基于模糊层次分析法与地理空间技术的贾木纳河洪泛区多维洪水脆弱性评估

推荐：为解决孟加拉国贾木纳河洪泛区洪水灾害频发问题，研究人员采用Fuzzy-AHP与GIS技术整合27项指标，构建包含物理(PV)、社会(SV)、基础设施(CIV)和应对能力(CC)的多维评估框架。结果显示36%区域属高脆弱区，验证指标AUC达0.83，为全球类似洪泛区提供可复制的风险评估模型。

　　

在气候变化加剧的背景下，洪水已成为全球最具破坏性的自然灾害之一。孟加拉国作为全球洪水风险最高的国家之一，其贾木纳河洪泛区因低洼地形、密集人口和农业依赖型经济而面临严峻挑战。尽管已有研究尝试评估该区域风险，但多数局限于单一维度分析，缺乏整合物理环境、社会经济和基础设施的系统性框架。更关键的是，传统评估方法难以处理专家判断中的模糊性和不确定性，导致风险分级与实际灾情存在偏差。

为突破这些局限，来自孟加拉国研究机构（根据CRediT声明推断为第一作者Md Fahim Mondol所在单位）的研究团队在《Natural Hazards Research》发表了一项创新性研究。该研究首次将模糊层次分析法(Fuzzy-AHP)与地理空间技术深度整合，构建包含27项参数的多维评估体系，涵盖物理(PV)、社会(SV)、关键基础设施(CIV)和应对能力(CC)四大维度。通过标准化处理10米分辨率空间数据，采用三角模糊数(TFNs)量化专家判断，最终生成具有高精度验证(ROC-AUC=0.83)的洪水脆弱性指数(FVI)地图。

关键技术包括：(1)基于Survey of Bangladesh的10米数字地形模型(DTM)提取坡度(SL)、高程(EL)等物理参数；(2)运用Google Earth Engine处理Landsat 8影像计算NDVI（归一化植被指数）和NDWI（归一化水体指数）；(3)采用CHIRPS数据集分析2011-2024年降雨趋势；(4)通过人口普查数据构建社会脆弱性指标；(5)应用Python编程实现Fuzzy-AHP权重计算。

研究结果揭示：

1. 物理脆弱性：排水密度(DD)权重最高(17%)，与低海拔(<6m)区域共同主导高风险区分布，如Kokdahara Union因粘土质土壤(TWI>7.6)和近河位置(DRI<374.59m)成为极端脆弱区。
2. 社会脆弱性：脆弱家庭(VUH)和人口密度(POD)合计贡献49.2%权重，农业依赖型社区(AGL>3457户)因kaccha住房(非永久性建筑)比例高而抗灾能力薄弱。
3. 基础设施脆弱：医院(HCC)服务半径2000米内区域权重达41%，教育机构(EDI)和行政中心(ADC)的覆盖不足加剧了Durgapur Union(96.43%极高危)的救援难度。
4. 综合FVI：36%研究区域属高-极高脆弱区，空间分布呈现西南-东北带状聚集，与2020年洪水实地调查数据(R²=0.80)高度吻合。

讨论部分强调，该框架的创新性体现在三方面：一是通过Fuzzy-AHP处理了传统AHP在专家判断一致性(CR<0.1)方面的缺陷；二是首次在孟加拉国地方尺度整合了基础设施服务范围评估；三是提出的(PV+SV+CIV)/CC计算公式有效捕捉了系统脆弱性的动态特征。研究结果已直接支持孟加拉国三角洲计划2100(BDP 2100)的优先干预区划定，特别是为Nagbari Union的湿地修复方案提供了科学依据。

这项研究不仅为南亚洪泛区建立了可扩展的评估范式，其方法论对实现联合国减灾署(UNDRR)提出的"到2030年将受灾人口减少50%"目标具有重要参考价值。未来若结合实时水文数据和机器学习算法，可进一步升级为动态预警系统，为全球气候变化适应提供关键工具。