基于GIS、遥感与机器学习的沿海海水淡化系统最优取排水位点智能识别研究

为解决沿海地区海水淡化系统取排水位点选择不当导致的环境破坏和效率低下问题，研究人员创新性地整合GIS空间分析、遥感监测与机器学习技术，构建了融合AHP-MCDA和随机森林模型的多准则决策框架。研究以印度Bhimunipatnam为案例，通过17项环境与技术因子分析，划分五级适宜区，实现85%预测精度的最优位点识别，为全球沿海地区可持续海水淡化提供可扩展解决方案。

　　

随着全球淡水需求激增，沿海地区海水淡化技术成为解决水资源短缺的关键方案。然而传统取排水位点选择常依赖经验判断，导致生态破坏、运营成本攀升等问题。印度Bhimunipatnam等快速城市化沿海区域，面临地下水超采、海水入侵和生态退化等多重压力，亟需科学选址方法平衡供水需求与环境保护。

为应对这一挑战，研究人员在《Desalination and Water Treatment》发表研究，开创性地整合地理信息系统(GIS)、遥感(RS)和机器学习(ML)技术，构建了智能选址框架。研究通过收集卫星影像（Sentinel-2、Landsat-8）、水深数据(GEBCO)和海洋动力学参数等17项指标，运用随机森林(RF)模型预测位点适宜性，结合层次分析法(AHP)确定因子权重，最终通过多准则决策分析(MCDA)生成综合适宜性指数(SI)。

研究结果显示，Bhimunipatnam海岸53.4%区域达到"极高适宜"等级，主要分布在5-15米水深、强洋流且远离红树林等敏感生态系统的区域。现场验证表明模型预测准确率达85%，其中盐水稀释系数(DF=C_initial/C_final)计算证实了位点的环境兼容性。关键技术突破体现在：1) 创新性开发SuLaMo试点系统模拟可持续取排水；2) 通过GIS空间叠加实现因子量化评估；3) 运用基尼系数(G=1-∑p_i²)优化随机森林分类。

研究结论部分强调，该框架成功解决了三个核心问题：一是通过机器学习捕捉非线性关系（如洋流速度与盐度扩散的指数关联），二是量化环境敏感性指标(ESI=∑s_i×w_i)，三是建立可迁移的选址标准。相较于传统方法，该研究将生态保护权重提升40%，使适宜区与生态敏感区重叠率降低至5%以下。

这项研究的科学价值在于：首次实现GIS-AHP与随机森林的协同应用，创建了标准化适宜性评分体系(SI=α×S_MCDA+β×S_RF)。实践层面，提出的"水深-洋流-生态距离"三位一体选址准则，已被证实可降低30%的运营能耗。未来可扩展至全球类似沿海区域，为联合国可持续发展目标(SDG6)提供技术支撑，同时其机器学习架构为其他环境决策场景提供了范式参考。