基于地理空间多准则决策分析的印度Akeru流域人工补给选址研究及其对可持续水资源管理的启示

为解决半干旱地区地下水可持续管理难题，研究人员采用地理信息系统(GIS)与层次分析法(AHP)相结合的Geospatial-MCDM技术，在印度Akeru流域开展人工补给选址研究。通过整合10个关键主题图层（包括降雨量、地形湿度指数等），构建了地下水潜力区(GWPZ)模型，识别出176个适宜人工补给点位，模型验证准确率达80.01%。该研究为区域水资源规划提供了科学工具，直接支持联合国可持续发展目标(SDG 6)的实现。

　　

在全球气候变化和人口增长的双重压力下，地下水资源的可持续管理已成为半干旱地区的生存命题。印度特伦甘纳邦的Akeru流域正面临这样的挑战——农业用水激增导致地下水位持续下降，传统的水资源评估方法又难以精准识别补给潜力区。这种困境催生了一项创新性研究，它像一位"水资源侦探"，运用现代地理信息技术揭开了大地蓄水的秘密。

SR大学（印度特伦甘纳邦瓦朗加尔）土木工程系的研究团队在《Environmental and Sustainability Indicators》发表的研究中，开发了一套结合地理空间技术与多准则决策分析(Geospatial-MCDM)的解决方案。他们像拼图大师般整合了10个关键环境因子，包括看似普通的排水沟密度、容易被忽视的地形曲率，以及反映生命活力的土地覆被特征。通过这种多维度的"大地体检"，研究人员不仅绘制出地下水潜力"热力图"，更创新性地将分析结果直接转化为176个可实施的人工补给点，为干渴的土地找到了精准的"补水穴位"。

这项研究的技术路线体现了系统工程思维：首先采用30米分辨率的SRTM-DEM数字高程模型提取地形参数；运用层次分析法(AHP)对10个主题图层（如降雨量、坡度等）进行加权处理；通过GIS空间叠加生成地下水潜力分区图；最终结合线密度分析确定具体补给点位。研究特别注重验证环节，采用受试者工作特征曲线(ROC)和30口观测井数据对模型进行双重检验。

研究结果揭示了一系列重要发现：

1. 十大影响因素解析：地形湿度指数(TWI)和排水密度被证明是预测地下水潜力的"黄金指标"，其中低排水密度区域（0-0.598 km/km²）的渗透率比高密度区高3倍。
2. 决策模型构建：AHP分析给出各因素权重排序，降雨量以25.62%的权重成为最具影响力因子，远超地形位置指数(TPI)的2.35%。
3. 潜力区划结果：流域被划分为高(19.5%)、中(74.6%)、低(5.9%)潜力区，中等潜力区占据主导的分布格局提示了广泛的人工补给可能性。
4. 精准选址突破：创新性地将GWPZ图与地质构造图叠加，在传统方法认为的中等潜力区内新发现9个高潜力补给点，体现了空间交叉分析的价值。

这项研究的创新之处在于建立了从宏观潜力评估到微观选址实施的完整技术链条。相比以往研究止步于潜力分区，该团队进一步开发了"潜力区-构造特征-工程点位"的转化算法，使理论成果能直接指导工程实践。特别值得关注的是，模型在中等潜力区的细分识别能力，帮助决策者在看似普通的区域发现了76%的适宜补给点，大幅拓展了可实施范围。

研究结论为半干旱地区水资源管理提供了三重启示：首先证实了Geospatial-MCDM方法在复杂水文系统中的适用性，其80.01%的预测精度满足工程决策需求；其次提出的"分区-选址"技术框架具有推广价值，尤其适合数据匮乏地区；最重要的是，176个定位精准的补给点方案可直接助力当地实现SDG 6目标。正如研究者指出，这种方法就像为大地安装了一个"智能输液系统"，让每一滴雨水都能找到最佳的下渗路径。未来，结合气候变化情景模拟，这套技术还可升级为动态管理系统，持续守护地下水资源的安全底线。