综述：通过结合多标准分析和地理信息学方法评估半干旱地区含水层的潜力——以阿贝谢（乍得）流域为例：半干旱含水层的潜力：阿贝谢地区的多标准分析与地理信息学研究

《Environmental Challenges》：Evaluation of the potential of an aquifer in the semi-arid zone by coupling multicriteria analysis and geomatics - case of the basin of Abéché (Chad): Potential of a semi-arid aquifer: multi-criteria and geomatic analysis at Abéché

半干旱阿贝赫盆地地下水补给区划基于AHP-GIS方法，整合降雨、地质、地形等7个指标，通过层次分析法赋权并叠加分析，划分出高、中、低补给潜力区。验证显示90% productive井位于高潜力区，方法有效且成本低，适用于类似半干旱结晶岩盆地水资源管理。

　　在半干旱的阿贝奇盆地（乍得），由于人口迅速增长（奥达迪省人口约117万，盆地内人口约14万）和有限的降雨量（年均降雨量小于600毫米），水资源的获取成为一项重大挑战。这些条件使得该地区的农业、畜牧业以及粮食安全面临威胁，同时不规则的地貌进一步限制了地表水的储存能力，加剧了水资源短缺问题。因此，迫切需要有效的、基于地方条件的地下水管理策略。本研究提出了一种经济高效的方法，通过将地理信息系统（GIS）与遥感技术相结合，并利用层次分析法（AHP）进行多标准决策分析，以识别阿贝奇盆地的地下水补给区域。该方法主要依赖于有限的现场数据和可公开获取的遥感图像，旨在为数据稀缺的结晶基底环境提供可行的解决方案。

阿贝奇盆地位于乍得东北部，地理范围覆盖纬度15°N至13°N，经度20°E至22°E，总面积达2082平方公里。该盆地包括奥达迪省和瓦迪菲拉省，其地形由山地和丘陵组成，海拔从980米降至450米，西南部则为低地。作为巴萨盆地的一个子流域，阿贝奇盆地的水系主要由短暂存在的查奥和季里尼水道组成，这些水道从东北部的山地和丘陵发源，汇聚于松纳尔，最终汇入巴萨河。在水道沿线，植被稀疏，反映出该地区在气候和水文地质条件下的挑战性。

该地区处于半干旱气候带，年均降雨量在东部乍得地区呈现不规则变化，范围在400至600毫米之间。干季持续约八个月，雨季则集中在六月至九月。年均气温在23°C至37°C之间，平均气温为30°C。这种气候条件导致地下水补给主要依赖于降雨，而降雨的年际变化显著，增加了地下水管理的复杂性。此外，地表水的缺乏和地形的不规则性使得水资源的获取更加困难，因此地下水成为当地居民的主要水源。

地质条件方面，阿贝奇盆地主要由钙碱性花岗岩构成，这些岩石在风化和裂隙作用下形成了次生孔隙，为地下水储存提供了重要条件。然而，由于风化层覆盖较厚，这些特征难以直接探测，这给钻井选址带来了困难。因此，地下水勘探在该地区仍是一项重要的物流和资金挑战。历史上，该地区的水文地质调查主要依赖于电法地球物理方法来识别断层和裂隙，尽管这些方法在识别地下水潜力方面具有一定的有效性，但成本高、耗时长，限制了其在资源匮乏地区的应用。其他半干旱结晶基底环境（如Abdalla, 2012；Al-Djazouli et al., 2021）也存在类似的问题，即缺乏详尽和准确的数据。

为了克服这些挑战，一些研究建议将GIS和遥感技术与多标准决策模型相结合，例如层次分析法（AHP）。AHP是一种系统性的方法，可以对各种主题层（如地质、坡度、线性构造、土地利用、土壤类型等）进行权重分配，以反映其对地下水补给的影响。AHP在半干旱基底含水层中的适用性已在多个地区得到验证（如Abdalla, 2012；Nampak et al., 2014；Al-Abadi et al., 2016），但许多替代方法（如模糊逻辑、频率比、逻辑回归和随机森林）仍然需要密集和准确的数据，这在阿贝奇这样的数据稀缺地区难以实现。

本研究提出了一种基于AHP的GIS方法，以利用稀疏的现场数据和可公开获取的遥感图像来识别阿贝奇盆地的地下水补给区。该方法聚焦于七个关键因素：降雨量、地质、坡度、土地利用、土壤类型、排水密度和线性构造密度。通过验证36个钻孔的数据，研究证明即使在数据稀缺的结晶基底环境中，也可以生成可靠的补给潜力图。该模型为撒哈拉以南地区，尤其是类似半干旱基底区域的可持续水资源管理提供了可扩展的工具。

研究采用的七个因素的选择基于其对地下水补给的已知影响以及数据的可得性。例如，降雨量是影响地下水补给的最关键因素，因为它决定了地表水如何转化为地下水。地质因素通过识别风化层和裂隙网络对地下水储存和流动起到重要作用。坡度决定了降雨水如何沿地表流动并渗透到地下，而土地利用和土壤类型则影响水的渗透能力和流失率。排水密度和线性构造密度反映了地表水的流动路径和地下水的补给潜力。这些因素的综合分析为地下水勘探提供了科学依据。

数据的获取和处理是研究的重要环节。遥感数据主要来自Landsat 8 Operational Land Imager（OLI）和Shuttle Radar Topography Mission（SRTM）数据，这些数据具有30米和90米的分辨率，且云量覆盖少于10%。地质和土壤地图来自国家地质图和土壤图，已通过区域研究进行验证。研究团队使用ArcGIS Pro 3.0和ENVI 5.6软件对数据进行处理和分析，确保数据质量。为了减少数据不确定性，研究团队采用了多种验证方法，包括交叉验证和空间一致性检查。然而，SRTM的90米分辨率可能无法捕捉到细尺度的地形特征，而地质图的广义比例也可能降低岩石类型的细节。

在确定各因素的相对重要性时，研究团队采用AHP方法进行成对比较，以量化每个因素对地下水补给的影响。成对比较使用Saaty的1-9评分标准，以评估各因素的相对重要性。例如，降雨量被赋予最高的权重（32.62%），这与观察到的降雨量变化有关。其他因素如线性构造密度、排水密度、地质、坡度、土地利用和土壤类型也根据其对地下水补给的贡献被赋予不同的权重。这些权重的计算包括构建7x7的比较矩阵、对矩阵进行归一化处理，并计算每个因素的权重。通过一致性检验，确保权重的合理性，研究团队得出的CR为0.08，低于可接受的0.1阈值，表明判断具有良好的一致性。

为了进一步优化模型，研究团队对各因素的分类进行了重新归一化处理。例如，降雨量被分为三个类别（300、400、500毫米/年），并赋予相应的归一化分数（0.17、0.33、0.50）。坡度被分为五个类别（0.01°至47°），采用Jenks自然断点法进行分类，赋予不同的归一化分数（0.33、0.27、0.20、0.13、0.06）。排水密度和线性构造密度的分类基于量值的量化分析，采用五等分的量值分类方法。地质因素被分为两种类型（冲积沉积物和未风化的花岗岩），赋予不同的归一化分数（0.75和0.25）。土地利用被分为四个类别（水道、植被、土壤和城市区域），赋予相应的归一化分数（0.417、0.33、0.17和0.08）。土壤类型则被分为三个类别（侵蚀土、盐渍土和半干旱土壤），归一化分数分别为0.57、0.23和0.14。

这些归一化后的因素图层通过加权叠加分析整合，以生成最终的地下水补给潜力图。归一化图层的权重基于AHP的分析结果，并结合现场钻孔数据进行验证。通过分析36个钻孔的分布，研究团队发现90%的高产钻孔位于高或极高潜力区域，而95%的低产钻孔位于低或极低潜力区域，这表明生成的地下水潜力图具有较高的可靠性。然而，由于钻孔分布不均，特别是高潜力区域的采样不足，研究结果仍存在一定的局限性。

研究还探讨了影响模型精度的不确定性因素。首先，遥感数据的分辨率限制了模型对细尺度地形和构造特征的捕捉能力。其次，AHP的主观权重分配可能引入偏差，例如降雨量被赋予的高权重（32.6%）可能忽略了其他因素的影响。此外，钻孔分布的不均衡也限制了模型的验证效果，特别是在高潜力区域的采样不足可能导致对该区域潜力的低估。为了克服这些局限性，研究建议未来可以结合更精确的地球物理方法（如电法电阻率测量）进行验证，并进一步扩大现场数据的收集范围。

本研究的方法不仅适用于阿贝奇盆地，也为其他数据稀缺的半干旱结晶基底区域提供了可行的解决方案。通过利用可公开获取的遥感数据和GIS技术，研究团队成功构建了地下水补给潜力图，该图在区域层面显示出较高的准确性和实用性。该方法的低成本和高效性使其成为撒哈拉以南地区水资源管理的重要工具。研究结果表明，高潜力区域主要集中在水道和构造网络附近，这些区域的地下水补给能力较强，而低潜力区域则位于远离水道和构造网络的中心地带。这些发现可以为当地水资源管理提供科学依据，帮助政府和社区优先选择高潜力区域进行钻井，从而提高水资源利用效率。

未来的研究可以进一步扩展本研究的方法，结合更精确的地球物理数据和长期的水文监测，以更全面地评估地下水的动态变化和补给趋势。此外，研究还可以探索如何将AHP-GIS方法与其他模型（如模糊逻辑、随机森林等）相结合，以提高模型的精度和适用性。这些改进将有助于在更广泛的半干旱地区推广地下水补给潜力图的应用，为水资源管理提供更加可靠和科学的依据。