遥感、物联网与机器学习协同监测沿海含水层盐水入侵：基于地理空间技术的过度开采影响评估

本研究针对沿海含水层因过度开采导致的盐水入侵(SWI)问题，创新性地整合遥感(RS)、物联网(IoT)和机器学习(ML)技术，构建了包含SINTACS指数、土地利用(LU)指数和综合地下水脆弱性指数(GVI)的地理空间框架。通过支持向量机(SVM)模型准确预测高风险区域，并在印度古吉拉特邦验证发现Dabhor(12.56 ppt)等地区存在严重盐化。该研究为沿海地下水管理提供了动态监测预警系统。

　　

沿海地区淡水资源的可持续供应正面临严峻挑战。随着人口增长和农业灌溉需求上升，地下水过度开采导致沿海含水层出现盐水入侵(SWI)现象——密度更大的海水逐渐取代淡水含水层，使宝贵的水资源变得无法饮用。印度古吉拉特邦的Somnath海岸带就是典型代表，这里的Dabhor、Dari等地已检测到超过11 ppt的高盐度，严重威胁当地20万居民的饮水安全和农业生产。传统监测方法依赖耗时的人工采样，难以及时捕捉盐水锋面的动态变化，亟需建立更高效的监测预警系统。

为应对这一挑战，来自沙特国王大学的Nuha Alruwais团队在《Desalination and Water Treatment》发表研究，开创性地将遥感技术、物联网传感网络和机器学习算法整合到统一的地理空间分析框架中。研究团队选取了174.21平方公里的典型海岸带，通过Landsat-8卫星影像获取土地利用数据，部署了12个配备电导率传感器和超声波水位计的IoT监测井，每15分钟实时传输地下水盐度、温度等关键参数。这些数据与SINTACS模型（包含水位深度、渗透系数等7个水文地质参数）相结合，构建了支持向量机(SVM)分类模型，最终生成30米精度的盐水入侵风险地图。

关键技术包括：1)基于卫星遥感的土地利用分类和SINTACS指数计算；2)物联网传感器网络实时监测地下水参数；3)支持向量机(SVM)算法整合多源数据进行SWI预测；4)地理信息系统(GIS)空间叠加分析。研究区域覆盖北纬20.51°-21.05°，东经70.18°-70.35°的海岸带，重点验证了Dabhor、Veraval等12个观测点的数据。

【研究结果】

1. 1.

   研究区域特征：水文地质剖面显示该区域主要由玄武岩、砂岩和冲积层组成，沿海地带含水层水力传导系数高达13 m/day，极易发生盐水入侵。IoT监测数据显示Dabhor和Veraval的EC值分别达17,500 μS/cm和12,800 μS/cm，远超2,500 μS/cm的SWI阈值。

2. 2.

   脆弱性评估模型：传统SINTACS模型仅识别出5.71%区域为"极高风险"，而加入土地利用因子后的SINTACS-LU模型将高风险区域提升至48.55%，表明人类活动显著加剧了SWI风险。敏感性分析显示"水位深度"和"渗透系数"是影响脆弱性的最关键参数。

3. 3.

   机器学习预测：SVM模型训练的GWVI指数准确识别出36.89%的"极高风险"区域，与实地监测数据高度吻合。模型性能指标显示准确率达89%，F1分数为0.87，证实了方法的可靠性。

4. 4.

   实时监测系统：部署的Nexsens X3数据记录仪和Crodeon Reporter传输枢纽实现了盐度数据的云端实时更新，为模型提供了动态验证机制。在Dari观测点发现盐度从9.8 ppt骤增至11.56 ppt，及时预警了盐水锋面推进。

【结论与意义】这项研究建立了首个整合遥感、物联网和机器学习的地理空间监测框架，突破了传统静态评估方法的局限。研究发现古吉拉特海岸带近50%区域面临严重SWI风险，其中Dabhor等地盐度已超过饮用水标准。通过SVM模型与实时IoT数据的反馈循环，该系统能动态更新风险预测，为水资源管理者提供了科学决策工具。该方法具有可扩展性，可推广至全球其他沿海含水层监测，对实现联合国可持续发展目标(SDG)中的清洁饮水目标具有重要意义。研究同时指出当前传感器覆盖密度不足的局限，建议未来结合气候变化情景进行长期预测建模。

这项跨学科研究标志着沿海水资源管理从被动应对到主动预防的范式转变，其创新的"天地一体"监测模式为应对全球性水危机提供了新思路。特别是将机器学习算法与物理传感器网络结合的做法，为环境监测领域树立了新技术标准，有望成为智慧水务系统的核心组件。