基于地理空间技术与层次分析法(AHP)的南塔纳湖流域洪水脆弱性评估与制图研究

洪水灾害频发对生态环境和人类社会造成巨大威胁。来自埃塞俄比亚的研究团队采用Sentinel?1 SAR遥感数据与层次分析法(AHP)，结合9项地理空间参数(高程、坡度、降雨量等)，成功量化了2020年8月南塔纳湖洪涝淹没范围(1162公顷)，并绘制出五级脆弱区分布图(极高风险区占0.15%)。该研究为灾害评估提供了可复制的"地理信息系统(GIS)+AHP"模型范式。

　　

洪水作为全球最具破坏性的自然灾害，持续威胁着人类社区与自然生态系统。这项开创性研究创新性地融合合成孔径雷达(Sentinel?1 SAR)遥感技术与层次分析法(Analytical Hierarchy Process, AHP)，对埃塞俄比亚上青尼罗河流域的南塔纳湖区域展开精准评估。

研究团队通过谷歌地球引擎(Google Earth Engine)处理雷达数据，采用阈值分割技术成功勾勒出2020年8月25日洪水事件的淹没边界。系统整合了高程、坡度、降雨量、地形湿度指数(Topographic Wetness Index)、水体邻近度、土地利用/覆被(LULC)、河网密度、土壤类型及人口密度等9大关键参数，运用AHP算法量化各要素权重，最终通过地理信息系统(GIS)实现空间可视化。

量化结果显示：研究区洪水淹没总面积达1162公顷。更值得关注的是，基于多参数模型划分的脆弱性等级呈现梯度分布——极高风险区(0.15%)、高风险区(50.03%)、中风险区(38.33%)、低风险区(10.79%)和极低风险区(0.7%)。该模型不仅为灾民疏散、损失评估提供科学依据，其"地理空间技术+AHP"的创新方法论更可推广至全球其他洪涝频发区域，为制定韧性防灾策略提供技术支撑。