基于MCDM与地理空间技术的印度Prayagraj和Kaushambi地区地下水潜力区识别及降雨-水位趋势分析

针对印度Prayagraj和Kaushambi地区地下水过度开采问题，研究人员结合AHP与MIF方法，整合地质、地貌、NDVI等10个参数，通过GIS和遥感技术划分高/中/低潜力区（AHP精度79.9%）。结果显示76%区域为中等潜力区，且降雨增加但水位持续下降，为人工回灌设施选址提供科学依据，助力可持续水资源管理。

　　

印度恒河平原的Prayagraj和Kaushambi地区长期面临农业灌溉和城市化导致的地下水超采问题，该区域含水层由冲积层和硬岩（石英岩、砂岩）构成，但缺乏系统性潜力分区研究。尽管政府实施回灌政策，近26年监测数据显示水位仍以0.056米/年速度下降，而降雨量却以1.55毫米/年递增，凸显水资源管理矛盾。为此，Swarnim团队在《Geosystems and Geoenvironment》发表研究，首次融合多准则决策分析(MCDM)与地理空间技术，建立了一套高精度地下水评估模型。

研究采用分析层次过程(AHP)和多重影响因子(MIF)两种方法，整合地质、地貌、降雨等10类参数（包括首次引入的线理频率和TWI），通过30米分辨率SRTM DEM和Landsat 8数据构建空间数据库。关键步骤包括：1）基于350个采样点的多重共线性检验（VIF<1.37）；2）AHP权重分配（地质层权重最高达0.138）；3）MIF交叉影响矩阵构建；4）ROC曲线验证（AUC=0.799）。

研究结果揭示：

1. 1.

   潜力区分区：AHP法识别高潜力区占10.01%（717.87 km²），主要分布于冲积平原；MIF法结果更乐观（16.35%）。低潜力区（7.38%-9.09%）集中在Prayagraj南部硬岩带，该区域石英岩含水层导水率仅1.5%，远低于冲积层（18%）。

2. 2.

   参数敏感性：地质（冲积层权重0.20）和地貌（冲积平原权重0.19）主导潜力分布，而高排水密度（>1.66 km/km²）区域与低潜力区高度重合。

3. 3.

   验证一致性：89口监测井数据显示，高潜力区水位多位于地表9米内，与预测吻合率达79.6%。

4. 4.

   趋势矛盾：尽管1990-2023年降雨增加，但La Ni?a事件带来的丰水年未能逆转水位下降趋势，反映人类活动影响已超越自然补给能力。

讨论指出，Kaushambi因全冲积层覆盖潜力优于Prayagraj（硬岩区占6.8%），但农业用地占比72%导致过度开采。研究创新性提出：1）线理频率与TWI的组合可提升硬岩区预测精度；2）政府需在中等潜力区（占80%）优先建设回灌设施。该成果为印度《Atal Bhujal Yojana》地下水计划提供了分区管理模板，其方法体系可推广至全球半干旱冲积平原地区。未来需结合人工回灌工程验证模型实效，并加强土地利用变化的动态监测。