基于熵权DRASTIC模型与GIS的埃塞俄比亚Maze Zenti流域地下水脆弱性评价与硝酸盐污染验证

本研究针对埃塞俄比亚Maze Zenti流域农业活动导致的地下水污染风险，综合运用DRASTIC模型、改进DRASTIC模型、熵权DRASTIC模型和熵权改进DRASTIC模型，通过GIS技术整合水文地质参数与土地利用数据，结合硝酸盐(NO3?)浓度验证，揭示熵权改进DRASTIC模型具有最高预测精度，为干旱区地下水保护提供科学依据。

　　

在干旱与半干旱地区，地下水是维持生态系统和人类生计的关键资源，尤其对于农业为主导产业的埃塞俄比亚南部地区而言，地下水污染风险日益凸显。农药残留、化肥淋溶以及生活污水渗漏等人为活动导致硝酸盐等污染物持续渗入含水层，引发蓝婴综合征和消化系统癌症等健康问题。然而，传统的地下水脆弱性评估方法（如DRASTIC模型）存在参数权重主观性强、未考虑人类活动影响等局限，亟需开发更客观、精准的评价体系。

为应对这一挑战，埃塞俄比亚Arba Minch大学的研究团队在《Seizure: European Journal of Epilepsy》发表了针对Maze Zenti流域的研究成果。该研究整合了地理信息系统（GIS）、遥感技术与熵权法，对经典DRASTIC模型进行双重优化：一是引入土地利用/覆被（Land Use/Land Cover, LULC）参数以量化人类活动影响；二是采用香农熵（Shannon Entropy）重新计算参数权重，降低主观偏差。研究通过野外实测的22个地下水样本硝酸盐浓度数据，验证了四种模型（DRASTIC、Modified DRASTIC、Entropy-DRASTIC、Entropy-Modified DRASTIC）的预测可靠性。

关键技术方法包括：基于ASTER DEM（30 m分辨率）生成地形与坡度数据；利用逆距离加权（IDW）插值获取地下水位埋深；通过Wetspass-M模型估算净补给量；结合地质勘探数据与FAO土壤数据库划分含水层介质和土壤类型；使用Landsat 8影像进行监督分类提取LULC信息；最后通过熵权法计算参数权重，并采用皮尔逊（Pearson）与斯皮尔曼（Spearman）相关系数验证模型与硝酸盐浓度的相关性。

材料与方法

研究区概况显示，Maze Zenti流域面积2340 km²，以火山岩和变质岩为主，农业与城镇用地集中，年均降雨量950 mm，地下水位较浅（＜20 m）区域占比较高。数据来源包括气象站、钻孔水位、水质采样及地质测绘资料，所有数据统一至30 m网格分辨率以保障空间一致性。

地下水脆弱性制图

通过DRASTIC七参数（地下水位埋深D、净补给量R、含水层介质A、土壤介质S、地形坡度T、包气带影响I、水力传导系数C）与LULC参数的加权叠加，生成脆弱性指数图。经典DRASTIC模型将流域划分为极低、低、中、高、极高脆弱性五类，其中高-极高脆弱区占20.16%（471.77 km²），主要分布在东北部与西南部浅水位区。改进DRASTIC模型（加入LULC参数后）显示高-极高脆弱区升至25.49%（596.42 km²），凸显农业与城镇用地的污染贡献。

熵权DRASTIC方法

熵权法重新分配的参数权重表明，地形坡度（T）和含水层介质（A）的权重显著降低，而净补给量（R）与包气带影响（I）的权重提升。熵权DRASTIC模型将流域重新归类为四类脆弱区，其中高脆弱区占21.42%（501.34 km²），且无极高脆弱区，反映权重调整后模型更符合实际水文过程。

敏感性分析

单参数敏感性显示，地下水位埋深（D）和包气带影响（I）对脆弱性指数影响最大（平均变异指数分别为6.5%和6.2%），而水力传导系数（C）敏感性最低（0.18%）。地图移除敏感性进一步证实D和I参数的移除会导致指数显著波动（变异率＞2%），验证其核心地位。

硝酸盐浓度验证

22个采样点的硝酸盐检测值（0.5–36 mg/L）与四类模型的脆弱性指数进行相关性分析。熵权改进DRASTIC模型表现最佳，皮尔逊相关系数达0.78，斯皮尔曼系数为0.80，显著高于经典DRASTIC模型（0.67和0.77）。高硝酸盐浓度点均分布于模型识别的高脆弱区内，证实熵权法有效提升了预测准确性。

讨论与结论

本研究通过熵权法与LULC整合，解决了传统DRASTIC模型权重主观性强、忽略人类活动的问题。熵权改进DRASTIC模型将高脆弱区精准锁定在浅水位、高补给率、平坦地形及农业/城镇用地集中区域，为流域尺度地下水保护提供了空间显式管理工具。研究结论强调：

1. 1.

   人类活动（尤其是农业化肥与污水排放）是地下水污染的主要驱动因素；

2. 2.

   熵权法通过量化参数信息熵，显著降低模型不确定性；

3. 3.

   GIS与遥感技术的集成实现了多源数据的高效融合与可视化输出。

   该成果对埃塞俄比亚及类似干旱区的水资源可持续管理具有实践意义，建议政策制定者依据高脆弱区划分结果优先实施污染防控措施，例如限制化肥使用、规范垃圾填埋场选址及建立地下水监测网络。