基于GIS与六种先进监督学习模型的中国张佳卯地区地下水泉水潜力耦合机制与可持续开发研究

本文系统比较了QDA、LDA、FLDA、FURIA、RF和BN六种监督学习模型在地下水泉水潜力制图（GSPM）中的性能，通过多源异质性因子（如地形、水文、岩性）分析与GIS技术整合，揭示了河流距离、高程、坡度及岩性的关键影响（MDA>6）。RF模型表现最优（AUC训练=0.904, AUC验证=0.969），为干旱半干旱区地下水可持续管理提供了高精度方法论框架。

　　

Section snippets

Study area description and influencing factors for groundwater spring potential mapping

张佳卯地区位于中国黄土高原与毛乌素沙漠的过渡带，面积约52 km2，平均风速2.2 m/s，年均温8.8°C。地形呈现明显高程梯度（1084–1323 m），中部和东部较低，西南与西北较高（图1）。

Data used and methodology

本研究基于GIS技术与数据驱动方法，采用先进监督学习模型分析陕北张佳卯地区地下水泉水潜力分布特征。根据水文地质调查结果，在ArcGIS 10.8中构建了包含93个泉水点及同等数量非泉水点的地下水泉水清单数据。

Multicollinearity analysis

通过SPSS进行的多重共线性诊断显示，所有影响因子的方差膨胀因子（VIF）和容差值均处于可接受范围内（图4）。平面曲率因子的VIF最高（2.74），容差最低（0.37），但仍符合VIF<5、容差>0.2的阈值要求，表明12个影响因子间无显著共线性（VIF均<5）。

The strength of spring water generated by each class of influencing factors

基于频率比（FR）模型的空间分析定量揭示了张佳卯地区参数类别对泉水涌出机制的影响。高程1084–1150 m类别关联性最高（FR=2.503），因该范围位于地下水排泄带或断裂带发育区，促进泉水出露。而高程1250–1323 m区间无泉水分布（FR=0），反映高海拔区地下水补给条件受限。

Conclusions

本研究建立了张佳卯地区地下水泉水潜力制图的数据驱动框架，整合12个关键地质环境预测变量，采用QDA、LDA、FLDA、FURIA、RF和BN六种监督学习模型，开发并验证了稳健的泉水潜力空间预测方法。六种模型的选择基于其互补优势：QDA捕捉复杂数据结构，LDA实现有效降维，FLDA优化二分类投影，FURIA处理模糊性与规则归纳，RF抵抗过拟合，BN表达概率因果关系。