利用决策方法解析冲积平原的地下水潜力分布区：以河流为尺度的分析

《Geosystems and Geoenvironment》：Unraveling groundwater potential zones from alluvial plains using decision making method: A river scale analysis

本研究以印度邦德尔坎德大学地球科学研究所为依托，针对拉普提河流域过去32年的降雨变化，结合SPI指数、地形ometric分析和GIS叠加权重法，系统评估了地下水潜力区（GWPZ），并验证了其与地下水深度及土壤湿度的相关性，为区域水资源管理和应对气候变化提供科学依据。

　　### 气候变化与地下水潜力区研究：以印度下拉普提河流域为例

在全球气候变化的背景下，许多流域正面临日益加剧的水资源紧张问题。这种紧张不仅源于降雨模式的不稳定性，还与地下水的供需关系密切相关。在印度的下拉普提河流域，这种趋势尤为明显，使得研究该区域的降雨变化以及识别新的地下水潜力区（GWPZ）显得尤为重要。本研究旨在利用遥感数据、气象数据和地下水位数据，结合多准则决策模型（WOM）与层次分析法（AHP），对下拉普提河流域的地下水潜力区进行综合分析，并评估其与降雨、地表排水特征和地下补给区之间的关系。

#### 气候变化对水资源的影响

气候变化对水文系统产生了深远影响，尤其是在水资源短缺和极端气候事件频发的地区。全球气温持续上升，对生态系统和人类社会造成了广泛影响。印度作为一个干旱频发的国家，其16%的国土面积被认为具有干旱风险，而其中68%的地区对干旱较为敏感，35%的区域年降雨量低于750毫米，这使其面临更为严重的干旱问题。干旱不仅影响数亿人口，还对农业生产力和国家经济产生重大影响。例如，印度的拉普提河流域在2014年至2015年间经历了51%的降雨减少，形成了542年一遇的严重干旱，影响了约3.3亿人。这种干旱现象对农业生产造成了显著影响，而气候变化加剧了这一问题。

#### 标准化降雨指数（SPI）在干旱评估中的应用

为了更好地理解拉普提河流域的干旱和湿润状况，本研究采用了标准降雨指数（SPI）这一工具。SPI是由McKee等人在1993年提出的一种用于监测和评估干旱及洪水的统计方法。它通过将长期降雨数据转化为标准化的正态分布，以衡量干旱的严重程度和持续时间。SPI可以应用于不同的时间尺度，包括1个月、3个月、6个月、9个月、12个月和24个月，以评估不同时间跨度下的干旱和湿润条件。SPI的正负值分别代表湿润和干旱状况，这使得研究者能够识别出干旱的频率和持续时间。

SPI的应用不仅限于干旱评估，还被广泛用于水文分析、水资源管理、农业规划和火灾风险评估等领域。由于其灵活性和适应性，SPI被推荐为全球主要的气象干旱指数。它能够在不依赖特定数据分布假设的情况下，提供可靠的评估结果。SPI的计算涉及概率密度函数（PDF）的拟合，如正态分布、对数正态分布和伽马分布。在本研究中，采用了伽马分布进行SPI的计算，并对八个监测站（包括Balrampur、Shravasti、Siddharth Nagar、Maharajganj、Sant Kabir Nagar、Gorakhpur、Deoria和Kushinagar）的降雨数据进行了分析。通过分析不同时间尺度下的SPI值，研究者能够揭示该流域的干旱和湿润趋势。

#### 地形和地貌特征对地下水潜力的影响

地形和地貌特征是评估地下水潜力的重要因素。拉普提河流域的地貌特征包括多种排水模式和地形坡度，这些因素对水的流动和地下补给有显著影响。研究中使用了Shuttle Radar Topographic Mission（SRTM）提供的30米分辨率数字高程模型（DEM）数据，以计算该流域的地形参数。这些参数包括坡度、海拔、排水密度、地貌类型和地质结构等。通过分析这些参数，研究者能够更好地理解该流域的水文特征，从而识别出具有较高地下水潜力的区域。

在拉普提河流域，地形的复杂性与地质条件密切相关。研究发现，该流域的地形呈现树状和次树状的排水模式，且地形坡度从1°到40°不等。较低的坡度通常意味着更多的地下水补给机会，而较高的坡度则可能导致更多的地表径流，减少地下水的形成。此外，该流域的地形特征还影响了地表排水密度，即单位面积内的河流总长度。较高的排水密度通常与较高的地表径流有关，而较低的排水密度则意味着更多的水能够渗透到地下，形成地下水补给区。

#### 地质与土壤特征对地下水潜力的贡献

地质和土壤特征是影响地下水补给和储存能力的关键因素。在拉普提河流域，主要的地质沉积物包括中新世和更新世的沉积物。中新世沉积物主要分布在流域的西北边缘，而更新世沉积物则广泛分布在流域的下游区域。这些沉积物的性质对地下水的储存和流动具有重要影响。例如，中新世沉积物通常具有较高的渗透性，有利于地下水的补给，而更新世沉积物则可能形成较为稳定的地下水储层。

土壤类型对地下水补给同样具有显著影响。该流域的土壤类型包括Eutric Cambisol和Calcic Cambisol，这些土壤通常具有较高的肥力和渗透性，有利于地下水的形成和储存。Eutric Cambisol的沙壤质地使其在降雨较多的区域具有更高的地下水补给潜力，而Calcic Cambisol则由于含有较高的碳酸钙含量，可能对地下水的储存和流动产生一定限制。此外，土壤的结构和孔隙度也影响了地下水的补给能力。研究还发现，该流域的土壤类型与降雨量和地表排水特征密切相关，这使得土壤成为评估地下水潜力的重要参数。

#### 地表排水特征与地下水潜力的关系

地表排水特征，如排水密度、河流网络和地形坡度，对地下水补给具有重要影响。研究发现，该流域的排水密度较低（1.22 km/km2），这表明水有更多机会渗透到地下，形成地下水补给区。较低的排水密度通常与较高的地下水补给潜力相关，因为更多的水可以进入地下，而不是直接流失。此外，该流域的河流网络呈现出树状和次树状的结构，这种结构有利于水的流动和补给。

研究还发现，该流域的地形坡度与地下水补给潜力密切相关。在地形较为平坦的区域，水更容易渗透到地下，形成稳定的地下水储层。而在坡度较高的区域，水的流失较快，补给潜力较低。因此，研究者认为，地形坡度较低的区域更有可能成为地下水潜力区。

#### 地下水潜力区的识别方法

为了识别地下水潜力区，研究者采用了一种基于多准则决策模型（WOM）和层次分析法（AHP）的方法。WOM是一种将多个主题图层进行加权叠加分析的技术，而AHP则用于确定各主题图层的权重。研究者将降雨、地质、地貌、土壤、地形坡度、土地利用/覆盖、地表排水密度、海拔和土地利用等主题图层进行了综合分析，并根据这些图层的重要性进行了加权处理。

在加权叠加分析中，每个主题图层的权重被确定，以反映其对地下水补给潜力的贡献。例如，降雨量、土壤类型和地形坡度被认为是影响地下水补给的关键因素，因此在权重分配中具有较高的优先级。通过将这些图层进行叠加，研究者能够识别出具有较高地下水潜力的区域，并将其划分为四个等级：优秀、良好、一般和较差。

#### 地下水潜力区的验证

为了验证地下水潜力区的识别结果，研究者采用了地下水深度和土壤湿度数据。地下水深度数据来自印度水资源信息系统（WRIS），而土壤湿度数据则来自印度国家遥感中心（NRSC）的VIC模型。这些数据被用于评估地下水潜力区的准确性，并与实际的地下水开采情况进行了对比。

研究发现，地下水深度较浅的区域通常具有较高的地下水补给潜力，而深度较深的区域则可能具有较低的潜力。例如，在Gorakhpur和Balrampur附近，地下水深度较浅，且土壤湿度较高，表明这些区域具有良好的地下水补给条件。此外，研究还发现，该流域的降雨量在西北和东北地区较高，约为1400-1700毫米，这进一步支持了这些区域具有较高地下水潜力的结论。

#### 未来研究方向与建议

尽管本研究在识别地下水潜力区方面取得了一定成果，但仍存在一些局限性。例如，像素级别的输出与点数据的对比可能导致一定的误差。此外，本研究未考虑参数的敏感性分析，也没有利用钻孔和抽水试验数据进行验证。因此，研究结果的可靠性可能受到一定限制。

为了提高研究的准确性，未来的研究可以考虑引入更多的数据源，如CMIP6模型的气候数据、参数的敏感性分析以及钻孔和抽水试验数据。此外，研究者还建议在地下水潜力较高的区域实施人工补给措施，如雨水收集坑、渗透池和补给沟渠，以增强地下水的储存和补给能力。在地下水潜力较低的区域，应采取严格的开采控制措施，并通过大规模的人工补给项目（如流域开发和牛轭湖恢复）来改善地下水状况。

#### 研究总结

本研究通过SPI分析、地形和地貌特征评估以及多准则决策模型的应用，揭示了下拉普提河流域的干旱和湿润趋势，并识别出具有较高地下水潜力的区域。研究发现，该流域的降雨量在西北和东北地区较高，有利于地下水的形成和补给。同时，该流域的地形特征和土壤类型也对地下水潜力产生了重要影响。通过综合分析这些因素，研究者能够更好地理解该流域的水文条件，并为水资源管理和可持续发展提供科学依据。

研究结果表明，该流域的干旱条件并不十分严重，尤其是在整体较为肥沃的印度恒河平原地区。然而，仍有一些区域的地下水潜力较低，需要采取相应的措施来改善地下水状况。未来的研究应进一步考虑气候变化的影响，并通过更精确的数据分析和实地调查，提高地下水潜力区识别的准确性。此外，研究者还建议加强水资源管理，采用动态监测和适应性策略，以应对未来可能的降雨模式变化。通过这些措施，可以更好地保护和利用该流域的水资源，实现可持续发展。