基于地下水指标的模糊逻辑GIS框架用于模拟荒漠化风险

《Journal of African Earth Sciences》：A Fuzzy Logic GIS Framework for Modeling Desertification Risk based on Groundwater Indicators

　　摘要
地下水量和水质在荒漠化过程中起着 fundamental roles（即起着重要作用）；然而，能够在不同气候区域同时评估这两个方面的综合空间框架仍然非常稀缺。为了解决这一空白，本研究开发了一个基于 GIS 的框架，该框架结合了地下水质量指数（GQI）、地下水资源指数（GRI）、模糊逻辑归一化和主成分分析（PCA），以评估伊朗不同气候条件下的地下水相关荒漠化。该框架应用于三个具有代表性的流域：半湿润气候的塞菲德鲁德（Sefidrud）流域、半干旱气候的盐湖（Salt Lake）流域和干旱气候的达兰吉尔-萨汉德（Daranjir–Saghand）流域。分析使用了 2004-2023 年期间从 3,257 口抽水井收集的地下水质量数据以及从 3,088 口测压井收集的地下水位数据。地下水质量通过九个水化学参数进行评估，包括 Ca2+、Mg2+、Na+、Cl-、SO42-、K+、EC、pH 和 TDS；而地下水量则通过长期地下水水位记录得出的 GRI 来表示。地下水指标使用模糊隶属函数进行标准化，并在 GIS 环境中整合，以生成具有空间明确性的地下水相关荒漠化强度地图。结果表明，各研究流域之间的空间变异性显著。被分类为高或极高荒漠化强度的区域比例在塞菲德鲁德流域最低（8.84%），在盐湖流域为中等（31.35%），在达兰吉尔-萨汉德流域最高（55.85%）。达兰吉尔-萨汉德流域的 EC、TDS、Na+ 和 Cl- 平均浓度也显著高于其他流域。PCA 结果表明，GQI 和 GRI 都对该流域的主成分有重要贡献，这突出了在荒漠化评估中同时考虑地下水质量和数量的重要性。总体而言，研究结果表明，在日益干旱的气候条件下，地下水质量恶化和地下水枯竭的综合效应更为明显。所提出的 GIS–模糊逻辑–PCA 框架为地下水监测、荒漠化评估、早期预警系统和可持续土地管理提供了实用的决策支持工具。尽管该框架具有应用于其他干旱和半干旱地区的潜力，但其实施应包括对地下水指标、阈值和加权程序的本地化调整，以适应区域性的水文地质和气候条件。

引言
地下水资源是支持人类生活的最关键自然组成部分之一，为饮用水、农业、工业和自然生态系统提供水源。全球范围内，地下水供应了超过 50% 的饮用水和约 43% 的灌溉用水，这凸显了其对水资源和粮食安全的基本重要性（Siebert 等人，2010；Wijnen 等人，2012）。地下水还支持农业生产、工业发展和生态系统服务（Kl?ve 等人，2011；Li 等人，2017, 2019；Su 等人，2020；联合国教科文组织，2022）。在干旱和半干旱地区，地下水可能是最可靠的水源。然而，人口快速增长、城市化、工业化、集约化农业和气候变化给全球的地下水系统带来了巨大压力（Venkatramanan 等人，2015；Karthikeyan 等人，2017；Li, Qian 等人，2018a；Li, He 等人，2018b；Sema 等人，2019；Ben Brahim 等人，2021）。据估计，全球超过 20% 的含水层已被过度开采，超过了其自然补给能力，增加了地下水枯竭和相关环境退化的风险（Gleeson 等人，2012；Richey 等人，2015；Jasechko 等人，2017）。地下水枯竭和水质恶化可能导致植被退化、土壤侵蚀、盐碱化以及与土地退化和荒漠化相关的其他过程（Reynolds 等人，2007；Scanlon 等人，2012；D’Odorico 等人，2013；Adimalla，2020；Bouselsal 和 Saibi，2022）。地下水退化通过多种相互关联的过程影响土地系统。地下水位下降会减少依赖地下水的植物的可用水量，而盐度增加和其他形式的水质恶化会阻碍植物生长并促进土壤退化。这些过程还可能导致地面沉降（Erban 等人，2014；Chaussard 等人，2014；Farr 和 Liu，2015；Huang 等人，2015；Castellazzi 等人，2016；Song 等人，2021）、沿海含水层的海水入侵（Ketabchi 等人，2016；Michael 等人，2017）以及土壤盐碱化（Ivushkin 等人，2019；Tarolli 等人，2024）。在长期干旱、降水不规律、高蒸发量和不可持续的地下水抽取情况下，这些影响尤为明显（Hssaisoune 等人，2020；Seraiche 等人，2025；Zalibekov 等人，2025）。因此，在评估与地下水相关的荒漠化时，应同时考虑地下水量和水质这两个相互关联的环境退化维度。在伊朗，该国大部分地区位于干旱和半干旱气候区，地下水退化是一个主要的环境问题。先前的研究已经建立了地下水状况与荒漠化之间的重要联系。地下水已被纳入伊朗荒漠化评估模型中（Zahtabian 等人，2004），而基于 GIS 的长期分析也发现了地下水下降与荒漠化强度之间的关系（Akbari 等人，2020）。Shour Dasht–Qahavand–Razan 流域的研究还指出，地下水数量和变化也是荒漠化的重要因素（Zarei 和 Moradimakram，2020）。其他研究则关注了地下水水位下降（Shahini 等人，2021）以及 EC、SAR、Na 和 TDS 等地下水质量指标（Javadi 等人，2020）。这些研究总体表明了了解伊朗土地退化过程中地下水状况的重要性，但它们通常分别从不同角度探讨了地下水量或水质。最近的研究通过考虑气候和人为压力扩展了伊朗的地下水研究。估计地下水的补给量约为每年 40 毫米，而地表水资源的减少增加了对含水层补给的压力（Noori 等人，2023）。伊朗中部的过度农业抽取和废水渗入与地下水质量恶化有关（Karimzadeh Motlagh 等人，2023）。地质过程，包括岩石风化和盐分溶解，也导致了 Beheshte-Abad 地区的地下水质量恶化（Gharahi 等人，2020）。在 Maharloo–Bakhtegan 流域，地下水水位下降、盐度增加、水质恶化和地面沉降被确定为荒漠化的重要驱动因素（Saleh 等人，2023）。同样，Sabzevar 平原的高盐度和碱度引发了人们对地下水灌溉适用性和农业可持续性的担忧（Panahi 等人，2021）。这些发现表明，伊朗的地下水退化是由气候、地质和人为因素相互作用的结果，而不仅仅是一个单一控制过程。在其他干旱地区也报告了类似的问题。在埃及西部沙漠的地下水中检测到了重金属浓度升高（Megahed，2020），而地中海沿海含水层的环境退化评估则应用了地下水质量监测和空间分析（Ibá?ez 等人，2022）。气候变化和人为压力也与俄罗斯南部的地下水韧性有关（Korneeva，2023）。在北非干旱地区，地下水枯竭、质量恶化和过度开采与荒漠化有关（Derdour 等人，2021；Kendouci 等人，2023；Dhaoui 等人，2023）。在埃及西部沙漠，地下水可持续性也在气候变化和人为压力下有所下降（Megahed 等人，2023）。最近的研究将温度和降水的变化与北非地下水质量恶化和荒漠化风险增加联系起来（El Mountassir 等人，2024），而非洲的长期分析强调了蒸发作用对地下水补给和未来地下水可用性的重要影响（Pazola 等人，2024）。与这些区域研究同时，最近的研究越来越强调将空间、统计和数据驱动的方法结合起来进行地下水评估。地下水质量指数结合 GIS 和多变量统计技术已被用于评估地下水适宜性、水文地质过程和地下水质量的空间变化（Gad 和 Osta，2020；Osta 等人，2022）。更近期的研究进一步整合了水质指数、GIS、多变量统计分析、人工神经网络和机器学习技术，以改进地下水质量评估、预测和环境管理（Gad 等人，2023；Gad 等人，2024；Hfaiedh 等人，2025；Eid 等人，2025）。这些研究展示了将地下水指标与空间和统计方法相结合的巨大潜力。然而，它们的主要焦点是地下水质量评估、水文地质特征分析、地下水适宜性、污染或健康风险评估，而不是明确量化地下水退化对荒漠化的贡献。尽管取得了这些进展，但仍存在三个主要差距。首先，地下水量和水质通常分别进行评估，尽管它们的综合效应会影响地下水可用性、生态系统稳定性和土地退化。其次，将地下水枯竭和质量恶化转化为单一空间明确荒漠化强度评估的研究相对较少。第三，使用长期地下水观测数据和标准化分析框架进行不同气候区域的比较评估仍然有限。因此，需要一种综合方法来同时描述地下水量和水质，标准化它们的空间效应，并识别不同气候条件下的地下水相关荒漠化差异。为了解决这些差距，本研究开发了一个综合 GIS–模糊逻辑–PCA 框架，用于评估伊朗不同气候区域的地下水相关荒漠化强度。该框架结合了地下水质量指数（GQI）、地下水资源指数（GRI）、模糊隶属函数、基于 GIS 的空间分析和主成分分析（PCA），使用了 20 年的地下水数据集（2004–2023）。本研究的主要目标和优势是：（i）使用 GQI 和 GRI 评估地下水质量和数量的空间分布；（ii）使用模糊隶属函数标准化地下水指标，并通过 PCA 将它们整合起来，以得出具有空间明确性的荒漠化强度模型；（iii）比较半湿润、半干旱和干旱气候区域的荒漠化模式；（iv）开发一个能够识别脆弱区域并支持干旱和半干旱地区地下水管理和环境规划的空间明确框架。

研究区域描述
为了全面评估在不同气候条件下定量和定性地下水指标对荒漠化强度的影响，选择了位于伊朗不同气候区的三个二级流域作为研究区域。这些包括位于干旱和半湿润气候区的塞菲德鲁德流域、位于干旱和半干旱气候区的盐湖流域以及位于极端干旱和干旱气候区的达兰吉尔-萨汉德流域。表 1 显示了...

数据收集
在本研究中，主要地下水质量数据来自伊朗水资源管理公司（http://www.wrm.ir）。2004-2023 年期间，从分布在三个研究流域的 3,257 口抽水井中收集了地下水质量数据。这些井在三个研究流域中的分布如下：塞菲德鲁德流域 525 口，盐湖流域 2,151 口，达兰吉尔-萨汉德流域 581 口。数据集包括了主要的地下水质量指数...

地下水质量指标的空间分布使用模糊逻辑得出，在图 3 中进行了说明。在这张地图中，模糊隶属值较低的区域表示相对较好的地下水质量状况，而较高的模糊值表示更严重的地下水质量退化，从而导致更强的荒漠化贡献。研究区域的综合地下水质量指数（GQI）显示在图 4 中。

讨论
对三个代表半湿润、半干旱和干旱气候条件的研究流域的地下水数量和质量的综合评估表明，地下水退化与荒漠化强度之间存在一致的关联。空间结果显示，地下水状况较差的区域往往与较高的模糊隶属值和更大的荒漠化强度相吻合。这种模式尤为明显...

结论
本研究开发了一个综合框架，用于评估伊朗三个代表半湿润、半干旱和干旱气候条件的流域中的地下水相关荒漠化。通过结合地下水质量指数（GQI）、地下水资源指数（GRI）、模糊逻辑、GIS 和主成分分析（PCA），该框架将地下水数量和质量信息整合为一个统一且具有空间明确性的荒漠化强度评估。

作者贡献声明
Esmail Heydari Alamdarloo：软件、方法论、形式分析、概念化。Gholamreza Zehtabian：写作–审稿与编辑、监督。Behzad Rayegani：写作–审稿与编辑、方法论、概念化。Hassan Khosravi：写作–审稿与编辑、监督、方法论、形式分析、概念化。莱拉·比亚巴尼：写作——原始草稿、方法论、形式分析、概念化
未引用的参考文献：Ali和Negm，2024年；Asghari Moghaddam等人，2015年；Brahim等人，2021年；Bouchaou等人，2024年；Bouselsal和Hakim，2022年；Dashti Barmaki等人，2014年；Dehghan Rahimabad等人，2022年；D'Odorico等人，2013年；Gad和El Osta，2020年；Gharahi和Zamani-Ahmadmahmoodi，2020年；Hiyama等人，2014年；Huang等人，2016年；Karthikeyan等人，2016年；Ketabchi等人，2017年；Li等人，2018b；联合国教科文组织世界水资源评估计划，2022年；世界卫生组织，2008年；Zarei和Moradimakra，2020年。

参与同意：不适用。
出版同意：不适用。

数据可用性：数据在文章中提供。

利益冲突：
作者声明没有利益冲突。

伦理审批：不适用。

资助：
本研究由伊朗国家科学基金会（INSF）资助，项目编号为“4024637”。

利益冲突声明：
? 作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能会影响本文所述的工作。

致谢：
感谢伊朗国家科学基金会（INS）的财政支持（项目编号4024637）。

作者名单：
莱拉·比亚巴尼（Leila Biabani）
哈桑·霍斯拉维（Hassan Khosravi）
戈拉姆雷扎·泽赫塔比安（Gholamreza Zehtabian）
伊斯梅尔·海达里·阿拉姆达尔卢（Esmail Heydari Alamdarloo）
贝赫扎德·雷埃加尼（Behzad Rayegani）
伊朗德黑兰大学自然资源学院干旱与山区恢复系，德黑兰