Groundwater Potential Zonation of Unchehra Watershed, Central India using AHP, Remote Sensing, and GIS Techniques
Rabindra Nath Tiwari · Brahmanand Sharma · Sarvesh Kumar Patel 等 5 人
用RS、GIS与AHP集成方法划分印度Unchehra流域地下水潜力区并验证精度。
基于遥感与DEM提取7个因子，AHP加权叠加，41口井与ROC验证。
流域分五级潜力区，高与极高潜力占22.61%，模型AUC达0.763，精度良好。
可将该框架与实时灌溉需水、作物布局耦合，支撑半干旱区精准补灌与地下水回补选址。
方法扎实、验证可靠的区域地下水潜力评估论文，对农业水资源管理有参考价值，但属印度区域研究，公共影响有限。
摘要 地下水是印度中部半干旱地区生活用水和农业用水的主要来源。尽管Unchehra流域年降水量适中，但仍面临季节性缺水问题，尤其是在夏季，这凸显了对地下水资源进行科学评估的必要性。本研究采用遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和层次分析法（AHP）相结合的方法，对Unchehra流域的地下水潜力区（GWPZs）进行了划分。分析中考虑了影响地下水赋存的七个主要因素：线性构造密度、地质、土地利用与土地覆盖（LULC）、河网密度、地貌、坡度和土壤类型。利用ArcGIS从卫星影像和数字高程模型（DEM）数据中制备了这些参数的空间专题图层。通过AHP确定各因素及其类别的相对重要性，为地下水潜力评估提供了系统化的权重方案。将加权图层进行叠加整合，生成了地下水潜力分区图。所得图件将流域划分为五个地下水潜力区：极低、低、中等、高和极高。分析表明，流域面积的7.88%属于极低潜力区，而相当部分区域表现出中等（28.07%）至极高（22.61%）的地下水潜力。为评估所生成模型的可靠性，利用41口随机选取的民井和受试者工作特征（ROC）曲线分析进行了验证。接近零的一致性比率（CR）证实了AHP权重方案的可靠性，而曲线下面积（AUC）值为0.763表明地下水潜力模型具有良好的预测精度。所识别的高和极高地下水潜力区适宜进行地下水开发和人工补给措施，如拦水坝、渗滤池和回灌井。本研究开发的RS-GIS-AHP集成框架为Unchehra流域及类似水文地质条件下的地下水勘探、补给规划和可持续地下水管理提供了可靠的决策支持工具。