A Hybrid WSA and AHP-TOPSIS Modeling for Soil Erosion Assessment and Prioritization of the Sub-watershed of Karmanasa River Basin

Résumé technique : Une modélisation hybride WSA et AHP-TOPSIS pour l'évaluation de l'érosion des sols et la hiérarchisation du sous-bassin versant du bassin de la rivière Karmanasa

Énoncé du problème
Le bassin de la rivière Karmanasa (KRB), un affluent pérenne du Gange dans la plaine du milieu du Gange, est confronté à une érosion sévère des sols et à une dégradation des terres sous l'effet du changement climatique, des activités humaines et de son contexte géologique spécifique. Le bassin, caractérisé par des formations érodables de grès, de schiste et de calcaire du Vindhyan, soutient une agriculture extensive mais souffre d'inondations récurrentes et de transport de sédiments. Bien que des études antérieures aient abordé l'érosion dans les plaines du Vindhyan et du Gange, le KRB reste sous-exploré en ce qui concerne la hiérarchisation systématique des sous-bassins versants à l'aide de techniques de modélisation intégrées avancées. L'absence de caractérisation détaillée et de hiérarchisation des bassins versants entrave la planification de la conservation des sols et la gestion durable des terres dans cette région où les données sont limitées.

Méthodologie
L'étude utilise un cadre intégré de géospatialité et de prise de décision multicritère (MCDM) pour évaluer et hiérarchiser la susceptibilité à l'érosion des sols. Le flux de travail comprend quatre étapes principales :

1. Acquisition des données et délimitation : À l'aide de données SRTM DEM de résolution 30 m, le bassin a été délimité en six sous-bassins versants (SW1–SW6). Les données géologiques, pédologiques et topographiques proviennent du Geological Survey of India (GSI) et du National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning (NBSS&LUP).
2. Analyse morphométrique : Vingt-deux paramètres morphométriques ont été extraits et classés en aspects linéaires, de surface et de relief. Ceux-ci incluent l'ordre des cours d'eau, le rapport de bifurcation, la densité de drainage, le facteur de forme, le coefficient de compacité, le rapport de relief et le nombre de rugosité.
3. Modélisation et hiérarchisation : Trois modèles distincts ont été appliqués pour classer les sous-bassins versants selon la susceptibilité à l'érosion :
   • Analyse de la somme pondérée (WSA) : Un indice composite a été généré en attribuant des poids normalisés aux paramètres morphométriques basés sur leurs coefficients de corrélation avec l'érosion.
   • Taux de production de sédiments (SPR) : Un modèle logarithmique reliant le rendement sédimentaire aux paramètres géomorphologiques (facteur de forme, rapport de circularité et coefficient de compacité).
   • Hybride AHP-TOPSIS : L'Analytical Hierarchy Process (AHP) a été utilisé pour dériver les poids de 14 paramètres sélectionnés basés sur le jugement d'experts (15 spécialistes), assurant un rapport de cohérence (CR) de 0,016. Ces poids ont ensuite été intégrés dans la Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) pour classer les alternatives en fonction de leur distance par rapport aux solutions idéales et anti-idéales.
4. Validation statistique : La fiabilité et la cohérence des trois modèles ont été évaluées à l'aide de tests statistiques non paramétriques : le coefficient de corrélation de rang de Spearman (SCCT) et le coefficient de corrélation de Kendall Tau (KTCCT).

Résultats clés

• Caractéristiques morphométriques : Le bassin présente un réseau de drainage d'ordre 6 avec une densité de drainage moyenne de 0,535 km/km². Le sous-bassin SW3 est le plus grand (2 142,21 km²), tandis que le SW6 est le plus petit (804,51 km²). La texture du drainage est généralement grossière et le bassin est dans un stade d'évolution géomorphique de jeunesse à maturité.
• Sorties des modèles :
  • WSA : A identifié environ 38 à 40 % des bassins versants comme vulnérables. Le SW4 a reçu la priorité la plus haute (score le plus bas), tandis que le SW1 était la priorité la plus basse.
  • SPR : A indiqué que 42,6 % du bassin est vulnérable. Le SW5 a montré le taux de production de sédiments le plus élevé (0,50), le classant comme priorité très élevée, tandis que le SW6 avait le plus bas (0,000013).
  • AHP-TOPSIS : A classé les zones SW3, SW1 et SW2 comme zones de haute priorité. Le modèle a produit un coefficient de proximité ($C_i^+$) allant de 0,22 à 0,75.
• Validation statistique : Le modèle AHP-TOPSIS a démontré la plus grande stabilité et cohérence. Il a montré une corrélation positive avec le modèle SPR (SCCT = 0,37), alors que le modèle WSA présentait des relations plus faibles avec les deux autres approches. Les deux tests statistiques ont confirmé que l'AHP-TOPSIS fournit la hiérarchisation la plus fiable pour ce bassin.
• Motifs spatiaux : La susceptibilité élevée à l'érosion est concentrée dans le plateau de Kaimur et les zones de transition entre le plateau et la plaine alluviale. Ces zones sont caractérisées par des pentes raides, une densité de drainage élevée et des formations érodables de schiste de Rewa et de grès.

Contributions clés

• Cadre intégré : Cette étude applique avec succès une approche hybride AHP-TOPSIS combinée à l'analyse morphométrique à un affluent du Gange auparavant sous-exploré, offrant une méthode structurée pour la prise de décision dans les régions à données limitées.
• Évaluation comparative des modèles : En comparant statistiquement WSA, SPR et AHP-TOPSIS à l'aide de SCCT et KTCCT, la recherche identifie l'AHP-TOPSIS comme le modèle supérieur pour ce contexte géologique spécifique, validant son utilisation par rapport aux méthodes traditionnelles de somme pondérée.
• Hiérarchisation pour l'action : La recherche fournit une liste classée spécifique de sous-bassins versants (SW3, SW1, SW2 comme haute priorité) pour guider les interventions ciblées de conservation des sols, allant au-delà des évaluations générales au niveau du bassin.

Signification et revendications
Les auteurs affirment que cette étude comble une lacune critique de la recherche en fournissant la première hiérarchisation systématique des sous-bassins versants du bassin de la rivière Karmanasa à l'aide de techniques MCDM avancées. Les conclusions offrent un cadre pratique et rentable pour la gestion des bassins versants qui peut être appliqué à d'autres bassins versants du Vindhyan et du Gange. En identifiant les zones prioritaires, l'étude soutient le développement de mesures de restauration et de stratégies pour atténuer l'érosion des sols, contribuant ainsi à la gestion durable des terres et à la réalisation des Objectifs de Développement Durable (ODD). Le travail souligne que les approches géospatiales et morphométriques intégrées sont essentielles pour une évaluation efficace des bassins versants là où les données de terrain sur l'érosion sont limitées.