Sub-Watershed Prioritization for Soil Erosion Risk Assessment in the Wadi Ouahrane Basin (Algeria) Using an Integrated Morphometric Analysis and Entropy-WASPAS Model

तकनीकी सारांश: वाडी औहरान बेसिन में मृदा अपरदन जोखिम मूल्यांकन के लिए उप-जलग्रहण क्षेत्र प्राथमिकता निर्धारण

समस्या विवरण
भूमध्यसागरीय बेसिन में मृदा अपरदन एक गंभीर पर्यावरणीय चुनौती है, विशेष रूप से अल्जीरिया जैसे शुष्क और अर्ध-शुष्क क्षेत्रों में, जहाँ स्थलाकृतिक ढाल, विरल वनस्पति और मानवजनित दबाव भूमि क्षरण को बढ़ाते हैं। अल्जीरिया में, 50 मिलियन हेक्टेयर से अधिक क्षेत्र जोखिम में है, जिससे बांधों में महत्वपूर्ण तलछट जमा हो रही है और भंडारण क्षमता का नुकसान हो रहा है। प्रभावी जलग्रहण प्रबंधन के लिए संरक्षण हेतु प्राथमिकता वाले क्षेत्रों की पहचान आवश्यक है; हालाँकि, पारंपरिक नियोजन में अक्सर अपरदन संवेदनशीलता के आधार पर उप-बेसिनों को रैंक करने के लिए एक व्यापक, वस्तुनिष्ठ ढांचे का अभाव होता है। यह अध्ययन मिट्टी के संरक्षण और सतत प्रबंधन के लिए वाडी औहरान बेसिन के भीतर उप-जलग्रहण क्षेत्रों को वस्तुनिष्ठ रूप से प्राथमिकता देने के लिए एक मजबूत निर्णय-सहायता तंत्र की आवश्यकता को संबोधित करता है।

कार्यप्रणाली
यह शोध भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS), आकारिक विश्लेषण (morphometric analysis), और बहु-मानदंड निर्णय लेने (MCDM) तकनीकों को संयोजित करने वाला एक एकीकृत ढांचा नियोजित करता है। अध्ययन क्षेत्र, वाडी औहरान बेसिन (270 वर्ग किमी), को ArcGIS 10.2 और ArcHydro एक्सटेंशन का उपयोग करके 14 उप-बेसिनों में विभाजित किया गया।

1. आकारिक विश्लेषण (Morphometric Analysis): डिजिटल एलिवेशन मॉडल (DEM) और जल निकासी नेटवर्क डेटा से तीन श्रेणियों के आकारिक मापदंडों की गणना की गई:
   • रैखिक (Linear): स्ट्रीम ऑर्डर, द्विभाजन अनुपात ($R_b$), स्ट्रीम लंबाई अनुपात ($R_l$), और ओवरलैंड फ्लो की लंबाई ($L_o$)।
   • क्षेत्रीय (Areal): फॉर्म फैक्टर ($F_f$), दीर्घता अनुपात ($R_e$), गोलाई अनुपात ($R_c$), जल निकासी घनत्व ($D_d$), जल निकासी बनावट ($D_t$), और सघनता गुणांक ($C_c$)।
   • राहत (Relief): बेसिन राहत ($R$), राहत अनुपात ($R_r$), सापेक्ष राहत ($R_{hp}$), रग्डनेस नंबर ($R_n$), और हाइप्सोमेट्रिक इंटीग्रल ($H_i$)।
2. एन्ट्रॉपी वेटिंग (Entropy Weighting): इन मापदंडों के महत्व को सौंपने में व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह को समाप्त करने के लिए, एन्ट्रॉपी विधि का प्रयोग किया गया। इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण ने डेटासेट के भीतर भिन्नता के आधार पर वस्तुनिष्ठ भार (weights) की गणना की, जिससे यह निर्धारित हुआ कि कौन से आकारिक मानदंड अपरदन संवेदनशीलता को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं।
3. WASPAS रैंकिंग: 14 उप-बेसिनों को रैंक करने के लिए 'वेटेड एग्रीगेटेड सम प्रोडक्ट असेसमेंट' (WASPAS) मॉडल का उपयोग किया गया। यह हाइब्रिड MCDM विधि एक संतुलित और स्थिर मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए एक संयुक्त सामान्यीकृत मानदंड पैरामीटर ($\lambda = 0.5$) का उपयोग करके वेटेड सम मॉडल (WSM) और वेटेड प्रोडक्ट मॉडल (WPM) को संश्लेषित करती है।

मुख्य परिणाम

• आकारिक विशेषताएँ: वाडी औहरान बेसिन लम्बी ज्यामिति द्वारा चिह्नित है, जैसा कि कम फॉर्म फैक्टर ($0.36–0.42$), दीर्घता अनुपात ($0.38–0.41$), और गोलाई अनुपात ($0.23–0.50$) के मानों से स्पष्ट है। जल निकासी नेटवर्क एक पांचवीं-क्रम की प्रणाली है जिसमें 428 खंड हैं, जहाँ प्रथम-क्रम की धाराएं कुल का 45.56% हिस्सा बनाती हैं। जल निकासी घनत्व $1.60$से$1.95$ किमी/किमी² तक है, और सभी उप-बेसिन "अत्यधिक मोटे" (very coarse) जल निकासी बनावट वर्ग ($D_t < 2$) में आते हैं, जो आम तौर पर अनुकूल घुसपैठ स्थितियों का सुझाव देते हैं, हालांकि स्थानीय भिन्नताएं मौजूद हैं।
• एन्ट्रॉपी वेटिंग: विश्लेषण से पता चला कि द्विभाजन अनुपात ($R_b$) और स्ट्रीम लंबाई अनुपात ($R_l$) अपरदन संवेदनशीलता को नियंत्रित करने वाले सबसे प्रभावशाली कारक थे, जिनका भार क्रमशः $0.283$और$0.252$था। इसके विपरीत, आकार संबंधी मापदंडों जैसे दीर्घता अनुपात और फॉर्म फैक्टर का भार नगण्य ($<0.002$) था।
• प्राथमिकता और जोखिम वर्गीकरण: WASPAS मॉडल ने अपरदन जोखिम में महत्वपूर्ण स्थानिक विषमता की पहचान की।
  • अत्यधिक उच्च जोखिम: उप-बेसिन SW-3, SW-4, SW-5, SW-7, SW-12, और SW-13 को महत्वपूर्ण क्षेत्रों के रूप में वर्गीकृत किया गया। SW-4 ने उच्चतम संवेदनशीलता प्रदर्शित की जिसका अंतिम स्कोर ($V_{SPM}$) 0.857 था, जो इसे हस्तक्षेप के लिए शीर्ष प्राथमिकता बनाता है।
  • अत्यधिक निम्न जोखिम: उप-बेसिन SW-2 और SW-14 को सबसे कम जोखिम वाले क्षेत्रों के रूप में पहचाना गया, जिनके स्कोर क्रमशः $0.541$और$0.505$ थे।
  • पूरे बेसिन में जोखिम स्कोर $0.505$से$0.857$ के बीच रहे, जिससे पांच स्पष्ट जोखिम वर्गों में विभाजन संभव हुआ।

महत्व और दावे
यह शोध पत्र तर्क देता है कि GIS-आधारित आकारिक विश्लेषण के साथ एन्ट्रॉपी और WASPAS का एकीकरण जलग्रहण प्रबंधन के लिए एक वैज्ञानिक रूप से सुदृढ़, पारदर्शी और दोहराने योग्य निर्णय-सहायता उपकरण प्रदान करता है। अध्ययन का दावा है कि यह हाइब्रिड दृष्टिकोण वेटिंग के लिए डेटा भिन्नता पर निर्भर करके व्यक्तिपरकता को प्रभावी ढंग से कम करता है, जिससे मृदा संरक्षण उपायों को प्राथमिकता देने के लिए एक मजबूत आधार मिलता है।

लेखक का कहना है कि कार्यप्रणाली ने सफलतापूर्वक उन विशिष्ट उप-बेसिनों की पहचान की है जिन्हें तत्काल पुनर्वास की आवश्यकता है, जो सामान्य बेसिन-स्तरीय आकलन से आगे बढ़कर लक्षित, उप-जलग्रहण हस्तक्षेपों की ओर ले जाती है। SW-4 को सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र के रूप में रेखांकित करके, यह अध्ययन सतत भूमि और जल संसाधन प्रबंधन नीतियों को विकसित करने के लिए ठोस डेटा प्रदान करता है। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि यद्यपि वर्तमान मूल्यांकन स्थिर है और मुख्य रूप से आकारिक मापदंडों पर निर्भर है, यह ढांचा स्केलेबल है और भविष्य के अध्ययनों के लिए एक आधार मॉडल के रूप में कार्य कर सकता है जो भविष्य कहनेवाला क्षमताओं को बढ़ाने के लिए सामाजिक-आर्थिक चरों, भूमि-उपयोग परिवर्तनों और जलवायु परिदृश्यों को शामिल कर सकते हैं।