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

तकनीकी सारांश: मृदा अपरदन मूल्यांकन और करमनसा नदी बेसिन के उप-जलग्रहण क्षेत्र के प्राथमिकता निर्धारण हेतु एक हाइब्रिड WSA और AHP-TOPSIS मॉडलिंग

समस्या विवरण
मध्य गंगा के मैदान में स्थित एक बारहमासी सहायक नदी, करमनसा नदी बेसिन (KRB), जलवायु परिवर्तन, मानव-जनित गतिविधियों और इसकी विशिष्ट भूवैज्ञानिक संरचना के कारण गंभीर मृदा अपरदन और भूमि क्षरण का सामना कर रहा है। विंध्यन सैंडस्टोन, शेल और चूना पत्थर संरचनाओं से युक्त यह बेसिन व्यापक कृषि का समर्थन करता है, लेकिन बार-बार आने वाली बाढ़ और तलछट परिवहन से भी ग्रस्त है। जबकि पिछले अध्ययनों ने विंध्यन और गंगा के मैदानों में अपरदन को संबोधित किया है, उन्नत एकीकृत मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके व्यवस्थित उप-जलग्रहण प्राथमिकता के संबंध में KRB अभी भी कम खोजा गया क्षेत्र है। विस्तृत जलग्रहण लक्षण वर्णन और प्राथमिकता निर्धारण का अभाव इस डेटा-दुर्लभ क्षेत्र में प्रभावी मृदा संरक्षण योजना और सतत भूमि प्रबंधन में बाधा डालता है।

कार्यप्रणाली
यह अध्ययन मृदा अपरदन संवेदनशीलता का आकलन करने और प्राथमिकता निर्धारित करने के लिए एक एकीकृत भूस्थानिक और बहु-मानदंड निर्णय लेने (MCDM) ढांचे का उपयोग करता है। कार्यप्रवाह के चार प्राथमिक चरण हैं:

1. डेटा अधिग्रहण और सीमांकन: 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाले शटल रडार टोपोग्राफी मिशन (SRTM) DEM डेटा का उपयोग करके, बेसिन को छह उप-जलग्रहण क्षेत्रों (SW1–SW6) में विभाजित किया गया। भूवैज्ञानिक, मृदा और स्थलाकृतिक डेटा जीएसआई (GSI) और एनबीएसएस एंड एलयूपी (NBSS&LUP) से प्राप्त किया गया।
2. आकारिक विश्लेषण (Morphometric Analysis): बाईस आकारिक मापदंडों को निकाला गया और रैखिक, क्षेत्रीय एवं राहत पहलुओं में वर्गीकृत किया गया। इनमें स्ट्रीम ऑर्डर, बाइफरकेशन रेशियो, ड्रेनेज डेंसिटी, फॉर्म फैक्टर, कॉम्पैक्टनेस कोएफिशिएंट, रिलीफ रेशियो और रग्डनेस नंबर शामिल थे।
3. मॉडलिंग और प्राथमिकता निर्धारण: अपरदन संवेदनशीलता के आधार पर उप-जलग्रहण क्षेत्रों को रैंक करने के लिए तीन अलग-अलग मॉडल लागू किए गए:
   • वेटेड सम एनालिसिस (WSA): एक समग्र सूचकांक तैयार किया गया जिसमें अपरदन के साथ सहसंबंध गुणांकों के आधार पर आकारिक मापदंडों को सामान्यीकृत भार (weights) आवंटित किए गए।
   • सेडिमेंट प्रोडक्शन रेट (SPR): एक लॉगरिदमिक मॉडल जो तलछट प्राप्ति को भू-आकृतिक मापदंडों (फॉर्म फैक्टर, सर्कुलेटरी रेशियो और कॉम्पैक्टनेस कोएफिशिएंट) से जोड़ता है।
   • हाइब्रिड AHP-TOPSIS: विशेषज्ञों के निर्णय (15 विशेषज्ञ) के आधार पर 14 चयनित मापदंडों के लिए भार प्राप्त करने हेतु एनालिटिकल हाइरार्की प्रोसेस (AHP) का उपयोग किया गया, जिससे 0.016 का कंसिस्टेंसी रेशियो (CR) सुनिश्चित हुआ। इन भारों को फिर 'टेक्निक फॉर ऑर्डर प्रेफरेंस बाय सिमिलैरिटी टू आइडियल सॉल्यूशन' (TOPSIS) में एकीकृत किया गया ताकि आदर्श और प्रति-आदर्श समाधानों से दूरी के आधार पर विकल्पों को रैंक किया जा सके।
4. सांख्यिकीय सत्यापन: तीन मॉडलों की विश्वसनीयता और निरंतरता का मूल्यांकन गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करके किया गया: स्पियरमैन रैंक कोरिलेशन कोएफिशिएंट (SCCT) और केंडल टाऊ कोरिलेशन कोएफिशिएंट (KTCCT)।

प्रमुख परिणाम

• आकारिक विशेषताएं: बेसिन में छठा-क्रम (6th-order) का ड्रेनेज नेटवर्क है जिसका औसत ड्रेनेज डेंसिटी 0.535 किमी/किमी² है। SW3 सबसे बड़ा (2,142.21 किमी²) है, जबकि SW6 सबसे छोटा (804.51 किमी²) है। ड्रेनेज टेक्सचर आम तौर पर मोटा है, और बेसिन भू-आकृतिक विकास के युवा-से-परिपक्व चरण में है।
• मॉडल आउटपुट:
  • WSA: लगभग 38–40% जलग्रहण क्षेत्रों को संवेदनशील पाया गया। SW4 को उच्चतम प्राथमिकता (सबसे कम स्कोर) मिली, जबकि SW1 को सबसे कम प्राथमिकता मिली।
  • SPR: यह संकेत दिया कि बेसिन का 42.6% हिस्सा संवेदनशील है। SW5 ने उच्चतम तलछट उत्पादन दर (0.50) दिखाई, जिससे इसे बहुत उच्च प्राथमिकता वाला वर्गीकृत किया गया, जबकि SW6 का स्तर सबसे कम (0.000013) था।
  • AHP-TOPSIS: SW3, SW1 और SW2 को उच्च-प्राथमिकता वाले क्षेत्रों के रूप में वर्गीकृत किया गया। इस मॉडल ने 0.22 से 0.75 के बीच क्लोजनेस कोएफिशिएंट ($C_i^+$) प्रदान किया।
• सांख्यिकीय सत्यापन: AHP-TOPSIS मॉडल ने उच्चतम स्थिरता और निरंतरता प्रदर्शित की। इसने SPR मॉडल के साथ एक सकारात्मक सहसंबंध दिखाया (SCCT = 0.37), जबकि WSA मॉडल अन्य दो दृष्टिकोणों के साथ कमजोर संबंध प्रदर्शित करता है। दोनों सांख्यिकीय परीक्षणों ने पुष्टि की कि AHP-TOPSIS इस विशिष्ट बेसिन के लिए सबसे विश्वसनीय प्राथमिकता प्रदान करता है।
• स्थानिक पैटर्न: उच्च अपरदन संवेदनशीलता कैमूर पठार और पठार तथा जलोढ़ मैदान के बीच संक्रमण क्षेत्रों में केंद्रित है। ये क्षेत्र तीव्र ढलान, उच्च ड्रेनेज डेंसिटी और अपरदन योग्य रेवा शेल और सैंडस्टोन संरचनाओं द्वारा पहचाने जाते हैं।

प्रमुख योगदान

• एकीकृत ढांचा: यह अध्ययन उन्नत MCDM तकनीकों का उपयोग करके पहले से कम खोजे गए गंगा की एक सहायक नदी के लिए हाइब्रिड AHP-TOPSIS दृष्टिकोण को सफलतापूर्वक लागू करता है, जो डेटा-सीमित क्षेत्रों के लिए निर्णय लेने का एक संरचित तरीका प्रदान करता है।
• तुलनात्मक मॉडल मूल्यांकन: SCCT और KTCCT का उपयोग करके WSA, SPR और AHP-TOPSIS का सांख्यिकीय तुलना करके, यह शोध AHP-TOPSIS को इस विशिष्ट भूवैज्ञानिक संदर्भ के लिए बेहतर मॉडल के रूप में पहचानता है, जो पारंपरिक वेटेड सम विधियों पर इसके उपयोग को प्रमाणित करता है।
• कार्रवाई हेतु प्राथमिकता: यह शोध लक्षित मृदा संरक्षण हस्तक्षेपों के मार्गदर्शन के लिए विशिष्ट, रैंक किए गए उप-जलग्रहण क्षेत्रों (SW3, SW1, SW2 के रूप में उच्च प्राथमिकता) की सूची प्रदान करता है, जो सामान्य बेसिन-स्तरीय आकलन से आगे बढ़ता है।

महत्व और दावे
लेखक का दावा है कि यह अध्ययन उन्नत MCDM तकनीकों का उपयोग करके करमनसा नदी बेसिन के लिए पहले व्यवस्थित उप-जलग्रहण प्राथमिकता निर्धारण के माध्यम से एक महत्वपूर्ण अनुसंधान अंतराल को भरता है। निष्कर्ष इस विशिष्ट भूवैज्ञानिक संदर्भ के लिए अन्य विंध्यन और गंगा की सहायक नदियों के बेसिन में लागू किए जाने योग्य एक व्यावहारिक, लागत प्रभावी ढांचा प्रदान करते हैं। प्राथमिकता वाले क्षेत्रों की पहचान करके, यह अध्ययन मृदा अपरदन को कम करने के लिए बहाली उपायों और रणनीतियों के विकास में सहायता करता है, जिससे सतत भूमि प्रबंधन और सतत विकास लक्ष्यों (SDGs) की प्राप्ति में योगदान मिलता है। यह कार्य इस बात पर जोर देता है कि जहाँ क्षेत्र-आधारित अपरदन डेटा सीमित हो, वहाँ प्रभावी जलग्रहण मूल्यांकन के लिए एकीकृत भूस्थानिक और आकारिक दृष्टिकोण आवश्यक हैं।