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

Resumo Técnico: Uma Modelagem Híbrida de WSA e AHP-TOPSIS para Avaliação da Erosão do Solo e Priorização da Sub-bacia do Rio Karmanasa

Definição do Problema
A Bacia do Rio Karmanasa (KRB), um tributário perene do Ganga no Planície Central do Ganga, enfrenta uma erosão severa do solo e degradação da terra impulsionadas pelas mudanças climáticas, atividades induzidas pelo homem e seu contexto geológico específico. A bacia, caracterizada por formações erodíveis de arenito, xisto e calcário do Vindhyan, sustenta uma agricultura extensa, mas sofre com inundações recorrentes e transporte de sedimentos. Embora estudos anteriores tenham abordado a erosão no Vindhyan e nas planícies do Ganga, a KRB permanece subexplorada no que diz respeito à priorização sistemática de sub-bacias utilizando técnicas de modelagem integrada avançada. A falta de caracterização detalhada da bacia e de priorização dificulta o planejamento de conservação do solo e a gestão sustentável da terra nesta região com escassez de dados.

Metodologia
O estudo emprega uma estrutura integrada de geoprocessamento e tomada de decisão multicritério (MCDM) para avaliar e priorizar a suscetibilidade à erosão do solo. O fluxo de trabalho consiste em quatro estágios primários:

1. Aquisição de Dados e Delimitação: Utilizando dados de DEM SRTM com resolução de 30 m, a bacia foi delimitada em seis sub-bacias (SW1–SW6). Dados geológicos, de solo e topográficos foram obtidos do Geological Survey of India (GSI) e do National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning (NBSS&LUP).
2. Análise Morfométrica: Vinte e dois parâmetros morfométricos foram extraídos e classificados em aspectos lineares, areais e de relevo. Estes incluíram ordem de drenagem, razão de bifurcação, densidade de drenagem, fator de forma, coeficiente de compacidade, razão de relevo e número de rugosidade.
3. Modelagem e Priorização: Três modelos distintos foram aplicados para classificar as sub-bacias com base na suscetibilidade à erosão:
   • Análise de Soma Ponderada (WSA): Um índice composto foi gerado atribuindo pesos normalizados aos parâmetros morfométricos com base em seus coeficientes de correlação com a erosão.
   • Taxa de Produção de Sedimentos (SPR): Um modelo logarítmico ligando o rendimento de sedimentos a parâmetros geomorfológicos (fator de forma, razão circular e coeficiente de compacidade).
   • Híbrido AHP-TOPSIS: O Processo de Hierarquia Analítica (AHP) foi utilizado para derivar pesos para 14 parâmetros selecionados com base no julgamento de especialistas (15 especialistas), garantindo uma razão de consistência (CR) de 0,016. Esses pesos foram então integrados na Técnica para Ordenação de Preferência por Similaridade à Solução Ideal (TOPSIS) para classificar as alternativas com base em sua distância das soluções ideais e anti-ideais.
4. Validação Estatística: A confiabilidade e a consistência dos três modelos foram avaliadas utilizando testes estatísticos não paramétricos: o Coeficiente de Correlação de Postos de Spearman (SCCT) e o Coeficiente de Correlação de Postos de Kendall (KTCCT).

Principais Resultados

• Características Morfométricas: A bacia apresenta uma rede de drenagem de 6ª ordem com uma densidade de drenagem média de 0,535 km/km². A sub-bacia SW3 é a maior (2.142,21 km²), enquanto a SW6 é a menor (804,51 km²). A textura da drenagem é geralmente grossa e a bacia está em um estágio evolutivo de jovem para maduro.
• Resultados dos Modelos:
  • WSA: Identificou aproximadamente 38–40% das bacias como vulneráveis. A SW4 recebeu a maior prioridade (menor pontuação), enquanto a SW1 foi a menor prioridade.
  • SPR: Indicou que 42,6% da bacia é vulnerável. A SW5 mostrou a maior taxa de produção de sedimentos (0,50), classificando-a como de prioridade muito alta, enquanto a SW6 teve a menor (0,000013).
  • AHP-TOPSIS: Classificou as zonas SW3, SW1 e SW2 como zonas de alta prioridade. O modelo produziu um coeficiente de proximidade ($C_i^+$$) variando de 0,22 a 0,75.
• Validação Estatística: O modelo AHP-TOPSIS demonstrou a maior estabilidade e consistência. Mostrou uma correlação positiva com o modelo SPR (SCCT = 0,37), enquanto o modelo WSA exibiu relações mais fracas com as outras duas abordagens. Ambos os testes estatísticos confirmaram que o AHP-TOPSIS fornece a priorização mais confiável para esta bacia.
• Padrões Espaciais: A alta suscetibilidade à erosão concentra-se no Planalto de Kaimur e nas zonas de transição entre o planalto e a planície aluvial. Estas áreas são caracterizadas por encostas íngremes, alta densidade de drenagem e formações erodíveis de xisto de Rewa e arenito.

Principais Contribuições

• Estrutura Integrada: O estudo aplica com sucesso uma abordagem híbrida AHP-TOPSIS combinada com análise morfométrica a um tributário do Ganga anteriormente subexplorado, oferecendo um método estruturado para a tomada de decisão em regiões com escassez de dados.
• Avaliação Comparativa de Modelos: Ao comparar estatisticamente o WSA, o SPR e o AHP-TOPSIS usando SCCT e KTCCT, a pesquisa identifica o AHP-TOPSIS como o modelo superior para este contexto geológico específico, validando seu uso sobre os métodos tradicionais de soma ponderada.
• Priorização para Ação: A pesquisa fornece uma lista classificada específica de sub-bacias (SW3, SW1, SW2 como alta prioridade) para orientar intervenções direcionadas de conservação do solo, indo além das avaliações gerais ao nível da bacia.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que este estudo preenche uma lacuna crítica de pesquisa ao fornecer a primeira priorização sistemática de sub-bacias para a Bacia do Rio Karmanasa utilizando técnicas avançadas de MCDM. Os resultados oferecem uma estrutura prática e de baixo custo para a gestão de bacias hidrográficas que pode ser aplicada a outras bacias de tributários do Vindhyan e do Ganga. Ao identificar zonas prioritárias, o estudo apoia o desenvolvimento de medidas de restauração e estratégias para mitigar a erosão do solo, contribuindo assim para a gestão sustentável da terra e para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). O trabalho enfatiza que abordagens integradas de geoprocessamento e morfometria são essenciais para uma avaliação eficaz da bacia onde os dados de erosão baseados em campo são limitados.