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

技术摘要：结合 WSA 与 AHP-TOPSIS 模型进行卡尔马纳萨河（Karmanasa River）流域土壤侵蚀评估与优先级排序

问题陈述
卡尔马纳萨河（KRB）是中恒河平原恒河的一条常年性支流，目前正面临由气候变化、人类活动及其特定地质背景驱动的严重土壤侵蚀和土地退化问题。该流域以易受侵蚀的文迪亚（Vindhyan）砂岩、页岩和石灰岩地层为特征，支撑着广泛的农业活动，但深受反复洪水和泥沙输送的影响。尽管以往的研究已涉及文迪亚和恒河平原的侵蚀问题，但关于利用先进集成建模技术对 KRB 进行系统性子流域优先级排序的研究仍较少。详细流域特征描述和优先级排序的缺乏，阻碍了有效的土壤保护规划和可持续土地管理。

研究方法
本研究采用集成地理空间与多准则决策（MCDM）框架，评估并确定土壤侵蚀易发性的优先级。工作流程分为四个主要阶段：

1. 数据获取与划分： 利用 30 米分辨率的航天雷达地形任务（SRTM）DEM 数据，将流域划分为六个子流域（SW1–SW6）。地质、土壤和地形数据来源于印度地质调查局（GSI）和国家土壤调查与土地利用规划局（NBSS&LUP）。
2. 形态特征分析： 提取并分类了 22 个形态参数，包括线性、面积和坡度三个方面。这些参数包括河流等级、分叉比、排水密度、形状因子、紧凑系数、高差比和粗糙度数。
3. 建模与优先级排序： 应用了三种不同的模型来根据侵蚀易发性对子流域进行排名：
   • 加权求和分析 (WSA)： 通过根据与侵蚀的相关系数为形态参数分配归一化权重，生成一个综合指数。
   • 沉积物产生率 (SPR)： 一个将沉积物产量与地貌参数（形状因子、环形比和紧凑系数）联系起来的对数模型。
   • 混合 AHP-TOPSIS： 使用层次分析法（AHP）基于专家判断（15 位专家）得出 14 个选定参数的权重，确保一致性比率（CR）为 0.016。随后将这些权重整合到逼近理想解排序法（TOPSIS）中，根据备选方案与理想解及反理想解的距离进行排序。
4. 统计验证： 使用非参数统计检验——Spearman 秩相关系数（SCCT）和 Kendall Tau 相关系数（KTCCT）来评估三个模型的可靠性和一致性。

主要结果

• 形态特征： 该流域呈现出 6 级河流网络，平均排水密度为 0.535 km/km²。SW3 是最大的子流域（2,142.21 km²），而 SW6 是最小的（804.51 km²）。排水纹理总体较为粗糙，流域处于地貌演化的青年期至壮年期。
• 模型输出：
  • WSA： 确定了约 38–40% 的流域具有脆弱性。SW4 获得的优先级最高（得分最低），而 SW1 的优先级最低。
  • SPR： 表明 42.6% 的流域具有脆弱性。SW5 显示出最高的沉积物产生率（0.50），被归类为极高优先级，而 SW6 最低（0.000013）。
  • AHP-TOPSIS： 将 SW3、SW1 和 SW2 分类为高优先级区域。该模型产生的接近系数 ($C_i^+$) 范围在 0.22 到 0.75 之间。
• 统计验证： AHP-TOPSIS 模型表现出最高的稳定性和一致性。它与 SPR 模型显示出正相关（SCCT = 0.37），而 WSA 模型与其他两种方法的联系较弱。两种统计测试均证实 AHP-TOPSIS 为该流域提供了最可靠的优先级排序。
• 空间格局： 高侵蚀易发性集中在凯穆尔高原（Kaimur Plateau）以及高原与冲积平原之间的过渡带。这些区域的特征是坡度陡峭、排水密度高，以及易受侵蚀的瑞瓦页岩（Rewa Shale）和砂岩地层。

核心贡献

• 集成框架： 本研究成功地将混合 AHP-TOPSIS 方法与形态特征分析相结合，应用于此前研究较少的恒河支流，为数据受限地区的决策提供了一种结构化方法。
• 对比模型评估： 通过使用 SCCT 和 KTCCT 对 WSA、SPR 和 AHP-TOPSIS 进行统计比较，研究确定了 AHP-TOPSIS 在此特定地质背景下是更优的模型，验证了其相对于传统加权求和方法的适用性。
• 行动优先级： 研究提供了一个具体的、经过排序的子流域列表（SW3、SW1、SW2 为高优先级），用以指导有针对性的土壤保护干预措施，从而超越了通用的流域级评估。

意义与主张
作者断言，本研究通过使用先进的 MCDM 技术，填补了卡尔马纳萨河流域首次进行系统性子流域优先级排序的研究空白。研究结果提供了一个实用且具成本效益的河流流域管理框架，可应用于其他文迪亚和恒河支流流域。通过识别优先级区域，本研究支持了恢复措施的制定和缓解土壤侵蚀的策略，从而为实现可持续发展目标（SDGs）做出贡献。该工作强调，在实地侵蚀数据有限的情况下，集成的地理空间和形态学方法对于有效的流域评估至关重要。