《Frontiers in Water》：Optimizing groundwater recharge in Morocco’s Moulouya Basin: a geospatial and fuzzy AHP approach
编辑推荐：
摩洛哥干旱的穆卢耶流域（Moulouya Basin）地下水资源对各行业至关重要，但受到超采与气候变化的严重威胁，天然补给率仅为44 mm/年。本研究旨在通过集成地理信息系统（GIS）、遥感（RS）与模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarc
摩洛哥干旱的穆卢耶流域（Moulouya Basin）地下水资源对各行业至关重要，但受到超采与气候变化的严重威胁，天然补给率仅为44 mm/年。本研究旨在通过集成地理信息系统（GIS）、遥感（RS）与模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Fuzzy AHP）多准则决策方法，划分人工地下水补给（Artificial Groundwater Recharge, AGR）适宜区，以解决通过管理型含水层补给（Managed Aquifer Recharge, MAR）增补资源的关键需求。研究纳入七个专题图层：排水密度（drainage density）、降雨量、坡度（slope）、土地利用/覆被（Land Use/Land Cover, LULC）、高程（elevation）、岩性（lithology）及地下水埋深（groundwater depth）。采用Fuzzy AHP对各因子赋权以处理专家判断的内在不确定性。研究结果表明，流域内7.45％（1 167.75 km2）和2％（313.3 km2）的区域分别被划分为具"高"和"极高"AGR潜力，Missour平原被确定为优先区域。利用157口井的地下水补给数据验证模型，获得曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）值为0.71，表明模型具有良好预测性能。本研究提供了一个科学严谨且可复现的框架，可作为决策者制定干旱区可持续地下水管理战略的关键决策支持工具。创新点在于将Fuzzy AHP模型应用于此数据稀缺的关键流域，较传统AHP方法对补给潜力作出了更细致的评估。
论文解读：摩洛哥穆卢耶流域基于GIS与Fuzzy AHP的人工地下水补给适宜区划定研究
一、研究背景与综述
全球地下水约占总淡水提取量的三分之一，是生活、农业及工业用水的重要来源。然而，人口增长与农业集约化导致干旱及半干旱区普遍面临水危机。北非地区受气候变化影响，预计至2050年降水量减少10％～20％、气温升高2～3℃。摩洛哥穆卢耶流域（Moulouya Basin）是典型缺水区，过去30年来部分地区地下水位下降20～65 m，天然补给率低（44 mm/年），潜水蒸发损失达70.1％，坝体淤积致效率降低，地下水超采问题突出。管理型含水层补给（Managed Aquifer Recharge, MAR）被认为是缓解水资源压力的有效途径，其首要步骤即是通过多准则决策（Multi-Criteria Decision Making, MCDM）结合遥感（Remote Sensing, RS）与地理信息系统（GIS）识别人工地下水补给（Artificial Groundwater Recharge, AGR）适宜区。传统层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）难以完全处理专家判断的模糊性与主观性，而模糊层次分析法（Fuzzy AHP）借助三角模糊数（Triangular Fuzzy Numbers, TFNs）能更好地量化不确定性。目前针对数据稀缺的穆卢耶流域尚缺乏系统性AGR适宜性研究，因此研究人员开展了本项工作。研究发表于《Frontiers in Water》。
二、关键技术方法概述
研究人员选取摩洛哥中、上穆卢耶流域（High and Middle Moulouya, HMM）为研究区，收集并统一重采样为30 m分辨率的七类专题数据——SRTM数字高程模型（DEM）提取高程与坡度及排水密度、GLDAS 2000–2020年降雨经概率克里金（Kriging）插值、摩洛哥水利局（MHBA）328口监测井插值得到地下水埋深、ESA-S2-LC20产品重分类为LULC、1∶500 000地质图数字化获取岩性。采用Fuzzy AHP（Chang展延分析法）构建七因子模糊成对比较矩阵求取权重，一致性比（Consistency Ratio, CR）检验可靠性后，在GIS中对各专题图层重分类并赋予Fuzzy AHP权重，通过加权叠加分析（Weighted Overlay Analysis, WOP）生成五等级AGR适宜性图。模型以WETSPASS模型计算的157口井补给量为参照，用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）及曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）验证精度；另做单参数敏感性分析（Sensitivity Analysis, SA）考察权重变动对结果的影响。
三、研究结果
3.1 Influential weights normalization for thematic maps（主题图层的权重归一化）
研究人员通过专家咨询与文献回顾建立七因子模糊成对比较矩阵，经Fuzzy AHP解算得到归一化权重：排水密度（Drainage Density, DD）最高占29％，其次为降雨量（Rainfall, R）23％、地下水埋深（Groundwater Depth, GW）19％、LULC 11％、坡度（Slope, SL）10％、高程（Elevation, EL）5％、岩性（Lithology, LT）3％。CR＜0.1，判断矩阵具满意一致性。
3.2 Artificial recharge susceptibility map（人工补给敏感性地图）
加权叠加各重分类图层后得到AGR适宜性分区结果：流域总面积约15 665 km2，其中极低适宜区6 231.70 km2（39.78％）、低适宜区6 036.35 km2（38.53％）、中等适宜区1 917.03 km2（12.24％）、高适宜区1 167.75 km2（7.45％）、极高适宜区313.3 km2（2.00％）。高及极高适宜区主要分布在Missour平原，该区具第四系沉积、缓坡、低排水密度及浅地下水埋深特征。ROC验证得AUC＝0.71，说明模型预测性能良好。
3.3 Demarcation of aquifer recharge areas（含水层补给区圈定）
结合Fuzzy AHP权重与GIS叠加，明确不同等级补给区的空间分布与地质—地形关联。高潜力区与第四纪地层、平缓地形、低排水密度及浅水位密切相关；低潜力区多位于高原区，具陡坡、高排水密度、不透水岩性及低降雨量特征。研究指出集中连片建设AGR设施优于分散布局以降低运维成本，且该图可为利用再生水、淡化水、雨水及洪水进行AGR选址提供决策依据。
3.4 Sensitivity analysis（敏感性分析）
单参数敏感性测试表明，排水密度与降雨量对AGR适宜性分级最为敏感，坡度、地下水埋深次之，LULC、高程及岩性影响相对较小。调整各因子权重±20％后总体分区格局未出现剧烈改变，证明模型具一定鲁棒性。
四、讨论与结论（翻译浓缩）
穆卢耶流域蒸发量远高于降水量，建立人工补给区是恢复枯竭含水层（尤其Missour地区第四系含水层）的关键策略，地下储存可减少蒸发损失并保障区域水资源可持续性。本研究通过在GIS框架下集成Fuzzy AHP确定七项水文—地质因子权重并绘制AGR适宜性图，将流域划分为极低（39.78％）、低（38.53％）、中等（12.24％）、高（7.45％）及极高（2.00％）五个补给潜力等级。主要贡献为：①首次针对缺水严重的穆卢耶流域制作基于GIS的AGR适宜性分区图；②成功应用Fuzzy AHP处理水文地质选址中的不确定性，为后续工作提供稳健框架；③为穆卢耶流域水利管理机构提供可直接用于优先选址与MAR设施资源分配的行动工具，该验证方法亦可推广至其他干旱及数据稀缺地区。研究局限含输入数据分辨率限制、专家判断差异及静态评估未考虑时空动态变化，未来建议引入动态气候—土地利用情景模拟及社会经济因子分析。
