基于GIS-AHP多准则方法的加纳下马尼亚克罗博市河流洪水脆弱性评估与风险制图研究

为解决加纳下马尼亚克罗博市(LMKM)因地理水文特征导致的河流洪水风险问题，研究人员采用地理信息系统(GIS)、遥感(RS)和层次分析法(AHP)集成技术，评估了10种洪水诱因因子（包括LULC、NDVI、NDWI等）的权重，绘制了洪水风险等级图。结果显示9.19%区域为极高风险区，26.76%为高风险区，其中高程和坡度是主要贡献因子。该研究为VRA和NADMO等机构提供了精准的空间决策支持，对区域防洪规划具有重要意义。

　　

在全球气候变化和快速城市化的双重压力下，河流洪水已成为威胁低洼地区可持续发展的重大挑战。加纳下马尼亚克罗博市(Lower Manya Krobo Municipality, LMKM)作为毗邻沃尔特湖的关键区域，其独特的地理位置使其长期面临由水文气象异常和人类活动共同引发的洪水威胁。2023年阿科松博大坝泄洪事件造成3.5万人流离失所的惨痛教训，更凸显了该区域洪水风险评估的紧迫性。然而，传统的水动力模型如HEC-RAS在数据匮乏地区应用受限，亟需开发适应资源受限环境的新型评估方法。

为应对这一挑战，研究人员开展了一项创新性研究，通过整合地理信息系统(GIS)、遥感(RS)和层次分析法(AHP)三大技术，构建了包含10个关键参数的多准则评估体系。研究选取了土地利用/覆被(LULC)、归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、降水、坡度、高程、排水密度、水体邻近度、流量累积和地质特征等指标，采用Sentinel-2卫星影像和ASTER DEM等数据源，通过最大限制法筛选因子，运用AHP算法确定各因子权重。技术方法的核心在于：基于Copernicus Data Space Ecosystem获取10米分辨率Sentinel-2影像进行LULC分类；利用CHIRPS降水数据计算降雨强度；通过DEM衍生坡度、高程和水文网络特征；最后采用加权叠加分析生成洪水风险指数(FFRI)图。

研究结果揭示了LMKM的空间风险格局：

1. 洪水诱因因子识别与影响层级：AHP权重分析显示，高程(26.2%)和坡度(16.6%)是主导因子，而NDVI(2.8%)和NDWI(3.5%)影响最小。低海拔(3-78m)和平缓坡度(0-4.34°)区域风险值最高，这与沃尔特湖沿岸的Dahomeyan系不透水岩层分布高度吻合。
2. 洪水空间分布特征：风险制图将全区划分为5级，其中Kpong和Akuse镇所在的极高风险区(9.19%，28.05km²
   )和高风险区(26.76%，81.65km²
   )集中分布在水体2km缓冲区内。值得注意的是，Obele M.A小学等关键设施位于极高风险带，而高海拔区(>333m)如Ayermaso镇虽降水充沛却因地形优势呈现低风险。

讨论部分强调了该研究的双重价值：方法学上，GIS-AHP模型克服了传统水文模型对精细地形数据和长序列流量记录的依赖，为数据稀缺地区提供了可行方案；实践层面，风险图谱精准识别了Kpong大坝下游等关键脆弱区，为NADMO的应急响应和NASPA的空间规划提供了定量依据。作者建议采取梯级防控策略：在极高风险区实施工程措施如堤坝建设，中高风险区推行基于自然的解决方案(NbS)如植被缓冲带，同时通过社区参与完善早期预警系统。

这项发表在《Water Cycle》的研究，不仅为西非低洼城市的洪水风险管理提供了范式，其多源数据融合和空间决策支持框架，对全球面临类似挑战的发展中地区具有重要借鉴意义。未来研究可结合机器学习优化因子权重，并纳入社会经济脆弱性指标，进一步提升模型的预测效能。