在典型的地下地形中对地下水受到污染风险的脆弱性进行建模评估,使用TOPSIS-entropy开发的脆弱性数据挖掘技术
Olanrewaju Fred Atenidegbe1,2, Kehinde Anthony Mogaji1
1Department of Applied Geophysics, Federal University of Technology, Akure, Nigeria.
结合TOPSIS和Entropy方法的新混合模型准确评估了地下水的脆弱性. 这种方法为复杂的地质区域的地下水管理提供了更好的决策.
科学领域:
- 水地质学和环境建模.
- 用于资源管理的地理空间分析
背景情况:
- 评估地下水的脆弱性对于有效的地下水管理至关重要.
- 现有的模型范围从主观到数据驱动的方法.
- 地下层复杂的地质环境对脆弱性测绘提出了独特的挑战.
研究的目的:
- 为了比较分析用于地下水脆弱性建模的不同算法.
- 开发和验证一个混合TOPSIS-Entropy模型,以提高准确性.
- 为地下水管理中的决策支持系统提供见解.
主要方法:
- 创建综合数据库,包括气候,遥感和地球物理数据.
- 应用方法来确定降雨量,土地使用,基岩地形,充电率和斜率的加权因素.
- 通过将加权因素与TOPSIS超级排名方法相结合,开发混合TOPSIS-Entropy模型.
主要成果:
- 方法赋予最高权重的斜率 (0.78) 和最低的降雨量 (0.01).
- 混合型TOPSIS-Entropy模型实现了70%的准确性,超过了独立的TOPSIS (50%) 和Entropy-WLA (47%).
- 使用与纵向导电图的相关性验证证实了TOPSIS-Entropy模型的卓越准确性.
结论:
- 使用面向对象模式的TOPSIS-Entropy模型在地下水脆弱性评估中表现出卓越的性能.
- 这种混合方法为地下水管理决策支持提供了更准确,更可靠的工具.
- 这些发现对全球类似地质环境中的地下水水文学有重大影响.
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