[論文レビュー] Groundwater vulnerability assessment in semi-arid regions using GIS-based DRASTIC models and FUZZY AHP: South Chott Hodna

Lakhdar Seraiche, Mostafa Dougha+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2026

Groundwater and Isotope Geochemistry被引用数 0

ひとこと要約

要約: 本論文は、土地利用データとAHPおよびFuzzy AHPによる重み付けを組み込んだGISベースのDRASTIC地下水脆弱性モデルを提案し、70地点の硝酸塩データで検証した。AUCは最大0.951に達する。

ABSTRACT

Groundwater vulnerability is a major concern in arid regions worldwide, where population growth and intensive agriculture increase the risks of depletion and contamination. This study proposes a hybrid groundwater vulnerability assessment framework that improves the conventional DRASTIC model by integrating land-use data and applying advanced weighting techniques, namely the Analytical Hierarchy Process (AHP) and its fuzzy logic variant (Fuzzy AHP). This method makes expert-based weighting less subjective, better captures anthropogenic effects, and facilitates adaptation to challenging situations and limited data. Four vulnerability maps were produced using Geographic Information Systems (GIS): DRASTIC, DRASTIC_LU, AHP DRASTIC_LU, and Fuzzy AHP DRASTIC_LU. We used nitrate levels from 70 wells to verify our work. We found that agricultural areas, especially those above the alluvial aquifer, were the most vulnerable. The ROC curve analysis showed that the model improved over time, with the area under the curve (AUC) values of 0.812 for DRASTIC, 0.864 for DRASTIC_LU, 0.875 for AHP DRASTIC_LU, and 0.951 for fuzzy AHP DRASTIC_LU. These results show that fuzzy AHP DRASTIC_LU makes groundwater risk assessments much more. The GIS-based hybrid models offer a scalable and transferable method for mapping vulnerability, but they also provide local and regional water resource managers with useful information.

研究の動機と目的

• 人口増加と農業拡大がある半乾燥地域における地下水脆弱性評価を動機づける。
• DRASTICへ土地利用データを統合し、AHPとFuzzy AHPを重み付けとして適用するハイブリッドフレームワークを開発する。
• 4つの脆弱性マップを作成・比較する：DRASTIC、DRASTIC_LU、AHP DRASTIC_LU、Fuzzy AHP DRASTIC_LU。
• 70地点の井戸の硝酸塩濃度を検証データとして用い、モデル性能を検証する。

提案手法

• GISベースの処理を用いて4つの脆弱性マップを構築する：DRASTIC、DRASTIC_LU、AHP DRASTIC_LU、Fuzzy AHP DRASTIC_LU。
• DRASTICフレームワークに土地利用データを組み込む（DRASTIC_LU）。
• DRASTIC_LUモデルの専門家ベースの重みを導出するためにAnalytical Hierarchy Process (AHP)を適用する。
• DRASTIC_LUモデルのファジー専門家重みを導出するためにFuzzy AHPを適用する。
• 検証データとして70地点の井戸の硝酸塩データを用いてモデルを評価する。
• ROC/AUC指標で性能を評価する（0.812, 0.864, 0.875, 0.951）。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 半乾燥地域における土地利用データの組み込みは、DRASTICベースの地下水脆弱性評価にどのような影響を与えるか？
• RQ2 AHPおよびFuzzy AHPの重み付けは、標準的なDRASTICアプローチと比較してGISベースの脆弱性モデルの予測性能を改善するか？
• RQ3 どの脆弱性マップ（DRASTIC、DRASTIC_LU、AHP DRASTIC_LU、Fuzzy AHP DRASTIC_LU）が井戸全体の硝酸塩分布を最もよく説明するか？
• RQ4 DRASTICからFuzzy AHP DRASTIC_LUへ進化させた場合のモデル性能の相対的な改善はどの程度か？

主な発見

• 農業地域、特に準堆積層帯の上部は脆弱性が最も高い。
• DRASTIC_AUC = 0.812; DRASTIC_LU_AUC = 0.864; AHP DRASTIC_LU_AUC = 0.875; FUZZY AHP DRASTIC_LU_AUC = 0.951.
• ハイブリッドなGISベースのモデルは、地域レベルおよび地方水資源管理に対してスケーラブルで移行可能である。
• 重み付け手法を通じて人為的影響をよりよく捉え、専門家の主観性を減少させる。