利用GIS与多变量统计法划分约旦南部W. Mujib-Wala流域的定量分区

本文主要探讨了在干旱和半干旱流域中，如约旦南部的W. Mujib-Wala子流域，如何运用地理信息系统（GIS）和多元统计技术进行量化分区。在这些地区，自然资源的可持续管理和有效的流域管理是形态计量学研究的核心议题，其中地貌参数和它们的相互关系起着至关重要的作用，能够揭示流域的形态、地形、地质结构、水文潜力以及地貌变化。 作者利用ASTER数字高程模型（DEM）和GIS工具，对76个子流域的空间特征及形态发育进行了深入分析。他们特别关注了主成分分析（PCA）、聚类分析（CA）和判别分析（DA）等多变量统计方法的应用。PCA作为一种降维技术，将最初的22个形态参数压缩到五个主要成分，这些成分解释了总方差的90.4%，有助于理解各子流域的主要形态特征和潜在影响因素。 通过PCA，作者探讨了形态变量与各个子流域的关系，并根据这些关系以及形态描述符间的相互关联性，对子流域进行了分类。随后，通过层次聚类分析（CA），将子流域进一步划分为更小的区域，这有助于理解和管理水文响应，比如地表径流和沉积物产出。判别分析则被用来验证这些聚类的有效性，确保分区结果的科学性和准确性。 这项研究的成果展示了形态分析和多元统计在模拟水文行为，如水资源规划、流域管理以及水土保持中的价值，特别是在评估山洪暴发风险方面。研究成果为流域内资源的可持续利用提供了科学依据，有助于决策者制定更有效的管理策略。这篇文章提供了宝贵的实践经验和技术工具，对于干旱和半干旱地区水资源管理和生态保护具有重要意义。