Abgrenzung geeigneter Standorte für die Grundwasserneubildung basierend auf dem Grundwasserpotenzial mit RS-, GIS- und AHP-Ansatz für das Mand-Einzugsgebiet des Mahanadi-Beckens

Aug 12, 2023

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 9860 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Das Grundwassermanagement erfordert einen systematischen Ansatz, da es für die langfristige Lebensfähigkeit der Lebensgrundlagen und der regionalen Wirtschaft auf der ganzen Welt von entscheidender Bedeutung ist. Aufgrund des Bevölkerungswachstums, der schnellen Urbanisierung und des Klimawandels sowie der Unvorhersehbarkeit der Niederschlagshäufigkeit und -intensität gibt es eine unzureichende Grundwasserbewirtschaftung und Schwierigkeiten bei Speicherplänen. Die Grundwassererkundung mithilfe von Fernerkundungsdaten (RS) und geografischen Informationssystemen (GIS) hat sich zu einem Durchbruch in der Grundwasserforschung entwickelt und hilft bei der Bewertung, Überwachung und Erhaltung von Grundwasserressourcen. Die Untersuchungsregion ist das Mand-Einzugsgebiet des Mahanadi-Beckens mit einer Fläche von 5332,07 km2 und liegt zwischen 21°42′15,525″N und 23°4′19,746″N Breite und 82°50′54,503″E und 83°36′1,295″ E-Längengrad in Chhattisgarh, Indien. Die Forschung umfasst die Erstellung thematischer Karten, die Abgrenzung von Grundwasserpotentialzonen und die Empfehlung von Strukturen zur effizienten und erfolgreichen Grundwasseranreicherung mittels RS und GIS. Grundwasserpotenzialzonen (GPZs) wurden mit neun thematischen Ebenen mithilfe von RS, GIS und der Methode der Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) identifiziert. Für die Einstufung der neun ausgewählten Parameter wurde der Analytic Hierarchy Process (AHP) von Satty verwendet. Die erstellte GPZ-Karte zeigte Regionen mit sehr niedrigem, niedrigem bis mittlerem, mittlerem bis hohem und sehr hohem Grundwasserpotenzial an, die 962,44 km2, 2019,92 km2, 969,19 km2 bzw. 1380,42 km2 der Untersuchungsregion umfassten. Die GPZ-Karte erwies sich im Vergleich zur Grundwasserfluktuationskarte als sehr genau und wird zur Bewirtschaftung der Grundwasserressourcen im Mand-Einzugsgebiet verwendet. Der Abfluss des Untersuchungsgebiets kann durch die Berechnung der unterirdischen Speicherkapazität aufgenommen werden, was zu einem Anstieg des Grundwasserspiegels in den niedrigen und niedrigen bis mittleren GPZs führen wird. Den Studienergebnissen zufolge wurden an geeigneten Stellen des Mand-Einzugsgebiets verschiedene Grundwasseranreicherungsstrukturen wie Bauernteiche, Staudämme und Versickerungsbecken vorgeschlagen, um die Grundwasserbedingungen zu verbessern und dem Mangel an Wasserressourcen in der Landwirtschaft und im häuslichen Gebrauch entgegenzuwirken. Diese Studie zeigt, dass die Integration von GIS eine effiziente und effektive Plattform für die konvergente Analyse verschiedener Datensätze für das Grundwassermanagement und die Grundwasserplanung bieten kann.

Grundwasser ist eine entscheidende natürliche Ressource für die effiziente und kostengünstige Versorgung von Industrie-, Landwirtschafts- und Haushaltswasser in städtischen und ländlichen Gebieten. Daher ist es für die menschliche Gesundheit sowie die Gesundheit mehrerer aquatischer und terrestrischer Ökosysteme von entscheidender Bedeutung. Rund 36 % des Grundwassers werden für den privaten Gebrauch entnommen, 42 % werden für die landwirtschaftliche Produktion genutzt und 27 % werden weltweit für industrielle Zwecke genutzt1. Mehr als 50 % des städtischen Wasserbedarfs in Wohngebieten und 85 % des ländlichen Wasserbedarfs werden derzeit in Indien durch Grundwasserressourcen gedeckt, wobei die Bewässerung 92 % der Grundwasserentnahme ausmacht2.

Da Grundwasser eine nicht erneuerbare natürliche Ressource ist, die nicht direkt beobachtet werden kann, muss es ordnungsgemäß überwacht und bewertet werden, um eine Übernutzung zu verhindern. Das Fehlen eines effektiven Wasserressourcenmanagements führt zu Problemen mit der Wasserqualität, zum Eindringen von Salzwasser, zum Absinken des Wasserspiegels und zu anderen hydrogeologischen und geoökologischen Konflikten3,4,5.

Da eine erhebliche Menge Regenwasser durch Oberflächenabfluss verloren geht, verschärft sich das Grundwasserproblem aufgrund eines Ungleichgewichts zwischen Grundwasserneubildung und -nutzung6,7. Wenn die wesentlichen Maßnahmen nicht rechtzeitig umgesetzt werden, wird Indien in mehreren seiner Bundesstaaten, einschließlich des Untersuchungsgebiets, mit einer akuten Wasserkrise konfrontiert sein und stünde in der Zukunft kurz vor einer schweren Wasserkatastrophe8. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit einer langfristigen Bewirtschaftung und Entwicklung der Grundwasserressource auf der Grundlage überschüssiger Oberflächenabflüsse9,10,11. Die Identifizierung von GPZs innerhalb des Wassereinzugsgebiets ist für das Erreichen dieser Ziele von entscheidender Bedeutung. Die GPZs können auf zwei Arten identifiziert werden: dateibasierte traditionelle Ansätze und Modellierungs- oder Soft-Computing-Techniken.

Zahlreiche feldbasierte klassische Methoden wurden zur Abgrenzung von GPZs mithilfe hydrogeologischer, geologischer und geophysikalischer Werkzeuge eingesetzt. Sie sind jedoch typischerweise punktbasiert, teuer, zeitaufwändig und es mangelt an räumlich-zeitlichen Informationen12,13,14,15,16, 17,18. In den letzten Jahren haben mehrere Wissenschaftler an verbesserten methodischen Techniken für die Grundwasseruntersuchung gearbeitet, darunter das Häufigkeitsverhältnis19,20, die logistische Regression17,18,21, die Fuzzy-Logik22,23, das Dempster-Shafer-Modell24,25 und das Weights-of-Evidence-Modell26 ,27, künstliches neuronales Netzwerk28,29, Maximum-Entropie-Modell30 und Entscheidungsbaummodell31,32 wurden erfolgreich durchgeführt.

Unter den verschiedenen MCDA-Ansätzen ist der AHP aufgrund seiner strukturellen Einfachheit, Wirksamkeit, minimalen Verzerrung, Klarheit und Effizienz einer der beliebtesten und wissenschaftlichsten Entscheidungsprozesse und berücksichtigt auch viele wasserscheidenbeeinflussende Aspekte33,34,35 ,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50. Die AHP-Technik wurde von Thomas L. Saaty in den frühen 1980er Jahren51 für Entscheidungsprozesse entwickelt. Es bietet verschiedene Vorteile und löst Probleme sowohl mit quantitativen als auch mit qualitativen Methoden34,52,53.

Das in das geografische Informationssystem (GIS) integrierte AHP liefert zuverlässige räumlich-zeitliche Informationen über GPZs innerhalb des Wassereinzugsgebiets54. Mehrere Forscher haben über den Einsatz von GIS zur Abgrenzung von GPZ zur Überwachung und Verwaltung der Grundwasserressourcen berichtet4,10,48,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64. Da GIS dabei hilft, räumliche Informationen bereitzustellen und große Datensätze zu verarbeiten. Die gewichtete Überlagerungsanalyse der Schichtkarten wurde mithilfe des GIS unter Berücksichtigung der vom AHP festgelegten Prioritäten erstellt und GPZs wurden identifiziert65,66,67,68,69,70,71. Die GPZs können außerdem zur künstlichen Grundwasseranreicherung genutzt werden, um die Grundwasserspeicherung durch Erhaltung des natürlichen Oberflächenwasserflusses zu verbessern. Künstliche Anreicherungstechniken werden häufig eingesetzt, um die langfristige Produktivität in Regionen zu steigern, in denen der Grundwasserleiter aufgrund von Überentwicklung erschöpft ist72,73.

Das vorliegende Untersuchungsgebiet ist ein stadtnahes Einzugsgebiet mit starkem Bevölkerungswachstum, Landwirtschaft und Bergbau, was zu einem erhöhten Wasserverbrauch führt. Im Untersuchungsgebiet ist auch ein exponentielles Wachstum der Besiedlung, Abholzung und des Bergbaus zu verzeichnen, was die schnelle Oberflächenabflussrate erhöht und die Wasserretentionszeit verkürzt, was letztendlich die Grundwasserneubildung behindert. Um den Bedarf der Wassernutzung zu decken, wurde die Grundwasserentnahme im Untersuchungsgebiet erhöht. Die Nutzung des Grundwassers für landwirtschaftliche Zwecke hat in den letzten 20 Jahren zu einem sechsfachen Anstieg des Grundwassertiefgangs in der Untersuchungsregion geführt6. Die Zentrale Grundwasserbehörde (2014) berichtete, dass die Grundwasserressourcen und der Grundwasserbedarf aufgrund der Übernutzung des Grundwassers geografisch und zeitlich schwanken. Daher ist es von größter Bedeutung, die potenziellen Grundwasserzonen für die Bewirtschaftung der Grundwasserressourcen durch den Bau geeigneter Grundwasseranreicherungsstrukturen zu identifizieren. Unter Berücksichtigung aller Aspekte wurde in der vorliegenden Studie AHP mit RS und GIS integriert, um die Ziele zu erreichen (1) die potenziellen Grundwasserzonen zu identifizieren, (2) die Grundwasserfluktuationskarte zu validieren und (3) geeignete Standorte bereitzustellen künstliche Aufladestrukturen.

Das Untersuchungsgebiet ist das Einzugsgebiet des Mand-Flusses im Mahanadi-Becken in Chhattisgarh, Indien, das zwischen den Breitengraden 21°42′15.525″N und 23°4′19.746″N und den Längengraden 82°50′54.503″E und 83 liegt °36′1.295″E (Abb. 1). Die Höhe des Untersuchungsgebiets liegt zwischen 187 und 1147 m über dem mittleren Meeresspiegel und die geografische Fläche beträgt 5332,07 km2. Der Mand-Fluss entspringt im Dorf Bargidih im Distrikt Surguja und fließt durch die Distrikte Korba, Janjgir-Champa, Jashpur und Raigarh zum Mahanadi-Fluss im östlichen Teil des Distrikts Janjgir-Champa. Sie verläuft in Nord-Süd-Richtung, dann in Ost-West-Richtung und dann in Nord-Süd-Richtung und Südosten. Die Hauptlandnutzungsfläche entlang des Flussgebiets besteht aus dichtem Wald, Landwirtschaft und unfruchtbarem Land (Sand). Bei den landwirtschaftlichen Nutzpflanzen werden in der Kharif-Saison vor allem Reis, Mais und Arhar angebaut, während in der Rabi-Saison Weizen, Mais und Leinsamen angebaut werden.

Untersuchungsgebietskarte in Arc-GIS 10.4 (http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932).

Im Mand-Einzugsgebiet herrscht ein subtropisches Monsunklima mit drei ausgeprägten Jahreszeiten: Sommer, Monsun und Winter. Im Juni beginnt der Südwestmonsun und dauert bis Mitte September. Von Oktober bis Februar dauert die Wintersaison. Von März bis Mitte Juni ist die Sommersaison in vollem Gange. Der durchschnittliche jährliche Niederschlag des Untersuchungsgebiets wurde mit 1192,1 mm gemessen, wobei der Südwestmonsun den größten Teil davon produziert (85 %), und er ist die Hauptquelle der Grundwasserneubildung in der Region. Die durchschnittliche Höchsttemperatur wurde im Mai mit 42,5 °C gemessen, die niedrigste Temperatur im Januar mit 8,2 °C.

Geografisch ist das Mand-Einzugsgebiet langgestreckt, mit hohem Relief und steilem bis flachem Geländegefälle, was zu einem hohen und schnellen Oberflächenabfluss am flussabwärts gelegenen Flussbett führt. Die Bachordnung im Wassereinzugsgebiet ist die erste bis vierte, was auf eine dendritische bis subdendritische Entwässerung hinweist und die steil abfallenden Gesteinsschichten widerspiegelt. Je höher das Bifurkationsverhältnis in der Forschungsregion, desto mehr Strukturstörungen gab es, und diese Strukturstörungen haben das Entwässerungsmuster verzerrt. Die Robustheitszahl (Rn), ein Maß für den Wert der Oberflächenunebenheit, ist in der Untersuchungsregion hoch und weist darauf hin, dass die strukturelle Komplexität eines Geländes äußerst anfällig für Erosion ist74.

Neigung, Geologie, Niederschlag, Entwässerungsdichte, Boden, Geomorphologie, Lineament, Landnutzungslandbedeckung (LULC) und Krümmung wurden alle analysiert, um GPZs für das Untersuchungsgebiet festzulegen. Das Digital Elevation Model (DEM) wurde vom United States Geological Survey (USGS) (http://www.earthexplorer.usgs.gov) der Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) als 1 Bogensekunde (ca. 30 m) ermittelt Auflösung). Das DEM wurde verwendet, um das Einzugsgebiet, die Grenzen des Untereinzugsgebiets, das Gefälle, die Entwässerung und die Entwässerungsdichte mithilfe verschiedener räumlicher Analysewerkzeuge in der ArcGIS-Software abzugrenzen. Die Geologie, Geomorphologie, Lineament-Daten, Brunnenstandortdaten sowie Daten zum Wasserstand vor und nach dem Monsun wurden vom Central Groundwater Board (CGWB) und die Abflüsse von der Central Water Commission (CWC) (Bhubaneswar) gesammelt. Der Inverse Distance Weightage (IDW)-Ansatz von ArcGIS 10.5 wurde verwendet, um die räumliche Verteilung der Niederschlagskarte für das Jahr 202175 zu erstellen. Einzelheiten zu allen Eingabedaten sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die wolkenfreien Sentinel-2-Bilder wurden verwendet Bereiten Sie die LULC-Karte mit überwachten Klassifizierungsmethoden in ArcGIS 10.5 vor.

In der vorliegenden Studie wurden die GIS-basierten MCDA-AHP-Techniken verwendet, die geografische Daten (Eingabe) einbeziehen und in die Entscheidung (Ausgabe) umwandeln, wobei qualitative Informationen zu bestimmten Themen und Attributen durch die Erstellung einer Paarvergleichsmatrix in quantitative Werte umgewandelt werden unter Verwendung der Saaty-Skala51. Jede thematische Ebene wurde basierend auf den Auswirkungen dieser thematischen Ebenen und ihren Eigenschaften auf das Grundwasservorkommen mit 1/6 bis 4 bewertet (Tabelle 2). Ein höherer Wert weist auf eine größere Auswirkung auf die Grundwasserressourcen hin. Die Ergebnisse werden diagonal in einer paarweisen Vergleichsmatrix angeordnet, die eine gleiche Anzahl von Zeilen und Spalten aufweist. Der Wert „1“ ist in der Matrix diagonal angeordnet und verläuft von der Mitte zur Ecke (Tabelle 3).

Die paarweise Bewertung von Parametern im AHP konnte häufig zu gewissen Inkonsistenzen führen. Um dies zu beurteilen, wurde das Konsistenzverhältnis (CR) verwendet und mithilfe der Zufallsindexskala51 und der erfassten Eigenwerte aus der Vergleichsmatrix (Gl. 1) (Tabelle 4)51 ermittelt. Zur Quantifizierung des Betrags wurde das Konzept der CR vorgeschlagen der Konsistenz des Gewichts der Parameter. Es ist das Verhältnis des Konsistenzindex (CI) (Gl. 2) zum Zufallskonsistenzindex (RI). Der CR wird verwendet, um die Richtigkeit der in der Normalized Pairwise Compare Matrix (NPCM) gefundenen Gewichte zu demonstrieren.

wobei CI = Konsistenzindex, RI = Zufallskonsistenzindex

Der Konsistenzindex (CI) wird als bewertet

wobei n = Anzahl der Faktoren und λmax = Durchschnittswert des Konsistenzvektors.

Für eine bestimmte Beurteilungsmatrix ist ein CR-Wert von weniger als 0,1 akzeptabel und RI ist der Zufallsindex, der der Konsistenzindex einer zufällig generierten paarweisen Vergleichsmatrix11 ist.

Die thematischen Ebenen sowie die Gewichtung der Unterkriterien wurden mithilfe einer paarweisen Vergleichsmatrix bestimmt und analysiert. Die Bewertung erfolgt auf einer Skala von 1 bis 4 auf Unterkriterien, basierend auf günstigen Bedingungen und deren Relevanz für die Erkennung der Grundwasserzone. Die akzeptabelsten Unterkriterien erhielten eine Höchstpunktzahl von 4, die am wenigsten geeigneten Unterparameter erhielten eine Mindestpunktzahl von 1 und mäßig geeignete Unterparameter des Kriteriums für die GPZ-Identifizierung erhielten einen Zwischenwert (Tabelle 5).

Die thematischen Schichten werden dann unter Verwendung der Gewichtungswerte neu klassifiziert, die nach der Transformation auf eine Zellengröße von 30 × 30 m erhalten wurden. Die gewichtete Overlay-Analyse (WOA) ist eine Technik, die es Benutzern ermöglicht, räumlich komplizierte Standorteignungsprobleme mithilfe gemeinsamer Maße mehrerer Eingaben anzugehen und dementsprechend GZPs zu identifizieren. Im WOA-Tool wurden alle reklassifizierten Rasterkarten überlagert und entsprechend gewichtet. Schließlich wird der Zellenwert jedes Eingabe-Rasters mit den gewichteten Werten jedes Raster-Layers multipliziert (Gleichung 3). Die generierte Rasterschicht wurde basierend auf den Empfehlungen der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) in vier Gruppen von GPZs mit demselben Bereich gegebener Gewichte unterteilt.

Dabei ist S die GPZ-Gesamtpunktzahl, wi die Gewichtung der GPZ-Kriterien, xi die Unterkriterienpunktzahl von i GPZ-Kriterien und n die Gesamtzahl der GPZ-Kriterien.

Abschließend wird aus der Overlay-Analyse die Grundwasserpotenzialkarte erstellt, die anschließend anhand von Fluktuationsdaten validiert wird. Abbildung 2 zeigt das methodische Flussdiagramm der vorliegenden Studie.

Flussdiagramm der Methodik.

Die künstlichen Aufschüttungsstrukturen wurden basierend auf Topographie, Landnutzungsklasse, Neigung, Ausrichtung und Bodentyp76 vorgeschlagen. In der vorliegenden Studie wurden die künstlichen Auffüllstrukturen (Sickertank, Staudamm und Farmteich) auf der Grundlage der Empfehlungen des Indian National Committee on Hydrology (INCOH)76 vorgeschlagen. Um die geeigneten Strukturen auszuwählen, wurden die verschiedenen Auswahlkriterien wie Abmessungen und ihre Anwendungen in den Tabellen 6 und 7 besprochen.

Das Gesamtvolumen der unterirdischen Speicherung wurde basierend auf der Mächtigkeit der ungesättigten Zone (innerhalb von 10 mbgl) geschätzt. Und es wurde davon ausgegangen, dass das Volumen der ungesättigten Schichten, die das Grundwasser wieder anreichern und speichern, 40 % des Gesamtvolumens der unterirdischen Speicherung ausmachen wird77.

Überschüssiger Abfluss machte 40 % des gesamten Abflusses aus, der im Mand-Einzugsgebiet für die künstliche Wiederauffüllung von Grundwasserleitern erzeugt wurde77.

Dieser Artikel enthält keine von einem der Autoren durchgeführten Studien an Tieren. Dieser Artikel enthält keine von einem der Autoren durchgeführten Studien mit menschlichen Teilnehmern.

Die Entwässerungsdichte (DD) der Studie wurde anhand der gesamten Bachlänge (11.651,15 km) und des gesamten Einzugsgebiets geschätzt. Aus der Analyse ging hervor, dass es im Untersuchungsgebiet insgesamt 20.203 Bäche gab. Die DD des Untersuchungsgebiets lag im Bereich von 0,75 bis 4 km/km2. Darüber hinaus wurde der DD in vier Klassen eingeteilt: extrem hoch (3–4 km/km2), hoch (2–3 km/km2), mittel (1–2 km/km2) und niedrig (0–1 km/km2). ) (Abb. 3). Insgesamt 58 % der Fläche fallen in die niedrige DD-Kategorie (0–1 km/km2), und 12 % der Fläche fallen in die sehr hohe DD-Kategorie (3–4 km/km2). In der vorliegenden Studie wurden Regionen mit niedrigem DD höhere Gewichte und Regionen mit hohem DD niedrigere Gewichte zugewiesen. Der niedrige DD weist auf eine stärkere Regenwasserinfiltration hin und trägt zum Grundwasserpotenzial bei, wohingegen höhere DD-Werte auf einen hohen Oberflächenabfluss und eine geringere Infiltration hinweisen62.

Entwässerungsdichtekarte des Einzugsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 erstellt).

Niederschlag ist die Hauptquelle der Grundwasserneubildung im Untersuchungsgebiet und fast 85 % davon fallen während der Südwestmonsunzeit an. Die Versickerungsrate des abfließenden Wassers wird direkt von der Niederschlagsverteilung und dem Hanggefälle beeinflusst, wodurch die Wahrscheinlichkeit potenzieller Grundwasserzonen steigt. Der jährliche Niederschlag im Untersuchungsgebiet lag zwischen 1291 und 1734 mm und wurde außerdem in fünf Klassen eingeteilt: sehr niedrig (1200–1300 mm), niedrig (1300–1400 mm), mäßig (1400–1500 mm) und hoch (1500–1600 mm) und sehr hoch (1600–1750 mm)45 Abb. 4). In der vorliegenden Studie erhielten die Klassen mit hohem Niederschlag ein hohes Gewicht von 4 und umgekehrt für die AHP-Analyse. In der Untersuchungsregion fällt im nördlichen Teil die geringste Niederschlagsmenge (ca. 20 % der Gesamtfläche), während im südlichen Teil die höchste Niederschlagsmenge fällt.

Räumliche Verteilung der Niederschläge im Einzugsgebiet (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 generiert).

Die Bodentextur ist eine wichtige geomorphische Komponente zur Bestimmung der GPZ. Es beeinflusst die Bodenstruktur, den Hohlraumanteil, die Porosität und die Durchlässigkeit des Bodens4. Die vorherrschende Bodengruppe des Untersuchungsgebiets war schluffiger Lehm und lehmiger Boden (rot und gelb gefärbt), der ein mäßiges Abflusspotenzial, eine mäßige Wasserübertragungsrate (0,15–0,30 Zoll/h) und eine mäßige Infiltrationsrate (3,81–0,30 Zoll/h) aufwies. 7,62 mm/h) (Abb. 5, Tabelle 8). Der Bodentextur (Kies, Sand und sandiger Lehm) mit hoher Infiltrationsrate (7,62–11,43 mm/h) und hoher Wasserübertragung (0,30 Zoll/h) werden hohe Gewichtungswerte zugewiesen, was auf ein starkes Grundwasserpotenzial hinweist. Und Bodentexturen (Ton, Schluff und Lehm) mit geringer Infiltrationsrate (0–3,81 mm/h) und geringer Wasserdurchlässigkeit (0–0,15 Zoll/h) werden aufgrund ihres geringen Grundwasserpotenzials geringer gewichtet (USDA-SCS). Bodenklassifizierung).

Bodentexturkarte des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 erstellt).

Die Neigung des Untersuchungsgebiets wurde in sechs Kategorien eingeteilt: eben (0 %), nahezu eben (0–2 %), sehr sanft geneigt (2–4 %), leicht geneigt (4–6 %), leicht mäßig geneigt (6). –8 %), mäßig abfallend (8–10 %), stark abfallend (10–14 %), steil abfallend (14–16 %) und sehr steil abfallend (> 16 %) (Abb. 6). Die Hangkarte des Einzugsgebiets zeigt eine komplizierte Topographie mit Wellen und unebenen Hängen. Der Großteil des Wassereinzugsgebiets enthält nahezu flache bis mäßig geneigte Felder, die als ausgezeichnete Grundwasseranreicherungsstandorte angesehen werden können, da Oberflächenwasser mehr Zeit zum Versickern hat und dementsprechend höhere Gewichte zugewiesen wurden. Das Einzugsgebiet verfügt über eine Region mit starkem bis starkem Gefälle, was sich negativ auf die Grundwasserneubildung auswirkt, da das Oberflächenwasser keine Zeit hat, durch die Bodenoberfläche zu dringen.

Neigung des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 generiert).

Die Art der Grundwasservorkommen und deren Verteilung wird stark von der Geologie beeinflusst. Die vorherrschende Geologie des Mand-Einzugsgebiets besteht aus Gondwana-Gesteinen, 46 % seiner Fläche, gefolgt vom Chhotanagpur-Gneiskomplex (26 %) und der Chhattisgarh-Supergruppe, zu der die Raigarh- und Chandrapur-Formationen gehören (15,25 %) (Abb. 7). Talchir-, Barakar-, Kamthi- und Mahadeva-Formation sind die Gondwana-Felsen der Region. Die Barakar-Formation bedeckt den Großteil von Gondwana (32,85 %), gefolgt von Kamthi (7,47 %) (Tabelle 9). Barakar ist die einzige kohlehaltige Lagerstätte des Untersuchungsgebiets sowohl in den oberflächennahen als auch in den tieferen Zonen. Kamthi sind die neuesten Mitglieder und bestehen hauptsächlich aus Sandsteinen und Schiefern, die reich an Eisen und schmutzig bis bräunlich sind. Die Lithologie der Talchir-Formation umfasst Schiefer, Sandstein und Geröllbett. Da Gondwana aus Sedimenten besteht, wird ihm aufgrund der erhöhten Wahrscheinlichkeit von Grundwasservorkommen aufgrund seiner Lithologie die höchste Gewichtung zugewiesen.

Geologische Karte des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 erstellt).

Die kristallinen und metamorphen Gesteine, die Teil des Chhotanagpur-Gneiskomplexes sind, kommen hauptsächlich am nördlichen Rand der Region vor. Die Gneisgesteine ​​von Chhotanagpur bestehen hauptsächlich aus Quarzglimmerschiefer und Quarzit mit Granitgneis, durchsetzt von Granit und Dolerit72. Aufgrund ihrer Lithologie, die eine geringe Wasserdurchlässigkeit aufweist, erhalten sie das geringste Gewicht.

Der phreatische Grundwasserleiter in der Chhattisgarh-Supergruppe wurde moderat gewichtet, da das Gebiet aufgrund seines guten Produktionspotenzials gut für die Grundwasserentwicklung geeignet ist.

Die Geomorphologie ist aufgrund ihrer tektonischen Aktivität und Entblößungsprozesse ein wichtiges Element für das Verständnis des Vorhandenseins, des Potenzials und des Flusses von Grundwasserressourcen. Die strukturellen Ebenen auf Gondwana-Gesteinen bedecken 46 % der Fläche, gefolgt von Giebel-/Pediplainen (26 %) und strukturellen Ebenen und Plateaus auf proterozoischen Gesteinen (21 %), die das Mand-Einzugsgebiet dominieren (Abb. 8). Den Strukturebenen auf Gondwana-Felsen wurde die größte Gewichtung zugeschrieben; Aufgrund seines sedimentären Ursprungs dient es als hervorragende Grundwasserneubildungsquelle6. Der Giebel-/Pediplain-Komplex befindet sich im nordöstlichen und südlichen Teil des Einzugsgebiets und besteht aus verwittertem Kolluviummaterial oder Kies. Es dient als bedeutende Grundwasserneubildungsquelle im Einzugsgebiet und wird daher stärker gewichtet.

Geomorphologie des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 generiert).

Die strukturellen Ebenen und Plateaus auf proterozoischen Gesteinen, die den südlichen bzw. östlichen Teil bedecken, werden aufgrund der hohen Übertragungsraten von Alluviumablagerungen an einem sanften Hang mäßig gewichtet und sind häufig mit Bohrpotenzialen verbunden. Der am wenigsten gewichtete Wert wurde für das Denudationsplateau auf magnetischen und metamorphen Gesteinen angegeben, da diese aufgrund der schlechten Wasserdurchlässigkeit mehr Oberflächenabfluss als Neubildung aufweisen.

Ein Lineament ist ein lineares Merkmal, dh eine Verwerfung und ein Bruch in einer Landschaft, die die darunter liegende geologische Struktur darstellt. Lineamente erhöhen die sekundäre Porosität und Permeabilität, die für die Hydrogeologie von entscheidender Bedeutung sind, da sie Wege für die Grundwasserzirkulation darstellen40 (Abb. 9). Im Ergebnis definieren diese Merkmale die GPZs58. Die Möglichkeit einer potenziellen Grundwasserfläche nimmt mit abnehmender Lineament-Anzahl ab und steigt mit zunehmender Lineament-Anzahl57.

Lineament-Karte des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 erstellt).

Aufgrund ausgedehnter Lineamente lässt die Lineamentkarte darauf schließen, dass der südliche und westliche Teil des Untersuchungsgebiets sehr gut für die Grundwasserneubildung geeignet ist. Basierend auf der Dichte der Lineamente haben die nördlichen und einige zentralen Teile des Staates ein geringeres Potenzial für die Grundwasserneubildung, da die Dichte vom Süden zur Mitte und dann nach Norden abnimmt. Tabelle 10 listet die verschiedenen Lineament-Strukturen sowie ihre entsprechenden Längen auf.

Die hydrogeologischen, geohydroklimatischen und Wasserkreislaufprozesse wie Abfluss, Infiltration und Evapotranspiration werden durch LULC erheblich beeinflusst und wirken sich letztendlich auf die Grundwasserneubildung aus. Der LULC des Untersuchungsgebiets wurde in neun Klassen unterteilt, z. B. landwirtschaftliche Fläche, Brachland, Siedlung, dichter Wald, offener Wald, unfruchtbares Land, flaches Gewässer, tiefes Gewässer und Buschland (Abb. 10, Tabelle 11). Wälder und Im oberen Teil des Einzugsgebiets überwiegt Buschland, während im mittleren und unteren Teil des Einzugsgebiets überwiegend landwirtschaftlich genutzte Flächen, Siedlungen und Gewässer vorhanden sind. Die Landnutzungslandbedeckung wurde mithilfe von Google-Satellitenbildern, Bodendaten und Kappa-Koeffizienten validiert. Der Kappa-Koeffizient (Kp) wurde auf der Grundlage der von anderen Forschern diskutierten Methode78,79 berechnet. Der Kappa-Koeffizient liegt zwischen 0 und 1 und ein höherer Koeffizientenwert weist auf eine höhere Genauigkeit hin80,81.

LULC-Karte des Untersuchungsgebiets (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 generiert).

Insgesamt nehmen die landwirtschaftlich genutzten Flächen knapp 58,14 % des gesamten Einzugsgebiets ein, gefolgt von Buschland und Brachland. Die Gesamtgenauigkeit der Klassifizierung betrug 89,25 % und der Kappa-Koeffizient 0,91. Die Bezirke Bastar, Dhamtari und Korba in Chhattisgarh verzeichneten ähnliche Ergebnisse82,83,84.

Unter allen LULC erhielten Gewässer mit 4 die höchste Bewertung, da in der Forschungsregion das ganze Jahr über ein erhebliches Wasservolumen vorhanden ist. In ähnlicher Weise erhielten landwirtschaftlich genutzte Flächen und dichte Waldgebiete ebenfalls die höchste Bewertung von 4, da die Wurzeln der Bäume den Boden lockern und die Wasserhaltekapazität und Versickerung erhöhen. Brachland, Ödland und Siedlungen erhielten aufgrund ihrer Wasserdurchlässigkeit und Wasserhaltekapazität eine mittlere bis niedrige Bewertung von 3 zu 1.

Die Krümmung von Berghängen, die die Morphologie der regionalen Topographie darstellt, ist ein wichtiger zu berücksichtigender Faktor im Fall der Grundwasserhydrologie und Geländeinstabilität. Dabei handelt es sich um die Form des Oberflächenprofils, das konkav, linear oder konvex sein kann40. Die Formen und Krümmungen eines Hanges haben einen starken Einfluss auf die Dynamik der Oberflächen- und Untergrundhydrologie sowie auf die Entwicklung und Akkumulation von Boden. Im Vergleich zu konvexen Hängen ist die Bodendicke an konkaven Hängen größer. Da sich Oberflächen- und Untergrundwasser am konkaven Hang ansammelt und der Porenwasserdruck bei Stürmen und heftigen Regenfällen zunimmt, wird ihm beim Grundwasserpotenzial mehr Gewicht beigemessen. An einem konvexen Hang erfolgt ein schneller Abfluss, wodurch eine Wasserspeicherung vermieden wird und das Grundwasserpotenzial weniger stark ins Gewicht fällt. Zu den konvexen Hängen zählen dazwischen liegende Hügel und Seitenhänge. Zu den konkaven Merkmalen gehören erosive Landformen wie Schluchten. Planare Geländeformen sind solche, die zwischen den Kategorien konkaver und konvexer Neigung liegen. Im Mand-Einzugsgebiet liegen die Krümmungswerte zwischen 8,51 und + 9,08 und in Abb. 11 ist eine Krümmungskarte des Gebiets dargestellt. Ein positiver Krümmungswert gibt an, dass die Oberfläche konvex ist, während ein negativer Krümmungswert angibt, dass die Neigung konkav ist. Lineare Flächen erhalten den Wert Null.

Krümmungskarte des Untersuchungsgebiets in Arc-GIS 10.4 (http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932).

Die oben genannten neun Parameter wurden zur Identifizierung von Grundwasserpotenzialzonen berücksichtigt. Diese Parameter wurden im AHP-Ansatz verwendet und dementsprechend wurden Gewichtungen basierend auf der paarweisen Vergleichsmatrix zugewiesen. Für hohe GPZs wurden CR und CI von 0,05 bzw. 0,094 ermittelt.

Die Grundwasserpotenzialzonen (GPZs) des Untersuchungsgebiets wurden in vier Gruppen unterteilt, z. B. niedrige, niedrige bis mittlere, mittlere bis hohe und extrem hohe GPZs, die den Bereich von 18,05, 37,88, 18,18 bzw. 25,89 % abdecken ( Abb. 12, Tabelle 12). Die Zone mit sehr hohem Potenzial wurde in Gebieten wie Kharsia, Raigarh, Korba und einigen Teilen des Dharamjaigarh-Blocks gefunden, und die niedrigen GPZs wurden in den Blöcken Lundra, Batauli, Pathalgaon und Sitapur gefunden. Aufgrund der Verfügbarkeit von lehmigem, strukturiertem, gut durchlässigem Boden, hoher Niederschlagsintensität, Vorhandensein von Lineament, sanftem Gefälle, konkaver Krümmung, günstiger geologischer Formation und ausgedehnter landwirtschaftlicher Flächen mit hervorragender Versickerungsfähigkeit zeigen die Ergebnisse, dass die ausgezeichnete GPZ konzentriert war das südliche, westliche und kleine Gebiet im zentralen Teil des Einzugsgebiets. Aufgrund des schlecht entwässerten Bodens, der geringeren Niederschläge, des darunter liegenden metamorphen Gesteins, der geringeren Anzahl von Linien und der konvexen Krümmung weist der nördliche und nordwestliche Abschnitt des Untersuchungsgebiets ein sehr schlechtes oder geringes Potenzial für die Grundwasserneubildung auf. Vergleichbare Ergebnisse wurden für das Karun-Wassereinzugsgebiet von Chhattisgarh76 und für einige identische Wassereinzugsgebiete mit ähnlicher Methodik gemeldet20,40,45.

Grundwasserpotentialzonen des Untersuchungsgebiets in Arc-GIS 10.4 (http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932).

Die Validierung der geschätzten GPZs erfolgte durch Vergleich mit der Grundwasserfluktuationskarte, die mithilfe von Beobachtungsbrunnendaten (Abb. 13) berechnet wurde, die aus den Beobachtungsbrunnendaten (CGWB) des Central Groundwater Board stammen. In dieser Studie wurden insgesamt 79 Beobachtungsbrunnendaten in die Betrachtung einbezogen. Die Grundwasserfluktuationskarte wurde unter Verwendung von mbgl-Wasserstandsdaten (Meter unter dem Boden) vor dem Monsun (April) und nach dem Monsun (Dezember) erstellt (Abb. 14a, b). Im Allgemeinen haben Gebiete mit größeren Wasserstandsschwankungen ein geringes Grundwasserpotenzial, während Gebiete mit geringeren Wasserstandsschwankungen typischerweise ein hohes Grundwasserpotenzial haben45,62.

Brunnenstandortkarte (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 generiert).

(a) Wasserstand vor dem Monsun im Untersuchungsgebiet, (b) Wasserstand nach dem Monsun im Untersuchungsgebiet (diese Zahl wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction generiert). =download.main&downloadid=1932).

Während der Vormonsunzeit schwankt der Grundwasserspiegel zwischen 1,9 und 19,95 mbgl, mit einem Durchschnitt von 10,40 mbgl, was möglicherweise auf die Entnahme von Grundwasser zur Bewässerung zurückzuführen ist. Die geringste Wasserspiegeltiefe wurde im südlichen Teil des Einzugsgebiets festgestellt, während die Tiefwasserspiegeltiefe im westlichen Teil zu finden ist. Der Grundwasserspiegel schwankte während des Nachmonsuns zwischen 2,09 und 18,30 mbgl, mit einem Durchschnitt von 6,42 mbgl. Aus der Grundwasserfluktuationskarte ging hervor, dass der Pathalgaon-Block die größte Wassertiefe aufweist, während Dabhara und Pusaur die geringste Wassertiefe aufweisen. Die Karte der Grundwasserschwankungen (Abb. 15) zeigt, dass der südliche und einige nordwestliche Teil des Untersuchungsgebiets geringe Grundwasserschwankungen aufweisen, was auf eine Zone mit hohem Wasserpotential hinweist. Dagegen weisen die westlichen und einige zentralen Teile des Untersuchungsgebiets stärkere Schwankungen des Grundwasserspiegels auf, was auf eine Zone mit niedrigem Grundwasserpotenzial hinweist. Die Streudiagramme in Abb. 16 zeigen einen negativen Zusammenhang zwischen Grundwasserschwankung und Grundwasserpotenzial. Aus den Studienergebnissen kann geschlossen werden, dass die Grundwasserpotenzialkarte im Vergleich zu Grundwasserfluktuationskarten sehr genau ist und für das Grundwasserressourcenmanagement im Mand-Einzugsgebiet genutzt werden kann. Es wurde festgestellt, dass Brunnen in niedrigen GPZs eine Wasserausbeute von 10–50 l pro Minute (l/min) hatten. wohingegen in mittleren, mittleren bis hohen und hohen GPZs die Wasserausbeute bei 50–100 l/min bzw. 100–200 l/min lag. Aus der Studie lässt sich schließen, dass die hier verwendeten GIS- und AHP-basierten Methoden zur Abgrenzung von GPZs eine praktikable Möglichkeit für die flussgebietsbasierte Planung und Entwicklung in tropischen und subtropischen Regionen mit einer Vielzahl von Geo-Umweltszenarien darstellen.

Grundwasserfluktuationskarte (diese Abbildung wurde mit ArcGIS 10.4 http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932 erstellt).

Zusammenhang zwischen Erdpotenzialzonen und Grundwasserschwankungen.

Die Zone mit hohem Grundwasserpotenzial bedeutet, dass die Verfügbarkeit oder Tragfähigkeit von Grundwasser in dem Gebiet hoch ist. Und der Managementplan ist für die Zonen mit geringem und geringem bis mittlerem Potenzial für die Entwicklung oder Neuanreicherung von Grundwasser erforderlich. Die Art der für die Grundwasserbewirtschaftung zu errichtenden Bauwerke wurde auf der Grundlage der GPZ-Karte, der Tiefen-Wasserspiegel-Karte und der Topographie des Untersuchungsgebiets ausgewählt. Zur künstlichen Wiederauffüllung und Speicherung von Wasser in den niedrigen und niedrigen bis mittleren GPZs wurden verschiedene Strukturen wie Versickerungsbecken, Staudämme und landwirtschaftliche Teiche vorgeschlagen. Die Gesamtzahl der Versickerungsbecken, Rückschlagdämme und Farmteiche betrug jeweils 36, 39 und 21 (Abb. 17).

Karte künstlicher Aufladestrukturen in Arc-GIS 10.4 (http://appsforms.esri.com/products/download/index.cfm?fuseaction=download.main&downloadid=1932).

Im Mand-Einzugsgebiet beträgt das Volumen der ungesättigten Schichten, die das Grundwasser wieder anreichern und speichern, 21,33 km3 oder 40 % der gesamten unterirdischen Speicherung77. Die Gesamtmenge des vom Mand-Einzugsgebiet erzeugten Abflusses betrug 5,07 km3. Vom Gesamtabfluss wurden 2,03 km3 (40 %) als Überschuss für die künstliche Anreicherung angesehen77. Dieser vorhergesagte Abfluss kann durch die berechnete unterirdische Speicherkapazität ausgeglichen werden, was zu einem Anstieg des Grundwasserspiegels in den niedrigen und niedrigen bis mittleren GPZs führen wird.

Die aktuelle Studie bewertete das Grundwasserpotenzial mithilfe von AHP- und GIS-Methoden im landwirtschaftlich dominierten Mand-Einzugsgebiet im mittleren Mahanadi-Becken. Um die GPZs der Forschungsregion abzubilden, wurden neun Kriterien gewichtet und in die ArcGIS 10.5-Umgebung überlagert: Geologie, Geomorphologie, Krümmung, Neigung, LULC, Entwässerungsdichte, Lineament, Boden und Niederschlag. Das Grundwasserpotenzial zeigt, dass 37,88 % der Fläche in der Zone mit niedrigem bis mittlerem Potenzial liegen, 18,18 % in der Zone mit mittlerem bis hohem Potenzial, 25,89 % in der Zone mit sehr hohem Potenzial, die den südlichen und westlichen Teil abdeckt, und nur 18,05 % in der Zone mit sehr hohem Potenzial liegen. liegt in den sehr niedrigen GPZs, die den nördlichen und nordwestlichen Teil abdecken.

Die Forschung berücksichtigt Initiativen zur Bewältigung des umfangreichen Wasserverbrauchs durch saisonale Speicherung von Oberflächenwasser und deren Wiederauffüllung durch saisonalen Abfluss sowie die Änderung von Bewässerungsmethoden an Orten mit geringem und geringem bis mittlerem Wiederauffüllungspotenzial. Der Abfluss des Untersuchungsgebiets kann durch die Berechnung der unterirdischen Speicherkapazität aufgenommen werden, was zu einem Anstieg des Grundwasserspiegels in den niedrigen und niedrigen bis mittleren GPZs führen wird. Die berechnete unterirdische Speicherkapazität (21,33 km3 oder 40 % der gesamten unterirdischen Speicherfläche) kann den Abfluss (2,03 km3 oder 40 % des gesamten Abflusses) aufnehmen und so den Grundwasserspiegel in den niedrigen und niedrigen bis mittleren GPZs erhöhen. Den Studienergebnissen zufolge wurden an geeigneten Stellen des Mand-Einzugsgebiets verschiedene Grundwasseranreicherungsstrukturen wie Bauernteiche, Staudämme und Versickerungsbecken vorgeschlagen, um die Grundwasserbedingungen zu verbessern und dem Mangel an Wasserressourcen in der Landwirtschaft und im häuslichen Gebrauch entgegenzuwirken. Die Gesamtzahl der Versickerungsbecken, Staudämme und Farmteiche beträgt jeweils 36, 39 und 21. Da landwirtschaftliche Flächen den Großteil des Untersuchungsgebiets ausmachen, wird diese Forschung dazu beitragen, das Bewässerungssystem zu verbessern und die landwirtschaftliche Produktion der Region zu steigern. Diese Studie zeigt, dass die Integration von GIS Planern und Entscheidungsträgern eine effiziente und effektive Plattform für eine ordnungsgemäße Grundwasserbewirtschaftung und -planung durch konvergente Analyse verschiedener Datensätze bieten kann.

Die Autoren bestätigen, dass die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, im Artikel und seinen ergänzenden Materialien verfügbar sind. Die in dieser Forschung verwendeten Daten sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Referenzen herunterladen

Die Autoren danken dem United States Geological Survey (USGS), dem Central Groundwater Board (CGWB), dem National Remote Sensing Center (NRSC), der Chhattisgarh State Watershed Management Agency, Raipur und CWC, Bhubaneswar.

Open-Access-Finanzierung durch die Lulea University of Technology.

Abteilung für Boden- und Wassertechnik, CTAE MPUAT, Udaipur, Indien

Shreeya Baghel

Abteilung für Boden- und Wassertechnik, SVCAET und RS, IGKV, Raipur, CG, Indien

Abgeordneter Tripathi

Boden- und Wasseringenieurwesen, Abteilung für Boden- und Wasseringenieurwesen, SVCAET und RS, IGKV, Raipur, CG, Indien

Dhiraj Khalkho

Abteilung für Bau-, Umwelt- und natürliche Ressourcentechnik, Technische Universität Lulea, 97187, Luleå, Schweden

Nadhir Al-Ansari

Abteilung für Boden- und Wasserschutztechnik, College of Technology, Govind Ballabh Pant University of Agriculture and Technology, Pantnagar, Uttarakhand, 263145, Indien

Aekesh Kumar

Abteilung für Agrartechnik, Fakultät für Landwirtschaft, Mansoura-Universität, Mansoura, 35516, Ägypten

Ahmed Elbelta

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Alle Autoren haben zur Studie beigetragen und nach der Lektüre das Manuskript genehmigt. (1) Konzeption bzw. Gestaltung der Arbeit: SB und MPT (2) Datenerhebung: SB und MPT und DK (3) Datenanalyse und Interpretation: SB, DK und AK Verfassen des Artikels: SB und MPT Kritische Überarbeitung des Artikels : SB und AE Endgültige Genehmigung der zu veröffentlichenden Version: SB, MPT und NA

Korrespondenz mit Nadhir Al-Ansari.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Baghel, S., Tripathi, MP, Khalkho, D. et al. Abgrenzung geeigneter Standorte für die Grundwasserneubildung basierend auf dem Grundwasserpotenzial mit RS-, GIS- und AHP-Ansatz für das Mand-Einzugsgebiet des Mahanadi-Beckens. Sci Rep 13, 9860 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36897-5

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Eingegangen: 14. Februar 2023

Angenommen: 12. Juni 2023

Veröffentlicht: 18. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36897-5

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Zeitschrift für Erdsystemwissenschaften (2023)

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