Identifying Fresh Groundwater Potential in Unconfined Aquifers in Arid Central Asia: A Remote Sensing and Geo-Information Modeling Approach

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/w17202985
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Arid regions in Central Asia face persistent and increasing water scarcity, with groundwater serving as the primary source for drinking water, irrigation, and industry. The effective exploration and management of groundwater resources are critical, but are constrained by limited monitoring infrastructure and complex hydrogeological settings. This study investigates the Akbakay aquifer, a representative area within Central Asia with challenging hydrogeological conditions, to delineate potential zones for fresh groundwater exploration. A multi-criteria decision analysis was conducted by integrating the Analytical Hierarchy Process (AHP) with Geographic Information Systems (GIS), supported by remote sensing datasets. To address the subjectivity of weight assignment, the AHP results were further validated using Monte Carlo simulations and fuzzy logic aggregation (Fuzzy Gamma). The integrated approach revealed stable high-suitability groundwater zones that consistently stand out across deterministic, probabilistic, and fuzzy assessments, thereby improving the reliability of the groundwater potential mapping. The findings demonstrate the applicability of combined AHP–GIS methods enhanced with uncertainty analysis for sustainable groundwater resource management in data-scarce arid regions of Central Asia.