论述GIS评价因子的权重分配法

[摘 要]GIS评价因子权重分配定量计算是进行地质灾害评估工作的重要技术手段，它具有强大的空间数据分析处理能力，是现今应用最为准确的地质灾害评估技术。空间是神秘的，同时空间数据的挖掘分析也是非常困难的，很多技术手段都无法对其进行数据的解读，但GIS技术在空间数据的处理上有着独特的优势，尤其是对空间数据库的管理和空间分析。本文将着重介绍GIS评价因子的权重分配法。

[关键词]GIS；地质灾害；评价因子；权重分配法

中图分类号：F407.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）12-0213-01

随着建筑业的快速发展和各种能源的开发，人类不断的对土地进行开发利用，虽然获得了较大的经济利益，但也加大了对土地的扰动，造成各种地质灾害频发。如何减少地质灾害对人类生活的影响是社会广泛关注的问题。为了降低地质灾害造成的经济损失，就要做好灾害的预测，提早进行防范。过去多采用定性的分析方法来进行地质灾害的风险评估工作，在实际的应用中还不能做到特别精细。为了进一步加大对地质灾害评估的准确性，评估的方向由定性向定量进行转换，多进行数值的定量计算。GIS系统的评价因子权重分配定量计算是评估工作中应用最广的，在这方面它展示出了强大的分析能力，也是现在研究的重难点项目。

1.评价方法及评价因子

1.1 评价方法

地质灾害是根据易发生程度和危险性这两方面进行划分的，如何将分类划分清楚明确直接影响着灾害的预防工作。为了准确的划分类别，就要确定合理的评价方法和评价因子。评价方法有很多，常见的主要有指数法、模糊评判、概率分析等，这里面指数法是应用最广的方法。

在使用的过程中要明确评价因子的强度数值和评价因子的权重，最后计算出来的是地质灾害的易发生指数。

1.2 如何选取评价因子

选取评价因子是非常重要的，它直接影响着最后的计算结果，也影响着灾害预防的准备工作。在选择地质灾害的评价因子时各部门考虑条件主要有：一是地质灾害的发育现状，二是地质灾害的形成条件和动力因素。在选取评价因子时这两点是都需要考虑的，若只考虑其中的一项，那么分析的结果就有一定的片面性。若只选择第一种考虑因素那么计算出来的就和地质灾害发育程度的现状分区没有区别，若单独选择地第二种，就带有很大的主观成分，结果的偏差有可能很大。只有将两种条件都考虑在内，才能将地质灾害的发生发育了解清楚，为预测工作打好基础。

1.3 评价因子强度指数的选择

评价因子强度指数可以从评价因子强度指数表中查出，通常分为四级。

2 评价因子权重的分配

2.1 专家打分法的评价因子权重分配

地质灾害的形成条件及动力因素中，影响地质灾害发生的因素（评价因子）对地质灾害发生所起作用（权重）是不相同的，它是影响地质灾害发生所起作用的相对大小（权重）。在目前通行的方法中权重的分配主要是在全面分析和相互比较的基础上，采用专家打分确定各评价因子的权重。该方法带有较大的主观性，对同一地区的评价因子认知程度的不同，对评价因子权重的分配常常出现较大的差别，直接导致评价结果（易发程度分区、地质灾害危险性分区、建设用地适宜性分区）产生差异。

2.2 基于GIS的评价因子权重分配

单个的地质灾害在区域研究中被视为点图元，将其展布于研究区域的地理底图上即是地质灾害平面分布图。透过表象的空间分布可挖掘出其中蕴含的大量的地质灾害发育规律及成因机制信息。鉴于GIS的开放的数据库管理功能和强大的空间分析功能，笔者将地质灾害点叠加到各评价因子图层中，以期解读出它们影响地质灾害发生所起作用的相对大小（权重）。

首先根据确定的评价因子准备基础数据。需要以下基础资料：1）全要素地理地形底图；2）地质图-工程地质岩组（类）；3）构造纲要图；4）降雨等值线图；5）土地利用图；6）地质灾害分布图（灾害点含属性数据）。将以上图件作GIS数字化处理，达到拓朴关系正确以满足空间分析要求，而后根据选取的评价因子分别制作评价因子专题图。对于以上各专题图中不同的区段分别赋值1～4，将其存储于属性表中，然后将各评价因子专题图分别与地质灾害分布图中的地质灾害点图层进行矢量叠加，即在GIS空间分析模块中进行点对区的空间分析。对某个评价因子而言，可直观得到地质灾害点在该评价因子图层中的空间展布情况，即该评价因子与研究区域中所有地质灾害点的关联程度，由此可得该评价因子对地质灾害发生所起作用的大小（权重）。此时将叠加了地质灾害点信息的评价因子图层中的区属性数据导出，在Excel表中对其进行归类。将评价因子中与地质灾害关联最强的区域中的地质灾害点进行统计得出相对频率。

3 易发程度指数值的求取

3.1 易发程度指数（P）值的求取

在评价因子专题图中，以自然划分的区图元为基本评价单元，对区图元的属性数据中强度指数与权重进行函数运算，得出其P值，并附加到该区图元的属性数据表中，再将所有评价因子专题图进行叠加，各图层中的区图元经过数次分割与重合，多图层叠加后的新图层在图面上具有更多的图面单元（一个拓朴面域单位即为一个图面单元），在属性表中，每个图面单元的属性均包含所有在图层叠加过程中所涉及到的图面单元的属性特性。将新图层中属性数据导出，转换成Excel文件，对属性数据中的易发程度值进行函数运算，得出新图层中每个图面单元的综合易发程度值P。然后将P值在GIS库管理模块中导入，转换成*.wb格式文件进行属性连接，使得新图层中属性数据增加一项P值。在转换过程中要特别注意属性数据项与图面单元之间的唯一对应关系，可利用图面单元ID号的唯一性作为连接字段。将P值分区间，利用GIS图形处理模块内区编辑中，根据属性赋参数将新图层中所有图面单元赋为不同的颜色，分别表示地质灾害易发程度的高、中、低或地质灾害危险性级别、建设用地适宜性级别。

3.2 实例分析

为验证基于GIS的评价因子权重分配法求P值的可行性，进行如下的实验。采用两种方法进行对比分析，分别是专家打分分配权重评价法和GIS权重分配法。在自然灾害图上随意选取某县进行地质灾害预测。在进行评价时，专家打分分配权重评价法是在1∶10万地质灾害分布图上进行2cm×2cm的方格划分，将该县划分为920个方格，以此为评价单元进行分析统计。GIS权重分配法是将各评价因子图层进行多次叠加，最终整个评价区域被划分为4165个图面单元，形状不规则且大小不一。从分析结果看，除地质灾害易发程度中等区面积相差近4个百分点外，其余相差不大。从图面上读解，两种方法得到的易发程度分区在空间分布上亦大致相同，由此可知GIS权重分配法是可行的。

4.结语

随着对地质灾害研究的不断深入，对地质灾害的易发生概率和危险程度的评价系统也越来越多，这对地质灾害的防治工作有很大的帮助。但是在评估过程中也存在着很多问题，比如对评价指标、评价方法以及理论的研究还不够深入，另外的基层工作中还出现问题无法解决。但就目前的发展来看GIS在地质灾害的防治工作中占有的比例会越来越大，它强大的空间数据分析能力和对空间数据库的管理能力都对防治工作有很大的帮助，在未来的发展中，GIS的各个模块逐渐和各地质灾害分析模型的结合，将会成为灾害防治预防的重要手段，也为评估的准确性提供了必要的保障。

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