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文档简介

多准则决策分析和土地适宜性评价

土地适宜性分析可以进一步分为两类:一是适宜性评价;二是选址研究。

GIS应用于土地适宜性分析和评价,需要解决两个技术问题:一是如何将不同的影响因素转化为独立的图层;二是如何在各图层之间进行叠合。叠合分析(Overlay)不同图层上的空间信息(包括空间数据和属性数据),按相同的空间位置叠合在一起,合成新的一个图层。进行叠合操作的图层,必须在同一个坐标系内栅格与栅格叠合矢量与矢量叠合ArcGIS,ArcView具有良好的矢量叠合、栅格叠合功能矢量数据之间的叠合点——多边形:公共设施的分布……线——多边形:道路网密度计算、停水停电范围分析…..多边形——多边形:用地适宜性评价……输出图层的空间数据输出图层的属性数据包含了输入图层中所有的属性多边形和多边形的叠合布尔计算(Boolean),交集、并集、补集clip与intersect区别栅格数据之间的叠合

图层之间的对应单元数值进行数学运算。叠合之后的图层中单元的数值是对应单元数值进行数学运算的结果,原理上比较简单(相对矢量的叠合)在ArcView中,使用菜单mapcalculator(地图运算器)ArcGIS中使用RasterCalculator(栅格运算器)土地适宜性分析和GIS土地适宜性分析操作技术的发展,使规划师能够使用不同的因素进行设施选址。有了GIS后,图形处理可以自动完成,较容易地解决一般需求。但是,单纯使用土地适宜性图形处理技术产生的最佳选址,往往没有反映社会、政治、经济、环境等不同因素之问的轻重缓急;所以,要综合考虑社会、政治、经济、环境等因素,反映各个因素之间的轻重缓急,再结合土地适宜性图形处理技术,才能使选址在物质形态上可行,在社会、经济、政治、环境等方面也可行。

简单叠合的局限GIS的叠合功能,提供了对土地适宜性评价和分析的基本手段。但是,直接使用叠合分析,还是存在局限性。1)参加叠合的图层多(大于4,5个),叠合得到的结果图层,就会比较复杂,难以直观理解和评判。2)通用的GIS叠合功能,不能体现参加叠合的不同因素之间的相对重要性。3)对于连续分布的变量,确定阈值划分没有有效的办法,阈值划分不恰当,会引起信息丢失。4)简单的叠合,只能求出整个分析范围内,同时满足所有叠合要求的地块,而不能得出最适宜的,最有发展潜力的地块。简单的叠合分析也能找出符合某种特定条件的地块,而无法给所有候选地块的评价结果进行排序。多准则决策的基本原理多准则决策分析提供了一种在多重因素、多重标准,甚至相互冲突因素影响下,对一系列可行的方案进行评价和决策的方法。一般来说,多准则决策分析主要包括以下六项内容:1)目的:决策过程需要达到的目的。2)决策者:参与决策的可以一个人或多人,也可能由多个小组组成。3)准则:影响决策的因素,是判断的标准,也是做出决策的依据。4)决策选项(也称决策方案:供决策选择的不同可行备选方案。5)环境状态:所有的决策都是在某种环境中进行的,包括许多不是决策者可以控制的因素。6)评价得分:每一个选项在不同评价准则下得到的评分,评价得分是各种计算分析的基础。多准则决策分析的出发点和基础是构造一个决策矩阵。决策矩阵由参与评价和决策的一系列候选决策方案和评价准则组成。假设决策矩阵c是有1,…,i个候选方案,1,…,j个准则组成,决策矩阵C可以表示如下其中:每一列都代表一个评价准则,每一行代表参加评价的一个候选方案。Cij是第i个候选方案,在第J个评价准则下的得分(评价结果)。在实际情况中,都需要对Cij进行某种标准化的技术处理,使各个准则下的得分便于相互比较。中学的选址结果[Rland]×[Rpopu]×[Rschool]使用性质得分工业或绿地0(不能建设)商业1居住2(可以建设)人口密度得分0-500(无需建设)50-1001100-2002200-3003(需要建设)距离得分0—500米0(不必建设)500—1000米11000—1500米2>1500米3(必须建设)[Rland][Rpopu][Rschool])为什么采用乘法叠合?为什么用权重?为什么要数值标准化?结合GIS的多准则决策分析1.确定问题将现实中的问题,归纳或分解成可以进行分析的目标和要求。2.选择准则2.1准则的目标和属性在多准则决策分析中,评价的准则包括了两个概念:目标和属性。“目标”可以理解为研究中准则要达到的状态,而“属性”则是具体要达到的指标。

同一个准则的目标,可能会对应多个准则属性;不同的准则目标可能会对应同一个属性。

在决策矩阵中,直接体现的是准则属性。在GIS中,根据准则的属性来划分、生成准则地图。

2.2准则的基本要求1)完整,易于理解;2)可以定量;3)在决策中确定的一组准则,可以随着问题的分解而分解;即准则之问相互独立,每一个准则都是有针对性。4)决策中确定的一组准则,没有多余、没有重复、内容不相互交叉。2.3确定准则的方法一般来讲,需要决策的问题确定后,可以通过查阅相关文献、资料,咨询专家等作为选择准则的辅助手段。对于复杂的问题,在咨询专家时,还可以采用德尔菲法来选择、确定准则。3.确定选项和生成准则地图3.1GIS和准则图层选项—备选地块在GIS中,用栅格模型或矢量模型表示图层,在不同准则下,则表示为反映不同准则属性的专题图层,这种专题图层可称为准则地图。选项在相应准则下的得分在GIS中就表示为准则地图中的某个属性。3.2约束“约束”用于限制选项,剔除备选方案中不符合决策要求的部分。3.3准则地图标准化处理所谓标准化处理,是将决策矩阵中所有的选项得分值,转化成一种统一的计量尺度。标准化处理的方法:最为常用的是线性比例转换最大值法:得分范围法:4.确定权重的方法权重用来衡量准则的相对重要性,权重值越大,就表示该项准则对决策的重要性越大。4.1排队法排队法是最简单的确定权重方法。它的原理是将每一个准则按决策者认为的重要性和需要优先考虑的顺序排列,然后根据排列顺序来确定权重。1)求和法2)倒数法3)指数法4.2成对比较法成对比较法来源于层次分析法,通过准则之间的成对比较,产生一个比例矩阵,再计算产生权准则的权重,是确定权重的一种主要方法。(1)建立成对比较的比例矩阵成对比较法是采用一个1~9的相对值表示准则之间的相对重要程度(优先程度)。其中1表示两者同等重要,9表示极其重要。2~8则表示不同的重要程度。(2)计算准则的权重将以上的比例矩阵中的每一列中的数相加求和。然后将比例矩阵中的每一个数除以所在列的和得到标准化的比例矩阵。在标准化的比例矩阵中,计算每一行数值的和,并除以评价准则的个数(本例中为5),由此得到了每个准则的权重。(3)一致性检验一致性检验采用一致性比率CR(ConsistencyRatio)作为衡量标准。如果CR<0.1,就认为在两两比较中的一致性可以接受的范围之内,得到的准则权重是可信的。反之,如果CR≥0.1,就可以认为在两两比较中存在较大的不一致性,重要性判断中存在较明显的自相矛盾。步骤一:计算加权后的相对重要性之和,用比例矩阵的每一列都乘以与其对应比较准则的权重。步骤二:计算一致性向量。将以上按行计算求得的和,除以各准则的权重,得到一致性向量步骤三:计算一致性指数CI。CI的计算公式为步骤四:计算一致性比率CR,CR的计算公式为(5.68-5)/(5-1)=0.170.17/1.12=0.167矩阵维数n123456789RI0.000.000.580.901.121.241.321.411.45平均随机一致性指标5.决策规则决策规则是根据决策矩阵中各种数据,得出评价结果的方法。5.1简单加权法基于叠合的方法,将各个准则地图和各自权重相乘,对加权后的准则地图直接进行GIS的算术叠合(累加求和),得到结果图层。5.2协调法协调法的基本思路是通过对各个决策选项之间进行比较,计算每一对选项之间的协调指数Cij,再计算每一个选项的协调指数累计得分Ci;用Ci值对决策候选方案进行排序,从而得到决策分析的结果。W’jii是选项i和选项i’相比较,选项i的得分大于选项i’的准则所对应的权重。以下结合一个例子具体介绍协调法的使用。假设某个用地适宜性评价应用,问题中考虑了4个准则,确定了4个选项,相应的权重也已经得到。已经构造完毕的决策矩阵为:1)分别计算每一对选项之间的协调指数Cii’,生成协调指数矩阵。c12=w1+w2=0.2+0.1=0.3c21=w2+w4=0.3+0.4=0.7W’jii是选项i和选项i’相比较,选项i的得分大于选项i’的准则所对应的权重。2)在协调指数矩阵中,按行累加求和,计算各个选项的协调指数累计得分Ci。3)将得到的C值进行排序,最大的C值就是最佳的选择,由此类推。5.3层次分析层次分析的过程是将决策问题分解为多个层次,每一层次又有分成多个成对比较单元;决策者对各个成对比较单元进行相对重要性判断,得到每一层次的相对优劣排序;再对所有层次综合,进行层次总排序,得到候选方案的相对优劣排序。1)建立层次关系建立层次关系就是构造一个层次化的决策体系,将决策问题进行分层,按照目的层(goal)、目标层(objective)、准则层(criteria)以及方案层(alternative)进行定义。2)建立成对比较矩阵,进行层次单排序层次单排序是对于上层次中的某元素而言,确定本层次与之有联系的元素重要性次序的权重值。3)层次总排序利用同一层次中所有层次单排序的结果,就可以依次计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值,这就称为层次总排序。在某个工业项目适宜性评价中,需要对A1,A2两个选址方案进行评价。已经确定了目的G可以细分为目标O1(经济目标)、目标O2(环境目标)。其中,经济目标可以直接反映为地价C1和运输成本C2两个准则,环境目标则反映为景观C3、坡度C4、水文C5三个准则。方案A1的Ri值:R1=R11*W11*W1+R12*W12*W1+R13*W23*W2+R14*W24*W2+R25*W25*W2=0.452方案A2的Ri值:R2=R21*W11*W1+R22*W12*W1+R23*W23*W2+R24*W24*W2+R25*W25*W2=0.5486.敏感度分析敏感性分析就是一种检验分析结果是否可信的方法,主要的方法是检验在评价和决策过程中,误差对最后得出的评价结果之间影响。6.1误差的来源在GIS支持下的多准则决策分析中,影响评价成果的误差来源于两方面:一是GIS数据库;二是决策方法。6.2准则权重的敏感度分析准则权重的敏感度分析主要是检验权重的细小变化对最终评价结果的影响。6.3准则地图数据的敏感度分析选择权重值大的准则,对相应的准则地图中的数值进行敏感度分析。GIS用于城市适宜建设用地数量和空间

分布的分析

在编制城市总体规划和分区规划中,进行城市土地评价是十分基础的一项工作。城市的土地规划要考虑到地质、地形、水文、现状土地利用情况、人口分布、交通条件等因素,进行多因素的空间分析是一个复杂的过程。以空间分析功能为特点的GIS天生是进行土地评价多因素建模和分析的合适工具GIS用于城市适宜建设用地数量和空间

分布的分析

分析的方法主要有叠加分析缓冲区分析以及稍微复杂的渐变尺度的空间结构度量方法,即等步长变距离缓冲区分析方法。等步长变距离缓冲区分析方法是GIS空间分析中常用的基本方法之一,以基本的缓冲区分析为基础,通过按一定的距离对指定的目标建立一系列而不是一个缓冲区,并进行相应的叠加分析和查询统计来实现。

城市适宜建设用地数量和空间分布分析流程图中学的选址结果[Rland]×[Rpopu]×[Rschool]使用性质得分工业或绿地0(不能建设)商业1居住2(可以建设)人口密度得分0-500(无需建设)50-1001100-2002200-3003(需要建设)距离得分0—500米0(不必建设)500—1000米11000—1500米2>1500米3(必须建设)[Rland][Rpopu][Rschool])ASMS3000决策分析平台

1、决策分析平台的重要性2、订票、出票、送票统计3、销售数据分析、坐席工作效率分析与航线销售对比分析的查看与统计4、盈利分析5、员工业绩统计分析6、问题考核1.1决策分析平台的重要性全方位的统计公司销售上的各类数据,有利于代理人的领导层掌握公司运转状态,针对现有的情况作出进一步的决策。

准确把握员工的工作效率利用决策分析平台的各类员工工作效率的分析,制定有效地奖惩措施,解决工作效率存在的问题。盈利分析

管理层通过具体的盈利数据,查看公司的一段时间内各个阶段的盈利数据,通过对比分析原因,制订下阶段的策略。2.1订票、出票、送票统计三个报表的统计数据来源1、订票统计:订单来源的统计,以订票员为主,包含未出票的订单。2、出票统计:出票来源地统计,以出票员为主,

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