建设用地适宜性的模糊综合评判法及其在GIS软件平台上的实现

杨育文,敖晨霞,熊增强(武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022)

建设用地适宜性的模糊综合评判法及其在GIS软件平台上的实现

杨育文∗,敖晨霞,熊增强
(武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022)

摘 要:城镇化和新城区建设中必须首先考虑建设用地的适宜性。适宜性评判涉及工程地质、地形、水文气象、自然生态、人为影响5个方面的多个指标,是一个非常复杂的问题。本文详细地介绍了分析这一问题的指标体系、多级模糊综合评判方法以及在基于GIS技术开发平台上的实现过程。

关键词:建设用地;模糊综合评判;GIS

1　前 言

城市必须拥有健全的生命支撑系统和安全保障系统,其中居住的安全性和适宜性是城市建设和管理者必须首先考虑的问题。但是,威胁着我国城市安全的事件时有发生。例如,2010年8月7日22时许,甘肃省舟曲县突降强降雨,县城北面的罗家峪、三眼峪泥石流下泄,造成县城由北向南5 km长、500 m宽约250 万km2区域被夷为平地,遇难1 481人。我国正处于城镇化和城市大规模扩张时期,城市选址、用地适宜性评估这类关于城市安全的问题正越来越引起关注。叶斌等分析了用地适宜性评价的流程[1],梁再东等对兰州建设用地适宜性进行了分析[2],邓轶等提出了用地适宜性的评价体系[3],申金山等对居住用地适宜性进行了评估[4],孙永亮等采用模糊评判法分析了建设用地的适宜性[5]。建设用地适宜性是一个非常复杂的问题,涉及工程地质、水文气象等多个方面的因素。建设用地适宜性评判中,目前存在评定指标体系不全面、系统性差、评判过程较主观、缺乏基础数据和科学依据等等[1]。用地适宜性评判分析不能直接在GIS环境下进行,不利于在实际工程中应用,也是存在的问题之一。本文依据国家标准[6],建立全面系统的建设用地评判体系,提出了新的模糊综合评判方法,介绍了在基于GIS的开发平台上实现评判功能的详细过程。

2　评价体系的建立

建设用地适宜性评定中,选择科学合理的指标体系是评定的基础,对保证用地评定结论的科学性起着关键性的作用。《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009) 第4．1．2条款中规定了一套完整通用的建设用地评定指标体系。该指标体系分特殊指标和基本指标两种,其中包括主导指标、必须采用的指标、应采用的指标和宜采用的指标4种类型,可根据滨海、平原、高原、丘陵山地地形地貌特征选择。其中,一级指标有36个,二级指标包括工程地质、地形、水文气象、自然生态、人为影响5个,三级指标有特殊指标和基本指标两个,综合考虑这两个指标的分析结果,就可以确定建设用地适宜性等级。

为了使建立的模糊评判模型有广泛的实用性,本文采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)第4．1．2条款中规定评定指标体系。对某一特定的地区,一些指标体不存在,只需在模糊评判过程中进行一些处理,并不影响评判结论。

3　模糊综合评判方法

3．1评判目标集

根据《城乡用地评定标准》(CJJ 132 -2009)第3．0．2条款规定,城乡用地评定区必须划分评定单元,单元划分必须以:①现状建成区用地、评定区界线;②地貌单元、工程地质单元分区及水系界线;③洪水淹没线,强震区、活动性断裂、不良地质现象的影响范围界线;④各类保护区、控制区范围界线。根据《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)第3．0．3条款规定,评定单元建设用地适宜性等级类别分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ这4个等级,分别对应适宜建设用地、可建设用地、不宜建设用地、不可建设用地,由此确定模糊综合评判目标集V ={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ}。

3．2模糊综合评判一般方法

对任何一个模糊综合评判,都涉及以下8个主要步骤:

(1)确定评判目标,如前述建设用地等级;

(2)根据评判等级划分,确定评语集V = {v1,v2, …,vm},是一个m维向量;

(3)确定评判指标集X ={X1,X2,…,Xn},是一个n维向量;

(4)确定每一指标标准分度值c

其中第二行至n行元素值与对应的第一行元素分度值相同;

(5)隶属函数的确定

根据某一参评指标的实际分值xi,确定其隶属度uij(0≤uij≤1,i =1,2,…,n;j = 1,2,…,m)。uij越大,表明该指标属于某一等级程度越大。若uij=0,则不属于该等级;uij=1,则完全属于该等级。计算隶属度uij的方法很多,其中线性函数最简单。例如,uij可由下列线性函数确定(以列为序):

其中,i=1,2,…,n。

其中,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m-1。

其中,i=1,2,…,n。

(6)建立模糊关系矩阵

由式(1)～式(3),确定所有指标的隶属度,由此建立模糊关系矩阵R:

(7)确定权重集W

每个选定的指标因目的不同,反映问题的程度不同,它们之间的重要性存在差异。在进行评估之前,应先确定指标权重向量,W={w1,w2,…,wn},且∑wi=1。确定权重的方法很多,目前有两种方法被广为接受:一是根据专家意见和经验综合确定;二是AHP法(Analytic Hierarchy Process),即层次分析法。后者应用的领域较广泛,可以用来确定权重大小。

(8)评判结果

根据取小取大运算(扎德算子,即模型M(∧, ∨)),得评判结果向量B=W×R,式中×为合成运算,即∧或∨。也可采取相乘后相加运算方法。然后按最大隶属原则,根据B向量中的最大值bj(1≤j≤m),确定判定评估结果。

以上是模糊综合评判的基本步骤,适合于绝大多数模糊综合评判方法。

建设用地适宜性评价指标众多,各指标之间存在着明显的层次关系。同一类指标可归纳成一个评判子集(如工程地质),另一类可组成另一子集(如地形)。这种情况下,就要进行多级模糊综合评判。下面简要说明多级模糊综合评判方法。

按指标的属性,将评判指标体系X划分为k个子系统,记作Y1,Y2,……,Yk,对任一评判子集Yi,应满足Yi=X,Yi∩Yj=φ(i≠j)。按照前面介绍的8个步骤,分别得到对应的评判向量Bi。然后将所有Bi(i=1,2, …,k)组成一个二级评判矩阵:

将评判子集Yi作为一个指标,同样,根据前面介绍的步骤(7),确定X=(Y1,Y2,…Yk)指标的权重向量W。然后按第(8)步,进行模糊运算,就可以得到二级评判结果。重复这一过程,就可以确定多级模糊综合评判结果。

下面分别介绍基本指标、特殊指标组成的两个子系统的模糊评判过程。

3．3基本指标的评判

根据《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)规范中附录F,基本指标适宜性评价分成4个等级,评价目标集V={不适宜,适宜性差,较适宜,适宜}(见该规范附录F基本指标定量标准),其分度值向量C={1,3,6,10}。其中,权重采用该规范中第50页表2中推荐的值。

二级指标包含5个评判子系统:①工程地质;②地形;③水文气象;④自然生态;⑤人为影响。以下介绍第一级模糊综合评判过程。

3．3．1 一级评判

该级评判中包含有5个平行级评判。分度值标准向量C=(1,3,6,10),对任一参评指标的实际值xi,其隶属度由以下线性隶属函数确定:

(1)工程地质

工程地质评判中包括6个参评一级指标,对任一参评因素的实际值xi(i = 1,2,…,6),由式(4)～式(7),分别计算xi隶属度,建立模糊关系矩阵R1。

权重向量W1采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)中第50页表2中推荐的值,W1= (0．15,0．2, 0．3,0．2,0．1,0．05),由W1与R1进行模糊运算,得到工程地质评判向量B1。

对有些需要插值确定分位值的指标,须进行插值运算。例如,对“地下水位埋深”指标,若地下水埋深2 m,由图1得到分位值4．5,然后由式(4)～式(7)确定隶属度向量u4=(0．0,0．5,0．5,0．0)。

图1　地下水分位值的确定

(2)地形

地形评判包括3个一级指标。同理,对任一参评指标实际值xi,由式(4)～式(7),可确定隶属度,由此确定模糊关系矩阵R2,是一3×4维矩阵。

参评指标权重向量采用《城乡用地评定标准》(CJJ132- 2009)中第50页表2中推荐的值,W2= (0．25,0．15,0．6),由W2与R2进行模糊运算,得到地形评判的向量B2。

(3)水文气象

水文气象评判共包括4个参评一级指标。同理,对任一xi,由式(4)～式(7),确定隶属度,由此确定模糊关系矩阵R3,是一4×4维方阵。

参评指标权重向量采用《城乡用地评定标准》(CJJ132- 2009)中第50页表2中推荐的值,W3= (0．06,0．55,0．25,0．14),由A3与R3进行模糊运算得到B3,是评判水文气象对适宜性影响的向量。

(4)自然生态

自然生态评判共3个一级指标,与地形评判类似,由式(4)～式(7),得到3×4的隶属度矩阵R4。

权重向量W4采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)中第50页表2中推荐的值,W4= (0．35,0．2, 0．45),由W4与R4进行模糊运算,得到用于评判自然生态对用地适宜性影响的向量B4。

(5)人为影响

人为影响的评判共有两个一级指标,由式(4)～式(7),得到模糊关系矩阵R5,是一2×4维方阵。

权重向量W5采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)中第50页表2中推荐的值,W5=(0．45,0．55), 由W5与R5进行模糊运算,得到评判向量B5。

3．3．2 二级评判

由以上5个平行的子系统得到的评判向量Bi(i=1,2,…,5),可得到基本指标的二级评判矩阵R(2)。由下式决定:

工程地质、地形、水文气象、自然生态、人为影响这5个二级指标,它们的权重采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)中第50页表2中推荐的值,W(2)= (0．3,0．2,0．24,0．18,0．08),由R(2)与W(2)进行模糊运算,可得用于基本指标评判用地适宜性的向量BB(2),对应的评价集向量V={不适宜,适宜性差,较适宜,适宜},按照最大隶属度原则,确定由基本指标得到的用地适宜性评估结论。

3．4特殊指标评判

根据《城乡用地评定标准》规范附录E,将特殊指标影响评价集分成4个等级,评价目标集向量V=(严重影响,较重影响,一般影响,无影响)((见该规范附录E特殊指标定量标准)),其分度值C=(10,5,2,0)。与基本指标类似,特殊指标中有5个平行评判子系统:①工程地质;②地形;③水文气象;④自然生态;⑤人为影响,但包含的第一级指标完全不同,属于限制性指标,而基本指标属于适宜性指标。

若某一指标在实际用地中不存在或对用地没有影响,则设定为“无影响”级,分度值设为0．0。

3．4．1 一级评判

该级评判中包含有5个平行一级评判。分度标准向量C=(10,5,2,0),对任一参评指标的实际值xi隶属度,由以下线性隶属函数确定:

(1)工程地质

特殊指标中,工程地质共有9个一级指标,是图1指标体系中涉及最多一级指标的子系统。对任一指标的实际值xi,其隶属度由式(8)～式(11)确定,由此建立模糊关系矩阵R1。

在工程地质9个指标中,它们之间的相对重要性是不同的,由层次分析法确定权重。首先由专家经验确定对比定量关系,如表1所示。

工程地质的调查表 表1

由表1,得到比较矩阵。由AHP法计算确定权重,W1= (0．444,0．103,0．096,0．103,0．103,0．081, 0．024,0．024,0．024)。一致性率检验,CR = 0．0316〈10%,W1值符合要求。由W1与R1进行模糊运算,得到工程地质评判向量B1。

(2)地形

地形评判包括3个指标。同理,对任一参评指标实际值xi,由式(8)～式(11),可确定隶属度,由此确定模糊关系矩阵R2,是一3×4维矩阵。指标之间的相对重要性是不同的,首先由专家经验确定对比定量关系,如表2所示。

地形的调查表 表2

由表2,得到比较矩阵。根据AHP法,计算确定权重,W2= (0．62,0．31,0．07)。一致性率检验,CR = 0．08〈10%,W2值符合一致性率检验要求。由W2与R2进行模糊运算,得到地形评判的向量B2。

(3)水文气象

水文气象评判包括3个指标。同理,对任一参评指标实际值xi,由式(8)～式(11),可确定隶属度,由此确定模糊关系矩阵R3,是一3×4维矩阵。

3个指标之间的相对重要性存在差异,首先由专家经验确定对比定量关系,如表3所示。

水文气象的调查表 表3

由表3,得到比较矩阵。根据AHP法,计算确定权重,W3= (0．64,0．09,0．27)。一致性率检验,CR = 0．01〈10%,W3值符合要求。由W3与R3进行模糊运算,得到地形评判的向量B3。

(4)自然生态

自然生态仅有一个评判指标,据公式(8)～式(11),得到1×4的R隶属度矩阵R4,也就是向量B4。

(5)人为影响

人为影响的评判共有两个指标,同样由(8)～式(11),隶属度得到模糊关系矩阵R5,是一2×4维方阵。权重向量W5由专家经验确定,W5=(0．5,0．5),由R5与W5运算,得到评判向量B5。

3．4．2 二级评判

综合以上5个子系统评判结果,得到特殊指标的二级评判矩阵R(2),由式(13)决定:5

5个影响因素,包括工程地质、地形、水文气象、自然生态、人为影响,它们的权重采用《城乡用地评定标准》(CJJ132-2009)中第50页表2中推荐的值,W(2)= (0．3,0．2,0．24,0．18,0．08)。由W(2)与R(2)进行模糊运算,可得用于特殊指标评判影响性的向量SB(2),同样按照最大隶属度原则,对应评价目标向量V=(严重影响,较重影响,一般影响,无影响),确定根据特殊指标的影响程度等级。

3．5确定建设用地等级

对一建设用地单元,综合考虑由以上模糊综合评判确定的基本指标适宜性等级、特殊指标限制性等级,确定用地单元的等级,由此确定模糊综合评判目标集,如表4所示。

综合评定用地单元等级 表4

4　软件开发

MapGIS K9是基于GIS技术开发的商用软件,利用动态链接库(插件)实现二次开发功能。TDE插件可以直接添加到系统中,独立完成功能扩展,不影响系统中的其他功能。

本文介绍的建设用地适宜性模糊综合评判方法, 在Microsoft Visual Studio开发平台上用一个CFuzzyDecision类实现全部功能。将该类与MapGIS K9 TDE开发平台一个插件结合起来,就能实现它们的交互作用。模糊综合评判中需要的数据,从Access、SQLServer或是从Oracle数据库中获取,通过对数据记录集(CAdo-RecordSet)的操作实现。图元信息则是针对MapGIS数据对象的操作,通过获取队形得到查询的图元信息。本软件中,数据和图元信息的获取,在消息响应函数OnNotifyMessage ( long nMsgID, WPARAM wParam, LPARAM lParam)中实现。由于篇幅所限,文中略去编程代码。

在MapGIS K9平台上,对任意一选定的用地单元,计算机自动获取该区域中的数据和信息,然后采用文中方法确定建设用地等级和类别如图2所示。

图2　MapGIS软件平台上的建设用地模糊综合评判结论

5　结　论

场地稳定、工程适宜性好、无需工程措施、无人为影响是理想的建设用地。建设用地必须选择地质条件较好的地段,避开泥石流、强发育的岩溶暗河等地质灾害易发区。本文介绍的建设用地适宜性评价方法,综合考虑了地质条件、地质环境、工程建设中可能诱发的工程问题,并在软件平台上实现了模糊综合评判。在城区扩建和新城区选址中,应用文中介绍的方法,有助于规避或减少自然灾害和工程活动中引发的工程事故。文中模糊综合评判方法与基于GIS技术相结合,为建设用地等级评定提供了一个实用、有效的分析工具。

参考文献

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[2] 梁雨东,刘娟．兰州市城市建设用地适宜性分析研究[J]．甘肃科技,2011(17)．

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[5] 孙永亮,黄小琴．基于模糊综合评判法的城市建设用地适宜性评价[J]．工程与建设,2013(5)．

[6] CJJ132-2009．城乡用地评定标准[S]．

Fuzzy Evaluation on Land Use Suitability and Its Implementation in GIS Software Platform

Yang Yuwen,Ao Chenxia,Xiong Zengqiang
(Wuhan Geomatic Institute,Wuhan 430022,China)

Abstract:The suitability of construction land use is the priority to consider in the urbanization and urban expansion．It is a complicated issue involving many factors in engineering geology,terrain,hydrology and meteorology,ecological environment,anthropogenic influence．This paper detailedly introduces an approach to the issue,including an index system, three-level fuzzy comprehensive evaluation and implementation of the evaluation method in GIS software．The method, presented in this paper,is reference to construction land use assessment．

Key words:land use;fuzzy comprehensive evaluation;GIS

文章编号:1672-8262(2015)04-152-06中图分类号:P208,P642．5

文献标识码:A

收稿日期:∗2015—03—25

作者简介:杨育文(1963—),男,博士,正高职高级工程师,从事城市地质、深基坑、桩基工程理论研究以及城市地质、岩土工程信息技术开发。

基金项目:武汉市国土资源和规划局武汉城市地质调查科研专项(2012查02)