规划适合的？土地利用的适宜性以及寻找新的危险设施的社会和生态因子外文翻译资料

 2022-08-06 10:08

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规划适合的？土地利用的适宜性以及寻找新的危险设施的社会和生态因子

摘要

土地适宜性分析是规划领域中最古老的决策支持系统之一，仍然被认为是最有效的决策辅助工具，它将改善复杂的规划决策环境。并且，地理信息系统和个人通信设备等技术进步也加速了向更具技术性的解决方案发展。地理信息系统实现的决策支持系统是处理困难规划情况的特别好的方法。在这方面，本文利用适宜性分析来确定德克萨斯州海斯县拟建填埋场的最适宜位置。在地理信息系统环境下，利用德尔菲小组讨论、层次分析法和地图代数，确定了三个最适合未来填埋场的场地。本文还对最新的决策支持系统研究和空间多准则决策科学进行了深入的综述。土地适宜性分析是地理信息系统能够为土地利用规划领域带来的众多可能性之一，应该不断加以研究。

关键词：土地适宜性分析 地理信息系统（GIS） 空间决策支持系统（SDSS） 垃圾填埋场 层次分析法（AHP）

介绍

从最常提到的主题：土地使用规划，到最复杂的程序：决策和评估过程，规划者需要履行不同的职责。在许多情况下，规划者需要提出或建议一个决策过程，以更公正的方式让公众满意。对于放置可能面对许多无意在自己家附近建房的公民的设施来说尤其如此。例如，在住宅附近建造垃圾处理场或垃圾填埋场的提议引起了当地人的不满，因为许多人表达了邻避(不在我家后院)和无需(当地不需要的土地使用)的态度。为了让利益相关者获得更好的理解，并就可接受的结果达成共识，强烈要求计划者提出一种方法，以平衡的方式反映利益相关者的利益。

在这方面，土地适宜性分析是规划领域中最古老的决策支持系统之一，作为一种有效的决策辅助手段，将改善复杂的规划决策环境。为了证明需求的合理性并平均分配人们的兴趣，规划者积极利用适用性分析来提供更可靠的解决方案。技术的进步，如地理信息系统（GIS）和个人通信设备，加速了向更多技术解决方案的发展。GIS实施的决策支持系统是处理困难规划情况的一个特别好的方法。地理数据可用性的提高使规划者能够获得更多样的输入，从而获得更复杂但更有组织的结果。在这方面，本文利用适宜性分析来确定德克萨斯州海斯县拟建填埋场的最适宜位置。

为更多改进的区域边距和背景

决策支持系统一般指所有类型的决策帮助系统和学术领域，如统计学、经济学和运筹学，长期以来一直使用决策支持系统。最近，随着个人计算机的发展，其他学科，如信息科学、心理学和城市规划也实施不同类型的决策支持系统，以获得最佳解决方案。没有单一的决策支持系统应用程序。决策支持系统领域也不是同质的。每种决策支持系统类型标识不同的理念、系统结构和执行环境。边际争议仍然存在，用户对决策支持系统的理解略有不同。然而，对决策支持系统的普遍共识是：沟通驱动、数据驱动、文档驱动、知识驱动、模型驱动和基于网络的系统。

在这些不同类型中，空间决策支持系统(SDSS)具有模型驱动和知识驱动的特性，因为产生最终决策的整个过程更接近于模型，而不是通信或文档。SDSS旨在解决空间领域的问题。SDSS的特点允许促进迭代的、综合的和参与性的研究过程。由于SDSS的本质是建立在空间规划的基础上，它的应用意味着某种类型的空间互动。因此，GIS已经成为SDSS的一个关键接口工具，使决策环境更具互动性。SDSS在城市决策中有着的广泛应用。已经有大量的研究在发展决策中利用SDSS，其中许多试图改善和修订SDSS的实际方面。

在SDSS广泛使用的一种形式是GIS和多标准决策分析(MCDA)的结合。GIS-MDCA目的是根据用户定义的多个标准来评估和选择最佳解决方案。优化方法，如层次分析法（AHP）、德尔菲小组讨论和多属性效用/价值理论(MAUT/MAVT)是MCDA的综合，用于对信息进行优先级排序和评估备选方案。空间MCDA有两个主要特征。一个是GIS组件，另一个是MCDA分析，所有这些都是SDSS的基础。最新SDSS研究的主要挑战不在于开发更复杂的MCDA方法。更重要的是对系统结构和设计的支持。改进有助于产生新的替代品的过程，并且能够评估产出的良好性，这是对先进的空间MCDA的一个重大贡献。

GIS的快速增长有两个主要原因。研究表面：第一个是广泛承认决策分析是GIS科学的一个基本要素。第二个原因是它的成本更低，在操作系统中更容易使用。将MCDA纳入GIS的主要优势在于其价值判断能力——用户对评估标准和/或备选方案的偏好。为了使模型产生可靠的产品，通常需要在开始时征求专家的意见，而德尔菲小组讨论是一种很好的形式，它将在整个SDSS进程中加强专家互动的过程。GIS-MCDA提供了一个框架，以确定问题，组织元素，了解输入组件的关系，并促进用户之间的沟通。换言之，基于GIS的MCDA有可能将用户和专家的参与纳入其总体决策环境。从理论上讲，这一观点是成立的，因为GIS-MDCA的MCDA端提供了一个将参与者的意见合并到决策过程的结构，而GIS部分提供了一个图形界面，说明参与的视觉结果。

在这种情况下，GIS-MCDA为一个更可靠的决策援助的障碍是什么？在许多文章中可以找到关于MCDA成分局限性的独特观点。使用逻辑上一致的、数学上有效的方法来分配和组合权重对于使基于GIS的MCDA变得可靠是绝对关键的。如果在建立一个准确反映社区目标和专家判断的系统时不小心，那么任何模型的结果都会变得不稳定。在这种情况下，德尔菲小组讨论和AHP为更可靠的变量选择和分配提供了一个很好的替代品。

另一个限制是结果验证。GIS-MCDA的目的是根据多种标准衡量和选择空间替代方案。其成果生成的多功能性以及开发和维护的低成本提高了基于GIS的MCDA在各种研究工作中的使用。然而，根据目前的使用情况，SDSS环境为其结果解释提供了一个狭窄的窗口。SDSS的GIS方面提供了一个图形界面的成果生产的便捷途径。挑战在于需要更全面的方法来验证替代方案。

在此程度上，本文通过将德尔菲小组讨论与输入选择和因素加权过程相结合，重点改进了SDSS的当前使用情况。此外，还实现了区域统计，以便以更可解释的方式理解输出。允许专家对因子选择和加权过程发表意见将提高最终产出的可靠性，区域统计将根据其地理界面以更容易理解的方式显示最终结果。

基于GIS和AHP的土地利用适宜性分析

如图1所示，利用地理信息系统进行土地利用适宜性分析包括四个不同的步骤。首先，分析师需要确定在确定所需设施的潜在地点时需要哪些因素。在各种方法中，德尔菲小组讨论是一种被广泛接受的方法，它也是一种可靠的方法来缓解先前部分确定的限制。在建立这些因素之后，阐明这些因素之间的关系是必要的。这种关系通常用数值来表示，因此可以用几种方法来计算。第三，分析人员必须将研究结果应用到地理信息系统建模中，尤其是经常使用的基于栅格的建模。最后，对研究区域内每个地块的适宜性得分进行比较，研究使用分区统计来说明最终结果。此外，分类过程是根据人们对文献综述的调查偏好进行预先检查的。用层次分析法（AHP）计算各因素之间的关系。因为这是整个决策过程中的另一个重要方面，所以本研究以更传统的方式使用了AHP，尽管ArcGIS对层次分析法进行了扩展。随后，在栅格建模过程中使用了所有这些通信和数值结果。特别是“空间分析”扩展中的“光栅计算器”是执行时使用的功能。

图1 分析程序

研究设计与方法方法

4.1研究边界与数据管理

这项研究出于多种原因将模型限制在德克萨斯州的海斯县。首先，海斯县建立了一个相对较好的向公众开放的地理信息系统数据库。第二，作者知道，当时正在海斯县就未来的垃圾填埋场举行公开听证会。尽管这项研究不是法律规划过程的一部分，但这一案例提供了一个利用科学和学术方法解决现实问题的宝贵机会。如图2所示，在数据管理方面，使用了许多变量。第一个因素是，人口密度是以美国2010年人口普查的组合格式在块组级别和拓扑集成地理编码和参考(TIGER)形状文件中实现的。之后，使用“田间计算器”(每英亩总人口)计算密度。其次，洪泛区和水文被选为其他输入因素，因为它们代表关键的环境措施。形状文件是从德克萨斯自然资源信息系统下载的。最后，土地价值数据可在首都地区政府委员会网站上获得。作为最后一步，选择合适的坐标系。因为确定坐标系与单元尺寸和基本单位有关，所以单元最初设置为米，单元尺寸为30M times; 30M。使用30 times; 30网格的主要原因是，尽管本研究没有使用海斯县的数字高程模型，但海斯县数字高程模型中可用的最小像元大小为30M times; 30M。因此，这项研究遵循了使用最小单元格大小的惯例。

图2 分析数据连接和管理

因子选择、分类和关系

适合性分析的因子因研究目的而异，需要采用不同的方法。德尔菲小组讨论是一种被广泛接受的确定必要因素的方法。它需要关键决策者和规划者的大量投入，因此通常需要大量时间和成本。换句话说，仅仅为一个小项目进行德尔菲讨论实际上是不可能的。这项研究具体涉及可持续性指数，这可以在以前的研究工作中找到。德克萨斯城市三角研究小组组织了一个由来自不同背景的25名不同专家组成的小组。他们研究的初步结果是42个不同的指数，被定义为可持续性指标。在这42个变量中，有四个变量与填埋场最相关：人口密、土地价值、洪泛区和水文学在本研究中的应用。

小组讨论的结果显示，由于大多数人不希望他们的财产附近有垃圾填埋场，因此必须在研究中详细说明密度。土地价值是主要关注点之一，因为它直接关系到社区资产以及个人对财产价值的兴趣。水文和洪泛区是衡量对自然环境影响的尺度。水文与水质有关，洪泛区与潜在的自然灾害有关(伍斯南和金，2013年)。人口密度和土地价值是比率和区间变量，而洪泛区和水文更接近于具有不同等级的现有或不存在类型，因此是有序项目。一旦设定了必要的因素，下一步就是将它们分类到一个顺序中。通过为每一个具有所需层次的因素设置标准，在“空间分析”扩展中的“重新分类”功能。

表1 因子分类和得分

0~0.2

1

0.21~0.40

2

0.41~1.50

3

1.51~5.00

4

5.00~50.87

5

Land Value

0~50,000

1

50,000~150,000

2

150,000~300,000

3

300,000~800,000

4

800,000~247,818,720

5

Hydrology

Water Body

1

Stream/intermittent stream

3

Major river

4

Dam

5

Floodplain

X

1

X500

2

AE

4

A

AH

5

可以使用ArcG

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