基于GIS技术的城镇建设用地扩展范围确定方法研究——以重庆市南岸区为例

马泽忠1、2 张孝成1 廖和平3

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（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201；3.西南大学，重庆，400060）

摘要：本文以南岸区为例，根据人口预测模型和人均建设用地指标预测城镇建设用地需求规模；通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。研究表明，采用基于综合城镇建设用地适宜性指数计算机自动获取建设用地范围边界具有较高的科学性和实用性，可为土地主管部门和土地利用总体规划建设用地布局提供决策支持。

关键词：网格；适宜性指数；空间模拟；南岸区；重庆市

1 研究区域概况

南岸区位于重庆市都市圈内，地处长江以南，介于东经 106°31′～106°48′、北纬29°27′～29°38′之间，全区面积261.08km2。2004年全区总人口526787人，其中农村人口占22.76%，城镇人口占77.24 %，人口密度为2020 人/km2。南岸区地貌属川东平行岭谷的一部分，在区境内自西向东有四条背斜和三条向斜，背斜成山，向斜则形成以丘陵为主的谷地，构成了本区低山、丘陵、平坝的地貌组合特征。全区最高海拔681 m；最低海拔157m，相对高差524m。2004年末农用地总面积15600.19hm2，占全区土地总面积的59.83%；建设用地总面积7649.18hm2，占全区土地总面积的29.33%。其中，城市用地2714.54hm2，占居民点及工矿用地的37.67%；建制镇用地229.03hm2，占居民点及工矿用地的3.18%；农村居民点用地1924.45hm2，占居民点及工矿用地的26.71%；独立工矿用地2036.13hm2，占居民点及工矿用地的28.26%；特殊用地301.25hm2，占居民点及工矿用地的4.18%；交通运输用地面积380.59hm2，占建设用地面积的4.98%；未利用地总面积2826.94hm2，占全区土地总面积的10.84%。南岸区2004年土地资源利用结构中，农用地、建设用地和未利用地的比重为59.83∶29.33∶10.84，以农用地为主。

2 城镇建设用地规模测算

城镇建设用地规模的大小应与人口规模、产业规模、经济规模相适应，同时还受土地利用条件、地形地貌等自然条件的限制，因此，预测城镇用地规模应从实际出发、因地制宜、量力而行，规模适度，不可贪大求全，致使城市无限制膨胀，造成土地资源的浪费。考虑到区域经济发展受许多非确定因素的影响，预测城镇发展空间时也应适当超前，留有余地，增强预测结果的可操作性。城镇建设用地应走内涵挖潜和适度外延扩大相结合的集约型道路，必须首先挖掘各种闲置土地和利用不充分、不合理的土地用于城镇建设；城镇空间的扩展，尽量少占或不占耕地。

2.1 人口预测

人口预测的方法一般有指数增长法、回归预测法、逻辑斯第函数预测法、人口年龄推算法等，根据县级土地利用总体规划规程，一般采用指数增长法进行人口预测，预测公式如下：

P＝P0 （1 ＋K）n ＋nΔP （1）

式中，P为规划目标年的总人口数；P0 为规划基期年的总人口；K为规划期人口自然增长率；n为规划年限；ΔP为规划期间平均每年人口机械增长数。

根据统计数据，南岸区历年人口自然增长率为1.6‰左右，到2010年，南岸区的人口增长速度不会产生大的波动，因此取K＝1.6‰。由于南岸区社会发展迅速，人口机械增长速度较大，根据多种统计数据，近年机械人口增长速度保持在82093人/年，因此到2010年，南岸区人口数量将达到1024420人。

2.2 城镇人口预测

2004年南岸区总人口526787人，城镇化率为77.24%，城镇人口406883人。根据统计数据，南岸区城镇人口的自然增长率为1.6‰，通过农转非、区外人口迁入等形式，每年增加城镇人口 68171 人，依公式（1）计算 406883×（1 ＋1.6‰）6 ＋6×98171＝819629，预计2010城镇化率将达到80.00%，通过历年城市水平现行模拟预测所得到的结果为80.60%，大致相似，因此本次研究取2010年南岸区城市化水平为80.00%。

2.3 城镇建设用地需求量预测

建设用地需求量的定量预测方法通常有趋势预测法、回归预测法和定额指标预测法。趋势预测法是根据土地的实际需求量随时间的变动规律来外推今后的土地需求量，通常以时间t为自变量，土地需求量为因变量建立趋势线方程，其一般形式为

。趋势线方程通常有直线方程、二次曲线方程和指数方程。回归预测法是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的值，是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。因此，应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列。定额指标法是一种简便、准确的预测方法，主要是运用城市人口预测结果，以部颁人均用地限额为定额指标计算用地需求量。根据南岸区建设的实际和集约用地要求，在选用指标级别时，尽量选用较为宽松的人均用地指标。

2.3.1 人均城镇建设用地指标

南岸区现状人均城镇建设用地指标2004年为72.32m2/人，本研究选用城镇建设人均用地规划指标2010年为87m2/人，能够满足城镇发展需要。

2.3.2 规划城镇建设用地面积

819629 人×87 （m2/人）/10000＝7130.77hm2，规划新增加城镇建设用地面积 Sc为4186.93hm2。

3 建设用地扩展范围预测

城镇用地总体布局就是在城镇性质、规模以及规划期间主要的建设项目和有关总体规划的经济技术指标已经确定的情况下，在城镇用地评价和选择的基础上，对规划期内城镇布局形式和各项建设统筹安排、合理布局，制定出科学的用地布局方案。本次研究通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。

3.1 建设用地扩展范围影响因素

建设用地的选择就是依据城镇用地适宜性评价结果和城镇用地可持续利用的要求，合理的确定城镇的具体位置和建设用地扩展范围。影响建设用地扩展范围的因素多种多样，主要包括以下几个方面。

（1）地貌条件 地貌条件影响城镇的分布位置、平面结构和空间布局，同时不同的地貌条件还影响各项建筑物的用地布置和工程设施的建设。主要参考指标包括地表破碎度、坡度、地貌部位、地貌类型等。

（2）地质水文条件 由于地质构造和土层的自然堆积情况不一，因而对建筑物的承载能力造成差异；不同的水文条件影响城镇的发展规模和安全问题。主要参考指标为：地层岩性、地质构造、降水、河网密度，河流洪水位等。

（3）社会经济条件 城镇用地规模和扩展范围必须从城镇用地布局现状出发，按照国民经济和社会发展的需要、城镇用地功能组织及城镇景观建设的要求，统筹安排、合理布局。因此影响城镇建设用地布局和扩展的因素主要包括如下社会经济条件：区域现状路网密度、区域规划路网密度、现状城镇建设用地规模影响度、土地利用类型、单位固定资产投资新增建设用地面积等。

3.2 建设用地扩展范围预测方法

建设用地扩展范围预测首先将研究区域在一定尺度下进行网格划分，针对不同的网格进行城镇用地适宜性评价，形成区域城镇建设用地适宜性评价结果；其次，以新增建设用地规模为控制，采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围。

3.3 建设用地扩展范围预测结果

3.3.1 城镇建设用地适宜性评价

应用层次分析法和特尔菲法，确定研究区域城镇建设用地适宜性评价指标和各指标权重，如表1。

表1 城镇建设用地适宜性评价指标权重值

应用地理信息用空间数据模拟方法，以地面100 m 网格精度将各评价指标在研究区域内进行连续分布模拟，得到区域标准化后指标数据在研究区域内的连续分布值，如图1为研究区内地表破碎度模拟。

应用综合指数法对研究区域城镇建设用地适宜性以地面分辨率为100 m 网格单元进行综合评价，每一网格单元适宜性综合指数计算公式为：

图1 地表破碎度模拟 （图中值越高，破碎度越大）

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，Pi为第i个网格单元城镇建设用地适宜性综合指数；Vj 为各项指标权重；X′j为各网格单元评价 j 项指标标准化后分值，m 为指标项数；n 为流域内所划分的网格单元个数即CELL 的个数。

通过地理信息系统空间数学运算，得到南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布图（图2）。

图2 南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布

3.3.2 预测结果

以地理事物相近相似原理为基础，应用VB6集成开发环境和ESRI公司的Arc Objects组件系列开发自动分区程序模块，分区的计算机编程实现流程如图3。

图3 确定城镇建设用地扩展范围算法流程图

（1）确定城镇建设用地地块的最小面积 Smin，凡是小于Smin的地块应当被合并。

（2）以评价单元为最小的合并对象，将其合并到邻域内最相似的适宜性类型区，如果邻域内有多个相似的地块，则合并到其中面积最大的地块内。

最后将合并对象以评价单元面积的整数倍进行增加，直到城镇建设用地最小的地块面积都不小于Smin时，且总面积为预测需增加的建设用地时，中止循环并输出区域城镇建设用地分区图（图4）。

由图可知，南岸区未来城市发展重点在长生桥镇，南山和东部区域应作为生态保护区，不适宜城市发展，这与传统方法所作的土地利用总体规划基本一致。在城镇建设用地扩展方向上，本次研究结果表明，南岸区主要向北发展，重点发展中部，兼顾小城镇规模，在发展茶园新城区的同时，必须给各建制镇预留城镇建设用地指标。

图4 南岸区城镇建设用地扩展范围预测结果

4 结论

通过研究可得到如下结论：

（1）应用空间数据模拟技术，可以直观地表达间断地理现象的区域空间分布趋势，为数学模型分析提供了可靠的数据支持。

（2）采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围，为土地利用规划中划定城镇建设用地及其他用地类型范围提供了较为科学的技术支撑，使规划中建设用地的布局更科学、合理。

（3）通过本项研究，将土地适宜性评价和土地利用规划有机地忸结合起来，为未来土地利用规划在方法上做了有益的探索。

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周兴.AHP 法在广西生态环境综合评价中的应用，广西师范学院学报（自然科学版），2003，20 （3）：8～15

（四）基于GIS的烟台沿海地区海水入侵灾害危险性评价

对外开放沿海城市——烟台市是海水入侵发生区，由于海水入侵发生的严重性影响了当地人民的财产安全以及经济的可持续发展，对人民日常生活和社会经济带来相当大的破坏。因此，研究海水入侵的发生、发展规律，制定相应的海水入侵减灾政策，做好防灾减灾工作是烟台市迫在眉睫的任务，进行海水入侵灾害危险性评价就显得尤为重要，并且对政治、经济和社会具有重大的意义。

1.评判单元的划分

由于海水入侵的发生只能在沿海地区，因此本次研究只在烟台市沿海城市，按照烟台市行政区划，采用行政区划法，以烟台市各个县级市作为一个评价单元。由于烟台市区分布四个区，故在研究时，分别将芝罘区、福山区、莱山区和牟平区各作为一个评价单元。由于长岛县受资料的限制，此次研究排除在外。即本次的研究区为：莱州市、招远市、龙口市、蓬莱市、海阳市、莱阳市、芝罘区、福山区、莱山区和牟平区。

2.参评因素的确定

海水入侵有很多影响因子，根据烟台市实际以及材料的可获取性及代表性，本书从研究区的自然因素和人为因素两个方面，确定研究区海水入侵灾害危险性评价指标体系，如图2-14所示。

（1）自然因素（B1）

岩土体条件（C11）。非量化指标岩土体条件对于不同的海岸有不同的透水性，对海水入侵的影响不同，因此，本书根据烟台市海岸的岩土体特征将烟台市海岸分为四个等级，并给予赋值，见表2-8。

表2-8 岩土体条件赋值表

图2-14 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价指标体系

地形地貌特征（C12）。海水入侵发生和发展的基础因素是地形地貌特征。由于海水入侵多发生在沿海地区，那么沿海地区高程相对越大发生海水入侵的几率就越小，相反，高程越小发生海水入侵的几率就越大。因此，选择地形地貌特征中的地面高程作为评价因子。烟台市境内群山连绵，丘陵起伏，地形总趋势是中部高，南北低，北部地势较陡，南部地势较平缓。由大泽山、罗山、艾山、牙山、腊山、昆嵛山等低山构成区内中部山地地形的主体，其海拔均在500m以上，组成全市地形的脊背。最高峰为昆嵛山的泰礴顶，海拔922.8m，为众山之首。向其四周呈放射状低山丘陵，海拔为200～500m，向沿海延伸为山前平原和滨海平原，海拔均在50m以下。其中北部沿海地势最低，地面平坦，微向海面倾斜，其海拔高度1.0～10m，共同组成一典型半岛低山丘陵地形。

年平均降水量（C13）。大气降水是地下水补给的主要来源，因此，海水入侵受降水补给的影响。假如遇到气候干旱的情况，降雨量减少，对地下水不能充分补给，就会引起海水入侵的速度加快。相反，如果大气降水量较多，就会减缓海水入侵的速度。在尤其是枯水的连枯年份，降水量少，地下水得不到充分的补给，影响农作物生长，那么农业灌溉就需要较多的地下水开采，导致地下水位降低，甚至出现漏斗，这就是造成海水入侵的主要自然因素。

地下水位（C14）。水受到重力作用，由高处向低处流动，在自然的生态环境条件下，海水水位低于地下水位，地下水位向海洋方向流动，阻止了海水入侵的发生。基于此，沿海地区如果过量开采地下水，导致地下水位降低，甚至低于海水水位，破坏了淡水向海水流动的方向以及两者的自然平衡，从而具备了海水向陆地地下淡水流动的动力条件，造成海水的入侵。由于地下水位与海水入侵有着直接的关系，因此选择地下水位作为评价因子。

单位径流量（C15）。海水入侵的范围在一定程度上受河流的控制。某一地区每年流经流量大，那么河水就会在内地滞留的时间较短，不能充分的入渗到地下水中，入渗量小，补充速度慢，易发生海水入侵；在滨海地区，由于低洼地区面积较大，这一地区年径流量就会小，河流纵比降小，地下水补充速度快，在一定程度上阻止了海水入侵的发生。因此选择地区年径流量与地区面积比值即单位年径流量作为评价因子。

以上数据来源为，MapGIS烟台市地质地图、MapGIS烟台市地形地貌等高线分布图、烟台市1956～2000年平均年降水量、烟台市65个地下水位统测水井、烟台市行政分区（1956～2000）天然年径流量特征值。

（2）人为因素（B2）

人口密度（C26）。人口密度是海水入侵发生除自然因素之外的人为条件，与海水入侵的关系密不可分。人口密度过大，快速发展的经济势必会对当地的自然生态环境造成一定的破坏影响；地下水的大量开采、水资源的污染以及水资源的不合理利用等。人口密度越大，对这些环境条件影响破坏就越明显，就越容易发生海水入侵现象。

用水量（C27）。地下水与海水的一个平衡被破坏就会造成海水入侵现象的结果。用水量的大小在一定程度上是地下水开采量的主要体现。用水量过大，对地下水的需求就会变大，过量开采地下水，导致地下水位下降，破坏海水与淡水的平衡，海水向内陆侵染。

以上数据来源为烟台市2011年统计年鉴。

综上所述，地质地理因素控制着海水入侵的发生途径和分布方式，是海水入侵的基础条件。而水资源不足和干旱少雨是海水入侵的背景因素；人类活动的不合理对生态环境的破坏是海水入侵的诱发条件，并且在某种程度上控制着海水入侵的速度和程度。

3.原始数据归一化处理

无论自然因素指标还是人为因素指标，其单位不同，取值范围不同，且绝对数值有较大的差异，评价指标原始数据见表2-9。为了将不同的评价指标变为统一的无量纲数据，本书对原始数据进行归一化处理。其归一化公式如下：

Y′＝（Yi-Ymin）/（Ymax-Ymin）（i＝1，2，3，4，…，m）

式中：m——评判单元的个数；

Xi——该项指标中需要进行归一化变换的数值；

Xmin——该项指标中的最小值；

Xmax——该项指标中的最大值。

表2-9 参评因素原始数据表

每项指标经过归一化处理之后，其值介于0～1 之间，且最大的数据为1，最小的数据为0，数据归一化之后这样就不会出现单位不统一，也不会造成数值小的指标的作用被人为地扩大，数值较大的指标的作用被人为地缩小。

在图2-14所有的参评因素中，岩土体条件（C11）、地下水位（C14）、单位径流量（C15）、人口密度（C26）和地区用水量（C27）的变化与海水入侵灾害危险度呈正向变化，而地形地貌特征（C12）和多年平均降水量（C13）数值的变化与海水入侵灾害危险度呈反向变化。为使各个因素对海水入侵灾害同向影响，这里对C12和C13采取下述标准化公式：

Y′＝1-（Yi-Ymin）/（Ymax-Ymin）（i＝1，2，3，4，…，m）

依据上述条件，将烟台市个县级市沿海地区灾害危险性评价各个参评因素进行归一化处理。归一化处理后数据见表2-10。

表2-10 参评因素归一化处理后数据表

注：单位同表2-9。

4.参评因素权重的确定

（1）参评因素权重确定方法

涉及多因素、多因子的海水入侵灾害危险性评价是一个综合问题。在评价中，由于对海水入侵的贡献，各因素、各因子不同，那么我们将各因素、各因子具有权衡轻重作用程度的数值称为权值。求权值的过程就是不同因素涉及的不同因子之间的“重要性”程度的分析过程。确定权重的方法针对不同的分析，有许多方法，本次烟台市海水入侵灾害评价各评价因子权重的确定采用层次分析法。

层次排序法（AHP法）是20世纪70年代由美国著名的运筹学专家匹兹堡大学教授T.L.Saaty提出的。由于其方法有较严格的数学依据且原理简单，在复杂系统的决策与分析中被广泛的使用。层次分析法体现了人们决策思维中分解、判断、综合的基本特征。层次分析的具体步骤包括以下四个方面：层次递阶结构的建立、两两比较判断矩阵的构造、单一准则下元素相对权重的计算、各层因素组合权重的计算。

计算完成之后，依元素相对重要性排序得出最终权重向量的计算结果。

本次烟台市海水入侵灾害危险性评价拟采用上述层次分析的方法确定各评价因子的权重，工作程序如下：

1）构造判断矩阵。优势指标层次结果模型建立之后，就可确定上层次与下层次之间的隶属关系，但是，在每一层次中需由专家分析判断给出各元素的相对重要性。因此，需要进行判断矩阵的构造，在判断矩阵的构造中，我们采用两两比较的方法确定各元素的权重。例如，如D曾元素当中的Zk与下一层的Z1，Z2，…，Zn因素有联系，则可取表2-11的判断矩阵形式。

表2-11 判断矩阵

上述判断矩阵中，专家或者决策者需要针对一定的原则确定元素中Zk比较Zi、Zj哪一个更重要，并且决定具有怎样的重要程度？其重要程度需要用1～9标度赋予一个整数数值，其含义如下：比较这两个元素，假如两个元素具有相同的重要性，那么取标度为1；比较这两个元素，假如一个元素比另一个元素稍微重要，那么取标度为3；比较这两个元素，假如一个元素比另一个元素明显重要，那么取标度为5；比较这两个元素，假如一个元素比另一个元素强烈重要，那么取标度为7；比较这两个元素，假如一个元素比另一个元素极端重要，那么取标度为9；比较这两个元素，假如处于上述五种情况的中间，那么取标度为2、4、6、8；上述两两比较的元素得出因素i与因素j的标度Zij，那么因素j与因素i比较可得标度为Zji＝1/Zij。

2）计算重要性排序。依据表2-11得出的判断矩阵，需要计算得出最大特征根和其对应的特征向量，得出的特征向量就是各评价因素的重要性排序，换言之，即权数分配。其具体方法如下：

计算表2-11判断矩阵每一行元素的乘积，即

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

计算Xi的n次方根

，即

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

对向量

＝［

，

，…，E］T作归一化处理，即

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

则所求特征向量为E＝［E1，E2，…，En，］T。

计算表3-10判断矩阵的最大特征根λmax

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

式中：（DE）i——向量DE的第i个元素。

3）检验。所求权数即为通过上述步骤得到的特征向量E，是否合适地分配了权数？这时表3-10判断矩阵需要进行一致性检验，一致性检验公式为

DR＝DI/RI

式中：DR——判断矩阵的随机一致性比率；DI——判断矩阵一般一致性指标。DI计算公式如下：

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

其中，对于1～9阶判断矩阵的平均随机一致性指标RI，取值如表2-12：

表2-12 层次分析法的平均随机一致性指标值

当DR＜0.10时，判断矩阵认为具有满意的一致性，具有合理的权数分配；当DR≥0.10，判断矩阵则需要调整，直到取得DR＜0.10时的满意一致性。

（2）运用层次分析法确定各指标权重

1）计算B1，B2的权重（B1自然因素，B2人为因素）。

建立判断矩阵（表2-13）。

表2-13 A-B判断矩阵

计算判断矩阵每一行元素的乘积Mi

X1＝3，X2＝1/3

计算Xi的2次方根

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

对方根向量

＝（

，

）T规一化

e1＝0.75，e2＝0.25

计算判断矩阵的最大特征根λmax

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

式中：（DE）i——向量DE的第i个元素。

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

计算得

计算CR

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

二阶矩阵的一致性指标RI＝0。

故DR＝0＜0.1，具有满意的一致性。

2）计算其他二级指标（岩土体条件C11、地形地貌特征C12、多年平均降水量C13、地下水位C14、单位径流量C15、人口密度C26和地区用水量C27）的权重。计算过程见2-14和表2-15，烟台市海水入侵危险度指标及权重见表2-16。

表2-14 B1-C1i判断矩阵

λmax＝5.20345，DI＝0.05086，RI＝1.12，DR＝0.04541＜0.1具有满意的一致性。

表2-15 B2-C2i判断矩阵

λmax＝2.00001，DI＝0.00001，RI＝0.00，DR＝0＜0.1具有满意的一致性。

表2-16 烟台市海水入侵危险度指标及权重

5.海水入侵综合危险性指数的计算模型

对烟台市沿海地区海水入侵灾害进行危险性评价时，这里采用因素权重叠加法。因素权重叠加法的基本原理是将参评因素按照参评因素在海水入侵灾害形成过程中的作用强度进行分析，从而对因素权重指标进行确定，利用权重的大小反映各评价因素在烟台市海水入侵危险性评价中的不同地位。建立如下的基本模型：

假设有n个评价因素F1，F2，F3，…，Fn；危险性指数设为Y；各个评价因素的权重用X1，X2，X3，…，Xn表示；则模糊模型Y表示为

Y＝X1F1＋X2F2＋X3F3＋…＋XnFn

针对本次的计算，可得如下的公式，即：假设i 因素j 单元归一化处理之后的数值Fij，i因素的权重的Xi为，那么j单元的综合危险性指数Y的计算公式为

胶东半岛海水入侵地区水资源高效利用与河口海岸生态修复技术

式中：i＝1，2，…，n，n为参评因素，这里n＝7；j＝1，2，…，m，m为评判单元数，这里m＝8。

6.海水入侵综合危险性指数的计算结果

根据频率图与聚类法确定各级的边界，将烟台市沿海地区海水入侵灾害危险度划分为三个等级：

1）高度危险区，0.5000～1；

2）中度危险区，0.3501～0.4999；

3）低度危险区，0～0.3500。

海水入侵危险性指数反映各地区海水入侵发生的可能性，海水入侵危险性指数越大，海水入侵越可能发生，海水入侵的面积就越大。本书以烟台市地区海水入侵灾害危险性指数为基础，将危险性指数0.1定义为代表海水入侵平均距离2.5km，由此计算出海水垂直于海岸线入侵的平均距离。

表2-17 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性结果

应用MapGIS数据分析及作图功能，得出各评价单元海水入侵灾害危险性指数及海水平均入侵距离，见表2-17，以海水平均入侵距离为缓冲区半径对烟台市沿海地区各海岸线进行缓冲区分析，得到烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价图，如图2-15 所示，从而实现烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性区划。

图2-15 烟台市沿海地区海水入侵灾害危险性评价图

如何基于GIS技术实现土地质量评价?

以信息技术和模型为支撑、以数据库为平台的土地质量评价方案对各类土地资源，划分土地评价单元的质量等级利用GIS及统计软件，在数据库中完成数据的储存与调用，并提交数字化土地质量评价图 土地质量评价过程中综合利用了MAPGIS软件,,建设数据库采用的VisualFoxPro和统计用的DPS软件评价方法

工程地质稳定性评价方法——以丽江-香格里拉段为例

一、概述

随着滇藏铁路工程的分段实施，丽江-香格里拉段的规划设计已纳入日程。但是，由于该段地形地貌和地质条件非常复杂，虽然经过多轮论证，线路仍难最后确定。按照初期规划（图13-1），滇藏铁路丽江-香格里拉段共有3个走向方案可以比选：①丽江-长松坪-虎跳峡上峡口-香格里拉方案（西线方案）；②丽江-大具-白水台-小中甸-香格里拉方案（组合方案）；③丽江-大具-白水台-天生桥-香格里拉方案（东线方案）。初步分析认为，西线方案工程地质条件相对较好，可以作为推荐方案，该方案需要新建铁路隧道34座，总长87130 m，占该段线路总长的54.4%，最长的隧道是位于丽江西北的玉峰寺隧道，全长10970 m；需要新建铁路大桥39座（10253 m），涵洞182座（4547 m），桥涵占线路总长的9.2%。复杂的工程地质条件使得该方案仍存在许多问题，且工程建设难度大。

为了更好地指导该段铁路选线，我们在区域地壳稳定性评价的基础上，将基于GIS技术的层次分析法引入到丽江-香格里拉段铁路规划区的工程地质稳定性评价（工程地质条件评价）。在评价过程中，综合考虑地形坡度、工程地质岩组、斜坡结构、地质灾害发育现状、地壳稳定性、微地貌类型（地形与铁路设计高程高差）、人类工程活动、降水量、距离沟谷距离等因素，充分利用GIS技术处理海量数据信息的优势，采用层次分析法模型，进行丽江-香格里拉段铁路规划区的工程地质稳定性评价。基于评价结果，可以很好的指导该段线路比选和优化。

二、基于GIS的层次分析法原理

层次分析法（Analytical Hierarchy Process，简称AHP）是美国数学家SattyT.L.在20世纪70年代提出的一种将定性分析和定量分析相结合的系统分析方法。它适用于多准则、多目标的复杂问题的决策分析，可以将决策者对复杂系统的决策思维过程实行数量化，为选出最优决策提供依据（图13-2）。经过多年的应用实践，不少研究者开始将GIS技术与AHP方法相结合，大大提高了传统的AHP方法在地学研究中的应用效果（Harris et al.，2000；刘振军，2001；彭省临等，2005）。基于GIS的层次分析法充分利用GIS技术的空间分类和空间分析功能，在评价指标数据采集、处理和自动成图方面具有明显的优势，不仅可以对工程地质稳定性的相关影响因素进行更细致的逐次分析，而且在计算过程中不受计算单元数量的限制，因而评价结果更直观、更便于应用。

图13-1 滇藏铁路丽江-香格里拉段线路方案示意图

图13-2 基于GIS的层次分析法技术路线图

基于GIS层次分析法的工程地质稳定性分区评价过程大致可分为以下步骤：

（1）确定研究区、研究对象及研究目标，并进行数据分析，确定进行工程地质稳定性分区所需要的数据，包括数据来源、数据质量指标等。

（2）将收集的各种资料进行数据处理，包括在MapGIS 6.7软件平台上进行数字化、格式转换、投影转换、分层及属性编码等，建立研究区、研究对象的空间数据库。

（3）根据研究目标的特征，分析影响目标的因素，建立目标的层次指标模型和层次结构，构造判断矩阵，由专家对影响因素进行综合评分，并进行层次单排序、求解权向量和一致性检验，从而获得各指标因素值，并运用GIS空间分析功能提取分析因子。

（4）采用ArcGIS 9.2软件平台，对评价区域进行栅格化，每一个栅格作为模型评价的一个运算单元，并将数据库中的数据按照规则进行栅格化处理。再采用图形叠加的模型评价方式，将参与评价的各个因素权值分配到不同的栅格上。将各个因素进行图形叠加，对属性值进行代数运算，再将叠加后的栅格数据化，生成新的图形，并形成最终评价结果。

（5）工程地质稳定性分区评价的数学模型：

滇藏铁路沿线地壳稳定性及重大工程地质问题

式中：B——工程地质稳定性指数，aj——权重，Nj——指数。

（6）通过分析计算获得的工程地质稳定性指数值的分布范围，结合野外实际调查结果验证，对不同区域的铁路工程建设适宜性进行综合分区评价。

本文标题：基于gis技术评价实施 基于gis技术评价实施方案
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