GIS和灰色决策法在应急避难场所选址中的应用

代　岚　雷莎莎　周维雅



GIS和灰色决策法在应急避难场所选址中的应用

代岚1雷莎莎2周维雅2

摘要

针对城市减避灾过程中的应急避难场所选址多目标决策问题，建立了一套结合GIS技术和灰色决策中多目标加权灰靶决策法的应急避难场所选址框架。在传统的从避难场所的避难性、保障性和安全性角度构建应急避难场所选址评价指标体系上，增加了衡量应急避难场所交通性能的指标。利用GIS技术来处理庞大的应急避难场所空间地理数据，并获取避难场所评判指标数值。利用多目标加权灰靶决策法构建的选址模型结果更客观、准确、分辨率更大。最后以福建省泉州市主城区实际地理数据为例，利用提出的应急避难场所选址框架进行选址，选址结果符合实际调研情况，可为城市规划部门进行应急避难场所选址提供参考。

关键词：避难场所选址GIS灰色决策法

1. 引言

应急避难场所是城市防灾减灾的一种重要措施，用于突发事件发生时，供市民安全避难的场所，主要包括公园、绿地、广场、操场、体育场馆等。目前常用的应急避难场所选址模型有中心点模型、覆盖模型、中值模型、排队论模型和层次分析法模型等。马挺等对传统的集合覆盖和最大覆盖选址模型进行改造。刘少丽等进行了应急避难场所的空间布局合理性评价。郑晓虹等在GIS平台上开展了应急避难场所的选址和布局研究。国内外对应急避难场所的研究从单一目标模型慢慢向多目标模型转变，并且开始引进GIS技术来分析应急避难场所的空间特性。但是，现有的应急避难场所选址模型一般求解算法过于复杂，方法偏主观，并且选取的应急避难场所选址评判指标体系不够全面，大都为避难场所的避难性、保障性和安全性指标。

本文从灰色数据挖掘角度，提出一种纯客观的方法，即多目标加权灰靶决策法，来构建应急避难场所选址模型。并且该多目标加权灰靶决策法还具有计算简单和分辨率大的特点，选址结果更准确。另外还对应急避难场所指标体系进行改进，加入交通性类别指标，使对应急避难场所的衡量更加全面。综合多目标加权灰靶决策选址模型和改进的避难场所指标体系，并引入GIS技术来处理应急避难场所相关的地理空间数据，提出一整套应急避难场所选址框架。最后以泉州市主城区为例，进行应急避难场所选址，对选址模型的可行性进行验证。

图1　应急避难场所选址框架

2. 基于GIS和灰色决策法的应急避难场所选址

2.1应急避难场所选址框架

本文的应急避难场所选址思路是：首先，根据应急避难场所选址的指标选择依据，建立一套全面的应急避难场所选址指标体系；其次，利用GIS技术的优势，处理应急避难场所选址相关的基础空间地理数据，获得避难场所评判指标数值；然后，构建基于灰色决策法的应急避难场所选址模型，并求解；最后，进行选址结果的分析与展示。应急避难场所选址框架，如图1所示。

2.2应急避难场所选址指标

本文的应急避难场所选址指标选择依据有三条：第一，依据国家标准《城镇防灾避难场所设计规范》；第二，根据国内外避难场所选址相关文献，一般从避难性、保障性和安全性三个方面来建立应急避难场所选址指标体系；第三，在传统指标体系上，一方面增加了交通因素这一类指标，应急避难场所需要选择在道路宽阔、交通便利之处，以便大量人员疏散通行和应急物资能顺畅到达避难场所进行救援，另一方面为每一个指标加入了效果测度，用来区别不同性质指标的效果作用类型，其中效果测度为增加型的指标表示指标值越大越好，效果测度为减小型的指标表示指标值越小越好。

综上建立了一套全面的应急避难场所选址指标体系，如下表1所示。

表1　应急避难场所选址指标体系

2.3GIS技术应用

GIS（地理信息系统）技术是近年来快速发展的一种空间地理数据处理技术，具备一系列地理空间数据处理及分析功能。而应急避难选址一般建立在城市级别的大尺度范围上，选址过程中需要处理和分析庞大的地理数据。所以将GIS技术应用到应急避难场所选址，可以有效地解决选址过程中地理数据处理及分析问题。本文以ArcGIS软件为平台，其具体功能应用如下：

2.3.1空间数据管理功能：建立应急避难场所选址相关的基础空间地理数据库，包括：待选避难场所数据（分布位置，面积，容量等）、城市基本数据（人口分布，道路数据等）、灾害数据（地震，崩塌，滑坡，泥石流，危化品等）和救援设施数据（医院，消防队等）。

2.3.2空间分析功能：通过最短路径分析，计算实际道路网络中各待选避难场所与灾害点、救援设施之间的距离，获取避难场所评判指标数值。

2.3.3制图功能：将选址数值结果转变为图像信息，并添加比例尺、图例等，输出避难场所选址最终结果图。

2.4灰色决策法应用

2.4.1应急避难场所选址模型选择

目前，常用的应急避难场所选址模型可概括为多目标优化法和层次分析-模糊数学综合法，其与多目标加权灰靶决策法的对比如左下表2所示。

表2　应急避难场所选址模型对比

多目标加权灰靶决策法是灰色理论中灰色决策法的一种，用于多目标决策中充分考虑各种目标的影响进行综合分析，并根据综合效果测度排序选择最优决策方案。

与其它方法相比，多目标加权灰靶决策法实现较容易，对数据要求较低且计算量小；呈现结果直接为量化的数值，且分辨率大，使结果更准确、更直观；是一种纯客观的方法，用于从杂乱的数据中深入挖掘出潜在的规律。

2.4.2多目标加权灰靶决策算法

利用Matlab软件实现多目标加权灰靶决策法算法，其步骤如下：

第一步 确定模型事件集、对策集和决策方案集。

第二步 确定决策目标。本文中应急避难场所选址指标体系中的k个指标即为k个决策目标。

第三步 目标效果测度。

1980年7月，梅宏高考全县第一名、全省第三名竟然差点落榜！追查下来，梅宏的体检表格被错调了。梅宏被补录到了陌生的“南京航空学院”且还是“计算机应用专业”。

第四步 确定一致效果测度矩阵。

（a）设k 为增加型目标，即目标效果样本值越大越好；k目标下的决策灰靶设为

（b）设k 为减小型目标，即目标效果样本值越小越好；k目标下的决策灰靶设为

第五步 利用熵值权重法确定各目标的权重。

第六步 综合效果测度函数和综合效果测度矩阵。

为综合效果测度矩阵。

第七步 最优对策、最优事件和最优方案

3. 实例应用

本文以福建省泉州市主城区为例，对提出的应急避难场所选址模型实际应用进行试验。泉州市主城区总面积有225平方公里，总人口约82万。

3.1应急避难场所基础数据

通过泉州市主城区地理数据统计，借助ArcGIS软件的矢量分析功能提取出13个待选避难场所空间数据、城市路网数据和人口密度分布数据，如下图2所示。

图2　泉州主城区地理数据综合图

3.2各指标数据收集

以泉州主城区实际调查数据为基础，参照所建立的应急避难场所选址指标体系（见表3），利用ArcGIS软件的最短路径分析功能完成应急避难场所选址各指标数据处理。

图3　待选避难场所距消防队最近距离

图4　待选避难场所距医院最近距离

应急避难场所指标值统计表含有与消防队最近距离（如图3所示）、与医院最近距离（如图4所示）和与断层最近距离（如图5所示）指标值。

表3　应急避难场所指标值统计表

表4　指标权重表

图5　待选避难场所距断层最近距离

图6　避难场所选址结果

表5　避难场所的综合效果测度

3.3熵值权重法

根据熵值权重法，求出可容纳避难人数指标、开放空间比指标、与医院最近距离指标、与消防队最近距离指标和与断层最近距离指标的权重，各指标权重如表4所示。

3.4多目标加权灰靶决策模型求解结果

将各指标数据（如表3所示）及其权重（如表4所示）带入由Matlab软件构建的多目标加权灰靶决策模型中，计算得出13个避难场所的综合效果测度（如表5所示）。

3.5选址结果分析

将避难场所的综合效果测度数值输入到ArcGIS软件中，并添加比例尺、图例等，输出避难场所选址最终结果图（如P24 图6所示）。从图中可以看出，避难场所综合效果测度范围在0.22-0.86之间，分布范围跨度较大，更容易区分避难场所的优劣性。避难场所综合效果测度越大说明该待选避难场所的综合避难能力越强，更适宜成为正式的避难场所。决策者根据需要，可从待选避难场所中选取综合效果测度值高的作为避难场所。

4. 结论

本文建立了一整套应急避难场所选址框架用于指导应急避难场所选址的实际应用。提出了一种容易实现、对数据要求较低、分辨率大和纯客观的方法，即多目标加权灰靶决策法，成功构建应急避难场所选址模型，并利用Matlab软件编程实现算法。在传统应急避难场所选址指标体系上进行改进，加入交通性类别指标，使对应急避难场所的衡量更加全面，并对每一个指标加入效果测度类型来区分不同性质的指标。借助ArcGIS软件平台综合分析影响避难场所选址的各因素，选取最优应急避难场所地点。并以泉州市主城区进行实例分析，验证了选址模型的可行性和有效性，求解结果可为泉州市主城区避难场所规划提供建设性参考意见。

参考文献

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［4］ 刘少丽. 城市应急避难场所区位选择与空间布局［D］: 南京师范大学［博士论文］，2012

［5］ 郑晓虹. 基于GIS的应急避难场所选址与布局研究［D］: 中国海洋大学［博士论文］，2013

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作者单位：1.中国地质大学（武汉）工程学院
2.武汉科技大学