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层次分析与模糊数学综合评价法在矿山环境评价中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
采用遥感技术提取矿山环境评价因子,运用层次分析法与模糊数学法对三江成矿带南段矿山环境进行综合评价。层次分析法确定的矿山环境评价因子按权重排序,依次为植被覆盖率、土地利用、地形地貌、矿山地质灾害、水土流失和矿山开发占地;模糊数学法评价的区域矿山环境隶属第一等级"好"。通过GIS平台,按权重值对评价因子进行叠加、成图,实现了三江成矿带南段的矿山环境评价。层次分析与模糊数学综合评价法,不仅综合考虑矿山环境影响因子,且充分发挥了2种数学方法的优点,将动态与静态、定量与非定量等指标有机结合,发挥其因素和过程的模糊性,减少了专家人为评分的主观性,使评价结果更符合实际。 相似文献
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砾石定向性可用于辅助判断粗粒沉积物沉积环境的介质动力性质与强度。在岩芯图像分析与测量的基础上,运用砾石长轴视倾角玫瑰花图中任意相邻三个小扇形的半径之和的最大值(参数a)和小扇形半径大小偏离程度(参数σ)对玛湖地区百口泉组砂砾岩中砾石定向性进行等级划分和定量表征。通过该方法的应用,建立了该区不同级别砾石定向性的定量划分方案:有明显定向性(a大于35%且σ大于4)、有一定定向性(a大于35%且σ小于4)、有模糊定向性(a小于35%且σ大于4)、定向性杂乱(a小于35%且σ小于4)。并对研究区典型季节性辫状河道和暂时性辫状河道的定向性进行了实测,结果表明季节性辫状河道中σ为4.8~8.13,a为40%~62%,而暂时性辫状河道中σ小于4,a小于35%。该方法能够有效表征砾石定向性,并为沉积环境判断提供依据。 相似文献
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本文以涪江上游南坝-水晶流域滑坡为研究对象, 选取坡度、高程、坡向、岩性、岸坡结构等9个影响因子, 基于GIS平台, 采用滑坡确定性系数模型与层次分析模型相结合的 (CF-AHP) 模型对研究区进行滑坡危险性评价。根据评价结果, 将研究区划分为极高危险区 (18. 57%) 、高危险区 (38. 71%) 、中危险区 (23. 92%) 、低危险区 (18. 8%) 四个等级。利用危险性评价结果对比法和受试者工作特征曲线 (ROC) 对评价结果进行验证, 得到ROC曲线下面积AUC值为88. 36%, 表明CF-AHP模型能够较客观准确地对研究区滑坡危险性评价。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(6)
针对目前矢量地图质量多级模糊综合评价中使用的传统模糊评价算子易失效且准确性低的问题,提出了一种基于高影响力评价算子HEEO的矢量地图质量多级模糊综合评价方法。以包含国界要素的地图为例,制定了涉及国界要素的矢量地图质量评价指标体系;并依据相关地图审核标准制定了地图质量等级,利用HEEO较好地解决了传统模糊评价算子失效以及评价不准确的问题,准确给出了包含国界要素的矢量地图质量评价;最后运用HEEO分析6组地图数据质量。评价结果显示,HEEO有优于传统算子的评价能力,验证了HEEO的有效性。 相似文献
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为了了解住宅小区尺度上的人居环境状况,以"天地图·宜兴"地理信息服务平台为数据源,利用GIS空间分析技术提取了10项评价指标,构建了住宅小区人居环境评价指标体系;并结合层次分析法对宜兴市11个典型住宅小区人居环境进行了综合评价。根据评价结果对11个住宅小区的人居环境质量进行了总体与样点相结合地分析,从广度和深度上为各样点人居环境问题提出了切实可行的整治建议。 相似文献
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乡镇水权分配是乡镇水资源承载力研究的前提,是乡镇落实最严格的水资源管理和水权交易制度的基础,为新时期乡村振兴与美丽乡村建设提供物质保障。以最严格水资源管理制度确定的甘州区用水总量控制目标为可分配水权总量,在优先保障生活和生态基本用水基础上,选取2017年为规划水平年,采用人口、面积、产值单指标和混合分配模式,以及综合指标分配模式5种方法,开展了乡镇尺度水权分配对比研究。结果表明:领域专家对水权分配的公平性的重视程度略大于效率性,区域水资源的管理者更注重水权分配的公平性,而研究学者更倾向于效率性。5种模式对同一乡镇的水权分配结果范围较为均衡,但不同模式因侧重点各异对具体乡镇的分配比例存在差异。各乡镇不同模式下最大水权分配比例处于10%以上,而最小比例不超过0.3%。基于AHP的综合指标模式的分配结果更为合理,更贴合各乡镇水资源利用现状与经济社会未来发展潜力,其分配结果为各乡镇水资源承载力研究奠定了基础。 相似文献
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四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010—2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1 213个)。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.980)。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。 相似文献