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基于SEM和GIS的人居环境自然适宜性评价的一种方法(2)


风速、日照时数4 个指标数据进行计算和提取。
135 将气候因素的4 个指标数据录入研究区域气候专题图的属性库。
2.2.3 水文指标数据的提取
运用研究区域近5 年的降水量数据及河流的水资源数据,在ArcGIS 平台上进行计算研
究单元年平均降水量和水域面积比例。
将水文因素的2 个指标数据录入研究区域水文专题图的属性库。
140 2.2.4 土地指标数据的提取
利用遥感影像图解译出不同的土地利用方式,运用ArcGIS 进行植被指数的提取和土地
利用类型的解译,根据不同土地类型的生产能力和生态功能等,分别赋以不同的权重值。计
算出植被覆盖率和土地利用类型指数。
将土地因素的2 个指标数据录入研究区域土地专题图的属性库。
145 2.3 权重的确定
为了获得各个指标对人居环境影响程度的权重,本方法运用对评价指标建立结构方程模
型的思路来进行分析。为了使建立的结构方程模型准确可靠,需先进行数据处理、探索性因
子分析与验证性因子分析。
2.3.1 数据处理
150 本方法运用LISREL 统计分析软件对影响指标构建结构方程模型。由于LISREL 不能直
接识别GIS 数据库里的数据,所以必须将研究区域各专题图的评价指标转换为一系列统计
值。如果以市为人居环境评价单元,则ArcGIS 导出的统计值形如表2 所示。
表2 导出统计值
县名称 平均海拔 相对高程差 非平地面积比例 …… 土地利用类型指数
A x1 x2 x3 xi xn
B y1 y2 y3 yi yn
C z1 z2 z3 zi zn
… … … … … …
155
为了消除各个指标之间的量纲影响,运用SPSS 统计分析软件进行数据标准化处理,得
到最终的指标数据。
 2.3.2 探索性因子分析与验证性因子分析
探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)的主要研究目标是在于探寻事物的本
质结构;验证性因子分析(Confirmatory F 160 actor Analysis,CFA)是用来检验已知的特定结构到
底有没有按照研究者所预期的方式产生作用。探索性因子分析和验证性因子分析二者都是基
于普通因子模型,两者的研究思路都是通过研究变量的相关系数矩阵中的内部结构,通过研
究找到能控制所有变量的几个随机变量,从而通过这几个随即变量来描述多个变量之间的相
关关系。
165 为了探索所选取的指标层数据能否很好地解释因子层,对标准化后的指标数据运用合适
的统计学软件(如SPSS)进行因子分析。在分析时,假定每个指标变量都与某个因子匹配,
主要通过因子荷载推断数据的因子结构。如果荷载小于某一限值,说明该指标不能很好地解
释其所属的因子,进行剔除。
根据探索性因子分析得出的因子结构,通过合适的统计学软件(如LISREL),对指标
170 数据进行验证性因子分析,但必须使用与探索性因子分析不同的样本数据集来进行分析,一
个用于构建模型,其余的用于验证假设模型,目的是检测预设的因子结构是否按设想的结构
方式产生作用影响。
在进行探索性因子分析和验证性因子分析之前,必须对选取的人居环境自然适宜性影响
指标进行KMO 检验和Bartlett 球体检验,检测样本数据是否适合做因子分析,且假设是否
175 是独立检验。
2.3.3 结构方程模型分析
将标准化后的指标值导入结构方程模型建模软件LISREL。由于全国人居环境指数与人
口密度间存在较强的相关性,二者的二次曲线拟合度R2 值为0.87,因此本文选择人口密度
作为综合评价人居环境等级的指标。根据探索性因子分析和验证性因子分析得出的因子结
180 构,运用LISREL 创建通径图(Path Diagram),利用通径图来构建结构方程模型,人居环境
自然适宜性评价结构方程模型示意图如图2 所示。
图 2 人居环境自然适宜性评价结构方程建模示意图
185 在该模型中,左边椭圆表示内生潜变量,左边矩形表示内生潜变量的度量指标,右边椭
圆表示外生潜变量,也就是最终研究对象。内生潜变量和内生度量指标之间的系数y1、y2、…
ym 表示内生度量指标的因子荷载,外生潜变量和内生潜变量之间的系数x1…xn 表示影响因
子的因子荷载。则度量指标对人居环境的影响权重为相应两层因子荷载与权重的乘积。而内
 生潜变量之间的λ、ε则表示内生潜变量相互之间的影响、制约关系。
190 2.4 人居环境自然适宜性评价模型的构建
人居环境自然适宜性的各影响因子、评价指标及作用权重确定后,进而对各因子的评价
指标进行极值标准化,得到个评指标的得分,通过加权求和测算研究区域的综合得分。人居
环境自然适宜性评价模型为:
( )
1
i
n
i
i i C W S × =Σ=
195 式中:Si 为评价单元的综合分数;Wi为第i 个评价指标的权重,结合结构方程模型,Wi=xiyj;
Ci 为第i 个指标的评价得分;n 为参评指标数。
选取以县级为单位的市级行政区划矢量地图,将市区范围按县级为评价单元,(评价单
元可以根据城市的实际状况进行调整),根据各因子空间作用分值测算公式,利用ArcGIS
地理信息系统技术平台,通过计算机编程,计算出研究区域的综合人居环境自然适宜性的综
200 合得分。
3 评价结果的可视化表达
GIS 具有良好的空间信息表达能力,可以将数据信息以图形、图像的形式直观地表达出
来。根据人居环境指数的高低,可将研究区域进行分级,如可分为四类人居环境适宜性程度
不同的区域,分别是临界适宜区、一般适宜区、比较适宜区和高度适宜区。将划分出的不同
205 研究区域的人居环境自然适宜性的适宜情况在市区的矢量地图中通过颜色度的不同进行可
视化表达,使得评价结果更加直观。同时可通过编写程序,将影响指标之间的相互影响、制
约关系以适当的方式进行可视化表达。
4 结论
本文介绍了一种用于人居环境自然适宜性评价的方法,该方法解决了传统评价模型中只
210 能对影响指标进行宏观评价,而不能剖析指标之间的相互影响关系的问题,且将结构方程理
论运用于人居环境自然适宜性的评价,解决了多指标变权问题的动态求解问题,克服了权重
确定过程中的主观因素,使得评价方法更加严谨,评价结果更加客观。
文章对应用改方法进行研究,阐述了详细的评价过程。包括指标选取、数据搜集、数据
处理与入库、权重确定、构建评价模型等过程。选取平均海拔等11 类指标作为分析人居环
215 境自然适宜性的评价指标,在GIS 软件中,通过对相关数据进行分析处理及计算,得到各
研究单元的指标数据。即每一个研究单元为一条记录,选取代表性研究单元的指标数据,进
行结构方程建模,从模型中得到各个指标对人居环境影响的权重,根据指标值及权重,构建
人居环境指数模型,并将该模型运用到GIS 中,从而实现对人居环境质量的分析及可视化
表达。
220 在进行评价过程中,运用GIS 技术不仅可以快速获取数据和处理数据,而且可以进行
过程和结果的可视化表达,不仅数据定位准确,而且可以实时地进行观测和评价。如将搜集
的DEM 数据、遥感影像数据以及气象、水文数据进行提取、分析和运算,使得信息的获取
客观、定位准确、管理灵活,比已有研究中将统计数据和调查数据作为数据源具有无法比拟
的优势,使评价结果更具有说服力。
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