基于ArcGis-AHP的雨量站網(wǎng)加密選址方法研究

蘇陽悅

(廣東省水文局惠州水文分局，廣東 惠州 516001)

1 概述

雨量是洪水預(yù)報和水資源計算最重要的依據(jù)之一，雨量站網(wǎng)布設(shè)的科學(xué)與否具有重要意義[1]。但降雨過程的隨機(jī)性和不均勻性給雨量站網(wǎng)布設(shè)帶來很多困難，目前還沒有一種完全通用或固定模式的布站方法[2-5]。受限于時代的通信能力、經(jīng)濟(jì)條件與人員配置情況，對雨量站布設(shè)的期望大多為以最低的布設(shè)密度盡可能的捕捉到大暴雨的過程。當(dāng)下經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展已經(jīng)允許我們盡可能的高密度對流域進(jìn)行覆蓋[6-8]。本文以廣東省水利廳下達(dá)的中小河流雨量站網(wǎng)加密項目為基礎(chǔ)，以惠州水文分局轄區(qū)內(nèi)雨量站網(wǎng)加密為例，運(yùn)用ArcGIS對適合建站的區(qū)域進(jìn)行條件查詢與篩選；從人口、土地利用情況、交通和重要建筑物考慮，采用AHP評價法對相關(guān)影響因子做出重要性等級排序；最后結(jié)合ArcGIS的地理分析功能，對適合建站的地塊進(jìn)行綜合評分，依據(jù)評分結(jié)果確定優(yōu)先加密地塊，劃定建設(shè)階段。以期在全面投入使用后可以盡可能的發(fā)揮工程效益，為防洪減災(zāi)決策部署提供決策依據(jù)和技術(shù)支持。

2 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源

本次研究區(qū)域為惠州水文分局轄區(qū)，范圍涉及廣東省境內(nèi)東江流域大部分區(qū)域及韓江流域小部分區(qū)域，所涉及行政區(qū)包括河源市、惠州市與東莞市，共有3 054個行政村，200條集雨面積50 km2以上河流。

2.1 面雨量站情況

轄區(qū)內(nèi)用于面雨量監(jiān)測的站點(diǎn)有47個，平均為626 km2/站，依據(jù)泰森多邊形分區(qū)，所負(fù)責(zé)面積標(biāo)準(zhǔn)差為428，從頻數(shù)分布中可以看出，有個別面雨量站所負(fù)責(zé)區(qū)域過大，在1 000 km2以上站點(diǎn)有7個，占總體14.8%；大于平均值站點(diǎn)有14個，占總體29.7%(見圖1所示)。

圖1 轄區(qū)內(nèi)面雨量站控制面積示意

2.2 配套雨量站情況

轄區(qū)內(nèi)配條套雨量監(jiān)測站點(diǎn)有430個，平均為68 km2/站，依據(jù)泰森多變型劃分，所負(fù)責(zé)面積標(biāo)準(zhǔn)差為55，從頻數(shù)分布中可以看出，單站負(fù)責(zé)區(qū)域大于200 km2的有的18站，占總體4.1%；負(fù)責(zé)區(qū)域大于100 km2的有98站，占總體的22.8%；大于平均值的站點(diǎn)有178站，占總體的41.4%(見圖2所示)。

圖2 轄區(qū)內(nèi)配套雨量站控制面積示意

2.3 疊加分析情況

將現(xiàn)有人口分布情況、土地利用分布情況以及交通道路分布情況，與現(xiàn)有站點(diǎn)的泰森多邊形劃分圖疊加一起，可以看出在東江上下游區(qū)域，西枝江上游區(qū)域和粵東沿海區(qū)域的人口結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生極大變化，但該區(qū)域測站密度較為稀疏；在轄區(qū)內(nèi)韓江流域區(qū)域，測站分布也有待加強(qiáng)(見圖3所示)。

圖3 人口密度與點(diǎn)雨量站疊加示意

從土地利用數(shù)據(jù)可以看出，森林占比58.4%、水體4%、耕地17.2%、人造地面9.1%、草地7.6%、灌木地3.6%。通過疊加土地利用圖層和人口密度圖，可知人口主要分布在高程相對較低的河灘兩側(cè)，且人口密集區(qū)附近土地利用特征為有大面積的人造地表，土地利用結(jié)構(gòu)由人造地表向外延伸依次為草地、灌木、耕地和森林，地表類型直接影響產(chǎn)匯流的過程，即洪水的產(chǎn)生將會對這些鄰水區(qū)域構(gòu)成不同程度的威脅(見圖4～圖5所示)。

圖4 土地利用情況分布示意

圖5 高程與點(diǎn)雨量站疊加示意

交通道路是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的血管，從道路鐵路分布中可以看出，其密度與地方的人口密度成正比(見圖6)。

圖6 道路交通與點(diǎn)雨量站疊加示意

綜上所述，轄區(qū)內(nèi)人口，交通，土地利用情況，隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，整體結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大改變，且發(fā)生改變的區(qū)域正好是現(xiàn)有雨量站布設(shè)的薄弱點(diǎn)，原本的規(guī)劃已經(jīng)不能滿足預(yù)測預(yù)報的需求，且相較于《水文站網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)導(dǎo)則》要求的布站密度也偏于稀疏，因此在省中小河流雨量站網(wǎng)加密的要求與自身需求下，對現(xiàn)有站網(wǎng)進(jìn)行加密已經(jīng)迫在眉睫。

2.4 數(shù)據(jù)來源

選址分析涉及資料較多，涉及水利、交通、自然資源、統(tǒng)計等相關(guān)方面，在時效和精度要求不太高的情況下可選擇在地理信息公共服務(wù)平臺、“開放廣東”平臺、廣東省標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)子系統(tǒng)等公開平臺獲取，部分?jǐn)?shù)據(jù)亦可在相關(guān)類型政務(wù)公開網(wǎng)站中獲取。

本文準(zhǔn)備ArcGIS繪制與分析使用的地圖數(shù)據(jù)類型分為矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)。

矢量數(shù)據(jù)包括轄區(qū)內(nèi)的市、縣、鎮(zhèn)、村四級級行政區(qū)劃、水資源分區(qū)邊界、50 km2及以上水系圖、重要水庫湖泊分布圖、廣東省公路分布圖，廣東省鐵路分布圖，廣東省重要建筑分布圖，廣東省交通樞紐分布圖，廣東省重要景區(qū)分布圖，轄區(qū)內(nèi)雨量站點(diǎn)分布圖。

柵格數(shù)據(jù)包括廣東省土地利用現(xiàn)狀(2020年)，人口密度分布現(xiàn)狀(2020年)。

地理坐標(biāo)系均采用GCS_China_Geodetic_Coordinate_ System_2000，格式均為“*.shp”，繪制過程建議將準(zhǔn)備的圖層文件存儲在ArcGisGeoDatabase格式數(shù)據(jù)庫(GDB)，以方便管理和提升運(yùn)算速度。

3 加密選址方法與數(shù)據(jù)處理

ArcGis-AHP是GIS與AHP結(jié)合的方法[9-11]，在數(shù)據(jù)量化和綜合評價上表現(xiàn)較為優(yōu)秀，研究過程需要以ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件作為依托平臺，利用其中的空間分析模塊、網(wǎng)絡(luò)分析模塊、疊加分析模塊、數(shù)據(jù)管理模塊等進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、加工和分析等。結(jié)合轄區(qū)內(nèi)自然地理特點(diǎn)，通過分析，主要考慮以下4個因素：人口密度、土地利用情況、交通道路情況、重要建筑情況，通過AHP方法建模，計算出每個因子所占的綜合權(quán)重，然后利用綜合權(quán)重發(fā)計算出各待建地塊的得分，并排序篩選擬建地塊。最終對惠州水文分局轄區(qū)內(nèi)的雨量站點(diǎn)進(jìn)行規(guī)劃。整體技術(shù)路線可大致分為以下3個部分：

① 將雨量站的選址目標(biāo)作為選址問題的分析域，考慮效益、效率、損失等因素，求出選址決策因素的影響因子。

② ArcGIS為平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，通過空間分析、疊加分析和網(wǎng)絡(luò)分析，建立空間影響因素的AHP分析模型，并對模型進(jìn)行空間分析。

③ 通過AHP方法計算出各個因子所占的權(quán)重，實現(xiàn)定性與定量的結(jié)合。

3.1 層次分析法AHP

層次分析一種實用的多因素決策方法，且具有較強(qiáng)的主觀性，該方法可處理定性與定量問題，具有系統(tǒng)、靈活、簡潔的優(yōu)點(diǎn)。通過建立清晰的層次結(jié)構(gòu)來分解復(fù)雜問題，其次引入測度理論，通過兩兩比較，用相對標(biāo)度將人的判斷標(biāo)量化，并逐層建立判斷矩陣，然后求解各判斷矩陣的權(quán)重，最后計算方案的綜合權(quán)重并排序。

3.1.1因子的選取

根據(jù)水利部《水文站網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)導(dǎo)則》的有關(guān)規(guī)定，雨量站點(diǎn)的規(guī)劃應(yīng)考慮對城鎮(zhèn)、企業(yè)等存在威脅的河流，人口較秘籍的村鎮(zhèn)上游、地質(zhì)條件不穩(wěn)定、下游有密集村鎮(zhèn)的中小河流暴雨區(qū)，對處于國家重要糧食生產(chǎn)基地和作為城鎮(zhèn)生產(chǎn)、生活水源的河流，應(yīng)根據(jù)需要適當(dāng)增加密度，以滿足防洪減災(zāi)的需要。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，本次研究將涉及到的因子最終確定為人口密度、土地利用情況、交通道路情況、重要建筑情況作為本次雨量站點(diǎn)加密規(guī)劃的影響因子。指標(biāo)構(gòu)建層級與情況見圖7所示。

圖7 AHP指標(biāo)結(jié)構(gòu)示意

① 人口密度。人口越密集的地區(qū)，暴雨洪水所造成的損失越嚴(yán)重，影響范圍更廣，所以人口越密集的地區(qū)，越需要雨量監(jiān)測數(shù)據(jù)；

② 土地利用情況。不同性質(zhì)的地塊產(chǎn)匯流的速度有極大的差異，了解地塊的土地利用情況對暴雨洪水計算有著重要意義，且不同的土地利用情況，可相對客觀的反應(yīng)當(dāng)?shù)氐纳钌a(chǎn)方式，可作為雨量站設(shè)置的重要參考指標(biāo)；

③ 道路交通情況。雨量站作為戶外甚至是野外定點(diǎn)長期監(jiān)控設(shè)備，穩(wěn)定的通信能力和定期與應(yīng)急維護(hù)是必不可少的，便利的交通可讓應(yīng)急檢測和維護(hù)人員更快的抵達(dá)現(xiàn)場。其次，交通道路是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、軍事國防等的重要通道，在路網(wǎng)密集的區(qū)域往往也代表該地人口密集程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度，具有很高的保護(hù)意義。

④ 重要建筑物。建筑物的重要性不僅由經(jīng)濟(jì)數(shù)字來進(jìn)行衡量，還可以承載精神文化的底蘊(yùn)，行政功能與非工程措施的實施，具有特定意義的存在，也因列為重點(diǎn)保護(hù)目標(biāo)。

3.2 權(quán)重賦值

采用AHP層次分析法1～9的等級尺度，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序和總排序，對各因素之間進(jìn)行比較，計算獲得不同方案的權(quán)重，尺度描述見表1所示。

表1 AHP各等級尺度描述對照

針對AHP主觀性較強(qiáng)的問題，權(quán)重計算表的打分人員均為站網(wǎng)與水情工作經(jīng)驗豐富的工程師，從應(yīng)用和實際需求出發(fā)，經(jīng)驗豐富的從業(yè)人員更能準(zhǔn)確的看待問題，雨量站各影響因素AHP模型權(quán)重計算見表2～表5所示。

表2 準(zhǔn)則層權(quán)重計算

表3 指標(biāo)層土地利用情況權(quán)重計算

表4 指標(biāo)層交通道路權(quán)重計算

表5 指標(biāo)層重要建筑權(quán)重計算

各判斷矩陣均通過一致性檢驗，再將各個判斷矩陣所計算權(quán)重結(jié)果進(jìn)行合并計算，最終可得總體綜合權(quán)重為W={0.572，0.020，0.016，0.012，0.010，0.027，0.087，0.044，0.037，0.011，0.053，0.015，0.027，0.064，0.006}，CI=0.037，RI=0.457，CR=0.081，層次中排序一致性檢驗通過。

4 加密選址的優(yōu)化篩選

4.1 初步篩選

雨量站的初選階段主要應(yīng)用GIS的空間分析功能，該功能也是GIS系統(tǒng)的核心功能[12-14]。首先，應(yīng)明確選址的約素條件，本文依據(jù)省局文件提供的布置要求，將新增雨量站選址的約束條件歸納如下：

① 雨量站位于在集雨面積50 km2及以上的河流3 km以內(nèi)；

② 新建雨量站不在相同村級行政區(qū)重復(fù)建設(shè)。

ArcGIS的緩沖區(qū)分析和空間查詢功能是完成初選的關(guān)鍵，可以快速選定所有符合條件的行政村。具體步驟如下：

① 載入水系圖與村級行政區(qū)；

② 構(gòu)建緩沖區(qū)圖層，距離條件為3 km；

③ 運(yùn)用“按位置選擇”工具選出“緩沖區(qū)”與“村級行政區(qū)”相交的地塊；

④ 再次運(yùn)用“按位置選擇”工具排除“已有站點(diǎn)”所在地塊；

⑤ 導(dǎo)出初步篩選結(jié)果。

初步篩選后，從3 054個地塊中找到2 620個符合建設(shè)條件的地塊，遠(yuǎn)大于任務(wù)書要求的1 150個。顯然建設(shè)方案過多，仍需對結(jié)果進(jìn)一步篩選，縮減備選方案。

4.2 優(yōu)化篩選

面對眾多符合條件的地塊，從定性到定量的轉(zhuǎn)化是優(yōu)化篩選的關(guān)鍵，地理信息系統(tǒng)的結(jié)合可更直觀的將定量評價結(jié)果展示，幫助方案選定。本次研究運(yùn)用AHP評價法從人口、土地利用情況、交通和重要建筑物考慮，對相關(guān)影響因子做出重要性等級排列并分配權(quán)重，再使用綜合評分法對所有初選地塊進(jìn)行打分排序，最后在各個小流域內(nèi)按照《規(guī)范》的指導(dǎo)意見選取一定比例數(shù)量的地塊作為最終建設(shè)方案。具體實施步驟如下：

① 柵格數(shù)據(jù)矢量化。在準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)中柵格數(shù)據(jù)有人口密度圖層和土地利用情況圖層，為實現(xiàn)矢量化需要先構(gòu)建柵格屬性表與調(diào)整柵格像元和顏色。首先，運(yùn)用“復(fù)制柵格”工具設(shè)置柵格像元大小，調(diào)整柵格顏色為16bit；其次，由符號系統(tǒng)查看唯一值，由此自動生成屬性表；最后用“柵格轉(zhuǎn)面”工具對柵格圖層矢量化，相較于柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)和柵格轉(zhuǎn)線，柵格轉(zhuǎn)面是較為粗糙但快的轉(zhuǎn)換方式。

② 將矢量化數(shù)據(jù)與行政區(qū)地塊數(shù)據(jù)進(jìn)行空間連接。本次選址研究中柵格數(shù)據(jù)樣式不同，其中土地利用數(shù)據(jù)為重分類數(shù)據(jù)，人口密度數(shù)據(jù)則按柵格存儲人口密度信息。針對這種情況，人口密度數(shù)據(jù)的鏈接方式可直接用“空間連接”工具，選擇相交模式，在保留屬性中對“grid”屬性進(jìn)行“平均值”統(tǒng)計，即可得到各村地塊平均人口；土地利用數(shù)據(jù)處理方式則運(yùn)用“面積制表”工具，統(tǒng)計各村重分類類別在該地塊所占面積。

③ 對矢量數(shù)據(jù)交通道路和重要建筑進(jìn)行空間連接處理，方法用“按位置篩選”將要素相交地塊選出，并運(yùn)用“空間連接”工具，對相應(yīng)屬性進(jìn)行累加處理，因道路交通數(shù)據(jù)為線狀數(shù)據(jù)，僅需用“0”與“1”標(biāo)記是否有壓蓋相交即可，重要建筑則按屬性進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計。

④ 合并準(zhǔn)則層中所有要素內(nèi)容，得到評分矩陣Q，Q={人口；土地利用；道路；重要建筑}={Q1，Q2，Q3，Q4}；綜合得分矩陣計算為：Z=W*Q，可得各地塊的綜合得分矩陣Z。并將結(jié)果返回數(shù)據(jù)庫中，重新導(dǎo)入至GIS相對應(yīng)圖層中。

⑤ 選擇各條河流區(qū)域內(nèi)得分靠前的地塊，直至達(dá)到建設(shè)項目要求的1 150個，并按照一定比例將工程項目分成3個階段建設(shè)。

經(jīng)過上述選址步驟后，所得成果如圖8所示。

圖8 規(guī)劃站點(diǎn)成果示意

4.3 成果與分析

對所得成果站點(diǎn)圖用泰森多邊形劃分，可見加密后雨量站網(wǎng)基本全流域覆蓋，站網(wǎng)密度得到相當(dāng)程度的提高，平均為17 km2/站，所負(fù)責(zé)面積標(biāo)準(zhǔn)差為14，98%的站點(diǎn)控制面積在50 km2以內(nèi)，單站控制面積大于200 km2有2站，僅占總體0.1%，均位于東莞市西南部，處位于東江流域下游入海口區(qū)域，不影響水資源管理與水量平衡計算服務(wù)(見圖9所示)；疊加分析中可見，已將居民密集區(qū)、土地利用類型、交通道路、重點(diǎn)建筑等因素附近村莊作為優(yōu)先考慮目標(biāo)，符合《水文站網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)導(dǎo)則》的有關(guān)規(guī)定。

圖9 規(guī)劃后站點(diǎn)控制面積示意

5 結(jié)論及建議

基于ArcGis-AHP雨量站點(diǎn)選址方法，將GIS與AHP相結(jié)合，綜合運(yùn)用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法、緩沖區(qū)分析法、疊加分析法，充分利用了GIS本身的空間分析、數(shù)據(jù)處理、查詢等優(yōu)勢功能。層次分析法AHP建立清晰的層次結(jié)構(gòu)解決系統(tǒng)問題，將定性與定量問題相結(jié)合，為空間疊加分析的權(quán)重量化提供了理論依據(jù)。選址的過程中能夠很好地考慮復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)及其相互影響；不需要大量復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程式描述各個因素的空間位置；選址分析具有更大的靈活性并且便于數(shù)據(jù)更新；選址模型容易理解。為水文雨量站網(wǎng)規(guī)劃提供了直觀的技術(shù)指導(dǎo)。