GIS之位址选择模型.ppt
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GIS之位址选择模型.ppt
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1,本节重点:
了解位址选择的目的、应用性。
掌握位址选择因子评分法。
掌握线路选址过程与方法。
了解交通规划预测与分配模型本节要求:
实际给定某些条件、要求和数据,可以完成位址选择。
GIS之位址选择模型,2,一、位址选择概述按照规定的标准,通过空间分析确定位置或路径。
受环境、工程、经济因素影响多准则、多因素、多目标、重复过程。
2,3,二、位址选择模型,位置选址模型(因子评分法)线路选址模型,4,三、位置选择阶段划分,位置选择模型阶段划分(因子评分法):
1数据准备阶段2综合影响的评价阶段3选址分析阶段,5,1数据准备阶段依据选址要求选择影响因子影响因子分级专题数据准备,6,2综合影响的评价阶段给出评价标准根据影响因子给每个备选地址评分给每个影响因子赋权计算备选地址每个影响因子加权值计算每个备选地址的总得分3选址分析阶段位址选择结果评价,7,四、示例,例1:
基于栅格结构数据的电厂选址例2:
基于矢量数据结构的电厂选址,8,例1:
基于栅格结构数据的电厂选址某发电厂选址要求:
尽量使用规划用地、可以考虑公共用地、尽量不使用绿地要确保水资源供应充足交通便利,9,依据选址要求选择影响因子土地分类影响因子供水影响因子交通影响因子,10,确定影响因子分级土地分类分级(A):
1规划用地2公共用地3绿地,11,供水影响因子分级(B):
1该区域一直有足够的水源2该区域水源大多数时间可以满足电厂需求3该区域附近有足够补充水源4该区域水源短缺,附近也没有补充水源,12,交通影响因子分级(C)1交通非常便利2交通便利3交通不便4交通困难,13,根据选址要求、影响因子、影响因子分级准备数据。
土地分类图地形图(交通图、水源图),专题数据准备,14,确定备选地址土地分类分级(A):
1规划用地2公共用地3绿地,确定备选地址影响因子分级,15,确定备选地址供水影响因子分级情况(B):
1该区域一直有足够的水源2该区域水源大多数时间可以满足电厂需求3该区域附近有足够补充水源4该区域水源短缺,附近也没有补充水源,16,确定备选地址交通影响因子分级情况1交通非常便利2交通便利3交通不便4交通困难,17,给出评价标准土地分类(A):
1规划用地2公共用地3绿地,18,供水影响因子(B):
1该区域一直有足够的水源2该区域水源大多数时间可以满足电厂需求3该区域附近有足够补充水源4该区域水源短缺,附近也没有补充水源,19,交通影响因子(C)1交通非常便利2交通便利3交通不便4交通困难,20,给备选地址每个影响因子评分土地分类(A):
1规划用地2公共用地3绿地,21,供水影响因子(B):
1该区域一直有足够的水源2该区域水源大多数时间可以满足电厂需求3该区域附近有足够补充水源4该区域水源短缺,附近也没有补充水源,22,交通影响因子(C)1交通非常便利2交通便利3交通不便4交通困难,23,给每个影响因子赋权土地分类影响因子(A):
0.4供水影响因子(B):
0.4交通影响因子(C):
0.2,24,0.4,(A),10,计算备选地址每个影响因子加权值土地分类(A):
0.4,25,0.4,供水影响因子(B):
0.4,26,(C),0.2,交通影响因子(C):
0.2,27,计算每个备选单元总得分,28,11,位址选择
(1),29,位址选择
(2),30,位址选择(3),31,选址要求:
(电厂选址)坡度不易过大远离居民区(10km)尽量节约土地资源,例2:
基于矢量数据结构的电厂选址,32,依据选址要求选择影响因子坡度土地分类,19,33,坡度,土地分类,确定影响因子分级,23,34,坡度图,土地分类图,居民区图,专题数据准备(位址甄别)确定备选地址影响因子分级,35,坡度图,土地分类图,10,8,6,4,2,10,6,3,23,给出评价标准,36,坡度图,土地分类图,10,8,6,4,2,10,6,3,23,8,4,10,6,给出备选地址每个影响因子评分,37,设定权值:
坡度(0.4)土地分类(0.6),给每个影响因子赋权,38,坡度图,土地分类图,8,4,10,3,0.4*8=3.2,0.6*3=1.8,计算备选地址每个影响因子加权值,39,3.2(0.4*8),1.8(0.6*3),3.2+1.8=5,10,6,计算每个区域的总得分(区域叠置),40,选址分析:
选址1得分C区总得分选址2得分A区总得分S兰/SB区总得分S绿/S,选址2,选址1,位址选择,41,五、位置选择阶段流程总结,1数据准备阶段2综合影响的评价阶段3选址分析阶段,42,政府和部门,位址选择的要求和特点,研究区和特点,数据源,建立数据库,确定格网大小,数字化和内插,影响因子的标准和条件,确定评价需求的数据,数据纠正,选择影响因子,1数据准备阶段流程:
13,43,影响因子的计算,2综合影响评价阶段流程:
输出影响因子的专题图,影响因子的合成计算,输出合成影响专题图,评价合适否,修改算法,合成影响合适否,调整合成算法,数据提取,15,44,3位址选择分析阶段流程,位址选择,位址分析,输出位址图,参数调整,位址可行否,数据提取,结束,45,20世纪70年代,美国马里兰州准备投资建立马里兰发电厂,美国环境系统研究所启动了该电厂寻址项目。
4,选址案例
(1),46,该所开发了一个简单的栅格GIS,在这个系统中,马里兰州被分为大约30000个区域单元,每个单元的大小为91.8英亩。
确定了各单元中植被、交通、劳动力成本等21个影响因子,测量了92个影响因子向量。
每个影响因子都有一个局部评价标准,然后将各局部评价标准结合起来,构成GIS系统的总标准。
最终用模板覆盖法确定了电厂地址。
5,47,案例
(2):
沃尔玛的网点扩张(嘉定区),48,49,50,六、不同数据格式选址比较:
处理难易程度不同精度不同适用性不同,51,七、线路选址,52,1一般流程由综合评价数据建立相邻单元关系图(顶点连接图)建立权矩阵W使用戴克斯特拉算法选址路径裁直处理,53,2线路选址示例例一:
基于栅格数据线路选址,54,由综合评价数据建立相邻单元关系图,综合评价数据,相邻单元关系图,(注)弧线表示一个给定单元的可能取向,55,连接弧段权(成本)确定,建立权矩阵W,相邻单元关系图,56,权矩阵W,57,使用戴克斯特拉算法选址,58,59,路径裁直处理,60,例二:
基于矢量数据线路选址,61,综合评价数据,62,建立顶点连接图,63,权(成本)计算:
建立权矩阵W,64,权矩阵W,65,使用戴克斯特拉算法选址,66,5交通规划模型,一、交通量预测模型二、交通量最优分配规划,67,一交通量预测模型,设有n个居民小区,m种出行目的。
rij为区域i居民第j类出行目的的出行发生量。
i小区的交通发生量:
第j种出行目的的交通发生量:
总出行交通发生量:
68,69,二、交通量最优分配规划(以生产量、消费量为例)1平衡运输模型2不平衡运输模型
(1)生产量完全小于消费量运输成本最小按比例分配
(2)生产量小于与大于消费量并存简单优化分配(3)生产量完全大于消费量运输成本最小按比例分配,70,10,20,6,4,6,8,1平衡运输模型,6,71,8,6,15,2,6,3,6,2不平衡运输模型
(1)生产量完全小于消费量运输成本最小,72,8,4.8,15,3.2,4.5,6,4.5,按比例分配,73,12,15,6,4,6,3,
(2)生产量小于消费量与生产量大于消费量并存优化分配,6,2,74,12,24,6,4,6,8,(3)生产量完全大于等于消费量运输成本最小,6,2,4,75,8,7.2,15,4.8,7.2,9.6,7.2,按比例分配,76,分级评分法(十分制或百分制):
确定最低分与最高分平均内插各级分数进行适当调整,77,权重计算方法倍数法:
将影响因子按其对选址的重要性不同,进行由小到大排列(Q1,Q2,Q3,Qi)确定Qi+1对Qi的重要程度倍数(用Vi+1,i表示)计算权重,78,小区宜居性评价对小区宜居性进行评价,有三个影响因素:
小区环境周边交通房屋价格重要性比较:
周边交通是小区环境两倍房屋价格是周边交通两倍每种因素分为三个等级请建立因素、等级评价指标表,
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