Modelo de evaluación

Se utilizó el proceso de jerarquía analítica para evaluar la información sobre desastres sísmicos. El proceso de jerarquía analítica es un método de análisis de toma de decisiones de múltiples índices (multiobjetivos). Este método jerarquiza el pensamiento de toma de decisiones de sistemas complejos, combina orgánicamente factores cualitativos y cuantitativos en el proceso de toma de decisiones y obtiene el resultado final mediante el establecimiento, clasificación, cálculo y pruebas de coherencia de la matriz de juicio (Xu Jianhua, 2002). , que es preciso, alto rendimiento y fácil de usar. El proceso de jerarquía analítica construye una matriz de juicio a través de la relación entre pares de factores de evaluación, que tiene un cierto grado de subjetividad. La matriz de juicio se obtiene comparando todos los factores por pares. Sólo integrando y restringiendo todas las relaciones se puede determinar el peso de cada factor. Al mismo tiempo, expresar la subjetividad humana en forma de datos puede evitar efectivamente una desviación excesiva en los resultados causada por la irracionalidad individual. Además de la contradicción entre la predicción del peso y la situación real causada por la subjetividad humana, puede superar la dificultad de comunicación entre los tomadores de decisiones y los analistas de decisiones y las preferencias subjetivas personales de los tomadores de decisiones, y mejorar la efectividad de la evaluación de decisiones.

El método específico es: primero compare y asigne valores a cada dos factores, comenzando desde los factores de primer nivel del modelo de estructura jerárquica, y use 1 ~ 9 para representar el índice de descripción cualitativa del comparación entre factores (Tabla 4-10) al nivel más bajo, construyendo así una matriz de juicio de comparación de múltiples factores (Tabla 4-165438) y luego usando métodos matemáticos para resolver el valor propio máximo y su correspondiente vector propio de la matriz de juicio de comparación para obtener el coeficiente de peso de cada factor. Finalmente, la consistencia aleatoria o el índice de consistencia (Cr) se utiliza para las pruebas de consistencia, que se utilizan para medir el índice de aleatoriedad y el índice de consistencia de la matriz de juicio respectivamente, que van de 0 a 1 (Tie Yongbo, 2006).

Tabla 4-10 Valores de escala de la matriz de juicio y sus significados

Tabla 4-Matriz de juicio de comparación de factores de evaluación +01

Uso [v, d] = La función EIG(a) resuelve los valores propios y vectores propios de una matriz en MATLAB. Después del cálculo, el valor propio máximo de la matriz de juicio de comparación es 6,8255 y sus vectores propios correspondientes son [0,2053, 0,4411, 0,2330, 0,0472, 0,0966, 0,8351]. Después de la normalización, se obtiene el coeficiente de peso de cada factor de evaluación. A través de la prueba de consistencia, el valor de Cr es 0,06, que es inferior a 0,1, lo que indica que la comparación entre los factores de evaluación en la matriz de juicio es razonable y científica. Los resultados del cálculo del coeficiente de peso de los factores de evaluación muestran que los factores especiales son los factores con mayor influencia en la evaluación de daños por terremotos, y el orden de influencia es pendiente, sistema hídrico, altitud, cobertura vegetal y uso del suelo.

Bajo la plataforma ArcGIS, basado en la resolución espacial del modelo de elevación digital DEM, se realizó un análisis de superposición sobre las 6 capas de factores de evaluación normalizadas (rasterización de 25m×25m). Con base en seis factores de evaluación y sus respectivos coeficientes de ponderación, se construye un índice de evaluación de riesgo de desastres sísmicos por teledetección EDRI:

Investigación sobre la extracción de información por teledetección de terrenos baldíos degradados

Donde: f es la función de evaluación; d es el factor de altitud; s es la pendiente; w es el coeficiente de uso del suelo; v es el coeficiente de cobertura vegetal; Wi es el coeficiente de peso de cada factor de evaluación; ; IFi es el factor de evaluación.