公共设施选址

公共设施选址

1.背景

古有孟母三迁，这充分说明了学习环境对学生学习潜藏的巨大影响。因此，合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课与生活。而学校的选址问题需要考虑地理位置、学生公共设施配套、与现有学校的距离间隔等因素，从总体上把握这些因素能够确定出适宜性比较好的学校选址区。

2.目的

通过练习，掌握多准则决策分析（MCE）的方法和步骤；熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、叠加分析等空间分析功能；能够解决利用ArcGIS空间分析功能，分析类似学校选址等实际应用问题。

3.数据

1）土地利用数据

2）地面高程数据

3）公共设施分布数据（娱乐场所等）

4）现有学校分布数据

4.要求

①新学校选址要尽量地势平坦；

②考虑到征地补偿费有限，建设成本要低；

③避免学生受不良影响，距离娱乐场所越远越好；

④防止教育资源过于集中，新校址距离现有学校越远越好。

5.实验原理

ArcGIS中实现学校选址分析，首先确定不同准则在学校选址中的权重；利用现有学校数据集、现有公共设施数据集和高程数据派生出坡度数据以及到现有学校、公共设施距离数据集；然后重分类数据集到相同的等级范围，再按照算得的权重值，叠加合并这些数据即可创建显示新学校适宜位置分布的地图。

6.确定规则权重

在利用ArcGIS进行学校选址的空间分析之前，首先需要确定影响选址的多条准则的权重。在多准则决策中，使用权重来衡量准则的相对重要性，权重的大小决定了该条准则对结果的影响比重，对准则的重要性分配权重可以改变每个评估准则的决策变量的顺序。此处用AHP方法来确定标准权重。

层次分析法AHP

该方法最大优点在于每次比较只考虑当前的两条准则，比较容易确定准则之间重要性的相对关系，是多准则决策问题中确定准则权重的最常用方法之一。经过计算，一致性比率是

7.实验操作

1）添加数据：landuse（土地利用）、elevation（高程）、rec_sites（公共设施）、schools（现有学校）；

2）打开“rec_sites”图层的table，把“school”的重复点删除掉；

3）设置分析环境：范围（Extent）、栅格大小（Cell Size）、工作路径；

将Geoprocessing/Environments中范围（Processing Extent）、栅格大小（Cell Size）设为“same as layer ‘elevation’”

a)派生数据集

i.从elevation数据提取坡度数据集：Spatial Analyst Tool/Surface/slope

ii.从公共设施数据“rec_sites”提取公共娱乐设施直线距离数据：Spatial Analyst Tool/Distance/ Euclidean Distence

iii.从现有学校数据“school”提取学校直线距离数据

b)重分类各种数据集

Spatial Analyst Tool/Reclass/Reclassify

消除各成本数据集的量纲影响，使各成本数据具有大致相同的可比分类体系。各成本数据均按等间距分类原则分为1到10级，级数越高适宜性越好。

i.重分类坡度数据

学校的位置在平坦地区比较有利，较陡峭的地方适宜性较差。采用等间距分级分为10级：在平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值10；陡峭的地区赋比较小的值1

ii.重分类公共设施直线距离数据

考虑到新学校距离娱乐场所比较近好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐设施最近适宜性最低，赋值1；距离最远的地方赋值10

iii.重分类现有学校直线距离数据

考虑到新学校距离现有学校比较远时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离学

校最远的单元赋值10，距离最近的单元赋值1。

iv.重分类土地利用数据

在考察土地利用数据时，发现各种土地利用类型对学校适宜性也存在一定影响。根据用地类型给各种类型赋值：在水体（2）和湿地（7）建学校的适宜性极差，于是重分类时删除（remove）这两个选项；灌木丛（1->2）；荒地（3->8）；开发用地（4->10）；

耕地（5->6）；林地（6->4）；

c)给各数据集赋权重，进行适宜区分析

Spatial Analyst Tool /Map Algebra/Raster Calculator

重分类后，各个数据集都统一到相同的等级体系之内，且每个数据集中那些被认为比较适宜性的属性都被赋以比较高的值。现在开始给四种因素赋以不同的权重，然后合并各数据集以找出最适宜的位置。

最终适宜性数据集的加权计算公式为：Suit(最终适宜性）= reclass_dis（公共设施）* 0.25 + reclass_sch（现有学校）* 0.05 + reclass_land（土地利用数据）* 0.1 + reclass_dem（坡度数据）* 0.6

得到最终适宜性数据集，适宜性较高区域（深红色部分）为推荐学校选址区域。

d)提取最适宜地区

Raster Calculator

紫色部分为最适宜建造学校的地方。

3）总结

利用GIS空间分析进行学校选址方便可行，对于实际问题的解决是一个有效的方法。而实际操作中，需要考虑的准则比实验要多得多，在利用多准则决策分析的基础上，可以进一步与LA模型等结合，更好地解决选址问题。