《基于GIS技术的贵州省易地扶贫搬迁安置点选址模糊评价研究》-农学论文，农业论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于GIS技术的贵州省易地扶贫搬迁安置点选址模糊评价研究

范文

张勰

【摘要】易地扶贫搬迁是一项庞大而复杂的系统工程，一旦搬迁安置点选址不当，就会对移民未来的生产生活和社会和谐稳定产生影响。易地扶贫搬迁安置点的选择具有相当程度的空间特性，GIS中的空间数据处理等工具的使用能够给易地扶贫搬迁安置区的选址项目提供十分有力的技术支持：以贵州省兴义市易地扶贫搬迁安置区选址为例，通过GIS缓冲区分析、叠加分析、网络分析等空间分析技术获得一套易地扶贫搬迁安置区域，建立综合考虑主观与客观影响相组合的均权法加权指数，应用模糊数学理论对备选集进行模糊评判，得到易地扶贫搬迁安置区的从优到劣的等级排列SJ、BM、ML、MJ。应用结果表明，GIS支持下的易地扶贫搬迁安置区模糊评价模型科学准确、简单、具有较强的实用性。研究成果对于贵州省易地扶贫搬迁安置区的选址工程具有一定的参考意义。

【關键词】易地扶贫搬迁;GIS空间分析;安置区选择;模糊数学理论

【中图分类号】F301

【文献标识码】A

1986年以来，国家为进一步加大扶贫开发工作的力度，将传统的救济式扶贫转变为开发式扶贫，易地扶贫搬迁政策成为其中一项重要内容，以解决无法使“一方水土”维持“一方人”的扶贫和后续发展问题。易地扶贫搬迁能够为生态较为脆弱的地区提供解决生态贫困问题的方法，在缓解地区贫困的同时，还能实现土地的开发利用，实现保护土地资源和生态环境的多层目标。在中国、特别是处于西部地区的贵州省，易地扶贫搬迁安置点选址工作仍存在诸如少数民族众多，农业人口比例大，有土安置难度大;搬迁户大多文化程度较低，贫困程度较高，搬迁意愿不强，扶贫强度高;耕地较少，土质较差，地形复杂，安置点选取范围受限等问题。

对于易地扶贫搬迁问题，大多数学者研究的是安置的模式，而非搬迁工程的安置点选择，且在国家开展易地扶贫搬迁项目以来，在安置点选址问题上，学者们更多使用的是实地调查法，这种方法费力却相对缺乏空间性。地理信息技术（ GIS）在我国农村基层中的运用虽然起步较晚，但它恰好具有较强的空间性质。易地扶贫搬迁作为一项重要举措旨在将居住在深、石山区、脆弱的生态环境地区等生态环境条件下的贫困户搬迁到具有较好条件的地区，实现开发式扶贫，因此，迁入点的选址问题显得尤为重要，对其开展研究具有较强的实践和现实意义。

1 研究区概况

兴义市位于中国的西南部、贵州省的西南部、黔西南州的西南部，地处东经104°51- 104°55.，北纬24°38- 25°23。兴义市夏季气温适中，冬季寒冷气温较少，降水量较为充沛，全面平均日照时间较长。兴义市地势呈现出西北部较高，东南部普遍偏低，喀斯特地貌发育十分良好的态势，其中的喀斯特地貌占了总面积的71.5%，平坝占7.2%，村庄、河流占0. 8%，其余的20.5%为丘陵地带。

根据《兴义市易地扶贫搬迁“十三五”规划》概括，兴义市易地扶贫搬迁的安置方式主要包括集中安置和分散安置，贵州省易地扶贫搬迁指挥部结合贵州实际，提倡以城镇安置为主、以集中安置为主，以中心村安置为辅的安置方式。安置点选择以脱贫为导向，根据当地资源条件和环境承载能力，科学确定安置点，尽可能尊重搬迁群众意愿，增强搬迁的积极性和满意度。根据与相关单位访谈得知，兴义市易地扶贫搬迁安置点在选址问题上单纯依照上级要求，按照各种模式进行规划，挑选安置点的依据相对模糊，欠缺科学依据，导致最终得到的安置区选址结果并未得到清晰的评判，经验得不到总结。

2 研究方法及思路

2.1 安置点选址备选集

2.1.1准备各类图形数据以提取坡度、海拔数据后建立缓冲区。运用AmCIS中Buffer命令建立交通因子公路1km缓冲区，水资源因子lkm缓冲区、非搬迁户居民区lkm缓冲区等。在文章对兴义市易地搬迁扶贫安置点进行选择时主要从以下6各方面的因素考虑：①坡度小于25。;②每拔低于2000m;③离水源地lOOOm内;④离公路干线1000m内;⑤安置地离已有的居住地lOOOm外;⑥安置区需要设置在自然保护区和国家重点建设规划用地范围以外。

2.1.2采用图层叠加分析方法，得到选址备选方案。利用土地利用现状图以及DEM图，通过ArcGIS中的Analysis Tools，使用Overlay中Intersect命令，对所建缓冲区及其他影响因子图层进行叠加分析，最终得到安置点的拟选址分布。这样，再过滤出面积很小且过于破碎的部分区域后，得到了避开所有在空间上不适宜的区域，又同时具备坡度适宜特征的安置区备选集。

2.2 构建易地扶贫搬迁安置点评价指标体系

根据相关文件中易地扶贫搬迁安置点选址的指导思想及原则，综合已有文献的研究成果，初步筛选出影响因子，并在此基础上进行实地调研比对，最后经过专家打分后修正指标因子。从有利于搬迁地居民的生产、生活等多重角度出发，从居民生产系统、居住区基础设施和迁入地自然社会环境等诸多方面，以主导因素为原则构建整套指标体系。

2.3 基于信息熵理论的复合均权法

邀请k个相关领域的专家，依据其自身经验，按照两两重要程度，分别对n个评价指标的进行打分，运用层次分析方法运算得到研究人员组的指标权重矩阵R=（r1）kxn，其中∑1=1 rij=1，rij表示第i个专家对第j个指标的权重评分结果。多位专家确定权重时，会在一定程度上受到各自独立性、主观性过强的影响，为尽可能削弱所带来的影响，假定存在最优专家评分最准确。依照信息熵的计算公式，第i个专家的熵可定义为（1）式所示。

这里用熵值Hi的大小，表示专家打分结果不确定性的程度，熵值Hi越小.即意味着第i位专家与假定的最优专家之间的打分差异越小，也意味着i专家的打分结果可信度越高，反之亦然。故可采用下式（2）表示第i个专家的权重。

2.4建立模糊数学评价标准化矩阵并得出评价结论

建立评价因素集、确定各评价因素的隶属度并构造隶属度矩阵，通过构建模糊评价数学模型，计算得到易地扶贫搬迁安置点备选集中各选址的等级与得分，最终将基于GIS得到的安置点备选集中的各选址按照优劣顺序排列，找到最优选址。

3 研究过程及结果分析

3.1 基于GIS安置区备选集生成

安置地的选择需要综合各种信息后做出决定，在选址的影响因素考虑过程中，要充分体现其较强的空间性，与GIS空间处理技术的特点较为匹配。应用ArcCIS软件BufFer、RasterCalculator、Surface Analysis、Erase的分析功能，得到以上6个影响因子图，6个因子均满足筛选条件的区域，即为兴义市易地扶贫搬迁安置地的适宜区域。具体分析过程如下。

3.1.1坡度因子分析。目前，坡度因子绝大多数考虑使用坡度数字高程模型（ DEM）进行提取和分析。根据我国对25°以上耕地实行退耕还林政策要求，且坡度过陡不利于潜入居民的生产和居住，同时发生地质灾害的几率也大，因此坡度因子的选择范围确定以坡度小于25°的区域为主。从DEM数据中提取坡度小于25°的区域，如图2所示，0为坡度大于25°，1为坡度小于25°。

3.1.2海拔因子分析。高海拔和低气温不利于人类居住。兴义市地理环境的分带明显。目前，兴义市人口主要分布在海拔1000 - 2000m之间，按最低标准安置区选择海拔小于2000m的区域内（见图3），图5中，0表示海拔高于2000m的区域，1表示海拔低于2000m的高度。

3.1.3交通因子分析。便利的交通条件不仅方便居民的生活和生产，更加便于居住区域内各项公共服务设施和配套设施的修建和维护，还使得居民不论是同外部信息交流，还是进行商品的交换都更加便捷。因此，参考移民安置有关文献后考虑安置区选择离道路1km区域内（图4）。

3.1.4水资源因子分析。水资源是人类生存的源泉，能够为基本满足居住区人们的生存和发展提供保障。水資源是考虑安置区选址和进行规划设计的第一要素，从适宜居住和生产生存的角度出发，考虑安置区选择在离水源1km的缓冲区内。图5显示了兴义市离水源1km范围内的地区。

3.1.5对安置地其他非移民的考虑。在选择安置地时，还应该考虑安置区内非搬迁户的利益，安置区非搬迁户不希望新迁入的居民打乱他们原本的生活秩序。使用ArcCIS的Buffer命令建兴义市自然村1km的缓冲区，并用Erase命令从兴义市范围内删除该缓冲区，得到离居民点1km之外的区域，见图6。

3.1.6其他因子考虑。在自然保护区、国家重点建设规划用地内不能选择安置区。兴义市内分布有水土保持生态功能的西南喀斯特生态功能保护区，安置地不能选择在此区域内，因此分析时要剔除这些区域（图7）。另外，关于国家重点建设规划用地相关数据资料尚未搜集到，此次安置地筛选过程暂不考虑该影响因素。

3.1.7安置区备选集生成。叠加上文中几个图层后，即可看到兴义市适宜易地安置的易地扶贫搬迁安置区域图（见图8）。适宜的安置区呈零星状分布。由于安置区需要达到一定的规模的面积才能合理的安置移民，为此经过分析整理，过滤出面积很小且破碎的区域后，得到了兴义市内满足以上空间基本约束条件，且区域相对集中的安置区备选集：BM、MJ、ML、SJ。

3.2 指标体系的构建及指标权重的确立

3.2.1 构建指标体系。结合易地扶贫搬迁安置点选址相关理论，通过查阅大量的文献资料，从惠及移民生产生活角度，分生产系统、基础设施和自然社会环境三个方面，本文在参考工程移民安置区选址的评价因子基础上，选取了人均耕地面积、耕地质量和文化风俗差异等9项体现了符合判断生产系统、基础设施状况、生态环境质量、生产及文化风俗差异等多个方面综合情况的指标（图9）。

3.2.2 确定指标权重。（1）构造判断矩阵。i行指标相对j列指标进行重要性两两比较的值，用矩阵A中各元素aij表示。

（2）权重及一致性检验的计算。为计算出权重向量，对判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后归一化，权重即为归一化后的行向量。

通过调查、数据收集以及计算分析，获得了备选安置区的各项选址评价的指标值，并且计算了无量纲标准化矩阵，如（3.1）所示。

邀请6位专家为生产系统、基础设施、自然社会环境提供两两相互间重要性判断矩阵（3.2），采用层次分析法，求出准则层中各个项的评价权值，通过分别对每个专家的评判矩阵进行特征值计算和一致性检验，6个专家的一致性比率指标值分别为0.0464、0.0472、0.0464、0.0135、0、0.0464，可以看出这些值均小于0.1。满足一致性测验的要求，由此，建立起专家评价指标权重矩阵（3.3）。

根据公式（1）～（3）计算求得每个专家的熵组成的向量：H=（0.146，0.301，0.146，0.512，0.444，0.146），得到的准则层中生产系统、基础设施、自然社会环境对目标层的权值分别为0.452，0.317，0.231。措施层对准则层权重的计算采用了复合均权法，根据文章2.3节，求得考虑了专家熵的各指标的主观权重，再根据（3）式、（4）式得到客观熵权，计算结果如式3.1所示。措施层对目标层权重即组合权重的计算公式为：Wk=Wk.Wik，式中w.为准则层对目标层的相对权重，Wik为措施层对准则层的复合均权，按照此方式计算得到的各指标的最终组合权重为分别为0.213，0.107，0.132，0.098，0.125，0.094，0.069，0.108，0.054。

3.3模糊综合数学评价

确定指标权重后，根据计算出来的标准化矩阵和指标权重，由Excel计算备选区组成的模糊临近比矩阵。

由C0.5，可知，P3即第三优先安置区，也就是说，可以最终得到备选安置区的优劣顺序：P4、P1、P3、P2，即SJ、BM、ML、MJ。

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