Question

区域地质环境脆弱性评价方法

Answer 1

基于ArcGIS平台，将区域地壳稳定性、断裂带分布、海拔、地表起伏度、植被覆盖度、地表湿润指数、土壤可蚀性、土壤侵蚀强度和岩溶分布等9个脆弱性指标图层进行线性变换归一化处理，使结果落到[0,100]区间，得到各指标标准值图层；运用因子相关分析法，分析9个脆弱性指标间相关性；应用主成分分析法，将相关性显著的重复的要素删去多余，重新组合成一组新的互相无关的综合脆弱性要素；以主成分要素对应的方差贡献率作为权重，应用综合指数模型，完成地质环境脆弱性综合评价；在区位理论及空间统计的支持下进行分区，将全国划分为微度、轻微度、轻度、中度、重度和极度等六类脆弱区。

（一）归一化

归一化处理，线性变换转换函数如下：

生态文明视角下地质环境调查战略研究

式中：X为指标x的标准值；x_max为指标x样本数据的最大值；x_min为指标x样本数据的最小值。

（二）因子相关分析

在spatial analyst工具的多元分析中进行波段集统计，分析上述9个指标的相关方向和相关程度。皮氏积矩相关系数是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森在1880年提出，现已广泛地应用于科学的各个领域。对于变量x、y，皮氏积矩相关系数为：

生态文明视角下地质环境调查战略研究

式中：r_xy为皮氏积矩相关系数；

为变量x的均值；

为变量y的均值。如果两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=－1时为完全负相关。通常情况下，通过以下r的取值范围判断变量的相关强度：0.8～1.0极强相关；0.6～0.8强相关；0.4～0.6中等程度相关；0.2～0.4弱相关；0.0～0.2极弱相关或无相关。

（三）主成分分析

基于ArcGIS平台，在spatial analyst工具的多元分析中进行主成分分析。主成分分析工具用于将输入多元属性空间中的输入波段内的数据变换到相对于原始空间对轴进行旋转的新的多元属性空间。新空间中的轴（属性）互不相关。第一个主成分V₁（第一个线性组合，即第一个综合指标）将具有最大的方差，Var(V₁)越大，表示V₁包含的信息越多；如果第一主成分不足以代表原来m个指标的信息，再考虑选取V₂即选第二个线性组合，V₁已有的信息就不需要再出现在V₂中，用数学语言表达就是要求Cov(V₁,V₂)=0，则称V₂为第二主成分，第二个主成分将具有未通过第一个主成分描述的第二大方差；依此类推，可以构造出其他主成分。

（四）综合指数模型

地质环境脆弱度采用下式计算

生态文明视角下地质环境调查战略研究

式中：V为区域地质环境脆弱度；V_i为采用主成分分析方法所获得的第i个综合变量；n为综合变量个数；m为一级指标个数；λ为主成分变量对应的特征值。