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多因子排序法就是针对被筛选对象的各种因子进行综合评定、权重分配。然后利用权重和因子之间的关系进行不同筛选对象的排序及选优工作。
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CO2地质封存选址评价涉及的技术因子比较多。有自然地理条件、气候条件、地质条件、社会经济条件、交通条件以及工程技术条件等诸多因素。通过理论分析及实际调研，在本项目中，场地的选址从选址技术、安全性、经济适宜性、地面地质条件4个方面来分析建立模型。利用层次分析法（AHP）确定各指标的权重，结合GIS空间分析模型，构造合理的宏观选址综合分析模型。通过对各指标数据的量化处理，并采用多级加权求和的方法来实现宏观选址的定量化评价。
（一）因子权重分配结构
首先各指标因子按照类型可以划分为多个级别，在本项目中划分了四个层级，即指标层A、指标亚层（B、C两层）、具体指标层D。其因子权重的分配结构见表6-21。
（二）指标层级权重确定
通过专家系统对指标层级的权重进行确定。
A1+A2+A3+A4=1
在第一指标层中判断四个指标层各占的比重是多少，得A1、A2、A3、A4四个一级权重值。
B11+B12+…+B1i=1
B21+B22+…+B2i=1
表6-21 因子权重的分配结构表
B31+B32+…+B3i=1
B41+B42+…+B4i=1
在第二级的指标亚层中，分别在每个上一级的指标层中判断其下属的指标亚层B层所占的比重从而得到指标亚层B层的权重值。
C111+C112+C113+…+C11j=1
……
C4i+C4i+C4i+…+C4i=1
……
D1111+D1112+D1113+…+D111m=1
……
第三、四级的指标亚层C层和具体指标层D层的权重判断方法同上。
其中D01、D02、D03、D04、D05代表一票否决的因子。
由表中可以看出每个因子对应的权重P由前面四级的权重逐级相乘得到。例如：
P1＝D1111×C111×B11×A1
由此，在得到所有四级权重值的基础上可以依次求得P1到Pn所有的权重值。
（三）评价因子等级划分
依照对所有具体指标层的分级评价标准，将普通评价因子划分为好、一般、差3个等级。每个等级所对应的分值V不同。最终每个盆地经过数据判断得到对应所有因子的V值。
（四）评价流程
评价流程见图6-3所示。
图6-3 多因子排序选址评价GIS技术流程图
另外，可以通过应用组件式GIS技术，以CO2地质封存选址盆地地理数据库和宏观选址综合分析模型为基础，开发环境和GIS组件为开发工具，逐步建立基于GIS的CO2地质封存选址综合分析系统，完成评价方法与GIS技术的有效结合。
关于1和3的话，其实就是点、线、面的缓冲区几何计算问题，比如，住宅区看成点，向外缓冲2km得到a；公园也看成点向外缓冲5km得到b；河流看成线，缓冲2km得到c；然后a和c求交集，结果再与b做差集。
然后4和5的一般应该是栅格数据，对栅格进行一个逻辑运算得到符合要求的结果，再参考前面的结果就好了。
归纳起来，GIS选址方法主要有层次分析法、重心法、网络覆盖模型和模拟仿真法等几种方法，下面对这几种方法进行简要的分析。
1.层次分析法
层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化，特别适合那些难于完全定量进行分析的复杂问题。它首先将所要分析的问题层次化，即根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合。形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。
层次分析法的优点是：(1)简单明了，提供了层次框架，便于整理思路；(2)通过对比进行标度，增加了判断的客观性；(3)把定性判断与定量推断结合，增强科学性和实用性。
然而层次分析法也存在明显的不足：(1)层次分析法客观性很高，因素较多（超过9个）时，标度工作量太大，易引起标度专家反感和判断混乱；(2)层次分析法也有致命的缺点，它只能在给定的策略中去选择最优的，而不能给出新的策略；(3)层次分析法中所用的指标体系需要有专家系统的支持，如果给出的指标不合理则得到的结果也就不准确；(4)构造判断矩阵时，由于受资料、信息和分析人员水平的限制，很难准确地用“稍微！ 重要”、“较为重要” 和“极端！ 重要” 等模糊字眼来表示两元素间的关系，评价结果受人为主观因素影响大，且判断矩阵的一致性不甚理想。
层次分析法可用于CO2地质封存选址工作中，这主要是由地质封存选址的多因子性决定的（参见第六章第四节多因子排序选址技术的GIS实现）。在因子权重分配结构表中可以看出，因子根据特性划分为指标层A、指标亚层B、指标亚层C和具体指标层D。在划分层次时，要考虑因子的归属关系。另外，具有一票否决的因子应予以关注，并在评价时单独考虑，不计入同一层级的因子权重计算中。
2.重心法
重心法是单个设施选址最常用的方法，如物流配送中心、油库选址、库房、工具设备存放点、停车场等，重心法也常常用于剔除一些不合适的备选方案。重心法是一种静态的方法，将需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，物体系统的重心点将作为选址空间的最佳设置点。
GIS中的最短路径分析是重心法中常用的方法。
重心法的优点是：(1)计算简单，数据容易搜集，易于理解；(2)对于单一设施定位时应用解析方法简便易行；
重心法的不足有：(1)自由度过多导致计算量较大；(2)迭代法计算求得的最佳地点实际上往往很难找到；(3)对于复杂的选址问题，使用重心法常常感到困难，通常需要借助其他更为综合的分析技术。
若碳源分布清楚，目标靶区地质条件相似，为求得最佳CO2运输路由，即可用该方法进行选址。
3.网络覆盖模型
网络覆盖模型可用于移动基站覆盖、服务网点覆盖、油库最大覆盖面积选址等多方面，可解决对于需求已知的一些需求点，如何确定一组服务设施来满足这些需求点的需求，也就是需要确定服务设施的最小数量和合适的位置。可分为两种不同的模型：集合覆盖模型（用最小数量的设施去覆盖所有的需求点）和最大覆盖模型（在给定数量的设施下，覆盖尽可能多的需求点）。前者常用启发式算法；后者常用贪婪算法。移动基站覆盖等选址可以首先根据GIS中地图进行场址初选，根据数字地形图，生成正射三维影像，或进行三维浏览，从而能够快速地把握整个地区的地形特点，同时参考已有的站点、居民区位置、道路位置，就可以初步推测若干个比较合理的站址。初选出部分地址点后可以使用DEM分析方法优化站址选择方案，使用GIS中的同时分析计算出几个候选站点的可视域，并把可视域叠加到地图上，依此衡量是否能够覆盖决策者感兴趣的区域。
在综合考虑碳源（需求点）、场地封存规模（最大覆盖模型）、交通条件或道路位置，在选址地质条件清楚的情况下，可用此法确定场地范围，为灌注井布置提供经济上的依据。
4.模拟仿真法
模拟仿真方法是将实际问题用数学方法和逻辑关系表示出来，建立数学逻辑模型，利用计算机来运行模拟仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，对一个系统按照一定的作业规则由一个状态变换为另一个状态的动态行为进行描述或分析，并通过对模拟仿真运行过程的观察和统计，得到被模拟仿真系统的输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能，然后通过模拟计算及逻辑推理确定最佳布局方案。
模拟仿真法的优点有：(1)直观形象，清晰明了；(2)研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。
其缺点是：(1)进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验；(2)有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差；(3)要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，面对相对复杂的仿真系统。
模拟仿真方法在CO2地质封存选址工作中主要应用于具体的单点位置选取及灌注井施工选点等工作。在具体使用时应结合其他数值模拟方法综合运用。
当然，应用空间选址方法进行选址不是单一方法的简单运用，可以是好几种方法综合的使用，另外，还可以使用模糊聚类法、遗传算法等众多算法进行数学建模。
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
资源管理(Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场) 分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
资源配置(Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供 应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证 资源的最合理配置和发挥最大效益。
城市规划和管理(Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如， 在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、 公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
土地信息系统和地籍管理(Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许 多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
生态、环境管理与模拟(Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环 境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
应急响应(Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员 撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
地学研究与应用(Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计 分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。ArcInfo系统就是一个很好的 地学分析应用软件系统。
商业与市场(Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场 的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场 和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空 间分析和数据库功能可以解决这些问题。 房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
基础设施管理(Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。 它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
选址分析(Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、 环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充 分体现了GIS的空间分析功能。
网络分析(Newwork System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、 处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
可视化应用(Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的 三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型 工程管理和仿真、旅游等领域。
分布式地理信息应用(Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息 系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间 导航等。