CHƯƠNG 2 VẤN ĐỀ ỨNG DỤNG GIS VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA CHỈ TIÊU XÁC ĐỊNH CÁC ĐỊA ĐIỂM THÍCH HỢP XÂY DỰNG KHU
2.3. Nghiên cứu lý thuyết về phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCA)
2.3.3. Phân tích đa chỉ tiêu trong GIS
Các bước của quá trình phân tích: (a) Xác định các chỉ tiêu, (b) Chuẩn hóa dữ liệu, (c) Chồng lớp, (d) Đánh giá đa chỉ tiêu.
2.3.3.1. Xác định các chỉ tiêu
Định ra các chỉ tiêu khác nhau đã được tính đến, đa số các chỉ tiêu không phải là một biến đơn giản mà là tổ hợp các dữ liệu thuộc tính và hình học khác nhau. Những chỉ tiêu này được tính bằng đại số bản đồ. Các chỉ tiêu này phục vụ cho việc thu thập các dữ liệu đầu vào.
33 2.3.3.2. Phân khoảng các chỉ tiêu
Các chỉ tiêu có tầm quan trọng khác nhau đối với một mục đích nhất định và trong từng chỉ tiêu, mức độ thích hợp cũng khác nhau. Vì vậy mà chúng phải được xếp theo thứ tự cho một mục đích riêng biệt và làm cho các chỉ tiêu khác nhau đó có thể so sánh được. Có 2 cách tiếp cận:
- Cách tiếp cận kiểu Boolean: Chia những vùng ra 2 nhóm: vùng thích hợp (1) và vùng không thích hợp (0). Trong trường hợp này, các chỉ tiêu đều chuyển về kiểu giới hạn Boolean, các chỉ tiêu được chồng xếp để nhận dạng những vùng thỏa mãn những giới hạn. Cách tiếp cận này chỉ được áp dụng khi mỗi chỉ tiêu xem xét có thể chuyển về dạng Boolean.
- Cách tiếp cận phân loại: Khi các chỉ tiêu có mức độ ảnh hưởng khác nhau, gán trọng số (w) ảnh hưởng cho mỗi chỉ tiêu (w có thể xác định bằng phương pháp phân tích thứ bậc – AHP). Các chỉ tiêu có thể được phân loại theo thang điểm chuẩn cho tất cả các chỉ tiêu để có thể so sánh được.
2.3.3.3. Xác định trọng số
Xác định trọng số cho các chỉ tiêu rất quan trọng trong việc đánh giá tính hợp lý về vị trí không gian của phương án quy hoạch. Một phương án đánh giá cần có rất nhiều chỉ tiêu, nhưng không phải mức độ quan trọng của chỉ tiêu nào cũng giống nhau. Đại đa số các trường hợp là khác nhau và cần phải xác định mức độ quan trọng tương đối của chúng bằng việc đưa ra trọng số. Trọng số của các chỉ tiêu có thể tính thông qua thuật toán thống kê, phép đo, hoặc dựa trên kinh nghiệm, hiểu biết chủ quan của chuyên gia. Quá trình phân tích phân cấp (Analytical Hierarchy Process - AHP) được phát triển bởi Thomas L. Saaty là một kỹ thuật đưa ra quyết định mà ở đó có một số hữu hạn các lựa chọn, nhưng mỗi lựa chọn lại có những đặc tính khác nhau, khó khăn trong việc quyết định.
Mô hình này đặc biệt hữu dụng khi phải đưa ra quyết định trong một nhóm làm việc. AHP có thể giúp xác định và đánh giá lượng hóa các chỉ tiêu, phân tích các dữ liệu thu thập được theo các chỉ tiêu đó, và thúc đẩy việc ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Nó giúp cân nhắc và đo lường các yếu tố cả về chủ quan và khách quan, tạo nên một cơ chế hữu dụng để đảm bảo tính nhất quán trong việc
34
đánh giá, đo lường các giải pháp và các đề xuất được đưa ra trong nhóm làm việc.
Quy trình AHP dựa trên một loạt các cặp so sánh các chỉ tiêu với nhau, sau đó các cặp so sánh đó được kết hợp lại. Một quy trình AHP có thể được tóm tắt thành các bước sau [4, 28]:
- Xác định các phương án có thể có và xác định các chỉ tiêu quan trọng trong việc quyết định;
- Với mỗi chỉ tiêu của mỗi cặp phương án, người ra quyết định sẽ thể hiện ý kiến của mình về tầm quan trọng của chúng so với nhau (ví dụ địa điểm của phương án A tốt hơn địa điểm của phương án B) dưới dạng một phân số có giá trị từ 1/9 - 9;
- Người ra quyết định sẽ xác định tầm quan trọng tương đối của các chỉ tiêu.
Ví dụ, nếu đang cân nhắc phương án mua một căn nhà, nhà đầu tư có thể nói rằng với tôi địa điểm là quan trọng nhất, sau đó đến giá cả và cuối cùng là thời gian;
- Mỗi ma trận về tầm quan trọng này sẽ được đánh giá bằng cách sử dụng các giá trị số để đảm bảo tính thống nhất của câu trả lời. Bước này sẽ sinh ra một "hệ số nhất quán" và giá trị bằng "1" nghĩa là các tiêu chí và tầm quan trọng của chúng đã thực sự nhất quán. Tuy nhiên, giá trị này sẽ nhỏ hơn 1 nếu người ra quyết định nói rằng: X quan trọng hơn Y, Y quan trọng hơn Z và Z lại quan trọng hơn X (vị trí như vậy sẽ không nhất quán với nhau). Chính đây là bước tạo nên làm cho mọi người tin rằng AHP là một mô hình, mà trên lý thuyết, nó được xây dựng có căn cứ vững chắc. Sau đó, mỗi phương án sẽ được tính toán và cho điểm. Dựa trên số điểm có được, quyết định cuối cùng sẽ được lựa chọn.
2.3.3.4. Tích hợp các chỉ tiêu/ Chồng lớp (Overlay)
Sau khi có được trọng số và giá trị các chỉ tiêu phân cấp, chồng xếp các lớp dữ liệu để tính chỉ số thích hợp.
Trong đó:
- Si: Chỉ số thích hợp;
- wi: Trọng số của chỉ tiêu i;
- xi: Giá trị các chỉ tiêu;
35 - n: Tổng số chỉ tiêu.