6. Ý nghĩa khoa học của đề tài
1.4. Khả năng ứng dụng của GIS:
Ngày nay, GIS được áp dụng trong hầu khắp các lĩnh vực khoa học và công nghệ, phục vụ những nhu cầu rất cấp thiết của con người. GIS có khả năng sử dụng dữ liệu không gian và phi không gian từ các nguồn khác nhau khi thực hiện phân tích không gian để trả lời các câu hỏi của người sử dụng. Các câu hỏi mà GIS có khả năng trả lời là: Có cái gì...? Ở đâu...? Cái gì đã thay đổi từ...? Cái gì xảy ra nếu ...?. Mặc dù rất đa dạng và phong phú, các ứng dụng GIS có thể được phân thành ba nhóm, căn cứ vào mức độ và phạm vi áp dụng chúng,bao gồm các ứng dụng loại kiểm kê, các ứng dụng loại phân tích và các ứng dụng loại quản lý:
32
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Các ứng dụng kiểm kê
Một dự án GIS thường được bắt đầu bằng công tác kiểm kê các đối tượng nghiên cứu tại khu vực đã lựa chọn, (chẳng hạn các loại rừng, khí hậu, sử dụng đất, v.v...). Các đối tượng này được biểu diễn trong môi trường GIS dưới dạng các lớp thông tin địa lý. Các ứng dụng trong giai đoạn này chủ yếu tập trung vào việc cập nhật và đơn giản hoá các quy trình thu thập udữ liệu.
Các ứng dụng phân tích
Sau khi đã hoàn thành giai đoạn kiểm kê, các kỹ thuật phân tích không gian và phân tích thống kê của công nghệ GIS sẽ cho phép thực hiện một loạt tra vấn phức tạp đối với các lớp thông tin chứa dữ liệu chuyên đề.
Các ứng dụng quản lý
Các kỹ thuật phân tích không gian và xây dựng mô hình ở mức độ cao hơn sẽ hỗ trợ cho các quyết định của các nhà quản lý, lãnh đạo các ban ngành và các cấp chính quyền. Trong giai đoạn này của dự án GIS, trọng tâm của các ứng dụng đã chuyển từ công tác thu thập dữ liệu sang các thao tác xử lý, phân tích và mô hình hoá để giải quyết các vấn đề bức xúc của thế giới thực.
+ Quản lý và lập kế hoạch mạng lưới đường phố: Bao gồm các chức năng tìm kiếm địa chỉ, tìm vị trí khi biết trước địa chỉ đường phố; điều khiển đường đi, lập kế hoạch lưu thông xe cộ; phân tích vị trí, chọn địa điểm xây dựng các công trình công cộng; lập kế hoạch phát triển đường giao thông;
+ Giám sát tài nguyên, thiên nhiên, môi trường: Bao gồm các chức năng quản lý sông, ngoài các vùng lụt, vùng đất nông nghiệp, có mưa, đất rừng, sống hoang dã; phân tích tác động môi trường; vị trí của các công trình công cộng...;
+ Quản lý đất đai: Bao gồm các chức năng tìm địa điểm cho các công trình ngầm: ống dẫn, đường điện; cân đối tải điện;
+ Quản lý và lập kế hoạch bảo dưỡng các công trình công cộng...;
+ Phân tích tổng điều tra dân số, lập bản đồ các dịch vụ y tế, bưu điện và nhiều ứng dụng khác.
33
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Chƣơng 2: ĐÁNH GIÁ ĐA CHỈ TIÊU ỨNG DỤNG TRONG GIS
Trong công tác quản lý và quy hoạch đất đai các nhà quản lý luôn phải thực hiện các phép so sánh, đánh giá nhiều tiêu chí, với nhiều đơn vị đo khác nhau cho một dự án nào đó. Thông thường phương án này hơn phương án kia ở một số tiêu chí này, nhưng lại kém ở một số tiêu chí khác.
Ví dụ: Có hai địa điểm A và B để xây dựng bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt. Vị trí A gần đường giao thông và các điểm thu gom rác thải hơn vị trí B vì vậy xét trên khía cạnh kinh tế A được chọn vì giảm thiểu được chi phí vận chuyển. Nhưng địa điểm A lại gần nguồn nước mặt hơn địa điểm B vì vậy khả năng gây ô nhiễm nguồn nước lớn hơn địa điểm B, trong trường hợp này địa điểm B được chọn. Với một bài toán như vậy ta cần phải đánh giá trên nhiều chỉ tiêu khác nhau, xem xét tác động tổng hợp của các chỉ tiêu để từ đó đưa ra quyết định cuối cùng.
Vì vậy việc lựa chọn phương pháp phân tích đã chỉ tiêu vào đánh giá các tác động của dự án đến môi trường, kinh tế và xã hội là giải pháp hiệu quả cho các bài toán quản lý đất đai ngày nay.
2.1. Phƣơng pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCE)
Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu – MCA/MCE (Multi-Criteria Analysis) là một phép phân tích tổ hợp các chỉ tiêu khác nhau để cho ra một kết quả cuối cùng. Phân tích đa chỉ tiêu cung cấp cho người ra quyết định các mức độ quan trọng khác nhau, của các tiêu chuẩn khác nhau hay là trọng số của các tiêu chuẩn liên quan. Để xác định trọng số của các tiêu chuẩn, người ta thường dùng phương pháp tham khảo ý kiến chuyên gia, kinh nghiệm của cá nhân. Trong đánh giá đất đai thường sử dụng nhiều tiêu chuẩn khác nhau để phân tích khả năng thích nghi, kỹ thuật tổ hợp các tiêu chuẩn khác nhau để cho ra kết quả cuối cùng được sử dụng như là công cụ hỗ trợ ra quyết định. Trong vấn đề ra quyết định đa tiêu chuẩn, bước một quan trọng nhất định chỉ tiêu là việc xác định bài toán đặt ra có bao nhiêu chỉ tiêu cần đem ra để đánh giá. Bước hai, phân khoảng các tiêu chuẩn là việc phân nhóm và xác định tầm quan trọng tương đối của những phương án tương ứng với mỗi tiêu chuẩn. Bước ba, tổng hợp dữ liệu đầu
34
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
vào, xác định trọng số, tích hợp các chỉ tiêu cho ra bản đồ phân phân vùng thích nghi, nội dung này được trình bày trong tài liệu [6], [7], [9].
Các ứng dụng của MCE chủ yếu là đánh giá tác động của một quá trình đến môi trường, hỗ trợ bài toán quy hoạch để lựa chọn vị trí phù hợp nhất cho một mục đích xác định,… Trong luận văn này sẽ trình bày việc ứng dụng MCE vào việc lựa chọn bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt cho thành phố Bắc Giang. Các bước cơ bản của ứng dụng MCE được thể hiện như hình 2.1 dưới đây [7]:
Tích hợp các chỉ tiêu Định chỉ tiêu
Phân khoảng các chỉ tiêu
Tổng hợp dữ liệu đầu vào theo tiêu chuẩn ( Đó là các ma trận trọng số đầu vào)
Xác định trọng số
Bản đồ phân vùng thích nghi
35
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2.1.1. Định chỉ tiêu
- Bước đầu tiên trong phân tích đa chỉ tiêu là định ra các chỉ tiêu khác nhau được tính đến. Là xác định bài toán có bao nhiêu chỉ tiêu, các chỉ tiêu này phải tham khảo ý kiến của các chuyên gia. Đa số các trường hợp một chỉ tiêu không phải là một biến đơn giản mà là tổ hợp của các dữ liệu thuộc tính và hình học khác nhau.
Ví dụ: Địa điểm thích hợp cho việc xây dựng một chung cư cần có 3 chỉ tiêu sau: chỉ tiêu về kinh tế (Nên xây dựng ở khu vực có kinh tế phát triển thuận lợi giao thông; mua bán thuận tiện), chỉ tiêu về môi trường (Không bị ô nhiễm nguồn nước, đất và không khí …), chỉ tiêu xã hội (gần các khu đông dân cư), địa hình…
- Các chỉ tiêu này phục vụ cho việc thu thập các dữ liệu đầu vào hay chính là các bản đồ xuất phát đầu tiên. Qua các chức năng phân tích không gian của GIS, chúng ta sẽ có các thông tin cần thiết hay là bản đồ chiết xuất.
- Việc xác định chỉ tiêu luôn phải đảm bảo các yếu tố sau:
+ Bộ tiêu chí hoàn chỉnh (không có chỉ tiêu quan trọng nào bị bỏ sót);
+ Không có tiêu chí dư thừa (có thể là tiêu chí không quan trọng hoặc tiêu mà ở đó các phương án thay thế đều bình đẳng);
+ Các tiêu chí phải độc lập với nhau (không lặp lại). 2.1.2. Phân khoảng các chỉ tiêu
Là việc phân ra làm các nhóm 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. Có 2 cách tiếp cận để thực hiện sự phân hạng này là cách tiếp cận kiểu Boolean và cách tiếp cận kiểu nhân tố phân loại hoặc liên tục.
Cách tiếp cận kiểu Boolean
Cách tiếp cận này dựa trên việc phân vùng ra thành 2 nhóm: vùng thích hợp (giá trị 1) và vùng không thích hợp (giá trị 0). Ví dụ với chỉ tiêu là bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt phải nằm cách khu dân cư đô thị 3 km. Điều đó có nghĩa là những vùng nằm ngoài khoảng cách 3 km từ ranh giới đô thị là thích hợp, các vùng khác không thích hợp.
36
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Trong cách tiếp cận này, các chỉ tiêu đều cần được chuyển sang kiểu giới hạn Boolean. Cuối cùng chúng được giải mã thành những bản đồ và chồng ghép để cho ra các vùng thoả mãn tất cả các giới hạn (các giới hạn còn được gọi là constraint criteria). Cách tiếp cận này rất có ích khi chúng ta biết được mức độ thích hợp trong một vài mục đích nhất định và thường là đơn giản. Trong trường hợp các chỉ tiêu phức tạp và có mức độ quan trọng khác nhau thì phương pháp Boolean không thích hợp vì nhược điểm của nó là xem xét các nhân tố với mức độ quan trọng như nhau.
Cách tiếp cận nhân tố phân loại hoặc liên tục
Khi các chỉ tiêu có mức độ ảnh hưởng khác nhau về vấn đề nghiên cứu thì phương pháp nên sử dụng là theo cách tiếp cận nhân tố phân loại hoặc liên tục.
Nếu các giá trị của các chỉ tiêu thể hiện mức độ biến thiên liên tục và có sự tương quan rõ ràng với nhau thì một thang tỷ lệ liên tục được xác lập. Để tạo thang tỷ lệ này thì dữ liệu giá trị cần được lập lại tỷ lệ. Phương pháp được sử dụng là phép định lại tỷ lệ kiểu tuyến tính:
xi = (xi – xmini)/(xmaxi - xmini ) (2.1)
xi Định lại điểm số của nhân tố i;
Xi Điểm gốc;
Xmmi: Điểm nhỏ nhất;
Xmaxi : Điểm lớn nhất.
Khi điểm số có giá trị tỷ lệ nghịch với mức độ thích hợp tức là giá trị càng thấp thì càng có điểm cao thì công thức sẽ được chuyển thành:
X
i = (xmaxi - xi) /( xmaxi - xmini)
Ví dụ: như khoảng cách từ điểm chôn lấp rác thải đến đường giao thông càng gần thì điểm càng cao để thuận tiện cho quá trình vận chuyển rác thải tiết kiệm chi phí vận chuyển rác.
Nếu các giá trị của các chỉ tiêu là giá trị số liên tục nhưng không có tương quan rõ ràng với mức độ thích hợp hoặc khi các giá trị không được thể hiện dưới dạng số thì các giá trị đó có thể được xếp hạng theo thang tỷ lệ phân loại.
37
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Ví dụ như hiện trạng sử dụng đất để phân loại: 3 điểm (đất chưa sử dụng), 2 điểm (đất nông nghiệp hiệu quả thấp), 1 điểm (đất nhà tạm), 0 điểm (đất sử dụng cho các mục đích khác – thích hợp).
Phân loại như vậy có thể thực hiện cho bất kỳ nhân tố nào để làm cho chúng có thể so sánh được với nhau.
2.1.3. Tổng hợp các dữ liệu đầu vào
Sau khi phân khoảng các chỉ tiêu ta xác định được các ma trận trọng số đầu vào bằng cách đánh giá theo các phân nhóm, cần tổng hợp các số liệu so sánh cặp để có số liệu duy nhất về độ ưu tiên.
38
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Với bài toán tìm vị trí bãi chôn lấp rác thải thì có rất nhiều yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng hay tầm quan trọng của chúng là khác nhau. Do đó cần phải sắp xếp chúng theo thứ tự và thể hiện bằng trọng số.
Hình 2.2 Cây phân cấp dữ liệu trong môhình đanh giá MCE
Nhóm A Nhóm B Chỉ tiêu a11(m1) Mức n Chỉ tiêu k Bản đồ đánh giá Nhóm C Mức 1 Mức 2 Mức 3 …... …... Chỉ tiêu a1(n1) Chỉ tiêu a2(n2) Chỉ tiêu a3(n3) Chỉ tiêu a4(n4) Chỉ tiêu a5(n5) Chỉ tiêu a6(n6) Chỉ tiêu a7(n7) Chỉ tiêu a8(n8) Chỉ tiêu a9(n9) Chỉ tiêu a12(m2)
39
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2.1.4. Xác định trong số
Khi các chỉ tiêu khác nhau mà có cùng mức độ quan trọng, trọng số của từng nhân tố bằng 1. Tuy nhiên, trong đại đa số các trường hợp là khác nhau và cần phải xác định mức độ quan trọng tương đối của chúng. 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 AHP là một trong số kỹ thuật tính trọng số. Thuật toán này được giới thiệu ở mục 2.2 Sau khi áp dụng AHP để tính trọng số cho các chỉ tiêu trong các mức, ta áp dụng mô hình trên cây phân cấp hình 2.2 tính trọng số chung cho các chỉ tiêu theo công thức:
TSC(chỉ tiêu a1)=m1*n1, TSC(chỉ tiêu a2)=m1*n2, TSC(chỉ tiêu a3)=m1*n3; TSC(chỉ tieu b1)=m2*n4….
2.1.5. Tích hợp các chỉ tiêu
Sau khi đã phân khoảng và tính trọng số của các chỉ tiêu thì việc tích hợp chúng cho ta tính được chỉ số thích hợp hay kết quả cuối cùng của các chỉ tiêu. Đây thực chất là một tổ hợp của các chỉ tiêu khác nhau. Công thức tính chỉ số cuối cùng là:
S=Σ(Wi × X ij ) (2.2)
S: Chỉ số thích hợp ( điểm chung của khu vực);
n: Tổng số chỉ tiêu;
Wi: Trọng số của chỉ tiêu i
Xij: Điểm của khu vực tiềm năng j, theo chỉ tiêu i
Kết quả cuối cùng của phân tích đa chỉ tiêu là bản đồ với chỉ số thích hợp Si cho từng vị tri. Trên cơ sở đó, người ra quyết định sẽ lựa chọn phương án thích hợp nhất là một trong số các phương án có chỉ số Si cao nhất.
2.2. Thuật toán xác định trọng số các chỉ tiêu AHP
Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) là một công cụ hỗ trợ ra quyết định được phát triển bởi Thomas L.Saaty những năm thập niên 1970, dùng để mô hình hóa các bài toán trong khoa học quản lý, tài nguyên môi trường, kinh tế và xã hội.
40
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Phương pháp AHP là quá trình phân tích thứ bậc nhằm xử lý các vấn đề ra quyết định đa tiêu chuẩn phức tạp [12], [13]. AHP Cho phép tập hợp các kiến thức chuyên gia về vấn đề của họ, kết hợp các dữ liệu chủ quan và khách quan trong một khuôn khổ thứ bậc logic. Cung cấp cho người ra quyết định một cách tiếp cận trực giác theo phán đoán thông thường để đánh giá sự quan trọng của mỗi thành phần thông qua quá trình so sánh cặp.
AHP kết hợp cả hai mặt tư duy của con người: Cả về định tính và định lượng.
Định tính qua sự sắp xếp thứ bậc và định lượng qua sự mô tả các đánh giá và sự ưa
thích qua các con số có thể dùng để mô tả nhận định của con người cả vấn đề vô hình
lẫn vật lý hữu hình, nó có thể mô tả cảm giác, trực giác đánh giá của con người. Ngày
nay AHP được sử dụng khá phổ biến trong các lĩnh vực quản lý tài nguyên đất đai,
thương mại…Quá trình phân tích phân cấp AHP bao gồm 4 bước chính [7]:
* Phân rã một tình huống phi cấu trúc thành các phần nhỏ: Là khả năng con người nhận thức thực tế, phân biệt, trao đổi thông tin. Để nhận thức được thực tiễn phức tạp, con người phân chia thực tế ra làm nhiều thành phần cấu thành, các phần này lại được phân thành cấu phần nhỏ và như vậy thành thứ bậc.
Ví dụ: Tác động của Bãi chôn lấp rác thải sinh hoạt sẽ được đánh giá ảnh hưởng của nó trên 3 tiêu chí là:
+ Kinh tế; + Xã hội;
+ Môi trường…
* Sắp xếp các thành phần hay các chỉ tiêu theo một thứ tự phân cấp: Phân loại thứ bậc: Có 2 loại thứ bậc là: Thức bậc theo cấu trúc; Thứ bậc theo chức năng.
Thứ bậc theo cấu trúc: Hệ thống phức tạp được cấu trúc các thành phần theo thứ
