APP下载

基于空间数据挖掘的合肥市应急避难场所选址

2015-04-10于书媛

地理空间信息 2015年1期
关键词:缓冲区合肥市场所

于书媛,陈 靓,王 伟

(1.安徽省地理信息中心,安徽 合肥 230031)

基于空间数据挖掘的合肥市应急避难场所选址

于书媛1,陈 靓1,王 伟1

(1.安徽省地理信息中心,安徽 合肥 230031)

城市应急避难场所的规划选址需要依据城市空间的总体布局、人口、现有避难场所、土地利用现状等文本和空间数据。以合肥市部分地区为例,利用ArcGIS作为构建模型的基础平台,搭建一个地理空间数据挖掘应用模型,运用空间分析方法对空间数据进行处理,选取符合模型条件的应急避难场所并实现可视化,为防震减灾应急决策和救援提供参考。

数据挖掘;GIS;空间分析;应急避难

1 研究区概况

合肥市是安徽省省会,土地面积1.14万km2,常住人口755万,其中城镇人口486万,农村人口266万人。依据合肥市主城区用地规划图以及合肥市2014年遥感影像图,确定本文研究区为合肥市市辖区、功能区以及肥西、肥东县的副城区。

根据Voronoi图的理论,在ArcGIS中生成现有研究区范围避难场所的责任区划分。其中,老城区的责任区分布较为均匀,而其他区域由于应急避难场所数量少且较为分散,均出现较大面积的多边形,且形变剧烈,说明某些应急避难场所分担的服务范围较大,分配不合理,需要进一步合理规划。

2 空间数据挖掘应用模型的实现

2.1 模型设计

城市空间布局及发展具有规范性,因此,对避难场所进行选址需要遵循城市发展战略及人口增长规律。

1)数据挖掘预处理。对研究区各行政区划的人口数据、面积、土地利用类型、已建应急避难场所等数据进行统计,建立txt文本,进行空间数据挖掘,创建数据字典。

2)数据矢量化。在ArcGIS10平台中,以合肥市地图为底图,对行政区划进行数字化,并结合合肥市最新规划图及遥感影像图,对元数据进行矢量化,并编辑地物的属性,形成Shape File文件。

3)建立数据库。将空间数据中的属性信息录入属性数据库。

4)空间分析。结合矢量化的人口密度专题图和现有场地点状分布图,重点对服务区覆盖范围外人口进行分析,通过对空间数据进行缓冲区分析、栅格分析、重分类、叠加分析、地图运算等过程,确定应急避难场所综合评价方案,最终确定新场所地址。

5)可视化。根据最终新场所的Shape File文件,结合人口密度分布图,制作新场所分布图。

2.2 文本及地理信息数据挖掘

1)地理空间特征提取。依据《安徽省应急避难场所分级技术标准(试行)》的场所分级和选址要求[1,2],从纸质地图、规划图、统计数据等地理文本中抽取符合条件的元数据。

2)地理数据分类。从挖掘后的地理空间数据中提取道路、土地利用类型、人口密度、新居民地等地物数据及各类地物的空间特征信息。

3)空间数据挖掘:对空间特征信息进行评价,将符合选址条件的用地数据以及影响避难场所选址的主要因素进行分类、提取,建立相应的空间位置、属性信息,并绘制矢量图层。

3 数据库的设计与实现

研究模型的数据库由空间数据库和属性数据库组成,统一存放在关系数据库中,实现数据的统一管理[3,4]。

1)空间数据库的设计与实现。将要矢量化的合肥市地图进行扫描,加载到ArcMap中,打开ArcCatalog,在目标文件夹下新建Shape File文件。通过对需要矢量化的地物进行分析,将现有应急避难场所归为点图层,将城市主、次干道、断裂归为线图层,将土地利用类型、河流、湖泊、人口密度、现有居民地等要素归为面图层。

2) 属性数据库的设计与实现。在ArcMap中打开表,进行地物属性库的编辑,对照空间属性库表,分别添加地物的属性字段,并输入属性信息。

4 应急避难场所的空间优化和选取

4.1 影响选址的主要因素

本文依据《地震应急避难场所选址及配套设施要求》,对影响选址的主要因素进行分类、量化。

4.1.1 场地的安全性

选址应具有地质、水文及自然环境方面的抗震安全保障[5]。新建场地距离断层必须有一定的距离,利用GIS的缓冲区分析,建立断层外围的6层缓冲区,分别赋予不同的评价指标如表1,重分类后的栅格图像如图 1。同时,从DEM数据提取坡度数据集,建立相应的评价指标如表2,重分类后的坡度评价指标值见图2。

表1 断裂用地评价指标

表2 坡度评价指标

4.1.2 现有避难场地

按照安徽省地震应急避难场所及配套设施要求,地震应急避难场所分为3类,其服务范围分别为5 km、1 km、0.5 km。以此为标准,对研究区现有27个应急避难场所进行类型划分,并建立服务范围属性表。应用ArcMap的缓冲区分析功能,分别建立以5 km、1 km、0.5 km为服务半径的缓冲区,生成服务范围矢量图,并转换为栅格图像,进行重分类。

图2 坡度评价指标图

4.1.3 土地利用现状

新选址的区域覆盖合肥市主、副城区范围,城市区域用地多数被建设用地覆盖,其中有些地块不适于建造避难场地,例如工业用地。土地类型评价指标见表3。在合肥市规划图上矢量化6大用地类型后,转为栅格图像并进行重分类,结果如图3所示。

表3 土地类型评价指标

图3 土地利用现状评价指标

4.1.4 现有居民点空间分布

避难场地的位置距离居民点有距离限制。以居民点为研究对象,进行邻近区分析。对合肥市居民点进行以100 m为层次的缓冲区分析,并把矢量数据转为栅格数据。

如果某个地块距离居民点的距离超过500 m,其评价指标赋值为零,即不能作为备选场地,而离居民点越近,其评价指标值越高,越适宜于作为备选用地,最终重分类结果如图4所示。

图4 现有居民地评价指标图

4.1.5 交通可达性

灾难发生时,避难者能否快速抵达避难场地,很大程度上取决于交通状况。对路网进行缓冲区分析,产生0~50 m、50~100 m、100~150 m、150~200 m、200~250 m、250~300 m的矢量数据图,转换为栅格数据后进行再分类,最终评价结果如图5所示。

图5 主要道路评价指标图

4.1.6 地图运算

在资料准备工作完成后,利用ArcGIS的地图运算功能,对各个重分类后的数据集进行相乘运算,得到最终适宜性数据集,其综合评价指标值越大的地块,也是越适宜建设避难场地的地块,如图6所示。该图中的颜色越深,代表综合评价指标值越高,越适宜建设应急避难场所。

4.2 空间数据挖掘结果的可视化

将可视化技术应用到数据挖掘中,用户可以根据可视化的视觉反馈更快地研究数据特性[6]。新场地最终选址应位于综合评价指标值最大的区域,同时,需要基于实际人口分布,对选址结果的实际服务半径及人口承载力进行分析[7],综合考虑栅格地块面积、规划建设情况、人口密度、保证居民享有生命安全的权利等因素。拟新建14个新的避难场地,如表4所示。

图6 评价结果示意图

表4 拟新建应急避难场所统计表

[1] 王玲.基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2013(6):121-123

[2] 安徽省地震局.安徽省应急避难场所分级技术标准(试行 )[EB/OL].http://eq.ah.gov.cn/include/web_content. php?id=1093,2010-09-26

[3] 刘元凤,周荣福,李凤玲.基于文本的地理空间数据挖掘与可视化[J].测绘科学,2010(4):103-105

[4] 李刚,马东辉,苏经宇.基于加权Voronoi图的城市地震应急避难场所责任区的划分,2006(3):55-59

[5] 施小斌.城市防灾空间效能分析及优化选址研究[D].西安:西安建筑科技大学,2006

[6] 贾泽露,刘耀林.可视化空间数据挖掘研究综述[J].地理空间信息,2009,7(6):10-15

[7] 林雅萍.基于GIS的福州应急避难所空间格局评价[J].亚热带资源与环境学报,2013(3):89-94

P208

B

1672-4623(2015)01-0093-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.01.031

于书媛,硕士,主要从事GIS分析及RS技术应用研究。

2014-03-31。

项目来源:安徽省地震科研青年基金资助项目(20140304);安徽省地震局合同制课题资助项目(201319)。

猜你喜欢

缓冲区合肥市场所
醒狮
送你一盆小多肉
听的场所
2020年5月全市场发行情况(按托管场所)
合肥市朝霞小学
远离不良场所
基于网络聚类与自适应概率的数据库缓冲区替换*
恋爱场所的变化
一类装配支线缓冲区配置的两阶段求解方法研究
关键链技术缓冲区的确定方法研究