CN107480864B - 一种基于ahp评价的民航应急救援能力分析方法 - Google Patents

一种基于ahp评价的民航应急救援能力分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，包括以下步骤：S1，对应急救援能力进行建模，救援能力值记为V，当前点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和值；S2，根据AHP层次模型分析各个影响因素的权重，确定影响因素权重Wi；S3，建立各因素的栅格数据计算式，计算各影响因素值Vi；S4，采集基础数据，建立系统底图，根据基础数据计算各点的救援能力值，在系统底图上逐像素录入各点的救援能力值生成救援能力分布图；S5，根据救援能力对救援能力分布图进行分级，采用不同颜色显示不同等级的救援能力。解决目前分析方法不能定量分析救援能力的问题。

Description

一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法
技术领域
本发明涉及一种救援能力分析方法，尤其涉及一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法。
背景技术
突发事件无处不在，面对大型突发危机，对事故发生处进行紧急救援可以最大程度的控制事故范围，避免进一步损害。有基于此，突发事故的紧急救援需要快速准确的制定救援计划实施救援任务，而对救援能力的分析则是快速准确指定救援计划的前提。
传统的应急救援分析方法仅仅是对事故发生地点的情况进行定性分析，无法定量分析救援难易程度，不能给救援指挥人员直接的协助。而且，现有的基于层次分析模型AHP的应急救援能力分析仅停留在获取各影响因素的权重，没有给出对作业范围进行无缝、全覆盖的应急救援能力量化计算的方法。再则，目前的应急救援分析方法只是常规的分析相关因素，并没有针对民航救援的专用分析方法，并没有将气象数据，通信情况等方面作为基础数据进行分析，未能发挥出民航在应急救援所具有的高效快速的优点。对此，需要有一种专属于民航的应急救援方法以便快速准确的明确救援能力，确定救援方案，以充分发挥民航在应急救援上的快速高效的特点。
发明内容
本发明提供了一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，旨在提供一专属于民航的应急救援能力分析方法，解决目前分析方法不能定量分析救援能力，不能全面分析影响民航能力的相关因素，不能快速准确分析民航应急救援能力的问题。
本发明所述一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，包括以下步骤：
S1，对应急救援能力进行建模，救援能力值记为V，当前点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和值；
S2，根据AHP层次模型分析各个影响因素的权重，确定影响因素权重Wi；
S3，建立各因素的栅格数据计算式，计算各影响因素值Vi；
S4，采集基础数据，建立系统底图，根据基础数据计算各点的救援能力值，在系统底图上逐像素录入各点的救援能力值生成救援能力分布图；
S5，根据救援能力对救援能力分布图进行分级，采用不同颜色显示不同等级的救援能力。
本发明所述一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，该种分析方法对影响应急救援的因素进行科学分析建模，以路网、通信、救援设施、高程、坡度、气象等数据作为基础，通过AHP层次模型分析各个因素对救援能力的影响权重，建立模型对作业范围内进行逐像素的救援能力计算，然后采用Jenks最佳自然断裂法对救援能力进行分类，根据应急救援能力数值将结果分为5类并渲染成图，为民航应急救援提供准确快速的应急救援能力量化分析方法。该种方法包含能对民航影响较大的坡度和气象等因素，相比于其他，该种分析方法更适用于对民航救援能力的分析，目前的救援能力分析方法未能正确分析坡度和气象因素，用于对民航救援能力进行分析时会产生较大误差，不能正确分析民航救援能力。而本方法具体考虑对民航影响大的坡度和气象因素，是一种可以专用于民航的应急救援方法，还同时考虑了路网等其他救援方式的影响因素，可以同时分析其他救援方式的救援能力，实现多种救援方式综合分析，可等到以民航救援为主，多种救援方式协作的准确的救援能力分析方法。并且该种救援能力分析方法以栅格图像的形式给出了能够无缝覆盖作业区域的应急救援能力图，解决目前现有的基于层次分析模型AHP的应急救援能力分析仅停留在获取各影响因素的权重，不能对作业范围进行无缝、全覆盖的应急救援能力量化计算的问题。同时，该种分析方法在计算救援能力时将逐像素计算距离矢量数据（道路、救援设施等）转化为，通过多环缓冲区分析及构成泰森多边形等方式，将点状、线状矢量数据快速构面并赋予属性值，从而将对矢量之间的距离运算转化为栅格数据的数值运算，大幅度提升计算效率。本发明提供了一种专属于民航但并非仅能对民航进行分析的应急救援能力分析方法，解决目前分析方法不能定量分析救援能力，不能全面分析影响民航能力的相关因素，不能快速准确分析民航应急救援能力的问题。
附图说明
图1为一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法的工作流程图。
具体实施方式
一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对应急救援能力进行建模，救援能力值记为V，当前点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和值；S2，根据AHP层次模型分析各个影响因素的权重，确定影响因素权重Wi；S3，建立各因素的栅格数据计算式，计算各影响因素值Vi；S4，采集基础数据，建立系统底图，根据基础数据计算各点的救援能力值，在系统底图上逐像素录入各点的救援能力值生成救援能力分布图；S5，根据救援能力对救援能力分布图进行分级，采用不同颜色显示不同等级的救援能力。步骤S1中所述的各影响因素值Vi包括，高程影响值Vh，高程对救援能力的影响值；坡度影响值Vs，坡度对救援能力的影响值；通信影响值Ve，通信情况对救援能力的影响值；交通影响值Vt, 交通情况对救援能力的影响值；救援设施影响值Vd，救援设施对救援能力的影响值；天气影响值Vw，天气情况对救援能力的影响值；所述的影响因素权重Wi则包括与之对应的高程权重值Wh，坡度权重值Ws，通信权重值We，交通权重值Wt,救援设施权重值Wd，天气权重值Ww。该种分析方法具体考虑对民航影响大的坡度和气象因素，是一种可以专用于民航的应急救援方法，还同时考虑了路网等其他救援方式的影响因素，可以同时分析其他救援方式的救援能力，实现多种救援方式综合分析，可等到以民航救援为主，多种救援方式协作的准确的救援能力分析方法。
所述步骤S3所述的计算各影响因素值Vi的栅格数据计算式包括，高程影响值计算式，坡度影响值计算式，通信影响值计算式，交通影响值计算式，救援设施影响值计算式，天气影响值计算式；其中通信情况，交通情况和救援设置因素对救援能力的影响与距离有关，采用以距离为自变量的分段式函数计算。在计算出各影响因素权重之后，根据专家经验建立算式对各因素栅格数据进行逐像素的计算。根据不同影响因素的数据特征，确定不同的计算式，保证数据的运算准确。
步骤S4包括，S41，数据采集步骤，采集基础数据数字正射影像图DOM、数字高程模型DEM、路网数据t、通信基站数据e、气象数据w、救援设施数据d；S42，数据处理步骤，处理采集到基础数据得到每一点的高程影响值Vh，坡度影响值Vs，通信影响值Ve，交通影响值Vt,救援设施影响值Vd，天气影响值Vw；S43，各点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和得到救援能力值V；S44，将各V点的救援能力值与系统底图匹配后录入，生成救援能力分布图。所述步骤S4中，数字正射影像图DOM，作为系统底图供各像素点的救援能力值V进行匹配录入；数字高程模型DEM，用于获取高程数据h，利用步骤S3中计算式计算得到高程影响值Vh；路网数据t，利用步骤S3中计算式计算得到交通影响值Vt;通信基站数据e，利用步骤S3中计算式计算得到通信影响值Ve;气象数据w，利用步骤S3中计算式计算得到天气影响值VW;救援设施数据d，利用步骤S3中计算式计算得到救援设施影响值Vd。由于采用DOM作为系统底图，各种数据可以集中显示在地图上，形成直观展示。并且因为采用逐像素分析的栅格数据，各点情况均得到量化的表征，并非传统的定性描述，而是可以通过坐标定位到地图上的某一个点，以此点上的数据量化的表征该地点的救援能力。同时，对于作业范围也通过救援设备等因素的分析，保证分析无缝、全覆盖，实现对民航应急救援能力的快速准确的分析。即解决了传统的应急救援分析方法仅仅是对事故发生地点的情况进行定性分析，无法定量分析救援难易程度的问题，同时实现了对作业范围进行无缝、全覆盖的应急救援能力量化计算。
步骤S5中所述的对救援能力分布图进行分级按照组间方差最大、组内方差最小的方法进行。救援能力分布图上的每个像素都有各自对应的救援能力值，为了用户能够直观对各区域的救援能力值进行判断，同时也为了出图美观，需要对救援能力分布图进行地图分级。使用jenks自然断裂分级法，按照组间方差最大、组内方差最小的原理，将地图分为5类。分级后对不同类别赋予不同颜色，使得用户对不同区域的救援能力一目了然。
本实施例中结合图1具体说明该种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法如何得到分级救援能力分布图。
为了准确直观体现作业区域内的应急救援能力，采用栅格图像的形式逐像素来存储和表现应急救援能力。栅格图像上的每个像素具有经纬度坐标，同时以其灰度值表征应急救援能力数值。每一点的应急救援能力由该点位置的各影响因素值与其权重的乘积累加得到，其中Vi为某一项影响因素的值，Wi为该影响因素的权：
式1
根据对民航科研单位调研结果，得出对应急救援主要影响因素如下：
1.地形地貌特征：海拔高度，坡度。
2.交通情况：周边公路、铁路距离。
3.救援设施情况：公安、医院、消防、交通等。
4.通信情况：周边电信运营商信号情况等。
5.天气情况：历史降雨，雷暴情况等。
根据AHP层次模型分析各影响因素权重如下：高程权重值Wh=0.085，坡度权重值Ws=0.064，通信权重值We=0.213，交通权重值Wt=0.149,救援设施权重值Wd=0.234，天气权重值Ww=0.255。
在计算出各影响因素权重之后，根据专家经验建立算式对各因素栅格数据进行逐像素的计算。
其中：Vh为高程对救援能力的影响值，高程越高，救援能力越差，救援数值越低。
Vs为坡度对救援能力的影响值，坡度越大，救援能力越差，救援数值越低。
Ve为通信情况对救援能力的影响值，在移动基站周边0.5km范围之内时通信效果良好，2km之内有一般的信号，2km之外信号不稳定，因此其救援能力数值也是根据距离阶梯划分。其中Rmin为直线距离值。
Vt为交通情况对救援能力的影响值，在离道路直线距离1km之内时交通情况良好，5km之内有交通情况一般，10km之外认为交通情况较差，因此其救援能力数值也是根据距离阶梯划分。其中Rmin为直线距离值。
Vd为救援设施对救援能力的影响值，在救援设施周边1km范围之内时可以快速到达，5km之内时能够到达，10km之外时难以及时到达，因此救援能力数值也是根据距离阶梯划分。其中Rmin为直线距离值。
Vw为天气情况对救援能力的影响值，以一年中大雨和雷暴天气累积天数计，进行阶梯划分，天数越少救援能力数值越大。其中Dl和Dr分别为大雨天气累积天数计和雷暴天气累积天数计。
采集基础数据，基础数据主要包括数字正射影像图（DOM）、数字高程模型（DEM）、路网数据、通信基站数据、气象数据、救援设施数据等。其中DOM作为系统底图，为系统提供直观的自然环境信息和地理参考框架，其他数据均需要通过地理配准纠正到DOM所在的参考系，从而保证不同数据在地理位置上完全套合。
高程数据来源于DEM，为栅格数据。逐点存储该点的经纬度及高程（x,y,Vh），为系统提供高程值。
坡度模型反映地面的坡度值，由DEM计算得出。在DEM上采用3×3的格网单元逐点(x,y,z)计算其切平面的法线方向与Z轴的夹角，即为该点的坡度值s，从而获取栅格形式的坡度影响因素栅格图(x,y,Vs）。
通信基站为点状矢量数据，对于作业范围内某一点来说，要计算其通信影响因素值需要判断该点距离最近的通信基站矢量距离，需要对全部通信基站矢量进行遍历，运算十分复杂。通过缓冲区分析，根据Ve计算公式中的不同距离阈值生成通信矢量的多环缓冲区，不同环境被赋予相对应的Ve值。再将生成的面状矢量栅格化，即可获得按照（x,y,Ve）分布的，覆盖整个作业范围的通信影响值栅格图。在本发明的一个实施例中，白色部分为基站周边0.5km半径范围，值为1；灰色部分为基站周边2km半径范围，值为0.5；黑色部分为基站周边2km半径以外的部分，值为0。
路网、救援设施的处理与通信基站相同，按照计算公式分别生成各级的栅格数据结果。
气象数据为点状矢量，标识了各个气象台记录的历史数据。各地气象数据与周边气象塔数据有一定联系，但是没有简单的距离关系，采用缓冲区分析进行快速计算后会留下很多没有数据的空洞不符合实际，因此采用构建泰森多边形对空间平面进行剖分，使得剖分后的多边形内的任何位置离该多边形的样点（即气象台）的距离最近，离相邻多边形内样点的距离远，且每个多边形内含且仅包含一个样点（即气象台）。每个多边形被赋以该多边形内部气象台的数值，由此获取整个作业范围面状矢量化的气象数据。再将生成的面状矢量栅格化，即可获得按照（x,y,Vw）分布的，覆盖整个作业范围的通信影响值栅格图。
由此，对DEM、坡度影响因素栅格图、路网影响因素栅格图、气象影响因素栅格图、通信影响因素栅格图、救援设施影响因素栅格图根据式1进行逐像素计算，得到最终的救援能力分布图（x,y,V）。栅格图中每一个点表征着在坐标为（x,y）的地方，其救援能力值为V。
救援能力分布图上的每个像素都有各自对应的救援能力值，为了用户能够直观对各区域的救援能力值进行判断，同时也为了出图美观，需要对救援能力分布图进行地图分级。使用jenks自然断裂分级法，按照组间方差最大、组内方差最小的原理，将地图分为5类。分级后对不同类别赋予不同颜色，使得用户对不同区域的救援能力一目了然。

Claims (5)

1.一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对应急救援能力进行建模，救援能力值记为V，当前点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和值；
S2，根据AHP层次模型分析各个影响因素的权重，确定影响因素权重Wi；
S3，建立各因素的栅格数据计算式，计算各影响因素值Vi；
S4，采集基础数据，建立系统底图，根据基础数据计算各点的救援能力值，在系统底图上逐像素录入各点的救援能力值生成救援能力分布图；
S5，根据救援能力对救援能力分布图进行分级，采用不同颜色显示不同等级的救援能力;
所述步骤S1中的各影响因素值Vi包括，高程影响值Vh，高程对救援能力的影响值；坡度影响值Vs，坡度对救援能力的影响值；通信影响值Ve，通信情况对救援能力的影响值；交通影响值Vt, 交通情况对救援能力的影响值；救援设施影响值Vd，救援设施对救援能力的影响值；天气影响值Vw，天气情况对救援能力的影响值；
所述的影响因素权重Wi则包括与之对应的高程权重值Wh，坡度权重值Ws，通信权重值We，交通权重值Wt,救援设施权重值Wd，天气权重值Ww。
2.根据权利要求1所述的一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，步骤S3所述的计算各影响因素值Vi的栅格数据计算式包括，高程影响值计算式，坡度影响值计算式，通信影响值计算式，交通影响值计算式，救援设施影响值计算式，天气影响值计算式；其中通信情况，交通情况和救援设置因素对救援能力的影响与距离有关，采用以距离为自变量的分段式函数计算。
3.根据权利要求1所述的一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，所述步骤S4包括，
S41，数据采集步骤，采集基础数据数字正射影像图DOM、数字高程模型DEM、路网数据t、通信基站数据e、气象数据w、救援设施数据d；
S42，数据处理步骤，处理采集到基础数据得到每一点的高程影响值Vh，坡度影响值Vs，通信影响值Ve，交通影响值Vt,救援设施影响值Vd，天气影响值Vw；S43，各点的V值等于各影响因素值Vi与该影响因素权重Wi之积的求和得到救援能力值V；
S44，将各V点的救援能力值与系统底图匹配后录入，生成救援能力分布图。
4.根据权利要求3所述的一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，
数字正射影像图DOM，作为系统底图供各像素点的救援能力值V进行匹配录入；
数字高程模型DEM，用于获取高程数据h，利用步骤S3中计算式计算得到高程影响值Vh；
路网数据t，利用步骤S3中计算式计算得到交通影响值Vt;
通信基站数据e，利用步骤S3中计算式计算得到通信影响值Ve;
气象数据w，利用步骤S3中计算式计算得到天气影响值VW;
救援设施数据d，利用步骤S3中计算式计算得到救援设施影响值Vd。
5.根据权利要求1-4任一所述的一种基于AHP评价的民航应急救援能力分析方法，其特征在于，步骤S5中所述的对救援能力分布图进行分级按照组间方差最大、组内方差最小的方法进行。
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