system: [SYSTEM]

user: 3. 关键技术 3.1. 组件对象技术 COM是Microsoft组件对象模型(Component Object Model)的简称，它与具体的编程语言和平台无关 [ 9 ]。在COM构架下，人们可以开发出各种各样的功能专一的组件，然后将它们按照需要组合起来，构成复杂的应用系统。Microsoft的许多技术，如ActiveX， DirectX以及OLE等都是基于COM而建立起来的。这种做法的好处是可以随着技术的不断发展而用新的组件取代以有的组件。此时的应用程序可以随新组件不断取代旧的组件而渐趋完善。而且利用已有的组件，用户还可以快速的建立全新的应用。 在系统设计和开发中，采用了组件对象技术，引入了ArcGIS Engine9.3。ArcGIS Engine9.3是基于COM技术的可嵌入的组件库和工具包。它由两个产品组成：面向开发人员的软件开发包(ArcGIS Engine Developer kit)和面向最终用户的运行时(ArcGIS Engine Runtime)。ArcGIS Engine软件开发包并不是一个终端用户产品，而是软件开发人员的工具包，利用高级程序设计语言Visual C#和软件开发包提供的控件及其相应的对象、属性、方法、事件，完成了本系统需要的数据格式转换、投影转换、波段运算、空间分析、专题图制作及数据显示、放大、缩小、漫游等功能。ArcGIS Engine Runtime是一个使终端用户软件能够运行的核心ArcObjects 组件产品，被安装在每一台运行ArcGIS Engine应用程序的计算机上。 3.2. 空间插值技术 离散点形式的属性数据通常需要用空间插值技术估计无测量数据位置的相应数值。本系统提供反距离权重和克里金两种插值方法作为空间数据的插值方法。 3.2.1. 反距离权重插值 反距离权重插值公式为： z ( x j ) = ∑ i = 1 n z ( x i ) d i j − r / ∑ i = 1 n d i j − r (1) 式中， x j 为未知点， x i 为已知数据点， d i j − r 为第i样本点与 x j 点距离的-r次方；r为权重指数。 3.2.2. 克里金插值 假设区域内在采样点 x i 处的观测值为 z ( x i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，则在未知点 x 0 处的估计值 z ^ ( x 0 ) 可以通过周围n个采样点的观测值 z ( x i ) 的线性组合求得，即： z ^ ( x 0 ) = ∑ i = 1 n λ i z ( x i ) (2) 式(2)需满足无偏估计和估计方差最小，即： E [ z ^ ( x ) − z ( x ) ] = 0 (3) V a r [ z ^ ( x ) − z ( x ) ] → min (4) (3)式和(4)式成立的话，则要求权重 λ i 要满足式(5)和式(6)： ∑ i = 1 n λ i γ ( x i ， x j ) + μ = γ ( x i ， x 0 ) (5) ∑ i = 1 n λ i = 1 (6) 式(5)和式(6)中 γ ( x i ， x j ) 为观测点 x i 与 x j 之间的半变异值， γ ( x i ， x 0 ) 为采样点 x i 与未知点 x 0 之间的半变异值， μ 是与方差最小化有关的拉格朗日乘数。由式(5)和式(6)可计算出权重 λ i 的值，即可求出未知点 x 0 处的估计值 z ^ ( x 0 ) 。 3.3. 权重分析技术 权重的确定历来是灾害风险评估技术的重点和难点，本系统提供两种最新的权重分析技术，分别是层次分析法和模糊数学评价法。 3.3.1. 层次分析法 层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种对指标进行定性定量分析的方法。它特别适用于那些难于完全定量分析的问题 [ 10 ]。运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行 [ 11 ]： 1) 建立递阶层次结构模型； 2) 构造出各层次中的所有判断矩阵； 3) 层次单排序及一致性检验； 4) 层次总排序及一致性检验。通过以上四个步骤，最终得出每个指标的权重，以确定不同指标对同一因子的相对重要性。 3.3.2. 模糊数学评价法 利用模糊数学评价法确定灾害风险区划因子的权重一般分为以下三个步骤： 1) 建立隶属函数 隶属函数一般用来刻画模糊集，以实现定量描述模糊性事物 [ 12 ]。本系统采用典型函数法的戒下型函数刻画隶属函数 [ 13 ]，隶属函数的计算公式为： f ( u ) = { 0 ， u ≤ c 1 1 + [ a ( u − c ) ] b ， u > c (7) 戒下型函数的分布表示某因子对灾害是否有影响。如果它超过某一界值c(本系统中取c为因子网格u的最小值)，则有影响，否则没影响。公式(7)中， f ( u ) 为因子u的隶属函数， b = − 2 ， c = u min ； u max 为因子网格u的最大值，所对应的隶属函数的值为0.99，得到a的计算公式为： a = 99 u max − u min (8) 2) 确定评价矩阵 假设需要评价m个风险因子，n个网格，则每个风险因子的评价集为 T i = ( r i 1 ， r i 2 ， ⋯ ， r i n ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m 。因此得到m个风险因子的评价矩阵T(见公式(9))，利用隶属度公式(公式(7))计算矩阵T的每个元素。 T = [ T 1 T 2 ⋮ T m ] = [ r 11 r 12 ⋯ r 1 n r 21 r 22 ⋯ r 2 n ⋮ ⋮ ⋮ r m 1 r m 2 ⋯ r m n ] = [ f 11 f 12 ⋯ f 1 n f 21 f 22 ⋯ f 2 n ⋮ ⋮ ⋮ f m 1 f m 2 ⋯ f m n ] (9) 3) 风险评价因子权重的确定 依据李登峰等 [ 14 ] 加权平均规划法计算风险评价因子权重。公式(10)为建立的多目标决策模型： max { b ( w ) = ( b 1 ( w ) ， b 2 ( w ) ， ⋯ ， b n ( w ) ) | ∑ i = 1 p w i 2 = e } (10) 其中 e = 1 − ∑ i = p + 1 m w i 2 ，记 d = 1 − ∑ i = p + 1 m w i 。 由于本系统中风险因子权重均未知，所以p = m，d = 1 (待定因子的权重之和等于1)。此外，因为每个风险评价因子不存在任何偏好，可将公式(10)中多目标决策问题等权重集结为等价非线性规划问题，最终得到风险因子权重计算公式为： w i = d ∑ j = 1 n r i j ∑ i = 1 p ∑ j = 1 n r i j ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。 (11) 利用公式(11)可计算得到各风险因子的权重。 3.4. 风险评估技术 自然灾害风险指一定的区域和给定的时间段内，由于某一个自然灾害而引起的人们生命财产和经济活动的期望损失值。一定区域自然灾害风险是由危险性(Hazard)、暴露性(Exposure)、脆弱性(Vulnerability)和防灾减灾能力(Resistance)等四个因素相互综合作用而形成的 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。本文基于自然灾害风险形成机制建立农业气象灾害风险评估模型 [ 15 ]。 DRI = ( H W H ) ( E W E ) ( V W V ) [ 0.1 ( 1 − a ) R + a ] (12) H = ∑ W H k X H k E = ∑ W E k X E k V = ∑ W V k X V k R = ∑ W R k X R k 其中，DRI是风险指数，其值越大，则风险程度越大。H、E、V分别表示致灾因子危险性指数、孕灾环境暴露性指数、承灾体脆弱性指数； W H 、 W E 和 W V 相应地表示其权重； X k 是指标k量化后的值； W k 为指标k的权重，表示各指标对于风险的相对重要性。由于防灾减灾能力R是作为一项可能的减少因子来考虑，因此并未对其赋予权重值。变量a是常数( 0 ≤ a ≤ 1 )，本系统中取a = 0.8。