Використання моделі і методів геопросторового багатокритеріального аналізу рішень для картування ризику деградації ґрунтів

Abstract

Сучасні методи просторового аналізу і моделювання все частіше використовуються в поєднанні з методами прийняття рішень та теорії нечітких множин. Останні активно інтегруються в середовище географічних інформаційних систем (ГІС), наприклад, таких відомих як ArcGIS чи QGIS, у вигляді окремих інструментів, плагинів чи Python скриптів. Методи прийняття рішень дозволяють структурувати проблему в географічному просторі, а також врахувати знання і судження експертів та переваги особи, що приймає рішення при визначенні пріоритетів альтернативних рішень. У даній роботі надається опис геопросторової моделі багатокритеріального аналізу рішень, яка дозволяє вирішувати широке коло екологічних та соціально-економічних завдань. У роботі наводиться приклад застосування даної моделі для картування ризику деградації ґрунтів в Україні. Згідно з об’єктно-просторовим підходом, властивості території визначаються як результат дії (впливу) множини об'єктів (процесів), що належать цієї території. Територія представляється у вигляді двовимірної дискретної сітки, кожна точка якої (локальна ділянка) є альтернативою. Набір локальних ділянок території складає множину альтернатив. Уявлення моделі території як системи об’єктів та зв'язків між ними дозволяє обґрунтувати вибір множини критеріїв (факторів) для оцінювання ризику деградації ґрунтів. Кожний критерій є окремим растровим шаром карти. Для побудови ієрархічної структури прийняття рішень та розрахунку коефіцієнтів важливості критеріїв використовується метод аналізу ієрархій. Для врахування невизначеності в оцінках та судженнях експертів на етапах стандартизації атрибутів альтернатив за різними критеріями та агрегування їх оцінок застосовано експертні функції належності до нечіткої множини та нечіткі квантифікатори. Особливістю запропонованої моделі багатокритеріального аналізу рішень є її низька обчислювальна складність та простота інтеграції у середовище ГІС.Modern methods of spatial analysis and modeling are increasingly being combined with decision-making methods and fuzzy set theory. The latter are actively integrated into the environment of Geographic Information Systems (GIS), such as well-known ones like ArcGIS or QGIS, in the form of separate tools, plugins, or Python scripts. Decision-making methods allow structuring the problem in geographical space, as well as taking into account the knowledge and judgments of experts and the preferences of the decision-maker in determining the priorities of alternative solutions. This paper provides a description of a geospatial multi-criteria decision analysis model, which allows addressing a wide range of ecological and socio-economic issues. An example of applying this model to map soil degradation risk in Ukraine is presented in the paper. According to the object-spatial approach, the properties of a territory are determined as the result of the action (impact) of a set of objects (processes) belonging to this territory. The territory is represented as a two-dimensional discrete grid, each point of which (local area) is an alternative. The set of local areas of the territory constitutes the set of alternatives. The representation of the territory model as a system of objects and relationships between them allows justifying the choice of a set of criteria (factors) for assessing soil degradation risk. Each criterion is a separate raster layer of the map. To build a hierarchical decision-making structure and calculate the importance coefficients of the criteria, the Analytic Hierarchy Process (AHP) method is used. To account for uncertainty in assessments and judgments of experts at the stages of standardization of alternative attributes by different criteria and aggregation of their assessments, expert membership functions for fuzzy sets and fuzzy quantifiers are applied. The particular feature of the proposed multi-criteria decision analysis model is its low computational complexity and ease of integration into the GIS environment.