基于TOPSIS和热点分析的都汶公路沿线地质生态环境承载力评价

doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0027

基于TOPSIS和热点分析的都汶公路沿线地质生态环境承载力评价

张琛^,¹, 汪宙峰^,¹^,², 汪裕峻³, 徐建伟¹

1.西南石油大学地球科学与技术学院，四川成都 610500

2.油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川成都 610500

3.合肥市测绘设计研究院，安徽合肥 230031

Evaluation of geological and ecological environment carrying capacity along Dujiangyan-Wenchuan Highway based on TOPSIS and hotspot analysis

ZHANG Chen^,¹, WANG Zhoufeng^,¹^,², WANG Yujun³, XU Jianwei¹

1.School of Geoscience and Technology, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China

2.State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China

3.Hefei Surveying and Mapping Institute, Hefei 230031, China

通讯作者: 汪宙峰，讲师，从事地理空间人工智能、地下管网安全智能监测研究. E-mail： 1517580075@qq.com.

编委: 周成林

收稿日期: 2018-12-18 修回日期: 2019-03-08

基金资助:

国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目.  KLG-SIT2015-01
四川测绘地理信息局支撑课题.  J2014ZC12
西南石油大学青年教师“过学术关”资助计划.  201131010020

Received: 2018-12-18 Revised: 2019-03-08

作者简介 About authors

张琛（1993-），男，安徽灵璧人，2015在西南石油大学获学士学位，现为西南石油大学在读硕士研究生，从事3S与地质环境承载力评价研究.E-mail：1025325299@qq.com , E-mail：1025325299@qq.com

摘要

针对山区公路沿线复杂地质生态环境动态变化等问题，以都江堰 - 汶川公路沿线区域为研究对象，提出了一种基于承载力综合质量和空间聚类关系对区域地质生态环境承载力评价的方法，实现了对具有地质灾害易发特点的山区公路沿线区域承载力状况的科学评价。通过自然 - 环境 - 人文模型构建区域承载力状况评估指标体系，借助层次分析法确定各评价指标因子的权重，采用TOPSIS算法（逼近理想解排序方法）进行计算并加权叠加得到承载力综合质量状况，结合热点分析的结果对研究区的承载力状况进行等级划分。结果表明：研究区的地质环境、生态环境、社会经济承载力质量空间分布皆呈现出高度聚集性，划入适宜建设区的面积占比31.12%，后备调控区的面积占比31.98%，不宜建设区面积占比36.79%，研究区内的映秀镇、漩口镇和都江堰所组成的三角区呈现大面积的高值聚集区，承载力综合质量好，空间聚集度高，利于规划建设。评价结果为区域承载力准确评价和空间利用格局研究提供了新思路，也可为防灾减灾工作提供参考。

关键词： TOPSIS算法 ; 层次分析法 ; 地质生态环境 ; 承载力 ; 地理国情普查 ; 热点分析

Abstract

Aiming at the dynamic changes of complex geological and ecological environment along the mountain highways， in this paper， the area along the Dujiangyan-Wenchuan Highway was taken as a research object， and a method was proposed of evaluating regional scientific ecological environmental bearing capacity based on comprehensive quality and comprehensive quality clustering relationship to achieve the scientific evaluation of the bearing capacity of mountainous highways with geological disasters. The natural-environment-humanity model was used to construct the regional carrying capacity assessment index system， with the help of the analytic hierarchy process. Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution algorithm was adopted for calculation and weighted superposition to obtain the comprehensive status of the bearing capacity in the study area and to make grade classification according to the result of the bearing capacity in the study area. The results show that the spatial distribution of geological environment， ecological environment and socio-economic carrying capacity of the study area is highly clustered， accounting for 31.12% of the area suitable for the construction area， and 31.98% of the reserve control area， 36.79% of the area not suitable for construction. The triangle area being consisted of Yingxiu Town， Xuankou Town and Dujiangyan in the study area presents a large high-value clustering area with good comprehensive bearing capacity and high spatial concentration， which is conducive to planning and construction. The research results provide new idea for the accurate evaluation of regional carrying capacity and spatial pattern research， and will be useful for disaster prevention and mitigation work.

Keywords： Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution （TOPSIS） algorithm ; analytic hierarchy process ; geological ecological environment ; carrying capacity ; geographical survey of national conditions ; hotspot analysis

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本文引用格式

张琛, 汪宙峰, 汪裕峻, 徐建伟. 基于TOPSIS和热点分析的都汶公路沿线地质生态环境承载力评价[J]. 冰川冻土, 2020, 42(2): 704-715 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0027

ZHANG Chen, WANG Zhoufeng, WANG Yujun, XU Jianwei. Evaluation of geological and ecological environment carrying capacity along Dujiangyan-Wenchuan Highway based on TOPSIS and hotspot analysis[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020, 42(2): 704-715 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0027

0 引言

随着国内社会经济的持续快速发展，人类的社会活动对自然生态系统的干扰也在不断加剧，导致自然环境持续恶化，解决好资源、人口、环境之间的矛盾，实现人与自然和谐相处、协调发展是生态文明建设的内在要求，生态文明的建设与社会经济发展相适应是可持续发展的前提。环境承载力是指在一段时期和一定地域的空间内，环境系统不发生结构上的改变，同时保持其正常运转的功能，环境系统所能承受的人类总量和各种经济活动的能力^［1］。通过针对性的对地质灾害易发区域进行承载力综合评价，以做到科学合理的使用自然资源和建设规划，为预防和减少自然灾害所带来的损失提供依据，为社会、经济、环境可持续发展提供理论参考。

近年来，国内学者针对不同尺度的区域开展了承载力评价的研究：包括全国^［2］、省级^［3-5］、市级^［6］这类行政区域的研究，研究对象既包括传统行政单元尺度的资源承载力和环境承载力这类综合承载力的研究，同时也包括土地^［7］、水资源^［8-9］和矿山^［10-11］等单要素承载力的研究；运用的评价模型和方法主要有AHP综合评价法^［12］、逼近理想点法^［13］、能值分析法^［14］、生态足迹法^［15］等；承载力研究方向较多集中在理论研究^［16］、综合评价^［17］和发展区域划定^［18］等方面，同时规划分区方法也由用地分区^［19］、功能分区^［20］发展为综合分区^［21］。上述研究丰富了承载力研究的理论和方法，但现有研究偏重于承载力定量评价的方面，由于各研究区自然、社会、经济情况各不相同，以及承载力研究中评价因子选择的多样性和评价方法应用的不同，在定量化度量的过程中尚未形成成熟、完整、公认的研究体系，并且对区域承载力评价中的空间分布模式的研究较少，难以发现承载力质量、规模、空间分布之间的关联性。承载力综合评价需要从综合发展适宜性和空间稳定性两方面考虑，既要从综合质量状况角度出发考虑发展的适宜性，也要从空间布局角度出发考虑持续发展的空间稳定性。

为深入探索区域承载力综合质量的空间分布特征，本文以都汶公路沿线为研究区域，建立了基于地质环境、生态环境、社会经济三方面的评价指标体系，在区域承载力状况综合评价结果的基础上，将承载力综合质量分值作为空间变量，结合热点分析工具分析研究区内承载力综合质量空间集聚性特征，研究结果实现了对承载力质量、规模和空间分布模式的耦合，以期为都汶公路沿线的发展规划提供科学依据。

图1

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图1 都汶公路位置示意图

Fig.1 Map showing the study area of Dujiangyan-Wenchuan Highway

1 研究区概况及数据来源

1.1　研究区概况

研究区位于四川省汶川县境内，地理范围为103°14′ ~ 103°45′ E， 30°54′ ~ 31°36′ N，面积为925 km²。研究区处在川西高山高原区龙门山系和邛崃山系之间，属于成都平原与川西北高山高原过渡地带，内部地形陡峻，山高谷深，公路沿线山坡的平均坡度达30° ~ 35°，主要地质构造有汶茂断裂以及映秀断裂，其中映秀断裂是“5·12”汶川大地震的发震断裂。研究区是长江黄河源头的重要水源涵养地，属于大陆性季风气候，降水量在地域上呈现分布不均，受境内高山阻挡的影响，随着地势的降低由西北向东南逐渐减少，在时间上呈现8月最多， 1月最少。区域内自然河流均属岷江干流及其支流，较大支流有二河（渔子溪）、草坡河、寿江（寿溪河）等，人工河流为都江堰灌溉河。研究区位于龙门山地震带区域，地质构造复杂，构造发育、地层出露齐全、岩性多样，夏季降雨丰沛，易形成局地性暴雨引发滑坡等地质灾害的发生，由此可见，对该区域的承载力评价研究具有良好的实际作用和示范作用。

1.2　数据来源

本文所使用的基础数据来源于四川省第一次全国地理国情普查成果，数据覆盖面广、类型多且质量高，能较完整的体现出研究区的情况。其内容包括：自然地理要素基本情况，包括地形地貌、灾害点分布、植被覆盖、水域、与土地状况等的类别、数量、位置、范围、面积等。人文地理要素基本情况，包括人类活动密切相关的交通设施、居民点、公共服务设施与能源供应的类别、位置、范围等。地理国情普查成果是一种较全面的地理空间信息，通过将成果进行转化，可以更好的服务当地经济建设，促进地区社会发展。

2 基于TOPSIS和热点分析的承载力综合评价

2.1　总体技术路线

首先，通过对承载力研究成果进行调研并据此构建地质生态环境承载力评价的研究框架；根据四川省第一次全国地理国情普查数据，构建出区域承载力状况评价指标体系，评价体系包括地质环境、生态环境、社会经济三个目标层，下分若干评价指标。应用GIS和RS技术，对评价指标的数据进行预处理，将各指标因子量化并将量化结果划分为五个等级；进而采用层次分析法，对各指标进行权重计算并对其进行赋值；最后，采用TOPSIS方法进行计算并加权叠加得到研究区地质生态环境承载力状况综合指数，利用分区规则：高值聚集区域、低值聚集区域、无显著性对研究区的承载力状况进行等级划分。综合评价研究区的承载力状况，分析承载力状况的空间集聚特征，探讨研究区的承载力状况时空分布规律，划定承载力质量优先区，总体技术路线如图2所示。

图2

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图2 总体技术路线

Fig.2 The overall technical route

2.2　公路沿线承载力评价体系的构建及权重确定

在承载力质量评价的研究中，评价指标的选择和量化是区域承载力评价的重要步骤，指标体系法是目前应用较为广泛的评价方法。自然 - 经济 - 社会（Natural-Economic-Society， NES）概念来源于土地生态系统，由多种要素构成多层次的子系统，子系统相互耦合构成土地承载力系统^［22］。通过对以往的地质生态环境承载力评价的评价方法和逻辑的总结，并结合山区公路地质生态环境的特点，本文将评价指标体系划分为地质环境、生态环境和社会经济三个子系统，地质环境子系统从构造稳定性、人类活动工程地质条件、人类活动自然地理条件和防灾减灾角度出发选择地质构造及新构造运动因子、地层岩性、地形地貌、地质灾害为二级指标；生态环境子系统从环境资源和环境质量角度出发选择水资源因子、土地资源因子、环境质量因子为二级指标；社会经济子系统主要从人口、经济、基础设施建设情况角度出发选择经济因子和基础设施支撑能力因子为二级指标。本文所构建的评价指标体系，以地理国情普查成果为基础，考虑综合性原则、主导性原则、科学性及区域性原则、客观性原则、定性与定量相结合原则、继承性原则，评价指标的选取应能全面、科学、客观的反映地区承载力状况，据此构建了多层次的区域承载力状况评价指标体系（表1）。

表1 区域地质生态环境承载力指标评价体系

Table 1 The carrying capacity evaluation system， including regional geological， ecological environment and social economy

目标层A	准则层B	指标层C	指标说明	权重
A1地质环境	B1地质构造及新构造运动因子	C1断层带密度	单位面积的区域内存在的断裂带长度	0.0162
		C2断层距离	距离断裂带主断层面的水平距离	0.1408
		C3地震烈度	建筑物受地震影响破坏程度的量度指标	0.0619
	B2地层岩性因子	C4工程地质岩组	岩石的矿物成分、结构构造等决定了其强度	0.0623
	B3地形地貌因子	C5高程	沿垂线方向到绝对基面的距离	0.1198
	B3地形地貌因子	C6坡度	坡面的垂直高度和水平距离的比	0.2396
	B4地质灾害因子	C7灾害点密度	单位面积区域内发育的地质灾害点个数	0.1797
	B4地质灾害因子	C8地震灾害直接威胁区	可能被地质灾害直接影响的区域	0.1797
A2生态环境	B5水资源因子	C9年降雨量	一个区域内多年的年降雨量的平均值	0.1714
		C10水源涵养	单位面积上水资源量	0.0858
		C11用水条件	水资源在从水源地引至使用地的难易程度	0.1714
	B6土地资源因子	C12耕地条件	耕地质量的好坏	0.1428
	B7环境质量因子	C13土地胁迫	人类社会经济活动对土地资源造成的压力	0.1898
		C14植被覆盖度	研究区植被覆盖程度	0.1660
		C15生物丰度	某一区域内生物的丰贫程度	0.0728
A3社会经济	B8人口因子	C16居民点密度	居民点分布的疏密	0.1976
	B9经济因子	C17人均GDP	地区生产总值与地区常住人口的比值	0.3119
	B10基础设施支撑能力因子	C18交通设施支持	铁路、公路、机场等交通设施对社会经济承载能力的支撑作用	0.1962
		C19能源支持	电站等能源设施对社会经济承载能力的支撑作用	0.0981
		C20公共服务能力支持	医院、学校、行政单位等公共服务基础设施对社会经济承载能力的支撑作用	0.1962

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本文选择层次分析法确定指标的权重，层次分析法（Analytic hierarchy process，简记AHP）解决问题的基本思想与人们对一个多层次、多因素、复杂的决策问题的思维基本一致，其最突出的特点就是分层比较、综合优化，可以为区域承载力评价提供简便的决策方法。

2.3　数据预处理

依据建立的指标体系，参考国内外指标分级标准的基础上^［23-26］，利用ArcGIS软件对指标图层进行量化，将量化结果划分为五级，分别赋分值1、 2、 3、 4、 5，其分值代表该指标的优劣程度，分值越高，则承载力指标状况越好，反之承载力指标状况越差，指标层中的20个指标因子量化分级标准见表2，指标因子的数据处理流程见图3、图4和图5。

表2 各指标分级标准

Table.2 Classification criteria for each indicator

指标	分值
指标	0	1	2	3	4	5
C1/（km·km^-2）	-	<2.6	2.0 ~ 2.6	1.5 ~ 2.0	0.5 ~ 1.0	<0.5
C2/m	0 ~ 15	15 ~ 200	-	200 ~ 400	-	>400
C3	-	>X	IX	VIII	VII	<VI
C4/MPa	-	frk≤5	15≥frk>5	30≥frk>15	60≥frk>30	frk>60
C5/m	-	>3 000	2 000 ~ 3 000	1 200 ~ 2 000	800 ~ 1 200	<800
C6/（°）	-	>30	15 ~ 30	8 ~ 15	5 ~ 8	<5
C7/（个·km^-2）	-	>27	15 ~ 27	8 ~ 15	3 ~ 8	<3
C8	有	-	-	-	-	无
C9/mm	-	<200	200 ~ 400	400 ~ 800	800 ~ 1000	>1 000
C10	-	<20	20 ~ 40	40 ~ 60	60 ~ 75	75 ~ 100
C11	-	85 ~ 100	75 ~ 85	60 ~ 75	40 ~ 60	<40
C12/（°）	非耕地	>25	-	15 ~ 25	5 ~ 15	<5
C13	-	<20	20 ~ 45	45 ~ 70	70 ~ 90	90 ~ 100
C14	-	<20	20 ~ 35	35 ~ 60	60 ~ 85	85 ~ 100
C15	-	<20	20 ~ 35	35 ~ 60	60 ~ 85	85 ~ 100
C16/（个·km^-2）	-	90 ~ 100	80 ~ 90	60 ~ 80	30 ~ 60	0 ~ 30
C17/美元	-	<975	975 ~ 3 855	3 855 ~ 11 905	-	>11 905
C18	-	<20	20 ~ 40	40 ~ 50	50 ~ 60	>60
C19	-	<0.3	0.3 ~ 0.5	0.5 ~ 0.7	0.7 ~ 0.9	>0.9
C20	-	<1.5	1.5 ~ 2.5	2.5 ~ 3.5	3.5 ~ 4.5	>4.5

注：frk为饱和单轴抗压强度^［23］。

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图3

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图3 地质环境类指标处理流程

Fig.3 Processing process of the geological environment indicators

图4

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图4 生态环境类指标处理流程

Fig.4 Processing process of the ecological environment indicators

图5

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图5 社会经济类指标处理流程

Fig.5 Processing process of the social and economic indicators

2.4　区域地质生态环境承载力评价方法

TOPSIS模型又称为“逼近理想解排序方法”，它是系统工程中解决有限方案多目标决策分析问题的有效手段，是一种将距离作为评价标准的综合评价法。通过在工作空间中定义一个测度，计算出目标接近正理想和远离负理想解的程度，其公式为：

Q_{i}^{+} = \sqrt[]{\sum_{j = 1}^{n} [W_{j} {(k_{i j} - k_{j}^{m a x})]}^{2}} (i = 1, 2, \dots, n)

（1）

Q_{i}^{-} = \sqrt[]{\sum_{j = 1}^{n} [W_{j} {(k_{i j} - k_{j}^{m i n})]}^{2}} (i = 1, 2, \dots, n)

（2）

式（1）和（2）中： $Q_{i}^{+}$ 为第i个评价区域与最优单元的距离； $Q_{i}^{-}$ 为第i个评价区域与最差单元的距离； $W_{j}$ 为第j个决策指标的权重； $k_{i j}$ 为第i个评价区域的第j评价指标分值； $k_{j}^{m a x}$ 为第j个评价指标最大值分值； $k_{j}^{m i n}$ 为第j个评价指标最小值分值。

本文以贴进度表示地质生态环境承载力的情况，根据贴进度的大小可以确定评价研究区地质生态环境承载力的高低，继而确定优劣顺序。令 $R_{i}$ 为评价区域的承载力接近最优区域承载力的程度， $R_{i}$ 的取值范围介于［0，1］， $R_{i}$ 取值越大表示其越接近承载力最优水平，当 $R_{i}$ 取值为1时，表示承载力水平最高，计算公式如公式3所示，贴进度的计算过程如图6所示。

R_{i} = \frac{Q_{i}^{-}}{Q_{i}^{-} + Q_{i}^{+}} (i = 1,2, \dots, n)

（3）

图6

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图6 贴进度计算过程

Fig.6 Post progress calculation process

2.5　热点分析

在区域承载力综合评价的研究中多采用自然断点法^［27］、空间聚类^［28］和空间自相关^［29］等方法确定空间属性特征，为实现区域承载力状况的质量、规模和空间分布的三者之间的有机结合，本文选择热点分析作为确定局部聚类特征的方法。

热点分析（Get-Ord $G_{i}$ ）可通过ArcGIS软件计算得到高值和低值要素在空间中分布的位置以及高低聚类情况，其计算结果Z得分表示标准差的倍数，它可以反映数据集的离散程度。某区域内综合评分较高并被评分较高的区域包围所产生的高值聚集区域即为热点聚集区，反之，某区域内综合评分较低并被评分较低的区域包围所产生的高值聚集区域即为冷点聚集区。本文采用Get-Ord $G_{i}$ 局部统计来分析区域承载力状况局部聚类，热点分析计算公式如式4、式5和式6所示，热点分析的计算过程如图7所示。

图7

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图7 热点分析计算过程

Fig.7 The calculation process of hotspot analysis

G_{i} = \frac{\sum_{i = 1}^{n} z_{h i} k_{i} - \bar{X} \sum_{i = 1}^{n} z_{h i}}{S \sqrt[]{\frac{n \sum_{i = 1}^{n} {z_{h i}}^{2} - {(\sum_{i - 1}^{n} z_{h i})}^{2}}{n - 1}}}

（4）

其中：

\bar{X} = \frac{\sum_{i = 1}^{n} k_{i}}{n}

（5）

S = \sqrt[]{\frac{\sum_{i = 1}^{n} k_{i}^{2}}{n} - {\bar{X}}^{2}}

（6）

式中： $G_{i}$ 为输出统计Z得分； $k_{i}$ 为评价区域i的指标得分； $z_{h i}$ 为评价区域 $h$ 和 $i$ 之间的空间权重； $n$ 为评价区域的总个数； $\bar{X}$ 为指标因子得分均值； $S$ 为指标因子得分标准差。

3 结果与分析

3.1　承载力综合质量评价

首先利用栅格计算器求出各个指标图层栅格单元与最优单元和最差单元的距离，分别加权叠加得到地质环境子系统、生态环境子系统、社会经济子系统和综合承载力状况结果的正理想解和负理想解，继而利用栅格计算器计算对应的贴进度，采用自然断点法将承载力状况贴进度得分划分为I、 II、 III、 IV、 V共五个等级并转为矢量数据以进行空间分布聚类研究，贴进度得分情况如图8所示。

图8

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图8 地质生态环境综合评价贴进度得分

Fig.8 Post progress scores of comprehensive assessment of geological and ecological environment

其中I级区域面积为61.93 km²，占区域总面积的6.69%； II级区域面积为233.74 km²，占区域总面积的25.25%； III级区域面积为345.82 km²，占区域总面积的37.36%； IV级区域面积为222.82 km²，占区域总面积的24.07%； V级区域面积为61.3 km²，占区域总面积的6.62%。

3.2　局部聚类结果

利用热点分析工具分别对地质环境、生态环境、社会经济、地质生态环境综合承载力评价贴进度得分进行计算，其计算结果中高值、低值局部聚类情况共划分为7个级别： 99%置信度热点聚类（高高相邻）， 95%置信度热点聚类（高中相邻）， 90%置信度热点聚类（中中相邻），无显著性， 99%置信度冷点聚类区（低低相邻）， 95%置信度冷点聚类区（低中相邻）， 90%置信度冷点聚类区（高低相邻），红色区域代表高值聚集区域，蓝色区域代表低值聚集区域，如图9所示。

图9

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图9 热点分析结果

Fig.9 Results of hotspot analyses of geological environment subsystem （a）， ecological environment subsystem （b） and social economic subsystem （c）

地质环境子系统方面，研究区漩口镇、紫坪铺镇和岷江干流沿线区域地质承载力呈高值聚集。漩口镇西北方向和七盘沟、桃关沟等泥石流沟道及其冲出区域以及茂汶断裂带（即龙门山后山断裂）和映秀断裂带附近地质环境承载力呈低值聚集，区域内地质灾害包括泥石流、崩塌滑坡和地震。其中热点区域面积为430.55 km²，冷点区域面积为234.95 km²，如图9（a）所示。

生态环境子系统方面，研究区南部都江堰、映秀镇和漩口镇组成的三角区呈现高值聚集，北部的地形较好的高山峻岭和森林区域也呈现局部高值聚集。绵虒镇西北角高海拔积雪区域和银杏乡西南角高落差无植被生长区域以及汶川县周围区域呈低值聚集区域。其中热点区域面积为317.16 km²，冷点区域面积为373.02 km²，如图9（b）所示。

社会经济子系统方面，由于城镇中人口较为聚集，交通、能源和基础设施建设较为完备，医院、学校等公共服务部门基本上是集聚在镇中心，社会经济承载力在空间上呈现以镇中为中心，向外按照衰减原则呈减弱趋势。镇中心区域和都汶公路沿线区域呈现高值聚集，远离镇中心区域和海拔较高的山区区域呈低值聚集，其中热点区域面积为260.17 km²，冷点区域面积为531.95 km²，如图9（c）所示。

3.3　等级划分结果

根据热点分析的计算结果，将低低相邻、低中相邻聚类区域依据其低值聚集空间分布特征换定为不宜建设区；高低相邻、中中相邻聚类区域和随机分布区域划定为后备调控区；高中相邻、高高相邻依据其高值聚集空间分布特征划定为适宜建设区，如图10所示。

图10

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图10 综合分区

Fig.10 Comprehensive partitioning

都汶公路沿线地质生态环境承载力状况具有明显的空间聚类特征，总体上看南部岷江干流沿线的漩口镇、映秀镇承载力状况优于北部威州镇、绵虒镇附近区域，断裂带附近和已经发育发生泥石流、崩塌滑坡等地质灾害的地区承载力状况明显偏低。其中，适宜建设区域面积总和为288.38 km²，占区域总面积的31.12%；后备调控区域面积总和为296.35 km²，占区域总面积的31.98%；不宜建设区面积总和为340.87 km²，占区域总面积的36.79%。

4 结论

本文选取具有地质灾害易发特点的山区公路沿线区域为研究区，将已有承载力研究成果与四川省地第一次全国地理国情普查成果相结合，并加入地质环境因子，构建了反映研究区地质生态环境承载力不同侧面的评价指标体系，采用AHP法确定指标因子的权重，利用ArcGIS软件对数据进行预处理，利用TOPSIS方法和叠加分析工具对研究区的地质生态环境承载力进行定量评价，得到了以下结论：

（1）在研究区承载力综合质量评价的基础上，从空间角度出发，利用热点分析工具对优先度得分进行局部聚类情况进行计算，按计算结果将研究区划分为适宜建设区、后备调控区、不宜建设区，从空间分布上看南部岷江干流沿线的漩口镇、映秀镇承载力状况优于北部威州镇、绵虒镇附近区域，实验结果为区域承载力综合评价的分区规划提供了新思路。

（2）分区结果综合考虑承载力质量 - 规模 - 空间分布三者之间的关联性，评价结果不仅从综合质量状况角度出发考虑了发展适宜性，还从空间布局角度出发考虑持续发展的空间稳定性，评价结果对优化国土空间开发格局和资源配置具有重要意义。

（3）本文所构建的评价指标体系及评价方法对山区公路沿线区域的承载力研究具有良好的示范作用，今后的研究工作需要在目前承载力评价基础上，加入时间尺度元素，开展承载力时空演变评价，最终实现预测承载力状况的发展变化趋势。

参考文献

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被引期刊影响因子

[1]

Chuanming

， Ma

Yihua

Tentative investigation of bearing capacity of geological environment for sustainable development

［J］. Environmental Science & Technology， 2007， 30（8）： 64 - 65.