基于證據(jù)權(quán)法的贛南稀土礦山地質(zhì)環(huán)境評價

馬 偉 ,徐素寧,王潤生,趙珍梅,文元亮

1)中國地質(zhì)大學(xué)(北京),北京 100083;2)中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院,北京 100081;3)中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083;4)中國冶金地質(zhì)總局礦產(chǎn)資源研究院,北京 100025

礦產(chǎn)資源開發(fā)引起一系列地質(zhì)環(huán)境問題,加之礦山生態(tài)環(huán)境脆弱,使地質(zhì)環(huán)境加劇惡化,進(jìn)而導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),往往危害人類安全和造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失?？陀^的礦山地質(zhì)環(huán)境評價有助于合理利用礦產(chǎn)資源和保護(hù)環(huán)境。相關(guān)研究已引起眾多學(xué)者的關(guān)注(徐友寧等,2003;陳橋等,2006;張進(jìn)德等,2007)。然而多數(shù)現(xiàn)有評價方法受主觀因素干擾較大,主要體現(xiàn)在兩方面:一是評價方法,主要形成了模糊數(shù)學(xué)法(廖國禮等,2004)、經(jīng)驗值法(汪明啟等,2005)、層次分析法(陳橋等,2006)、評價指標(biāo)權(quán)值法(何芳等,2008)等。以上方法在評價指標(biāo)選取及權(quán)重計算過程中往往不同程度地依賴主觀知識。另一方面,評價分級是礦山地質(zhì)環(huán)境評價的重要內(nèi)容。較常見的分級方法有專家意見法(張生元等,2006)、經(jīng)驗值法(張進(jìn)德等,2007)、自然斷點(diǎn)法(徐慶勇等,2011;俞布等,2012)等。主觀認(rèn)識在專家意見法和經(jīng)驗值法中起主導(dǎo)作用,導(dǎo)致分級結(jié)果不可重現(xiàn),降低了評價的可信度。而自然斷點(diǎn)法雖在一定程度上體現(xiàn)了客觀性,但該方法簡單機(jī)械地從數(shù)值統(tǒng)計意義出發(fā),脫離了評價對象的實際地質(zhì)環(huán)境意義。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

20世紀(jì) 80年代以來,基于證據(jù)權(quán)法的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測研究開始受到重視(Bonham-Carter et al.,1988,1989;Agterberg et al.,1990,1993)。證據(jù)權(quán)法是一種基于貝葉斯定律的地學(xué)統(tǒng)計方法,借助 GIS的空間分析功能,該方法能夠有效地對地學(xué)研究中的多源空間數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、綜合處理和分析,并逐漸成為國內(nèi)外主流的礦產(chǎn)資源定量預(yù)測方法之一(Boleneus et al.,2001;Agterberg et al.,2002;陳建平等,2005;Hosseinali et al.,2008)。除礦產(chǎn)資源預(yù)測領(lǐng)域以外,證據(jù)權(quán)法還被應(yīng)用于滑坡危險區(qū)劃(Chung et al.,1999,2003;Dahal et al.,2008a,b;王志旺等,2007;趙艷南等,2010;俞布等,2012)、生態(tài)環(huán)境評價(Romero-Calcerrada et al.,2006,2008;秦喜文等,2009)等領(lǐng)域。但證據(jù)權(quán)法在礦山地質(zhì)環(huán)境評價領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用研究,國內(nèi)外還未見有報道。本文嘗試發(fā)展一種基于證據(jù)權(quán)法的礦山地質(zhì)環(huán)境評價模式,借助其數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)勢,避免主觀因素干擾,對贛南稀土礦山地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行了定量評價與分級研究,并結(jié)合野外觀測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗證,以期為礦山地質(zhì)環(huán)境評價研究提供一種客觀、量化、結(jié)果可再現(xiàn)的技術(shù)方法。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江西省南部定南縣境內(nèi),地處贛粵邊境九連山脈北翼,地理位置如圖1所示,總面積為123.5 km2。地貌以中低山與丘陵為主。區(qū)內(nèi)主要為燕山早期的侵入巖,巖性主要為中粗粒似斑狀黑云母花崗巖,以巖基產(chǎn)出。風(fēng)化裂隙發(fā)育,巖石一般較為破碎,少見基巖出露。殘坡積層及全風(fēng)化層主要為砂土,中密至稍密狀,滲透性較好,厚度一般大于4 m,最大可達(dá)14 m。研究區(qū)內(nèi)構(gòu)造主要表現(xiàn)為北東向壓性斷裂,分布在研究區(qū)的東南部,走向30°～70°。區(qū)內(nèi)共有小型稀土礦山28座,均為風(fēng)化殼淋積型稀土礦床,稀土元素以離子狀態(tài)吸附于粘土表面,礦體呈土狀,疏軟。研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)開發(fā)區(qū)域基本無植被覆蓋,但未進(jìn)行礦產(chǎn)開發(fā)的區(qū)域,植被覆蓋良好。

圖2 研究區(qū)內(nèi)典型浸礦區(qū)和滑坡照片(木子山礦區(qū))Fig.2 Overview of the typical mineral leaching area and landslide from the study area (Muzishan mining area)

1.2 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源包括研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源開采申請登記范圍(ArcGIS空間數(shù)據(jù))、1:1萬比例尺地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)庫(MapGIS空間數(shù)據(jù))、野外實測77處滑坡泥石流地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)記錄、IRS-P5衛(wèi)星 5 m分辨率DEM數(shù)據(jù)、2011年GeoEye-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)一景,數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。

2 研究方法

2.1 證據(jù)權(quán)法原理

證據(jù)權(quán)法基于證據(jù)層與已知事件(訓(xùn)練樣點(diǎn))的空間關(guān)系,計算證據(jù)層對事件發(fā)生的貢獻(xiàn)值(權(quán)重),若各證據(jù)層滿足條件獨(dú)立,則以后驗概率的形式給出評價單元格內(nèi)未來目標(biāo)事件發(fā)生的可能性。

以n個二值證據(jù)層為例,D為已知事件出現(xiàn),表示未出現(xiàn)。則已知事件先驗概率的幾率為:

Bi(i=1,2,…n)表示第i個證據(jù)層存在,表示不存在。在證據(jù)層存在的條件下,出現(xiàn)已知事件的概率為:

根據(jù)證據(jù)層與已知事件的空間關(guān)系,第i個證據(jù)層的權(quán)值可表示為:

若n個證據(jù)層滿足條件獨(dú)立,根據(jù)貝葉斯定律:

綜合n個證據(jù)層,目標(biāo)事件后驗概率幾率的自然對數(shù)形式可以表示為:

式(6)中k表示證據(jù)層的存在狀態(tài):

最終目標(biāo)事件發(fā)生的后驗概率可由下式計算:

關(guān)于證據(jù)權(quán)法原理更為詳盡的介紹,可參閱文獻(xiàn)(Bonham-Carter et al.,1989)。

2.2 訓(xùn)練樣點(diǎn)

礦山地質(zhì)環(huán)境在多種因素綜合影響下,持續(xù)惡化,致使地質(zhì)災(zāi)害易于發(fā)生。地質(zhì)災(zāi)害是礦山地質(zhì)環(huán)境評價的重要依據(jù)(徐友寧,2008)。對研究區(qū)內(nèi)實地調(diào)查的77個滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn),采用分割樣本法分割為兩部分,隨機(jī)選取 26個地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)作為證據(jù)權(quán)模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),剩下 51個地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)用于模型驗證。

2.3 證據(jù)層構(gòu)建

在對研究區(qū)地質(zhì)背景資料分析的基礎(chǔ)上,展開礦山地質(zhì)環(huán)境主要影響因素分析,利用 ArcGIS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和空間分析,提取了礦產(chǎn)開采活動、坡度、坡向、高程、構(gòu)造、植被覆蓋度共6種指標(biāo)作為證據(jù)層。考慮到地層巖性不同會導(dǎo)致巖土力學(xué)性質(zhì)差異,也是影響礦山地質(zhì)環(huán)境的重要因素,但由于研究區(qū)范圍較小,區(qū)內(nèi)僅有燕山期黑云母花崗巖一種巖性,故未作為評價指標(biāo)。

2.3.1 礦產(chǎn)開采活動證據(jù)層

研究區(qū)內(nèi)主要采用原地浸礦工藝,山體長期受浸礦液直接沖刷侵蝕,內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散,土體容重增大,抗剪強(qiáng)度大大降低,導(dǎo)致地質(zhì)環(huán)境惡化(圖2)。以經(jīng)過正射糾正的 GeoEye-1影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),提取稀土礦開采浸礦區(qū)作為礦產(chǎn)開采活動證據(jù)層。

2.3.2 坡度證據(jù)層

有一定坡度的斜坡往往是地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)域。另外,礦產(chǎn)開發(fā)活動產(chǎn)生的人工堆砌物的不穩(wěn)定邊坡也存在較大災(zāi)害隱患。研究區(qū)內(nèi)的坡度范圍在0°～58.5°之間,借鑒 Dahal等(2008a)的研究方法,將坡度證據(jù)層劃分為6類(見表1)。

2.3.3 坡向證據(jù)層

坡向能顯著地影響山坡的微觀尺度氣候與水熱條件,導(dǎo)致自然要素分布及巖土體力學(xué)性質(zhì)都存在差異,進(jìn)而對地質(zhì)環(huán)境穩(wěn)定性產(chǎn)生分異性影響(俞布等,2012)。對坡向證據(jù)層,按照方位角劃分為8個方向區(qū)間。

2.3.4 高程證據(jù)層

地表高程差為滑坡、泥石流和崩塌等地質(zhì)災(zāi)害提供了位移空間。同時,不同的高程,地表及地下含水結(jié)構(gòu)及巖土體力學(xué)性質(zhì)存在差異,進(jìn)而影響斜坡穩(wěn)定性。研究區(qū)內(nèi)高程在300～900 m范圍,按照高程差100 m,將高程證據(jù)層劃分為6類。

2.3.5 構(gòu)造證據(jù)層

構(gòu)造活動尤其是斷層構(gòu)造的交叉部位,巖石往往受構(gòu)造應(yīng)力的作用,發(fā)生形變或破裂,易形成有利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的地質(zhì)條件。對研究區(qū)內(nèi)的斷層按照距離劃分為6個緩沖區(qū)。

2.3.6 植被覆蓋度證據(jù)層

植被覆蓋度(fg)能夠較好地反映地表植被的覆蓋情況,是衡量地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的一個重要指示因子。基于GeoEye-1多光譜數(shù)據(jù),按照馬偉等(2010)的方法計算植被覆蓋度,以閾值 30%、60%、80%分為4個植被覆蓋等級。

2.4 評價分級方法

證據(jù)權(quán)模型的輸出是后驗概率圖,后驗概率的數(shù)值大小定量地反映單元格內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量。為使評價結(jié)果更直觀、便于應(yīng)用,有必要按照合理的分級規(guī)則對后驗概率進(jìn)行等級劃分。Boleneus等(2001)對美國華盛頓州東北部的淺成低溫?zé)嵋盒徒鸬V床進(jìn)行潛力分級評價時,提出采用后驗概率-面積頻率法來客觀確定評價分級閾值。石菊松等(2005)對三峽巴東新城區(qū)滑坡災(zāi)害危險性區(qū)劃研究中,以信息量累計頻度分布曲線的拐點(diǎn)作為區(qū)劃閾值,取得較好效果。秦喜文等(2009)利用證據(jù)權(quán)法對扎龍丹頂鶴棲息適宜性的分級評價過程中也采用了后驗概率-面積頻率法。該方法是以后驗概率累計面積(Cumulative Area)與后驗概率(Posterior Probability)的關(guān)系曲線(CAPP)為基礎(chǔ),參考先驗概率和CAPP曲線的拐點(diǎn)特征,確定后驗概率的分級數(shù)和閾值。該方法有效地避免了主觀因素干擾,強(qiáng)調(diào)后驗概率自身的分級特性,同時保證了先驗概率與后驗概率的一致性。本文采用后驗概率-面積頻率法實現(xiàn)礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評價分級。

3 結(jié)果與分析

3.1 先驗概率

將研究區(qū)劃分為 250 m×250 m 的單元格,共1976個。從野外調(diào)查的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)中隨機(jī)選取 26個作為訓(xùn)練樣點(diǎn)(圖 3),每個單元格至多存在一個訓(xùn)練樣點(diǎn)。可知先驗概率為0.0131579。

圖3 研究區(qū)訓(xùn)練樣點(diǎn)分布Fig.3 Distribution of training sites in the study area

3.2 證據(jù)層的權(quán)值

證據(jù)層權(quán)值的計算結(jié)果包含一系列反映證據(jù)層與預(yù)測目標(biāo)相關(guān)程度的參數(shù):W+為正權(quán)值,W-為負(fù)權(quán)值,C(對比度)為正負(fù)權(quán)值之差。C值越大,表明該類證據(jù)層與訓(xùn)練樣點(diǎn)的空間相關(guān)性越強(qiáng),即該類證據(jù)層對礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的影響也越大。使用ArcGIS的空間數(shù)據(jù)模型工具集 SDM(Spatial Data Modeller)中的證據(jù)權(quán)模塊計算各證據(jù)層權(quán)值參數(shù)(表 1)。

從表1可以看出:①不同證據(jù)層的權(quán)重存在差異。礦產(chǎn)開采活動的對比度最大,說明其對礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的影響程度最大。這與研究區(qū)內(nèi)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害主要分布于稀土開采區(qū)域及其周邊地帶這一事實相吻合;其次,高程、植被覆蓋度和坡向也是影響研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的重要因素,而構(gòu)造活動和坡度的影響相對較小。這是因為構(gòu)造活動雖有利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育,但研究區(qū)內(nèi)僅有兩條北東向斷裂分布于東南部的南豐村,對其他區(qū)域影響不大。另外,研究區(qū)內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)在坡度5°～25°范圍內(nèi)頻度分布較為平均,坡度對地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)分布不具明顯的控制作用。一個可能的原因是在研究區(qū)內(nèi)大量不規(guī)則、松散堆砌的尾砂和自然斜坡的共同作用下,導(dǎo)致坡度對地質(zhì)災(zāi)害的影響機(jī)制更加復(fù)雜化。②同一證據(jù)層的不同范圍對地質(zhì)環(huán)境的影響程度不同。例如,坡向證據(jù)層的南向坡對地質(zhì)環(huán)境的影響大于其他坡向,這是由于受局地微觀尺度水熱條件影響,南向坡的溝谷比其他坡向更為發(fā)育。Dahal等(2008a)在尼泊爾小喜馬拉雅地區(qū)的滑坡研究中也發(fā)現(xiàn)這一特點(diǎn);又如,在坡度證據(jù)層中,5°～25°范圍坡度比其他坡度的權(quán)重更大,這與野外調(diào)查的結(jié)果是相符的。綜上分析,不同證據(jù)層及同一證據(jù)層的不同范圍對礦山地質(zhì)環(huán)境的影響都存在差異。

表1 各證據(jù)層權(quán)值參數(shù)Table 1 Weights values of evidence themes

3.3 證據(jù)層的條件獨(dú)立性檢驗

影響礦山地質(zhì)環(huán)境的因素間可能存在一定的相關(guān)性,進(jìn)而為后驗概率的計算引入偏差。為了盡量避免這種影響,證據(jù)層必須通過條件獨(dú)立性檢驗,剔除相關(guān)性大的證據(jù)層,形成一組新的優(yōu)選證據(jù)層用于計算后驗概率。對各證據(jù)層進(jìn)行條件獨(dú)立性檢驗結(jié)果見表2。

表2中,條件獨(dú)立指數(shù)越接近1,證據(jù)層間的條件獨(dú)立性越好(陳建平等,2005)。若(n/T)<0.85,則意味著證據(jù)層不滿足條件獨(dú)立的假設(shè)(Bonham-Carter,1994)。同時,A-C條件獨(dú)立指數(shù)也反映了證據(jù)層間的條件獨(dú)立性(Agterberg et al.,2002),若A-C條件獨(dú)立指數(shù)大于 0.95,則證據(jù)層間條件獨(dú)立的假設(shè)不能成立。從檢驗結(jié)果來看,本文選取的 6類證據(jù)層相對于訓(xùn)練樣點(diǎn)滿足條件獨(dú)立性要求。

3.4 后驗概率與評價分級

后驗概率的數(shù)值定量地衡量了礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量,即后驗概率越大,則該單元格內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量越差;反之則越好。利用 CAPP曲線法對研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評價分級(圖4)。依據(jù)CAPP曲線的拐點(diǎn)(圖4中三角點(diǎn))特征,并參考先驗概率,確定分級閾值。將研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境劃分為3個等級:較好、一般和差。

圖5為研究區(qū)礦山地質(zhì)環(huán)境評價分級圖。研究區(qū)內(nèi)的地質(zhì)環(huán)境大體上呈現(xiàn)出西部、東南部差,南部、東部和西北部好的特征。差區(qū)域主要分布在楊梅村—枧下村—南豐村一帶、楊梅村西南和長隆村北偏西一帶、枧下村北部、南豐村及其南部;一般區(qū)域多分布在差區(qū)域的周邊地帶,主要集中在研究區(qū)中東部、北部和西部;較好區(qū)域遍布于整個研究區(qū)。區(qū)內(nèi) 3個等級所占面積比例為:差區(qū)域(10.58%)、一般區(qū)域(13.41%)、較好區(qū)域(76.01%)。根據(jù)是否已發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害將圖5中的差等級細(xì)分為2類。值得注意的是那些差等級中還未發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域,因為這些區(qū)域的地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量較差,發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性高于區(qū)內(nèi)的其他區(qū)域,應(yīng)當(dāng)引起重視。

表2 Agterberg-Cheng條件獨(dú)立檢驗Table 2 Agterberg-Cheng conditional independence test

3.5 模型驗證

圖4 后驗概率的面積頻率曲線(CAPP)Fig.4 Cumulative Area-Posterior Probability (CAPP)curve

圖5 礦山地質(zhì)環(huán)境評價分級Fig.5 Grade map of mine geological environment assessment in the study area

本文嘗試將證據(jù)權(quán)法引入礦山地質(zhì)環(huán)境評價領(lǐng)域,為了證明該模型的有效性和正確性,模型的驗證具有重要意義。對于評價模型而言,將模型結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗證是一種常用方法。例如,Romero-Calcerrada 等(2008)、Hosseinali等(2008)、秦喜文等(2009)都曾以驗證點(diǎn)與評價分級區(qū)劃的“吻合程度”來衡量模型的精度。然而,評價分級閾值選取的主觀性顯然能夠直接影響“吻合程度”,進(jìn)而削弱了模型驗證的效力;另外,證據(jù)權(quán)模型的輸出結(jié)果是介于0到1之間的概率值(后驗概率圖),再通過閾值劃分為若干個等級區(qū)域,這是一個信息量損失的過程。為了避免以信息量損失后的模型結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗證,本文借鑒 Chung等(1999)的方法,采用效率曲線(正確率和預(yù)測率曲線)(Chung et al.,2003;Van Westen et al.,2003)對模型進(jìn)行驗證。正確率曲線是模型輸入數(shù)據(jù)與模型結(jié)果的對比驗證,反映模型對輸入數(shù)據(jù)的擬合正確程度。而預(yù)測率曲線則是獨(dú)立于模型的觀測數(shù)據(jù)與模型結(jié)果的對比驗證,衡量模型的適用性。為了繪制效率曲線,觀測數(shù)據(jù)被隨機(jī)地分割為兩部分(見 2.2小節(jié)),一部分為模型輸入,另一部分則獨(dú)立于模型。將后驗概率圖中所有像素值按從高到低排序,以1%為間隔,劃分為100等份,繪制驗證數(shù)據(jù)與后驗概率柵格單元個數(shù)分布曲線(圖6)。

從圖6中的正確率曲線可知,10%的后驗概率高值區(qū)已能夠解釋61%的模型輸入數(shù)據(jù)。若模型是完全隨機(jī)無效的,則效率曲線將呈現(xiàn)為一條連接(0,0)和(100,100)的直線(Chung et al.,2003;Lee,2004),即10%的后驗概率高值區(qū)僅能解釋10%的輸入數(shù)據(jù),而不是圖6中顯示的61%。正確率曲線下的面積積分定量地評價了模型的正確性,稱之為正確率(Chung et al.,1999)。90.1%的正確率說明模型具有較高的正確性。由預(yù)測率曲線可知,30%的后驗概率高值區(qū)已能夠解釋 98%的獨(dú)立于模型的驗證數(shù)據(jù),預(yù)測率為 89.5%。驗證結(jié)果表明,本文討論的證據(jù)權(quán)模型具有較高的正確性和適用性。

圖6 效率曲線(正確率曲線和預(yù)測率曲線)Fig.6 The efficiency curves (success rate curve and prediction rate curve)

4 討論與結(jié)論

能否正確識別礦山地質(zhì)環(huán)境的影響因素并準(zhǔn)確計算其權(quán)值,是客觀定量評價礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵。本文討論的證據(jù)權(quán)模型基于數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系來描述和理解證據(jù)層與預(yù)測目標(biāo)間的相互作用,以貝葉斯定律為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)計算權(quán)值,避免了主觀因素干擾,準(zhǔn)確識別和定量分析評價指標(biāo)與礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量的因果聯(lián)系。這一特點(diǎn)使得證據(jù)權(quán)法在區(qū)域模式的評價中成為一個十分有效的工具。這個過程實際上也體現(xiàn)了地理學(xué)第一定律(Tobler,1970):所有的事物都是相互聯(lián)系的,但離的越近的事物彼此之間的聯(lián)系就越強(qiáng)。

(1)本文發(fā)展了一種基于證據(jù)權(quán)法的礦山地質(zhì)環(huán)境評價模式,并以贛南稀土礦山為例,客觀、定量計算了各證據(jù)層權(quán)值、后驗概率,并采用 CAPP曲線法對研究區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行評價分級。經(jīng)驗證,90.1%的正確率和89.5%預(yù)測率表明該模式在礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評價方面具有較好的精度和適用性。

(2)證據(jù)權(quán)法的數(shù)據(jù)驅(qū)動特性,能夠較好地避免影響因子選擇與權(quán)值計算的主觀性?；贑APP曲線評價分級方法,參考先驗概率,更新了對后驗概率的認(rèn)識,并結(jié)合其自身分級特性進(jìn)行評價分級,分級結(jié)果客觀、可重現(xiàn)。證據(jù)權(quán)法易于與空間數(shù)據(jù)相結(jié)合,適用于區(qū)域模式的評價。

(3)證據(jù)權(quán)法較現(xiàn)有方法更為客觀,但也存在一定的局限性。表現(xiàn)為證據(jù)層內(nèi)劃分、空間尺度(評價網(wǎng)格單元的大小)效應(yīng)對權(quán)值與后驗概率的計算帶來一定的不確定性。這些問題是進(jìn)一步深入探討證據(jù)權(quán)法在礦山地質(zhì)環(huán)境評價領(lǐng)域中應(yīng)用的重要內(nèi)容。

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