喜马拉雅山麓森林砍伐敏感性分析：AHP、TOPSIS和VIKOR模型比较

沙特国王大学学报喜马拉雅山麓Terai-Dooars带森林砍伐热点的敏感性：VIKOR和TOPSIS模型的比较分析Biswajit Beraa，Pravat Kumar Shitb，Nairita Senguptac，Soumik Sahad，Sumana Bhattacharjeee，aSidho-Kanho-Birsha大学地理系，P.O. Ranchi路。Purulia Sainik School，Purulia 723104，Indiab地理和环境管理系，Raja Narendralal Khan女子学院，Gope Palace，P.O. Vidyasagar University，Midnapore 721102，Indiac钻石港女子大学地理系印度加尔各答Ballygunge Circular Road 35号加尔各答大学邮编700019地理系，Jogesh Chandra Chaudhuri学院（加尔各答大学），30，Prince Anwar Shah Road，Kolkata 700 033，India阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2021年2021年10月17日修订2021年10月17日接受2021年10月26日网上发售保留字：人为活动AHP、TOPSIS和VIKOR模型A B S T R A C T曾经，喜马拉雅山麓的整个Terai-Dooars地区被热带和亚热带潮湿落叶阔叶林所包围。多种人类活动造成大规模毁林、森林生境破碎化和生物多样性丧失。本研究的主要目的是应用各种多准则决策分析方法（AHP，TOPSIS和VIKOR）确定森林砍伐可能区。多准则决策方法的主要优点是根据专家意见确定和考虑合适的准则层次分析法的优点是主观性降低、通用性强、数据检验不一致VIKOR和TOPSIS模型的优点是合理、简单、计算量大、效率高，可以用简单的数学方法来衡量每个方案的性能。结果表明，上部Terai-Dooars地区的森林砍伐概率较低，而下部由于巨大的人为压力，森林砍伐概率较高。据观察，VIKOR模型是最可靠的模型，准确率为73%。这些MCDA方法（AHP，TOPSIS和VIKOR）具有很高的灵活性和简单的修改标准和排名。它们可以为各种问题的解决和资源管理提供逻辑和现实的结果。版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍森林是地球系统的再生资源，自古以来就为人类提供着临时性、调节性、支持性和社会文化联合国粮食及农业组织（粮农组织）解释说，森林面积至少为0.5公顷，树高至少为5米，树冠覆盖率约为10%（粮农组织，2012年）。根据全球森林资源评估（GFRA），*通讯作者：地理系，Jogesh Chandra Chaudhuri学院（加尔各答大学），30，Prince Anwar Shah Road，Kolkata 700 033，India。电子邮件地址：sumana. gmail.com（S. Bhattacharjee）。沙特国王大学负责同行审查由于人口密度高以及基础设施发展相关计划的高比率，过去二三十年来面临着巨大的森林砍伐（GFRA，2015年）。这些热带森林有能力储存全世界约40%的碳（Myers等人，2000; Gardner等人，2009年），但热带物种的当代威胁通常来自森林砍伐和森林破碎化的过程（Laurance和Bierregaard，1997年; Bera等人，2020年a）。近几十年来，由于基础设施的快速扩张，全世界特别是东南亚国家正面临着森林逐渐流失的问题（Laurance等人，2009; Chamling和Bera，2020 a; Khurana和Saxena，2018; Ahmad和Singh，2019）。在印度，每年1.5百万公顷的森林正在枯竭，并且由于林地的高转化率，大约1%的土地正在转化为不毛之地（Sudhakar Reddy等人，2016年）。遥感（RS）技术和地理信息系统（GIS）技术是现代监测森林流失规律和森林破碎化https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.10.0051319-1578/©2021作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。制作和主办：Elsevier可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页：www.sciencedirect.comB. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8795模式和速率（Bera等人，2020 b; Biradar等人，2005年）。对于复杂和复杂的决策问题，需要大量的标准（Mulliner等人，2016年）。在不同的情况下，MCDA方法是非常有用的工具，用于决策特定问题的最佳解决方案（Shekhovtsov和Saintabun，2020）。大多数MCDA方法需要数值权重来确定各种标准的相对重要性（Opricovic和Tzeng，2004年）。目前，MCDA的各种方法如AHP（层次分析法）、ANP（网络分析法）、COPRAS（复合比例评价法）、PROMETHEE（富集评价的偏好排序组织法）、MOORA（基于比率分析的多目标优化法）、TOPSIS （ 与 理 想 解 相 似 的 偏 好 排 序 法 ） 、 VIKOR（ VIseKriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje ） 和MARCOS（测量替代方案和根据承诺解决方案的排名）已被广泛用于解决不同的空间预测相关问题。所有这些方法都基于排名计算（Seyed和Alireza，2017）。对于决策问题，选择合适的MCDA方法是非常困难 的 . 通 过 对 广 泛 使 用 的 不 同 MCDA 方 法 （ TOPSIS 、 VIKOR 、COPRAS和PROMETHEE II）以及各种相似系数技术（Saintarabun等人，2020年）。MCDA方法可以在它们的共性的基础上找到解决方案。MCDA方法分为美国学派（包括AHP、ANP、UTA、SMART、TOPSIS 、 VIKOR 、 COPRAS ） 和 欧 洲 学 派 （ 包 括 ELECTRE 、PROMETHEE等）两大类。基于操作方法（Saidabun等人，2020年）。地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术与多准则决策分析（MCDA）方法为研究者提供了准确的环境相关模型。选择一种合适的MCDA技术是解决该问题的非常困难的工作，因此多于一种的MCDA技术为我们提供了更可靠的结果（Mulliner等人，2016; Wang等人，2016年）。MCDA方法通过创建问题的结构来帮助支持决策。这些方法还能够提高决策的透明度和可解释性（Köhler等人，2019年）。层次分析法（AHP）是一种常用的MCDA技术，它是基于标准的重要性（Saaty，1977）。其他重要的广泛使用的MCDA技术是VIKOR和TOPSIS。VIKOR方法或算法用于线性归一化过程，而TOPSIS方法用于向量归一化。在线性归一化过程的情况下，值不取决于标准，而在TOPSIS方法的情况下，归一化值在单个标准的各种评估单元中是不同的（Sari，2018）。TOPSIS方法遵循到正理想解的最短距离（Hwangand Yoon，1981）。TOPSIS方法的主要优点是简单，构成准则数多。VIKOR 方 法 基于 替 代 标 准的 排 名 和 测量 到 理 想 解决 方 案 的距 离（Opricovic和Tzeng，2007）。TOPSIS和VIKOR方法已经有效地应用于不同的领域，例如物流、制造、化学工程、能源管理、环境管理、位 置 分 析 、 水 管 理 等 （ Ahmadi 等 人 ， 2010; Jati ， 2012; Sari ，2020;Kizielewicz等人，2020; Vassoney等人，2021年）。近年来，多准则决策技术已成为自然科学和社会科学领域研究的热点。在此，已经使用了几个标准来提高模型的准确性（Georgiou等人，2015年）。多标准决策方法在社会科学、自然科学和资源管理中的应用已经在各种先前的文献中得到证明（Mohanty和Mahapatra，2014; Celik等人，2014;Chen等人，2015年）。VIKOR和TOPSIS模型已成功地应用于Mugal pro.vince（土耳其）森林火灾敏感性划分（Sari，2020）。Ghaemshahr流域（伊朗马赞达兰省）子流域的侵蚀优先级制图和形态分析已通过VIKOR和TOPSIS模型得到证实（Ameri等人， 2018年）。内部算法的 简 单 性 和 准 确 的 结 果 使 得 VIKOR 模 型 在 世 界 上 更 受 欢 迎（Chatterjee和Chakraborty，2016）。本研究应用AHP、VIKOR和TOPSIS方法，综合考虑10个指标，编制了森林采伐敏感区图，丰富了多指标方法，较好地揭示了森林采伐敏感区。多种标准的使用、药敏图的验证和比较，使比较研究更加规范化.多准则决策方法（AHP、VIKOR和TOPSIS）都是基于代表参考点接近度的集结函数。不同以往的研究表明，上述MCDA方法使用不同的技术聚集功能的排名。VIKOR法也采用L1和L1的Qj函数，TOPSIS法采用CωJL2方法（Opricovic和Tzeng，2004）。两种最广泛使用和可靠的MCDA技术是AHP和TOPSIS方法，它们可以以更高的准确度解决不同的决策问题（Rahman等人，2015; Afshari等人，2016年）。在VIKOR方法中，度量了方案与理想方案的接近程度，并提出了TOPSIS模型用于主观赋权和客观赋权准则。基本上，它是修改的数字逻辑方法（Sari，2018）。在印度，西孟加拉邦北部（德赖平原带）是森林覆盖率很高的地区，有许多野生动物保护区和国家公园（西孟加拉邦森林部，2016年）。但在当代，这一生物多样性热点地区由于人类对林区的侵占而面临巨大威胁。本研究试图在AHP、TOPSIS和VIKOR方法的基础上，对西孟加拉邦北部Terai地区的森林砍伐敏感区进行检测，以保护和管理脆弱的天然林资源。AHP、TOPSIS和VIKOR方法在现实世界中的广泛应用为跨不同领域和特定子领域的应用程序分类提供了坚实的动力大多数MCDA方法需要数值权重来确定不同标准的相对重要性。选择一个合适的MCDA技术是一个非常困难的任务，以解决这个问题，所以多个MCDA技术给我们更一致和可靠的结果。在MCDA方法中有一个巨大的范围，可以根据它们的相对重要性考虑更多的标准 Gülsün等人， 2017年表明，AHP，TOPSIS和VIKOR是最广泛使用和接受的MCDA方法，具有高可靠性和准确性。 他们成功地将这些方法应用于旅游管理。AHP、TOPSIS和VIKOR的准确性得到了放大，考虑到现实世界中更合理的多准则，并根据实际情况对排序进行修正，通过反复排列组合，将产生新的修正方法。这种新的改进方法能为自然资源和人力资源的管理和开发提供更切合实际、更合理、更合乎逻辑的结果。年轻的研究人员将有充分和灵活的空间来修改标准和排名。此外，它们可以带来显着的方法创新，以解决社会面临的紧迫问题以及自然资源管理的解决方案。2. 的研究2.1. 层次分析法层次分析法（AHP）是一种数学和心理学技术，它使组织，结构和分析，B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8796.Σ¼ð Þ复杂的决定。层次分析法（AHP）是Saaty在1980年提出并发展起来的（Saaty，1980）。AHP是一种复杂的MCDA方法，它对所有标准进行优先级排序。层次分析法是在确定权重、建立层次结构和一致性（Saaty，1980）（图1）三个不同原则的基础上发展起来的该过程还构建了一个成对比较矩阵，其中通过考虑所有其他参数的相对重要性来确定每个参数的权重（Saaty，2008）。层次分析法基于从1到9（1=相等，3 =中等，5 =强，7 =非常强，9 =极强）的九个划分重要性等级（表1）该量表为我们提供了层次结构中变量之间的相对比较层次分析法将用户的意见转化该方法还通过其一致性比率检查了确定权重的主观性（Shekhar和Pandey，2015）。CIkmax-n1n-1其中，kmax表示最大特征值，n表示因子数。Yoon（Hwang和Yoon，1981）。MCDA方法是基于这样的概念，即所选因子应具有离正理想解最短的距离和离负理想解最长的几何距离。TOPSIS通过评估距离为我们提供了备选方案的排名（表2）。TOPSIS 模型是基于从正理想解和负理想解的欧氏距离的测量（Hwang和Yoon，1981）。结果用贴近度系数表示类似地，较高的接近系数被称为优选的替代者（Kannan等人， 2009年）。TOPSIS法是用几个不同的步骤来表示的，这些步骤被描述为：步骤1：构建决策矩阵，确定标准权重这里，X^Xij是决策矩阵，Wl/Wl;W2;··············Wn]是权重向量。其中，Xij2ffi，wj2ffi和w1;w2;··········· wn1步骤2：计算标准化决策矩阵此步骤可以将各种维度属性转换为非维度属性。不同的单位在测量时使用不同的标准，因此需要将分数转换为归一化量表。用已知的标准化公式进行归一化处理。一些广泛使用的计算归一化值的方法遵循以下步骤。2.2. 逼近理想解排序法与理想相似排序法尼伊杰Xij1/4qPmx2Xijð2Þ理想解法（TOPSIS）是一种重要的多准则决策分析（MCDA）方法，由Hwang和nij¼maxxij3图1.一、显示AHP、TOPSIS和VIKOR模型的方法结构、输入和输出的流程图i/1ijB. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报表18797¼···¼···...- 是的-是的n¼½ðð阿吉岛;. - 是的Σ;wix我Qv.j-轴R--RωJ = 1，2.. .M.分类标准从1到9分类量表。低中度极端标准123456789聚落密度非常低低中度高非常高与定居点的距离距离公路4321–48548888–99994017–43217777–88883636–40176666–77772893–36365555–66662037–28934444–55551256–20373333–4444799–12562222–33330–7991111–00–1111农业密度非常低低中度高2222非常高LULC河和水体沙坝结算农业土地植被林分密度非常低低中度高非常高海拔2580–36012036–25801621–20361261–1621919–1261591–919301–591115–30110–115斜率距离河流42.20-69.444444–499934.85-42.203888–444428.56-34.853333–388823.14-28.862777–333317.15-23.142222–277711.43-17.151666–22226.80-11.431111–16663.26-6.80555–11110-3.260–555方面ESENENSSWW平坦NW表2所用MCDA方法（TOPSIS和VIKOR）的评价矩阵点聚落密度与定居点的距离距离公路农业密度LULC林分密度海拔斜率距离河流方面P11863126593P23991712496P33965723898... P149987979741183P149999989731378P150009999731166尼伊杰xij-min xij 国际金融公司一级效益标准最大值xij-最小值x ij最大值xij-xij 国际金融公司成本标准ð4Þlised标准。该技术产生了多准则的排名指数的基础上的测量接近理想的解决方案最大xij-最小xiji这里，i1;;m;j1;n：步骤3：计算加权归一化决策矩阵加权归一化值v ij计算如下方式vij<$wjnijFor i= 1.. . m;j= 1。 . . n.步骤4：确定正理想解和负理想解正理想解的形式为：一杯。v1;v2;· ··：vn..ma xvijj2I;.minvijj2J5负理想解的形式为：（Opricovic，1998年）。在VIKOR方法的情况下，假设根据标准函数相应地评估变更。通过检测与理想替代方案的接近程度来进行折衷排名（Opricovic和Tzeng，2004年）。VIKOR确定妥协排名列表和从初始给定权重获得的妥协解决方案（表3）。VIKOR方法如下，步骤1：计算xωi;和x-ixωi¼max xijj<$1;2;· ··m]8x-i 1/4分钟 xij [1;2;· ··m]109步骤2：计算Sj和RJ的值A-1/4。v-1v-2· ··：v-n..maxvi j. j2I.minvij. j2J6其中，I指效益标准，j指成本标准。Xxωi-xij1/1ωi-X-我给你，v ij表示加权归一化矩阵，v=1; 1 ;v -1;1;0; 0; 1; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 1;2; 1; 1;2; 1; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 1; 2; 2; 1; 2; 1; 2; 2; 3; 1; 2; 2;3步骤5：计算与正理想解的相对接近度Rmaxwxωi-xij11x-i -xij步骤3：计算Sω和Rω的值R¼d-i我我ð7ÞSω½min.S Jmax.S.J.李明博12d-二阶导数其中，0≤Ri≤ 1;i≤ 1; 2;··· ;m：2.3. VIKOR（VIseKriterijumska Optimizacija KompromisnoResenje）最小RJ;最大RJJ = 1，2.. . M.步骤4：确定Qj的值VIKOR是另一种重要的多准则决策方法，由（Opricovic和Tzeng，2004）开发，它基于冲突准则的选择和排序S Sωj<$S--Sω第1节-v. Rj-Rω14放免法这种决策方法需要一个最接近理想的解决方案，并根据所有建立的备选方案进行评估式中，v表示最大群体效用策略的权重，（1-v）表示个体后悔的权重¼Sj¼ð10ÞB. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8798X表3MCDA方法（TOPSIS和VIKOR）的数学解TOPSISVIKOR点DJ+DJ-PJSRQP10.5418140.0181080.032340.5980.1610.912258P20.5429440.0274570.0481370.3850.1250.692044P30.5387990.0219370.0391220.4510.1210.702991... P149980.5283670.0324620.0578830.2260.0670.410945P149990.5282790.0365080.0646390.1790.0450.309099P150000.528260.0379230.066980.1280.0450.288469开发 TOPSIS 方法 以获 得非劣 解（ Wang 等人 ， 2016 年） 。TOPSIS方法的计算过程从一个支付矩阵开始，该支付矩阵包括一个标准和备选方案，每个标准的权重是并行的（Zolfani等人，2020;Jayakumar和Janakiraman，2019）。在VIKOR方法的情况下，所有备选方案都基于对聚合函数的VIKOR方法中，方案的取舍会影响排序结果VIKOR方法分别为对手和大多数人创造了最小的个人遗憾，最大的群体效用（Noureddine和Ristic，2019）。TOPSIS算法使用n维欧氏距离，代表个体满意度和总体满意度之间的平衡TOPSIS和VIKOR方法都提供了一个排名列表。VIKOR的最高排名点替代方案代表最接近理想解决方案，而TOPSIS算法的最高排名点替代方案在排名指数方面更好，因为它总是最接近理想解决方案（Sari，2018）。TOPSIS法通过计算各方案与各准则理想解的距离来给出方案的排序或相关值TOPSIS法的输出值由各值的排序决定 在VIKOR方法的情况下，排名是通过比较它们的理想接近度来确定的（Opricovic和Tzeng，2007）（图1）。①的人。3. 方法3.1. 解释因素解释因子的选取是森林采伐敏感区划分的重要环节。为了建立合适的森林砍伐概率模型，选择合适的自变量是森林砍伐概率评估的必要组成部分（Saha等人，2020年）。本节向读者清楚地说明了在本模型构建研究中使用了哪些探索性因素以及它如何与因变量相关。大多数森林砍伐模型构建研究使用单独的解释因素点（Saha等人，2020; Bera等人，2020年b）。在这项研究中，总共使用了十个不同层次的解释因素来准确地对易感区进行分组（图2和图3）。不同的物理因素对森林砍伐有直接影响。坡度是森林砍伐的关键因素，森林砍伐与坡度之间存在反比关系（Kumar等人，2015; Sahana等人，2018年）。砍伐森林的另一个重要物理因素是海拔，它与森林总覆盖率直接相关（Kumar等人，2014年）。在高海拔地区，森林砍伐主要是由于物理因素，如风化、物质消耗、风成作用、滑坡等，而在低海拔地区，森林砍伐主要是由于人为因素。在这项研究中，海拔地图已被分为九个不同的类。下层阶级（10-115米）也面临着惊人的毁林率，主要是由于不科学的人类活动。坡面与森林的生长有直接关系，因为光照的强弱与坡面有直接关系由于阳光照射量取决于坡度，因此对确定森林砍伐率有重大影响（Ercanoglu和Gokceoglu，2002年）。喜马拉雅山密林区的坡度方向为西北，森林砍伐倾向更大（Maren等人，2015年）。道路密度或建筑道路的破坏总是与森林砍伐有关，因为它总是夸大森林砍伐的过程。在任何森林覆盖区内建设公路网都可能增加森林破碎化的速度。森林砍伐与道路密度以及与道路的距离之间总是呈现出反比关系（Chomitz和Gray，1999年）。人们注意到森林密度与毁林进程之间存在反比关系（Bouldin，2008年）。森林砍伐的另一个重要文化参数是农业密度，因为农业用地密度越大，越有可能造成森林砍伐，目前，每年都有大量的森林地区被转化为农业用地（Chakravaty等人，2012年）。森林覆盖率的变化总是与居住地的接近程度有关，因为高密度的居住地总是使林地更加脆弱或脆弱（Boudreau等人， 2005年）。3.2. 森林砍伐敏感度图需要使用AHP、TOPSIS和VIKOR方法绘制毁林敏感性图，以确定不同标准的权重或重要性（表3）。两两比较矩阵已被用来确定权重每一个标准（表5）。ArcGIS 10.3（空间分析工具）已被用于确定整个北孟加拉森林地区的森林砍伐敏感区。通过比较其对森林砍伐的重要性，在每个标准和每个类别中分配权重，尺度间隔在1和9之间。AHP方法如下，n公司简介w i：ri 151/11/4WSD ： SD1/4WDFS ： DFS 1/4 WDFR ： DFR 1/4WAD ：AD1/4WLULC：LULC产品名称：铝合金铝而TOPSIS法和VIKOR法采用0TOPSIS法和VIKOR法的敏感性图是由测试点（总共使用了15，000个）根据它们的排名制作的（图1）。S1，补充文件）。在此之后，反距离权重（IDW）的方法已实施的森林砍伐敏感性地图的准备。在这项科学研究中，皮尔逊的相关性方法已被应用于确定的强度或之间的关联AHP，TOPSIS和VIKOR方法。在相关过程中，所有点都是相对于其他相关点来考虑的。 已确定每种方法与其他方法（AHP-TOPSIS，AHP-VIKOR和TOPSIS-VIKOR）之间的线性关联，以评估模型之间的关联。因此，B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8799P --ðÞ ðÞmaxjxi- 1j;jxi-Nj图二、不同的主题层A。沉降密度b。距离C。D路的距离农业密度E。LULC。X x y yqPxi-x2Pyi-y2ð16Þ将主要差异解析为斯皮尔曼等级相关系数的分量。因此，26PN xi-yi这里，r表示皮尔逊相关系数。xandy显示意味着rw¼1-1/1N4N3NNð17Þx和y变量的值。3.3. 加权斯皮尔曼等级相关系数r w的应用 &等级相似系数WS用于模型在加权斯皮尔曼等级相关系数的情况秩相似系数是非对称度量的一个例子。在该方法中，基于用作参考排名的第一排名中的位置来确定给定比较的权重。对于大小为N的样本，xi和yi的秩值描述为以下等式（Saintabun和Urbaniak ，2020）。N排名靠前的位置更重要。对于每个COM-计算显著性权重。它是COM-WS1-X2-xijxi-yij1/1ð18Þ2B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8800--图3.第三章。不同的主题层A。森林密度B。救济角斜率d。方面e.距离河。WS 值 小 于 0.234 和 大 于 0.808 分 别 表 示 相 似 性 等 级 低 和 高（Saharabun和Urbaniak，2020）。3.4. 磁化率图分类地图的精度验证是任何研究工作的重要内容之一任何方法的可靠性也取决于准确性水平。对森林火灾或森林砍伐敏感性地图的最有效和最真实的验证是在敏感性地图上重叠森林火灾或森林砍伐位置（Sari，2020）。在这里，森林砍伐点被叠加在森林砍伐敏感性区域上，敏感性图上每个类别上的点的百分比被系统地计算出来。4. 结果4.1. 研究区生物多样性丰富的喜马拉雅山麓或Terai-Dooars地区被限制在北孟加拉的大吉岭，Jalpaiguri，Kalimpong，Alipurduar和Cooch Behar地区的跨界Mechi河和Sankosh河之间。这一地区有起伏的森林和河边的草原，被称为西孟加拉邦提斯塔河东部的杜阿尔斯。它有热带和亚热带森林生物群落的潮湿落叶和阔叶林。总地理面积约为11，300平方米。该林区在北纬26°310、北纬27°110、东经88°100、东经89°520范围内延伸。优势植物种类为萨尔、柚木、雨树（Shirish或合欢），B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8801见图4。 研究区域的地理位置。表4不同使用层的数据源和格式4.3.军事和民防资源模型使用的专题图层图层格式源不同的MCDA方法提供了森林砍伐可容忍性类，这有助于我们获得准确的森林砍伐率。海拔、坡度、纵横比、距河流的栅格格网数字高程模型（https://earthexplorer.usgs.gov/）的网站上进行了介绍。感受区这两个MCDA模型都描绘了北孟加拉邦的上部有低聚集的趋势，与道路的距离栅格网格Google Earth Pro而较低的部分或较低的Terai距居民点距离，农业密度，居民点密度，土地利用率，森林密度栅格格网卫星图像（Landsat 7）（https://earthexplorer.usgs.gov/）的网站上进行了介绍。该区域反映了森林砍伐易发区的高度聚集，由于其高度的人为干扰，使该区域的上部更加脆弱。苏-根据九个分区绘制了敏感性图（1-木棉（也被称为丝棉树或Shimul），Oodla树，竹林，Terai草原植被和热带草原芦苇。这个森林栖息地是各种野生动物的家园，如印度野牛，大象，亚洲树懒，奇塔尔，水鹿，吠鹿，猪，野猪，豹，印度狼，巨松鼠和不同的鸟类，爬行动物和两栖动物。4.2. 数据库为了分析Terai-Dooars地区的森林砍伐模式，使用了不同的卫星图像和数字高程模型数据（DEM）（表4）。卫星图像的详细说明见补充文件表S1。 数字高程模型(DEM)数据已从USGS网站（earthexplorer.usgs.gov/）下载。卫星图像再次转换为UTM（宇宙横轴墨卡托）投影和WGS 84基准面系统在处理工作中已被考虑。结算密度、农业密度、LULC、距定居点的距离、森林密度层由卫星图像生成，而纵横比、起伏度、坡度、距河流的距离由数字高程模型生成。在这个科学研究中，来自全球森林观察网站（alforestwatch.org/）。https://www.glob-能力聚落密度、离聚落的距离、离公路的距离、农业密度，这些指标相对于其他指标具有较高的权重。这四个判据控制了磁化率图的约57%。森林砍伐敏感度值在三种模型中的分布规律基本相同，均分为极低、低、中等、高和极高五个等级。敏感性类别由9个敏感性类别的组合值确定（1表示无敏感性）。.... 9为极端）。所制作地图的面积已经计算在ArcGIS环境中使用空间分析工具（每个可扩展性等级如，非常低、低、中等、高和非常高）。已经观察到，对于AHP、TOPSIS和VIKOR模型，非常低的森林砍伐可能性等级分别假设为1983.8（20%）、2281.37平方公里（23%）和2082.99平方公里（21%）左右，而对于AHP、TOPSIS和VIKOR模型，非常高的森林砍伐敏感性等级分别假设为1686.23平方公里（17%）、1289.47平方公里（13%）和1487.85平方公里（15%）左右（图5）。sq.km VIKOR方法给出了比较好的结果（约73%的准确度）。在VIKOR方法中，73%的退化点在极高和极高退化等级中重叠。因此，VIKOR法比AHP法和TOPSIS法具有更高的精度。B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8802-----表5用于计算不同标准权重的成对比较矩阵标准聚落密度与定居点的距离距离公路农业密度LULC林分密度海拔斜率距离河流方面重量结算11.1251.1251.2861.51.82.252.2534.50.161密度距离0.889111.1431.3331.6222.66740.143结算距离0.889111.1431.3331.6222.66740.143路农业0.7780.8750.87511.1671.41.751.752.3333.50.125密度LULC0.6670.750.750.85711.21.51.5230.107林分密度0.5560.6250.6250.7140.83311.251.251.6672.50.089海拔0.4440.50.50.5710.6670.8111.33320.071斜率0.4440.50.50.5710.6670.8111.33320.071距离河0.3330.3750.3750.4290.50.60.750.7511.50.054方面0.2220.250.250.2850.3330.40.50.50.66710.036图五、条形图显示了不同MCDA方法（AHP，TOPSIS和VIKOR）的每个敏感性类别的分布模式4.4. 模型的可靠性度量通过对现有森林覆盖图的相关性分析和精度估计，对模型的可靠性进行了度量。4.4.1. 相关分析用AHP-TOPSIS、AHP-VIKOR和TOPSIS-VIKOR三种模型之间的相关性检验了模型之间的实际相关性。对研究区1000个随机点进行了相关 分 析 。 TOPSIS 法 与 VIKOR 模 型 的 关 联 度 呈 高 度 负 相 关 （ r =0.819）。 这反映了两种方法的归一化过程和聚集过程是相似的，也使模型更可靠。AHP法与TOPSIS法的相关系数为0.451，与VIKOR法的相关系数为0.603。这表明VIKOR方法通过标准权重产生更好的敏感性结果（图6）。通过对AHP、TOPSIS和VIKOR三种模型的排序（相似系数）之间的关系分析，表明TOPSIS法和VIKOR方法有高相关性（rw=0： 87和WS= 0： 83），具有高等级相似性（表S2，补充文件）。AHP法和VIKOR法的 rw和WS相似系数分别为0.74和0.67，而AHP法和TOPSIS法的rw和WS相似系数分别为0.52和0.65。4.4.2. 通过准确性评估进行精度评估的重要方法之一是在分类图上重叠现有的森林砍伐位置点。这是计算准确度评定的基本方法。在整个北孟加拉邦森林地区共确定了142个毁林地点。分析表明，AHP法、TOPSIS法和VIKOR法分别有47%、51%和56%的点处于极高敏感区，而处于高敏感区的点分别有21%、19%和17%。同样，在AHP、TOPSIS和VIKOR模型中，分别约有11%、17%和9%的点属于极低敏感性区域，其余点属于中等和低敏感性类别。5. 讨论在对叠加分析结果和模型的解释进行评价后，认为VIKOR模型相对更可靠。对区域法（AHP）和排序法（TOPSIS VIKOR）进行了评估（图7），并分别以68%、70%和73%的准确度进行了验证。英国殖民地建立后，自然景观范式部分转变为文化景观范式。在英国殖民时期，殖民统治者沿着Shiwalik喜马拉雅山脉（主要是不丹-孟加拉山脚）发现了有价值的岩石和矿藏，他们想建立茶园，因为B. 普拉瓦特·库马尔·贝拉Sengupta等人沙特国王大学学报8803图六、三维散点图描绘了不同MCDA方法之间的关系，a。（AHP-TOPSIS）b.（AHP-VIKOR）c.（TOPSIS-VIKOR）。有利的地理条件。因此，通过将林地转变为茶园，自然景观发生了大规模的变化。第二次重大的人为干预发生在窄轨铁路（2英尺6英寸）的建设 上 。 线 1915 年 将 窄 轨 距 改 为 米 轨 距 （ 3 ft 3 3/8 in. ） 1949 年（Chamling和Bera，2020a）。2003年，米尺（3英尺3 3/8英寸）进一步改为宽轨距（5英尺6英寸）。从NJP到APDJ，通过SLGJ，以增强印度东北部各邦之间的可访问性和连通性。这是东喜马拉雅山麓特莱带森林生境大规模解体的原因之一。北孟加拉邦的原始森林是许多极度濒危、濒危、脆弱和受威胁物种的家园，以及Raj Bangshi、Mech、Raba、Limboo、Lepcha、Munda、Toto等土著部落人民（Chamling和Bera，2020 b）。随着时间的推移，来自尼泊尔、不丹、缅甸和孟加拉国的环境和政治避难所使这片土地变得人满为患（Chamling和Bera，2020年a）。印度独立后，大规模的渗透发生在洪泛平原上的不同口袋里，随着森林的接近。在三四十年内，北孟加拉邦不同地区的人口 增 长 有 所 增 加 ， 如 大 吉 岭 ， Jalpaiguri ， Alipurduar 和 CoochBehar。在森林区和森林附近实施了各种大规模的林地转换正在发生，特别是在Maraghat的Gorumara国家公园附近。保护区森林、Apalchand森林、Khairbari国家公园、Jalda-para野生动物保护区、Buxa老虎保护区、Raydak森林和Bhalka保护区森林等，以满足人口的巨大需求。同样，林地被转变为农业用地、道路和旅游业，并广泛地用于人类住所。近年来，非法木材贩运和野生动物偷猎在Terai-Dooars地区的不同区域急剧增加，因此，森林居民和森林边缘居民加剧了森林破碎化以及森林核心区域内的侵蚀（Chamling和Bera，2020 b）。本文应用AHP、VIKOR和TOPSIS方法，考虑了10个不同的评价指标，对多指标评价方法进行了补充，并编制了森林采伐敏感性区划图，确定了森林采伐敏感性区划带。应用各种标准，验证和比较敏感性图，这项比较研究已经更加标准化。多准则决策方法（AHP、VIKOR和TOPSIS）都是基于表示参考点接近程度的集结函数。该过程还产生成对比较矩阵，其中通过考虑所有其他参数的相对重要性来确定每个参数的权重。该方法还通过一致性比验证了权重确定的主观性。相关研究指出，上述MCDA方法采用不同的聚合函数技术进行排序。