1 引言

多因素综合评价中对某对象进行评价时一般依据多个属性,将综合评价值假定为各属性的线性组合。因此,合理确定线性组合系数,即各属性权重,是进行多因素综合评价的前提。各属性权重的确定需要用到数据列自身的信息以及数据列的相互关系。数据列自身包含的信息越多则该属性权重越大。某一属性与其他属性的相关性越高,即其冗余度越高,表明该属性越易被其他属性替代,其权重越小。

目前多属性权重确定的单一方法大致可分两类：基于决策者给出偏好信息的主观赋权法和基于决策矩阵信息的客观赋权法（ 表1）。在客观方法中,回归分析法、BP（Back Propagation）神经网络法、粗糙集法需事先知晓综合评价值或综合意见,相关系数法无需此先决条件,但仅用于群决策中专家权重的确定。多属性权重确定的综合方法是指将不同权重赋值方法或结果相结合得到最终权重,包括程序上的综合和数值上的综合。程序上的综合是不同方法构成整个权重确定流程的不同部分,如灰色关联分析法与层次分析法的融合^{[ 1]}。数值上的综合是基于多个方法计算权重,再对各权重进行加权算术平均^{[ 2- 4]}或加权几何平均^{[ 5]},加权系数可主观给定^{[ 4]}或通过解优化问题求得^{[ 2- 3]}。

由此可见,不同方法对同一套数据赋予权重其结果并非一致,同一种方法对同一套数据赋予权重处理过程不同其结果也存在不同。因此,地理学多因素综合评价中,合理指标体系的构建和合理指标权重方法的选择是得出合理研究结论的关键,权重的确定直接影响数据结果进而影响研究结论。但实际研究中,学者们往往花大篇幅论述指标体系的构建^{[ 6]},对权重^{[ 7]}或权重确定的方法只是提及^{[ 8- 10]}或根据实际情况事先设定^{[ 11]},少有学者会探讨指标体系中各指标的自身特征、数据间的相互关系,具体分析为何选择某种确定权重的方法^{[ 12- 14]},鲜有学者涉及数据处理过程中权重确定的合理性分析^{[ 15]}。

期刊在衡量学术机构或学者个人的学术影响力方面扮演着重要的角色,因此众学者非常关注期刊的学术影响力^{[ 16]}。但在期刊影响力评价方面,单因子评价较多综合评价较少,单因子评价中大多基于与文献引用频次相关的因子。自从影响因子（Impact Factor, IF）于1955年^{[ 17]}、期刊影响因子（Journal Impact Factor, JIF）于2004年^{[ 18]}首次提出以来,前者被广泛使用逾60年,后者被大量使用10余年。此后,学者们基于引用频次提出了多种指标和方法来评价学术期刊的影响力,如基于引用频次^{[ 19- 21]}、期刊调查^{[ 22]},以及引用频次与期刊调查相结合的方法^{[ 16, 23]}。Borja等于2010年提出基于引文加权方案（citation weighting schemes）和特征向量中心（eigenvector centrality）的指标SJR（SCImago Joural Rank indicator, SJR）^{[ 24]},该指标借助斯高帕斯数据库（Scopus）关注3年内文献多相引用的网络关系。2012年,Gueerrero-bote又提出了SJR的提高版指标—SJR2^{[ 25]},该指标在SJR的基础上进行改进,既强调多相引用网络关系,还利用期刊两两互引的矢量三角剖面形成的夹角的余弦值计算被引期刊之间的距离。2014年,Cheang Brenda在Zhou Xu提出的网页排名（PageRank）^{[ 26]}的基础上提出了提高版网页排名（refined PageRank）^{[ 27]}。网页排名强调期刊的总被引频次但排除自引频次,强调施引文献的网络关系和施引文献的质量。提高版网页排名则在网页排名的基础上指出,期刊影响力受本期刊自引、同类期刊之间的引用以及不同类期刊之间的引用的综合影响。

事实上,大量文献涉及学术期刊质量与学术期刊影响力的研究,但少有研究对期刊进行基于评价指标体系的综合评价,尤其少有文献评价人文地理类期刊。因此,本文针对多属性数据评价中存在的该问题,尝试构建基于合理权重赋值方法选择的影响力评价模型,并运用该模型对70种人文地理期刊进行多因素综合评价,以期覆盖人文地理期刊综合评价缺失的研究盲点。

2 研究对象

2.1 研究数据

本研究以科学网（Web of Science, WOB）数据库内的“期刊引证报告”（Journal Citation Reports, JCR）中分类（category）为人文地理类（Geography）的70种期刊（ 表2）为例,具体数据来源于美国科学情报研究所（Institute for Scientific Information, ISI）的科学引文索引扩展版（Science Citation Index Expanded, SCIE）数据库,时间跨度限定为1900-01-01到2012-12-31。

需要说明的是,JCR中2年期的影响因子的计算可能存在时间或其他方面的局限性,不如5年期或10年期平均影响因子全面^{[ 18]}。此外,虽然影响因子是衡量期刊影响力的重要因素,但基于影响因子的评价方法并非完美与直接;而调查法中调查者的反馈具有主观性,其受限于选定的样本数,且受访者可能只对其熟悉的期刊作出选择,也存在一定的局限性^{[ 23]}。因此,本研究构建了一个含有12个指标的综合评价体系（ 表3）。

具体构建思路如下：期刊影响力^{[ 28]}既需考虑当期也需考虑一定的时间跨度,使其能覆盖期刊引用高峰期;引用率既需考虑期刊的自引率、他引率,还需考虑施引文献作者群。因此,期刊所有文献的被引频次（Times of Citation, TC）、平均被引频次和影响因子的均量、当年影响因子和多年平均影响因子以及高引指数的总量和百分比都重要。但同一影响因子情况下,某期刊的施引文献被SCI（Science Citation Index）收录的比重越高,该期刊影响力越大;非本刊文献的其他施引文献被SCI收录的比重越高,该期刊影响力越大;某期刊文献的作者广泛来自该期刊所在国家或城市之外的国家或城市的比重越高,该期刊影响力越大;某期刊的施引文献的作者广泛来自该期刊所在国家或城市之外的国家或城市的比重越高,该期刊影响力越大。因此,除常规影响因子外,本研究扩展了庄艳华等提出的G-指数（G-index）^{[ 29]},增加了体现施引文献质量的指标P_ofCA_bySCIE、P_ofCAnj_bySCIE,体现期刊作者来源广泛性和期刊施引文献作者来源广泛性的指标P_ofFAU_TPCountry、P_ofFAU_TPCity、P_ofFAU_CACountry、P_ofFAU_CACity,具体指标内涵、计算公式以及属性类型如 表3所示。

2.2 备选权重赋值方法

本研究不组织专家进行主观评价,原始数据只给出了各属性值,没有给出的综合评价值则是本研究的待求数据。因此本研究只采用无需事先获知综合评价值的7种客观方法,即为本研究的7种基本方法：离差最大法（maximizing deviations）、灰色关联分析法（grey correlation method）、变异系数法（variance coefficient）、熵值法（entropy method）、因子分析法（factor analysis）、主成分分析法（principal component analysis）和信息粒度法（information granularity method）。

（1）离差最大法。离差最大法的思想是如果第i个评价指标对所有评估对象均无差别,则该指标权重为0;若该指标在不同评估对象中差异较大,则该指标在综合评估中所起的作用越大进而权重越大。于是,权重确定就可以转化为以合适约束条件下“评价值总离差最大化”为目标的优化问题。本文采用差值的绝对值度量两两评价值之间的差异,以权重非负以及平方和为1作为约束条件,最优化评价值总离差。

（2）变异系数法和熵值法。权重的确定即为量化各个指标的重要性。从数据本身考虑,指标的重要程度往往与指标的信息量相关联。指标的信息量越大,重要程度越大;信息量越小,重要程度越小。给出指标信息量的某种度量,对各个指标的信息量做加权平均,即可得到指标权重。用指标标准差做为信息量,即为变异系数法;用信息熵做为信息量,即为熵值法。因此这两种方法均考虑的是指标自身特性,不涉及指标的相互 关系。

（3）灰色关联分析法。对一组权重给出一组参考序列,基于参考序列和原始数据给出每个数据值与对应参考序列值的某种关联值,距离越小关联值越大,某一指标的所有关联值相加得到该指标的综合关联值,归一化处理后即得到指标权重。若参考序列为最优序列,则灰色关联分析的本质是给总体越优的指标赋予越大的权重。

（4）因子分析法。指标有很多个,但是影响指标的因子可能很少。因子分析也需要选定主成分,但不将其重写为原始指标,而是直接计算指标在各个主成分上的投影绝对值之和,归一化作为权重。其本质是将各个指标表示为主因子的线性组合,根据各个指标在主因子上的投影贡献度归一化作为权重。

（5）主成分分析法。原始指标做线性组合可以得到一组新的指标,它们之间两两正交（即相关性为0）,对新指标按照标准差从大到小排列,依次为原始数据的主成分。选取前若干个主成分,使其方差贡献率超过给定阈值,选定的主成分按其方差归一化加权,即可得到原始指标的评价值。由于每个主成分可以反表示为原始指标的线性组合,这样将原始指标重新带入选定的主成分做加权运算,即可得到综合评价值与各指标的关系,对系数做归一化,即可得到对应各个指标的权重。此方法为主成分分析法,其需要输入方差贡献率这个参数。主成分分析的本质在于找到数据变动的总趋势。

（6）信息粒度法。某指标在指标体系中的重要程度表现为其对分类能力的影响。该方法首先给出指标分类能力的度量,通过删除某一指标后指标体系分类能力的相对减少量,来判断指标相对于整个指标体系的重要程度,相对重要度不为零的指标组成核心指标集,然后计算所有指标相对核心指标集的重要度。在核心指标集者,相对重要度是指去除该指标后分类能力的相对减小量;不在核心指标集者,相对重要度是指增加该指标后指标体系分类能力的相对增加值。各个指标相对核心指标集的重要程度归一化即得到各个指标的权重。

3 模型设计

本模型针对7种指标权重客观赋值方法,采用“异同比较”,分析不同方法在不同参数设置下和聚类与否情况下的权重值、评价值和评价序的变化特征与分布规律,并依据该变化特征与分布规律,实现对各种方法的“优劣比较”和最优选择,应用该模型对JCR中70种人文地理期刊进行排序分等。模型设计（ 图1）与说明如下：

3.1 数据清洗

数据清洗旨在发现并纠正数据文件中可识别的错误。本研究数据清洗过程如下：根据既选73种期刊和构建指标体系的12个因子,对已采集的73种期刊数据进行一致性检测,处理无效值和缺失值。既有数据因Cambridge Journal of Regions Economy and Society、Cartography and Geographic Information Science、Imago Mundi-The International Journal for the History of Cartography 三者存在数据缺失而未列其中,故获得70×12的数据集,即为本研究案例数据。

3.2 标准化处理

数据标准化主要用于统一量纲和变动趋势。统一纲量只需将数据全部无量纲化,统一变动趋势则需根据属性为效益型、成本型、固定型、区间型、偏离型或偏离区间型的不同,并结合先验信息,采用不同的标准化方法,使得处理之后的数据全部为越大越好^{[ 30]}。

本研究标准化处理过程如下：明确各指标属性类型,基于该属性类型（ 表3）,对70 × 12的数据集中效益型指标,按照原始值减去列最小值后,除以列最大最小值之差,进行标准化处理;对成本型指标按照列最大值减去原始值,除以列最大最小值之差,进行标准化处理,最终使12个属性指标全部越大越好。

3.3 指标聚类

聚类是指从一组复杂数据中产生一个简单的类结构,并进行相关性或相似性度量,相似性度量的选择常常包含许多主观上的考虑,但最重要的考虑是指标性质（包括离散的、连续的或二态的）或观测的尺度（名义的、次序的、间隔的或比率的）以及有关先验知识。当对样本进行聚类时,“靠近”往往由某种距离来刻画。当对指标聚类时,则根据相关系数或某种关联性的度量来聚类,具体是指基于标准化后的数据集,对初级指标体系进行聚类,从而得到最佳的聚类指标体系。

本研究对指标i和指标j之间的距离定义为：

dij=1-∑k=1m(aki-a̅i)(aki-a̅j)∑k=1m(aki-a̅i)2∑k=1m(aki-a̅j)212，1≤i，j≤n，（1）

这里 a̅j=1m∑i=1maij,从而得到距离矩阵 D=(dij)n×n,进一步给定阈值μ对距离矩阵二值化：

dij'=1,dij≤μ0,dij>μ（2）

得到关联矩阵 Du=(dij')n×n, Du为1表示关联,为0表示不关联。考虑到若两个指标均与第三个指标关联,则这两个指标应理解为是关联的,这表现为对关联矩阵求传递闭包：若有k使得 dik'dkj'=1,令 dij'=1。如此反复操作直至无需修改,记最终关联矩阵为 D̅u。从 D̅u中即可看出,指标被分为了若干类,且类内各指标两两关联,类间各指标互不关联,这种分类即为所求聚类。

本研究的指标聚类具体操作如下：基于 表3各指标标准化后的数据集,控制聚类参数以0.005为步长由0变为1,观察聚类的变动,并记录所有不同的聚类结果以及聚类参数变动过程中首次出现此聚类时的参数值（ 表4）,每列中一个方格表示该方格内所含指标聚为一类。

表4所示,当聚类距离为0.410,聚类结果为7类时,表示期刊被引频次比重的指标TC/TP和H-index/TP聚为一类,衡量期刊影响因子的指标5a IF、10a IF、2011 IF聚为一类,体现期刊作者国家来源广泛性和期刊施引文献作者来源广泛性的指标P_ofFAUTP_Country、P_ofFAUCA_Country和P_ofCAnj_bySCIE聚为了一类。这种聚类结果能比较好的反映客观实际。因此,本研究将该聚类定义为“最佳聚类”（Optimal Clustering, OC)。

基于聚类结果,应用某权重赋值方法重新计算聚类后各指标的权重,分析聚类与不聚类情况下,该方法的权重值、评价值和评价序的变动特征,从而分析权重赋值方法对指标聚类的敏感性差异。

本研究基于指标聚类的权重计算过程如下：选择聚类结果,应用备选的各权重赋值方法,先对每一类内的指标确定指标权重并计算类内的综合评价值;然后将该方法运用于所有类内评价值组成的数据列,得到每类的类间权重;最后将类内权重与它所属类的类间权重的乘积作为每个指标的权重。

3.4 权重方法的参数设置

改变权重赋值方法的参数,分析该方法在不同参数设置下得到的权重值、评价值和评价序的变动特征,从而探究该方法对于参数的稳定性。

本研究基于7种“基本方法”（basic methods, BM）,针对4种带参数的方法进行参数设置如下：灰色关联分析法中分辨系数越小分辨力越大,一般取值区间为（0, 1）,本研究考虑离散值0.3、0.4、0.5、0.6、0.7;主成分分析法和因子分析法的参数越大表明所考虑的主成分（因子）的总方差贡献率越大,一般要求0.7以上,本研究考虑0.7、0.8、0.9;信息粒度法的参数用于将原始数据分段离散化,经典方法是分为两段,即参数取为0.5的情况,本研究将其推广,考虑参数0.3、0.4、0.5,这囊括了分为两段和三段的情况。基于上述参数设置过程,该4种方法扩充为14种,加上无需参数设置的3种基本方法,形成了本研究的17种方法,谓之“扩充方法”（Expanded BM）,并应用于后续评价过程。

3.5 三层次评价标准

权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度,其描述指标的属性,因而权重就是直接度量不同方法得到的权重异同。但计算权重只是中间过程,进行综合评价才是目的,故需比较综合评价的差异,为此引入评价值和评价序。评价值度量不同方法得到的综合评价值的差异,评价序则将两个综合评价值转化为排序进而度量排序异同。权重值、评价值和评价序,三者强度递减,即权重相同必然有评价值相同,评价值相同必然有评价序相同。但反过来不成立,也即评价序相同,评价值不一定相同;评价值相同,权重不一定相同。因此,本研究引入权重值、评价值、评价序三层次评价标准进行后续评价。

3.6 分析策略

基于三层次评价标准,对各种方法进行异同比较和优劣比较。

3.6.1 异同比较 “异同比较”就是针对指标权重客观赋值方法,分析不同方法在不同参数设置下和聚类与否情况下的权重值、评价值和评价序的变化特征与分布规律。权重是指标的属性,评价值、评价序是对象的属性。比较权重需要指标集不变,比较评价值和评价序需要对象集不变。因此,异同比较只需考察方法参数和聚类参数这两个自由度。

在本研究中,不考虑对象集的变动,它始终为70个期刊;不考虑指标集的变动,它始终为12个指标的全指标集。故离差最大法、变异系数法、熵值法的自由度取决于聚类参数;灰色关联分析法、主成分分析法、因子分析法、信息粒度法的自由度取决于聚类参数和方法参数。因此,异同比较可以基于以下两大自由度：方法参数×聚类参数（ 表5）。其中方法参数部分为本研究所考虑的“扩充方法”中的17种,不带参数的方法用“方法名”表示,带参数的方法用“方法名-参数”表示;聚类参数部分为重点分析的4种聚类并用“聚类-参数”表示,根据具体情况人为给定的聚类以“不聚类-编号”给出。

本研究异同比较的具体操作过程如下：

（1）对“扩充方法”进行参数稳定性比较。基于最佳聚类,将17种扩充方法逐一代入测试系统,测试系统基于ThinkPad E430c的Ubuntu 12.04操作系统,以Qt编程环境,C++为编程语言,在进行主成分分析时用到开源矩阵计算工具Eigen,输出17 × 3种数据结果并进行对比,探讨带参数方法的各参数在三层次结果之间的稳定性、带参数和不带参数的各类方法在三层次结果之间的异同,并基于该结果对17种方法进行分组。

（2）对“扩充方法”进行聚类敏感性比较。选定方法分组结果中各组的一种代表性方法,将各代表性方法逐一代入测试系统,分别输出0.2、0.3、0.4、0.5的4种不同聚类（cluster）参数下和不聚类（cluster-custom-1）时5种代表性方法在三层次的5 × 5 × 3种数据结果,并依此比较各代表性方法的权重值、评价值和评价序的异同,探讨各组方法对于聚类的敏感性。

3.6.2 优劣比较 当基于三层次评价标准的异同比较结果差异明显时,可能各种方法明显存在异同分组,也即各种方法计算出来的权重、评价值和评价序结果存在明显差异,则需引入优劣比较,使得所选方法计算出的评价序更好地满足先验信息。当案例多因素综合评价对象无需考虑方法的聚类敏感与否时,选择所有分组方法进行优劣比较;当评价对象需考虑方法的聚类敏感性时,只需选择聚类不敏感性方法进行优劣比较,从而遴选出合理权重赋值方法。

优劣比较可能存在两种情况：一是各种方法存在明显异同分组,但其中至少某一组或某一种方法满足先验信息,研究结果符合实际,说明此方法很好地提取了原始数据信息,能够遴选出合理权重赋值方法;二是各种方法都无法很好的满足先验信息,该情况需则重新进行数据清洗,重复上述流程,直至最终遴选出合理的权重赋值方法。

本研究优劣比较操作过程如下：选择影响力较大的10种期刊作为先验信息,形成验证性数据,在最佳聚类情况下,将各组的代表性方法输入测试系统,计算各方法下10种期刊的评价序。与先验信息吻合的方法则为合理权重赋予方法,该合理方法可能是一组或多组。

3.7 多因素综合评价

基于合理权重赋值方法选择结果,则可采用单一方法或综合方法分别对案例数据各指标赋予权重,并计算评价值和评价序,完成多因素综合评价。当只有一种方法符合先验信息时,采用单一方法完成多因素综合评价;当有多种或多组方法符合先验信息时,则采用综合方法完成多因素综合评价。

本研究案例中期刊影响力评价具体操作如下：基于遴选出的合理权重赋值方法,采用综合方法分别对案例原始数据各指标赋予权重,计算出期刊的评价值,最终得到期刊的评价序,并将该评价序与单一方法计算出的结果进行比较。

4 计算结果

4.1 方法比较

图2~ 图4分别为方法比较中,不同权重赋值方法在权重值、评价值和评价序三层次上的比较结果。

在最佳聚类的情况下,以权重确定方法在某一参数下得到的各指标权重由小到大排序为横坐标,以该方法在其他参数下得到的相应权重为纵坐标,得到各方法的权重值（ 图2）。其中, 图2a~2d为带参数4种方法在不同参数下的权重比较, 图2e为17种扩充方法的权重比较, 图2f为不需要参数的最大离差法、变异系数法和因子分析法参数-0.7的权重比较。

结果显示, 图2a~2b中,灰色关联分析法和因子分析法得到的权重的取值范围较小,前者约为0.02~0.16,后者约为0.02~0.18,且都受参数的影响较小; 图2c~2d中,主成分分析法、信息粒度法得到的权重取值范围较大,后者约为0~0.32,前者甚至为-0.1~0.7,且都受参数的影响较大; 图2e中,17种权重赋值方法得到的权重值差异较大,其中主成分分析法还得到负权重,差异尤为明显; 图2f中,将差异较大的方法逐一剔除后,得到的离差最大法、变异系数法和因子分析法-0.7该3种方法提取的权重值较为一致。

研究表明,4种带参数的方法关于参数的稳定性由强到弱分别为：灰色关联分析法、因子分析法、主成分分析法和信息粒度法。灰色关联分析法和因子分析法的参数选择不会导致明显差异,其有某种程度上的平滑作用,使得权重差异不至于很大,比较综合的利用了数据信息,且不同参数下都有此效果;主成分分析法和信息粒度法侧重少数指标且拉开权重差异,差异程度受到参数的显著影响;信息粒度法在参数为0.5时,权重值位于0~0.2这一较小范围。

在最佳聚类的情况下,以权重确定方法在某一参数下得到的各期刊评价值由小到大排序为横坐标,以该方法在其他参数下得到的相应评价值为纵坐标,得到各期刊的评价值（ 图3）。其中, 图3a~3d为带参数4种方法在不同参数下的评价值比较, 图3e为17种扩充方法的评价值比较（因灰色关联分析法和因子分析法的参数选择较稳定,故可只考虑其中某一参数）, 图3f为不需要参数的最大离差法、变异系数法和因子分析法-0.7的评价值比较。

结果显示： 图3a~3d中,灰色关联分析法、因子分析法和信息粒度法得到的评价值都介于0.2~0.8,但前两者受参数影响很小而信息粒度法受参数影响较大。主成分分析法的评价值存在小于0和大于1的情况,且受参数影响很大。 图3e中灰色关联分析法-0.5的评价值对应曲线向上凸起,主成分分析法得到的评价值对应曲线向上凸起但其值异常,熵值法的评价值虽介于0~1之间,但与其他方法的结果差异较大,且对应曲线向下凸出,信息粒度法方法亦向上凸起,但程度弱于主成分分析法。 图3f中将差异较大的方法逐一剔除后,得到离差最大法、变异系数法和因子分析法-0.7该3种方法提取的评价值较为一致。

研究表明,主成分分析法对参数极其敏感且取值异常,其强化了总体值偏大的指标;熵值法则强化了总体值偏小的指标;信息粒度法对参数敏感,强化了总体值偏大的指标,但程度弱于主成分分析法。

在最佳聚类的情况下,以权重确定方法在某一参数下得到的各期刊评价序由小到大排序为横坐标,以该方法在其他参数下得到的相应评价序为纵坐标,得到各期刊的评价序（ 图4）。 图4a~4d为带参数4种方法在不同参数下的期刊评价序比较, 图4e为剔除主成分分析法和熵值法后7种方法的期刊评价序比较, 图4f为基于 图4e进一步剔除差异较大的方法,得到的不需要参数的最大离差法、变异系数法和因子分析法-0.7,信息粒度法-0.5的期刊评价序比较。

结果显示, 图4a~4d中,灰色关联分析法和因子分析法得到的期刊评价序受参数影响很小,且最前和最后的期刊排名波动甚微,主成分分析法和信息粒度法受参数影响较大且排序波动较大; 图4e中7种方法得到的结果总体上有一定差距,但部分方法得到的结果很相近,将差异较大的方法逐一剔除后得到 图4f,从中可以看出离差最大法、变异系数法和因子分析法-0.7以及参数为0.5的信息粒度法该4种方法提取的评价序较为一致。值得注意的是, 图3e显示信息粒度法-0.5在评价值层次与其他3种方法差异较大。这即为上文提到的评价值标准强于评价序标准;另外,信息粒度法取其他参数时得到的期刊评价序与离差最大法、变异系数法和因子分析法差异较大,这显示了参数为0.5时的信息粒度法的特殊性,这一点在讨论聚类分析对权重确定的影响时可进一步看出来。

综上所述,① 参数稳定性方面：带参数的4种方法中,灰色关联分析法关于参数稳定,因子分析法关于参数较稳定,主成分分析法关于参数不稳定,信息粒度法关于参数极不稳定;② 在方法分组方面：不同方法计算出的权重、评价值和评价序的差异很大,存在明显分组差异。7种方法可归为5组：第一组离差最大法、变异系数法、因子分析法;第二组熵值法;第三组主成分分析法;第四组灰色关联分析法;第五组信息粒度法。离差最大法、变异系数法和因子分析法结果相近,这3种方法提取的数据信息较一致。熵值法、主成分分析法在权重、评价值、评价序各层次均与其他方法有明显差异。灰色关联分析法与其他方法亦有差别但不及熵值法和主成分分析法明显。信息粒度法在取参数为0.5时得到的评价序与离差最大法、变异系数法、因子分析法相近,取其他参数时则不然。

4.2 聚类比较

图5~ 图7分别为5组方法在聚类和不聚类情况下,权重值、评价值和评价序的比较结果。其中离差最大法、变异系数法、因子分析法该组3种方法中,本研究选择离差最大法为代表性方法。

基于全指标集,以指标编号为横坐标,以各聚类参数下各指标的权重值为纵坐标,将聚类与不聚类时运用各组方法得到的权重值进行比较（ 图5）。

结果显示, 图5a~5c中,离差最大法、熵值法和灰色关联分析法-0.5均在不同程度上拉开了各指标权重差异, 图5e中信息粒度法-0.5基本上不受聚类影响;离差最大法和熵值法得到的权重值介于0-0.3,灰色关联分析法-0.5和信息粒度法-0.5得到的权重值介于0~0.2; 图5d中主成分分析法-0.8得到的权重值异常,当取其他参数时主成分分析法亦得到异常结果,参数为0.5时异常尤为明显。

研究表明,信息粒度法-0.5不受聚类影响,其自身具有类似于聚类分析的功能,其他4种方法显著受聚类的影响。但各种聚类情况下灰色关联分析法-0.5和信息粒度法-0.5能比较综合地提取了数据信息,而主成分分析法权重异常。

在全指标集情况下,以不聚类情况下各期刊的评价值为横坐标,以各聚类参数下各期刊评价值为纵坐标,将聚类与不聚类情况下运用各组方法得到的期刊评价值进行比较（ 图6）。

结果显示, 图6a~6c中,离差最大法、熵值法和灰色关联分析法-0.5虽得到的评价值都介于0.1~0.9,但皆受聚类影响较大,且各方法均在不同程度上拉开了各期刊评价值的差异。离差最大法的评价值波动最为剧烈部分居中,熵值法的评价值偏向坐标面左下部,灰色关联分析法-0.5的评价值偏向坐标面右上部,表明该3种方法的评价值为较平均、偏小、偏大; 图6e中,信息粒度法-0.5评价值几乎一致; 图6d中,主成分分析法-0.8得到的评价值无统一特征且明显异常,聚类参数为0.5时尤其明显,当取其他参数时主成分分析法亦得到异常结果。

研究表明,离差最大法赋值比较居中,熵值法强化了总体值偏小的指标,灰色关联分析法-0.5强化了总体之偏大的指标,信息粒度法-0.5不受聚类参数的影响,主成分分析法的评价值比较异常。

在全指标集情况下,以不聚类情况下各期刊评价序为横坐标,以各聚类参数下各期刊评价序为纵坐标,将聚类与不聚类情况下运用各组方法得到的期刊评价序进行比较（ 图7）。

结果显示, 图7a~7c中,离差最大法、熵值法和灰色关联分析法-0.5受聚类参数影响均很大,相较不聚类情况时的评价序而言,不同聚类参数下期刊排序变动很大。但聚类参数为0.410时波动相对较小; 图7e中,信息粒度法-0.5几乎不受聚类参数的影响; 图7d中,主成分分析法-0.8不同聚类参数下同一期刊的排序变动非常剧烈,明显异常,主成分分析法取其他参数时有类似结论。

研究表明,从评价序层面来看,聚类分析对离差最大法、熵值法、灰色关联分析法0~0.5、主成分分析法等产生影响显著,在使用这些方法时聚类参数需谨慎选择。但信息粒度法-0.5则不受聚类分析的影响。

综上所述,聚类敏感性方面：离差最大法、熵值法、灰色关联分析法-0.5、主成分分析法在三个层次均表现出对客观聚类的敏感性,信息粒度法-0.5在三个层次均几乎不受客观聚类分析影响。故须分析评价对象是否需考虑方法的聚类敏感性,并谨慎选择聚类方法。

4.3 优劣比较

选择影响力较大的10种期刊作为先验信息,形成验证性数据。在最佳聚类情况下,计算不带参数组的代表性方法（离差最大法、熵值法）和带参数组的所有方法,计算得到的该10种期刊的评价序（ 图8）。由 图8可知,离差最大法、熵值法、灰色关联分析法-0.7和信息粒度法-0.5这4种方法计算出来的评价序较合理,灰色关联分析法与信息粒度法在其他参数的情形和主成分分析法均不合理,其中主成分分析法和在其他参数下的信息粒度法的不合理性尤为明显,其将Annals of the Association of American Geographers排至40名以外。基于数据分析,离差最大法、熵值法、灰色关联分析法-0.7和信息粒度法-0.5等4种方法适合本研究案例。

将适合本研究的4组所涉6种方法,即离差最大法、变异系数法、因子分析法-0.9、熵值法、灰色关联分析法-0.7和信息粒度法-0.5,得到的10种期刊的评价序单列出来进行比较（ 图9）。总体而言,这4种方法得到的10种期刊的评价序相近,熵值法和信息粒度法-0.5变动较大,与灰色关联分析法-0.7和其他第一组的3种方法略有差别。

4.4 期刊影响力综合排序

基于以上客观权重赋值方法选择模型,本研究最终选择综合方法对期刊影响力进行综合评价（ 表6）。具体采用适合本研究案例的4组方法中的6种方法,取该6种方法所得到的权重值的算术平均值计算评价值和评价序,并依此得到评价序结果（ 表6中排序1和分等1）,基于该结果列出属于第一等级的前14位期刊。为探究综合方法与单一方法结果在排序与分等方面是否有差异,本研究尝试选取离差最大法采用单一方法计算权重值、评价值,并依此得到评价序（ 表6中的排序2和分等2）。计算两者排序与分等的差值,探究排序与分等的差异。

结果显示,70种期刊中,就位序而言,有56种期刊存在差异,其中Geographical Analysis、Antipode、Geography变动较大;不过排名前5的无差异,排名前10和排名后12的无大多差异。就分等而言,只10种期刊有等级差异,排名前10和排名后12的无等级差异;除去差异较大的3种期刊外,其他有等级差异的期刊排序差异不大。研究表明,虽然综合方法更为合理,但在分等方面,综合方法和单一方法差异不大。

基于五等分分等方法,JCR系统中位列第一等分的前14种人文地理期刊是：《全球环境变化—人类和政策维度》（Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions）,《地理系统学报》（Journal of Geographical Systems）,《国际地理信息科学杂志》（International Journal of Geographical Information Science）,《经济地理杂志》（Journal of Economic Geography）,《经济地理》（Economic Geography）,《景观与城市规划》（Landscape and Urban Planning）,《环境与规划A》（Environment and Planning A）,《环境与规划D-社会与空间》（Environment and Planning D-Society & Space）,《计算机环境与城市系统》（Computers Environment and Urban Systems）,《美国地理学家协会志》（Annals of the Association of American Geographers）,《地理论坛》（Geoforum）、《应用地理学》（Applied Geography）,《地理学纪事,B辑：人文地理》（Geografiska Annaler Series B-Human Geography）,《高等教育地理杂志》（Journal of Geography in Higher Education）。

5 讨论

上述研究结果显示,不同方法对同一套数据赋予权重,其结果存在不同;同一种方法对同一套数据赋予权重,指标聚类与否,其结果也并非一致。针对异同、优劣、排序和分等探讨如下：

（1）关于权重方法分组的探讨。本研究中的客观权重赋值方法分为5组,其中离差最大法、变异系数法、因子分析法得到的结果相近,但因子分析法对于参数并非绝对稳定,其仅在参数为0.9时结果较合理;信息粒度法关于参数极不稳定,从而导致期刊排序差异较大,但其在参数为0.5时表现出较好的结果。经典的信息粒度法是将数据二值化（标准化之后的数据小于0.5取0,大于0.5取1）而不是一般的多值化,恰与此处的最合理参数对应,即本研究结果印证了信息粒度法二值化的合理性;熵值法与其他方法得到的结果有较大差异,但所得前后期刊评价值和评价序趋势与离差最大法、变异系数法一致,说明熵值法在一定程度上提取出了合理的期刊数据波动性信息;在指标冲突明显的情况下,用主成分分析会出现负权重,由此导致了无法接受的异常结果,这说明主成分法不适宜本研究中的期刊数据;

（2）关于指标聚类参数变动。指标聚类参数的变动会改变指标聚类方式,进而影响权重确定。指标聚类参数变动可以通过小步长（如本研究中采用0.005的步长）广参数域（本研究采用0~1）的方式得以实现,结合先验经验可以确定最佳指标聚类结果。指标聚类变动中,离差最大法,熵值法,灰色关联分析法-0.5,主成分分析法-0.8这4种方法在三个层次上均表现出对客观聚类的敏感性,但信息粒度法-0.5不受客观聚类分析的影响。原因可能在于信息粒度法本身即用到了数据相关性的信息。当我们考察对象集的变动对权重的影响时,需要控制聚类这一变量。此时单纯控制形式上的指标类别作用有限,因为在一个对象集中两个指标聚为一类,并不意味着另一对象集中该两个指标也是聚为一类。不同的对象集代表了不同的场景,在不同的场景下指标之间的关联性内涵往往不同。采用同一聚类参数会导致不同对象集下聚类状况的差别,但这种差别并不能与不同场景指标关联性的差别很好地对应起来,从而也无法达到控制聚类变量的目的。这种情况下就可以采用信息粒度法,自动利用相关性信息的方法达到聚类效果。因此,当案例多因素综合评价对象无须考虑方法的聚类敏感与否时,选择所有分组方法进行优劣比较;当评价对象需考虑方法的聚类敏感性时,可能只需选择聚类不敏感性方法进行优劣比较,从而遴选出合理权重赋值方法。如对多时点全国各省域城市发展水平测度的时空序列数据中各指标赋予权重时,可以采用信息粒度法。

（3）关于优劣比较。当异同比较结果差异明显时需引入优劣比较,使得所选方法计算出的评价序更好地满足先验信息。当各种方法都无法很好的满足先验信息时,该情况可能是数据本身有误,即数据本身与先验信息矛盾,需核实原始数据;也可能指标体系的建构存在问题,无法从中提取合理权重,则需重新考虑或调整已构建指标体系,数据清洗后再重新代入模型进行计算分析,直至满足先验信息,遴选出合理权重赋值方法。

（4）关于排序与分等。当研究样本相对较多时,多因素综合评价中分等客观于排序。排序靠前和靠后的结果比较合理,但位于中部的排序结果意义不大,采取分等能更好的分析排序问题。

（5）关于排序与分等原因的深入探讨。由 图10和 表7可知,第一组研究方法中的3种方法非常一致性的给予了第四组、第三组和第七组的指标较高权重。结合离差最大法赋予权重的思想,如果第i个评价指标对所有评估对象均无差别,则该指标权重为0;若该指标在不同评估对象中差异较大,则该指标在综合评估中所起的作用越大进而权重越大,由此可知第四组指标最能体现不同评估对象的差异,也即施引文献的第一作者或通讯作者的国家分布以及非本刊施引文献中被SCIE收录的百分比,最能体现期刊水平的差异;其次是高引指数（H-index）和施引文献被SCIE收录的百分比。所选方法的权重赋值符合指标选择基本思路和期刊评价逻辑,也即期刊被引频次和平均被引频次以及高引指数百分比很重要。但在相同水平情况下,施引文献作者来源的广泛性以及施引文献本身研究水平的高低,更能体现期刊的国际性和水准。

6 结论

本文设计了基于合理权重赋值方法选择的多因素综合评价模型,用以解决多因素综合评价中较少探讨指标权重方法选择的问题。研究表明,选用权重赋值方法时必须充分考虑方法及其参数差异和聚类敏感性差异,并基于此选择切合案例实际的最优方法,才可能进行合理的多因素综合评价。以人文地理的70种期刊为例进行案例研究得出：① 本研究案例中的客观权重赋值方法可分为5组,即离差最大法、变异系数法、因子分析法,灰色关联分析法,熵值法,主成分分析法,信息粒度法;② 指标聚类参数变动会改变指标聚类方式,进而影响权重确定;③ 本研究案例选择出了离差最大法、熵值法、灰色关联分析法-0.7、信息粒度法-0.5为本案例适合方法;④ JCR中70种人文地理期刊,Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions等14种期刊为位列第一的高影响力期刊;⑤ 研究样本相对较多时,多因素综合评价中分等客观于排序;⑥ 期刊影响因子固然重要,但期刊的高引、期刊施引文献的作者来源和施引文献本身的质量高低,更能体现期刊的水准和国际影响力。

致谢：感谢一同访学于伦敦大学皇家霍洛威学院的华侨大学王华珍老师对本文的倾情指导,感谢武汉大学资环院刘殿锋副教授对本文多次详细地指导,真诚的感谢我的访学导师Katie Willis教授。

The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献

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[16]	Giles M W, Garand J C. Ranking political science journals: Reputational and citational approaches. PS: Political Science & Politics, 2007, 40(4): 741-751. URL      [本文引用: 2]
[17]	Garfield E. Science Citation Index-A new dimension in indexing. Science, 1964, 144(3619): 649-654. [本文引用: 1]
[18]	Garfield E. The history and meaning of the journal impact factor. Jama, 2006, 295(1): 90-93. https://doi.org/10.1001/jama.295.1.90      URL      PMID:  16391221      [本文引用: 2]      摘要 I first mentioned the idea of an impact factor in Science in 1955.1 With support from the National Institutes of Health, the experimental Genetics Citation Index was published, and that led to the 1961 publication of the Science Citation Index.2 Irving H. Sher and I created the journal impact factor to help select additional source journals. To do this we simply re-sorted the author citation index into the journal citation index. From this simple exercise, we learned that initially a core group of large and highly cited journals needed to be covered in the new Science Citation Index (SCI). Consider that, in 2004, the Journal of Biological Chemistry published 6500 articles, whereas articles from the Proceedings of the National Academy of Sciences were cited more than 300 000 times that year. Smaller journals might not be selected if we rely solely on publication count,3 so we created the journal impact factor (JIF).
[19]	Garfield E. Citation analysis as a tool in journal evaluation. American Association for the Advancement of Science. Citation analysis as a tool in journal evaluation, 1972. [本文引用: 1]
[20]	White M J, White K G. Citation analysis of psychology journals. American Psychologist, 1977, 32(5): 301. https://doi.org/10.1037/0003-066X.32.5.301      URL      摘要 ABSTRACT Conducted a citation analysis of 57 psychology journals. Total citations to articles published in each journal in 1972 and 1973 were counted from a sample of pages (10%) in the Social Science Citation Index. Journals were rank ordered according to citation frequency per articles published in each journal during the 2-yr period. Mean citation rate per published article was .9. Spearman rank correlations between the rank order based on citations per article and the rank orders of the same journals determined by subjective evaluation in 2 previous studies by D. Koulak and H. J. Keselman (1975) and K. C. Mace and H. D. Warner (1973) were .39 and .56, respectively. (PsycINFO Database Record (c) 2012 APA, all rights reserved)
[21]	Goh C, Holsapple C, Johnson L, et al. An empirical assessment of influences on POM research. Omega, 1996, 24(3): 337-345. https://doi.org/10.1016/0305-0483(95)00064-X      URL      [本文引用: 1]      摘要 Researchers in the field of production and operations management (POM), and those who evaluate them, need a clear, up-to-date picture of forums available for scholarly discourse in the field. Yet the literature contains no recent, large-scale, objective study of such publishing forums. We present the results of such a study. We employ a citation analysis methodology to examine citation trends for books, proceedings, and journals, and to determine a relative ranking of journals influencing POM research. Results of a previously reported subjective journal ranking were used to determine five base journals for our citation analysis. The data collection effort produced over 30,000 citations for the years 1989-1993. The journal rankings generated by our study are compared with those of the earlier subjective studies in the POM field.
[22]	Brown L D, Huefner R J. The familiarity with and perceived quality of accounting journals: Views of senior accounting faculty in leading US MBA Programs. Contemporary Accounting Research, 1994, 11(1): 223-250. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1994.tb00442.x      URL      [本文引用: 1]      摘要 ABSTRACT Determining familiarity with and evaluating quality of accounting journals are of interest to various parties in accounting academia. In recent years, the number of accounting journals has grown, and many special-interest subgroups have arisen. A study surveys senior faculty at Business Week's best 40 MBA programs to determine their familiarity with and quality perceptions of 44 accounting journals. As to familiarity, 5 journals were nearly universally known, and a total of 15 had wide recognition. Financial, managerial, and auditing faculty exhibited similar familiarity patterns, while tax faculty had a somewhat different pattern. As to quality perceptions, relatively few journals achieved high quality evaluations. There was, however, general consensus across the different subject area faculty as to the top journals. Special consideration was given to the new (post-1980) journals. Six of the 19 newer journals in the study achieved high familiarity scores, and 3 achieved high quality evaluations.
[23]	Donohue J M, Fox J B. A multi-method evaluation of journals in the decision and management sciences by US academics. Omega, 2000, 28(1): 17-36. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(99)00024-9      URL      [本文引用: 2]      摘要 ABSTRACT Numerous studies published in the academic literature address the issue of journal quality. However, little has been done to evaluate the broad set of journals pertinent to academic research in the decision and management sciences. This study examines the quality of such journals from a US point of view using both survey- and citation-based measures of journal quality. The survey-based measure is the perceived quality ratings assigned by US academics in the management science field. The citation-based measure is the impact factor, an indication of how often the articles in a journal are cited. This study finds that perceived quality ratings of the journals are positively correlated with citation impact factors. Also, both of these quality measures are found to be positively correlated with journal circulation and negatively correlated with acceptance rate. Journal quality ratings appear to vary across reviewers with different research interest areas and reviewers seem to rate journals higher if they have published in them.
[24]	González-Pereira B, Guerrero-Bote V P, Moya-Anegón F. A new approach to the metric of journals' scientific prestige: The SJR indicator. Journal of Informetrics, 2010, 4(3): 379-391. https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.03.002      Magsci      [本文引用: 1]      摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">A size-independent indicator of journals&rsquo; scientific prestige, the SCImago Journal Rank (SJR) indicator, is proposed that ranks scholarly journals based on citation weighting schemes and eigenvector centrality. It is designed for use with complex and heterogeneous citation networks such as Scopus. Its computation method is described, and the results of its implementation on the Scopus 2007 dataset is compared with those of an <em>ad hoc</em> Journal Impact Factor, JIF(3y), both generally and within specific scientific areas. Both the SJR indicator and the JIF distributions were found to fit well to a logarithmic law. While the two metrics were strongly correlated, there were also major changes in rank. In addition, two general characteristics were observed. On the one hand, journals&rsquo; scientific influence or prestige as computed by the SJR indicator tended to be concentrated in fewer journals than the quantity of citation measured by JIF(3y). And on the other, the distance between the top-ranked journals and the rest tended to be greater in the SJR ranking than in that of the JIF(3y), while the separation between the middle and lower ranked journals tended to be smaller.</p>
[25]	Guerrero-Bote V P, Moya-Anegón F A further step forward in measuring journals' scientific prestige: The SJR2 indicator . Journal of Informetrics, 2012, 6(4): 674-688. https://doi.org/10.1016/j.joi.2012.07.001      URL      [本文引用: 1]      摘要 A new size-independent indicator of scientific journal prestige, the SJR2 indicator, is proposed. This indicator takes into account not only the prestige of the citing scientific journal but also its closeness to the cited journal using the cosine of the angle between the vectors of the two journals&rsquo; cocitation profiles. To eliminate the size effect, the accumulated prestige is divided by the fraction of the journal's citable documents, thus eliminating the decreasing tendency of this type of indicator and giving meaning to the scores. Its method of computation is described, and the results of its implementation on the Scopus 2008 dataset is compared with those of an ad hoc Journal Impact Factor, JIF(3y), and SNIP, the comparison being made both overall and within specific scientific areas. All three, the SJR2 indicator, the SNIP indicator and the JIF distributions, were found to fit well to a logarithmic law. Although the three metrics were strongly correlated, there were major changes in rank. In addition, the SJR2 was distributed more equalized than the JIF by Subject Area and almost as equalized as the SNIP, and better than both at the lower level of Specific Subject Areas. The incorporation of the cosine increased the values of the flows of prestige between thematically close journals.
[26]	Xu Z, Cheang B, Lim A, et al. Evaluating OR/MS journals via PageRank. Interfaces, 2011, 41(4): 375-388. https://doi.org/10.2307/23016365      URL      [本文引用: 1]      摘要 Scholars, practitioners, and students in operations research and management science (OR/MS) often hesitate to use traditional approaches to evaluate journal quality because of the inconsistency of these approaches to perceptions and other associated biases. We introduce an alternative approach, which is based on Google's PageRank, to evaluate 31 OR/MS journals. This approach enhances the impact factor method by considering both citation quantity and quality. When we apply our method to OR/MS journals, the results match survey opinions and significantly outperform rankings based on impact factors. In addition, we provide an extensive discussion of other methods that have been used to assess journal quality. Compared to these methods, our method is better able to discern quality differences for journals that are perceived to be of relatively higher quality. Most importantly, we integrate our method into a Web-based journal-ranking system.
[27]	Chean B, Chu S K W, Li C, et al. OR/MS journals evaluation based on a refined PageRank method: An updated and more comprehensive review. Scientometrics, 2014, 100(2): 339-361. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1272-0      URL      [本文引用: 1]      摘要 The purpose of this research is to furnish the OR/MS research community with an updated assessment of the discipline’s journals set with refinements that also highlight the various characteristics of OR/MS journals. More specifically, we apply a refined PageRank method initially proposed by Xu et al. ( 2011 ) to evaluate the top 31 OR/MS journals for 2010, and report our findings. We also report the shifts in the rankings that span 502years, from 2006 to 2010. We observe that Manufacturing and Service Operations Management , indexed by the SCI only in 2008, is a specialized journal that is consistently highly regarded within the discipline. The rankings also suggest that Management Science is more established as a generalized journal as it has more external impact. In general, our ranking results correlate with expert opinions, and we also observe, report and discuss some interesting patterns that have emerged over the past 502years from 2006 to 2010.
[28]	Pinski G, Narin F. Citation influence for journal aggregates of scientific publications: Theory, with application to the literature of physics. Information Processing & Management, 1976, 12(5): 297-312. https://doi.org/10.1016/0306-4573(76)90048-0      URL      [本文引用: 1]      摘要 A self-consistent methodology is developed for determining citation based influence measures for scientific journals, subfields and fields. Starting with the cross citing matrix between journals or between aggregates of journals, an eigenvalue problem is formulated leading to a size independent influence weight for each journal or aggregate. Two other measures, the influence per publication and the total influence are then defined. Hierarchical influence diagrams and numerical data are presented to display journal interrelationships for journals within the subfields of physics. A wide range in influence is found between the most influential and least influential or peripheral journals.
[29]	Zhuang Y, Liu X, Nguyen T, et al. Global remote sensing research trends during 1991-2010: a bibliometric analysis. Scientometrics, 2013, 96(1): 203-219. https://doi.org/10.1007/s11192-012-0918-z      Magsci      [本文引用: 1]      摘要 Abstract<br/><p class="a-plus-plus">According to the articles related to remote sensing of SCI and SSCI databases during 1991–2010, this study evaluated the geographical influence of authors by the new index (geographical impact factor), and revealed the auctorial, institutional, national, and spatiotemporal patterns in remote sensing research. Remote sensing research went up significantly in the past two decades. Imaging science &amp; photographic technology was the important subject category. <em class="a-plus-plus">International Journal of Remote Sensing</em> was the top active journal. All authors were mainly concentrated in North America, Western Europe, and East Asia. Jackson TJ from USDA ARS was the most productive author, Coops NC from University of British Columbia had more high-quality articles, and Running SW from University of Montana carried the greatest geographical influence. The USA was the largest contributor in global remote sensing research with the most single-country and internationally collaborative articles, and the NASA was the most powerful research institute. The international cooperation of remote sensing research increased distinctly. Co-word analysis found the common remote sensing platform and sensors, revealed the widespread adoption of major technologies, and demonstrated keen interest in land cover/land use, vegetation, and climate change. Moreover, the remote sensing research was closely correlated with the satellite development.</p><br/>
[30]	Liu Shulin, Qiu Wanhua. Studies on the basic theories for MADM. Systems Engineering Theory & Practice, 1998, 18(1): 38-43. Magsci      [本文引用: 1]      [刘树林, 邱菀华. 多属性决策基础理论研究 . 系统工程理论与实践, 1998, 18(1): 38-43.] Magsci      [本文引用: 1]