通过成对比较分配权重的工作原理
在适宜性模型中，如何将多个条件最佳加权以确定它们的相对重要性是一项困难且主观的任务。 但是，您可以更准确地比较条件对。 例如，确定适宜性模型中五个标准（如坡度、朝向、水源距离、与道路的距离和高程）的相对权重可能具有挑战性。 然而，要判断两个条件哪个更重要，以及重要程度，通常会更容易。
当需要采用多条件决策方法来解决问题时，各个领域会采用成对比较方法 (Saaty 2008)。 其应用包括生态栖息地建模、商业选址和健康风险指数评估。 成对加权的优势在于，它通过一次只比较两个条件，简化了复杂决策，并提供了一种系统化的方法来确定输入条件的优先级或排序。 由于成对比较能够更准确地反映条件的相对重要性，因此最终计算出的权重也更具客观性。
这种方法在处理无法直接测量但对决策至关重要的无形因素时尤其有效。 通过专家判断，可以推导出相对衡量各项因素的优先级尺度。
在适宜性建模器中，您可以使用一致性比率值来评估比较矩阵。 这有助于确保成对比较的一致性（例如，如果 A 比 B 重要，B 比 C 重要，则 C 不能比 A 重要）。
示例应用
在适宜性建模器中，成对比较适用于两个领域：
计算适宜性模型中多个标准的权重。
确定复合适宜性模型中一组子模型的权重。
比较矩阵
比较矩阵是成对比较方法中的重要组成部分。 矩阵内容基于成对偏好设定，而权重正是据此计算得出。
在成对加权对话框中，通过调整每一对的滑块来表达您的偏好倾向。 将滑块从中点向某一条件方向移动，表示您对相应条件的偏好程度越高。 滑块位于正中则表示两个条件同等重要。 此过程需要您结合自身知识、经验或偏好做出主观判断。
矩阵中，每行与每列的交叉点代表一个待比较的条件对。 比较矩阵会随着您移动每个滑块动态更新。 滑块选定的值会分配到对应的行（较重要的条件）和列（较不重要的条件）中的像元。 该数值的倒数 (1/数值) 将填入矩阵中的对称位置。
以太阳能发电厂适宜性模型为例，其中两个条件是高程和太阳能增益量。 您可以认为太阳能增益条件的重要性是高程的两倍。 为了反映这种判断，您可以将这两个条件的滑块向太阳能增益一侧调整，使其数值位于 1 到 3 之间。 在比较矩阵中，当行是太阳能增益、列为高程时，像元值将更新为 2。 相应地，当行是高程、列是太阳能增益时，像元值将为 0.5（2 的倒数是 \(\frac {1}{2}\)）。
成对比较计算
比较矩阵的权重计算是一个多步骤过程。 下图展示了针对五个标准的比较矩阵示例场景：太阳能增益、坡向、高程、距道路距离和距电力线距离。 计算本例权重所需的四个步骤如下所示。
比较矩阵
第一步是创建比较矩阵，用于识别输入条件的成对评估结果。
对列值求和
接下来，将每列的像元值相加。 生成的列总和用于归一化该列中的值。
在上图示例中，第一列 Solar_Gain 包含值 1、0.333、0.5、0.5 和 3，总和为 5.333。
总和 5.333 将在下一步中用于归一化第一列中的每个值。
归一化
将每个比较数值除以其所在列的总和，得到每个比较对的归一化数值。
在本示例中，对于 Solar_Gain 列，Solar_Gain 行的计算结果为 1 / 5.333 ≈ 0.188。 对于 Aspect 行，计算结果为 0.333 / 5.333 ≈ 0.062，其他像元依此类推。
权重
每个条件的最终权重是每行所有归一化数值的平均值。
对于 Solar_gain 行，权重计算如下：
\(w_{Solar_gain}=\frac{0.188\ +\ 0.250\ +\ 0.308\ +\ 0.200\ +\ 0.149}{5}=0.219\)
权重计算将针对每个条件分别执行。
一致性比率调整
在成对加权窗口中，单击一致性按钮，查看所有对比较结果的一致性程度。 一致性比率将显示在左下角。 若该比率超过 0.1，则表明比较结果不具备一致性。 为了体现这一点，一致性比率值将以红色显示，同时三个最不一致的比较对也会以红色显示。 为了确保一致性，您可以利用滑块调整这些不一致的比较。
下例展示了三对不一致的条件对和一对比较一致的条件对。
有关确定一致性比率的详细信息，请参阅一致性比率计算。
当单击成对加权对话框中的确定时，权重会分配到适宜性选项卡中的每个条件。 当设置选项卡中的加权方式参数设置为乘数时，比较矩阵中的权重会先乘以 10 再作为权重分配给各个条件。 如果选择百分比，比较矩阵中的权重会先乘以 100 再作为权重分配给各个条件。
参考文献
Saaty, T. L. 2008. "Decision making with the analytic hierarchy process". International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.