GIS与多准则决策方法在组织管理中的整合应用：系统性文献综述与未来展望

《IEEE Latin America Transactions》：The use of geographic information systems combined with multicriteria methods in organizations: a systematic literature review

本刊推荐研究人员针对组织在动态环境中面临复杂决策挑战的问题，开展了GIS与MCDM/A整合研究的系统性综述。通过PRISMA协议筛选97篇文献，利用CiteSpace、VOSviewer等工具揭示该领域发展趋势，发现界面友好性、数据质量和决策过程可操作性等关键挑战，为空间决策支持系统的优化提供重要理论参考。

　　

在当今快速变化的社会经济环境中，组织管理者犹如在迷雾中航行的舵手，面临着信息过载、时间紧迫和多目标冲突等多重挑战。传统的决策方式往往难以应对这种复杂性，特别是在涉及空间要素的决策场景中，比如选择工厂选址、规划应急物流路线或评估环境风险时。这种决策不仅需要考虑传统因素，还必须整合地理分布、区域特征等空间维度，使得决策过程变得更加错综复杂。

正是在这样的背景下，地理信息系统(GIS)和多准则决策分析(MCDM/A)这两种强大的工具逐渐展现出其独特价值。GIS擅长处理空间数据，能够将抽象的地理关系转化为直观的可视化表达；而MCDM/A则提供了一套系统化的方法论，帮助决策者在多个相互冲突的准则之间进行权衡和选择。当这两种技术相结合时，就产生了一种强大的协同效应，为复杂的空间决策问题提供了全新的解决思路。

然而，尽管GIS与MCDM/A的整合应用已经发展了数十年，但这一领域仍然缺乏系统的梳理和总结。研究人员和实践者往往难以把握该领域的全貌，不清楚哪些方法最有效，哪些应用场景最具潜力，以及面临哪些共性挑战。这种认知的局限性在一定程度上阻碍了该技术的进一步推广和应用。

为了解开这些谜团，巴西联邦大学里奥格兰德分校的研究团队进行了一项开创性的研究，他们采用系统文献综述的方法，对GIS与MCDM/A在组织管理中的应用进行了全面梳理。这项研究最终发表在《IEEE Latin America Transactions》期刊上，为我们理解这一领域的发展脉络和未来方向提供了重要参考。

研究方法上，团队严格遵循PRISMA（系统性综述和荟萃分析的首选报告项目）协议，从Web of Science和Scopus两大权威数据库中系统检索文献，最终筛选出97篇高度相关的研究组成文献组合。研究运用了CiteSpace进行时空分析和突发性检测，VOSviewer进行网络可视化展示，以及Bibliometrix R包进行统计计量分析，通过多软件协同分析确保研究结论的全面性和可靠性。

年度发展趋势分析

研究发现，GIS与MCDM/A整合研究呈现出明显的增长态势。从1994年到2024年的30年间，相关出版物数量持续上升，特别是在2018年之后出现了显著增长，2023年达到峰值（13篇出版物）。这一趋势表明该领域正受到越来越多的学术关注，其重要性在复杂决策场景中日益凸显。

国家与机构贡献格局

从地理分布来看，中国和伊朗成为该领域的主要贡献者，分别产出24篇文章，占总量的24.74%。土耳其（10.30%）、美国（8.24%）和希腊（6.18%）紧随其后。华北电力大学以7篇出版物（7.22%）成为最具影响力的研究机构，显示出中国在该领域的领先地位。

作者影响力网络

在作者影响力方面，Malczewski J以1615次引用成为最具影响力的学者，其2006年发表的《GIS-based multi-criteria decision analysis: a survey of the literature》成为该领域的奠基性工作。Chen Y（472次引用）和Khan S（472次引用）分别位居第二、三位，这些学者的工作为GIS-MCDM/A整合研究奠定了重要理论基础。

研究主题演进轨迹

通过关键词共现网络分析，研究发现该领域形成了五个明显的主题集群：绿色集群聚焦环境和风险主题，红色集群突出管理和决策方法，蓝色集群关联能源应用，紫色集群关注生态保护，黄色集群汇集决策支持方法。这一分布反映了GIS-MCDM/A研究的广泛适用性和跨学科特性。

研究方法应用特征

研究还对97篇文献的方法论特征进行了系统分类。在地理数据使用方面，75篇研究使用栅格数据，4篇使用矢量数据，18篇同时使用两种数据类型。在决策形式方面，91.75%的研究采用群体决策，仅3篇采用个体决策。方法应用上，37.11%的研究采用混合方法，其中层次分析法(AHP)和模糊逻辑是最常用的技术。

技术挑战与局限性

通过概念树分析，研究识别出该领域面临的四大主要挑战：用户界面友好性不足、数据质量与访问限制、计算复杂性以及决策判断的不确定性。这些问题在不同类型的应用场景（站点选择、评估规划、物流路由等）中均有体现，需要进一步的技术创新和方法改进。

未来研究方向

基于上述发现，研究提出了四个重要的未来研究方向：开发混合GIS-MCDM/A-DSS（决策支持系统）平台，整合人工智能和机器学习技术，建立跨部门比较研究框架，以及增强参与式和实时空间决策工具。这些方向将推动该领域向更加智能化、用户友好和实用化的方向发展。

这项研究的结论部分强调，GIS与MCDM/A的整合为组织管理中的复杂决策问题提供了强有力的解决方案，但技术的成熟度和可用性仍需进一步提升。研究不仅系统梳理了该领域的发展现状和挑战，还为未来的研究方向提供了清晰指引，对于促进空间决策支持系统在实践中的广泛应用具有重要意义。

研究的独特价值在于其综合运用了多种文献计量工具，从多个维度揭示了GIS-MCDM/A整合研究的知识结构和演进规律。这种多维分析方法不仅有助于学者把握领域动态，也能为实践者选择适当的技术方案提供参考。随着数字化转型的深入推进，这种结合空间分析和多准则决策的集成方法必将在智慧城市、环境管理、应急规划等领域发挥越来越重要的作用。