建筑物的距离有关。比如当V=60ｋm/h时，5秒的清晰辨认距离约为25ｍ，大于这个距离，乘客可欣赏到街道两侧建筑的细部，若距离不够，乘客无法看清建筑物的轮廓，犹如坐车过隧道一般，难以有美的感受。因此，从美学的观点来说，要求敷设城市快速轨道地上线的城市干道规划红线超过50ｍ是合理的。从视觉内容上，高架路由于高出地面且横贯整个城市，从而提高了视点，扩大了视野，城市在这里主要是一种总体性宏观的展示。而且，在高架线路上由于车速较快，使得人们难以注意细节而更注重宏观效果，所以城市静态景观的宏观效果就成了表现对象。
5.3.4 用层次分析法确定权重
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，缩写为AHP）是把复杂问题中各因素划分成相关联的有序层次，使之条理化。根据一定客观的判断，对每一层次中每两元素相对重要性给出定量表示，确定出全部元素的权重。 1）AHP法的基本步骤
建立递阶层次结构如图1所示，采用1－９标度方法（见表1）进行每两元素间的相对比较，构造判断矩阵A=(aij)max进行计算，求解判断矩阵A的特征根。AW＝?maxW，计算最大特征根?max，找出它对应的特征向量W，即为同一层各因素相当于上一层某因素相对重要性的排序权重；然后进行一致性检验。
表5.3 比较标度
2） ?max和W的计算
一般可采用幂法或根法。根法的计算步骤如下： （1） A的元素按行相乘；
（2） 所得的乘积分别开ｎ次方； （3） 将方根向量归一化得排序权重W； （4） 按下式计算?max
?max??i?1n(AW)i Wi3）判断矩阵的一致性检验 （1）计算一致性指标CI
CI=
?max?nn?1
式中：ｎ――平均判断矩阵的阶数。
（2）计算一致性比例CR
CR＝
CI RI表5.4 评价随机一致性指标
式中：RI――平均随机一致性指标，由表5.4查取
阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.14 当CR<0.1时，一般认为判断矩阵的一致性可以接受.
4） 求判断矩阵 矩阵A-B
A B1 B2 权重 一致性检验 B1 1 5 0.833 CI=0 B2 1/5 1 0.167 完全一致 矩阵B1-C
B1 C1 C2 C3 权重 一致性检验 C1 1 1 1/2 0.25 CI=0 C2 1 1 1/2 0.25 RI=0.52 C3 2 2 1 0.5 CI =0<0.1，符合要求 矩阵B2-C
B2 C4 C5 权重 一致性检验 C4 1 1/5 0.167 CI=0 C5 5 1 0.833 完全一致
矩阵C1-D
C1 D1 D2 D3 D4 权重 一致性检验 D1 1 1 3 1 0.3 CI=0 D2 1 1 3 1 0.3 RI=0.89 D3 1/3 1/3 1 1/3 0.1 CI =0<0.1，符合要求 D4 1 1 3 1 0.3 矩阵C2-D
C2 D5 D6 权重 一致性检验 D5 1 1 0.5 CI=0 D6 1 1 0.5 完全一致 矩阵C3-D
C3 D7 D8 D9 权重 一致性检验 D7 1 1 2 0.4 CI=0 D8 1 1 2 0.4 RI=0.52 D9 0.5 0.5 1 0.2 CI =0<0.1，符合要求 矩阵D1-E
D1 E11 E12 E13 E14 E15 E16 权重 一致性检验 E11 1 1 1 1 3 3 0.214 CI=0 E12 1 1 1 1 3 3 0.214 RI=1.26 E13 1 1 1 1 3 3 0.214 CI =0<0.1 E14 1 1 1 1 3 3 0.214 符合要求 E15 1/3 1/3 1/3 1/3 1 1 0.072 E16 1/3 1/3 1/3 1/3 1 1 0.072 矩阵D2-E
D2 E21 E22 E23 E24 E25 E26 E27 权重 一致性检验 E21 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 CI=0 E22 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 RI=1.36 E23 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 CI =0<0.1 E24 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 符合要求 E25 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 E26 1 1 1 1 1 1 1/5 0.091 E27 5 5 5 5 5 5 1 0.454 矩阵D3-E
D3 E31 E32 E33 E34 权重 一致性检验 E31 1 5 3 5 0.577 CI=0.01446 E32 1/5 1 1/3 1 0.115 RI=0.89 E33 1/3 3 1 3 0.193 CI =0.016248<0.1 E34 1/5 1 1/3 1 0.115 符合要求 矩阵D4-E
D4 E41 E42 E43 权重 一致性检验 E41 1 3 3 0.6 CI=0 E42 1/3 1 1 0.2 RI=0.52 E43 1/3 1 1 0.2 CI=0<0.1，符合要求 矩阵D5-E
D5 E51 E52 E53 E54 E55 E56 权重 一致性检验 E51 1 1/3 1/3 1 1/2 1 0.091 CI=0.0163 E52 3 1 1 3 2 3 0.272 RI=1.26 E53 3 1 1 3 2 3 0.272 CI =0.01294<0.1 E54 1 1/3 1/3 1 1/2 1 0.091 符合要求 E55 2 1/2 1/2 2 1 2 0.183 E56 1 1/3 1/3 1 1/2 1 0.091 矩阵D6-E
D6 E61 E62 E63 权重 一致性检验 E61 1 1/3 1/3 0.142 CI=0 E62 3 1 1 0.429 RI=0.52 E63 3 1 1 0.429 CI =0<0.1，符合要求 矩阵D8-E
D8 E81 E82 E83 权重 一致性检验 E81 1 1 1 0.34 CI=0 E82 1 1 1 0.33 RI=0.52 E83 1 1 1 0.33 CI=0<0.1，符合要求 矩阵D9-E
D9 E91 E92 E93 E94 权重 一致性检验 E31 1 1 3 3 0.375 CI=0 E32 1 1 3 3 0.375 RI=0.89 E33 1/3 1/3 1 1 0.125 CI=0<0.1 E34 1/3 1/3 1 1 0.125 符合要求
5.3.4 模糊综合评价
在轨道景观的评价中，存在着许多不确定性的因素。一般地，可以把不确定性因素分为两类:一类具有随机性;另一类具有模糊性。前者要由概率统计学去加以研究，后者则要用模糊数学的理论去解决。就轨道景观环境而言，它是一个具有模糊性的问题，使用模糊数学理论去进行综合评价是比较理想的。
1） 建立因素集。
影响评价对象取值(得分)的各因素组成的集合称为因素集，因素集是普通集合，通常用字母u来表示，即:u={u1，u2，?，um}；因素集中的这些因素(um)均具有模糊性。 2）建立权重集。
各因素影响评价对象取值的重要程度不尽相同，为此，对各因素ui(i=1，2，?，m)要赋予相应的权数ai(i=1，2，?，m)。各权数组成的集合:
A={a1，a2，?，am}；称为因素权重集。 通常各权数应满足归一性和非负性条件：
?ai?1ni?1 （ｉ＝1，2，…，ｍ）