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Analytic Hierarchy Process（AHP）方法的局限性在于高阶（15阶以上）的随机一致性指标不够全面，以及传统计算该指标方法的推广能力较弱，理论尚有缺陷。基于此本文给出了在大数据背景下AHP一致性检验中随机一致性指标获取的改进方案，一种是通过构造均匀表的方式设计抽样，得到总体均值的估计；另一种则通过扰动矩阵的分布进行分析，结合分布情况给出符合扰动矩阵分布的蒙特卡罗抽样方法，从而得到了新的随机一致性指标。然后通过不同的数值试验对提出的方案进行了评估和检验，证明了蒙特卡罗抽样方法更为合理有效。最后以新的随机一致性指标为基础，将改进的方法应用于海南岛台风灾害分析问题中，并结合模糊多属性决策理论方法，得到了海南岛台风特性与时空特性的分析结论，不但证明了改进的AHP方法的实用性，也为海南岛台风灾害风险评估提供了理论依据。