CN110633895A - 一种基于地理信息的特色小镇评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于地理信息的特色小镇评价方法，首先确定基于地理信息的特色小镇评价指标体系；然后根据评价指标体系，利用层次分析法确定指标的权重，建立包括评价指标体系及其对应权重的评价模型；接着对基于地理信息的特色小镇评价方法的各项评价指标进行分析，实行最小‑最大化标准化方法，结合各指标对应的权重，计算模型各评价指标得分及其模型总得分；最后分析模型各评价指标得分以及模型总得分，分级确定特色小镇的创建情况。本发明能够基于地理信息有效评价特色小镇的创建情况。
Description
技术领域
本发明属于特色小镇创建领域，具体而言涉及一种基于地理信息的特色小镇评价方法。
背景技术
欧美发达国家非常重视特色小镇的建设和评价，在多年的城镇化建设中积累 了很多成功的立法经验，也提出了很多类似特色小镇的城镇建设规划。以欧洲在 小城镇建设中做的相对出色的荷兰为例，早在上个世纪60年代就出台制定了很 多小城镇建设的法律规范，如1982年出台的绿色小镇建设指导规范，2005年 出台制定的荷兰特色旅游小镇建设法规等。挪威在小城镇建设中，也创新制定了 一些适合当地特色的法律规范等，如上世纪90年代，挪威出台的海洋环保小镇 建设法规等。
我国当前法律法规仅仅满足一般乡镇建设的需要或创建时间3年以上的特色小镇的评 定，对特色小镇建设有一定指导意义，但是没有一种评价特色小镇整个创建过程的方法。在 2018年，江苏省基础地理信息中心基于自然资源部2018年国家地理国情监测项目，从地理 信息角度构建了一套特色小镇评价指标体系，并成功应用于“江苏省级特色小镇创建对象 2018年度考核实地核查工作”，考核结果得到江苏省发展和改革委员会的认可。基于地理信 息的特色小镇评价方法能为特色小镇的空间发展提供有效参考，有助于其健康快速发展，是 地理信息产业与城镇化建设相结合的重要举措。
发明内容
本发明针对现有评价技术的不足，提供一种基于地理信息的特色小镇评价方法，
为实现上述目的，本发明采用如下方案：
有益效果：
特色小镇是在新的历史时期、新的发展阶段的创新探索和成功实践，是新型城镇化与乡 村振兴的重要结合点，也是促进经济高质量发展的重要平台，基于地理信息的特色小镇评价 方法为特色小镇的空间发展提供有效参考，有助于其健康快速发展，是地理信息产业与城镇 化建设相结合的重要举措。
附图说明
图1是本发明的一种基于地理信息的特色小镇评价方法的总体流程图；
图2是本发明的层次分析法的流程图；
图3是本发明的基于地理信息的特色小镇评价指标的层次结构模型。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的和技术方案更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本 发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实 施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创 造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和 科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的 是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的 意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
相关的算法介绍：
地理信息：地理信息是地理数据所蕴含和表达的地理含义，是与地理环境要素有关的物 质的数量、质量、性质、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形等的总称。地理 信息区别于常规定义的空间信息。首先，地理信息属于空间信息，其位置的识别是与数据联 系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的一个最显著的标志(空间性)；其次，地 理信息具有多维结构的特点(多维性)；第三，地理信息的时序特征很明显(时序性)。
地理信息空间分析：地理信息空间分析指的是在地理信息系统里实现空间数据的分析， 即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析， 是地理信息系统的核心功能之一。特色小镇监测模型中用到的空间分析功能包括，空间查询 与量算，缓冲区分析、叠加分析、最短路径分析、网络分析、统计分类分析。
如图1所示，本发明的一种基于地理信息特色小镇评价方法，包括以下步骤：
(1)确定基于地理信息的特色小镇评价指标；
(2)根据评价指标，利用层次分析法确定指标的权重，建立包括评价指标及其对应权重 的评价模型；
(3)采集地理信息数据，基于评价指标，运用地理信息空间分析技术，得到每个特色小 镇的指标计算值；
以基于面状数据类型的小镇面数据为例(步骤4和5延续该例进行阐述)，统计得到25 个小镇面积(平方千米)：3.3028，3.3305，3.1918，3.9469，2.5625，6.0400，3.5296，3.2491，6.0724，3.9337，4.0249，3.8792，3.2745，3.6409，3.8494，3.2839， 3.5924，3.3102，4.3537，3.4456，4.2948，3.9090，4.4819，6.3833，3.6698
(4)对指标计算值实行最小-最大化标准化方法，结合各指标对应权重，计算评价模型 中的各评价指标得分，并计算评价模型总得分；
小镇面积属于适度指标，根据公式(3')并结合固定值(3平方千米)，标准化后25个小镇评价指标得分分别为：0.9105，0.9023，0.9433，0.7201，0.8707，0.1015，0.8435，0.9264，0.0919，0.7240，0.6971，0.7401，0.9189，0.8106，0.7489，0.9161， 0.8249，0.9083，0.5999，0.8683，0.6173，0.7313，0.5620，0.0000，0.8020)，
(5)对评价模型中的各评价指标得分及评价模型总得分进行分析，对特色小镇的创建情 况进行分级确定。
例如，智慧化建设＝0.30000×Wifi覆盖率+0.7000×小镇APP建设；产业形态 ＝0.1079×区位条件+0.4908×经济发展+0.4013×土地利用；总得分＝0.4508×产 业形态+0.3404×设施服务+0.2088×设施服务。
步骤(1)中所述确定基于地理信息的特色小镇评价指标，主要通过“政策 文件”、“地理信息数据”、“可用性”的解读并结合文献确定评价指标；
地理信息数据包括(参照表1所示)：中学、中心城市、幼儿园、医疗设施、星级宾馆、小镇面、小镇点、小镇客厅、小学、乡村道路、城市道路、公路、路网、无线覆盖、文体设 施_面、停车场、汽车站、机场、火车站、购物设施、绿地、公共厕所、餐馆、地表覆盖、房 地产用地、污水处理厂、雨污分流配套设施、垃圾分类处理设施。
可用性是指在选择指标时首先尽量精简定量指标的数量，同时尽量使定量指标科学，增 强可评性。简单来说，可用性就是指标要具有科学性、简洁性、可评性。
如表2所示，评价指标包括与经济中心距离、距离交通枢纽最短交通距离、与中心城市 的交通距离、特色产业投资占比、亿元以上项目情况、单位面积产值、小镇总产值区县占比、 小镇房地产用地占比、建设用地面积、小镇控规面积、小镇客厅建设情况及其功能、教育设 施覆盖率、医疗设施服务能力、购物设施覆盖率、餐饮设施覆盖率、住宿服务覆盖率、小镇 标识和导视建设情况、星级厕所覆盖率、停车场覆盖率、Wifi覆盖率、微信公众号和APP建 设、文体设施面积、小镇文化标识、小镇官网更新次数、绿化率、绿地服务能力、建筑平均 高度、建筑密度、路网密度、雨污分流配套设施建设、污水处理设施建设、垃圾分类处理设 施建设。
如图2和表3所示，步骤(2)中所述的利用层次分析法确定指标的权重，其具体实现包 括如下步骤：
(a)分析研究对象即基于地理信息的特色小镇评价方法，通过对研究对象的研究，找出 研究对象包含的指标及指标的内容，要求全面并主次分明；
(b)根据步骤(1)中提出的评价指标，从大类、中类、子类三个层次入手，利用层次分析法建立基于地理信息的特色小镇评价指标的层次结构模型；
(c)采用“1-9标度法”构造判断矩阵，确定判断矩阵的行列元素及对应的值，并对判 断矩阵进行一次性检验；
(d)进行层次单排序和一致性检验；
(e)进行层次总排序，即是对层次单排序的综合，对层次总排序的结果进行一致性检验， 本次检验主要针对子类评价指标层；
(f)经过以上步骤，得到各项评价指标对总目标的权重。
如图3所示，步骤(b)中所述层次结构模型，包括目标层、大类指标层、中类指标层、子类指标层4个层次；目标层即为基于地理信息的特色小镇评价；大类指标层包括产业形态、 设施服务、生态环境；中类指标层包括区位条件、经济发展、土地利用、服务配套、旅游功 能、智慧化建设、文体功能、镇区绿化、城镇风貌、环保设施；子类指标层包括与经济中心距离、距离交通枢纽最短交通距离、与中心城市的交通距离、特色产业投资占比、亿元以上项目情况、单位面积产值、小镇总产值区县占比、小镇房地产用地占比、建设用地面积、小镇控规面积、小镇客厅建设情况及其功能、教育设施覆盖率、医疗设施服务能力、购物设施覆盖率、餐饮设施覆盖率、住宿服务覆盖率、小镇标识和导视建设情况、星级厕所覆盖率、停车场覆盖率、Wifi覆盖率、微信公众号和APP建设、文体设施面积、小镇文化标识、小镇 官网更新次数、绿化率、绿地服务能力、建筑平均高度、建筑密度、路网密度、雨污分流配 套设施建设、污水处理设施建设、垃圾分类处理设施建设。
步骤(3)计算模型各评价指标得分以及模型总得分，其具体实现包括如下步骤：
(a1)对基于地理信息的特色小镇评价方法的各项评价指标进行分析；
(b1)实行最小-最大化标准化方法；
(c1)将评价指标的得分与其权重相乘得到该指标的最终得分，各项评价指标得分的综 合即为该评价模型的得分。
步骤(b1)中所述实行最小-最大化标准化方法，包括如下步骤：
(1')若评价指标为正向指标，最小-最大标准化方法为：
(2')若评价指标为逆向指标，最小-最大标准化方法为：
(3')若评价指标为接近某一固定值ri为适度指标，最小-最大标准化方法为：
式中：rij为标准化值；cij为指标计算值；mincij为指标最小值；maxcij为指标最大值
如表5所示，步骤(4)中所述分级确定特色小镇的创建情况，通过等级法划分级别，通 过得分确定特色小镇的创建情况，包括停滞阶段、起步阶段、成长阶段、发展阶段、成熟阶 段。
表1基于地理信息的特色小镇评价指标
表2基于地理信息的特色小镇评价指标的权重
表3特色小镇地理信息数据
| 数据内容 | 数据类型 | 统计内容 |
| 中学 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 中心城市 | 点 | 数量、距离 |
| 幼儿园 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 医疗设施 | 点 | 数量、服务能力 |
| 星级宾馆 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 小镇面 | 面 | 面积 |
| 小镇点 | 点 | 数量 |
| 小镇客厅 | 点 | 数量、功能完善度 |
| 小学 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 乡村道路 | 线 | 长度、密度 |
| 城市道路 | 线 | 长度、密度 |
| 公路 | 线 | 长度、密度 |
| 路网 | 线 | 长度、密度 |
| 无线覆盖 | 面 | 覆盖率 |
| 文体设施_面 | 面 | 面积 |
| 停车场 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 汽车站 | 点 | 数量、距离 |
| 机场 | 点 | 数量、距离 |
| 火车站 | 点 | 数量、距离 |
| 购物设施 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 绿地 | 面 | 面积、服务能力 |
| 公共厕所 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 餐馆 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 地表覆盖 | 面 | 面积、覆盖率、占比 |
| 房地产用地 | 面 | 面积、占比 |
| 污水处理厂 | 点 | 数量、覆盖率 |
| 雨污分流配套设施 | 点 | 功能完善度 |
| 垃圾分类处理设施 | 点 | 功能完善度 |
表4基于地理信息的特色小镇评价指标最小-最大化标准化方法
表5基于地理信息的特色小镇评价结果分析创建情况
以上仅为本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明 专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的 前提下，还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于地理信息特色小镇评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)确定基于地理信息的特色小镇评价指标；
(2)根据评价指标，利用层次分析法确定指标的权重，建立包括评价指标及其对应权重的评价模型；
(3)采集地理信息数据，基于评价指标，运用地理信息空间分析技术，得到每个特色小镇的指标计算值；
(4)对指标计算值实行最小-最大化标准化方法，结合各指标对应权重，计算评价模型中的各评价指标得分，并计算评价模型总得分；
(5)对评价模型中的各评价指标得分及评价模型总得分进行分析，对特色小镇的创建情况进行分级确定。
2.根据权利要求1所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(1)中所述确定基于地理信息的特色小镇评价指标包括：与经济中心距离、距离交通枢纽最短交通距离、与中心城市的交通距离、特色产业投资占比、亿元以上项目情况、单位面积产值、小镇总产值区县占比、小镇房地产用地占比、建设用地面积、小镇控规面积、小镇客厅建设情况及其功能、教育设施覆盖率、医疗设施服务能力、购物设施覆盖率、餐饮设施覆盖率、住宿服务覆盖率、小镇标识和导视建设情况、星级厕所覆盖率、停车场覆盖率、Wifi覆盖率、微信公众号和APP建设、文体设施面积、小镇文化标识、小镇官网更新次数、绿化率、绿地服务能力、建筑平均高度、建筑密度、路网密度、雨污分流配套设施建设、污水处理设施建设、垃圾分类处理设施建设。
3.根据权利要求1所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(2)中所述的利用层次分析法确定指标的权重，其具体实现包括如下步骤：
(a)分析研究对象即基于地理信息的特色小镇评价方法，通过对研究对象的研究，找出研究对象包含的指标及指标的内容，要求全面并主次分明；
(b)根据步骤(1)中提出的评价指标，从大类、中类、子类三个层次入手，利用层次分析法建立基于地理信息的特色小镇评价指标的层次结构模型；
(c)采用1-9标度法构造判断矩阵，确定判断矩阵的行列元素及对应的值，并对判断矩阵进行一次性检验；
(d)进行层次单排序和一致性检验；
(e)进行层次总排序，对层次总排序的结果进行一致性检验，本次检验主要针对子类评价指标层；
(f)经过上述步骤，得到各项评价指标对总目标的权重。
4.根据权利要求3所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(b)中所述特色小镇评价指标的层次结构模型，包括目标层、大类指标层、中类指标层、子类指标层4个层次；目标层即为基于地理信息的特色小镇评价；大类指标层包括产业形态、设施服务、生态环境；中类指标层包括区位条件、经济发展、土地利用、服务配套、旅游功能、智慧化建设、文体功能、镇区绿化、城镇风貌、环保设施；子类指标层包括与经济中心距离、距离交通枢纽最短交通距离、与中心城市的交通距离、特色产业投资占比、亿元以上项目情况、单位面积产值、小镇总产值区县占比、小镇房地产用地占比、建设用地面积、小镇控规面积、小镇客厅建设情况及其功能、教育设施覆盖率、医疗设施服务能力、购物设施覆盖率、餐饮设施覆盖率、住宿服务覆盖率、小镇标识和导视建设情况、星级厕所覆盖率、停车场覆盖率、Wifi覆盖率、微信公众号和APP建设、文体设施面积、小镇文化标识、小镇官网更新次数、绿化率、绿地服务能力、建筑平均高度、建筑密度、路网密度、雨污分流配套设施建设、污水处理设施建设、垃圾分类处理设施建设。
5.根据权利要求1所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(3)中所述的地理信息数据的格式为后缀名*.shp的Shapefile、后缀名*.mdb的PersonalGeodatabase或后缀名*.gdb的File Geodatabase中的一种或数种；地理信息数据类型要素包括：点状要素、线状要素、面状要素；地理信息数据包括：中学、中心城市、幼儿园、医疗设施、星级宾馆、小镇面、小镇点、小镇客厅、小学、乡村道路、城市道路、公路、路网、无线覆盖、文体设施_面、停车场、汽车站、机场、火车站、购物设施、绿地、公共厕所、餐馆、地表覆盖、房地产用地、污水处理厂、雨污分流配套设施、垃圾分类处理设施；指标计算值计算的内容包括：点要素统计数量、覆盖率、距离、服务能力、功能完善度，线要素统计长度、密度，面要素统计面积、服务能力、覆盖率、占比。
6.根据权利要求1所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(4)计算模型各评价指标得分以及模型总得分，其具体实现包括如下步骤：
(a1)对基于地理信息的特色小镇评价方法的各项评价指标进行分析；
(b1)实行最小-最大化标准化方法；
(c1)将评价指标的得分与其权重相乘得到该评价指标的最终得分，将各项评价指标的最终得分相加得到该评价模型的总得分。
7.根据权利要求6所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(b1)中所述实行最小-最大化标准化方法，包括如下步骤：
(1')若评价指标为正向指标，评价指标的得分为：
(2')若评价指标为逆向指标，评价指标的得分为：
(3')若评价指标为接近某一固定值ri为适度指标，评价指标的得分为：
式中：rij为标准化值；cij为指标计算值；mincij为指标最小值；maxcij为指标最大值。
8.根据权利要求1所述的一种基于地理信息的特色小镇评价方法，其特征在于，步骤(5)中所述分级确定特色小镇的创建情况，通过等级法划分级别，通过得分确定特色小镇的创建情况，所述划分级别包括停滞阶段、起步阶段、成长阶段、发展阶段、成熟阶段。
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