CN112418690A - 一种用于城市体检指标的分析诊断方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例提供了一种用于城市体检指标的分析诊断方法及系统，通过不同指标类型来对目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息，将各所述目标指标信息转化为各目标指标的数据，通过将各目标指标的数据进行六个维度的分析，能够从标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查六个维度综合的对城市的目标指标进行综合分析，得到各目标指标在各维度上的健康程度，通过所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，综合诊断出城市的体检结果，生成城市体检报告，形成了有效的多维度对城市指标进行分析，并在多维度的基础综合分析上形成客观的评估诊断，得到客观完整的城市体检报告。
Description
技术领域
本发明涉及城市数据分析的技术领域，特别是涉及一种用于城市体检指标的分析诊断方法及系统。
背景技术
城市体检工作是积极践行“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念，探索形成一套城市评估指标体系，建立城市“一年一体检、五年一评估”的工作制度和“城市体检评估-问题反馈-决策调整-持续改进”的城市科学发展的长效机制而开展的工作。
中国发明专利公开说明书公开了一种基于大数据的城市研判方法及装置，该方法，包括：根据需要研判的城市体征，从所述城市体征相对应的城市数据库中获取指定时间段内各类型的模型样本的数据；根据获取到的所述各类型的模型样本的数据，计算与所述城市体征相对应的影响因子；根据计算得到的影响因子，按照预设的城市研判算法，计算得到预测值，并根据所述预测值对所述城市体征进行城市研判。本发明能够基于不同类型、不同领域的城市体征数据进行城市研判，提供研判结果的准确性。
其中，现有技术中存在采用上述的方案对城市体征进行研判往往只能得到单一城市指标的研判，得到的是一些分散的数据，不能形成有效多维度的城市评估指标体系，有效的进行客观完整的城市体检的技术问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种用于城市体检指标的分析诊断方法，用于解决现有技术中存在对城市体征进行研判往往只能得到单一城市指标的研判，得到的是一些分散的数据，不能形成有效的多维度的城市评估指标体系，有效的进行客观完整的城市体检的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明的实施例采用了如下技术方案：
所述分析诊断方法包括如下步骤：
S1：根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
S2：根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
S3：根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
S4：根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
S5：根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
其中，所述目标指标为城市体检所需要的指标；
所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。
进一步地，所述S1具体包括：
将城市进行区域划分，获取若干个预置区域；
根据预置区域对各指标类型的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息。
其中：
所述S4中的所述指标类型的预置诊断规则包括：底线约束型的预置诊断规则、目标对标型的预置诊断规则和基础标准型的预置诊断规则；
所述城市体检结果还包括治理难度、影响程度和影响范围；
所述城市体检评估结果包括轻微城市问题、中等城市问题、严重城市问题和城市病；
当满足底线约束型的预置诊断规则时，则根据底线约束型的预置诊断规则得到获取城市评价结果；
当不满足底线约束型的预置诊断规则时；
则根据基础标准型的预置诊断规则和目标对标型的预置诊断规则进行诊断，获取基础标准型的预置诊断规则诊断的结果和目标对标型的预置诊断规则诊断的结果中较为严重的结果作为城市评价结果。
进一步地，所述底线约束型的预置诊断规则具体包括：
获取底线约束型指标；
获取所述六个维度在底线约束型指标的优先级；
当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
进一步地，当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述底线约束型指标最高级的维度上的底线约束型指标进行N年的治理，获取N年后的底线约束性指标的数据；
将所述N年后的底线约束性指标的数据与底线约束型指标最高级的维度的标准进行比较判断；
当所述N年后的底线约束性指标的数据未达到底线约束型指标最高级的维度的标准时，则城市体检评估结果为城市病。
进一步地，所述目标对标型的预置诊断规则具体包括：
获取目标对标型指标的数据；
判断目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距；
当目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距均小于50％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距处于50％-100％时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
进一步地，当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述目标对标型指标进行M年的治理，获取M年后的目标对标型指标的数据；
将M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距和M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距进行比较判断；
当将M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为城市病。
进一步地，所述基础标准型的预置诊断规则具体包括：
获取基础标准型指标的数据；
判断所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距小于30％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距范围在30％-50％之间时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
进一步地，所述当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述基础标准型指标进行G年的治理，获取G年后的基础标准型指标的数据；
判断所述G年后的基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述G年后的基础标准型指标与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为城市病。
进一步地，所述S4中具体包括：
根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检评估结果；
根据所述若干个预置区域对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取各预置区域的健康程度分布结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据治理难度规则进行分析，获取城市的治理难度结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响程度规则进行分析，获取城市的影响程度结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响范围规则进行分析，获取城市的影响范围结果。
本发明的实施例还提供一种用于城市体检指标的分析诊断系统，所述分析诊断系统包括如下模块：指标信息模块，所述指标信息模块用于根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
指标数据模块，所述指标数据模块用于根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
健康程度模块，所述健康程度模块用于根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
结果模块，所述结果模块用于根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
体检报告模块，所述体检报告模块用于根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
其中，所述目标指标为城市体检所需要的指标；
所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。本发明的实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括如上述中的一种发动机增压设备。
相比于现有技术，本发明的实施例的有益效果在于：
本发明的实施例提供了一种用于城市体检指标的分析诊断方法及系统，通过不同指标类型来对目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息，将各所述目标指标信息转化为各目标指标的数据，通过将各目标指标的数据进行六个维度的分析，能够从标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查六个维度综合的对城市的目标指标进行综合分析，得到各目标指标在各维度上的健康程度，再通过所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，综合诊断出城市的体检结果，生成城市体检报告，形成了有效的多维度对城市指标进行分析，并在多维度的基础综合分析上形成客观的评估诊断，得到客观完整的城市体检报告，从而有效的解决了现有技术中存在对城市体征进行研判往往只能得到单一城市指标的研判，得到的是一些分散的数据，不能形成有效的多维度的城市评估指标体系，有效的进行客观完整的城市体检的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种用于城市体检指标的分析诊断方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种用于城市体检指标的分析诊断方法的目标指标分类图；
图3是本发明实施例提供的一种用于城市体检指标的分析诊断方法的治理难度、影响程度和影响范围分类图；
图4是本发明实施例提供的一种用于城市体检指标的分析诊断方法的分析诊断框图；
图5是本发明实施例提供的一种用于城市体检指标的分析诊断系统的系统框架图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请实施例的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可更换连接，或一体地连接，可以是机械连接，也可以是电连接，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1和图2所示，本实施例提供了一种用于城市体检指标的分析诊断方法，所述分析诊断方法包括如下步骤：
S1：根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
所述目标指标为城市体检所需要的指标；
如图2所示，所述目标指标包括生态宜居、特色分明、交通便捷、生活舒适、多元包容、安全稳定和充满活力七个大类，其中，每个大类里面分为若干个小类指标；其中，各小类指标以为
例如：生态宜居包括：区域开发强度(市辖区建成区面积/市辖区面积)、城市人口密度(万人/平方公里)、空气质量优良天数(天)、城市集中式饮水水源水质达标率(％)、城市生活垃圾分类覆盖率(％)、城市生活垃圾回收利用率(％)、城市生活污水集中收集率(％)、建成区绿化覆盖率(％)、人均公园绿地面积(平方米)、万元人均可支配收入居住建筑单位建筑面积能耗(kWh/m2.a.万元)和万元人均第三产业GDP公共建筑单位建筑面积能耗(kWh/m2.a.万元)等小类指标；
城市特色包括：城市历史建筑、传统民居环境与本体保护完整性、历史文化街区面积保存率(％)、历史建筑普查挂牌率(％)和城市节假日国内外游客量(万人)小类指标；
交通便捷包括：建成区高峰时间平均机动车速度(公里/小时)、建成区道路网密度(公里/平方公里)、建成区地铁通达率(％)、公共交通机动化出行分担率(％)和绿道总里程(公里)等小类指标；
生活舒适包括：完整社区覆盖率(％)、租房能力(单位面积租金/月收入)、幼儿园毛入园率(％)和社区卫生服务机构覆盖率(％)等小类指标；
多元包容包括：常住人口基本公共服务覆盖率(％)、公共空间无障碍设施覆盖率(％)和城乡低保标准占当地城乡居民上年度人均消费支出比率(％)等小类指标；
安全韧性包括：城市积水内涝最长排干时间(小时)、万车死亡率(人/万车)、刑事案件发生率(件/万人)和人均避难场所面积(平方米/人)等小类指标；
城市活力包括：常住人口中14-35岁人口比例(％)、小学生新增入学人数增长率(％)、小学生毛入学率(％)、新增就业人口中大学(大专及以上)文化程度人口比例(％)、甲级写字楼空置率(％)、每万人法人企业数、前一年有效期内每万家企业国家高新技术企业数量、每万人发明专利拥有量和4G网络覆盖率(％)等小类指标。
所述目标指标无论是大类还是小类可以根据实际情况做出调整，根据调整配适当年所需要城市体检的要求。
所述目标指标信息为例如通过一些问卷或者数据统计收集到的关于目标指标的信息，例如：区域开发强度可以直接通过系统数据导出计算得到该指标的信息。
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。
底线约束型指标：底线约束型指标当中某项指标一旦不达标，因其对城市运行及人们生活紧密相关，社会影响大，一般列为较为严重的城市问题(或城市病)，需要制定城市问题解决方案，如交通拥堵、空气污染、垃圾围城等；
目标对标型指标：指的是出于城市发展的更高要求，将城市体检指标与规划目标、对标城市进行比较，评价城市现实指标与目标愿景的差距，形成城市发展的激励动力，如城市创新能力不足、绿化水平低下等。
基础标准型指标：根据国家或地方标准、行业规范，城市体检结果处于不达标或勉强达标水平，根据指标偏离标准值的水平能评价出指标状态好坏程度及城市问题等级，如区域开发强度、城市人口密度等。
本实施例中，根据指标类型对目标指标类型进行分类具体包括：
生态宜居中，城市人口密度(万人/平方公里)、空气质量优良天数(天)、城市集中式饮水水源水质达标率(％)、城市生活垃圾分类覆盖率(％)和城市生活污水集中收集率(％)等指标为底线约束型指标，区域开发强度(市辖区建成区面积/市辖区面积)、城市生活垃圾回收利用率(％)、建成区绿化覆盖率(％)、人均公园绿地面积(平方米)、万元人均可支配收入居住建筑单位建筑面积能耗(kWh/m2.a.万元)和万元人均第三产业GDP公共建筑单位建筑面积能耗(kWh/m2.a.万元)等指标为基础标准型指标。
城市特色中，城市历史建筑、传统民居环境与本体保护完整性、历史文化街区面积保存率(％)、历史建筑普查挂牌率(％)和城市节假日国内外游客量(万人)等指标均为目标对标型指标。
交通便捷中，建成区高峰时间平均机动车速度(公里/小时)为底线约束型指标；建成区地铁通达率(％)和绿道总里程(公里)为目标对标型指标，公共交通机动化出行分担率(％)和为建成区道路网密度(公里/平方公里)为基础标准型指标；
生活舒适中，完整社区覆盖率(％)、幼儿园毛入园率(％)和社区卫生服务机构覆盖率(％)等为基础标准型指标；租房能力(单位面积租金/月收入)为目标对标型指标；
多元包容中，常住人口基本公共服务覆盖率(％)和城乡低保标准占当地城乡居民上年度人均消费支出比率(％)为目标对标型指标；公共空间无障碍设施覆盖率(％)为基础标准型指标；
安全韧性中，城市积水内涝最长排干时间(小时)、万车死亡率(人/万车)和刑事案件发生率(件/万人)等为底线约束型指标，人均避难场所面积(平方米/人)等为基础标准型指标；
城市活力包括：常住人口中14-35岁人口比例(％)、小学生毛入学率(％)和4G网络覆盖率(％)等为基础标准型指标，小学生新增入学人数增长率(％)、新增就业人口中大学(大专及以上)文化程度人口比例(％)、甲级写字楼空置率(％)、每万人法人企业数、前一年有效期内每万家企业国家高新技术企业数量和每万人发明专利拥有量等为目标对标型指标。
其中，所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
本实施例中的六个维度具体包括：
标准规范包括国家标准规范或地方标准规范即X1＝f1(x1，x2，x3，……，xn)，该维度用以判断某项城市体检指标是否达到国家标准规范或地方标准规范。该维度下，所有有国家标准规范或地方标准规范参考的指标，作为核算分析因子，形成城市体检标准规范维度的判断计算。该维度中，存在国家标准规范的按照国家标准规范为基础进行计算，当没有国家标准规范的时候，则以地方标准规范为基础进行计算。
对标城市指标，该维度用以判断某项城市体检指标与对标城市对应的指标之间的差距。
国际标准，该维度用以判断某项城市体检指标是否达到了国际标准。
城市发展目标，该维度用以判断某项城市体检指标是否与城市发展目标吻合或一致。
历史数据，该维度用以判断某项城市体检指标基于往年的比较是否出现进步。
满意度调查，该维度用以判断某项城市体检指标是否与满意度调查反映的实际情况相吻合。
所述六个维度能够对目标指标进行体系的对比和综合的诊断，更加客观的得到综合完整的城市体检报告。
所述城市体检结果包括城市体检评估结果、治理难度、影响程度和影响范围；
城市体检评估结果为城市体检报告中的核心结论，能够科学准确的对城市进行体检作出评估得到城市目前所处在的情况是进行城市体检的核心目的。
所述城市体检评估结果包括轻微城市问题、中等城市问题、严重城市问题和城市病。
为了能够更好的对城市的整体进行综合性的分析，也为了更好的能够对指标信息进行收集，所述S1具体包括：
将城市进行区域划分，获取若干个预置区域；
根据预置区域对各指标类型的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息。
所述预置区域可以为城市的县级/区级单位，也可以为以居委会街道为单位进行划分，通过将城市进行预置区域的划分，能够更加有效的对信息进行收集，将目标指标信息采集的任务下放至县级/区级或者是街道进行采集，能够快速有效的获取到更加准确的信息，避免了直接通过市级单位进行采集的时候，工作量大，工作繁琐，容易出现问题。
S2：根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
所述目标指标信息可能是通过问卷收集的，也有可能是通过系统获取到的数据，因此需要对目标指标信息进行转换，转换为目标指标的数据，以便进行更加客观化的进行城市体检。
S3：根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，即将各所述目标指标的数据分别与标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查进行对比分析，对比出各所述目标指标的数据是符合标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查的要求，当各所述目标指标的数据中任意一个满足标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据或满意度调查的要求时，该目标指标达标在对应的维度上达标，即该指标在对应的维度上的健康程度为达标；当各所述目标指标的数据中有任意一个不满足标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据或满意度调查的要求时，则该目标指标在对应的维度上不达标，通过计算能够得到该目标指标与不达标的维度之间的差距值。
S4：根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
所述城市体检结果Y为：Y＝F(X1,X2,X3,X4,X5,X6)，
X1＝f1(x1，x2，x3，……，xn)；
X2＝f2(x1，x2，x3，……，xn)；
X3＝f3(x1，x2，x3，……，xn)；
X4＝f4(x1，x2，x3，……，xn)；
X5＝f5(x1，x2，x3，……，xn)；
X6＝f6(x1，x2，x3，……，xn)；
所述X1为各所述目标指标在标准规范维度上的健康程度结果；
所述X2为各所述目标指标在对标城市维度上的健康程度结果；
所述X3为各所述目标指标在国际指标维度上的健康程度结果；
所述X4为各所述目标指标在城市发展目标维度上的健康程度结果；
所述X5为各所述目标指标在历史数据维度上的健康程度结果；
所述X6为各所述目标指标在满意度调查维度上的健康程度结果；
所述x1，x2，x3，……，xn分别为各所述目标指标。例如：x1为城市人口密度(万人/平方公里)、x2为空气质量优良天数(天)和x3为城市集中式饮水水源水质达标率(％)等各所述目标指标。
所述S4中的所述指标类型的预置诊断规则包括：底线约束型的预置诊断规则、目标对标型的预置诊断规则和基础标准型的预置诊断规则；
当满足底线约束型的预置诊断规则时，则根据底线约束型的预置诊断规则得到获取城市评价结果；
当不满足底线约束型的预置诊断规则时；
则根据基础标准型的预置诊断规则和目标对标型的预置诊断规则进行诊断，获取基础标准型的预置诊断规则诊断的结果和目标对标型的预置诊断规则诊断的结果中较为严重的结果作为城市评价结果。
底线约束型指标为城市的核心指标，其对城市运行及人们生活紧密相关，社会影响大，应当排出其他要素，需要优先考虑，作为优先判断城市体检评估的指标，以避免受到其他因素的影响，导致判断准确的问题。
基础标准型指标和目标对标型指标对应为更加平常化的指标，再其有任何问题的时候，应当共同考虑，在基础标准型指标和目标对标型指标中任一个判断为较严重的情况的时候，则按照较为严重的情况来进行判断得到城市体检评估结果。
具体为：
所述底线约束型的预置诊断规则具体包括：
获取底线约束型指标；
在进行采集的时候已经按照指标类型进行分类采集，直接可以通过采集到的分类指标得到底线约束型指标。
获取所述六个维度在底线约束型指标的优先级；
本实施例中的优先级如下表一：
表一为各指标类型中六个维度在城市问题判断选择的优先级(一至六级的优先级逐渐降低)：
如表二所示，
所述表二为城市体检评估结果的划分表：
当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
在指标判断维度的选择优先级，以便于对城市体检评估结果进行诊断分析。国家或地方标准提供了指标的基本达标水平，对标城市指标及国际标准则对城市指标提出了更高要求，城市发展目标和历史数据反映城市治理发展的目标愿景及近年的成效，满意度调查直接反映市民对城市的认可程度。本实施例中的底线约束型指标最高级的维度是标准规范，即国家或地方标注规范。
当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，即底线约束型指标中存在未达到国家或地方标注规范的指标，国家或地方标准提供了指标的基本达标水平，若该水平都无法达到，其对城市居民的生活影响较为严重，可以直接确定为较为严重的城市问题，即可以直接判定城市体检评估结果为严重城市问题。
在进行更加深入的分析，可以延续到多年后或者是多年以前，对城市的问题进行判断。
其中，当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述底线约束型指标最高级的维度上的底线约束型指标进行N年的治理，获取N年后的底线约束性指标的数据；
将所述N年后的底线约束性指标的数据与底线约束型指标最高级的维度的标准进行比较判断；
当所述N年后的底线约束性指标的数据未达到底线约束型指标最高级的维度的标准时，则城市体检评估结果为城市病。
所述N年优选为至少3年，通过至少三年的治理，如果还没有得到改善，即所述N年后的底线约束性指标的数据未达到底线约束型指标最高级的维度的标准，即存在更加严重的城市病问题。
所述目标对标型的预置诊断规则具体包括：
获取目标对标型指标的数据；
判断目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距；
当目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距均小于50％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当目标对标型指标为多个的时候，则所有的目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距均小于50％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距处于50％-100％时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当目标对标型指标为多个的时候，则当任一个目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或任一个目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距处于50％-100％时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
当目标对标型指标为多个的时候，则当任一个目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或任一个目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
其中，当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述目标对标型指标进行M年的治理，获取M年后的目标对标型指标的数据；
将M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距和M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距进行比较判断；
当M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为城市病。
当目标对标型指标为多个的时候，则当M年后的任一个目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或M年后的任一个目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为城市病。
所述M年优选为五年以上，通过至少五年的治理，M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距仍然大于100％时，就可以判定存在更加严重的城市病问题。
所述基础标准型的预置诊断规则具体包括：
获取基础标准型指标的数据；
判断所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距小于30％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当基础标准型的数据为多个时，则所有的所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距均小于30％，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距范围在30％-50％之间时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当基础标准型的数据为多个时，则当任一个所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距范围在30％-50％之间时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
当基础标准型的数据为多个时，当任一个所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
其中，所述当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述基础标准型指标进行G年的治理，获取G年后的基础标准型指标的数据；
判断所述G年后的基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述G年后的基础标准型指标与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为城市病。
当基础标准型指标有多个时，则当所述G年后的任一个基础标准型指标与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为城市病。
所述G年优选为至少5年，经过至少五年的治理如果仍然是基础标准型指标与标准规范的标准值之间的差距大于50％，则诊断为更加严重的城市病问题。
通过上述的底线约束型的预置诊断规则、目标对标型的预置诊断规则和基础标准型的预置诊断规则，能够更加客观综合的对城市的各个指标进行综合诊断、量化计算和体系化的分析，使得得到的城市体检评估结果能够更加客观，符合城市的现状，而且根据指标类型的分类，能够更加有效地的对相应的指标类型进行合理的治理，针对性更加强，为治理方案提供了方向基础。
其中，如图3所示，所述S4中具体包括：
根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检评估结果；
根据所述若干个预置区域对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取各预置区域的健康程度分布结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据治理难度规则进行分析，获取城市的治理难度结果；
所述城市的治理难度结果包括低难度、中等难度和高难度；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响程度规则进行分析，获取城市的影响程度结果；
所述城市的影响程度结果包括轻微、中等和严重。
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响范围规则进行分析，获取城市的影响范围结果。
所述城市的影响范围结果包括全市性城市问题和局部性城市问题。
即通过对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果进行分析，能够得到城市的治理难度结果、影响程度结果和影响范围结果，更加综合全面的将城市的问题、城市问题的影响程度、城市问题的影响范围和城市问题的治理难度客观的分析出来，从纵向和横向的角度对城市进行全面的计算评估，通过客观的数值和分析诊断，给到城市管理规划的部门能够更加清晰的了解到城市的发展近况，为后续解决城市病/城市问题所需要的政策办法、标准规范、行动计划、建设项目等提供现实依据，能够更加有效的制定策略对城市进行治理。
如表三所示；
所述表三为治理难度判断表：
所述治理难度规则具体包括：
判断城市体检评估结果；
当所述城市体检评估结果为轻微城市问题时，则判断所述各预置区域的健康程度分布结果；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在低于等于20％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为低难度；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在21％-80％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为中难度；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在高于81％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为高难度；
当所述城市体检评估结果为中等城市问题时，则判断所述各预置区域的健康程度分布结果；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在低于等于80％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为中难度；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果找那个存在高于80％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为高难度；
当所述城市体检评估结果为严重城市问题时，则判断所述各预置区域的健康程度分布结果；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在低于等于20％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为中难度；
当所有所述各预置区域的健康程度分布结果中存在高于20％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的治理难度结果为高难度；
当所述城市体检评估结果为城市病时，则确定城市的治理难度结果为高难度；
综合分析区域特征和城市体检评估结果，来对治理难度进行综合诊断，能够更加有效地和客观的计算得到城市的治理难度，为后续的城市治理提供了依据。
如表四所示；
所述表四为影响程度划分表：
所述影响程度规则具体包括：
当所述城市体检评估结果为轻微城市问题时，则判断所述各预置区域的健康程度分布结果；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在低于等于20％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的影响程度结果为轻微；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中存在高于21％的预置区域的所有目标指标不合格时，则确定城市的影响程度结果为中等；
当所述城市体检评估结果为中等城市问题时，直接可以确定城市的影响程度结果为中等；
当所述城市体检评估结果为严重城市问题时，则确定城市的影响程度结果为严重；
当所述城市体检评估结果为城市病时，则确定城市的影响程度结果为严重。
根据所述影响程度规则能够客观有效的将城市问题的影响程度进行分类，为了解城市的概况提供了依据。
所述影响范围规则具体包括：
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中，所有预置区域都存在有不合格的目标指标时，则确定城市的影响范围结果为全市性城市问题；
当所有所述预置区域的健康程度分布结果中，并非所有预置区域都存在有不合格的目标指标时，则确定城市的影响范围结果为局部性城市问题。
根据所述影响范围规则能够客观有效的将城市问题的影响范围进行分类，为了解城市的问题的整体情况提供了依据。
S5：根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
如图4所示，所述城市体检报告中能够呈现各所述目标指标在各维度上的健康程度即对各类目标指标的分析结果的可视化；
例如：
生态宜居分析结果可视化：对生态宜居总体研判、生态宜居单项指标研判以及生态宜居体检等结果可视化。
城市特色分析结果可视化：对城市特色总体研判、城市单项指标研判以及城市特色体检等结果可视化。
交通便捷分析结果可视化：对交通便捷总体研判、交通便捷单项指标研判以及交通便捷体检等结果可视化。
生活舒适分析结果可视化：对生活舒适总体研判、生活舒适单项指标研判以及生活舒适体检等结果可视化。
多元包容分析结果可视化：对交通便捷总体研判、交通便捷单项指标研判以及交通便捷体检等结果可视化。
安全韧性分析结果可视化：对安全韧性总体研判、安全韧性单项指标研判以及安全韧性体检等结果可视化。
城市活力分析结果可视化：对城市活力总体研判、城市活力单项指标研判以及城市活力体检等结果可视化。
常住人口分析结果可视化：对常住人口总体研判、常住人口单项指标研判以及常住人口体检等结果可视化。
大气治理效果评估结果可视化：对AQI达标天数、PM2.5、PM10、SO2等浓度趋势的评估等结果可视化。
历史建筑(街区)活化利用评估结果可视化：对历史建筑和传统名居及其周边公共服务设置配套情况的综合评估研判等结果可视化。
城市更新改造评估结果可视化：该工具提供城中村内自然资源、用地现状、用地规划、配套设施等结果可视化。
社区生活圈综合评估结果可视化：该工具提供公共服务设施覆盖性分析、公共服务设施均衡性分析、公共服务设施服务能力分析等结果可视化。
不同城市对比分析结果可视化：该工具提供不同城市之间建设用地人口密度和建设用地地均GDP的对比分析等结果可视化。
城市发展趋势分析结果可视化：该工具提供时空动态演绎、经济发展趋势、建设用地地均GDP发展趋势、建设用地规模趋势等结果可视化。
空间交互分析评估结果可视化：该工具提供居住用地与常住人口匹配分析、轨道站点覆盖度分析、内涝点改进评估等结果可视化。
指标监测预警结果可视化：该工具提供人口结构趋势预警、土地开发强度预警等结果可视化。
如图5所示，本发明的实施例还提供了一种用于城市体检指标的分析诊断系统，所述分析诊断系统包括如下模块：
指标信息模块200，所述指标信息模块200用于根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
指标数据模块201，所述指标数据模块201用于根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
健康程度模块202，所述健康程度模块202用于根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
结果模块203，所述结果模块203用于根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
体检报告模块204，所述体检报告模块204用于根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
其中，所述目标指标为城市体检所需要的指标；
所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，所述分析诊断方法包括如下步骤：
S1：根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
S2：根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
S3：根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
S4：根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
S5：根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
其中，所述目标指标为城市体检所需要的指标；
所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。
2.根据权利要求1所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，所述S1具体包括：
将城市进行区域划分，获取若干个预置区域；
根据预置区域对各指标类型的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息。
其中：
所述城市体检结果包括城市体检评估结果、治理难度、影响程度和影响范围；
所述城市体检评估结果包括轻微城市问题、中等城市问题、严重城市问题和城市病；
所述S4中的所述指标类型的预置诊断规则包括：底线约束型的预置诊断规则、目标对标型的预置诊断规则和基础标准型的预置诊断规则；
当满足底线约束型的预置诊断规则时，则根据底线约束型的预置诊断规则得到获取城市评价结果；
当不满足底线约束型的预置诊断规则时；
则根据基础标准型的预置诊断规则和目标对标型的预置诊断规则进行诊断，获取基础标准型的预置诊断规则诊断的结果和目标对标型的预置诊断规则诊断的结果中较为严重的结果作为城市评价结果。
3.根据权利要求2所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，
所述底线约束型的预置诊断规则具体包括：
获取底线约束型指标；
获取所述六个维度在底线约束型指标的优先级；
当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
4.根据权利要求3所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，当底线约束型指标最高级的维度上的任一指标不达标时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述底线约束型指标最高级的维度上的底线约束型指标进行N年的治理，获取N年后的底线约束性指标的数据；
将所述N年后的底线约束性指标的数据与底线约束型指标最高级的维度的标准进行比较判断；
当所述N年后的底线约束性指标的数据未达到底线约束型指标最高级的维度的标准时，则城市体检评估结果为城市病。
5.根据权利要求2所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，
所述目标对标型的预置诊断规则具体包括：
获取目标对标型指标的数据；
判断目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距；
当目标对标型指标的数据分别与对比标城市指标的数据和城市发展目标之间的差距均小于50％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距处于50％-100％时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
6.根据权利要求4所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，当目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述目标对标型指标进行M年的治理，获取M年后的目标对标型指标的数据；
将M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距和M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距进行比较判断；
当M年后的目标对标型指标的数据与对比标城市指标的数据之间的差距或M年后的目标对标型指标的数据与城市发展目标之间的差距大于100％时，则城市体检评估结果为城市病。
7.根据权利要求2所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，
所述基础标准型的预置诊断规则具体包括：
获取基础标准型指标的数据；
判断所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距小于30％时，则城市体检评估结果为轻微城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距范围在30％-50％之间时，则城市体检评估结果为中等城市问题；
当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题。
8.根据权利要求7所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，
所述当所述基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为严重城市问题之后还包括：
对所述基础标准型指标进行G年的治理，获取G年后的基础标准型指标的数据；
判断所述G年后的基础标准型指标的数据与标准规范的标准值之间的差距；
当所述G年后的基础标准型指标与标准规范的标准值之间的差距大于50％时，则城市体检评估结果为城市病。
9.根据权利要求2所述的用于城市体检指标的分析诊断方法，其特征在于，
所述S4中具体包括：
根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检评估结果；
根据所述若干个预置区域对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取各预置区域的健康程度分布结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据治理难度规则进行分析，获取城市的治理难度结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响程度规则进行分析，获取城市的影响程度结果；
对所述各预置区域的健康程度分布结果和所述城市体检评估结果根据影响范围规则进行分析，获取城市的影响范围结果。
10.一种用于城市体检指标的分析诊断系统，其特征在于，所述分析诊断系统包括如下模块：
指标信息模块，所述指标信息模块用于根据指标类型对城市的目标指标信息进行采集，获取若干个目标指标信息；
指标数据模块，所述指标数据模块用于根据各所述目标指标信息进行转换，生成各目标指标的数据；
健康程度模块，所述健康程度模块用于根据六个维度分别对各所述目标指标的数据进行分析，生成各所述目标指标在各维度上的健康程度；
结果模块，所述结果模块用于根据所述指标类型的预置诊断规则对生成所述各目标指标在各维度上的健康程度进行分析，获取城市体检结果；
体检报告模块，所述体检报告模块用于根据城市体检结果和各所述目标指标在各维度上的健康程度，生成城市体检报告；
其中，所述目标指标为城市体检所需要的指标；
所述六个维度包括标准规范、对标城市指标、国际指标、城市发展目标、历史数据和满意度调查；
所述指标类型包括底线约束型、目标对标型和基础标准型。
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2020
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