CN114881550B - 基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提出了一种基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统。本发明通过城乡居民点空间信息提取、公共服务设施资源点空间信息提取、交通路网数据集提取、目标空间区域人口分配、分布均衡性评估以及公共服务设施资源调配等步骤及模块，以实时地理国情大数据资源为基础，将空间信息因素和资源供需因素深度融合，建立了资源均衡化调配的指标体系，进而实现了对公共服务设施等资源的均衡化调配。

Description

基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统
技术领域
本申请为信息处理技术领域，尤其涉及一种基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统。
背景技术
公共资源的均衡化配置是当前城乡区域一体化协调发展的重要需求。然而我国目前城乡公共服务设施等方面资源的总体数量提供不足，还存在城乡不同区域的服务设施配置差距过大、供需不匹配的突出问题。
当然，目前针对公共服务设施等资源的均衡化调配，主要集中定性的和宏观层面的分析，所用的数据大多是基于统计手段获知的资源数、人口数等数据，且往往单纯以行政区域作为单位来执行，对于地理空间因素则极少纳入考量。尽管有少数研究把地理空间因素融入到公共服务设施等资源的调配中，但往往是采用粗颗粒度的地理信息空间数据和粗粒度的人口统计数据，并且在资源均衡化调配中统计数据和地理空间信息数据彼此孤立，资源均衡化调配的指标也过于单一，缺少地理空间和人地耦合指标。
发明内容
本申请提供了一种基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统。针对背景技术中涉及的上述技术问题，本申请提出以实时地理国情大数据资源为基础，将空间信息因素和资源供需因素深度融合，建立了资源均衡化调配的指标体系，进而实现了对公共服务设施等资源的均衡化调配。
本发明提供了一种基于空间信息的资源均衡化调配方法，其特征在于，包括：
城乡居民点空间信息提取步骤，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行城乡居民点的空间信息的提取；
公共服务设施资源点空间信息提取步骤，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行表示公共服务设施资源点的空间信息的提取；
交通路网数据集提取步骤，用于基于实时地理国情数据构建目标空间区域的交通路网数据集；
目标空间区域人口分配步骤，用于根据所述城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，分别计算目标空间区域的城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，并进行目标空间区域的人口分配，以确定每个城乡居民点的人口数量；
分布均衡性评估步骤，用于根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数；
公共服务设施资源调配步骤，用于根据所述分布均衡性指数，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。
优选的是，所述城乡居民点空间信息提取步骤具体包括：在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储；在实时地理国情数据的行政村点状数据中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点；将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储；以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量；当存在多个具有相同名称的第四居住点时进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，作为所述城乡居民点。
优选的是，所述公共服务设施资源点空间信息提取步骤具体包括：基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元的面状数据和点状数据，提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；利用多边形内部质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储；将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储；以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量；当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取。
优选的是，所述交通路网数据集提取步骤具体包括：在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据合并，获得第一路网图层；筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求的第二路网图层；以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集。
优选的是，所述目标空间区域人口分配步骤具体包括：基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，并统计各个人口离散化辅助因子的数值；根据人口离散化辅助因子进行城镇人口分配权重和乡村人口分配权重的计算，并根据城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量。
优选的是，所述分布均衡性评估步骤具体包括：以城乡居民点为中心，采用最短路径分析方法，求取每个城乡居民点到最近的公共服务设施资源点的交通距离，将计算出来的最短交通距离作为城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离；以任一公共服务设施资源点为中心，计算该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的服务极限交通距离区间，并在所述服务极限交通距离区间内计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点的城乡人口覆盖率，并确定城乡公共服务设施资源点最佳服务半径，并以该最佳服务半径计算的公共服务设施资源点服务城乡人口覆盖率作为最终指标；以任一公共服务设施资源点为中心，以该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的最短交通距离和服务极限交通距离为服务半径区间，构建基于道路网络计算的公共服务设施资源点服务区覆盖范围，将不同公共服务设施资源点服务区覆盖范围的区域交叉重叠部分定义为重叠区域，计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖重叠区域内的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率；将所述城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离、城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率以及城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率进行归一化加和，获取综合权重，作为所述分布均衡性指数，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估。
另一方面，本发明提供了一种基于空间信息的资源均衡化调配系统，其特征在于，包括：
城乡居民点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行城乡居民点空间信息的提取；
公共服务设施资源点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元的面状数据和点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行表示公共服务设施资源点的空间信息的提取；
交通路网数据集提取模块，用于基于实时地理国情数据构建目标空间区域的交通路网数据集；
目标空间区域人口分配模块，用于根据所述城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，分别计算目标空间区域的城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，并进行目标空间区域的人口分配，以确定每个城乡居民点的人口数量；
分布均衡性评估模块，用于根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数；
公共服务设施资源调配模块，用于根据所述分布均衡性指数，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。
优选的是，所述城乡居民点空间信息提取模块在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储；在实时地理国情数据的行政村点状数据中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点；将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储；以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量；当存在多个具有相同名称的第四居住点时进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，作为所述城乡居民点。
优选的是，所述公共服务设施资源点空间信息提取模块基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元的面状数据和点状数据，提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；利用多边形内部质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储；将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储；以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量；当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取。
优选的是，所述交通路网数据集提取模块在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据合并，获得第一路网图层；筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求的第二路网图层；以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集。
优选的是，所述目标空间区域人口分配模块基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，并统计各个人口离散化辅助因子的数值；根据人口离散化辅助因子进行城镇人口分配权重和乡村人口分配权重的计算，并根据城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量。
优选的是，所述分布均衡性评估模块以城乡居民点为中心，采用最短路径分析方法，求取每个城乡居民点到最近的公共服务设施资源点的交通距离，将计算出来的最短交通距离作为城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离；以任一公共服务设施资源点为中心，计算该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的服务极限交通距离区间，并在所述服务极限交通距离区间内计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点的城乡人口覆盖率，并确定城乡公共服务设施资源点最佳服务半径，并以该最佳服务半径计算的公共服务设施资源点服务城乡人口覆盖率作为最终指标；以任一公共服务设施资源点为中心，以该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的最短交通距离和服务极限交通距离为服务半径区间，构建基于道路网络计算的公共服务设施资源点服务区覆盖范围，将不同公共服务设施资源点服务区覆盖范围区域的交叉重叠部分定义为重叠区域，计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖重叠区域内的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率；将所述城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离、城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率以及城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率进行归一化加和，获取综合权重，作为所述分布均衡性指数，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估。
本申请提出以实时地理国情大数据资源为基础，将空间信息因素和资源供需因素深度融合，建立了资源均衡化调配的指标体系，进而实现了对公共服务设施等资源的均衡化调配。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是根据本申请的示例性实施方式的基于空间信息的资源均衡化调配方法流程示意图。
图2是根据本申请的示例性实施方式的基于空间信息的资源均衡化调配系统框图。
具体实施方式
为了更好地理解本申请，将参考附图对本申请的各个方面做出更详细的说明。应理解，这些详细说明只是对本申请的示例性实施方式的描述，而非以任何方式限制本申请的范围。除非另外限定，否则本文中使用的所有措辞（包括工程术语和科技术语）均具有与本申请所属领域普通技术人员的通常理解相同的含义。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请。
图1是根据本申请的示例性实施方式的一种基于空间信息的资源均衡化调配方法的流程示意图。
如图1，该方法的城乡居民点空间信息提取步骤S1为：在实时地理国情数据中提取符合规则的表示城乡居民点的空间信息。在这一步骤中，基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联这些提取规则中的一种或者多种，进行表示城镇居民点和乡村居民点的空间信息的提取。
具体来说，步骤S1包括：首先，在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面图层（BUCA）和城镇综合功能单元点图层（BUCP）中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；所述第一居住点为：例如，按照基础地理信息要素分类代码字段值GB码，提取字段值为1141的区域。
进而，基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储。所述多边形内部质心化即基于实时地理国情数据的城镇综合功能单元面图层（BUCA），提取字段值为1141的城镇居住区域，该城镇居住区域为面状要素，进而提取城镇居住区域的多边形内部的质心点。
进而，在实时地理国情数据的行政村点图层（BOUP）中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点。例如，参考住建部发布的城乡分类代码，将代码倒数第三位为“1”的点位数据调整为城镇居民点，从而剔除城乡分类代码中倒数第三位为“1”的点位数据，且保留剩余点位数据的城乡分类代码倒数第三位为“2”的点位数据，将其命名为乡村居民点，作为所述第三居住点。
进而，将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储。并且，以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量。例如，参考采集时第四居住点的上图指标要求，以100米为半径，以第四居住点为中心，建立空间缓冲区。进而，当存在多个具有相同名称的第四居住点时（即具有相同名称的第四居住点的数量大于1），对多个第四居住点的中心点进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，即城乡居民点，最终完成表示城乡居民点的空间信息的提取。
公共服务设施资源点空间信息提取步骤S2为：在实时地理国情数据中提取公共服务设施资源点的空间信息。本步骤中，如果公共服务设施的面积满足采集上图面积的预设大小，则采集为面状要素，否则采集为点状要素。因此需要对其进行面状图层和点状图层的合并等预处理，以实现所述公共服务设施资源点的完整化提取。在这一步骤中，同样基于实时地理国情数据中的面状数据和点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联这些提取规则中的一种或者多种，进行表示公共服务设施资源点的空间信息的提取。这里涉及的公共服务设施资源点为公共服务设施和资源在空间上的供给点位，包括但不限于养老场所，健身场地，教育设施，医疗设施、公益品收发设备、公用信息岗亭等。
具体来说，步骤S2包括：首先，基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面图层（BUCA）和城镇综合功能单元点图层（BUCP），提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；例如按照基础地理信息要素分类代码字段（GB码）值为1145，分别提取公共服务区域和第一公共服务点。
进而，利用质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储。
进而，将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储。
进而，以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量。例如，依据地理国情内容指标的要求，将实际面积大于1000平方米的公共服务设施采集为面状要素（即公共服务区域），以30米为半径，以第三公共服务点为中心，建立空间缓冲区。进一步地，当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取。
交通路网数据集提取步骤S3为：基于实时地理国情数据构建目标空间区域的交通路网数据集。
具体来说，步骤S3包括：首先，在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据合并，获得第一路网图层；其中，乡村道路是指村与村、村与外部路网、城际公路之间起连接作用且未纳入管理的通车道路的中心线，主要包括未纳入管理等级的机耕路、乡村路等。城镇道路是指城镇内快速路和城市街道的道路中心线，以及该范围内其他起路网联通作用的主要街道的道路中心线。公路是所有通车的城际公路（包括国/省/县/乡/专用公路及线路之间连接道）的道路中心线。
进而，筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通（例如断头路）的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求（例如路网图层中各个道路均需连通）的第二路网图层。
进而，以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集，从而实现目标空间区域的交通路网数据集的构建。
目标空间区域人口分配步骤S4为：根据城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，分别计算目标空间区域的城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，并进行目标空间区域的人口分配，以确定每个城乡居民点的人口数量。在本步骤中，基于实时地理国情数据中的房屋建筑图斑，通过频数密度、类因子耦合权重法以及点面结合法，将统计型城乡人口数降尺度分配到城乡居民点。
步骤S4具体包括：基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点（poi）数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，并统计各个人口离散化辅助因子的数值，其中人口离散化辅助因子包括目标空间区域的房屋建筑的密度、层数、面积、高度、高程、坡度、地貌类型、光照、距离公共服务设施资源点的最短路径、距离道路的路径。
进而，利用位置选择法，在目标空间区域中识别实时地理国情数据的房屋建筑图斑，提取包含城镇居民点的城镇房屋建筑图斑和包含乡村居民点的乡村房屋建筑图斑，并进行存储。
进而，运用频数密度和类因子比例对每个区域内城乡房屋建筑区的特征因子，作为人口离散化辅助因子，进行综合权重计算，这里的综合权重是城镇房屋建筑人口分配的综合权重，在本申请中简称为城镇人口分配权重。
城镇人口分配权重计算方法为：
Figure 372067DEST_PATH_IMAGE002
（1）
在公式（1）中，
Figure 430153DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure 350835DEST_PATH_IMAGE006
表示第i个目标空间区域的第j个城镇房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，C表示城镇。
基于公式（1），城镇人口分配权重可表示为：
Figure 886990DEST_PATH_IMAGE008
（2）
在公式（2）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Z表示城镇房屋建筑内外部属性特征因子总数。
同样地，乡村房屋建筑人口分配的综合权重，在本申请中简称为乡村人口分配权重，其计算方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（3）
在公式（3）中，
Figure 918006DEST_PATH_IMAGE012
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示第i个目标空间区域的第j个乡村房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，r表示乡村。
基于公式（3），乡村人口分配权重可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
（4）
在公式（4）中，
Figure 753851DEST_PATH_IMAGE016
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Y表示乡村房屋建筑内外部属性特征因子总数。
进而，按照城镇人口分配权重
Figure 427409DEST_PATH_IMAGE009
和乡村人口分配权重
Figure DEST_PATH_IMAGE017
的比例，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑。
具体地，城镇人口分配的计算方法如下：
Figure 173779DEST_PATH_IMAGE018
（5）
在公式（5）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为第i个目标空间区域内第j个城镇房屋建筑图斑的城镇人口数量，
Figure 324881DEST_PATH_IMAGE020
表示第i个目标空间区域内城镇人口总数统计值，
Figure 193611DEST_PATH_IMAGE009
为城镇人口分配权重，s为目标空间区域中城镇房屋建筑数量，k为城镇房屋建筑图斑序号。
具体地，乡村人口分配的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
（6）
在公式（6）中，
Figure 823307DEST_PATH_IMAGE022
为第i个目标空间区域内第j个乡村房屋建筑图斑的乡村人口数量，
Figure 701264DEST_PATH_IMAGE023
表示第i个目标空间区域内乡村人口总数统计值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
为乡村人口分配权重，e为目标空间区域中乡村房屋建筑数量。
进而，分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量。具体地，对于乡村居民点，以该乡村居民点为顶点，按照最邻近原则，构建泰森多边形Voronoi图；将Voronoi图与乡村房屋建筑图斑进行相交处理，汇总统计每个顶点所在Voronoi图斑内乡村房屋建筑图斑内乡村人口数
Figure 503611DEST_PATH_IMAGE025
，并将该乡村人口数赋给该顶点（乡村居民点），即获取乡村居民点人口数。值得说明的是，如果该房屋建筑图斑被Voronoi图多边形相交，则按照房屋建筑区面积占比为权重进行人口数分配。对于城镇居民点，通过空间标识处理，将城镇房屋建筑图斑分配的人口数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
直接赋给城镇居民点。
分布均衡性评估步骤S5：根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数。在本步骤S5中，从空间便捷程度、空间服务能力、空间利用效率三个层面，选取城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离、公共服务设施资源点服务城乡人口覆盖率以及公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率三个指标组合的方法，对公共服务设施资源点进行分布均衡性进行分析评估。
具体来说，步骤S5包括：首先，以城乡居民点为中心，采用最短路径分析方法，求取每个城乡居民点到最近的公共服务设施资源点的交通距离，将计算出来的最短交通距离作为衡量城乡公共服务设施资源点空间便捷程度的指标，即城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离。然后，采用自然断点法，分别将城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离分为5级，依据数值大小分别分等定级为空间便捷程度最高，空间便捷程度较高，空间便捷程度一般，空间便捷程度较低，空间便捷程度最低等五个等级。
并且，以任一公共服务设施资源点为中心，分别计算该公共服务设施资源点到城乡居民点的最短交通距离、最远交通距离。以这两个距离为公共服务设施资源点在空间上的服务极限交通距离，即最短极限交通距离、最远极限交通距离。以该公共服务设施资源点为中心，在最短极限交通距离、最远极限交通距离区间内，以500米为距离间隔，以不同交通距离为半径，计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，将该指标命名为公共服务设施资源点的城乡人口覆盖率。进而，确定城乡公共服务设施资源点最佳服务半径。首先，根据上述步骤计算不同服务半径的城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率。其次，对不同服务半径的城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率进行主成分分析，以方差比例应大于85%为原则，提取城乡公共服务设施资源点不同服务半径的人口覆盖率的方差的最大公约数。再次，求取这个最大公约数所对应的不同服务半径的城乡人口覆盖率的方差所占的比例。更进一步地，按照最大化原则，提取方差比例最大的城镇人口覆盖率所对应的半径为城镇公共服务设施最佳服务半径。进而，以该半径计算的公共服务设施资源点服务城乡人口覆盖率，作为测度城乡公共服务设施资源点空间服务覆盖程度的最终指标。同样采用自然断点法，将城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率分为5级，依据数值大小分别分等定级为空间覆盖程度最高，空间覆盖程度较高，空间覆盖程度一般，空间覆盖程度较低，空间覆盖程度最低等五个等级。在此基础上，将覆盖率值为0的区域定义为公共服务设施服务覆盖盲区。
并且，以任一公共服务设施资源点为中心，在最短极限交通距离、最远极限交通距离区间内，以500米为距离间隔，以不同交通距离为半径，构建生成基于道路网络计算的公共服务设施资源点服务区范围，将不同资源点服务区范围交叉重叠部分（即相交部分）定义为重叠区域，计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖重叠区域内的城乡人口数占区域服务区范围内城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率。其次，对不同服务半径的城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率进行主成分分析，以方差比例应大于85%为原则，提取城乡公共服务设施资源点不同服务半径的人口重叠率的方差的最大公约数。再次，求取这个最大公约数所对应的不同服务半径的城乡人口重叠率的方差所占的比例。更进一步地，按照最大化原则，提取方差比例最大的城镇（乡村）人口重叠率所对应的半径为城镇（乡村）公共服务设施重叠半径。进而，以该半径计算的公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率，作为测度城乡公共服务设施资源点空间服务重叠程度的最终指标。同样采用自然断点法，将城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率分为5级，依据数值大小分别分等定级为空间重叠程度最高，空间重叠程度较高，空间重叠程度一般，空间重叠程度较低，空间重叠程度最低等五个等级。
最终，依据距离越短，空间便捷程度越高的原则，将城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离进行最小值归一化处理；依据空间覆盖程度越高，空间重叠程度越低，公共服务设施资源均衡化越高的原则，将城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率分别进行最大值归一化处理，将城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率分别进行最小值归一化处理。当重叠率大于100%时公共服务设施配置存在资源浪费和分配严重不均衡，该区域公共服务设施资源点在空间上被集中重复配置，违背了效率与公平性。
进一步地，将上述三个指标（即城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离、城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率以及城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率）归一化结果图层进行空间加和，获取综合指数，即作为所述分布均衡性指数，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估。最终，按照自然断点法，将分布均衡性指数分为5级，依据数值大小分别分等定级为均衡程度最高、均衡程度较高、均衡程度一般、均衡程度较低、以及均衡程度最低等五个等级。其中，自然断点法可以根据数值的统计分布规律分级，它根据数值中的自然转折点进行分级，使得不同分级之间的不同最大化。
公共服务设施资源调配步骤S6：根据所述分布均衡性指数，结合上述三个指标空间分布图层，识别公共服务设施资源配置薄弱区与资源重叠区，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。具体地，首先基于公共服务设施资源点集对目标空间区域进行Voronoi图剖分处理，形成完成Voronoi图覆盖，进而得到隶属于各资源设施点对应的Voronoi图单元的均衡性调配范围。其次，提取重叠率超过100%的资源设施点，在不考虑点障碍、线障碍和面障碍等障碍因素，分别采用该资源设施空间点位数据、城乡人口居住区域质心点数据作为设施点和请求点，且以城乡人口数作为请求点的权重系数，建立最小化阻抗模型。然后，统计该资源点所在Voronoi图覆盖范围内城乡人口数，并与临近资源点服务人口数比较，如果服务人口数相差在5%之内，采用临近原则，将该资源点调配到就近资源配置均衡程度最低的区域，具体调配到为资源配置均衡性指数最低区域资源点集所在Voronoi图覆盖区域界线交接处，即可完成资源调配，避免资源设施点出现冗余或者资源配置不足的情况。
相应的，本发明提供了一种基于空间信息的资源均衡化调配系统，参见图2，该基于空间信息的资源均衡化调配系统包括：
城乡居民点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行城乡居民点空间信息的提取；
公共服务设施资源点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据，通过利用属性选择、缓冲区分析、位置选择、空间关联中的一种或者多种，进行表示公共服务设施资源点的空间信息的提取；
交通路网数据集提取模块，用于基于实时地理国情数据构建目标空间区域的交通路网数据集；
目标空间区域人口分配模块，用于根据所述城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，分别计算目标空间区域的城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，并进行目标空间区域的人口分配，以确定每个城乡居民点的人口数量；
分布均衡性评估模块，用于根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数；
公共服务设施资源调配模块，用于根据所述分布均衡性指数，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。
优选的是，所述城乡居民点空间信息提取模块在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储；在实时地理国情数据的行政村点状数据中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点；将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储；以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量；当存在多个具有相同名称的第四居住点时进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，作为所述城乡居民点。
优选的是，所述公共服务设施资源点空间信息提取模块基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元的面状数据和点状数据，提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；利用多边形内部质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储；将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储；以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量；当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取。
优选的是，所述交通路网数据集提取模块在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据、和公路道路数据合并，获得第一路网图层；筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求的第二路网图层；以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集。
优选的是，所述目标空间区域人口分配模块基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点（poi）数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，并统计各个人口离散化辅助因子的数值；根据人口离散化辅助因子进行城镇人口分配权重和乡村人口分配权重的计算，并根据城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量。
优选的是，所述分布均衡性评估模块以城乡居民点为中心，采用最短路径分析方法，求取每个城乡居民点到最近的公共服务设施资源点的交通距离，将计算出来的最短交通距离作为城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离；以任一公共服务设施资源点为中心，计算该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的服务极限交通距离区间，并在所述服务极限交通距离区间内计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点的城乡人口覆盖率，并确定城乡公共服务设施资源点最佳服务半径，并以该最佳服务半径计算的公共服务设施资源点服务城乡人口覆盖率作为最终指标；以任一公共服务设施资源点为中心，以该公共服务设施资源点到城乡居民点在空间上的最短交通距离、服务极限交通距离为服务半径区间，构建基于道路网络计算的公共服务设施资源点服务区覆盖范围，将不同资源点服务区覆盖范围区域交叉重叠部分定义为重叠区域，计算公共服务设施资源点在不同半径内所覆盖重叠区域内的城乡人口数占区域城乡人口总数比值，作为公共服务设施资源点服务城乡人口重叠率；将所述城乡就近公共服务设施资源点的最短交通距离、城乡公共服务设施资源点服务人口覆盖率以及城乡公共服务设施资源点服务人口重叠率进行归一化加和，获取综合权重，作为所述分布均衡性指数，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估。
本申请的基于空间信息的资源均衡化调配方法及系统，以实时地理国情大数据资源为基础，将空间信息因素和资源供需因素深度融合，建立了资源均衡化调配的指标体系，进而实现了对公共服务设施等资源的均衡化调配。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种基于空间信息的资源均衡化调配方法，其特征在于，包括：
城乡居民点空间信息提取步骤，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储；在实时地理国情数据的行政村点状数据中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点；将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储；以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量；当存在多个具有相同名称的第四居住点时进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，作为所述城乡居民点；
公共服务设施资源点空间信息提取步骤，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据，提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；利用多边形内部质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储；将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储；以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量；当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取；
交通路网数据集提取步骤，用于基于实时地理国情数据，在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据和公路道路数据合并，获得第一路网图层；筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求的第二路网图层；以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集；
目标空间区域人口分配步骤，用于根据所述城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，其中人口离散化辅助因子包括目标空间区域的房屋建筑的密度、层数、面积、高度、高程、坡度、地貌类型、光照、距离公共服务设施资源点的最短路径、距离道路的路径；并统计各个人口离散化辅助因子的数值；根据人口离散化辅助因子进行城镇人口分配权重和乡村人口分配权重的计算，并根据城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量；其中，城镇人口分配权重计算方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（1）
在公式（1）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示第i个目标空间区域的第j个城镇房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，C表示城镇；基于公式（1），城镇人口分配权重可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
（2）
在公式（2）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Z表示城镇房屋建筑内外部属性特征因子总数；乡村人口分配权重其计算方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
（3）
在公式（3）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示第i个目标空间区域的第j个乡村房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，r表示乡村；基于公式（3），乡村人口分配权重可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
（4）
在公式（4）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Y表示乡村房屋建筑内外部属性特征因子总数；进而，按照城镇人口分配权重
Figure DEST_PATH_IMAGE022
和乡村人口分配权重
Figure 618694DEST_PATH_IMAGE020
的比例，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；城镇人口分配的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
（5）
在公式（5）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为第i个目标空间区域内第j个城镇房屋建筑图斑的城镇人口数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个目标空间区域内城镇人口总数统计值，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为城镇人口分配权重，s为目标空间区域中城镇房屋建筑数量，k为城镇房屋建筑图斑序号；乡村人口分配的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
（6）
在公式（6）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为第i个目标空间区域内第j个乡村房屋建筑图斑的乡村人口数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示第i个目标空间区域内乡村人口总数统计值，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为乡村人口分配权重，e为目标空间区域中乡村房屋建筑数量；
分布均衡性评估步骤，用于根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数；
公共服务设施资源调配步骤，用于根据所述分布均衡性指数，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。
2.一种基于空间信息的资源均衡化调配系统，其特征在于，包括：
城乡居民点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据以及行政村点状数据，在实时地理国情数据的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据中，提取符合预定规则的城镇居住区域和第一居住点；基于多边形内部质心化方法，确定所述城镇居住区域的中心点，并将所述城镇居住区域的中心点作为第二居住点并存储；在实时地理国情数据的行政村点状数据中确定符合预定规则的行政村，并将行政村作为第三居住点；将所述第一居住点、第二居住点和第三居住点整合为第四居住点并进行存储；以第四居住点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第四居住点进行空间关联，确定空间缓冲区中第四居住点的数量；当存在多个具有相同名称的第四居住点时进行合并，剔除重名且重叠的第四居住点，将处理后的数据另存为第五居住点，作为所述城乡居民点；
公共服务设施资源点空间信息提取模块，用于基于实时地理国情数据中的城镇综合功能单元面状数据和城镇综合功能单元点状数据，提取符合预定规则的公共服务区域和第一公共服务点；利用多边形内部质心化方法，提取公共服务区域的中心点，将中心点作为第二公共服务点，并进行存储；将第一公共服务点和第二公共服务点整合为第三公共服务点，并进行存储；以第三公共服务点为中心，按照预定规则建立空间缓冲区，并将空间缓冲区域和第三公共服务点进行空间关联，确定空间缓冲区中第三公共服务点的数量；当存在多个具有相同名称的第三公共服务点时，对多个第三公共服务点的中心点进行合并以及清洗，完成公共服务设施资源点的提取；
交通路网数据集提取模块，用于基于实时地理国情数据，在实时地理国情数据中提取目标空间区域的乡村道路数据、城镇道路数据和公路道路数据，并将乡村道路数据、城镇道路数据和公路道路数据合并，获得第一路网图层；筛查第一路网图层中各个道路的连通状况，并结合遥感影像对未连通的道路进行修复，以获得连通状况符合预设需求的第二路网图层；以第二路网图层为网络数据集的源，新建交通路网数据集；
目标空间区域人口分配模块，用于根据所述城乡居民点、公共服务设施资源点和交通路网数据集，
基于实时地理国情数据的房屋建筑图斑和兴趣点数据中建筑图斑高度属性数据，提取目标空间区域的人口离散化辅助因子，其中人口离散化辅助因子包括目标空间区域的房屋建筑的密度、层数、面积、高度、高程、坡度、地貌类型、光照、距离公共服务设施资源点的最短路径、距离道路的路径；并统计各个人口离散化辅助因子的数值；根据人口离散化辅助因子进行城镇人口分配权重和乡村人口分配权重的计算，并根据城镇人口分配权重和乡村人口分配权重，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；分别统计城镇房屋建筑图斑中的各个城镇居民点的人口数量，以及分别统计乡村房屋建筑图斑中的各个乡村居民点的人口数量；其中，城镇人口分配权重计算方法为：
Figure 316261DEST_PATH_IMAGE002
（1）
在公式（1）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示第i个目标空间区域的第j个城镇房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，C表示城镇；基于公式（1），城镇人口分配权重可表示为：
Figure 299260DEST_PATH_IMAGE008
（2）
在公式（2）中，
Figure 163311DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个目标空间区域第j个城镇房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Z表示城镇房屋建筑内外部属性特征因子总数；乡村人口分配权重其计算方法为：
Figure 695793DEST_PATH_IMAGE012
（3）
在公式（3）中，
Figure 987097DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内第o种特征因子的频数密度；
Figure 722971DEST_PATH_IMAGE016
表示第i个目标空间区域的第j个乡村房屋建筑图斑内第o个特征因子数值，m为目标空间区域的区域单元数，n为房屋建筑图斑数，r表示乡村；基于公式（3），乡村人口分配权重可表示为：
Figure 125134DEST_PATH_IMAGE018
（4）
在公式（4）中，
Figure 512122DEST_PATH_IMAGE020
表示第i个目标空间区域第j个乡村房屋建筑图斑内所有特征因子频数密度的比例，Y表示乡村房屋建筑内外部属性特征因子总数；进而，按照城镇人口分配权重
Figure 974327DEST_PATH_IMAGE022
和乡村人口分配权重
Figure 197498DEST_PATH_IMAGE020
的比例，将统计型的城镇人口和乡村人口分配至目标空间区域的城镇房屋建筑图斑和乡村房屋建筑图斑；城镇人口分配的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
（5）
在公式（5）中，
Figure 121461DEST_PATH_IMAGE026
为第i个目标空间区域内第j个城镇房屋建筑图斑的城镇人口数量，
Figure 910425DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个目标空间区域内城镇人口总数统计值，
Figure 809111DEST_PATH_IMAGE030
为城镇人口分配权重，s为目标空间区域中城镇房屋建筑数量，k为城镇房屋建筑图斑序号；乡村人口分配的计算方法如下：
Figure 519578DEST_PATH_IMAGE032
（6）
在公式（6）中，
Figure 997964DEST_PATH_IMAGE034
为第i个目标空间区域内第j个乡村房屋建筑图斑的乡村人口数量，
Figure 359544DEST_PATH_IMAGE036
表示第i个目标空间区域内乡村人口总数统计值，
Figure 960290DEST_PATH_IMAGE038
为乡村人口分配权重，e为目标空间区域中乡村房屋建筑数量；
分布均衡性评估模块，用于根据每个城乡居民点的人口数量和公共服务设施资源点的位置信息，对公共服务设施资源点进行分布均衡性评估，并获得分布均衡性指数；
公共服务设施资源调配模块，用于根据所述分布均衡性指数，对目标空间区域的公共服务设施资源点进行调配。
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