【关键词】大数据 等时圈 教育设施 建设时序 评价模型
1.研究背景及意义
十九大提出“中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，以及“在发展中补齐民生短板、促进社会公平正义，在幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶上不断取得新进展”。同时，政府工作报告也重点强调“要加快推进教育现代化，办好人民满意的教育”、“稳步推进教育综合改革，完善城乡义务教育均衡发展促进机制”。
本模型旨在，以中小学设施服务评价为切入点，契合教委实际学区划片情况以及山地城市实际情况，分析评价现状、在建以及规划的中小学设施，为中小学设施在规划布局和建设时序上面临的实际问题提供决策依据，也为政府精准投放城市公共资源提供技术支撑。
2.研究的目标
现状及规划服务能力评价
本模型针对中小学教育设施的两方面内容进行评价，一是中小学设施在现状城市空间的服务能力评价，用可视化方式展现现状城市空间内中小学资源拥挤的范围和对应的现状学校。二是根据重庆市主城区近年来已编制完成的“规划全覆盖”中小学设施专业规划及控制性详细规划，对城市规划终极状态的服务能力评价。
辅助政府及教育主管部门决策
为达到实际辅助决策的目的，模型需要通过数据分析，直观表达现状中小学设施服务状况，预见即将产生的入学需求，避免社会矛盾，提高人民对中小学设施的满意度。
以前受制于技术手段和数据不完备等原因，教育与规划建设主管部门对新建居住用地的大致竣工时间和前期入住率缺乏预判，在城市新区往往出现新建学校规模和数量不足的问题，中小学建设周期滞后于居住小区。本模型在解决现状入学难问题的同时，预判近期即将建成入住的居住用地及其入学需求，由模型计算提出新建学校选址的建议方案，辅助政府及教育主管部门决策。
3.研究方法与依据
数据来源：传统数据方面，通过十余年来的数据积累，建设实施数据的持续收集和动态更新，各类规划编制成果的积累，已掌握了大量的规划传统数据。同时，通过移动运营商获取了手机信令数据，以及高德地图、百度地图提供的步行数据、POI数据等互联网开放数据，通过传统数据和互联网数据的融合运用，充分发挥不同类型数据的优势，提升模型计算的科学性。
服务范围划定：常规的教育设施专业规划中，常用的服务范围划定方法为按照服务半径画圆的模式。这种粗放式的服务范围划定方式在早年快速城市化时期，能够适应城市快速发展建设的需要，但跟实际步行可达性有很大的出入，这种方式难以满足当前对于提升城市品质、改善民生水平的要求。
本模型利用教委学区划片数据结合高德、百度地图提供的市民步行大数据，建立以中小学用地为中心的15分钟“等时圈”，更加精准的建立小区与地块的服务关系，既是对经典模型的优化和细化，也是结合山地城市特色地形条件的分析方式。
预测人口集聚：在预判周边在建用地建成竣工时间后，还需对其建成后的人口聚集情况，对新建小区入住率进行预测。从居住用地住宅类型和周边配套设施成熟度两方面分析入住率。
辅助决策：通过统计分析得出，一般中小学项目从立项到竣工，建设周期为1.5-2年。在解决现状区域入学难问题的同时，必须将2年内即将竣工的在建用地入学需求计算在内。
通过对近8年以来重庆市主城区1300多个一般建设项目样本的统计，从项目类别和规模等级两个维度进行交叉透视，对各类别的项目建设周期取平均值，获得了各类项目的平均建设天数，作为周边在建用地建成竣工时间的预判依据。
3.1.技术路线
现状服务能力评价：
人口分布空间离散：结合空间化的手机信令数据基础上，将公安部门提供的人口统计数据离散至控规地块，作为计算居住用地产生的入学需求量的基础。
山地城市“等时圈”模型：学校和居住用地的空间数据导入高德地图开放接口，通过模拟市民步行经过的通道和距离，计算出以中小学为中心的15分钟步行服务范围的“等时圈”数据。
现状学校用地匹配算法：现状学校的“等时圈”数据和教委学区划片数据再结合学校可容纳学生人数，以及周边居住用地入学需求人数，运用“模拟退火”算法，确定学校与居住用地的匹配关系。
现状服务能力评价：按照匹配完成后的学校服务情况，自动计算现状学校的服务能力，并标识出学位不足、须超额接收学生的学校，以及对应的居住用地。通过可视化的方式直观表达存在“上学难”问题的区域，并通过地块色彩和属性表格表达具体的入学难度值。
规划服务能力评价：
规划人口估算：对于规划期末的理想状态，根据规划居住用地面积及容积率，参照《重庆市控制性详细规划编制技术规定》中确定的指标估算人口规模及分布情况
规划学校用地匹配算法：按照规划期末的理想状态，根据规划学校可容纳学生数，以及规划居住用地入学需求人数，运用“模拟退火”算法，确定学校与居住用地的匹配关系。
规划服务能力评价：按照匹配完成后的规划学校服务情况，模型自动计算规划学校的服务能力，通过可视化的方式直观表达规划期末的各规划学校的服务饱和度情况，及各居住用地的入学难度。
建设时序分析：
居住用地竣工预测：通过对10年以来一般建设项目样本的统计分析，得出不同类型、不同规模等级项目平均建设天数，以此作为周边在建用地建成竣工时间的预判依据。
即将建成居住小区入住率预测：按照目前在建居住用地住宅类型和周边配套设施成熟度两方面分析得出居住用地在建成初期的入住率，以此计算出其入学需求。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
计算推荐新建中小学：将即将建成的居住小区入学需求作为准现状考虑，结合现状入学难区域，按照“模拟退火”算法求解出建设学校的最优位置，并可视化展现建设后对现状“入学难”的改善情况。最后，将推荐的建设方案及现状拆迁量等其他相关信息，报送政府或主管部门，辅助决策。
4.模型算法
4.1.人口预测模型算法流程及相关数学公式
由总建筑面积S和人均建筑面积r得到理论人口，再乘以每个居住地块入住率q，得到2020年的人口数据。按照规范，重庆市小学生千人指标为48生/千人，则2020年学生人数公式为：
式（4-1）：p = S/r*q*0.048
1）地块建筑面积S已知。
2）人均建筑面积r受居住地块容积率FAR的影响。
3）不同居住地块的入住率主要受两个因素影响，一个是本身的住房类型，一个是居住地块周边的环境。住房类型决定入住率基数B，周边的环境决定入住率系数γ。入住率q = function(入住率基数B,环境系数γ)，则 pop = S/r*function(B,r)
4）入住率基数B我们采用一次指数平滑法通过近几年相同类型不同环境住房的平均入住率统计对2020年的入住率基数B情况进行预估。
5）环境系数γ受周边环境因素影响，对每个居住地块的周边环境。
6）分5个因子进行环境优劣评估。并用层次分析法，由专家进行两两比较，带入公式算出权重wi。则各居住地块的环境系数γ为：γ = ∑wi*Si （i=1,2,3,4,5）
7) 最终小学生人数预测公式
式（4-2）：p = S/r* {f+[(l-f)*∑wi*Si]/100}*0.048
4.2.小学用地分配及位置选择模型，算法流程及相关数学公式
依据收集到的数据，记居住地块为i，i居住地块的学生数量为Ni；记学校为j，j学校的规划学生数量为Cj。把任意居住地块到任意学校的时间用二维矩阵的形式表示，记为dij，第i行第j列代表i居住地块到j学校的时间。每一行乘以该地块的人口即得到居住地块i的所有学生到学校j的总时间Dij。对矩阵Dij的每一行选取合适的时间为i居住地块的学生上学的时间，记为Di，总时间为D =∑Di (i=1,2,……)。
规划的目标：1、考虑到学生上下学方便，以所有学生上学总时间D最少为目标。2、考虑到学校规划学生数量Cj有限，以不超过每个学校规划学生数量为目标。3、考虑到经济教育成本，在现有学校的基础上，以新建满足服务要求的学校数目n最少为目标。 依据上述三个目标建立数学模型，构成多目标规划。
约束条件：1、每个居住地块的学生必须有学校上。2、按规范，设置小学生上学的最长时间为15分钟，limit = 15分*60秒/分 = 900（秒）。3、考虑任意居住地块i的所有学生到学校最短的学校j1和第二短的学校j2的距离差，根据距离差设置权重，距离差大的优先分配学校。
模型的求解
根据所建立的数学模型运用matlab编程，并运用“模拟退火”的算法求解出需要建小学的位置、合理的地块到小学的分配情况，并将最后的解画成图像，观测图像进行综合分析得出最佳的新建小学的方案。
具体步骤如下：
1、设定初始条件：初始温度T = 1000 ; 冷却速度V = 0.80 ; 初始计划建校数目n ; 随机学校选址Xn ; 根据约束条件，得到初始的分配方案以及初始难以分配学校的学生数H，总时间D。
2、建立扰动函数：随机一个计划建校地区i，随机一个未建立学校的地区j，交换ij。得到新的学校选址Xn’，新的分配方案、新的H以及新的总时间D’。
3、比较新旧方案优劣：人数差diff = H’- H；若diff < 0 则新的方案优于旧方案，保留这个方案，即将其记录为旧的方案。H = H’；若diff >= 0 则以一个P = exp(-diff/T) 的概率保留这个方案。
4、继续扰动：每成功扰动5次，以初始冷却速度V降低一次温度T；每成功扰动5次 ，作一次图，记录学校位置，分配方案，总时间D，难以分配的学生人数H。
5、最终结果：到温度 T<1时，基本达到平衡，得到一个较优解，停止扰动，并作图，记录最终分配方案，学校位置Xn，总时间D，难以分配的地块个数、编号和所有上学困难的学生人数H及其所占比例H/∑Ni，学校的利用率∑Ni/∑Cj（j=现有学校+新建学校）。
5.结论和展望
本模型为实现预定功能，涵盖了多个子模型，如“即将建成的居住小区入住率预测模型”。该模型从两个维度五项指标进行分析，以周边同类居住区的经验数据为基础，结合了居住小区用地成熟度分析，以预测未来入住率。其中的用地成熟度分析，可以在本模型基础上更加深入细化，应用于城市储备用地价值分析、城市土地出让成熟度分析等方面。
本模型在后续深入研究其他公共服务设施与人的实际需求情况下，可通过模型优化、衍生使其匹配其他公共服务设施的分析和评价，辅助城市公共服务设施建设，支撑公共产品投放安排与决策，对公共设施缺失进行预警等方面功能。让政府的公共设施投放能够满足财政投入和社会效益的最大公约数，实现综合效益的最大化，提高人民对城市建设的满意度。
参考文献：
[1] ArcGIS地理信息系统空间分析实验教材[M]. 汤国安.??北京科学出版社.?2006
[2] PSPL调研法:城市公共空间和公共生活质量的评价方法[J]. 赵春丽,杨滨章? 中国园林 2012(9)
课题来源于：中央引导地方科技发展专项《智慧小区关键技术集成与示范》（YDZX20175000004996）
论文作者:李翔
论文发表刊物:《城镇建设》2019年19期
论文发表时间:2019/11/13
标签：学校论文; 地块论文; 模型论文; 数据论文; 中小学论文; 设施论文; 现状论文; 《城镇建设》2019年19期论文;