基于大數(shù)據(jù)的公墓服務(wù)容量預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)

石偉 趙春霖

摘? 要： 城市公益性公墓作為惠民殯葬的重要組成部分，是重要的公共服務(wù)設(shè)施。采用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，通過對(duì)多年真實(shí)的人口數(shù)據(jù)、死亡火化數(shù)據(jù)、空間遙感地理數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源進(jìn)行多粒度、多形態(tài)及多維度的匯聚、挖掘，對(duì)城市公益性公墓在服務(wù)容量預(yù)測(cè)方面的模型設(shè)計(jì)進(jìn)行探索，為城市公益性公墓在服務(wù)容量、選址便民性等規(guī)劃方面提供科學(xué)的數(shù)據(jù)和模型支撐。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù);城市公益性公墓;服務(wù)容量

中圖分類號(hào)： TP399? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.09.045

本文著錄格式：石偉，趙春霖. 基于大數(shù)據(jù)的公墓服務(wù)容量預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)[J]. 軟件，2020，41（09）：168171

【Abstract】： As an important part of Huimin funeral， public welfare cemetery is an important public service facility. Using big data， artificial intelligence and other technical means， through the multi granularity， multi form and multi-dimensional aggregation and mining of the real population data， death cremation data， spatial remote sensing geographic data and other data resources for many years， the paper explores the model design of the service capacity prediction of the public welfare cemetery in the City， so as to facilitate the service capacity and location of the public welfare cemetery in the city Provide scientific data and model support for planning.

【Key words】： Big data; Public cemetery; Service capacity

0? 引言

生老病死是人生的客觀規(guī)律[1]，逝有所安是人類發(fā)展進(jìn)程的必然需求，殯葬事業(yè)作為特殊的社會(huì)管理和公共服務(wù)事業(yè)，是重要的民生工程。為開展殯葬活動(dòng)而建立的不以營(yíng)利為目的殯儀設(shè)施、火化設(shè)施、墓地設(shè)施和骨灰安放設(shè)施等統(tǒng)稱為殯葬公共服務(wù)設(shè)施[2]。殯葬公共服務(wù)設(shè)施包括“殯”和“葬”兩部分，“殯”是殯儀設(shè)施，“葬”則是安葬設(shè)施[3]。城市公益性公墓是“葬”的重要組成部分，是不以營(yíng)利為目的，為城鎮(zhèn)居民提供安葬（安放）骨灰的社會(huì)公共服務(wù)設(shè)施[4]。城市公益性公墓建設(shè)是一項(xiàng)投資大、經(jīng)濟(jì)效益低的公共服務(wù)，要更好的實(shí)現(xiàn)“公益優(yōu)先，節(jié)約用地，合理布局”的建設(shè)總目標(biāo)需要用數(shù)據(jù)來提供規(guī)劃支撐，用數(shù)據(jù)決策。通過采用hadoop、spark、flink等分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)框架[5]，匯集、挖掘各類政務(wù)及社會(huì)數(shù)據(jù)資源，提高城市公益性公墓建設(shè)規(guī)劃決策的科學(xué)化水平，提升公益性公墓公共服務(wù)能力是提升政務(wù)部門社會(huì)治理能力，實(shí)現(xiàn)政府治理能力現(xiàn)代化的實(shí)際需要[6]。

1? 相關(guān)領(lǐng)域研究

1.1? 城市公益性公墓

2012年10月29日民政部《城市公益性公墓建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》（征求意見稿）中對(duì)城市公益性公墓進(jìn)行了界定，第一次明確提出了城市公益性公墓相關(guān)概念。各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）以?。▍^(qū)、市）政府名義發(fā)布的殯葬事業(yè)指導(dǎo)性政策文件中都要求各地大力興建城市型公益性公墓提供便民利民服務(wù)，明確提出每個(gè)縣（市、區(qū)）至少要建設(shè)一處城市性公益性公墓。國(guó)內(nèi)殯葬業(yè)在城市公益性公墓研究的主要方向是公墓建設(shè)與土地規(guī)劃之間的矛盾、公墓與社會(huì)效益的關(guān)系、公墓內(nèi)部的規(guī)劃設(shè)計(jì)、殯葬文化與公墓景觀結(jié)合等方面。城市公益性公墓在城市規(guī)劃中的整體布局[7]、輻射服務(wù)區(qū)域范圍及服務(wù)容量等方面針對(duì)性成果及理論都較少。

城市公益性公墓屬于城市公共服務(wù)設(shè)施，其在城市規(guī)劃整體布局方面可以參考公共服務(wù)設(shè)施在城市中的整體布局模型。國(guó)內(nèi)外得到廣泛認(rèn)可的公共服務(wù)設(shè)施整體布局模型主要可分為（1）P中位（PMedian）模型，P中心（PCenter）模型，LSCP模型（location set covering problem），和MCLP模型（maximum covering location problem）[8]。上述模型針對(duì)城市公益性公墓在輻射服務(wù)區(qū)域范圍及服務(wù)容量方面有一定的借鑒意義，但還需要依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)研究人口數(shù)量[9]、密度、城鎮(zhèn)化水平、交通條件、周邊人文環(huán)境等其他限制性因素的影響。

1.2? 大數(shù)據(jù)與殯葬事業(yè)

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data），《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》（國(guó)發(fā)〔2015〕50號(hào)）明確給予定義：大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。目前，政府各部門、企事業(yè)單位都積極探索實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，通過整合、匯聚各類政府與社會(huì)數(shù)據(jù)資源，從海量數(shù)據(jù)資源中挖掘所需要的數(shù)據(jù)信息[10]，為各部門科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)資源支撐，提升政府現(xiàn)代化治理能力[11]。

《民政部關(guān)于印發(fā)推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+殯葬服務(wù)”行動(dòng)方案的通知》（民發(fā)〔2018〕73號(hào)）[12]文件發(fā)布后，全國(guó)殯葬行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力得到明顯提高。因殯葬行業(yè)信息化基礎(chǔ)薄弱，現(xiàn)階段殯葬行業(yè)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合研究的重點(diǎn)集中在殯葬行業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源整合，對(duì)外數(shù)據(jù)共享，建立一體化殯葬服務(wù)平臺(tái)提高殯葬服務(wù)能力等方面。對(duì)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為城市公益性公墓設(shè)施的在城市總體規(guī)劃中的布局及服務(wù)容量測(cè)算等方面研究基本空白。

2? 大數(shù)據(jù)對(duì)城市公益性公墓的意義

目前，城市公益性公墓在建設(shè)規(guī)劃及服務(wù)容量測(cè)算等方面都存在著一些問題。突出表現(xiàn)在各城市公益性公墓布局決策中土地規(guī)劃占比較重，人口因素、城鎮(zhèn)化因素、比鄰效應(yīng)等因素關(guān)注較少，造成公益性公墓整體布局不合理，服務(wù)輻射范圍交叉，有效供給不足，難以滿足群眾基本殯葬需求。因缺乏有效的數(shù)據(jù)采集、挖掘與預(yù)測(cè)手段，城市公益性公墓在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段對(duì)服務(wù)輻射范圍內(nèi)服務(wù)容量需求沒有詳細(xì)數(shù)據(jù)測(cè)算支撐，造成部分已建成的城市公益性公墓未達(dá)規(guī)劃使用年限就出現(xiàn)土地存量吃緊，后續(xù)潛力低等問題，降低了整個(gè)殯葬行業(yè)的公共服務(wù)能力。

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，以Hadoop、Spark和Storm技術(shù)框架[5]為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理手段和Modeler[13]、Knime數(shù)據(jù)挖掘工具從多維度、多粒度、多模型、多形態(tài)的數(shù)據(jù)資源中，應(yīng)用Tensorflow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算[14]等大數(shù)據(jù)挖掘、分析類數(shù)據(jù)資源計(jì)算引擎，依托智能化的數(shù)據(jù)模型，對(duì)如人口因素、城鎮(zhèn)化因素、比鄰效應(yīng)等重要因素進(jìn)行數(shù)據(jù)層面分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市公益性公墓的關(guān)鍵性建設(shè)指標(biāo)如位置、服務(wù)容量等數(shù)據(jù)化展現(xiàn)，為城市公益性公墓規(guī)劃設(shè)計(jì)提供科學(xué)決策依據(jù)，有效提升殯葬公共服務(wù)能力。整個(gè)大數(shù)據(jù)分析支撐框架如圖1。

3? 城市公益性公墓服務(wù)容量預(yù)測(cè)模型分析

城市公益性公墓建設(shè)規(guī)劃階段影響因素較復(fù)雜，需要采用的大數(shù)據(jù)計(jì)算模型較多，本文重點(diǎn)對(duì)城市公益性公墓服務(wù)容量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析。

城市公益性公墓服務(wù)容量主要體現(xiàn)在規(guī)劃使用年限范圍內(nèi)（一般公墓規(guī)劃年限為20年）可為服務(wù)輻射范圍內(nèi)提供的骨灰安葬能力及骨灰安放能力，由規(guī)劃年限內(nèi)公墓輻射服務(wù)范圍內(nèi)年基本需求量、規(guī)劃遷移安置數(shù)量、已有公墓安置存量等幾部分組成。整體邏輯如下：

城市性公益性公墓服務(wù)容量總量=（基本需求量①* 50%–現(xiàn)有公墓存量②+遷移安置用量③）

其中：按照《城市公益性公墓建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》（建標(biāo)182-2017）[15]規(guī)定，公益性公墓的實(shí)際骨灰安葬（安放）量占當(dāng)?shù)毓腔野仓眯枨罅康墓浪惚壤秊?0%。

3.1? 公墓輻射范圍內(nèi)基本需求量

城市公益性公墓輻射范圍內(nèi)基本需求量約等于城市區(qū)域內(nèi)每年死亡人口數(shù)量（城市公益性公墓不提供遺體安葬服務(wù)）。

假定到i年公墓輻射范圍內(nèi)基本需求量為Ai，g為公益性公墓規(guī)劃年限，S為規(guī)劃建設(shè)當(dāng)年死亡人口數(shù)，其中SL為60歲以上老年人死亡人口數(shù)。Z為60歲以下人口死亡率偏函數(shù)，Zl為60歲以上老年人死亡率偏函數(shù)。則公墓服務(wù)容量基本需求量如下：

目前，統(tǒng)計(jì)部門在應(yīng)用人口死亡率時(shí)基本采用固定值7‰-7.5‰。依托大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)應(yīng)用能力，通過匯集衛(wèi)生健康、民政及公安等部門醫(yī)學(xué)死亡證明數(shù)據(jù)、火化數(shù)據(jù)及銷戶數(shù)據(jù)，可以計(jì)算出不同地區(qū)每年的人口死亡率。假設(shè)S省2014年到2019年火化數(shù)據(jù)（S省為火葬區(qū)，火化數(shù)據(jù)約等于死亡人口數(shù)據(jù)）如表1：

人口死亡數(shù)據(jù)測(cè)算牽扯到的客觀因素非常復(fù)雜，本文將其做邏輯簡(jiǎn)化處理，重點(diǎn)測(cè)算60歲以上人口死亡數(shù)據(jù)。參考民政部門公布的火化數(shù)據(jù)，可以測(cè)算出60歲以上死亡人口占轄區(qū)內(nèi)全部死亡人口的80%以上，基本涵蓋整個(gè)公墓服務(wù)容量的基本需求。我國(guó)步入老齡化社會(huì)后，60歲老年人口占總?cè)丝诒壤遣粩嘣龈叩?。同時(shí)，因60歲以上老人占人口比例的增長(zhǎng)速度要明顯高于平均人口增長(zhǎng)速度，其死亡率增長(zhǎng)速度也要明顯高于平均人口死亡率，故引入人口死亡率偏函數(shù)概念，分為60歲以上人口死亡率偏函數(shù)及60歲以下人口死亡率偏函數(shù)，用于計(jì)算每年人口死亡率的實(shí)際變化比率。模擬指數(shù)函數(shù)圖像2如下：其中X軸為城區(qū)死亡總?cè)藬?shù)，Y軸為城區(qū)60歲以上死亡總?cè)藬?shù)，Z為死亡率。

3.2? 公墓規(guī)劃范圍內(nèi)遷移安置數(shù)估算

假定公墓規(guī)劃范圍內(nèi)遷移安置量估算為M，按照規(guī)劃部門的規(guī)劃要求及劃定的范圍，采用逐行掃描法[16]計(jì)算空天遙感大數(shù)據(jù)[17]，對(duì)存在亂墳頭的地區(qū)進(jìn)行總體面積估算。通過空天遙感大數(shù)據(jù)估算存在亂墳頭的面積為dy（單位：畝），經(jīng)實(shí)地采樣估算每畝需要遷移亂墳頭平均數(shù)為dx（單位：個(gè)）。計(jì)算公式如下：

3.3? 規(guī)劃公墓服務(wù)輻射區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有公墓服務(wù)容量

規(guī)劃公益性公墓輻射區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有公墓服務(wù)容量為C。C通過民政部門公墓管理系統(tǒng)中已建設(shè)（包括規(guī)劃建設(shè)）公墓骨灰安置數(shù)Ca與骨灰已安置數(shù)Cb相減得到。計(jì)算公式如下：

4? 模型實(shí)踐應(yīng)用

2019年筆者調(diào)查S省WF市散埋亂葬過程中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)QZ市城市公益性公墓建設(shè)進(jìn)行詳細(xì)的規(guī)劃測(cè)算，并依據(jù)城市公益性公墓服務(wù)容量預(yù)測(cè)模型等數(shù)據(jù)模型提交了QZ市城市公益性公墓建設(shè)方案。

通過S省殯葬管理信息平臺(tái)統(tǒng)計(jì)出QZ市2013年到2019年之間人口火化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如下表。

根據(jù)QZ市2013年到2019年之間人口火化數(shù)據(jù)（包含60歲以上老人火化數(shù)據(jù)）及城區(qū)人口火化數(shù)據(jù)（包含60歲以上老人火化數(shù)據(jù)），計(jì)算出人口死亡率偏函數(shù)Z為-0.020662及Zi為0.058448，繼而計(jì)算出未來20年城區(qū)火化人口數(shù)據(jù)A20為49876具，規(guī)劃建設(shè)的城市公益性公墓安置其中的50%;依托S省大數(shù)據(jù)創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)（空天大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)）中的遙感地圖數(shù)據(jù)，采用逐行掃描算法估算出QZ市散埋亂葬占地大約為135畝（89999M2）;經(jīng)實(shí)地測(cè)量計(jì)算平均每個(gè)散埋亂葬墳頭占地大約為4M2，計(jì)劃遷移安置量M大約為23000具。根據(jù)《城市公益性公墓建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》（建標(biāo)182-2017）的規(guī)定及“城市公益性公墓的墓穴安葬數(shù)量不宜高于骨灰安置安葬總量的40%”要求，估算出QZ市城市公益性公墓的服務(wù)容量及占地面積。

采用此模型計(jì)算出的城市公益性公墓服務(wù)容量符合QZ市民政部門對(duì)城市公益性公墓的長(zhǎng)期規(guī)劃并正式應(yīng)用。

5? 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)作為一種資源[18]，是一種新的技術(shù)手段，也是一種應(yīng)用能力，更是一種生產(chǎn)要素。城市公益性公墓建設(shè)作為惠民殯葬的重要組成部分，也是政府公共服務(wù)的重要組成部分。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)據(jù)應(yīng)用、挖掘能力，應(yīng)用城市公益性公墓服務(wù)容量測(cè)算模型，促使城市公益性公墓在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段更加科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)和有效，有助于增強(qiáng)殯葬行業(yè)公共服務(wù)能力，提升政府治理能力及水平，提高人民群眾的滿意度。

參考文獻(xiàn)

[1]劉志敏. 我國(guó)老年人的尊嚴(yán)需求及其實(shí)現(xiàn)途徑[J]. 老齡科學(xué)研究， 2016， 02： 41-47.

[2]王金華. 用新的理念引領(lǐng)殯葬改革[J]. 中國(guó)民政， 2016， 07： 18-19.

[3]單亞林. 城市殯葬設(shè)施規(guī)劃設(shè)計(jì)策略研究[D]. 黑龍江：? 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2012.

[4]袁治杰. 墓地上權(quán)利之重構(gòu)[J]. 財(cái)經(jīng)法學(xué)， 2018， 05：? 93-117.

[5]焦會(huì)英， 辛存生， 劉俊艷. 大數(shù)據(jù)技術(shù)及其在智能電網(wǎng)中的未來應(yīng)用[J]. 軟件， 2018， 09： 200-202.

[6]曹瀟， 雷董燕. 基于因子分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平研究——以河南省為例[J]. 軟件， 2018， 12： 146-150.

[7]黎艷偉. 關(guān)于城市規(guī)劃與建設(shè)節(jié)約型城市的思考[J]. 黑龍江科技信息， 2014， 35： 219.

[8]馬瀟雅， 劉遠(yuǎn)剛， 趙翔. 城市公共服務(wù)設(shè)施優(yōu)化配置模型研究的近期進(jìn)展與展望[J]. 測(cè)繪通報(bào)， 2020， 02： 9-16.

[9]劉沁， 付騰， 彭羽茜. 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)節(jié)能調(diào)度框架研究[J]. 軟件， 2020， 03： 141-143.

[10]孫軒， 孫濤. 大數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)境下的城市動(dòng)態(tài)治理：概念內(nèi)涵與應(yīng)用框架[J]. 電子政務(wù)， 2020， 01： 20-28.

[11]傅軍， 李營(yíng). 提升地方政府簡(jiǎn)政放權(quán)針對(duì)性和協(xié)同性的思考[J]. 領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)， 2018， 29， 19-21.

[12]民政部關(guān)于印發(fā)推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+殯葬服務(wù)”行動(dòng)方案的通知， 2018， 民政部.

[13]孫龍杰， 俞凱君. 基于M/M/1/m/m模式的智慧圖書館微信座位預(yù)約服務(wù)平臺(tái)的研究[J]. 軟件， 2019， 06： 105-108.

[14]李榮龍， 胡偉. 字符候選集篩選算法評(píng)測(cè)方法研究[J]. 信息技術(shù)， 2018， 01： 100-104.

[15]劉林， 劉科偉， 董欣等. 城市墓地需求的特征及作用機(jī)理——基于西安市的實(shí)證分析[J]. 城市規(guī)劃， 2018， 10： 51-62.

[16]李繼龍， 周尚明， 戴昌達(dá). 遙感分類圖像斑塊土地面積的自動(dòng)計(jì)算方法[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用， 2002， 03： 158-161.

[17]吉林省裝備制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)施方案， 2017年， 吉林省政府.

[18]梅錦濤. 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘在公安信息資源管理中的應(yīng)用研究[J]. 軟件， 2019， 10： 187-194.