面向公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化的規(guī)劃支持系統(tǒng)設(shè)計*

葉 澄 張姍琪 李民健 李智軒 YE Cheng, ZHANG Shanqi, LI Minjian, LI Zhixuan

0 引言

公共服務(wù)設(shè)施承載了城市居民的教育、醫(yī)療、體育和文化等多種服務(wù)功能，是重要的城市空間資源和社會資源[1]。公共服務(wù)設(shè)施布局旨在對一定時期和一定區(qū)域內(nèi)的公共服務(wù)資源進(jìn)行合理的空間配置，以公平、高效地滿足居民對于公共服務(wù)的需求。傳統(tǒng)設(shè)施布局方法主要基于靜態(tài)人口分布進(jìn)行自上而下的指標(biāo)分配和空間選址，以服務(wù)半徑和千人指標(biāo)等規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)落實設(shè)施數(shù)量等剛性要求，具有標(biāo)準(zhǔn)化、平均化的特征[2]。新型城鎮(zhèn)化背景下，傳統(tǒng)方法由于缺少對居民實際需求的考量，難以指導(dǎo)設(shè)施精準(zhǔn)落位，不能滿足公共服務(wù)設(shè)施配置人本化、精準(zhǔn)化的實踐需求[3-4]。如何通過多源數(shù)據(jù)分析和布局優(yōu)化模型支撐科學(xué)的公共服務(wù)設(shè)施布局決策，成為相關(guān)研究關(guān)注的熱點[5]。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計（Data Augmented Design，DAD）強(qiáng)調(diào)以定量城市分析為驅(qū)動，通過數(shù)據(jù)分析、建模、預(yù)測等手段，為規(guī)劃設(shè)計全過程提供支持工具，提高規(guī)劃設(shè)計的科學(xué)性[6]。以DAD理念為引導(dǎo)，通過整合多源時空數(shù)據(jù)改進(jìn)布局優(yōu)化模型，建立圍繞布局優(yōu)化分析全過程的規(guī)劃支持系統(tǒng)，有望為實現(xiàn)公共服務(wù)設(shè)施的精準(zhǔn)化布局提供新思路。因此，本文基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計理念，梳理公共服務(wù)設(shè)施布局的關(guān)鍵因素，提出布局優(yōu)化模型的精準(zhǔn)化改進(jìn)方向，構(gòu)建基于優(yōu)化模型的公共服務(wù)設(shè)施布局總體思路。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合規(guī)劃實踐需求，提出面向公共服務(wù)設(shè)施布局的可交互規(guī)劃支持系統(tǒng)設(shè)計，輔助規(guī)劃師進(jìn)行設(shè)施空間布局規(guī)劃決策。

1 布局優(yōu)化思路

公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化過程可分為因素分析、問題建模、模型求解和方案比選4個主要環(huán)節(jié)（見圖1）。在因素分析階段，針對特定的布局優(yōu)化情景，結(jié)合上位規(guī)劃、規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、居民訴求等信息，總結(jié)、歸納、挖掘公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化需要考慮的因素。在問題建模階段，將影響設(shè)施布局的各方面因素轉(zhuǎn)換為布局優(yōu)化模型的決策變量、優(yōu)化目標(biāo)、約束條件、需求權(quán)重等模型參數(shù)。在模型求解階段，選擇合適的智能優(yōu)化算法進(jìn)行布局優(yōu)化模型求解，通過反復(fù)迭代調(diào)整尋優(yōu)參數(shù)和優(yōu)化模型的各項參數(shù)，計算出穩(wěn)定收斂、符合條件的空間布局方案。在方案比選階段，借助定量指標(biāo)比較方案差別，根據(jù)決策經(jīng)驗進(jìn)行綜合研判，最終輸出公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化策略。

圖1 公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化問題求解總體思路Fig.1 General idea of solving public service facilities allocation optimization problems

1.1 公共服務(wù)設(shè)施布局關(guān)鍵因素分析

公共服務(wù)設(shè)施的精準(zhǔn)配置首先需要梳理設(shè)施布局考慮的關(guān)鍵因素，把握不同類型、不同導(dǎo)向設(shè)施布局問題的特點和關(guān)注重點。在區(qū)位理論、時間地理學(xué)等相關(guān)理論，以及社區(qū)生活圈等實踐要求的基礎(chǔ)上，本文將公共服務(wù)設(shè)施布局決策中需要考慮的關(guān)鍵因素總結(jié)為設(shè)施規(guī)劃理念、設(shè)施服務(wù)供給、居民服務(wù)需求和布局空間條件4個方面（見表1）。

表1 公共服務(wù)設(shè)施布局需考慮的關(guān)鍵因素Tab.1 Key factors for the allocation of public service facilities

（1）設(shè)施規(guī)劃理念方面，以人為本的公共服務(wù)設(shè)施布局強(qiáng)調(diào)設(shè)施布局的效率性、公平性和社會經(jīng)濟(jì)效益。其中，設(shè)施布局效率性一般通過居民到公共服務(wù)設(shè)施的總移動成本進(jìn)行量化表征，成本越低，設(shè)施布局的效率性越好[7]。設(shè)施布局公平性一般用居民就近獲取服務(wù)的最大移動成本或成本差異來表征，最大成本或成本差異越小，設(shè)施布局的公平性越好[8]。同時，公平性還體現(xiàn)在設(shè)施服務(wù)資源向弱勢群體傾斜等舉措上[9]。近年來，設(shè)施布局的社會經(jīng)濟(jì)效益等也逐漸引起研究者的關(guān)注，合理的設(shè)施布局有助于提升設(shè)施利用率、減輕財政壓力、引導(dǎo)居民的綠色健康行為[10]。在實際規(guī)劃場景中，公共服務(wù)設(shè)施布局通常需要綜合考慮公平、效率、經(jīng)濟(jì)成本、生態(tài)環(huán)境等多維優(yōu)化目標(biāo)。

（2）設(shè)施服務(wù)供給方面，需要重點考慮對設(shè)施數(shù)量和屬性的布局優(yōu)化。設(shè)施數(shù)量上，傳統(tǒng)千人指標(biāo)基于常住人口分布確定設(shè)施的配置數(shù)量。然而，現(xiàn)有研究及規(guī)劃實踐表明根據(jù)實際服務(wù)需求推算合理的設(shè)施數(shù)量更符合公共資源精準(zhǔn)配置的要求[11]。設(shè)施屬性上，不同類型、等級、規(guī)模的設(shè)施具有不同的服務(wù)能力和布局要求，但傳統(tǒng)規(guī)劃對此缺乏定量配置手段[12]。例如，服務(wù)能力方面，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)站、三甲醫(yī)院等不同等級的設(shè)施具有不同的醫(yī)療水平和服務(wù)范圍。醫(yī)療設(shè)施布局不僅強(qiáng)調(diào)各等級設(shè)施的總覆蓋范圍最大化以保障設(shè)施配置效率，也關(guān)注大型綜合醫(yī)院的布局均衡性以保證服務(wù)質(zhì)量的空間公平性[13]。布局要求方面，在布局垃圾站等鄰避設(shè)施時，既要考慮設(shè)施與居民點的距離上限以降低運(yùn)輸成本，還要考慮距離下限以減少設(shè)施對居民的不良影響[14]。而對于學(xué)校、公園等非鄰避設(shè)施，則將提高設(shè)施的空間可達(dá)性作為設(shè)施布局的主要目標(biāo)。

（3）設(shè)施供給與居民需求的精準(zhǔn)匹配是設(shè)施布局的重要目標(biāo)，因此準(zhǔn)確識別居民的共性需求和不同群體的差異化需求是設(shè)施布局優(yōu)化的核心[15]。傳統(tǒng)的設(shè)施布局分析方法利用居民點分布及其人口規(guī)模粗略估算需求點的設(shè)施服務(wù)需求，較少考慮不同群體對公共服務(wù)需求的差異。引入性別、年齡、收入等經(jīng)濟(jì)社會屬性將居民劃分為不同群體，分析不同群體之間的設(shè)施偏好和服務(wù)需求差異，可以提出公共服務(wù)設(shè)施差異化供給策略[16]。手機(jī)信令、公交刷卡等多源時空數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，為動態(tài)感知居民活動與設(shè)施使用情況提供可能。利用空間聚類、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等方法挖掘居民的時空行為特征，可以更精準(zhǔn)地刻畫居民與設(shè)施的真實交互關(guān)系，提煉居民使用設(shè)施的時空規(guī)律，從而指導(dǎo)公共服務(wù)設(shè)施的精準(zhǔn)化配置[17]。

（4）設(shè)施布局的空間條件也是設(shè)施優(yōu)化布局中需要考慮的重要因素。例如，自然環(huán)境條件方面，山區(qū)復(fù)雜的地形會對居民出行方式和出行能力造成影響[18]。建成環(huán)境條件方面，城市的道路與交通建設(shè)決定了城市空間網(wǎng)絡(luò)的連接形態(tài)，進(jìn)而決定了公共服務(wù)設(shè)施的空間可達(dá)性。此外，現(xiàn)有設(shè)施的布局也會影響新增設(shè)施的布局策略[19]。

1.2 公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化問題建模

區(qū)位分配模型是公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化研究中應(yīng)用最廣，也是解決多目標(biāo)優(yōu)化、多條件約束的復(fù)雜設(shè)施布局問題最有效的方法之一[20]。區(qū)位分配模型的一般思路是首先篩選設(shè)施布局的候選區(qū)位集合；其次根據(jù)設(shè)施布局要求，歸納布局優(yōu)化目標(biāo)和約束條件；最后利用智能優(yōu)化算法從候選區(qū)位集合中求解出可在最大程度上滿足要求的設(shè)施布局方案。經(jīng)典布局優(yōu)化模型如P-中位（P-Media）模型、P-中心（P-Center）模型、集合覆蓋（LSCP）模型和最大覆蓋（MCLP）模型，對設(shè)施供需匹配關(guān)系、空間環(huán)境制約等現(xiàn)實條件考慮較為簡單，難以落實設(shè)施資源精準(zhǔn)配置的目標(biāo)。因此，精準(zhǔn)化的公共服務(wù)設(shè)施配置需要在構(gòu)建布局優(yōu)化模型時進(jìn)一步考慮設(shè)施間屬性差異、居民需求偏好等因素?；谇拔膶卜?wù)設(shè)施布局關(guān)鍵因素的解讀，本節(jié)從設(shè)施規(guī)劃目標(biāo)多元化、設(shè)施服務(wù)供給差異化、居民服務(wù)需求精準(zhǔn)化和布局空間條件精細(xì)化4個方面提出公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化模型的改進(jìn)思路，并指出相關(guān)應(yīng)用場景（見表2）。

表2 公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化模型改進(jìn)方向Tab.2 The improvement direction of optimization models for allocating public service facilities

（1）在優(yōu)化目標(biāo)方面，經(jīng)典布局優(yōu)化模型主要關(guān)注單一目標(biāo)導(dǎo)向下的設(shè)施布局，難以平衡規(guī)劃實踐中的多元規(guī)劃理念和政策導(dǎo)向。精準(zhǔn)化的布局優(yōu)化模型需要建立多元目標(biāo)體系，綜合考慮設(shè)施布局的多維效益。當(dāng)規(guī)劃的目標(biāo)導(dǎo)向存在矛盾、沖突時，多目標(biāo)優(yōu)化模型可以通過對多個目標(biāo)函數(shù)的折中處理尋求到合適的布局方案。具體而言，建立多目標(biāo)體系的方法大致分為先驗法和后驗法兩類[21]。先驗法通過分層序列、線性加權(quán)等方法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為復(fù)合的單目標(biāo)優(yōu)化問題，適用于有決策經(jīng)驗和專家知識來支持多目標(biāo)權(quán)重分配的決策場景。后驗法中各優(yōu)化目標(biāo)是相對獨立的關(guān)系，通過特定的多目標(biāo)算法來尋找模型的近似最優(yōu)解，再根據(jù)決策偏好從中選擇滿意方案，適用于缺少足夠信息支持優(yōu)化目標(biāo)排序或權(quán)重分配的決策場景。

（2）在服務(wù)供給方面，經(jīng)典布局優(yōu)化模型不考慮設(shè)施的容量或服務(wù)水平差異，難以適應(yīng)實際公共服務(wù)設(shè)施布局時綜合考量設(shè)施區(qū)位和規(guī)模等級的要求。面向不同類型、不同等級設(shè)施的布局優(yōu)化模型需要對設(shè)施的服務(wù)能力進(jìn)行差異化表達(dá)，以提高設(shè)施資源配置結(jié)果的精準(zhǔn)度。特別是醫(yī)療、避難場所等多層級設(shè)施，不同等級設(shè)施的服務(wù)內(nèi)容有重疊，但服務(wù)水平、服務(wù)容量等存在顯著差異，布局優(yōu)化既要實現(xiàn)數(shù)量均衡，也要保證質(zhì)量均衡[22]。

（3）在服務(wù)需求方面，經(jīng)典布局優(yōu)化模型中居民對公共服務(wù)的需求被簡化為對最近設(shè)施的訪問需求，對居民的行為特征和設(shè)施使用偏好的考慮不足。重力原則模擬居民對設(shè)施的概率訪問，是布局優(yōu)化模型的重要改進(jìn)形式。而借助多源時空大數(shù)據(jù)分析居民的行為活動規(guī)律，獲取不同個體和群體的設(shè)施使用特征，精準(zhǔn)估計居民時空服務(wù)需求并將其轉(zhuǎn)換為模型參數(shù)，是布局優(yōu)化模型精準(zhǔn)化改進(jìn)的核心內(nèi)容。此外，居民的活動空間及對公共服務(wù)設(shè)施的需求通常是一個動態(tài)變化的過程，未來研究還需要關(guān)注對居民設(shè)施服務(wù)需求預(yù)測和動態(tài)模擬[23]。

（4）在布局空間條件方面，精準(zhǔn)化的布局優(yōu)化模型需要進(jìn)一步提高空間建模能力，綜合考慮空間環(huán)境因素的影響。傳統(tǒng)的設(shè)施布局優(yōu)化模型借助GIS技術(shù)測算網(wǎng)絡(luò)距離或到達(dá)時長，近似表征居民訪問設(shè)施的出行成本?；跁r空大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)化的布局優(yōu)化模型能夠提取居民動態(tài)移動軌跡、模擬動態(tài)交通運(yùn)行情況，更準(zhǔn)確、真實地測度公共服務(wù)的空間可達(dá)性。針對特定的布局優(yōu)化決策情景，模型構(gòu)建還需要考慮空氣質(zhì)量、周邊建筑物高度等空間環(huán)境因素的制約[24-25]。

1.3 公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化模型求解

ArcGIS、SuperMap等GIS專業(yè)軟件為公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化模型的求解提供了可視化的工具支持。以ArcGIS為例，其疊置分析、要素轉(zhuǎn)點工具可用于公共服務(wù)設(shè)施的候選區(qū)位篩選與候選點生成，網(wǎng)絡(luò)分析拓展模塊下的OD成本矩陣工具可用于交通權(quán)重網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，位置分配分析工具可支持P-中位模型、P-中心模型等經(jīng)典區(qū)位分配模型的求解，服務(wù)區(qū)分析工具可支持設(shè)施的服務(wù)覆蓋范圍分析。但目前的空間分析軟件中內(nèi)置的區(qū)位分配模型決策建模能力有限，只能解決一些典型布局優(yōu)化問題，難以滿足實際規(guī)劃中差異化的布局要求。已有的研究更多是將GIS用于候選區(qū)位分析、數(shù)據(jù)可視化等步驟中[26]。

考慮了多目標(biāo)導(dǎo)向和復(fù)雜時空約束條件的設(shè)施布局優(yōu)化模型往往是非線性規(guī)劃問題，構(gòu)建穩(wěn)健性強(qiáng)、尋優(yōu)效率高、規(guī)劃領(lǐng)域知識驅(qū)動的優(yōu)化算法成為獲取科學(xué)布局優(yōu)化方案的必要手段[27]。大量研究表明啟發(fā)式算法，即智能優(yōu)化算法在解決復(fù)雜設(shè)施布局優(yōu)化問題上具有顯著優(yōu)勢，尤其是蟻群算法、粒子群算法等群智能算法因其出色的多目標(biāo)尋優(yōu)能力，在設(shè)施選址規(guī)劃決策中應(yīng)用廣泛。如蟻群算法，其基本原理是通過模仿蟻群覓食行為，建立路徑搜索與信息素更新機(jī)制實現(xiàn)群體間的信息傳遞，指導(dǎo)蟻群尋找全局最優(yōu)解。單目標(biāo)蟻群算法中信息素帶來的正反饋會將螞蟻匯聚至最優(yōu)路徑，而多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法在執(zhí)行過程中會保存當(dāng)前得到的近似最優(yōu)解，并利用這些經(jīng)驗引導(dǎo)后續(xù)的搜索方向，最終得到一組近似最優(yōu)解[28]。在算法實踐上，LINGO等通用優(yōu)化求解器以及NumPy、SciPy等科學(xué)計算庫為復(fù)雜布局優(yōu)化模型求解提供了工具支持。

求解公共服務(wù)設(shè)施布局模型的過程是一個反復(fù)迭代、在抽象性與可解性之間不斷取舍的過程。考慮的設(shè)施布局因素過于全面精細(xì)可能導(dǎo)致模型難以求解，甚至無法收斂的情況發(fā)生。根據(jù)優(yōu)化算法的實際表現(xiàn)結(jié)果，有時需要通過降維、輕量化等手段簡化模型結(jié)構(gòu)或減小問題規(guī)模，使布局優(yōu)化模型能夠在合理的時間內(nèi)得到可接受的穩(wěn)定收斂結(jié)果。降維方面，布局優(yōu)化模型考慮的諸多因素之間本身存在著復(fù)雜的疊加替代作用，簡化模型參數(shù)能夠一定程度上避免模型過早停滯或無法收斂的情況。例如建設(shè)成本參數(shù)一定程度上可由設(shè)施數(shù)量和規(guī)模等級的約束來代替。將多目標(biāo)問題進(jìn)行拆解，通過多步優(yōu)化實現(xiàn)模型求解也可以有效降低優(yōu)化模型的復(fù)雜度[29]。此外，對需求點、設(shè)施點的聚類合并能夠減小OD矩陣的規(guī)模，使模型能在合理的時間范圍內(nèi)得到滿足要求的近似最優(yōu)解，便于模型在實際規(guī)劃場景中推廣和使用。例如，在生活圈設(shè)施布局中，將居民個體需求匯聚至社區(qū)網(wǎng)格單元，能夠有效減少需求點數(shù)量，提升模型求解效率。

綜上所述，精準(zhǔn)化的設(shè)施布局優(yōu)化需要關(guān)注多元目標(biāo)導(dǎo)向、設(shè)施供需匹配關(guān)系和復(fù)雜約束條件對設(shè)施布局的影響。而在技術(shù)實踐上，需要采用數(shù)據(jù)挖掘方法實現(xiàn)參數(shù)提取，采用智能優(yōu)化算法實現(xiàn)模型求解，具有較高的技術(shù)門檻。因此，有必要構(gòu)建面向公共服務(wù)設(shè)施布局的規(guī)劃支持系統(tǒng)作為技術(shù)支撐，以促進(jìn)模型方法在規(guī)劃實踐中的推廣應(yīng)用。

2 規(guī)劃支持系統(tǒng)設(shè)計

規(guī)劃支持系統(tǒng)為解決復(fù)雜公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化問題搭建了分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境。以公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化思路為理論和方法依據(jù)，本文進(jìn)一步設(shè)計面向公共服務(wù)設(shè)施布局的規(guī)劃支持系統(tǒng)，為設(shè)施布局優(yōu)化提供自定義建模、智能化求解、定量化評價的工具支持。

2.1 系統(tǒng)功能需求

（1）時空底座信息的動態(tài)接入

一般規(guī)劃支持系統(tǒng)需要的城市運(yùn)行數(shù)據(jù)以靜態(tài)面板數(shù)據(jù)為主，而面向公共服務(wù)設(shè)施布局的規(guī)劃支持系統(tǒng)還需要接入時空行為數(shù)據(jù)、開放爬蟲數(shù)據(jù)等動態(tài)數(shù)據(jù)，以更好地反映居民需求和現(xiàn)有設(shè)施布局情況。除了用戶自行上傳相關(guān)數(shù)據(jù)，規(guī)劃支持系統(tǒng)也應(yīng)支持與其他信息平臺、運(yùn)營商平臺的對接，提供數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)抓取的腳本，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的自動更新。

（2）設(shè)施布局優(yōu)化的全流程支持

針對公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化中問題建模、模型求解、方案比選的各個環(huán)節(jié)設(shè)置獨立的功能模塊。每個模塊封裝了針對該環(huán)節(jié)的模型和算法，為專業(yè)分析提供技術(shù)支持。為使通用的布局優(yōu)化模型適用于復(fù)雜多樣的實際問題，系統(tǒng)應(yīng)支持自定義參數(shù)功能以實現(xiàn)針對具體情景進(jìn)行設(shè)施布局優(yōu)化。例如，問題建模模塊應(yīng)支持模型優(yōu)化目標(biāo)數(shù)量和權(quán)重、約束條件內(nèi)容和閾值、備選區(qū)位來源等參數(shù)的自定義設(shè)置。

（3）設(shè)施布局規(guī)劃的多方參與

公共服務(wù)設(shè)施布局規(guī)劃需要讓規(guī)劃管理者、城市居民、開發(fā)商等多元主體參與到規(guī)劃過程中來，從不同參與者提供的信息中獲取知識，增進(jìn)政策制定的有效性與科學(xué)性[30]。通過對不同用戶開放不同的權(quán)限，規(guī)劃支持系統(tǒng)能夠為促進(jìn)規(guī)劃決策多方參與、規(guī)劃接受政府與社會公共監(jiān)督、社會公眾理解城鄉(xiāng)規(guī)劃工作提供新的途徑。

2.2 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

面向公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化的規(guī)劃支持系統(tǒng)總體技術(shù)架構(gòu)包含數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)管理層、模型層和應(yīng)用層（見圖2）。

圖2 公共服務(wù)設(shè)施布局規(guī)劃支持系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)Fig.2 The technical framework of planning support system for allocating public service facilities

（1）數(shù)據(jù)層

系統(tǒng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括支撐公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化支持分析的原始數(shù)據(jù)和由平臺計算運(yùn)行產(chǎn)出的分析數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的實時性和標(biāo)準(zhǔn)化程度，原始數(shù)據(jù)可分為基礎(chǔ)城市運(yùn)行數(shù)據(jù)、時空軌跡數(shù)據(jù)和其他支持?jǐn)?shù)據(jù)3類?；A(chǔ)城市運(yùn)行數(shù)據(jù)用于表征城市建設(shè)與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展現(xiàn)狀，包括土地利用、道路網(wǎng)絡(luò)、POI分布等基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)和人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)等社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。時空軌跡數(shù)據(jù)如手機(jī)信令數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、懸浮車移動軌跡等，用于表征城市居民日?；顒訒r空特征，進(jìn)而識別居民群體差異化的服務(wù)需求。其他支持?jǐn)?shù)據(jù)包括一系列難以標(biāo)準(zhǔn)化接入，但對公共設(shè)施布局規(guī)劃有價值的數(shù)據(jù)，如依托爬蟲技術(shù)采集的打卡評論數(shù)據(jù)、針對性的調(diào)研數(shù)據(jù)等?；A(chǔ)城市運(yùn)行數(shù)據(jù)由規(guī)劃部門負(fù)責(zé)定期更新，而時空軌跡數(shù)據(jù)等應(yīng)用性動態(tài)數(shù)據(jù)更新時間則較為靈活，可以根據(jù)規(guī)劃業(yè)務(wù)需求進(jìn)行動態(tài)更新。

（2）數(shù)據(jù)管理層

管理層通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)集的處理和更新維護(hù)，形成公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化所需的專題數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)格式化[31]，數(shù)據(jù)資源維護(hù)則包括數(shù)據(jù)質(zhì)檢和數(shù)據(jù)更新兩步。通過數(shù)據(jù)處理，多源異構(gòu)的時空數(shù)據(jù)將被轉(zhuǎn)換為模型層支持的標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)以支持公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化分析。質(zhì)檢通過的數(shù)據(jù)將匯總加載至專題數(shù)據(jù)庫，其中地理空間數(shù)據(jù)庫和時空行為數(shù)據(jù)庫存儲原始數(shù)據(jù)的初步處理結(jié)果，以備后續(xù)分析中調(diào)用；供需分析數(shù)據(jù)庫存儲為確定模型參數(shù)進(jìn)行的數(shù)理統(tǒng)計、空間聚類、OD矩陣構(gòu)建等前置分析結(jié)果；設(shè)施布局?jǐn)?shù)據(jù)庫存儲設(shè)施布局方案的空間信息以及相關(guān)的方案元數(shù)據(jù)、指標(biāo)評價結(jié)果、評估報告等內(nèi)容。

（3）模型層

模型層為公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化涉及的各個環(huán)節(jié)提供模型和算法支持，充分利用智能優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)挖掘算法等前沿技術(shù)來解決復(fù)雜情景下的布局優(yōu)化問題。在問題建模環(huán)節(jié)，系統(tǒng)提供的服務(wù)需求分析模型能夠為基于時空大數(shù)據(jù)的可達(dá)性測度和居民行為譜系挖掘提供支持。在模型求解環(huán)節(jié)，系統(tǒng)為設(shè)施布局優(yōu)化分析提供成熟的優(yōu)化算法和開放的參數(shù)接口，便于規(guī)劃師根據(jù)具體需要調(diào)整參數(shù)，建立符合規(guī)劃需求的布局優(yōu)化模型，并借助系統(tǒng)平臺實現(xiàn)模型求解。在方案比選環(huán)節(jié)，根據(jù)規(guī)劃政策導(dǎo)向和現(xiàn)實需求，系統(tǒng)提供服務(wù)覆蓋度、公平性、財政投入等各項布局效益評價指標(biāo)的計算模型，并輸出設(shè)施布局評價報告，為規(guī)劃師和管理者進(jìn)行設(shè)施布局決策提供量化參考。

（4）應(yīng)用層

應(yīng)用層是規(guī)劃支持系統(tǒng)的前端，支持用戶的在線交互行為并展示后臺分析結(jié)果?；谄脚_整合的多源信息和GIS空間分析與可視化技術(shù)，系統(tǒng)向用戶提供信息查詢與可視化功能，例如分析單元內(nèi)的人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)點選查詢，或是居民獲取服務(wù)的路徑規(guī)劃模擬與可視化。系統(tǒng)的核心功能則是為用戶完成設(shè)施布局優(yōu)化與評估工作提供技術(shù)支持，用戶可以在系統(tǒng)中完成需求分析、設(shè)施布局優(yōu)化和方案評估的整體規(guī)劃流程。此外，系統(tǒng)還提供了面向公眾的方案公示和群眾意見反饋模塊，以便及時根據(jù)居民需求對規(guī)劃進(jìn)行調(diào)整，切實踐行以人為本的規(guī)劃理念。

2.3 系統(tǒng)應(yīng)用

根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)和分析流程，筆者設(shè)計開發(fā)了面向公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化的規(guī)劃支持系統(tǒng)，主要功能界面如圖3所示。以社區(qū)文體中心布局為例，利用該系統(tǒng)可以實現(xiàn)居民需求分析、布局優(yōu)化求解和布局方案對比的功能，提升布局規(guī)劃的效率性和科學(xué)性（見圖4）。首先根據(jù)文體中心的布局要求，篩選城市主干道路進(jìn)行等間隔采樣作為設(shè)施備選點，保證設(shè)施的交通便捷性。利用手機(jī)信令月度出行記錄，在人口數(shù)量分布的基礎(chǔ)上根據(jù)人群的社區(qū)駐留時間修正需求點的權(quán)重值，生成備選點與居民需求點之間的OD矩陣。基于OD矩陣進(jìn)行設(shè)施布局優(yōu)化，設(shè)置設(shè)施數(shù)量、服務(wù)容量限制等信息，使布局方案滿足實際規(guī)劃需求，保證設(shè)施布局的效率性和公平性。在布局優(yōu)化模型計算的基礎(chǔ)上，生成方案對比報告，量化對比不同方案的優(yōu)劣程度，幫助規(guī)劃師選擇合適的方案。在設(shè)施道路投影點優(yōu)化的基礎(chǔ)上，綜合考慮周邊設(shè)施等因素，將實際設(shè)施選址位置選在距道路一定距離的緩沖環(huán)內(nèi)。

圖3 規(guī)劃支持系統(tǒng)主要功能界面Fig.3 Main function interface of planning support system

圖4 設(shè)施布局優(yōu)化流程示意圖Fig.4 Flow diagram of facilities allocation optimization

3 總結(jié)與討論

公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化是人民城市建設(shè)的重要組成部分，對促進(jìn)社會公平正義、提升人民生活質(zhì)量和幸福感具有重要意義。本文面向設(shè)施布局科學(xué)化、人本化、精準(zhǔn)化的發(fā)展需求，基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)設(shè)計理念，提出公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化的總體思路，探討面向公共服務(wù)設(shè)施布局優(yōu)化的規(guī)劃支持系統(tǒng)技術(shù)框架設(shè)計。筆者所提出的思路和框架為新數(shù)據(jù)環(huán)境下的定量規(guī)劃分析提供一條“從理論到模型”“從方法到工具”的可行路徑參考，對城市公共設(shè)施專項規(guī)劃、社區(qū)生活圈設(shè)施精準(zhǔn)化布局等實踐工作具有一定指導(dǎo)意義。

未來需要進(jìn)一步研究的方向主要有3方面。一是居民行為特征的挖掘。利用多源時空大數(shù)據(jù)挖掘居民行為特征，提取居民與設(shè)施的交互規(guī)律，提高居民需求建模真實性，是布局優(yōu)化模型設(shè)計改進(jìn)需要深入探索的問題。二是規(guī)劃支持系統(tǒng)的研發(fā)建設(shè)。利用規(guī)劃支持系統(tǒng)平臺開展面向不同地區(qū)、不同等級、不同類型設(shè)施的布局規(guī)劃實踐，以驗證本文提出的布局優(yōu)化模型和規(guī)劃支持系統(tǒng)設(shè)計思路的有效性。三是完善規(guī)劃分析成果對規(guī)劃建設(shè)的決策支持機(jī)制。本文沒有詳細(xì)討論數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析成果該如何支持人本驅(qū)動的設(shè)施規(guī)劃建設(shè)活動，有待未來進(jìn)一步論證[32]。