基于POI数据的“美丽浙江”建设评估

梁 雨 廷，胡 云 锋

(中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101；中国科学院大学资源与环境学院，北京 100049)

0 引言

“美丽中国”建设概念最早发端于中共“十八大”报告(2012年)。此概念提出以来，政府有关部门及广大学者从基础理论、评价方法、案例实践、制度规范等方面开展了大量研究。例如：2014年5月，赖作莲等以陕西省为案例区，率先开展美丽中国视角下的区域生态文明建设评估指标体系研究[1]；2015年向云波等构建包括资源生态、经济发展、社会伦理、文化政治4个维度、20个指标的美丽中国区域建设水平评价体系[2]；2016年谢炳庚等构建包括经济发展、社会文化、生态环境3个维度、30个指标的美丽中国建设评价耦合协调模型[3]；2016年12月，国家发展改革委发布的《绿色发展体系》包含资源利用、环境治理、环境质量、生态保护、增长质量、绿色生活、公众满意程度7个一级指标、56个二级指标[4]；2019年方创琳等构建包括生态环境、绿色发展、社会和谐、体制完善、文化传承5个维度、31项具体指标的美丽中国建设评估指标体系，并对2016年中国341个地级市(州)的美丽中国建设程度进行了评估[5]。基于学界的研究成果和政府部门的实验实践，2020年2月，国家发展改革委发布了《美丽中国建设评估指标体系及实施方案》,该指标体系包括空气清新、水体洁净、土壤安全、生态良好、人居整洁5个维度、22项指标[6]。

上述研究不仅提供了可资借鉴的评价指标体系、模型方法，同时提供了可对比的各地区“美丽中国”建设水平和阶段性评估结果。但当前提出的指标体系大多为传统的、来自于统计渠道的指标数据，评价技术方案往往存在如下问题[7,8]：1)可靠性受质疑。统计数据权威性高，具有法定效力，但其常受到地方政府干扰，影响其真实性、准确性。2)现势性差。年度统计工作通常在年末开展、第二年上半年完成，第二年下半年、甚至第三年才能发表、出版，统计数据从采集到发表，存在1～2年的时间差。3)空间表达能力差。传统的统计是基于行政区(主要为省级、地级市及各区县)尺度进行的，其主要研究结果也是基于各个行政区的二维表格或是简单地基于行政区专题地图，缺乏基于公里栅格、目标对象的可视化成果。4)指标不直观、不具象。统计数据和指标是对真实世界的数字化抽象，普通民众难以根据统计数据形成体验感、真实感、获得感。因此，有必要超越传统统计指标并克服其数据源的不足，开发一套快速、准确、直观的美丽中国建设评估模型。

地球科学大数据融合了传统卫星遥感、考察观测、反演模拟、新型社交网络、电子商务、移动导航以及视频监控等海量、多源数据，具有类型丰富、更新快速、联系大众等优势，已成为地理学研究的重要信息源[9-12]。Zhou等利用移动通讯、社交媒体大数据和地图可视化技术，对2020年中国境内新冠肺炎疫情的传播范围、途径、影响等进行了研究，提出时空针对性极强的疫情防控政策建议与应对策略[11]。在地学大数据应用研究中，互联网电子地图中的兴趣点(POI)数据以其类型多样、属性丰富、精度可靠、更新快速等优势，成为天—地耦合研究的关键信息源。利用POI数据可以开展兴趣点推荐[13]、城市功能区识别[14-16]、城市建成区提取[17,18]、人群模拟[19]、人口计算[20]、人地关系[21]、土地利用制图[22]、旅游空间结构[23]等方面研究。兴趣点推荐方面，Sansonetti构建了基于位置服务信息的兴趣点推荐系统[13]；城市功能区识别方面包括POI数据在广州经济开发区[14]、南京市中心城区[16]以及广州白云区[15]的应用案例；城市建成区提取方面，郑洪晗等提出一种结合夜间灯光数据和POI的提取方法，并在深圳、广州和惠州3个城市开展相关研究[18]，曹芳洁等提出一种基于H/T断裂法与POI的提取方法，并在北京、济南、武汉和兰州4个城市开展研究[17]；人群模拟方面，Pouke等提出一种基于OpenStreetMap数据与POI数据结合的行人模拟模型[19]；人口计算方面，淳锦等基于POI数据计算了深圳市街道人口50 m格网分布数据[20]；人地关系方面，薛冰等系统论述了POI在人地关系研究中的应用进展[21]；土地利用制图方面，Hu等结合POI数据和遥感影像对城市土地进行精细识别，最终将城市土地类型划分为8个一级类和16个二级类[24]；旅游空间结构方面，徐冬等基于百度地图POI研究了南京市休闲旅游空间特征[23]。

上述研究表明：POI具有反映地物类别属性、地类社会属性、地物空间分布特征以及联系大众的特点，在土地利用分类、城市功能区识别、自然资源调查以及区域可持续发展评估与规划等相关工作中的应用前景广阔。此外，相比纸质材料、电子表格数据等，POI数据更有利于开展空间分析；相比年鉴、公报等资料，POI数据的实时性更高，可获取到评估当年的数据；相比逐级抽象的统计汇总数据，POI大数据具有全面性和代表性。因此，针对“美丽中国”或“美丽地区”建设需求，探索、开发和应用POI数据的应用理论、指标、模型和方法，有助于开展更全面、标准化、快捷、具体的美丽中国建设评估与规划等相关工作。

鉴于中国互联网地图上的发展程度以及科研中对POI数据的应用深度，当前应用POI数据开展“美丽中国”等研究的关键问题在于：如何构建出符合地区客观现实、满足国家和部门业务需求的指标体系和评价模型方案。为此，本研究参考既有权威部门、知名学者提出的成熟指标体系和评估方案，关键运用互联网数据抓取技术、采用互联网地图主流厂商提供的POI数据，探索构建基于互联网地图POI大数据的“美丽中国”建设评估指标体系、技术方法，并在典型案例区(浙江省)开展案例示范研究。本研究将回答以下3个问题：基于POI数据能否构建一套与传统研究可相互参比的指标体系和模型方法？当前“美丽浙江”建设在各个维度的表现及其地区差异如何？在指标体系构建过程中，存在哪些影响因素和不确定性因素？

1 研究区与数据

浙江省位于中国东部、长江三角洲南翼(27°02′～31°11′N、118°01′～123°10′E)，地处亚热带中部，属季风性湿润气候，气温适中，雨量丰沛，空气湿润，雨热同步；森林面积5.844×106hm2，森林覆盖率60.5%，海域辽阔，水质肥沃，饵料丰富，适宜多种海洋生物栖息与繁殖，素有“中国鱼仓”美誉。浙江省辖11个地级市、90个县(市、区)，全区面积1.055×105km2，占中国国土面积的1.1%，是中国面积较小的省份之一，2019年末户籍人口5 038万人[25]。该省是中国省内经济发展程度差异最小的省份之一，杭州、宁波、绍兴、温州是其四大经济支柱，其中杭州和宁波经济实力长期位居中国前20位。截至2020年11月，浙江省已率先建成1个国家级生态文明建设示范市、18个国家级生态文明建设示范县(市、区)以及7个国家级“绿水青山就是金山银山”实践创新基地[26]。

本研究所用POI数据来自高德地图(https://amap.com)。基于Python语言调用高德地图开放平台Web服务API，实现了从生成格网、分页请求POI数据、解析POI属性字段到存储为CSV及矢量文件等一系列操作，最终获得浙江省所有类别POI数据，采集时间为2019年10月至2020年4月；从中提取出与美丽中国建设评估相关的12大类715 446条数据作为实验数据，每条POI数据包含经度(lng)、纬度(lat)、POI名称(name)、地址(address)、所在省(pname)、所在市(cityname)、所在区县(adname)、类别(type)、大类(type1)、中类(type2)、小类(type3)、其他类(type4)、类别编码(typecode)及ID共14项信息。行政区划数据来自国家基础地理信息中心[27]以及中华人民共和国民政部网站公开数据相关模块[28]，各县(市、区)2019年末户籍人口数据来自浙江省统计局提供的《2020年浙江统计年鉴》[25]。

2 研究方法

2.1 指标体系构建

美丽中国建设评估指标体系借鉴方创琳等提出的“中科美丽指数”模型[5]，其在地级行政单元尺度上，基于生态环境之美、产业发展之美、社会和谐之美、体制完善之美、文化传承之美5个维度、31项指标，对2016年美丽中国建设情况进行评估。本文参考上述指标体系框架，构建了基于POI的5个维度、25项指标的“美丽浙江”建设评估指标体系。

高德地图POI数据共计22个大类、264个中类、869个小类，基于POI的“美丽浙江”建设评估指标体系涉及其中的12个大类(购物服务、体育休闲服务、医疗保健服务、风景名胜、商务住宅、政府机构及社会团体、科教文化服务、交通设施服务、金融保险服务、公司企业、地名地址信息以及公共设施)、25个中/小类(图1)。生态环境维度遵循绿色生活、生态友好的原则选取公园广场、风景名胜、自然景观、休闲场所和度假疗养场所作为三级指标；产业发展维度旨在揭示地区一产(农林牧渔基地)、二产(高端制造业、电子、电信)、三产(科研机构、交通运输服务)等建设情况；社会和谐维度主要考虑公共设施、医疗、购物、衣食、出行等因素；体制完善维度关注公共社会安全(派出所、公安局)、均等服务(中央机构、各级政府)、社会救济(福利机构)、法制保障(税务机关、法院)、人身安全(保险公司)等方面情况；文化传承维度涉及教育培训、文化传媒、文化传承等，通过公共文化空间、宗教文化景观、文学与艺术景观、学校以及传媒机构表征，其中公共文化空间通过博物馆、图书馆和文化宫表征。

图1 “美丽浙江”建设评估指标体系Fig.1 Evaluation index system for construction of "Beautiful Zhejiang"

2.2 评估方法

采用“自下而上”逐步集成的技术路线，首先明确基础三级指标的计算方法，而后运用层次分析法，将三级指标向二级指标、一级指标归并、综合。其中，三级指标的计算方法包括统计区域内POI数量(个)、人均POI数量(个/万人)以及地均POI数量(个/km2)3种方式。

2.2.1 数据归一化 由于区域间、类型间POI数量存在数量级差异，在开展三级指标计算之前需逐类对各行政单元内POI数量进行归一化处理，以消除数量级差异带来的影响。极差法是地学领域常用的一种归一化方法，包含正向指标与负向指标，目的是将数值规范到0～1之间，使数据标准化。考虑到POI数量与美丽中国建设程度主要呈正相关，即POI数量越多，对应维度的建设程度越高，故采用正向指标极差法，计算公式为：

(1)

2.2.2 权重分配 完成25个三级类的归一化处理后，需应用权重分配法将三级类“自下而上”集成到二级类，层次分析法(AHP)可以通过层次结构模型、判断矩阵、专家打分等机制完成权重分配[29]。本文使用Yaahp软件10.1获取各三级指标权重值，并“自上而下”实现一级指标→二级指标→三级指标的权重分配，从而得到美丽浙江评估指标体系权重分配结果(图1)。其中，5个维度二级指标按照五位一体、全面推进的总体目标要求，每个维度权重均设为0.2。

2.2.3 指数计算 经过三级指标的归一化处理、三级指标权重分配、三级指标集成到二级指标、二级指标集成到一级指标后，根据“中科美丽指数”计算专项美丽指数Ik和综合评价指数I，公式如下：

(2)

Ik=∑WiZi/∑Wi

(3)

式中：Wi为第i(i=1,2，…，25)个三级指标权重值；k(k=1,2,…,5)代表二级指标维度。

3 结果分析

3.1 分维度评估

(1)生态环境。浙江省生态发展、自然环境相关POI共计26 652个(公园广场3 916个、风景名胜地7 198个、自然景观5 173个、休闲场所8 501个、度假疗养场所1 864个)，平均每个县(市、区)有296个POI点。全省生态环境指数最大值为0.69，平均值为0.24，标准差为0.18，变异系数为75%。全省有27个县(市、区)生态环境指数高于0.3，其中，鄞州区(宁波)、萧山区(杭州)、临安区(杭州)、越城区(绍兴)、余杭区(杭州)和富阳区(杭州)6个市辖区的生态环境指数均高于0.6；开化县(衢州)、常山县(衢州)、松阳县(丽水)、庆元县(丽水)和景宁畲族自治县(丽水)5个县的生态环境指数均低于0.04(图2a)，是公园广场、风景名胜、休闲场所及度假疗养场所数量不足所致。

注：括号内数字为行政区数量，下同。

(2)产业发展。浙江省产业发展、基础设施支撑相关POI点共计97 508个(农林牧渔基地1 011个、工厂4 345个、公司61 855个、产业园区4 903个、道路设施25 394个)，平均每个县(市、区)有1 083个POI点。全省产业发展指数最大值为0.55，平均值为0.30，标准差为0.09，变异系数为30%。全省有13个县(市、区)产业发展指数高于0.4，其中，安吉县、上城区、龙湾区和瓯海区4个县(区)的产业发展指数均高于0.45；岱山县(舟山)和嵊泗县(舟山)的产业发展指数均低于0.15(图2b)，是产业单一、缺乏产业园区所致。

(3)社会和谐。浙江省社会发展、生活便利相关POI点共计129 331个(公共设施34 290个、医疗保健服务37 854个、大型商场和超市5 038个、便利商店2 942个、交通枢纽站49 207个)，平均每个县(市、区)有1 437个POI点。全省社会和谐指数最大值为0.72，平均值为0.37，标准差为0.18，变异系数为49%。全省有26个县(市、区)社会和谐指数高于0.5，其中，萧山区、义乌市、江干区、鄞州区、余杭区、龙港区、鹿城区、椒江区、余姚区和西湖区10个区(市)的社会和谐指数均高于0.6；松阳县(丽水)、开化县(衡州)、云和县(丽水)、磐安县(金华)和遂昌县(丽水)5个县指数均低于0.06(图2c)，是缺乏公共设施、大型商场和超市、便利商店、交通枢纽站等所致。

(4)体制完善。浙江省政府管治、经济社会发展保障等相关POI点共计60 964个(工商税务机构799个、公检法机构7 718个、政府机关33 049个、金融保险服务机构15 575个、社会团体相关3 823个)，平均每个县(市、区)有677个POI点。全区体制完善指数最高值为0.73，平均值为0.43，标准差为0.13，变异系数为30%。全区有31个县(市、区)体制完善指数高于0.5，其中，宁海县、永康市、萧山区、柯桥区、奉化区、慈溪市、象山县和余姚市8个县(市、区)体制完善指数均高于0.6；龙港市(温州)、嵊泗县(舟山)、岱山县(舟山)、云和县(丽水)和景宁畲族自治县(丽水)5个县(市)体制完善指数均低于0.2(图2d)，是工商税务机构、公检法机构、金融保险服务机构、社会团体明显不足所致。

(5)文化传承。浙江省文化发展、文化传承相关POI点共计24 264个(公共文化空间2 804个、文学与艺术景观2 776个、学校9 084个、传媒机构1 472个、宗教文化景观8 128个)，平均每个县(市、区)有269个POI点。全省文化传承指数最高值为0.91，平均值为0.30，标准差为0.19，变异系数为63%。全省有21个县(市、区)文化传承指数高于0.4，其中，西湖区、余杭区、鄞州区、江干区、慈溪市、温岭市、萧山区和鹿城区8个市(区)的文化传承指数均高于0.6；洞头区、庆元县、磐安县、景宁畲族自治县、嵊泗县以及云和县6个区(县)的文化传承指数均低于0.06(图2e)，是宗教文化景观、文学与艺术景观、公共文化空间、学校等缺乏所致。

3.2 “美丽浙江”综合评估

综合生态环境、产业发展、社会和谐、体制完善和文化传承5个维度的分析，可以计算得到区域综合建设的美丽指数。结果(图2f)表明：“美丽浙江”指数最高值为0.61，平均值为0.33，标准差为0.12，变异系数为36%。全省有25个县(市、区)“美丽浙江”指数高于0.4，其中，鄞州区、萧山区、余杭区、慈溪市、西湖区和鹿城区6个市(区)综合美丽指数均高于0.5；常山县(衢州)、松阳县(丽水)、开化县(衢州)、磐安县(金华)、遂昌县(丽水)、岱山县(舟山)、庆元县(丽水)、云和县(丽水)和景宁畲族自治县(丽水)9个县综合美丽指数均低于0.15，究其原因，云和县、庆元县、遂昌县、磐安县、开化县及松阳县在生态环境、社会和谐及文化传承等方面存在明显不足，景宁畲族自治县在生态环境、体制完善及文化传承方面存在短板，岱山县、常山县在生态环境及文化传承方面较弱。

4 讨论

4.1 区与县的差异

本文运用雷达图展示浙江省90个县级行政区、5个维度的“美丽浙江”建设评估结果(图3a)。整体上看，浙江省体制完善美丽指数最高(均值为0.43)，生态环境指数最低(均值为0.24)；就各维度分值的集聚程度而言，各县区生态环境指数、文化传承指数较分散(变异系数分别为75%和63%)，说明这两个领域的地区差异较大，社会服务均等化有待提高。

浙江省市辖区、县/市的“美丽浙江”建设评估结果(图3b、图3c)显示：1)从各维度指数的高低组合构成上看，市辖区和县/市几乎相同。两者的社会和谐指数(区和县的均值分别为0.49、0.30，变异系数分别为29%、55%)、体制完善指数(区和县的均值分别为0.43、0.43，变异系数分别为26%、34%)和产业发展指数(区和县的均值分别为0.34、0.27，变异系数分别为22%、30%)在5个维度中较高，变异系数较小；而生态环境指数(区和县的均值分别为0.29、0.20，变异系数分别为66%、74%)、文化传承指数(均值分别为0.39、0.24，变异系数分别为49%、67%)较低，变异系数较大。2)从各维度指数的绝对值差距上看，市辖区和县/市在体制完善(0.43、0.43)、产业发展(0.34、0.27)和生态环境(0.29、0.20)3个领域的建设差距较小，在社会和谐(0.49、0.30)和文化传承(0.39、0.24)2个领域的建设差距较大。由此可见，对于经济社会发达的浙江省，行政区的不同体制和地位并没有对“美丽浙江”建设构成重大影响；区和县各维度指数高低组合结构上具有相似性，表明区和县大致执行了相似的建设发展策略，其建设成效和建设中的短板问题也相同；区和县的差异很小，特别是在政府和社会公共服务机构建设(即体制完善)、经济发展(即产业发展)方面，明显呈现出均等化发展的特点。

图3 2019年“美丽浙江”建设评价五维雷达图Fig.3 Radar map for evaluation of construction of "Beautiful Zhejiang" in 2019

4.2 绝对量与相对量的差异

是针对POI的绝对数量还是相对数量(人均、地均相对量)开展评价，这涉及“公共服务均等化”评价的基准问题。为此，本文进一步计算人均POI数量(条/万人)和地均POI数量(条/km2)指标，并开展模型评价和结果对比(图4、图5)，图中仅展示“美丽浙江”指数值排名后20位的县(市、区)。

图4 基于人均POI数量的“美丽浙江”建设评价Fig.4 Evaluation of construction of "Beautiful Zhejiang" based on POI per capita

图5 基于地均POI数量的“美丽浙江”建设评价Fig.5 Evaluation of construction of "Beautiful Zhejiang" based on POI per area

根据人均POI数量评价结果(图4)，“美丽浙江”指数最高值为0.60，平均值为0.23，标准差为0.10，变异系数为43%。其中，嵊泗县、上城区、江北区、镇海区、滨江区、龙湾区和拱墅区7个区(县)综合指数均高于0.4，苍南县(温州)、临海市(台州)、青田县(丽水)、永嘉县(温州)和乐清县(温州)5个县(市)综合指数较低，分别为0.052、0.087、0.095、0.096、0.101。对这5个县(市)分析表明：在考虑人均占有量后，苍南、临海、永嘉、乐清4个人口大县显示出公共资源与服务严重不足，而青田县在绝对POI数量上处于劣势。具体而言，苍南县在生态环境、产业发展、社会和谐、体制完善方面存在明显不足，临海市在生态环境、产业发展方面，青田县在生态环境和社会和谐方面，永嘉县在产业发展、社会和谐方面，乐清县在产业发展方面分别存在不足。

根据地均POI数量评价结果(图5)，“美丽浙江”指数最高值为0.87，平均值为0.07，标准差为0.12，变异系数高达171%。其中，上城区、下城区、拱墅区和滨江区4个区综合指数较高，分别为0.87、0.65、0.36、0.30，永嘉县、青田县、江山市、龙泉市、武义县、建德市、缙云县、诸暨市、临安区、莲都区、嵊州市、磐安县、临海市、天台县和龙游县15个县(市、区)综合指数较低(均低于0.015)，主要分布在杭州、金华、丽水、衢州、绍兴、台州和温州。对这15个县(市、区)分析表明：在考虑各种资源和服务的面域覆盖能力后，位于浙中丘陵盆地周围的几个县(市、区)暴露出其建设中的不足。具体而言，青田县、龙泉市、建德市、缙云县、嵊州市、磐安县、临海市和龙游县在生态环境、社会和谐、体制完善和文化传承方面存在较大不足；永嘉县、江山市、武义县、诸暨市、临安区、莲都区和天台县在各维度都较欠缺。

按照综合指数值大小将90个县(市、区)等分为5个等级，对比基于POI总量与基于人均POI数量的评价结果，计算考虑人口分布后等级变化(图6,彩图见封2)，可以发现：在人口基数大的环杭州湾产业带、温州—台州沿海产业带等地区，其评价结果排名呈下降趋势；在人口稀少的浙西南山地、浙西北山地丘陵等地区，其评价结果排名呈上升趋势。具体而言：全省有洞头区(温州)、嵊泗县(舟山)、云和县(丽水)、普陀区(舟山)和岱山县(舟山)等17个县(市、区)的排名明显上升(排名位序提升2个等级以上)，而瑞安市(温州)、乐清市(温州)、萧山区(杭州)、余杭区(杭州)、慈溪市(宁波)、永嘉县(温州)等19个县(市、区)的排名显著下降(排名位序下降2个等级以上),其人口基数大，社会和谐、文化传承等相关领域的建设未能有力支撑该行政区的“美丽区域”建设。

图6 基于POI总量指标与基于人均、地均POI数量指标的“美丽浙江”建设评价结果差异Fig.6 Differences between evaluation results of construction of "Beautiful Zhejiang" based on total POI and POI per capita or POI per area

对比基于POI总量与基于地均POI数量的评价结果(图6)，可以发现：浙中北—浙中—浙中东一带面积较大的县(市、区)，尤其在市辖区和县级市，其评价结果排名呈下降趋势；在浙东沿海地区、舟山市等辖区面积较小的县(市、区)，其评价结果排名呈上升趋势或保持不变。具体而言：全区有洞头区(温州)、龙港市(温州)、嵊泗县(舟山)、定海区(舟山)、岱山县(舟山)、下城区(杭州)等18个县(市、区)的排名明显上升(排名位序提升2个等级以上)，临安区(杭州)、富阳区(杭州)、永嘉县(温州)、柯桥区(绍兴)、诸暨市(绍兴)、东阳市(金华)等18个县(市、区)的排名显著下降(排名位序下降2个等级以上)，其国土面积基数大，社会和谐、文化传承等相关领域的建设未能有力支撑该行政区的“美丽区域”建设。

对比基于POI绝对量和相对量的评估结果，可看出二者在各维度指数的具体数值、空间分布格局等方面均具有差异。毫无疑问，基于人均POI指标和基于地域面积的POI指标会受到区域人口总量、行政单元大小的影响。因此，在美丽中国建设评估工作开展过程中，应综合考虑地区自然地理(如地形、地貌、气候条件)、人文环境(如辖区面积、辖区人口数量)等多方面因子对区域发展的影响。

4.3 基于POI方法的优点与不确定性

传统美丽中国建设评估指标体系基于多源多尺度数据，如统计年鉴、政府公报、调研报告、社会统计数据、网页爬虫数据、遥感数据、模型模拟数据、野外实测数据等。本文以浙江省90个县域单元作为试验区，构建了基于POI的美丽中国建设评估指标体系，在数据源和技术方法上有所创新：1)评估数据时效性高，在评估当年就可以完成当下时间节点的评估工作；2)评估技术流程易重复，不同地区评估只需重新采集该地区的POI；3)评估结果更联系大众、联系实际，每个POI对应一个人人可达的真实地物，可直接反映普通民众的生活、工作、学习状况。

在方创琳等的研究中[5]，浙江省综合美丽指数范围为0.24～0.26(没有获得论文成果数据，仅根据论文地图粗略估计)，本文计算结果为0.33，略高于该范围，二者偏差(涉及取值范围取中值计算)为24%。从单项指标看，浙江省生态环境、绿色发展(本文为“产业发展”)、社会和谐、体制完善、文化传承美丽指数值范围依次为：0.46～0.50、0.28～0.33、0.48～0.61、0.34～0.37、0.10～0.13，本文相对应的各维度美丽指数值依次为：0.24、0.30、0.37、0.43、0.30，各维度指标偏差依次为：50%、1.64%、32%、21%、161%。其中文化传承指数相差最大，产业发展指数相差最小。对于文化传承评价，方创琳等的研究考虑国家非遗数量、国家文物单位、世界非遗数量、世界文化遗产、万人在校学生、万人拥有图书馆6个三级指标，而本文考虑公共文化空间、宗教文化景观、文学与艺术景观、学校、传媒机构5个三级指标，但本文所覆盖的对象实际上要比方创琳等的研究更多(文学与艺术景观、传媒机构)，考虑到浙江省作为文化和艺术大省，因此两项研究在该指数上出现较大差异。而在产业发展评价方面，方创琳等的研究多从经济统计渠道选择数据(如人均GDP、单位GDP耗能、单位水耗、二产占比、三产占比及人均财政收入等)，本文则从支撑上述经济量获取的基础设施(如农林牧渔基地、工厂、公司、产业园区及道路设施等)数量入手，最终二者差异很小，有异曲同工之效。两项研究的对比表明，本文所形成的指标体系具有全面性、系统性及一定优势，该指标体系、技术方法可进一步扩展应用于全国尺度或其他省、地区和市县尺度，形成“美丽中国”和“美丽地区”评价的技术方案。

但是，由于POI数据自身性质和特点，基于POI的美丽中国建设评估方案也存在一些不足和不确定性，主要体现在：1)POI侧重于反映地物社会属性，忽略了地球表面的自然特点，如气候、土壤、空气质量、地形地貌等对美丽中国建设水平的影响；2)作为点数据，POI只是复杂地物的抽象表达，忽略了地物形状、大小、高度、纹理、质量等特征；3)POI频数、位置等信息仅停留在某一时间点，无法反映一段时期内的动态变化过程；4)无论是POI数量绝对值还是考虑人口、面积的相对值，某区域内地图兴趣点出现的次数对美丽中国建设都统统考虑为正向推动作用，并未考虑数量饱和情况下的作用如何，也未考虑负向指标的作用。毫无疑问，这些指标体系与评价模型构建中存在的不足和问题会对科学、准确评估“美丽中国”“美丽浙江”带来一定的不确定性，这是未来改进研究的重要方向。

5 结论

本研究从美丽中国建设理论基础出发，参照业内相对成熟的指标体系方案，构建了基于POI的美丽中国建设评估指标体系；选取浙江省90个县域单元作为研究对象，以定量、空间化的形式呈现了浙江省美丽建设中的生态环境之美、产业发展之美、体制完善之美、社会和谐之美、文化传承之美；最后，就行政区体制、指标数据的绝对量和相对量的影响展开讨论分析，总结了技术方案的不确定性。

本文研究成果与前人研究成果具有较好的一致性，同时也具有相当的优势，充分证实了POI大数据在反映地物类别属性、地物空间位置方面的优势。尽管基础数据来源不同、指标构成存在差异，但基于POI数据的美丽中国建设评估指标体系在理论基础、方法、结果上与传统评估方案具有可继承性、可延展性。因此，本文评估指标体系、技术方法可为全国各地不同尺度“美丽中国建设”评估工作的开展提供新思路、新方法和可行性方案。

目前的指标体系依然存在不足，未来评估体系将引入卫星遥感解译和反演、互联网舆情分析等领域技术和成果，以进一步补充区域地理环境和经济社会发展的空间格局、动态演化过程的分析，并考虑运用机器学习、空间统计算法等对技术方案进行优化，从而形成更完善、更准确的评估指标体系及评估技术方案。