夏 涛，李远华，武永娜
（吉林大学 地球探测科学与技术学院，长春 130026）
2017 年，党的十九大报告提出了实施乡村振兴战略。总体而言，乡村振兴是多角度、全方位的振兴，既有社会、经济、文化方面的振兴，也包括医疗卫生、公共服务等方面的振兴。其中，医疗卫生是民生保障的重点问题之一。新型冠状病毒感染疫情的爆发暴露了我国医疗卫生体系不够健全的问题。而相比于城市地区，农村地区的医疗水平则更加脆弱。农村医疗基础设施和运行机制不完善、公共卫生医疗服务人员缺乏、服务能力不高、现代化和信息化医疗手段需加强等问题突出。2020 年中央一号文件提出要加强农村基层医疗卫生服务，为进一步加强农村基层医疗体系建设指明了方向[1]；
遥感与GIS（地理信息系统）技术已经渗透到了社会的各个公共服务领域，遥感与GIS 正在通过其强大的空间数据获取能力、空间分析能力，结合人工智能、云计算和物联网等新兴技术，从宏观和微观方面改变着整个社会，在农业、军事和城市规划等方面均有广泛应用。
加强农村基层医疗体系建设，是实现乡村振兴的关键一环，也是乡村振兴战略的内在要求[1]。乡村医疗资源建设本身具备明显的空间离散特征，要想不断提升其空间化、信息化服务水平，助力乡村振兴，空间信息获取与分析技术是必不可少的，而遥感与GIS 在这方面具有得天独厚的优势。所以，遥感与GIS 可在乡村医疗资源管理与服务的领域中为乡村振兴提供更多专业解决方案与智慧。
对于乡村振兴来说，基础设施规划与建设一直是研究的热门领域[2-3]。例如，有学者将影响农村居民基本生活相关变量，并对其开展主成分分析，从而得到影响农村基础设施建设水平的主要因素，虽然其量是定量分析，但实质还是定性分析，并且不能反映空间角度上存在的问题[3]。
遥感与GIS 技术在基础设施调查与分析领域一直扮演重要角色。GIS 网络分析被广泛应用于各类生活资源可达性研究中。在网络分析中，可达性分析是其中一个重点，可达性是指利用一种特定的交通系统从某一给定区位到达活动地点的便利程度，反映了区域与其他有关地区相接触进行社会经济和技术交流的机会与潜力[4]。主要表现在体育场地设施可达性研究[5]、公交可达性测度研究[6]、公园绿地可达性分析[7]、医疗设施可达性分析[8-12]等方面。
县乡医疗资源研究方面，有学者以可达性作为指标，采用GIS 技术和基于交通网络的可达性度量方法，对农村医疗服务设施空间分布进行评价[9]。还有学者以福建省石狮市为例，运用多个空间可达性模型，分析了石狮市镇级以上医疗机构的空间布局[10]。闫凤英等[11]则以长兴县医疗设施为对象，探究了基于GIS 网络分析的公共服务设施可达性分析评价方法。
总体来看，有许多学者将GIS 技术应用于基础设施分析和医疗服务分析等方面，但是其中大部分都是针对于较大型城市的医疗资源空间分布来开展分析，对县域乃至更小行政区医疗资源需求及其空间特征缺乏精细化分析和表达，因此难以与乡村振兴实现精准对接。如何有针对性地开展县域医疗服务的空间化分析与应用，使得能够通过GIS 技术有效服务到乡村振兴，是需要解决的技术性问题。
1.1 县域医疗资源特点
从医疗水平上看，县域医疗资源是相对较薄弱。相比于更大型城市所拥有的大量高水平高等级医院，在乡村振兴的普通县域范围内一般仅有少量具有一定医疗能力的县级医院，在各乡镇则为未定级的普通医疗点。这些医疗资源仅能满足县域范围内部分医疗需求，在出现某些特殊情况时则难以保证能够有足够的医疗水平来满足病患需求。
从行政管辖上看，医疗资源具有纵向行政管理与行政空间分布特征，大病或特殊急诊跨区域治疗难度大。在县域范围内，公立医院拥有大部分医疗资源，但这些医院在组织上均隶属于一个个庞大的行政型等级化体系，在资源配置、战略决策、人事管理和价格制定等方面都受到所属各级各类政府行政部门的影响甚至支配[13]。因此，在病患需要进行跨区域治疗时，往往由于行政区域的改变受到各种影响，不利于其及时就医。
县域医疗资源受道路网络影响较为明显，低等级道路网络影响救医时效。针对县级及乡村环境下的医疗环境状况而言，能否快速到达医疗点是突发伤病能否及时有效治疗的重要影响因素。在县级环境下道路网多以省道、县道和乡道为主，不同等级道路的最大限速不同。同时，部分道路可能出现较大弯曲，影响行驶速度，尤其中西部地区，受山地、溶洞等地形影响较大，因此提出道路弯曲度这一参数衡量道路的弯曲情况，并根据道路弯曲度来设置道路减速系数，进而设置道路的实际最大速度作为道路的属性之一，以此能够以更接近现实的情况来分析医疗点的可达性情况。
县域医疗资源可达性受多种空间因素影响。受空间距离、行政区划、道路等级（形态、速度和连通性等）和大城市连接程度影响。对于医院而言，除了根据医院的实际位置将其合理调整到道路点上以进行可达性分析，还可在数据库管理系统中设置医院坐标、等级、类型和转院条件等属性，能够较为全面地反映该处医疗资源的实际情况。在县级行政区的行政范围内往往存在较多的乡镇医院，在县域的经济中心存在县级医院，这些医院通过主要道路形成的交通网络连接起来，构成了其基础的空间分布。
综上所述，县域医疗资源的空间特征可用图1 简单表示。
图1 县域范围内医疗资源空间分布示意图
1.2 县域医疗资源可达性分析需求与解决手段
县域的医疗资源空间特征是以普通村镇医院服务站为基础，所以对服务站在空间上以准确的点数据进行表示。同时通过属性控制标记其类型，为空间分析奠定数据基础。县域交通网络以省道、县道和乡道为主，连接到县域范围内的各个乡镇，形成较为复杂的交通网络，在县域的经济文化中心（一般为县城）有最复杂的道路网络。同时，由于道路等级、道路弯曲度的限制，可通过属性控制得到其实际最大速度。县域的医疗需求主要为常见普通疾病，不同程度的患病情况需要的医疗资源也不同，因此可以通过属性标记医院等级来表现该服务站的医疗资源。因此，通过在县域行政范围内构建道路网络，建立医院服务站点，通过属性表设置各要素属性进行服务区可达性分析，就可以观察到一定时间内能够到达各个医院服务站的区域。
针对如上需求，首先应该准确收集医疗点资料，重点收集医疗点类型、所属行政区、空间坐标、县乡行政中心类型、上级可达性及方式等数据；
其次，对其进行空间信息化管理，把收集到数据进加工成SHP 数据，建立geodatabase 数据库；
然后，通过ArcGIS 网络分析工具建立道路网络；
最后，利用C#将数据库开发与空间可达性分析开发结合起来，利用ArcEngine二次开发技术，将Visual 可视化平台与成本距离式网络分析函数结合起来，实现服务医疗资源的可达性分析。
2.1 技术路线
从技术上说，本文提出服务乡村振兴的县域基础医疗设施可达性分析关键技术研究的技术路线主要包括3 个部分：首先是前期的数据收集与处理，在这个过程需要精确收集医疗点的位置、等级、类型、上级可达性及方式等，以及道路的位置、等级等数据并进行初步处理，计算出道路弯曲度；
中间过程的数据库构建、服务区功能开发、道路网络构建3 个重要方面，数据库依靠C#与OLEDB 数据库融合进行开发构建，用于实现医疗点数据的管理；
道路网络构建及服务区功能开发是最核心部分，道路网络的构建依靠ArcGIS 的拓扑改错、道路编辑、要素数据集和网络数据集的新建功能来实现，道路弯曲度作为道路网络的属性之一可以有效提高可达性分析的准确性；
服务区功能开发和可达性的实现需要C#与ArcEngine 二次开发技术结合起来，搭建可视化可达性分析平台，通过输入网络数据集、要素数据集、输入设施点这3 个参数，设置代价类型和默认中断，即可从时间和空间2 个维度分别查看县域范围内医疗点资源的可达性情况，并能通过控件将其结果可视化展现出来。具体技术方法如图2 所示。
图2 技术路线图
2.2 医疗数据收集与处理方法
医疗数据的收集主要是收集医疗点的位置、类型、等级和转院条件等信息。在ArcGIS 中，所收集的医疗资源信息均以点的形式表现出来，医疗点位置以经纬度坐标的形式表现出来，这些信息均可通过属性操作添加到医院数据中。同时，医疗点位置还需与道路结合起来，为了实现可达性分析，必要条件下需要将医疗点移动到道路的折点上或在处理道路数据时绘制合理道路连接医疗点。
2.3 空间数据集建立方法
空间数据集的建立依托于ArcGIS 中的要素类数据集。在要素类数据集中通过拓扑改正道路后，再依靠道路数据和医疗点数据在其中建立网络数据集。在后续的可达性分析系统中，也只需的输入对应的网络数据集、要素数据集、医疗点数据即可进行分析。
2.4 道路网络构建
2.4.1 道路弯曲度调整道路网络速度
根据前述分析不难发现，县域的道路等级和道路形态对道路速度有明显影响。因此本文研究可根据道路弯曲度作为道路驾车速度调整系数。道路弯曲度等于实际道路长度与道路起止点直线距离的比值，即道路弯曲度等于实际道路长度/道路起止点距离，不同的道路弯曲度对应不同的减速情况。根据道路弯曲度和道路等级可以计算出每一段道路的实际最大速度，能够更加清晰地反映出前往医疗点的驾车速度的实际情况。
2.4.2 网络分析数据集建立
网络数据集需要在ArcGIS 的要素数据集中建立。其中重要的部分包括连通性、属性等。此次网络数据集建立所需的要素为已经经过编辑和拓扑改错的道路线要素和医疗点要素。连通性设置是需要保证每一个医疗点均能参与到后续的服务区分析中，因此设置为点在线的任意节点处连通。属性则包括时间属性和长度属性，时间属性可以通过道路的实际长度和实际最大速度来求得，长度属性则就是道路的实际长度。
3.1 基础分析网络构建技术
3.1.1 基于道路弯曲度的道路速度调整
对于县域内的一般道路来说，道路弯曲度对道路速度有明显影响，因此构建“道路弯曲度（RCI）”系数用作调整道路速度的依据。
式中：Lr 为道路实际距离；
Ld 为道路首尾2 个点直线距离。图3 中，Lr=SAB，Ld=LAB。
图3 道路弯曲度示意图
根据《中华人民共和国公路法》可将道路分为表1中的5 类，并设置对应的道路驾车速度。道路弯曲度对应的减速情况见表2。
表1 道路驾车速度
表2 各个范围的道路弯曲度对应的减速情况
3.1.2 道路弯曲度的提取方案
道路弯曲度的计算需要在ArcGIS 中进行。在对已有道路线数据进行编辑和拓扑改错后，需要计算其道路弯曲度以得到相对准确的道路的时间属性。在得到道路线数据后，可以采用Feature Vertices To Points工具来生成道路起止点，合并起止点图层后使用Points To Line 工具将各对应起止点连接起来，计算起止点直线长度后将结果添加到道路线图层属性表中，经过计算即可得到道路弯曲度。
3.2 服务区可达性分析
采用C#＋ArcEngine 方法搭建一个可视化可达性分析平台，平台将网络数据集、要素数据集和输入点设施这3 类数据作为输入基本条件，通过Textbox 输入代价类型和中断方式参数；
选择是否使用单行线限制及是否显示路径；
最后通过调用网络分析函数实现计算；
计算结果输出后，连接到MapControl 控件加以实时显示。服务区可达性分析的窗口如图4 所示。
图4 服务区可达性分析窗口
从算法实现上来说，实现服务区分析首先需要加载数据，调用NetWorkAnalysClass 类中的方法打开工作空间及网络数据集，再调用CreatePathSolverContext方法创建分析上下文，在加载完设施点、网络数据集图层、网络分析图层并设置代价类型后，即可进行查找服务区分析的实现，分析完成后可通过打印分析结果将可达性分析分情况可视化展现出来。算法流程如图5所示。
图5 算法流程图
可达性分析开发的部分核心代码如下[14]：
基于本文的分析基础和技术方案，依据县域医疗资源特点实现了较有特色的医疗资源可达性程序化处理，为医疗资源领域的乡村振兴提供了有益技术参考。研究结果表明如下。
1）县域医疗资源相对薄弱，而且具有纵向行政管理与行政空间分布特征，大病或特殊急诊跨区域治疗难度大；
由于县域范围内主要为低等级道路网络，病患的救医时效会受到影响，除了道路速度（形态）以外，可达性还与距离、县城级别和大城市连接方式有关。因此，在数据收集与处理时要重点考虑医疗点位置、类型和等级等行政和空间属性。
2）县域医疗资源的空间分析依赖于道路网络和行政中心的空间性质，在处理道路网络数据集构建时，除了考虑道路级别，还要考虑道路形态对运行速度的影响，简单处理方式是将通过道路等级划分速度，通过道路弯曲度调整最大速度可使后续的可达性分析更为准确。
3）在利用C#＋ArcEngine 开展县域医疗资源可达性可视化分析时，输入的道路网络需在ArcGIS 中构建，同时还需建立网络数据集和要素数据集，再在系统中输入2 类数据集和设施点作为控制参数约束其成本运算，最后调用分析函数进行可达性计算，得到的结果可通MapControl 控件可视化展现出来。
本文仅针对县域范围内的医疗资源可达性技术开展研究，在乡村振兴其他方面的研究还有待进一步开展。相信随着遥感和GIS 与乡村振兴的不断融合，医疗资源等公共基础设施的信息化、空间化和智能化水平会不断提高。
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