辛苦了！如果您是说您的更改没有在那个可视化网站上显示出来的话，那是因为可视化网站只是把这篇日志里的静态统计结果展示出来，不是实时更新的，实时更新在技术上还有点难度

（我也比较懒，下次更新应该是明年吧

您好，您说的“有误”具体是指哪些乡级行政区？其是否在行政关系上也标注了和统计用名称相适的 alt_name 或 old_name？

您是说这个乡没有在统计名单中出现？据我查到的资料，竹舟江苗族乡已经在 2015 年被撤销建制，并入河口苗族乡了，统计代码也被撤销了

哈，确实，已更正

如果以后的行政区划名单也能再更新那自然再好不过了，不过名单更新后还是得靠各位社区朋友帮忙开源啊（笑）

当然可以，不过我觉得参考意义有限，因为这些乡镇肯定没有标注节点，高德 API 返回的坐标是火星坐标，这个坐标可能会偏移到空地上。

这里我就简单地直接列出分数 < 5 的乡级行政区的查询结果了，总共有 16 个：

108.6999982 31.8749987 重庆城口县葛城街道 2.0 111.388675 22.026705 阳江市阳春市双窖镇 4.0 106.321128 27.214795 毕节市黔西市花溪彝族苗族乡 2.0 108.917563 26.625331 黔东南苗族侗族自治州锦屏县彦洞乡 3.0 108.539113 26.111117 黔东南苗族侗族自治州榕江县崇义乡 1.0 129.060353 44.726027 牡丹江市海林市横道镇 4.6 111.097061 32.136394 十堰市房县沙河乡 4.4 124.6308614 42.8161047 铁岭市西丰县钓鱼镇 2.0 109.137607 32.911604 安康市旬阳市麻坪镇 0.0 87.017599 44.723011 昌吉回族自治州呼图壁县兵团一零五团 0.0 86.556265 45.027421 昌吉回族自治州呼图壁县兵团一零六团 0.0 91.133392 45.084871 昌吉回族自治州奇台县兵团农六师北塔山牧场 0.0 89.800814 37.807298 巴音郭楞蒙古自治州若羌县铁木里克乡 1.0 82.02666 42.787973 伊犁哈萨克自治州特克斯县兵团七十八团 1.0 84.337628 45.99262 塔城地区托里县哈图镇 0.0 118.951339 27.487063 丽水市庆元县隆宫乡 1.0

您好，感谢您的提醒，我会将 education=school 和 amenity=school 并列作为学校的判断条件。

关于白银市白银区纺织路街道的中心问题，我重新统计了该区域的要素，对比后发现 1 km 范围的对应文件与统计时使用的有较大差异，我估计这是因为 overpass 不稳定而导致下载到文件中存在缺失。之后，我会再对之前的数据重新过几遍 overpass 直至结果稳定，但这可能仍不能保证每个地点的数据都没有缺失。

总之，谢谢您的意见，欢迎继续反馈。

感谢您的继续讨论，我再补充一些：

1. 新机制下仍会对有 admin_center 的角色进行检查，所以潮鸣街道仍然会因作为 admin_center 角色的节点却没有 place 标签而被判断为错误标记（额，最好还是有哪位热心人快点它改回来吧）

2. 国内人口极端稀缺的乡镇确实存在这种情况，对此我也感觉非常遗憾。然而，尽管我本人很不鼓励这么做，也不希望这项工作被用来当作骗算法凑满分的工具，不过硬凑 micro mapping 其实还是能凑出足够数量人造物和生活消费设施的 （毕竟 man_made=water_well 什么的也是人造物，政府、学校的食堂也可以标个 cuisine=chinese）

3. 关于您提到的节点缺失问题我会进一步核查，但对目前已发布的数据和结果的更新估计得要半个月后了，期间还请各位稍作等待，在此期间我会继续收集问题和反馈的

多谢评论区的仔细核查和补充提醒！

1. 关于行政节点和边界得分为 13，是因为本人编写脚本时取了个巧：一般认为为行政中心节点肯定是有 name 和 place 标签的，那么计算“其他节点”时肯定会计算到行政中心节点，所以并没有刻意去对比其他节点是否是行政中心；即，行政节点一项的满分实际上是 7 分，“其他节点”的满分实际上是 5 分（好吧，就是 bug 被抓包）

2. 根据 Kisarazu Funya 的补充，我想到了一种对这种特殊行政关系的补充判断机制：

   • 原理：如果行政边界是存在的，那么该地区的行政关系一般是比较完善的，那么只需要检查存在的行政节点是否被恰当标注或刻意留空即可
   • 方法：如果行政边界存在，则检查其是否存在作为 admin_center 的角色
     • 如果存在 admin_center，再按照原有规则检查其是否有 name 和 place 标签
     • 如果不存在 admin_center，则认为是故意留空，行政节点该项默认满分
     • 对 label 不进行判断，个人认为 label 作用不大，且缺失情况较为普遍
   • 我认为这样可以有效应对您提到的，以及 2.1.1 中提到的吉林省延吉市小营镇，这样对行政节点刻意留空的情况，不知各位意见如何？

非常感谢各位的评论和建议，在此就统一回复了：

1. 关于黑区表述问题：本文排除黑区的方式简单粗暴，仅在乡镇级上排除了乡级行政代码为 400–999 的条目；在行政代码上前面被提到的长春高新技术产业开发区和宿迁经济技术开发区的等级都为区县级（等级为 3），所以没有被排除，不知其在 OSM 中标记为不同的 admin_level 有何原因？关于此问题，我会在章节 1.1 中改正相关表述

2. 关于新疆兵团问题：新、藏、川等地区的区划有其特殊性，似乎四川也存在相当比例被排除的乡级行政区划，关于这方面我后面会看看这些特殊单位占全部单位的比例，适时调整统计的对象和区域；本文统计时匹配的只有行政中心节点，计算县/市级平均是看的则是行政代码上其归属哪个单位，绘制地图是使用的更是法定行政区的 .shp 文件，边界错误的这个估计没法核实

3. 关于省/市/县的整体完备值计算问题：这个建议很非常合理，但我感觉目前暂时没有这个必要 （给偷懒找借口），原因是

   • 目前本文的完备度满分标准很低，除了少数的建筑、道路部分有按数量计分以外，指标的主体部分都是按存在与否计分，这个“最低要求”实在是不合适再按人口或城镇化率调整了；也许等到过几年发展情况不同了，制定了新的标准后，再按人口或城镇化率加权也不迟

   • 作为上条的补充，我认为在这个“最低要求”下，不同人口/城镇化率地区的乡镇应当是“平等”的，都应当补充有足够的道路、建筑和设施

   • 还有一条在群里看到的关于本文不太适用于寻找绘图示例的评论，这确实没错哈，本文关注的更多是空白乡镇，寻找满分乡镇只是顺带的；不过个人认为真正有示例作用数据确实不多，就像在 2.2.1 中列出的那样，用列表列出来都够用了

总之，谢谢大家的意见，也欢迎转载链接，如果这篇文章能帮助 OSM 社区对中国分社区有所了解那就再好不过了。另外，包含 9 个省/市数据 .csv 我也公开在了 GitHub 中，欢迎各位继续批评！

作为经历过那段时间，现又身在异乡的过客，很能理解您心中的感情。

世界复杂多样，风云变幻。异乡如此，故乡如此。若是停下脚步，就不得不接受那里的一切，孤独也好，恐惧也好，只能慢慢习惯；若是继续旅途，虽漫长没有尽头，但至少选择的权力还在自己手上。

离找到安身之所或许还有很长的时间，但过客有过客的烦恼，也有过客的幸运。不妨就以旅人的身份，偶尔回到故乡看看，不必久居，换个心态走进各个街区与乡村，用新的见闻去洗刷过去的伤痕。地图的边边角角，从高空俯瞰总有距离，从生活中得到的 on-the-ground 的信息，影像、视频，都是更生动而详细的记录。

祝好，共勉，愿我们日后能与大家共同填补上故乡的空白。