蒋爱华

（1.湖北省国土测绘院，湖北 武汉 430010）

智慧城市地理信息数据体系研究

蒋爱华1

（1.湖北省国土测绘院，湖北 武汉 430010）

根据各种地理信息数据在智慧城市生态系统中所起的作用，将智慧城市地理信息数据划分为基础地理信息框架数据群、服务提供者数据群、服务消费者数据群和管理数据群4大数据群落，并对各数据群在智慧城市数据体系中的作用、内容和要求进行了分析和讨论。

智慧城市；地理信息；服务提供者；服务消费者；数据群

建设智慧城市的目的是为了保障城市健康有序发展，随着《国务院促进大数据发展行动纲要》实施，我国智慧城市建设将迎来快速发展机遇期[1]。智慧城市是一个技术复杂、体系庞大的工程[2]，其发展愿景、终级状态尚在探究之中，为保障智慧城市建设扎实、有序开展，有必要对智慧城市的体系分工、架构及其作用进行更深入研究。在智慧城市建设中，数据是关键[3]，智慧城市的发展水平与智慧城市系统的数据获取能力和处理能力有直接关系[4]。智慧城市建设所需专业数据多、参与者众、智能化水平不断提高[5]，在智慧城市发展过程中，其收集的基础数据在遵循一定规则条件下，应具有自我成长、自我更新、自我繁殖、不断细分的生态发展特点，以便让智慧城市建设与时俱进、创新发展。本文根据各种地理信息数据在智慧城市生态体系中所起的作用，将其分为基础地理信息框架数据群、服务提供者数据群、服务消费者数据群、管理数据群4大数据群落，并分别进行分析和讨论。

1 基础地理信息框架数据群

1.1 基础地理信息框架数据群的作用

基础地理信息框架数据群是智慧城市服务提供者数据群和服务消费者数据群的地理信息基础平台和加工平台，为它们提供统一的空间数据数学基础和语义环境[6]。基础地理信息框架数据群提供了区域内较全面的地表各类资源现状信息，其主要作用是：①作为智慧城市相关专业应用的工作底图，故要求其数据内容涵盖面广、数据类型相对齐全，通过对该数据群提供的信息进行多角度解读，能较完整地获取各专业所需基本地理空间信息，这样才能满足多专业应用基本要求。②作为智慧城市专业和综合规划依据，一个合理的规划，一定是在对其所规划空间相关信息较全面掌握的情况下制定的，否则便是空中楼阁。③作为专业信息发布背景图件，要求其图面表达方式直观易懂。④作为信息定位依据，要求其数据精度能满足所提供应用的专业要求。⑤为应急事件提供临时可借用资源或其他应急拓展资源提供必要信息，便于制定各种可能的紧急事件处理方案，及时对各类紧急事件进行疏导和处理，以免演化成更大的社会或群体事件。

基础地理信息框架数据共享，有利于消除信息孤岛、理顺空间信息关系、审查信息冲突、实现信息互联和共享；同时，避免了空间数据生产工作的重复，节约财政投资。

1.2 对基础地理信息框架数据群的基本要求

由于基础地理信息框架数据应具有普适性和易用性的特点[7]，故对其在详细程度方面的要求不高，它是智慧城市数据体系中的骨架数据，是各专业信息联系和相互解译的桥梁，应具有较强的可扩展性和包容性。

鉴于基础地理信息框架数据群在智慧城市体系中的地位和作用，从理论角度讲，基础地理信息框架数据应是高度共享数据[8]。在现代遥感技术发展水平的条件下，基础空间数据的保密要求应低于属性数据的保密要求。

智慧城市建设是一项系统工程[1-3]，提高城市服务水平是其目的之一，从乡（镇）政府或县（市）级社会管理的功能出发，基础地理信息框架的数据精度，理论上应能满足大部分使用者的信息定位要求。信息荷载量达到1：2 000地形图要求时，总体上才能达到行政管理和工程管理的要求，建议县（市）级智慧城市基础地理信息框架数据参照1：2 000地形图数据要求构建；市（州）级智慧城市基础地理信息框架数据参照1：10 000地形图数据要求构建；省级智慧城市基础地理信息框架数据参照1：50 000地形图数据要求构建，3级数据能基于各自数据共享平台相互调用。为避免3级数据相互矛盾，应统一地理信息数学基础，至少应采用地图动态投影方式进行数据显示。

1.3 基础地理信息框架数据群的内容

为满足智慧城市基础地理信息框架数据上述3个主要职能的要求，其应包括下列内容：

1）DLG，地面全要素数据，一般用地形图图示符号表示。

2）DOM，地面全要素数据，因其通俗易读，信息丰富，给引用者极大的开发空间。在智慧城市阶段的行业中，DOM作为基础数据或工作底图被广泛应用。

3）DEM，地貌情况决定了地表物质迁移的路径，是地表物质梯度分布的动力来源，对动物活动范围、植物生长的生态环境都有重要意义，但由于DEM数据对使用人员的专业要求高，目前局限于专业应用。

4）地名数据，地名大多是在人类发展的历史长河中形成的，具有很高知名度和约定俗成指代地理空间的作用。在日常生活中地名使用无时无处不在，基础地理信息框架数据如果缺少地名数据，其可用性和可读性将会极大地降低。

1.4 数据更新

基础地理信息框架数据更新方式主要有两种：① 由基础地理信息框架数据制作单位按规定的时点对基础地理信息框架各类数据进行统一更新；②根据服务提供者数据或服务消费者数据对DLG进行适时或同步自动更新，而在规定的时点由基础地理信息框架数据制作单位对DOM、DEM进行统一更新。

一般说来，基础地理信息框架数据制作单位获取数据源能力较强，数据制作技术水平较高，应是基础地理信息框架数据更新工作的主要承担者，但由于其获取不同专业的管理或建设信息能力较弱，在进行基础地理信息框架数据更新时，一般采用全域巡视或全域遥感监察的方法确定需更新内容，其数据更新周期相对较短，更新成本较高。

当（部门）服务提供者数据或服务消费者数据对基础地理信息框架数据覆盖不全时，或GIS部门技术能力不足时，宜采用上述第2种方式，其DOM、DEM更新时点间隔可以更久，更新成本较低。

2 服务提供者数据群

2.1 服务提供者数据群的作用

服务提供者数据群是业务部门为满足自身工作、服务或管理需要，便于全面准确掌握其责任范围内相关资源信息及其变化、资源供应网络及其状况，将与其业务相关的资源和设施的地理信息数据纳入集中管理，所形成的数据群落。数据齐全的服务提供者数据群，便于业务（管理）部门掌握与其相关的资源来源、汇集、存储信息，即时统计资源总量和可用量，掌握资源供应设施状况，评估服务潜力和服务效能，评价管理绩效，提高管理水平，优化管理体制。

2.2 服务提供者数据群的内容

按全方位管理要求，服务提供者数据内容应涉及其自身业务或工作管理全过程所形成的空间数据和管理数据，下面以农田水利业务为例进行说明。

1）资源数据。历史年降水时间及雨量分布、总量、旱涝周期，大气层下垫面物质水文特性及地表径流数据；地下潜水位及其变化，水库及湖泊容量、死水位、水位年变化数据；江河过境水量及年变化量、过水能力数据；坑、塘、井分布及可用水量数据；自来水供给数据。

2）各类供水水体质量和环境数据。水体成分和质量分类，各类污染源（包括工农业生产全过程中产生的排放物、设备及设施，自然界中本身存在的有害可迁移或可扩散物质等）分布及特点。

3）灌溉设施数据。渠系类别、过水断面、材质、高程数据，桥、涵、闸、分水口等设计数据（扫描件）；竣工及其质量数据；提水泵站数据等。

4）权属数据。灌溉设施权属；资源存赋的设施权属状况数据。

5）运行数据。水体治理或净化设施数据；水资源运动及调度监测数据；设施运行及服务能力数据；设施历年实际运行监测数据；各类设施运行监控。

6）监察数据。资源来源监测、水质监测、监测设施及使用状况、各项设施完好程度及维护情况等数据。

7）规划数据。辖区农田水利规划图件数据。

8）管理数据。环境执法、安全管理、日常工作管理等数据。

由此可见，服务提供者数据应反映资源供给总量及其分布和变化特征，质量、资源调度方案，设施、资源权属及其管理情况。

2.3 对服务提供者数据群的要求

服务提供者数据群应内容全面，能全方位反映本部门工作所需资源来源、设施状况和资源供给体系。数据质量要高，图、数、实三者应严格一致，数据变更（包括空间位置和属性值）及时，变更证据确凿。

从过程管理角度看，服务提供者数据内容应包括与其业务有关联的相关要素的来由、历史、现状、发展变化及其原因、未来规划（项目）实施方案等全过程数据。

服务提供者数据是相对专业的管理应用数据，与其他管理部门的业务分工明确，共享要求较低。由于其运行（或资源调度）是系统性的，工程、设施安全管理相对严格，特别是有些涉及个人信息，故其保密级别较高。

由于服务提供者数据是智慧城市的主要基础数据，是智慧城市决策体系的基础之一，为避免使用无效数据导致系统决策失误，应尽可能采用实时数据；从节约成本角度出发，宜采取静态和动态数据采集相结合的办法，以能全面、系统、适度地反映要素变化情况信息为度。

3 服务消费者数据群

3.1 服务消费者数据群的作用

服务消费者数据群是业务部门为满足自身工作、服务和管理需要，将责任范围内服务对象和消费需求的信息及其变化、资源消费传输路径和状况等地理信息数据纳入集中管理所形成的数据群落。数据齐全的服务消费者数据群，便于业务（管理）部门掌握与其相关的服务对象对资源需求情况，审视其服务能力，制订其科学发展规划，满足经济和社会效益最大化要求。

3.2 服务消费者数据群的内容

按全方位管理要求，服务消费者数据内容应涉及其自身业务或工作管理全过程所形成的空间数据和管理数据，下面以农田水利业务为例进行说明。

1）服务对象数据。园林、水田、旱地分布和总量；养殖业数据；人、蓄用水数据；其他（如旅游）设施数据。

2）资源需求数据。各服务对象对资源需求指标、需求量及其动态变化数据。

3）排水设施数据。沟系类别、过水断面、材质、高程数据，桥、涵、闸等设计数据（扫描件）；竣工及其质量数据；排水泵站数据等。

4）排放水体质量和环境数据。水体成分和质量分类数据；污水治理设备或设施数据。

5）权属数据。服务对象、排水设施权属状况数据。

6）运行数据。水资源运动及调度监测数据；设施运行及服务能力数据；设施历年实际运行监测数据；各类设施运行监控数据。

7）监察数据。资源消耗监测、水质监测、监测设施及使用状况、各类设施完好程度及维护情况等数据。

8）规划数据。辖区农田水利规划图件数据。

9）管理数据。服务收益、环境执法、安全管理、日常工作管理等数据。

由此可见，服务消费者数据应反映资源消费者类型及其总量、各类资源消费者的消费特点及其分布情况、资源消费者权属及其管理情况。

3.3 对服务消费者数据群的要求

服务消费者数据应内容全面，包括与其业务有关联的相关要素的来由、历史、现状、发展变化及其原因、未来规划（项目）实施方案等全过程数据，能全方位反映本部门工作范围内资源消费体系。数据质量要高，图、数、实三者应严格一致。数据变更（包括空间位置和属性值）及时、正确。尤其是涉及权属的信息，应注意保密。服务消费者数据群中的实际消费数据一般以基于物联网（包括移动物联网）感知和神经网络传输的动态数据为主。

4 管理数据群

4.1 管理数据群的作用

管理数据群是业务实际运行数据以及按数学规则建立的起智能管理基础作用的数据群，其核心作用是为服务提供者和服务消费者提供资源需求和消费匹配分析，提供不同层次解决方案，使城市建设运行有序、资源高效利用。

地理信息专项调查的目的一般是为了掌握其所关注要素（或专项资源）的分布和特点，并进行分类统计。在此基础上，分析其产出或效用水平，找出其形成的主要原因、关联因子和制约因素，研究其发展变化规律及发展趋势，提出持续改进建议，供决策机构参考，并对相关措施或改进方案的执行结果进行评估，达到人和自然关系融洽、社会经济与生态环境和谐发展的期愿。

管理数据群中的分析决策数据是智慧城市体系中的高级数据，位于智慧城市数据生态系统高端，该数据群的处理速度和数据质量标示着智慧城市的建设和发展水平。在管理数据群中，统计数据是基础，分析数据是解决方案提供者，管理的核心工作是科学决策。

4.2 管理数据群的内容和要求

1）统计数据。主要以服务提供者和服务消费者数据群为基础，数据统计单元、分类方法、分类指标要科学合理，数据质量审计和数据完善方案是统计数据结果正确的关键。

2）分析数据。资源需求和消费匹配算法科学，目标数据指向（或用途）清楚，数据挖掘方法先进，分析建模科学，各类参数设置、约束条件合理。

3）指标体系，指标是系统（或体系）运行水平和运行质量的指示数据，是决策模型的入口引导，是智能管理的基础数据之一。指标体系设置科学合理是城市管理专业系统有效、健康运行的基本保证。

4）管理运行数据，业务实际运行、管理、决策的过程和效果积累而成形成管理运行数据。运行数据必须实时、真实、可靠、有效，管理、决

策过程和结果数据应真实、有效、齐全。

5）智能评估，资源调度高效，监管模型实用，评价方法合规、评价体系科学。焦点事件或应急事件分析和处理方案的优劣是评估智慧城市的智能管理能力最简明的指标。

在智慧城市发展到一定阶段时，管理数据群应是基于基础地理信息框架数据群、服务提供者数据群和服务消费者数据群，由程序自动化生产，并进行日常管理决策。特别是与智慧城市各系统预警相关的数据都应由程序自动化处理，并能将监测到的异常数据快速传递给决策系统，以便及时决策和响应。

5 结 语

智慧城市管理要解决的核心问题是使城市运行有序和资源利用效益最大化。一个完整的智慧城市地理信息数据体系中，应包含一个基础地理信息框架数据群，众多专业服务提供者数据群、服务消费者数据群和管理数据群，4大数据群共同构成智慧城市运行基础。在各数据群内，不同类数据相互协同，才能完成各数据群任务。各数据群之间的相互作用，才能掌握足够的信息，达到智慧城市管理目标。多个服务提供者数据群协作，才能为民众搭建全方位服务环境，构建智慧城市资源供应体系信息。多个服务消费者数据群协作，才能全面反映大众不同层次的服务需求，构建智慧城市资源消费体系信息。各数据群数据相互借鉴、补充、完善、细化和繁衍，构建了智慧城市数据生态发展环境，为智慧城市进步和繁荣提供充足的养分。

[1] 李德仁.数字城市+物联网+云计算=智慧城市[J].中国新通信,2011(20):48

[2] 李德仁.从数字城市到智慧城市[J].中国建设信息,2011(23): 20-22

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1672-4623（2016）03-0015-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.006

蒋爱华，高级工程师，从事航测与遥感、GIS、土地规划工作。

2015-11-16。

项目来源：湖北省地质局科技资助项目（KJ2015-6）。