CIM论文 │ CIM平台赋能多源时空数据治理与应用

【摘要】随着智慧城市建设的不断深入，多源时空数据在城市规划、建设和治理中扮演着日益关键的角色。城市信息模型（CIM）平台作为智慧城市建设的核心基础设施，具备整合多源时空数据、实现数据治理和提供应用服务的能力。本文详细探讨了多源时空数据治理与应用面临的挑战，分析了CIM平台在多源时空数据治理中的解决方案，并以南昌市CIM平台为例，展示了其在多源时空数据应用方面的实践成果。

【关键词】城市信息模型；CIM平台；多源时空数据；数据治理；赋能应用

【中图分类号】TU17；TU18

【文献标识码】A

【基金项目】2023年度江西省住房城乡建设领域科技计划项目（赣建科[2023]17号）基于CIM的智慧城市建设空间底座研究——以南昌市为例。

第四次工业革命以来城市数据爆炸性增长，除了传统的测绘遥感、资源调查、工程建设、统计专题数据外，涌现出海量的多源时空数据，如手机信令、社交媒体、交通市政物联传感数据、建筑能耗监测数据等，这些数据为城市发展提供了多维且细粒度的数据支撑。与此同时数据格式的多样性、数据标准不一致性、数据融合的精准性也为数据持续赋能城市管理带来了一系列挑战。为了应对这些挑战，以汇聚、治理、融合、分析和应用多源时空数据为核心能力的城市信息模型（CIM）平台应运而生。CIM平台基于地理信息系统（GIS）框架，融合了大数据、云计算、AI等技术，运用行业数字技术BIM，构建了一个包含城市三维模型、二维地图、实时感知数据和社会经济数据的多源时空数据集成模型，形成一个动态更新、多维度数据交互的城市生态系统，为城市规划、建设和治理提供了坚实的数据管理与分析应用支撑。

城市数据的多样性源自不同部门和领域，数据在空间基准、分类编码、数据格式等方面均存在差异，这些差异造成数据一体化融合难，集成应用的效率低。构建统一的时空数据底座，整合跨领域的数据应用框架，统一数据应用标准，提高数据融合的自动化水平和集成应用效率是多源时空数据治理要解决的首要命题。

城市各类数据每一天都在指数级增长，传统基础架构难以适应快速的数据部署和扩展要求，且多达PB级海量数据也对数据处理算法和服务器计算能力提出了挑战。需要引入超融合架构实现分布式存储对传统存储的替代；引入云计算和分布式计算技术，根据数据处理的需求动态地调整计算能力和存储空间，将计算任务分配到多个节点上并行处理，提高数据处理的效率和速度。

在多源时空数据应用中，数据安全分级制度至关重要，不同类型和敏感度的数据需要界定分级标准，以确保数据的安全性与合规性。同时面向不同的使用场景，也需建立动态的分级调整机制，及时调整数据的安全级别。系统后台层面需支持对数据安全分级的监管和审计，确保分级策略有效执行，才能形成数据安全管理的闭环。

海量的矢量、栅格、激光点云、倾斜摄影、三维模型数据给平台前端加载和渲染带来了性能挑战，需要在保障细节的同时兼顾渲染效率。传统的地理信息引擎多面向空间数据展示、分析与应用，需要集成游戏引擎才能实现材质、天气、光影在内的高保真特效。此外多源数据具有时间、空间和属性高维特征，如何将多种维度有效地映射到二维或三维视图中是一个技术难题。

CIM平台采用全面且多维度的数据采集标准构建一个综合的城市信息数据库，至少包括：时空基础、资源调查、规划管控、工程建设、公共专题以及物联感知六大类数据。

这套数据采集框架覆盖了城市规建管全生命周期，具体包括立项用地规划、建设工程规划、施工、竣工验收、运行维护和改造拆除六个关键阶段。

数据采集手段的多样性是确保数据全面性的关键，CIM平台采用遥感技术、航空摄影、实地测绘、勘察、地图矢量化和人工建模等多种方法，以适应不同类型的数据需求。数据成果的形式同样多样化，包括矢量数据、栅格图像、三维模型、BIM模型、电子文档和结构化数据，以支持不同分析和应用场景。

CIM平台的核心能力在于其高效的数据整合能力。平台能够处理和融合来自不同源和格式的数据，通过精确的空间配准算法，如基于特征点匹配或基于区域的配准方法，解决不同数据源之间的坐标系、投影方式和精度差异问题，确保数据在空间位置上的精确对齐。

CIM平台的数据存储与管理架构采用先进的分布式系统设计，以优化数据存取效率，确保数据存储的高性能处理能力、高可靠性以及可扩展性。该架构依托于高效的分布式文件系统以及高性能的分布式数据库技术。CIM平台实施精细化的数据分区策略，该策略基于数据的访问频率、时间属性和地理分布进行动态调整。例如，数据可能根据行政区划、时间序列或特定数据类别进行逻辑分区，从而加速数据检索过程。在索引策略方面，CIM平台采用了空间索引技术以及针对时间序列数据优化的索引结构。这些索引机制显著提升了基于空间和时间维度的数据查询性能。

CIM平台依托其强大的GIS底层引擎，集成了一系列高级空间数据分析工具，平台能够执行复杂的时空聚类分析，该分析综合考虑了密度、距离和时间等关键因素，以识别城市中具有相似时空特征的区域或事件。

CIM平台可集成先进的智能引擎，利用其卓越的图形渲染能力提供高保真的三维可视化展示，极大地增强了数据的直观性和交互性。动态模拟和实时数据处理功能使得分析者能够深入理解城市事件和过程的时空演变。这在评估城市扩张对生态环境的影响、新建设项目的交通承载能力评估，以及公共服务设施选址与布局优化等方面尤为关键。

CIM平台通过提供在线共享、前置交换及离线拷贝等多样化的数据访问方法，实现了数据的全面浏览、查询、下载、订阅和在线调用功能。在对数据开放所带来的社会价值和潜在安全风险进行全面评估的基础上，平台明确划分了数据的所有权、使用权和保密等级。依据这些标准，我们制定了详尽的数据共享与交换策略，包括但不限于数据的类别、共享方式及交换频率。此外，平台引入了Token认证机制，以确保敏感数据的访问仅限于经过授权的用户，并通过服务追踪功能对数据使用情况进行实时监控，从而实现了数据共享的精确控制。

南昌市CIM平台基于二三维一体化GIS平台搭建，构建了一个包含城市三维模型、二维地图、实时感知数据、社会经济数据等多源时空数据的城市信息模型，通过优良的数据承载力及运算能力满足城市级数据计算的需求，构建起城市级数据闭环赋能体系。在可视化、数据化城市运维支撑系统的同时，综合利用城市各部门各行业的数据成果，提高资源利用效率，为城市各领域的智慧运营提供基础数据库，赋能城市数字化管理。

基于CIM模型库，构建南昌市智慧城市建筑实景三维空间，面向全域范围可控授权提供数据、功能、接口、交换共享、入口门户和运维管控等在线服务，实现多源异构空间资源二三维一体化、室内外一体化、地上地下一体化全方位表达，并提供多种二三维空间分析及专题统计能力，为城市规划、建设、管理全过程各环节提供技术支撑和决策依据。同时，通过建立统一的服务共享机制，提供资源注册、管理、申请、审核全流程一站式服务，实现城市空间资源池的动态扩容、高效共享。

门户首页作为用户接入CIM平台的主要界面，提供了一个直观且高效的导航系统，使用户能够迅速定位并接入各类子系统。该界面不仅支持对核心功能模块的一键式快速链接，而且通过集成的仪表盘，提供了关于平台用户活跃度、数据规模和访问频率等关键性能指标的实时概览。此外，门户首页还特别设置了用户建议模块，主动收集用户反馈，以促进平台功能的持续优化和用户体验的改善。

数字孪生城市模块是CIM平台的创新亮点，它通过集成多源时空数据，实现了城市环境的全视角数字化映射。数字孪生城市不仅支持不同模型和底图的灵活切换，还能够根据不同业务场景提供定制化的可视化模式和空间应用辅助工具。为了进一步提升数字孪生城市的功能性，本模块引入高级空间分析算法和三维渲染技术，增强二三维空间分析和统计的能力。这将使得用户能够从宏观和微观两个层面，全面、直观地掌握城市信息，为城市规划、管理和决策提供强有力的数据支持。

 

图1 数字孪生城市模块多源数据展示

在构建智慧城市的过程中，多源数据的集成与分析是理解城市复杂性、优化资源配置的关键。该模块通过先进的数据集成技术，整合了包括手机信令、浮动车、地铁等在内的物联网大数据，以及互联网地图导航数据、社交媒体评价、人口热力分布、住房市场动态、人口迁徙模式、兴趣点、街景影像等多源互联网大数据。这些数据的融合不仅提供了城市活动的宏观视图，也为深入分析城市运行的微观机制提供了可能。同时采用高效的数据处理算法和存储技术，确保了海量数据集的实时处理和分析能力。通过人工智能技术，能够自动识别数据模式，预测城市发展趋势，为政策制定者提供数据驱动的洞察。

 

图2 城市运行体征监测模块中区域联系

 

图3 大数据分析模块中手机信令数据应用于OD联系

城市运行体征监测是城市管理的重要组成部分，它能够实时反映城市的健康状态和发展趋势。本平台利用多源大数据分析技术，构建了包括区域联系、产业构成、人口研究、商业活力、街景影像、交通运行、公共服务和市政设施在内的八大监测领域。这些领域覆盖了城市运行的各个方面，为城市管理者提供了一个全面、实时的评估工具。每个监测领域都由专门的分析模型和可视化界面支持，使得管理者能够快速识别关键问题和潜在风险。实时数据处理能力保证了监测结果的时效性，使得城市管理者能够及时响应城市运行中出现的各种问题。同时平台还提供了灵活的报告生成工具，允许用户根据不同的业务需求定制报告内容和格式，从而更好地服务于城市治理与更新。

 

图4 城市运行体征监测模块中人口研究

资源中心作为CIM平台的核心组成部分，扮演着城市空间数据与服务的综合管理枢纽角色。它不仅整合了包括基础地理信息数据、业务服务接口、地图服务、三维场景等在内的多类型CIM资源，还提供了一套完整的资源生命周期管理机制。通过服务浏览、注册、查询、申请等功能，资源中心实现了对资源的高效索引、访问控制和动态管理。资源中心采用元数据驱动的方法，对资源进行细致的分类和描述，以支持更精准的资源发现和利用。此外，还将引入资源质量评价体系和用户反馈机制，确保资源的可靠性和持续改进。

应用中心是CIM平台应用生态的管理中心，它提供了一套系统化的应用管理框架。该中心不仅支持对平台已注册应用的分类浏览、关键字查询和快速链接，还具备应用注册能力，允许外部应用通过标准化接口快速接入CIM平台。应用中心将实现应用的全生命周期管理，从注册、审核、发布到维护和升级。通过建立应用评价体系和用户反馈机制，应用中心将促进应用质量的提升和功能的持续优化。

管理中心是CIM平台稳定运行的神经中枢，为平台运维提供了全面的监管工具。它不仅涵盖了用户管理、系统配置、角色权限管理等基础模块，还扩展到了组织机构管理、资源统计、日志管理等高级功能。管理中心采用智能化的监控和分析技术，实现对平台运行状态的实时监控和故障预警。通过建立完善的用户行为分析模型，管理中心将提供精细化的用户管理和个性化的服务定制。此外，管理中心还引入了安全审计和合规性检查，确保平台的安全可靠运行，满足智慧城市对数据安全和隐私保护的高标准要求。

CIM平台凭借其高度集成的技术架构，已经证明在解决数据多样性和标准化问题上的有效性，同时也显著提升了数据管理的效率和质量。这一核心能力为城市决策者提供了坚实的技术支撑，使得决策过程更加依赖于详实的数据和精确的分析。随着技术的不断演进，CIM平台在数据赋能城市治理、推动智慧城市发展中的核心作用愈发显著。

展望未来，CIM平台将实现更高水平的智能化。通过深度融合人工智能等前沿技术，将能够对城市运行状态进行精准预测和高效响应，极大地增强城市数据的分析能力和应用价值，为城市管理提供更为深入的洞察。CIM平台将成为智慧城市建设的重要基石，其发展将引领城市走向更高效、更智能、更可持续的发展道路，满足人民群众对美好生活的向往。

[1]李德仁,邵振峰.论新地理信息时代[J].中国科学:地球科学,2022, 52(07):1307-1323.

[2]童小华,谢欢,刘世杰,等.从数字孪生到智慧孪生:理论与技术框架[J].测绘学报,2021,50(03):285-298.

[3]王家耀.时空大数据时代的地图学[J].测绘学报,2017,46(10):1226-1237.

[4]郭仁忠.智慧城市中的大数据[J].测绘学报,2014,43(06):569-577.

[5]吴志强,甘惟.转型时期的城市智能规划技术实践[J].城市规划学刊 ,2019(03):5-12.