CIM论文 | 基于城市信息模型和大数据云平台的智慧城市研究与应用

【摘要】随着我国城市建设水平的提升，数据处理需求的增大，智慧城市受到了越来越多的关注，其建设可以为城市业务的管理提供极大地帮助。城市信息模型（CIM）通过对信息的有效组织，形成城市的数字化镜像，实现针对城市各专业领域的规划、建设和运行管理等应用层级的有效协同、精确分析、实时预警预测以及动态的高仿真可视化管理，是智慧城市的重要模型基础。大数据云平台擅长于数据的组织、管理、计算以及可视化，在智慧城市建设中具有重要作用，对CIM模型的搭建具有借鉴意义。本文研究了CIM与大数据云平台的技术结合点，介绍了CIM在智慧城市数据共享、项目储备和协调、城市存量规划、辅助决策和监督等方面的一些应用，以期为CIM模型的搭建和完善提供一些思路。

【关键字】CIM；大数据云平台；数据融合；框架设计；智慧城市

城市信息模型（CIM），是对城市各要素及其时空状态信息的数字化描述和表达。从CIM本身的特性来看，它是一种数字化描述方式，其描述对象主要是城市的物理和功能特征；从CIM作为资源的角度来看，它是一种可以共享的且需要多方协同维护的信息集，主要体现为在基于面向城市运行管理的CIM平台上进行整个城市的信息化运行管理；从面向城市运行管理的CIM的整个工作周期来看，它是一个不断为改善城市服务和功能提供相关决策信息的周期循环过程[2]。与CIM相关的核心技术主要包括BIM、3DGIS和IoT技术，并融合了云计算与大数据等技术。

大数据云平台是指应用客户端设备或者应用其他任何与网络连接的设备，在确认身份的前提下，使用大数据云平台相应的计算、应用以及储存等资源。大数据云平台为信息的储存以及信息的共享带来了极大的便利，通过大数据云平台，不仅实现了资源的按需分配，而且能够实现对基础设施的资源池化。利用大数据云平台来储存和分享城市数据，能够在很大程度上提升城市数据的利用率，并且可以最大化的体现出城市数据的价值，同时还可以保障城市数据的储存和应用安全。相较于普通的管理平台，大数据云平台的安全性更高，同时管理运维效率较高，还可以更好的满足用户的需求，是智慧城市的重要基础。智慧城市需要大量的非结构数据信息，通过大数据云平台，能够对这些进行统一处理。在智慧城市中，大数据云平台可以运用大量数据，并结合城市的社会服务属性来提供信息分析、信息关系等方面的功能，进而可以为智慧城市提供更加全面的数据服务支持[3]。

城市大数据的类型非常多样和复杂，可以用两个分维特征对其进行综合解析。一是时间维度的动态频率特征，低频度数据更新缓慢，采集过程环节多、成本高，分析处理慢，而高频数据可以分析其动态波动变化。二是空间维度的样本比例特征。小样本是从较小数量比例的样本统计中分析出整体的信息波动规律，以微观局部窥宏观全局，但是由于样本比例低，不同取样方法获得的结论大相径庭，科研的可重复性差，因此其科研价值相对较低。大样本是超过50%以上，较少出现跳跃性变化，一些超过90%的全样本数据基本为满覆盖，可真实反映城市中的现象和规律。以此二维度建立矩阵审视当前城市研究中的各项数据，大致可以按照各象限分成四种类型。

一是高频大样本数据。手机信令、空间能耗、业态机构类数据等，覆盖面广，更新频率快，数据基础严谨，可以分析动态波动规律，这是严格意义上的城市大数据。

二是高频小样本数据。如微博签到、公交IC刷卡、大众点评类数据，主要体现一部分人群的特征，更新频率很高，适合做小微变化分析，这是小样本的城市大数据。

三是低频小样本数据。卡口交通统计、问卷访谈类数据，覆盖面小，更新频率也低。

四是低频大样本数据。城市空间建筑形态、地块使用属性类数据，是覆盖面完整的海量数据，但更新频率慢，适合做静态的基本结构分析，这是广义的城市大数据。

不难发现，传统城市规划设计的研究数据和获得方式大多是属于低频和小样本板块，以静态判断动态趋势，以局部判断整体规律，这也是传统城市设计对城市动态要素和活动特征的判断缺乏足够依据的重要缘由之一[4]。

在四个维度的大数据基础上，可以集成城市智慧模型CIM平台。它相较于传统地图信息平台而言，具有可定位、可视化、实时监测特点。同时，进一步将这一平台精确化、空间化及动态化，则能实现从表层到深层对城市各系统、各单元全面、综合的信息表达与联动分析，从全过程对城市规划与设计进行嵌合式支持[5]。

在这一平台建构过程中，需要通过人机互动技术方法、谷地软件平台、大数据获取－清洗－加工等方法建构出城市多源大数据全信息复合数据库。

基于此，首先通过人机互动技术方法及多软件平台建构出从建筑单体－用地地块－道路红线－街区单元到地形地貌的城市空间形态矢量数据库。其次，建构出城市多源大数据全信息复合数据库，这一数据库涵盖城市绿化系统、城市市政系统、城市微气候系统、城市产业系统、城市人车系统以及城市意象系统等。具体而言，这一复合数据库指向的是以下多源大数据库：

一是城市生态及绿量大数据，包括城市自然生态环境、三维绿量指标等基础数据；

二是城市市政大数据，涵盖城市基础设施、城市给排水及管网、城市照明系统、城市污水及垃圾处理设施；

三是城市微气候大数据，包括城市热环境、噪声环境、风环境、光环境等表征数据；

四是城市产业大数据，是人群在进行各项活动的实体业态表征，主要指的是社会、生产、生活及制造加工等类型的服务职能POI的空间位置、产业类别及机构属性等信息；

五是城市人车大数据，包含表征人群活动的匿名手机信令用户数据、公交通勤活动、地铁通勤活动、车流等数据；

六是城市意象大数据，基于微博、flick等公众平台的用户认知及感知数据的转译与输出。这些多源大数据涵盖城市的各个系统、各个维度，是城市真实民生情况的综合表征。图1为CIM分层建构图。

图1CIM分层建构图

时空信息云平台是智慧城市建设的空间基础框架，基于时间和空间信息整合现实世界的自然资源与环境、经济社会各种信息。智慧城市的各种业务数据、地理信息数据通过时间或空间标识进行关联，通过云平台以服务的方式进行发布、管理、展现，实现数据共建共享。

在时空信息云平台建设中，各个部门既是平台服务的消费者，也是平台数据的提供者。CIM具有统一信息模型、支撑数据融合的作用，基于CIM的时空信息云平台数据共享服务如图2所示。

图2基于CIM的时空信息云平台数据共享服务

在时空信息云平台建设中，利用分布式计算、机器学习、大数据分布式存储与处理等技术实现大规模时空数据计算和可视化，是提高平台应用体验的关键技术之一。在多数情况下，用户需要根据计算任务定制计算引擎。

图3大规模时空数据计算和可视化任务流程定制总体架构

图3是基于工作流技术，设计的大规模时空数据计算和可视化任务流程定制总体架构。

总体架构包括计算集群和模型可视化管理两个部分。

计算集群主要包括算子库、集群管理与任务分配节点，以及高性能计算集群、大数据集群和机器学习集群。其中，算子库提供各种基本算子或用户自定义算子，集群管理与任务分配节点负责整个计算集群的管理与计算任务调度，高性能计算集群、大数据集群和机器学习集群分别完成各种不同类型的分布式计算任务。此外，计算集群还提供监控功能，用户可实时化、可视化地查看任务流执行状况和整个集群运行情况。

模型管理部分包括模型库和模型服务，其中模型库用于接受和存储用户提交的设计模型，模型服务管理控制模型库并通过调度指令的形式触发计算过程。模型服务不仅支持定时任务、条件触发任务、计算后智能执行任务，也能够在后台资源适宜的情况下实现自动分配和弹性调度[7]。

搭建CIM与大数据云平台的链接，一张蓝图面向各行业主管部门实现空间信息实时共享，为数据更新和数据应用提供操作平台，应包含空间信息共享、数据更新、数据应用等功能。

空间数据共享需要参考或制定空间数据的规范和技术标准，制定城市数据资源目录清单，包括明确数据资源服务地址，方便各类用户快速查找数据资源，实现数据调用、交换、共享管理。远期可在通用平台模式的基础上开发自定义配置模块，为全市各行业主管部门提供自定义专属化的空间信息配置服务。图4为城市规划设计应用。

规范数据入库更新流程，提供数据标准化质检服务，保障各类空间信息的标准准确。各类数据的更新入库近期可以由专职部门对空间信息资源进行统一更新入库管理，远期可由各职能部门自主更新。同时开发台账分发、数据迁出、版本记录服务等功能，保障平台数据的安全。

支持面向各类用户提供数据浏览、数据自由叠加展示、数据信息查询、数据分类统计分析、报表输出打印、数据监测预警、数据应用自定义管理服务[8]。

储备项目库管理工作是项目生成的空间指引和项目启动的工作基础，包括建立近期建设规划储备库和年度项目空间实施规划储备库，纳入年度项目空间实施规划储备库的项目优先予以启动策划生成。结合CIM与大数据云平台，储备项目库按照供地方式，实行划拨用地项目、经营性用地项目、工业用地项目和储备用地项目分类管理。

政府相关部门根据规划实施要求和城市发展建设的需要，主动策划项目，提出项目建设规模及内容、意向选址、初估投资、策划生成类型（划拨用地、经营性用地、工业用地、储备用地）、拟开工年度等基本信息，并在平台储备库中新建项目条目及相关信息。平台应支持普通电子文件及空间边界等多类型附件的导入、下载和修改，实现项目空间一键定位，并提供项目名称查重、信息格式检查、空间边界图形检查等核查服务。

项目空间协调是依托空间规划数据，结合CIM与大数据云平台，在规定时间内征求相关职能部门在产业规划、城乡规划、土地利用规划、建设用地指标、规划设计条件、生态保护红线规划等方面意见，形成项目在空间布局上是否可行的综合意见。政府部门可通过合规性审查服务，实现项目边界比对各类控制线的一键检测，生成合规性审查报告并可导出，审查历史记录统一管理，可追溯、可查看。

通过在线会商功能，政府部门实行线上协同、线下决策，提高部门沟通的效率。针对相关联的项目，还可实现多个在线会商事项相互关联，会商意见及相关附件可共享[9]。

图4城市规划设计应用

[1]孙园园.从BIM到CIM——探索智慧城市建设新模式[J].价值工程，2019.

[2]杨俊宴.城市大数据在规划设计中的应用范式：从数据分维到CIM平台[J].规划数字化，2017.

[3]尹鹏程，凌海锋，蔡先娈，张季一，刘景元.基于全空间城市信息模型的时空信息云平台建设实践[J].数据管理，2019.

[4]许镇，吴莹莹，郝新田，杨雅钧.CIM研究综述[J].土木建筑工程信息技术，2020(12).

[5]耿丹.基于城市信息模型（CIM）的智慧园区综合管理平台研究与设计[D].北京，北京建筑大学，2017.

[6]祖田峥.基于大数据云平台的智慧城市建设的思考[J].绿色环保建材，2020.

[7]曹荣龙.多规合一、空间共管、业务共商——CIM技术行业应用综述[J].数字城乡，2020.

[8]金珊珊.BIM+GIS一体化助力CIM发展[J].研究论文，2020.

[9]段志军.基于城市信息模型的新型智慧城市平台建设探讨[J].研究论文，2020(43):8.

完