基于线性参照系统的高铁沉降数据集成模型

张倩宁，黄泽纯，洪安东，尚海滨

（1.西南交通大学 地科学与环境工程学院，四川 成都 610031；2.西南交通大学 高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室，四川 成都 610031; 3.成都理工大学 旅游与城乡规划学院，四川 成都 610059）

基于线性参照系统的高铁沉降数据集成模型

张倩宁1,2，黄泽纯1,2，洪安东1,2，尚海滨3

针对高铁沉降监测数据的海量特性，以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题，设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中，高铁路网以路径要素集存储，高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储，由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时，使用ArcEngine组件与．NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能，可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况，更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理，有效地减少了数据存储冗余，提高了高铁变形监测数据管理的效率，对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。

线性参照系统；沉降监测；数据集成；空间数据库；可视化

在高速铁路建设与运营过程中，沉降监测是一项伴随始终的工作，其对于高铁建设的质量保障和运营安全起着至关重要的作用。高速铁路经过的区域地形往往比较复杂、沉降监测点种类繁多，由此产生的沉降监测数据量十分巨大。沉降监测数据具有周期性、高精度性等特点[1]。鉴于以上特点，只有对监测数据进行有效的质量控制和合理管理，才能保障高速铁路的顺利建设与安全运营[2]。

目前常采用的高速铁路沉降监测数据管理方式为：使用Excel软件管理沉降监测数据，用CAD软件建立高速铁路图形文件。这种传统的数据管理方式存在很多缺陷，如空间信息和属性信息严重分离，在进行数据分析时，仅仅考虑了沉降监测数据，却忽略了监测点的空间特征；易产生大量冗余数据；数据结构不一致；管理效率低。因而如何有效地管理沉降监测数据和可视化表达高速铁路变形特征成为研究的重点。本文提出了一种新的基于线性参照系统的高铁沉降监测数据管理与表达的集成模型。运用线性参照系统来管理高速铁路沉降监测数据，可将非空间数据以事件表的形式存储，实现了非空间数据的空间化，大大降低数据冗余度，减少数据存储量。同时，线性参照系统可实现高速铁路沉降监测数据的线性可视化管理，且可方便地对数据进行录入和管理，实现数据的更新。

1 线性参照系统

1.1 理论基础

1974年，Baker和Blessing提出了线性参照系统。1997年Alan Vonderohe等[3-6]提出了一个通用的线性参照模型，阐述了线性参照模型由线性参照基准、拓扑网和线性参照方法3个部分组成。线性参照基准是由控制点和控制段组成。拓扑网为应用层，建立在线性参照基准上，管理部门可根据需要在同一线性参照基准上建立多种不同的拓扑网。设施数据以事件的形式，通过线性参照方法建立在拓扑网上。

线性参照方法是使用沿线状要素的相对位置存储地理事件的方法。为了方便使用，不同的部门会采用不同的线性参照方法，各线性参照方法可根据线性参照基准进行转换。我国的铁路部门一般采用里程桩法。这种方法为每一条铁路赋予唯一编号，指定固定起点位置，沿着道路行进方向，在路两侧设立里程桩，实际定位时，量测定位点到最近的里程桩的距离，得到准确的里程桩号。

在线性参照模型中，一维线性要素类的设施、现象等信息通过线性参照定位的方法，以事件的形式建立在拓扑层上，使得空间数据库的建立不再依赖于基础地图，脱离了与基础地图中的空间要素的直接联系，同时，实现了非空间数据的空间化。

1.2 ArcGIS中的线性参照数据集

在ArcGIS中，用于构建线性参照系统的数据类型有路径要素集和事件表。路径要素集是具有已定义测量系统的路径集合，而路径是指具有唯一标识符和通用测量系统的任意线状要素。事件表就是事件信息的集合，包含有关可沿路径要素定位的资产、状况和事件信息。线性参照模型中一般包含两种类型的事件：点事件和线事件。点事件仅使用一个测量值描述路径的离散位置，而线事件使用测量始于值和测量止于值描述路径的一部分。ArcGIS软件使用动态分段法将事件显示在路径要素网上[7]。

2 沉降监测数据组织与线性建模

2.1 沉降监测数据组织

高速铁路沉降监测数据一般包含空间数据、属性数据和元数据三大部分。空间数据主要由高铁沿线基础地理信息数据、高铁线路的线性参照基准数据和拓扑网数据组成。属性数据主要包括高铁路段基本属性、监测点基本属性、沉降监测数据和分析结果数据。元数据的存在可以很方便地解决数据共享等问题。元数据主要包含各种高铁沉降监测数据的相关数据信息。

2.2 高铁沉降监测数据线性建模

基于线性参照系统建立的高铁沉降监测数据集成模型如图1所示。在对高速铁路沉降监测数据进行线性建模时，事件表通过线性参照方法与路径要素集关联，并显示在路径要素上。高速铁路系统一般采用的线性参照方法是里程桩法。建模的基本步骤为：

1）路径要素集的建立。高速铁路沉降监测数据集成模型中，根据实际需要路径要素集由高速铁路线性参照基准和基础地理信息数据生成，并选择里程桩的线性参照方法。

2）事件表的建立。高铁沉降监测数据集成模型中，事件表分为点事件表和线事件表。点事件表一般可由点状分布的要素表进行构建。模型中由监测点分布表、基准点分布表、工作基点分布表、交叉跨越表和铁路站点分布表等构建。点事件表中必须包括测量字段和路径关联字段。测量字段根据里程桩号进行构建，路径关联字段为点状要素所在路径。线事件表一般可由线状表示的要素表进行构建。模型中由高铁线下工程结构类型表、灾害分布表、高铁设计时速表、施工单位表和运营管理单位表等构建。线事件表中必须包括起始测量字段、终止测量字段和路径关联字段。起始和终止测量字段可根据线状要素开始和结束的里程桩号进行构建，路径关联字段为现状要素所在路径。

3）事件的显示。这个过程实现了高速铁路属性数据向空间数据的转换。根据路径关联字段和测量字段，模型使事件表正确地关联和显示在高铁线路路径要素上。本模型中选用线路编号作为事件表和属性表的关联字段。最后，使用ArcGIS软件中的线性参照工具将事件表转换为点图层或线图层，并显示在路径要素上。

图1 高铁沉降监测数据线性集成模型

3 实验与功能实现

实验采用的沉降监测数据是某条高速铁路的一段实测数据，基础地图数据由高速铁路沿线遥感影像经矢量化后获得。

3.1 高速铁路沉降监测空间数据库

根据上述组织方式，实验中，基于ArcGIS的File Geodatabase构建数据存储模型。建立的高速铁路沉降监测数据库如图2所示。

Geodatabase数据模型符合OGC技术规范，且支持关系数据库SQL接口。对于已经存在的原始空间数据和非空间数据，可通过ArcGIS软件将数据导入模型数据库中。数据导入后，还需进行初步处理，如添加和转换事件表的测量字段和关联字段。高铁沉降监测数据的更新，可直接使用ArcGIS软件进行原始监测数据的维护。

图2 高铁沉降监测数据库结构

3.2 线性参照数据集

1）建立拓扑网。在ArcGIS中使用线性参照工具的“创建路径”，在线性参照基准上创建路径要素类。

2）设置影线。由于高速铁路沉降监测过程中，一个监测断面上会设置两个或多个沉降监测点，为了更加形象地表达每个沉降监测点所在铁路的具体位置（左边、中线或右边），对生成的路径要素类图层，按照一定的规则进行影线设置。通过影线的设置可形象地模拟高速铁路沉降监测点位的分布，使得区域沉降的分析和评估更加形象化。

3）创建事件图层。使用线性参照工具中的“创建路径事件图层”，将沉降监测点事件表生成点事件图层，将高铁线路相关线事件表生成线事件图层。

3.3 沉降监测数据可视化表达及查询功能

基于ArcEngine开发平台，设计并开发了高铁沉降数据处理模块，实现了基于线性参照系统的高铁沉降监测数据可视化显示及查询功能。模块将查询功能和可视化功能相结合，使得数据分析、预测和评估更易于进行。

查询模块实现了按属性条件查询功能，如图3所示查询线路上所有的隧道监测点。

图3 隧道监测点查询结果

监测数据的可视化模块实现了监测点沉降数据的表格显示和沉降曲线图的实时绘制功能，如图4、5所示。

图4 隧道监测点沉降监测数据

图5 隧道监测点累计沉降曲线图

4 结 语

本文引入线性参照系统来管理和显示高铁沉降监测数据，实现了高铁沉降监测成果的空间和属性数据的一体化管理，可提高数据的管理效率。实验表明，线性参照系统非常适用于管理高铁沉降监测数据，能够有效地改善传统的高铁线路空间数据和沉降监测数据的分离状况。在数据存储方面，可降低数据冗余度，优化数据存储结构；在数据显示方面，可更加形象地反映沉降监测点的点位分布状况，使数据分析、预测和评估更加易于进行。本文仅仅对基于线性参照系统的高铁沉降监测数据集成模型做了初步探讨，为了增强线性集成模型在高铁建设与运营中运用的通用性和实用性，可进一步对高铁运营安全监测其他方面数据进行线性集成建模研究。

[1] 梁新美,董武钟,欧阳亚,等． 高速铁路沉降观测数据处理与分析预测系统设计[J]．安全与环境工程, 2013,20(6)∶ 141-144

[2] 陈超,张献州,尚金光． 高速铁路沉降观测数据生产过程质量控制与管理[J]． 高速铁路技术, 2011,2(5)∶ 25-29

[3] Vonderohe A,Chou C,Sun F, et al． A Generic Data Model for Linear Referencing System[R]． Washington∶ Nchrp Research Results Digest, 1997

[4] 童小华,杨东援,刘大杰． 一种新的线性参照系统数据模型[J]．同济大学学报∶自然科学版,2001,29(4)∶410-415

[5] 郭林泉,赵鸿铎． 线性参照系统在上海市公路设施管理地理信息系统中的应用[J]． 昆明冶金高等专科学校学报, 2006,22(3)∶29-35

[6] 王亚飞,徐柱． 基于线性参照模型的铁路空间数据建模方法研究[J]． 中国铁路, 2011(12)∶ 56-59

[7] Esri． Linear Referencing of ArcGIS 10 Help[Z]． California∶Environmental Systems Research Institute, Inc． 2010

P258

B

1672-4623（2016）01-0099-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.01.030

张倩宁，硕士，研究方向为时空数据挖掘、LiDAR点云处理。

2015-04-03。

项目来源：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2682014CX017）；长江学者和创新团队发展计划资助项目（IRT13092）。