城市管理部件和事件关联模型设计

任远航 郭 贤 曲腾腾 蒋 捷

(1. 北京建筑大学 测绘与城市空间信息学院, 北京 100044;2. 北京大学 工学院, 北京 100871)

0 引言

随着近年城市化进程的加快,各种城市设施大量扩建,城市公共安全事件频发,城市管理压力激增,如何实现精细化城市管理成为亟待解决的问题。城市部件与城市事件是城市管理的重要对象。国家标准《数字化城市管理信息系统 第二部分：管理部件和事件》(GB/T 30428.2—2013)[1-3]明确了城市部件和事件的定义、分类、代码。其中,城市部件是指城市公共区域内的各项市政工程设施与市政公用设施。城市事件(urban event,UE)是指人为或自然因素导致城市市容环境和环境秩序受到影响或破坏,需要城市管理专业部门处理并使之恢复正常的现象和行为。在城市运行过程中,城市部件和事件之间彼此关联,相互影响与制约。城市管理部件(urban managed component,UMC)是城市事件的作用对象,且能够支持对城市事件的响应行动。城市事件的时空分布特征是指导城市管理部件合理配置的关键因素。因此,清晰地描述城市部件、事件及其关联关系,并以此为基础实现部件和事件的精准管理和关联、事件的快速响应,是智慧城市建模的重要内容。

不少研究者从不同角度提出了城市事件与城市部件模型。例如，王艳妮等[4]基于本体的方法对滑坡灾害事件进行语义表达,从物质性、空间性、时间性、影响性等角度描述滑坡事件的本体属性;陈泽强等[5]基于元对象机制(meta object facility,MOF)框架提出了洪涝灾害事件信息表达和共享的动态信息模型;王文俊等[6]提出了影响城市事件的应急资源和案例客体的概念。然而,上述诸多针对特定类型的模型未结合已有国家标准给出完整全面的城市事件与部件形式化描述,不足以充分表达事件的多样性及其与部件之间的关联关系。

城市部件和事件的信息组织是实现高效索引与时空特征分析的基础。部分城市采用万米单元网格管理法,将城市划分为不同网格,对城市部件和事件的监测与管理,取得了良好实效;戴培培等[7]利用Ripley’s K 函数和Global Moran’s I分析热点事件的空间布局;但基于行政区划的不规则网格的编码体系不唯一,不利于城市群区域信息统一组织和快速查询。且现有的分析多集中在事件空间聚类特征挖掘,对事件与部件的联系关注不足。

本文针对上述需求及问题,提出了城市部件与事件关联模型,能够全面描述部件和事件要素的属性及其关系,在此基础上设计了可支持跨城市的部件与事件快速索引、定量关联计算的编码,并利用真实数据对所提出的模型与编码进行了验证。本研究成果可为城市部件的精细化管理及城市事件的快速精准响应提供支持。

1 城市部件和事件关联模型设计

1.1 总模型

城市部件与城市事件可视为时空对象,在数字体系中表达为要素,其总模型如图1所示。

其中,每个事件要素属于且仅属于一个事件要素类。每个部件要素属于且仅属于一个部件要素类。事件和部件要素的性质以属性来表达。一个要素可以有一个或者多个属性。属性按类型来分类,每个属性类型对应要素在现实世界中的一项性质。属性实例的值被称为属性值,每个属性类型可有一个或多个属性值。要素之间存在关系,一个要素可以涉及多个关系,两个不同关系可以联系同一个要素。关系可有零个或多个属性。

图1 总体模型图

1.2 城市事件要素模型

城市事件要素模型如图2。一个城市事件UE由一个唯一编码标识,由属性描述,可定义为

ES={EID,AT,AS,AE,AP,AO}

(1)

式中,ES为城市事件；EID表示事件的标识代码;AT表示事件是时间属性,由发生时间、结束时间等子属性构成;AS表示事件的空间属性,由位置、影响范围等子属性构成;AE表示事件在环境方面表现出的性质;AP表示施动者、受动者等事件的相关人员;AO是其他可扩展的属性。

每个事件属于一个事件要素类,包括市容环境类、宣传广告类、施工管理类、街面秩序类、突发事件类和其他事件六大类,具体又可细分为83个小类[3]。

1.3 城市部件要素模型

城市部件要素模型如图2所示。一个城市部件UC由一个唯一编码标识,式(2)表示为CS，由属性描述,可定义为

图2 城市部件要素模型

(2)

每个部件属于一个部件要素类,包括公用设施、交通设施、市容环境设施、园林绿化设施和其他部件五大类,具体又可细分为121个小类[3]。

1.4 城市事件与部件关系模型

由于城市部件和事件要素均是具有时间、空间、语义属性的空间对象,这决定了部件和

事件要素在时间、空间、语义上存在着密不可分的关联。图3详细介绍了部件和事件的关联关系类型。

图3 城市部件和事件的关系模型

城市部件和事件要素的关联关系包括空间关系、时间关系、语义关系。空间关系包括拓扑关系、方位关系、度量关系。拓扑关系包括邻接、包含、相等、相离、相交关系;时间关系用于描述部件类事件要素发生的时间点和它们之间的相对时间关系,对绝对时间的时序分析可帮助挖掘部件类事件的演变规律;语义关系用于描述要素属性特征之间的关系、诱发关系以及在自主认知或群体决策学习中形成的关系。由于城市部件和事件要素可视为时空对象,本文参考多粒度时空实体对象的关联关系分类,将语义关系分为属性、因果和认知关系三种类型。属性关系包括相关关系、映射关系、函数关系和转换关系。

2 城市部件与事件编码设计

在前述模型中,部件与事件均以唯一编码标识。标识编码是对标识对象进行有效的组织管理、查询检索、关联分析的基础和关键。本文基于地球空间网格(GeoSOT)设计了一种城市部件和事件编码方案,并基于该编码设计与数据组织与索引方法。

2.1 基于GeoSOT的城市部件和事件编码方案

当前空间要素的标识编码主要包括基于经纬度坐标标识、基于空间范围与行业分类代码结合的标识、基于地理实体编码标识等方法。其中,经纬度坐标法难以表达要素的空间范围与几何形状,且查询效率低[8]。《数字化城市管理信息系统 第2部分：管理部件和事件》(GB/T 30428.2—2013)[3]定义的标识码以行政区划代码和分类代码两部分构成,但行政区划空间范围不规则不适用于空间数据组织。《地理实体空间数据模型》(GB/T 37118—2018)[9]规定了地理实体编码规则,但在实践中各城市编码方法不同,难以支持跨城市的一体化管理。

GeoSOT全称为“2n及整型一维数组的全球经纬度剖分格网”,具有全球多尺度划分、一维整形编码等特性,在大场景多源信息组织与快速索引计算方面已经获得成功应用。GeoSOT-3D椭球剖分方案是GeoSOT框架在三维空间上的拓展。本文基于三维GeoSOT-3D设计了城市部件与事件唯一标识码,由位置码、分类码、时间码3部分组成,如图4所示。

图4 基于GeoSOT的城市部件和事件编码结构

其中,位置码用来标识部件和事件要素的空间区位信息,是其位置中心点所在的GeoSOT-3D体元编码。考虑到部件与事件管理尺度,采用第26级网格,对应约1 m的网格尺寸,编码长24位(十六进制)。分类码采用《数字化城市管理信息系统第二部分：管理部件和事件》(GB/T 30428.2—2013)的规定,长2位。时间码以时间戳作为编码值,将yyyy/MM/dd HH:mm:ss格式的日期数据转换为长10位的时间戳二进制编码。以城市部件为例,北京市东城区察慈社区坐标为(116.43°E,39.94°N)的监控电子眼部件转换为编码：00b21a49b0404904c92c0104 0150 1486310400,位置码“00b21a49b0404904c92c0104”为监控电子眼的GeoSOT第26级三维网格编码,分类码“0105”表示该部件为公共设施类监控电子眼部件,时间码“1486310400”表示监控电子眼的生产日期。同样地,标识编码为“00b21a49a2582cb6d0080000 0409 1504851300”的城市事件,代表坐标为(116.39°E,39.95°N)的街面秩序类机动车乱停放城市事件,上报时间为2017-09-08 T14:15:00。

相比现有的基于地理编码和单元网格的编码方式,本文提出的编码方案以GeoSOT-3D剖分网格体作为存储空间对象信息的“容器”,从而将不规则部件与事件的对象管理转为规则空间网格的管理,以提高管理效率。

2.2 基于标识编码的数据组织与索引

为实现城市部件和事件数据的一体化组织,基于上述模型与编码,设计了基于全球剖分网格的索引方法。通过建立索引关联表建立部件和事件的关系。以剖分体元编码V_Code为关联主键,建立与部件要素标识码C_Code、事件要素标识码E_Code、部件要素属性集C_Attr、事件要素属性集E_Attr的对应关系。一个剖分体元编码可映射多个部件或事件要素,多个部件或事件属性。

3 实验结果与分析

实验数据来自北京市东城区2017年7月至2018年1月的城市管理数据,本文选取其中5类事件(机动车和非机动车乱停放、黑车拉客、流浪乞讨、宣传广告)共60 753条、电子监控类部件共6 636条为主要实验对象,对电子监控部件及周围的五类事件进行缓冲区分析、空间拓扑关系计算。

以查慈社区附近的一个监控为中心点,建立半径为100 m的缓冲区,计算得出缓冲区域的26级网格编码数组,再分别与事件的位置码逐一对比,得到监控缓冲区内宣传广告和机动车乱停放事件。然后随机选取缓冲区内机动车乱停放事件、宣传广告事件和电子监控部件,计算方位关系和度量关系。

利用随机生成的100～1 000万条模拟数据,比对了网格算法与经纬度算法的计算效率。经纬度坐标适用于单点精准查询和存储,但不利于表达多边形空间区域,一般采用一系列特征点坐标串标识多边形的空间范围与形状信息,数据存储空间大且降低查询效率。而基于GeoSOT的标识编码具有编制规则简单、位数固定、降维计算的优点,数据量越大查询效果越明显。结果如图5所示,随着数据量的增加GeoSOT标识码的检索优势愈加明显。

图5 GeoSOT标识码与经纬度检索时间效率对比图

4 结束语

本文定义了城市事件与部件要素的关联模型,设计了基于全球剖分网络的标识编码和索引机制。实验证明,本文方法在显式描述城市管理部件和事件的关联关系、实现大范围事件与部分关联查询与定量分析方面具有明显优势,并可实现基于网格的多源多尺度人、地、事、物等时空信息的集成,为城市精细化管理提供支持。由于城市部件具有几何形状特征,因此在三维空间的表达上受到一定限制。今后将研究基于GeoSOT-3D编码对三维中的城市部件和事件进行表达和关联,并结合更多数据开展多尺度跨城市、多类型信息的集成管理与实验。