地理信息科学在智慧城市建设中的作用

环球文化网 2019-10-04

来源:《天津师范大学学报·自然科学版》2017年5月

作者:崔铁军,教授,主要从事地理信息科学理论与方法及智慧城市等方面的研究.



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摘要: 针对智慧城市建设的需求和任务,提出了智慧城市建设的内涵、总体框架、核心技术、关键技术和应用领域,探讨了地理信息科学的形成与研究内容.基于地理位置与时间是信息的基本属性以及可视化是人类获取知识的主要途径2个基本事实,从理论支撑、多学科融合、位置感知、环境变化感知、基于时空多源数据整合、时空过程分析、可视化表达和软件平台支撑8个方面阐述了地理信息科学在智慧城市建设中的地位和作用.

  

关键词: 智慧城市建设;地理空间数据;地理信息科学



  

城镇化是将农村人口转化为城镇人口的一个过程, 是解决资源、环境、庞大的人口物质需求与我国可持续发展的多种矛盾以及实现现代化的必由之路. 经过几十年的不懈努力, 中国城镇化取得了巨大的成就, 但也随之带来了交通拥挤、居民居住条件较差、环境噪声污染严重、水资源短缺、犯罪率居高不下、天然气普及率和硬化道路比重低以及污水污物处理设施缺乏等一系列城市问题. 城市是一个整体, 由于城市管理的复杂性和人管理能力的有限性, 目前我国不得不将城市分割管理, 形成了以分工为基础、以各司其职和层级节制为特征的行政管理体制. 随着城市规模的不断扩大, 这种体制出现了行政业务间、政府各部门间、各地方政府间、垂直部门与地方政府间以及各行政层级间的分割, 形成了碎片化的分割管理模式.在网络化、信息化快速发展的今天, 这种管理模式的缺陷更加突出, 既妨碍了政府整体效能的实现, 加大了部门间协调的成本, 又阻碍了服务政府的建设, 并给公众办事带来极大的不便. 智慧城市建设就是通过信息技术在新型城镇化的规划和建设、管理和运行、生产和生活等各方面全方位的嵌入、渗透和应用, 提升城镇化发展水平, 推动产业转型升级和政府行政效能大幅提升, 它在城镇化推进的过程中扮演着越来越重要的角色.

  

当前我国智慧城市建设还处于初级阶段, 各行各业围绕智慧城市规划与建设开展了智慧城市的本质内涵、框架体系及规范标准的研究[1-3], 政府也出台了多项政策措施, 布置了各类智慧城市建设试点, 开展了多种基础设施建设, 探索了众多智慧应用体系, 制定了相关实施保障体系, 为智慧城市规划与建设奠定了重要基础、取得了初步成效. 但人们对智慧城市的本质内涵定义尚不清晰, 结构也不明确, 且缺乏统一的标准规范, 最重要是理论研究还不完善. 本文从智慧城市建设目标和任务出发, 分析研究智慧城市的总体框架、核心技术体系、关键技术和应用领域, 依据地理信息科学的理论、技术、系统和工程方法, 探讨地理信息科学与智慧城市建设间的关系, 旨在研究地理信息科学在智慧城市建设中发挥的作用.



  

1、智慧城市的内涵

  

1.1 智慧城市的概念

数字城市建设中面临着实时性获取、信息共享、业务协同和智能决策4 大问题, 无法满足城市各种综合应急资源服务、统一指挥和联合行动以及为市民提供相应紧急救援服务的迫切需求. 物联网、云计算和智能决策新技术的应用为解决数字城市面临的上述问题提供了机遇, 为实现城市全面透彻的感知、泛在的互联、智能的融合以及分析决策应用提供了保证.智慧城市就是数字城市的智能化, 是数字城市功能的延伸、拓展和升华, 通过物联网把数字城市与物理城市无缝连接起来, 利用云计算和网格计算技术对实时感知数据进行快速协同处理, 并提供智能化服务, 提升人们对城市的感知能力、逻辑思维能力、自学习与自适应能力和行为决策能力.

  

智慧城市的核心包括: ①感知化、互联化、协同化和智能化, 包括通过物联网实现物理城市全面、综合的感知和对城市运行核心系统的实时感测, 实时智能地获取物理城市的各种信息; ②通过互联网实现感知数据的智能传输和存储, 将多源异构数据整合为一致性数据, 实现全城域数据关联, 构建智慧的数据基础设施; ③基于云计算这种新的服务模式, 充分利用和调动现有一切信息资源, 通过构架一个新型的服务模式或一种新的能提供服务的系统结构, 解决多源异构海量数据的处理问题; ④利用大数据技术对实时感知数据进行快速和协同处理, 对海量感知数据进行并行处理, 实现数据挖掘与知识发现, 为人们提供各种不同层次、不同要求的低成本、高效率的智能化服务, 进行科学决策和预测分析, 从而构建智慧城市.

  

1.2 智慧城市的核心技术体系

智慧城市核心技术体系可以通过五纵五横的立体框架来描述. 五纵指贯穿智慧城市建设各个层面的5 个支撑体系, 包括核心技术体系、智慧标准规范体系、安全保障体系、政策法规体系和运营管理体系. 五横指核心技术体系划分为基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层和决策层5 个层面.

  

1.2.1 核心技术体系

信息基础设施层包括感知、通信网络和海量存储计算等基础设施, 其在智慧城市中的主要功能是识别物体和采集信息, 用以解决人类世界和物理世界的数据获取问题. 信息基础设施采用传感器技术、条形码技术、智能终端(智能手机、平板电脑、智能电视和智能卡等)、RFID 技术、影像采集、卫星遥感、无人飞机摄影、三维激光雷达和卫星定位技术等实现对城市范围内人、事件、基础设施、环境和建筑等各方面元素的实时动态识别和信息采集. 把传感器与通讯网络相连接, 形成物物相连的物联网, 实现城市的全面感知.

  

信息资源层包括基础数据库、专业数据库和数据库更新管理系统3 个部分. 基础数据库包括自然资源和地理空间基础数据库、人口基础数据库、法人单位基础数据库、宏观经济基础数据库和地名地址数据库五大基础数据库, 其中地理空间基础数据库是实现信息空间定位、空间分析的基础, 它以地理空间基础数据库为依托, 以地名地址数据库为纽带, 将五大基础数据库连接成一个有机的整体, 为全面表达自然、社会和人类活动提供基础依据. 专题数据库是基于五大数据库建立的涉及土地、规划、房产和交通等各行业的专题数据库, 主要用于城市各部门的管理和决策,并为社会提供行业数据服务.

  

应用支撑层采用逻辑集中、物理分散的方式建立信息资源目录, 利用数据共享交换平台和统一的数据标准实现各部门和各行业业务数据的互联互通, 使各类基础数据库和专业数据库形成一个有机整体.

  

应用层是面向政府、企业和公众的信息服务层,各个业务部门根据自身的业务需求, 利用应用支撑层提供的各种信息资源, 建立自己的业务系统, 包括电子政务、电子商务与现代物流、企业和社区管理等, 它们是互相联系的完整的城市信息系统体系, 直接服务于政府、企业和公众.

  

决策层是由城市各种基础和专业的数据库、各种决策模型组成的模型库以及求解某一(或某些)领域问题所用知识组成的知识库,通过调用各种信息资源和分析工具,为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的依据,帮助决策者提高决策质量和水平.

  

1.2.2 标准体系

在智慧城市标准体系的建设中, 还要通过各类技术标准、数据标准、接口标准、技术规程和作业流程的贯彻执行, 实现各类应用系统的整合、集约和共享. 智慧城市标准体系的制定要充分吸收国际上相关标准规范, 基于现有国家、行业和地方的标准规范, 结合智慧城市建设所需, 形成完善、实用、可行的智慧城市建设标准体系框架.

  

1.2.3 安全体系

智慧城市所承载的信息资源涉及大量个人、企业和政府机密信息, 利用信息安全设备、技术、法规和政策等措施保障信息网络、系统、内容被合法用户安全使用, 并禁止非法用户、攻击者和黑客使用、偷盗、破坏这些资源. 因此, 智慧城市建设要求建立一种能够适应开放、共享、协作信息环境的新型信息安全体系,解决智慧城市在开放式、协同化、移动化环境中的信息安全保障难题.

  

1.2.4 政策法规体系

智慧城市能否顺利推进的关键是体制机制是否合理. 在智慧城市的实现过程中, 完全依托行政管理、领导命令和伦理道德的约束作用解决问题显然力不从心, 而政策法规, 尤其是法律的保障作用则起到决定性作用.

  

1.2.5 运维和运营

智慧城市的运维是指采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等对已经建立好的智慧城市的运行环境(如硬软件环境和网络环境等)、业务系统和运维人员进行综合管理.

  

1.3 智慧城市的关键技术

1.3.1 基于物联网的信息实时感知互联技术

无处不在的智能传感器可以对物理城市实现全面、综合的感知, 并对城市运行核心系统进行实时感测, 从而智能地获取物理城市的各种信息. 一方面,物联网可以将无所不在的智能传感器连接起来; 另一方面, 利用互联网可以实现感知数据的智能传输和存储. 因此, 基于城市智慧信息基础设施(网络/网格、数据)、物联网与互联网的完全连接和融合可以将多源异构数据整合为一致性数据, 使城市的各要素、单元和系统及其参与者和谐高效地运行, 达到城市运行的最佳状态.

  

1.3.2 基于云计算的多源数据关联和业务协同

云计算解决了搭建信息资源关联交流平台和信息孤岛的问题. 数据集成、业务协同和门户集成等各类关联集成一直是城市信息化面临的难题, 利用信息资源规划理论和方法, 从技术、业务管理和资源配置等视角对城市所有信息资源进行全面梳理, 对城市信息的采集、处理、传输、管理、分发服务和应用进行全面规划, 制定相应的数据和技术标准, 并依据数据标准, 修改、补全已有的数据, 或通过数据转换将原有数据库资源迁移到新数据库中去, 在统一的时空参考系统下, 基于城市地理空间数据集和城市基础数据集, 依次构建规划、土地管理、房产、环境、水务、生态、旅游、公安、交通、消防、人防、地震、气象和地下管网等专题数据, 使城市空间数据、基础数据和各种专题数据实现空间和时间上的统一, 并基于地址实现有机关联,成为一个整体. 利用云计算这种新的服务模式,充分调动现有一切信息资源, 构架一个新型的服务模式或一种新的能提供服务的系统结构, 对海量感知数据进行并行处理、数据挖掘与知识发现, 为人们提供各种不同层次, 不同要求的低成本、高效率的智能化服务.

  

1.3.3 基于大数据的数据挖掘与智能分析技术

大数据的本质是要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值, 最重要的是学会驾驭大数据. 智慧城市的建设必然产生大数据, 而大数据的应用又反过来推进智慧城市的建设. 运用并行处理技术对海量感知数据进行处理, 对统计数据进行实时动态的可视化分析, 依据数据、信息、知识、智能的一体化知识转换原理, 为人们提供各种不同层次、不同要求的决策知识.智能分析研究内容主要包括: ①多尺度、多层次下不同粒度的空间知识分类和表达; ②定性研究空间知识, 进而研究不同场景、不同门类空间知识的推理机理; ③揭示地理空间知识推理的规律, 探索地理空间知识分析、推理和数据挖掘的理论和方法, 为智慧城市的空间知识表达、分析和推演奠定理论基础.

  

1.4 智慧城市的应用

1.4.1 集约化、科学化城乡建设规划

通过强化城市建设跨部门的数据整合和业务协同, 针对城市规划、土地收储、用地出让补偿、建设工程、设施维护和房产管理等重点领域, 利用先进、可靠、实用的信息技术和创新管理理念, 推动城市工程项目规划、审批、建设和监管的全过程管理体系的创新和平台建设, 实现城市规划、建设和管理全过程的科学决策与土地集约使用.

  

1.4.2 网格化、精细化城市运行管理

以提高城市运行管理水平为目标, 强化资源整合、信息共享和业务协同, 加快推进智慧交通、智慧城管、智慧社管、公共安全与应急、市场秩序监管以及综合市情等重点工程建设, 构建城市动态感知体系、安全运行体系和应急管理体系, 实现城市管理网格化、精细化和智能化.

  

1.4.3 均等化、便捷化社会公共服务

以提高基本公共服务水平为目标, 加快推进政务服务、智慧民生、智慧社区、智慧旅游及社会服务等重点工程建设, 积极推进政务公开、网上办事和网络问政等服务型政府建设, 着力发展社保、医疗、教育和民政等均等化、便捷化社会公共服务体系, 进一步提升城市宜居、宜业、宜商、宜游的综合承载能力和人民幸福指数.

  

1.4.4 绿色循环低碳的生态文明建设

以人与自然、人与人、人与社会的和谐共生、良性循环、全面发展、持续繁荣为基本宗旨, 以改善生态环境质量、维护生态环境安全为目标, 坚持生态环境保护与生态环境建设并举, 加快推进智慧生态、智慧水务、智慧园林和智慧环保等重点工程建设, 整合农业、林业、园林、环保和城建等部门资源, 大力推进生态建设与环境保护专题公共数据库建设, 开展生态建设与环保规划、节能减排综合监测、水资源综合管理和生态承载能力监测, 进一步强化水资源、森林植被资源、大气环境和土地资源的保护力度, 构建高端、高效、低碳、绿色的智能化城市生态资源环境保护体系, 切实提高人民生活环境质量.