基于線性參照系統的高鐵沉降數據集成模型

張倩寧，黃澤純，洪安東，尚海濱

（1.西南交通大學 地科學與環境工程學院，四川 成都 610031；2.西南交通大學 高速鐵路運營安全空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，四川 成都 610031; 3.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院，四川 成都 610059）

基于線性參照系統的高鐵沉降數據集成模型

張倩寧1,2，黃澤純1,2，洪安東1,2，尚海濱3

針對高鐵沉降監測數據的海量特性，以及傳統管理方式存在的效率不高、可視化效果不好的問題，設計了一種基于線性參照系統有效管理和顯示高鐵沉降監測數據的集成模型。該模型中，高鐵路網以路徑要素集存儲，高鐵沿線非空間數據以事件表的形式存儲，由此實現高鐵沉降監測相關的空間數據和屬性數據的線性建模與集成。同時，使用ArcEngine組件與．NET平臺實現了沉降監測數據空間查詢和可視化表達功能，可形象地反映高鐵線路與沉降監測點的分布狀況，更易于進行沉降數據的可視化分析、預測和評估。數據集成模型實現了非空間數據和空間數據的一體化管理，有效地減少了數據存儲冗余，提高了高鐵變形監測數據管理的效率，對我國高速鐵路的建設與運營安全的海量監測數據管理具有一定的參考價值。

線性參照系統；沉降監測；數據集成；空間數據庫；可視化

在高速鐵路建設與運營過程中，沉降監測是一項伴隨始終的工作，其對于高鐵建設的質量保障和運營安全起著至關重要的作用。高速鐵路經過的區域地形往往比較復雜、沉降監測點種類繁多，由此產生的沉降監測數據量十分巨大。沉降監測數據具有周期性、高精度性等特點[1]。鑒于以上特點，只有對監測數據進行有效的質量控制和合理管理，才能保障高速鐵路的順利建設與安全運營[2]。

目前常采用的高速鐵路沉降監測數據管理方式為：使用Excel軟件管理沉降監測數據，用CAD軟件建立高速鐵路圖形文件。這種傳統的數據管理方式存在很多缺陷，如空間信息和屬性信息嚴重分離，在進行數據分析時，僅僅考慮了沉降監測數據，卻忽略了監測點的空間特征；易產生大量冗余數據；數據結構不一致；管理效率低。因而如何有效地管理沉降監測數據和可視化表達高速鐵路變形特征成為研究的重點。本文提出了一種新的基于線性參照系統的高鐵沉降監測數據管理與表達的集成模型。運用線性參照系統來管理高速鐵路沉降監測數據，可將非空間數據以事件表的形式存儲，實現了非空間數據的空間化，大大降低數據冗余度，減少數據存儲量。同時，線性參照系統可實現高速鐵路沉降監測數據的線性可視化管理，且可方便地對數據進行錄入和管理，實現數據的更新。

1 線性參照系統

1.1 理論基礎

1974年，Baker和Blessing提出了線性參照系統。1997年Alan Vonderohe等[3-6]提出了一個通用的線性參照模型，闡述了線性參照模型由線性參照基準、拓撲網和線性參照方法3個部分組成。線性參照基準是由控制點和控制段組成。拓撲網為應用層，建立在線性參照基準上，管理部門可根據需要在同一線性參照基準上建立多種不同的拓撲網。設施數據以事件的形式，通過線性參照方法建立在拓撲網上。

線性參照方法是使用沿線狀要素的相對位置存儲地理事件的方法。為了方便使用，不同的部門會采用不同的線性參照方法，各線性參照方法可根據線性參照基準進行轉換。我國的鐵路部門一般采用里程樁法。這種方法為每一條鐵路賦予唯一編號，指定固定起點位置，沿著道路行進方向，在路兩側設立里程樁，實際定位時，量測定位點到最近的里程樁的距離，得到準確的里程樁號。

在線性參照模型中，一維線性要素類的設施、現象等信息通過線性參照定位的方法，以事件的形式建立在拓撲層上，使得空間數據庫的建立不再依賴于基礎地圖，脫離了與基礎地圖中的空間要素的直接聯系，同時，實現了非空間數據的空間化。

1.2 ArcGIS中的線性參照數據集

在ArcGIS中，用于構建線性參照系統的數據類型有路徑要素集和事件表。路徑要素集是具有已定義測量系統的路徑集合，而路徑是指具有唯一標識符和通用測量系統的任意線狀要素。事件表就是事件信息的集合，包含有關可沿路徑要素定位的資產、狀況和事件信息。線性參照模型中一般包含兩種類型的事件：點事件和線事件。點事件僅使用一個測量值描述路徑的離散位置，而線事件使用測量始于值和測量止于值描述路徑的一部分。ArcGIS軟件使用動態分段法將事件顯示在路徑要素網上[7]。

2 沉降監測數據組織與線性建模

2.1 沉降監測數據組織

高速鐵路沉降監測數據一般包含空間數據、屬性數據和元數據三大部分。空間數據主要由高鐵沿線基礎地理信息數據、高鐵線路的線性參照基準數據和拓撲網數據組成。屬性數據主要包括高鐵路段基本屬性、監測點基本屬性、沉降監測數據和分析結果數據。元數據的存在可以很方便地解決數據共享等問題。元數據主要包含各種高鐵沉降監測數據的相關數據信息。

2.2 高鐵沉降監測數據線性建模

基于線性參照系統建立的高鐵沉降監測數據集成模型如圖1所示。在對高速鐵路沉降監測數據進行線性建模時，事件表通過線性參照方法與路徑要素集關聯，并顯示在路徑要素上。高速鐵路系統一般采用的線性參照方法是里程樁法。建模的基本步驟為：

1）路徑要素集的建立。高速鐵路沉降監測數據集成模型中，根據實際需要路徑要素集由高速鐵路線性參照基準和基礎地理信息數據生成，并選擇里程樁的線性參照方法。

2）事件表的建立。高鐵沉降監測數據集成模型中，事件表分為點事件表和線事件表。點事件表一般可由點狀分布的要素表進行構建。模型中由監測點分布表、基準點分布表、工作基點分布表、交叉跨越表和鐵路站點分布表等構建。點事件表中必須包括測量字段和路徑關聯字段。測量字段根據里程樁號進行構建，路徑關聯字段為點狀要素所在路徑。線事件表一般可由線狀表示的要素表進行構建。模型中由高鐵線下工程結構類型表、災害分布表、高鐵設計時速表、施工單位表和運營管理單位表等構建。線事件表中必須包括起始測量字段、終止測量字段和路徑關聯字段。起始和終止測量字段可根據線狀要素開始和結束的里程樁號進行構建，路徑關聯字段為現狀要素所在路徑。

3）事件的顯示。這個過程實現了高速鐵路屬性數據向空間數據的轉換。根據路徑關聯字段和測量字段，模型使事件表正確地關聯和顯示在高鐵線路路徑要素上。本模型中選用線路編號作為事件表和屬性表的關聯字段。最后，使用ArcGIS軟件中的線性參照工具將事件表轉換為點圖層或線圖層，并顯示在路徑要素上。

圖1 高鐵沉降監測數據線性集成模型

3 實驗與功能實現

實驗采用的沉降監測數據是某條高速鐵路的一段實測數據，基礎地圖數據由高速鐵路沿線遙感影像經矢量化后獲得。

3.1 高速鐵路沉降監測空間數據庫

根據上述組織方式，實驗中，基于ArcGIS的File Geodatabase構建數據存儲模型。建立的高速鐵路沉降監測數據庫如圖2所示。

Geodatabase數據模型符合OGC技術規范，且支持關系數據庫SQL接口。對于已經存在的原始空間數據和非空間數據，可通過ArcGIS軟件將數據導入模型數據庫中。數據導入后，還需進行初步處理，如添加和轉換事件表的測量字段和關聯字段。高鐵沉降監測數據的更新，可直接使用ArcGIS軟件進行原始監測數據的維護。

圖2 高鐵沉降監測數據庫結構

3.2 線性參照數據集

1）建立拓撲網。在ArcGIS中使用線性參照工具的“創建路徑”，在線性參照基準上創建路徑要素類。

2）設置影線。由于高速鐵路沉降監測過程中，一個監測斷面上會設置兩個或多個沉降監測點，為了更加形象地表達每個沉降監測點所在鐵路的具體位置（左邊、中線或右邊），對生成的路徑要素類圖層，按照一定的規則進行影線設置。通過影線的設置可形象地模擬高速鐵路沉降監測點位的分布，使得區域沉降的分析和評估更加形象化。

3）創建事件圖層。使用線性參照工具中的“創建路徑事件圖層”，將沉降監測點事件表生成點事件圖層，將高鐵線路相關線事件表生成線事件圖層。

3.3 沉降監測數據可視化表達及查詢功能

基于ArcEngine開發平臺，設計并開發了高鐵沉降數據處理模塊，實現了基于線性參照系統的高鐵沉降監測數據可視化顯示及查詢功能。模塊將查詢功能和可視化功能相結合，使得數據分析、預測和評估更易于進行。

查詢模塊實現了按屬性條件查詢功能，如圖3所示查詢線路上所有的隧道監測點。

圖3 隧道監測點查詢結果

監測數據的可視化模塊實現了監測點沉降數據的表格顯示和沉降曲線圖的實時繪制功能，如圖4、5所示。

圖4 隧道監測點沉降監測數據

圖5 隧道監測點累計沉降曲線圖

4 結 語

本文引入線性參照系統來管理和顯示高鐵沉降監測數據，實現了高鐵沉降監測成果的空間和屬性數據的一體化管理，可提高數據的管理效率。實驗表明，線性參照系統非常適用于管理高鐵沉降監測數據，能夠有效地改善傳統的高鐵線路空間數據和沉降監測數據的分離狀況。在數據存儲方面，可降低數據冗余度，優化數據存儲結構；在數據顯示方面，可更加形象地反映沉降監測點的點位分布狀況，使數據分析、預測和評估更加易于進行。本文僅僅對基于線性參照系統的高鐵沉降監測數據集成模型做了初步探討，為了增強線性集成模型在高鐵建設與運營中運用的通用性和實用性，可進一步對高鐵運營安全監測其他方面數據進行線性集成建模研究。

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[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

張倩寧，碩士，研究方向為時空數據挖掘、LiDAR點云處理。

2015-04-03。

項目來源：中央高校基本科研業務費專項資金資助項目（2682014CX017）；長江學者和創新團隊發展計劃資助項目（IRT13092）。