路網運行管理系統的數據協同與應用研究

丁志勇+黃霖+董輝

摘 要：互聯網+、大數據、云計算、移動互聯和人工智能等新技術的發展及應用，加快了我國交通信息化的發展。本文基于貴州省交通云的路網運行管理系統，研究了路網運行中跨部門、跨行業和跨區域數據的協同與應用，構建了以多源數據采集、數據匯聚共享、數據建模應用為核心的整體策略，重點研究基礎指標分析、事件生成和事件評估處理的三級數據建模體系架構，并以路段擁堵模型為例對本文數據協同與應用的實現作了分析。

關鍵詞：交通云；數據協同；數據建模；數據共享

一、引言

“云上貴州”是貴州省為推進政府數據資源整合、共享、開放和利用，推動大數據產業發展，自主搭建的云計算系統平臺。貴州省交通云[1]是“云上貴州”七朵云之一，是其建設的重要組成部分，構建了具有交通行業屬性的云計算平臺，以實現數據資源共享和利用，打破部門、行業、區域間的數據壁壘。然而數據協同與應用存在著數據編碼不一致、存儲方式多樣化等諸多問題[2]。本文基于貴州省路網運行管理系統，提出了多源數據采集、數據匯聚共享、數據建模應用的數據協同與應用整體策略，實現了路網運行管理中的數據協同與應用，提升了路網作業運行信息資源的開發利用程度，增強了路網運行管理與協同能力，加快了對交通應急的處置速度。

二、貴州省交通云整體架構

貴州省交通云[3]整體架構為“三層兩域”，三層即IaaS層（基礎設施服務層）、PaaS層（平臺服務層）、SaaS層（應用軟件服務層），兩域即云管理域和云安全域，具體架構如圖1所示。

IaaS層提供了硬件基礎設施、虛擬化資源池以及資源調度與管理自動化的能力。

PaaS層以GIS服務組件、數據服務組件、流程服務組件、視頻服務組件等構建了具有交通行業共性的服務資源。同時，搭建了應用開發框架，為交通行業的應用開發提供了開發測試環境。并通過訪問控制、連接管理等為上層應用提供平臺資源服務能力。

SaaS層對外提供政府決策管理類、企業生產運營類、社會公共服務類等服務應用，實現對行業綜合監管、運輸組織、公共信息服務等領域應用部署以及靈活的擴展和管理。

管理域面向交通云提供全生命周期的服務管理與控制。安全域對在云計算環境下進行安全防護和管理。

三、路網運行管理系統

（一）系統介紹

路網運行管理系統是交通云的應用示范系統，主要服務省、市、縣各級公路管理部門和高速公路管理部門，用于對各自負責范圍內的路網運行進行監測與管理，由交通流監測與預警分系統、路網環境監測與預警分系統、交通突發事件監測與預警分系統等8個分系統構成。利用外場信息采集終端、車載終端、人工采集，并整合行業內已有系統信息，與行業外及跨區域交通管理部門共享信息，實現對路網運行狀況、路網環境、異常事件、基礎設施設備運行狀態的監測、管理與預警，以及交通行業內養護路政協同、區域間養護計劃協同等。

（二）數據協同需求

路網運行管理的數據協同是提升路網運行狀態數據資源開發利用，提高路網運行管理能力的基礎。數據協同的需求包含跨部門、跨行業和跨區域的三方面數據[4]，具體如表1所示。

四、數據協同應用研究

（一）數據協同與應用的整體策略

路網運行管理系統作為貴州省交通云建設的示范應用系統，系統具有高度的開放和共享特性。數據協同應用以開放、共享的交通云體系為基礎，構建以多源數據采集、數據匯聚共享、數據建模應用為核心的整體策略。

多源數據采集實現了不同部門、不同行業和不同區域的數據采集。通過元數據標準、分類標準、標識編碼標準、安全標準等對數據進行匯聚處理，并采用SOA技術將數據需求封裝成服務形成數據服務總線。基于基礎指標分析模型、事件生成模型和事件評估處理模型構建三級數據建模體系，實現對路網運行數據的協同應用。

（二）多源數據采集

多源數據采集將分散在不同部門、不同行業和不同區域的數據通過不同方式進行獲取，實現源數據采集。本文對多源數據進行來源、類別、數據內容分析，得出數據具有多源性、復雜性等特征，并針對這些特征提出了基于交通云路網運行管理系統的多源數據采集整體框架。

多源數據采集整體框架是利用人工錄入、自動采集、接口封裝和“云上貴州”數據交換四種方式，對跨部門、跨行業和跨區域數據需求進行采集。

（三）數據匯聚共享

數據匯聚通過對采集的數據源進行格式化、標準化、規范化的轉換，使其符合路網運行管理系統的元數據標準、分類標準、標識編碼標準以及安全標準等要求，為數據協同提供標準化的數據服務支撐。數據匯聚通過對數據源進行格式轉化、字段解碼、有效性處理、字典格式化、字段映射、數據丟失處理等處理實現數據變換、數據清洗、數據融合，達到多源數據跨部門、跨行業、跨區域數據匯聚的目的，為數據共享和數據應用提供支撐。

數據共享按照路網運行管理系統的業務規則構建數據服務體系，采用SOA技術將數據需求封裝成服務形成數據服務總線。數據共享處理過程包括：數據編目、數據注冊、數據同步、數據維護、數據共享發布，實現多源數據跨部門、跨行業、跨區域的數據共享，為數據建模應用提供數據基礎。

（四）數據建模應用

數據建模應用是實現數據跨部門、跨行業、跨區域協同的應用環節。在多源數據采集、數據匯聚共享的基礎上，通過數據應用建模提升路網作業運行信息資源的開發利用程度和路網運行的管理能力。本文數據建模研究提出了三級數據建模的體系架構，包含：一級基礎數據分析模型、二級事件生成模型、三級事件評估處置模型，為貴州交通云路網運行管理系統的交通流、路網環境、基礎設施技術狀況、突發事件的監測與預警，以及路網狀態的綜合分析、路網運行的調度與協同管理、信息發布、設備運行狀態監測等提供大數據分析處理應用支撐。endprint

1、一級建模：基礎指標分析模型

對數據源進行采集、匯集、共享和分類處理，依據上級建模需求構建對應模型的各類基礎度量指標，并構建其計算模型和預測模型。對各類基礎度量指標進行空間集中度分析、時間集中度分析以及屬性集中度分析，以獲取路網運行狀態、道路運輸狀態、橋/隧安全狀態以及行業安全生產情況等數據分析結果。

2、二級建模：事件生成模型

通過對各類基礎指標分析模型輸出結果進行時空聚集、變化趨勢等情況的分析處理，并依據上級建模需求構建對應的預警事件或突發事件模型。主要包括常態情況和特殊時段下的監測預警模型，如擁堵預警、交通量預警、氣象預警等。以及特殊監控對象的安全風險預警，如橋梁安全預警、隧道安全預警、邊坡/填方塌方預警和風險隱患預警等。

3、三級建模：事件評估處理模型

對事件生成模型的輸出結果進行事件嚴重性評估，包括：事件級別評估模型、事件持續時間評估模型、事件影響范圍評估模型。根據事件嚴重性評估結果并結合事件對應的處置模型，輸出事件處置模型的處理結果，支撐路網運行系統的不同應用功能模塊。事件處置模型主要包括：交通分流模型、路徑規劃模型、安全管理模型、信息發布模型、車輛跟蹤模型等等。

五、應用模塊案例分析

本文以交通流監測與預警模塊路段擁堵模型為例，分析路網運行管理系統數據協同的應用效果。交通流監測與預警模塊通過數據協同與應用整體策略實現了交通流查詢、交通流運行分析、道路實時擁堵分析、行駛路徑規劃、交通流預警分析、路段車流時空分析等。

路段擁堵模型基礎度量指標的時空集中度分析通過協同路段基礎信息、車流量信息（各類車輛上下行流量）、環境監測信息、運行調度信息、氣象信息以及時間、空間維度等數據，分析路段擁堵基礎指標的時空集中度。同時，根據路段擁堵事件生成模型和事件評估處理模型判定出不同的預警事件和處理意見。路段擁堵模型實現了路段擁堵的時空集中分析，并計算出擁堵狀況的分析結果和不同級別的預警事件。

六、結語

本文重點研究了路網運行管理系統的數據協同與應用研究，構建了數據協同與應用的整體策略，深入研究多源數據采集、數據匯聚共享和數據建模應用的實現方案，提出了多源數據采集框架、數據匯聚共享方法和三級數據應用建模的體系架構。最后通過路段擁堵模型的案例分析，驗證本文數據協同研究的應用價值。

參考文獻：

[1] 陳筑，吳桂明，蔡峰，魏洋. “云上貴州"智能交通云的架構設計[J]. 中國交通信息化， 2015.03.006.

[2] 汪祖云. 交通數據中心總體架構與數據共享交換平臺的設計研究[J]. 交通運輸系統工程與信息， 100926744 （2008） 0320023206.

[3] 謝耀華，付建勝，祖暉. 云計算技術及其在交通領域中的應用[J]. 公路交通技術，1009-6477（2014）06-0084-04.

[4] 王曉峰 車建仁. 城市交通信息系統的數據共享和交換機制研究[J]. 山西建筑， 009.6825（2008）26-0357.02.

[5] 方昕. 大數據下的智能交通數據共享與處理模型[J]. 信息技術，1009-2552（2015）12-0094-04.

作者簡介：丁志勇，貴州交通信息與應急指揮中心 550000；黃霖 董輝，北京北大千方科技有限公司100080endprint