管线大数据挖掘应用探讨

吴思，高倩影，陈勇，陈静，张金花

(1.国家测绘地理信息局地下管线勘测工程院，四川 成都 610500；2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079)

管线大数据挖掘应用探讨

吴思1*，高倩影1，陈勇1，陈静2，张金花1

(1.国家测绘地理信息局地下管线勘测工程院，四川 成都 610500；2.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079)

针对城市综合管线普查产生的管线大数据使用困难、服务领域受限的现状，本文从城市规划、建设、管理现阶段中的应用需求出发，提出了几种管线大数据的挖掘应用服务思路，对拓展综合管线普查形成的管线大数据成果在辅助城市规划编制、海绵城市建设、提升城市抗灾能力等方面有借鉴意义。

管线大数据；信息挖掘；应用服务

1 引 言

地下管线是城市的“生命线”，管线信息是城市科学规划、合理建设和安全运维的基础，由于地下管线产权分割、分头管理，缺乏统筹的信息化建设规划，致使给水、排水、燃气、电力、通讯、热力、工业等地下管线信息化程度参差不齐、数据质量差异化较大[1]，管线信息大多仅用于权属单位对各自管线的日常维护、更新管理，无法通过挖掘整合的地下管线信息数据辅助城市科学规划和建设[2]。

2014年6月14日，随着《国务院办公厅关于加强城市地下管线建设管理的指导意见》(国办发〔2014〕27号)的正式颁布，全国各省市陆续启动了城市综合管线普查工作，全面摸清城市范围内的地下管网敷设情况，包括地下管线平面位置、高程、埋深等描述管线位置的坐标信息以及规格、材质、压力(或电压)、流向、载体特征、已用孔数、电缆条数、附属物、埋设方式、埋设年代、道路名称等等反应管线状态的属性信息[3]。传统地下管线压力管道的爆管分析、管道间的连通性分析以及道路扩建的拆迁分析等，仅仅利用了管线成果的浅层信息，并未对普查后的管线数据信息进行更深层次的挖掘使用，更无法提供切合实际的辅助决策[4～7]。

城市综合管线普查工作为城市积累了全面、丰富的地下管线现状信息，将地上基础地理信息数据、城市运行数据、人文经济统计资料以及管线日常运营实时监控数据与城市地下管线现状信息整合构建管线大数据并进行挖掘分析模型构建，以城市规划、建设及安全运维三个重大方向的实际需求探讨几种实用的管线大数据深度挖掘应用方法，满足新形势下管线大数据应用服务的迫切需求。

2 管线大数据应用探讨

2.1 辅助城市综合规划编制

地下综合管网规划作为城市综合规划的重要组成部分，由于长期缺乏基础数据支撑，致使各大城市老城区地下管线布设混乱，区域管线敷设密度相差极大且和人口密度无法吻合，不仅导致城市生活资源无法有效运输，更由于混乱敷设造成了地下空间资源的浪费和隐患风险的产生。通过地下管线普查数据与地上建筑物分布信息、人口密度信息、管网权属单位统计资料等结合分析区域地下管网承载力与风险等级，为综合管网规划的编制提供依据。

(1)管网承载力评估

管网承载力，是指在一定时期，市政管网系统结构完善与功能正常发挥的前提下，输送生活用水、能源、信息和排除雨水、污水的水平对城市居民生活及经济社会发展的承载能力。通过对各类市政管网承载能力计算，以专家打分法统筹区域类综合管网承载能力计算与分析，客观反映管网的资源获取、输送能力和安全可靠程度，评估城市管网现有的开发利用强度和进一步满足经济社会发展需求、提供基础服务的潜力，科学辅助管网规划决策使其逐步提升管网承载能力，使管网敷设与区域社会、经济、人口发展相适应。

各类市政管网承载以现有权属单位成熟模型计算，以给水管网承载力为例，重点监测以下指标，如表1所示。

水管网承载力监测指标 表1

①人均综合生活用水量：是指城市居民日常生活用水和公共建筑用水之和与城市人口总数的比例。

(1)

②管网水质综合合格率：指管网水达到国家《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)的合格程度，以管网水菌落总数合格率、管网水总大肠菌群合格率、管网水耗氧量合格率、管网水游离余氯合格率、管网水浑浊度合格率、管网水色度合格率、管网水臭味合格率等7项指标综合合格程度来表达，按7个分项合格率之和除以7计算。

③管网密度：指一定区域内供水管道分布的稀疏程度。

(2)

④管网压力合格率：管网压力检验合格次数/检验总次数。用以检验管网压力运行情况是否运行平稳，供水是否能够保证稳定状态。

⑤产销差：产销差是反映城市供水行业技术的重要指标。

(3)

⑥管道管材构成：反映了管道管材构成比例，一般按一年的更新数据为计算标准。

⑦单位管长维修次数：由于管道自身或外力造成管道破损，必须立即进行维修，因此单位管长维修次数反映了管线的损坏情况。

(4)

⑧城市用水量标准比用以说明现状管网系统在一年中的供水能力与规划年供水能力的关系，通过规划年用水量/实际年用水量来衡量。

供水管网承载力以专家打分法和供水领域内现行行业规范和总结规律为依据，确定供水管网各个承载力指标的权重，加权综合计算得到地下供水管网承载力指数，评估区域内供水管路承载力。

(2)管网风险评估

管网风险评估是指将地下管线普查成果与地表建(构)筑物数据叠加分析，以市政管线敷设规范为依据，分析出地下管线被占压、净距不符合的管网长度，并对其风险等级进行分析。管网风险等级是评估城市管网风险危害程度的有效依据，科学辅助管网规划决策使其逐步提升地下管网的安全等级，避免由于地下管网隐患长时间的缺乏监管和治理造成的更严重灾害。

区域范围内地下管网风险等级评估如表2所示。

地下管网风险等级评估表 表2

2.2 辅助海绵城市建设

海绵城市是指通过加强城市规划建设管理，充分发挥建筑、道路和绿地、水系等生态系统对雨水的吸纳、蓄渗和缓释作用，有效控制雨水径流，实现自然积存、自然渗透、自然净化的城市发展方式[8]。自《国务院办公厅关于推进海绵城市建设的指导意见》(国办发〔2015〕75号)、《海绵城市建设技术指南—低影响开发雨水系统构建(试行)》颁布后，海绵城市成为现代城市建设的主流方式，各省纷纷开展海绵城市试点，并将城市年径流控制总量作为总体考核目标，其中城市暴雨内涝灾害防御水平是其中重要的分项考核指标[9]。

依托地上基础地理信息数据提取城市不透水面比例，计算城市渗水能力，依托地下管线普查成果中的排水管网数据，分析城市排水能力，两者结合共同模拟城市暴雨状态下易淹区域积水状态，评估城市暴雨受灾防御水平。

(1)城市不透水面分析

不透水层通常是指水不能渗透的任何物质，大多为城市范围内的交通、建筑等人类活动密切联系的设施，透水层为降雨过程中能够发生大量入渗过程、不会形成径流的地面，大多为土壤覆盖的地表[10]。

地理国情普查通过测绘地理信息技术全面掌握了地表自然、生态以及人类活动的基本情况，包括地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等的类别、位置、范围、面积等基础性数据，通过GIS空间分析工具提取道路、水系、构筑物，并通过高分影像判读透水情况，计算城市不透水面比例。

(2)城市排水能力分析

城市地下管线普查成果中包含了排水管网的空间位置坐标、管径、流向、附属物等信息，能够以雨水篦子为起点，计算每一段排水管网的排水能力。

管网排水能力=径流系数×汇水面积×暴雨强度

(5)

《建筑给水排水设计规范》GB50015-2009(2009版)对城市各类地表径流系数描述如表3所示。

地表径流系数表 表3

汇水面积主要由地理国情普查成果中的数字高程模型数据(DEM)结合房屋街区范围进行综合计算。

结合城市不透水面比例，通过设置不同的暴雨强度值，使用MIKE模型或SWWM模型即可模拟出不同暴雨情况下城市的受灾区域、受灾面积，评估出城市的暴雨淹没水平，用以评估海绵城市的建设情况。

2.3 提升城市地下防灾能力

城市安全运行是保障公众生命财产安全的重要前提，地下管线事故导致的安全事件已成为破坏城市安全的主要灾害，是目前提升城市防灾能力的主流方向。

地下管线承担着气、水、电、信息等能源或生活资源的日常输送，为保障资源输送安全、及时发现管道损毁事故，各管线权属单位大多在管网主节点安装有状态监测设备，用以保障地下管线的安全运维。地下管线普查获取了城市地下综合管网详细的空间位置信息，依托地下管网综合管理系统，将权属单位安全监测设备、城市管理部门的视频监控设备以及公安部门的房屋住户信息与地下管线普查数据整合，实现基于“地理位置+”的地下管网空间位置和各类相关附属信息的集成，利用大数据挖掘模型实现在动态发现地下管网泄漏、破损的同时自动分析计算出管网泄漏影响范围、最佳救援和疏散路径，并自动化通知应急部门、医院、公安部门启动应急预案，辅助公众开展自救逃生，减少人民生命财产损失，提升城市地下灾害防治水平。

3 结 语

本文结合全国大范围开展地下管线普查，迫切需要对地上地下集成的管线大数据开展挖掘应用的现状，从城市规划、建设、管理的实际需求出发，探讨了新形势下管线大数据的挖掘应用服务。目前，本文提出的管线大数据挖掘应用方式已在四川省广元市、成都市开展探索应用，并取得了较好的效果，后期将重点探索“地理位置+”的管线大数据公众应用服务，更进一步挖掘和拓展地下管线成果的服务领域。

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[10] 杨爱民，王飞红，于颂. 一种基于TM影像的不透水面信息提取方法[J]. 测绘通报，2014(9)：81～83.

DiscussiononMiningandApplicationofPipelineBig-Data

Wu Si1，Gao Qianying1，Chen Yong1，Chen Jing2，Zhang Jinhua1

(1.Underground Pipeline Surveying Engineering Institute，National Administration of Surveying，Mapping and Geoinformation，Chengdu 610500，China； 2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079，China)

In view of the difficulties in the use of pipeline big-data and the limited service area of the city's comprehensive pipeline survey，this paper puts forward several suggestions on the application of pipeline data from the requirements of urban planning，construction and management，which has certain guiding significance for the later application of the pipeline big-data formed by the comprehensive pipeline survey.

pipeline big-data；information mining；application service

1672-8262(2017)06-50-03

P208.1

B

2017—04—07

吴思(1969—)，男，硕士，主要从事地下空间信息化前沿技术研究。

2017年国家基础测绘科技资助项目(2017KJ0303)