智慧城市概念模型——以危险化学品运输管理为例

李强

（全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会）

1 引言

智慧城市的快速发展，关注的焦点不再局限于硬件设施的建设，而是要关注城市中人的感受，因此要把城市应用建设放在更重要的位置，例如，基于城市运行中不断产生的数据，应服务于城市中的各类人群，包含城市管理者、组织/机构、市民。智慧城市需要更智慧的“城市大脑”分析数据、发现城市运行中存在的问题并提供解决方案，需要智慧城市模型为数据分析提供基础[1]。

智慧城市概念模型是智慧城市模型的重要组成部分[2]。广义上的概念模型，建立在需求分析和基础业务架构基础上，经过抽象分析，用以描述业务需求的概念。常见的概念模型有面向行为、面向过程和面向数据三种。面向行为的模型侧重于对动态特征的描述，由于缺乏静态信息，难以从整体上把握客观世界；面向过程的建模思想以过程处理为主，该方法的主要缺点在于当增加新业务或应用时，必须重新设计数据结构和处理流程，难以复用既有架构和模型；在面向数据的建模方法中，数据是建模和应用开发的基础，它不会因架构调整或业务变化而改变，且数据之间的关系是相对稳定，适用于具有时空复杂性和介质多样性的城市信息系统[3]。

以危险化学品（危化品）运输管理为例，描述概念模型在智慧城市中的应用，通过构建危化品运输管理概念模型，从危化品运输管理的各有关方——企业、危化品运输、地理信息出发，建立危化品运输管理过程中不同主体之间的关联关系，为城市危化品运输管理提供基础。

图1 智慧模型的作用

2 智慧城市概念模型

智慧城市概念模型的目标是从城市的角度描述问题或需求，对现实世界抽象形成抽象模型，它涉及到数据的来源、对应用域的理解及对求解域的建模，通过提取现实世界中的对象，将其归纳成为反映组织需求和处理需求（问题域或需求域）的概念模式，并与城市逻辑模型、城市物理模型一起，构成城市模型，经过反馈/优化机制迭代更新，不断改进城市模型，为城市应用服务。如图1所示。

智慧城市概念模型，能够反映城市状态的多样性、能够基于现有条件或者特定场景预测、模拟城市未来演变，通过分析业务组件之间的关联关系，判断问题的成因，生成解决方案，并判断方案对经济、社会、生态、时空环境等的影响，智慧城市概念模型的表现形式为反映城市运行机制的模型或者规则。

3 危化品运输管理

城市交通管理是智慧城市管理的一个重要领域，从交通基础设施规划，到交通的环保、便捷、安全、高效、持续、可预测运行，为不同的城市交通参与者提供保障[4]。

图3 基于运输信息的概念模型

图4 基于电子围栏的概念模型

图2 基于企业信息的概念模型

危化品运输管理是城市交通的重要分支。危化品在运输过程中存在多种危险性因素，需要采取有效的监管措施对危化品运输进行有效管理。借助信息化手段，整合多源异构数据，如视频监控数据、充装站数据、GPS定位数据、运输车辆/人员信息、危化品信息等，通过建立包含电子围栏、危化品分布、运输路线等信息的综合数据库，实现对管理区域内危化品运输车辆的人员、车辆、物品情况的实时跟踪。

3.1 概念模型

可采用E-R图作为概念模型的表示方法，包含实体、属性和联系三个要素，结合危化品监控领域设计危化品运输管理概念模型：

为支撑危化品企业分布模型，需提取危化品企业信息，包括危化品企业专属信息、经营许可信息、注册信息、资质许可信息，以及危化品企业地址信息（经纬度），建立企业信息的概念模型，如图2所示。

为支撑危化品运输信息模型，需提取危化品的“运输任务信息、许可证信息、人员从业资格信息和车辆轨迹信息”，建立运输信息的概念模型，如图3所示。

为支撑电子围栏模型，需提取“电子围栏信息、车辆信息、企业信息、人员信息。同时还需求结合GPS或卡口数据实时获取到车辆行驶信息，包括：车牌号、经度、纬度、车速、方向等，如图4所示。

3.2 应用场景

结合GIS地图给出危化品在GIS地图上的分布，包括危化品信息描述和基于电子地图的可视化展示，过程如下：

首先对来自于不同业务部门（例如公安、交通、住房建设、危化品企业等）的异构数据（例如视频数据、房屋信息、GPS定位数据、运输车辆/人员信息、危化品信息等）进行规范化描述；

其次，结合危化品重点监控领域，设计危化品运输管理的概念模型；

再次，依据概念模型和融合关系，利用数据结合（join）、联合（union）等方法，对不同来源的数据进行融合；

最后给出危化品运输管理的数据展现，包括危化品描述和结合电子地图的定位和可视化展示。

示例如图5所示。

4 结束语

图5

从智慧城市概念模型出发，依据危化品运输管理的主要构成维度与结构层次，建立了危化品运输管理的概念模型，对多源异构数据进行融合后依托电子地图进行可视化展示；以此为基础，可对危化品运输管理需求和概念模型进行扩充，扩大危化品管理的业务范围（如危化品企业内外部的信息以及相关的储存信息、使用情况等）和数据范围（包括数据类型、融合范围等），可实现更精准的危化品运输管理和信息预测，对于危化品“生产-运输-存储-销毁”的全流程管理具有重要价值。