基于GIS的城市交通网络数据模型研究

Ａｂｓ ｔｒａｃｔ： Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓ ｉｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｄａｔａ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｔｒａｖｅｌ ｄｅｍａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ， ａ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ （ＧＩＳ） ｂａｓｅｄ ｄａｔａ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｕｒｂａｎ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅｎ ｉｔｓ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｔａｂｌｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏｐｏｌｏｇｉｅｓ ａｒｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ． Ｔｈｅ
区这 ５ 种网络基本要素分类设计。城市交通网络拓扑结构包括节点 － 路段和路段 － 转向两部分， 前者采用邻接表来表
示， 后者则采用邻接表的拓展形式 － 路段邻接表。该模型集拓扑数据、空间数据和属性数据于一 体 ， 充 分 发 挥 了 ＧＩＳ
和数据库技术的优点， 并可表示出完整的节点 － 路段 － 转向拓扑关系， 为计算机辅助城市交通需求预测奠定有效、详
１，２
１
１
隋 东 ，任 刚 ，邵进达
（ １ ． 东南大学 交通学院， 江苏 南京 ２１００９６； ２ ． 南京航空航天大学 民航学院， 江苏 南京 ２１００１６）
摘要： 针对城市交通需求预测中交通网络数据建模的特点和难度， 提出了一个基于 ＧＩＳ 的交通网络数据模型， 并设计
了模型的具体内容包括数据库表结构、交通网络拓扑结构表示法等。数据库表按节点、路段、转向、ＯＤ 对 以 及 交 通
交通网络的拓扑数据可以通过对属性数据或者 空间数据分析得到。但是， 网络分析操作直接依赖 于拓扑数据， 操作的效率在很大程度上取决于拓扑 数据的具体数据结构， 因此一般在程序运行期间将 拓扑数据以一定的数据结构保存在内存中。拓扑数 据和空间数据、属性数据之间也必须保持双向联系。 １．３ 模型框架
经上述分析 ， 可 得 到 比 较 合 理 的 基 于 ＧＩＳ 的 城 市交通网络数据模型框架， 如图 ２ 所示。图中的实 线箭头表示不同类别数据间的双向联系， 空心箭头 表示同类数据不同形式间的等价关系。
些实体和关系被用于创建真实现象的表示形式， 而
抽象的网络是线性的， 基本的网络要素只有零
网络数据模 型是真实世 界中的网络 系统 （ 比如交 通 维的节点和一维的路段（ 在道路网络中通常被称为路
网络、通信 网络、煤 气 管 网 等） 的 抽 象 表 示［１， ２］。 由 段） 两种。但是在一般的城市交通需求预测中， 交通
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ： ｕｒｂａｎ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｄａｔａ ｍｏｄｅｌ ； Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ （ＧＩＳ）； ｔｒａｖｅｌ ｄｅｍａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ
数据模型是指一组实体和实体之间的关系， 这 数据模型的优劣， 由此可见网络数据模型的重要性。
构等 ， 这通常由 ＧＩＳ 软 件中的图形 对象来描 述 ； 除 前二者之外均为属性数据。交通网络数据 （ 拓扑数 据除外） 按其数据 载体 （ 即基本 网络要素） 可 分为 节点数据、路段数据、转向数据、交通区数据和 ＯＤ 数据等。显然， 这 ５ 类数据应该存储在 ５ 个不同的 数据库表中， 但是各类中的空间数据和属性数据在
图 １ 交通网络的基本要素示意图 Ｆｉｇ．１ Ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｌｅｍｅｎｔｓ 交通网络数据按其是否表达空间关系和几何特 征可分为拓扑数据、空间数据和属性数据。拓扑数 据描述了要素之间的邻接、关联等关系， 空间数据 包括节点坐标、路段的空间位置、交通区的面状结
２ 数据库表结构
２．１ Ｅ－Ｒ 图描述 在数据库设 计领域得到 广泛应用的 Ｅ－Ｒ 图可以
对交通网络的基本要素（ 实体） 和要素之间的关系（ 联 系） 作出清晰的描述， 如图 ３ 所示。由 Ｅ－Ｒ 图就可以 转换为等价的数据库模式。
图 ３ 基本网络要素的 Ｅ－Ｒ 图 Ｆｉｇ．３ Ｅ－Ｒ Ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ２．２ 表结构 根据 Ｅ－Ｒ 图及属性数据与空间数据分离的原则， 可设计存储 ５ 种网络基本要素的数据库表， 如表 １ 所示。对于每个表， 比如节点表而言， 它实际上分 为 ＧＩＳ 表 和 ＤＢＭＳ 表这 ２ 个子 表 （ 在 空 间 数 据 和 属 性数据统一存储和管理的某些数据模型中这 ２ 个子 表是合二为一的） ， ２ 个子表中的 ＩＤ 字段相同且唯一 标 识 了 每 个 节 点 要 素 ， ＧＩＳ 表 和 ＤＢＭＳ 表 之 间 就 通 过 这 个 主 键 实 现 双 向 联 系 ； ＤＢＭＳ 表 中 的 省 略 号 表 示其它的属性字段。 需要指出， ＯＤ 表的原始数据是矩阵形式的， 在 数据库表中已把矩阵形式转换为关系表的单列形式， 因此 ＯＤ 表的一个属性字段可以对应一种方式的 ＯＤ 矩阵。
图 ２ 交通网络数据模型的框架 Ｆｉｇ．２ Ｄａｔａ ｍｏｄｅｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋ 该数据模型的优点为：
（ １） 交通网络的 拓扑数据 、 空 间 数 据 和 属 性 数 据 ３ 类不同性质的数据分别管理、相对独立， 网络 分析操作可在拓扑结构上进行， 网络的图形显示和 空间分析可在空间数据上进行， 属性数据的管理则 由 ＤＢＭＳ 实施， 从 而增强了整 个系统数据 处 理 的 灵 活 性 ， 避 免 了 不 必 要 的 开 销 。 同 时 ， 已 有 的 非 ＧＩＳ 数据库在此框架中可以方便地被 ＧＩＳ 化。
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， ａｎｄ ｉｓ ａｂｌｅ ｔｏ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｎｏｄｅ－ｌｉｎｋ－ｔｕｒｎ ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ． Ｔｈｕｓ ｉｔ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ａｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｄａｔａ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ａｉｄｅｄ ｕｒｂａｎ ｔｒａｖｅｌ ｄｅｍａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ．
（１． Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ， Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９６， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｉｖｉｌ Ａｖｉａｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ， Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１６， Ｃｈｉｎａ）
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公路交通扑数据、空 间数据和 属 性 数 据 之 间 存 在 双向联系的机制， 因此在逻辑上又是统一的整体， 有利于不同类数据之间的交流。比如， 在拓扑结构 上进行网络分析操作一旦涉及到属性数据的存取和 修改， 就可以通过拓扑数据和属性数据之间的双向 联系进行快速引用。
ＧＩＳ 环境下又有不同的处理方式。鉴于空间数据和属 性数据的复 杂性和记 录方式不同 ， 在一 些 ＧＩＳ 软 件 中对两者采 用分离组织 的方法存 储， 即 用 ＧＩＳ 数 据 库 存 储 空 间 数 据 ， 用 一 般 的 数 据 库 管 理 系 统（ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ， ＤＢＭＳ） 存 储 属 性 数 据 ， 以增强整个系统数据处理的灵活性， 尽可能减少不 必要的额外开销。但是空间数据和属性数据之间存 在双向联系， 一般借助于数据库表的主键。
１ 模型框架设计
１．１ 引入 ＧＩＳ 技术的必要性 一方面， ＧＩＳ 在矢量地图编辑、数据管理、空间
分析、专题地图制作等方面具有强大的功能。另一 方面， 城市交通需求预测中的数据、模型和应用特 点强 烈要求采用 ＧＩＳ 平台以利用 这些功能， 从 而 实 现多样性数据的有效管理、特定的空间分析、友好 的用户界面以及直观的交通专题地图输出。因此， 在 城市交通网 络数据建 模中引入 ＧＩＳ 技 术是很 有 必 要的。 １．２ 数据的分类、组织和表示
ｄａｔａｂａｓｅ ｔａｂｌｅｓ ａｒｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｆｉｖｅ ｔｙｐｅｓ， ｉ．ｅ． ｎｏｄｅ， ｌｉｎｋ， ｔｕｒｎ， ＯＤ （ｏｒｉｇｉｎ－ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ） ｐａｉｒ， ａｎｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｚｏｎｅ． Ｔｈｅ ｔｏｐｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ｕｒｂａｎ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ｎｏｄｅ－ｌｉｎｋ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ａｎｄ ｔｈｅ ｌｉｎｋ－ｔｕｒｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ， ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ
（ ３） 可以充分发挥 ＧＩＳ、ＤＢＭＳ 各自的优点， 用 户无需深入了解它们对于空间数据、属性数据管理 的技术细节， 可把重点放到对拓扑数据的高效存储 和管理上， 因为这才是网络分析操作效率的关键。
在该模型框架基础上， 我们将对模型的具体内 容， 包括数据库表结构、网络拓扑表示法等作进一 步的探讨。
细的数据基础。
关键词： 城市交通网络； 数据模型； 地理信息系统； 交通需求预测
中图分类号： Ｕ４９１
文献标识码： Ａ
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ＧＩＳ－ｂａｓｅｄ Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｕｒ ｂａｎ Ｔｒ ａｎｓｐｏｒ ｔ Ｎｅｔｗｏｒ ｋｓ
ＳＵＩ Ｄｏｎｇ１，２ ， ＲＥＮ Ｇａｎｇ１ ， ＳＨＡＯ Ｊｉｎ－ｄａ１
ｆｏｒｍｅｒ ｉｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ ａｄｊａｃｅｎｃｙ ｌｉｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｌａｔｔｅｒ ｉｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ ｌｉｎｋ ａｄｊａｃｅｎｃｙ ｌｉｓｔ， ａｎ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｔｏ ａｄｊａｃｅｎｃｙ ｌｉｓｔ． Ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｔｈｅ ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ， ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ， ｕｔｉｌｉｚｅｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ＧＩＳ ａｎｄ ｄａｔａｂａｓｅ