郭劍橋 張強(qiáng) 楊鑫 王宵 王遙 許彥
摘要:在智慧水務(wù)、管網(wǎng)攻堅(jiān)戰(zhàn)等項(xiàng)目的建設(shè)與運(yùn)營中,管網(wǎng)數(shù)字化工作至關(guān)重要。當(dāng)前管網(wǎng)數(shù)字化行業(yè)內(nèi)的質(zhì)檢功能普遍是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用數(shù)學(xué)計(jì)算的方式進(jìn)行判斷,而基于圖技術(shù)實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)數(shù)字化質(zhì)檢的研究較少,且未有城市級實(shí)際應(yīng)用。為此,介紹了一種基于圖技術(shù)的城市排水管網(wǎng)質(zhì)檢方案,該方案從底層優(yōu)化數(shù)據(jù)治理效率,提升系統(tǒng)整體響應(yīng)速度,減少用戶等待時(shí)間與服務(wù)器計(jì)算負(fù)荷。將該管網(wǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)檢算法應(yīng)用到六安市的真實(shí)數(shù)據(jù)中,應(yīng)用效果表明該算法提高了管網(wǎng)質(zhì)檢的綜合效率,應(yīng)用場景廣闊,可滿足萬km長度級管網(wǎng)秒級質(zhì)檢需求。
關(guān)鍵詞:城市地下管網(wǎng); 地下管線探測; 智慧水務(wù); GIS; 數(shù)字化; 長江流域; 六安市
中圖法分類號: TP399
文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.S1.048
0引 言
近年來隨著技術(shù)的提升,國家對于城市資產(chǎn)數(shù)字化的重視程度越來越高,其中地下管網(wǎng)是城市資產(chǎn)的關(guān)鍵組成部分[1]。提升管網(wǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)檢能力,不僅能提升管網(wǎng)數(shù)字化成果數(shù)據(jù)質(zhì)量、精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)問題與類型,更是智慧城市、管網(wǎng)攻堅(jiān)戰(zhàn)等國家戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵。
國內(nèi)外對排水管網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)質(zhì)檢相關(guān)領(lǐng)域已有較為成熟的研究。美國數(shù)字制圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(NCDCDS)對數(shù)據(jù)質(zhì)量做了規(guī)定[2];中國國家測繪局也制定了有關(guān)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),論述了GIS 數(shù)據(jù)庫開發(fā)項(xiàng)目的質(zhì)量控制方法[3];國內(nèi)外已建立基于文本關(guān)系型數(shù)據(jù)的管網(wǎng)質(zhì)檢信息化質(zhì)量控制算法[4-5]。但仍存在功能分割、效率低下、與實(shí)際的工程應(yīng)用關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)等問題。本文結(jié)合管網(wǎng)數(shù)字化一線與管理工作中的思考與實(shí)踐[6],介紹了一種基于圖技術(shù)的管網(wǎng)質(zhì)檢分析技術(shù),融合圖拓?fù)浣馕瞿芰?,通過社區(qū)算法[7-8]等,構(gòu)建從數(shù)據(jù)規(guī)整化輸入到數(shù)據(jù)倉庫[9]及拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的毫秒級高級質(zhì)檢能力,豐富管網(wǎng)異常問題庫[10],并將研究成果應(yīng)用于長江流域城市地下管網(wǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)中。該技術(shù)突破原有的關(guān)系型數(shù)據(jù)質(zhì)檢模式,對非結(jié)構(gòu)型的管網(wǎng)復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行更好的存儲、查詢、分析,提高了管網(wǎng)質(zhì)檢的綜合效率;通過節(jié)點(diǎn)、關(guān)系、向、權(quán)等靈活構(gòu)建問題清洗與修復(fù)算法,擴(kuò)大使用場景;形成一種真正可落地應(yīng)用的海量管網(wǎng)數(shù)據(jù)高效質(zhì)檢功能,可提升管網(wǎng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度,進(jìn)而滿足現(xiàn)場巡檢、分析等業(yè)務(wù)需要。
1管網(wǎng)文本數(shù)據(jù)至圖數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
1.1圖數(shù)據(jù)的優(yōu)勢
相比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,基于圖結(jié)構(gòu)的圖數(shù)據(jù)庫具有以下優(yōu)勢[11-12]:存儲量大,圖數(shù)據(jù)庫能夠以圖的形式存儲數(shù)十億的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系;存儲靈活度更高,數(shù)據(jù)在圖數(shù)據(jù)庫中存儲時(shí)不限于預(yù)定義的模型;可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在深度和廣度上的恒定時(shí)間遍歷,深度查詢用時(shí)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫[13]。其中,深度關(guān)系指兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接數(shù),如圖1所示,由一條管道相連的節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)B之間的深度為1,由兩條管道相連的節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)C之間的深度為2,以此類推。
由表1可知,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢時(shí)間隨著查詢深度的增加會(huì)呈指數(shù)增加;而基于圖的圖數(shù)據(jù)庫查詢時(shí)間隨著查詢深度的增加呈線性增加,相同深度下的查詢用時(shí)遠(yuǎn)優(yōu)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。當(dāng)需要對城市級海量管網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多深度分析時(shí),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不適用于存儲和計(jì)算管網(wǎng)數(shù)據(jù),圖數(shù)據(jù)庫對關(guān)系復(fù)雜且呈低結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)要求與智慧城市業(yè)務(wù)更加契合。
1.2轉(zhuǎn)換原理
(1) 對象概化。在圖數(shù)據(jù)庫中,將管網(wǎng)對象用節(jié)點(diǎn)和關(guān)系兩種要素來進(jìn)行區(qū)分[14],將管井、箅子、化糞池、排水口等點(diǎn)對象概化為節(jié)點(diǎn)來表示;將管道、管渠等線對象概化為關(guān)系來表示。每個(gè)關(guān)系都具有起點(diǎn)、終點(diǎn)和方向,其方向即為管網(wǎng)流向。
(2) 屬性分類。將節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的屬性分為數(shù)值型數(shù)據(jù)和文本描述型數(shù)據(jù)[15]。數(shù)值型數(shù)據(jù)包括節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)、高程等和關(guān)系的管徑、管長、埋深、坡度等,用于后續(xù)設(shè)置閾值計(jì)算分析;文本描述型數(shù)據(jù)包括節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的編號、類別、所屬分區(qū)、所在街道等,用于后續(xù)設(shè)置條件分析。
(3) 標(biāo)簽種類。在圖數(shù)據(jù)庫中,將節(jié)點(diǎn)通過標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)簽體系進(jìn)行區(qū)分,將關(guān)系通過標(biāo)準(zhǔn)化的種類體系進(jìn)行區(qū)分。比如對檢修井節(jié)點(diǎn)添加“檢修井”標(biāo)簽;對排水口節(jié)點(diǎn)添加“排水口”標(biāo)簽;對管道關(guān)系添加“管道”種類。由此現(xiàn)實(shí)中的城市排水管網(wǎng)在圖數(shù)據(jù)庫中被概化為由頂點(diǎn)(節(jié)點(diǎn))和邊(關(guān)系)組成的圖,且其屬性以鍵值對的形式存儲在節(jié)點(diǎn)和關(guān)系之中,屬性示例見圖2。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后,本次研究選取Neo4j作為管網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲、分析的基礎(chǔ)圖數(shù)據(jù)庫[16],通過轉(zhuǎn)換腳本將傳統(tǒng)關(guān)系型管網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖數(shù)據(jù)庫管網(wǎng)數(shù)據(jù),并可基于Cypher語言實(shí)現(xiàn)高效查詢、檢索、管理圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集[17]。
2圖數(shù)據(jù)庫質(zhì)檢修復(fù)技術(shù)
基于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的管網(wǎng)質(zhì)檢算法均可通過圖數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)。本文選取相較傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫有顯著優(yōu)勢的質(zhì)檢算法進(jìn)行詳細(xì)介紹。
2.1多深度重復(fù)節(jié)點(diǎn)質(zhì)檢修復(fù)
在該場景中兩個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)偏差極小,在GIS中的表現(xiàn)為多個(gè)節(jié)點(diǎn)重合在一起,這種情況通常是由同一地點(diǎn)重復(fù)勘測或使用設(shè)計(jì)軟件一點(diǎn)雙號導(dǎo)致的。圖數(shù)據(jù)庫支持對于多深度重復(fù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行質(zhì)檢與自動(dòng)修復(fù),以深度為5為例,重復(fù)節(jié)點(diǎn)所在的拓?fù)滏溌贩譃?類。
(1) 兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn),一個(gè)位于深度大于5的鏈路上,而另一個(gè)位于深度小于5的鏈路上。清洗前后示例如圖3所示,“重復(fù)點(diǎn)”處重疊有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)E和X,其中E節(jié)點(diǎn)的上下游分別只有一個(gè)節(jié)點(diǎn),其上下游節(jié)點(diǎn)數(shù)小于5;而另一個(gè)節(jié)點(diǎn)X的上下游節(jié)點(diǎn)數(shù)大于5。數(shù)據(jù)修復(fù)方法為刪除深度小于5的節(jié)點(diǎn)及其連接管線。
(2) 兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn)均位于深度大于5的鏈路上?!爸貜?fù)點(diǎn)”處重疊有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)E和X,兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn)的上下游節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)均大于5,數(shù)據(jù)修復(fù)方法為將兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn)上下游深度為5以內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行對比,刪除節(jié)點(diǎn)數(shù)少的重復(fù)節(jié)點(diǎn),將其與管線的連接關(guān)系集成至另一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)大的重復(fù)節(jié)點(diǎn)上。
(3) 兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn)均位于深度小于5的鏈路上。第三類兩個(gè)重復(fù)節(jié)點(diǎn)的上下游節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)均小于5,數(shù)據(jù)修復(fù)方法為刪除兩個(gè)重復(fù)點(diǎn)所在鏈路的所有節(jié)點(diǎn)以及與節(jié)點(diǎn)連接的管道。
2.2外圍框線點(diǎn)異常質(zhì)檢修復(fù)
在管網(wǎng)探測工作中,有時(shí)會(huì)出現(xiàn)普查人員將井室輪廓線、化糞池輪廓線等范圍線錯(cuò)誤地使用實(shí)際管線進(jìn)行表示的情況[18]。這種外圍框線點(diǎn)(3個(gè)點(diǎn)以上,多為4個(gè)點(diǎn))并不是真實(shí)存在的管點(diǎn)、管線,且會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化管網(wǎng)的拓?fù)潢P(guān)系與實(shí)際不一致,對數(shù)據(jù)質(zhì)量影響較大,需要進(jìn)行質(zhì)檢修復(fù)。
外圍框線點(diǎn)數(shù)據(jù)修復(fù)時(shí),分為兩種情況:一種為外圍框線點(diǎn)不與其他任何管線點(diǎn)有連接關(guān)系,只是孤立的一系列環(huán)狀線,此種情況可以判定其為多余的范圍線,修復(fù)方法為將其直接刪除;另一種為外圍框線點(diǎn)與其他管網(wǎng)有連接關(guān)系,此種情況一般由于普查人員將多余的范圍線與實(shí)際點(diǎn)線搞混導(dǎo)致連接關(guān)系錯(cuò)誤,修復(fù)方法為在外圍框線點(diǎn)的幾何中心處創(chuàng)建一個(gè)新的概化節(jié)點(diǎn),將外圍框線點(diǎn)的連接關(guān)系轉(zhuǎn)移到所創(chuàng)建的概化節(jié)點(diǎn)上,刪除外圍框線點(diǎn)及其連接關(guān)系。
2.3多鏈路質(zhì)檢分析
在該場景中,兩個(gè)直接相連的節(jié)點(diǎn)還有其他的連接關(guān)系,這種情況通常是由同一地點(diǎn)重復(fù)或者管線錯(cuò)誤連接導(dǎo)致的。圖數(shù)據(jù)庫支持對于多深度重復(fù)鏈路進(jìn)行質(zhì)檢與修復(fù),以深度5為例,多鏈路情況分為3類。
(1) 不對流向進(jìn)行限制,兩個(gè)直接相連的節(jié)點(diǎn)還存在另一條或多條深度為2~5的連接關(guān)系。數(shù)據(jù)修復(fù)方法為只保留深度為1的連接鏈路,刪掉其他鏈路上的節(jié)點(diǎn)及其連接管線。
(2) 對同向流向進(jìn)行限制,兩個(gè)直接相連的節(jié)點(diǎn),還存在另一條或多條深度為2~5的連接關(guān)系,且其流向與直接相連的鏈路流向一致。數(shù)據(jù)修復(fù)方法為只保留深度為1的連接鏈路,刪掉其他鏈路上的節(jié)點(diǎn)及其連接管線。
(3) 對逆向流向進(jìn)行限制,兩個(gè)直接相連的節(jié)點(diǎn),還存在另一條或多條深度為2~5的連接關(guān)系,且其流向與直接相連的鏈路流向相反。此種情況下,可能為環(huán)狀管線或其他形式,一般不會(huì)單獨(dú)處理此類情況。
3工程應(yīng)用實(shí)例
3.1項(xiàng)目概況
以六安市為例,介紹圖數(shù)據(jù)庫質(zhì)檢分析算法的應(yīng)用情況。轉(zhuǎn)換后,圖數(shù)據(jù)庫中共計(jì)管線267 770個(gè),其中排水管257 558個(gè),排水渠-明渠1 950個(gè),排水渠-暗渠8 262個(gè);共計(jì)管點(diǎn)289 406個(gè),其中井類99 923個(gè),一般管線點(diǎn)26 579個(gè),排水口1 588個(gè),箅子69 495個(gè),立管42 883個(gè),化糞池1 952個(gè),閘門11個(gè),閥門33個(gè),排水泵站59個(gè),調(diào)蓄池5個(gè),污水處理廠8個(gè),進(jìn)水口847個(gè),儲水設(shè)施134個(gè),其他特征附屬物45 889個(gè)。項(xiàng)目數(shù)據(jù)見圖4。
3.2實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
基于試點(diǎn)城市管網(wǎng)數(shù)據(jù),對比PgSql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的質(zhì)檢算法與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的質(zhì)檢算法。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如表2所列。
3.3質(zhì)檢條件與分析結(jié)果
質(zhì)檢算法的運(yùn)行效率及質(zhì)量依賴于管點(diǎn)及管道屬性數(shù)據(jù)的完整性[19],然而在應(yīng)用城市實(shí)際的管網(wǎng)數(shù)據(jù)普查過程中,現(xiàn)場勘測條件的限制或普查人員的誤填以及漏填等情況,導(dǎo)致關(guān)鍵屬性數(shù)據(jù)存在缺失及錯(cuò)誤[20]。以一般管線點(diǎn)為例,有492個(gè)管點(diǎn)的底高程數(shù)據(jù)缺失,進(jìn)而導(dǎo)致與該管點(diǎn)相關(guān)的管點(diǎn)底高程質(zhì)檢、管點(diǎn)與連接管線高程質(zhì)檢、管點(diǎn)出入流落差過大質(zhì)檢、管線埋設(shè)坡度質(zhì)檢等無法順利進(jìn)行,最終會(huì)導(dǎo)致質(zhì)檢的結(jié)果存在誤差。對于這一類數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的質(zhì)檢算法通常會(huì)統(tǒng)一以數(shù)據(jù)缺失將該點(diǎn)作為缺陷待定數(shù)據(jù)進(jìn)行返回[21],本研究提出的圖數(shù)據(jù)技術(shù)除了標(biāo)注待定外,還會(huì)根據(jù)其連接關(guān)系的相關(guān)數(shù)據(jù)及試點(diǎn)城市加權(quán)參數(shù)對缺失字段進(jìn)行補(bǔ)充。
對于該城市26萬個(gè)管點(diǎn)、25萬條管線、3 000 km長管網(wǎng)的海量管網(wǎng)數(shù)據(jù),使用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫算法與PgSql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行質(zhì)檢,運(yùn)行12個(gè)質(zhì)檢算法,共發(fā)現(xiàn)問題102 469個(gè)?;趥鹘y(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的質(zhì)檢算法,往往幾十km的管網(wǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)檢就需要3~5 s,數(shù)量級達(dá)到一定程度后,甚至?xí)?dǎo)致服務(wù)器卡死,而圖數(shù)據(jù)庫質(zhì)檢算法由于數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)靈活、對復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系分析能力強(qiáng)大,僅用時(shí)9.3 s即完成該城市管網(wǎng)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢計(jì)算,并進(jìn)行數(shù)據(jù)修改清洗與標(biāo)定。質(zhì)檢速度情況對比見表3。
該城市共804條道路/地塊,抽取約5%管網(wǎng)數(shù)據(jù)(41條道路)的質(zhì)檢結(jié)果進(jìn)行比較。圖數(shù)據(jù)算法的查全率、查準(zhǔn)率均優(yōu)于或等于關(guān)系型數(shù)據(jù)算法。選取第三方團(tuán)隊(duì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行外業(yè)復(fù)核抽檢,抽檢出的問題數(shù)作為現(xiàn)實(shí)中全部問題數(shù);將兩種算法得到的質(zhì)檢結(jié)果反饋給原普查單位進(jìn)行人工核實(shí),核對后的問題數(shù)作為內(nèi)業(yè)質(zhì)檢真實(shí)問題數(shù)。通過查準(zhǔn)率、查全率來評判算法的質(zhì)檢質(zhì)量,其中查準(zhǔn)率為質(zhì)檢真實(shí)問題數(shù)與算法質(zhì)檢問題總數(shù)的比例,查全率為質(zhì)檢真實(shí)問題數(shù)與全部問題數(shù)的比例。質(zhì)檢質(zhì)量情況對比見表4。由表4可知,算法質(zhì)檢的結(jié)果部分少于全部問題數(shù),這主要是由兩個(gè)原因?qū)е碌模孩?不同的閾值會(huì)導(dǎo)致不同的質(zhì)檢結(jié)果,尤其是人工普查時(shí)也存在主觀性判斷;② 某些數(shù)據(jù)缺少屬性值,尤其是用于設(shè)置閾值的數(shù)值型屬性,算法在運(yùn)行時(shí)會(huì)自動(dòng)判斷為屬性缺失,進(jìn)而導(dǎo)致質(zhì)檢結(jié)果小于全部問題數(shù)。
4結(jié) 語
本文基于圖架構(gòu)對管網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),并基于Neo4j數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)搭建與質(zhì)檢算法實(shí)現(xiàn),搭建了通用化管網(wǎng)圖數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)化映射路徑及高效轉(zhuǎn)換模式,并針對管點(diǎn)線數(shù)據(jù)的屬性、深度、業(yè)務(wù)邏輯等制定數(shù)據(jù)質(zhì)檢規(guī)則和流程,基于六安市的管網(wǎng)數(shù)據(jù)治理業(yè)務(wù)的實(shí)際應(yīng)用對算法進(jìn)行了驗(yàn)證。相較于傳統(tǒng)的文本以及地理空間的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,本文介紹的方法從數(shù)據(jù)底層對質(zhì)檢算法進(jìn)行提升,可以更高效地實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋸?fù)雜、數(shù)據(jù)量大、多深度管網(wǎng)數(shù)據(jù)的查詢與分析,提高質(zhì)檢效率與質(zhì)量,有效降低問題定位與數(shù)據(jù)修改成本。
參考文獻(xiàn):
[1]徐昊旻,張強(qiáng).長江大保護(hù)智慧水務(wù)實(shí)踐[J].建設(shè)科技,2023(10):46-49.
[2]YOUCAI H,WENBAO L.Building the estimation model of digitizing error[J].Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1997,63(10):1203-1209.
[3]嚴(yán)玉瑤.城市管網(wǎng)空間數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京:中國地質(zhì)大學(xué)(北京),2012.
[4]陳琪.淺論城市排水管網(wǎng)GIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制[J].給水排水工程,2010,28(1):84-86.
[5]DEVILLERS,R,BEDARD Y,JEANSOULIN R.Multidimensional management of geospatial data quality information for its dynamic use within GIS[J].Journal of the American Society of Photogrammetry,2005(2):205-215
[6]秦立為.排水管網(wǎng)GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)與控制[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2008.
[7]WAN Y,TAN X,SHU H.Finding and evaluating community structures in spatial networks[J].ISPRS International Journal of Geo-Information,2023,12(5):187.
[8]BAGHER Z,REZA M M,BEHROOZ M.Chaotic memetic algorithm and its application for detecting community structure in complex networks.[J].Chaos,2020,30(1):013125.
[9]王克龍,王玲,王平立,等.數(shù)據(jù)倉庫中ETL技術(shù)的探討與實(shí)踐[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2005(11):32-33,80.
[10]董坤乾.城市供水管網(wǎng)GIS系統(tǒng)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)[D].廣州:華南理工大學(xué),2018.
[11]劉宇寧,范冰冰.圖數(shù)據(jù)庫發(fā)展綜述[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2022,31(8):1-16.
[12]楊振,萬為清.圖數(shù)據(jù)庫的研究和應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護(hù),2020(12):91-93.
[13]解春欣.大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫上的模式匹配[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2010.
[14]陳舒.關(guān)系數(shù)據(jù)庫中圖查詢優(yōu)化方法的研究[D].上海:上海交通大學(xué),2023.
[15]崔陽.基于空間數(shù)據(jù)庫的城市地下管網(wǎng)知識發(fā)現(xiàn)研究[D].北京:首都師范大學(xué),2006.
[16]王紅,張青青,蔡偉偉,等.基于Neo4j的領(lǐng)域本體存儲方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2017,34(8):2404-2407.
[17]李寒雪.基于Cypher的圖數(shù)據(jù)庫查詢編譯器實(shí)現(xiàn)與測試[D].成都:電子科技大學(xué),2022.
[18]范沖.城市地下管線數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制探討[J].四川測繪,2006,22(2):31-33.
[19]賀文蓮.地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證措施[J].華北國土資源,2012,26(1):33-35.
[20]吳波.城市地下管網(wǎng)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].西安:西北大學(xué),2002.
[21]秦立為.排水管網(wǎng)GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)與控制[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2008.
(編輯:鄭 毅)