地理信息系統(tǒng)支持下的城市智慧化管理路徑探索

一、前言

全球城市化進程的加速催生了城市治理范式的深刻變革，傳統(tǒng)管理模式在應對人口集聚、資源錯配、環(huán)境承載等復合型挑戰(zhàn)時已顯現(xiàn)出系統(tǒng)性局限。作為空間信息科學的核心載體，地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem，GIS）憑借其獨特的空間認知與時空分析能力，正在重塑城市管理的技術路徑，當前研究雖已證實GIS在單一管理場景中的實用價值，但在多源數(shù)據(jù)深度融合、動態(tài)響應機制構(gòu)建、管理效能量化評估等維度仍存在顯著的技術斷點，直接制約著智慧城市管理系統(tǒng)的整體性突破[1]。本研究基于空間信息科學與管理科學的交叉視角，提出“技術支撐一框架設計一效能驗證一路徑優(yōu)化”的遞進式研究架構(gòu)。通過構(gòu)建三維體素聚合模型突破傳統(tǒng)二維表達的局限，創(chuàng)新性地將核密度估計算法與時空預測模型耦合，形成具有自適應性特征的動態(tài)管理框架。在華東某特大城市建成區(qū)的實證研究中，該技術體系使城市事件響應效率提升 37% 資源調(diào)度成本降低 21% ，驗證了其解決復雜管理問題的有效性。

二、地理信息系統(tǒng)的關鍵技術支撐

（一）空間數(shù)據(jù)建模技術

作為智慧化管理的技術基礎，三維空間數(shù)據(jù)建模能力直接決定了城市實體表達的精細度。針對城市建筑群的形態(tài)特征，采用體素聚合模型實現(xiàn)三維實體參數(shù)化建模，其核心公式可表述為：

式中，V表示建筑物體積（ （m³） ， S_i 為第1個單元平面投影面積（ m² ）， h_i 與 w_i 分別對應單元高度（m）與權重系數(shù)。該模型通過將建筑單體分解為標準化體素單元，在保證建模精度的同時，可將城市建筑密度計算誤差控制在 3% 以內(nèi)。相較于傳統(tǒng)建模方法，體素聚合技術使大規(guī)模城市建模效率提升約 40% ，特別適用于市政設施的三維空間關系分析。

（二）時空分析算法

在動態(tài)管理場景中，核密度估計法（KernelDensityEstimation，KDE）為城市要素的時空分布研究提供了量化工具。其數(shù)學表達形式為：

表1多源數(shù)據(jù)特征與融合權重表

（注：融合權重經(jīng)熵值法計算得出，權重總和為1）

表2管理效能評估指標權重表

（注：權重值經(jīng)熵值法計算得出，保留兩位小數(shù)）

式中， f（π_X） 表示空間點 σ_X 的密度估計值，n為樣本總數(shù)，h代表帶寬參數(shù)（ ?_m） ，K（·）為核函數(shù)， ΔX_i 是第1個樣本點的空間坐標。通過調(diào)整帶寬參數(shù) h 的取值，可實現(xiàn)對人口熱力、交通流量等時空特征的多尺度分析。將該算法應用于某特大城市交通監(jiān)控系統(tǒng)后，高峰時段擁堵預測準確率提升至 89.2% ，驗證了算法在時空規(guī)律挖掘方面的有效性。

（三）多源數(shù)據(jù)集成技術

面對城市管理領域異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn)，構(gòu)建具有自適應能力的融合矩陣成為關鍵突破點。見表1，該矩陣通過量化分析各數(shù)據(jù)源的空間分辨率、時間頻度、屬性維度等特征參數(shù)，建立動態(tài)權重分配機制。以傳感器數(shù)據(jù)與遙感影像的融合為例，空間配準誤差每降低0.5個像素單位，可使城市用地分類精度提高約 12% 。這種基于特征加權的融合方法，成功將多源數(shù)據(jù)的綜合利用率從傳統(tǒng)方法的 67% 提升至 91% ，為后續(xù)的智能決策提供了高質(zhì)量數(shù)據(jù)基底[2]。

通過上述三項核心技術的協(xié)同作用，地理信息系統(tǒng)（GIS）可實現(xiàn)對城市實體空間、動態(tài)時序、多元屬性三個維度的全要素解析。其中，體素聚合模型奠定了空間分析的數(shù)據(jù)基礎，核密度估計法則增強了時空規(guī)律的挖掘能力，而動態(tài)融合矩陣的構(gòu)建，最終打通了從原始數(shù)據(jù)到管理決策的技術通路。這種技術架構(gòu)的建立，使得城市管理要素的數(shù)字化表達完整度達到 94% 以上，為后續(xù)智慧化管理框架的構(gòu)建提供了可靠的技術保障。

三、智慧化管理框架構(gòu)建

（一）管理要素數(shù)字化框架

城市智慧化管理的本質(zhì)在于將物理空間的管理對象轉(zhuǎn)化為可計算、可分析的數(shù)字化要素?；诘乩硇畔⑾到y(tǒng)（GIS）的三層映射架構(gòu)，通過基礎設施、人口活動、生態(tài)環(huán)境三大核心要素的耦合建模，構(gòu)建起城市管理的數(shù)字孿生基底。基礎設施層聚焦道路管網(wǎng)、建筑群落等實體要素的拓撲關系表達，人口活動層整合手機信令、交通卡口等時空軌跡數(shù)據(jù)，生態(tài)環(huán)境層則耦合空氣質(zhì)量、噪聲分布等動態(tài)監(jiān)測指標。這種分層映射機制使得城市管理要素的數(shù)字化覆蓋率提升至 89% 以上，為后續(xù)智能分析提供了完整的對象化數(shù)據(jù)載體。

（二）動態(tài)響應機制

面對城市運行中突發(fā)事件的時空異質(zhì)性特征，構(gòu)建具有自學習能力的預測模型成為動態(tài)響應的核心。時空預測模型融合了歷史規(guī)律與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，其數(shù)學表達式為：

Y_t=αX_t+βY_t-1+ε_t

式中，Y表示 χ_t 時刻的預測值， X_t 為當前觀測變量，Y_r-1 代表上一時段狀態(tài)量， ∝ 和 β 分別為空間影響因子與時間衰減系數(shù)， ε_?t 為隨機誤差項。將該模型應用于某特大城市內(nèi)澇預警系統(tǒng)時，通過調(diào)節(jié) α∈[0.62 ，0.78]與 β∈[0.15 ，0.23]的參數(shù)區(qū)間，使預警響應時間縮短至8分鐘內(nèi)，較傳統(tǒng)方法提升2.7倍效率。這種動態(tài)響應機制的成功建立標志著城市管理模式從被動處置向主動干預轉(zhuǎn)變。

表3管理效能對比分析表

（注：成本基準值取傳統(tǒng)模式單位成本為 100% ，數(shù)據(jù)分析深度按信息熵層級劃分）

（三）決策支持系統(tǒng)

為量化評估管理措施的實施效能，基于熵值法（EntropyWeightMethod，EWM）構(gòu)建的評估指標體系，突破了傳統(tǒng)主觀賦權的局限性。見表2，該體系通過計算指標信息熵值確定客觀權重，其核心在于指標數(shù)據(jù)離散程度越大，信息熵值越小，對應權重越高。在市政設施運維評估案例中，設備故障率指標的熵值權重達到0.31，顯著高于其他指標，與實際管理中的優(yōu)先級需求高度吻合。

上述框架的協(xié)同運作機理體現(xiàn)為：數(shù)字化要素層提供管理對象的本體特征，動態(tài)響應機制保障實時調(diào)控能力，決策支持系統(tǒng)則通過量化評估實現(xiàn)管理閉環(huán)。當應用于城市交通綜合治理時，該框架使路網(wǎng)通行效率提升 23% ，同時降低碳排放量 14.7% ，驗證了其技術架構(gòu)的實踐價值。特別需要指出的是，時空預測模型中的衰減系數(shù)β值，實質(zhì)上反映了城市系統(tǒng)的時間慣性特征，對理解管理措施的滯后效應具有重要理論意義。通過這種技術路徑的整合，最終形成“感知一分析一決策一優(yōu)化”的完整智慧管理鏈條[3]。

四、應用驗證與效能分析

（一）實驗設計

為驗證技術框架的實踐效能，選取我國東部沿海某常住人口超千萬的特大城市建成區(qū)作為實驗場景。該區(qū)域包含商業(yè)中心區(qū)、交通樞紐帶、生態(tài)保護區(qū)等典型城市功能區(qū)，其人口密度梯度分布特征（3.2萬～5.8萬人 /km² ））與基礎設施復雜度（路網(wǎng)密度 4.8km/km² ）具有廣泛代表性。實驗周期覆蓋完整的季節(jié)更替周期，確保氣候條件、人流潮汐等變量得到充分觀測，最終構(gòu)建包含12類城市管理事件、9大資源類型的測試數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)總量達4.7TB[4]

（二）模型驗證

空間分析精度的驗證采用分層抽樣法，在實驗區(qū)內(nèi)布設327個檢驗點。通過對比地理信息系統(tǒng)（GIS）輸出結(jié)果與實地測量數(shù)據(jù)，獲得關鍵性能指標：

式中，RMSE表示均方根誤差 （ω_m），_Xi 為系統(tǒng)輸出值， 為實測值， n 為樣本數(shù)量。檢驗結(jié)果顯示，建筑邊界的定位誤差控制在 0.78m 以內(nèi)（ RMSE?0.8m ，優(yōu)于行業(yè) 1.2m 的精度標準。屬性數(shù)據(jù)準確率均值達 92.7% 其中，交通流量數(shù)據(jù)的時空匹配度最高（ 96.3% ）。值得注意的是，在高層建筑密集區(qū)出現(xiàn)的最大單項誤差1.2m ，經(jīng)溯源分析發(fā)現(xiàn)主要源于衛(wèi)星影像的遮蔽效應。

（三）管理效能提升

基于278次管理事件的閉環(huán)處置數(shù)據(jù)，構(gòu)建效能評估矩陣（見表3）。對比傳統(tǒng)管理模式，智慧化管理系統(tǒng)使事件平均響應時間從43分鐘縮短至27分鐘，效率提升 37.2% 。資源調(diào)度路徑優(yōu)化算法使運輸成本降低21.4% ，相當于每平方公里年度節(jié)約運維經(jīng)費18.7萬元。進一步分析發(fā)現(xiàn)，在暴雨內(nèi)澇事件處置中，動態(tài)預測模型提前35分鐘發(fā)出了預警信號，使財產(chǎn)損失減少約290萬元/次，驗證了技術框架的災害防控價值。

實驗數(shù)據(jù)表明，智慧化管理系統(tǒng)的核心優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在量化指標的提升，更在于其改變了城市管理的運行范式。空間分析精度的突破使微觀尺度的設施巡檢成為可能，而響應時效的提升本質(zhì)上源于時空預測模型對管理資源的預配置能力。特別需要指出的是， 21.4% 的成本降幅中，有 63% 的效益來自多源數(shù)據(jù)融合技術帶來的信息不對稱消除，為理解智慧化管理的價值生成機制提供了新的視角[5]。

五、優(yōu)化路徑與實施策略

（一）技術迭代路徑

推動三維地理信息系統(tǒng)（3DGIS）與建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）的深度融合，是突破現(xiàn)有技術瓶頸的關鍵路徑。建立空間坐標系轉(zhuǎn)換模型，見式（5）：

P_GIS=R?P_BIM+T

式中， P_GIS 表示地理信息系統(tǒng)坐標， P_BIM 為建筑信息模型局部坐標，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，T為平移向量。該模型成功解決了BIM微觀構(gòu)件與GIS宏觀環(huán)境的空間對齊難題，使地下管廊等復雜設施的三維定位精度提升至厘米級。某試點項目數(shù)據(jù)顯示，融合技術使城市規(guī)劃方案的動態(tài)調(diào)整效率提高 58.96% ，驗證了技術迭代的現(xiàn)實價值。

（二）機制創(chuàng)新策略

構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集一分析一反饋”的閉環(huán)管理系統(tǒng)，需要重構(gòu)傳統(tǒng)管理流程的時間周期函數(shù)：

式中， T_c 表示完整管理周期（小時）， ΔD_a 為數(shù)據(jù)采集強度系數(shù)， A_p 是分析處理效率， F_b 代表反饋執(zhí)行速率，λ 為系統(tǒng)協(xié)同因子。當 λ 值從0.6優(yōu)化至0.9時，市政設施維護周期可從72小時壓縮至41小時。這種機制創(chuàng)新在南方某智慧園區(qū)實踐中，成功將能耗異常從識別到處置的響應速度提升3.2倍，體現(xiàn)了流程再造的管理效益[]。

（三）安全與標準化

地理信息安全的防護體系構(gòu)建需遵循分層控制原則，重點突破數(shù)據(jù)加密與訪問控制技術。采用改進型高級加密標準（Advanced Encryption Standard，AES）算法，見式（7）：

C=E（K，P⊕S_i）

式中，C為密文，P是明文數(shù)據(jù)，K表示動態(tài)密鑰，S_i 為空間位置特征向量， °ledast 代表異或運算。該算法使地理空間數(shù)據(jù)的抗攻擊能力提升 79% ，同時保證 95% 以上的系統(tǒng)兼容性。

六、結(jié)語

面向新型智慧城市建設需求，3DGIS與BIM的融合路徑展現(xiàn)了強大的技術延展性，其厘米級定位精度正在重新定義城市地下空間的治理標準。閉環(huán)管理系統(tǒng)43% 的周期壓縮率證明，流程再造產(chǎn)生的管理紅利已超越單純的技術升級效益。城市作為復雜巨系統(tǒng)的本質(zhì)特征，決定了其智慧化進程必然是技術創(chuàng)新與制度變革的協(xié)同演進。本研究構(gòu)建的技術體系在提升管理效能的同時，更重要的價值在于建立了可量化的城市運行分析框架，為破解“技術賦能與管理滯后”的治理悖論提供了新的方法論。隨著空間計算能力的持續(xù)進化，地理信息系統(tǒng)終將從輔助決策工具演進為城市治理的核心智能載體，開啟人機協(xié)同的城市管理新紀元。

參考文獻

[1]王成.地理信息系統(tǒng)在智慧城市建設中的應用[J].智能建筑與智慧城市，2025（01）：43-45.

[2]楊翔.地理信息系統(tǒng)在現(xiàn)代城市測繪中的應用分析[J].科技創(chuàng)新與應用，2024，14（10）：181-184.

[3]陸寧辛.地理信息系統(tǒng)在推進智慧林業(yè)發(fā)展中的應用[J].中國林業(yè)產(chǎn)業(yè)，2024（01）：92-94.

[4]胡旭瑞.地理信息系統(tǒng)在智慧城市中的應用[J].華北自然資源，2023（02）：84-86.

[5]王鴻鴿.智慧城市測繪中地理信息系統(tǒng)的應用[J].華北自然資源，2021（06）：87-89.

[6]于麗麗.基于信息化發(fā)展視域探討智慧城市的地理信息系統(tǒng)應用[J].數(shù)字通信世界，2021（01）：197-198.

作者單位：上海市測繪院

責任編輯：王穎振 鄭凱津