基于GIS的城市交通网络数据模型研究
基于GIS和遥感技术的城市交通拥堵预测与优化
基于GIS和遥感技术的城市交通拥堵预测与优化城市交通拥堵是当今城市发展中的一大挑战，给人们的出行带来了很大不便。
为了解决这个问题，研究人员开始利用地理信息系统（GIS）和遥感技术来进行交通拥堵的预测与优化。
本文将介绍基于GIS和遥感技术的城市交通拥堵预测与优化的方法和应用。
首先，GIS技术（地理信息系统）在城市交通拥堵预测中起到关键作用。
GIS可以通过收集和管理大量的地理数据，如道路网络、人流、车流、公交线路等，帮助研究人员对城市交通拥堵进行分析和预测。
GIS可以根据道路网格和交通流量数据，建立交通网络模型，并进行交通拥堵的模拟和预测。
通过这些预测模型，可以预测交通拥堵在不同时间段和不同地点的出现概率，从而为交通管理者提供决策依据。
其次，遥感技术在城市交通拥堵优化中的应用也越来越广泛。
遥感技术可以通过卫星、飞机等遥感传感器获得大范围、高分辨率的地理信息数据，包括交通流量、道路状况、车辆轨迹等。
这些数据可以用于交通拥堵的分析和优化。
例如，通过遥感技术可以实时监测道路上的交通流量，为司机提供实时的交通状况信息，以帮助他们选择合适的路线。
此外，遥感技术还可以用于交通规划和设计，通过分析城市交通流量的时空分布，优化道路布局和交通管理，从而缓解交通拥堵。
基于GIS和遥感技术的城市交通拥堵预测与优化，不仅可以提供实时的交通状况信息，还可以为交通管理者提供决策依据，改善城市交通拥堵情况。
下面将介绍几个具体的应用案例。
第一个应用是基于GIS的城市热点道路监测和拥堵预测。
热点道路通常是指交通流量较大、易拥堵的道路。
通过GIS技术，可以对城市的交通网络进行分析，发现热点道路，并实时监测这些道路的交通流量。
通过对历史交通数据的分析，可以建立预测模型，预测未来某个时间段这些热点道路的拥堵情况。
这些预测结果可以提供给交通管理者，帮助他们制定拥堵缓解措施，如交通信号优化、交通流量调控等。
第二个应用是基于遥感技术的交通流量监测和路线推荐。
基于GIS的城市交通流动性分析与优化
基于GIS的城市交通流动性分析与优化在当今城市化进程加速的时代，城市交通问题日益凸显，交通拥堵成为了许多城市面临的严峻挑战。
为了有效缓解交通拥堵，提高交通效率，基于 GIS（地理信息系统）的城市交通流动性分析与优化逐渐成为了研究的热点。
GIS 作为一种强大的空间分析工具，能够整合和处理与地理位置相关的各种数据，为城市交通流动性的研究提供了有力的支持。
通过收集和分析大量的交通数据，如道路网络、车辆流量、出行时间等，GIS 可以帮助我们深入了解城市交通的运行状况，发现潜在的问题，并提出针对性的优化方案。
首先，GIS 可以用于构建精确的城市道路网络模型。
在这个模型中，道路的长度、宽度、坡度、车道数量等详细信息都被准确地记录下来。
同时，通过与实时交通数据的结合，如传感器监测到的车流量、车速等，我们能够清晰地看到交通流量在道路网络中的分布情况。
比如，在某些路段，可能会出现车流量过大、车速过慢的情况，这就提示我们可能存在道路瓶颈或者交通设施不合理的问题。
其次，基于 GIS 的交通可达性分析也是十分重要的一个方面。
交通可达性指的是从一个地点到达另一个地点的难易程度。
通过GIS 技术，我们可以计算出不同区域之间的最短路径、最短时间等指标，从而评估城市中各个区域的交通可达性水平。
对于那些交通可达性较差的区域，我们可以考虑优化道路布局、增加公共交通线路或者改善交通换乘设施，以提高居民出行的便利性。
另外，GIS 还能够对城市交通的时空特征进行分析。
例如，通过分析不同时间段（如早晚高峰、工作日与非工作日）的交通流量变化，我们可以了解到交通需求的时间分布规律。
这有助于我们制定合理的交通管理策略，比如在高峰时段实施交通限流、优化信号灯配时等。
同时，从空间角度来看，不同区域的交通产生和吸引量也存在差异。
商业区、住宅区和工业区等在不同的时间段会有不同的交通需求，GIS 可以帮助我们准确地识别这些差异，为交通规划提供依据。
然而，基于 GIS 的城市交通流动性分析与优化也面临着一些挑战。
基于GIS的城市交通拥堵分析
基于GIS的城市交通拥堵分析随着城市化的不断发展，城市交通的拥堵成为了一个不可忽视的问题。
在这个背景下，利用地理信息系统（GIS）进行城市交通拥堵分析逐渐受到了广泛的关注。
GIS具有对空间数据进行可视化和空间分析的能力，可以帮助我们更好地理解和解决城市交通拥堵的问题。
首先，通过GIS可以对城市交通网络进行可视化分析。
利用GIS的地图功能，可以将交通网络的道路、交叉口、公交线路等信息以图形的形式展现出来，使得我们能够直观地了解城市交通的分布情况和网络布局。
同时，通过给道路和交叉口设置不同的颜色或符号，可以直观地表示交通拥堵的程度，帮助我们了解交通网络的瓶颈和拥堵点。
其次，GIS可以通过空间分析工具帮助我们分析城市交通拥堵的原因。
通过对交通拥堵发生的空间位置、时间分布和交通流量等因素进行分析，可以找出导致交通拥堵的主要原因。
比如，可以通过GIS计算道路的交通流量和速度，从而判断道路的通行能力和拥堵情况。
同时，GIS还可以结合其他数据，如人口分布、企业分布等，利用空间统计分析方法，找出与交通拥堵相关的因素，并建立相应的模型，预测未来可能的拥堵区域。
此外，GIS还可以帮助我们进行交通拥堵的规划和管理。
通过对交通网络进行模拟和优化，利用GIS的网络分析工具，可以找到交通拥堵的解决方案。
比如，通过增加道路的容量、优化交通信号控制、改进公共交通等方式，可以减轻交通拥堵的程度。
同时，GIS还可以辅助交通管理部门对交通拥堵情况进行实时监控和预警，及时采取相应的措施，减少交通事故和交通阻塞的发生，保障交通的畅通。
最后，GIS在城市交通拥堵分析中的应用还包括对交通政策的制定和评估。
通过对交通拥堵的空间分布和影响因素的分析，可以制定相应的交通政策，如设置交通限行措施、改善公共交通等。
并且，通过GIS技术，还可以对不同交通政策的实施效果进行评估，为决策者提供科学的依据，推动城市交通拥堵问题的解决。
综上所述，GIS在城市交通拥堵分析中的应用具有重要的价值。
基于GIS的城市交通拥堵分析与优化研究
基于GIS的城市交通拥堵分析与优化研究城市交通拥堵是现代城市面临的一大挑战，它给城市居民的出行带来了巨大的不便。
为了解决交通拥堵问题，提高城市的交通效率，基于地理信息系统（GIS）的城市交通拥堵分析与优化研究应运而生。
一、地理信息系统（GIS）在城市交通优化中的应用地理信息系统（GIS）是一种将地理信息与信息科技相结合的工具，它可以对地理空间信息进行采集、管理、分析和展示。
在城市交通优化中，GIS可以通过集成、分析和展示各类交通数据，提供有效的决策支持。
1. 数据采集与管理城市交通拥堵分析的第一步是收集和管理交通数据，包括道路网络数据、交通流量数据、交通事故数据等。
GIS可以通过空间数据库等技术手段对这些数据进行采集、存储和更新，实现数据的一体化管理和共享。
2. 交通流模拟与分析GIS可以基于采集到的交通数据建立交通流模型，通过模拟交通流的运行情况，分析道路瓶颈、拥堵区域和交通流量分布等问题。
利用GIS的分析功能，可以对不同时间段、不同道路段的交通状况进行可视化展示，并提供合理的交通优化方案。
3. 交通规划与路径优化利用GIS提供的空间分析功能，可以对城市交通规划进行评估和优化。
通过构建路网拓扑结构和考虑道路通行能力等因素，可以对不同的交通规划方案进行比较，选择最佳方案来优化城市交通网络结构，减少拥堵瓶颈。
二、城市交通拥堵的影响因素分析城市交通拥堵是由多种因素共同作用引起的，准确分析这些因素对拥堵的影响，对于制定合理的解决方案至关重要。
1. 道路网络密度与状况道路网络的密度和状况是交通拥堵的重要因素之一。
密集的道路网络会导致交通流量集中，容易形成拥堵点；而道路的状况，如路表平整度、路况良好与否，也会直接影响交通的畅通程度。
2. 人口密度与居住区分布人口密度和居住区的分布会直接影响交通需求和流量。
人口过于集中的区域会导致交通供需失衡，增加交通拥堵的概率。
而人口较少的地区交通流量相对较小，交通情况较为畅通。
基于GIS的城市交通网络可达性分析
基于GIS的城市交通网络可达性分析随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市交通问题日益突出。
为了解决交通拥堵、优化交通路线规划等问题，基于GIS的城市交通网络可达性分析成为了研究的热点。
本文将从交通网络的建立、可达性分析方法以及可达性分析结果的应用三个方面，进行讨论和探索。
一、交通网络的建立城市交通网络是可达性分析的基础。
建立一个准确、完整的城市交通网络模型对于分析交通可达性至关重要。
以某市为例，可以通过收集交通路网数据、公共交通站点数据以及交通流量数据来搭建城市交通网络模型。
利用GIS软件，将这些数据进行整合和处理，建立出一个真实、精确的城市交通网络模型。
二、可达性分析方法在城市交通网络模型建立完成后，可以采用多种方法进行交通网络可达性分析。
其中常用的方法包括：最短路径分析、可达度分析和权重距离分析等。
最短路径分析是计算两点之间最短路径的方法，适用于短途出行的可达性分析。
可通过计算两个点之间的距离或时间来评估出行的便捷程度。
可达度分析是根据交通网络模型计算出各区域的总可到达性，常用指标是可达性指数。
可通过计算每个节点到其他节点的最短路径长度，再统计可到达其他节点的个数，得出可达度指标。
权重距离分析考虑了不同交通路段的阻抗系数，可以更加准确地评估交通网络的可达性。
通过设定不同的权重，可以得出更接近实际情况的结果。
例如，道路拥堵程度高的路段可以设置较大的阻抗系数，从而在计算中反映出拥堵对可达性的影响。
三、可达性分析结果的应用交通可达性分析结果可以为城市交通规划、交通拥堵疏导、公共交通站点布局等提供科学依据和参考。
通过研究交通网络中不同节点的可达性情况，可以找出交通瓶颈区域，并进行相应的优化规划，以提升交通效率。
此外，可达性分析结果还可用于公共交通站点布局。
通过分析各个区域的可达性指数，可以确定哪些区域需要新建或调整公交站点，以提供更便捷的公交服务。
另外，可达性分析结果还可以为交通拥堵疏导提供参考。
基于GIS的城市交通拥堵监测与分析
基于GIS的城市交通拥堵监测与分析第一章：引言随着城市化进程的不断加快，城市交通拥堵问题已经成为全球各大城市所面临的共同难题。
交通拥堵不仅给人们的出行带来诸多不便，还会增加能源消耗、环境污染和交通事故的风险。
因此，基于地理信息系统（GIS）的城市交通拥堵监测与分析成为当今学术界和工业界关注的热点之一。
本文旨在探讨基于GIS的城市交通拥堵监测与分析的原理、方法和应用。
第二章：GIS在城市交通拥堵监测与分析中的应用2.1 GIS的基本概念和特点本节简要介绍GIS的基本概念、组成部分和特点。
GIS是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理信息的计算机系统，它将地理空间数据与属性数据进行关联，以帮助我们理解地理空间关系。
2.2 基于GIS的城市交通网络建模本节重点介绍如何利用GIS技术进行城市交通网络的建模。
基于地图数据和交通流量数据，我们可以通过GIS工具对城市道路网络进行拓扑分析和路径规划，优化交通流分布，减少交通拥堵现象。
2.3 基于GIS的交通拥堵监测方法本节介绍基于GIS的交通拥堵监测方法，主要包括数据收集、数据预处理、拥堵指标计算和结果可视化。
GIS技术可以通过实时监测交通流量和速度，识别拥堵瓶颈和高峰时段，为城市交通管理部门提供决策支持。
第三章：基于GIS的城市交通拥堵分析3.1 交通拥堵影响因素分析本节主要对影响城市交通拥堵的各种因素进行分析，包括道路网络结构、交通信号灯控制、人口分布和市政规划等。
通过GIS技术的空间分析功能，可以帮助我们定量评估这些因素对交通拥堵的影响程度。
3.2 交通拥堵模型构建与预测本节介绍基于GIS的交通拥堵模型构建与预测方法，包括基于统计学方法的回归模型和基于机器学习方法的神经网络模型等。
通过收集历史交通数据和相关环境因素数据，可以建立拥堵模型并预测未来的交通拥堵情况。
第四章：基于GIS的城市交通拥堵管理与优化4.1 交通拥堵管理系统设计与建设本节讨论基于GIS的交通拥堵管理系统的设计与建设，包括需求分析、功能设计、数据库建模和系统实施等。
arcgis解决交通问题案例
arcgis解决交通问题案例ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，可用于解决各种交通问题。
以下是一个详细具体的案例，说明如何使用ArcGIS 解决交通问题：案例：某城市存在严重的交通拥堵问题，政府和交通管理部门希望通过GIS技术来分析和解决这个问题。
步骤如下：1.数据收集：首先，收集相关的交通数据，包括道路网络图、交通流量数据、交通事故数据、人口分布数据等。
这些数据可以从政府部门、公共机构或商业公司获取。
2.数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、格式转换、坐标系统统一等。
这些工作可以使用ArcGIS的转换工具来完成。
3.建立GIS数据库：将预处理后的数据导入到ArcGIS中，建立GIS数据库。
在数据库中，可以对数据进行组织、查询和分析。
4.交通网络分析：使用ArcGIS的交通网络分析工具，对城市道路网络进行建模和分析。
可以计算出不同路段的通行时间、流量等指标，以及分析交通瓶颈和拥堵区域。
5.路径规划：基于交通网络模型，可以进行路径规划分析。
例如，可以为出行者提供最优路径选择，或者为物流配送提供高效运输路线。
6.交通需求预测：结合历史数据和未来发展计划，使用ArcGIS的预测分析工具，预测未来交通需求和趋势。
这有助于制定合理的交通规划和政策。
7.可视化展示：使用ArcGIS的可视化功能，将分析结果以地图、图表等形式展示出来。
这有助于决策者直观地了解交通问题及其解决方案。
8.决策支持：基于分析结果和预测数据，为政府和交通管理部门提供决策支持。
例如，提出改善交通状况的建议措施、制定交通规划和政策等。
通过以上步骤，ArcGIS可以有效地帮助解决城市交通问题。
在实际应用中，还需要结合其他技术和方法，如遥感技术、大数据分析等，以提高分析的准确性和决策的科学性。
基于GIS的城市公交线网数据模型研究
Ｇ Ｓ在 城市 公交线 网管理 、 Ｉ 规划 和公 众 出行信 息 服务 等方 面 已经得 到广 泛 的应用 。但 是 ， 国内 目前实 从
际的应 用情 况来看 ， 还存在 很 多问题 ， 比较突 出的 问题主要 集 中在 以下 几个 方 面 ： １ 公交线 路和 站点矢 量数 （） 据仅限于“ 背景 ” 示 ， 略 了空 问 拓 扑关 系 【 空 间对 象 彼 此相 互 孤 立 存 在 ；２ 空 间 数据 特 征 表 达不 够充 显 忽 １ ］ ， （）
交 站点 ： 公交线 路运 营车 辆上 、 客 的停 靠点 。公 交 站点作 为独 立 的物 理实 体 以坐标 点来 表达 ， 于 组成 是 下 位
公 交线 路 （ 两个方 向） 弧段 的右 侧 。公交 站 点具 有 “ 共站 ” 征 ， 特 即相 同空 间位 置 的公交 站点 有多 条公 交 线 路
分 。如 公交 站点 显示 在道路 中心线 上 、 用单 点 表达 线路 两个 方 向的站 点 、 复杂路 网 （ 地面 道路 、 架 道路 、 高 桥
梁 和隧道 等 ） 况下 ， 情 公交线 路走 向表 达不 确切 等【 （ ） 据冗余 。如共 站线 路站 点实体 的重 复表达 、 线线 习 ３数 ； 复
Ｖｏ ． Ｎｏ２ １ ２８ ．
Ｊ ｎ ２ １Leabharlann ｕ． ０１基于 Ｇ Ｓ的城 市公交线网数据模型研究 Ｉ
朱 红 旗
（ 上海 市 交 通 港 航 信 息 中心 ， 上海 ２ ０ ３ ） ０ ０ ０
摘
要 ： 行 业 数 据 特 征 表 达 充 分 性 、 护 便 捷 性 、 务 需 求 拓 展性 以 及 软 件 运算 和 数 据存 储 高效 率 等 几 个 方 面考 从 维 业
基于GIS技术的城市道路网络分析
基于GIS技术的城市道路网络分析城市道路网络分析是GIS技术应用的一个重要领域，通过对城市道路网络进行分析，可以更好地了解城市交通流量、道路通行状况、交通拥堵状况等重要信息。
本文将深入探讨基于GIS技术的城市道路网络分析，包括分析方法、应用场景及技术优势等方面。
一、GIS技术在城市道路网络分析中的应用GIS技术是一种将地理空间信息与其他相关数据进行整合的综合性技术。
在城市道路网络分析中，GIS技术可以将道路网络、交通流量、道路通行状况等信息进行有机结合，实现对城市道路网络的分析、管理和规划。
具体来说，GIS技术在城市道路网络分析中的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据整合和处理GIS技术可以将不同来源的数据进行整合和处理，包括地理空间信息、交通流量、道路通行状况等数据。
通过GIS技术，可以将这些数据进行结构化处理，形成可供分析的数据模型。
2. 道路网络分析GIS技术可以对城市道路网络进行分析，包括道路运行速度、拥堵状况、交通流量等。
利用GIS技术进行道路网络分析，可以帮助城市规划者更好地了解城市交通状况，为城市交通规划提供支持。
3. 路线规划和优化GIS技术可以利用道路网络分析结果，实现路线规划和优化。
例如，根据交通流量等信息，确定最优路线，从而实现快速、高效的出行。
二、GIS技术在城市道路网络分析中的优势相比传统技术，GIS技术具有以下明显的优势：1. 数据整合能力强传统技术往往无法整合不同来源的数据，难以建立关联。
而GIS技术可以将不同来源的地理空间数据进行统一处理，从而实现数据整合，并进行有机结合。
2. 数据可视化能力强GIS技术可以将城市道路网络等数据进行可视化处理，通过地图显示，更加直观地表现城市道路网络的状况。
这种可视化的处理方式，可以帮助决策者更快、更准确地了解城市交通状况。
3. 分析效率高传统的城市道路网络分析方式，需要大量的人工操作和计算，效率低下。
而GIS技术可以利用计算机进行分析，大大提高分析效率，缩短分析时间。
基于GIS—T的城市区域交通网络的构建方法研究与应用
１ ． 城市 区域 交通 网络 的定 义、描 述与数据结构
１ ． １网 络 定 义 和 描 述
洋湖 垸区域规 划项 目的核心 是区域交通 网络优化 。在洋 湖垸区域 规 划项 目中， 核心任务是在各项可视化交通 数据分析基础 上进行方 案比选 ， 从而达 到区域交通 网络的优化 。根据 不 同土地利 用方案构建 洋湖垸区域
输入数据 、形成 电子 地 图及拓 扑网络 ，从 而对道路 、交通管制 等复杂空
间图像进行有效处理 。 ２ ． １ ． １可 视 化 编 辑 与 输 出
数据编 辑主要包括 图形编 辑和属性编 辑。 图形编 辑主要包 括：拓扑 关系建立、图形编辑 、图形修饰、图形变换 、投影变换、误差校正等功 能 属 性编辑主要包括 ：属性字段的增删 、记录 的添加等功 能。 Ｇ Ｉ Ｓ — Ｔ能以合适的形式输出用户分析结果 ，利用数据校正 、编辑等技 术提 高输 出质量。 ２ ． １ ． ２专题地图分析 在 网络优化 过程及提 出方案后 ，规划人员 可 以利用 专题地 图分析对
入方法 是手工数 字化方法 。最基本 的方 法是 ，在 扫描地 图的基础上 ，生 成若干 没有属性 信息 的专题 图层 ；然后便可利 用 Ｇ Ｉ Ｓ中的信 息工具手 工 输入相关信息 ， 形成完整的交通 网络信息系统 。数据输入包括扫描地 图、 交通量、路段和 交叉 口的交 通负荷及服 务水平专题 地图。据此可 以直观 地进行规划方案的可行性分析。
造和评价 。在洋湖垸项 目中 同时提 出二个方案 ，对 它们进行 综合评价 ，
最终得出最佳方案。
整个交通量预测与网络评价过程都是由计算机 自动完成 的。在 Ｇ Ｉ Ｓ — Ｔ 通数据 转换为系 统便于处理 的 内部格 式的过程 。 目前广泛采 用制 作规划方案 的等级 、
基于GIS技术的城市交通网络规划分析
基于GIS技术的城市交通网络规划分析城市交通问题是城市发展中不可避免的难题，通过GIS技术进行交通网络规划分析，已成为城市交通规划中常用的方法。
本文将探讨基于GIS技术的城市交通网络规划分析方法，并以某市为例进行案例分析。
一、GIS技术在城市交通规划中的应用GIS技术是一种将地理位置信息与数据分析结合的工具，可用于有效地分析城市交通网络。
通过GIS技术，城市规划者可以从地图上获取各项有关城市交通的数据，并进行分析。
同时，GIS技术还可以为规划者提供详细的视觉信息，使其更好地了解城市的交通现状、未来规划方向等。
二、城市交通规划中GIS技术的应用方法1.城市基础数据的获取与分析首先，为了实现基于GIS技术的城市交通规划，需要获得大量城市基础数据，如道路长度、路口数、公交线路、地铁线路、人流量等。
这些数据都可以通过GIS技术进行获取和分析。
城市规划者可以通过这些数据获取城市交通网络的基础信息，从而更好地进行分析和规划。
2.城市交通网络模型的建立基于获取的交通数据和街道地图等信息，城市规划者可以利用GIS技术对城市交通网络进行模拟和建模。
城市交通网络模型不仅可以帮助规划者更好地了解城市整体交通状况，还可以为规划者提供对交通网络进行深度分析的便利手段。
3.交通流量分析通过GIS技术，城市规划者可以获得各个路段的交通流量数据，从而更好地分析交通瓶颈和交通压力点。
通过交通流量分析，规划者可以更好地了解交通状况，并为交通规划提供依据。
4.路网优化规划基于城市交通网络模型和交通流量分析结果，城市规划者可以对城市路网进行优化规划。
例如，将交通压力点解决为节点，为城市道路网络提供更好的交通通行方案。
在路网规划中，GIS技术可以为规划者提供详细的数据支持和可视化支持，从而更好地指导城市交通规划。
三、某市交通网络规划案例以某市为例，实现了基于GIS技术的交通网络规划。
首先，对该市的交通基础数据执行摸底调查，获取了道路长度、交叉口数量、公交线路数据、地铁线路数据等内容。
基于GIS的城市交通流量分析
基于GIS的城市交通流量分析一、引言近年来，随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出。
城市交通流量是衡量城市交通情况的主要指标之一，分析城市交通流量对于交通规划和管理具有重要意义。
而GIS（地理信息系统）作为一种协调空间数据和信息的技术，在城市交通流量分析方面具有独特的优势。
本文将从GIS的角度，探讨基于GIS的城市交通流量分析技术。
二、GIS在城市交通流量分析中的应用GIS是一种将空间和属性数据相结合的计算机工具，广泛应用于城市规划、环境管理、资源利用等领域。
在城市交通流量分析中，GIS主要有以下应用：1、交通数据采集GIS可以用于交通数据的采集和整理，包括交通拥堵情况、路段通行速度、车辆流量等信息。
采集到的数据可以通过GIS实时可视化，快速反映城市交通状况并制定交通管控措施，有效减少拥堵。
2、仿真模拟GIS可以建立城市交通仿真模型，通过仿真实验分析交通流量，预测城市交通拥堵情况。
基于GIS的交通仿真技术可以帮助交通规划师和政策制定者进行决策，优化城市交通网络，提高交通效率。
3、拥堵监管基于车辆GPS数据和交通通行情况，GIS可以实时监测交通拥堵情况，提醒交通管控中心及时采取措施，减少交通拥堵。
通过GIS的实时监管，可以快速响应交通情况，减少事故发生率。
三、GIS在城市交通流量分析中的具体案例1、大连市交通流量分析大连市是我国北部的重要港口城市，交通拥堵问题一直是城市工作面临的重要问题之一。
为了提高交通状况，大连市交通局利用GIS技术建立了城市交通网络模型，对城市主要道路的车流量、速度、拥堵情况进行实时监测。
通过建模仿真，提出了一系列改善交通的措施，包括优化城市交通网络规划、增设交通信号灯、增加公共交通出行比例等，有效降低了城市交通拥堵程度。
2、北京市交通流量监管北京市是我国重要的政治、文化和经济中心，也是人口密集的大城市。
为了及时监测城市交通状况，北京市交通管理局利用GIS建立了城市交通流量监管平台。
基于GIS技术的城市交通可达性分析研究
基于GIS技术的城市交通可达性分析研究随着城市化进程的加速，城市交通问题逐渐浮出水面。
交通状况的好坏不仅关系到人们的出行效率和舒适性，也与城市的发展和竞争力息息相关。
因此，对城市交通状况进行研究和分析，对城市规划和管理具有重大意义。
本文将围绕基于GIS 技术的城市交通可达性分析展开讨论。
一、GIS技术与城市交通可达性地理信息系统（GIS）是以地理数据为基础的信息系统，在地理空间上进行管理、处理和分析，可以为城市交通可达性分析提供强大的支持。
城市交通可达性是指在给定的时间和条件下，人们从出发点到达目的地所需的时间和成本等因素的综合评价。
GIS技术通过将城市交通网络和基本设施信息等数据进行整合，可以更加精确地反映城市交通网络的实时情况，并为研究城市交通可达性提供了强大的数据支持。
在GIS技术的基础上，可以利用路网模型等方法，对城市交通网络的规划、设计和评价进行分析和优化。
同时，GIS技术还可以构建城市交通信息系统，实现实时交通监测和管控，提升城市交通运行效率和安全性。
二、GIS技术在城市交通可达性分析中的应用1. 建立城市交通网络模型在城市交通可达性分析中，建立交通网络模型是必不可少的步骤。
通过GIS技术可以获取城市道路、轨道交通等交通网络信息，并将其转化为交通网络模型。
同时，还可以结合图像处理技术，提取出交通网络中的道路、桥梁等元素信息，以便更加准确地模拟城市交通网络。
2. 分析城市交通瓶颈城市交通瓶颈是指交通网络中影响交通运行效率和可达性的瓶颈点，例如拥堵交通路段、交叉口等。
通过GIS技术可以对城市交通瓶颈进行分析，包括交通流量、交通速度、交叉口通行能力等指标的分析，以便更好地优化城市交通网络。
3. 评价城市交通可达性通过GIS技术，可以将城市交通网络数据与交通需求数据结合起来，并运用最短路径算法等方法，评价城市交通可达性，确定城市各区域的交通可达性水平。
同时，还可以结合人口分布、商业热点等数据，分析城市交通需求的变化规律，进一步为城市交通规划提供数据支持。
基于GIS技术的城市交通拥堵分析与优化
基于GIS技术的城市交通拥堵分析与优化随着城市的快速发展，交通问题越来越突出。
交通拥堵不仅浪费人们的时间和精力，也给城市的经济发展带来很大的压力。
因此，如何寻找合理的解决方案，缓解交通拥堵问题，成为城市发展的重要议题。
本文将基于GIS技术，分析城市交通拥堵问题，并探讨可行的优化方案。
一、GIS技术与城市交通拥堵GIS（地理信息系统）技术是一种对地理空间信息进行管理、处理、分析和呈现的多学科交叉技术。
它利用计算机技术和地学、测绘、遥感、信息处理等多种技术手段进行地理信息的采集、存储、管理、分析和显示等，为我们提供了一种全新的视角来观察城市的交通问题。
城市交通问题是GIS技术的一个应用领域。
当我们想要了解城市的交通情况时，我们需要分析城市中心区域、主要交通网和路段的流量。
同时，我们也需要了解人流量、车流量、交通流量和其他相关因素的数据。
GIS技术可以有效地采集和处理这些数据，进而为我们提供详细、准确的交通拥堵信息。
二、城市交通拥堵分析城市交通拥堵的原因是多方面的。
常见的原因包括城市人口增长、城市化进程、城市规划与交通规划的不合理等。
下面我们将通过GIS技术来分析这些原因。
1. 人口增长城市的人口增长是交通拥堵的一个重要原因。
随着城市人口的增加，每天上下班通勤的人数也会大量增加，导致交通拥堵。
我们可以通过GIS技术观察高密度人口的分布情况，进而为交通规划提供依据。
另外，我们还可以通过GIS技术对人群活动空间进行分析，了解人群活动范围与交通拥堵之间的关系。
2. 城市化进程城市化进程也是导致交通拥堵的一个原因。
随着城市化进程的加速，城市的面积会扩大，造成通勤距离增加，交通拥堵也随之增加。
我们可以通过GIS技术来分析城市的扩张速度，并研究城市化进程对交通拥堵的影响。
3. 城市规划和交通规划不合理城市规划和交通规划的不合理也是导致交通拥堵的原因之一。
规划中考虑不周的区域会造成交通瓶颈。
我们可以通过GIS技术来分析城市交通网络的结构，进而找到规划中存在的不合理因素，并提出相应的优化方案。
基于GIS的城市道路交通状况检测与优化
基于GIS的城市道路交通状况检测与优化城市道路交通状况的检测与优化一直是城市管理和交通规划的重要课题之一。
随着科技的不断进步，基于地理信息系统（GIS）的交通状况检测与优化方案成为了解决这一问题的有效手段。
本文将结合GIS技术，探讨基于GIS的城市道路交通状况检测与优化的原理、方法和应用。
在城市道路交通状况检测中，GIS技术可以通过收集和分析路网数据、交通流数据、车辆轨迹数据等多源数据，实时监测和评估道路交通状况。
其中，路网数据包括道路网络拓扑结构、道路属性信息等；交通流数据包括实时车流量、速度、密度等；车辆轨迹数据则包括车辆行驶路径、停车信息等。
通过将这些数据与地理信息相结合，可以绘制出道路交通状况的详细地图，并进行实时更新和显示。
同时，GIS技术还可以通过数据挖掘、机器学习等算法对交通数据进行分析，预测未来的交通状况，为交通管理提供科学依据。
基于GIS的道路交通状况优化主要通过优化路网设计、信号控制和交通管理策略，减少交通拥堵、提升道路通行能力。
在路网设计方面，GIS可以根据交通状况数据，利用最短路径算法、网络分析等技术对道路进行优化规划，以缓解交通拥堵。
在信号控制方面，GIS可以根据实时交通流数据，自动调整信号灯的时长和频率，使道路交通得到最优化的控制。
在交通管理策略方面，GIS可以通过建立交通模型，模拟不同交通管理方案对交通状况的影响，从而选择最优方案进行实施。
此外，GIS还可以与智能交通系统、无人驾驶等技术相结合，实现更加智能化、自适应的交通管理。
基于GIS的城市道路交通状况检测与优化已经在许多城市得到了应用并取得了良好效果。
例如，美国洛杉矶市就利用GIS技术开发了一个交通管理系统，通过实时监测交通状况，提供交通状况信息和最优路径导航，显著减少了交通拥堵和出行时间。
中国的一些城市也开始使用GIS技术进行交通管理，如北京市通过道路交通信息智能分析与应用平台，可以实时监测交通状况并提供交通预警、路况查询等服务，极大地方便了市民的出行。
基于GIS的城市交通流量分析研究
基于GIS的城市交通流量分析研究在当今城市迅速发展的背景下，交通流量的分析对于优化城市交通规划、提高交通效率以及改善居民出行体验具有至关重要的意义。
地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间数据分析工具，为城市交通流量的研究提供了全新的视角和方法。
GIS 能够整合多种数据源，包括交通传感器数据、道路网络数据、人口分布数据等，从而构建出一个全面、精确的城市交通模型。
通过这些数据，我们可以清晰地了解交通流量在不同时间段、不同区域的分布情况。
首先，让我们来看看交通传感器数据。
这些传感器通常安装在道路上，能够实时监测车辆的通过数量、速度等信息。
GIS 可以将这些数据与道路的地理位置进行匹配，生成直观的交通流量图。
例如，在早高峰期间，我们可能会发现城市主干道的交通流量明显增大，而一些次干道的流量相对较小。
通过这样的分析，我们能够确定交通拥堵的热点区域，为交通疏导和道路规划提供依据。
道路网络数据也是 GIS 分析中的重要组成部分。
道路的宽度、车道数量、交叉口的设置等都会影响交通流量的分布。
GIS 可以对道路网络进行建模，分析不同道路之间的连接关系和通行能力。
比如，某个交叉口由于设计不合理，导致车辆通行效率低下，容易形成交通拥堵。
利用GIS，我们可以对交叉口进行重新设计和优化，提高其通行能力。
人口分布数据在交通流量分析中同样不可忽视。
人口密集的区域通常会产生较大的交通需求。
GIS 可以将人口数据与交通流量数据进行叠加分析，了解不同区域的交通需求与供给之间的平衡关系。
例如，一个新的大型住宅区建成后，如果周边的道路设施和公共交通没有及时跟上，就可能导致交通拥堵。
除了上述数据源，GIS 还可以结合天气数据、节假日数据等进行综合分析。
恶劣天气条件下，道路的通行能力会下降，交通流量也会受到影响。
节假日期间，人们的出行模式会发生变化，城市的交通热点区域可能会与平日不同。
在实际应用中，GIS 可以通过多种分析方法来研究城市交通流量。
基于GIS技术的城市交通规划与分析
基于GIS技术的城市交通规划与分析现代城市生活离不开交通，良好的交通规划和管理为城市发展和人民生活质量提供了基础性保障。
通过基于GIS技术的城市交通规划和分析，我们可以更加精准地把握城市交通运行状况，进而有效地制定合理的交通规划和管理措施。
一、GIS技术在城市交通规划中的地位GIS技术是一种新型的地理信息处理技术，具有高度自动化、可靠性强、精度高等优势。
在城市交通规划中，它能够实现道路、公交、地铁等交通方式的集成展示和分析，为决策者提供决定性信息。
首先，GIS技术能够为城市交通规划提供数据支持。
通过GIS技术，我们可以很方便地获取城市交通网络的相关数据，更好地识别和评估市区道路和公交设施的发展需求。
其次，GIS技术能够对城市交通进行空间分析。
通过GIS技术，我们可以对城市交通关键节点的分布、交通拥堵的热点等空间特征进行分析，从而更好地制定出交通规划和管理方案。
最后，GIS技术能够在城市交通规划中实现决策支持。
通过GIS技术，我们可以快速地实现规划效果模拟、交通拥堵状况预测和方案评价，从而为交通规划实施提供决策支持。
综上所述，GIS技术在城市交通规划中的地位至关重要，其能够提高城市交通规划的可行性和实效性。
二、基于GIS技术的城市交通规划流程基于GIS技术的城市交通规划流程包括数据获取、空间分析、模拟仿真和方案制定等环节。
首先，数据获取。
城市交通规划中需要获取道路、公交、地铁等交通设施的相关信息。
这些信息通常以数字地图、遥感影像、交通数据等形式存在。
通过GIS技术，可以将这些数据进行整合、存储和处理。
其次，空间分析。
通过GIS技术，可以实现城市交通网络的空间分析，从而较好地把握交通网络中的问题和瓶颈点。
例如可以对某些道路和公交设施的消费能力进行分析，对交通流量、交通节点等进行实时监测，从而协助决策者实施交通调整计划。
接下来，模拟仿真。
通过GIS技术，可以将交通网络信息和改造方案进行模拟仿真，包括精细化的拥堵仿真、交通流量和运输成本分析等。
基于GIS技术的城市交通拥堵分析及优化
基于GIS技术的城市交通拥堵分析及优化城市交通拥堵是城市发展中普遍存在的问题，一些大城市在交通拥堵问题上已经付出了大量的人力、物力和财力。
如何通过科技手段解决交通拥堵问题成为了一个迫切需要解决的问题。
GIS技术作为一个应用广泛的技术，可以帮助城市交通部门进行交通拥堵分析和优化，提高城市的交通运行效率。
一、GIS技术概述GIS是Geographic Information System的缩写，即地理信息系统，是一种以地球表面等空间位置关系为基础，进行地理空间信息处理的技术。
GIS技术涉及到遥感技术、GPS技术、地图制作和数据管理等多个学科，可以实现对空间的数据管理、分析和可视化呈现。
二、城市交通拥堵分析的GIS应用1.交通流量分析借助GIS技术，可以对城市的交通流量进行实时监测和分析。
交通部门通过网络摄像头、GPS等设备采集交通数据，通过GIS系统对数据进行处理和分析，进而实现实时监测和预测交通流量，为交通指挥部门做出正确的决策提供科学依据。
2.道路网络优化分析道路网络是城市中交通运行的核心基础设施。
通过GIS技术可以建立城市道路网络模型，对道路流量进行分析，从而发现道路拥堵的瓶颈位置，优化道路交通流动方式，同时可以实现道路建设的智能规划和调整。
3.交通时空分析交通时空分析是通过地理信息系统应用交通运输数据进行的分析和可视化呈现。
借助GIS技术，交通运输相关数据可进行三维显示，更直观可视化的呈现城市交通的流动、分布和拥堵情况。
而且可以通过将交通时空分析与人口分布、基础设施等因素进行的空间叠加分析，为城市管理部门提供更全面的决策支持。
三、GIS技术在交通拥堵优化中的作用1.优化交通流动方式通过GIS技术分析交通拥堵的原因和存在的问题，在明确问题的前提下，通过优化道路布局、控制车速、限制交通流量等方式，实现城市交通的高效运行。
2.实现路况实时监测城市交通部门通过在道路上设置传感器或者摄像头等设备对交通流量、速度等进行实时监测，经过处理后可以实现真正实时的路况监测和预测。
基于GIS的城市交通流量预测模型研究
基于GIS的城市交通流量预测模型研究一、简介城市交通流量预测模型是城市交通规划设计中非常重要的研究内容，对于城市的交通管理，交通流动、道路建设等具有指导意义。
现在，随着计算机科学的发展和地理信息科学技术的不断进步，GIS 技术作为一种较为新的技术手段，正在被广泛应用于城市交通流量预测模型的研究中。
本文旨在介绍基于 GIS 的城市交通流量预测模型的研究及其特点。
二、基于 GIS 的城市交通流量预测模型的研究现状城市交通流量预测模型研究是交通工程学科中的一个热点问题，主要集中在时间序列模型、回归模型、神经网络模型和GIS模型等方面。
这里我们重点介绍基于 GIS 的城市交通流量预测模型。
2.1 GIS 技术在城市交通流量预测中的应用GIS 技术是一种将空间和属性数据结合在一起的计算机科学技术。
城市交通系统中的空间数据主要包括路网、车辆、行人等，属性数据则是交通流、速度、拥堵情况等。
在城市交通规划设计中，GIS 技术被广泛应用于可行性研究、交通流量分析、路网优化设计等方面，成为城市交通规划设计中不可缺少的一环。
2.2 基于 GIS 的城市交通流量预测模型的特点基于 GIS 的城市交通流量预测模型主要包括四个方面的特点：（1）地理信息的强大表示能力：GIS 可以方便地对城市交通流量及其相关属性进行显示、管理和处理，从而更好地理解交通数据之间的关系。
（2）多源数据融合的能力：GIS 可以将来自不同数据源的城市交通数据进行融合分析，从而提高交通分析结果的可信度和准确性。
（3）交通流量预测模型的灵活性：GIS 可以根据不同的交通流量预测需求，开发出相应的预测模型，满足城市交通流量预测的不同需求。
（4）模型结果的可视化：GIS 可以通过地图界面来直观地展现城市交通流量预测结果，帮助人们更加直观地理解和分析交通流量变化的趋势和规律。
三、基于 GIS 的城市交通流量预测模型研究方法基于GIS 的城市交通流量预测模型研究方法分为以下三个步骤：3.1 数据采集与处理在进行城市交通流量预测模型研究前，首先需要收集和处理相应的数据，包括路网数据、交通流量数据以及其他影响交通流量的因素数据。
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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