数字公路系统及其体系结构研究
时间：2021-05-11 08:00:43 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
【摘 要】数字公路是数字交通的重要组成部分，开展数字公路的研究和建立智能化的数字公路系统平台是交通信息化可靠的技术保证。通过对数字公路的信息构成、特点、智能客户端计算模式以及面向主题的数据仓库的数据体系结构等方面的研究，提出了建立完整的数字公路系统体系的方案。
【关键词】数字公路 体系结构 智能客户端 数据仓库
1 数字公路系统信息构成及其特点
数字公路涵盖的信息量是巨大的，本文重点研究目前在公路建设和管理用得较多的交通信息、交通管理和交通建设3个大类的信息构成。
交通信息类由地理坐标数据库、公共运输信息数据库和道路信息数据库组成；交通管理类由交通事故管理数据库和应急管理数据库组成；公路建设类由系列公路建设信息构成。
1.1 交通信息类
（1）地理坐标数据库（数字地图）。该数据库由GIS地理坐标信息、目的地相关信息等组成，能提供GIS数字地图以及电子地图上服务部门和基础设施的相关属性等信息。（2）公共运输信息数据库。该数据库由路况实时信息、气象信息等实时信息组成，能提供道路通行情况、路面状况及气候条件等实时信息，方便出行者选择最佳出行路线、方式和时间。（3）道路信息数据库。该数据库由路线概况、路基、路面、主要构造物、沿线设施、道路养护、地籍管理等基础信息组成，能够方便运营管理者查询管理道路状况信息。
1.2交通管理类
（1）交通事故管理数据库。该数据库由交通事故情况记录信息、交通事故路段道路信息等组成，能够对事故进行分析统计为出行者提供相关的安全信息和起到一定的预警功能。（2）应急管理数据库。该数据库包括紧急通告和应急车辆管理两部分，紧急通告能够为管理人员提供突发事件信息，应急车辆管理能够提高确定事故发生方位的能力，并结合路况实时信息和道路信息制定最佳行车路线，引导应急车辆迅速到达事故现场。
2 数字公路系统信息处理计算模式
数字公路信息系统为分布式系统模式结构，分布式计算模式有客户机/服务器（C/S）模式、三层C/S模式、特例浏览器/服务器（B/S）模式以及智能客户端[2]模式。目前C/S、B/S模式都已得到广泛应用，但随着信息处理技术的发展，此两种模式在一些方面尚不够完善，不能适应不断增长的多方面需求。经过设计，智能客户端应用程序可以将C/S模式与B/S模式的优点结合起来。由于智能客户端应用程序通常具有形形色色的要求，因此在设计与实现方面有极大的差异。但是，所有智能客户端都具有下列部分或全部特征：（1）利用本地资源；（2）利用网络资源；（3）支持偶尔连接的用户；（4）提供智能安装和更新；（5）提供客户端设备灵活性。本文在数字公路系统信息处理计算模式采用智能客户端模式，以满足数字公路信息特点的需要。
3 数字公路系统数据结构
数字公路系统是为道路管理者、使用者和建设者服务，其服务功能体现在事务处理和决策分析两大方面，对数字公路的数据组织应服从于服务功能要求，采用数据库和数据仓库技术实现数字公路系统的数据组织。
3.1 数字公路系统数据库设计
3.1.1 数字公路数据库概念模型的建立
在对数字公路进行系统分析期间得到的数据流程图、数据字典等的基础上，结合有关数据规范化理论，得到了数字公路数据库概念模型（E-R图）。该E-R图由交通信息类和交通管理类数据库群构成，交通建设类数据库和空间数据库未列。
3.1.2 数字公路数据库逻辑结构设计
数字公路数据库由系统表、代码表、基础表、养护子系统表、地籍子系统表以及其它表等六大类表格构成。其中系统表和代码表构成数据库的公共数据部分，基础表构成基础数据部分，处于数据库的最底层；专题类数据部分由养护子系统表、地籍子系统表以及其他表构成，这部分数据属于数字公路数据库应用类数据，针对各个应用系统而构建，处于数据库最顶层。在数据库中各类表与表之间主要有3种关系描述：继承关系、组合关系和关联关系㈩。关联关系主要通过数据库的主键、外键来实现，外键指向主键可以实现自身关联，如：路线分段信息表中的父路线记录编号实现了路线分段，使路线分段构成树型层次结构。路线分段信息表中的“父路线记录编号”作为外键指向自身的路线编号，实现了同一表中多级分段的目的。各种粒度的分段都可以进行编码，这些编码放在同一表中，作为检索的统一人口，引用方便，同时如果分段增加，也不需要改变表的结构，只要增加表中记录即可。
3.2 数字公路系统数据仓库设计
数字公路数据仓库是一个包含4个层次的体系结构。（1）数字公路系统数据源：是数字公路数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。它由交通信息、交通管理信息、交通建设信息和其它交通信息类组成，其中，交通信息类包括地理坐标数据库（数字地图）、公共运输信息数据库、道路信息数据库；交通管理类包括交通事故管理数据库和应急管理数据库；交通建设类包括交通建设数据库等。（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。（3）OLAP服务器：对需要分析的数据进行有效。集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势，为决策人员和高层管理人员提供依据。OLAP服务器具有多维数据分析、客户/服务器结构、多用户支持及一致的报表性能等特点。（4）前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
参考文献：
[1]许舒人.南水北调工程管理信息系统数据库设计[J].南水北调与水利科技.2004，2（6）：2～3.
[2]郑若忠，宁洪.数据库原理[M].长沙：国防科技大学出版社，2O00.
[3]王珊.数据仓库技术遇联机分析处理[M].北京：科学出版社，1999.
