GIS和BIM技術在公路路線優化中的應用

摘要 公路路線不僅對公路運維安全以及周圍環境均有著重要影響，且在設計過程中也是面臨的最大難題之一，為解決該難題，該研究集成了建筑信息建模（BIM）和地理信息系統（GIS）的兩大技術，結合利用BIM技術的仿真高維模擬能力以及GIS的強大信息優化能力，制定了基于成本最小的公路路線優化設計算法。該算法技術能夠對地質和地理進行有效分析，極大地提高了地球災害和環境敏感區域的識別，并能直接促進公路路線規劃。

關鍵詞 公路；BIM；GIS；路線；選線

中圖分類號 U412.33 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2023）07-0018-03

0 引言

公路路線方案的選擇直接影響建設成本，施工和運營安全，施工期的長短以及與運營、管理和維護相關的成本。實際上，公路路線規劃受很多外部因素限制約束，如規范、地形等因素制約，因此，應努力結合現代技術確定最佳備選方案。與建筑項目相比，基礎設施項目更具獨特性，包括項目的各種土地高程和項目使用壽命中不斷變化的地質條件。因此，民用基礎設施項目很容易受到地形細微變化的影響。公路的設計需要大量的基于周圍環境的數據和信息以及地質條件，將公路規劃和設計與地質及環境分析隔離，將會延誤規劃進程。目前的規劃方法通常只涉及公路本身，沒有充分考慮巖土和環境情況。規劃過程耗時、低效、成本高。為了解決這一問題，該研究提出了一種綜合的建筑信息建模（BIM）和地理信息科學（GIS）模型，通過允許BIM和GIS工具之間的數據交換，以促進公路規劃過程。

1 BIM、GIS相關技術理論及現狀

1.1 BIM技術的應用現狀

BIM技術以其三維仿真技術的特點，已經成功地應用于建筑行業。在建筑行業中，BIM技術已經可以實現幫助設計從業人員以及施工從業人員輔助完成設計和施工過程模擬，通過模擬相關流程，完成對設計及施工的優化。然而，BIM技術至今仍存在一定的局限性，比如BIM技術的仿真模擬技術只針對結構可復制、地質環境條件簡單的建筑才能適用，在公路行業尚未得到廣泛應用。這是因為垂直施工（如建筑）與水平施工（如橋梁、公路、隧道）是完全不同的過程，垂直施工過程中由于工程實體的復制性高，約束條件小，可替代性強，而在地理地質環境復雜的公路中，BIM技術略顯乏力。

1.2 GIS技術的應用現狀

與BIM技術相比，GIS技術在公路行業的應用是先進的、完善的，主要用于對路線信息和概況進行空間分析。地理信息系統已廣泛應用于多個領域，包括航空航天和國防、油氣勘探、水和廢水處理、運輸和物流等工程的建設。

Auto CAD使設計人員能夠下載、導入和預覽項目環境的地圖。但是，考慮到與基礎設施項目相關的復雜性和變量的數量，Auto CAD無法對數據進行自動分析。因此，為了有效地管理基礎設施項目，路線信息應該在幾何和語義上良好地表示。BIM技術在許多方面迅速確定了它對這些類型項目的局限性：在大區域上定位對象的精確度、有關環境的信息和空間查詢。對于基礎設施項目規劃中使用的大量空間數據，GIS在管理項目周圍環境方面具有重要價值。

1.3 BIM、GIS集成技術應用現狀

由上述分析可知，BIM技術以及GIS技術各有優缺點。應用BIM技術時可以通過參數進行建模分析，并利用詳細參數，完成項目的整個生命周期模擬，進而可以有效地管理建筑項目。由BIM技術所創造的模型能夠在整個項目的生命周期中提供豐富的幾何參數及自然語義。GIS技術則是執行復雜空間分析和生成最優路徑的強大工具，包括數據管理、空間分析和地理可視化。為實現在巖土工程領域的應用，GIS已開發并應用地理信息系統，用于預測和規劃自然災害，如地震和滑坡等自然災害。此外，GIS技術還可用于生產、存儲和分析地理空間信息。GIS技術的應用已擴展到多個領域，如城市和區域規劃、包裹運輸、資源管理和公用事業等。

2 公路路線優化的BIM-GIS集成模型應用分析

為使得公路路線的選線更為合理，該文綜合利用BIM技術和GIS技術的優點，通過研究兩者在數據處理方面的特點，綜合分析兩者的功用情況，建立兩者之間的聯系。由于GIS工具可以提供有關垂直公路路線的準確信息，與傳統方法產生的結果相比，可以產生更準確的結果。先前的研究已證實，綜合BIM技術及GIS技術集成的BIM-GIS模型是簡化和加快規劃設計過程的有力工具。地理空間信息在基礎設施項目中很重要，GIS模型可以進行地理空間分析；然而，GIS技術缺少在BIM技術中可用的參數化建模的必要工具。同樣，BIM技術對地理空間數據的處理能力也很有限。BIM技術和GIS技術代表了互補的解決方案。BIM技術與GIS技術信息交換如圖1所示。

基于以上所述，該文提出了一種新的集成BIM和GIS的模型。該模型不僅能夠利用BIM技術的仿真高維模擬能力，還可以極大地發揮GIS的強大信息處理能力，制定基于成本最小的公路路線優化設計方案。

該模型建立具體步驟如下：

步驟一：我們首先開發一個IFC本體來描述BIM對象的層次結構、屬性和關系。

步驟二：由于GIS本體是通過首先將數據轉換為GML，然后將GML數據轉換為RDF/OWL來構建。

步驟三：通過使用本體圖匹配來執行本體匹配。具體是將這些BIM和GIS本體轉換成RDF二分圖，并采用GMO比較BIM和GIS本體的結構相似性。相似性矩陣被分配初始值，迭代繼續進行，直到在相似性矩陣中實現1∶1映射。這個過程是由Python進行的。

步驟四：BIM和GIS本體合并后，RDF被形式化。

步驟五：最后，使用SPARQL來操作和檢索RDF數據。由此，便可得到一個完全集成的BIM-GIS RDF圖。

3 BIM-GIS集成模型優化算法選擇

對公路路線的優化是一個極其復雜的過程，它確定了連接指定點或路段的新道路的最佳路徑。由于與該問題關聯的因素眾多，開發一種選擇最佳路線的有效方法對行業專業人員來說是一個重大挑戰。以往的研究多采用許多數學模型來對公路選線進行優化。這些方法就包括線性規劃、距離變換、動態規劃、網絡優化和網格搜索等多種方式方法。最早由胡廉[1]等學者引入，并被廣泛應用于公路路線設計。根據后來學者的研究發現，基于GA算法的方法是現有方法中最好的一種。

此外，為探索更好的路線優化系統，楊宏志等人將遺傳算法集成到GIS平臺中，并將其與地理信息相結合以優化公路路線[2]。涂圣文等人引入了粒子群優化（PSO），并提出了一種并行PSO方法來尋找公路對齊問題的最佳解決方案[3]。謝春玲等人應用了灰色相關度理論，建立了基于灰色加權相關的公路路線方案的評估方法[4]。鄭強等提出了一種基于模糊數學的模糊綜合評估和選擇方法[5]。王立等引入了一種多層次灰色關聯度分析方法，用于比較和選擇基于多層次灰色關聯度分析理論的公路路線方案[6]。但上述研究均停留在對于公路路線優化軟件的理論層面，也大多是基于GIS進行優化而來，直到21世紀，隨著BIM技術的成熟和應用，其強大的三維可視化及建模分析能力，使得學者們重新將眼光投入至BIM技術和GIS技術的深度融合，以期實現利用GIS分析地理情況，并通過BIM技術進行建模，實現路線選型的三維可視化和成本具體分析。

對比上述不同的學者研究發現，Gas相比其他優化方法而言，不僅連續搜索能力強，垂直和水平對齊的聯合優化能力突出，其現實的對齊生成能力也較為優越，此外，還較為成熟，能夠節省成本和時間。為此，該文在進行算法選擇方面主要選擇Gas作為模型的優化算法。

4 BIM-GIS集成模型應用分析

經過優化后的模型能夠大大改善模型的選線效率，并能夠給公路選線提供合理的線路優化選擇，為驗證模型的準確性，該研究通過一些實例證明了該模型的有效性。

首先，通過該算法獲取目標城市的真實地圖，并對地圖上所選的兩個地域進行終點和起點的定位，通過地圖導入功能，鎖定目標區域的終點和起點，同時采用BIM軟件對上述地形進行導入，指定事先鎖定的終點以及起點，并對導入的地形圖進行分析建模。建模實例如圖2所示。

其次，為比較該文模型的優劣，分別將所獲取的地圖導入至優化模型以及未進行優化模型、GIS模型、BIM模型4個不同模型之中，利用各自模型對路線進行選擇優化，將4個模型對公路線路選擇的方案進行比較，包括對選線距離及選線造價估計2個指標進行評判。4個模型選線結果如圖3所示。

由圖3模型的2個評價指標比對結果圖分析可知，在選線總里程方面，由圖3（a）可知，GIS-BIM優化模型選線里程最短，總路線里程為102.60 km；未經優化的GIS-BIM模型次之，總路線里程為103.33 km；GIS模型總路線里程為105.71 km；BIM模型選線里程最長，達到106.89 km，比優化模型長4.29 km，約占其總選線里程的4.2%。由此可以判斷，在選線里程方面，GIS-BIM模型也明顯優于其他兩種模型，能夠使公路里程大大縮短。同時，由圖3（b）可以發現，在造價方面，GIS-BIM優化模型也明顯優于其他模型，GIS-BIM優化模型選線造價成本最低約為359.1億元，未經優化的GIS-BIM模型次之，總路線造價為372.99億元；GIS模型總造價成本最高，約為401.7億元，比優化模型超出42.6億元，約占其總選線造價的11.9%。

綜上研究結果表明，基于GIS-BIM集成的優化模型能夠有效根據地形進行路線選擇，合理規避山區河流，使工程無論在造價方面，還是在選線里程方面，均優于其他模型，表明該模型有著良好的經濟效益和社會效益。

5 結論

公路路線規劃通常是一個復雜而耗時的過程。通過對不同模型方案的選線指標進行評估，發現集成了BIM和GIS后的模型在公路隧道選線優化效率方面較其他幾種模型具有顯著提升，其不僅能夠有效規避山區河流，還能縮短里程，節省建設投資，縮短建設工期，具有良好的經濟效益，由此集成的公路路線選線模型能夠大大提高路線的選線效率，并可為建設者帶來廣泛的經濟效益。通過該研究，也可為其他基礎設施的優化提供可靠的參考和思路。

參考文獻

[1]胡廉， 龔杲蓀. 工藝路線設計的最優化[J]. 機械工程， 1984（2）： 19-20.

[2]楊宏志， 韓躍杰， 李芬， 等. 基于GIS和遺傳算法的公路智能選線[J]. 長安大學學報（自然科學版）， 2009（3）： 48-53.

[3]涂圣文， 蘇州. 基于GIS和遺傳-粒子群的公路智能選線方法[J]. 長安大學學報（自然科學版）， 2010（4）： 39-45.

[4]謝春玲， 蒲浩， 張婷， 等. 基于AHP-TOPSIS評判模型的山區公路路線方案評價[J]. 公路， 2016（8）： 17-21.

[5]鄭強. 公路選線的灰色模糊多屬性決策研究[J]. 甘肅科技， 2014（18）： 111-112.

[6]王立， 云凌， 徐重岐， 等. 基于多層次灰色關聯度分析的公路綠色選線研究[J]. 公路工程， 2016（5）： 28-32.