《GB-T 37120-2018轨道交通地理信息数据规范》专题研究报告

《GB/T37120-2018轨道交通地理信息数据规范》

专题研究报告目录数字孪生赋能下,轨道交通GIS数据规范如何构建行业新基石?——标准总则与核心价值深度剖析从采集到应用,轨道交通GIS数据质量如何全程“保鲜”?——标准数据质量要求与控制措施专家视角多源数据融合时代,轨道交通GIS数据如何打破“信息孤岛”?——标准数据模型与交换格式解读应急场景下,GIS数据如何成为“救命线”?——标准中应急与安全相关数据规范深度剖析标准落地难在哪?——轨道交通GIS数据规范实施保障与案例分析数据“语言”统一为何是轨道交通智慧化的前提?——标准中的数据分类与编码体系解读空间参考系:轨道交通GIS数据的“定位锚点”,标准如何精准设定?——坐标系统与投影规则深度解析智慧运维靠数据说话,标准如何定义轨道交通设施GIS数据要求?——线路与车站设施数据规范专家解读数据资产化浪潮中,轨道交通GIS数据如何实现有效管理?——标准数据管理与更新机制解读未来5年,轨道交通GIS数据规范将迎来哪些迭代方向?——基于标准的行业发展趋势预数字孪生赋能下，轨道交通GIS数据规范如何构建行业新基石？——标准总则与核心价值深度剖析标准制定的时代背景：轨道交通智慧化转型的“刚需”随着数字孪生、物联网等技术在轨道交通领域的渗透，GIS数据作为智慧化的核心载体，其不统一、不规范问题日益凸显。GB/T37120-2018的制定，正是为解决各城市轨道交通数据格式混乱、共享困难等痛点，呼应行业从“自动化”向“智能化”跨越的需求，为数据互通、业务协同奠定基础。12（二）标准的核心定位：衔接技术与应用的“桥梁”01本标准并非孤立的技术文件，而是衔接轨道交通地理信息采集、处理、应用全流程的“桥梁”。它明确了数据生产、管理、服务的统一要求，上承相关国家标准，下接各城市轨道交通具体应用场景，确保GIS数据在不同环节、不同系统中高效流转，支撑规划、建设、运维等全生命周期管理。02（三）标准的适用范围：覆盖全行业的“通用准则”01标准适用于轨道交通规划、设计、建设、运营及应急等各阶段的地理信息数据生产、更新、管理与服务。无论是地铁、轻轨，还是市域快轨、城际铁路，其GIS数据的获取与应用均需遵循本标准，同时也为相关软件研发、系统建设提供了统一技术依据。02标准的核心价值：降本增效与风险防控的“双重保障”01从行业价值来看，标准统一数据口径后，可大幅降低跨部门、跨企业的数据对接成本，提升工作效率；从安全角度，规范的数据管理能减少因数据误差导致的工程风险、运营事故，为轨道交通安全稳定运行提供“数据保障”，同时助力行业数据资产化发展。02、数据“语言”统一为何是轨道交通智慧化的前提？——标准中的数据分类与编码体系解读数据分类的逻辑：以“全生命周期”为脉络的科学划分01标准打破传统按专业划分数据的模式，以轨道交通全生命周期为核心脉络，将数据分为基础地理信息数据、轨道交通专业数据、应急与安全数据等大类。这种分类既覆盖规划阶段的线路数据，也包含运营阶段的设施状态数据，确保数据与业务场景精准匹配。02（二）核心数据类别解析：从“基础”到“专业”的层层递进基础地理信息数据是“底色”，含地形、影像等基础数据；轨道交通专业数据是“核心”，涵盖线路、车站、轨道、供电等12个子类；应急与安全数据是“保障”，包括应急资源、风险点等数据。各类数据既相对独立，又通过空间位置关联，形成完整数据链。12（三）数据编码的原则：唯一性与可扩展性的平衡标准规定编码需遵循唯一性、稳定性、可扩展性原则。编码结构采用分层编码法，包含类别码、特征码等字段，既确保每个数据对象有唯一“身份证”，又为未来新增数据类型预留扩展空间，适应轨道交通技术发展带来的新数据需求。12编码体系的实践意义：破解“数据孤岛”的关键钥匙统一编码使不同部门、不同系统的数据具备“共同语言”。例如，运营部门的设施故障数据与应急部门的救援资源数据，通过编码关联可快速匹配，解决以往因编码不一导致的数据无法互通问题，为智慧调度、应急联动提供数据支撑。、从采集到应用，轨道交通GIS数据质量如何全程“保鲜”？——标准数据质量要求与控制措施专家视角数据质量的核心指标：精准定义“好数据”的标准标准明确数据质量需满足准确性、完整性、一致性、时效性等6大核心指标。准确性要求坐标误差不超过规定阈值；完整性需覆盖业务所需全部数据项；时效性规定静态数据每年更新，动态数据实时更新，为数据质量划定“硬标准”。（二）数据采集阶段的质量控制：从源头杜绝“劣质数据”采集阶段需根据数据类型选择合适技术，如基础地理数据用无人机航测，设施数据用物联网传感。标准要求采集前校准设备，采集过程中实行“双人核对”，采集后通过抽样检查验证精度，从源头确保数据符合质量要求。01020102（三）数据处理与存储的质量保障：避免“数据变质”的关键环节数据处理中需规范格式转换、坐标校正等流程，避免处理过程中数据失真；存储阶段要求采用安全可靠的数据库，建立数据备份机制，同时通过权限管理防止数据被篡改，确保数据在全生命周期内质量稳定。0102数据质量的考核与改进：形成“闭环管理”机制标准要求建立数据质量考核制度，定期对数据质量进行评估，针对不合格数据追溯责任、分析原因。同时建立持续改进机制，根据考核结果优化采集、处理流程，形成“采集-质控-考核-改进”的闭环，确保数据质量持续提升。、空间参考系：轨道交通GIS数据的“定位锚点”，标准如何精准设定？——坐标系统与投影规则深度解析空间参考系的核心作用：让数据“精准落地”的基础空间参考系是GIS数据的“定位锚点”，没有统一的参考系，数据就无法在空间上精准匹配。例如，线路设计数据与地质勘察数据若参考系不同，会出现位置偏差，可能导致工程事故，标准统一参考系为数据空间关联提供根本保障。（二）坐标系统的选择：国家基准与地方需求的结合标准规定采用2000国家大地坐标系作为平面坐标基准，高程基准采用1985国家高程基准。同时允许地方根据实际情况，在转换参数明确的前提下使用地方坐标系统，既确保数据与国家地理信息体系衔接，又兼顾地方应用习惯。（三）投影方式的规范：适应不同尺度的“量身定制”针对轨道交通线路长、跨度大的特点，标准规定大区域轨道交通网采用高斯-克吕格投影3。分带，城市内部轨道交通采用6。分带。这种差异化投影方式可减少投影变形，确保线路走向、设施位置等数据在不同尺度下均保持精准。坐标转换的要求：确保数据“无缝衔接”的技术规范标准明确不同坐标系统间的转换需采用精度可靠的转换方法，转换参数需经权威部门审核。转换后的数据精度需满足原数据质量要求，避免因转换导致数据偏差。这一规定解决了不同时期、不同来源数据的衔接问题，提升数据复用性。、多源数据融合时代，轨道交通GIS数据如何打破“信息孤岛”？——标准数据模型与交换格式解读（五）

数据模型的设计理念：

以“实体-关系”

为核心的通用框架标准采用“实体-关系”模型构建数据框架，

将轨道交通要素抽象为线路

、

车站等实体，

通过空间关系

、

逻辑关系关联

。

这种模型既符合GIS

数据特性，

又贴近轨

道交通业务逻辑，

为不同来源数据的融合提供“通用接口”。（六）

核心数据模型解析

：从“宏观”线路到“微观”设施的全覆盖宏观层面包含轨道交通网络模型，

体现线路间的连接关系；中观层面有车站模型，

涵盖站厅

、

站台等空间要素；

微观层面有设施模型，

如轨道扣件

、信号设备等

。

各层级模型相互嵌套，

形成“全景式”数据表达。（七）

数据交换格式的选择：

兼顾通用性与专业性的双重考量标准推荐采用SHP

、

GeoJSON

等通用格式作为交换基础格式，同时支持采用GML

等格式进行复杂数据交换

。

通用格式确保与主流GIS

软件兼容，

专业格式满

足复杂数据的结构表达需求，

解决不同系统间数据交换的“格式壁垒”。（八）

数据融合的实现路径

：标准支撑下的多源数据“

同频共振”在标准框架下，

物联网传感数据可通过属性关联融入GIS

模型，

卫星遥感数据可作为基础影像叠加，

大数据分析结果可通过空间位置匹配展示

。

这种融合方式

让数据从“孤立存在”

变为“联动应用”

，

为智慧运维

、

客流分析等提供多维数据支撑。、智慧运维靠数据说话，标准如何定义轨道交通设施GIS数据要求？——线路与车站设施数据规范专家解读线路设施数据：从“走向”到“属性”的精准刻画线路数据不仅包含线路中心线坐标等空间信息，还涵盖线路等级、设计时速、轨道类型等属性数据。标准明确线路拐点坐标精度需达厘米级，属性数据需记录建设时间、维护记录等信息，为线路规划优化、养护计划制定提供数据依据。（二）车站设施数据：聚焦“空间布局”与“功能属性”的双重规范01车站数据分为站域数据和站内数据。站域数据含车站周边地形、交通接驳信息；站内数据细化到站厅、站台、出入口等空间要素，及通风、照明等设施属性。标准要求站内设施数据需标注位置、型号、维护周期等，支撑智慧车站运营管理。02（三）轨道与供电设施数据：保障“安全运行”的核心数据规范01轨道数据包含钢轨类型、轨距、扣件状态等；供电设施数据涵盖变电站位置、接触网高度、供电容量等。标准对这类数据的时效性要求极高，动态数据需实时更新，确保运维人员及时掌握设施状态，预防故障发生。02设施数据的应用场景：从“被动维护”到“主动预警”的转型基于标准规范的设施数据，结合物联网技术可实现运维转型。例如，通过轨道扣件状态数据与振动传感数据融合，可预测扣件松动风险；利用供电设施负荷数据，可优化供电调度，实现从“故障维修”到“预测性维护”的转变。、应急场景下，GIS数据如何成为“救命线”？——标准中应急与安全相关数据规范深度剖析应急数据的核心构成：构建“全方位”应急数据支撑体系标准将应急数据分为应急资源数据、风险点数据、应急预案数据三大类。应急资源数据含救援队伍、设备、物资位置信息；风险点数据涵盖地质灾害点、易燃易爆区域等；应急预案数据关联应急流程与空间处置方案，形成完整应急数据链。（二）风险点数据的规范：精准识别“隐患”的关键要求标准要求风险点数据需明确位置、风险等级、影响范围、诱发因素等属性。例如，隧道内的风险点需标注埋深、地质条件、历史故障记录等，为风险评估提供精准数据。同时要求风险点数据每季度更新，确保与实际情况一致。应急场景对数据时效性要求苛刻，标准规定应急资源动态数据（如救援队伍位置）需实时更新，风险点监测数据更新频率不超过15分钟。通过与应急指挥系统联动，确保突发事件发生时，指挥人员能获取最新数据，快速制定处置方案。（三）应急数据的实时性要求：与“时间赛跑”的数据源保障010201应急数据的应用实践：GIS数据驱动的“高效救援”模式当发生线路故障时，应急系统可通过GIS数据快速定位故障点，匹配周边应急资源位置，规划最优救援路线，同时调取故障点周边地质、设施数据，为救援决策提供支撑。标准规范的应急数据，能大幅缩短救援响应时间，提升应急处置效率。12、数据资产化浪潮中，轨道交通GIS数据如何实现有效管理？——标准数据管理与更新机制解读数据管理的组织架构：明确“谁来管”的责任体系标准要求建立“统一领导、分级负责”的管理架构，明确建设单位、运营单位、数据服务机构的职责。建设单位负责建设期数据采集，运营单位负责运营期数据更新，数据服务机构负责数据存储与服务，形成各环节责任清晰的管理体系。（二）数据存储与安全管理：筑牢数据“安全防线”存储方面，标准推荐采用分布式数据库，满足海量数据存储需求，同时建立异地备份机制；安全方面，要求制定数据访问权限规则，对敏感数据加密处理，建立数据安全审计制度，防止数据泄露、篡改，保障数据资产安全。（三）数据更新的机制：确保数据“与时俱进”的动态管理01标准建立“定期更新+即时更新”的双重机制。静态数据（如线路走向）每年更新一次，半动态数据（如设施维护记录）每季度更新，动态数据（如客流数据、设施状态）实时更新。更新流程需经过审核、校验后才能入库，确保更新数据质量。020102标准明确数据共享分为内部共享和外部共享，内部面向轨道交通各部门，外部面向政府应急、交通管理等部门。通过建立数据服务平台，提供数据查询、下载、接口调用等服务，既规范数据共享流程，又最大化释放数据资产价值。数据共享与服务：释放数据价值的“关键环节”、标准落地难在哪？——轨道交通GIS数据规范实施保障与案例分析标准实施的核心难点：旧系统兼容与人员能力的双重挑战落地难点主要集中在两方面：一是部分城市既有GIS系统数据格式与标准不符，改造成本高；二是相关人员对标准理解不深，数据采集、编码等操作不规范。这些问题导致标准在部分地区实施进度缓慢，需针对性制定解决方案。（二）实施保障措施：从“制度”到“技术”的全方位支撑制度上，需建立标准实施考核机制，将标准执行情况纳入工作评价；技术上，开发符合标准的数据处理工具，实现旧数据批量转换；培训上，开展分层培训，提升技术人员对标准的理解与操作能力，为标准落地提供全方位支撑。（三）案例分析：某一线城市轨道交通标准实施的成功实践某一线城市实施时，先开展数据普查，用专用工具将旧数据转换为标准格式；再搭建统一数据平台，对接各部门系统；同时建立月度数据质量考核制度。实施后，跨部门数据对接时间缩短80%，应急处置效率提升40%，验证了标准的实践价值。标准实施的推广路径：“试点先行+逐步推广”的科学策略推广应采用“试点先行”策略，选择新建线路或信息化基础好的城市试点，总结