《城市数字孪生 数据要求》征求意见稿

1城市数字孪生数据要求本文件规定了城市数字孪生的数据资源、数据融合、数据管理、数据服务、数据安全与伦理等要本文件适用于城市数字孪生项目的规划、设计、建设、运营下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适GB/T36625.2智慧城市数据融合第2部分：数据编码规范城市数字孪生citydigita通过数字孪生技术，将城市实体空间与数字虚拟空间相互映射，实现城市全要素的数字化、可视将多源、多尺度、多分辨率的数据进行整合、清洗、转换和标准化，以实现数据的统一管理和共4数据资源4.1数据资源分类4.1.1城市数字孪生的数据资源至少应包括城市基础数据、城市运营数据、物联感知数据、跨行业共大类数据项描述2物、兴趣点（POI）等描述城市建设过程中的数据，包括施工图设计、描述城市日常管理方面的数据，如行政执法、公通过物联网感知设备采集获取结构健康、环境、能通过物联网感知设备采集获取道路状况、桥梁健康通过物联网感知设备采集获取空气温湿度、风速通过物联网感知设备采集获取车辆运行、道路交通通过物联网感知设备采集获取大气环境、水环境通过气象监测站、海洋监测站、地震台站等设备采集据包括国内生产总值（GDP）、工业产值、商贸流通业指包括就业情况、就业率、平均工资水平、社保信息等就包括公共交通、打车、高铁等出行方式、轨迹3包括用户在各类娱乐领域的消费和行为数据，包括通过社交网络平台收集的用户之间的社交关系包括基于城市规划、发展目标等预测的城市道路变化包括基于历史交通流量数据、交通路网结构、交通基于历史人口数据、人口普查数据、人口分布和流动特包括空气质量预测、气象预测、环境噪声预测等数基于历史犯罪数据、安防监控数据等，预测城市基于历史就医记录、社区健康档案、本地人口结构市周期性公共卫生事件（如流感为城市公共卫生基于历史经济数据、产业发展趋势等，预测城市经基于历史灾害数据、地质气象等信息，预测城市未4.2数据资源格式与交换4.2.1城市数字孪生的数据资源应支持以下类型数据接入：a)结构化数据：包括关系型数据库中的数据，如政务数据、公共安全数据、交通数据等；b)非结构化数据：如图片、视频、音频、文本等，这类数据通常用于社交媒体分析、公众参与c)流数据：实时感知数据，如传感器数据、物联网数据等，这类数据具有连续性和实时性；d)地理空间数据：如卫星图像、地图数据、GIS数据等，用于描述城市空间位e)文本数据：包括新闻报道、政府文件、社交媒体帖子等，这类数据通常用于情感分析、主题f)时间序列数据：如历史气候数据、能源消耗数据、交通流量数据等，这类数据通常具有时间g)多媒体数据：包括音频、视频、图像等，这类数据通常用于城市监控、文化传承等；h)社交媒体数据：如微博、微信等社交平台的数据，这类数据通常用于社交网络分析、舆情监数据资源存储类型类型描述备注主要存储和管理业务数据，这类数据通常MySQL、PostgreSQL。用于存储和管理地理空间数据，如地图、通常被称为NoSQL数据库，用于存储和管理非结构化或半结构化的数据，如JSON、4用于存储地理信息数据，如Shapefile、用于存储和管理文档类型的数据，如Word用于存储和管理时间序列数据，如传感器用于存储和管理图结构的数据，如社交网用于存储和管理向量类型的数据，如机器学习模型的参数、自然语言处理中的词向.JPG、.PNG、.BUNDLE/BU//////5.1数据汇聚a)明确城市数字孪生数据的来源，包括政府、企业、社区、个人等多元主体；b)界定数据的类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及静态数据和动态数据5.1.2数据格式与结构规范应符合下列要求：a)规定数据应采用的格式，如CSV、JSON、XML等，b)定义数据的结构，包括字段名称、数据类型、长度等，a)确立数据的准确性、完整性、一致性和时效性的评估标准；b)设定数据清洗和校验的规则，以去除重复、错误或无效的数据。5.1.4数据整合与汇聚机制应符合下列要求：a)制定城市数字孪生数据整合的策略和方法，包括数据抽取、转换和加载（ETL）的过程；b)确定城市数字孪生数据汇聚的方式，如实时汇聚、批量汇聚或增量汇聚，以满足不同应用场55.2数据预处理a)提供数据清洗等数据预处理技术，对异常数据实现缺失值处理，一致化处理，数据排序处理，b)提供统一的集中监管及数据质控机制，对采集过程实时监控，采集异常及时处理，采集结果5.2.2数据预处理包括数据清洗、格b)应支持非空间数据质量检查，包括数据完整性检查、数据准确性检查、数据冗余性检查；c)应支持空间数据质量检查，包括空d)应支持空间数据坐标转换、拓扑纠正、不完整数据处理、数据格式统一等空间转换处理；e)应支持非空间数据的重复数据处理、不完整数据处理、冲突数据处理、错误数据处理、增量f)应支持基于设定的数据标准对清洗后的数据进行质量评估。5.2.3应确定不同数据的预处理的流程和标准，以保证数据的准确性和一致性。5.3数据融合方法5.3.1城市数字孪生应采用合适的数据融合方法与技术，如基于时空的融合、基于编码的融合、基于5.3.2城市数字孪生的数据融合，从数据类型上看，主要涉及空间数据与非空间数据的融合，结构化数据与非结构化数据的融合，各种空间数据自身的数据5.3.3城市数字孪生应考虑不同数据源的特点和限制，选择合适的数据融合步骤：b)应支持多源数据融合，包括但不限于三维地形数据、手工模型数据、倾斜摄影模型数据、建c)应支持通过GIS要素编码、地理实体编码、BIM模型编码、物联网编码等不同形—建筑单体与标准地址、实体基础信—城市基础设施类实体与部门、型号、功—实体描述内容包括但不限于标识ID、实体类型、分类名称、对象之间关系定义、来源等；—支持实体对象之间关系构建，包括但不限于空间关系、从属关系、业务逻辑关系构建等；—支持实体对象与物联网（IoT）数据、业务数据和事件关联，实现基于实体或空间位置—支持定义实体模型关系图谱的可视化表达，以架构逻辑图的展示实体对象分类之间的关系展示，展示内容包括分类名称、属性、分类之间的关系线、全览图的放大缩小、移动、5.4融合数据编码5.4.1城市数字孪生的数据资源应按照GB/T36625.2的规定进行编码。5.4.2城市数字孪生应对融合后的数据进行评估，包括准确性、一致性、实时性等方面的评估。5.4.3城市数字孪生应根据评估结果进行优化调整，以66.1.1城市数字孪生是对城市级全要素场景的表达和分析，需要基于城市应用场景建立场景数据库并a)应支持海量多源异构数据资源的按需汇聚、统一存储、管理b)应支持对数据进行多种维度的数据管理，如按数据时间、数据范围、数据对象、数据状态、数据类型、所属部门、所属业务域等不同维度进行存储、查询、c)应考虑数据的全生命周期管理，包括数据的生成、存储、使用、归档和销毁等环节，以实现保证空间目标的逻辑完整性和一致性。城市实体数据管理包括不限于实体分类管理、实体关联关系管6.2.1数字孪生数据可采用要素更新、专题更新、局部更新、整体更新等方式进行数据更新。更新数据的坐标系统、高程基准应与原有数据的坐标系统、高程基准系统相同，精度应不低于原有数据精度。6.2.2几何数据与属性数据应同步更新，并应保持相互之间的关联，数据更新后应及时更新数据库索76.2.3数据更新时，数据组织应符合原有数据分类编码和数据结构要求，保证新旧数据之间的正确接6.2.4业务数据由生产单位、部门负责所属数据的更新工作6.3.1城市数字孪生应制定合适的数据存储与管理策略，根据数据量大小尽量选择分布式数据库和云6.3.2城市数字孪生的数据存储与管理策略应考虑以下几个方a)数据安全性：对于涉及隐私、机密或敏感信息的数据，应采取加密存储和访问控制等措施，b)数据完整性：应采取校验、备份与恢复等措施，确保数据的完整性和可用性；c)数据可扩展性：随着数据量的增长，应选择可扩展的数据库架构，以支持数据的高效存储和6.4.1城市数字孪生数据备份应符合a)定期备份：应制定明确的备份计划，根据数据的重要性和更新频率，确定备份的周期（），b)存储介质选择：应选择高可靠性、高稳定性的存储介质进行数据备份，如硬盘、光盘、云存c)备份方式：根据业务需求和数据特性，应选择适当的备份方式，如完全备份、d)备份日志记录：备份过程中应详细记录备份的详细信息，包括备份时间、备份6.4.2城市数字孪生数据恢复规范应符合a)恢复测试：应定期进行数据恢复测试，验证备份数据的可还原性和可用性。通过模拟恢作，检查数据恢复的过程和结果，确保备份数据的c)恢复操作流程：应制定详细的数据恢复操作流程，包括恢复前的准备工作、恢d)备份数据保密性：应对备份数据进行加密处理，采用访问控制策略等措施，确保e)恢复记录和评估：在数据恢复过程中应记录恢复操作的详细信息，包括6.5.1城市数字孪生应建立数据共享与开放机制，促进数据在安全合规的情况下在城市范围内共享与开放，与公共安全直接相关的数据，如监控视频、应急事件记录、人群密度分析等，在保障个人隐私和数据安全的前提下，能高效地在授权机构间实现6.5.2城市数字孪生应制定数据共享规范和流程6.5.3城市数字孪生应建立数据开放平台和门户网站，提供数据开放检索、下载和使用等功能，促进6.5.4城市数字孪生应加强数据共享和开放的隐私保护和安全6.5.5城市数字孪生数据共享方式包括下列三a)库表方式：数据供需双方通过读写平台上数据库的表或视图实现数b)接口方式：数据供需双方通过平台的接口服务提供和获取数据，接口服务按照接口文档中描述方式实现，适用于实时性和灵活性要求较高，数据量较小的数据c)文件方式：通过文件发送方式将规范化的数据文件传送到平台指定的共享节点87.1.1城市数字孪生应提供多样化的7.1.2城市数字孪生应支持多种数据服务方式，如在线API、离7.1.3城市数字孪生的服务接口宜分为外部接口和内部接口，外部服务包含地理底图服务接口、三维a)应支持数据服务管理，包含数据服务目录、服务查询、服务详情、服b)应支持数据服务的全生命周期管理，如服务的注册、发布、编辑、注销、删除、取回、运行d)应支持服务使用审批及服务细粒度权限控制，包括允许设置访问时间、图层限定7.2.1城市数字孪生应建立数据服务质量评估体系，对数据服务的质量进行评估和管理。该体系应b)准确率：数据服务返回结果的正确率，反7.2.2支持根据具体业务需求，添加其他评估指标，如数据完整性、安全性等。城市数字孪生应不断提高数据服务质量，以满足用户的需求和期望a)技术优化：采用先进的数据处理技术和算法，提高数据处理的效率和b)资源投入：增加硬件资源投入，如服务器、存储设备等，以提升数据服务的响应速度和稳定c)流程优化：优化数据服务流程，减少不必要的环节和延迟d)培训与支持：加强对数据服务团队的技术培训和支持，提高团队的整体素质和服务7.2.3城市数字孪生应提供可接收用户反馈的界面，以满足接收数据报错和功能建议的需要。具体a)提供反馈界面：在数据服务平台上提供用户反馈界面，方b)及时处理反馈：对用户反馈进行及时响应和处理，确保用户问c)持续改进：根据用户反馈和数据分析结果，不a)日志记录与留存：应对所有数据服务的访问、使用情况进行详细记录，并设定合理的日b)性能监控与预警：应建立性能监控机制，实时监测数据服务的性能指标，如响应时间、吞吐量等。一旦性能异常，应及时发出预警并采c)用户行为分析：应通过对用户行为数据的分析，识别异常访问模式和潜在风险，9a)安全审计与漏洞扫描：应定期对数据服务进行安全审计和漏洞扫描，发现并修复潜在的b)访问控制与权限管理：应建立严格的访问控制机制，采用安全的传输协议和技术手段，防止数据泄露和8.1.1城市数字孪生应确保数据管理与操作全程符合国家与地方的法律法规要求，包括但不限于数据a)合规性审查：建立法规遵从性审查机制，定期评估数据处理流程、存储、共享、开放等操作是否满足最新的法律要求，如《中华人民共和国国家安全法》、《中华人民共和国网络安全b)隐私保护：严格遵守个人数据保护法律，确保数据采集、处理、存储、传输、使用、公开个人数据时获得合法授权，遵循最小必要原则，执行《中华人民共和国个人信息保护法》要求c)跨境数据管理：针对跨国数据流动，设立跨境数据传输的审批与监管机制，确保遵守《数据d)透明度和告知：确保用户对数据处理有充分知情权，提供透明的隐私政策，说明数据用途、e)审计与培训：定期组织内部审计，对员工进行数据保护法规培训，提高法律意识，确保团队8.1.2城市数字孪生应构建周密的灾难恢复策略，以确保数据安全和业务连续性，包括但不限于以a)多元化备份策略：采取跨地域备份策略，确保数据在多地存储，并结合云端与本地备份，以b)恢复时间目标（RTOC明确界定关键业务系统及数据恢复至可操作状态的最短时间标准，确保在突发事件后快速恢复运行，保持业务c)恢复点目标（RPOC）：设定数据丢失容忍度量，即数据恢