TIM：从概念到实践，解锁国土空间规划无限可能
行业热点
2023年7月24日，自然资源部印发了《2023年度自然资源标准制修订工作计划》，其中，《国土空间信息模型(TIM)基本术语》、《国土空间信息模型(TIM)框架规范》、《自然资源时空数据治理指南》三项标准被纳入制订计划。
同年9月，自然资源部办公厅印发了《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023-2027年)》，拉开了国土空间规划实施监测网络(China Spatial Planning Observation Network，简称CSPON)建设的序幕。工作方案明确提出依托国土空间基础信息平台，充分利用实景三维中国建设成果、智慧城市时空大数据、国土调查数据、城市国土空间监测数据等多源数据融合治理成果构建国土空间信息模型(Territory information model，TIM)，构建全域覆盖、动态更新、权威统一、三维立体、时空融合、精度适宜的国土空间信息模型，夯实国土空间规划实施监测网络的数字底座，助力孪生互动的数字国土空间构建。
01 TIM概述
自2018年机构改革之后，自然资源部被赋予“统一行使全民所有自然资源资产所有者职责”和“统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责”，即“两统一”职责，并在此前提下开展了自然资源“一张图”的建设工作，重在构建与“两统一”职责匹配的数据体系，提供了一定程度的数据共享和服务能力，为国土空间规划、国土空间用途管制、自然资源监测监管等多层次业务场景提供了支撑。 同时，在一张图的建设和应用过程中也暴露了一些问题：一是由于缺乏统一信息模型，各类数据来源多，标准体系不统一或未打通，导致数据不成体系、各自为战，跨领域数据融合困难；二是缺乏科学的数据治理体系和治理手段，导致数据质量不佳、数据采集更新不及时等；三是传统的GIS数据格式并不能很好地表达数字化国土空间信息，难以支撑国土空间信息的深层次应用。为了解决这些问题，我们需要从数据模型、数据治理、应用模式等多个方面进行研究和探索，对国土空间进行数字化治理，TIM的概念也由此产生。 TIM的内涵，可以简单理解为：以面向对象方法为指导，以GIS、数字孪生、知识图谱等技术为支撑，在国土空间要素和各类国土空间单元的基础上，对国土空间实体进行空间信息建模和时空知识图谱构建，从而形成的国土空间全空间全要素覆盖、三维化和知识化的信息模型。 TIM建设的主要目标有两个：一是构建统一的国土空间数据模型体系，打通和衔接相关行业数据标准，形成全覆盖、可计算、开放式的国土空间数字底座；二是建立完善的数据治理机制，打通业务流和数据流，覆盖感知、汇聚、处理、融合、应用的全流程，为应用提供高质量、高安全、主题化的数据基础。 相对于传统的信息模型，TIM模型的特点是可连接、可计算、动态化、开放式。可连接意味着数据不再是传统的独立分层，而是可以通过编码、位置、网络等进行关联，进而实现联动；可计算支撑应用场景落地，支撑基于数据的分析决策能力；动态化则是通过数据治理流程，打通业务和数据，业务变化实时反映到数据中；开放式则是允许TIM数据库能够无缝整合其他信息模型，比如BIM模型、物联网模型等，打通信息化壁垒，实现业务协同。 02 TIM建设内容 TIM总体框架 TIM总体框架 TIM是一个开放的信息模型框架，需要对接现行的相关标准和模型，包括BIM/CIM等模型信息标准。TIM将在现有GIS数据模型的基础上进一步扩展基础模型，包括空间实体、活动复合体、网络模型等，以满足全域全空间数据表达的要求。在此基础上，根据业务需求构建TIM业务模型，并形成TIM主题数据库，支撑各类应用场景。 TIM数据模型 传统的GIS数据模型主要是将空间信息抽象为点、线、面，后来又陆续发展出了支持三维的体模型、场模型等三维数据模型，这些数据模型能够表达空间位置、空间形态，通过扩展属性也能够表达一定的业务信息。但是，国土空间信息复杂多样，特别是涉及到国土空间单元的动态、关联、行为、管理等信息，现有的数据模型无法精确进行描述。 2019年，随着实景三维中国建设的推进，地理实体的概念广为人知。地理实体采用了IT领域面向对象的思想，将各类对象或单元抽象成为地理实体，并且保留了对象的整个业务信息，这其实就是全息的概念。 空间实体基础模型 TIM进一步扩展了地理实体的概念，将整个国土空间及其不同层级都抽象为空间实体，包括但不限于各类地理实体，也包含空间规划、调查监测等业务实体。 此外，有一些国土空间对象（比如一个园区或工厂），除了具备实体的空间信息和一般业务信息外，还具备功能、经济活动、许可等信息，这种空间对象称为活动复合体。比如，对于一个钢铁厂来说，其功能是工业生产，其经济活动主要是各种类型钢铁产品的生产销售，包括铁矿石的输入（消耗）量，各类钢铁产品的产量等。 国土空间信息并非静态，而是不断变化发展，各类实体之间不仅存在空间关系，也存在各类资源流动和时序变化，这些流动和变化共同构成了具备网络特征的信息模型，因此TIM基础模型中包含了网络数据模型（并非简单的空间网络拓扑）。典型的网络数据包含交通网络、各类市政工程网络等，同时不同网络之间也存在关联关系，比如不同交通系统的换乘关系等。 传统GIS数据模型、地理实体、活动复合体、网络等数据模型构成了TIM的基础，即TIM基础模型。基础模型不是固定的，可以扩展，不断丰富国土空间的表达方式。 TIM主题数据 TIM基础模型能够支撑全域、全空间、多尺度、跨层级的TIM数据体系，面对空间规划、调查监测、用途管制等各类应用，则必须要有对应的业务模型来做支撑，也就是TIM主题数据，因此TIM主题数据并非一成不变，而是面向不同业务场景有不同的主题数据，同一业务场景在不同的粒度下也需要主题数据能灵活变化。 面向CSPON应用场景的主题数据 TIM数据治理 数据治理是TIM数据库能够有效支撑业务应用的保障，是打通数据和业务的有效手段。 TIM数据治理技术路线 TIM数据治理是一个系统工程，并非简单的上一套软件即可。TIM数据治理应包含组织机构、人员队伍、运行机制、治理流程、技术规范等一整套资源和保障体系，在此基础上形成常态化的治理运行机制。而从治理路径上看，应以数据标准为依据，以元数据治理为基础，以主数据治理为核心，提升数据质量、保障数据安全。 数据治理需要循序渐进（参考数据管理能力成熟度模型） 自然资源部门在不同地区、不同信息化应用条件下，对数据治理的成熟度要求是不同的，不能一概而论，也不能讲究一步到位，而是需要根据实际情况，制定阶段性目标，循序渐进，长期实施，才能达到较好的效果。 标准是TIM治理的依据，TIM模型中，各类标准之间存在彼此引用和参照，通过标准治理过程，将各类标准进行数字化建模，形成各类数据目录、数据类型定义、参考数据、规则数据等数据模型，作为主数据治理的依据，这也是打通各部门数据孤岛的关键。 元数据治理是TIM数据治理的基础，元数据相当于整个TIM数据库的“台账”或“户口本”，不仅记录了TIM数据库的组成结构，也记录了各类数据的采集、更新过程和使用情况，数据治理做的好不好，通过元数据便能反映出来。 主数据治理是TIM数据治理的核心。根据业务场景的不同，主数据治理的内容和流程也有相应的变化，但是总体来说，主数据是按照采、治、融、用的流程来做治理的，在进行主数据治理的同时，也要进行数据质量、数据安全的治理。 03 TIM关键技术 二三维一体化模型构建技术 TIM数据包含海量空间数据，特别是实景三维数据、BIM数据等三维模型数据的推广应用，如何高效存储和访问海量三维数据，如何有效融合二维数据，就成为必须解决的问题。二三维一体化模型构建技术实现了二三维数据模型一体化、存储一体化、软件一体化，支持二三维多端渲染、交互、输出一体化，真正实现了二三维数据融合，解决TIM数据库空间实体统一构建和不同场景下图示表达问题，可以实现无级制图、二三维一体化展示和分析等效果。 二三维一体化存储、建模、计算 多源数据融合技术 TIM数据体系引用了各类现行有效标准，包含不同部门、不同行业、不同标准、不同格式的丰富的时空和业务数据信息，包括传统的二维、三维GIS数据，也包括BIM、CAD等行业数据模型。随着技术的发展，视频监控、无人机、物联网传感器信息、指标信息、互联网信息、文档资料信息都成为时空数据的重要组成部分。多源数据融合技术统一时空基准，通过坐标转换、空间运算、地形融合、视频融合、BIM与物联网融合、地上地下融合、文档结构提取、指标智能计算、实体语义关联等技术手段，构建真正“一张图”的融合数据体系，让TIM数据体系打通部门和业务壁垒，实现数据可连接、可计算，达到“一动皆动”的效果。 倾斜摄影与视频融合 分布式GIS技术 TIM数据库是开放式、跨层级、多来源的海量时空数据的集合，单一数据库系统难以解决数据存储格式、存储容量以及数据快速增长的需求，也难以满足应用侧高性能、低延迟数据访问和计算的需求。分布式GIS技术，采用多类型、分布式数据库技术，融合传统的关系型数据库、非关系型数据库以及主流大数据计算框架，提供分布式存储计算能力，实现存算一体，提升TIM数据库的弹性存储和计算能力，降低数据瓶颈，提升数据使用效能。 云原生GIS技术 TIM数据的特点是实时感知、多源汇聚、海量存储、密集计算、超高并发，对存储计算资源的开销大。传统GIS受限于硬件资源，容量和性能相对固定，不易扩展。云原生GIS技术通过GIS与云计算技术结合，根据数据量、计算密度的需求，可以实时进行弹性扩展，既能保障容量和性能，又能较好地集约使用资源，同时通过云原生计算，能够保障TIM数据库的高可用性，提升系统的鲁棒性。 此外基于跨平台的云原生技术，还支持不同的软硬件架构体系，在关键设备和平台上实现国产化替代，提高系统兼容性，是未来TIM建设不可或缺的关键技术之一。 人工智能技术 人工智能是未来最重要的技术方向之一。人工智能技术可以应用于遥感影像识别、智能空间数据处理、智能场景建模、智能空间分析等方面，可以为TIM数据感知和处理提供智能化解决方案。此外，知识图谱、大模型等技术，能够为TIM应用场景带来新的模式和手段，比如基于语义关联和用户画像，实现面向终端用户的的智能化应用推荐和信息检索，精准预测用户的信息需求；AI大模型技术，可以针对应用场景覆盖从数据提取、智能问答、辅助决策、一键生成报告等全流程的智能化提升。 04 TIM应用展望 TIM信息模型可以为CSPON、国土空间规划“一张图”实施监督系统等应用系统和平台带来全方位的赋能：一、提升现状感知能力，实现实时感知、智能感知；二、提升多维互动能力，实现信息跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨专业协同管理和服务；三、提升智能化决策能力，通过智能化数据分析挖掘，提供数据支持和辅助决策；四、提升按需组装和服务能力，TIM数据库建设是面向应用的，应用需要什么信息，TIM就能提供什么信息，以应用为导向，按需组装、按需开发；五、提升开放共享能力，打通行业、部门标准体系，实现数据共享能力提升，最大化发挥数据价值；六、提升常态化运营能力，通过TIM数据治理，融合业务、数据、技术体系，实现常态化运营、数据资产化运营，实现业务和数据的“虚实共生”。 TIM信息模型将赋能测绘、监测、规划等行业方向，提升国土空间规划和监测能力，推动国土空间治理能力现代化。未来，TIM还将进一步赋能数字政府、数字经济，并为建设数字生态文明发挥重要作用。 作者 | 超图信息 张烜 编辑 | 周芯宇 审核 | 吴晓燕 审签 | 刘宏恺
