摘要：数字孪生城市为保障城市现代化建设顺利进行发挥了重要作用。本文以宁波市轨道交通第三轮建设规划为例，论证了现阶段静态、多时态的数字孪生城市能够很好地适应城市规划建设需求，阐述了数字孪生城市统一大场景建设方法。集成二维数据、地形地貌、实景三维、轨道交通信息模型、地下管线模型等多源、多尺度数据，在数字孪生城市中进行轨道交通二三维选线。贯通规划选线后，连接设计、施工和运维，轨道交通全生命周期管理在数字孪生城市中构成完美闭环。在未来的时代，数字孪生城市将加速拓展其他应用，具有广阔前景。
关键词：数字孪生城市；轨道交通；全生命周期管理；远程会议；规划选线
轨道交通对提升城市公共交通供给质量和效率、缓解城市交通拥堵、引导优化城市空间结构布局、改善城市环境、提升城市品质，具有重要作用。而轨道交通规划选线是轨道交通建设的关键，发挥着提纲挈领的作用，是推动轨道交通建设顺利实施的重要保障和落实投资决策的重要依据 [1]。
为积极应对国家对轨道交通建设规划审批政策，扎实做好宁波轨道交通第三轮建设规划报批的前期准备，通过密切关注国内外数字化技术动态，发现数字孪生城市这一新技术便于平时优化轨道交通规划选线方案，提升效率、减少纰漏。本文以宁波市轨道交通第三轮建设规划为例，论证现阶段静态、多时态的数字孪生城市对城市规划建设需求的适用性，阐述数字孪生城市统一大场景建设方法。
2011 年，美国空军研究实验室和 NASA 合作提出了数字孪生技术，它是充分利用物理模型和物联网传感器采集的传感器数据和运行历史等数据，集成多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间映射，以反映相对应的实体的功能、实时状态和演变趋势。短短几年，数字孪生技术概念便迅速从航天拓展到制造业、城市规划建设和城乡社会治理等领域，成为城市数字化转型必选的通用路径 [2]。
2018 年 4 月 20 日，《雄安新区规划纲要》中提出了数字孪生城市理念 [3]。2020 年 7 月，全国科学技术名词审定委员会批准 “数字孪生城市” 为大数据新词。2021 年 3 月 13 日，“探索建设数字孪生城市” 列入国家 “十四五” 规划纲要。随着数字孪生与实景三维中国、地理信息系统（GIS）、激光扫描（SLAM）、建筑信息模型（BIM）、城市信息模型（CIM）和大数据等多种信息技术不断交叉融合，数字孪生城市正在成为智慧城市的升级 [5]。
同时数字孪生城市是非常复杂的系统，应坚持统筹协调、边建边用，其应用于轨道交通选线是良好契机。城市现代化中轨道交通是重点。数字孪生城市与现代化城市是共生关系，数字孪生城市相关信息技术，如 BIM、GIS 等先进测绘技术 [6] 在轨道交通领域里，同样是巨大的变革动力，在轨道交通设计、施工和运维管理过程中发挥了巨大作用 [7]。
设计阶段，建立轨道交通站点 BIM 模型，利用 IFC 规则统合多源 BIM 形成标准格式，提升轨道交通信息模型（RIM）协同效率等 [8]；施工阶段，利用激光扫描（SLAM）、测量机器人等结合站点和盾构 BIM 模型实现精准化施工 [9]；运维阶段，利用 BIM 和 GIS 等技术，建立轨道交通信息模型（轨道交通站点和盾构模型、地形地貌模型、地下管线模型和地质三维模型等）实现智能化运维管理。轨道交通信息模型（RIM）已形成一套较完整、覆盖面较广的理论体系 [10]，如图 1 所示。
BIM 技术在轨道交通规划选线阶段具有较大局限性，尚未真正实现轨道交通全生命周期管理。因此，研究利用数字孪生城市进行轨道交通规划选线 [11]，是满足从宏观到微观的选线要求，探索实现数据贯穿式迭代升级，打通轨道交通全生命周期管理的最初关键一环。
（1）轨道交通建设责任重大。它是城市扩容的重要支撑、带动外围组团经济发展的交通生命线和构建适应国土空间总体规划的基础。轨道交通规划选线应遵循 “适应总体规划、促进城镇发展、兼顾社会效率和运营效益” 的原则。
（2）轨道交通建设复杂性强。它呈现多层次、多维度、多阶段、多专业特点，如全程管理包括前期选线、初步设计、勘察设计、施工、运维等，建设开发涉及地上交通、建（构）筑物和地下空间。轨道交通线路穿越复杂城市空间，包括地上、地下空间，线路选择考虑因素较多，如工程投资、客流量、拆迁量、文物保护等多方面，传统线路规划方法难以发现一些潜在问题，如地下线路与地下管线、建筑桩基的冲突。
理想状态下，数字孪生城市与物理城市通过双向映射、动态交互、实时连接，实现城市规划建设一张图、城市治理虚实一盘棋及城市服务情景一站式。在城市规划和建设领域，利用数字孪生城市进行轨道交通规划选线，要做好需求调研，兼顾需要和可能，循序渐进推进 [12]。
用于城市轨道交通选线的数字孪生城市可以是静态、多时态的，不一定要求实时动态的，能真实、直观、准确地在数字孪生城市中表达选线方案，足不出户即可多视角、全方位地反复验证规划选线方案，能有效代替辛苦现场踏勘工作，并能将地上建筑、地下管线与线路站点结合展示，为轨道交通规划线路提供可视化解决方案。
利用数字孪生城市进行轨道交通规划选线，要做好地上、地表、地下等多源数据现状调研，构建自然资源、规划、建设、地质、建筑、市政、公共服务和城市运行等多领域的数据资源体系，以实景三维中国和 CIM 平台为底板，深化实景三维模型、城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）、地下管线模型等数据一体化应用 [13]。
宁波市轨道交通第三轮建设规划包含了 6 号线一期、7 号线和 8 号线等，主要分布于宁波中心城区。7 号线范围如图 2 所示。
轨道交通选线流程：首先依据国土空间规划和线网规划明确功能定位；然后与自然资源和规划部门对接落实项目用地；最后对重要节点反复推敲，稳定线站位方案。
轨道交通规划选线方法主要分为定性、定量和空间模型分析。其中，空间模型分析主要包括利用高分辨率航空影像、数字高程模型构建地形地貌模型展示整体城市布局；利用实景三维模型构建线路周边真实三维场景 [14]，全面展示建筑、道路、水系、植被等要素；利用地下管线模型，辅助地下管线避让、改迁；建立线路方案的二维数据建库实现精确落图；建立线路三维模型库，直观展示线路方案；搭建轨道交通选线平台，承载选线场景、线路多方案比选、录制巡航视频，辅助选线工作优化方案和远程会议评审。
基础数据主要包括调查（普查）数据、测绘遥感数据、线路方案、国土空间规划数据和大数据等。
（1）调查（普查）数据：包括全国国土调查及年度变更调查数据、地理国情普查数据、地下空间普查数据（管线）。
（2）测绘遥感数据：包括遥感影像、宁波市控制网成果、NB CORS 服务系统、1∶2000 的 DEM、宁波大市区 DOM、1∶2000 地形图数据、竣工图数据、POI（地名、路名、河名）数据。
（3）线路方案：包括轨道交通路线方案 CAD 图、轨道交通建设规划图。
（4）国土空间规划数据：包括 “三区三线”、控制性详细规划、规划控制线（道路红线、建筑红线、河道蓝线、城市紫线等）、规划路网数据。
（5）大数据：包括手机信令数据、城市居民职住 OD 数据等城市运行大数据资料。
为实现各种数据统一存储、管理和调用，采用北京时间，统一坐标系统、投影和高程基准。
（1）坐标系统：CGCS2000。
（2）投影：高斯 - 克吕格投影，投影分带采用高斯 3° 分带（中央经线为东经 123°）。
（3）高程基准：正常高系统，高程基准采用 1985 国家高程基准。
（1）地形地貌建模。地形地貌模型能直观展示地形地貌空间分布、城市形态，形成真实的三维地理环境。利用 1∶2000 DEM 和高分辨率卫星影像制作地形地貌模型。地形地貌建模流程如图 3 所示。
（2）实景三维建模与更新。倾斜航空摄影地面分辨率为 5cm，航空摄影像片旁向重叠度为 70％～80％，航向重叠度为 75％～85％。根据摄影测量原理，对获得的倾斜影像数据进行预处理、多视角联合平差、模型重建、实景三维模型修改、检查等过程，如图 4—图 5 所示。
通过实景三维建模能真实反映规划选线作业区内建筑、交通、水系、植被等地物的主要特征和结构，实现大场景下的真实地貌展示，其中对建筑物的主体结构进行几何建模，能反映其基本轮廓和结构；表面纹理基本反映建筑物的颜色、质地。通过航空影像监测发现变化图斑，再进行实景三维模型定期更新以保证现势性，如图 6 所示，灰色为更新区域。
传统选线需要内外业反复验证，选线工作人员需要理清繁杂的资料，且进行大量外业踏勘工作。受客观条件的约束，如军事禁区、居民区厂区围墙内部的信息难以采集，造成采集遗漏。在集成了多类型数据数字孪生平台上可以全面采集信息、极大地简化选线流程，提高设计效率，也能有效地避免设计缺陷。
制作轨道交通二维数据库并整体落图于数字孪生城市统一大场景中。二维数据库包括基于轨道交通选线方案的 CAD 图纸，在图纸中整理出站台、站点结构边线（含出入口）、轨道中心线、盾构区间结构边线等图层，如图 7 所示。同时，整理出沿线两侧各 500m 范围内规划路网、河道、地名地址等数据，转换成矢量文件。
数字孪生城市中实景三维模型是现状全要素的真实体现，将二维数据与实景三维模型相结合即为规划与现状结合，将多个维度辅助线路合理规划，精准地避让房屋、建筑、桥梁，减少返工量，有效缩短建设时间。二三维选线过程如图 8—图 9 所示。
（1）轨道交通信息模型。参照《城市地下空间三维建模技术规范》（GB／T 41447—2022）要求构建细节层次为 LOD3 的轨道交通信息模型 [15]，发布至数字孪生城市统一大场景，如图 10 所示。
（2）地下管线建模。根据地下管线测绘数据库、管线 BIM 模型、管线图纸，构建地下管线建模，包括管线、管点、走向及管线附属设施的位置等，展示至数字孪生城市统一大场景中，辅助轨道交通选线，如图 11 所示。将地上空间、地下空间的实景三维模型、轨道交通信息模型及地下管线模型等多个尺度场景统筹构建，实现一体化浏览与管理，从而夯实轨道交通选线相关的数据基础。在纵横交替之间，数据与数据的关联性显示清晰，为复杂环境下轨道交通管线的迁改，提供可视化解决方案。
（3）三维辅助选线过程。轨道交通选线工作的复杂在于不仅规划宏观层面上整条线路走向，还要考虑微观层面每个出入口的设置，以及地上、地下空间的冲突避让。如结合三维辅助选线发现图 12 中站点出入口设置明显是不合理，图 13 中地下空间的重要管线和距离均清晰地展示。
利用实时人口大数据，可以直观地了解宁波城区实时人口密度分布情况及一天内的人口流动变化，为轨道交通前期规划提供决策支撑。基于大数据的区域出行信息，可以判断区域交通流量是否平衡，辅助交通站点进行选址、选线及线路调整，如图 14 所示。区域交通起止点出行分析的统计单元格为网格、小区、规划地块，数据内容为起点、终点、耗时、里程、分时段。
巡航视频适用于汇报、评审和报批等多种服务场景，由数字孪生城市轨道交通选线场景、解说配音和全局同步地图导航组成，如图 15 所示。在保证视频清晰度和会议流畅性的前提下，巡航视频画幅大小宜定为 1280×720 像素，速度为 25.00 FPS，格式为 MP4。为达到良好视觉效果，巡航设置参数为：巡航高度 250m、巡航速度 25m／s 及俯视角度 45°。
在真实、全面反映城市现状和轨道交通规划的数字孪生城市中，各相关方足不出户，在办公室、会议室内即可全方位、多角度地了解轨道交通选线与周边环境，通过鼠标放大、缩小切换，实现全要素展示，能够辅助从宏观到微观的全过程选线决策。结合数字孪生城市全景式和全要素特点，在规划选线阶段，全面审视方案，提前发现问题，提高选线科学性；在设计阶段，辅助各专业进行地铁站内管线综合，协同优化设计；在施工阶段，进行构件级别的虚拟建造提升施工精细管理水平和地下管线改迁；在运维阶段，模型构件信息与真实资产一一对应，实现运营维护的可视化。数字孪生城市真正实现了轨道交通规划选线、设计、施工和运维的全生命周期管理，为数字孪生城市拓展其他应用提供了宝贵的经验。
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