一、背景
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20世纪80年代以来，交通运输部门采用现代技术改善工作效率和质量。同时，环境保护、经济可持续发展等影响人类生活质量和生存空间等重大问题日趋严重，而由交通所引起的环境污染、交通堵塞等问题也被人们逐渐认识，跨学科多层次的合作研究成为解决交通运输及其相关问题的基本途径。
随着社会的进步，社会经济水平不断提高，人民生活也越来越富裕，由道路、水运、铁路、航空和管道构成交通系统也越来越复杂。在交通的规划、设计和管理中遇到许多前所未有的难题。而交通地理信息系统（Geographic Information System for Transportation，GIS-T）的出现给新时期的交通提供了崭新的技术平台和手段。
GIS-T是以现代计算机科学、地理学、信息科学、管理科学和测绘科学为基础，并与传统的交通信息分析和处理技术紧密结合，采用数据库、计算机图形学、多媒体等最新技术，对交通地理信息进行数据处理，能够实时准确地采集、修改和更新地理空间数据和属性信息，为决策者提供可视化的支持。GIS-T为新时期的交通行业发展提供了新的思维模式。
国务院颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006━2020年）》中指出，交通运输业发展思路之一是“以提供顺畅、便捷的人性化交通运输服务为核心，加强统筹规划，发展交通系统信息化和智能化技术，安全高速的交通运输技术，提高运网能力和运输效率，实现交通信息共享和各种交通方式的有效衔接，提升交通运营管理的技术水平，发展综合交通运输”。而智能化和信息化的基础之一就是GIS-T。
交通部颁布的《公路水路交通中长期科技发展规划纲要（2006-2020年）》中给出公路水路交通科技发展目标之一“到2010年，数字交通技术实用化程度和行业管理信息化水平明显提升，集装箱多式联运和一体化运输技术明显突破，交通决策技术明显提高。到2020年，智能化数字交通管理技术、一体化运输技术、决策支持技术整体达到国际先进水平，交通运输管理技术能够适应交通现代化的要求，全面实现决策的数字化与科学化”。
国务院颁布的《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》指出，要“推进工业结构优化升级”，并“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，提高经济社会信息化水平”。而GIS-T的研究、开发和应用正是促进交通行业信息化的必要手段和途径，进而改善交通行业的发展模式，保证交通行业的科学发展和可持续发展。
二、国外发展状况
美国是较早利用计算机技术建立交通运输和规划数据库的国家之一。在20世纪80年代中期，美国联邦公路署开始公路综合数据库的开发研制，并在1988年建立了实用的GIS-T。该系统包含45，000条道路，总长595，456公里覆盖全美国的公路网，并且有与每条公路关联的属性信息，如公路等级、归属、编号、长度、路幅形式、中央分隔带、交叉口类型、车道数、路面类型、桥梁、州交通量、州界等。1995年第20届PLARC会议上，美国联邦公路署向与会的各国代表提供了一张综合公路数据库V2.0光盘，该数据库是适合于交通运输网络规划、分析建模的综合数据库，是当时世界上最大的公路数据库之一。
在美国公路署的倡导下，各州运输局相继展开一系列的GIS-T的研究，包括适合于GIS-T的交通运输建模问题、GIS-T的数据存储方式、数据格式转换、GIS-T应用范围、软件平台选择、GIS-T项目可行性研究等。其中Wisconsin 运输局是GIS-T的开发与数据集成的先驱，开发的基于地理信息系统的路面管理系统已投入运营之中，同时还开发了桥梁管理和维护地理信息系统、交通标志和道路设施管理系统、基于地理信息系统的交通事故分析等系统。为减少数据建库费用，实现资源共享，各州运输局与测绘部门紧密合作，采取分工负责数据采集，同时将GPS技术引入数据采集中并建立了进行空间信息采集和集成的参考框架和标准。美国运输组织成立了GIS-T工作组，从事GIS-T与ITS的数据模型、线性参考系设计、数据质量控制、线性参考系中的误差传播等研究。
随着GIS-T的广泛研究和展开，美国从1992年以来先后召开多次学术研讨会并出版了相应的论文集。美国开展GIS-T研究的特点是紧密结合交通运输发展的实际，解决在交通运输中急需解决的关键技术和策略问题。
德国是较早将GIS-T用于公路选线实际工作中的国家之一。在兴建勃兰登堡的Oranienburg市的绕城公路时，通过GIS-T技术进行了该项目的环境协调性研究及路线方案的规划。日本东京煤气公司研制了基于GIS-T的车载导航系统，该系统由CD-ROM数据库和实时通信系统组成，用于事故抢修、车辆调度和野外作业指挥。加拿大的艾伯塔省建立了全省的公路维护系统，实现了GIS-T对道路养护的决策支持。美国印第安纳州交通局采用GIS-T管理全州的公路、上千座桥梁以及铁路、航道、民航机场等交通信息。
在发达国家，GIS-T几乎已渗透于交通的各个领域。在交通规划中应用于：交通需求分析与预测、路网方案评估、项目选择及优化、交通工程设施规划、危险品运输路径规划、紧急情况下的疏散规划、公交线路规划、公共汽车站站址选择等；在道路设计中应用于：道路走廊选择、路权取得、道路线形仿真等；在交通管理与服务中的应用有：日程养护管理、路面管理系统、桥梁管理系统、辅助决策系统、交通控制、交通事故分析、交通动态模拟、汽车运输调度、交通灾害防治、超限卡车路径选择、车辆导航系统等；在港口应用于：港口基础设施管理、船舶自动识别技术、装卸管理等；在航道中应用于：航道疏浚、航标管理等。这些应用的技术手段是以GIS-T为中心，集成全球定位系统、遥感、网络和多媒体等技术。
三、国内发展与现状分析
我国是一个发展中国家，经济上还处于发展阶段。我国的现状使交通规划与管理就显得十分重要。为从根本上解决交通问题，吸取西方发达国家在交通管理规划方面的经验教训，增强规划决策和管理的科学性、合理性，逐步展开GIS-T技术在交通规划与管理中的推广和应用，进行GIS-T的理论和应用研究，具有重要的理论意义和现实价值。
从20世纪80年代起，我国公路管理部门采用各种数据库系统建立了一些公路路况数据库，交通部组织组织了一系列旨在提高公路规划和管理水平的应用系统开发研制，包括路面管理系统CPMS、桥梁管理系统CBMS，这些系统具有查询简单快速的特点，但只有公路属性数据，并未建立各级道路的空间数据库，无法满足空间分析的需要，难以胜任对公路信息的全方位动态管理和进行公路规划、建设和养护的分析和决策支持。为从总体上改善我国公路信息的管理水平，缩短与发达国家之间的差距，交通部决定建立我国自己的公路数据库系统，并于1991年将省市两级的公路数据库建设任务下达，开发完成了地市级公路数据库Trans-GIS的研制开发。1995年交通部科技司申报国家重点科技项目“GIS在公路信息系统中的应用研究与开发”中，着手研究将GIS-T技术用于公路建设和管理，建成基于公路交通地理信息系统。1998年中国城市规划研究院承担的863项目“GIS支持下的城市交通需求分析系统软件开发”，将城市地理信息系统和交通需求模型结合为一体进行研究开发，在交通需求分析中引入地理信息系统空间数据分析模型和空间技术分析，从交通数据采集、管理、交通分析过程以及结果的表现等方面对交通需求分析进行支持。GIS-T的研究在中国蓬勃发展起来。
GIS-T蓬勃发展的主要原因分析如下：一是信息技术的发展，使得相关信息技术的性能价格比急剧提高，开发相关系统的经费门槛大幅度降低，系统开发费用从几百万降低到几十万人民币。二是目前在软件开发领域，组件技术以前所未有的方式提高了软件的生产效率，近二十年来兴起的面向对象技术进入到成熟的实用化阶段。为了适应组件式软件技术潮流，地理信息系统软件像其他软件一样，由过去厂家提供全部系统或者具有二次开发功能的软件，过渡到提供组件由用户自己再开发的方向上来，从而使开发相关系统的技术门槛大幅度降低。三是我国公路大建设，以及因特网和电子商务引发的对物流的关注，形成了对以GIS-T为核心的3S（卫星定位系统GPS、地理信息系统GIS和遥感系统RS）技术研究和应用的强大的需求。
在此条件下，GIS-T呈现如下特点：
（1）交通系统应用3S技术，体现出集成和综合的特点，交通部提出了“数字交通”的概念，加强以GIS-T为核心的信息技术在交通领域的综合研发和应用。
（2）以省、部级有关单位为示范，以地市级单位为推广，以大型的运输企业为综合应用，广泛推广实施GIS-T技术的应用，提高了交通行业发展的技术含量。
（3）不仅在基础设施管理单位开发相关系统，而且逐渐向物流和电子商务等交通服务领域转移，建立以GIS-T为平台的物流核心关键技术。
（4）随着我国智能运输系统应用逐步开展，一些成功的智能运输系统把GIS-T作为系统的信息平台，通过地理信息系统整合各种其他交通信息。
根据目前GIS-T在交通行业的很多领域都有比较好的应用和发展前景。
在宏观决策和规划中的应用。我国交通在今后相当长时期内将处于快速发展时期，交通管理和建设的投资规模大、项目多、战线长，是一个规模巨大、耦合度高、透明度低、动态而且开放的系统，需求预测、发展战略、政策策略、资金投入等方面将面临着大量的复杂决策问题，如建设项目的宏观决策、建设和养护项目的选择与优化排序、建设管理与工程的控制等。而目前这些决策，如规划（计划）、投资项目优化、公路建设和管理的宏观决策和管理工作仍多处于手工操作阶段，计算机仅仅用作文字和表格处理的工具。大量建设信息仍以纸张为存放介质且较为零散，查询效率低，信息处理重复工作量大、耗时多，更无法实时、全面地为领导或上级部门提供综合信息报告。利用地理信息系统等信息技术，可以提供直观、明了的集点、线、面信息为一体的多媒体方式的各种公路专题图，实现交通决策和管理的科学化，提高决策的效率和质量。
在公路建设中的应用。在公路建设中，可以充分利用交通地理信息技术为公路勘测和设计服务。在道路选线过程中，利用GPS和RS和其他测量手段，获得外业的勘测数据，然后通过测量数据产生数字地面模型，作为内业数据处理的基础，以选择公路走向。在构建数字地面模型中，一般采用地形图数字化或扫描矢量化，随着数字地球概念和技术的广泛应用，现在则以卫星图像和航空照片为基础，通过地理信息系统软件可以快速精确地生成数字地面模型。在此基础上，输入有关的技术，环境及社会等数据，并且考虑各种限制条件，如曲率半径、最大纵坡、多层地质构造及边坡、已有线形物（公路，河流，铁路等）、特别区域（沼泽地，城镇，环境保护区等）等，优化道路的选择。利用卫星图像技术或航空摄影测量技术，可以准确获得地形高程及图像，大大减少繁琐、艰巨的实地测量等前期工作。地理信息系统软件等技术在计算机上的运算和虚拟，可以节省期资金及设计时间。通过确定路线最佳方案，可以大幅度减少并平衡工程的土石方量。通过在路线优化过程中处理、保存大量的数据，并计算各条优化路线的分项建设费用，为项目提供财务分析及运营费用控制。
在公路养护中的应用。路网的养护和建设业务范围比较大，养护管理业务非常复杂和繁多，但从业务流程上讲，有养护决策所需要信息的采集、养护方案决策、养护项目进度管理、竣工管理等环节。养护的不同职责也分散在不同的业务部门。我们可以通过GIS-T技术，进行整体的决策和调度，在路网级根据交通量、交通类型、路面状态等决定养护的规模和次序，根据交通分配决定养护的时间以避免交通堵塞等，并且直接进行养护项目的管理，合理配备养护的人力和物力，有效安排养护资金，跟踪、评价养护项目的完成情况，实现公路养护项目计划管理、进度管理、成本管理、质量管理的计算机化。
5.2.1.1 系统总体功能结构
本系统以海外油气与固体矿产资源开发利用过程中涉及的各种风险为研究对象，在各种风险评估模型与评价体系的基础上，实现开发利用过程中的风险评价、可视化展示，辅助国家与企业实现“走出去”战略，为进行海外油气与固体矿产资源开发利用提供战略决策依据。系统结合W ebGIS技术、风险评价技术、数据库与数据仓库技术，构建基于.net框架下B/S模式的国外油气与固体矿产资源开发利用风险管理系统。
整个国外油气与固体矿产资源开发利用风险管理系统包括6大功能模块，分别是国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险和系统维护（图5.1）。其中国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险5个模块提供前台展示功能，系统维护模块主要提供系统管理功能。
图5.1 系统功能结构图
系统前台展示功能面向普通公共用户。针对5个风险模块，通过可视化技术，以多种方式展示相关的风险评估等级以及评价对象基本信息，可为用户提供直观、全面的风险评估信息，进而支持用户进行更有效的风险决策。
系统管理功能面向管理员用户，提供指标数据、基础数据、界面属性等数据的相关维护，用户权限、口令等系统参数的修改，以及数据备份和恢复管理等功能的实现（左美云等，2006），为国外油气与固体矿产开发利用风险管理系统提供比较稳定的后台支持。
整个系统基于B/S架构，根据WebGIS系统的特点与需求（周秋平，2003），上述6大功能模块在逻辑结构上按用户服务层、业务服务层、数据库服务层的3层结构构建（图5.2）。
图5.2 系统总体逻辑结构图
其中，用户服务层是用户在终端浏览器浏览的用户界面，主要提供国家风险、运输风险、市场风险、供应风险、需求风险的相关风险可视化展示功能，以及评价对象的基本信息展示功能；业务服务层是在服务器端采用基于ASP.net框架构建的各种Web服务程序，如地图服务器、模型请求服务器等，用以处理用户终端的请求；数据库服务层存储并管理空间数据、属性数据、评价指标数据、模型和图形等基础数据，挖掘有用信息，响应服务层的连接交互请求等。
5.2.1.2 国家风险模块
作为世界第二大石油消费国，我国石油进口的50%左右来自政治经济不稳定的中东、海湾地区，因此必须考虑获得可靠石油资源和与油气输出国密切相关的各种风险因素。本模块旨在通过全面分析世界各地区特别是油气输出国家敏感的政治、经济和地缘等的风险信息，构建国家风险评价指标体系，建立评价模型，并将最终结果一目了然地呈现在用户面前，为用户是否选择其作为石油进口来源提供科学依据（毛小苓等，2003）。
国家风险模块分国家风险可视化和国家风险基本信息两个子模块，其结构如图5.3所示。
（1）国家风险可视化
该模块包括能源安全视角、企业投资视角和恐怖袭击的风险可视化3个部分，除显示世界各地区特别是油气输出敏感地区的国家综合风险外，还以GIS专题图来直观地展示国家地区的政治、经济、地缘风险等级。
（2）国家风险基本信息
该模块包括国家基本信息、评价指标体系、风险因素分析和风险评价结果，它们之间以逐层深入、递进的方式为用户呈现国家风险基本信息。
图5.3 国家风险功能结构图
5.2.1.3 市场风险模块
石油市场风险模块旨在评价国际石油市场综合风险，分析国际石油市场风险的趋势；同时，实时动态地进行国际油价趋势以及油价风险分析；然后，进行石油市场风险的预测，从宏观角度为石油企业和政府提供决策支持。
市场风险模块包括5个子模块（图5.4）：石油市场系统风险评价、国际石油市场价格抓取、国际石油价格预测、石油市场风险预测与石油价格多维分析。石油市场系统风险评价将全球石油市场视为一个整体，评价石油市场的整体风险，并对比分析历次评价的风险；国际石油市场价格抓取模型选择美国能源部、华尔街日报、中国石油集团等网站定期公布的石油价格数据为对象，采取在线自动抓取的形式获得实时的国际石油价格数据，供其他风险模块调用分析；国际石油价格预测结合国际石油价格数据和国际石油价格事件等，构建相应的预测模型来预测其价格的趋势；石油市场风险预测采取VaR方法，对不同时间间隔的油气价格风险进行预测；石油价格多维分析模块则根据石油市场、油品、价格类型等多个维度对石油价格进行分析，并将石油价格数据导出供进一步分析使用。
图5.4 市场风险模块功能结构图
市场风险模块涉及大量的基础数据的收集和应用，包括汇率、石油价格、油价时间等；并具有和多个模块的接口，包括国际石油价格预测、石油市场风险预测、石油价格多维分析等模型程序。市场风险模块的数据获取和应用具有多种不同的方式，并具有多种模型接口处理方式，从而导致了市场风险模块的复杂性和重要性。
（1）石油市场系统风险评价
石油市场系统风险评价功能包括石油市场基础数据、石油市场系统风险评价方案及石油市场评价结果等管理（图5.5）。其中，石油市场基础数据管理包括国际石油交易所、石油市场资源链接、国际油价事件和市场数据的信息收集、分类、整理及展示。
图5.5 石油市场系统风险评价功能结构图
1）基础数据管理。
A.国际石油交易所。国际石油交易所提供全球主要的5个石油交易所信息，包括交易所简介和地理分布。主要交易所包括美国纽约商品交易所、伦敦国际石油交易所、东京工业品交易所、新加坡交易所和上海期货交易所。
B.石油市场资源链接。石油市场资源链接提供了互联网上和石油市场研究相关的丰富资源链接，这些资源如表5.1所示。
表5.1 石油市场资源链接
C.国际油价事件。国际油价事件提供国际已经发生过的对油价有重大影响的事件，包含消息来源、事件时间、事件类型及事件概况。这些事件一方面供系统用户直接查询；另一方面可以在国际石油价格预测中作为油价的影响因素直接供油价预测模型调用。表5.2列出油价事件的典型来源，表5.3列出系统中所提供的油价事件类型。
表5.2 油价事件的来源
表5.3 油价事件类型
D.市场数据。市场数据提供包括外汇汇率、国际石油价格和油价的多维分析等在内的市场基础数据。
外汇汇率包括下面几种汇率数据：美元综合指数、欧元对美元现货交易汇率数据和美元对卢布汇率数据。
石油价格包括多个石油交易市场、多个石油品种、多种现货和期货价格类型和价格单位，各项数据属性的范围见表5.4。
表5.4 石油市场相关数据
除此之外，还有来自美国期货管理委员会（CFTC）的交易数据，用于评价纽约商品交易所（NYMEX）的油气交易系统风险状况。
2）评价方案管理。
评价方案管理主要对影响石油市场系统风险的评价体系和评价方法进行管理，其评价体系包括国际石油期货市场投机程度、典型石油价格结算货币的汇率波动程度、石油市场需求风险、石油供应风险。
3）风险评价结果管理。
风险评价结果管理是基于指标方案对整个石油市场系统风险评价结果的管理。为了对比分析历史评价结果，当用户进入评价结果显示页面的时候，系统自动将历史评价结果以曲线图的形式显示出来，方便用户对国际石油市场系统风险的走势进行判断，辅助用户进行系统风险评价。
（2）国际石油价格数据在线抓取
国际石油价格数据在线抓取是市场风险模块的一个重要组成部分。国际石油价格数据来源主要以美国能源部和华尔街日报为主，以中石油网站的数据为补充。对国际石油价格数据的抓取选择任务设定的方式来实现，每次任务执行的时候程序自动链接相应网站，下载油价数据，经过清洗转换后上载到中心数据库，并记录详细的抓取日志记录。
（3）石油市场价格预测
石油市场价格预测基于油价基础数据和事件数据，对不同市场、不同油品和不同价格类型，选择不同的时间长度及频度进行预测，并采取直观的走势图形式进行展现，要求内嵌到市场风险模块中，采取ActiveX 插件形式完成。
（4）石油市场风险预测
石油市场风险预测旨在基于一系列油品价格，设定不同的参数，通过采取VaR计算方法来预测不同周期内的油价风险值。
石油市场风险预测模型属于单独开发的程序模块。与油价预测不同，由于风险计算过程的复杂性，不采取嵌入ActiveX的方式来集成该模型。对石油市场风险模型程序，采取独立运行的方式，但模型输入和输出的数据与系统其他模型具有交互。模型输入来源于在线抓取模块获得的数据进行转换之后形成规范化的数据，模型运行结果存储到中心数据库，保存模型运算结果。
（5）石油价格多维分析
石油价格作为多维型数据，具有良好的按维度归并特征，可以采取多维分析的形式对石油价格进行分析。分析所采取的维度有油品、交易市场、价格类型（现货、多种期货合约）、单位类型等，对油价进行包括两维表、级联表、线图、比例图、雷达图等在内的表达，并且可以将分析结果直接导出为Excel等格式，方便用户进行进一步的分析。
5.2.1.4 供应风险模块
供应风险模块功能结构如图5.6所示，包括基本信息管理、供应风险指标体系管理、供应风险可视化和供应风险评价结果管理四大功能。
（1）基本信息管理
基本信息管理主要对供应风险展示所需的基本数据信息进行管理。
（2）供应风险指标体系管理
供应风险指标体系管理模块从全球油气资源储量、勘探开发、生产和库存风险，以及其他影响海外油气供应的不确定性因素这几方面，对供应风险的指标体系进行管理。供应风险指标体系管理又包括国家供应风险指标管理和区块供应风险指标管理，分别从国家层面和区块层面对供应风险的指标进行管理。
图5.6 供应风险模块功能结构图
国家供应风险指标管理包括资源储量不确定性评价模块、勘探开发风险评价模块、生产和库存不确定性评价模块和影响海外油气的其他不确定性评价模块。
区块供应风险指标管理包括资源储量不确定性评价、勘探开发风险评价、影响海外油气的其他不确定性评价3个小模块。
（3）供应风险可视化
供应风险可视化可以将不同地区的供应风险通过GIS技术直观展示。
（4）供应风险评价结果管理
供应风险评价结果管理可以对供应风险的评价结果进行一系列的操作，主要实现供应风险评价结果的输入、查询和维护。
5.2.1.5 需求风险模块
需求风险模块功能结构如图5.7所示，包括需求风险可视化、需求风险指标体系管理、基本信息管理和需求风险评价结果管理。
图5.7 需求风险模块功能结构图
（1）需求风险可视化
需求风险的可视化对要分析的数据和情况用GIS系统直观展示，例如说能源需求、石油需求、天然气需求，以及需求结构等。
（2）需求风险指标体系管理
需求风险指标体系管理，需要对影响需求风险的各个因素指标进行管理。需求风险指标体系管理包括经济指标评价、人口指标评价、政策指标评价和技术指标评价4个方面。
经济指标评价根据经济总量、经济增长速度、产业结构和产业结构变化率来考虑经济对需求风险的影响。
人口指标评价从人口数和人口自然增长率两方面来评价人口对需求风险的影响。
政策指标评价从气候政策、财税政策和技术政策三方面来评价不同国家的不同政策的影响。
技术指标评价从能源利用效率、能源利用效率变化率、能源结构、能源价格、能源价格变化率和能源替代技术这几个方面对技术进行评价。
（3）基本信息管理
基本信息管理主要对需求风险展示所需的基本数据信息进行管理。
（4）需求风险评价结果管理
需求风险评价结果管理是对需求风险的评价结果进行一系列的操作，主要实现需求风险评价结果的输入、查询和维护。
5.2.1.6 运输风险模块
运输风险模块功能结构如图5.8所示，包括港口风险管理、航线风险管理、承运风险管理及海盗袭击风险管理4个子模块。
图5.8 运输风险功能结构图
（1）港口风险管理
港口风险管理包括港口指标选择、港口方案评价及风险评价结果的管理。
港口指标选择管理从港口所属国家、港口吞吐量、港口仓储能力、港口安保能力及输油管最大直径等方面考虑，建立相关指标体系，并对其进行增加、修改和删除。
港口方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将港口风险进行分级管理。
风险评价结果管理是对港口风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对港口风险评价结果进行可视化，其中港口图标的不同颜色代表港口的风险值，不同大小代表港口的吞吐量；另一方面，可以对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（2）航线风险管理
航线风险管理包括航线指标选择、航线方案评价及风险评价结果的管理。
航线指标选择管理从航线事故率、穿越风险节点数及航程海里等方面考虑，建立相关评价体系，并对其进行增加、修改和删除。
航线方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将航线风险进行分级管理。
风险评价结果是对航线风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对航线风险评价结果进行可视化，其中航线图标的不同颜色代表航线的风险值，不同粗细代表航线的运力；另一方面，可以对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（3）承运风险管理
承运风险管理包括承运指标选择、承运方案评价及风险评价结果的管理。
承运指标选择管理从油轮归属、油轮平均吨位、本国油轮承运份额及船运公司安全系数等方面考虑，建立相关评价体系，并对其进行增加、修改和删除。
承运方案评价管理是通过建立的风险指标体系，选择评价方法，将承运风险进行分级管理。
风险评价结果是对航线风险评价指标及评价方案所得结果的管理。一方面，通过GIS技术对承运风险评价结果进行可视化；另一方面，对评价结果进行导出，提供风险分析报告。
（4）海盗袭击风险管理
海盗袭击风险管理包括海盗袭击数据及风险结果的管理。
海盗袭击数据管理是收集国际海事局各年各海盗区域的海盗袭击事件次数，并对其进行增加、修改和删除。
风险结果管理是基于海盗袭击数据来源，通过GIS技术实现海盗袭击分布的可视化管理。
5.2.1.7 系统维护模块
系统维护模块主要包括风险评价和系统管理两个子模块。
（1）风险评价子模块
风险评价子模块针对国家风险、运输风险、市场风险、供应风险和需求风险，对评价过程中涉及的评价方案、评价方法和评价结果进行管理（图5.9）。
其中，评价方案管理实现对不同风险评价方案的指标数据进行管理，主要包括已有评价方案的修改维护和新评价方案的增加。而评价方法管理实现对已有的评价指标进行权重审核和权重维护。此外，评价结果管理包括评价结果的维护和评价结果的展示。
（2）系统管理子模块
系统管理子模块包括数据和模型的管理以及系统运行管理两大功能（图5.10）。数据和模型的管理，利用计算机和各种开发工具对系统的数据进行抓取、抽取、存储、处理和应用，以及对数据模型的设计、数据的导人、数据的运算和数据的导出。系统运行的管理负责系统的正常运行与维护，包括操作日志、系统参数和权限设置等管理。
图5.9 风险评价功能结构图
图5.10 系统管理功能结构图
1）数据和模型的管理。
数据和模型的管理模块包括基础数据管理、油价数据管理和图库管理，每个管理模块又包括若干细分子功能（图5.11）。
图5.11 数据和模型的管理
基础数据管理实现对风险查询中所涉及各种对象基本属性值进行维护，包括基础数据录入和基础数据维护。油价数据管理模块实现对美国能源部、中石油、《华尔街日报》三大来源数据的动态抓取，并对它们进行数据清洗、数据转换，然后再上载到中心数据库，同时实现对油价事件的网页抽取。图库管理主要是实现对系统所有图片的集中式管理，主要包含已有图片的维护和新增图片的维护。
2）系统运行的管理。
系统运行的管理功能包括系统参数管理、系统权限管理、日志的管理和系统负载统计管理。其中，系统日志的管理又包括操作日志的管理、油价处理日志的管理和模型运行日志的管理（图5.12）。
系统参数管理对系统相关参数进行设置，包括数据抓取失败次数阈值的设置，数据抓取间隔时间的设置，以及数据保存路径的设置等。
图5.12 系统运行的管理
系统权限的管理是对登录系统前，后台用户权限的管理（徐启等，2005）。
系统日志管理的目的，是便于今后相关问题的查错，包括操作日志的管理、油价处理日志的管理和模型运行日志管理。
系统的负载统计管理负责统计在一定时间内，用户对某个或某些模块的访问量。
地图作为大数据可视化重要的表达方式，可将物流数据及业务从地理纬度进行整合及可视化展示。
从物流运输到货物分拣再到站点配送，运用数据可视化技术涵盖物流业务全部链条，满足物流行业各环节的可视化需求。可视化功能和 GIS 相结合，让用户可以将已有的地理信息数据进行展示和查询，以丰富的可视化形式将地理信息系统（GIS）数据进行展示和叠加，实现如站点分布、物流线路轨迹、区域信息查看等。有效提升物流运输效率，降低物流管理成本，优化物流各个环节，促进智慧物流行业的建设和发展。
精准决策：结合真实环境中所采集到的装载量、客户分布、配送订单、送货线路交通状况等变化因素，对公司的运输线路进行优化处理，实现以费用最小或路径最短等目标为出发点的运输路径规划。可对海量数据进行有效筛选，浓缩出精简数据，辅助用户直观分析决策。
及时响应：对车辆行驶进行实时偏移路线预警、紧急情况报警、求助信息发送等安全管理，保障驾驶员、车辆、货物的安全。做到快速准确地传递监控到的异常情况，及时通知相应部门根据系统提供的解决预案进行有序处理。
降本增效：GIS 智慧物流能满足掌控运行车辆的地理位置信息，及时对配送中客户产生的配送效劳需求予以满足。从而优化运输路线，减少运送时间，降低物流成本，全面提升物流增值效劳的水平。
透明化管理：监控中心可借助于Hightopo GIS 根据车辆信息、位置、道路交通状况向车辆发出实时调度指令，用系统的观念运作企业业务。达到充分调度货物及车辆的目的，降低空载率，使运输全程变得透明化，对全链条订单进行保姆式追踪和整合，让物流运输更加集约高效。
在大数据、人工智能、物联网等高新技术深度融合下，加快催化智慧物流发展，引领物流行业划入全新时代。
实时动画形式真实还原船舶停靠各港口的行驶路线，且提供实时信息交互功能与历史信息回溯对比，用户仅需点击【航线查看】，即可追踪船舶动态信息。以“任务推进”形式实现智慧港口的“扁平化管理”，促进信息共享，强化货运航线管理水平。
指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。
根据作用的数据性质不同，可以分为：
1、基于空间图形数据的分析运算；
2、基于非空间属性的数据运算；
3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。
扩展资料
空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。
实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。
参考资料来源：百度百科-空间分析
参考资料来源：百度百科-GIS空间分析
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