城市地下空间的开发利用被认为是应对人口、资源以及环境三大危机的有效解决方案^[1-4]. 我国前期的地下空间开发主要依据“先到先得”的策略，缺乏统一规划，致使部分已有的城市地下空间无法满足城市发展的需求,如再盲目开挖会引发对既有建筑的扰动和地质灾害风险^[5-6]. 开展城市地下空间的资源质量评价有助于认清地下空间的开发现状，提升地下空间开发的规划水平.

传统的地下空间资源质量评价主要基于分层评价模式. 彭建等^[7]将一地级市地下空间分为浅层（0~−20 m）、中层（−20~−40 m）和深层（−40 m以下），给出各层的开发利用适宜性分区图. Lu等^[8]从地表以下0~15 m、15~30 m、30~50 m、大于50 m深度范围内，对武汉市武昌火车站进行分层适宜性评价. 黄静莉等^[9]探讨长春市在地表以下0~3 m、3~15 m、15~30 m深度范围内岩土体的分布特性，对研究区域进行分层适宜性评价. 这些评价主要是基于平面分层进行，评价过程中忽略了相邻分层间的相互影响，给出的评价结果仅反映了分层的整体情况.

地下空间资源质量三维评价主要采用体素^[10]描述多种评价属性，开展空间叠加分析. Nolde等^[11]利用3D WebGIS，对德国的石勒苏益格-荷尔斯泰因州展开有关地下能源储存的空间规划研究，采用的体素单元尺寸为500 m×500 m×500 m. 吴立新等^[12]提出基于Grid+Voxel的基本单元体划分方法及不同类型属性信息提取的量化模型. 叶菁等^[13]采用Voxel模型对评价区域进行三维剖分，引入地质体约束进行三维评价. 这些评价受到体素数量的限制，完成的多为小面积区域的高精度评价或者大面积区域的低精度评价.

在地下空间资源质量评价的实践中，多数研究是利用ArcGIS和MapGIS等GIS软件中的空间分析功能完成评价^[14-15]，关于城市地下空间资源质量评价系统的研究较少. 胡学祥等^[16]基于ArcGIS和C#程序，开发宁波市地下空间开发适宜性评价系统. 现阶段的评价系统没有完全实现自动化成图及资源质量分区，评价模型和评价精度均无法根据用户需求进行动态调整.

为了解决上述问题，本文提出多源数据集成方法，建立链式游程编码数据结构对多源数据进行压缩和集成. 考虑评价单元之间的相互影响，开发城市空间资源质量三维精细化评价系统. 选取重庆市渝中半岛内19.5 km²的研究区域作为工程应用，开展该区域60 m深度内的地下空间资源质量三维精细化评价，分析穿越研究区域的2条地下交通线路的建设风险.

城市地下空间资源质量评价是综合性问题，涉及地形地貌、建设条件、区位价值等多方面因素，需要通过收集资料、地质调查手段获取相应的评价数据；因此，评价数据来源广泛、内容种类繁多，即多源数据.

为了对多源数据进行综合评价，须建立统一的坐标系描述空间位置. 将评价区域划分为小尺寸的体素单元，作为评价基本单元. 选择评价区域包络矩形顶点O作为X、Y方向的坐标原点，以地表点作为Z方向的坐标原点，以R_x、R_y和R_z的单位长度分别在3个方向进行划分，在三维空间区域内形成体素集，如图1所示.

由于评价指标需要根据评价区域的实际情况确定，建立链式数据结构T，按照评价指标的数量动态获取存储空间. T(x, y, I_m)存储了地表点(x, y)对应地下空间的第m个评价指标数据，不同的评价指标之间采用链表进行连接，如图2所示.

对于某一评价指标I_m，指标属性通常在竖向按层位分布，在某连续的深度范围内有着同一属性，可以采用游程编码^[17]进行描述，将该深度范围记作一个深度区间. 为了存储I_m在地表点(x, y)对应地下空间中的属性，用三元组(t_n, b_n, p_n)描述第n个深度区间的信息，其中t_n为区间顶部埋深，b_n为区间底部埋深，p_n为区间属性.由于深度区间数量的差异性和不确定性，不同的三元组之间采用链表进行连接.

为了节省评价数据所占的空间，建立链式数据结构进行存储，采用游程编码的方式描述评价指标属性，压缩评价数据大小.

根据竖向分布的特点，将评价指标分为反映地表属性和地下空间属性，压缩率分别为1/d和3n/d. 其中d为评价区域深度，n为三元组个数.

反映地表属性的评价指标压缩率和评价区域的深度有关，评价区域深度越大，压缩率越高. 对于反映地下空间属性的评价指标，压缩率和评价指标属性在竖向的变化率相关，竖向变化率越大，压缩率越小.

原始的多源评价数据主要以二维平面图和结构化数据表格式存储. 对各类数据进行几何校准，统一至建立的三维体素坐标系中. 开展数据转换，使得数据能够在同一系统内存储.

二维平面图. 二维平面图通常包括CAD图纸、GIS图层和遥感图像等. 基于GIS数据转换的相关技术，生成带有属性的栅格图层. 对于存储评价指标I_m信息的栅格图中的一点(x, y)，获取该点的3个波段值t、b、p，分别表示顶部埋深、底部埋深及评价指标属性. 将(t, b, p)三元组插入数据结构T(x, y, I_m)，如图3所示.

默认单波段栅格图的波段值为评价指标属性，即t = 0且b = 0，用于描述仅存在于地表的评价指标. 若需多个三元组描述评价指标信息，如该点下方存在多个地下建（构）筑物，则可以通过增加栅格图的方式进行准确描述.

结构化数据表. 结构化数据表须描述空间位置及相应的属性. 地下空间地质情况常基于钻孔信息，可以处理成结构化数据表. 对于评价区域中的一点(x, y)，地下空间各地层的岩性为 $\{ {p_1},{p_2}, \cdots,{p_n}\}$，相应的地层厚度为 $\{ {d_1}, {d_2}, \cdots, $ $ {d_n}\}$.记工程地质评价指标为I_s，第n个地层的上边界埋深为t_n，其值为前n−1个地层厚度的累加，下边界埋深为b_n，其值为前n个地层厚度的累加. 将(t_n, b_n, p_n)三元组插入数据结构T(x, y, I_s). 风化后岩性为p_w，风化深度为d_w，将(0, d_w, p_w)三元组插入T(x, y, I_s).

建立数据结构与体素空间的映射关系，为评价基本单元提供不同评价指标的数据，以便空间叠加分析，如图4所示.

对于体素单元(x, y, z)，如要查询该空间位置的评价指标I_m，则通过遍历T(x, y, I_m)存储的三元组集合，根据式（1）来确定该评价指标的属性.

(1) $ p = \{ {p_n}|z {R_{\textit{z}}} \in [{t_n},{b_n})\} . $

式中：(t_n, b_n, p_n)为第n个三元组，R_z为评价区域的竖向划分单位长度.

该系统基于ArcGIS Engine10.2和Microsoft Visual C# 2012平台开发，数据库采用Microsoft SQL Server 2019，系统的主界面和功能如图5所示. 系统集成了GIS系统中的地图加载和图层浏览功能，开发了数据管理、评价区域资源质量精细化评价和地下交通线路建设风险分析的功能，提供批量生成资源质量评价结果图层和结构化数据表的功能.

城市地下空间资源质量三维精细化评价系统分为数据管理模块和评价分析模块. 数据管理模块主要包括评价基础资料、评价模型和评价成果的管理，评价分析模块主要包括评价区域资源质量精细化评价和地下交通线路建设风险分析. 为了描述评价系统的运作机理，图6给出评价系统的数据流程图. 下面分别介绍各组成部分.

1） 模糊变权综合评价模型可以通过设置评价指标初始权重表、评价指标得分依据表和模糊变权计算公式来确定. 系统在分析过程中将自动加载模型，根据模型设定的得分依据和计算公式进行计算.

2） 评价基础资料主要包括评价指标栅格图层和结构化数据表，记录了空间位置和属性. 规划建设的地下交通线路线位信息包括平面位置及埋深信息.

3） 评价区域资源质量精细化评价是从评价基础资料中提取信息，建立链式游程编码复合数据结构存储. 通过体素单元的空间数据索引，加载评价模型，得到各体素单元的资源质量等级.

4） 地下交通线路建设风险分析是指在评价区域内选取规划建设的地下交通线路进行线路风险分析. 基于选线途径的体素资源质量，给出线路各区段的风险评价综合评级，将沿线高风险信息传输至系统.

5） 评价成果是通过图例、符号、地图配色等对系统分析得到的评价结果进行后处理，绘制评价区域整体资源质量立体分区图，精细化标注线路风险点，支持风险点所处的地下空间剖面展示.

重庆市渝中半岛地表建筑密集，地下空间的开发利用程度高. 将规划建设新的地下隧道工程，但无序开挖、缺乏合理规划的历史开发模式已引起诸多问题. 对渝中半岛的地下空间资源质量进行整体评价，对规划建设的地下交通线路进行风险分析.该评价区域范围是渝中半岛内西自鹅岭、东到朝天门一带，面积约为19.5 km²，如图7所示.

为了精细划分渝中半岛的地下空间，确定体素坐标系深度方向（Z方向）的单位长度为1 m，评价深度为60 m. 根据评价数据规模和评价目标，确定评价区域XY平面划分的精度.将渝中半岛评价区域的地表划分为2 700×1 800个栅格，X和Y方向的单位长度为2 m，即评价体素数量为2 700×1 800×60.

根据渝中半岛地质调查项目收集得到的资料，参考城市地下空间工程建设风险的相关规范^[18]，考虑以下主要影响地下空间资源质量的因素：1）水文、区域和工程地质及周边环境不确定；2）工程征地与动拆迁的影响；3）不良地质条件；4）周边环境污染和破坏；5）穿越地下既有建（构）筑物或人防工程；6）穿越重要保护建筑、古文物或遗迹.

结合渝中半岛的实际特点，选取地下空间资源的质量评价指标. 根据评价指标对地下空间开发的制约程度，将评价指标分为控制性指标和非控制性指标. 控制性指标是指对评价结果有强制约作用，单项指标得分低会直接引起低等级资源质量的评价结果. 控制性指标的选取和评价依据采用专家调查法^[19]确定，如表1所示. 非控制性指标是按照权重大小影响评价结果，利用层次分析法确定评价依据和初始权重，如表2所示.

评价单元的综合得分是由控制性指标最低得分和非控制性指标加权得分相加得到. 控制性指标得分可以根据表1得到. 非控制性指标得分根据表2得到初始得分，引入模糊数学^[20]解决评价边界不清的问题，构建柯西分布隶属度函数^[21]，利用式（2）~（6）计算模糊评价后的得分.

(2) $ {\mu _{\text{Ⅳ}}}= \left\{ {\begin{array}{cc}1,\;\;\; \;{s}_{0} \leqslant2;\\ {[{1+2.295\;6{({s}_{0}-2)}^{2}}]}^{-1} ,& {s}_{0} > 2.\end{array} } \right. $

(3) $ {\mu _{\text{Ⅲ}}}=[{1+0.367\;3{({s}_{0}-3.75)}^{2}}]^{-1}. $

(4) $ {\mu _{\text{Ⅱ}}}=[{1+0.367\;3{({s}_{0}-6.25)}^{2}}]^{-1}. $

(5) $ \begin{split} {\mu _{{\text{Ⅰ}}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {0,}&{{s_0} \leqslant 6.875;}&{}\\ {{{[1 + 0.224\;2{{({s_0} - 6.875)}^{ - 2}}]}^{ - 1}}},&{{s_0}}{ \;>\; 6.875.} \end{array}} \right.\\[-20pt] \end{split}$

(6) $ s=\left[\begin{array}{cccc}0& 3.3& 6.6& 10\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\mu }_{\text{Ⅳ}}\\ {\mu }_{\text{Ⅲ}}\\ {\mu }_{{\text{Ⅱ}}}\\ {\mu }_{\text{Ⅰ}}\end{array}\right]. $

式中：s₀和s分别为非控制指标的初始得分和模糊评价后的得分，μ_Ⅰ、μ_Ⅱ、μ_Ⅲ和μ_Ⅳ分别为相应得分的隶属度. 对于得分过低的非控制性指标，须增强对评价结果的影响，根据下式得到调整后的权重.

(7) $ R(s){\text{ = }}\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} { - 0.2\ln s + 0.7},&{0 < s \leqslant 1}; \\ { - 0.2s + 0.9},&{1 < s \leqslant 3.5}; \\ {0.2},&{3.5 < s \leqslant 10}. \end{array}} \right. $

(8) $ w = {w_0}R(s)\Bigg /\displaystyle\sum\limits_{k = 1}^{{m_1}} {{w_{0k}}R({s_k})} . $

式中：R为状态变权系数，w₀为调整的非控制指标初始权重，w_0k为m₁个非控制指标中第k个指标的初始权重. 评价单元综合得分可以按下式进行计算：

(9) $ S(x,y,{\textit{z}}) = \min\; \left\{ \displaystyle\sum\limits_{k = 1}^{{m_1}} {{s_k}} {w_k} + {c_i}\right\} ;\;i = 1,2, \cdots ,{m_2}. $

式中： $ s_k^{} $和 $ w_k^{} $分别为 $ {m_1} $个非控制性指标中第 $ k $个指标的得分和指标权重， $ c_i^{} $为 $ {m_2} $个控制性指标中第 $ i $个指标的得分. 根据综合评价得分，确定该评价单元的资源质量等级，如表3所示.

采用三维可视化的形式展示评价区域各三维体素评价结果，反映了渝中半岛从地表至地下60 m的资源质量情况，如图8所示.

统计评价区域内不同埋深对应的资源质量等级分布情况，如图9所示. 图中，D为埋深，p为资源质量等级占比. 结合评价单元各单项评价指标的分值，分析不同深度的资源质量分布情况，得到以下结论. 1）近地表的地下空间多处于第四系松散堆积层，土体主要包括结构松散的砂卵砾石和人工填土，岩体主要是受风化作用的沉积岩，工程地质条件较差，受两江沿岸洪水的影响较大，同时地下建（构）筑物分布最密集，开发时需要考虑周边环境的污染和破坏问题. 超过93%的区域资源质量为低等级和较低等级. 2）深度为6~25 m的地下空间主要受轨道交通、高层建筑物桩基、岩层性质等因素的影响. 低等级资源质量区主要分布于解放碑、朝天门东部高层建筑密集区域，较低等级资源质量区主要分布于七星岗和中南部软弱岩层分布区，占比均随着深度的增加而逐渐减小. 3）在深度为25~30 m的地下空间时，低等级和较低等级资源质量区占比迅速减小. 由于大多数地下建（构）筑物的影响深度位于该深度区间，存在明显的资源质量比例变化. 4）在深度小于30 m的地下空间，地下建（构）筑物分布稀少，工程地质条件较好， 资源质量各等级区占比趋于稳定，高等级资源质量等级区占比约为53%，较高等级资源质量区占比约为25%，较低等级资源质量区占比约为14%，低等级资源质量区占比约为8%. 低等级和较低等级的资源质量区主要受到埋深较大的地下交通和人防工程的影响.

为了展示地下空间资源的质量评价结果，评价系统提供了平面及剖切面的评价结果可视化，如图10所示. 对于平面，可以通过选取平面区域，指定平面的深度，系统将自动输出该平面包含体素的空间位置与资源质量等级. 对于剖切面，可以通过划定剖切线，设定剖切面的深度，系统将自动输出该剖切面包含体素的空间位置与资源质量等级. 系统以结构化数据表的形式输出评价结果，完成体素的可视化.

以重庆火车站和渝中区水族交易市场为起、止站点，选取2条地下交通线路进行评价. 给定线路的平面位置和高程信息，系统通过坐标换算得到线路经过的地下空间体素集合. 对线路每隔一定距离划分一个控制点，形成均匀连续分布的区段，统计出每个区段经过的体素的资源质量得分均值，确定线路各区段的建设风险等级. 选线优化系统返回地下铁路风险点所在体素的空间位置、风险类型及影响单项指标得分过低的详细原因.

根据2条线路的选线分析结果，选取典型风险点进行标注，如图11所示. 线路1在菜园坝街道菜袁路附近因为土层较厚，存在工程地质承载力低的风险. 在两路口地铁站东南侧存在坡度过大的风险，在琵琶山公园附近存在影响既有地下结构的风险，洪水淹没风险出现在嘉陵江千厮门大桥东侧. 线路2在起始段埋深较浅，容易造成穿过既有道路的风险. 在菜园坝在珊瑚公园区段存在影响既有地下建（构）筑物的风险. 当穿越七星岗、解放碑北部以及联合大厦附近区域时，容易引发工程征地及拆迁成本过高的风险.

(1) 提出多源评价数据集成方法，建立链式游程编码数据结构，对多源数据压缩与集成.

(2) 考虑评价单元的相互影响，开发城市地下空间资源质量三维精细化评价系统.

(3) 选取重庆市渝中半岛内19.5 km²的研究区域作为工程应用，完成了该区域60 m深度内的地下空间资源质量三维精细化评价，给出穿越研究区域的2条地下交通线路的建设风险结果.

对于今后的工作，将重点探索以下2个方向. 1）加入评价区域自动分割和分布式计算，扩大评价体素单元的数量，实现更大范围和精度的评价. 2）目前评价系统自动生成的评价结果是以结构化数据表的形式输出，须利用GIS进行后处理工作，因此需要完善评价系统关于评价成果可视化的功能，将评价结果以二维、三维图像形式表达.