时空大数据 spatio-temporal big data
定义:基于统一时空基准(时间参照系和空间参照系)、活动(运动变化)在时间和空间中与位置直接(定位)或间接(空间分布)相关联的大规模海量数据集。
相关名词:大数据、科学大数据、场景大数据
图片来源:视觉中国
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时空大数据除具有一般大数据的5V特征外,还具有位置特征、时间特征、属性特征、尺度(分辨率)特征、多源异构特征、多维动态可视化特征。时空大数据的这些特征,有助于时空大数据的分析与挖掘,揭示大数据的时间变化趋势和空间分布规律。任何规律的得出,任何决策的作出,都必须依据一定时间、确定地点(地区)的大数据,即时空大数据,同时也给时空大数据的组织、存储、管理和提取增加了难度。
时空大数据由时空框架数据和时空变化数据构成。时空框架数据一般相对变化较慢,包括时空基准数据、全球卫星导航定位(GNSS)与连续运行参考站(CORS)数据、空间大地测量与物理大地测量数据、遥感影像数据、数字地图与地名数据、海洋测绘数据、世界海峡与通道数据等;时空变化数据一般变化快,包括社交 *** 数据、搜索引擎数据、视频观测数据、 *** 空间数据、位置轨迹数据、变化检测数据、与位置相关的空间媒体数据、空间环境数据、海洋水文数据、社会经济人文数据、部门行业数据等。时空大数据的核心,是将时空变化数据融合或关联到时空框架数据上。
时空大数据的提出,反映了人们对大数据本质及其研究内容认识的丰富和深化,揭示了大数据的时空特性,明确了数据文化是尊重事实、强调精准、推崇理性和逻辑的科学文化,这是我国时空大数据发展的灵魂。时空大数据的研究,对我国大数据理论体系、技术体系、产品体系和应用服务模式的形成和创新发展具有重要的实践意义,有助于形成数据驱动的大数据创新体系和发展模式,推动构建以数据为关键要素的数字经济并形成现代经济体系,运用大数据提升国家治理的现代化水平与促进保障和改善民生。
(延伸阅读作者:中国工程院院士、河南大学教授王家耀)