时空大数据
简述时空大数据基本内涵和关键技术
时空大数据是指大规模的时空信息数据集合，是由于移动互联网、物联网、遥感卫星等信息技术的发展而产生的一种新型数据资源。
它包含了丰富的时空信息，从而能够反映出我们周围世界的种种变化。
它可以用于城市规划、交通管理、环境监测、自然灾害预警等领域，对于人类的生产生活具有重要的影响。
1. 时空大数据的基本内涵时空大数据在数据量、数据种类、数据速度和数据价值四个方面都具有显著特点。
（1）数据量大：时空大数据的数据量非常庞大，随着移动互联网、物联网等技术的普及和发展，时空大数据的规模正在呈现出爆炸式增长的趋势。
（2）数据种类多：时空大数据包含了各种类型的数据，包括地理信息数据、气象数据、交通数据、人口数据等，这些数据来自不同的载体和传感器，具有多样性和复杂性。
（3）数据速度快：时空大数据的产生速度很快，数据的更新频率高，包括实时数据和历史数据，需要及时获取和处理。
（4）数据价值高：时空大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够帮助人们更好地理解和分析现实世界，为决策提供重要依据。
2. 时空大数据的关键技术时空大数据需要依靠一系列关键技术的支持，才能对数据进行采集、存储、处理和分析。
（1）时空数据采集技术时空数据采集技术是指如何从各种来源获取到丰富的时空数据。
包括了遥感卫星、移动互联网、无人机、传感器网等技术的应用。
采用这些技术，可以捕捉到地理空间信息和时间序列数据，从而形成时空数据集。
（2）时空数据存储技术时空数据存储技术是指如何有效地存储大规模的时空数据，保证数据的安全性和可用性。
传统的关系型数据库已经无法满足时空大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储、云存储、图数据库等新型存储技术。
（3）时空数据处理技术时空数据处理技术是指如何对大规模的时空数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
这包括了时空数据的预处理、时空数据的挖掘与分析、时空数据的可视化等一系列技术手段。
（4）时空数据服务技术时空数据服务技术是指如何将时空数据处理结果以用户友好的形式向用户提供，包括了地理信息系统、时空数据分析评台、智能推荐系统等一系列数据服务技术。
自然资源 时空大数据 应用 基本标准
自然资源在当今社会中扮演着至关重要的角色。
它们是供人类使用的各种物质和能源的总和，包括土地、水、矿产、森林和野生动植物等。
自然资源的重要性不言而喻，几乎所有的人类活动都依赖于自然资源的供给。
在这篇文章中，我将探讨自然资源和时空大数据的关系，以及其在应用中的基本标准。
1. 自然资源的现状自然资源的利用与保护是人类社会中的永恒话题。
随着全球人口的增长和经济的快速发展，自然资源的开发和利用愈发凸显出重要性。
然而，不合理的开发和利用方式也带来了许多问题，包括环境污染、生态失衡以及资源匮乏等。
对自然资源的合理利用和保护成为当务之急。
2. 时空大数据的应用时空大数据是指由时空信息组成的大规模数据集合，其来源包括人工采集、遥感、社交网络、互联网等渠道。
时空大数据的应用已经深入到各个领域，包括城市规划、交通管理、资源管理、环境保护等。
通过对时空大数据的分析和挖掘，我们可以更好地理解自然资源的分布、利用状况以及未来发展趋势。
3. 自然资源与时空大数据的关系自然资源的分布和利用受到地理环境、气候条件等因素的制约，而这些因素正是时空大数据所涵盖的内容。
时空大数据分析有助于我们深入理解自然资源的时空分布规律，为资源的合理利用和保护提供科学依据。
通过对全球森林覆盖的时空数据分析，可以发现森林资源的减少和扩张情况，为相关部门制定保护政策提供参考。
4. 自然资源应用的基本标准在自然资源的应用过程中，必须遵循一定的基本标准，以确保资源的可持续利用和保护。
要充分考虑自然资源的时空变化规律，结合时空大数据进行科学分析和预测。
要根据资源的特性和利用需求制定合理的开发和利用策略。
要根据资源的特性和生态环境制定相应的保护政策，实现资源的可持续利用。
个人观点和理解我个人认为，时空大数据在自然资源的应用中起着至关重要的作用。
通过对自然资源的时空分布和利用状况进行深入分析，可以更好地制定相关的管理政策和保护措施，实现资源的可持续利用。
时空大数据的应用也有助于加强对自然资源的监测和预警，及时发现资源利用过程中的问题，并采取相应的应对措施。
时空大数据平台赋能城市大脑建设
支持。
生态保护与修复
03
通过监测生态系统的变化，进行生态保护和修复工作
。
公共安全与应急响应
灾害预警与响应
01
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
通过时空大数据平台，实时监测灾害发生前的征兆，及时发布
预警信息，减少灾害造成的损失。
社会安全监控
02
利用视频监控等技术，对社会安全进行监控和管理，提高社会
数据合作机制
建立数据合作机制和平台，促进政府、企业 和社会各方之间的数据共享和合作。
数据交易市场
探索建立数据交易市场，促进数据的流通和 交易，实现数据的最大价值。
05
时空大数据平台赋能城市 大脑建设案例分析
智能交通管理：实时交通数据采集与处理
实时交通数据采集
通过部署在道路上的传感器和摄像头等设备，实时监测交通流量、车速、道路状况等信息，并将数据传输到时空大数 据平台。
智能交通信号控制
根据交通流量和车辆行驶情况，动 态调整交通信号灯的灯光时序，提
高交通效率。
车辆轨迹追踪
通过GPS定位等技术，追踪车辆行驶 轨迹，实现车辆调度和管理。
交通违法检测
利用视频监控等技术，检测交通违 法行为，提高交通秩序和安全。
城市规划与设计
城市空间规划
根据城市发展需求和资源分布情况，进 行城市空间规划和设计。
安全保障水平。
应急资源调度
03
在灾害发生时，根据时空大数据平台提供的信息，合理调度应
急资源，提高救援效率。
社会经济数据分析
人口流动分析
通过时空大数据平台，分析人口流动情况，为城市规划和社会管 理提供数据支持。
国土空间 城市时空大数据 标准
国土空间城市时空大数据标准近年来，随着信息技术的迅猛发展和城市化进程的加速推进，城市时空大数据已成为国土空间管理和规划的重要工具和资源。
城市时空大数据以其丰富的信息量和广泛的应用价值，为城市规划、土地利用、交通运输等领域提供了强大支撑，成为国土空间管理的新动力。
为了更好地发挥城市时空大数据在国土空间管理中的作用，有必要建立统一的数据标准和规范。
本文将从国土空间、城市时空大数据和标准三个方面展开论述，以探讨城市时空大数据标准的重要性及建立标准的必要性。
一、国土空间1. 国土空间的概念和内涵国土空间是指国家独立的空间主体，是国家政治、经济、文化和社会活动的载体和空间范畴。
国土空间包括地表、地下和空中三个维度，是国家主权和领土完整的重要组成部分。
2. 国土空间管理的意义国土空间管理是国家统一的、全面的管理制度，是实施国土空间规划、开发利用、环境保护和综合治理的重要手段。
国土空间管理关系国家安全、经济社会发展和生态环境保护，是国家生存和发展的重要支撑。
二、城市时空大数据1. 城市时空大数据的特点城市时空大数据是指城市领域内产生的大数据，包括人口流动数据、交通运输数据、地理信息数据等多种类型的数据。
城市时空大数据具有速度快、规模大、多样化、价值密度高等特点。
2. 城市时空大数据的应用城市时空大数据在城市规划、交通运输、环境保护、公共安全等领域具有广泛的应用价值。
通过分析城市时空大数据，可以揭示城市发展的规律，优化资源配置，改善城市运行效率。
三、标准1. 城市时空大数据标准的重要性建立城市时空大数据标准，有利于提高数据质量和可信度，促进数据共享和交互，推动数据应用和服务创新。
城市时空大数据标准将有效促进国土空间规划和管理的科学决策和精细化管理，是城市现代化建设的重要支撑。
2. 建立城市时空大数据标准的必要性当前，城市时空大数据标准尚未形成统一的技术标准和规范，导致数据来源不清晰、格式不统一、传输不畅等问题。
时空大数据分析技术研究
时空大数据分析技术研究随着信息技术的快速发展，时空大数据分析技术成为了近年来的研究热点。
这项技术可以对大规模的时空数据进行分析和处理，从而深入揭示出数据背后的内在规律和关系，帮助人们更好地利用和管理数据资源。
本文将就该技术的背景、发展现状、应用场景以及未来发展趋势进行探讨。
一、技术背景随着全球化、城市化以及信息化的发展，时空数据的产生呈现指数级增长。
同时，互联网的快速普及和移动智能终端的普及，使得人们日常生活中产生的大量数据不再局限于某一个组织或系统内部，而形成了庞大的社会化数据资源。
如何从这些数据中挖掘出有用的信息和知识，成为了对于提升社会治理和经济发展的重要需求。
因此，时空大数据分析技术应运而生。
时空大数据分析技术是基于大数据分析技术和地理信息系统技术的综合应用。
它利用各种数据挖掘算法和模型，对海量的时空数据进行深入挖掘和分析，将数据转化为有用的信息和知识，并为各种应用提供决策依据。
该技术可以广泛应用于城市规划、环境监测、交通管理、应急响应等领域。
二、技术发展现状时空大数据分析技术具有复杂、多样的数据源、多维度的数据分析、大规模的计算处理等特点，其涉及的技术领域非常广泛，包括数据采集、存储和查询、数据挖掘和分析、计算处理和模型构建等。
目前，时空大数据分析技术逐渐成为各行各业关注的热点，特别是在城市化进程中，如何更好地运用这项技术提升城市的智慧程度已经成为各地政府和企业的共同关注点。
在技术开发方面，国内外的科研机构和企业都在致力于相关产品和服务的研发。
国内的百度、腾讯、阿里等一众互联网巨头，以及传统的地图服务商高德、百度地图等，都在逐步将时空大数据分析技术应用到自身产品中，提供更加智能的服务和解决方案。
而国外的Google、Facbook、微软等企业，在该领域已经具有较为成熟的技术和产品。
此外，国内外的科研机构也在不断探索更加深入和精细的技术应用。
三、应用场景时空大数据分析技术可以应用于很多领域，本章节仅就其中几种较为典型的应用场景作简单的介绍。
什么是时空大数据(一)
什么是时空大数据（一）引言概述：时空大数据是指通过对时间和空间信息进行采集、储存、管理、分析和应用，获取大规模、多维度、高精度的时空数据的技术和方法。
时空大数据的应用范围广泛，涉及领域包括城市规划、交通管理、环境监测、气象预测等等。
本文将为大家介绍什么是时空大数据的基本概念和特点。
正文内容：一、时空大数据的定义和基本概念1. 时空大数据的定义2. 时空数据和时空大数据的区别3. 时空大数据的基本特点4. 时空大数据的来源和获取方式5. 时空大数据的应用领域和发展前景二、时空大数据的数据特点和处理方法1. 多维度的数据信息2. 高维度的数据量和数据密度3. 多样化的数据形式和格式4. 时空数据的时序性和地理性5. 时空数据的随机性和动态性6. 时空大数据的数据挖掘和分析方法三、时空大数据的存储和管理技术1. 时空数据的存储模式和结构化方法2. 时空数据的索引方法和优化策略3. 时空数据的压缩和加密手段4. 时空大数据的备份和恢复策略5. 时空大数据的安全和隐私保护技术四、时空大数据分析和应用的关键技术1. 时空大数据的数据预处理和清洗方法2. 时空大数据的特征提取和选择技术3. 时空大数据的聚类和分类算法4. 时空大数据的关联分析和推荐算法5. 时空大数据的可视化和交互分析方法五、时空大数据的挑战和发展趋势1. 时空大数据的隐私保护和安全性问题2. 时空大数据的数据共享和开放性3. 时空大数据的数据质量和一致性问题4. 时空大数据的算法效率和计算复杂性5. 时空大数据的跨领域和跨学科合作总结：本文介绍了时空大数据的定义和基本概念，分析了时空大数据的数据特点和处理方法，讨论了时空大数据的存储和管理技术，阐述了时空大数据分析和应用的关键技术，提出了时空大数据的挑战和发展趋势。
随着时空大数据的快速发展，它将在各个领域发挥重要作用，对社会经济发展产生深远影响。
时空大数据的典型应用
时空大数据的典型应用引言时空大数据在当今社会发展中扮演着重要的角色，它涵盖了时间和空间两个维度的信息，可以帮助我们深入了解现实世界中发生的各种事件、现象和规律。
本文将介绍时空大数据的定义、特点以及其在各个领域的典型应用。
时空大数据的定义和特点时空大数据的定义时空大数据是指包含时间和空间信息的大规模数据集合。
它可以是通过传感器、监测设备、移动设备等采集到的现实世界中各种事件和物体的数据，也可以是通过人工智能、互联网等渠道收集到的相关数据。
时空大数据的特点1.大规模：时空大数据是大规模数据的一种，它包含了庞大的数据量，需要使用大数据处理技术来进行存储、管理和分析。
2.多样性：时空大数据来源的多样性使得数据的类型和结构各异，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。
3.高时空分辨率：时空大数据具有高时空分辨率的特点，可以精确描述不同时间点和地点的信息。
4.实时性：时空大数据具有实时性，可以及时反映现实世界中发生的事件和现象。
时空大数据在城市规划中的应用交通拥堵识别与优化1.数据采集：利用传感器、摄像头等设备采集道路交通数据，包括车辆流量、车速和交通信号灯信息等。
2.数据分析：根据采集到的数据，通过大数据分析技术判断交通是否拥堵，并确定拥堵的原因和位置。
3.交通优化：基于数据分析的结果，进行交通信号灯优化、路线规划等措施，提高城市交通效率。
城市人流热点分析1.数据采集：通过无线网络、移动设备等采集城市居民的位置信息，用于分析人流分布和热点区域。
2.数据处理：利用大数据处理技术，对采集到的位置信息进行聚类和热力图绘制，得出人流热点分布图。
3.人流管理：根据人流热点分析结果，合理规划城市设施和资源，优化人流分布，提高城市运行效率。
空气质量监测与预测1.数据采集：利用传感器和监测设备采集城市空气中的各种污染物浓度数据。
2.数据分析：通过大数据分析技术，对采集到的数据进行处理和分析，得出各个地区的空气质量指数。
时空大数据挖掘技术研究
时空大数据挖掘技术研究第一章引言随着信息技术的快速发展，大数据成为当今社会的重要驱动力之一。
在这个数字化时代，每天都产生着海量的数据，而这些数据中蕴含着丰富的信息资源。
时空大数据挖掘技术便是利用机器学习和数据挖掘算法从这些数据中发掘知识，实现对时空关联性的分析与预测。
本文将对时空大数据挖掘技术的研究进行探讨。
第二章时空大数据挖掘技术概述时空大数据挖掘技术是数据挖掘技术在时空领域的应用拓展，主要通过分析和挖掘时空数据中的关联关系、规律和趋势，从而能够做出更加准确的预测和决策。
时空大数据挖掘技术是在时空数据管理、时空数据模型构建、时空数据挖掘算法等方面进行研究的。
第三章时空数据管理时空数据管理是时空大数据挖掘技术重要的基础环节。
时空数据本身是一种特殊的数据类型，它既有时序属性，又有地理属性。
常见的时空数据包括卫星遥感数据、地理信息系统数据等。
在时空数据管理中，需要考虑数据的存储、索引和查询等问题，以满足数据挖掘的需求。
第四章时空数据模型构建时空数据模型是描述和表示时空数据特征的数学模型。
对时空数据进行模型化可以更好地理解和利用数据中蕴含的信息。
常见的时空数据模型有点线面模型、时空关系模型等。
时空数据模型构建需要考虑数据的空间属性和时间属性之间的关系，以及数据的尺度问题。
第五章时空数据挖掘算法时空数据挖掘算法是对时空大数据进行具体分析和挖掘的工具。
常用的时空数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、时空动态模式挖掘等。
这些算法可以对时空数据进行分类、预测、异常检测等处理，从而揭示数据中的潜在规律和关联。
第六章时空大数据挖掘应用时空大数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
例如，在交通领域中，时空大数据挖掘技术可以用于交通流量预测和交通拥堵管理；在气象领域中，时空大数据挖掘技术可以用于天气预测和灾害风险评估；在医疗领域中，时空大数据挖掘技术可以用于疾病监测和健康管理等。
这些应用能够提高决策的准确性和效率，为社会的可持续发展提供支持。
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02
PART TWO
“互联网+”与大数据
2.“互联网+”与大数据
2015年3月5日上午举行的十二届全国人大三次会议上，李克强总理 在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”，制定了“互联网+”行动计 划，旨在推动移动互联网、物联网、云计算、大数据等与现代制造业结合， 促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展 国际市场。
1.引言
成立的研究机构： 1. 国 家 超 级 计 算 天 津 中 心 大 数 据 处 理 技 术 与 应 用 国 家 地 方 联 合 工程实验室 2.中国科学院大学工程管理与信息技术学院大数据工程技术研究室 3.浙江省海洋大数据工程技术重点实验室 4.江苏省大数据工程技术实验室（创建于 2011 年，依托单位：南京信 息工程大学） 5.南京大学PASA大数据实验室（创建于2010年，依托单位：南京大学） 6.四川省成都市电子科大大数据研究中心（创建于2014年，依托单位 ： 成都电子科技大学） 7.京津翼大数据研究中心（创建于 2015 年，依托单位：首都经济贸易 大学）
2.“互联网+”与大数据 如何认识大数据
• 定义
关于大数据的定义，目前还没有一个统一的公认的说法。综合Gartner公 司的 Merv Adrian 、麦肯锡全球数据研究所、 Wikipedia 和大数据研究机构
Cartner等给出的定义（概念），可以认为：
大数据是指其规模（体量）和复杂程度（多样性）都常常超出了目前数据 库管理软件和传统数据处理技术在可接受的时间内（快速性）收集、存储、管 理、检索、分析、挖掘和可视化（价值）能力的数据集的聚合。
1.引言
9. 段云峰，秦晓飞著，大数据的互联网思维 [M] ，电子工业出版社， 2015.10 10. （美）埃里克·西格尔著，周昕译，大数据预测 [M] ，中信出版社， 2015.4 11. （美）Bernard Marr著，秦磊，曹正凤译，智能大数据SMART准则： 数据分析方法、案例和行动纲领[M]，电子工业出版社，2015.10 12. （美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译，数 据挖掘导论（完整版）[M]，人民邮电出版社，2011.1 13. （美）Michael Manoochehri著，戴志伟，许杨毅等译，寻路大数 据：海量数据与大规模分析[M]，电子工业出版社，2014.11 14. 杨旭著，重构大数据统计[M]，电子出版社，2014.8 15. 杨轶莘著，大数据时代下的统计学[M]，电子出版社，2015.9 16. 陈建英，黄演红著，互联网+大数据—精准营销的利器[M]，人民邮 电出版社，2015.8
12.中国旅游大数据研究中心（创建于2015年，依托单位：北京第二外国语学院）
13.国家级大数据产业发展集聚区（创建于2015年，依托单位：贵阳·贵安） 14.武汉东湖大数据交易中心（创建于2015年，依托单位：武大吉奥、武汉智慧
产业园、汉口银行、武汉东湖创投）
1.引言
15.智能地学信息处理湖北省重点实验室（创建于2015年，依托单位：
1.引言
17. 吴朝晖，陈华钧，杨建华著，空间大数据信息基础设施[M]，浙江大 学出版社，2013.1 18. （美）库兹韦尔著，李庆诚，董振华，田源译，奇点临近（2045年， 当计算机智能超越人类）[M]，机械工业出版社，2016.3 19. （美）杰瑞·卡普兰著 ，李盼译，人工智能时代（人机共生下财富、 工作与思维的大未来）[M]，浙江人民出版，2016.4 20. （美）雷·库兹韦尔著，盛杨燕译，人工智能的未来（揭示人类思维 的奥秘）[M]，浙江人民出版社，2016.3 21. （日）松尾丰，盐野诚 ，陆贝施译，大智能时代：智能科技如何改 变人类的经济、社会与生活[M]，机械工业出版社，2016.1 22. 王汉华，刘兴亮，张小平著，智能爆炸（开启智能新时代）[M]，机 械工业出版社，2015.9 23. 王家耀等编著，网格地理信息服务概论[M]，科学出版社，2014.6
TB （ 1TB=1024GB ） 级 跃 升 到 PB
（ 1PB=1024TB ）
、 EB
（1EB=1024PB）乃至ZB （1ZB=1024EB）级。
2.“互联网+”与大数据 大数据时代的到来
国际数据公司（ IDC ）的研究结果表明， 2011 年的数据总量已高达
1.82ZB，相当于当时全球每人平均生产 200GB以上数据。IBM 的研究称，整 个人类文明所获得的全部数据中，有 90% 是 2011-2012 年生产的，预计到 2020年，全世界所产生的数据规模将达到2012年的44倍。这将是一个“除了 上帝任何人都必须用数据来说话”的时代的到来。 单位：ZB
2.“互联网+”与大数据 “互联网+”： 本质
“互联网+”本质上是互联网、物联“全产业链”、“全价值链”中的 深度融合集成创新应用，使之成为现代制造业、生产性服务业发展的新 动力。
意义
现在“互联网+”已经开始融入各行各业。可以说，我们这个时
代已经就此打上了“互联网+”的烙印，中国已经开启了“互联
开放生态。“互联网+”本身就是开放的，重要的是化解掉
过去制约创新的环境，真正实现“大众创业、万众创新”。
连接一切。这是“互联网+”的目标。
2.“互联网+”与大数据 大数据时代的到来
最早提出大数据时代到来的是全球知识咨询公司麦肯锡，该公司
称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的 生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长
2.“互联网+”与大数据 大数据时代的到来的动因
• 各国政府看好大数据的应用前景是决定性因素
2012年3月，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 2012年4月，英国，美国，德国，芬兰和澳大利亚联合推出“世界大数据
周”活动
2013年9月，美国政府发布了第二轮大数据研究项目 2014年5月，美国白宫发布了 2014年全球大数据白皮书的研究报告《大 数据：抓住机遇，守护价值》 2014年我国首次将大数据写入政府工作报告 中国国务院于2015年印发《促进大数据发展行动纲要》 2016年3月公布的国家《十三五规划纲要》提出了“大数据战略及行动计 划”
中国地质大学（武汉）） 16.华东师范大学数据科学与工程研究院（创建于2012年，依托单位华
东师范大学）
17.山东农业大学农业大数据研究中心 18.厦门大学云计算域大数据研究中心
19.华中科技大学大数据— 数据流联合研究中心
20.石油大学大数据研究中心 21.清华大学遥感大数据研究中心
22.湖南大学大数据处理与行业应用研究中心（创建于2013年，依托单
网+”时代的大门，将引起一场科技革命和产业变革。
2.“互联网+”与大数据 特征
跨界融合。+，就是跨界，就是变革，就是开放。 创新驱动。传统的资源驱动方式→创新驱动发展。 重塑结构。打破原有的社会结构、经济结构、地缘结构、文
尊重人性。互联网力量之强大最根本的是源于对人性最大限
化结构、管理模式。
度的尊重，对人体验的敬畏，对人的创造性的重视。真正体现“以人为 本”。
和消费盈余浪潮的到来”。
进入2012年以来，大数据（Big Data）这个词越来越多的被提 及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。有的学者甚
至认为，“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了‘量化’
进程，无论学界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。正是 这种一切都可“量化”（数据化）的趋势，截止到2012年，数据量已从
2016 年3 月18 日公布的《十三五规划纲要》中提出，实施网络强国 战略、实施“互联网+”和大数据战略及行动计划，分别在第三篇第十七章， 第四篇专栏6（智慧农业），第五篇第二十三章及专栏8，第六篇第二十六 章、第二十七章和第二十八章及专栏9，第八篇及专栏13（智慧城市）……， 都提到了“互联网+”、大数据、智慧城市、智慧农业、智慧交通，等等。
1ZB=1024EB
1EB=1024PB 1PB=1024TB
2.“互联网+”与大数据 大数据时代的到来的动因
• 企业经济效益的推动
• 信息技术革命的推动
从电子计算机的诞生，到数字化及数据存储设备的发展，到数据的在线 （网络）传输，再到数据的智能化处理及智能服务，尤其是基于智能感知技术 的穿戴设备的兴起，伴随而来的是分布式协同并行计算、网格计算、云计算和 互联网技术的飞速发展，反映了大数据时代到来的脉络。
1.引言
8.中国国际经贸大数据研究中心（创建于2012年，依托单位：国家工业和信息 化部和电子商务协会） 9.中国教育大数据研究院（创建于2015年，依托单位：曲阜师范大学和中国统 计信息服务中心） 10.农业互联网大数据中心（创建于2015年，依托单位：中国农业大学和软通动 力信息技术（集团）有限公司） 11.环保大数据研究中心（创建于2014年，依托单位：西安交通大学）
时空大数据：挑战与机遇
王家耀 解放军信息工程大学
2017年5月18日
CONTENT
01
引言
02 “互联网+”与大数据 03 时空大数据 04
面临的挑战与机遇
05
总结
01
PART ONE
引言
1.引言
当前，人们都在谈论“大数据”，甚至认为全球信息化已迈入 “大数据时代”。随着智能感知、互联网和物联网及云计算（互联网+） 等新兴信息技术的迅速发展，人们的行为、位置，甚至身体、生理特征， 大气、水质、环境的每一点变化，都成为了可被感知、记录、存储、分析 和利用的数据；事实上，随着全球卫星导航定位技术、天空地一体遥感技 术、地理信息系统技术和通信网络技术的发展，地球表层的几何特征和物 理特征等，早就成为了可被感知、记录、存储、分析和利用的地理时空数 据（时空数据）。因此，“大数据时代”的到来，是信息时代数字化、网 络化和智能化发展的必然趋势，是全球信息化发展到高级阶段的产物。