作者信息：

王家耀，中国工程院院士，解放军信息工程大学地理空间信息学院，教授，博导

崔晓杰，解放军信息工程大学地理空间信息学院，硕士研究生

城市信息化经历着数字化、网络化和智能化三个阶段，或者说数字化、网络化和智能化是智慧城市发展的三个显著的标志。数字化，指将城市各部门、行业信息的传统物理媒介（纸质表格等）转变成计算机存储的数字系统，从而提高城市各部门、各行业“个体”的效率；网络化，指通过互联网把分散的城市各部门、行业的数字化要素、单元和系统连接起来，形成各部门、行业互联互通的城市信息系统，从而提高“整体”效率；智能化，指对已建城市信息系统进行深入分析，找出其中的“瓶颈”或可以优化的环节，用人工智能技术加以解决，提高城市规划、建设、管理和服务的自动化和智能化程度。

1998年在广州召开第一次“数字城市”国际学术会议，全国许多城市开始了“数字城市”建设的尝试。2003年，苏州市发改委与信息工程大学联合，经过半年多的调查研究，编制了《数字苏州建设方案》；不少城市启动了“数字城市”建设，建立了许多业务应用系统；2009年，中国工程院咨询项目《中国数字城市建设方案及推进战略》完成研究报告（科学出版社，2009）。未过多久，“智慧城市”的概念提了出来，“智慧城市”成了各种形式的学术研讨会、报告会的主题内容；有些城市还编制了“智慧城市”规划和行动计划（如苏州市、宁波市等）；2014年，中国工程院重大咨询项目《中国智能城市建设与推进战略研究》完成研究报告；国家住建部、工信部、科技部、测绘地理信息局、发改委、中国工程院等都启动了“智慧城市”试点示范工程。

当今，人们都在谈论“大数据”，全球信息化已迈入“大数据时代”，地球表层的几何特征、物理特征和属性特征，城市的所有物理设施、系统、大气、水质、环境，人的行为、位置甚至身体、生理特征，等等，都成了可被感知、记录、存储和分析的对象。无疑，大数据必将推动“智慧城市”建设的进程，“智慧城市”建设也必将推动大数据的应用。

，，明确提出11项重点行动和7个方面的保障措施，中国开启了“互联网＋”时代的大门。互联网＋政务、互联网＋传统产业、互联网＋医疗、互联网＋家务、互联网＋农民专业合作社、互联网＋制造、互联网＋物流、互联网＋能源、互联网＋旅游，……等等，风起云涌。“互联网＋”本质上是互联网、物联网、云计算在各行各业“全工作流”、“全产业链”、“全价值链”中的深度融合集成应用，必将有力推动和加快“智慧城市”进程。

“大数据”、“互联网＋”、“智慧城市”是城市信息化深化发展的产物。大数据与地理时空数据融合生成的地理时空大数据，是智慧城市建设与运行的基石；“互联网＋”是“智慧城市”发展的新引擎。当然，“智慧城市”建设必然产生地理时空大数据，解决目前城市化面临的问题需要“互联网＋”。

一、什么是地理时空大数据

地理时空大数据，是以地球为对象，基于时空统一基准，活动于时空中与位置直接或间接相关联的要素（或现象）信息的数据，具有时间维（T）、空间维（S）和属性维（D）等特征。时间维（T），指地理信息随时间变化，具有时态性，需要有一个精确的时间基准；空间维（S-XYZ），指数据具有精确的空间位置或空间分布特征，具有可量测性，需要一个精确的空间基准；属性维（D），指空间维上可加载随时间变化的要素（现象）的各种相关信息（属性）数据，具有多维特征，需要有一个科学的分类（分级）体系和标准编码体系。这种数据集由于规模（体量）大和复杂程度（多样性）高，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、挖掘和可视化（价值）的能力。

这样界定地理时空大数据，是基于两个事实：一是，人类生活在地球上，人类的一切活动都是在一定的时空（时间和空间）中进行的，而所有数据都是人类活动（社会、生产、生活……）的产物；二是，从可视化角度讲，所有大数据只有当其与地理时空数据集成后，才能直观地为人们提供大数据的空间位置或空间分布的概念。

所以，地理时空大数据不能理解为仅仅是传统的测绘数据。

二、地理时空大数据产生的动因

地理时空大数据产生的动因是多方面的。例如：

（1）人类面临的问题的变化。全球气候变暖导致天气极端异常，环境变化导致生态严重破坏，灾害频发危机人类生命财产安全。这一切都需要迫切加强对地观测和监控，从而产生大量对地观测和监控数据。

（2）人类需求的变化。人类生活在地球上，人类的一切活动都无不与地理时空信息相关，时间、空间、属性是地理时空信息的三要素，每个人的工作、学习和生活时时刻刻都要使用地理时空数据，同时产生地理时空数据。

（3）技术的发展变化。20世纪50年代以来，电子计算机技术、通信网络特别是“互联网”技术、地球空间信息技术和智能感知技术得到了飞速发展，使“泛在测绘”即无处不在、无时不在的测绘不仅必要而且成为可能，不仅有国家主体的行为而且有实力的高校和民营企业也参与进来。泛在测绘必然产生地理时空大数据。

三、地理时空大数据的来源

地理时空大数据的来源是多方面的。例如：

（1）政府的地理时空大数据。地理时空大数据将成为一个国家综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权和空权之外的另一种国家核心资产，所以政府是地理时空大数据的最重要的来源。例如测绘导航与地理信息时空数据，以及经过连续空间化的电网时空数据、交通时空数据、大气环保数据、公共安全数据、政务数据、经济数据、人文社会数据，等等。其中，测绘导航与地理信息数据包括时空（时间、空间）基准数据、大地测量数据（几何大地测量和物理大地测量数据）、遥感数据（卫星、航空、地面遥感影像数据及海底多波束探测数据）、GNSS数据、地图数据（数字矢量地图数据、数字栅格地图数据、数字正射影像数据、数字高程模型数据、数字地形数据等）、与位置相关的空间媒体数据等。这是智慧城市建设的最基础的地理时空大数据。

（2）互联网地理时空大数据。互联网是大数据发展的前哨阵地，是地理时空大数据的重要来源之一。例如用户地理时空位置数据、用户行为时空数据、用户消费时空数据、用户社交时空数据、互联网金融时空数据、地图网站时空数据、位置轨迹时空数据，等等。据预测，到2020年，全球互联网地理时空大数据将达35ZB（1ZB=10亿TB）。所以，互联网地理时空大数据是智慧城市建设要使用的重要大数据。

（3）企业的地理时空大数据。来自企业经济利益的推动，是地理时空大数据时代到来的重要动因之一，IBM、谷歌、亚马逊、Facebook等跨国巨头正是发展大数据技术的主要推动者，国内的购物网站对大数据的应用显得尤为积极。这类地理时空大数据包括企业位置（时空分布）数据、企业销售点及精准营销时空数据、企业物流（原料产地、生产中心、仓储中心、销售中心、配送中心、物流位置轨迹）时空数据、“互联网＋”所产生的地理时空大数据，等等。鉴于前述“互联网＋”的本质及其对传统产业改造升级的作用，必将成为地理时空大数据的重要来源之一。

（4）个人的地理时空大数据。任何人的任何活动都是在一定的地理时空中进行的，任何人所处的位置、活动轨迹及人的偏好、心理生理特征等都可被记载。未来每个用户都可以在互联网上注册个人账户，存储个人的大数据信息，用户可以指定哪些个人数据可以被采集，通过可穿戴设备植入芯片等感知技术采集或捕捉个人大数据，并得到本人授权的第三方提供的服务。这类大数据包括个人地理位置数据（如家庭住址、工作单位等）、运动轨迹数据、购物数据、社会关系数据，以及经过连续空间化处理的个人心理生理特征数据等。这类大数据是解决以人为本的智慧城市所必需的。

四、地理时空大数据的特征

地理时空大数据除具有一般大数据的巨量性（Volume）、多样性（Variety）、低值性（Value）、快速性（Velocity）和不确定性（Veracity）等“5V”特征外，还具有以下特征：

（1）位置特征。即空间特征，通过点、线、面、体三维位置（X,Y,Z）计算复杂的拓扑、方向（方位）和度量等空间关系。

（2）时间特征。指位置、属性等特征都是随时间的变化而变化的。

（3）属性特征。即每个位置点、线、面、体上都有自己的数量、质量特征和说明性信息。

（4）尺度特征。指空间尺度，即比例尺，根据用户认知和解决问题的需求（宏观、中观、微观），空间尺度可相应变化。

（5）异构特征。指地理时空大数据来源多样化，其空间基准、时间、尺度、语义等可能不一致。

（6）多维特征。指每个位置上都有随时间变化的多种属性信息，构成地理时空大数据“立方体”，实现多维动态可视化。

五、地理时空大数据开启“智慧城市”的思维变革

地理时空大数据开启“智慧城市”的思维变革，突出表现在科学范式的变化上。美国著名科学哲学家库恩（1962）在《科学革命的结构》一书中提出范式的概念和理论。计算机图灵奖得主JimGrey提出了四个科学范式的理论：

（1）第一范式。产生于公元前四千年前，以观察和实验为依据的研究，描述自然现象，是一种直观逻辑思维。可称为“经验范式”；

（2）第二范式。产生于十五世纪下半叶，是以建模和归纳为基础的科学假说和理论分析。可称为“理论范式”；

（3）第三范式。产生于二十世纪初，以计算机的发明和应用为显著标志，采用模拟计算和系统综合的方法。可称为“计算范式”；

（4）第四范式。产生于大数据时代到来的今天，从计算范式中分离出来，研究方式不同于传统的模型方法。可称为“数据密集型范式”。

第四范式实质上就是以计算为中心转变到以数据处理为中心，从根本上转变思维方式，即数据思维。即在互联网、物联网、云计算支撑下，将地理时空大数据输入计算机群，通过统计分析算法，即可发现过去模型方法发现不了的新模式、新知识、新规律。在大数据时代，没有模型和假设也可以分析数据。对于“智慧城市”这样复杂的对象，大数据思维是十分重要的。

本文摘自《测绘地理信息蓝皮书》之《新常态下的测绘地理信息研究报告（2015）》

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