时空大数据及其在智慧城市中的应用

卫星应用

SatelliteApplication

《卫星应用》以“信息交流、服务决策，促进我国卫星应用事业发展”为宗旨，搭建起应用卫星研制部门与卫星应用单位之间的桥梁。推广卫星应用技术、转化卫星应用成果、普及卫星应用知识、开展学术交流和产品发布的信息平台。

【温馨提示：欢迎订阅本刊，订购方式参见文末】

【来源：《卫星应用》2017年第3期】 

王家耀简介：

王家耀，1936年生，湖北省武汉市人，中国工程院院士。现任中国人民解放军信息工程大学教授、博士生导师，政府特殊津贴获得者。曾任国务院学位委员会学科评议组成员、中国测绘地理信息学会理事、地图学与地理信息系统专业委员会主任。

王家耀院士长期从事地图制图与地理信息工程领域的教学与科研工作。作为主要学科带头人，最先在国内创办计算机地图制图、地理信息工程等新专业。主持完成国家及军队科研项目20余项，获国家、军队科技进步奖９项，出版学术著作８部。发表学术论文130余篇，主编学术论文集4部。其中，《地图制图数据处理的模型方法》提出了模型方法是地图制图的重要科学方法等观点，为现代地图学开拓了新的研究领域；《数字地图自动制图综合原理与方法》等3部著作先后获全国高等学校优秀测绘教材一等奖；《空间信息系统原理》被誉为“知识创新的专著”。

一、引言

（一）空间与时间

在哲学上，空间与时间一起构成运动着的物质存在的两种基本形式。空间指物质存在的广延性；时间指物质运动过程的持续性和顺序性。空间和时间具有客观性，同运动着的物质不可分割。没有脱离物质运动的空间和时间，也没有不在空间和时间中运动的物质。空间和时间也是相互联系的。现代物理学的发展，特别是相对论，证明空间和时间同运动着的物质的不可分割的联系。空间和时间是无限和有限的统一。就宇宙而言，空间无边无际，时间无始无终；而对各个具体事物来说，则是有限的。

（二）空间参照与时间参照

空间参照与时间参照是自然与社会现象的两个基本参照系统，任何事物和任何现象都离不开这两个基本参照。换句话说，空间坐标与时间刻度是标识自然万物与社会现象的两个基本特征。

（三）人类活动与空间时间

人类生活在地球上，人类的一切活动（学习、工作、生活等）都是在确定的时间与确定的空间（位置）进行的，时时刻刻都与时间空间相关联。什么时间、什么地点、在干什么？什么时间、什么地方、发生什么事？什么时间、在什么地方、探测（深空、深地、深海）到了什么？全球卫星导航定位系统（GNSS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS），即“3S”集成（基于计算机网络）技术和时空大数据与智能挖掘技术，可以回答以上问题。

（四）大数据研究面临的问题

近些年来，学界和业界对大数据的问题十分重视，国内外出版了许多论著，特别是成立了许多研究院所（中心），但是目前该领域的研究还存在不少问题，归纳起来，大致有以下几个方面：

1）论述商业大数据的多（受商业利益驱动），研究科学大数据的少（科学决策驱动不够）；

2）研究一般大数据的多，而涉及时空大数据的少，这涉及对大数据与时空大数据本质的认识问题；

3）研究大数据统计分析的多，真正研究大数据挖掘与知识发现的少；

4）试图掌握（拥有）大数据的多，而真正应用大数据的少，有的甚至不知道怎样应用大数据；

5）数据隐含价值→技术发现价值→应用实现价值，或数据→大数据统计分析与挖掘→决策支持的大数据技术系统尚未形成；

6）大数据的产业化还刚刚起步，更未形成大数据产业体系（软件产品、软硬件集成产品、数据产品）；

7）数据科学的边界还不够清晰，大数据理论研究薄弱，更未形成大数据理论体系。

二、时空大数据及其科学价值与意义

（一）时空数据与时空大数据

时空数据是以地球为对象，基于统一时空基准的与位置直接或间接相关联的地理要素（或现象）信息的数据。具有时间维（T）空间维（S）和属性维（D）等多维特征。时空大数据则是大数据与地理时空数据的融合，即以地球为对象、基于统一时空基准，活动于时空中与位置直接或间接相关联的大数据。

时空大数据揭示了几乎所有大数据都是在一定的时间和空间中产生的与位置直接或间接相关联的，大数据本质上就是时空大数据，它是现实地理世界空间结构与空间关系各要素（现象）的数量、质量特征及其随时间变化而变化的数据集的“总和”。

（二）时空大数据的类型

时空大数据主要包括时空基准数据、GNSS和位置轨迹数据、大地测量与重磁测量数据、遥感影像数据、地图数据、与位置相关的空间媒体数据等类型。

1. 时空基准数据

时空基准数据主要包含时间基准数据（守时系统数据、授时系统数据、用时系统数据）和空间基准数据（大地坐标基准数据、重磁基准数据、高程和深度基准数据）的总和。

2. GNSS和位置轨迹数据

·GNSS基准站数据

一个基准站按1s采样率一天得到的数据量约为70MB，按全国3000个基准站计算，则一天的数据总量约为210GB。

·位置轨迹数据

通过GNSS测量和手机等方法获得的用户活动数据，可被用于反映用户的位置和用户的社会偏好及相关交通情况等，包括个人轨迹数据、群体轨迹数据、交通轨迹数据、信息流轨迹数据、物流轨迹数据、资金流轨迹数据等。

3. 大地测量与重磁测量数据

包括大地控制数据、重力场数据、磁场数据等。

4. 遥感影像数据

·卫星遥感影像数据——可见光影像数据、微波遥感影像数据、红外影像数据、激光雷达扫描影像数据

·航空遥感影像数据

·地面遥感影像数据

·地下感知数据——地下空间和管线数据

·水下声纳探测数据——水下地形和地貌数据、阻碍物数据

5. 地图数据

指各类地图、地图集数据，数据量大。据不完全统计，全国1:5万数字矢量线划地图（DLG）数据量达250GB、数字栅格地图（DRG）数据量达10TB，1:1万DLG达5.3TB、DRG达350TB。

6. 与位置相关的空间媒体数据

指具有空间位置特征的随时间变化的数字化文字、图形、图像、声音、视频、影像和动画等媒体数据，如通信数据、社交网络数据、搜索引擎数据、在线电子商务数据、城市监控摄像头数据等。

（三）时空大数据的科学价值与意义

这里，仅从时空大数据带来的科学范式的变化和产业的变化予以说明。

1.时空大数据带来的科学范式的变化

美国著名科学哲学家THOMAS S.KUHN（库恩）在《The Structure of Scientific Revolutions》（《科学革命的结构》）一书中提出“范式”的概念和理论：指的是一个共同体成员所共享的信仰、价值、技术等等的集合，指常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的研究者群体所共同遵从的世界观和行为方式。

计算机图灵奖得主Jim Grey的四个科学范式理论。其中：第一范式，称为经验范式，产生于数千年前，是描述自然现象的，人们依靠经验和观察为依据进行科学研究，即依靠科学实验的方式探索未知；第二范式，称为理论范式，产生于几百年前，是以建模和归纳为基础的理论学科和分析范式，即在科学实验的基础上进行模型归纳形成相应的规则和理论；第三范式称为计算范式，产生于几十年前，是以模拟复杂现象为基础的计算科学范式，即在科学实验很难进行、理论计算难于开展和归纳的情况下，采用模拟仿真方式以验证理论及方法正确的可能性，同时探索更广泛的科学领域；第四范式，称为数据密集型范式，今天正在出现，是以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式，即从数据入手，使用计算机程序对庞大的数据库进行挖掘，寻找数据之间的关系。从本质上讲，他们是利用计算机对海量数据进行研究，从而发现各种规则。

测绘学与地理学的发展与演进，同Jim Grey四个科学范式的理论非常契合。当今的地球空间信息科学，正面临着时空大数据时代的全球性挑战，“第四范式”可能是解决面临挑战的具有本质性的理论、方法与技术，不仅是科研方式的转变，也是人们思维方式的大变化（大数据思维），通过大数据分析和大数据挖掘，可以发现过去的科学方法发现不了的新模式、新知识和新规律。这正是地球空间信息科学要解决的问题。

所以，大数据时代的到来也是推动地球空间信息科学发展的重要因素，同时数据密集型科学范式也成为地球空间信息科学的科学研究范式。

2.时空大数据带来的大数据产业的变化

在时空大数据时代，我们应该走一条从时空大数据基础研究起步的大数据产业化之路，这样才能可持续发展。

（1）构建时空大数据理论体系

围绕时空大数据科学理论体系、时空大数据计算系统与科学理论、时空大数据驱动的颠覆性应用模型探索等开展重大基础研究，构建时空大数据基础理论与方法体系。

（2）构建时空大数据技术体系

采用政产学研用相结合的协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式，围绕时空大数据存储管理、时空大数据智能综合与多尺度时空数据库自动生成及增量级联更新、时空大数据清洗、数据分析与挖掘、时空大数据可视化、自然语言理解、深度学习与深度增强学习、人类自然智能与人工智能深度融合、信息安全等领域进行创新性研究，形成时空大数据技术体系。

（3）构建时空大数据产品体系

围绕时空大数据获取、处理、分析、挖掘、管理、应用等环节，研发时空大数据存储与管理软件、时空大数据分析与挖掘软件、时空大数据可视化软件等软件产品与软硬件集成产品和多样化数据产品，提供时空数据与各行各业大数据、领域业务流程及应用需求深度融合的时空大数据解决方案，形成比较健全实用的时空大数据产品体系。

三、时空大数据与智慧城市

（一）智慧城市的内涵与特征

1. 内涵

目前，我国的城市信息化建设绝大部分还停留在数字化、网络化阶段，而一旦数字化、网络化发展成熟，积累了大量数据，势必就会产生进一步的信息化需求，这就是智能化。简单地说，智慧城市就是让城市更聪明，本质上是让作为城市主体的人更聪明。通过互联网把无处不在的被植入城市物体的智能化传感器连接起来形成的物联网，实现对物理城市的全面感知，利用云计算等技术对感知信息进行智能处理和分析，实现网上“数字城市”与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全、城市服务、工商活动等在内的各种需求做出智能化响应和智能化决策支持。

2. 特征

（1）透彻感知

无处不在的智能传感器，对物理城市实现全面、综合的感知和对城市运行的核心系统实时感测，实时智能地获取物理城市的各种信息。

（2）全面互联

通过物联网将无所不在的智能传感器连接起来，通过互联网实现感知数据的智能传输和存储。

（3）深度整合

当前智慧城市建设的关键点。充分利用现有系统实现信息资源整合、设备资源整合、业务系统整合，打造完善、高效的数据流，并以此促进业务流程改造和转型，提升综合服务和决策能力。

（4）资源共享

当前智慧城市建设的重要突破点。以信息资源为核心，从技术层面和管理体制方面着手推进智慧城市信息共享，打破信息孤岛，建立科学合理的管理制度和标准体系。

（5）协同运作

建设成为面向对象的服务聚合。

（6）智能服务

在城市智慧信息设施基础上，利用云计算服务模式，充分利用和调动现有一切信息资源，通过构架一个新型的服务模式或一种新的能提供服务的系统结构，对海量感知数据进行并行处理、数据挖掘与知识发现，为人们提供各种不同层次、不同要求的低成本、高效率的智能化服务。

（7）激励创新

鼓励政府、企业和个人在智慧信息基础设施上进行科技和业务的创新应用，寻求新的经济增长点，为城市经济社会发展提供源源不断的动力。

（二）新型智慧城市及其对时空信息的需求

1. 新型智慧城市及其特点

截至2015年底，我国智慧城市建设的数量已达到386个，其中省级和副省级智慧城市建设达到100%，地级市建设智慧城市达到74%，县级城市建设智慧城市达到32%，取得了一些进展，但也暴露了许多问题，主要表现在：缺乏国家层面的顶层设计与综合协调机制；缺乏健全的信息安全技术、机制与体系；缺乏应对大数据挑战的技术与管理机制；缺乏智慧城市建设的风险认识和对应策略；盲目跟风，无明确目标；协调不够，各自为政；试点过多，流于形式；体制机制缺乏创新。

根据智慧城市建设中暴露出来的问题，亟待加强顶层设计、统筹规划、科学引导、有序推进。正是在这种情况下，国家发展改革委、中央网络办等25个部委于2016年5月联合成立了新型智慧城市建设部级协调工作组。新型智慧城市是适应新型智慧城镇化建设，以信息化创新引领城市发展转型，全面推进新一代信息通信技术与城市发展融合创新，加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提高城市治理能力现代化水平，实现城市可持续发展的新路径、新模式、新形态。

2. 新型智慧城市对时空信息的需求

新型智慧城市对时空信息的需求，主要体现在智慧城市时空信息云平台建设（如图1所示）。其中：

1）共享。指地理时空数据为城市各部门（行业）共享（城市“一张图”），即各部门（行业）在统一的地理时空数据基础上建设各自的业务应用系统。

2）交换。各部门（行业）能交换的信息都应以统一地理时空数据进行定位，相互交换，避免出现不一致现象。

3）聚合。指各部门（行业）除不能公开的信息都应聚合在统一的地理时空数据上，以建立城市综合决策系统。

4）传感网接入。指时空信息云平台应是一个开放共享平台，包括具有空间位置特征的地面传感网（如大气、地面温度、水质监测、土壤监测等）和地下管线智能感知设备等，都应能接入时空信息云平台。

5）时空大数据体系。指传感网接入数据、地理时空数据与各部门（行业）融合的数据所建成的时空大数据集，并对其进行一致性处理，形成时空大数据体系。

6）时空大数据统计分析与挖掘。指对时空大数据进行时间序列和空间趋势的统计分析和数据挖掘，发现知识，为空间决策支持系统提供知识服务。

图1  新型智慧城市的时空信息需求示意图

3. 时空大数据在智慧城市中的应用

（1）智能交通

智能交通系统（ITS）拥有实时的交通和天气信息，所有车辆都能够预先知道并避开交通堵塞，减少二氧化碳的排放，沿最快捷的路线到达目的地，能随时找到最近的停车位，甚至在大部分时间车辆可以自动驾驶，而乘客可以在旅途中欣赏在线电视节目。

这需要信息技术、交通大数据、先进交通管理给予支持。依托城市交通信息中心，实现城市公共汽车系统、出租车系统与轨道交通系统、交通信号系统、电子通信系统、车辆导航系统、电子地图系统综合集成的一体化交通信息管理。

目前智能交通已经取得以下应用实例：

1）利用智能交通信息技术支撑，交通大数据支撑，先进交通管理支持等，实现道路的“零堵塞”、“零伤亡”和“极限同行能力”。

2）利用车辆轨迹和交通监控数据，为政府改善交通状况，为乘客提供交通信息，为驾驶员提高行车效益提供帮助。

3）根据用户历史数据，为司机和乘客设计一种双向最优出租车招车/候车服务模型。

4）基于出租车GNSS轨迹数据，并结合天气及个人驾驶习惯、技能和对道路的熟悉程度等，设计针对个人的最优导航算法，可平均为每30min的行车路线节约5min时间。

5）利用车联网技术和用户车辆惯性传感器数据，汇集司机急刹、急转等驾驶行为数据，预测司机的移动行为，为司机提供主动安全预警服务。

（2）智能电网

以先进的通信技术、传感器技术、信息技术为基础，以电网设备间的信息交互为手段，以实现电网运行的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全为目标的先进的现代化电力系统，其核心是实现电网的信息化、自动化和智能化。

信息技术支持：通过物联网技术，对电网和用户的信息进行实时监控和采集，并可将已嵌入智能传感器的各供电、输电和用电设备连成一体，从而实现各设备的物理实体入网，通过智能化、网络化的管理实现能源替代以及对电能的最优配置和利用。

电网大数据支持：通过物联网技术，连接遍布电网六大要素的传感器，每秒从发电系统读取60次同步相量测量值记录所有电流数据和智能电网设备状态数据，智能电表每隔15分钟到1个小时从每个家庭或企业自动采集数据，甚至跨区域电网收集数据。电网基础地理空间大数据，如电网布局的空间结构和空间关系数据、全部传感器位置数据、输电线路巡线位置轨迹数据、停电或事故断电等电网安全数据。

先进电网管理支持：集发电监控中心、调度中心、输电系统、变电系统、配电系统、用电系统等于一体的智能电网信息系统。

目前智能电网已经取得以下应用实例：

1）智能电表数据的应用：更好地掌控电网中用户的需求层次；监控各种电器详细的电力消耗情况；可按时间或需求量的变化定价；根据用电模式对用户进行分类；避开高峰时段用电；识别用电需求来自哪地方或用户。

2）智能电网规划、设计、建设和运行：基于智能电网地理空间大数据的电网覆盖范围布局的空间结构和空间关系的优化设计；基于电网地理空间大数据的电网上所有传感器的精确空间定位；基于电网地理空间大数据的智能电网信息系统（集发电系统、调度系统、输电系统、变电系统、配电系统、用电系统、安全监控系统等于一体）的高效运行。

（3）智能物流

采用GNSS、PDA、多功能手持终端、RFID、无线网关等设备，集生产中心、仓储中心、商务中心、配送中心、监控中心等于一体的精细化、智能化、协同化物流信息系统。

信息技术支持：全球卫星导航系统（GNSS）、多种感知设备（温、湿、压等多功能手持终端、RFID等）、无线通信技术、物联网技术、地理信息系统技术。

物流大数据支持：覆盖物流网范围的地理空间大数据、物流系统五元素空间位置数据、物流网络详细交通数据、油气管道线路位置数据及其上感知设备的位置数据、智能物流过程的大数据、食品物流过程数据（温、湿、压、车况、人况）、油罐或化学品等易燃易爆物流过程实时动态监控数据、物流车等的位置轨迹数据、物流车时间数据、车速数据。

先进物流管理支持：集生产中心、仓储中心、商务中心、配送中心、监控中心于一体的智能物流信息系统中心。

目前智能物流已经取得以下应用实例：

1）对物流车辆进行远程监控和指挥调度：根据显示在电子地图上的GNSS记录的物流车辆位置轨迹数据，分析和掌控物流车辆（队）行驶状况；根据显示在电子地图上的相应感知设备记录的车上物资的温度、湿度、压力等监控数据，分析和掌控物流物资的安全状况。

2）对油气管道物流状况的监控：根据管道安全巡线员利用PDA和GNSS进行巡线的数据，进行分析并发出应对指令；根据管道上各类感知设备记录的温、湿、压、损数据，进行分析并采取相应措施。

3）物流安全事故预防和事故处理：监控中心根据物流大数据进行实时分析，发现可能隐患，并提出预防措施；对已发事故，利用监控中心的物流信息系统平台研究处理方案，调集和组织力量赶赴事发现场抢救。

（4）智慧医疗

智慧医疗是为了实现各级医院之间人才资源、医疗信息资源和医疗文献资源共享。

信息技术支持：人的身体和生理微型感知技术；互联网远程医疗技术；医学影像分析处理和三维仿真技术；计算机电子医疗档案技术；医疗卫生物联网技术。

医疗大数据支持：城市医疗卫生机构（行政机构、各类各级医院、卫生院所、保健、药品商店、急救中心等）的空间分布数据；地方病、流行病、急性传染病数据；各类各级医院特色（专业）、人才、床位、医疗档案（病历）、大型专业和特殊设备、医疗文献等数据；个人保健数据。

目前智能医疗已经取得以下应用实例：

1）流感传播预测：美国Rochester大学的AdemSadliek等人，利用全球定位系统数据，分析纽约63万多微博用户的440万条微博数据，绘制身体不适用户位置“热点”地图，显示流感在纽约的传播情况，指出最早可在个人出现流感症状之前8天做出预测，准确率达90%。

2）个人保健：通过安装在人身的各类传感器，对人的健康指数（体温、血压、心电图、血氧等）进行监测，并实时传递至医疗保健中心，如有异常，保健中心会通过手机，提醒你去医院检查身体。

3）远程医疗：通过国家卫生信息网络，利用医疗资源共享及检查结果互认数据以及急重病人异地送诊过程中的实时监控数据，在线会诊分析、治疗和途中急救等。

（5）智慧城市社会管理

信息技术支持：传感网监测技术；平安城市监控摄像头、空气质量监测、车流监测；GPS/BD导航技术；搜索引擎技术；地理信息系统技术。

城市社会化大数据支持：城市基础地理空间信息交换共享平台（一张图）大数据；位置轨迹数据；平安城市摄像头监控数据；空气质量监测数据；搜索引擎数据；流动人口注册数据。

目前智慧城市社会管理已经在平安城市中得到应用。利用部署在大街小巷的监控摄像头数据，进行图像敏感性智能分析，并与110、119、112等交互，通过物联网实现探头与探头之间、探头与人、探头与报警系统之间的联动，从而构造和谐安全的城市生活环境。例如：

1）从城市人群流动数据中，揭示区域功能和区域人流的关系，对城市区域的社会学功能进行分类和优化。

2）利用地理监测站有限的空气质量数据，结合交通流道路结构、兴趣点分布、气象条件和人群流动规律等大数据，基于机器学习算法建立数据与空气质量的映射关系，从而推断出整个城市细粒度的空气质量。

3）通过对各类企业（特别是房地产）的销售状况的监管和分析，发现不交或交增值税的问题，征收或罚款，确保国家和地方财政收入。

四、总结

1）大数据是信息时代发展的必然趋势，已经渗透到社会工作、学习、生活的方方面面，我们这个时代以近乎就此打上了大数据的烙印，必将带来思维变革、商业变革和管理变革，我们必须认识大数据、适应大数据，应用大数据。

2）时空大数据是时空数据与大数据的融合，强调大数据的空间化（空间定位）。一切大数据都是人类活动的产物，而人类的一切活动都是在一定的时间和空间进行的，所以大数据都具有时间和空间特征，从这个角度看，大数据本质上就是时空大数据。时空大数据是一个更为科学的术语。（北斗）导航定位数据则是时空大数据的一种最基本的组成部分。

3）时空大数据时代的到来，使我们面临前所未有的挑战和机遇。时空大数据带来了科学范式的变化，可能是解决当前面临挑战的具有本质性的理论、方法与技术；时空大数据有可能实现“数据→信息→知识→决策支持”到“数据→知识→决策支持”的转变；时空大数据推动时空大数据产业的变化，可能形成以时空大数据科学为核心的理论体系、以人类自然智能与计算机人工智能深度融合为核心的技术体系和以软件产品、软硬件集成产品和数据产品为核心的产品体系。

4）时空大数据无论在军事领域还是民生领域都具有广泛的应用，并将带来革命性的影响。其中民生领域的智慧城市是大数据时代发展的必然。应用的拓展将带来新的科学问题，需要新的关键技术。