【尊龙时凯之声】从GIS到时空数据

  GIS的魅力

  在信息爆炸的时代，，，
，数据正以前所未有的速度增长，
，，，而地理位置信息作为其中的重要一环，，展现着独特的价值和强大的生命力。
。GIS，，
，全称Geographic Information System，，，即地理信息系统，
，，，是将地理位置信息与地图数据相结合，，进行空间分析和可视化的技术。。。简单来说
，，，它就像是一个超级强大的地图编辑器+数据分析师，，，帮助我们理解并管理地球上的各种空间信息
。。。。GIS经历了六十多年的发展
，，已经在多个领域展示出其强大的功能，
，，，包括
：

  集成与存储信息：GIS作为一个基础记录系统，，
，能够存储和集成来自不同业务系统和权威来源的信息。。。这种能力使得GIS成为了一个数据的“集散地”，，极大地放大了数据的实用性
。。。
。无论是来自政府部门的权威数据，，，还是企业内部的业务数据，，GIS都能有效地进行整合和管理
。。。

  数据可视化：GIS能够将数据以多种形式栩栩如生地展现出来，，包括数字地图、、、、仪表盘、
、、、卫星图像、、、3D模型和实时数据等。。
。这种数据可视化的能力使得用户能够更直观地理解数据，，发现数据中的规律和趋势，，，从而更好地认识问题。。。

  空间分析：GIS提供了强大的空间分析工具，，这些工具可以帮助用户发现数据中的隐藏关系，，，，生成新的见解。
。通过空间分析，，
，，用户可以更深入地了解地理现象和地理过程，，为解决问题提供科学依据。。

  快速传达复杂想法：地图和仪表盘是GIS的重要组成部分，，，它们能够快速传达复杂的想法和科学数据。
。。。这种能力使得GIS成为了一个有效的沟通工具，，可以帮助不同背景和专业领域的人员达成共识
，，
，支持协作和解决问题
。。

  GIS应用场景也极其丰富，
，
，在精准选址、
、路径规划、、、、追踪管理
、
、、、应急响应、、空间分析预测等方面，，
，有着强大潜力。
。

  GIS向时空大数据的演化

  GIS在发展过程中逐步融合多种技术，
，以适应对地理空间数据的时间动态性管理与分析的过程。。
。演化过程的产生了几个关键阶段：

  第一个阶段
，
，
，GIS的早期发展和商业化普及：20世纪60年代，
，，随着计算机技术的出现，，，，GIS领域开始形成，，
，，并在70年代由Roger Tomlinson发起了世界上首个计算机处理GIS
，，主要处理自然资源数据
。。。。80年代，，随着个人计算机的普及和计算能力的增强，
，
，GIS开始商业化，，，
，Esri开发了首款商业GIS产品ARC/INFO，，，推动了GIS工具和方法的广泛应用。。

  第二个阶段，
，，，GIS技术多样化并产生时空大数据概念：90年代，，，GIS技术开始多样化发展，，，包括与虚拟环境技术的结合、、
、
、WebGIS
、、、、智能GIS，，，，以及开放式GIS等，
，GIS开始服务于更广泛的领域。
。。随着技术的发展，，，，GIS开始融合大数据
、、、云计算等新兴技术，，
，
，处理具有时间、、空间和专题属性的时空大数据，，，
，这标志着GIS向时空大数据方向的演化。。。。

  第三个阶段
，，，，时空数据模型的发展
：GIS研究和应用领域开始关注时态GIS，，，，即在时间和空间两方面全面处理地理信息系统，，以更有效地回答与时间相关的问题。
。GIS技术在时空数据可视化方面取得了显著进展，，，
，包括静态和动态可视化手段，，，如三维GIS的发展，，
，使得时空数据可以在三维地理空间中进行呈现
。
。近年来，，，GIS与人工智能结合，，，推动了时空知识图谱的研究，
，旨在通过网络化的知识服务，，实现地理信息的自动化精准解译和知识积累。。。
。

  时空数据治理和服务的展望

  数字经济时代，，，，数据被列为第5类生产要素，，，，时空数据是数据资源体系的核心，
，，现实生活中80%的数据与时间或空间相关。。时空数据具有大数据典型特征，，，海量多源数据的高效准确处理技术挑战较大。。。
。时空数据是AI的天然应用场景，
，
，生成技术如大规模语言模型（LLMs）、、自监督学习（SSL）、
、、
、扩散模型（DMs）和序列到序列模型（Seq2Seq）在时空数据挖掘中展现出巨大潜力
，，打通了数据和应用间的鸿沟。。。

  当前国内时空数据治理领域还存在着一些突出问题，，，特别是“重管理、、、、 轻治理”，
，缺乏统一的时空数据治理认知，，大多数企业和用户战略不够清晰，， 缺少完整的数据治理体系和治理框架。。。。在WGDC2024第十三届全球地理信息开发者大会正式发布了《时空数据治理白皮书（2024）》，，，，这是国内首个重点围绕时空数据治理领域进行研究的成果白皮书
。。提升时空大数据规模和质量，，，激活数据价值，，建立数据制度、
、守护数据安全是测绘地理信息行业发展的新要求和下一站。
。因此，，，，时空数据治理有望成为未来五到十年最重要的研究课题之一。
。。。时空数据治理是数字孪生之基，，实景三维中国的开展也为时空数据治理提升了新的高度
，
，其成熟也将为数字孪生的大规模应用提供高质量的数据基底，，有助于赋能更多场景高质量发展和不断创新。。。时空数据治理发展的主要落地并不在于攻克技术难题
，，而在于一些成熟技术基于新场景的落地应用。。。
。

  电力行业的时空数据发展展望

  电力行业的数字化起步较早
，
，，各集团企业现已构建完备的数字底座，
，向生产、、运营、、、服务等场景化应用拓展，，，，同时深耕GIS技术应用，，基本实现了地理信息平台的自主化。
。
。。随着新型电力系统建设的加速
，，“源网荷储”成为新的典型系统场景模式
，，，，也是中央在能源生产、
、、、存储、、
、分享与消费模式改变的背景下提出的建设目标。
。
。

  “源网荷储”在空间特征基础上，，，，叠加时序时间特征，，
，呈现出典型的时空特点
。。
。时空大数据和人工智能技术的发展，
，，，为新型电力系统提供了恰时的有力技术手段
。。以时空大数据为媒介，
，
，串联源网荷储能源电力数据链，
，，，叠加气象、、、海洋
、
、
、、水文
、、城市、、、
、交通等等数据，，，实现电力时空大数据的智能感知与协同处理，，，，将大数据的价值发挥到最大化，
，应用到新型电力系统的各类多主体场景。。。