【Z6尊龙之声】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。。