系列文章链接 时空数据库系列（二）时空数据库介绍   了解数据模型与应用场景 时空数据库系列（三）技术讲解：时空轨迹数据压缩、空间索引R-tree 时空数据库系列（四）如何高效存储、分析时空数据？时空数据库Spacture给了我们答案 时空数据库系列（五）星环时空数据库Spacture案例与Demo演示 在介绍完时序数据以后，很多感兴趣的小伙伴纷纷博主留言，在车联网、生态学、气象学等领域产生的数据不仅仅有着时间戳，还需考虑其地理空间位置，因此期望开一期“时空数据库系列”。这篇文章就为您介绍时空数据、时空数据库、时空数据库的特性、应用场景、技术原理、涉及算法等多种关于时空数据库的知识。带您了解学习时空数据库，并通过展示时空数据的实际应用案例的方式，探究时空数据的巨大应用前景。

什么是时空数据（Spatiotemporal Data）？

首先，时空数据，是指在特定的空间位置上，随着时间流转而产生的数据，即时空数据与空间和时间都存在联系。这些数据不仅仅是一个简单的数字或信息，更承载了物体在三维空间中的精确位置以及其在时间轴上的动态变化轨迹，是一个融合了三维空间与一维时间的四维结构。在这个四维结构中，每一个事件或物体都有其独特的时空坐标，这个坐标既包含了它在空间中的位置，也包含了这一事件发生或物体存在的具体时间点。比如，当我们使用全球定位系统（北斗）时，它会持续地为我们记录下时间节点下所在的地理位置，并生成行驶轨迹；再比如，那些在城市中随处可见的共享单车，它们的实时位置信息也是一种典型的时空数据。正因为有了这样的数据支持，我们得以更加深入、细致地了解物体的行为模式、运动轨迹以及在空间和时间上的分布规律。

时空数据的本质功能，是反映地理世界各要素或现象的数量和质量特征、空间结构和空间关系及其随时间的变化，是人类认知地理世界的基础。时空数据反映人类活动（社会、经济、文化、工作、学习和生活）的时空规律，是一切大数据集合和聚合的基础时空框架。

时空数据所具有的三种维度：

时空数据指以地球(或其他星体)为对象，基于统一时空基准，与位置相关联的地理要素或现象的数据集，具有空间维(s)、属性维(D)和时间维(T)等基本特征。

1. 空间维：指地理信息具有相对精确的三维空间位置（XYZ）或空间分布特征，具有可量测性，需要一个高精度的空间参考基准；

2. 时间维：指地理信息是随时间的变化而变化的，具有时态性，需要一个精确的时间基准。

3. 属性维：指空间维上可加载的各种相关信息(属性或专题信息)，具有多维特征，需要一个科学的分类体系和标准编码体系；

时空数据的分类有哪些？

时空数据是由空间数据和时间信息复合而成的数据，因此在了解时空数据分类之前，我们先了解一下空间数据的分类。

空间数据的建模分为两种类型，一种是基于对象的模型，一种是基于场的模型。基于对象的模型是将整个地理空间看作一个空域，所有的空间实体作为独立对象分布其中，这种模型的空间数据我们称之为矢量数据。基于场的模型是将地理空间中的空间实体和现象看作连续变量，比如地表的温度分布、土壤湿度等，这种模型将地理空间划分为均匀的网格，每个网格取值就是其表示的现象数值表达，比如温度、海拔等，这种模型的空间数据我们称之为栅格数据。

矢量数据和栅格数据是两种截然不同的空间数据，存储方式也完全不同，由于矢量数据是由多个独立对象表示，因此往往采用支持空间索引的数据库来存储；相对而言，栅格数据主要用于展现连续的空间现象，因此它更倾向于使用诸如geotiff的图像格式进行存储，并通过文件系统或对象存储等方式实现数据的持久化保存。

基于空间数据从模型上可以分为矢量数据和栅格数据，所以时空数据也分为矢量数据与栅格数据两种模型。矢量数据的时空数据可以将时间戳作为一个属性附加到空间数据上，这样空间数据就变成了时空数据，并且由于矢量数据是结构化数据，因此存储空间占用很低，还可以很好地支持几何空间查询，这也是主流时空数据描述方式；对于栅格数据的时空数据，则需要保存采样时间内的所有栅格图像，这对于存储空间极其不友好，往往难以支持高效的时空查询。

时空数据的基本特征

点、线、面的三维空间位置（XYZ），点、线、面的空间关系(拓扑、方向、变量)；

每个点、线、面、体都有自身的数量、质量特征。

物体(现象)的位置、属性等随时间变化而变化。

空间尺度或比例尺随应用需求而不同，大比例尺为小尺度，小比例尺为大尺度。

包括空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率(重访周期) 。

包括时空基准、时间、尺度和语义等的不一致性。

时空数据数据量巨大,达到 TB,PB, EB 甚至 ZB 级,需要科学先进的存储管理技术。

空间维属性维（i）和时间维（T）构成多维数据。

时空数据隐含价值，需要进行数据挖掘，例如关联大量不相关信息，以发现其价值。

时空数据可以是流数据的形式，在处理该形式时空数据时，需要实时写入实时分析，要求其处理速度快。

适用场景

时空数据供了丰富的信息，帮助我们揭示自然现象和社会行为的规律，被广泛应用于气象学、交通、生态学、生物学、医学和林业等领域。

1. 气象领域

空间信息是气象预测的基础，能融合时空大数据的气象大数据将为大气环境监测、农业灾害监测提供强有力的支撑。例如，气象学家使用气象卫星和雷达来观察飓风，并实时记录飓风的空间数据信息，基于空间数据的可预测性，对飓风未来的移动轨迹做出判断，提前对影响范围内的居民做出告警，减小其造成的损失。

2. 物流供应链

物流企业可以通过分析车辆行驶轨迹和交通流量来提高配送效率。随着车联网的大范围普及，物流公司可以对所属车辆进行时空数据的获取，结合地图实时情况对物流车辆的行进轨迹做出最合理提示，有效提高其配送效率，避免因堵车、突发情况、天气等因素对物流配送进度的影响。

3. 疾病监控

通过对历史疾病的时空数据记录，其中包括疾病发生时间、位置、传播情况、持续时长、疾病变化，以及人员流动、分布等。可以帮助医疗机构和研究人员更好地了解人口分布、疾病流行趋势等信息，以支持健康管理和疾病预防。

研究时空的意义是什么呢？

简单来说，因为时空的普遍性，使得客观世界中所有的人、事、物会在不同的状态下展现出不同的时空表象。那么通过研究这些时空表象，我们可以反演出客观世界中的状态。久而久之经过不断总结和积累，可以发现其中的规律，沉淀一定的方法。再经过不断的学习，我们可以通过时空的态势来判断事物未来的走势，通过对走势的预测实现更高效的决策，这正是时空研究的价值所在。