地球大数据白皮书（2023年）-2023.9-72页_1mb

地球大数据白皮书（2023年）摘要

1. 引言

• 地球大数据是数据要素产业的重要组成部分。
• 2016年起，中国在政策层面开始重视地球大数据的应用。
• 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步明确其重要性。

2. 地球大数据定义与价值

2.1 定义

• 来源涵盖大气圈、水圈、土壤圈、生物圈及人类活动。
• 具有时空性、多源性、普惠性等特点，包含卫星遥感、气象、物联网等数据。

2.2 特点

• 4V特征：Volume（海量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（高价值）。
• 子特征：时空关联性、物理关联性。

2.3 价值释放要点

• 数据资源：空间与时间属性丰富，可按几何对象（点/线/面/体）与时空类型（静止、动态）划分。
• 关键技术：
  • 数据采集：卫星遥感、AIoT。
  • 管理：多源数据融合、地理信息系统、时空数据库。
  • 分析：统计分析、可视化、模拟仿真、人工智能。
  • 数据安全：可信计算、区块链。
• 行业应用：涵盖生态环保、双碳战略、自然资源、智慧应急等领域。

---

3. 数据资源

3.1 数据来源

• 天：卫星遥感（如Sentinel系列、风云系列、高分系列）。
• 空：气象数据（如中国气象局、ERA5再分析数据）。
• 人：工业、农业、能源活动等统计数据。
• 地：物联网设备采集的环境/气候/农业/交通/城市数据，以及地理信息（地图、地物、土地利用等）。

3.2 属性分类

• 几何属性：点、线、面、体。
• 时空属性：时空静止、空间静止时间动态、时空动态。

---

4. 关键技术

4.1 数据采集

• 卫星遥感与AIoT融合，支持空气质量、水环境等监测。
• 技术：遥感器（可见光、红外、激光雷达等）、物联网设备与智能传感。

4.2 数据管理

• 多源融合：时间/空间/属性维度整合（如变分同化、卡尔曼滤波）。
• 时空数据库：网格索引引擎（GeoHash、希尔伯特曲线）、快速查询结构。

4.3 数据分析

• 统计分析：时间序列、空间统计模型。
• 可视化：3D/VR技术，如Google Earth Engine与Cesium。
• 智能决策：逻辑推理、机器学习（如随机森林、时空卷积网络）、模拟仿真（WRF、EFDC模型）。

4.4 数据安全

• 区块链：去中心化、不可篡改。
• 可信计算：TEE（如Intel SGX）、加密与校验机制。

---

5. 行业生态与应用场景

5.1 行业应用

（1）生态环保：

• 生态系统监测、生物多样性保护、碳排放监测。

（2）双碳战略：

• 温室气体监测（如甲烷卫星）、能源优化、碳市场支持。

（3）自然资源：

• 土地利用、水资源、矿产资源管理。

（4）气象服务：

• 天气预报、灾害预警、农业气象。

（5）智慧应急：

• 灾害预测、应急资源调度。

（6）数字经济：

• 数字孪生流域、城市大脑、车联网。

---

6. 总结与展望

• 地球大数据在多个领域能提供科学支撑，但需解决数据碎片化、场景落地等问题。
• 发展趋势：
  • 人工智能与AIoT深度结合。
  • 跨行业数据整合与生态合作。
  • 数据服务市场成熟化。
  • 更高效、安全的数据管理方案。
  • 加强数据可视化与决策支持系统。