更新时间：2024-06-24 14:54
时空数据是同时具有时间和空间维度的数据，现实世界中的数据超过80%与地理位置有关。
随着科学技术的快速发展,人类对自身生活环境的探索已经不仅仅局限于周围的世界，探索空间的外沿急剧扩展，已经遍及地球各个角落、各个圈层,并延伸到外太空。因此，如何表述人类活动的客观世界和活动特征，已经成为了科研机构和人员研究的热点和重点。伴随着计算机技术的发展,如何利用计算机模拟和表征客观世界和人类活动，无疑也为学者提供了广阔的研究空间。
伴随着人们探索空间的过程,各种信息的获取范围也从局部地面、全球地表、地球各个圈层扩展到地球内外的整个空间，从原有二维平面空间基准逐步演变到三维空间基准，进而演变到反映地理空间对象时空分布的四维空间基准。时空数据是指具有时间元素并随时间变化而变化的空间数据，是描述地球环境中地物要素信息的一种表达方式。这些时空数据涉及到各式各样的数据，如地球环境地物要素的数量、形状、纹理、空间分布特征、内在联系及规律等的数字、文本、图形和图像等,不仅具有明显的空间分布特征，而且具有数据量庞大、非线性以及时变等特征。
同时具有时间和空间维度的数据，现实世界中的数据超过80%与地理位置有关。时空大数据包括时间、空间、专题属性三维信息，具有多源、海量、更新快速的综合特点。
时空数据由于其所在空间的空间实体和空间现象在时间、空间和属性三个方面的固有特征，呈现出多维、语义、时空动态关联的复杂性，因此，需要研究时空大数据多维关联描述的形式化表达、关联关系动态建模与多尺度关联分析方法，时空大数据协同计算与重构提供快速、准确的面向任务的关联约束。具体特点包括：
1）时空数据包含对象、过程、事件在空间、时间、语义等方面的关联关系。
2）时空数据具有时变、空变、动态、多维演化特点，这些基于对象、过程、事件的时空变化是可度量的，其变化过程可作为事件来描述，通过对象、过程与事件的关联映射，建立时空大数据的动态关联模型。
3）时空数据具有尺度特性，可建立时空大数据时空演化关联关系的尺度选择机制；针对不同尺度的时空大数据的时空演化特点，可实现对象、过程、事件关联关系的尺度转换与重建，进而实现时空大数据的多尺度关联分析。
4）时空数据时空变化具有多类型、多尺度、多维、动态关联特点，对关联约束可进行面向任务的分类分级，建立面向任务的关联约束选择、重构与更新机制，根据关联约束之间的相关性，可建立面向任务的关联约束启发式生成方法。
5）时空数据具有时间和空间维度上的特点，实时地抽取阶段行为特征，以及参考时空关联约束建立态势模型，实时地觉察，理解和预测导致某特定阶段行为发生的态势。可针对时空大数据事件理解与预测问题，研究空间大数据事件行为的本体建模和规则库构建，为异常事件的模式挖掘和主动预警提供知识保障，可针对相似的行为特征，时空约束和事件级别来挖掘事件模式并构建大尺度事件及其应对方案的规则库。
数据索引技术也称作数据获取方法，大多数研究主要是从以下几个方面入手：1）历史数据的高效存储和获取，对于这个方面的研究，已经有学者提出了很多种基于R树或四叉树的时空索引技术，这样建立索引是为了减少建立索引占据的空间及提高查询效率；2）对于未来状态的查询，人们先假定已知一个时空地物坐标及速率，预测时空地物在以后的某个时刻坐标等信息，仅有TPR树及其改进型支持未来预测查询。
学者们提出的时空数据索引主要有HR-tree、PPR-tree、MVR-tree、RT-tree、3DR-tree、TPR-tree、TPR*树、Q+R树等。
时空数据查询是指在过去、现在、未来某个时刻或时间段，检索对象的位置状态等信息。高效的时空查询对于时空数据库来说非常重要，是衡量一个数据库好坏的标准之一。常见空间查询有：
点查询：给出某个点对象，找出所有包含该点的空间对象的方法。
窗口查询：给出一个查询范围，找出与窗口相交或在范围内的空间对象。最近邻查询：找出与给定对象距离最小的一个空间对象。
反最近邻查询：找出以给定对象为最近邻的空间对象。
在空间查询的基础上给定时间条件来限制的查询就是时空查询。常见时间约束条
件是给定时间点或一个时间段前提下查询空间对象信息。因此常规时空查询有：简单
时间点查询、时间点窗口查询、时间段窗口查询、时间点最近邻查询、时间段最近邻查询、时间点反最近邻查询等。