京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
郭华东:空间地球大数据—地球科学研究的新引擎
大数据对科技发展正在产生重要影响,同时也为地球科学的深入研究带来了重要发展机遇。本期,我们邀请中国科学院院士郭华东通过分析对地观测技术及大数据的发展,探讨空间地球大数据理念,剖析空间地球大数据科学内涵,讨论空间地球大数据与数字地球关系,分析空间地球大数据对推动地球系统科学及全球变化发展的潜力,并在此基础上提出空间地球大数据服务于“一带一路”等经济建设领域的建议。
A 大数据是国家新型战略资源
19世纪70年代以来,随着第二次工业革命的爆发,各种新技术、新发明层出不穷,以文字为载体的数据量大约每10年翻一番;从工业化时代进入到信息化时代后,信息技术革命以前所未有的方式对社会、科技、经济变革的发展起着决定作用,数据量以每3年翻一番的速度持续增长;近10年来,随着计算机技术和互联网的快速发展,音频、视频、文字、图片等半结构化、非结构化的数据大量涌现,社交网络、物联网、云计算被广泛应用,使得数据存储量、规模、种类飞速增长,大数据时代已悄然来临。
2014年4月,国际数据公司(IDC)发布的第七份“数字宇宙”研究报告指出,全球数据总量将以每两年翻一番的速度持续增长。大数据的重要性犹如工业社会的“石油”资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。大数据已成为信息主权的一种表现形式,将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。
可以说,大数据正在改变科学的发展。大数据技术与应用已成为继实验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表,正在带来科研方法论的创新:科学大数据将复杂性、综合性、全球性和信息与通信技术高度集成性等诸多特点融于一身,其研究方法也正在从单一学科向多学科、跨学科方向转变、从自然科学向自然科学与社会科学的充分融合方向过渡、从个人或者小型科研团体向国际科技组织方向发展。另外,科学家不仅通过对广泛的数据进行实时、动态地监测与分析来解决科学问题,更是将数据作为了科学研究的对象和工具,即数据驱动的知识发现。这正是科学大数据的核心价值所在。
B 空间地球大数据驱动地球科学发展
所谓空间地球大数据,是指从空间观测地球获取地表及次地表的大数据,并通过数据密集型科学分析人与地球和自然现象的规律。空间地球大数据具有海量(高分辨率、高动态新型传感器波段数量多、光谱和空间分辨率高、数据速率快、周期短)、多源(数据来源和获取手段多样)、多时相(采样间隔缩短,数据获取频率幅度增大)等特征,因其有宏观、客观、快速、准确、全面获取数据的特点和能力,对地球科学,尤其是地球系统科学的发展起到了革命性的推动作用,在环境、资源、灾害等领域有重要作用和经济社会价值。
地球系统科学以地球为一个巨型系统研究,需要空间地球观测数据的参与,从而降低系统复杂度,使建模和求解成为可能。在地球科学长期发展的基础上,半个世纪以来从空间观测地球的新视野新方法,不断加深着对地球的理解特别是宏观认识。随着遥感、导航定位、地球物理等卫星数量和其他平台的不断增加以及观测仪器类型的多样化,空间地球大数据正在汇入大数据研究的主流,为地球科学研究带来了新机遇,作为思维与方法论的创新与革命,有望为推动地球科学深度发展并产出重大科学发现作出贡献。
我国空间对地观测技术经过40年的发展,自主卫星遥感技术、北斗导航卫星技术等数据获取技术得到长足的发展,相应的地面接收基础设施和数据处理系统水平、规模与服务能力也与国际同行。相信空间地球大数据时代的到来,以及数据驱动科学范式的建立,将大大推动包括数字地球、全球变化、未来地球、灾害科学等领域的研究及空间地球信息科学的学科发展,并将为我国“一带一路”等国家战略提供支撑服务,包括沿线国家的生态环境、资源能源、农业、减灾、自然与文化遗产保护等重大问题方面发挥历史性作用。
C 加快国家大数据建设进程
大数据是知识经济时代的战略高地,大数据是国家新型战略资源,大数据正在改变人类生活及对世界的深层理解。在大数据时代,庞大繁杂的数据对社会、科技、经济的发展将发挥支撑促进作用,其所蕴含的战略价值已引起多数发达国家政府重视,一些国家和国际组织已将大数据研究提升到国家和国际重大战略层面,相继出台了大数据战略规划和配套法规促进大数据应用与发展,这势必对未来科技与经济发展带来深远影响。
目前,我国在该领域面临难得的发展机遇,与世界各国同处大数据起步阶段:我国的计算机用户数全球第一,互联网用户数全球第一,移动互联网用户数全球第一;我国拥有的数据现在占全球16%左右,2020年这一比例将高达21%;我国发表的大数据论文目前国际排名第二位,正在呈现快速发展趋势。如此情势下,完全有条件借国家全面深化改革的东风,优化体制机制,整合各类资源,将大数据上升为国家战略,加强大数据的顶层设计,系统规划,通过出台大数据国家行动计划、建立大数据国家平台及国际联盟等举措,把大数据做大做强,使大数据成为服务国家、引领世界的一个引擎。
为此,提出加快国家大数据建设进程的三点建议:
第一,将大数据定位为国家战略。大数据应该是国家战略,其发展应体现核心性国家意志,应加强大数据的顶层设计,系统规划。同时,注重大数据政策法规、伦理道德问题。大数据监管或政策应先行,监管可遵循“红绿黄灯”原则,尤其要加快绿灯政策和绿灯配套措施建设。目前,包括数据共享在内的我国数据政策还在徘徊阶段,大家期待形成一个绿灯闪烁、大国数据潮流破浪涌动的局面。
第二,出台大数据国家行动计划。构建大数据国家重大基础设施,建设一批科学大数据应用服务中心,一批学科交叉大数据科学研究中心,推出人才培养计划。设立研究专项,比如李克强总理数次提到胡焕庸线是否可以破解的“三问”,即“胡线”该不该打破?是否可以打破?如何打破?“胡线”的形成历经近千年的长时间尺度和跨越几千公里的大空间尺度,蕴藏着超长时空序列科学内涵,可通过大数据研究为总理“三问”提供科学依据。
第三,建立大数据国家组织及国际联盟。例如,面向国家“一带一路”战略,构建丝绸之路和海上丝绸之路大数据联盟。以大数据为抓手,为“一带一路”注入可操作、可凝聚、能引领的方向,形成出钱的基金会—出思想的科学家—出成果的大数据基础设施等各方联动大格局,让大数据成为“一带一路”建设的一个引擎,让大数据成为各国共建“一带一路”的和平使者,让大数据科学之光普照“一带一路”的现在和未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15