
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
Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08