时空大数据

时空信息处理和大数据随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了我们日常生活中一个家喻户晓的词汇。

这是由于在互联网时代，我们所生产的数据量已超过以往所见，而且数据的规模、速度、种类和复杂度也在不断增加。

大数据的应用范围也日益广泛，时空信息处理是其中一个重要领域。

本文将从多个方面着笔，探讨时空信息处理与大数据之间的关系。

1. 时空信息处理时空信息处理是一种数据处理方式，它涉及到信息和时间维度的处理，以及从多个来源和格式中提取有用的信息。

时空信息处理可以处理成千上万个不同来源的数据，其中包括卫星图像、传感器数据、社交媒体等等。

这些数据可以来自不同的地点、时间和类型，它们的处理需要利用先进的技术和算法。

例如，在城市规划领域，时空信息处理可以帮助规划者了解城市交通运行情况，以便做出决策。

通过收集和分析大量的交通数据，如车辆密度、路况和旅行时间，规划者可以预测未来的交通状况，并采取措施来减少拥堵，提高城市的交通效率。

2. 大数据现代社会的数据已经以指数级别增长，数据的规模、速度和复杂度都有明显的提高。

大数据是指太大或太复杂以至于无法使用传统的方法来处理和分析的数据。

大数据的特点包括高速、高容量和高复杂性。

它们需要使用一些特殊的技术和算法，来解决传统方法无法解决的问题。

大数据包括结构化数据和非结构化数据，这些数据可以来自多个来源，如传感器、社交媒体、数字图像和卫星图像等。

大数据还带有时空属性，这意味着需要一种方法来快速处理大量数据，从而提取出有用的信息。

3. 时空信息处理与大数据的结合时空信息处理和大数据有很多共同点，它们都涉及到处理大量的数据，并从中提取有用的信息。

因此，两者结合可以帮助我们更好地理解和掌握数据的特性。

时空信息处理可以帮助处理大量的漫游数据和移动数据，也可以帮助分析大规模的社交媒体数据。

例如，在天气预报领域，时空信息处理和大数据的结合是非常重要的。

天气预报需要大量的数据，如温度、湿度、风速和风向等，这些数据需要进行实时采集和分析，以便对未来天气情况进行预测。

精彩摘录
在当今时代，天空地一体化时空大数据平台关键技术正在不断发展，它深刻地 改变了人们的生活和工作方式。这种技术融合了卫星、航空、地面等多元观测 手段，通过高性能计算、数据挖掘、人工智能等现代化信息技术，实现对地球 表面时空信息的全面感知、高效处理和智能服务。本书将重点介绍这本书中的 一些精彩摘录。
目录分析
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，而时 空大数据更是引领了数据领域的新潮流。在这样的大背景下，本书《天空地一 体化时空大数据平台关键技术》应运而生，其目的是深入探讨建设天空地一体 化时空大数据平台所涉及的关键技术。
本书从时空大数据平台的整体建设思路出发，对平台的体系架构进行了详细的 阐述。这包括了对时空大数据的获取、处理、存储、管理以及应用等各个关键 环节的全面解析。通过这一部分的论述，读者可以清晰地了解到时空大数据平 台的整体架构以及各个部分的功能。
《天空地一体化时空大数据平台关键技术》这本书的内容丰富、结构清晰，既 对时空大数据平台的整体架这本书的，对于推动时空大数据领域的发 展、提高我国在全球大数据竞争中的地位具有重要意义。
作者简介
作者简介
这是《天空地一体化时空大数据平台关键技术》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
在书中，我特别对时空大数据的管理与集成、协同调度以及可视化等关键技术 产生了浓厚的兴趣。作者们详细地讨论了这些技术在天空地一体化时空大数据 平台中的应用，展示了如何通过这些技术实现数据的有效获取、处理和分析。 书中还提及了时空大数据应用平台的分析，充分展现了这些技术在智慧城市、 数据治理和公共安全等领域的实际应用。
内容摘要
第三章：天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型与建模方法
本章主要介绍了天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型和建模方法，包括时空数据模型的 设计、时空数据的表达与可视化、以及基于人工智能的时空数据建模等方面的内容。

基于时空行为大数据的城市社会空间分异研究近年来，随着大数据技术的发展，越来越多的城市数据可以被收集和分析，这为城市规划和社会科学研究提供了新的机会。

其中，基于时空行为大数据的城市社会空间分异研究成为了一个备受关注的领域。

本文将探讨该研究方向的意义、方法和应用。

一、研究意义城市社会空间分异研究是理解城市内的人群行为和城市结构的重要途径。

通过分析城市中不同区域的社会经济属性、人口分布、交通流动等数据，我们可以揭示城市的空间结构和人们的行为模式。

而传统的调查方法往往面临成本高、样本量小等问题。

而基于时空行为大数据的研究能够更为准确地描述和量化城市内的社会空间分异，为城市规划和公共决策提供科学依据。

二、研究方法1. 数据采集基于移动通信网络、社交媒体等渠道获取城市居民的行为数据和社交数据。

通过采集城市居民在时间和空间上的行为轨迹，例如移动手机的位置、社交媒体的签到记录等，可以获得大规模的、具有时空属性的数据。

2. 数据预处理由于大数据的复杂性和噪声，需要对采集到的数据进行预处理。

这包括数据清洗、去重、缺失值处理等步骤，以保证后续分析的准确性和可靠性。

3. 时空行为分析通过时空行为模式挖掘、社会网络分析等方法，研究城市居民在不同时间和空间上的行为特征。

例如，我们可以分析不同区域的人口流动性、交通状况、社交圈子等，以揭示城市社会空间的分异模式。

4. 空间统计建模借助空间统计方法，分析城市社会空间的特征和规律。

例如，可以利用地理加权回归模型、空间聚类分析等技术，揭示城市内不同区域的经济发展水平、人口结构差异等。

三、应用案例1. 城市规划和交通设计通过分析城市居民的移动轨迹和出行偏好，可以为城市规划和交通设计提供决策支持。

例如，根据人口流动模式，优化交通线路规划；基于社交网络分析，改进公共交通站点的布局。

2. 社会政策制定利用城市社会空间分异研究的结果，政府可以有针对性地制定社会政策，以提高城市居民的生活质量。

Ⅴ
Ⅳ
加入共享目录（租户）
管理员经过审核后将数据或服务 地址映射至衡阳市时空信息大数 据共享目录.
3 核心需求之四—应用更加简单
2 市县一体化理论基础—六位一体化的原则
标准一体化
一体化平台建设标准、基础测绘数 据标准、地理框架数据标准、地理 信息服务标准
硬件一体化
计算资源、存储资源、网络资源一 体化建设、一体化管理、
0 数据资源方面
空
时
DLG数据 DOM数据 三维数据 专题数据 。。。
看到超市的过去
二维
动态更新 实时数据 民生数据（水电气） 运营商数据
展在示。城。市 。
的现
规划数据 数据挖掘 模拟推算 大数据分析 。。。
展望城市的未来
多维
0 平台主要功能
按需提供软、硬件、数据资源 按需快速搭建平台 按需提供在线GIS功能服务
15 0
10 0
5 0
0 数据生产费用
3 0 2 0
软件开发费用
5
3
0
0
3
3
0
0
0
0
基础硬件费用
基础软件费用
单位：万元
3 0
0 0
人力资源费用
1
0
基础版
政务版
公众版
2 县级平台建设技术的问题—技术能力不足
建设前所需技术能力
项目设计删选能力
项目招投标把关
常规模式—依据一期建设经验
按照国家标准一个完整县级数字城市建设项目，建设单位的工作
一个平台
多种应用模式
2 一套标准体系
市县一体化基础测绘数据标准
建立衡阳市地理实体编码体系，规范数据生产标准与流程，建 立数据存储模型，增加地理实体时间域属性

省级北斗时空大数据底座的建设及应用成效文 | 李亚平1 魏国2 吴凯2 赵晓梅2 张静2 孟奇21.中科院空天信息创新研究院2.内蒙古自治区军民融合发展研究中心随着“数字经济”时代的到来，数据已经成为第五大生产要素，正在逐渐形成流通和交易制度。

随着北斗导航的大众化、规模化应用，北斗用户终端以及服务于北斗用户终端的信息系统所产生的海量数据是一种具有特殊意义的数据，也具有重要挖掘价值，已经被政府和行业重点关注。

近年来省级北斗时空大数据底座建设被作为推动北斗产业发展和规模化应用的重要举措，正在加速推进。

本文针对省级北斗时空大数据底座建设的背景、现状、关键技术、预期成效以及面临的挑战进行了初步探索研究，为未来省级北斗时空大数据底座建设提供参考。

一、省级北斗时空大数据底座建设概念与建设现状1. 省级北斗时空大数据底座概念时空大数据是指基于统一的时空基准（空间参照系统、时间参照系统），存在于空间与时间中，与位置直接（定位）或间接（时空分布）相关联的大规模海量数据集，由“基础地理时空数据”和“部门行业专题数据”融合而成[1]。

省级北斗时空大数据底座是时空大数据平台和国家北斗大数据中心省级分中心融合的产物，主要完成以北斗导航为时空基准的省级基础地理数据和行业应用中动态要素数据的汇聚、处理、管理、共享分发，把省级各种分散的（点数据）和分割的（条数据）时空大数据汇聚到一个特定的自主可控的平台上,并使之发生持续的聚合效应。

因此，省级北斗时空大数据中心底座可以定义为汇聚省级北斗连续运行参考站（CORS）站网数据、北斗用户终端数据、省级基础时空数据，利用北斗系统的导航、定位、授时、短报文四大服务，打造具备省级泛在、智能、可信的定位、导航与授时（PNT）服务能力的基础服务平台。

其核心要素包括地基增强感知网、北斗大数据中心（基础设施、数据中台）、灾备中心、北斗位置服务云平台、基础地图、标准规范体系、行业示范应用共性插件(业务中台）。

互联⽹+智慧城市中的时空⼤数据解决⽅案智慧城市中的时空⼤数据主要内容?1 智慧城市及其应⽤2 时空⼤数据3 云计算与时空数据挖掘?4 智慧城市运营中⼼5 结论与展望⼀、智慧武汉及其应⽤*智慧城市的概念–智慧城市是在数字城市建⽴的基础框架上，通过物联⽹将现实世界与数字世界进⾏有效融合，⾃动和实时地感知现实世界中⼈和物的各种状态和变化，由云计算中⼼处理其中海量和复杂的计算与控制，为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务–智慧城市是智慧地球的重要组成部分智慧城市=数字城市+物联⽹+云计算Do every城镇化低炭⼯业化绿⾊信息化可持续利⽤后发优势，实现中国梦！中国智慧城市的动⼒与⽬标智慧城市数字城市是智慧城市的基础基础地理数据三维模型数据街景影像数据全景影像数据正射影像数据专题数据数据层注册中⼼公共平台元数据⽬录管理数据成果发布地理信息公共平台数据中⼼服务共享⼆次开发接⼝旅游、⽂物管理⽰范应⽤国⼟、规划、城管及公众⽰范应⽤⽰范应⽤1. 开展了智慧武汉总体规划与设计《武汉市国民经济和社会发展“⼗⼆五”规划》提出，要提升城市功能，建设智慧城市，围绕提⾼城市建设和管理现代化⽔平，加快推进以数字化、⽹络化、智能化为特征的智慧武汉建设。

⼀个总体⽬标⼀套基础设施三⼤核⼼体系智慧武汉建设总体架构2011年2⽉，启动“武汉智慧城市概念设计”2011年8⽉，启动“武汉智慧城市总体规划与设计” 2012年7⽉，武汉智慧城市总体规划与设计通过专家验收 2012年8⽉，市政府常务会通过武汉智慧城市总体规划与设计2. 智慧武汉地理空间信息资源不断丰富形成了涵盖共10⼤类、101中类、962⼩类、1402层的信息资源⽬录政务电⼦地图：覆盖全市域，每年更新4次遥感影像：涵盖2000年以来历年的数据城市三维模型：建⽴市域框架模型和中⼼城区、新城区城关镇700余平⽅公⾥精细三维模型，实现由⼆维向三维的提升地名地址：地名13万条，地址60多万条街景影像：中⼼城区800平⽅公⾥范围6000公⾥长的街景实景影像政务信息图层：1402层静态三维数字地图实时视频信息……静态三维数字地图政务电⼦地图卫⽣机构分布银⾏⽹点分布中⼩学分布街景影像城市三维模型地名数据地址数据物联⽹能够实现⼈与⼈、⼈与机器、机器与机器的互联互通物联⽹技术智慧应⽤⾯向服务的中间件物理接⼊⽹络智能传感⽹服务共享服务接⼊⽹络传感器⽹络物流新能源智慧交通智慧景区智慧医疗智慧环保数据服务功能服务注册服务⽬录服务RFID其他IP 架构传感器⼿机平板电脑笔记本电脑路由器ApplianceMobileAudio Video Communi-cationMulti -purposeOfficeEducation RetailHospitality Healthcare Grocery Airports Stadiums Data CentersCommercial /InstitutionalIndustrialProcess-Semi Fabs-Chemical -Pharma -Refining ? Pulp/PaperDiscrete BatchLegislaturePublic Infra-structurePublic SafetyDocs Records Voting Polling OtherEquip. & personnel -Water -Wastewater -OtherEquip. &personnel -Police, -Fire-RegulatoryDevices: Voting booths information cards, Scanners, Public infrastructure, etc.LabWatertreatment ? Building environ.? General environ.ResidentialVehiclesPersonnelMaterialLand Air SeaPeople MachinesWeapons Supplies OtherDevices: Weapons, Vehicles, Soldiers, Unmanned drones, etc.Security / SurveillanceRadar/Satellite EnvironmentGenerationTransmissionSupplyDemandDistribution (Utility)Residential Industrial CommercialDevices: Central plants, Distributed resourcesSingle familyMulti -familyEntertainmentAudio Video GamingDevices: TVs, VCRs, DVRs, Dishwashers, Washer/Dryers, Refrigerators, Lights, Computers, etc. Devices: HVAC, Vertical Transport, Fire & Safety, Lighting, Security & Access, etc.Laundry Kitchen Environmental Information Lighting Security ClimateBuildingsConsumerIndustrialHealthPowerRetailTransportationGovernment / Security ?Complex machines ? Simple /standard machinesPOSInfrastructureIn -store Remote Display e quipmentDist. centers Shopping centersDevices: POS terminals, Tags, Cash registers, Payment terminals, Signs, etc.Signage /DisplayLabMisc. InfrastructureProcess equip. Product diagnosisFacility mgmt. InfrastructureCars/trucks Aircraft Watercraft ConstructionVehiclesInfrastructureFueling stations Nav. systemsTraffic control & Hway sys.Devices: Vehicles, Roads, Gas stations, Signage, etc.Machine ControlElectronics/Semicon Industrial Process ControlComplexmachines ? Simple / standardmachinesSemicon -Semi tools-Wafer hand -Test systems ? Electronics-T&M -CompPlacement & board assblySCADA Instrument/sensor CDSDevices: Pumps, Valves, Vats, Conveyors, Pipelines, Motors, Drives, Switches, Machines, etc.POC LabdiagnosticsPoint -of-Care ERMobile POCImplants POCPOC Lab facilitiesDevices: MRIs, PDAs, Implants, Surgical equip., Pumps, Monitors, Telemedicine, /doc/7e183c1668eae009581b6bd97f1922791688be37.html bHospitalDoc. Office/Care facilityHome / In Vivo⽆所不在的物联⽹7 trillion wireless devices serving 7 billion people by 2017（国际权威机构预测）⽆所不在的⽹络基础设施核⼼：有线光纤传输：城域⽹接⼊：局域⽹⽤户：固定、游牧、移动式应⽤智慧城市的应⽤城市职能智慧城市职能⽣存繁衍智慧安防\环保\能源\城管\养⽼智慧国⼟规划\社区\家居…经济发展智慧制造\⼯业互联⽹\物流…..社会交往智慧交通\购物\社会综合管理….⽂化享受智慧户外流媒体\教育\旅游….2 时空⼤数据在智慧地球和智慧城市的建设和应⽤中，⽆所不在的传感器⽹将产⽣反映⾃然和⼈类活动的TB到PB级、EB级…越来越多的数据，世界将进⼊真正的⼤数据（Big Data）时代，其中⼤量的与时空位置有关的数据称为时空⼤数据！⼤数据的特征Volume（体量⼤）:⼤量TB、PB、EB级以上的数据等待处理；?Velocity（速度快）：需要响应以时、分、秒甚⾄毫秒计的流数据的不断产⽣；Variety（模态多样）:数据来源和类型繁多，⽂本、图⽚、视频等结构化和⾮结构化数据并存，多测度、多平台、多传感器；Veracity（真伪难辨）:由于数据的噪⾳、缺失、不⼀致性、歧义等引起的数据不确定性；Value（价值巨⼤）:⼤数据使得⼈们以前所未有的维度量化和理解世界，蕴含了巨⼤的价值，⼤数据的终极⽬标在于从数据中挖掘价值。

3.2生态环境
利用时空数据挖掘技术，可以对生态环境的变迁进行监测和分析，为环境保护 和治理提供科学依据。例如，通过分析历史气候数据，可以预测未来气候变化 趋势，为应对全球气候变化提供支持。
3.3社会安全
时空数据挖掘可以帮助政府部门和社会组织分析社会安全问题，如犯罪热点分 析、公共安全事件预测等，从而采取有效的应对措施。
参考内容
基本内容
随着科技的快速发展，大数据技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。大 数据技术主要涉及数据的收集、存储、处理和分析等过程，其中的数据处理和 分析是大数据技术的核心。本次演示将主要讨论面向大数据的数据处理与分析 算法的相关问题。
一、数据处理
大数据处理是一个对大量数据进行处理的过程，主要涉及数据的收集、清洗、 整合和存储等方面。
2.1数据采集
时空数据采集是时空数据挖掘的首要环节，包括空间数据采集和时间数据采集。 空间数据采集可以通过GIS技术、遥感技术、GPS技术等实现，而时间数据采 集则需要收集不同时间点的数据，如历史数据和实时数据。
2.2数据预处理
时空数据预处理主要包括数据清洗、格式转换、投影转换等，旨在提高数据质 量，为后续的数据挖掘打下基础。
谢谢观看
1、研究意义
时空数据挖掘是一种从大量时空数据中提取有用信息的过程，旨在发现数据的 空间和时间关联模式、趋势和异常现象。通过对时空数据的挖掘，可以为城市 规划、交通管理、生态环境、社会安全等领域提供决策支持，从而更好地应对 各种挑战和问题。因此，时空数据挖掘具有重要的理论和应用价值。
2、技术与方法
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些 挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议： 进一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘 在实际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据 挖掘技术的普及和应用。

基于大数据的时空信息提取近年来，随着大数据时代的到来，人类对于信息的获取、处理和分析能力也得到了极大的提升。

尤其是在时空信息方面，随着GPS导航、无人机等技术的发展，我们可以得到越来越精确的时空数据，这为时空信息的提取和分析提供了更加强大的工具。

基于大数据的时空信息提取，不仅可以应用于商业、城市规划、环境监测等领域，更能够改善人类生活质量，提升我们的生产力和社会发展水平。

本文将从数据来源、时空信息提取方法和应用三个方面进行分析和探讨。

一、数据来源大数据的时空信息提取的第一步，需要获取足够量、足够质量的数据。

目前，数据的来源主要来自于以下几个渠道：1.智能手机智能手机内置的GPS定位功能，可以记录日常生活中的人员现在位置、相关交通工具、使用时间等信息。

这些时空信息数据可以提供给商家用于消费者行为分析，或政府用于交通规划和城市规划。

2.摄像头随着摄像头安装的普及，在城市和农村，我们可以获取到许多独特的时空信息，例如车流量、道路状况、天气状况等，这些都可以为城市管理、公共安全、天气预报等领域提供宝贵的信息。

3.气象站气象数据源是关注城市空气质量、天气预警、环境监测等方面必不可缺的数据，通过分析大量的气象数据，我们可以建立起现实的天气预报，准确地判断短期内是否将发生有害天气现象，进而采取针对性的解决措施。

4.卫星遥感遥感数据通过卫星图像记录地球表面，可以广泛应用于环境变化监测、土地利用，以及植被分布等方面。

这些数据可以提供有关污染源的信息，提前预警自然灾害，优化土地利用等信息，对于保护生态环境和人民健康等方面贡献巨大。

二、时空信息提取方法大数据时空信息处理和分析涉及到许多复杂的方法和技术，以下是其中几种典型的方法：1.轨迹分析轨迹分析是GPS数据中的一个基础应用，通过轨迹，我们可以看到不同时刻个人或车辆的位置，以了解个人的行为模式或车辆的运行情况。

2.空间聚类使用空间聚类方法，我们可以将相似的数据点组成一个聚类。

大数据平台中的时空数据索引与查询技术研究在大数据时代下，时空数据索引与查询技术已成为了数据处理的重要环节。

时空数据是以时间和空间为基础的数据，包括气象、卫星遥感、地球物理、交通等领域的数据。

时空数据查询技术可以有效地提高数据的处理效率和数据的可用性。

因此，建立一套高效的时空数据索引与查询系统已成为了数据处理中的重要问题。

时空数据查询系统的关键问题是如何快速而准确地检索时空数据。

时空数据查询系统既需要支持范围查询，也需要支持区域查询。

范围查询是指查询数据的某个时间段内的所有数据，而区域查询是指查询在某个区域内的所有数据。

因此，时空数据查询系统需要采用一种高效的索引算法，以便实现快速的查询功能。

时空数据索引的主要方法有三种：基于网格的索引、基于k-D树的索引和基于R树的索引。

基于网格的索引是将时空数据按照网格划分为若干个区域，然后将每个区域作为一个索引项进行索引。

基于k-D树的索引是将时空数据点划分为若干个子集，每个子集将点的坐标范围划分为一半，直到所有的子集都只包含一个数据点。

基于R树的索引是将时空数据按其空间位置进行划分，形成多层次的索引结构。

在上述三种索引算法中，基于R树的索引是效率最高的。

其主要优点是支持范围查询和区域查询，并且在执行查询时具有高效性、灵活性和可扩展性。

R树是将时空数据按其空间位置进行划分，形成多层次的索引结构。

通过这种方式，可以将大量的数据有效地划分为若干个子集，并且能够快速地检索出所需数据。

在实际应用中，为了提高时空数据查询的效率，还需要考虑一些优化策略。

例如，采用数据压缩技术和数据分块技术，可以有效地减少数据查询时的数据传输开销。

此外，采用多层次索引技术可以大大增加查询的速度，以及减少数据存储空间的开销。

在进行数据检索时，还可以采用多线程技术，提高数据查询的并发度和数据检索的效率。

总之，时空数据索引与查询技术在大数据时代下具有重要的应用价值。

建立一套高效的时空数据查询系统，可以实现数据的快速查询和高效处理。

基于时空大数据的交通预测与优化研究
近年来，基于时空大数据的交通预测与优化研究成为了热门话题。

在城市化进
程不断加速的今天，交通拥堵、交通事故等问题日益突出，因此交通预测和优化也变得愈加重要。

交通预测方面，传统的预测方法往往是基于历史四时数据建立传统模型。

而随
着数据的丰富和技术的发展，基于时空大数据的交通预测方法已渐成趋势。

这种新的方法主要基于城市交通中的位置和时间相关的数据，通过数据挖掘和机器学习等技术，能够更加精确地预测交通状况。

例如，英国牛津大学的研究人员使用了卫星图像和人工智能技术，成功地预测了中国万里长城的修建时间。

对于交通优化，另一个热门的方向是基于交通大数据的路线优化。

这种方法通
过收集大量的移动数据，包括车辆在道路上的速度、出行时间等信息，建立交通流模型，进而为城市出行提供高效、便捷的出行路线。

国内有不少团队已在这方面进行了一定的研究，北京交通大学和清华大学的合作项目“智行北京”便是一个代表性的案例之一。

智行北京基于交通大数据与移动互联网技术，为城市出行提供了即时路况信息、交通安全预警、出行建议等服务。

此外，基于时空大数据的交通模型也被广泛应用与交通规划和交通管理。

例如，在城市快速交通管控的实践中，美国佛罗里达州的一项项目使用了大量的交通数据来预测拥堵状况，并针对状况实时调整信号灯控制，从而减轻拥堵情况。

总之，基于时空大数据的交通预测与优化研究，具有独特的优势，对提升城市
交通效率、缓解拥堵等问题有着积极的作用。

在未来，随着数据获取技术和分析技术的不断提高，相信这种方法会越来越成熟、普及，为城市出行带来更加便捷、高效的服务。

FME在重庆市综合市情系统时空大数据建设中的应用实践重庆市地理信息中心一、背景情况二、总体架构三、大数据建设四、FME应用五、小结一、背景（一）大数据已上升为国家战略实施国家大数据战略，加快建设数字中国推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

20152014建立联席会议制度2014年8月，《重庆市社会公共信息资源整合与应用实施方案》（渝府发[2014]45号），提出“3+1+X ”建设任务，实现跨部门的信息资源共享交换与整合应用。

推进重庆智慧城市建设2015年11月，《重庆市综合市情系统建设实施方案》（渝府办发〔2015〕22号）（二）重庆市积极推进大数据顶层设计20182017以智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划2017年11月，市委五届三次全会要求，实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划，是市委市政府确定的“八项行动计划”之一。

以智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划2018年3月，中共重庆市委、重庆市人民政府办公厅印发《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018―2020年）》（渝委发〔2018〕13号）。

（二）重庆市积极推进大数据顶层设计构建重庆市社会公共信息资源整合与应用“3+1+X ”体系加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力库基础重点平台X 具体推进应用（二）重庆市积极推进大数据顶层设计《重庆市社会公共信息资源整合与应用实施方案》（渝府发〔2014〕45号）《重庆市综合市情系统建设实施方案》（渝府办发〔2015〕22号）重庆市社会公共信息资源整合与应用是市委市政府确定的重点改革任务二、总体架构重庆市社会公共信息资源共享应用模式基础地理地表数据各类规划经济社会城市运行重庆市社会公共信息资源共享平台重庆市综合市情系统行业部门区县城乡规划政府决策社会治理公共服务通通聚用数字城市地理国情普查地理空间库…………2017年1月，重庆市社会公共信息资源共享平台正式上线。