应急大数据的时空分析从地理空间位置和时间的角度分析了突发事件的演变情况，按照时间尺度的长短可以分为长期发生规律和短期内突发事件发展过程研究；根据空间范围的大小则可以分为大、中、小尺度的分布特性、发展趋势研究。国内发表的论文主要研究内容包括灾害时空变化、空间格局和影响因素。......
2025-09-29
应急大数据存储模型优化方案
【摘要】：应急大数据种类多，关系复杂。该混合时空数据模型将应急时空大数据抽象为数据集{时间，空间，事件}，如图2.10所示。其中时间轴T为UTC时间，空间轴X为与突发事件相关的空间基础数据，存储形式为CGCS2000坐标系下的大地坐标，事件轴E是突发事件的相关数据，主要包括致灾因子、承灾体、孕灾环境、抗灾体等数据。将X及E投影到时间轴，可视为在某一时间节点上的快照片段数据，表达为该时刻发生事件涉及的空间区域以及应急数据。
应急大数据种类多，关系复杂。在信息化、数字化、大数据和“互联网＋”的时代背景下，单一类型的时空数据模型已经无法满足对于应急数据空间、时间和属性一体化管理的需求，探索适合支持多种数据格式的混合时空数据模型显得尤为必要(边馥苓等，2016；王家耀等，2017)。
本研究所采取的混合时空模型综合利用了面向过程数据模型、时空快照、基态修正、时空立方体等数据模型的思想。该混合时空数据模型将应急时空大数据抽象为数据集{时间(T)，空间(X)，事件(E)}，如图2.10所示。其中时间轴T为UTC时间，空间轴X为与突发事件相关的空间基础数据，存储形式为CGCS2000坐标系下的大地坐标，事件轴E是突发事件的相关数据，主要包括致灾因子、承灾体、孕灾环境、抗灾体等数据。
图2.10 混合模型的基础描述(https://www.chuimin.cn)
该时空混合模型主要有两个技术要点:在时空基准统一的条件下，在时间轴(T)上基于基态修正的时空快照模型进行高效存储与快速查询，事件轴(E)上采用面向过程的思想实现突发事件的全生命周期管理。
将X及E投影到时间轴(T)，可视为在某一时间节点上的快照片段数据，表达为该时刻发生事件涉及的空间区域以及应急数据(致灾因子、承灾体、抗模型)。
将X及T投影到事件轴(E)，描述了突发事件的生命周期全过程，利用事件标识从快照片段中进行抽取属于同一事件的快照片段，并采用分级思想进行组织，从而实现对突发事件的时空语义和动态表达的完整存储。
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