京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
地球大数据 中国正发力
近年来,大数据已全方位进入经济社会和人们的生活当中。大数据为科学研究带来了新的方法论,帮助人们用全新的模式实现科学发现。中国对大数据资源的整合和利用,也在重视和发力。
12日,中国科学院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”正式启动。该专项以建成具有全球影响力、国际化、开放式的国际地球大数据科学中心为目标,致力于推动并实现地球大数据创新、重大科学发现和一站式全方位宏观决策支持。
我国拥有海量地球大数据,集成共享能发挥更大应用价值
地球大数据是具有空间属性的地球科学领域大数据,尤其指基于空间技术生成的海量对地观测数据,具有海量、多源以及更精准、更科学、更及时的独特优势。
据统计,全球数据总量每年都在倍增,预计到2025年将达到163ZB,中国数据量将约占全球数据总量的20%。越来越多的国家认识到,大数据蕴藏巨大价值和潜力,是与矿产资源、水利资源一样重要的战略资源。然而,数据海量、碎片分散、应用低效是当前中国乃至整个地球科学界面临的严峻问题。
以中科院为例。目前,全院地球大数据资源总量约38PB+8000万条记录,已形成210余个数据库。预计未来5年内,新增数据量将超过10PB。中国科学院党组书记、院长白春礼说:“尽管中科院数据资源很丰富,但存在资源分散、重复布局、成果凝练与影响力不足等一系列问题,数据开放共享政策不够完善、共享效果差强人意。”
同时,我国经济社会发展面临的很多重大问题,如气候变化、自然灾害、资源短缺、生态退化、水土污染、大气雾霾等,都需要多学科深度交叉联合,开展系统和综合的研究。“在资源、环境、生物、生态等多学科、跨领域交叉场景下,孤立使用单一特定领域的已有挖掘分析理论和方法已经难以有效推动科学发现,需要综合应用这些方法,系统性、整体性去解决某些重大科学问题。”白春礼说,“大数据将为这些研究提供新的技术手段、创新视角,促进新的科研范式的形成。”
基于此,中国科学院决定启动“地球大数据科学工程”先导专项,以提升中科院乃至国家层面地球科学领域海量数据的集成共享水平,从而发挥更大的应用价值。
探索形成大数据驱动、多学科融合的科学发现新范式
“地球大数据科学工程”专项为期5年(一期建设期),设置地球大数据科学工程总体、地球科学小卫星、大数据云平台、数字“一带一路”、全景美丽中国、生物多样性与生态安全、三维信息海洋、时空三极环境、数字地球科学平台共9个项目。
专项负责人、中科院遥感与数字地球研究所郭华东院士说:“地球大数据科学工程总体、地球科学小卫星和大数据云平台这3个项目属于综合型基础设施项目。地球大数据云平台,就是把资源、环境、生物、生态等领域的数据汇聚起来,让大家有一个共享的数据中心,然后在这个基础上,建设一个数字地球科学平台。此外,为了满足数据更新需求,还将发射地球科学小卫星进行实时监测,这些卫星不仅可以白天成像,也可以夜间成像。”
郭华东表示,在上述3个项目的基础之上,将围绕数字“一带一路”、全景美丽中国、生物多样性与生态安全、三维信息海洋、时空三极环境五个方向来为国家的决策发力。同时,探索形成大数据驱动、多学科融合的科学发现新范式,力求在资源环境、海洋、三极、生物多样性及生态安全领域取得重大突破。
汇聚高水平专家建成科学中心,与国内外相关机构互联互通、共享数据
此专项将汇聚中科院资源、环境、生物生态领域和大数据技术方面的专家,具有很强的创新能力。
郭华东说:“我们计划用5年时间在北京怀柔科学城建成国际地球大数据科学中心,由数字地球科学展示中心、地球大数据决策支持中心、地球大数据学科交叉平台以及地球大数据共享中心四部分组成。中心将与国际、国内重要的地球大数据组织机构进行互联互通与数据共享,成为国际地球大数据研究的引领者。”
中心建成后,预计卫星数据接收处理、影像更新用时小于2小时;热点区域应急信息服务用时小于1小时;应急监测精准信息产品生产用时小于10小时。
郭华东表示,“地球大数据科学工程”专项除了突破一系列技术瓶颈问题之外,最重要的就是要做好数据共享。实现高水平的数据共享,不仅能避免数据采集和生产等大量重复性劳动和经费投入,更重要的是保障了数据的规范性和科学性,让科研人员的精力更高效地投入到数据的分析、应用和科学发现中。“数据共享做得好不好,很大程度上决定了本专项的成效。”
郭华东坦言,目前这方面最难推动。“今后专项一定要在数据共享的机制体制上下功夫,研究提出科学、合理、可行的数据共享制度与政策,要充分考虑数据提供者的利益,调动大家共享数据的主动性和积极性,从而保障该科学工程的活力与生命力。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24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