當代計算機、互聯網、航天航空、自動化和傳感網、環(huán)境和生態(tài)修復等技術發(fā)展很快,并滲透到許多基礎與應用基礎研究學科。以綜合性、交叉性和區(qū)域性為特點的地理學借力于新技術應用,學科發(fā)展得到有力促進,突出表現包括:①研究時空拓展到近實時和全球,基本解決異域和極端地理環(huán)境數據難獲取問題;②數據獲取方式和渠道多樣性促進了數據的爆發(fā)性增加,對規(guī)律和格局的分析從依賴有限時空表觀信息發(fā)展到依靠新技術獲取高時空動態(tài)數據開展大數據挖掘;③研究內容從靜態(tài)知識獲取、機理分析拓展到包括生態(tài)修復和環(huán)境治理等能動性的工作;④學科發(fā)展呈現領域拓展和新技術學科交叉趨勢,地理學通過與新技術進一步融合發(fā)展獲得新生命力。借助新技術和地理大數據"燃料"的注入,新時期地理科學發(fā)展將在全球和區(qū)域社會經濟建設過程中通過提供"復方"解決方案而發(fā)揮重要的作用。 

【文章來源】：地理科學進展. 2020,39(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

區(qū)域地理科學研究中涉及新技術應用舉例

全球數以萬計的空基、陸基、�；^測網絡每天獲得大量數據，各種地球系統(tǒng)、大氣、路面、海冰等模式生產的大數據，自發(fā)地理信息(VGI)大數據，專業(yè)平臺的移動GPS、標注、影像等結構化和社交網絡所產生包含時空信息的非結構化數據，蘊含巨大的地理科學研究價值。地理大數據爆發(fā)性增加，地理學通過獲得大數據“燃料”的注入，在全域、全景、全要素等分析預測和復雜環(huán)境解決方案、復雜因果關聯等研究上極大地提高了能力(圖2)。例如，遙感數據的迅猛增加推動了地理學研究范圍逐漸從抽樣到全域覆蓋，重點體現在通過遙感開展全球植被生物量、作物產量等估算。多元結構化和非結構化數據的增加促進了時空流大數據分析方法，科學地計算區(qū)域內和區(qū)域間的各種物質、能量、人和信息的流量，尋找流動的驅動機理，成為大數據科學時代的前沿。2020年全球發(fā)生新型冠狀病毒疫情，基于大規(guī)模移動通信、移動支付和交通工具記錄等數據開展人員流動追蹤分析，成為大數據應用最新的成功例子。2.5 虛擬和增強現實技術實現環(huán)境研究虛實結合

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3295870