“全球遙感衛星的數量超過1000顆，全球遙感數據存檔量達到10億GB量級，各種陸基海基觀測網絡達上千個，互聯網上各種地球系統模式產生的數據達到2億至4億GB之多。”

       近日，以“地球大數據”為主題的第628次香山科學會議學術討論會在北京舉行。作為執行主席的中科院院士徐冠華在會議報告上分享上述數據時，會場內發出陣陣驚嘆。即使是從事大數據研究的專家，也難以想象如此天文數據。與會專家認為，如何用好地球大數據，準確理解、預測復雜的科學問題，推動地球系統科學的進步，成為當前地球系統科學的熱點。

       新科學范式

       據統計，自人類有記載的文明開始至2003年，人類共創造5TB數據，而到2019年人類產生的數據預計將達到40ZB。短短十幾年來，人類創造了從前8萬億倍的數據量。

       有別于實驗、推理和傳統計算科學，基于大數據的科學研究已形成一種新的科學范式。徐冠華指出，基于大數據的分析帶來了科學思維方式的重大變革。“大數據時代研究過程直接將總體作為研究對象，不再進行抽樣，避免了抽樣質量對結果的影響。這讓大數據在更大規模上提高了精確度，提升了預測的準確性。同時，大數據分析從因果分析轉向了相關分析，實現了數據分析的實用性。”

       而作為科學大數據重要組成部分的地球大數據，正在成為地球科學的重要前沿領域。“地球大數據具有空間屬性，一方面具有海量、多源、多時相、異構、多尺度、非平穩等大數據的一般性質，同時具有很強的時空關聯和物理關聯。”會議執行主席、中科院遙感與數字地球研究所研究員、中科院院士郭華東指出。

       今年，中科院正式設立了“地球大數據科學工程”A類先導專項，旨在建成國際地球大數據科學中心。科學家期待，它在驅動地球學科發展、促進全球可持續發展等方面具有重大意義。

     “星星之火”涌現

       地球大數據究竟可以用來做什么，成為與會專家共同關注的話題。目前，科學界和產業界已經開始嘗試從不同角度利用地球大數據解決實際問題。

       徐冠華表示：“大數據研究有助于提升地球系統行為的預報能力。”例如，近年來，中國學者基于24年的觀測和再分析材料，建立了機器學習框架，實現了長達2天的臺風預報，臺風48小時預報準確率超過85%。在海冰預報上，我國學者基于北緯30度以北36年全部觀測數據，利用大數據時空網絡分析方法，獲得了北極海冰覆蓋范圍的6種顯著時空影響要素。

       不僅如此，遙感大數據也被應用于經濟活動方面預測。多家企業利用遙感大數據對礦石戶外堆放情況及儲油罐在不同太陽高度角陰影的觀測，追蹤、預測大型礦產和原油的供需變化，最終預測其價格波動。

       與會專家認為，當前，地球系統科學仍處在大數據的萌芽期，上述成功案例將成為這一領域的“星星之火”，意味著未來巨大的應用潛力。

       亟待良性生態系統

       在與會專家看來，地球大數據方法論的建立、大數據的應用需要多學科交叉，建立良性的生態系統。會議上，徐冠華提出，要完善云計算基礎設施，實現以機器學習為代表的人工智能與大數據深度融合，制定以企業為主體、市場為導向的大數據發展政策，以數據共享為基礎推動地球大數據產業健康發展。

郭華東指出，地球大數據還需要為全球變化與可持續發展目標服務。

       會議執行主席、中科院遙感與數字地球研究所研究員吳炳方指出，深度學習在計算機視覺領域上的高速發展給數據集成與分析提供了新方法，地理眾源大數據的普及則加速了深度學習在科學數據上的應用。

       例如，總部位于美國芝加哥的Remote Sensing Metrics公司基于對全美45家大型商場與連鎖餐館的超過10萬個停車場的車流量變化數據分析，預測企業經營狀況，為華爾街對沖基金提供工具。“這就是將計算機視覺、機器學習等技術應用于云端海量高分影像分析的成功案例，云計算、機器學習技術是主導其成功的技術。”徐冠華說。

       同時，以企業為主體、市場為導向的大數據發展政策也是形成大數據良好生態的重要保障。專家建議，鑒于我國地學大數據大多來自大學和研究所，尚需出臺良好政策引導企業發揮其在大數據科學發展和應用中的作用。

       此外，打破行業、部門間的壁壘，實現最大程度的數據共享，也是專家們普遍關注的“老”問題。他們認為，只有保障數據充分流動，才能有效推動地球大數據產業健康發展。