时空一体化数据模型有哪几种

目前研究比较有影响的时空数据模型有以下几种：

① 时空复合模型 将每一次独立的叠加操作转换为一次性的合成叠加，变化的累积形成最小变化单元，由这些最小变化单元构成的图形文件和记录变化历史的属性文件联系在一起表达数据的时空特征。最小变化单元即是一定时空范围内的最大同质单元。其缺点在于多边形碎化和对关系数据库的过分依赖，随着变化的频繁会形成很多的碎片。

② ②连续快照模型连续快照模型在数据库中仅记录当前数据状态，数据更新后，旧数据变化值不再保留，即“忘记”过去的状态。连续的时间快照模型是将一系列时间片段快照保存起来，以反映整个空间特征的状态。由于快照将对未发生变化的所有特征重复进行存储，会产生大量的数据冗余，当事件变化频繁时，且数据量较大时，系统效率急剧下降。

③ 基态修正模型为避免连续快照模型将未发生变化部分的特征重复记录，基态修正模型只存储某个时间点的数据状态（基态）和相对于基态的变化量。只有在事件发生或对象发生变化时才将变化的数据存入系统中，时态分辨率刻度值与事件或对象发生变化的时刻完全对应。基态修正模型对每个对象只存储一次，每变化一次，仅有很少量的数据需要记录。基态修正模型也称为更新模型，有矢量更新模型和栅格更新模型。其缺点是较难处理给定时刻时空对象间的空间关系，且对很远的过去状态进行检索时，几乎对整个历史状况进行阅读操作，效率很低。

④ 时空立方体模型时空立方体模型用几何立体图形表示二维图形沿时间维发展变化的过程，表达了现实世界平面位置随时间的演变，将时间标记在空间坐标点上。给定一个时间位置值，就可以从三维立方体中获得相应截面的状态，也可扩展表达三维空间沿时间变化的过程。缺点是随着数据量的增大，对立方体的操作会变的越来越复杂，以至于最终变的无法处理。

⑤ 时空对象模型时空对象模型认为世界是由时空原子（Spatio-temporal Atom）所组成，时空原子为时间属性和空间属性均质的实体。在该模型中时间维是与空间维垂直的，它可表示实体在空间和属性上的变化，但未涉及对渐变实体的表示。缺点是随着时间发生的空间渐进的变化不能在时空对象模型中表示，没有一个描绘变迁、过程的概念。

⑥ 面向对象的时空数据模型面向对象方法是在节点、弧段、多边形等几何要素的表达上增加时间信息，考虑空间拓扑结构和时态拓扑结构。一个地理实体，无论多么复杂，总可以作为一个对象来建模。缺点是，没有考虑地理现象的时空特性和内在联系，缺少对地理实体或现象的显式定义和基础关系描述。 除这几种之外，常见的时空数据模型还有第一范式（1NF）关系时空数据模型、非第一范式（1NF）关系时空数据模型、基于事件的时空数据模型、历史图模型等等

时空一体化数据模型主要有以下几种：

1. 网格数据模型（Grid Data Model）：这种模型将时空数据划分为规则网格，每个网格单元包含特定时刻或时间段内的空间信息。这种模型适用于均匀分布的数据，例如气象数据、遥感数据等。

2. 矢量数据模型（Vector Data Model）：这种模型通过点、线和多边形等几何要素来表示空间对象，并附加时间属性。每个要素可以包含一个或多个时间点或时间段的空间信息。矢量数据模型适用于描述离散的、不规则分布的时空数据，例如地理信息系统中的地图数据。

3. 栅格数据模型（Raster Data Model）：这种模型将时空数据划分为规则的像素网格，每个像素单元对应特定时刻或时间段内的空间信息。栅格数据模型适用于连续分布的时空数据，例如卫星遥感数据、地形数据等。

4. 对象关系数据模型（Object-Relational Data Model）：这种模型结合了时空数据与其他属性数据的关系，通过定义对象之间的关系来表示时空数据。它可以在关系数据库中存储和查询时空数据，并支持丰富的时空关系分析。

这些模型灵活地适应不同类型的时空数据，并提供了不同的数据组织和查询方式，以满足各种时空分析需求。选择合适的数据模型取决于应用场景和数据特点。