重新审视地理空间大数据和GeoAI时代的空间

重新审视地理空间大数据和GeoAI时代的空间优化研究 空间优化是研究如何科学合理地配置空间资源的一门跨学科领域，涵盖地理学、运筹学、管理科学和计算机科学等多个学科。空间优化为解决实体、资源或货物等的最优空间配置问题提供了重要的理论基础和解决方案。然而，由于空间优化问题的复杂性，在空间优化建模及其高效求解方面仍面临重大挑战。近年来，多源地理空间大数据的激增、地理空间人工智能(GeoAI) 等新兴技术的涌现，加之计算机技术的迅猛发展以及数据存储能力的持续扩容，为有效和高效地解决空间优化问题提供了新的机遇，同时也带来了一系列挑战。因此，本文对现有空间优化文献进行了全面的定性和定量分析，深入探讨了地理空间大数据和GeoAI带来的机遇和挑战，旨在激发学界对空间优化研究的更多参与，加速新技术和方法的整合，共同推动这一领域的前沿发展。 由于计算机技术、数据收集/管理系统、优化软件和绘图技术的不断进步，空间优化领域出现了新的发展机遇。支撑这一发展的一个主要驱动因素是地理信息系统和地理信息科学的发展，它们为空间优化注入了新的活力。GIS和GIScience不仅为空间优化提供了更方便、更高效的数据收集和处理工具，而且为空间优化问题的抽象和建模提供了更多的理论支持和空间分析技术。此外，GIS和GIScience是一个交互式的视觉平台，使研究人员和决策者能够直观地探索、调查和评估各种空间优化解决方案（Church和Li，2016，ReVelle和Eiselt，2005）。同时，空间优化提高了GIS解决地理空间问题的能力，拓宽了其应用范围。在计算机和通信技术快速发展的推动下，地理空间大数据呈指数级增长，给空间优化相关研究带来了机遇和挑战。毫无疑问，大数据时代提供了丰富的不同规模和粒度水平的不同数据集，增强了对空间优化问题的理解，并有助于其抽象和表达。然而，机遇也伴随着挑战。满足高空间分辨率和大规模数据带来的不断增长的计算和存储需求，使解决复杂的空间优化问题变得更加困难（Ye等人，2016）。地理空间人工智能（GeoAI）和网络基础设施（CI）的发展为探索和开发新的解决方案提供了途径，以应对日益复杂的空间优化挑战。随着对空间优化中更高精度和计算效率的要求越来越高，问题的固有复杂性也在放大。