河海大学张晓祥：大数据时代的空间分析(第二和第三部分)
序言和第一部分内容请见上一篇文章。
我在序言中提到了测绘院校(如武汉大学)、地理院校(如南京大学)和行业院校(如河海大学)在做GIS研究方面的教学和研究方面侧重不一样，测绘、地理背景的GIS研究重视数据的处理和制图，较少重视分析和建模，但是类似河海大学这样的行业背景院校的GIS研究因应行业需求，特别需要分析和建模。
河海大学老一辈科研人员自力更生，在计算机还不是很普及、性能还比较初步的1970-1990年代，自主研发研发了河海大学三大经典模型：(1)水文模型——新安江模型；(2)水动力学模型——平原河网模型；(3) 海洋水动力学模型——东中国海模型。当时的成就还主要是模型开发层面的，数据处理和数据管理的贡献较小。后来在2000年左右，新的基于Geodatabase的桌面版ArcGIS软件发布，国际上的同行将GIS数据管理、高性能计算等数据和计算资源加入原有专业模型的计算分析中，利用行业数据数据进行知识管理，从而基于ArcGIS的数据管理功能表现时空问题，进行基于GIS的集成建模与开发，国际上知名的水利行业GIS软件产品如丹麦DHI MIKE系列、荷兰Delft系列、美国ArcHydro/ ArcSWAT等都是典型的代表，这些模块都支持ESRI统一对象模型开发模式，但是国内在这个产品换代的典型关口却没有跟上，这可能还是跟我们的考核体系和资助体系有关系，这种“费力不讨好”的事情在高校和科研院所做的人也越来越少。河海大学应该发展自己的集成建模系统，这个已经成为很多学校有识之士的共识，但是“非常之人才能干非常之事”，真正要完成一些“卡脖子”的技术攻关还是非常艰难。
水利、海洋行业的特殊性，主要是对象为流体，流体的综合性(Integration)、过程性(Process)非常强，是一个真正动态的时空GIS。当前的GIS技术的发展需要超越地图学视角、数据库视角，进而重视数据的空间分析(Maguire, 1991)。Geodatabase的发展和桌面版ArcGIS软件的推出，使得GIS可以统一表达实体和过程(Zeiler,1999，张晓祥等译，2004)，可以解决长期存在的”GIS缺乏专用的过程模型(Process Model)来控制系统中地理对象的状态、调控以及演化”这一问题(Torrens,2009)。
我大概是在2009年左右开始关注真正水利行业的信息化假设，因为当时很多业内人士都在讨论“数字流域”建设，但是当我们在当年秋天在南京筹备第三届全国数字流域研讨会时，我们很惊奇地发现真正从事数字流域研究的人实际上非常少，对信息化本身开展研究就更少了。我们当时先是参考了程国栋院士、李新研究员领导的中国科学院的“数字黑河”研究团队的研究成果，同时我们主要把精力放在国外的研究成果的借鉴上，我们正好看到美国德州大学奥斯汀分校(UT Austin)的David Maidment教授领导的美国“新一代水文信息系统”项目，同时很快注意到美国GIS界的一个重大项目启动，由华人学者王少文教授和美国科学院院士Luc Anselin教授领导，主要做高性能CyberGIS计算和开源空间分析模型库的开发。这些项目对于我们从事水利行业信息化建设有很多启发。
2011年1月1日，当时已经年近8旬的河海大学著名专家朱元甡教授与我们座谈交流，他做了《水文学科发展之思辨 － 挑战与机遇》的一个精彩报告，老先生是一位非常严谨的水文统计专家，1955年毕业于清华大学水利系，但是他谈起云计算、大数据来如数家珍，老先生的学术视野非常开阔，他很希望年轻人要跳出原来的学术窠臼，学习以Malcolm G. Anderson, & Jeffrey J. McDonnell为首的欧美水文学家主编的《水文科学全书(Encyclopedia of Hydrological Sciences,缩写为EHS)》（共5卷、17篇、203章、3456页的宏篇巨著，2005年出版）一书的新的学术思想的变化和研究范式的演变。在当天的分组讨论中，朱元甡教授的夫人刘新仁教授(曾任河海大学副校长、也是赵人俊先生的重要助手)针对我的研究报告特别指出信息化对于传统水文工作的重要意义。
信息化工作只有第一，没有第二。行业信息化类似淘宝、京东、苏宁等电子商务企业的信息化建设，需要统一建设，全国一盘棋。在这个意义上，如果搞行业信息化研究，不能参与到全国的信息化建设中，而是零打碎敲地参与一些分散的系统开发，你就很难有用武之地。十年过去了，趋势非常明显，分散的系统建设很难成功，信息化建设必须是一把手工程，统一规划，统一设计，统一建设。
具体到水利GIS，需要找到适合“水利”特色的遥感和地理科学学术思想，这里面可以参考马蔼乃(1936-)先生的一些思考。详细的在这里也不再多说，可以查询我的《动力地貌学与下一代地理信息系统：论水文学与流体力学对马蔼乃遥感与地理科学思想形成的影响》演讲。
今年2020年夏天，中国南方很多地方发生了超历史的大洪水，但是总的来说，应对还是比较得当的，最大程度上减轻了洪水灾害的影响。相比1998年的严防死守，今年的抗洪依赖于水利大数据的支持，决策过程因为有水利大数据的支持也变得“耳聪目明”。
水利行业是中国应用GIS与遥感最早的行业领域，但是长期以来，行业遥感和GIS应用不温不火，主要原因可能还是跟实际行业需求结合不够紧密。比如说，过去国家重视大江河流的治理，遥感和GIS只是以一种决策用的挂图来体现，没有办法深入业务本身。后来做中小河流的治理，已经有一些深入的应用。近年启动的山洪灾害防治、水土保持工作以及河长制、湖长制建设，因为涉及大量的末端治理，需要更高精度的遥感影像和更为便捷的GIS系统，行业需求呈井喷状态，很多互联网公司、航天军工企业都涉及到水利信息化业务。
我是2013年起有幸介入国家山洪灾害防治项目的，过去六七年一直在从事相关工作，做行业应用需要深入了解行业需求。现在的科研项目很多，可做的事情也很多，但是却不是每个人都有机会参与到真正体现国家需求的科研项目中去的。以2019年底我们合作申请到一项国家重点研发计划课题为标志，经过了五六年，我们好像才真正融入到项目的深度应用中。这个课题是跟水利大数据有关系的。
我之前2014年受邀在《武汉大学学报(信息科学)》发表过一篇单一作者的文章《大数据时代的空间分析》，但是这只是初步的一些探索，真正要深入研究水利行业大数据，还有很多重要的具体问题需要研究。
作为学者，你可以从您的研究角度来探讨空间大数据、水利大数据，类似盲人摸象，但是作为具体的实施项目，你需要了解整个大象的全貌，因为工程项目的实施，一着不慎，容易满盘皆输。
这是山洪防御技术的研究框架，每一个环节都渗透着大数据。我们的很多GIS空间分析、空间建模和空间优化方法，在山洪灾害防治整个国家大项目里都有涉及，很多时候还要考虑山洪灾害特殊的需求，我们还克服了经典方法的局限性而开发了适合山洪防治的新的方法。(原文我们举了山区降雨克里金插值的高程影响问题、水利站网的优化布局问题、空间数据的尺度问题、山洪灾害的动态模拟问题等案例，因为太专业，这里就不多讲了，有感兴趣的可以单独联系交流！)
以上是我的汇报研究，希望这些经历能对研究生同学和青年老师有帮助。
我们的研究还受到国家多个重要项目的支持，中间有一段时间，长期出不了成果，自己也很着急。今天回头看来，我们感觉还得到起国家的支持，我们也希望继续努力，争取能带出一批更年轻的青年人才。
谢谢大家！这是我的联系方式，我们有问题可以线下继续交流。另外，大家可以扫描我的公众号(@XGIS)二维码，这个公号里面有我们好几十篇原创的文章，有一些个人的思考和体会，欢迎大家关注。再次感谢！