优化虚基态的时空数据模型：提高时态GIS存储与检索效率

该论文深入探讨了一种基于虚基态的时空数据模型的扩展，由作者刘敬敏提出，针对传统基态修正模型在时态地理信息系统（Time-aware Geographic Information System, 时态GIS）中历史数据存储和检索效率低的问题。传统的基态修正模型虽然提高了时态分辨率，减少了数据冗余，但在处理频繁的历史动态变化时，历史回顾效率显得不足。论文重点在于提出了一种创新方法，即通过两级对象变化基数分别确定实基态距和虚基态距，对原始模型进行了优化。 论文首先明确了时间在时态GIS中的核心地位，强调了建立有效时空数据模型的重要性，以及目前主流模型如连续快照模型、时空复合模型、1NF和N1NF模型、基态修正模型存在的局限性。这些模型在处理时间序列数据时，要么依赖大量冗余数据导致查询速度慢，要么为了减少冗余牺牲了历史回溯性能。 针对这些问题，刘敬敏的研究旨在改进基态修正模型，通过优化基态距来提升历史数据的存储和检索效率。他区分了事件时间和系统时间这两个概念，强调了在设计时空数据库时应重点考虑事件时间，因为这是描述空间对象实际变化发生的时间。文章提出了三种处理空间对象变化的方法，包括关系表重建、对象状态标记以及版本控制，以适应数据库中对象的实时更新。 改进后的模型结合了实际应用中的需求，可能引入了新的数据结构或算法，以降低数据冗余，同时保持较高的查询性能，特别是在处理历史动态变化场景时。通过详细的时空数据检索流程分析，论文展示了多种时空数据检索方案，这些方案可能是基于不同的查询策略或索引结构，旨在提高系统的灵活性和效率。 总结来说，这篇论文在时态GIS领域具有重要的理论价值和实践意义，它提供了一种新型的时空数据模型扩展，有助于解决当前时态GIS在历史数据管理上的挑战，为未来的时空数据处理和查询提供了新的思路和改进方向。