随着信息技术和物联网的飞速发展，全球数据产生与收集的速度空前加快，尤其是在地理空间和时间维度上。这些数据不仅记录事件的发生地点，还精准标注了事件的具体时间，展现出鲜明的时空特性。在传统数据分析方法难以有效揭示这些数据中隐藏的规律的背景下，时空数据挖掘技术应运而生，迅速成为全球数据科学研究的前沿领域之一。

时空数据挖掘是对包含地理空间位置信息和时间维度的数据进行深度分析的过程，旨在揭示数据中的潜在规律、模式及关系。通过融合地理信息系统（GIS）、空间统计学、数据挖掘、机器学习与深度学习等方法，时空数据挖掘技术在空间关联、时序变化、异常检测和趋势预测等多个方面取得了显著进展。尤其是近年来，针对大数据规模的挑战，时空数据挖掘领域涌现出了大量创新算法，推动了这一技术的快速发展。

时空数据挖掘已经广泛应用于多个行业领域，带来革命性的变化。在交通管理领域，实时分析道路交通流量的时空特征可以有效预测未来可能发生的拥堵区域，从而提前采取措施优化城市交通运行；在公共卫生领域，通过结合地理与时序数据，科学家能够提前预测流感等传染病的爆发风险，为公共卫生干预提供决策支持；在环境监测领域，长时间积累的空气质量数据可以精准预测未来环境污染水平，帮助制定有效应对策略。此外，灾害管理、城市规划、犯罪预警等领域也正在广泛应用时空数据挖掘技术，助力社会管理和公共安全。

随着大数据和人工智能技术的持续进步，时空数据挖掘技术在提高数据处理效率、增强模型实用性方面展现出了卓越的潜力。未来，时空数据挖掘将更加智能化、自动化和精准化，为各类社会管理、产业优化和日常生活提供强大的技术支撑。

赵雨阳认为：“时空数据挖掘技术将继续推动社会进步，成为提升产业竞争力、促进社会发展的重要力量。”随着研究的不断深入，时空数据挖掘必将在更广泛的应用场景中展现其巨大的价值，为未来的智能社会建设提供重要支撑。（安徽农业大学 赵雨阳撰稿）

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