EN中文

地球信息科学学报 >

2024 , Vol. 26 >Issue 1: 46 - 55

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2024.230740

新时代地图的机遇与挑战

学科交叉驱动的地图思维演化

  • 任福 , 1, 2, 3, 4 ,
  • 王昭 , 1, 5, * ,
  • 杜清运 1, 2, 3, 4 ,
  • 李中 1 ,
  • 李博辉 1
展开
  • 1.武汉大学资源与环境科学学院， 武汉 430079
  • 2.武汉大学地理信息系统教育部重点实验室，武汉 430079
  • 3.自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室，武汉 430079
  • 4.地球空间信息技术协同创新中心，武汉430079
  • 5.交通运输部北海航海保障中心天津海事测绘中心，天津 300220
* 王 昭（1982— ），男，陕西宝鸡人，博士生，高级工程师，主要从事地图编制、海图信息服务等方面研究。 E-mail:

任 福（1976— ），男，内蒙古包头人，博士，博士生导师，教授，主要从事行业专题地图服务、智能制图、地理信息工程等方面研究。E-mail:

收稿日期: 2023-12-12

  修回日期: 2024-01-15

  网络出版日期: 2024-03-26

基金资助

国家自然科学基金项目(42071448)

收起

Interdisciplinary-Driven Evolution of Map Thinking

  • REN Fu , 1, 2, 3, 4 ,
  • WANG Zhao , 1, 5, * ,
  • DU Qingyun 1, 2, 3, 4 ,
  • LI Zhong 1 ,
  • LI Bohui 1
Expand
  • 1. School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China
  • 2. Key Laboratory of Geographic Information System, Ministry of Education, Wuhan 430079, China
  • 3. Key Laboratory of Digital Cartography and Land Information Application, Ministry of Natural Resources, Wuhan 430079, China
  • 4. Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan 430079, China
  • 5. Tianjin Hydrographic Center, NNSC of MOT, Tianjin 300220, China
* WANG Zhao，E-mail:

Received date: 2023-12-12

  Revised date: 2024-01-15

  Online published: 2024-03-26

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42071448)

Fold

摘要

信息通讯技术时代，地图表达对象已着眼于物理空间、社会空间以及信息空间组成的三元空间。伴随“数字化”“智能化”和“智慧化”等信息化阶段的演进，地图学知识体系也随之发生着深刻变化。在此过程中，地图思维演化成为认识、理解和构建空间思维的重要途径，可以具体提炼为“数-形-图-谱”4种思维方式。“数思维”是对传统二元空间中地理实体和现象的定量化描述和表达，追求空间描述的“精度和准确”；“形思维”是“数”的符号映射，以可视化形式承载人类的地理学洞察力，看重“相似与保真”；“图思维”进一步完成区域事象之间关系和结构的抽象，形成意义整体，是建立“地图/GIS+行业应用”的思维基础，其基本路径涵盖隐喻启示、泛化表达和知识链接；“谱思维”是按照对象的类别或系统，采取某种特征将一系列地图编辑起来，形成具有动态演化特征的概念体系。多学科驱动下，地图“数-形-图-谱”4种思维方式在语法特征、语义功能、语用特征、实现路径、表达类型和关键技术方面都存在着显著的差异性。测绘科学更多立足于地图“数－形”思维，重在科学量度和表达地理要素的空间分布；地理学更加偏向于“图－谱”思维，重在揭示地理现象的规律与机制。

关键词： 地图学; 地图思维; 空间思维; 思维演化; 地理学; 测绘科学; 地理信息科学; 三元空间

本文引用格式

任福 , 王昭 , 杜清运 , 李中 , 李博辉 . 学科交叉驱动的地图思维演化[J]. 地球信息科学学报, 2024 , 26(1) : 46 -55 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2024.230740

Abstract

The map is one of the most powerful and lasting geographical thinking, reflecting the way of human observing and understanding geographical elements and phenomena. In the era of information and communications technology, the map is defined as a visual information representation of ternary space consisting of physical space, social space, and information space. In the three stages of digitalization, intelligentization, and smartization, the knowledge system of cartography has also undergone profound changes and evolution, whose connotation and extension are constantly expanding and generalizing, and it is constantly cross-penetrating with multiple disciplines in terms of depth and breadth. In this process, map thinking has become an important way of knowing, understanding and constructing spatial thinking, which can be specifically distilled into four ways of thinking, namely, Digital-Shape-Graph-Spectrum thinking. Map thinking is an important research method in geographic science and even in earth science, and refining and coalescing map thinking can form a new path for understanding spatial thinking in ternary space. Respectively，digital thinking is a quantitative description and expression of geographical entities and phenomena in the traditional binary space, pursuing the "precision and accuracy" of spatial description; Shaped thinking is a symbolic form of mapping of "digital", which focuses on "similarity and detail" expressing human geographical insights in a visual form; Thinking about geographical problems through graph thinking is to show the connections between things and form a logical abstraction. It is the foundation for establishing the "map/GIS + professional applications" ecology, and its basic paths include metaphorical inspiration, generalized expression, and knowledge linking. Spectral thinking is a system that organizes a series of maps based on the category or system of objects, using certain characteristics to form a dynamic evolutionary system. Driven by multidisciplinary, the four modes of thinking of Digital-Shape-Graph-Spectrum have significant differences in grammatical features, semantic functions, pragmatic characteristics, implementation paths, expression types, and key technologies. Map thinking is an advanced cognitive activity in which humans use graph and images to understand, analyze and express spatial problems, from the perspective of Number-Shape-Graph-Spectrum thinking, it is clear that maps occupy a unique position at the intersection of geography and surveying and mapping science. Surveying and mapping science is more based on the Digital-Shape thinking of map, focusing on scientific measurement and expressing the spatial distribution of geographical elements; Geography is more inclined to the Graph-Spectrum thinking of map, focusing on revealing the laws and mechanisms of geographical phenomena in nature.

Key words： cartography; map thinking; spatial thinking; evolution of thinking; geography; surveying and mapping science; geographic information science; ternary space

1 引言

地图是人类文明史上的伟大创举，是最古老的，可能也是最强大的、最持久的地理思想之一，反映世界并影响人们观察世界的方式[1]。从两河流域古巴比伦陶片地图和黄河流域放马滩木板地图，再到地中海世界的波特兰海图和贯穿亚非欧的郑和航海图，再到经过实地测量和摄影测量遥感等手段获得的地形图，发展到现今的时空大数据地图[2]和泛地图[3]，地图制图技术经历着各种变化，但反映人类对地理空间认知的思维模式，这一基本地图功能没有发生本质变化。探究地图思维演化成为认识、理解和构建空间知识框架的有效途径之一。
地图思维发展动力主要源自地理学、测绘科学和计算机科学等学科群的交叉。国内许多学者从多学科视角对地图学展开深度思考，贯穿了理论地图学、应用地图学和地图制图学各个层面。 ①在理论地图学层面，地图学传统和地理信息系统（Geographic Information System，GIS）组成的地理信息科学成为信息地理学3个重要来源之一[4]，地图集被认为是重构复杂非线性地理世界的“百科全书”[5]，在信息通讯技术(Information and Communications Technology， ICT)时代，地图的科学概念及理论框架通过表达对象、信息抽象、地图表达、地图结果等维度拓展创新[6]，并通过引入地理信息“七维度”理论，学者们开始从场景学的视角对未来地图学的发展进行前瞻性思考[7]。 ② 在地图制图学层面，日趋复杂的空间数据可视分析功能使得地图体现出多维度（领域部门）、多层次（“数据－信息－知识”）和多尺度（时空精度）的知识工程特征[8]；智能时代，地图制图的新特性也得到了深入剖析，包括众源数据、用户参与、模型耦合以及可视化分析的强化[9]。 ③ 在应用地图学层面，融合人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术和GIS形成地理可视化、地理决策、地理设计和地理控制等地理智慧金字塔[10]，并在地图应用中借鉴马斯洛人类需求层次理论，审视发展了地图学5个层次的需求驱动：符号化、数学化、理论化、规范化，以及个性化[11]。
可见，地图学天然具有横断学科性质和多学科交叉驱动特征，ICT使得地图学的内涵和外延不断拓展和泛化，正呈现出同其所属的测绘科学与技术和地理科学各分支学科的交叉融合的态势[12]。在地理学中，地图既是科学分析建模工具，也是地理思想表达媒介，被称为地理学十大思想之一；在测绘科学中，随着从对地观测到对人观测的拓展，一直作为测绘后端产品的地图却不断前移，日益成为对物理空间和社会空间测度、量化和表达的重要媒介，尤其在社会感知方面，地图已成为互联网时空大数据服务汇聚的入口和中枢；在计算机科学中，地图成为时空信息计算处理不可或缺的表达方式，也是对信息空间可视化呈现的首选载体。地图思维亦需坚持守正创新，从学科交叉时代背景和三元空间融合现实场景中，汲取灵感，不断分化和演化，本文尝试剖析并形成一个多层次地图思维体系。

2 三元空间与地图学

法国现代思想家列斐伏尔最早将空间概括为感知的（Perceived）、生活的（Lived）和构想的（Conceived）3种形式，可分别对应物质空间、社会空间和精神空间。在ICT时代，三元空间被提出并逐步明确为物理空间、社会空间以及信息空间[3]。物理空间是由实际存在的物理实体所构成，为人类社会空间提供物质基础；社会空间是人类生活所形成的各类结构和关系，以及之间的相互作用，可以通过人的作用来影响改变物理空间；信息空间则是在通信网络、设备、软件和信息技术等基础上建立的赛博空间或虚拟地理环境[13]，既是人类社会的“比特再造”，也为人类社会提供数字空间的交流体验（图1）。
图1 三元空间中的地图技术链

Fig. 1 Cartographic technology chain in ternary space

在三元空间中，信息空间的结构和运行机理还在被逐步认识中，但相对明确的是，信息空间与物理和社会空间是紧密交融的，并可以通过学习、预测和创造回馈到二元空间中，重构知识体系和产业体系。地图的英文“map”本身就具有“映射”之意。随着三元空间不断演进，地图的主客体表达对象、制图目的和应用环境也都不断发生着深刻变化。
这些挑战贯穿于“数字化”“智能化”和“智慧化”3个信息化阶段，地图学知识体系也随之发生着系统性更新（图1）： ① 数字化阶段解决了“用机器代替人劳动”的基础。就地图而言，地图成图设备从早期的扫描仪、数字化仪，发展到今天空天地一体化的物联网感知体系，地图数据采集更加自动化，数据存储更加结构化，技术链不断迭代。地理实体由先进的传感器设备进行感知、抽象和量化，建立了精准的地理信息数据库，为全数字化地图制图提供了效率保障，并以海量的数据资源和服务满足多类用户多样化的信息需求。 ② 智能化阶段，着眼于机器能够学习人类经验，具有智能判断的能力。地图结合深度学习等智能算法，实现高效稳定的地理信息大数据处理、地图智能综合、非线性时空知识的深度挖掘，使地图的功用不断迭代和升级。“数智化”作为数字化和智能化的有机叠加，是数字化成果结合智能算法构成的表达、处理和操作功能集合。 ③ 智慧化与智能化概念意涵所对应的技术领域包含“相似”、“重叠”和“相继”等状态，我们强调智慧化阶段作为智能化的后续阶段，地图结合知识图谱，融入深度学习、边缘计算等前沿技术，实现信息空间服务于物理空间、社会空间的过程。数治化是智慧化和治理场景的融合，在创建智慧城市、数字孪生，实现政府治理、社会治理和空间治理等过程中提供更好的决策和服务支持。智慧地图应用于各类治理场景，体现智慧化、体系化思维，服务于一个依数而治、循数而治的数治化新生态。
地图与GIS一直是地理学家的“语言”，诚如马克思认为的“语言是思维本身的要素”，地图也是空间思维的直接表征，而空间思维涉及对地理现象的综合、分析和解释，是地理学的核心。三元空间孕育着不同的空间思维，地图也侧重从不同方面解构空间思维，概括而言，自然地理学中更多蕴含着科学“表达”（Presentation）思维，人文地理学更多蕴含空间“表征（Representation）”思维，而在信息空间中则更多体现的是泛在“计算（Computation）”思维。地图思维是地理科学乃至地球科学的重要研究方法[14]，如何把地图思维提炼、凝聚为一个清晰框架是在三元空间中理解空间思维的重要思考命题。

3 四种思维：数-形-图-谱

思维是人脑对客观事物的本质属性和内在规律的概括和间接反映，一般认为人类的思维包括逻辑思维、形象思维、顿悟思维等类型。地图思维是人类运用图形图像来理解、分析和表达空间问题的一种高级认知活动。地图“数-形-图-谱”四种思维是一个迭代演化的思维体系，既分层并列又相互交织。地图的“数-形”低阶思维在数学（几何学）和地理学的驱动下，贯穿地图发展各个阶段，是最为基础且交织发展的，虽然从出现历史角度“形”早于“数”的概念，但形只有在数的刻画下才摆脱了图画的范畴，形成有科学含义的地图；地图的“图-谱”高阶思维是在多学科交叉知识催发下，从“数-形”形象思维基础上演化出来的逻辑思维，图思维是“数-形”思维向“谱”思维迭代转换的基础，是地图思维的核心，谱思维被认为是衔接地图与认知预测决策的关键桥梁。

3.1 地图与“数”思维

地图的科学性首先来源于数学，物理空间要素的数学表达是地图思维的一阶抽象，传统二元空间中地理实体和现象的定量化描述和表达形成了地图学的数思维，贯穿于地理学科发展主脉络。数学非常精确地描述了物理世界，并对描述自然界中规则性提供了工具和方法，这种数思维在精确描述、阐明和解决地理问题中发挥着极为重要的作用。
时空观概念的抽象表达有古老的哲学传统。早在古希腊自然哲学时代，毕达哥斯加就开创了“数本原”理念（即“数是万物的本原”），第一次从哲学视野把对对象和现象的认知投射到其背后的本质或形式上，开创了运用抽象思维把握事物本质的道路。古希腊在自然科学，特别是地理知识方面的进步推动了地图学数思维的进步：托勒密的《地理学指南》论述了地图的数学解析，形成了地图投影思想的雏形，同时提出了通过经纬坐标描述地理要素位置的方法，提出地图首要任务是按比例测量世界。在掌握了地球的正确形状（地圆学说），产生了客观描述空间位置的方法（经纬度思想），和初步解决了二维载体与三维空间矛盾（地图投影思想）后，地图学朝着“精确－科学”方向稳步前行。到15世纪地理大发现后，在近代科学技术的支持下，出现了三角网测量和墨卡托投影地图这类科学地图（数据制图）。科学地图的定量描述，使人类理解和操作空间要素具备了数思维的能力，是地图学数思维演化的早期进程。
在社会空间，人文地理学家对社会现象和社会中诸要素的相互联系和作用也开始了从量化角度进行描述和分析。投射到地图学上，各类专题地图要表达复杂社会要素的空间结构和相互关系，催生了专题要素定级定量表达思维。从广义上讲，定量研究通过4种量表分析、考察和解释问题与现象，分别为名义量表、顺序量表、间距量表和比率量表[15]，这一体系成为专题地图制图最核心的概念。更深入地，与空间粒度和时间粒度相类似，地理信息中还形成了语义粒度，即用数据反应的真实世界中的事物概念及其相互间关系的量度[16]，为人类能够从精确的程度上把握概念提供了更丰富的分析和应用的可能性。
随着计算机时代的到来，数据作为事实或观测结果而普遍沉淀，实现从模拟走向数字摹写、分析时空对象，GIS应运而生，这是地图思维在工具层面的一次重要突破。GIS源于计算机地图制图、脱胎于地图数据库，以卫星遥感数据、航空摄影测量数据等数字化数据为数据源，进行各种量算和空间分析[17]。GIS的广泛应用促进了在“数”的基础上空间计算的实现，拓展和延伸了地图的数思维功能。
地图的数思维追求对空间描述的“精度和准确”，运用量化思维实现对空间对象或现象的抽象描述与记录。通过数思维对空间概念进行刻画，使人们具备在一致的数学语境讨论空间问题的基础，同时也为抽象科学概念的表达、操作和分析提供了强有力的推导能力[18]。

3.2 地图与“形”思维

形是大脑从对象和现象的分布形态构思出来的图形，人类的视觉系统也对二维图形有很好的适应性，本质上是因其更符合人类的思维模式。地图天然就是可视化产品，通过形思维来表达人类的地理学洞察力。形思维是地图思维的二阶抽象，提升了数的表达效率，是“数”的符号形式映射，重“相似与保真”，具有鲜明、生动和完整的特点。特别是科学意义上的地图——以地理坐标为框架表达地理现象在空间上的分布，便于通过视觉观察，易于被读图者理解和接受 [19]。“地图构建世界，而非复制世界”——形思维建立现实世界的几何模型，利用距离、方向，以及几何形态、拓扑关系等空间属性来描述和解释地理现象的空间分布、形态特征和相互关系。在地图构建的地理信息空间中，可以通过地图图形代替实地的量测和观察，直接认识地理环境的组成和结构，数形结合体现了人类运用描述性思维和形象性思维，把握地理规律和规则的能力。
“制图综合”作为地图的三大特征之一，体现了人类在形的视觉认知上的多视点、多角度、多层次特征。在建立象（信息空间）与本（物理、社会空间）的对应关系时，形的一致性是最关键因素。因此，地图综合的出发点和落脚点都是地图形的相似性和保真性，其大部分工作是对形的识别和认知。此外，形与所表征对象的特征还具有高度协同性，亦即形的特征也蕴含着深层次的地学领域知识[20]，这在地图综合中要求塑形也应保持地学特性。在这两层约束下，地图综合采用图形的取舍、合并、简化、夸大与位移，形成适应不同分辨率、不同使用目的等条件约束下的不同细节程度的“形”，从而实现模型转化——减少信息细节和抽取本质规律——的目的。
地图的另一个特征——符号系统是形思维的具体化和补充。符号借助特定的图形变量，按一定的原则组合起来描述客观世界，对空间分布、时间过程、顺序等级以及关联、对比、趋势等空间信息进行更进一步抽象[21]，以表达制图对象的质量与数量特征。通过视觉变量选择、空间组合关系调节，建立统一协调的符号系统，地图成为处理地理分布的空间变量和相互关系的图解作品，实现地理语言的语法、语义和语用功能。这种将复杂的科学现象和自然景观甚至抽象的概念图示化、符号化的方式，使地图功能从“表达已知”向“挖掘未知”发展[22]。

3.3 地图与“图”思维

哲学思维中有“取象比类”的观念，如果说“取象”是形思维的话，那么“比类”就使用了图思维。图的使用是地理学历来的传统，甚至地理（Geography）与地图学（Cartography）英文词根都同源于图形（Graph）一词。用图思维模式思考地理学问题，便于展示联系，形成整体印象。多学科背景下的图思维超越“地图”的原始概念，而更接近图论的意味——图论中典型的七桥问题即是从地理空间中抽象出来的数学问题。图论从数学本质上揭示地理实体与事物的空间分布格局、相互联系及其在地域空间上的运动形式。从这个意义上讲，地图图思维关注的不仅是“看到”的结果，更成为“看待”世界的思维方式。
图思维受人类认识世界内在需求提升的驱动，依赖多学科方法论的支撑，尽管其仍然需要“数—形”的支撑，但更强调知识推理、加工的过程属性，是建立“地图/GIS+行业应用”的思维基础，其基本路径涵盖隐喻启示、泛化表达和知识链接等三类。
（1）隐喻启示。隐喻产生于语言学，在科学哲学中被视作一种强大的思维工具，帮助人们理解和解释抽象的概念和理论。地图工具的长期使用形成了人类在思考和解决空间问题时的一种“隐喻式”图思维模式。在ICT时代，采用地图模型可视化表达非空间信息（语义信息），建立两者之间的映射关系，产生隐喻地图，成为一种新的关系表达方式[3]。隐喻地图的这种功效，是因为人通过长期的学习、训练，对周围现象的认知产生了强烈的空间感，已经成为一种认知的模式，借助这一模式形成类似感知是理解其他抽象概念的一个便捷途径。
（2）泛化表达。智能时代“地图”的呈现形态发生了根本变化，甚至突破了传统地图数学基础、制图综合和符号系统的定义，形成各种空间或非空间关系的拓扑图形化表达方法，衍生出“泛地图”理念[3]。泛地图多样灵活的建构方式更加适应三元空间对象的创意表达，尤其对地图模拟复杂的社会和文化环境是一种新的助力手段，这也有利于对三元空间中物质、信息和能量的运动获得更广泛的理解。
（3）知识链接。大数据和AI技术催生了第四科学范式，人类将从“小数据+大模型”演化到“大数据+小模型”。前者从抽样样本小数据中通过若干小模型耦合来建立通用大模型进而解决问题，而后者则是根据全样本大数据结合专用小模型来解决问题。时空大数据日益呈现的“普遍联系看问题”范式特征，跳过了领域知识发现和领域规律探索，表现为新的数据科学思维方法，更容易支持计算机深度学习[23]。大数据驱动的知识链接也逐渐成为“地图”的特殊思维，知识图谱用的就是一种基于数据解决问题的方法，通过图思维的模式，建立各种知识彼此连接的“图”。
图思维依赖于多学科不断发展，特别是数学图论、计算机图形学、计量地理等推动了地图与科学分析方法的融合，使地图不再仅是表达结果，而具备了知识推理、加工的过程属性，成为地图由低阶“数—形”思维向高阶“谱”思维迭代转换的基础。

3.4 地图与“谱”思维

谱即谱系，是描述和认识复杂现象和问题的一种方法与手段，对研究对象的零散信息进行分解、收集与重构，重点形成系统的、具有共同属性的图集合，“拼凑”出整个研究对象，是高阶认识结果的二次表达，基本脱离具象的要素描述。谱思维重在表达空间结构和关系（包括动态结构和关系），以发现制图对象的规则、规律、定律等为目标，抽象程度极高，是地图思维演进的更高层次。地图谱系是按照对象的类别或系统，采取某种原则将一系列的地图编辑起来，形成具有动态演化特征的体系；地学图谱通过地学分析的时空和属性的多维系列图解，表达地学的基本规律[24]。“谱”不直接转自原始的“数”，也不是勾勒简单的“形”，而是“图”环节的直接诉求，是地图学追求的更高层次。
为了更好阐释谱思维的系统性，可借用自动语言翻译和数据科学中“对齐”的概念。“对齐”深层次的含义就是通过某一特征在描绘同一类别对象的2幅图像中，建立逻辑一致性的对应关系。例如，在要素级别，按照地理要素在空间尺度方向对齐，就形成要素在不同尺度上的多重表达，形成地理要素生命周期、渐进式地图综合和增量式地图信息传输等方法；按照地理要素在时间方向对齐，就形成了不同时期相同地理要素的发展演变过程；在图幅级别，对于普通地图按照比例尺进行对齐，就形成了1:1万到1:100万系列地形图，成为研究地理分异性的基础。以上诸系列就是地学信息图谱的研究内容。如果按照地理要素的语义特征对齐，通过语义网将自然语言描述的句子表达并存储为图结构，形成地理知识图谱。
对一系列具有相同或近似结构的图进行分析，如比较、识别、判断，通过在相似或近似结构中寻找差异，用系统的思维进行时空推理，是构建演化规律的重要途径，时空知识图谱是地理信息分析向纵深拓展的关键技术[25]。谱思维使得地图表达要素空间分布和空间动态演化特征具备了可能性，即通过将复杂的问题建立多层面动态变化模型，并使用图形运算来推理预测未来。
地理空间的“巨大性”及其人地相互关系的“时空性”使得地理空间本身就具有相当的“复杂性”[26]。ICT时代随着数据量指数增长，用地图谱思维模式，建立起比较整齐的、直观的可视化结构，并形成体系，是发现隐藏在我们显性知识之后的隐性知识的重要途径。这些隐性知识通常具有直觉性、难以定义、主要基于经验知识挖掘等特征，很难用语言、文字等线性手段描述，借助大数据通过关联挖掘隐性知识成为图思维和谱思维结合解决地学问题的重要模式。
概括起来，相较于传统单一的地图应用场景，在地理学、测绘科学和计算机科学学科知识的交叉驱动下，地图“数-形-图-谱”4种思维方式在语法格式、语义功能、语用特征、实现路径、表达类型和关键技术方面都呈现出显著差异（表1）。
表1 “数-形-图-谱”思维的比较

Tab. 1 Comparison of Digital-Shape-Graph-Spectrum thinking

数思维 形思维 图思维 谱思维
语法格式 点云（数据集） 线条（坐标串） 图模型（节点-链） 图（集/系统）+时间
语义功能 精度、准确 相似、保真 抽象、联系 系统演化、生态格局
语用特征 空间记载工具 科学认知工具 空间思维模式 时空作用规律
实现路径 物联感知 自动几何算法 地图模版+机器学习 时空大模型+知识图谱
表达类型 文本信息、空间信息数据等 普通地图、信息图表、
三维实景等		 专题地图、图网络、
泛地图等		 地学知识图谱、
地学信息图谱
关键技术 测量、语义转换、数字高程
分析		 地图综合、矢栅一体化、
科学可视化		 空间关系建模
时空数据模型		 人工智能、空间机器学习、
深度学习

4 学科交叉创新

人类大多数时候是依赖于对世界形成的认识来解决遇到的问题，也是这样看待学科问题。随着GIS在数据空间数据处理的过程中逐渐占据主导地位，数据与可视化的分离已经成为制图学的一种范式转变特征；但制图者和用图者很长一段时间以来都习惯用纸质地图的思维模式，来看待数据库和可视化[27]，从这一点来看，GIS依旧是地图学的延续。
地图的“数-形-图-谱”思维很明显地体现了地图学其处于地理学和测绘科学2个一级学科交叉点的位置（图2）：测绘科学更多的立足于地图“数-形”思维，重在科学量度和表达地理要素的空间分布，地图定义是同时具有数学法则，地图语言和制图综合等三大特征，制图技术要求是准确、精确；地理学更加偏向于“图-谱”思维，重在揭示自然地理现象或社会经济活动的规律与机制，地图被认为是“地理现实世界的抽象图形表达”，制图技术要求是抽象、结构与联系。计算机科学为现代各学科（包括地理学、测绘科学）提供工具、技术、方法，甚至思想方面持续赋能，并与之交叉融合，也就成为地图思维演化的另一个重要驱策力。
图2 学科交叉创新下的地图思维

Fig. 2 Map thinking under interdisciplinary-driven innovation

4.1 地理学视角

美国国家科学院全美研究委员会对地理空间思维概念的定义认为，地理空间要素结构性框架由空间概念、表征工具和空间推理3个部分组成，结合地图“数-形-图-谱”思维来理解（图3）： ① 调动并运用空间认知将抽象概念具象化是空间思维一阶需求，具象过程中数思维是十分重要的工具； ② 表征工具是形思维的直接作用，同时也用于表征其他非空间信息的相互关联和关系； ③ 空间推理由两部分组成，一部分是建立起要素、对象之间的关系，另一部分就体现为系统的变化和演化，兼具图思维和谱思维。场景学“七维度”地理信息[7]也与4种地图思维可以产生比较一致的对照关系。
图3 地理学视角下的“数-形-图-谱”思维

Fig. 3 Digital-Shape-Graph-Spectrum thinking from a geographical perspective

在“四层金字塔”的地理智慧层中（图2）： ① 地理可视化是结合地图数-形思维，对地理空间进行视觉描述，为地理决策做支撑； ② 运用图思维发现和梳理地理学中的各种关系，是地理决策目的之一，也是进一步进行地理设计的依存； ③ 更多的地理设计离不开基于系统、动态、演化的谱思维进行；④ 地理控制是通过AI增强的交互控制、空间分析能力实现对环境和动物体的智能化控制[10]，可视作是4种思维的集大成。

4.2 测绘科学视角

地图一直是测绘的最终成果，是测绘科学服务于社会的重要媒介。地图制图技术发展不断满足不同阶段对地理空间表达的需求（图4）： ① 形思维出现甚至早于数思维，形成了原始草图，视作是人类对地理环境长期认知后心象地图的简单记载； ② 随着数思维作用日益凸显，要素数据配合以创意符号产生了科学制图（数据制图），人类采用测量技术先获取空间数据，然后再绘制地图，其中心象地图仍然发挥一定作用； ③ 当专业制图数据丰富后，呈现数据间关系的图思维变得越来越重要，对数据进行统计分析、建立映射、可视化和在线发布等处理之后，在数据制图的基础上，因子提取、信息图表也成为提升信息深度的手段； ④ 在时空大数据时代，通过知识图谱等数据科学手段对多源数据融合建模与深度分析，谱思维揭示新知识，从而成为融合行业模型，为特定背景、目的服务的知识地图。
图4 测绘视角下的“数-形-图-谱”思维

Fig. 4 Digital-Shape-Graph-Spectrum thinking from the perspective of surveying and mapping science

在地图集编制这个技术断面上，地图集的“指标-插图—图幅-图组-图集”的逻辑体系可以看作“数-形-图-谱”思维的交织演化： ① 数思维是建立起科学完备的指标体系和选择合适的地图比例尺和投影，是地图集的数学基准和地图符号化表达的基础； ② 形思维是采用适宜的地图符号进行要素可视化表达，是地图编制的核心任务； ③ 地图集的内容—结构体系反映了“图-谱”思维方式，表现在图幅配置中通过各指标、图形之间的相互关系，反映一个主题中各地理要素、现象之间结构，之后形成图组，建立起系统的、演化的谱关联； ④ 地图集和新媒体结合后，通过数据库、算法、软件架构、人机界面、可视化策略等新媒体交互设计特征将大大增强读图体验，并逐步成为地图集应用价值的关键因素，推动地图集的形式美与内容创新并重发展，从关注地图的表达对象到对象间的内在关系，把图思维和谱思维推向更多的自然和人文专业领域，形成多学科驱动下的智能制图。

5 结语

空间思维是强化地理学作为一个统一学科的理论基础[28]，涵括哲学、语言学、地理学、图形图像学、计算机科学以及心理学等多学科概念，其对外呈现的一个重要界面就是地图。本文提出地图的“数-形-图-谱”4种思维，分别着眼于数的“精度/准确”，形的“相似/保真”，图的“抽象/联系”和谱的“系统/演进”等核心特征，构建了一个有层次且相互补充的思维体系。地图思维是在地图学发展历程中自发形成，并在多学科交叉中持续演化的重要体系，为研究各种地学对象和现象的分布规律、相互联系和动态变化，构建了一个易于理解的空间思维框架，同时也为从地理学视角和测绘学视角考察和展望地图制图技术演进提供了新的路径。
在物理和社会空间数字化、信息空间智能化两个潮流下，地图学正经历着从计算机制图向时空大数据智能制图快速发展的新阶段。思考和提炼地图不变的本质——地图思维，从学科交叉、技术演进和应用深化等方面来看，是应对大数据时代地图学理论面临冲击和挑战的一项重要基础性工作。

华东师范大学唐曦教授在本文撰写过程中提出了指导性意见和建议，谨此深表感谢。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
苏珊·汉森. 改变世界的十大地理思想[M]. 北京: 商务印书馆, 2009.

[Hanson S. 10 geographic ideas that changed the world[M]. Beijing: The Commercial Press, 2009.]

[2]
王家耀. 时空大数据时代的地图学[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1226-1237.

DOI

[Wang J Y. Cartography in the age of spatio-temporal big data[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10):1226-1237.] DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170308

[3]
郭仁忠, 陈业滨, 应申, 等. 三元空间下的泛地图可视化维度[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(11):1603-1610.

[Guo R Z, Chen Y B, Ying S, et al. Geographic visualization of pan-map with the context of ternary spaces[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(11):1603-1610.] DOI:10.13203/j.whugis20180373

[4]
李新, 郑东海, 冯敏, 等. 信息地理学:信息革命重塑地理学[J]. 中国科学·地球科学, 2022, 52(2):370-373.

[Li X, Zheng D H, Feng M, et al. Information geography: Information revolution reshapes geography[J]. Scientia Sinica (Terrae), 2022, 52(2):370-373.] DOI:10.1007/s11430-021-9857-5

[5]
王家耀. 地图集:重构复杂非线性地理世界的 “百科全书”[J]. 测绘地理信息, 2021, 46(1):1-8.

[Wang J Y. Atlas: The encyclopedia of reconstructing complex nonlinear geographical world[J]. Journal of Geomatics, 2021, 46(1):1-8.] DOI:10.14188/j.2095-6045.2020620

[6]
郭仁忠, 陈业滨, 赵志刚, 等. ICT时代地图的科学概念及表达框架[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(12):1978-1987.

[Guo R Z, Chen Y B, Zhao Z G, et al. Scientific concept and representation framework of maps in the ICT era[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(12):1978-1987.] DOI:10.13203/j.wh ugis20220534

[7]
闾国年, 俞肇元, 袁林旺, 等. 地图学的未来是场景学吗?[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(1):1-6.

DOI

[Lv G N, Yu Z Y, Yuan L W, et al. Is the future of cartography the scenario science?[J]. Journal of Geo-Information Science, 2018, 20(1):1-6.] DOI:10.12082/dqxxkx.2018.170621

[8]
黄丽娜, 杨柳多姿, 姚翔宇, 等. 面向海陆统筹的综合航海地图集基础地理框架构建[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9):1647-1661.

DOI

[Huang L N, Yang L, Yao X Y, et al. Establishing fundamental geographic framework for the comprehensive maritimes atlas oriented to sea and land integration[J]. Journal of Geo-Information Science, 2022, 24(9):1647-1661.] DOI:10.12082/dqxxkx.2022.220081

[9]
任福, 翁杰, 王昭, 等. 关于智能地图制图的几点思考[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2022, 47(12):2064-2068.

[Ren F, Weng J, Wang Z, et al. Some thoughts on smart cartography[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(12):2064-2068.] DOI:10.13203/j.whugis20220781

[10]
宋关福, 卢浩, 王晨亮, 等. 人工智能GIS软件技术体系初探[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(1):76-87.

DOI

[Song G F, Lu H, Wang C L, et al. A tentative study on system of software technology for artificial intelligence GIS[J]. Journal of Geo-Information Science, 2020, 22(1):76-87.] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190701

[11]
李志林, 蓝天, 遆鹏, 等. 从马斯洛人生需求层次理论看地图学的进展[J]. 测绘学报, 2022, 51(7):1536-1543.

DOI

[Li Z L, Lan T, Ti P, et al. Advances in cartography from the perspective of Maslow’s hierarchy of needs[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2022, 51(7):1536-1543.] DOI:10.11947/j.AGCS.2022.20220170

[12]
王家耀, 武芳, 闫浩文. 大变化时代的地图学[J]. 测绘学报, 2022, 51(6):829-842.

DOI

[Wang J Y, Wu F, Yan H W. Cartography: Its past, present and future[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2022, 51(6):829-842.] DOI:10.11947/j.AGCS.2022.20210661

[13]
江东, 高春东, 郭启全, 等. 论网络空间的地理属性与地理学思维[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(10):1923-1932.

DOI

[Jiang D, Gao C D, Guo Q Q, et al. Geographical properties and thinking of cyberspace[J]. Journal of Geo-Information Science, 2023, 25(10):1923-1932.] DOI:10.12082/dqxxkx.2023.220169

[14]
齐清文, 姜莉莉, 张岸, 等. 地理信息科学方法论[M]. 北京: 科学出版社, 2016.

[Qi Q W, Jiang L L, Zhang A, et al. Methodology of geographic information science[M]. Beijing: Science Press, 2016.]

[15]
Stevens S S. On the theory of scales of measurement[J]. Science, 1946, 103(2684):677-680. DOI:10.1126/science.103.2684.677

PMID

[16]
贾小斌, 艾廷华, 彭子凤, 等. 地理信息语义的LOD表达与相似性度量[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2016, 41(10):1299-1306.

[Jia X B, Ai T H, Peng Z F, et al. The LOD representation and proximity measurement of semantic about geographic information[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(10):1299-1306.] DOI:10.13203/j.whugis20140711

[17]
王家耀. 关于地理信息系统未来发展的思考[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2022, 47(10):1535-1545.

[Wang J Y. Thoughts on the future development of geographic information system[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(10):1535-1545.] DOI: 10.13203/j.whugis20210679

[18]
徐建华. 现代地理学中的数学方法[M]. 2版. 北京: 高等教育出版社, 2002.

[Xu J H. Mathematical methods in contemporary geography[M]. 2nd ed. Beijing: Higher Education Press, 2002.]

[19]
郭仁忠, 陈业滨, 马丁, 等. 论ICT时代的泛地图表达[J]. 测绘学报, 2022, 51(7):1108-1113.

DOI

[Guo R Z, Chen Y B, Ma D, et al. Pan-map representation in ICT era[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2022, 51(7):1108-1113.] DOI:10.11947/j.AGCS.2022.20220140

[20]
艾廷华. 深度学习赋能地图制图的若干思考[J]. 测绘学报, 2021, 50(9):1170-1182.

DOI

[Ai T H. Some thoughts on deep learning enabling cartography[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2021, 50(9):1170-1182.] DOI:10.11947/j.AGCS.2021.20210091

[21]
Robinson A C, Pezanowski S, Troedson S, et al. Symbol Store: Sharing map symbols for emergency management[J]. Cartography and Geographic Information Science, 2013, 40(5):415-426. DOI:10.1080/15230406.2013.803833

[22]
杨国清, 祝国瑞, 喻国荣. 可视化与现代地图学的发展[J]. 测绘通报, 2004(6):40-42.

[Yang G Q, Zhu G R, Yu G R. Visualization and the development of modern cartology[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2004(6):40-42.] DOI:10.3969/j.issn.0494-0911.2004.06.013

[23]
孟立秋. 地图学的恒常性和易变性[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1637-1644.

DOI

[Meng L Q. The constancy and volatility in cartography[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10):1637-1644.] DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170359

[24]
张洪岩, 周成虎, 闾国年, 等. 试论地学信息图谱思想的内涵与传承[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4):653-661.

DOI

[Zhang H Y, Zhou C H, Lv G N, et al. The connotation and inheritance of geo-information tupu[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(4):653-661.] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.200167

[25]
陆锋, 诸云强, 张雪英. 时空知识图谱研究进展与展望[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(6):1091-1105.

DOI

[Lu F, Zhu Y Q, Zhang X Y. Spatiotemporal knowledge graph: Advances and perspectives[J]. Journal of Geo-Information Science, 2023, 25(6):1091-1105.] DOI:10.12082/dqxxkx.2023.230154

[26]
鲁学军, 秦承志, 张洪岩, 等. 空间认知模式及其应用[J]. 遥感学报, 2005, 9(3):277-285.

[Lu X J, Qin C Z, Zhang H Y, et al. Spatial cognitive mode and its application[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(3):277-285.] DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2005.03.009

[27]
Kainz W. Cartography and the others-aspects of a complicated relationship[J]. Geo-spatial Information Science, 2020, 23(1):52-60. DOI: 10.1080/10095020.2020.1718000

[28]
刘瑜. 地理信息科学:地理学的核心或是外缘?[J]. 中国科学:地球科学, 2022, 52(2):377-380.

[Liu Y. Geographic information science: The core or periphery of geography?[J]. Scientia Sinica (Terrae), 2022, 52(2):377-380.] DOI: 10.1360/SSTe-2021-0050

Options
文章导航

/

〈 〉