若能够建立一个同时提供基于位置、基于对象和基于时间的时空表达和查询功能的模型，将该模型应用于XX服务领域，能够反映XX的时态特征，并能为XX的管理、分析和预测提供参考，会取得了较好的效果。

    近年来，随着空间信息获取手段的日益丰富，与时间相关的变化信息越来越受到人们的关注，传统的处理静态信息的GIS 已不能满足某些实际应用的需要，在此基础上人们提出了时态GIS，即在静态GIS 中增加了对时间信息的管理和处理功能，能够提供完善的时序分析功能，能够分析历史状态、变化过程和预测未来的发展趋势。时态GIS 的关键问题是建立合适的时间与空间联合的数据模型，即时空数据模型。时空数据模型定义了对象数据类型( 空间、属性和时间) 、类型之间的关系、数据的操作和维护数据库完整性的规则。随着1992 年Gai1 Langran的博士论文“地理信息系统中的时间”的问世，标志着时空数据模型建模的正式开始。此后，涌现了大量的时空数据模型，其中经典的时空数据模型有: 时间快照模型( The Sequent Snap-shots Data Model) 、基态修正模型( The Base-state with amendments Data Model) 、基于事件的时空数据模型( The Event-based Data Model) 、时空复合模型( Space-time composite Data Model) 、时空立方体模型( Space-time cube Data Model)和面向对象的时空数据模型( The Object-oriented Data Model) 等。这些模型有着各自的特点，适用于不同的应用领域。