地理时空大数据是指在地理空间信息和时间序列数据的基础上，通过大数据技术进行存储、处理和分析的大规模数据集。它具有以下几个特点：
1. 海量性：地理时空大数据通常包含大量的地理空间信息和时间序列数据，这些数据量级巨大，需要采用高效的数据存储和计算技术来应对。
2. 多维性：地理时空大数据不仅包括地理位置信息，还涉及时间序列数据，如温度、降水量、交通流量等。这些数据维度多样，需要进行多维度的数据融合和分析。
3. 动态性：地理时空大数据中的时间序列数据具有动态变化的特点，如气温随季节变化、交通流量随时间波动等。这些数据的动态变化需要实时或近实时地进行监测和更新。
4. 高维性：地理时空大数据中的地理空间信息通常具有高维特征，如经纬度坐标、地形地貌、土地利用类型等。这些高维特征需要进行降维处理，以便于分析和可视化。
5. 复杂性：地理时空大数据中的数据关系复杂，可能存在多重因果关系、相互影响等问题。这些复杂的数据关系需要采用复杂的数据分析方法进行挖掘和解释。
6. 时效性：地理时空大数据中的部分数据具有明显的时效性，如气象预报、交通拥堵预测等。这些数据的时效性要求分析结果能够快速响应，为决策提供及时的支持。
7. 可扩展性：地理时空大数据的规模和复杂度不断增加，需要采用分布式计算、云计算等技术进行高效处理。同时，随着数据量的增加，需要不断优化算法和模型，提高数据处理的效率和准确性。
8. 安全性：地理时空大数据涉及到个人隐私、国家安全等问题，需要在数据收集、存储、处理和分析过程中确保数据的安全性和保密性。
9. 易用性：地理时空大数据的分析结果需要直观、易懂，以便决策者和公众能够理解和应用。因此，需要采用可视化技术和工具，将复杂的数据关系转化为直观的图形和图表。
10. 可解释性：地理时空大数据的分析结果需要具备可解释性，以便决策者能够理解数据背后的原因和规律。这需要采用机器学习、深度学习等人工智能技术，提高模型的可解释性和透明度。
