第24卷第3期地究Vol. 24, No. 32005年5月GEOGRAPHICAL RESEARCHMay, 2005空間信息分析技術(shù)王勁峰，武繼磊，孫英君，李連發(fā)，孟斌(中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京100101)摘要:在GIS技術(shù)日趨成熟和空間數(shù)據(jù)極大豐富的今天，通過分析空間數(shù)據(jù)探索空間過程機(jī)理正變得日益迫切?？臻g信息分析技術(shù)至少包括以下六個(gè)主要方面: (1)空間數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理; (2) 屬性數(shù)據(jù)空間化和空間尺度轉(zhuǎn)換; (3) 空間信息探索分析; (4) 地統(tǒng)計(jì); (5) 格數(shù)據(jù)分析; (6) 復(fù)雜信息反演和預(yù)報(bào)。本文提出了解決具體應(yīng)用問題一般的空間數(shù)據(jù)分析計(jì)算、結(jié)果解釋和反饋程序。認(rèn)為空間過程的一般共性和作為共同的研究對(duì)象，各種不同的方法技術(shù)最終可能導(dǎo)致空間數(shù)學(xué)(spatial mathematics)的產(chǎn)生，同時(shí)發(fā)展魯棒的空間分析軟件包對(duì)于普及空間數(shù)學(xué)是必要的。關(guān)鍵詞: GIS;空間信息;空間過程;空間分析;機(jī)理解釋文章編號(hào): 1000-0585(2005)03-0464-091引言隨著對(duì)地觀測(cè)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和格網(wǎng)信息處理能力的迅速提高，空間數(shù)據(jù)正在以指數(shù)方式急速增加。通用和專用的(時(shí))空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1、應(yīng)用于具體事物的管理信息系統(tǒng)、以及對(duì)這些海量空間數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工以獲得高附加值的信息產(chǎn)品的空間信息分析技術(shù)[2]成為空間信息三大領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析通常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，當(dāng)今流行軟件包SPSS、MATLAB 等大大地促進(jìn)了數(shù)據(jù)分析深加工及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用(徐建華，2002)。但是，空間數(shù)據(jù)通常具有非獨(dú)立性，這與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)基本假設(shè)相駁。因此，專門的空間信息分析理論和技術(shù)正在迅速發(fā)展[3~5]，已在遙感、生態(tài)環(huán)境、地球科學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到諸多成功的應(yīng)用，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用潛力。2研究動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)分析是常規(guī)數(shù)據(jù)分析的主要手段。然而，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)在分析空間數(shù)據(jù)時(shí)存在致命的缺陷，這種缺陷是由空間數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的基本假設(shè)共同造成的。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是建立在樣本獨(dú)立與大樣本兩個(gè)基本假設(shè)之上的，對(duì)于空間數(shù)據(jù)，這兩個(gè)基本假設(shè)前提通常都得不到滿足?？臻g上分布的對(duì)象與事件在空間上的相互依賴性是普遍存在的，這使大部分空間數(shù)據(jù)樣本間不獨(dú)立，即不滿足傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析的樣本獨(dú)立性前提，因而不適于進(jìn)行經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析[°];另一方面，有些空間數(shù)據(jù)采樣困難，如某些氣象臺(tái)站分布在稀疏的山區(qū)，導(dǎo)致樣本點(diǎn)太少而不能滿足傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法大樣本的前提;地學(xué)中國煤化工收稿日期: 2004-10-16; 修訂日期: 2005-01-28YHCNMHG基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金課題(4071111)、 863 項(xiàng)目(2002AA135230-1) 和973項(xiàng)目(2001CB5103) 支持。作者簡介:王勁峰(1965-)， 上海市人，研究員，博士生導(dǎo)師。主要從事地球信息科學(xué)研究。Email: wangjf@igsnrr. ac. cn3期王勁峰等:空間信息分析技術(shù)465空間數(shù)據(jù)通常的不可重復(fù)性進(jìn)--步造成了空間數(shù)據(jù)分析的特殊性。因此，專門的空間信息分析理論、方法和技術(shù)自20世紀(jì)60年代末開始得到認(rèn)識(shí)并研究?？臻g數(shù)據(jù)大體.上可分為空間離散或連續(xù)型數(shù)據(jù)(可互相轉(zhuǎn)化)，以及多邊形數(shù)據(jù)兩大.類。自然科學(xué)多涉及前者，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)科學(xué)多涉及后者。隨著人地一體化研究趨勢(shì)的發(fā)展，對(duì)兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析的趨勢(shì)日益顯露。目前空間數(shù)據(jù)分析軟件包已有不少，主要來自兩大學(xué)科領(lǐng)域:地理學(xué)和地質(zhì)學(xué)。由于地理學(xué)和地質(zhì)學(xué)研究對(duì)象不同，所涉及的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析方法不同，造成兩大流派在軟件功能、結(jié)構(gòu)、風(fēng)格上的不同。在歐美，60年代經(jīng)歷了地理學(xué)計(jì)量革命，其主流是試圖將社會(huì)經(jīng)濟(jì)時(shí)空格局和過程數(shù)學(xué)公式化。在GIS趨于成熟和空間數(shù)據(jù)迅速膨脹的技術(shù)條件下，當(dāng)時(shí)的學(xué)者成為現(xiàn)今地理信息科學(xué)的主要推動(dòng)者，造成地理學(xué)者所研發(fā)的空間信息分析軟件包多帶有處理多邊形數(shù)據(jù)(社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)單元，遙感像元數(shù)據(jù)亦屬此類)的特點(diǎn)。相反，源于地質(zhì)學(xué)的空間分析軟件包一般適用于分析離散和連續(xù)的數(shù)據(jù)?？臻g信息分析理論和技術(shù)較為復(fù)雜，對(duì)于一般科研人員而言掌握難度大，耗費(fèi)精力多。為此，美英兩國都已建立了相應(yīng)的國家級(jí)研發(fā)計(jì)劃，更有甚者，全球銷量最大的GIS基礎(chǔ)軟件的研發(fā)者美國環(huán)境系統(tǒng)研究所在ARCGIS8.1及以上版本已集成了地統(tǒng)計(jì)學(xué)模塊刀，目前正在積極爭(zhēng)取集成美國國家基僉會(huì)資助完成的Lattice數(shù)據(jù)分析模塊，該功能可以被幾乎所有從事地理信息管理的用戶所使用，進(jìn)行空間信息的分析和深加工。3技術(shù)體系空間信息分析包括數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理(模塊M1);當(dāng)進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)綜合分析時(shí)，需要進(jìn)行屬性數(shù)據(jù)空間化和尺度轉(zhuǎn)換處理(模塊M2);然后進(jìn)行空間數(shù)據(jù)探索分析(模塊M3);之后根據(jù)屬性數(shù)據(jù)的空間存在格式(空間連續(xù)分布或離散分布、規(guī)則或不規(guī)則多邊形分布、多源復(fù)雜異構(gòu)信息)，分別引導(dǎo)建立地統(tǒng)計(jì)模型(模塊M4)、格數(shù)據(jù)分析模型(模塊M5)、復(fù)雜信息分解和預(yù)報(bào)模型(模塊M6)、以及其他(見圖1)。M1至M3屬數(shù)據(jù)預(yù)處理范疇，M4至M6屬問題建模范疇，對(duì)建立的模型M4- M6 需要求解，機(jī)理解釋及預(yù)報(bào)。圖中各模塊可獨(dú)立或聯(lián)合運(yùn)行，這取決于所研究的問題和對(duì)象(所需輸出)，以及研究人員當(dāng)前所處的分析階段(輸人)。 具體研究內(nèi)容如下:模塊1.空間數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理空間數(shù)據(jù)采集與盡可能完備化是所有工作重要的第一一步，主要利用采樣、插值、缺值方法。(1)空間信息抽樣估計(jì)在地學(xué)空間應(yīng)用領(lǐng)域， 如環(huán)境監(jiān)測(cè)、資源調(diào)查、社會(huì)統(tǒng)計(jì)等，空間信息抽樣估計(jì)問題大量存在(8.9]?？臻g抽樣針對(duì)地學(xué)對(duì)象普遍存在的空間關(guān)聯(lián)性和先驗(yàn)信息，從樣本選取方式、空間關(guān)聯(lián)性及精度衡量三方面對(duì)空間信息獲取提供符合統(tǒng)計(jì)假設(shè)的新的解決思路。全國耕地面積動(dòng)態(tài)調(diào)查，原先窮盡總體的方法.中國煤化工既耗時(shí)又花費(fèi)巨大，報(bào)告形成緩慢;而采用Sandwich空間采樣模MHCNMHG信息并輔以少量樣本，就可以同時(shí)形成全國2700多個(gè)縣的分縣報(bào)告，既節(jié)省大量時(shí)間和開支又能滿足精度要求。在此基礎(chǔ)之上建立空間抽樣優(yōu)化決策通用集成模型，解決地學(xué)分析及資源調(diào)查466地理研究24卷M1空間數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)空間覆蓋、采樣，插值.缺值處M3空間數(shù)據(jù)探索分析M2屬性數(shù)據(jù)空間(數(shù)據(jù)性質(zhì)認(rèn)知→建模引導(dǎo))化和空間尺度轉(zhuǎn)換|為數(shù)據(jù)提出模型類型:建|M4地統(tǒng)計(jì)(空間離散、連續(xù))模|M5格分析模型( 多邊形、格網(wǎng))M6多源復(fù)雜信息自適應(yīng)模型其他:如空間數(shù)據(jù)挖掘等選擇參數(shù)估計(jì)方法選擇數(shù)值方法以完成參數(shù)估計(jì)細(xì)化或調(diào)整模型|求|解個(gè)診斷統(tǒng)計(jì):殘差和敏感分析評(píng)價(jià)擬合度和預(yù)報(bào)能力擬合/預(yù)報(bào)是否可接受?是否|機(jī)解釋報(bào)合，分析、模擬、預(yù)報(bào)圖1空間數(shù)據(jù)分 析技術(shù)和計(jì)算程序Fig. 1 Spatial data analysis techniques and algorithm中空間抽樣問題。軟件實(shí)現(xiàn)上，基于Microsoft Windows 平臺(tái)，Visual 系列軟件組件對(duì)象方法系統(tǒng)集成11。(2)空間數(shù)據(jù)插值與缺值根據(jù)已 知空間樣本點(diǎn)(例如氣象臺(tái)站、野外調(diào)查)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值12.18]或推理[4J]來生成面狀數(shù)據(jù)或估計(jì)未測(cè)點(diǎn)數(shù)值是地學(xué)研究經(jīng)常遇到的問題。理解初始假設(shè)和使用的方法是空間插值過程的一一個(gè)關(guān)鍵，為不同空間過程選擇不同插值方法[15.16]。缺值問題與插值類似，有部分交叉，以Bayes先驗(yàn)概率為其特征。插值有點(diǎn)、面之分，對(duì)于面插值，經(jīng)過預(yù)處理(如去除趨勢(shì)特征等)可以進(jìn)行缺值分析;對(duì)于點(diǎn)插值，經(jīng)過預(yù)處理(如構(gòu)建泰森多邊形再去除趨勢(shì)特征等)也可以使用缺值方法。對(duì)于缺值的補(bǔ)整，如果具備某些時(shí)空特征，則完全可以使用插值中國煤化工模塊2.屬性數(shù)據(jù)空間化與空間轉(zhuǎn)換fYHCNMHG自然與人文要素結(jié)合研究的時(shí)代正在到來。美國宇航局(NASA)將地表人類活動(dòng)模式加入全球變化模型中從本質(zhì)上提高了預(yù)報(bào)精度。又如，自然災(zāi)害的災(zāi)情空間預(yù)報(bào)需要自3期王勁峰等:空間信息分析技術(shù)467然要素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素相互作用的計(jì)算，自然要素可以通過遙感獲取，社經(jīng)要素需要根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間細(xì)化。地球生態(tài)環(huán)境以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)通常是具有不同形狀和尺度的地理空間單元，需要建立屬性數(shù)據(jù)空間化及空間尺度轉(zhuǎn)換技術(shù)，其核心是非空間信息或更大空間單元的屬性數(shù)據(jù)在(較小)空間上表達(dá)的理論和方法，或稱可變面元問題(Modifia-ble areal unit problem) (MAUP)，包括三類技術(shù):GIS方法。實(shí)現(xiàn)地理空間單元間屬性數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，包括聚集、拆分和空間建模(Spa-tial modeling)。聚集主要解決從小區(qū)域(點(diǎn))向大區(qū)域(面)轉(zhuǎn)化問題;拆分則考慮從大區(qū)域向小區(qū)域轉(zhuǎn)化問題。前者可利用空間采樣技術(shù)實(shí)現(xiàn)。尺度轉(zhuǎn)化理論及方法。不同的時(shí)間和空間尺度限制了信息被觀測(cè)、描述、分析和表達(dá)的詳細(xì)程度。尺度轉(zhuǎn)化存在“自上而下scaling down”和“自下而上scaling up”兩種基本方式。不同尺度水平上，尤其是Downscaling的轉(zhuǎn)化，存在其區(qū)域邊界規(guī)則與地理邊界規(guī)則的差異、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的控制和實(shí)施形式。小區(qū)域統(tǒng)計(jì)學(xué)理論及方法。所謂“小區(qū)域”，本質(zhì)上是指區(qū)域內(nèi)樣本點(diǎn)較少，因此在統(tǒng)計(jì)分析過程中，需要從相關(guān)區(qū)域“借力”來獲得詳細(xì)的信息，其核心是建立相關(guān)區(qū)域(數(shù)據(jù))的聯(lián)系模型，實(shí)現(xiàn)屬性數(shù)據(jù)空間表達(dá)。以上內(nèi)容著眼點(diǎn)有所不同，但都可歸結(jié)為屬性數(shù)據(jù)從大區(qū)域向小區(qū)域轉(zhuǎn)化，最終完成綜合的屬性數(shù)據(jù)空間化方法和軟件包設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并對(duì)表達(dá)結(jié)果的精確性和不確定性做定量分析和解釋。模塊3.空間信息探索分析探索數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis, EDA)目標(biāo)是最大化分析者對(duì)數(shù)據(jù)集及其隱含結(jié)構(gòu)的洞察，揭示數(shù)據(jù)屬性，用以引導(dǎo)選擇合適的數(shù)據(jù)分析模型。EDA主要采用圖形技術(shù)進(jìn)行以下分析: (1)最大化對(duì)數(shù)據(jù)集的洞察; (2) 揭示數(shù)據(jù)隱含的結(jié)構(gòu); (3)提取重要的變量; (4) 檢測(cè)異常點(diǎn); (5) 檢驗(yàn)隱含的假設(shè)條件; (6) 發(fā)展精簡的模型; (7)決定因素的最優(yōu)設(shè)置。空間數(shù)據(jù)探索分析(Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) 是EDA的擴(kuò)展，用來對(duì)具有空間定位信息的屬性進(jìn)行分析，包括:探索數(shù)據(jù)的空間模式[7]，對(duì)假設(shè)數(shù)據(jù)模型、模型基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)的地理性質(zhì)進(jìn)行闡述，評(píng)價(jià)空間模型等。ESDA 技術(shù)同樣要求可視和健壯，強(qiáng)調(diào)把數(shù)字和圖形技術(shù)與地圖聯(lián)系。對(duì)“某些事件在地圖上的什么位置”[18,19]、“這部分地圖的屬性值在概括統(tǒng)計(jì)中處于什么位置”、“地圖的哪些區(qū)域滿足特定的屬性要求”等問題的回答是很重要的。本模塊具體內(nèi)容包括:探索工具。軟件實(shí)現(xiàn)當(dāng)前已經(jīng)有ESDA技術(shù)，并且實(shí)現(xiàn)表(Table)、 地圖(Map) 和圖形(Figure) 各窗口鏈接，支持同時(shí)打開四個(gè)窗口:數(shù)據(jù)表窗口(顯示 當(dāng)前數(shù)據(jù)和在過程中創(chuàng)建的變量)，地圖窗口，圖形窗口和文本輸出窗口(返回ESDA輸出)。區(qū)劃(regionalization)。 空間單元有時(shí)很小，比如一個(gè)村或鄉(xiāng)鎮(zhèn)，如果以此進(jìn)行自然災(zāi)害發(fā)生率或疾病發(fā)生率等小概率事件，統(tǒng)計(jì)對(duì)這種小的統(tǒng)計(jì)單元很敏感。由于空間信息分析要求各空間單元內(nèi)的信息變差具有相對(duì)--致性，因此，經(jīng)常需要對(duì)空間單元的大小進(jìn)行調(diào)整，通過模型計(jì)算，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單元的均質(zhì)性中國煤化工(eguality)和空間緊湊性(compactness)。YHCNMHG模塊4.地統(tǒng)計(jì)模塊點(diǎn)狀數(shù)據(jù)或空間連續(xù)分布數(shù)據(jù)(直接獲得或由點(diǎn)狀數(shù)據(jù)通過空間插值或趨勢(shì)面模擬獲468地理研究24卷得)是空間數(shù)據(jù)的一-種主要存在形式(例如氣象臺(tái)站、地質(zhì)物探、生態(tài)環(huán)境等數(shù)據(jù))[0。主要包括以下幾方面:變異函數(shù)(variogram)。 變異函數(shù)可以說是整個(gè)地統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，但以前人們只注重了點(diǎn)的變異函數(shù)。隨著尺度問題的提出，變異函數(shù)的正則化( regulization)問題提上了日程?？死锔穹椒?Kriging)。 以往把Kriging法看成是地統(tǒng)計(jì)學(xué)的全部。通過它人們找到了一種最優(yōu)的、無偏的估值方法。長期以來，人們僅僅把它看作是一種插值方法。其實(shí)不僅僅如此，Kriging還可以給出每一點(diǎn)的不確定性、利用多種附屬信息填補(bǔ)采樣不足的缺陷等。模擬方法(Simulation)。 這是當(dāng)今地統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域中最為活躍的一種方法。由于Kriging方法具有平滑作用，即將極大值偏小估計(jì)、極小值偏大估計(jì)，使得整幅圖像趨于平緩。但有時(shí)人們需要的恰恰正是那種極值，例如在水污染中，就是要通過污染金屬所表現(xiàn)的極值來發(fā)現(xiàn)污染源。此外，Simulation通過多種實(shí)現(xiàn)(realization) 系統(tǒng)的表現(xiàn)，研究問題的各種情況，具有較好的統(tǒng)計(jì)效用。模塊5.格數(shù)據(jù)分析模塊多邊形數(shù)據(jù)(杜 會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)格式)，包括規(guī)則格網(wǎng)數(shù)據(jù)(遙感)， 是空間數(shù)據(jù)的又-種主要存在形式。通過空間自相關(guān)和協(xié)相關(guān)模型，找出研究對(duì)象在空間布局上的聯(lián)系與差異，以及空間多元解釋變量。例如土地利用變化的環(huán)境和人文經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因子識(shí)別，環(huán)境污染的空間動(dòng)態(tài)建模，為預(yù)報(bào)和調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)。空間局域統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，則可找出空間熱點(diǎn)(hotspots)問題區(qū)，應(yīng)用于疾病、犯罪等空間格局的熱點(diǎn)診斷和預(yù)報(bào)?？臻g回歸模型?？臻g回歸分析技術(shù)可以用于探討估計(jì)值的空間關(guān)系，地學(xué)對(duì)象的空間依賴性和空間異質(zhì)性使一般回歸方法不適應(yīng)在空間上的分析?？臻g回歸分析有三種特殊形式: (1)聯(lián)立自回歸模型(Simultaneous Autoregressive Model, SAR); (2)空間移動(dòng)平均模型(Spatial Moving Average Model, SMA); (3)條件自回歸模型(Conditional Au-toregressive Model, CAR)。局域統(tǒng)計(jì)模型。局域統(tǒng)計(jì)分析模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)距某一目標(biāo)單元一定距離的空間范圍內(nèi)所有點(diǎn)的值進(jìn)行分析。計(jì)算指定距離內(nèi)的空間關(guān)聯(lián)度，從而監(jiān)測(cè)空間內(nèi)的熱點(diǎn)區(qū)域，并通過G;檢驗(yàn)。模塊6.多源復(fù)雜時(shí)空信息的分解、融合、預(yù)報(bào)模塊環(huán)境、地學(xué)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、交通、疾病、遙感監(jiān)測(cè)等時(shí)空信息大多是多源復(fù)雜因素綜合作用的結(jié)果。通過觀測(cè)信息反演地學(xué)過程機(jī)理是地球科學(xué)，特別是地球空間信息科學(xué)的基本任務(wù)之一，目前可用的數(shù)學(xué)方法有統(tǒng)計(jì)[21]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、遺傳算法、元胞自動(dòng)機(jī)22?等，也是目前數(shù)據(jù)挖掘的基本手段。但這些方法只能進(jìn)行單一成因要素(團(tuán))提取和簡單過程預(yù)報(bào)，要實(shí)現(xiàn)基于時(shí)空信息復(fù)合過程的科學(xué)預(yù)報(bào)，不僅需要實(shí)現(xiàn)多源復(fù)雜因子的分解，更需要將多種分解模式重新組構(gòu)融合，形成一個(gè)新的整體模式。另外，氣象臺(tái)站、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)、污染監(jiān)測(cè)、野外采樣、社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查等等，均是空間分散的點(diǎn)狀數(shù)據(jù)。根據(jù)已知點(diǎn)的值推斷未知點(diǎn)的值,中國煤化工雙域狀況是地學(xué).研究的經(jīng)常性任務(wù)。目前使用的是空間幾何插值、MHCNMHG印新近的考慮全局和局域關(guān)聯(lián)信息的空間統(tǒng)計(jì)方法。實(shí)際上，前人的研究已經(jīng)獲得了很多半結(jié)構(gòu)化的地學(xué)機(jī)理和規(guī)律，這些先驗(yàn)信息與空間統(tǒng)計(jì)的結(jié)合有望從本質(zhì)上提高空間估計(jì)預(yù)報(bào)的精度。借3期王勁峰等:空間信息分析技術(shù)469助貝葉斯方法建立統(tǒng)計(jì)和機(jī)理結(jié)合的空間擴(kuò)展模型是一種可能的新途徑?？偠灾臻g信息分析是指對(duì)地球空間信息進(jìn)行分析模擬和預(yù)測(cè)，以及根據(jù)空間信息進(jìn)行時(shí)空運(yùn)籌的技術(shù)、方法和理論。下表給出了從輸人輸出角度理解什么是空間信息分析模型及其舉例。表1空間信息分析模型的輸入和輸出Tab. 1 Input and output of spatial information analysis model輸出信息屬性舉例空間非空間空間采樣模型熱點(diǎn)探測(cè)、插值(Upscaling)輸人信息屬性屬性數(shù)據(jù)空間化經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)(Downscaling)4若干創(chuàng)新和前沿(1)空間抽樣模型目前空間抽樣模型是針對(duì)空間連續(xù)分布對(duì)象(如坡面降水)提出的，對(duì)于如大區(qū)域耕地問題等空間離散分布地物調(diào)查，缺乏專門的離散空間抽樣模型,雖然可以借助面積成數(shù)進(jìn)行換算;另外，對(duì)小樣本問題、流動(dòng)地物(海洋)、多維地物(降雨、溫度、土壤含水量等多要素)聯(lián)合調(diào)查和動(dòng)態(tài)空間(植被變化)采樣問題需要發(fā)展相應(yīng)的空間抽樣模型。(2)屬性數(shù)據(jù)空間化屬性數(shù)據(jù)空間化的系統(tǒng)研究在國際上剛剛開始，有影響的研究成果較少，主要限于GIS的空間分析、尺度變化研究領(lǐng)域。小區(qū)域統(tǒng)計(jì)學(xué)與GIS的結(jié)合最近開始得到廣泛的關(guān)注。(3)空間尺度轉(zhuǎn)換Statistical Downscaling基于不同尺度空間變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來建立，在全球環(huán)流模型(GCM) 中有廣泛應(yīng)用。該方法假定變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系不隨尺度變化而改變。Dynamical Downscaling也集中在GCMs領(lǐng)域。因研究對(duì)象不同，需要分別設(shè)計(jì)模型，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)方面研究則較少。(4)隨機(jī)模擬除Kriging法外，現(xiàn)在的地統(tǒng)計(jì)學(xué)還可以作為評(píng)估未知值不確定性的工具，這主要通過模擬來完成。即通過條件模擬產(chǎn)生多幅模擬圖象用以再現(xiàn)空間依賴的分布格局等統(tǒng)計(jì)特性。模擬圖像是地統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域中最具潛力的領(lǐng)域。(5)格數(shù)據(jù)模型遙 感和社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性信息均以規(guī)則和不規(guī)則多邊形為其載體。隨著計(jì)算技術(shù)迅速發(fā)展起來的格數(shù)據(jù)分析技術(shù)(Latticedataanalysis)23.24)，在美國國家基金支持下，自1999年開始也設(shè)立了五年的研究計(jì)劃，由Sergio Rey和Luc Anselin 牽頭，其核心就是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析軟件包的構(gòu)建，在該研究計(jì)劃中，設(shè)定了軟件包開發(fā)計(jì)劃，同ESRI公司合作，開發(fā)成熟的、具有友好用戶界面的商業(yè)化空間統(tǒng)計(jì)與空間分析軟件包。(6)復(fù)合信息模型我們經(jīng)常希望從得到的空聞信息后演地學(xué)過程的各種影響因子，例如遙感影像的像元值經(jīng)常是地表混合物體以及地H中國煤化工E綜合作用的結(jié).果;全球氣候變暖受自然和人文因子的雙重作用，享CNM!G訂科學(xué)的環(huán)境政策至關(guān)重要;生態(tài)環(huán)境的空間動(dòng)態(tài)變化受溫度、降水、人類活動(dòng)空間格局變化的多重影響，準(zhǔn)確分解之將有助于對(duì)生態(tài)環(huán)境空間動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)報(bào)。470地理研究24卷功率譜和小波可以分解出不同尺度的結(jié)構(gòu)特征;多元回歸通常是全局性的;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于短記憶非線性較為有效;遺傳規(guī)劃可以對(duì)多個(gè)給定模式進(jìn)行優(yōu)化組合。但是，空間數(shù)據(jù)經(jīng)常受多種因子影響，在缺少對(duì)其生成機(jī)理了解之前，不應(yīng)人為地套用某個(gè)單一模式，各種信息都可能隱含在其中，應(yīng)該建立多模式融合模型，讓數(shù)據(jù)自己說話。5應(yīng)用領(lǐng)域舉例(1)災(zāi)情損失快速準(zhǔn)確評(píng)估 重大災(zāi)情快速評(píng)估涉及受災(zāi)地區(qū)自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況的綜合信息[25]。遙感等技術(shù)為獲得受災(zāi)地區(qū)的致災(zāi)因子信息提供了有效的途徑，但社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更新周期較長，不能滿足實(shí)時(shí)需要，并且是以行政單元為存在形式，與災(zāi)害的地域單元不--致。屬性數(shù)據(jù)空間化技術(shù)與抽樣技術(shù)結(jié)合有望彌補(bǔ)當(dāng)前災(zāi)情評(píng)估中社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)難以快速和準(zhǔn)確獲得的缺陷，為災(zāi)情損失評(píng)估提供技術(shù)保障。(2)人類健康和疾病研究領(lǐng)域通過遙感和地理信息系統(tǒng)手段對(duì)截面數(shù)據(jù)如疾病分布、空間擴(kuò)散[26]、時(shí)空演變[C27] 與自然和經(jīng)濟(jì)環(huán)境狀況的分布進(jìn)行分析。公眾的健康問題很大程度與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境因素有關(guān)，對(duì)于某些關(guān)鍵的疾病以及醫(yī)療設(shè)施的分布研究也可通過空間數(shù)據(jù)的分析和處理進(jìn)行。社會(huì)學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、人類學(xué)家以及環(huán)境工作者也將公眾健康安全與有毒廢物、低收入人口乃至少數(shù)人種分布聯(lián)系起來。(3) 公共安全領(lǐng)域犯罪發(fā)生率的分析，開始應(yīng)用空間統(tǒng)計(jì)與分析手段，例如，根據(jù)美國的犯罪數(shù)據(jù)分析，盜竊、搶劫以及其他類別的暴力犯罪與當(dāng)?shù)氐某鞘兄械褪杖搿⒏呤I(yè)率以及人群混雜的區(qū)域高度相關(guān)。利用空間統(tǒng)計(jì)和空間分析等手段，可以對(duì)犯罪率高發(fā)區(qū)集中控制以及進(jìn)行社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)，維護(hù)公共安全。(4)其他統(tǒng)計(jì)分析在氣候變化、 環(huán)境退化、區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、人類活動(dòng)與環(huán)境及氣候變化的關(guān)系研究、社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間格局動(dòng)態(tài)變化[8、城市擴(kuò)張、商業(yè)、遷移、旅游、交通和通訊網(wǎng)絡(luò)分析中廣泛的應(yīng)用，空間分析技術(shù)有望挖掘更多的信息和知識(shí)。由于空間信息分析技術(shù)的復(fù)雜性，實(shí)際運(yùn)用基本限于商業(yè)軟件所提供的功能，因此適應(yīng)于各種實(shí)際問題的空間信息分析理論和軟件的研發(fā)是受歡迎的，例如SpaceStat,GesLib, CrimeStat,和由國家863計(jì)劃支持于2004年完成的國產(chǎn)空間分析軟件包原型Simple0. 1[29]。6結(jié)論和討論空間信息來源于地球科學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生命科學(xué)、資源和能源、軍事等等廣泛領(lǐng)域，亦是認(rèn)識(shí)和調(diào)控這些系統(tǒng)的基本根據(jù)。數(shù)據(jù)分析的理論是概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)，但是由于空間過程廣泛存在的相互關(guān)聯(lián)性以及空間信息在空間上特有的多種存在形式與已有經(jīng)典數(shù)學(xué)的假設(shè)條件常常產(chǎn)生矛盾，或者在理論上沒有被后者覆蓋，因此產(chǎn)生了專門用于空間信息分析的理論研究[30]。當(dāng)今空間信息分析技術(shù)至少包括以下六個(gè)主要方面: (1)空間數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理; (2) 屬性數(shù)據(jù)空間化和空間尺度轉(zhuǎn)換; (3) 空間信息探索分析;(4)地統(tǒng)計(jì); (5) 格數(shù)據(jù)分析; (6) 復(fù)雜信息反演和預(yù)報(bào)模塊應(yīng)用需求、計(jì)算技術(shù)進(jìn)步、空間數(shù)據(jù)激增、學(xué)科交叉是空間信息分析技術(shù)中國煤化工空間信息分析技術(shù)的目的是建立研究對(duì)象的(統(tǒng)計(jì))數(shù)學(xué)模型、且MHCNMHG數(shù)據(jù)挖掘或者機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)首先產(chǎn)生于計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物信息分析81]，以概率統(tǒng)計(jì)為理論根據(jù)，迅速被地球信息分析所借鑒，發(fā)展出來的生物信息科學(xué)和地球信息科學(xué)在數(shù)3期王勁峰等:空間信息分析技術(shù)471學(xué)方法上大體有70%的重合，雖然研究對(duì)象完全不同。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的是通過信息發(fā)現(xiàn)研究對(duì)象的知識(shí)、規(guī)則、關(guān)聯(lián)和模式。當(dāng)空間過程的機(jī)理比較清楚，并且可以據(jù)此建立數(shù)學(xué)模型時(shí)，例如大氣環(huán)流模式、海洋物理場(chǎng)、地球動(dòng)力學(xué)等，統(tǒng)計(jì)類理論就降低到次要地位。但是由于真實(shí)世界的復(fù)雜性和或多或少的不確定性，需要確定性的數(shù)學(xué)模型和不確定性的統(tǒng)計(jì)模型的結(jié)合。確定性數(shù)學(xué)模型、空間信息分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是分析空間過程的三種不同的手段。對(duì)于傳染病時(shí)空過程建模，既可以用確定性的微分方程，也可以用不確定的隨機(jī)過程，當(dāng)后者取極限時(shí)將逼近前者，達(dá)到形式統(tǒng)一;空間信息分析技術(shù)用于識(shí)別傳染病傳播的影響因子，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被用于反演傳染病參數(shù)。三種方法靈活使用，互相補(bǔ)充，可以揭示空間過程的多方面特征。雖然出發(fā)點(diǎn)不同，但是研究對(duì)象都是空間過程，所以空間過程數(shù)學(xué)模型、空間信息分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等發(fā)展最終融合形成統(tǒng)一的空間數(shù)學(xué)(spatial mathematics)是有可能的。Matlab, SAS, Spss等軟件包的開發(fā)大大推動(dòng)了數(shù)學(xué)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，空間信息分析技術(shù)的廣泛使用亦需要開發(fā)空間分析軟件包。參考文獻(xiàn):[1] Buliung R, Kanaroglou P. 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The techniques of spatial analysis can be categorized intosix groups: (1) generation of spatial data and its preliminary treatment; (2) spatializationof attribute data and scale transformation of spatial data; (3) visualization and explorationof spatial data; (4) geo-statistics; (5) analysis of lattice data; and (6) reversing informa-tion from complicated spatial data. To meet the real world solutions, a procedural diagramof spatial data analysis is suggested as below: (1) preliminary data treatment; (2) model-ing; (3) solution; and (4) interpretation. Various techniques are being employed to inves-tigate spatial processes, the identical study objective and some common characteristics ofthe study object may lead to the integration and convergence of the various approaches ，and further the introduction of a general science: spatial mathematics. A same importantissue is to develop robust spatial analysis computer packages for public uses.中國煤化工Key words:GIS; spatial data; spatial process; spat,MYHCNMHGofmechanism