空間分析研究進展

趙 永，王 巖 松

空間分析研究進展

趙 永1，2，王 巖 松2

（1.河南大學(xué)黃河文明與可持續(xù)發(fā)展研究中心，河南 開封 475000;2.河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，河南 開封 475004）

空間分析從地理空間的視角描述和分析問題，是地理學(xué)日益受關(guān)注的研究手段與方法，已引起其他相關(guān)學(xué)科的重視。該文闡述了空間分析的概念、內(nèi)容、分類與定義，沿著1960s以來空間分析的發(fā)展脈絡(luò)，分為3個階段：1960s對空間數(shù)據(jù)的分析和空間自相關(guān)的測度，1970s－1980s空間統(tǒng)計學(xué)的迅速發(fā)展時期，1990s到本世紀初，空間分析與GIS和智能計算相互結(jié)合產(chǎn)生巨大的應(yīng)用潛力，計算密集型的特點明顯。結(jié)合各階段典型的、具有代表性的文獻資料，闡述不同時期的主要特點與成就，最后總結(jié)了空間分析的發(fā)展趨勢和相關(guān)問題。

空間分析;空間數(shù)據(jù)分析;空間統(tǒng)計學(xué);空間模型

一切對象都毫無例外地發(fā)生在特定的空間中，故空間分析（Spatial Analysis）在地理學(xué)及其他相關(guān)學(xué)科中日益得到重視。空間分析由來已久，如19世紀中期John Snow醫(yī)生分析倫敦霍亂傳播的地圖（http：//www.ph.ucla.edu/epi/snow.html），地理學(xué)家對科學(xué)的貢獻許多源自空間分析［1］，他們從地理空間的視角描述、理解、分析人類和自然，由于還不了解地球內(nèi)部，可以說是關(guān)于地球表面上的空間分析。除地理學(xué)外，空間分析在生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、地質(zhì)學(xué)、流行病學(xué)、犯罪、交通、考古等學(xué)科領(lǐng)域都有相關(guān)的應(yīng)用。本文較為系統(tǒng)地闡述了空間分析的定義、分類與內(nèi)容以及1960s以來空間分析的研究脈絡(luò)，并分為3個階段，結(jié)合典型文獻資料分別闡述其特點與成就。

1 空間分析的定義、內(nèi)容與分類

1.1 空間分析的定義

由于學(xué)者對空間分析的內(nèi)容界定相差較大，故關(guān)于空間分析的稱謂很多，如地理信息分析或地理空間分析［2，3］、地理信息統(tǒng)計分析［4］、地理分析①、空間數(shù)據(jù)分析［5－12］、空間統(tǒng)計學(xué)［13－16］、空間統(tǒng)計與建模［17－19］、地統(tǒng)計學(xué)［20－23］等，但更多的文獻中概稱為空間分析［24－40］?？梢娍臻g分析的內(nèi)涵豐富、應(yīng)用廣泛，既有基于地理信息系統(tǒng)（GIS）的圖形分析，也有基于統(tǒng)計學(xué)的分析和建模，既有地理學(xué)的應(yīng)用，也有流行病學(xué)、生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。鑒于空間分析內(nèi)涵的豐富性，學(xué)者從不同角度對其進行了分類與定義。

Unwin［41］較早論及空間分析，他把地理數(shù)據(jù)分為點、線、面和空間連續(xù)性數(shù)據(jù)4類，并進行參數(shù)描述和圖形分析，部分涉及統(tǒng)計和地圖分析。Ripley［13］則從空間統(tǒng)計學(xué)的角度主要對點、面兩類數(shù)據(jù)進行了分析。Goodchild［42］把空間分析定義為對對象的位置和屬性數(shù)據(jù)進行分析的一系列技術(shù)，并將GIS中的空間分析分為“產(chǎn)生式（product mode）”分析和“咨詢式（query mode）”分析。GIS中的空間分析通常是產(chǎn)生式分析，是一系列GIS操作，產(chǎn)生新的信息，通常是綜合的圖、表等信息，如疊加分析、緩沖區(qū)分析等;咨詢式分析旨在回答用戶的問題，較適合于簡單的分析，如空間查詢。Haining［7］把空間分析定義為顯式地應(yīng)用對象空間位置信息的技術(shù)與模型的集合，分析結(jié)果隨對象位置的變化而變化。郭仁忠［35］認為空間分析是基于地理對象的位置和形態(tài)特征的空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其目的在于提取和傳輸空間信息。Longley等［43］定義空間分析為結(jié)果隨對象的位置變化而變化的一系列技術(shù)。De Smith等［3］將地理空間分析定義為二維地圖操作和空間統(tǒng)計學(xué)，另外還包括面分析，如梯度、坡向和通視性等自然表面的性質(zhì)以及網(wǎng)絡(luò)分析、位置分析等。

1.2 空間分析的分類與內(nèi)容

正如空間分析的定義一樣，空間分析的分類與內(nèi)容也有較大差異。

Goodchild［44］認為空間分析包括分析相同類的不同對象之間的關(guān)系以及不同類的對象之間的關(guān)系（在所有情況中，對象之間的距離是一個常用的屬性，其他屬性有流（flow）、移民數(shù)量和交通成本等），并把空間分析操作分為基本的6類：1）僅對一個對象類的屬性進行操作，在這種情況下，模型簡化為一張簡單的表，其分析可以用常規(guī)的統(tǒng)計軟件處理;2）對單一對象類的屬性和位置信息的分析，如空間分布中心等簡單的空間統(tǒng)計量計算;3）從一個或多個對象類建立對象對（object-pairs）;4）分析對象對的屬性，如空間自相關(guān)指數(shù)和最近鄰分析;5）分析多于一個對象類或?qū)ο髮Φ膶傩院臀恢眯畔?，如空間相互作用建模需要獲取源目標和目的地目標以及兩者之間的屬性信息;6）從一個現(xiàn)存類中創(chuàng)建一個新類，如從點對象創(chuàng)建Thiessen多邊形。2001年Goodchild把空間分析定義為“分析結(jié)果依賴于對象空間位置的一系列技術(shù)，需要對象的位置和屬性數(shù)據(jù)”，并把空間分析分為空間統(tǒng)計、空間相互作用模型、空間依賴和空間決策支持4部分（http：//www.csiss.org/learning＿resources/content/good＿sa/）。

Anselin［45］把 空 間 分 析 分 為 “數(shù) 據(jù) 驅(qū) 動 （datadriven）”和“模型驅(qū)動（model-driven）”兩類。數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法是在不太清楚理論框架的情況下從空間數(shù)據(jù)中提取信息，即Gould［46］所謂的“讓數(shù)據(jù)自己說話”，如點模式分析、空間自相關(guān)指數(shù)和Kriging等，這些技術(shù)的特點之一是把觀測模式與非空間的標準化模型（如點模式分析中的Poisson模式）作為比較基準;而模型驅(qū)動的方法則從一個理論設(shè)定開始，理論可以是空間的或大部分是非空間的。Wise等［47］把空間分析分為3個主要類別：空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、基于地圖的分析和數(shù)學(xué)建模［48］，李德仁等也把空間分析分為空間圖形分析、空間數(shù)據(jù)分析和地理模型分析3類［49］。

Bailey［50］認為GIS是一門交叉學(xué)科，每門學(xué)科都有本領(lǐng)域所感興趣的空間分析術(shù)語和方法。面對這樣多元化的分析視角，任何更具體的空間分析定義是困難的，可以考慮如下定義：操縱空間數(shù)據(jù)為不同的形式并提取附加信息的一般能力，并把與GIS潛在相關(guān)、可能有用的空間統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為位置數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)和相互作用數(shù)據(jù)3類，探討了各自的分析方法;針對許多不同的空間問題，空間統(tǒng)計分析包括的方法正迅速擴展，從圖像增強和模式識別，到礦藏采樣點插值、疾病的空間或時空聚集探測、社會經(jīng)濟趨勢建模以及人類和動物遷移。這其中的許多技術(shù)源于統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域之外，如在地理學(xué)、地統(tǒng)計學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)、流行病學(xué)，或者城市和區(qū)域規(guī)劃以及相關(guān)文獻（Journal of Regional Science、Biometrika、Environment and Planning （A）、Geographical Analysis等）。這導(dǎo)致Goodchild稱該領(lǐng)域為“在不同領(lǐng)域發(fā)展的一系列技術(shù)，沒有任何清晰的體系、穩(wěn)固的概念或理論框架”［50］。后來Bailey等［5］又把空間數(shù)據(jù)分為空間點模式、空間連續(xù)性數(shù)據(jù)、空間面數(shù)據(jù)和空間相互作用數(shù)據(jù)4類，對空間相互作用數(shù)據(jù)的描述側(cè)重于各種“流”的分析，如人流、物流、移民、交通規(guī)劃等，集中在重力模型、可達性、網(wǎng)絡(luò)分析、位置分配等的分析，而“空間相互作用數(shù)據(jù)建模是地理分析的心臟”［1］。

O′sullivan等［2］認為地理信息分析不是一個已經(jīng)建立起來的學(xué)科。為了說明其含義，首先必須對比較“老”的空間分析進行定義，然后描述兩者之間的關(guān)系?？臻g分析在各種背景中出現(xiàn)，文獻中至少有4個相互聯(lián)系的廣泛領(lǐng)域［2］：空間數(shù)據(jù)操作（manipulation）、空間數(shù)據(jù)分析、空間統(tǒng)計分析和空間建模。空間數(shù)據(jù)操作在GIS中稱為空間分析;空間數(shù)據(jù)分析是描述性和探索性的［5，6］;空間統(tǒng)計分析則應(yīng)用統(tǒng)計方法處理空間數(shù)據(jù)，以確定相對于統(tǒng)計模型，空間數(shù)據(jù)是獨特的;空間建模涉及構(gòu)建模型進行空間預(yù)測。王勁峰等［51］對空間分析的內(nèi)容和體系進行了梳理，并提出了新的體系和內(nèi)容，包括空間關(guān)聯(lián)成因、空間關(guān)聯(lián)表達、空間信息分析模型、空間動力/運籌模型等，并總結(jié)了5種建模途徑。鄔倫等［52］認為空間分析是對分析空間數(shù)據(jù)有關(guān)技術(shù)的統(tǒng)稱。根據(jù)作用的數(shù)據(jù)性質(zhì)不同，可分為：1）基于空間圖形數(shù)據(jù)的分析運算;2）基于非空間屬性的數(shù)據(jù)運算;3）空間和非空間數(shù)據(jù)的聯(lián)合運算?？臻g分析賴以進行的基礎(chǔ)是地理空間數(shù)據(jù)庫，其運用各種幾何的邏輯運算、數(shù)理統(tǒng)計分析、代數(shù)運算等數(shù)學(xué)手段，最終目的是解決人們所涉及的地理空間的實際問題，提取和傳輸?shù)乩砜臻g信息，特別是隱含信息，以輔助決策。

Haining［7］認為空間分析有3個主要組成部分：1）地圖建模，如緩沖區(qū)分析、疊加分析;2）數(shù)學(xué)建模，模型的輸出依賴于模型中對象之間的空間相互作用形式，或空間關(guān)系，或?qū)ο蟮目臻g位置;3）空間分析包括正確分析空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，這就是所謂的空間數(shù)據(jù)分析。郭仁忠［35］把空間分析分為空間位置、空間分布、空間形態(tài)、空間關(guān)系。Longley等［43］將空間分析分為制圖與地理可視化、空間查詢/量算/轉(zhuǎn)換、描述性分析與最優(yōu)化、空間建模等。劉耀林［49］認為空間分析主要源于兩大傳統(tǒng)基礎(chǔ)學(xué)科：地理學(xué)和地圖學(xué)，因此空間分析的發(fā)展軌跡也可以分兩條線索進行說明。

總之，關(guān)于空間分析概念、內(nèi)容、分類和定義的文獻很多，內(nèi)容界定不一，論述的側(cè)重點各異。正如Goodchild［42］所言，空間分析比統(tǒng)計分析概念更大，Bailey等［5］也認為空間分析比空間數(shù)據(jù)分析的概念大。故空間分析是一般意義上的概念，涵蓋了空間數(shù)據(jù)分析、空間統(tǒng)計與建模等內(nèi)容。空間分析可定義為分析中包含對象空間位置信息的技術(shù)與方法，其內(nèi)容可分為3類：1）基于圖形的分析：包括空間數(shù)據(jù)的量算或幾何操作，如長度、面積、形狀的量測，空間中心/重心的計算，疊加分析、緩沖區(qū)分析等;2）空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析：如空間點模式分析、空間格（lattice）②多邊形（polygon）完全覆蓋一個區(qū)域稱為格（lattice）。數(shù)據(jù)分析和地統(tǒng)計學(xué);3）空間模型與建模：如空間回歸模型、地理加權(quán)回歸（GWR）、地理模擬與計算模型（如元胞自動機、多智能體、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等。

2 空間分析的研究脈絡(luò)

空間分析可以追溯到20世紀60年代的地理與區(qū)域科學(xué)的計量革命［26］。但空間分析的歷史更早，如 Gleason等［53，54］采用的樣方方法，Todd［55］對長方形內(nèi)呈規(guī)則格網(wǎng)種植的樹的死亡在角上是獨立還是聚集的研究，Moran等［56，57］對連接數(shù)統(tǒng)計量的研究，Moran等［58，59］應(yīng)用二元權(quán)重對間隔（interval）數(shù)據(jù)的檢驗，Goodall［60］對植物群落空間分布模式研究的綜述，Clark等［61］的最近鄰距離方法，Whittle［62］對規(guī)則格上空間自回歸模型的研究以及文獻［63－65］等。早期的研究大多集中在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域，從幾何學(xué)觀點出發(fā)，側(cè)重于空間點模式分析和最近鄰方法。這種方法只能利用位置數(shù)據(jù)描述空間點模式，并強調(diào)以不同的標準化模型，如完全空間隨機（CSR）模型作為比較基準。盡管有學(xué)者認為分析空間形式的語言應(yīng)是幾何學(xué)，而這項工作實際上集中于對空間問題運用描述性和推理性的統(tǒng)計學(xué)，這符合地理工作強烈的經(jīng)驗主義傳統(tǒng)［66］。在“數(shù)量革命”與信息化浪潮中，地理學(xué)家運用不同技術(shù)和方法探索具有相似性和普遍性的空間問題，努力從地理學(xué)的視角尋求可用數(shù)字化方式描述與表達的空間共性規(guī)律。尤其是在后期，隨著計算機技術(shù)和GIS的快速發(fā)展，空間分析的研究逐步向縱深擴展。本文大致按時間順序分三部分說明空間分析的發(fā)展：1960s的探索時期、1970s－1980s的空間統(tǒng)計學(xué)時期和1990s至今的縱深快速發(fā)展期。

2.1 1960s的空間自相關(guān)測度

地理學(xué)家的興趣主要在于空間內(nèi)的事物及其相對位置，包括各種現(xiàn)象的描述、解釋與預(yù)測。故空間事物之間的關(guān)系是地理學(xué)的核心［67］。1960s空間分析為地理學(xué)提供了一個統(tǒng)一的主題，并強調(diào)地理學(xué)家應(yīng)該“注意一個地區(qū)內(nèi)各種現(xiàn)象的空間排布，而不必拘泥于這些現(xiàn)象本身”［67］。1960s主要集中在對空間數(shù)據(jù)的分析和空間自相關(guān)的測度上?？臻g數(shù)據(jù)分析原則上分為只用空間位置信息（主要用于空間分布分析，還包括點模式分析之類的技術(shù)）和既用位置信息又用屬性信息（包含用位置和屬性數(shù)據(jù)評估屬性的空間變化之類的技術(shù)［26］）兩類技術(shù)。但當時空間數(shù)據(jù)分析的發(fā)展相當零散，缺乏相關(guān)論著，也沒有空間統(tǒng)計學(xué)的領(lǐng)域，最接近的是Matern［68］關(guān)于空間變異的著作，這與當時的時間序列分析相比懸殊較大，在許多教材和專著中，關(guān)于空間數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容很少［69］。大多數(shù)研究者認為在其他研究領(lǐng)域中發(fā)展起來的統(tǒng)計手段，對于地理研究者不難接受;也有一些學(xué)者認為，在進行空間研究時，有必要對這些統(tǒng)計手段進行修正。一般認為用標準程序處理空間數(shù)據(jù)不存在技術(shù)問題。但在1960s末期，英國布里斯托爾（Bristol）大學(xué)有一批研究者開始懷疑地理研究中大多數(shù)統(tǒng)計手段的作用。很顯然，自相關(guān)在大多數(shù)時間序列中是存在的，布里斯托爾的學(xué)者們認為這個自相關(guān)問題也存在于空間數(shù)據(jù)中，而且較之時間序列數(shù)據(jù)更難于處理。時間的過程只有一個方向，而空間則是二維的，一個單獨點的獨立性會受到其四周各個方面的干擾［59，70］。對空間自相關(guān)的認識，表明了地理分析中運用常規(guī)統(tǒng)計手段的嚴重局限性［66］。這一時期，特別是1960s晚期，有不少論著問世。例如，Matheron［71］闡述了地統(tǒng)計學(xué)的理論框架，并用“kriging”一詞表示地理空間上的最優(yōu)預(yù)測或估計［72］;Lloyd［73］的“平均擁擠度”不同于通常的樣方平均密度（用樣方內(nèi)所有個體總數(shù)除以樣方總數(shù)），平均擁擠度是對所有個體而不是對所有樣方的平均，它消除了個體數(shù)為零的樣方的影響;Berry等［74，75］探索了空間分析的淵源，內(nèi)容包括基本的空間概念、空間數(shù)據(jù)與統(tǒng)計的本質(zhì)、空間分布分析、可變面元（Modifiable Unit）、空間相關(guān)性和空間依賴性等問題［75］;Pielou［76］從統(tǒng)計學(xué)角度研究了生態(tài)學(xué)中的單種群以及多種群的空間格局與空間關(guān)系;1969年Cliff等［77］發(fā)表了“空間自相關(guān)問題”，成為地理學(xué)數(shù)量革命中處理空間自相關(guān)問題的轉(zhuǎn)折點［78］，該文為其1973年的專著《空間自相關(guān)》［79］奠定了基礎(chǔ);為紀念該文發(fā)表40周年，地理分析（Geographicial Analysis）期刊于2009年第4期出版了專刊。

2.2 1970s－1980s的空間統(tǒng)計學(xué)時期

1970s和1980s是空間統(tǒng)計學(xué)迅速發(fā)展的時期［69］。就格（lattice）數(shù)據(jù)分析而言，Bartlett的早期工作為Besag［80］所發(fā)展的格數(shù)據(jù)分析的一個新空間模型類型奠定了基礎(chǔ)，但Besag的設(shè)定僅能模擬負的空間自相關(guān)。就空間點模式分析而言，該領(lǐng)域發(fā)展的一個轉(zhuǎn)折點是Ripley［81］推薦使用K函數(shù)（源于Barlett［82］）——一個對點模式進行描述和建模的有力工具［83］。就地統(tǒng)計分析而言，Matheron［84］的《區(qū)域化變量理論》為后來地統(tǒng)計學(xué)的迅速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。期間出版了很多教材和專著（如Bartels等［85］），內(nèi)容涉及空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、地圖分析、空間自相關(guān)、空間依賴性和空間相互作用模型等，如《空間統(tǒng)計學(xué)》［13］、《空間點模式統(tǒng)計分析》［86］、《隨機幾何及其應(yīng)用》［87］、《空間計量經(jīng)濟學(xué)》［88］等。1988年，美國成立國家地理信息與分析中心（NCGIA），作為一個獨立的聯(lián)盟機構(gòu)，NCGIA主要從事地理信息科學(xué)的研究和教育工作。1989年春季在位于紐約的雪城（Syracuse）大學(xué)舉行了一個研討班，評價了空間統(tǒng)計學(xué)在擴展地理學(xué)空間分析和空間科學(xué)中扮演的角色，評述了當前的技術(shù)水平，并制定了未來的研究計劃，隨后出版了《空間統(tǒng)計學(xué)：過去、現(xiàn)在和將來》［89］一書。這一時期除空間統(tǒng)計學(xué)外，也有其他的相關(guān)研究內(nèi)容與成果。如Tobler［90］提出了所謂的地理學(xué)第一定律：任何事物都是相關(guān)的，但近的事物比遠的事物相關(guān)性更強，說明了空間相關(guān)性的普遍性。Batty等［91－94］把信息論中的熵（Entropy）概念應(yīng)用于空間分析，Besag等［95］對空間模式進行的蒙特卡羅檢驗，Openshaw等［96］提出可變面元問題（MAUP），等等。鑒于數(shù)據(jù)豐富而理論匱乏，并追隨Tukey［97］的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）思想，ESDA（探索性空間數(shù)據(jù)分析）也引起人們的重視，如：Cressie［98］關(guān)于地統(tǒng)計數(shù)據(jù)的探索性分析方法，Openshaw等［99］開發(fā)的地理分析機（GAM），用于探尋異質(zhì)性空間總體中事件的聚集性，其中融合了統(tǒng)計、GIS和計算思想，用于自動探測空間點模式數(shù)據(jù)，不需要基于位置的具體假設(shè)和先驗信息，并可以避免面元（Areal Unit）或數(shù)據(jù)誤差的過度影響，以及Sibley［100］等。但ESDA在1980s末期并沒有廣泛應(yīng)用［7］。

2.3 1990s以來的快速發(fā)展時期

1990s到本世紀初，隨著計算機與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是GIS的廣泛應(yīng)用，其與空間分析相互結(jié)合與促進顯示出巨大的潛力，空間分析蓬勃發(fā)展。1989年3月，一份“GIS與空間分析”研究建議提交到NCGIA科學(xué)政策委員會，于1991年6月分為“GIS與空間分析”和“GIS與空間建?！眱刹糠趾笳教峤唬⒃?992年4月在圣地亞哥召開會議。會議就空間分析與GIS的整合，空間數(shù)據(jù)分析與GIS，模式識別、復(fù)雜性和數(shù)據(jù)模型，以及用GIS進行區(qū)位分析與規(guī)劃進行了探討［101］。1991年，《空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)》［83］出版，對點模式、格數(shù)據(jù)和地統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行了全面、詳細、深入的闡述，成為空間分析領(lǐng)域的經(jīng)典力作。1992年，英國著名地理學(xué)家Stan Openshaw在利茲（Leeds）大學(xué)建立計算地理研究中心（CCG），并認為1996年9月在利茲大學(xué)召開的第一屆地理計算（Geocomputation）國際會議標志著地理分析與建模新方向的誕生，一些智能計算方法被引入空間分析，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［102］、多智能體［103］和遺傳算法［104］等。1992年，Getis等［105］提出局部空間相關(guān)性指數(shù)Gi和G＊i。1995年，Anselin提出空間關(guān)聯(lián)局部指標（LISA），如局部 Moran′s I、局部 Geary′s C。LISA統(tǒng)計量有兩個作用：一是用作熱點探測指標，二是用于評測單個對象對全局統(tǒng)計量的影響和識別奇異值［106］。1999年Goodchild發(fā)起創(chuàng)建了空間綜合社會科學(xué)中心（CSISS），用一種綜合的方法研究社會科學(xué)，明確位置、空間和地方的重要性，并開設(shè)相關(guān)課程，于2004年出版了《空間綜合社會科學(xué)》［107］一書，其中涉及土地利用、城市、商業(yè)、收入、公共健康與政策等問題。在這一時期，空間分析向縱深快速發(fā)展。如2004年成立的美國地理空間情報基金會（USGIF），成為促進地理空間情報事業(yè)和企業(yè)、學(xué)術(shù)團體、政府、專業(yè)組織和私人機構(gòu)之間聯(lián)系的平臺。2008年創(chuàng)刊的《應(yīng)用空間分析和政策》（Applied Spatial Analysis and Policy），解決諸如犯罪與貧困、移民與人口結(jié)構(gòu)調(diào)整、零售活動和就業(yè)變化、資源管理與環(huán)境改善等問題，側(cè)重于不同領(lǐng)域和區(qū)域的應(yīng)用研究，促進跨越不同政策背景的空間分析方法的應(yīng)用?！犊臻g經(jīng)濟學(xué)》［108］的作者之一Paul Krugman被認為是“新經(jīng)濟地理學(xué)”的開創(chuàng)者［109］，并于2008年獨獲諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎，以表彰其在貿(mào)易模式和經(jīng)濟活動的地理位置等方面所做出的成就。2005年，在取消了地理系50多年后，哈佛大學(xué)成立了地理分析中心（CGA）。對于歷史學(xué)家、流行病學(xué)家、經(jīng)濟學(xué)家、城市規(guī)劃師、考古學(xué)家和環(huán)境科學(xué)家，今天的地理學(xué)提供了空間分析的技術(shù)手段③http：//www.esri.com/news/arcwatch/1206/feature.html.。

這一時期，涌現(xiàn)出更專業(yè)、深入、綜合的空間分析論著，新技術(shù)與方法也頻頻出現(xiàn)。論著如《空間統(tǒng)計學(xué)操作手冊》［110，15］、《地理加權(quán)回歸》［111］、《空間數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法》［10］、地理分析（Geographicial Analysis）期刊于2010年第4期刊出的熵（entropy）與空間分析?？?12］、基于網(wǎng)絡(luò)的空間點模式分析［113］、《空間點模式統(tǒng)計分析與建?！罚?14］、《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析》［115］、《空間分析手冊》［40］、《地理數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)》［116］、《應(yīng)用空間分析手冊》［39］和《地理學(xué)統(tǒng)計方法》［117］等，新技術(shù)如基于互聯(lián)網(wǎng)的空間分析［103，118，119］等。 國 內(nèi) 的 相 關(guān) 著 作 也 較 多，如 史 文中［120］對空間分析中不確定性的研究，王勁峰等［37］對自然和社會經(jīng)濟相關(guān)問題的空間分析，李德仁等［121］對空間數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用的研究等，分別從不同側(cè)面闡述了空間分析的理論與實踐，把研究與應(yīng)用推向縱深。

這一時期也開發(fā)了很多軟件，如GeoDa、Crime-Stat、SpaceStat、GeoBUGS、R 相關(guān)軟件包④http：//cran.r－project.org/web/views/Spatial.html.、H.E.L.P.［122］等，不少軟件的針對性更強，GeoDa主要處理面數(shù)據(jù)和空間回歸問題，CrimeStat主要用于犯罪領(lǐng)域，SpaceStat主要用于空間計量經(jīng)濟學(xué)，GeoBUGS和H.E.L.P.主要用于健康問題。

3 討論與展望

空間分析本質(zhì)上是一種思維方式和工具，且具有明顯的多學(xué)科交叉特征，其顯著特點是思想多源、方法多樣、技術(shù)復(fù)雜，并隨著相關(guān)學(xué)科如計算機軟硬件技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展。其可能的發(fā)展趨勢和需要關(guān)注的問題包括：

（1）更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。空間分析從地理學(xué)的典型應(yīng)用逐步向生態(tài)學(xué)、流行病學(xué)、資源環(huán)境等領(lǐng)域傳播，無論是宏觀還是微觀都在借鑒和應(yīng)用空間分析的思想與方法，只不過空間可以宏觀到宇宙（如天文學(xué)），也可以微觀到顆?；蚍肿樱ㄈ绮牧峡茖W(xué)），但更多的應(yīng)用是在中觀層面。

（2）計算密集。對地理學(xué)而言，隨著空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的提高，海量的地理空間數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，這使得空間分析技術(shù)應(yīng)具備高效處理大容量地理空間數(shù)據(jù)的能力，解決所謂的“數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏”問題。

（3）更靈活的分析工具。針對具體領(lǐng)域問題的專業(yè)小型工具會更受歡迎，如開發(fā)滿足健康領(lǐng)域的空間分析專用軟件，要比采用大而全的工具型軟件更有吸引力。

（4）新技術(shù)與方法不斷出現(xiàn)。由于空間分析明顯的學(xué)科交叉性質(zhì)，故隨著相關(guān)學(xué)科尤其是計算科學(xué)的發(fā)展，會出現(xiàn)更多、更好、更符合實際問題要求的空間分析技術(shù)與方法，而一些問題的答案可能需要地理學(xué)者與相關(guān)學(xué)科的人員聯(lián)手解決。

（5）空間分析的教學(xué)應(yīng)給予足夠的關(guān)注。包括制定比較統(tǒng)一的教學(xué)大綱，積極編寫質(zhì)量較高的中文教材，也可以考慮引進國外比較好的空間分析教材;不僅在地理學(xué)相關(guān)專業(yè)中開設(shè)，也可以考慮在其他相關(guān)領(lǐng)域中開設(shè)空間分析課程，以培養(yǎng)學(xué)生的空間思維能力以及學(xué)習(xí)與研究興趣。

［1］美國國家研究院地學(xué)、環(huán)境與資源委員會地球科學(xué)與資源局重現(xiàn)發(fā)現(xiàn)地理學(xué)委員會，黃潤華，王輯慈.重新發(fā)現(xiàn)地理學(xué)——與科學(xué)和社會的新關(guān)聯(lián)［M］.北京：學(xué)苑出版社，2002.

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ZHAO Yong1，2，WANG Yan－song2
（1.KeyResearchCenterofYellowRiverCivilizationandSustainableDevelopment，HenanUniversity，Kaifeng475000;2.CollegeofEnvironmentandPlanning，HenanUniversity，Kaifeng475004，China）

In geography and other related disciplines，spatial analysis is an important research tool and method，its importance has attracted increasing attentions.This paper systematically expounded the concepts，contents，classifications and definitions of spatial analysis，and divided the development of spatial analysis since the 1960s into three stages.The first stage is spatial autocorrelation period during 1960s，many scholars pay their attentions on this problem，such as Geary，the most important literature in this stage is Cliff and Ord′s paper about Spatial Autocorrelation in 1969.The second stage is spatial statistics period during 1970s－1980s，such as Ripley′s K function，Matheron in geostatistics，Anselin in spatial econometrics and his Local Indicators of Spatial Association（LISA）index，Openshaw′s Modifiable Areal Unit Problem （MAUP），among many others.The third stage is rapid development period since 1990s，with the wide range of using GIS technology and strong computer power，this stage includes mainly geocomputation，such as neutral network，cellular automata，multi-agent based model and so on.Combined with the typical and representative literatures in each stage，the main characteristics and achievements are described.Finally，summing up the discussion of the spatial analysis of development trends and related issues，for example，the curriculum of spatial analysis for undergraduate.

spatial analysis;spatial data analysis;spatial statistics;spatial model

P208

A

1672－0504（2011）05－0001－08

2011－05- 04;

2011－07－06

國家自然科學(xué)基金項目（40901284）;河南大學(xué)第十批校級教學(xué)改革項目

趙永（1974－），男，博士，副教授，研究方向為GIS空間分析和CGE模型。E－mail：zhaoy＠henu.edu.cn

① 哈佛大學(xué)地理分析中心：http：//www.gis.harvard.edu/icb/icb.do.