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大数据时代地理学的“时空”转向——从空间统计分析到时空统计分析(上)

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2018-02-11

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空间统计分析是地理学研究和应用的主要分析手段。一方面,空间统计分析架起了空间计量学和地理信息科学逐步走向融合的桥梁;另一方面,空间统计学已经成为GIS得以广泛应用的重要支撑技术。如何正确认识和应用空间统计分析?大数据背景下,空间统计分析又存在哪些机遇和挑战?是地理工作者普遍关注的热点问题。


人类居于天地之间,必定处于时空之中,“空”可呈地理物象之形态,“时”可现地理物象之变化,此乃地理时空研究之道也。过去,很难获取高时间分辨率的时空数据,导致空间统计分析偏向空间维度的建模,即使是时空分析,大多也是“单空独时”非真正意义上的“时空”建模。


在大数据背景下,高时间密度的时空数据获取变得越来越容易,空间统计分析如何在时空大数据分析中流光溢彩?近年来,又重新受到人们的重视。报告人从计量革命、空间信息科学、地理学的时空观、偏重于自然地理的场统计、侧重人文社会科学的对象统计、大数据时代的时空统计新思维、新方法等展开讨论,并推荐部分参考资料和实现工具。


张海平:南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室博士研究生,地图学与地理信息系统专业,城市数据派认证高级城市数据师。致力于空间分析的理论与方法研究,基于大数据行为地理、文化地理定量研究和应用;精通主流GIS应用分析软件,擅长空间分析方法、时空数据可视化、时空数据分析应用;精通主流GIS二次开发技术,在主流数据库、编程语言基础开发平台、GIS软件开发平台方面都有丰富的经验。



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