空间统计学研究进展综述
摘 要：文章在综合查阅文献的基础上对空间统计学的研究进展进行了综述。首先阐述了空间统计学的产生背景、定义、内容及发展历程，再分析了国内外关于空间统计学的研究现状，最后展望了研究前沿。
关键词：空间统计学；空间分析；相关性和异质性；空间点模式
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）12-0078-01
空间统计学是对空间资料进行统计分析的方法。20世纪60年代，法国统计学家Matheron G通过大量的理论研究，开创了空间统计学这门新的统计学分支。空间统计分析方法在生物学、空间计量经济学、图像处理、环境学和地球科学、生态学、地理学、流行病学、农学、森林和矿产勘探等领域应用非常广泛。本文在综合查阅文献的基础上较为系统地阐述了空间统计学的产生背景、定义、内容以及空间统计的发展历程，结合文献资料分析了国内外关于空间统计学的研究现状以及研究前沿问题。
1 空间统计学的产生背景、定义及内容
由于空间现象之间存在不同方向、不同距离成分等相互作用，描述地理对象或现象的空间数据不再满足传统统计分析方法对数据的基本假设，如对数据的正态分布假设等，故传统的数理统计方法无法很好地解决空间样本点的选取、空间估值和两组以上空间数据的关系等问题，空间统计分析方法应运而生。
空间统计学是以具有地理空间信息特征的事物对象的空间相互作用及变化规律为研究对象，将统计学和现代图形计算技术结合起来，用直观的方法展现空间数据中所隐含的空间分布、空间模式以及空间相互作用等特征。空间统计学与经典统计学有很密切的联系，同时也有一些区别。空间统计学的很多基本的理论都是在经典统计学的基础上提升和发展起来的。但是空间统计模型的建立与分析的方法又与经典统计学有着很大的区别。经典统计学中研究的数据一般都是截面数据和时间序列数据，以概率论与数理统计为基础，利用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等统计分析方法，研究数据的内在规律。而空间统计学需要处理具有地理位置属性的空间数据，且观测值来自一个空间过程，与随机过程有一定的相似之处。但大多数空间问题的观测资料只有一组，无法得到重复观测的资料；另外，空间资料间往往具有某种空间相关性，并且在不同的解析度下会呈现不同的相关程度。
空间统计学的主要思想就在于空间中距离较近的数据通常比距离较远的数据具有更高的相似性。因此空间统计分析中的一个重要任务就是研究空间数据点的分布具有怎样的规律，并利用这种规律来对未知的数据点进行预测。空间数据有两种类型的存在形式：一类是点数据，也称地统计数据，呈点状离散或空间连续分布；另一类是格数据，呈格状几何形式。空间统计分析模型主要分为三类：地理统计、格点空间模型和空间点分布形态。其中格点空间模型可以很好地用于在流行病学中研究疾病发生率与地理位置的关系。
2 国内外研究现状
空间统计学基本理论的研究主要起源于欧洲，Cliff、Ord、Anselin以及Cressie等空间统计学者的著作是该领域最早、最具影响力的著作。至今仍被广泛引用。国外其他学者的一些研究散见于地理学、区域科学和计量经济学等方面的刊物，这些工作为空间统计学在各领域的应用奠定了基础。空间计量经济学作为推动空间统计学应用研究的重要组成部分，仍然处于不断的发展和完善之中。目前国外空间统计学的理论研究较国内完善，并且与其它学科领域相结合，其理论研究和应用已经较深入地发展到了光流、无线网络等物理、信息领域，并且逐渐扩展到微观方面的研究。
而空间统计学的发展在国内起步较晚，大致在20世纪90年代空间统计学的基础知识才被引入国内。1996年，张尧庭发表了《空间统计学简介》，最早对空间点过程、空间相邻关系、空间误差自回归模型进行了介绍。《空间数据分析方法》是国内迄今为止较为详尽和全面反映空间统计学内容体系的文献。国内对空间统计学的理论研究较少，比较基础的空间统计模型应用较广泛，涉及到环境科学、区域经济学、地理和环境流行病学、环境犯罪学等领域。在环境科学方面，利用空间统计方法对空气传播污染物的传播扩散、植物的生长或土壤的侵蚀以及次地表现象建模建模、养殖种群的疾病扩散等建模。如，丁宁等利用空间变异分析、空间模拟方法对土壤重金属污染状况进行研究。在区域经济学中，考虑到了地理方面的因素，也包括空间异质作用以及局部的人口外流作用等。如吴玉鸣等运用空间统计和计量经济学Moran’s I指数法及时空数据模型对我国31个省级区域经济增长聚集及其影响因素进行了研究。在犯罪学研究领域，陈鹏等利用空间自相关分析方法，根据犯罪活动的空间分布形态进行犯罪热点分析。在空间流行病学领域，空间统计方法也得到了很好的运用，主要是研究疾病在空间、时间及人群中的分布，进而确定高危人群和高发地区，制定预防措施。如成月佳等人曾进行基于GIS技术的江苏省伤寒、副伤寒疫情的空间分析等。但目前国内运用最普遍的空间统计方法为空间自相关、空间Kringing插值、空间自回归模型等，尤其是利用空间自相关分析进行探索性空间数据分析居多，其它较深入的空间统计理论方法应用较少。
3 空间统计分析的研究前沿
随着空间信息科学的发展在国内外得到迅速推广和应用，以及区域数据的普遍存在，空间统计学无论是在理论还是应用方面都具有巨大的发展潜力。主要表现为：
①随着大数据时代的到来与发展，GIS的应用领域也不断地提出新的研究课题，要求有相应的空间分析方法。故GIS技术与空间统计方法相结合研究空间属性数据将会成为空间统计未来研究的热点问题。
②空间点模式的应用存在着很大的发展空间。目前国内外主要用于矿物勘测、植被或种群分布等领域，国外有少数学者用于房地产方面的研究分析，而对于经济问题等的实践极少，还处于比较初级的探索阶段。
③空间分析从最初的地理学应用逐步扩展到生态学、流行病学、资源环境等领域，借鉴和应用空间分析的思想与方法，既可以宏观到宇宙（如天文学），也可以微观到颗粒或分子（如材料科学），但更多的应用是在中观层面。尤其是国内空间统计学在微观方面的应用极少。
参考文献：
[1] Carlo，Gaetan.Spatial Statistics and Modeling[J].Springer，2009，（12）.
[2] 王远飞，何洪林.空间数据分析方法[M].北京：科学出版社，2007.
[3] 龚双辉.空间统计分析及在区域经济中的应用[D].武汉：华中科技大学，2007.
[4] 黄信诚.空间统计简介[J].自然科学简讯（中国台湾地区）， 2000，（3）.
[5] 丁宁，孙英君，蔡菲，等.基于空间统计学模拟方法的城市重金属污染分析[A].<测绘通报>测绘科学前沿技术论坛论文集[C].2008.
[6] 吴玉鸣，徐建华.中国区域经济增长聚集的空间统计分析[J].地理科学，2004，（6）.
[7] 陈鹏，李锦涛，马伟.犯罪热点的分析方法研究[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2012，（3）.
[8] 成月佳，丁克琴.基于GIS技术的江苏省伤寒、副伤寒疫情空间分析[J].中国卫生统计，2011，（6）.