时空统计发展回顾——方法、实现与应用

华东理工大学商学院城市与区域分析实验室

时空统计发展回顾——方法、实现与应用

时空统计分析

2

1

3讨论不同学科领域里时空统计

方法的发展。这些方法中，有些是对空间统计方法的修正和拓展，也有许多是创新的工作。

方法

时空统计方法在哪些软件平台实现了，这

些软件平台有什么不同的特点。

现有的时空统计方法主要应用于那些研究领域，有哪些成果。

应用

实现

时空统计发展回顾

目录

简介

1

时空地统计

2

探索性时空数据分析

3

时空相关性检验

4

时空计量模型

5

简介

时空统计分析的兴起

À

多学科对空间问题的关注

À

地理信息系统的普及

À

空间数据采样技术的进步

地理学的计量革命

空间统计分析

时空统计分析

À

研究变量动态特性的需要

À

时空数据呈现快速增长的趋势

À

空间统计技术和方法的拓展

简介

时空统计与传统空间统计的不同之处

空

间

数

据

空间属性

空间相互结构时

空

数

据

空间属性

空间相互结构

时间属性

时间序列相关性

时空相互结构

简介

时空数据和时空统计方法

空间数据时间属性¾

地统计数据（Geostatistical Data ）¾区域数据（Lattice data ）¾

点模式数据（Point pattern data ）

时空数据¾

时空地统计数据

¾时空区域数据¾时空点模式数据

时空统计方法¾

时空地统计

¾时空计量模型¾时空相关性检验

¾探索性时空数据分析

地理科学环境科学

流行病学犯罪学经济学区域经济区域科学犯罪学

时空地统计

地统计方法主要是通过一阶（大尺度或全局趋势）结构和二阶（小

尺度或局部）结构来估计空间分布模式，并且通过估计的结果对非

样本空间区域进行预测或插值。

时空地统计

地统计的基础是把研究变量视为随机变量，变量的集合就是一个

空间随机过程

时空地统计可以视为地统计在时空域的拓展，它的基础是时空随

机过程

从纯数学的角度来看，时空随机过程和空间随机过程并没有本质的区别。但实际上时间随机过程的特性与空间随机过程不尽相同，比如周期性在时间维度上是很常见的，但是在空间上却很少发生（Heuvelink et al.，2010）。

时空地统计

时空协方差函数是时空域地统计研究的重点

时空协方差函数的假设

可分离性时间属性¾时空协方差函数

给出了时空域中不同点之间相关性的信息¾时空协方差函数

是进行时空插值或预测的基础

全对称性各向同性平稳性

时空协方差函数的假设

不可分离不满足全对称性各向异性非平稳性

时间属性时空协方差函数的估计加权最小二乘法WLS

最大似然估计MLE

时间属性

预测或克里金插值

时空地统计

实现

R语言的gstat程序包

¾描述时间和空间的相关性

¾拟合时空变异模型

¾时空预测的方法，包括时空

克里金插值方法

时空地统计

应用

环境科学

¾地表臭氧的研究

（Guttorp et al.，1994；

Carroll et al.，1997）

¾气温的研究（Handcock和Wallis，1994）犯罪学，水文学和系统生物学

¾犯罪研究（Kakamu et al.，2005）

¾水位研究（Dryden et

al.，2005）

¾系统生物学（Costas，

2002）

探索性时空数据分析

探索性数据分析

¾Tukey（1977）开创性的工作探索性空间数据分析

¾分级统计地图，

高亮相对应区域

的极值

¾空间平滑比率方

法

¾空间自相关的统

计分析（Moran’

I，Geary’s C, LISA)

探索性时空数据分析

¾方向性的LISA统

计量

¾空间马尔科夫链

方法

¾Rey等提出了比较

动态分析框架

探索性时空数据分析

比较动态分析框架

路径表达的方法¾

全局Moran’I 的时空路径图，可以发现空间自相关的动态特征¾

LISA 时间路径图

网络表达方法¾

时空域的协方差网络图，用来描述区域之间的时空相关性

探索性时空数据分析

实现

STARS（Space‐Time Analysis of Regional Systems）

¾时间路径图

¾时空协方差网络图

PySAL

¾Spatial Dynamics模块，包含了空间马尔科夫及度量区域

收敛性的一系列时空统计量