张海平：大数据时代地理学的“时空”转向（下）—从空间统计分析到时空统计分析

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        张海平，南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室的博士研究生，城市数据派高级数据分析师，一直致力于大数据下行为地理、文化地理的定量研究和应用。张海平博士精通主流GIS应用分析软件和二次开发技术，擅长空间分析方法、时空数据可视化、时空数据分析应用，并在主流数据库、编辑语言基础开发平台、GIS软件开发平台方面拥有丰富的经验。

        3月24日晚7:30，张海平博士在学术科研互助大讲堂QQ群平台给大家带来了一场“大数据时代地理学的‘时空’转向（下）”的讲座，向大家传授了他对大数据背景下的地理学的时空统计分析的总结。

      “空可呈地理物象之形态，时可现地理物象之变化”，这是地理时空研究的道之所在”，张海平博士从哲学思辨的角度，谈论了其对地理学的时空的理解，又讨论了物理学、哲学、数学几何学和地理学的时空维度观点和其表达形式，告诉我们点是零维点？是二维点？还是三维点？取决于表达视角。对地理学视角的“时空”观的认识有助于深刻理解时空维度和地理建模方式，即可以正确理解并应用一些复杂的时空模型。在定量地理学中，构建可行的地理时空模型必须继承物理学时空观（可真实反映现实世界）和数学时空观（可方便表达空间维度）的优势。

          张博士就地理学中时空分析的典范——“时空棱柱”为例，向大家展示了时空制约模型。又从地理信息科学的角度阐述TGIS。并强调，TGIS不同于常规的时空分析模型，其目标不仅在于提供用于分析时空数据的时空分析模型，还必须在时态数据处理、存储及可视化方面都必须提供良好的解决方案。TGIS经过多年的发展，已经在理论和方法方面取得了一系列的进展，但在实际应用中，尤其是在数据存储模型和数据分析模型方面还存在很多局限性。最后，引出了地理时空观下的时空统计分析。

        张海平博士表示，大数据背景下的时空统计分析备受关注，一方面源于遥感和社会感知能力进一步增强，极大地提升了时空数据的可获取性；另一方面源于各种基于空间大数据进行实时、动态化分析的研究和应用需要，促进传统的空间统计方法必须扩展到时空域中，构建时空统计方法，并从GIS场观点和对象观点两个方面介绍了现有时空统计分析的常用方法和所面临的挑战。张博士还特意提醒，虽然GIS中基于场模型观点的地统计分析和基于对象模型观点的空间统计已经有很多成熟可用的模型，但在研究和应用过程中，一定要区分两者在模型表达方面的异同及对空间自相关的建模方式的差异，才能更好地实现时空数据分析。

       张海平博士以他渊博的学识，向我们详细地展示了时空统计分析模型的发展历史和应用前景，并以自己的丰富经验，解答了大家所存在的疑惑问题。这两期的讲座，所有听众的共同反映是收获满满，在最后张海平博士寄语大家要“多学GIS知识，多读GIS书，多交流”。

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资料来源：学术无界

撰写供稿：郑飞鸽

责任编辑：孙嘉欣、王伟、赵杰

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