时空数据的非平稳性探索性分析
人类活动和事物发展总是在某一时刻在某一地点发生,空间与时间的框架存在于地理学科的方方面面.时空数据记录了对象在某一时刻所处的空间位置及其特征状态,包含时间、空间和属性三个维度.时间维度描述时间尺度和时态关系,空间维度描述事物的地理空间分布,属性维度描述对象特征的质量和数量信息.随着地理观测数据在时间维度的累积,大量的时空数据集出现,越来越多的学科使用时空数据来研究事物的发展规律.面数据是区域科学定量研究的一种时空数据类型,它的空间承载通常是不规则且难以忽视的,不能将其等同于点数据或是格数据进行分析.同时,它一般来源于权威机构的统计调查,时空分辨率低,样本数量较小,并且往往与人类活动相关联呈现出明显的时空非平稳特征.时空探索性分析的主要目的是对时空动态(印atial Dynamics)特征的挖掘。时空动态特征包括时间趋势的空间分布特征以及空间模式的动态演变特征两部分。因此也对应着两类不同的分析方法，一类是基于空间数据分析方法在时间维度的拓展，另一类是基于时间序列分析考虑了空间相关性的拓展。本文基于Markov转移矩阵对时空数据中时间趋势的空间非平稳特征，以及空间关联模式动态演化的时间非平稳特征进行了挖掘和验证。并且以实际的区域经济时空数据集对方法的有效性进行了验证。
时空数据 时间趋势 空间关联模式 非平稳特征 Markov转移矩阵
刘恒星
国内会议
武汉
中文
1-1
2015-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）