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地理空間關聯(lián)模式是地理要素關系的一種重要表現(xiàn)形式，也是地理空間數(shù)據(jù)挖掘的核心研究內容，對分析地理要素／地理事件的分布模式、影響因素及演化趨勢等有著重要的指導意義。目前，地理空間關聯(lián)模式挖掘算法尚未能充分考慮地理空間數(shù)據(jù)的特性，挖掘結果缺乏有效評價與篩選，從而影響了挖掘結果的可靠性與可解譯性。本文充分考慮地理空間數(shù)據(jù)特征對挖掘結果的影響，綜合利用空間分析、時空統(tǒng)計、空間數(shù)據(jù)挖掘等理論工具，深系統(tǒng)地研究地理空間關聯(lián)模式的統(tǒng)計挖掘方法，主要研究工作及創(chuàng)新之處包括：

（1）深入探討了地理空間關聯(lián)模式挖掘的含義與特征，分析了地理空間認知理論、地理空間數(shù)據(jù)特征在地理空間數(shù)據(jù)挖掘中的重要作用，確立了地理空間關聯(lián)模式挖掘結果的評價策略（即：顯著性統(tǒng)計分析），并在此基礎上構建了地理空間關聯(lián)模式統(tǒng)計挖掘的基礎性框架。

（2）針對空間同位模式挖掘算法未考慮空間自相關特征、算法參數(shù)缺乏先驗等問題，提出了顧及空間自相關的空間同位模式統(tǒng)計挖掘方法。首先，通過空間特征組合的策略建立了空間點模式的非參數(shù)表達模型；進而，通過分析不同類型事件的空間分布特征，提出了一種鄰近距離閾值的統(tǒng)計推斷方法；在此基礎上，基于空間模式重建與統(tǒng)計假設檢驗的理論方法，發(fā)展了空間同位模式的統(tǒng)計判別模型；最后，借鑒視覺感知領域模式穩(wěn)定性分析理論，發(fā)展了一種空間同位模式多尺度挖掘結果的有效性評價指標。所提方法被應用于分析黑龍江洪河濕地區(qū)域的生物共生現(xiàn)象，試驗結果表明，該方法不僅可以在多個分析尺度上發(fā)現(xiàn)物種間的共生模式，而且可以避免挖掘結果中的誤判和漏判現(xiàn)象。

（3）針對時序事件模式挖掘過程中未考慮事件分布特征、挖掘結果一致性較差等問題，提出了融合時序數(shù)據(jù)異質性的事件模式統(tǒng)計挖掘方法。該方法綜合考慮事件在全局與局部的分布差異特征，定義了一種密度比度量指標；在此基礎上，發(fā)展了一種基于密度比指標的時序事件模式挖掘方法；進而，借助隨機移位模式重建與統(tǒng)計假設檢驗理論，發(fā)展了時序事件模式的統(tǒng)計判別模型。最后，該方法應用于分析北京地區(qū)空氣污染物濃度與氣象因子間的關聯(lián)關系，試驗結果表明，與經(jīng)典MOWCATL算法相比，本文方法可以有效發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中具有統(tǒng)計顯著意義的時序事件模式，挖掘結果的一致性更好。

（4）針對現(xiàn)有時空關聯(lián)模式挖掘方法難以用于分析時空連續(xù)變化的復雜地理事件，提出了復雜地理事件的時空關聯(lián)模式統(tǒng)計挖掘方法。針對無固定形態(tài)、連續(xù)變化的復雜地理事件，采取層次化表達策略，提出了一種時空有向路徑的動態(tài)地理事件表達模型；在此基礎上，發(fā)展了一種時空擴散模式統(tǒng)計挖掘方法，用來刻畫復雜地理現(xiàn)象的時空擴散變化特征；最后，借鑒本體概念模型，從動態(tài)變化視角出發(fā)，發(fā)展了一種融合本體模型的時空演變模式挖掘方法，用來探測地理現(xiàn)象變化背后的驅動因素。所提方法用于分析京津冀區(qū)域空氣污染事件的動態(tài)變化規(guī)律，試驗結果表明，該方法可以有效發(fā)現(xiàn)空氣污染事件的擴散路徑，有助于揭示空氣污染物的主要來源。

作者：何占軍 單位：中國地質大學