土地利用变更建模与预测

19/23土地利用变更建模与预测第一部分土地利用类型与变化过程的表征 2第二部分土地利用变化建模的理论基础 4第三部分土地利用变化预测模型的种类 7第四部分模型参数的确定与校准 10第五部分土地利用变化预测的时空尺度 12第六部分土地利用变化预测的不确定性分析 14第七部分土地利用变化预测模型在实践中的应用 16第八部分土地利用变化预测模型的发展趋势 19

第一部分土地利用类型与变化过程的表征关键词关键要点土地利用类型表征

1.土地利用类型的识别与分类：基于遥感图像、统计数据和其他相关信息，利用监督或非监督分类技术识别不同土地利用类型，并建立类型分类体系。

2.土地利用空间格局分析：通过空间指标量化土地利用类型分布的集聚度、破碎度、距离等特征，分析其空间格局特征和演化趋势。

3.土地利用景观生态评价：利用景观生态学原理，评估土地利用类型的景观多样性、连通性、稳定性等生态效应，为土地利用规划和管理提供生态决策支持。

土地利用变化过程表征

1.土地利用变化时间序列分析：收集历史数据，采用时间序列分析方法，揭示土地利用变化的动态特征，如变化速率、周期间隔、驱动因素等。

2.土地利用变化空间演变分析：利用空间数据，通过地理信息系统（GIS）技术，分析土地利用变化在不同空间尺度上的分布规律、演变路径和时空关联性。

3.土地利用变化情景模拟：基于历史数据和模型预测，模拟不同情景下土地利用变化趋势，评估不同政策和规划方案对土地利用的影响，为决策制定提供依据。土地利用类型与变化过程的表征

土地利用分类系统

土地利用分类是建立土地利用变更模型和预测的基础。现有广泛的土地利用分类系统，根据研究目的和数据的可用性进行选择。

*科尔拜土地利用分类系统：一种广泛使用的分类系统，将土地利用分为20类，包括农业用地、森林、城市用地和水体。

*土地利用动态全球观测系统(LUDOC)：一项基于遥感的土地利用分类系统，提供了全球范围内的土地利用数据。

*中国土地利用分类系统：国家标准分类系统，将土地利用分为10类，包括耕地、林地、草原和建设用地。

土地利用变化过程

土地利用变化是一个动态过程，涉及从一种土地利用类型到另一种土地利用类型的转换。这些变化通常是人为因素和自然因素相互作用的结果。

土地利用变化驱动因素

土地利用变化的驱动因素包括：

*经济因素：如农业扩张、城市化和工业发展。

*社会因素：如人口增长、移民和生活方式变化。

*环境因素：如气候变化、土地退化和自然灾害。

土地利用变化模式

土地利用变化模式可以通过以下方式表征：

*速度：土地利用类型转换的速率，通常以每年百分比表示。

*方向：土地利用转换的方向，例如从耕地到城市用地。

*空间格局：土地利用转换在景观中的分布，例如斑块化或聚集。

*时空动态：土地利用变化随时间和空间尺度的变化。

土地利用预测

土地利用预测涉及使用模型来预测未来土地利用模式。模型的类型包括：

*回归模型：将土地利用变化与统计变量（如人口、经济指标和环境因素）联系起来。

*基于代理模型：模拟个体行为和决策的影响。

*系统动力学模型：模拟土地利用系统中的反馈环路和非线性相互作用。

预测评估

土地利用预测的准确性可以通过以下指标进行评估：

*误差矩阵：比较预测值和实际值之间的差异。

*卡帕系数：评估预测与随机分类之间的一致性。

*相对操作特征曲线(ROC)：显示预测灵敏性和特异性的关系。第二部分土地利用变化建模的理论基础关键词关键要点土地利用变化建模的概念

1.土地利用变化建模是一种通过模拟和预测来了解土地利用模式如何随时间变化的过程，是土地利用规划和管理的重要工具。

2.该模型考虑了影响土地利用变化的环境、社会和经济因素，如人口增长、经济发展、政策变化和技术进步。

3.模型输出可以包括土地利用图、土地利用变化量化评估以及政策和管理情景的模拟结果。

土地利用变化建模的方法

1.常用的土地利用变化建模方法包括统计模型、基于代理模型和系统动力学模型。

2.统计模型使用统计技术来建立土地利用变化与驱动因素之间的关系，而基于代理模型则模拟个体和组织的行为以了解其对土地利用的影响。

3.系统动力学模型是一种对相互关联的系统进行建模的方法，可用于探索土地利用变化的长期后果。

土地利用变化建模的数据

1.土地利用变化建模需要大量数据，包括土地利用图、人口数据、经济数据和环境数据。

2.遥感图像和地理信息系统(GIS)是获取土地利用变化数据的重要工具。

3.模型对数据质量和可用性的依赖性程度取决于所选方法，质量差或缺失的数据可能会导致建模结果的偏差。

土地利用变化建模的应用

1.土地利用变化建模已广泛应用于土地利用规划、环境影响评估、自然资源管理和城市发展等领域。

2.模型可用于识别土地利用变化趋势、预测未来变化并评估不同土地利用政策和规划情景的影响。

3.模型在支持决策制定和制定可持续土地利用战略方面发挥着关键作用。

土地利用变化建模的发展趋势

1.土地利用变化建模领域的发展趋势包括对综合建模方法的需求、使用机器学习和人工智能技术以及提高模型时空分辨率和准确性的重点。

2.针对特定土地利用类型（如农业或城市土地）的专门模型也在不断开发。

3.未来发展可能集中于模型集成、不确定性分析和模型与实时数据源的整合。

土地利用变化建模的挑战

1.土地利用变化建模面临的挑战包括数据可用性和质量问题、模型复杂性和计算需求、不确定性和验证模型结果的困难。

2.跨学科合作和数据共享对于克服这些挑战至关重要。

3.持续的研究和创新对于提高模型的准确性和实用性至关重要。土地利用变更建模的理论基础

一、系统科学理论

系统科学将土地利用系统视为一个由相互关联的元素组成的复杂系统，其变化受系统内部和外部因素的共同作用。土地利用建模基于系统科学理论，旨在揭示系统内部的相互关系和演化规律，进而对土地利用变化进行预测。

二、地理信息科学理论

地理信息科学为土地利用建模提供了空间数据获取、存储、处理和分析的技术手段。地理信息系统的空间数据模型和分析工具使得研究者能够描述、分析和预测土地利用格局的变化。

三、统计学理论

统计学为土地利用建模提供了数据分析和建模的方法。研究者运用回归分析、时间序列分析等统计技术，建立土地利用变化与影响因素之间的数学关系，预测未来土地利用变化趋势。

四、空间统计学理论

空间统计学关注于空间数据的空间相关性，为土地利用建模提供了识别和处理空间异质性的手段。研究者运用空间自相关分析、空间回归模型等技术，揭示土地利用变化的空间格局和驱动机制。

五、景观生态学理论

景观生态学将土地利用格局视为一个由相互关联的景观组成，其变化受景观结构、功能和过程的共同影响。土地利用建模中采用景观生态学理论，考虑土地利用格局的空间异质性和动态变化，预测景观格局演化和生态服务变化趋势。

六、多元回归分析理论

多元回归分析是一种统计建模技术，用于分析多个自变量对一个因变量的影响。在土地利用建模中，多元回归模型将土地利用变化作为因变量，将其与影响因素（自变量）联系起来，预测土地利用变化趋势。

七、多元时间序列分析理论

多元时间序列分析用于分析多个时间序列之间的相关性和动态关系。在土地利用建模中，多元时间序列模型将土地利用变化时间序列与影响因素时间序列联系起来，预测土地利用变化趋势和相互影响。

八、神经网络理论

神经网络是一种受生物神经网络启发的机器学习算法。在土地利用建模中，神经网络模型通过学习大量历史数据，预测土地利用变化趋势。

九、代理建模理论

代理建模是一种将复杂模型简化为较简单模型的方法。在土地利用建模中，代理模型用于简化复杂模型，提高模型计算效率和预测精度。

十、土地利用变化驱动机制理论

土地利用变化驱动机制理论揭示了土地利用变化的根本原因，包括人口增长、经济发展、政策法规、技术进步等。土地利用建模中考虑土地利用变化驱动机制，有助于提高模型的解释性和预测精度。第三部分土地利用变化预测模型的种类关键词关键要点【时间序列预测模型】：

1.利用历史土地利用变化数据建立时间序列，通过统计方法预测未来变化趋势。

2.常用模型包括自回归综合移动平均(ARIMA)、季节性自回归综合移动平均(SARIMA)、指数平滑(ETS)等。

3.适合预测短期至中期的土地利用变化，但对突发事件或非线性变化预测能力有限。

【元胞自动机模型】：

土地利用变化预测模型的种类

1.经验模型

*定性方法：基于专家判断和历史经验，对未来土地利用变化进行预测。

*定量方法：使用回归、时间序列或其他统计技术，建立历史数据与土地利用变化之间的关系，外推预测未来变化。

2.模拟模型

模拟模型通过模拟系统内部过程，预测土地利用变化。包括：

*细胞自动机模型（CA）：模拟细胞（土地单元）的状态改变，考虑其邻近细胞的影响。

*基于主体的模型（ABM）：模拟系统中个体行为（例如农户、开发商）及其对土地利用的影响。

*土地覆盖变化模型（LUCC）：耦合CA和ABM，考虑生物物理过程和人类决策。

3.优化模型

优化模型的目标是找到符合给定目标和约束条件下的最佳土地利用配置。包括：

*线性规划（LP）：优化线性目标函数，在满足线性约束条件下，分配土地利用。

*整数规划（IP）：当变量为整数时使用的LP变体。

*多目标优化：考虑多个相互冲突的目标，权衡不同方案之间的利弊。

4.人工智能模型

人工智能（AI）技术已应用于土地利用变化预测。包括：

*机器学习：训练模型从数据中学习土地利用变化模式，并预测未来变化。

*深度学习：使用多层神经网络处理复杂数据，预测土地利用变化。

*集成模型：结合不同类型的模型，增强预测准确性。

5.集成模型

*系统动力学模型（SD）：模拟相互关联的反馈回路，预测长期土地利用变化趋势。

*空间土地利用变化模型（SLEUTH）：集成CA、ABM和SD，模拟自然和人为驱动的土地利用变化。

*情景建模：探索不同假设和政策情景对土地利用变化的影响。

6.模型评估

模型评估对于评估预测准确性和确定模型限制至关重要。评估方法包括：

*验证：比较模型预测与已观察到的土地利用变化。

*灵敏度分析：确定输入参数变化对模型输出的影响。

*不确定性分析：量化模型预测的不确定性，考虑输入数据和模型参数的变异。

模型选择

合适的土地利用变化预测模型的选择取决于特定应用的规模、数据可用性和研究目标。以下是需要考虑的一些因素：

*预测范围：从短期预测（例如，下一年）到长期预测（例如，数十年）。

*空间分辨率：预测的详细程度，从广域到特定区域。

*数据可用性：构建和验证模型所需的输入数据。

*计算成本：模型运行所需的时间和资源。第四部分模型参数的确定与校准关键词关键要点主题名称：参数估计方法

1.最大似然法：基于观测数据最大化似然函数来估计参数，是最常用的参数估计方法。

2.贝叶斯方法：通过先验概率和后验概率来估计参数，考虑了不确定性，适用于数据有限的情况。

3.蒙特卡罗方法：通过随机抽样生成大量数据，并对数据进行分析来估计参数，适用于复杂模型。

主题名称：参数校准

模型参数的确定与校准

1.参数确定

模型参数的确定是一项至关重要的任务，决定了模型的预测精度。参数可以分为两类：

*已知参数：通过历史数据或其他来源确定，如土地利用类型面积、人口密度。

*未知参数：通过模型校准确定，如转换概率、距离衰减系数。

2.参数校准

模型校准旨在通过调整未知参数，使模型输出与观察值尽可能一致。校准过程涉及：

2.1数据收集

*验证数据：用于评估模型预测准确性的历史或当前土地利用数据。

*敏感性数据：用于识别对模型输出敏感的关键参数。

2.2优化算法

*梯度下降：根据目标函数（例如均方根误差）的梯度迭代更新参数。

*模拟退火：在参数空间中随机搜索，并在满足特定标准时接受或拒绝更新。

*粒子群优化：模拟粒子群的演化，使其随着时间推移收敛到最优解。

2.3评价指标

*准确性：模型预测值和观察值之间的偏差。

*精度：模型预测值在给定阈值内的比例。

*召回率：模型预测的真实土地利用类型数除以真实土地利用类型总数。

*F1分数：精度和召回率的加权平均数。

2.4校准步骤

*确定需要校准的参数。

*选择合适的优化算法和评价指标。

*分割验证数据为训练集和测试集。

*在训练集上反复运行优化算法，以确定参数的最佳值。

*在测试集上评估模型以验证其预测精度。

*根据需要对参数进行进一步校准，直至达到满意水平。

3.模型稳定性与鲁棒性

校准后的模型应具有稳定性和鲁棒性，即对参数扰动或数据变化不敏感。这可以通过以下方法实现：

*交叉验证：将验证数据随机划分为多个子集，并使用每个子集作为测试集进行模型评估。

*敏感性分析：改变参数值或扰动数据，以评估对模型输出的影响。

*贝叶斯校准：考虑参数的不确定性，通过贝叶斯推断来更新模型参数。

4.持续监控和更新

土地利用格局不断变化，因此模型参数需要定期监控和更新。这可以通过以下方法实现：

*持续数据收集：随着时间的推移收集新数据，以反映当前土地利用变化。

*模型再校准：使用更新的数据和新的参数值重新校准模型。

*模型评估：定期评估模型的预测精度，并根据需要进行调整。第五部分土地利用变化预测的时空尺度关键词关键要点空间尺度

1.空间尺度是指土地利用变化预测中考虑的区域大小。常见的空间尺度包括：微观（例如，农田）、中观（例如，县级）和大尺度（例如，区域或国家）。

2.不同的空间尺度会影响预测结果。例如，微观尺度的预测更侧重于土地利用变化的具体位置和格局，而大尺度预测则更关注土地利用变化的总体格局。

3.选择合适的空间尺度对于土地利用变化预测至关重要。应该考虑预测的目的、数据可获得性和模型的复杂性。

时间尺度

1.土地利用变化预测的时间尺度是指考虑的变化时间范围。常见的时间尺度包括：短期（例如，10年）、中期（例如，20-50年）和长期（例如，50-100年）。

2.不同的时间尺度会影响预测结果。例如，短期预测更侧重于当前土地利用变化的驱动因素，而长期预测则考虑更长期的变化过程和未来不确定性。

3.选择合适的时间尺度对于土地利用变化预测至关重要。应该考虑预测的目的、数据可获得性和预测模型的复杂性。土地利用变化预测的时空尺度

土地利用变化预测的时空尺度是指预测结果在时间和空间上的范围，这将对建模方法选择和预测结果的适用性产生重大影响。

时间尺度

土地利用变化预测的时间尺度可以从短期（几个月或几年）到长期（几十年或几个世纪）不等。时间尺度的选择取决于预测的目的和可用的数据。

*短期预测通常用于规划和管理，例如，预测未来的土地利用变化以制定土地利用规划或评估土地利用政策的影响。

*长期预测则更具战略性和前瞻性，通常用于制定长期的土地利用政策或评估气候变化等因素的影响。

空间尺度

土地利用变化预测的空间尺度可以从局部（单个地块或社区）到区域或全球尺度。空间尺度的选择也取决于预测的目的和可用数据。

*局部尺度预测通常用于详细的土地利用规划和管理，例如，预测一个特定地区的未来土地利用变化，以指导开发决策或保护敏感区域。

*区域尺度预测可用于评估较大学地理区域的土地利用变化影响，例如，预测一个流域或县的未来土地利用变化，以了解水质或土地侵蚀的影响。

*全球尺度预测通常用于评估气候变化或其他全球性因素的影响，例如，预测全球森林砍伐或农业扩张。

时空尺度的相互作用

时空尺度在土地利用变化预测中密切相关。不同的时间尺度和空间尺度需要不同的数据类型和建模方法。

*短期和局部尺度预测可以使用高分辨率数据和定量建模方法，例如回归模型或机器学习算法。

*长期和区域或全球尺度预测可能需要更粗糙的数据和定性建模方法，例如土地利用模拟模型或情景规划。

选择适当的时空尺度对于确保土地利用变化预测的准确性和适用性至关重要。预测者必须考虑预测的目的、可用的数据以及预测结果的预期用途。第六部分土地利用变化预测的不确定性分析关键词关键要点土地利用变化预测的不确定性来源

1.模型结构不确定性：不同模型在预测土地利用变化时采用不同的假设和方法，导致预测结果存在差异。

2.输入数据不确定性：土地利用变化预测模型依赖于历史数据和未来情景，而这些数据可能存在误差或不完整。

3.参数不确定性：模型中的参数值通常是从历史数据或专家判断中获得，存在一定的不确定性。

不确定性分析技术

1.敏感性分析：通过改变模型输入或参数，评估预测结果对这些变化的敏感性，识别最具影响力的因素。

2.蒙特卡罗模拟：随机抽取模型输入或参数的值，多次运行模型，得到预测结果的概率分布。

3.贝叶斯方法：将先验知识和观测数据结合起来，估计模型参数的后验分布，并量化模型不确定性。

不确定性分析的应用

1.土地利用规划：识别土地利用变化预测中的不确定性，为规划决策提供更全面的信息。

2.情景分析：评估不同情景下土地利用变化预测的不确定性，帮助决策者了解政策或干预措施的潜在影响。

3.风险评估：量化土地利用变化预测中的不确定性，评估对经济、环境和社会的影响风险。

趋势和前沿

1.集成方法：将多种不确定性分析技术相结合，提供更全面的不确定性评估。

2.机器学习：利用机器学习算法处理和解释大量数据，提高不确定性分析的精度。

3.时空不确定性：考虑土地利用变化预测中的时空不确定性，提高预测结果的时空精度。

生成模型

1.贝叶斯网络：一种概率图模型，用于表示土地利用变化预测中的不确定性关系。

2.马尔可夫链蒙特卡罗模型：一种生成模型，用于模拟复杂系统的随机演化过程，预测土地利用变化。

3.深度学习模型：利用深度神经网络学习土地利用变化预测中的复杂模式，提高预测精度和不确定性量化。土地利用变更预测介绍

土地利用变更预测是预测未来特定时间内土地利用变化的科学过程。它可以帮助土地规划者、决策者和研究人员了解土地利用变化的模式和趋势，从而为土地利用规划、自然资源管理和可持续发展提供信息。

土地利用变更预测的不确定性分析

土地利用变更预测通常涉及不确定性，这可能是由于以下因素造成的：

*数据不确定性：用于预测的土地利用数据可能存在错误或不准确。

*模型不确定性：预测所使用的模型可能会产生不同的结果，具体取决于其假设和参数。

*情景不确定性：土地利用变更预测通常基于未来情景，这些情景可能是不可预测的。

不确定性分析是土地利用变更预测过程中的重要组成部分。它可以帮助量化预测中涉及的不确定性水平，并告知决策者对预测结果的信心程度。

土地利用变更预测的内容

土地利用变更预测通常包括以下内容：

*历史土地利用数据分析：识别过去土地利用变化的模式和趋势。

*情景开发：制定基于不同未来条件的合理情景。

*模型选择和校准：选择和校准用于预测的土地利用变化模型。

*预测生成：使用模型生成未来土地利用变化的预测。

*不确定性分析：量化预测中涉及的不确定性水平。

*实施和监控：实施土地利用变更预测并监控其准确性。第七部分土地利用变化预测模型在实践中的应用关键词关键要点城市规划与管理

1.土地利用预测模型用于指导城市规划，帮助决策者预测未来土地利用需求和变化，从而制定合理的空间发展策略。

2.通过模拟不同规划方案，可评估其对土地利用格局和城市发展的影响，为选优方案提供依据。

3.模型还能用于划定城市发展边界、保护生态敏感区域和优化土地利用效率。

土地资源管理

土地利用变化预测模型在实践中的应用

城市规划

*预测城市扩张范围：土地利用变化模型可预测城市扩张影响范围和方向，为土地利用规划和基础设施建设提供依据。

*土地利用分区分区：模型可模拟未来不同土地利用类型的空间分布，辅助城市划定住宅、商业、工业等功能分区。

*环境影响评估：运用模型评估城市扩张对自然生态系统、水资源和空气质量等方面的潜在影响，指导城市可持续发展。

区域发展

*区域土地利用优化：模型可优化区域内农业、林业、工业和住宅等土地利用类型布局，促进经济发展和生态保护。

*土地资源管理：辅助评估土地资源承载力，制定土地开发利用上限，防止过度开发和土地退化。

*区域协同规划：模型可模拟区域内不同行政区之间的土地利用变化趋势，促进跨区域协同规划和资源共享。

环境保护

*自然保护区规划：模型可预测自然保护区周围的土地利用变化，评估对生物多样性和生态系统健康的影响。

*水土保持：模拟土地利用变化对水文循环和土壤侵蚀的影响，制定水土保持措施和生态修复计划。

*碳汇评估：预测不同土地利用类型对碳储量的变化，评估森林砍伐、农田开垦等活动对碳排放的影响。

决策支持

*土地利用政策制定：模型可评估不同土地利用政策的影响，为决策者提供依据，制定科学合理的土地利用管理方案。

*投资评估：用于评估房地产开发、农业投资和基础设施建设项目对土地利用格局的影响，辅助决策者优化投资策略。

*灾害风险管理：模拟地质灾害、洪水等自然灾害对土地利用变化的影响，指导灾害防治和应急预案制定。

具体实例

*美国：美国地质调查局（USGS）开发的LUDE框架，用于预测城市扩张和土地利用变化对水资源的影响。

*中国：清华大学开发的CLUE-S模型，广泛应用于全国和地方土地利用规划和环境影响评估。

*欧盟：欧洲环境局（EEA）的土地利用监测系统（LULC），监测和预测欧洲地区的土地利用变化趋势。

模型选用和应用注意事项

*选择合适的模型：根据研究目的、数据可用性和计算能力选择合适的模型。

*数据获取：确保模型输入数据准确、全面和及时。

*模型校准：针对实际土地利用变化情况校准模型参数，提高预测精度。

*不确定性评估：考虑模型预测中的不确定性和误差，增强预测可靠性。

*与其他工具结合：将土地利用变化预测模型与遥感、GIS和经济模型等工具结合，增强综合分析能力。第八部分土地利用变化预测模型的发展趋势关键词关键要点空间和时空模拟

1.将空间异质性和时间动态性纳入土地利用变化模型，提高预测精度。

2.采用地理加权回归和时空自回归等方法，刻画空间邻近关系和时空依赖性。

3.考虑自然和人为因素的时空相互作用，增强模型预测的时空解释力。

机器学习和深度学习

1.利用神经网络、决策树和支持向量机等机器学习算法，提升模型非线性拟合和预测能力。

2.应用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习技术，挖掘土地利用变化的空间和时间特征。

3.通过集成学习和迁移学习等方法，提高模型泛化能力，应对不同区域和时间尺度的预测挑战。

大数据和云计算

1.利用卫星遥感、传感器网络和社交媒体等大数据源，丰富土地利用变化数据。

2.采用云计算平台和分布式处理技术，加快大规模土地利用变化模拟和预测。

3.通过实时数据传输和云端协作，实现模型的动态更新和协同预测。

多尺度和多目标预测

1.考虑不同空间尺度和时间尺度的相互作用，建立多尺度土地利用变化模型。

2.同时预测土地利用类型、土地利用强度和土地利用价值等多目标变量。

3.探索不同尺度和目标之间的权衡和协同关系，为土地利用规划提供综合决策支持。

情景分析和决策支持

1.构建基于情景的预测模型，模拟不同政策、经济和社会条件下的土地利用变化。

2.结合土地利用变化模型和决策支持系统，协助决策者制定科学的土地利用规划和管理措施。

3.提供交互式工具，允许用户探索不同情景下的土地利用变化影响，优化土地资源配置。

可持续发展和生态保护

1.将生态系统服务、生物多样性和碳循环等因素纳入土地利用变化模型。

2.预测土地利用变化对环境的影响，为生态保护和可持续发展提供科学依据。

3.探索基于自然解决方案的土地利用规划，促进人与自然和谐共生。土地利用变化预测模型的发展趋势

1.人工智能与机器学习的应用

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在土地利用变化预测领域得到了广泛应用。这些技术可以通过处理大规模数据并识别复杂模式，提高建模的准确性和预测能力。例如：

*神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已用于从遥感图像中提取空间特征，进而预测土地利用变化。

*随机森林：这是一种集成学习算法，它构建多个决策树来预测土地利用变化，并通过投票机制获得最终结果。

2.空间统计模型的集成

空间统计模型将空间分析技术集成到预测模型中，