空间不确定性研究综述
如何进行系统性综述步骤与方法介绍
如何进行系统性综述步骤与方法介绍系统性综述（Systematic Review）是一种重要的研究方法，它通过系统地搜集、评估和整合已有的研究数据，以回答特定的研究问题。
本文将介绍系统性综述的步骤和方法，帮助读者了解如何进行一次高质量的系统性综述研究。
一、研究问题的明确与范围确定进行系统性综述的第一步是明确研究问题，并确定综述的范围。
一个明确的研究问题有助于指导综述的设计和实施，而范围确定可以帮助限定综述的内容和搜索策略。
二、搜索策略的设计与文献筛选在进行系统性综述之前，需要设计一个合适的搜索策略来搜集相关的研究文献。
搜索策略应该包括关键词的选择、数据库的选择以及筛选标准的确定。
一旦搜集到文献，还需要进行筛选，根据事先确定的纳入和排除标准对文献进行初步的筛选和评估。
三、数据的提取和分析在文献筛选的基础上，需要对选入综述的文献进行数据的提取和分析。
数据提取通常包括作者、样本量、实验设计、主要结果等信息的摘录。
而数据分析则可以采用统计学的方法，如计算效应量、进行荟萃分析等。
四、质量评估和风险偏倚的评估在进行综述的过程中，还需要对纳入的研究进行质量评估和风险偏倚的评估。
质量评估可以通过评估研究的方法学质量、统计分析的可信度等方面来进行。
而风险偏倚的评估则可以通过评估研究中的偏倚风险来源和影响等方面来进行。
五、综合分析和结果呈现最后，需要对提取和分析的数据进行综合分析，并将系统性综述的结果呈现出来。
综合分析可以通过定性或定量的方式来进行，如通过描述分析、元分析等。
结果呈现则可以通过表格、图表、文字等形式来展示。
六、讨论和结论在结果呈现的基础上，需要对综述的结果进行讨论和结论。
讨论可以对综述的限制、不确定性以及结果与现有理论或实践的一致性进行讨论。
结论则是对研究问题的回答和对整个综述的总结。
通过以上介绍的步骤和方法，读者可以了解到进行系统性综述的一般流程和关键要点。
然而，每个综述都可能具有特定的情境和要求，所以，具体的细节和注意事项仍然需要根据研究问题来确定。
不确定性文献综述
《关于不确定性的主题文献综述》小组成员:李德艳1112038李慧敏1112040李文达1112044目录一。
概念界定，内涵阐述 (3)二。
工作中会涉及到不确定性的人员 (3)三.不确定性分类 (3)四．不确定性分析 (4)五．雇佣关系中不确定性可以从哪几个角度体现 (5)六．综述 (6)1.Hofstede (6)2.Gelet kanycz (7)3。
奈特(Knight) (7)4.科斯的不确定性理论 (9)5.威廉姆森的不确定性理论 (10)6。
我们的想法 (10)一.概念界定，内涵阐述（1）经济学中：不确定性指经济行为者在事先不能准确地知道自己的某种决策的结果。
或者说，只要经济行为者的一种决策的可能结果不止一种，就会产生不确定性。
(2）量子力学：在量子力学中，不确定性指测量物理量的不确定性，由于在一定条件下,一些力学量只能处在它的本征态上,所表现出来的值是分立的，因此在不同的时间测量，就有可能得到不同的值，就会出现不确定值,也就是说，当你测量它时，可能得到这个值，可能得到那个值，得到的值是不确定的。
只有在这个力学量的本征态上测量它,才能得到确切的值。
（3）信息论：在信息论中，不确定性是表征某随机变量的发生有多么可靠的物理量。
一般用熵来计算这个物理量，记作H(X）,X是随机变量。
当H(X)=0的时候，X是十分确定的,也即X这时就是一个确定的数值。
当H(X）=1时,X非常不确定，即X 的取值非常不确定是哪一个数值。
二．工作中会涉及到不确定性的人员（1）刚刚涉足定量政策分析并且想要培养良好技能和习惯的学生;（2）不太可能亲自做太多分析但是想要更透彻地弄明白现有技巧,以便知道要求什么以及如何鉴定结果的管理人员和决策者;（3）那些在日常工作中处理这一问题且人数日益壮大的娴熟的分析人员。
三.不确定性分类按照层次的区分,不确定性可以分为一般不确定性和深度不确定性。
四．不确定性分析在一般情况下，诸如产量、价格、成本、收入、支出等参数都是随机变量，他们与将来实际发生的情况,可能有相当大的出入,这就产生了不确定因素，造成不确定性或奉献的主要原因如下：1、项目数据的统计偏差2、通货膨胀3、技术进步4、市场供求结构的变化5、其他外部影响因素不确定分析是分析不确定性因素对经济评价指标的影响程度，来估计项目可能承担不确定性的风险及其承受能力，确定项目在经济上的可靠性.一般包含不确定性分析和风险分析，其方法有盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析，其中盈亏平衡分析之能用于财务评价。
文献综述毕业论文中的研究局限分析
文献综述毕业论文中的研究局限分析在撰写毕业论文的过程中，文献综述是一个至关重要的部分，它不仅可以帮助读者了解当前研究领域的研究现状和发展趋势，还可以为研究者提供借鉴和启发。
然而，在进行文献综述时，研究者往往会遇到一些研究局限，这些局限可能会影响到文献综述的全面性和准确性。
本文将对文献综述毕业论文中的研究局限进行分析和探讨。
一、文献获取途径的局限性在进行文献综述时，研究者通常会通过图书馆、学术数据库、期刊论文等途径获取相关文献。
然而，由于时间、经济和技术等方面的限制，研究者可能无法获取到所有相关文献，从而导致文献综述的不全面性。
此外，一些文献可能由于语言障碍或版权问题而无法获取，也会对文献综述造成一定的局限。
二、文献质量的不确定性在进行文献综述时，研究者需要筛选和评估大量的文献，以确保所引用文献的质量和可靠性。
然而，由于文献数量庞大，研究者可能无法对每一篇文献进行深入的评估，从而可能会引入一些质量不高的文献，影响文献综述的准确性和可信度。
三、研究方法的局限性在进行文献综述时，研究者需要根据研究目的和问题选择合适的研究方法。
然而，由于研究者个人能力和经验的限制，可能会导致对某些研究方法的了解不够深入，无法全面评估文献中所使用的研究方法的优缺点，从而影响对文献的分析和评价。
四、研究领域的局限性每个研究领域都有其特定的研究对象和研究方法，而研究者往往只能在自己熟悉的领域进行文献综述。
这就可能导致研究者对其他领域的文献了解不够深入，无法全面评估不同领域之间的研究现状和发展趋势，从而影响文献综述的全面性和客观性。
五、研究者主观因素的影响在进行文献综述时，研究者的主观因素也会对文献综述产生一定的影响。
研究者可能会因为个人偏好、研究方向等因素而选择性地引用某些文献，忽略其他重要文献，从而导致文献综述的片面性和不客观性。
综上所述，文献综述毕业论文中的研究局限主要包括文献获取途径的局限性、文献质量的不确定性、研究方法的局限性、研究领域的局限性和研究者主观因素的影响。
空间数据处理模型不确定性分析方法研究的开题报告
空间数据处理模型不确定性分析方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）的应用越来越广泛，空间数据处理模型的不确定性也越来越受到关注。
不确定性是指对系统内某些参数或状态无法完全确定的情况，也即存在不确定的概率分布。
在空间数据处理中，由于数据源的不同、数据获取的精度不同、算法的选择不同等因素的影响，处理结果可能存在一定的不确定性。
因此，空间数据处理中的不确定性分析尤为重要，它能够帮助我们更好地理解结果的可信度和局限性，从而更准确地进行数据分析和决策。
本文拟就空间数据处理模型不确定性分析方法进行研究，探讨其不确定性的来源和处理方法，为应用地理信息系统做出更准确的数据分析和决策提供理论和方法支持，也为相关领域的研究提供参考。
二、研究内容本研究拟从以下几个方面入手：1. 空间数据处理模型不确定性的来源；2. 常用的空间数据处理模型不确定性分析方法及其优缺点；3. 针对实际应用场景，建立基于贝叶斯理论的空间数据处理模型不确定性分析方法；4. 实验验证。
三、研究方法本研究主要采用文献综述和理论分析相结合的方式进行，通过对相关文献的查阅和分析，了解已有研究成果及其不足之处，构建研究框架和方法流程，提出相应的改进和优化方法。
同时，还需要结合实际数据，分析其不确定性来源和特点，根据实验结果对比不同方法表现，验证研究成果的有效性。
四、研究目标及预期成果本研究的目标是建立一种基于贝叶斯理论的空间数据处理模型不确定性分析方法，为应用地理信息系统做出更准确的数据分析和决策提供理论和方法支持。
预期成果包括：1. 空间数据处理模型不确定性产生的来源和本质的分析；2. 常见的空间数据处理模型不确定性分析方法的优缺点；3. 基于贝叶斯理论的空间数据处理模型不确定性分析方法的建立，并做出相应实验验证和分析；4. 提出改进和优化方法，为相关领域研究提供参考和借鉴。
核电厂最佳估算加不确定性分析方法研究综述
0背景在核反应堆确定论安全分析中,利用热工水力程序对核电厂或核动力装置在事故下的瞬态响应进行预测,以评价其安全性。
这是自20世纪50年代核反应堆系统投入运行以来,热工水力安全分析研究领域的主要议题。
热工水力安全分析程序作为事故安全分析的主要手段和工具,其重要性不言而喻。
从20世纪60年代初期直至现在,随着对反应堆热工水力现象的不断认识和计算机技术的巨大发展,安全分析程序发生了深刻的变化,逐渐从保守粗放的评价模型程序(EM)发展到真实精细的最佳估算程序(BE)。
其中,著名的最佳估算程序如RELAP5(美国),TRAC(美国),ATHLET(德国)和CATHARE(法国)等,上述程序体系庞大,源程序多达10万行,描述了反应堆系统各个部分的70多种不同的热工水力现象,已广泛应用于各国核电厂或核反应堆装置的设计和事故安全分析中。
尽管现阶段的热工水力安全分析程序已达到相当高的成熟度,由于目前的科学认知水平以及程序在模型和数值计算近似等方面的局限性,不可能期望计算机程序对于核电厂响应进行完全准确的模拟。
一般来讲,程序预测的结果总是与试验数据存在一定的偏差。
产生偏差的原因来自于模型偏差,数值计算近似,节点划分效果,初始条件和边界条件描述的不充分等。
因此,有必要对结果的不确定性以及最重要参数的敏感性进行研究。
事实上,最佳估算程序加不确定性分析是核电厂安全分析技术发展的重要方向和热门问题,也是核电厂安全评审的趋势。
1不确定性分析方法的发展历史在核反应堆大破口失水事故分析的初期,采用符合NRC颁布的美国联邦法规导则(CFR)第50部分规定的保守评价模型方法,然而,通过大量试验对失水事故的认识不断深入,发现评价模型计算得到的最高包壳峰值温度比最佳估算结果高出400-500K,评价模型太过保守,而大破口失水事故是核电厂设计最为限制性的设计基准事故,过于保守的分析结果将限制核电厂提升功率以及运行灵活性。
因此,美国在长达约十年、投入约100亿美元的试验及理论研究基础上,在核工业界、研究机构以及NRC的共同推动下,1989年NRC修改了其管理导则[1],其重要特点为:允许在应急堆芯冷却系统(ECCS)分析中使用最佳估算模型,同时必须量化计算结果的不确定性。
研究综述_精品文档
研究综述引言研究综述是在特定主题下对已有文献和研究成果进行全面梳理和综合分析的一种学术写作形式。
通过研究综述，可以系统地整理并评价该主题相关文献的研究方法、实验设计、数据分析和结果解释等方面的特点，总结出已有研究的优点、不足和不确定性，并提出进一步的研究方向和展望。
研究综述的意义研究综述在科学研究中具有重要的意义。
首先，通过对已有文献和研究成果的综合分析，研究综述能够揭示研究领域的研究热点和趋势，为后续的研究提供重要的参考。
其次，研究综述可以挖掘已有研究的不足和问题，为未来的研究提供改进和完善的方向。
此外，研究综述还可以推动学术交流和合作，促进学术进步和创新。
研究综述的流程研究综述的撰写一般可按如下流程进行：1.确定研究主题：选择一个明确的研究主题是进行研究综述的第一步。
研究主题应该具有一定的科学价值，同时要确保相关文献和研究成果的数量和质量足够。
2.收集文献和数据：在确定研究主题后，需要广泛收集相关文献和研究成果。
可通过图书馆、数据库、互联网等途径进行文献检索，并使用引文索引等工具追踪引用。
3.文献筛选和评估：在收集到大量的文献和研究成果后，需要对其进行筛选和评估，排除与研究主题关联度较低的内容，选择质量较高的研究进行进一步的分析和综合。
4.文献分析和综合：通过对选定的文献和研究成果进行深入分析和综合，总结已有研究的主要特点、方法和结果，并评价其优缺点和不确定性。
5.结果解释和展望：根据文献分析和综合的结果，对该领域已有研究的成果进行解释，提出进一步研究的方向和展望，以期推动该领域的发展和创新。
研究综述的写作技巧在撰写研究综述时，需要注意以下几点写作技巧：1.结构清晰：研究综述的结构应该清晰明了，包括引言、研究背景、研究目的、文献分析和综合、结果解释和展望等部分。
每个部分的内容都要逻辑连贯，有条理。
2.文献引用准确：在文中引用文献时，需要准确、规范地标注文献的来源和作者。
可以采用著者-年代制或数字标注法，根据具体的写作规范进行引用。
地理空间抽样理论研究综述
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第64卷第3期2009年3月Vol.64,No.3Mar.,2009地理空间抽样理论研究综述姜成晟1,2,王劲峰1,曹志冬3(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;2.中国科学院研究生院,北京100049;3.中国科学院自动化研究所,北京100080)摘要：抽样调查是地理研究、资源评估、环境问题研究和社会经济问题研究的重要手段。
对于地理分布的各种资源，由于调查数据往往具有空间相关性，传统的抽样调查理论无法满足日益增长的空间抽样需求。
空间抽样理论是对具有空间相关性的各种资源和调查对象进行抽样设计的基础。
本文详细论述了空间抽样理论发展现状。
首先介绍了空间抽样的产生和发展，以及空间抽样所要研究的四个问题。
然后介绍了基于设计的和基于模型的抽样统计推断方式，以及它们适用的范围。
最后本文详细论述了Kriging 理论在抽样理论的应用、前向、后向和双向样本布局方法和六种空间抽样样本优化选择标准。
关键词：地理空间；Kriging 抽样；抽样调查1概述1.1空间抽样的发展在1895年瑞士首都伯尔尼召开的国际统计学会(ISI)第五次大会上，挪威人凯尔(A.N.Ciael)的报告—《对代表性调查的研究和经验》，正式提出使用代表性样本的调查方法取代全面调查。
地统计学最早是矿物学家D.R.krige 将其应用于南非金矿的查找，这个方法是由Matheron 提出来的[1,2]。
七十年代提出了托普勒第一定律：任何事物之间都有相关性，相距近的事物比相距远的事物之间更加相关[3]，对这种相关性的研究和量化构成了空间统计理论的基础，一大批学者对空间相关性和空间变异等问题做了大量的研究[4-9]，奠定了空间统计、空间数据分析的基础，基于样本不独立假设的空间抽样调查技术得以迅速发展，在生态[10]、海洋[11]、渔业[12]、林业[13]、农业[14]、人口健康调查[15]、环境[16]、土壤[17]以及水资源[18]等方面得到了广泛的应用。
[工作]空间不确定性研究综述
![[工作]空间不确定性研究综述](https://img.taocdn.com/s3/m/7dc8e162a517866fb84ae45c3b3567ec102ddcac.png)
空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。
关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。
因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。
在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。
误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。
从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。
不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。
随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。
模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。
就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。
未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。
灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。
2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。
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空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。
关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。
因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。
在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。
误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。
从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。
不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。
随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。
模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。
就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。
未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。
灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。
2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。
如在数据获取过程中，仪器精度限制、测量方案完善程度、环境的复杂性、观测员的能力水平、空间分析方法与模型表达的多样性等均会造成空间数据的不确定性。
根据实际应用中的需要，对地理空间数据不确定性的研究又可细分为：位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、逻辑一致性、数据完整性、数据不确定性的传播以及不确定性的可视化表示等[1]。
地理空间数据不确定性研究的核心就是建立一套不确定性分析和处理的理论体系和方法体系。
2.1位置不确定性位置不确定性指表示空间实体的真实位置与实际位置之间的差别，空间实体的位置通常以二维或三维坐标表示，相应的，位置不确定性常用坐标的精度来表示。
近年来，空间数据位置不确定性成了研究热点，主要集中在数据源不确定性的研究；点、线、面元不确定性模型的研究、不确定性可视化和不确定性传播模型的研究。
2.2属性不确定性属性不确定性是指在采集、描述和分析客观实体的过程中，实体属性的量测或分析值围绕其属性真值随机地在时间或空间内的不确定性变化，是属性误差的空间延伸。
属性不确定性可分为定量和定性两种，如土地面积的不确定性（定量）和植被分类的不确定性（定性），一般取决于属性数据的类型[2]。
属性不确定性主要来自于属性的定义、数据源、数据建模和分析过程中引入的不确定性，其中涉及到问题较多，包括难以确定的实体与实体间的边界，定义模糊的实体关系，空间分析中的不确定性及其传播，不确定性查询，度量不确定性等。
2.3时域不确定性时域不确定性是指在描述地理现象时，时间描述上的差错。
数据的时间精度涉及数据的现势性，大多数采用元数据管理的方法。
如对于每一幅遥感影像数据来说，无疑是同一瞬间的。
但对于由多幅遥感影像拼接镶嵌起来的数据，则可能出现不同时段的遥感数据，时间可以相差若干天、若干月和若干年。
在同一数据集中，或同一幅专题图中，出现不同时段的数据就可能造成不确定性。
2.4逻辑一致性逻辑一致性是指数据结构内部的一致性，尤其是指拓扑逻辑上的一致性。
包括数据结构、数据内容、空间属性与专题属性, 以及拓扑性质上的内在一致性。
在GIS中，几何要素拓扑关系上的内在不一致性是逻辑一致性研究的重点。
2.5数据完整性空间数据的完整性是指对于给定的目标，GIS 空间数据库能够完整表达的现象，包括数据范围、数据的分层、实体类型、属性数据和名称等各方面的数据的完整性。
数据完整性如何是相对于所要完成或达到的目标而言的。
2.6数据不确定性的传播GIS数据在输入、存贮、投影变换、格式变换、编辑、数据重组、数据处理、数据分析与分数以及数据制图及输出过程中，都能产生误差或不确定性。
这些不确定性还能随着数据流的过程传递与积累。
此外，在数据格式转换过程中，误差是普遍存在的。
例如从栅格数据到矢量数据的相互转换过程中，不同模型计算所得的数据存在较大的差别，因此数据格式转存有明显的不确定性[3]。
另外，在多种数据叠加过程中，出现不符合的现象也是常有的，往往会出现新的“斑块”或双线条等问题，因此具有明显的不确定性。
2.7不确定性的可视化表示不确定性的可视化研究是进人年代以后随着计算机技术的发展而兴起的。
目前主要采用灰度方法、彩色加三维的方法，通过采用直观的二维、三维图形或其他灵活的形式，把抽象的空间数据不确定性的大小及分布转换为人的视觉可以直接感受的具体图形，以利于用户对数据质量的认识[4]。
3 不确定性的研究方法3.1基于概率论及数理统计的不确定性研究这方面的理论主要有概率论、证据理论、空间统计学。
概率论主要用于处理由于随机误差而产生的不确定性。
在概率论中，不确定性被描述成在给定某些观测值的条件下某一假设成真的条件概率。
证据理论是对传统概率论的一个扩展。
该理论的一个基本策略是把一个证据集合分解成一系列不相关的证据集合，在这些证据集合中分别作判断，最后利用Dempster结合规则将这些判断结合起来。
证据理论可以利用结合规则和两两比较的方法分析不确定性。
其最大弱点在于，不能就矛盾证据或不同假设之间具有的微弱支持问题提出解决办法。
空间统计学过去称为地学统计学或地质统计学，它是关于不确定性和有限信息条件下进行分析、评价的学科[5]。
它强调空间预计概率方向的作用，运用空间自协方差结构、变异函数或与其相关的自协变量，或局部变量值的相似程度来描述空间属性的不确定性，把统计变量理解为重要的信息源，以改善在有限观测量条件下的空间属性数据预测。
3.2基于模糊集合及粗集理论的不确定性研究模糊数学以模糊集合为基础，用模糊可行区间表示数据非统计不确定度。
其优点在于处理不确定性的能力，如土地分类中土壤渐变区域的处理、基于自然语言的空间查询等。
而弱点是没有严格证明的过程，它所处理的对象是可能性而不是概率。
因此，模糊数学常用于处理不确定性中的不准确性而非随机性，如两线状地物连接处的不确定性、场模型中确定域与模糊域目标间拓扑空间关系的描述等。
粗集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策或分类规则。
粗集理论不排斥不确定性，力求按照实体的原形来研究实体，非常适合用于不确定影像分类、模糊边界划分、属性不确定性及评定属性的绝对不确定性和相对不确定性、简化属性依赖和属性表等。
3.3 基于云理论及信息熵的不确定性研究云理论是一个分析不确定信息的新理论，包括云模型、不确定性推理和云变换三部分。
云在空间由系列云滴组成，具有期望值、熵和超熵3个数字特征。
期望值完全是一个定性的概念；熵是定性概念模糊度的度量，其值越大，概念越模糊；超熵反映云滴的离散程度，其值越大，隶属的随机离散度越大。
以云理论为基础提出了云方法，它用期望值、熵和超熵这3个数字特征描述整个云团，实现定性和定量的转换，适用于空间关联规则的挖掘、空间数据库的不确定性查询及地理空间数据中模糊性和随机性为一体的属性不确定性问题。
熵是信息论中的一个基本概念，是用以度量信息源不确定性的惟一量，非常适合用来对测量结果的不确定度进行评定。
利用熵理论评定测量数据的不确定性方法主要有2种：(1)直接根据样本的信息熵计算测量值的不确定度；(2)由最大偏方法确定出样本的概率分布，再根据此概率分布计算测量结果的估计及其不确定度。
其优点是在小样本容量下能获得可靠的评定结果。
3.4基于多学科融合模型的不确定性研究使用多学科融合模型日益成为分析处理地理空间数据不确定性的有效手段。
如：目标模型、域模型是经典的GIS数据处理模型；“ε-带”模型可以理解为一个半径为ε的圆沿着一个线状目标移动时所覆盖的区域，目前已成为研究线不确定性问题的基础；神经网络模型的建模方法不需要对象的先验知识，不管对象模型是线性的或非线性的均根据测量数据直接建模，避开了空间数据不确定度评定的数学模型构建难题；遥感信息模型可以直接对图像进行计算，非常适合对场模型地物的不确定性进行计算和分析。
除此之外，基于复制、交叉和变异的遗传算法、基于灰色分析的灰色系统、基于信息无序互动的混沌理论等等，均具有各自独特的优势，有望进一步促进不确定性研究的进展。
当然，这些理论和方法不是孤立的，在实际分析处理不确定性时，常常要予以综合应用。
4 不确定性的研究趋势(1)二维空间到三维空间目前来说，不确定性分析较多的针对二维平面数据, 对三维空间对象的不确定性研究较少。
随着计算机技术与软件设计技术的不断发展，各产业中对三维空间数据的不确定性研究需求将增加，三维应用将不断深人, 三维空间元素的不确定性研究将变得十分重要。
(2)系统理论建立空间不确定性的研究虽已取得了不错的进展, 但目前的研究大都是在具体应用的方面独立展开的, 至今仍未能针对空间不确定性建立起一个统一理论框架。
在未来中，建立完整的空间不确定性系统理论框架，确定不确定性的本质、各种不确定性之间的相互关系、不确定性的传播机理的研究势在必行。
(3)研究朝实际应用转化任何理论的创建与研究若是与实际应用相脱节就会失去其意义。
目前，空间数据不确定研究一直未脱出纯理论和纯函数表达式的阶段。
问题的研究尽管愈来愈复杂,但仍看不出实际应用的具体方法。
所以,如何以空间数据不确定性研究模型为基础，针对各种实际应用构建空间数据质量控制的模型和方法，将当前的空间数据不确定性分析的分析结果变为用户可操作的确定性标量(如最大风险值,平均风险值等) ,使用户得到空间数据质量和空间信息服务质量的确定性指标,将成为不确定性研究在今后需要着重发展的方向。
参考文献：[1]王春，汤国安，赵牡丹，王雷，张婷.地理空间数据不确定性与研究进展[D]. 西安：西北大学，2004[2]张菊清，杨元喜.空间数据不确定性研究现状分析[J].地理空间信息，2009,7(3)：4-8[3]邬伦，承继成，史文中.地理信息系统数据的不确定性问题[J].测绘科学，2006,31(5)：13-17[4]刘伯红.GIS中不确定性研究及其进展[J].重庆邮电学院学报，2006,(增刊)：232-234[5]郭达志, 胡召玲, 陈云浩.GIS中空间对象的不确定性研究[J].中国矿业大学学报，2000,29(1)：20-24。