时空关联性分析方法研究与应用
时空数据的数学建模及其应用研究
时空数据的数学建模及其应用研究随着科技的发展，人们能接触到的数据日益庞大，其中包括了大量的时空数据。
时空数据是指在空间和时间上都具有变化的数据，广泛存在于气象、水文、交通、地质等许多领域，对于相关行业的决策者和研究者来说具有重要的参考价值。
因此，如何从海量数据中提取有效的信息，对于决策和研究都非常必要。
时空数据的建模是指建立一个能够捕捉关键时空因素的数学模型，用以描述数据变化规律。
在建模过程中，需要根据实际情况确定数据处理方法、模型类型和参数以及评估模型的准确度等问题。
其中，统计学输入数据和计算机科学技术是时空数据处理的关键因素。
时空数据的建模常采用的方法包括串行方法和空间自回归模型。
串行方法是通过将时间序列数据重复出现在空间上来建立模型。
该方法有利于保持模型的简洁性和可读性，但也容易造成信息的损失。
空间自回归模型则是通过将空间数据的每一点作为一个变量，建立空间变量间的线性关系来描述空间随时间的变化规律。
该方法可以直接捕捉空间变量之间的相关性，但可能会因空间自相关性影响而导致误差增大。
对于时空数据的应用研究，主要涉及到以下几个方面：1. 气象预测：气象预测是时空数据分析的一个重要领域。
在此领域中，利用卫星遥感技术获取的海量气象数据，可以通过建立时空气象模型，提供预测和预警服务。
时空气象模型不仅可以预测气温、降水等基本气象量，还可以用于高空气压与风力的预测，为航空、航海等行业的决策者提供实时气象信息。
2. 交通规划：时空数据也可以应用于交通规划中。
通过收集交通流量、车速等数据并建立时空交通流模型，可以优化城市道路网络的布局和规划城市公共交通系统。
基于时空数据的交通规划方法已经被成功应用于多个国际城市，如美国、英国、荷兰等。
3. 地震分析：时空数据还可以用于地震分析。
通过收集地震震级、震源深度等相关数据，并建立时空地震预测模型，可以有效地预测地震发生的概率和震级，并及时发布地震预警信息，减少地震灾害造成的损失。
《2024年地理学时空数据分析方法》范文
《地理学时空数据分析方法》篇一一、引言地理学作为一门研究地球表面自然现象与人文现象的学科，具有广泛的应用领域和重要的研究价值。
随着科技的不断发展，特别是大数据时代的到来，地理学的研究方法也在不断更新和丰富。
其中，时空数据分析方法在地理学领域的应用日益广泛，成为研究地理现象、揭示地理规律的重要手段。
本文将介绍地理学时空数据分析方法的基本概念、原理及方法，以期为相关研究提供参考。
二、时空数据分析方法的基本概念与原理时空数据分析方法是指通过对地理空间数据和时间序列数据的综合分析，揭示地理现象在时间和空间上的分布规律、演变趋势及相互关系的一种方法。
其基本原理包括空间分析、时间分析和时空综合分析三个方面。
1. 空间分析空间分析是时空数据分析的基础，主要通过对地理空间数据的分析，揭示地理现象的空间分布特征、空间关系及空间格局。
常用的空间分析方法包括空间自相关分析、空间聚类分析、空间插值等。
2. 时间分析时间分析是时空数据分析的另一个重要方面，主要通过对时间序列数据的分析，揭示地理现象的时间变化规律、周期性及趋势性。
常用的时间分析方法包括时间序列分析、趋势面分析等。
3. 时空综合分析时空综合分析是将空间分析和时间分析相结合，通过对地理现象在时间和空间上的综合分析，揭示地理现象的时空演变规律和相互关系。
这种方法可以更全面地了解地理现象的时空特征，为预测和决策提供更准确的依据。
三、地理学时空数据分析方法的应用地理学时空数据分析方法在多个领域具有广泛的应用，如城市规划、气候变化、灾害预警等。
以下将分别介绍这些领域的应用及案例。
1. 城市规划城市规划中，时空数据分析方法可以用于城市人口分布、交通流量、土地利用等方面的研究。
通过分析城市地理数据的时空变化，可以更好地了解城市的发展趋势和规律，为城市规划提供科学依据。
例如，通过分析城市人口分布的时空变化，可以预测城市未来的发展重点和人口迁移趋势，为城市规划和政策制定提供参考。
信息科学中的时空数据分析与时间序列预测研究
信息科学中的时空数据分析与时间序列预测研究概述：信息科学作为一门综合学科，涵盖着广泛的研究领域。
其中，时空数据分析与时间序列预测是近年来备受关注的研究方向。
本文将介绍时空数据分析和时间序列预测的基本概念和方法，并探讨其在信息科学中的应用。
一、时空数据分析时空数据是指在时间和空间维度上都具有变化特征的数据。
时空数据分析旨在揭示时空数据中的隐藏规律和关联性，并提供基于时空数据的决策支持。
1. 时空数据的特点时空数据具有以下特点：a. 多维度：时空数据同时具有时间和空间两个维度，需要对这两个维度进行建模和分析。
b. 依赖关系：时空数据的不同位置和时间点之间存在着相互依赖关系，需要考虑这种关系的影响。
c. 高维度：时空数据的维度往往非常高，需要使用适当的技术手段进行降维和可视化。
2. 时空数据分析方法时空数据分析的方法包括时空数据挖掘、时空数据可视化和时空数据模型等。
b. 时空数据挖掘：通过使用机器学习和数据挖掘的方法，从时空数据中挖掘出有用的信息和模式。
c. 时空数据可视化：利用可视化技术将时空数据以图形化的方式展示出来，以便于人们理解和分析。
d. 时空数据模型：根据时空数据的特点，构建相应的模型来描述时空数据的规律和关联性。
二、时间序列预测时间序列预测是指在一定时间间隔内观测到的连续数据点所构成的序列，并基于这个序列对未来的数值进行预测。
时间序列预测广泛应用于金融、气象、交通等领域。
1. 时间序列的特点时间序列具有以下特点：a. 趋势性：时间序列数据通常具有某种趋势，可以通过趋势分析方法进行预测。
b. 季节性：时间序列数据可能存在周期性的季节性变化，需要通过季节性分解来进行建模。
c. 随机性：时间序列数据中可能存在随机的波动，需要通过随机性分析来进行模拟和预测。
2. 时间序列预测方法时间序列预测的方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。
b. 机器学习方法：通过构建合适的特征和选择合适的模型，在已有数据的基础上进行学习和预测。
土地利用覆被变化时空信息分析方法及应用
第1章土地利用/覆被变化研究概述1.1土地利用/覆被变化研究的主要内容随着人口增加、经济发展及科学技术进步，人类活动对地球表面的作用不断增强。
全球变暖、生物多样性的消失、酸雨等现象的出现，促使人们更多地关注全球变化。
土地利用与覆被变化是人类活动对地表影响的重要载体，从而成为研究地球地表化学过程、碳循环、生物多样性等全球变化和生态环境问题的基础，在全球环境变化研究中，土地利用和土地覆被动态越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题。
目前，“3S”技术（遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS））的发展，为全球土地利用/覆被变化的研究提供了多尺度的信息源，从而进一步促进了土地利用/覆被变化的研究（田光进，2002）。
土地利用是人类根据土地的特点，按一定的经济与社会目的，采取一系列生物和技术手段，对土地进行的长期性或周期性的经营活动。
它是一个把土地的自然生态系统变为人工生态系统的过程。
土地覆被是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的具有多维空间信息的综合体，它反映“地球陆地表层和近地面层的自然状况”，是自然过程和人类活动共同作用的结果（Turner I B L et al，1994；Turner I B L et al，1995），包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，具有特定的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上变化（史培军等，2000；陈泮勤等，1999；Turner B.L.Ⅱ，1993）。
土地利用和土地覆被作为地球表层系统最突出的景观标志，二者是相互联系、相互作用，密不可分的（图1-1）。
土地利用变化侧重于土地的社会经济属性，它既是土地覆被变化的直接和间接驱动力，也是土地覆被变化的响应。
土地覆被则侧重于土地的自然属性，它更多地是土地利用的结果表现。
土地覆被的特征如土壤、植被的特点是土地使用方式和目的的重要基础和影响因素。
现代土地覆被的变化在很大程度上是人类利用土地的结果，最为明显的两种后果为：土地覆被类型的量变即渐变（modification）和质变即转换（conversion）（Turner I B L et al，1994）。
统计学中的时空统计分析研究
统计学中的时空统计分析研究随着经济全球化和信息技术的快速发展，数据的产生和采集越来越容易。
统计学作为一门关注数据科学的学科，逐渐成为了解决各类经济、社会及自然科学问题的重要工具和方法。
其中一项重要的研究领域是时空统计分析。
时空统计分析是指对时间和空间数据进行分析与建模的一种方法，主要应用于地球科学、环境科学、交通运输、气象预测等方面。
其基本思想是将时间和空间看作为一个整体，建立起相应的数学或计量模型，从而得出每个时空点的价值或状态以及它们之间的相关性。
时空数据由于具有时间和空间两个维度，因此比非时空数据更加复杂。
时空数据又可以分为三类：点模式、区域模式和网格模式。
点模式主要研究离散的、有明确空间位置的数据点；区域模式则研究连续空间角色的随机变量；网格模式则采用一定的空间网络格点，对于每个格点上的值进行研究。
这三种模式都需要统计方法在分析它们时考虑时间相关性，空间相关性以及时间和空间的交互影响。
时空统计分析常见的方法有聚类分析、空间插值、泊松回归、空间回归、空间关联分析、空间因素分析等等。
这些方法旨在建立空间和时间相关的模型，分析数据的相关性，并通过预测和解释来解决相应的问题。
例如，可以通过空气质量监测站的数据，进行相关模型的建立，从而得出未来不同地区空气质量的变化预测结果，或者预测区域内 PM2.5 浓度随时间和空间关系变化的规律。
这些分析结果可以为机构和政府决策者提供科学依据和指导。
时空统计分析还可以解决很多其他领域的问题。
例如，在运输领域，可以通过时空统计分析技术，建立空气质量预测模型，准确提前预测出道路交通的交通状况，以便调整路况、路网、公交和交通配套设施等，优化城市交通管理方案。
在气象领域，可以通过时空统计分析技术，建立气象预测模型，实时预测风暴活动及其行进轨迹，从而提升灾害防范能力。
在城市规划领域，可以通过时空统计分析技术，结合地形、自然环境、城市文化等空间因素，构建城市功能设计模型，探索城市公共资源多层次、多角度的空间结构优化方式。
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法一、本文概述随着大数据时代的来临，时空数据已成为地理学领域研究的热点。
这些数据不仅提供了丰富的地理空间信息，还揭示了事物随时间变化的动态过程。
因此，地理学时空数据分析方法的研究显得尤为重要。
本文旨在系统介绍地理学时空数据分析的基本概念、常用方法和技术，以及这些方法在地理学各领域的应用案例。
通过本文的阐述，读者可以深入了解时空数据分析的基本原理和方法，掌握相关技术的应用，为地理学研究和实践提供有力的支持。
文章将首先概述时空数据的定义、特征和分类，为后续分析奠定基础。
接着，重点介绍时空数据分析的基本方法，包括时空数据可视化、时空统计分析、时空聚类分析、时空预测模型等。
这些方法的应用将帮助研究者揭示时空数据的内在规律和模式。
在方法介绍之后，文章将展示这些时空数据分析方法在地理学各领域的应用案例，如城市规划、环境科学、交通地理等。
这些案例将展示时空数据分析方法在解决实际问题中的有效性和实用性。
通过本文的学习，读者可以掌握地理学时空数据分析的核心方法和技术，了解这些方法在地理学研究中的应用前景。
本文也希望能激发读者对时空数据分析的兴趣，推动地理学时空数据分析方法的深入研究和应用。
二、时空数据基础时空数据分析是地理学中的一项重要任务，它依赖于对时空数据的深入理解和有效运用。
时空数据，顾名思义，是包含空间和时间两个维度的数据。
这些数据通常通过地理信息系统（GIS）和时空数据库进行存储和管理。
在地理学中，空间数据描述了地理对象在地理空间中的位置、形状和分布。
这些数据可以是点（例如，城市位置）、线（例如，道路网络）或面（例如，行政区划）。
而时间数据则记录了这些地理对象随时间的变化。
当空间数据和时间数据结合起来，就形成了时空数据，它能够揭示地理现象的动态演变和模式。
时空数据的获取方式多种多样，包括遥感技术、社交媒体、移动设备和地面观测等。
这些数据源为时空分析提供了丰富的信息，同时也带来了数据整合和处理的挑战。
考虑时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法
考虑时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法考虑时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法一、引言在能源领域，源荷功率概率建模和概率预测对于电力系统的运行和规划起着重要的作用。
传统的功率预测方法通常依赖于历史数据，但这往往忽视了源荷之间的时空相关性。
因此，考虑时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法成为了当前研究的热点之一。
本文将介绍一种基于时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法。
二、源荷功率概率建模源荷功率概率建模是对电力系统中源和荷的功率变化进行概率建模，以描述其概率分布。
传统的概率建模方法主要基于统计学理论，如正态分布等。
然而，这种方法忽视了源荷之间的时空相关性。
因此，本文提出一种基于时空相关性的源荷功率概率建模方法。
首先，建立了源和荷之间的时空关联模型。
通过分析源荷之间的关系，发现源荷之间存在一定的时空相关性。
因此，可以利用时空数据来建立源荷功率的概率分布模型。
其次，采用了多变量随机过程来描述源荷功率的时空变化。
通过建立多变量随机过程的联合概率密度函数，可以得到源荷功率的联合概率分布模型。
最后，通过最大似然估计法来估计模型的参数，并利用概率分布模型进行源荷功率的概率预测。
三、源荷功率概率预测源荷功率概率预测是指对未来一段时间内源和荷的功率进行概率预测。
传统的概率预测方法主要基于历史数据，但这忽视了源荷之间的时空相关性。
因此，本文提出一种基于时空相关性的源荷功率概率预测方法。
首先，利用时间序列分析方法对历史数据进行拟合，得到源荷功率的历史走势。
然后，通过源荷功率的概率分布模型预测未来一段时间内源荷功率的概率分布。
具体而言，通过时间序列分析方法，可以建立源荷功率的ARMA（自回归滑动平均）模型。
然后，利用已知的历史数据，用最小二乘法来估计ARMA模型的参数。
接下来，可以使用ARMA模型进行未来功率的点预测。
最后，通过源荷功率的概率分布模型可以得到未来功率的概率分布。
四、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，进行了一系列的实验。
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法地理学时空数据分析方法地理学是一门研究地球表面特征及其相互作用的学科，通过对地理空间数据进行分析，可以揭示地球变化和发展趋势。
时空数据分析是地理学中重要的研究方法之一，能够有效地帮助研究者理解地理现象的时空分布规律。
本文将介绍几种常见的地理学时空数据分析方法，包括时序分析、空间分析、地理信息系统（GIS）、遥感技术等，并探讨它们在地理学研究中的应用。
时序分析是一种基于时间数据的分析方法，通过对地理现象在时间上的变化进行分析，可以揭示其发展规律和周期性特征。
时序分析常用的方法包括趋势分析、周期性分析和季节性分析等。
趋势分析可以帮助研究者了解某一地理现象的持续发展趋势，如气温的升高趋势、人口数量的增长趋势等。
周期性分析主要是通过分析时间序列数据中的周期性变化，寻找出现公共周期的地理现象，如年际变化、季节性变化等。
季节性分析则着重研究地理现象在每年四季间的变化规律，如降雨量、温度变化量等。
空间分析是地理学中的另一种重要的数据分析方法，通过对地理空间数据进行空间统计分析和空间模式分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和空间关联性。
空间统计分析主要用于研究地理现象在不同地理区域之间的差异性，如人口分布、经济发展等。
常用的空间统计分析方法包括空间插值、格网统计和聚类分析等。
空间模式分析主要是寻找地理现象的空间分布模式，如集聚模式、正态模式等。
常用的空间模式分析方法包括点模式分析、区域模式分析和线模式分析等。
地理信息系统（GIS）是一种基于计算机技术和地理学理论的集成、管理和分析地理空间数据的工具。
GIS可以将地理现象的时空数据进行有效的存储和管理，并通过空间分析和空间建模等功能来研究地理现象的时空关系。
GIS具有数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等功能，广泛应用于地理学领域。
例如，研究者可以使用GIS来绘制土地利用图、人口密度图和地形图，从而更好地理解地理现象的时空特征。
遥感技术是利用人造卫星、航空器或无人机等远距离、非接触式手段获取地球表面信息的技术。
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时空关联性分析方法研究与应用
摘要：随着信息技术、通讯技术、数字存储技术和高速数据获取技术的迅猛发展，在交通、
电力、物流、环境监控、工业生产等领域积累了大量与时间和地理空间相关的数据资源，可
这些随时随地获取的、呈爆炸性增长的数据资源在给我们带来丰富信息的同时，“数据越丰
富，知识越贫乏”的问题则日益突出。近年来，越来越多的学者认识到，通过研究空间对象
随时间的变化规律，发现数据的时空关联规则，分析数据的时空变化趋势并预测未来的时空
状态，对于规划建设、指挥调度、应急管理、信息服务等具有重要的应用价值。本文研究的
目的是面向智能交通领域，在时空关联性分析基础上，利用时空关联规则挖掘方法获取含时
空约束的关联规则，从而进行交通拥堵趋势分析，为道路导航、趋势查询、交通控制等提供
辅助决策信息。时空关联性分析是研究空间对象随时间的变化规律，反映时空数据在时间和
空间上的关联性，时空关联规则挖掘作为时空关联性分析的主要方法之一，目前已有不少学
者对其进行了研究或应用。本文详细介绍了时空关联规则挖掘的研究现状，通过分析现有时
空关联规则算法在同时考虑时间和空间约束方面的不足，实现了一种新的时空关联规则挖掘
方法。文中首先对时空数据进行空间关联性分析和时间段划分形成事务表，然后对空间关联
的项集进行连接并产生时空关联规则。在算法执行过程中，对关联规则挖掘相关的阈值进行
了分析，使挖掘所得的结果能更好的满足用户的需求。算法分析和实验对比表明，同时考虑
时间和空间约束，能够在分析过程中及时过滤不相关的数据，提高时空关联规则的获取效率，
能够有效地发现时空关联规则。在理论研究的基础上，本文设计并实现了一个基于时空关联
规则分析交通拥堵趋势的原型系统，可有效地实现时空关联性分析和结果的可视化。
关 键 词：时空关联性分析，时空关联规则，可视化，阈值分析，交通拥堵
时空关联性分析绪论
当前像气象预报、环境监测和交通控制等领域，在问题的求解过程中越来越需要同时
考虑时间和空间因素，而时空关联性分析的目标就是明确时空数据的时间有效性和空间可达
性，从而在时间和空间上进行有效的趋势分析和预测。时空关联规则挖掘作为时空关联性分
析的主要方法之一，将作为本文研究的重点，用时空关联规则挖掘方法来分析含时间和空间
约束的时空关联性，从而进行趋势分析与预测。本章首先阐述了时空关联规则的研究背景，
并介绍了国内外学者和研究人员在时空关联规则挖掘方面所做出的贡献，最后结合当前的研
究进展和成果描述本文所做出的工作和研究，并在本章的最后给出了论文的组织结构。
时空关联性研究背景及意义
随着各个领域数据数量的急剧增长，对从海量数据中发现有用的信息和知识的需求越
来越迫切，而这一需求导致了数据挖掘技术的出现和发展。数据挖掘的广义观点是：数据挖
掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。它采用
机器学习、统计学、模式识别和数据可视化等技术，从数据中发现知识、规律或高层信息，
并且可以使用户从不同角度观察或浏览它们，并将这些获得的知识或信息用于辅助决策、过
程控制、信息管理和查询处理。随着空间数据采集、存储和处理等现代技术设备的迅速发展，
积累了大量的城市电子地图数据库、城市规划道路网络数据库、用地现状数据库、地籍数据
库等空间基础数据。为了解决“空间数据海量而知识贫乏”的瓶颈问题空间数据挖掘应运而生。
与一般数据相比，空间数据具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性、不确定性等特
点，由此决定了空间数据挖掘需要克服更多的技术难关。李德仁教授在1994年于加拿大渥
太华举行的GIS(Geographic Information System，地理信息系统)国际学术会议上，
首次提出了从GIS数据库中发现知识(Knowledge Discovery from GIS, 简称KDG)的
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概念，并且系统分析了空间知识发现的特点和使用的方法，认为空间数据挖掘能够把GIS
有限的数据变成无限的知识，从而精炼和更新GIS数据，促使GIS成为智能化的信息系统
率先从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识。自进入21世纪以来，伴随
着“智慧地球”、“物联网”等策略的提出和实施，我们进入了以数据挖掘为技术支持、以网络
为运作基础的知识信息化管理时代。
在未来20年的信息社会中，人类将处于一个能够感受其存在、感知其行为、识别并响
应个体需求的智能化电子环境，这样的智能环境将在很大程度上依赖于由各传感器和服务设
施发出的数据流，以监控人类生活和工作的环境，为用户提供有效的数据访问和信息服务，
这种全新的需求孕育并诞生了场景感知的数据管理，而时间和地点是两类研究最多的场景元
素。随着时间地理信息系统(Temporal Geographic Information System,TGIS)、卫星
定位技术、遥感技术的发展，数据挖掘技术逐步从平面转变到立体，形成了时空数据挖掘方
法，通过研究空间对象随时间的变化规律，发现时空演变中隐含的知识，从而为智能交通系
统、基于位置的服务等提供有效的决策支持。早期的时空数据挖掘大多都是在空间数据挖掘
基础上展开的，而大多数空间数据挖掘研究只是针对空间对象的空间特征，不考虑时间特征，
但是越来越多的应用领域在问题的分析过程中需要同时考虑时间和空间因素两因素，例如智
能交通管理、指挥调度、应急管理等。空间现象随时间动态变化，所以只有将时间纳入空间
系统中，研究空间数据随时间变化的规律，才能重现历史，跟踪变化和预测未来。例如，在
智能交通系统中，车流量数据只有在与一定的时刻及路口相关联时才有意义，否则就难以理
解与利用。
因此，同时考虑空间和时间因素的时空数据挖掘(Spatio-Temporal Data Mining,
STDM)是一项重要的也很有实用意义的研究。时空关联性分析是在时空数据挖掘理论基础
上，研究空间对象随时间的变化规律，分析数据的时空变化趋势或预测未来的时空状态。时
空关联规则挖掘方法为实现时空关联性分析提供了有效的途径。采用时空关联规则方法，首
先对时空数据进行空间关联性分析和时间段划分，然后对空间关联的项集进行连接，最终产
生时空关联规则。因此，时空关联性分析方法可以用来获得数据项之间相互联系的有关知识，
为(交通/ 物流等)指挥调度、(能源/气象/环境等)灾害预警、(城市/市场等)规划建设及信息
服务等众多领域提供辅助决策信息，这些需求使得时空关联性分析方法研究在近年来得到广
泛关注。本论文正是根据时空关联性分析的研究需要，针对时空数据包含的时间特征、空间
特征和时空演变等复杂特征，提出有效的、合理的、快重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 3
速的时空关联性分析方法，应用于智能交通系统(Intelligent Transportation
System,ITS)中，进行交通拥堵的趋势分析与预测，并结合表格可视化技术和地图可视化
技术，增强分析结果的理解性和可读性，为道路导航、交通控制、趋势查询等服务提供辅助
决策信息。
时空关联性分析研究现状
随着无线通信、互联网、空间定位、测量传感等技术的发展和应用，推动了时空数据
挖掘技术的研究。从时空数据挖掘的任务角度来看，目前时空数据挖掘的主要研究方向可概
括为六个方面，具体包括[5]：(1)时空预测(Spatio-Temporal Forecast)；(2)时空特征
化/概化(Spatio-Temporal Characterization/Generalization)；(3)时空分类和聚类
(Spatio-Temporal Classification and Clustering)；(4)时空元规则挖掘
(Spatio-Temporal Meta-rules)；(5)时空关联规则(Spatio-Temporal Association
Rule)；(6)时空演变(Spatio-Temporal Evolution)等。其中，时空关联规则挖掘旨在发
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现时空数据中各数据项集之间潜在的有用的时空关联关系，是时空数据挖掘领域中最为关键
的技术难点之一。时空关联性分析研究空间对象随时间的变化规律，反映时空数据在时间和
空间上的关联性。时空关联规则挖掘作为时空关联性分析的主要方法之一，国内外已有不少
学者对其进行了研究或应用。李波等人[6]将洪泽湖水质监测数据与空间数据结合，先建立
具有时间和空间特征的洪泽湖水质数据库，再基于相关系数矩阵，利用GIS和 Origin等
分析软件对洪泽湖水质的时空相关性及其时间和空间分布规律进行了研究。该研究分别进行
时间相关矩阵分析和空间分布分析，并未同时考虑时间和空间因素，而同时考虑时空约束能
够在分析过程中及时过滤不相关的数据，提高算法的效率。沙宗尧[7]提出时序空间关联规
则挖掘方法，并将该方法应用于土地类型变化的时空关联分析中，发现土地覆盖演替规律。
岳慧颖[8]提出 SKDM(Shi Kong Data Mining)算法，首先考虑空间约束，按空间位置生
成项目-地址对，再综合时间因素，假设时间区间相同，然后将两者的相关有效时间进行推
广和归并，得到相应的带时空约束的关联规则。该算法先后考虑了空间和时间双重约束，以
两阶段分别进行分析，同样不是同时考虑时空约束。