第PAGE\*Arabic\*MERGEFORMAT10页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT10页空间化统计指数研究进度一、前言自1998年1月31日，美国副总统戈尔在《数字地球—认识21世纪我们这颗星球》的报告中首次提出了数字地球的概念，掀起了建设“数字地球”的空间信息革命。所谓数字地球可以理解为对真实地球及其相关现象统一的数字化重现和认识。其核心思想是用数字化的手段来处理整个地球的自然和社会活动的诸方面的问题，最大限度地利用资源。由此，“数字地球”、“数字城市”已成为新的研究领域，地球与城市的数字化都离不开社会统计数据的空间化，只有将社会统计数据与空间单元的有效结合，即实现社会统计数据的空间化，才能最终实现“数字城市”和“数字地球”。因此，社会统计数据的空间化是数字地球的重要内容之一，也成为当前地理科学和社会科学共同研究的热点问题。社会统计数据也称统计资料，是统计部门或单位以行政区划为单元进行统计工作所搜集、整理、编制的各种反映该行政区内的社会、经济等特征属性的统计数据资料的总称。社会统计数据是反映一个国家社会与发展状况的重要指标之一，更是中央政府、国家行业主管部门科学有效地制定法规政策，进行决策和宏观调控管理的重要依据。数据统计还是政府进行宏观经济管理的必要手段和重要职能[1]。长期以来，由于经济地理学与自然地理学分别采取不同的空间单元进行社会统计数据（人口，gdp等社会经济数据）的收集、存储和分析：前者主要是基于行政单元，如省界、县界、乡界等，而后者主要是基于自然单元，如流域、土壤类型单元、植被类型单元等，这直接导致社会统计数据处理方法在理论和实际应用过程中的数据空间单元不一致，因而也产生一系列的问题[2]54。而研究和使用社会统计数据，不仅要关注其数量，更要分析其空间分布。gis和rs越来越多的应用于统计数据空间分布的研究，随着3s技术的发展和成熟，产生一个难题：传统方法提供的社会统计数据定位不准确，单元不统一，空间分辨率低，造成社会统计数据与自然生态数据叠置分析困难。“社会数据空间化”和“空间数据社会化”也已成为当前地理学、社会科学共同关注的焦点[3]。而将统计数据与自然数据转化到统一平台，即统计数据空间化就是最好的解决办法。将行政区域单元为单元的统计数据扩展到一定尺寸的地理格网上，为可持续发展的研究和决策提供服务[2]55。作者就社会统计数据空间化的关键问题进行了系统的分析和综述。二、社会统计数据分布与社会统计数据空间化社会统计数据，尤其是人口数据的空间分布问题本属于社会学范畴，其发展也有较长的历史，随着人口地理学和gis、rs等地理信息科学的发展，社会统计数据的空间化问题得到了众多地理学者的广泛关注和进一步的发展。1.社会统计数据空间分布的分析目前国内主要研究空间化的社会统计数据包括人口统计数据（人口密度）、社会经济统计数据（人均gdp）等。此类研究早期一般由研究者们在社会学、地理学、经济学、生态学等相关学科的基础上进行调研和分析，总结出此类社会统计数据的基本情况和变化规律，进而对其空间分布进行定性的综合描述，来指导我们的生产实践，比如，早在1933年，我国人口地理学家胡焕庸先生提出了著名的“爱珲—腾冲线”，对我国的人口分布格局进行宏观的描述。可以看出，早期的社会统计数据空间化主要是集中于人口数据的空间化，主要研究人口数据空间分布的规律、基本理论和影响因子等几方面，且主要是以传统的统计空间—行政区划为基础，一般采用定性描述的手段，未能充分揭示人口空间分布的内在机理。2.社会统计数据空间化随着研究的逐步深入和地理信息技术的飞速发展，社会统计数据空间化已迅速成为gis和社会交叉学科领域的焦点问题。近些年，很多学者利用卫星遥感数据结合gis技术反演出大尺度、高分辨率的地面参数，rs和gis技术也越来越多的应用于社会统计数据的空间化研究中。本文根据研究内容、方法和研究深度的不同，将社会统计数据空间化研究归纳为以下几方面：（1）社会统计数据与地理因子相关性的定量研究影响社会统计数据空间分布的因素很多，如自然环境状况、社会经济生活、历史传统、文化沉淀等等。诸多研究者从不同角度对各种地理因子与社会统计数据空间分布的相关性进行研究，并取得了很好的研究成果。例如廖顺宝[5]等人以土地利用、海拔高度、主要道路和河流作为影响青藏高原人口分布的主要环境因子，并以居民点信息作为人口分布的指示因子，进行了人口统计数据的空间化，说明在青藏高原，居民点对人口分布有重要影响，而高程和主要河流以及土地利用、主要公路与人口的分布也密切相关;王春菊[6]72等人分析了XX省各市县平均人口密度与海拔高度、河网密度、土地利用以及与海岸线的距离和居民点密度之间的相关性，以居民点作为人口分布的重要指示因子，对XX省人口统计