53.精选文章 |【遥感学报】武汉大学：看见不均衡的地理，地理加权建模技术体系全景解析！

文章简介

中文题目：地理加权建模理论与技术框架

发表时间：2025年4月

发表期刊：遥感学报

第一作者：卢宾宾等

第一单位：武汉大学

DOI:10.11834/jrs.20244064

精选理由：空间异质性已成为地理学与遥感分析的重要议题，地理加权建模（GWM）技术因其能够捕捉空间变量关系的非平稳性而备受关注。本文系统梳理了地理加权建模的理论与技术框架，从前提假设、距离度量、权重计算与带宽优选四方面，揭示了GWM技术的核心构成，同时从描述、探索、解释与预测四大层次对模型的适用场景进行了归纳。作者指出当前GWM体系存在理论不完备、尺度处理薄弱、模型互补性不足、时空拓展瓶颈明显等问题，并提出需将GWM与新一代人工智能技术融合，推动地理建模向智能化、深度时空方向发展。该研究为构建空间变量关系异质性的新范式提供了清晰框架与发展方向，具有显著的理论价值与技术参考意义。

一、

研究亮点

1. 空间异质性成为建模核心问题

文章基于地理学第二定律，强调空间数据关系具有异质性与非平稳性，这一特征正成为空间建模分析的关键考量。地理加权建模技术由此应运而生，以刻画变量之间随空间位置变化的关系。

2. 明确技术构成与应用层次

GWM技术由前提假设、距离度量、权重计算和带宽优选等核心模块组成，功能层次涵盖描述、探索、解释和预测，为不同空间分析任务提供理论工具支持。

3. 融合AI推动智能化建模

作者指出当前模型存在碎片化、时空整合不足等问题，强调需与深度学习、大语言模型等AI技术融合，迈向时空异质性特征的智能建模新时代。

二、

研究总结

1. 建模技术需系统深化

当前GWM技术多停留在结果解释与算法层面，缺乏对数据尺度、采样及统计推断的系统梳理，容易导致模型误用，需构建更加系统的理论体系。

2. 技术层级互补性待拓展

地理加权模型的分析层次应用存在割裂，不同层次间技术的递进与融合应用尚未形成有效协同，跨层级建模集成应用成为发展关键。

3. 时空融合与智能拓展是未来方向

作者提出将GWM拓展至时间维度，并结合神经网络、生成式AI等技术，实现复杂空间关系的深度建模与自动识别，是未来发展的必然趋势。

研究图表

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