計量地理學的發展階段

第一階段(20世紀50年代末期到60年代末期)

把統計學方法引入地理學研究領域，構造一系列統計量來定量地描述地理要素的分布特征，應用各種概率分布函數、方差等簡單的統計特征回歸分析方法。

分布中心、區域形狀、地理要素分布的集中和離散程度等都有了定量指標，許多地理要素間的相關關系，也可以進行定量地表示。

第二階段(20世紀60年代末期到70年代末期)

多元統計分析方法和電子計算機技術在地理學研究中廣泛應用。以電子計算機技術為手段，許多地理學家熟練地掌握了多元統計方法，具備了分析多因素、復雜結構和動態特征等復雜地理問題的能力。

第三階段(20世紀70年代末期開始到80年代末期)

系統理論、系統分析方法、系統優化方法、系統調控方法等被引進地理學研究領域，促進了運籌學中的規劃方法、決策方法、網絡分析方法，以及數學物理方法、模糊數學方法、分形幾何學方法、非線性分析方法等一系列現代數學方法的形成。同時GIS技術的發展為其提供了先進的技術手段支持。

第四階段(20世紀90年代初至今)

按照英國著名地理學家、里茲大學S.奧彭肖(S. Openshaw)教授的提法，90年代初進入計算地理學(Geocomputational Geography)時代。

得益于計算機技術與計算理論和方法的巨大發展和3S技術在獲取大容量、整體性地理數據信息中的成功應用，以向量或并行處理器為基礎的超級計算機為工具，對“整體”、“大容量”資料所表征的地理問題實施高性能計算，探索構筑新的地理學理論和應用模型。

除繼續應用20世紀80年代中葉以來在地理學模型研究中成功引入的突變、自組織、混沌、分支、分形等模型外，地理計算學又成功地引入了神經網絡(neural network)、遺傳算法模型(genetic programming)、細胞自動模型(cellar automata)、模式參數隨機取樣模型(random sampling of model parameter)、模糊邏輯模型(fuzzy logic)、改進了的地理加權回歸(geographically weighted regression)等先進方法。

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