研究意义与核心优势
经典统计的局限性
经典统计推断依赖大样本与独立同分布前提，但时空数据往往不满足这两大前提，因此经典统计框架下的时空统计方法具有一定理论局限。
贝叶斯方法优势
贝叶斯时空统计方法通过融合先验信息、引入参数随机性，形成统一的概率推断框架，可考虑更多不确定性，并能有效克服时空数据中的小样本和非独立问题。
方法体系框架
图1 贝叶斯时空统计方法体系框架图
结合深度学习与贝叶斯统计的优势，处理复杂非线性时空关系
模型对比分析
| 方法类别 | 模型名称 | 核心优势 | 主要局限 |
|---|---|---|---|
| 时空演化分析 | BSTEHM | 捕捉总体和局部时空演化趋势 | 无法揭示时空影响机制 |
| 全局影响机制 | BSTRHM | 估计总体时空影响关系，解释性强 | 假设影响关系时空同质 |
| BSPDM | 考虑时空动态效应，适合面板数据 | 无法刻画局部时空差异 | |
| 异质性建模 | BSTGWR | 灵活捕捉局部时空差异 | 对空间权重敏感，计算量大 |
| BSTVCM | 时空动态参数变化灵活 | 参数复杂，易过拟合 | |
| 连续过程分析 | BSTMGP | 连续时空分析能力强 | 计算复杂度高，实际应用受限 |
| 因果推断 | BSTCFM | 识别高维复杂数据中的因果机制 | 模型结构复杂，计算负担高 |
| 深度学习 | BSTNN | 非线性建模优势明显，泛化能力强 | 参数规模大，解释性弱 |
| 图学习 | BSTGCNN | 捕捉复杂网络结构中时空交互效应 | 模型复杂度高，训练数据需求大 |
主要应用领域
公共卫生
环境科学
经济社会
能源工程
未来发展趋势
多源异构时空结构的统一建模
传统模型多以二维空间网格为前提，未来将更注重多层次区域和多类型空间关系的耦合表达，开发支持跨层级尺度嵌套建模的新型结构模型。
贝叶斯时空统计与深度学习融合
面对高维复杂数据和非线性机制需求，贝叶斯时空神经网络等方法将与注意力机制、Transformer技术等深度学习模型进一步融合。
因果推断与贝叶斯时空统计深度融合
结合倾向得分匹配、贝叶斯结构方程模型等方法，发展具有"因果可识别性+时空依赖建模"双重优势的建模框架。
高性能计算与可解释性工具协同推进
依赖高效推理机制和GPU并行化计算平台，构建支持大规模时空大数据实时更新与快速模拟的算法体系。
时空大模型与知识图谱驱动的智能建模
与时空认知智能、知识图谱系统深度融合，探索"数据-模型-知识"三元驱动下的智能建模路径，构建行业专属贝叶斯时空大模型。
结论与展望
主要成就
形成了传统模型和机器学习两大框架的完整体系
在公共卫生、环境科学等多个领域展现强大应用潜力
在不确定性考虑、小样本推断等方面具有显著优势
未来方向
多源异构数据的统一建模技术突破
贝叶斯方法与深度学习的深度融合创新
发展为具备因果推断、自适应泛化的智能建模范式