
Spatial Statistics 2027: Foundations of Trustworthy Intelligent Analytics
2027空间统计学大会:可信智能分析的基础
2027年7月22-25日 | 中国北京
中国农业大学东校区
我们身处“数据时代”。卫星、环境传感器、移动终端、社交网络、交通系统、医疗设施与各类数字平台,每天都在源源不断地产生数十亿条观测数据。这些数据天然带有空间属性;而每一项决策,最终都会落地到具体地域、社区与环境,并产生实实在在的影响。如何从海量空间数据中提炼可信知识,已成为智能分析的核心挑战。
空间统计学正是回应这一挑战的科学基础与方法。它通过严谨建模刻画空间结构、依赖与交互,量化不确定性,识别规律,预测未来情景,并区分真实信号与随机变化;由此将地理信息转化为可信知识,支撑科学决策。
可信智能分析的目标,是让决策支持既基于数据与情境,又具备科学依据。实现这一目标,需要预测建模、机器学习、人工智能、数字孪生、实时决策支持系统等技术;而技术越强大,越离不开扎实可靠的统计学原理作为基石。空间统计学能够在先进算法与可信推断之间架起桥梁,使日益强大的计算模型保持可解释、可复现、高可信。
也正因如此,空间统计学与人工智能的交叉融合,成为当前可信智能分析领域最受关注的前沿方向之一。机器学习擅长挖掘复杂数据模式;空间统计模型则能够严谨刻画空间依赖与交互,量化不确定性,并输出可解释结论。二者优势互补,将助力新一代智能分析系统落地,攻克兼具科学价值、社会价值与战略意义的复杂难题。
我们诚邀全球空间统计学及相关领域的学者、研究者和实践者相聚北京,共同探讨空间统计学如何为可信智能分析奠定坚实基础,推动空间统计与人工智能深度融合。
大会重要截止日期
- 摘要提交截止日期:2027年1月29日
- 研讨会提案提交截止日期:2027年3月12日
- 作者通知截止日期:2027年3月25日
- 作者注册截止日期:2027年4月23日
- 早鸟注册截止日期:2027年4月23日
大会主题
A. 理论方法议题
1.空间与时空统计基础
- 点过程与点模式建模
- 空间依赖与协方差建模
- 随机几何与随机集
- 时空建模与动态过程
- 非高斯与偏态空间过程
- 非参数与半参数空间推断
- 大规模空间数据计算方法
2.空间异质性、非平稳性与局部建模
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空间非平稳性与多尺度异质性
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分层异质性与组效应建模
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局部建模与自适应方法
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分位数回归
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尺度依赖与跨尺度推断
3.空间抽样、尺度转换与数据质量
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空间抽样与监测网络优化
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尺度转换与生态谬误
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误差传播与测量误差
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多源数据融合与遥感统计
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缺失数据与数据质量
4.空间因果推断
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时空因果推断与反事实建模
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空间混淆与干扰效应
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空间准实验设计
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因果发现与异质性处理效应
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时变混淆与动态因果推断
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过程引导与物理信息驱动的统计推断
5.空间预测、极值与数字孪生
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预测建模与不确定性量化
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空间极值与复合极端事件
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层级空间模型与多尺度预测
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情景模拟与数字孪生
6.空间统计与人工智能融合
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空间机器学习与深度学习
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图神经网络与空间表示学习
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生成式模型与扩散模型
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大语言模型与空间推理
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基础模型与物理信息AI
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空间统计学习与混合推断
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贝叶斯深度学习与模拟推断
7.决策支持、优化与可解释系统
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空间决策支持系统
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空间优化与运筹
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可解释AI与不确定性分析
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实时决策与自适应管理
8.开放前沿与基本问题
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空间博弈论
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空间组学统计
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非共识原创议题
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未来十年基本问题
B. 应用、跨学科与开放议题
1.环境、气候与灾害韧性
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极端事件与灾害链
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环境暴露监测评估
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气候适应与区域均衡
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灾后恢复与社区韧性
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气候变化与健康协同效应
2.自然资源、能源与碳动态
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山水林田湖草沙系统治理与空间优化
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碳源汇核算与区域归因
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矿产勘查开发与资源利用
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可再生能源布局与区域协同
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生态资产核算与区域补偿
3.土地利用、农业与粮食安全
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农田基础设施建设监测与效益评估
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土地利用系统分析与模拟
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耕地变化与政策效应
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农业空间协调与区域布局
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产能空间评估与提升
4.森林、草地与生态系统
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森林草地调查与监测
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生态系统韧性评估
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野火与病虫害扩散
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生态保护与生态系统服务网络
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退化与恢复成效
5.水、大气与海洋系统
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流域水质水量跨区关联
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空气质量与气候暴露
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海岸带陆海相互作用
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海洋生态与渔业治理
6.城市、交通与智慧城市
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城市热环境与社会暴露
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交通拥堵传播
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城市绿地与宜居环境
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城市增长与基础设施协调
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位置隐私与数据治理
7.健康、流行病学与生物空间组学
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疾病传播与干预评估
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环境暴露评估与健康效应
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空间组学微环境
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公共卫生资源配置
8.空间经济、乡村与社会动态
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区域政策溢出与效应评估
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人口流动与老龄化
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乡村振兴与区域不均衡
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社会经济网络与地理空间耦合
9.开放应用与跨学科开拓
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生物空间组学、空间博弈、空间人文
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供应链、教育、能源正义等
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由应用驱动的新空间统计问题
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非共识、跨学科原创方向
联系方式:
Content-SPAT@elsevier.com
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