地理分析是研究和解释空间数据在特定环境中的行为和模式的一种科学方法。它涉及到各种工具、技术和理论，用于回答有关土地使用、气候变化、人口迁移等问题的问题。以下是几种常做的地理分析方法及其应用。
空间autocorrelation
空间自相关性是一种描述空间数据点之间相互影响的统计概念。在进行地理分析时，我们经常需要考虑这些相互作用，因为它们可以影响我们对现象发生位置的理解。例如，在城市规划中，了解不同地区之间的人口流动模式可以帮助设计更有效的交通系统。此外，在气候学领域，考察温度或降水量如何随时间和地点而变化对于理解全球变暖的机制至关重要。
局部异常检测
当我们试图确定某个区域是否出现了异常事件，比如自然灾害或者经济活动，我们通常会使用局部异常检测技术。这项技术能够识别那些在其周围环境中显得特别突出的值，无论这些值是在高还是低。这一技巧在监测森林火灾、洪水风险评估以及房地产市场趋势预测等方面都非常有用。
网络分析
网络结构是任何复杂系统的一个关键组成部分，从社会网络到生物生态系再到交通网络，都包含着节点（实体）和边（连接）的复杂关系。通过网络分析，我们可以理解不同节点之间如何相互作用，以及整个系统如何维持稳定或发生变化。在城市规划中，这可能意味着优化交通网路以减少拥堵；在公共卫生领域，则可能指的是追踪疾病传播路径，以便采取适当措施防止疫情扩散。
多尺度分割
在地球表面的许多现象，如土地覆盖类型或天然资源分布，都具有多层次结构。当我们尝试将世界划分为不同的类别时，我们需要一种方式来处理这一点——这就是多尺度分割技术。这项技术允许我们根据特定的标准将地图上的区域划分为不同的组，并且考虑每个组内元素间的相似性。在农业生产计划中，它可以帮助农民决定哪些地方最适合种植什么作物；而在保护自然生态系统方面，则有助于识别出需要特殊保护的地方。
时序数据挖掘
随着时间推移，地球上的一切都会发生改变，从季节性的气候变化到长期的人口增长趋势。而时序数据挖掘就是为了发现并利用这些隐藏在时间系列中的信息。这包括识别周期性模式、预测未来趋势以及从历史记录中学到的经验教训。在金融服务行业，这通常涉及对股票价格或汇率波动进行预测；而对于政府机构来说，对人口统计数据进行跟踪则能提供关于政策实施效果的宝贵见解。
综合模型构建与模拟
最后，不同的地理现象往往不能单独被孤立起来，而应视作一个综合体系来理解。因此，与其他科学家合作建立综合模型变得越发重要。这不仅限于物理过程，如风暴潮模拟，还包括经济活动模式甚至人文文化因素。一旦模型建立完成，就可以通过模拟来测试假设，并据此做出决策，比如规划城市发展战略，或是制定避免极端天气事件后的重建计划。
