提出顾及空间异质性的多尺度空间负荷预测模型。提出空间变异系数和尺度的概念，在此基础上提出按照空间变异系数对元胞空间进行不规则区域划分的方法，将得到的分区按照不同的相似度阈值进行区域聚类融合，得到不同尺度下的区域划分，然后将每一尺度下得到的结果进行叠加来预测空间负荷的分布。实例验证表明，所提模型提高了空间负荷预测的准确率。

1空间依赖性与空间异质性 1.1空间依赖性 空间上距离相近事物的相似性比距离远的事物的相似性大.其含义如下: 空间某一位置i,某变量的值与其邻近位置j上的观测值有关,其形式为:

主要用于空间统计分析，即空间数据(Spatial Data)的统计分析,是现代计量地理学中一个快速发展的方向领域.空间统计分析,其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖程度。

运用地统计学进行空间分析基本包括以下几个步骤，即数据探索性分析，空间连续性的量化模型，未知点属性值的估计，对未知点局部及空间整体不确定性的预测。