一、引言
已有的三维核密度估计图和空间分位图都不能直观形象地刻画地理要素的空间演进趋势。这为空间趋势地图的产生创造了需求条件。空间趋势地图是指基于地图文件和统计函数而绘制的三维趋势地图。此图最大的优势在于，它能够更为直观地刻画地理要素的空间演进趋势。
ASEF于2024年10月16日推送过《关于空间趋势地图的文献》一文，对空间趋势地图发展历程进行了追溯。目前，《地理研究》、《经济地理》等刊物已经有文章采用此技术进行相关研究。今天，我们向各位感兴趣的朋友展示如何绘制空间趋势地图。提供的空间趋势地图demo，见图1。
欢迎感兴趣的朋友一起学习、交流或合作。
图1
二、部分空间趋势地图绘制代码展示
我们拟在2025年1月16日至17日举办的“第八届空间计量研讨会”上向参会者展示如何绘制空间趋势地图。考虑到目前该技术尚处于保密状态，想采用空间趋势地图进行论文写作的朋友可以联系我们，我们提供有偿技术支持服务。需要说明的是，目前ASEF不提供绘制空间趋势地图的原始代码，仅提供代做服务。
绘制空间趋势地图的完整代码，采用5号字体排版，有3-4页A4纸。下面对其部分代码进行展示。
clc; % 清除命令窗口clear; % 清除工作区% 1. 读取三维数据 (经度、纬度、指数)[data, ~, ~] = xlsread('2003-2023年长江经济带双向FDI协调发展均值.xlsx'); % 从 Excel 文件读取数据x_plot = data(:, 1); % 提取经度y_plot = data(:, 2); % 提取纬度z_plot = data(:, 3); % 提取双向FDI协调发展% 2. 使用插值法模型interpolationMethod = 'poly22'; % 可以选择 'poly22', 'poly33', 'poly34', 'gauss' 作为插值方法% 选择适当的插值方法if strcmp(interpolationMethod, 'poly22')model = fit([x_plot, y_plot], z_plot, 'poly22'); % 二次多项式回归elseif strcmp(interpolationMethod, 'poly33')model = fit([x_plot, y_plot], z_plot, 'poly33'); % 三次多项式回归elseif strcmp(interpolationMethod, 'poly34')% 检查样本数量是否足够if length(x_plot) < 14error('样本数量不足，必须至少有14个数据点来进行四次多项式回归（poly34）。');elsemodel = fit([x_plot, y_plot], z_plot, 'poly34'); % 四次多项式回归endelseif strcmp(interpolationMethod, 'gauss')% 检查样本数量是否足够if length(x_plot) < 14error('样本数量不足，必须至少有14个数据点来进行克里金插值（gauss）。');elsemodel = fit([x_plot, y_plot], z_plot, 'gauss'); % 克里金插值法endelseerror('不支持的插值方法。请使用 ''poly22'', ''poly33'', ''poly34'', 或 ''gauss''。');end
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