地理空间中蕴含着普遍的邻近相似性和空间异质性规律，地理分区则是科学抽象和有效揭示这一规律的基本方法。然而，现有地理分区研究范式存在一个显著局限：忽视了用于区域划分的特征变量在时间维度上的动态演变特性。这一疏漏导致分析结果仅能呈现区域变量的静态空间分异格局，而无法深入揭示其动态演化过程中的空间分异规律。
为此，本研究提出了地理过程分区的思想和实现方法，旨在聚合区域变量波动中表现出相似趋势的相邻单元，同时辨识并分离演化轨迹迥异的单元，从而形成面向地理过程的分区结果。
研究团队与扬州大学，南京师范大学，美国德州农工大学的一众学者共同合作完成了此项成果，该研究以“Advancing Process-Oriented Geographical Regionalization Model”为题，近期在地理学领域顶级期刊《Annals of the American Association of Geographers》发表。这项研究的核心贡献在于实现了地理分区范式的突破：从传统的基于静态区域变量的分区，拓展到基于动态区域变量的地理过程分区，赋予了地理分区新的理论内涵。
核心创新贡献在于：
(1) 阐释了地理过程视角下地理学第一、第二定律的新内涵。
(2) 提出了空间时序(Spatial time-series, STS)和地理过程分区(Geographical process regionalization, PGR)的理论框架；
(3) 构建了面向STS(用于表征地理过程)的分区方法和分区结果的特征表征策略；演示了PGR模型在人文和自然地理分区问题中的应用模式。
这一系列工作实现了地理过程分区从理论构建、方法开发到实践应用的突破，该方法具有极强的泛化能力，将适用于任何基于时空数据进行空间依赖性、空间异质性和区域结构等分析的研究，为该领域的发展提供了系统性的框架。
论文引用格式：
Haiping Zhang, Xingxing Zhou, Yu Yang, Hoaran Wang, Xinyue Ye, & Guoan Tang. (2024). Advancing Process-Oriented Geographical Regionalization Model. Annals of the American Association of Geographers, 1–26.
DOI: 10.1080/24694452.2024.2380893
