第一階段（20世紀(jì)50年代末期到60年代末期）

把統(tǒng)計(jì)學(xué)方法引入地理學(xué)研究領(lǐng)域，構(gòu)造一系列統(tǒng)計(jì)量來(lái)定量地描述地理要素的分布特征，應(yīng)用各種概率分布函數(shù)、方差等簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)特征回歸分析方法。

分布中心、區(qū)域形狀、地理要素分布的集中和離散程度等都有了定量指標(biāo)，許多地理要素間的相關(guān)關(guān)系，也可以進(jìn)行定量地表示。

第二階段（20世紀(jì)60年代末期到70年代末期）

多元統(tǒng)計(jì)分析方法和電子計(jì)算機(jī)技術(shù)在地理學(xué)研究中廣泛應(yīng)用。以電子計(jì)算機(jī)技術(shù)為手段，許多地理學(xué)家熟練地掌握了多元統(tǒng)計(jì)方法，具備了分析多因素、復(fù)雜結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特征等復(fù)雜地理問(wèn)題的能力。

第三階段（20世紀(jì)70年代末期開(kāi)始到80年代末期）

系統(tǒng)理論、系統(tǒng)分析方法、系統(tǒng)優(yōu)化方法、系統(tǒng)調(diào)控方法等被引進(jìn)地理學(xué)研究領(lǐng)域，促進(jìn)了運(yùn)籌學(xué)中的規(guī)劃方法、決策方法、網(wǎng)絡(luò)分析方法，以及數(shù)學(xué)物理方法、模糊數(shù)學(xué)方法、分形幾何學(xué)方法、非線(xiàn)性分析方法等一系列現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法的形成。同時(shí)GIS技術(shù)的發(fā)展為其提供了先進(jìn)的技術(shù)手段支持。

第四階段（20世紀(jì)90年代初至今）

按照英國(guó)著名地理學(xué)家、里茲大學(xué)S．奧彭肖（S． Openshaw）教授的提法，90年代初進(jìn)入計(jì)算地理學(xué)（Geocomputational Geography）時(shí)代。

得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算理論和方法的巨大發(fā)展和3S技術(shù)在獲取大容量、整體性地理數(shù)據(jù)信息中的成功應(yīng)用，以向量或并行處理器為基礎(chǔ)的超級(jí)計(jì)算機(jī)為工具，對(duì)“整體”、“大容量”資料所表征的地理問(wèn)題實(shí)施高性能計(jì)算，探索構(gòu)筑新的地理學(xué)理論和應(yīng)用模型。

除繼續(xù)應(yīng)用20世紀(jì)80年代中葉以來(lái)在地理學(xué)模型研究中成功引入的突變、自組織、混沌、分支、分形等模型外，地理計(jì)算學(xué)又成功地引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）、遺傳算法模型（genetic programming）、細(xì)胞自動(dòng)模型（cellar automata）、模式參數(shù)隨機(jī)取樣模型（random sampling of model parameter）、模糊邏輯模型（fuzzy logic）、改進(jìn)了的地理加權(quán)回歸（geographically weighted regression）等先進(jìn)方法。

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