近日，我院于瀚辰副教授以独立作者身份在地理学领域国际顶级期刊《Annals of the American Association of Geographers》发表题为 “Multiscale Geographically Weighted Zero-Inflated Negative Binomial Regression”的研究论文。《Annals of the American Association of Geographers》是全球地理学领域顶尖学者的核心发表平台，美国、英国、中国、加拿大等国的地理学会均将其列为“推荐核心期刊”，高校地理学科排名（如 QS、U.S. News）中，学者在该刊的发表成果常被视为学术能力的重要指标。该研究提出了多尺度地理加权零膨胀负二项回归模型（MGWZINB），为解决零膨胀计数数据的多尺度空间异质性分析难题提供了创新性方法论，为地理学、社会学、环境科学等领域的空间数据分析提供了更精准的工具支撑。

论文将 MGWZINB 应用于 2010-2015 年中国省际技能型人口迁移分析。研究发现，人口规模、工资水平、生活支出占比等变量在 “是否存在技能迁移”（逻辑斯蒂部分）与 “迁移人口数量”（负二项部分）两个过程中表现出截然不同的空间效应。此外，模型还揭示了东北地区对技能迁移吸引力最弱、西部地区迁出人口空间敏感性最高等关键特征，为区域人才政策制定提供了精细化依据。该研究的方法论创新不仅推动了空间回归模型的发展，更拓展了零膨胀计数数据的分析维度。相比现有模型，MGWZINB 首次实现了 “零膨胀过程” 与 “数量过程” 的多尺度分离建模，其参数特异性带宽设计为解析复杂空间现象的尺度依赖性提供了新思路。在应用层面，该模型可广泛用于疾病发病率分析（如部分区域无病例的零膨胀数据）、生态物种分布调查（如栖息地无物种分布的情况）、经济产业集聚研究（如部分区域无特定产业的现象）等场景，为多学科空间数据分析提供通用工具。

原文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/24694452.2025.2560494