地理属性或环境变量（如土壤养分含量，土壤重金属含量、大气颗粒物浓度等）普遍存在时空相关性，对它们进行时空建模和预测，可以获取未测时空位置的属性值，揭示地理属性时空演变过程及其驱动机制。在环境、生态、农业等领域有重要的研究价值和应用前景。但当前的大部分相关研究还停留在空间层面，在时空领域缺乏相关方法和模型的支持，而随着地理观测数据的日益累积，对其进行时空建模、预测和分析变得十分迫切。
　  鉴于此，杨勇所在的地统计学与3S技术课题组开展了时空地统计方法及其在资源环境领域应用的系列研究，在多个方面取得了重要进展：（1）基于Matlab平台，开发了时空地统计专用软件和网站，该软件具备了试验时空变异函数计算、理论时空变异模型拟合、时空克里格插值等主要功能，填补了这一领域软件工具的空白；（2）研究了时空普通克里格和顾及趋势的时空克里格算法，并将其应用于土壤重金属时空建模及预测中，揭示了区域土壤重金属时空演变过程，相关成果发表在Ecological Indicators上；（3）提出了时空序贯指示模拟方法，用于地理属性时空不确定性评估，可计算出一段时期内，环境变量超过或不超过某一阈值的概率分布，为评估大区域和大时间跨度的环境污染状况提供了新方法，相关成果发表在Scientific Reports上；（4）针对时空预测结果（时空立方体数据），为充分挖掘其中蕴含的信息，首先借助三类时空查询，描述了地理属性时空分布趋势，然后定义了一系列基于时空位置的单点和双点随机指示参数，刻画了地理属性的局部时空不确定性特征，成果发表在Environmental Science & Technology上。
　  以上系列成果发展了时空地统计学的理论和方法，为环境变量时空建模、预测及分析提供了思路和工具，为资源环境和生态领域的时空动态研究提供了方法。本研究得到了校自主科技创新基金基金培育专项（2662014PY062和2662015PY156）的资助。

相关成果：
1.Yang Y, Christakos G. Spatiotemporal Characterization of Ambient PM2.5 Concentrations in Shandong Province (China). Environmental Science & Technology. 2015. 49(22): 13431-13438. (SCI , IF=5.330)
2.Yang Y, Christakos G, Huang W, Lin C, Fu P, Mei Y. Uncertainty assessment of PM2.5 contamination mapping using spatiotemporal sequential indicator simulations and multi-temporal monitoring data. Scientific Reports, 2016: 24335. doi:10.1038/srep24335. (SCI , IF=5.578)
3.Yang Y, Wu JP, Christakos G. Prediction of soil heavy metal distribution using spatiotemporal kriging with trend model. Ecological Indicators, 2015, 56: 125-133. (SCI,  IF=3.444)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （撰稿人：杨勇）