空间交互是理解地表人文过程的重要基础,与空间依赖一起共同体现了地理空间的独特性、关联性以及对嵌入该空间的地理分布格局的影响,具有鲜明的时空属性,因此对于地理学研究具有重要意义。大数据为空间交互研究带来了新的机遇,能够使我们在不同时空尺度感知和观察空间交互模式并对其动态演化特征进行模拟和预测,从而为揭示人类活动规律及区域空间结构提供有力支持。本文在探讨空间交互与地理空间模式关系的基础上,描述了利用地理大数据感知空间交互的方式和定量模型,介绍了空间交互分析方法的研究进展及其在空间规划与交通、公共卫生、旅游等领域的应用情况,并就一些基本问题进行了讨论,以期为大数据支持下空间交互相关研究提供指导。

1978年改革开放以来,社会经济快速发展不断改变着中国城市建设用地形态,并在不同区域表现出非均衡的空间差异。基于中国1981—2015年城市建设用地面积和人口数据,综合运用滑动T检验、K密度估计（KDE）和基尼系数等方法,识别中国城市建设用地转型的关键节点,并揭示其时空特征。结果表明：① 中国城市建设用地形态经历了“面积低速扩张—人均用地收缩”（1981—1990年）、“面积中速扩张—人均用地低速上升”（1990—2000年）、“面积快速扩张—人均用地快速上升”（2000—2015年）3个转型阶段。② 1990—2000年和2000—2015年两个转型阶段,面积转型的空间格局演变缓慢,表现出以东部长三角、珠三角为核心的大聚集和中西部以省会城市为中心的小分散格局,而人均用地转型空间格局呈由东部聚集向全国蔓延的演变趋势。③ 1990—2015年,城市建设用地面积的空间非均衡性表现为先逐渐缩小后逐渐扩大的动态演变特征,人均用地的空间非均衡性表现为先逐渐缩小后趋于稳定的演变特征。④ 中国城市建设用地转型符合区域土地利用转型的理论模式,与社会经济发展阶段转变相对应,空间格局演变揭示了国家发展战略由东部优先向区域协调发展转变的现实情况。研究在内容上弥补了土地利用转型阶段定量识别的不足,可为新时代社会经济转型背景下城市建设用地管控工作提供理论和数据依据。