空间分布模式，指的是在地理学中，人们或物体在现实世界中的组织和位置规律。可以表现为它们之间的距离关系，或是相对或绝对位置的规律。这些模式无处不在，既包括自然发生的，如植物生长模式，也包括人为的，如便利店分布。

空间分布模式的研究涉及社会经济发展中，对人类行为的深入理解。研究人员试图理解物体会被放置在特定位置的原因，例如全市范围内，企业位置、特定类型企业的数量、企业间的距离以及与住宅区的方位等信息。这种分析能够解释企业间的竞争关系、政策对某个行业的影响力等。

空间分布模式的研究广泛应用于经济学、商业广告、分销策略、环境科学等领域，帮助理解特定区域特征以及人类对它们的反应。分布模式可以分为聚集、离散和随机三种基本类型。分布的模式作为规律的高度抽象，是空间统计学研究的核心内容。

在研究中，我们通过属性数据的变化来判断空间分布模式。例如，在大学，上课的位置可以代表身份，显示出聚集现象；在中小学，座位分布则反映出老师的风格。分布模式可以是随机、聚集或离散。随机分布意味着位置上可能没有同伴；聚集分布意味着学霸与学霸、学渣与学渣在同一区域；离散分布则确保周围都不是自己人。

在空间分析中，我们通常不考虑位置的变化，而是通过属性信息的变化来判断空间分布。例如，每个学生的位置相对和绝对位置不会改变，但每个位置上的属性信息（如身份、成绩、兴趣等）会发生变化，从而形成随机、聚集或离散的分布模式。

计算空间分布模式的方法之一是莫兰指数（Moran’s I），将在后续文章中详细介绍。在实际应用中，空间权重矩阵用于控制临近关系，以提高分析的准确性。

总之，空间分布模式的研究有助于我们理解地理现象和人类活动之间的关系，通过不同分布模式的分析，可以揭示出社会经济活动的规律和特点。随着空间统计学的深入发展，未来的研究将更加精细化和复杂化。