地理现象和主观概率

在地理学关联域中，几乎一直没有研究主观概率。安斯库姆作了这样的评论（见前文，第 290 页）：即贝叶斯方法在发展成熟的研究领域中应用最活跃，那么对于研究地理问题缺乏贝叶斯方法或许就不会感到奇怪了。因此大体上说，这一节将谈及这样一种方法的潜力，而并非对其成就作出评价。概率论的贝叶斯解释，为我们提供了在不确定条件下的规范决策理论。

萨维奇（1954，20）指出，它也给我们提供了“便于使用的经验心理学理论”， 我们可以将此理论应用于实际决策情况，以获得充分的洞察力。如果这一点为真，即人文地理学中的空间模式是人类决策的结果，而且产生人类空间模式的相互作用力的综合体，可以有效地通过决策行为分析来概括，那么这样一种规范框架对于研究决策就会有很大用处（哈维，1967B）。在不确定性下， 决策的更广泛方面——正如在博弈论和决策论中已发展的那样（卢斯和雷伐，1957）——已越来越多地渗透到地理学文献中。但贝叶斯概率论的明晰发展则趋于滞后。最有意义的系统阐述为柯里（1966B）所作，他指出：“在资源领域中，适于决策的统计学是贝叶斯统计学”。柯里举了一例：一位农民面临不确定的环境条件，要将他的作物产量提高到最大限度。在这种情况中，通过研究气候记录或差强人意地根据以前经验的直觉估计，可以得到一客观的先验分配。然后这位农民将效用分配给比如说发生在一年不同时间内的降雨量，效用的分配将因人而异。然后柯里所考虑的一般问题是：如果给定先验概率和最终效用，当新的证据积累起来时农民应该如何改变他的生产体系。柯里特别关注天气修正方案，但也有可能把他的论证普遍化，以包括自然环境的变化。对这类问题的贝叶斯分析，有助于我们理解这种情况的逻辑性，也提供了一种在面临不确定且变化的情况时，作合理决策的规范理论。不确定情况下资源利用问题的规范化处理，如卡特斯（1962）和沙阿里林

（1966）研究的那些，无疑也可利用贝叶斯概率。此外，这样一种方法给我们提供了农民的决策过程的理想描述，虽然可以怀疑农民以这样的方式是否能够真正成功。贝叶斯模型还可能给我们提供既有经验性也有规范效用的概括了的决策模型。

利用贝叶斯分析框架，研讨我们自己的决策问题也是很有益的。作为地理学家，我们在特定假设中提出了“信度”，我们也想提出关于犯错误代价的主观终极效用。对于我们来说，新的信息也在每时每刻自然增长。那么， 应如何以一种合理而又有效的方式着手改变我们的观念和信念？如果我们寻求将分析的贝叶斯形式用于其他，那么为什么不以同样方式分析我们自己的

决策？

这样一种分析所适用的典型情况，大概是区域判决。当面临将某一地区划分成某种区域系统的问题时，不同的地理学家一般都鉴别出不同的区域。这些不同的区域划分——它们由辛哈伯的中欧概念研究（图 15.4）和刘易斯

（1966）关于美国太平原变化中的概念研究作了出色的描述——可能是评价性决策整个环节的最终结果。我们看到的是这一过程的最终产物，并想放弃关于用以达到那个决策的方式的信息。如果我们只看到最终产物，则要协调不同的观点也是很困难的。但如果我们摈弃了贝叶斯框架中的这一决策程序，我们就能够得到更一致的决策程序，同时可以更容易地协调分歧的观点。

关于这方面，第一点就是，即使可取得证据，区域划分的特定系统也只以一定程度的概率存在。柴诺夫斯基（1959）表示了包含有百分比信息的地图模式，如何可以转化为以概率为基础的地图模式。这种分析形式，可用来给我们提供一组关于信息收集单位（可取的是方格网或类似网格）的先验概率，这些单位显示出它们是如何相似或彼此不同，或显著地不同于平均状况

（图 15.5）。我们可以引进新的变量，然后可用这些新信息来将那些先验概率转化成后验差异。如果变量是检验过的，数据是可得的，那么就可以用这种方法设计出最有可能的区域划分。这一程序，可以将地理学家用以得到关于区域划分决策的直观方法充分地模型化，而更重要的是，它还可以为我们提供一规范模式，它有助于将关于与分类程序密切相关的论题的地理工作标准化。也有可能对区域的判别提出一种行为方法。艾华尼卡一里拉（1967） 提到这方面一个简明的例子，其中不同“专家”的看法被应用和协调起来， 以确定华沙城市区域的界线。这样的程序看来也属可用贝叶斯统计学研究的范围。最后，值得注意的是，我们生活在一个经常迅速变化的社会中，由于区位模式变化，所以我们必然希望区域的划分也有所变动。讲“生长极”、“扩散效应”、“城市蔓延”等等诸如此类，而同时又寻求建立永久存在的区域划分，看来多少有些矛盾。但是，也有可能通过把贝叶斯分析作为一种控制证据变化的方法，即肯定对我们认为是最有可能的区域划分有影响的方法，来发展动态区划方法。

本节大部分是思辨性的，因为贝叶斯决策方法，在地理学中发展得并不成熟。但看来这样的方法有相当潜力，既可作为分析固有地理问题的手段， 也可作为理解我们自己决策过程的方法。