近日，健康服务与产业组织研究团队宋超副研究员的文章“Song Chao, Shi Xun, Wang Jinfeng. Spatiotemporally Varying Coefficients (STVC) model: A Bayesian local regression to detect spatial and temporal nonstationarity in variables relationships [J]. Annals of GIS, 2020, 26(3): 277-291.”获得Annals of GIS期刊2020年最佳文章第一名的荣誉（The 1st place in best paper award evaluation for papers published in Annals of GIS in 2020）。
该奖项的评审过程包括两个步骤（提名和最终选择）。《Annals of GIS》的6位编辑首先完成提名步骤。在这一步骤中，编辑们通过对发表在2020年《Annals of GIS》上的每一篇论文仔细评估，选出了5篇候选论文。最后的评选步骤，从五篇论文中选出三篇作为最终的获奖者，由主办《Annals of GIS》的学术协会——国际华人地理信息科学协会（CPGIS）评奖委员会执行。编者和评委会成员均来自世界知名大学，是地理信息科学领域的知名学者。
贝叶斯时空变系数（Bayesian Spatiotemporally Varying Coefficients，Bayesian STVC）模型是贝叶斯统计体系下的一类局域时空回归模型，旨在同时探测多个解释变量对目标变量的时空异质性影响，也就是在拟合目标变量与解释变量之间关系时，考虑地理现象中存在的时空非平稳性（spatiotemporal nonstationarity）。在健康地理领域，贝叶斯STVC模型已被成功用于探测县级水平上中国儿童手足口传染病发生风险与多种气象因子的关联，以及县级水平上中国医疗资源公平性与社会经济和环境因子之间的关联。在这些应用中，STVC模型不仅具备局域时空解释能力，同时表现出较好的模型拟合度与预测效果。
宋超，副研究员，硕士生导师
四川大学华西公共卫生学院
美国达特茅斯学院访问学者
现主持国家自然科学基金面上项目、青年基金等纵向课题，发表SCI/SSCI等学术期刊论文十余篇，2篇入选ESI高被引。
研究方向：时空统计学、健康GIS（地球信息科学）、医学地理
通讯邮箱：chaosong@scu.edu.cn