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随着社会经济的发展和人们生活方式的转变，慢性病发病率不断攀升，已成为严重困扰个人、家庭和社会的焦点问题。在世界范围内，2010年估计有3450万人死于慢性病，较20年前有明显的增加[1]。目前我国慢性病患者已超过2亿人，占总人口的20%以上，其中，2012年我国18岁及以上成人高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺病患病率分别为25.3%、9.7%、9.9%，各类慢性病患病率居高不下[2]。更为严重的是，慢性病的病程长，难治愈，严重影响居民的生活质量。除了慢性病本身，其并发症的防制也耗费大量的资源，给个人、家庭及社会带来的经济负担已成为一个突出问题[3]。为了能够更好地预防慢性病，该领域的相关研究一直倍受关注。近年来，有研究表明慢性病的发生往往呈现空间聚集性，其发病存在明显的地区差异，说明疾病的发生发展与地理环境因素紧密相关[4]。而在慢性病危险因素的研究中，传统回归方法忽略了与疾病发生息息相关的地理信息[5-6]，同时，传统方法往往基于研究样本相互独立的假定，缺乏分析具有空间自相关性数据的能力。空间回归方法则可以很好地解决上述问题，其目的在于探索慢性病的发生与空间相关变量的关系，并与GIS(geographic information system)结合，将结果以可视化的形式呈现。另外，空间回归可以有效控制空间混杂因素，是慢性病发病因果关系研究的一种推进。

空间回归方法自20世纪90年代被广泛应用于健康相关问题的研究，尤其是研究传染病的影响因素[7-9]。……