Telpiskā analīze tiek izmantota, lai risinātu konkrētas problēmas vai sniegtu atbildes uz jautājumiem. Respektīvi, telpiskā analīze ir lēmumu pieņemšanas atbalsta rīks. Tā ietver plašu un daudzveidīgu iespēju klāstu – no vienkāršas karšu un tālizpētes attēlu vizuālas analīzes līdz komplicētiem telpiskajiem modeļiem, kas palīdz atrast optimālos maršrutus, lokācijas un prognozēt telpiski identificējamu procesu izpausmes. Atšķirībā no tradicionālās datu analīzes, telpiskās analīzes pievienotā vērtība slēpjas telpisko sakarību izpētē, kas dod pilnīgāku un visaptverošāku skatījumu.

Cilvēki veic telpisko analīzi savās smadzenēs katru dienu. Tomēr kopš 20. gs. 80. gadu sākuma, pateicoties digitālo tehnoloģiju attīstībai, iespējas risināt kompleksas problēmas, kuras saistītas ar telpiskajiem aspektiem, ir pieaugušas eksponenciāli.

Lai gan nepastāv vienota ģeogrāfiskās telpas teorija, telpiskās analīzes pamatā ir vairākas zinātniskas teorijas. Vācu ģeogrāfa Valtera Kristallera (Walter Christaller) centrālās vietas teorija (1933. gads) definē telpiskās attiecības starp apdzīvoto vietu centriem un perifērijām, un šīs attiecības tiek izmantotas konceptuālo modeļu un algoritmu izveidē. Pieminams arī Šveices ģeogrāfa Valdo Toblera (Waldo Tobler) izvirzītais pirmais ģeogrāfijas likums, kas postulē, ka viss ir saistīts, bet tuvāk esošas vietas ir ciešāk saistītas nekā attālas vietas. Šis princips ir universāls gandrīz jebkurā pētījumā, kas izmanto telpiskos datus. Arī vispārējā sistēmu teorija (1968. gads), hierarhijas teorija (1973. gads) un kompleksitātes teorija (1992. gads) bieži tiek pielietotas telpiskajā analīzē.

Telpiskajai analīzei ir tiešs praktiskais pielietojums, atbildot uz konkrētiem jautājumiem, kas padara to līdzīgu inženierijai vai datu zinātnei. Telpiskajai analīzei ir saistība ar ģeometriju (topoloģiju), datorzinātni, statistiku, ģeogrāfiju un ģeodēziju. Ar telpisko analīzi cieši saistīta joma ir ģeostatistika, kas veic līdzīgas funkcijas, tomēr ir vairāk saistīta ar esošo struktūru skaitlisku raksturošanu un mazāk – ar risinājumu atrašanu konkrētām problēmām.

Seši telpiskās analīzes uzdevumi:

• novietojuma analīze;
• izmēra, formas un telpiskā sadalījuma noteikšana;
• telpiskā izvietojuma sakarību analīze;
• optimālo novietojumu un maršrutu noteikšana;
• telpisko rakstu (patterns) atrašana un raksturošana;
• prognožu veikšana.

Kā jebkurā zinātniskā pētījumā, veicot telpisko analīzi, pirmais ir uzdotais jautājums, izvirzītā hipotēze vai noformulētā problēma. Sekojošais solis ietver izmantojamo datu izpēti un pielietojamās metodikas atbilstību. Nākamais solis ir analīzes veikšana vai modelēšana, kam seko rezultātu pārbaude un interpretācija vai modeļa rezultātu validācija. Līdzīgi kā daudzās citās jomās, arī skaidra un efektīva iegūto rezultātu prezentācija lēmumu pieņēmējiem ir ļoti būtiska.

Telpisko datu iekļaušana analīzē nozīmē arī datu kompleksitātes pieaugumu, kas saistīta ar telpiskās piesaistes parametriem un nepieciešamību skaitliski definēt telpiskās attiecības.

Telpiskajā analīzē pastāv vairākas formālas problēmas:

• robežu problēma (boundary problem) – veicot izpētes teritorijas sadalīšanu fragmentos, to “pierobežas” joslas zaudē informāciju par telpisko kontekstu, tas ir, blakus esošo “kaimiņteritoriju”, kas var novest pie kļūdainiem secinājumiem;
• modficējamas apvidus vienības problēma (modifyable areal unit problem, MAUP) – statistiskā novirze, kas atkarīga no metodes, kā izpētes teritorija tiek sīkāk iedalīta (tasir pēc fragmentu lieluma un formas). Šī problēma izpaužas arī laika dimensijā kā statistiskā novirze, kas saistīta ar iegūstamo rezultātu atkarības no datu iedalījuma konkrētās laika vienībās;
• telpiskās agregācijas problēma (neighborhood effect averaging problem, NEAP) – izaicinājumi, kas rodas, vispārinot skaitliskus datus, balstoties uz to telpisko izvietojumu noteiktos klāsteros;
• telpiskā autokorelācija (spatial autocorrelation) – statistiskā novirze, kas raksturīga telpiskajiem datiem. Telpiskā autokorelācija nozīmē, ka novērojumu punktu vērtības nav savstarpēji neatkarīgas, piemēram, nogāzes slīpums starp punktiem 1 m attālumā būs līdzīgāks nekā 100 m attālumā.

Vienkāršākā telpiskās analīzes forma ir datu slāņu pārklāšana, šādi vizuāli iegūstot jaunu perspektīvu no kontekstuālās informācijas un izdarot jaunus secinājumus. Sarežģītāki telpiskās analīzes pielietojumi ietver vairāku telpiskās analīzes rīku izmantošanu, kas visbiežāk ir saistīts ar datu slāņu apstrādi un transformāciju analīzes vajadzībām.

Fundamentālos pamatus telpiskajai analīzei nodrošina matemātika un statistika. Datorzinātne ir nodrošinājusi progresu ar pētījumiem algoritmu teorijā, galvenokārt ģeometriskajos aprēķinos. Mūsdienās telpiskā analīze tiek veikta ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) vidē, izmantojot digitālās tehnoloģijas, piemēram, uz lokālā datora vai viedierīces, tīklā vai uz mākoņskaitļošanas platformas. Nozīmīgākās tehnoloģijas, piemēram, globālās navigācijas satelītu sistēmas (GNSS), reāllaika sensori, ĢIS, ir pamatā mūsdienu telpiskās analīzes risinājumiem. Perspektīvām tehnoloģijām telpiskās analīzes kontekstā pieskaitāmas arī mašīnredze (machine vision), virtuālās un paplašinātās realitātes (virtual and augumented reality) tehnoloģijas un mākslīgais intelekts (artificial intelligence).

Tālizpētes tehnoloģijas ir īpaši svarīgas, jo nodrošina iespēju iegūt ļoti aktuālus un augstas izšķirtspējas datus digitālā formātā, kas var tikt operatīvi izmantoti lēmumu pieņemšanai.

Telpiskā analīze tiek izmantota ļoti plaši. Galvenie pielietojuma piemēri ir zinātnē (astronomijā, ekonomikā, ģeogrāfijā), pārvaldībā (telpiskajā plānošanā, funkcionālo zonējumu izstrādē), rūpniecībā (datorčipu dizainā, datorspēļu dizainā un virtuālajā relitātē, pašbraucošo auto izveidē) un citur. Zinātnieki pēta telpiskās analīzes praktiskos aspektus, piemēram, vai datu dalījums kvadrātos vai sešstūros (heksagonos) ir efektīvākais veids, kā reprezentēt teritoriju ar minimāliem sagrozījumiem. Tiek pētīti arī mēroga efekti telpisko datu apstādē un analīzē, datu kompleksitāte, kā arī konkrētu algoritmu efektivitāte. Kompānijas Google, Microsoft, Esri un Apple piedāvā produktus un pakalpojumus, kuros bieži ir iekļautas noteiktas telpiskās analīzes funkcijas.

Telpiskās analīzes iespējas izmanto gan privātpersonas (piemēram, viesnīcas izvēle), gan komersanti (piemēram, piegādes maršrutu izvēle, veikalu izvietošana), gan atbildīgie dienesti (piemēram, navigācija, plūdu riska modelēšana).

Telpiskās analīzes sākums saistāms ar agrīno kartogrāfiju un zemes uzmērīšanu, kas pirmo reizi nodrošināja telpisko perspektīvu dažādiem fenomeniem, kurus iespējams attēlot uz kartes. Uzskatāms piemērs ir tīrumu un lauku novērtēšana pēc lieluma un attāluma no pilsētas nodokļu aprēķināšanas vajadzībām senajā Ēģiptē. Botāniskās un zooloģiskās ekspedīcijas radīja vajadzību pēc bioģeogrāfijas nozares, augu un dzīvnieku areālu aplēšanas un migrācijas ceļu noteikšanas. Arī agrīnie pētījumi ekonomikā izmantoja telpiskās ekonometrijas (spatial econometrics) metodes.

Klasisks piemērs telpiskajai analīzei ir angļu ārsta Džona Snova (John Snow) 1854. gadā izveidotā Londonas apkaimes karte, kurā viņš vienlaikus attēloja holeras saslimšanas lokācijas un publiskās ūdens ņemšanas vietas. Šāds attēlojums viņam ļāva ieraudzīt sakarību starp diviem telpisko datu slāņiem – bez digitālo tehnoloģiju palīdzības.

Telpiskā analīze tiek plaši izmantota daudzās zinātnes un tautsaimniecības jomās. Mūsdienās telpiskā analīze galvenokārt tiek veikta, izmantojot ĢIS, tālizpētes datus un attālinātās skaitļošanas iespējas. Tehnoloģiju straujā attīstība, piemēram, modernās ĢIS programmas, tiešsaistes ĢIS un ļoti plašais brīvi pieejamo datu klāsts, ir ļāvis telpiskajai analīzei kļūt pieejamākai plašākai publikai. Mobilās aplikācijas un servisi, kā arī telpiskās analīzes funkciju integrācija sabiedrībai saistošās aktivitātēs arī veicina telpiskās analīzes izmantojumu.

Uzskatāmākie telpiskās analīzes piemēri mūsdienās ir saistāmi ar efektīvu ĢIS rīku izmantojumu konkrētās problēmas vai jautājuma izpētei. Viens no sabiedrībai visplašāk zināmajiem piemēriem ir ātra optimālā maršruta atrašana navigācijas vajadzībām (visbiežāk – braucot ar auto) – šādu pakalpojumu attālināti mobilajās ierīcēs sniedz Waze, Google Maps, Apple Maps un citas. Pēc lietotāja pieprasījuma, uz attālināta servera tiek aprēķināts optimālais braukšanas maršruts, izmantojot ceļu tīkla datus, datus par šķēršļiem un satiksmes ierobežojumiem, ziņojumus par avārijām un citu informāciju.

Augsnes erozijas riska modelēšana ir cits piemērs telpiskās analīzes izmantojumam. Šim modelim pamatā ir vienādojums, atbilstoši kuram katrā telpiskajā vienībā (visbiežāk – rastra datu slāņa šūnā) tiek aprēķināts skaitlisks indekss – lielums, kurš raksturo erozijas riska pakāpi konkrētajā vietā, izmantojot apvidus raksturojošos parametrus (virsmas slīpums, augsnes tips, ekspozīcija un citi), klimatiskos parametrus, kā arī ņemot vērā telpisko kontekstu.

Lidostas trokšņa ietekmes modelēšana ir vēl viens piemērs, kurā ietekme tiek novērtēta, telpiski modelējot trokšņa piesārņojuma izplatību. Šajā gadījumā tiek izmantoti specifiski algoritmi un dati par lidmašīnu lidojuma trajektorijām, apdzīvoto vietu izvietojumu, atmosfēras stāvokļiem un fizikālajiem atmosfēras procesiem.

Journal of Spatial Information Science (izdevējs University of Maine, kopš 2010. gada), Applied geography (izdevējs Elsevier, kopš 1981. gada), The Journal of Spatial Science (izdevējs Taylor & Francis, kopš 2004. gada).