疾病制图展示了危险地区、认定疾病之源以及影响因子,并且显示了分配医疗资源和干预控制的目标区域。已经发展了各种疾病制图的模型。一个好的疾病地图应当准确再现疾病风险。疾病数据与疾病过程、影响因素和观察方式相联系。因此,疾病制图的误差必然与目标域的疾病性质、观测样本条件和模型选择相联系。最优的疾病制图应当是三者匹配的结果,这里被称作空间制图三一准则。本研究提出空间制图三一准则作为疾病制图的一个新的理论框架,据此用户可以基于目标疾病性质和数据条件选择最佳疾病制图模型。按照制图所需要的空间统计性质将疾病分类：对于空间自相关疾病,比如传染病和空气污染相关的疾病,Kriging保证最优无偏制图；对于空间异质性疾病,例如一些癌症,Sandwich模型保证无偏制图；对于同时存在空间自相关和空间异质性的疾病,MSN/P-MSN,Bshade/P-Bshade和SPA模型分别用于分层样本、有偏样本和单样本制图；如果有协变量,回归和层次贝叶斯模型可用于疾病制图。