在地理信息科学领域，空间尺度是地理数据处理分析的前提，是空间分析与决策的基础，它几乎影响着GIS应用每个方面，是地理信息科学中最重要的问题．在尺度研究中，社会经济数据尺度转换是在环境人口健康风险诊断、自然灾害损失快速评估、现场抽样调查对照等地学和社会经济研究中普遍遇到的一个瓶颈问题。论文以空间分析理论和方法为基础，以社会经济数据的尺度转换为主要内容，从理论和应用两个层面展开研究。 论文首先系统回顾和总结了国内外有关尺度转换的研究成果，并以空间分析为线索，通过查阅和总结大量的文献资料，对空间尺度转换研究中相关概念以及主要方法的发展做了比较，指出了进一步开展尺度转换研究在理论和方法上面临重大的挑战与机遇。 根据理论和方法研究的成果，论文更进一步以山西省和顺县数据为例，成功地运用了点与多边形、面域加权、距离衰减模型、核心估计法及基于遗传算法和遗传规划的格点内插法等5种方法，将人口密度数据从统计单元转换到流域分区自然单元上。其中针对目前大多尺度转换方法存在的影响因素选择困难、建模复杂等问题，论文首次将遗传算法和遗传规划引入尺度转换研究中，建立了基于遗传算法和遗传规划的格点内插法。通过实验结果证明，此种方法是切实可行的。 为了选择何种方法更加适合于和顺县实际情况，并为以后的尺度转换研究提供一些经验参考，论文在流域尺度上对这5方法进行了不确定性分析和比较。研究发现，对于和顺县数据来说，基于遗传算法和遗传规划的格点内插法的转换精度最好，核心估计法次之，点与多边形叠加精度最差。值得一提是，论文在没有真实值比较误差的情况下，创造性地结合5种算法的优点得到了各所选流域分区上的综合最优值，并计算了最优值的可靠程度，为转换方法不确定性研究开拓了思路。 最后对全文进行了总结，也提出了一些值得进一步深入探讨的问题。