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随着大数据背景下抽样环境日趋复杂化,特别是3S技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统)日趋成熟,越来越多的社会经济问题涉及空间抽样,其样本呈现出规模相对稀少、分布不均匀、局部聚集的特征,使得传统抽样调查面临着严重挑战。本文介绍了适应性抽样技术应用于空间网络环境的基本原理、主要操作步骤和马尔可夫链蒙特卡罗估计推断,并以广州市天河区的商户抽样为例讨论实际操作中应注意的问题,以期为流动人口、环境污染、区域经济研究等方面的调查提供理论支撑和实证方法参考。