GeoTree软件是由中国科学院地理科学与资源研究所201空间研究组研发，采用“树”状结构探索时空分类演化现象的计算机可视化探索性分析软件。对于具有演化机制的时空过程，可以利用横断面数据重构其分类时间演化过程，将多维数据中隐藏的机理关联和演化变异以“树”状结构清晰的表现出来，可用于区域演化的预测预报，用于进一步理解相关的环境与社会经济现象及其变化趋势。
GeoTree v1.0系统界面
系统提供对两级枝条数据聚类结果进行多水平模型分析功能。基于R统计软件，实现对一级枝条（表示分类）和二级枝条（表示演化阶段）进行多水平模型分析统计，并展示统计的结果。
系统提供分析输入的某因子X对研究对象Y空间分异的解释程度的q统计分析功能。q值的计算公式如下：
式中：h =1, ..., L为变量Y或因子X的分层（Strata），即分类、分区、分组、或某种划分；Nh和N分别为层h和总体的单元数；σ_h^2和σ^2分别是层h和总体的Y值的方差。q的值域为[0,1]。关于Geodetector q统计分析更多参考请查www.geodetector.cn。
系统所包含的聚类方法有Simple K-means、EM、Filtered、Hierarchical、Farthest First和Wards方法。另外，二级枝条聚类模块中提供了依据Chenery和Syrquin(CHENERY 等, 1979)的人均GDP、产业结构、就业结构等指标划分城市发展阶段的方法。
以具有层次结构的树木形态来展示研究对象的演化规律，支持和地理数据联动展示。
利用马尔科夫链分析各枝条不同状态之间的概率转移矩阵。
可通过说明文档了解软件的详细使用方法。
本案例采用地理演化树模型探究中国城市土地扩张与城市的类型和发展阶段之间的关系，一级枝条为城市类型，二级枝条为城市的发展阶段(WANG J 等, 2012)。详细请参见《空间分析教程》第二版第19章。
本案例根据社会经济类型和发展阶段构建全球非传染性疾病演化树(WANG Y 等, 2020)，一级枝条为国家类型划分，二级枝条为发展阶段划分。
本案例结合2005年和2015年162个国家的社会经济数据，采用地理演化树模型探究全球城镇用地扩张与国家类型和发展阶段之间的关系，一级枝条为产业结构类型，二级枝条为国家的发展阶段(JING 等, 2022)。
2012 Wang JF, Liu XH, Peng L, Chen HY, Driskell L, Zheng XY, 2012. Cities evolution tree and applications to predicting urban growth. Population and Environment, 33(2): 186-201.
2020 Wang Y, Wang JF, 2020. Modelling and prediction of global non-communicable diseases. BMC Public Health, 20(1): 822.
2022 Jing SQ, Wang JF, Xu CD, Yang JT, 2022. Tree-like evolution pathways of global urban land expansion. Journal of Cleaner Production, 378: 134562.
2023 Lei YH, Wang JF, Wang Y, Xu CD. 2023. Geographical evolutionary pathway of global tuberculosis incidence trends. BMC Public Health, 23:755
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