空间数据挖掘的魅力就在于它不仅玩得转数据，还玩得转地理关系。像风暴路径、预测极端天气这种操作，其实背后就是一套套空间数据挖掘技巧在发力。分类、聚类、关联规则啥的你早就听腻了，但一旦加上空间维度，事情就变得有意思多了。尤其是像DBSCAN这种密度聚类方法，空间聚集区域简直一把好手。用好了它，风暴怎么走、温度湿度怎么联动，都能整得明明白白。

遥感图像、GPS轨迹、GIS数据这些你常用的空间数据，拿来练手合适。建议先玩玩空间聚类，响应快、结果直观，城市热岛效应、交通拥堵区域都挺合适。别忘了加上空间回归这种能考虑地理影响的预测模型，会让你在做城市规划或气候时更有底气。

对了，空间异常检测也别漏掉。比如你做污染监测，突然冒出来一个污染值爆表的点，没这个技能你都不一定能察觉到。配合可视化工具用，效果更直观。Apriori 算法这类也能玩出花，找找哪几个城市老是一块儿出现暴雨？也许就能提前预警了。

如果你对气象应用感兴趣，推荐你去看看这几个文章：空间数据挖掘综述、GIS 技术在空间数据挖掘中的应用，里面讲得还挺清楚。实在不懂也别慌，搞懂空间数据的基本特性，再上手这些技术，感觉就像打开了新世界的大门。

如果你刚好在研究城市交通、风暴预警、环境监测这类东西，可以多关注空间聚类和空间关联规则。数据源可以从遥感影像或地面观测数据入手，配合QGIS、PostGIS这种工具，效率和准确度都能上一个台阶。