住宅地の通勤者数から土地の発展性が、商業地の事務所容量から地域の魅力度が、走行距離や時間から測定位置間の近接関係などの因数が取得できる。
また、位相幾何学的または地政学的な地域間の関係は、特に距離と地形間で頻繁に相反する関係を考慮し導出されなければならない。
例えば空間的に近い地域が高速道路で隔てられている場合、有意な関係性が見られない場合がある。
これらの関係の関数形式を指定後、保有している流量データに通常の最小二乗法や最尤推定のような標準的技術を用いてモデルパラメータを推定できる。
空間的相互作用モデルに研究対象周辺の競合要因を加える際には、流路上をクラスタリングし影響値を取得する。
ニューラルネットワークのような計算方法でも、位置間の空間的関連性の推定やノイズが多い定性的なデータの処理が可能である。
シミュレーションとモデリング.
空間的相互作用モデルは包括的且つ総計的結果を示し、位置間の流れの全体的な支配関係を指定する。
この特性はまた、数理的プログラミングに基づく都市のモデルによって共有され、入札家賃理論などの経済分野で実践されている。
複雑適応系理論の空間分析適用事例から、
近位の構成要素間の単純な相互作用が、
複雑、持続的、機能的な空間構成要素につながることが示されている。
基本的な空間シミュレーション法は、エージェント・ベース・モデルとセル・オートマトンモデリングの二つがある。
セルオートマトンモデリングは、格子状細胞のような固定した空間構造を課し、近隣細胞の状態に基づいて状態を指定している。
時とともに、細胞が周囲に合わせて変化すると空間的な分布が現れ、将来的な条件の変更につながる。
例えば、細胞を都市部の位置とするならば、細胞の状態は異なる種類の土地利用と解釈できる。
単なる地方の土地利用においても商業地やスプロール化などの分布が見られる。
エージェントベースモデリングは意図的な行動（目標）を持つと相互作用反応を示し、目標達成のため自分の環境を変化するソフトウェア（エージェント）を使用する。
セルオートマトンにおける細胞とは異なり、空間的に流動性がある。
例えば、指定された起点と宛先との間の移動時間を最小化するために、個々の車両を示して交通流量やその動態をモデル化できる。