空间统计学理论及其在林业中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冯益明 著

图书标签:

• 空间统计学
• 林业
• 空间分析
• 地理统计
• 点模式分析
• 林学
• 遥感
• GIS
• 森林资源
• 空间建模

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503852428

版次：1

商品编码：10470119

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-07-01

页数：204

正文语种：中文

编辑推荐

《空间统计学理论及其在林业中的应用》可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容简介

《空间统计学理论及其在林业中的应用》较为系统地介绍了空间统计学的基本理论、方法及其在林业中应用情况，内容涵盖了区域化变量理论、变异函数及其结构分析、克里格插值、条件模拟、采样策略以及自主研发的林业空间统计分析软件等。在《空间统计学理论及其在林业中的应用》的最后一章，作者给出空间统计学及其在林业中的应用案例，这些案例均是作者近年来研究工作的总结，具有示范作用。从应用案例中，读者可以更好地掌握空间统计学理论知识，对其在实际中的应用可以更好地把握。

目录

序
前言
第1章 概论
1.1 林业中为什么要用空间统计学
1.2 空间统计学发展历史
1.3 空间统计学特点
1.4 林业中应用空间统计学的必要性和现状
1.5 本书主要内容
参考文献

第2章 统计学方法概述
2.1 单变量基本统计
2.2 双变量
参考文献

第3章 区域化变量理论
3.1 随机场与区域化变量
3.2 协方差函数与变异函数
3.3 平稳假设与本征假设
3.4 实验变异函数的计算公式
3.5 估计方差
3.6 承载效应与离散方差
3.7 正则化概念及性质
参考文献

第4章 变异函数及结构分析
4.1 变异函数图结构分析
4.2 变异函数的性质
4.3 变异函数的功能
4.4 变异函数模型
4.5 变异函数的结构分析
4.6 模型的最优拟合
4.7 结构分析的一般步骤
参考文献

第5章 克里格估计方法
5.1 克里格估计方法概述
5.2 简单克里格（SK）
5.3 普通克里格（OK）
5.4 对数正态克里格法（LK）
5.5 块克里格法（BK）
5.6 克里格法综合计算
5.7 指示克里格法（IK）
5.8 泛克里格法（UK）
参考文献

第6章 协同克里格与拟协同克里格法
6.1 协同克里格法
6.2 拟协同克里格法
参考文献

第7章 条件模拟
7.1 模拟技术产生的背景及其特点
7.2 转动带模拟
7.3 LU三角分解
7.4 序列指示模拟
7.5 模拟退火
参考文献

第8章 估值的不确定性和采样策略
8.1 估值的不确定性
8.2 采样设计策略
8.3 样本形状的影响和最佳样块大小
参考文献

第9章 空间统计学软件
9.1 空间统计学发展状况与趋势
9.2 林业空间统计学软件设计
9.3 林业空间统计分析系统简介
参考文献

第10章 空间统计学在林业中的应用
10.1 基于高空间分辨率影像的林分冠幅估计
10.2 不同密度林分冠幅的遥感定量估计
10.3 应用空间统计学理论解译遥感影像信息“缺失”区
10.4 松材线虫病在我国适生性分布的定量估计
10.5 应用序列指示条件模拟算法模拟森林类型空间分布
参考文献

精彩书摘

第1章 概论
1.1 林业中为什么要用空间统计学
空间统计学（SpatialStatistics），又称地统计学（Geostatistics，从事地理学方面研究人员称），亦称地质统计学（从事地质学方面研究人员称），于20世纪50年代初开始形成，60年代在法国著名统计学家Matheron的大量理论研究工作基础上形成了一门新的统计学分支，它包括空间结构分析、克里格分析、空间自相关分析以及空间模拟等技术，用于分析具有空间坐标的变量的空间特征，并可进行过程模拟以及空间插值等。
空间统计学是以区域化变量理论（Theoryofregionalizedvariable）为基础，以变异函数（Variogram）为基本工具来研究那些分布于空间并呈现出一定的随机性和结构性的自然现象的科学。显然，凡是要研究某些变量（或特征）的空间分布特性并对其进行最优估计，或要模拟所研究对象的离散性、波动性或其他性质时都可应用空间统计学的理论与方法（侯景儒，l997）。
空间统计学是数学地质领域中一门发展迅速且有着广泛应用前景的新兴科学。空间统计学的基本思想从20世纪50年代初开始提出，经过广大数学地质工作者、空间统计学工作者、矿山地质和采矿设计专家及其他空间统计学应用者和爱好者的不断努力，现在已经形成了一套独立的理论体系，成为数学地质中比较活跃的一个分支。空间统计学在国内外诸多领域的生产实践中表明，空间统计学除了在找矿勘探、矿体圈定、储量计算、采矿设计、矿山生产及地学科研等方面具有明显的优越性外，它在石油地质、生物学、生态学、岩石学、地球化学、地震地质、海洋地质、农业、水文、古气候、古地理、气象学、遥感地质、环境、林业、医学等许多方面都有成功应用的实例（肖斌等，2000）。因此，空间分析在不到50年的研究和实践中，它的应用已被扩展到分析各种自然现象的空间异质性（Spatialheterogeneity）和空间格局（Spatialpattern）。空间异质性是指某种变量在空间分布上的不均匀性及复杂程度。空间格局是指某种变量在空间上的分布与配置（邬建国，2000）。

前言/序言

空间统计学理论及其在林业中的应用 导论：重塑林业研究的科学视角 在日益复杂且资源日益紧张的今天，对森林生态系统进行科学、精细化的管理和研究变得尤为关键。传统的林业研究方法，虽然为我们积累了宝贵的知识，但在面对森林分布的异质性、影响因素的空间耦合性以及区域性差异时，往往显得力不从心。正是为了解决这些挑战，空间统计学应运而生，并以前所未有的深度和广度，为林业研究提供了强大的理论支撑和实用的分析工具。本书正是致力于系统阐述空间统计学的基本理论，并深入探讨其在林业各个领域的广泛应用，旨在赋能林业科研人员、管理者以及政策制定者，以更科学、更前瞻的视角理解和解决林业难题。 第一章：空间统计学的基石：概念与原理 空间统计学并非孤立的学科，而是统计学与地理学、空间科学交叉融合的产物。其核心在于认识和处理数据中的“空间自相关”现象——即空间上邻近的观测点，其数值往往比远离的观测点更相似。这种自相关性是自然现象普遍存在的特征，也是传统统计学中“独立同分布”假设的挑战。 本章将从根本上剖析空间统计学的几个关键概念： 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： 我们将详细介绍莫兰指数（Moran's I）和吉尔特指数（Geary's C）等经典的空间自相关统计量，并通过具体的案例，展示如何量化森林资源分布的聚集性、分散性或随机性。理解自相关性，是理解空间统计学一切分析的基础。 空间异质性（Spatial Heterogeneity）： 森林生态系统的形成受到地形、气候、土壤等多种因素的共同作用，这些因素在空间上分布不均，导致了森林资源的异质性。本章将探讨如何通过空间统计方法识别和量化这种异质性，为后续的建模和预测奠定基础。 空间依赖性（Spatial Dependence）： 在某些情况下，一个地点的发展不仅受到自身条件的影响，还受到周边地区的影响。例如，森林火灾的蔓延、病虫害的传播，都具有明显的空间依赖性。我们将介绍揭示这种依赖性的模型和方法。 变异函数（Variogram）/协方差函数（Covariance Function）： 这是空间统计学中描述空间变异性的核心工具。我们将深入讲解变异函数/协方差函数的概念，包括其结构（纯粹随机、指数、高斯等模型）以及如何从数据中估计和拟合，为克里金插值等空间预测方法提供依据。 第二章：核心空间分析技术：从插值到建模 在掌握了空间统计学的基本原理之后，本章将聚焦于其核心的技术和方法，这些技术是实现林业数据空间分析的关键。 空间插值（Spatial Interpolation）： 如何利用有限的样地数据，预测未知区域的森林资源量、生长状况或其他关键指标？本章将详细介绍几种主要的插值技术： 反距离权重插值（Inverse Distance Weighting, IDW）： 最直观的插值方法，基于距离的倒数进行加权平均。我们将讨论其优缺点以及适用场景。 克里金插值（Kriging）： 最具代表性的空间统计学插值方法，它利用变异函数/协方差函数的信息，提供最优线性无偏估计，并能输出预测方差，评估预测的不确定性。我们将重点介绍普通克里金（Ordinary Kriging）和泛克里金（Universal Kriging）等变体，并解析其背后的数学原理。 其他插值方法： 简要介绍样条函数插值、趋势面分析等，并分析其适用性。 空间回归模型（Spatial Regression Models）： 传统的回归模型假设观测值之间相互独立，这在林业研究中往往不成立。本章将引入能够处理空间依赖性的回归模型： 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）： 考虑了空间邻域因变量的影响。 空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： 考虑了空间邻域误差的影响。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： 允许回归系数在空间上变化，从而捕捉局地性的空间关系，揭示不同区域森林资源与驱动因子之间关系的差异性。我们将通过具体林业案例，展示如何应用这些模型来理解影响森林生长、蓄积量、生物量等指标的空间驱动因素。 点模式分析（Point Pattern Analysis）： 对于某些以点状分布为特征的林业数据，如古树名木、疫病发生点、盗伐热点等，点模式分析能够揭示其空间分布规律。我们将介绍完备点过程（Complete Spatial Randomness, CSR）、泊松过程、重启动过程等概念，并通过 Ripley's K 函数等工具，分析点状林业要素的空间聚集性或分散性。 第三章：空间统计学在林业资源监测与评估中的应用 森林资源监测与评估是林业工作的核心，空间统计学在此领域展现出巨大的潜力。 森林蓄积量与生物量估算： 传统的森林蓄积量估算依赖于大量的地面调查，成本高昂且周期较长。本章将展示如何利用卫星遥感影像、LiDAR等空间数据，结合地面调查数据，构建空间统计模型，实现大范围、高精度的森林蓄积量和生物量估算。我们将重点探讨如何处理遥感数据与地面数据之间的尺度差异和误差，以及如何利用克里金方法或其他空间回归模型进行有效的估算和预测。 森林健康状况评估： 森林病虫害、火灾、干旱等胁迫因素，其发生和发展具有明显的空间特征。本章将介绍如何利用空间统计学方法，分析病虫害的发生区域和传播路径，预测火灾发生的潜在风险区域，或评估干旱对森林生长造成的影响。例如，通过空间自相关分析识别病虫害的聚集区，利用空间回归模型量化环境因子对森林健康的影响，以及通过点模式分析预测疫病扩散的潜在路径。 森林类型与植被指数的空间分布研究： 卫星遥感提供了海量的地表覆盖信息，空间统计学能够有效地处理这些信息。本章将展示如何利用分类后的植被类型数据或计算出的植被指数（如NDVI、EVI），进行空间插值和模式分析，揭示不同森林类型或植被健康状况的空间分布规律，为森林分类、动态监测和生态系统评估提供科学依据。 第四章：空间统计学在林业经营管理中的实践 从宏观的规划到微观的管理，空间统计学都能够提供有力的支持，以提升林业经营的效率和效益。 森林经营区划与精准施策： 森林具有显著的空间异质性，不同区域的立地条件、树种组成、生长潜力等存在差异。本章将介绍如何利用空间统计学技术，识别具有相似特征的森林地段（如按生产力、采伐适宜性、病虫害风险等），进行科学的经营区划。这将有助于制定更具针对性的抚育、采伐、更新等经营方案，实现精准施策，提高森林质量和产出。 森林火灾风险评估与预警： 森林火灾的发生和蔓延受地形、植被、气候等多种空间因素的影响。本章将深入探讨如何整合这些空间数据，构建基于空间统计模型的火灾风险评估系统。通过识别火灾易发区、分析火灾蔓延路径，为森林防火部门提供科学决策支持，优化巡护路线和资源配置。 病虫害监测预警与防治区划： 森林病虫害的发生往往具有空间聚集性和传播性。本章将演示如何利用空间统计分析，识别病虫害的发生热点区域，预测其潜在的扩散范围，并为制定有针对性的防治策略提供依据。例如，通过对不同空间尺度下病虫害发生率进行分析，识别关键的发生源和传播廊道，从而进行精准的病虫害防治。 可持续森林管理与生态补偿： 在追求森林可持续利用的同时，保护生物多样性和生态功能也同样重要。本章将展示如何利用空间统计学，识别生态敏感区、生物多样性热点区域，为生态补偿、退耕还林、自然保护区划定等提供科学的空间依据，促进森林生态系统的健康与稳定。 第五章：空间统计学在林业研究中的前沿与展望 随着技术的发展，空间统计学在林业研究中的应用正不断深化和拓展。 高分辨率遥感数据与大数据分析： 随着高分辨率遥感技术的飞速发展，海量的林业空间数据不断涌现。本章将探讨如何利用大数据分析技术，结合空间统计学模型，挖掘其中蕴含的复杂空间信息，如树种动态变化、小尺度地形对生长影响等。 机器学习与空间统计学的融合： 机器学习方法在处理复杂非线性关系方面具有优势，与空间统计学相结合，能够产生更强大、更精准的预测模型。本章将介绍如何将支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习算法，与空间统计模型（如GWR）进行融合，以提升林业参数的预测精度。 动态空间过程建模： 森林生态系统是一个动态演化的过程，其空间格局也随时间变化。本章将展望如何利用动态空间统计模型，模拟森林生长、演替、干扰响应等过程，预测未来的森林格局，为长远森林规划提供科学指导。 气候变化对森林空间格局的影响： 气候变化正深刻影响着森林的分布和结构。本章将讨论如何利用空间统计学，分析气候变化对森林适宜分布区的影响，预测森林迁移的潜力和路径，为森林适应性管理提供科学支撑。 结语：开启林业研究的新篇章 本书系统地介绍了空间统计学的理论基础，并展示了其在林业资源监测、经营管理、生态保护等多个领域的广泛应用。我们相信，通过掌握这些先进的空间统计学理论和技术，林业科研人员和管理者将能够更深刻地理解森林生态系统的空间复杂性，更有效地解决林业发展面临的挑战，为实现森林资源的可持续利用和生态环境的健康发展贡献力量。空间统计学不仅是一种分析工具，更是一种全新的思维方式，它将带领我们开启林业研究与实践的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构安排似乎是按照由浅入深、由理论到实践的脉络展开的，从基础的概率分布理论开始，逐步深入到空间数据的特性分析，最后可能涉及一些复杂的模型构建。我比较关注的是，它在案例分析部分的选择是否足够具有代表性和启发性。毕竟，统计学理论的生命力在于其能否有效解决实际问题。如果案例都过于理想化或者仅仅是教科书式的演示，那么这本书的实用价值就会大打折扣。我更希望看到的是，作者能够展示一些在真实复杂数据环境下，理论模型是如何被调整、优化以适应特定研究需求的。特别是关于数据预处理和模型选择的决策过程，这往往是实践中最考验功力的地方，也是初学者最容易感到迷茫的环节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面采用了深邃的墨绿色调，配以一些抽象的几何线条，让人在书店里一眼就能注意到它。我拿起这本书的时候，首先感受到的是它沉甸甸的质感，这通常意味着内容会比较扎实、篇幅可观。内页的纸张选择也比较考究，印刷字体清晰易读，排版布局也显得专业且规范，没有那种廉价印刷品的粗糙感。不过，对于一个初学者来说，光是看目录就能感受到一种扑面而来的学术气息，那些专业术语和复杂的数学符号似乎在无声地宣告着这是一本“硬核”的读物。我希望能从这本书中找到一些清晰的导引，将那些晦涩的理论概念转化为可以理解的图示和案例，毕竟，理论的构建和实际的应用之间，往往隔着一道需要耐心跨越的鸿沟。我期待它在理论基础的阐述上能做到深入浅出，而不是仅仅堆砌公式。

评分☆☆☆☆☆

我花了些时间在书店里翻阅了几个章节的引言部分，感觉作者在行文风格上保持了一种非常严谨的学术态度，这对于深入研究者来说无疑是优点。他似乎很注重逻辑的严密性，每一个论点的提出都有详实的背景铺垫和理论基础支撑。然而，这种严谨性在某些段落中也带来了一定的阅读障碍，对于那些不熟悉相关数学模型和统计学前置知识的读者，可能需要反复阅读才能完全领会其深意。我留意到其中有一部分似乎是在探讨高维数据处理的可能性，这部分的内容让我联想到了一些前沿的计算方法，我很好奇作者是如何将这些复杂的方法论整合到整体的理论框架中的。如果能配有更多针对特定场景的分析流程图，或许能让理论的学习过程更加具象化，而不是停留在纯粹的符号推演层面。

评分☆☆☆☆☆

从我对专业书籍的一般观察来看，一本好的统计学著作不仅要解释“是什么”，更要解释“为什么是这样”。我希望这本书在阐述空间自相关性、空间异质性这些核心概念时，能够提供非常直观的解释，而不是仅仅给出公式。比如，为什么在处理地理数据时，我们必须引入特定的空间权重矩阵？这个矩阵的选择背后蕴含了怎样的空间哲学或假设？如果作者能深入剖析这些底层逻辑，那么这本书就不再是一本简单的工具书，而是一部能够培养研究者独立思考能力的教材。我尤其期待看到作者对不同空间统计模型（比如一些经典的计量模型）的优缺点进行坦诚的对比，指出它们各自适用的场景和局限性，帮助读者建立起全面的模型辨识能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价和厚度，给我的第一印象是它面向的是一个相对专业的读者群体，可能更适合研究生或已经具备一定统计学背景的从业人员。这引发了我对“应用”部分的思考：既然标题明确提到了“林业中的应用”，那么这些应用实例的深度如何？是停留在简单的参数估计和结果解读，还是深入到了模型假设检验、模型比较和长期预测的层面？林业数据的特点通常是时空耦合性强、数据获取成本高且存在大量缺失值，如果作者能够针对这些林业特有的数据挑战，提供一些具体的、经过验证的处理流程或算法优化建议，这本书的价值将得到极大的提升。期待它能成为连接抽象统计理论与具体林业资源管理决策之间的坚实桥梁。