空間統計學理論及其在林業中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮益明 著

圖書標籤:

• 空間統計學
• 林業
• 空間分析
• 地理統計
• 點模式分析
• 林學
• 遙感
• GIS
• 森林資源
• 空間建模

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503852428

版次：1

商品編碼：10470119

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-07-01

頁數：204

正文語種：中文

編輯推薦

《空間統計學理論及其在林業中的應用》可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

內容簡介

《空間統計學理論及其在林業中的應用》較為係統地介紹瞭空間統計學的基本理論、方法及其在林業中應用情況，內容涵蓋瞭區域化變量理論、變異函數及其結構分析、剋裏格插值、條件模擬、采樣策略以及自主研發的林業空間統計分析軟件等。在《空間統計學理論及其在林業中的應用》的最後一章，作者給齣空間統計學及其在林業中的應用案例，這些案例均是作者近年來研究工作的總結，具有示範作用。從應用案例中，讀者可以更好地掌握空間統計學理論知識，對其在實際中的應用可以更好地把握。

目錄

序
前言
第1章 概論
1.1 林業中為什麼要用空間統計學
1.2 空間統計學發展曆史
1.3 空間統計學特點
1.4 林業中應用空間統計學的必要性和現狀
1.5 本書主要內容
參考文獻

第2章 統計學方法概述
2.1 單變量基本統計
2.2 雙變量
參考文獻

第3章 區域化變量理論
3.1 隨機場與區域化變量
3.2 協方差函數與變異函數
3.3 平穩假設與本徵假設
3.4 實驗變異函數的計算公式
3.5 估計方差
3.6 承載效應與離散方差
3.7 正則化概念及性質
參考文獻

第4章 變異函數及結構分析
4.1 變異函數圖結構分析
4.2 變異函數的性質
4.3 變異函數的功能
4.4 變異函數模型
4.5 變異函數的結構分析
4.6 模型的最優擬閤
4.7 結構分析的一般步驟
參考文獻

第5章 剋裏格估計方法
5.1 剋裏格估計方法概述
5.2 簡單剋裏格（SK）
5.3 普通剋裏格（OK）
5.4 對數正態剋裏格法（LK）
5.5 塊剋裏格法（BK）
5.6 剋裏格法綜閤計算
5.7 指示剋裏格法（IK）
5.8 泛剋裏格法（UK）
參考文獻

第6章 協同剋裏格與擬協同剋裏格法
6.1 協同剋裏格法
6.2 擬協同剋裏格法
參考文獻

第7章 條件模擬
7.1 模擬技術産生的背景及其特點
7.2 轉動帶模擬
7.3 LU三角分解
7.4 序列指示模擬
7.5 模擬退火
參考文獻

第8章 估值的不確定性和采樣策略
8.1 估值的不確定性
8.2 采樣設計策略
8.3 樣本形狀的影響和最佳樣塊大小
參考文獻

第9章 空間統計學軟件
9.1 空間統計學發展狀況與趨勢
9.2 林業空間統計學軟件設計
9.3 林業空間統計分析係統簡介
參考文獻

第10章 空間統計學在林業中的應用
10.1 基於高空間分辨率影像的林分冠幅估計
10.2 不同密度林分冠幅的遙感定量估計
10.3 應用空間統計學理論解譯遙感影像信息“缺失”區
10.4 鬆材綫蟲病在我國適生性分布的定量估計
10.5 應用序列指示條件模擬算法模擬森林類型空間分布
參考文獻

精彩書摘

第1章 概論
1.1 林業中為什麼要用空間統計學
空間統計學（SpatialStatistics），又稱地統計學（Geostatistics，從事地理學方麵研究人員稱），亦稱地質統計學（從事地質學方麵研究人員稱），於20世紀50年代初開始形成，60年代在法國著名統計學傢Matheron的大量理論研究工作基礎上形成瞭一門新的統計學分支，它包括空間結構分析、剋裏格分析、空間自相關分析以及空間模擬等技術，用於分析具有空間坐標的變量的空間特徵，並可進行過程模擬以及空間插值等。
空間統計學是以區域化變量理論（Theoryofregionalizedvariable）為基礎，以變異函數（Variogram）為基本工具來研究那些分布於空間並呈現齣一定的隨機性和結構性的自然現象的科學。顯然，凡是要研究某些變量（或特徵）的空間分布特性並對其進行最優估計，或要模擬所研究對象的離散性、波動性或其他性質時都可應用空間統計學的理論與方法（侯景儒，l997）。
空間統計學是數學地質領域中一門發展迅速且有著廣泛應用前景的新興科學。空間統計學的基本思想從20世紀50年代初開始提齣，經過廣大數學地質工作者、空間統計學工作者、礦山地質和采礦設計專傢及其他空間統計學應用者和愛好者的不斷努力，現在已經形成瞭一套獨立的理論體係，成為數學地質中比較活躍的一個分支。空間統計學在國內外諸多領域的生産實踐中錶明，空間統計學除瞭在找礦勘探、礦體圈定、儲量計算、采礦設計、礦山生産及地學科研等方麵具有明顯的優越性外，它在石油地質、生物學、生態學、岩石學、地球化學、地震地質、海洋地質、農業、水文、古氣候、古地理、氣象學、遙感地質、環境、林業、醫學等許多方麵都有成功應用的實例（肖斌等，2000）。因此，空間分析在不到50年的研究和實踐中，它的應用已被擴展到分析各種自然現象的空間異質性（Spatialheterogeneity）和空間格局（Spatialpattern）。空間異質性是指某種變量在空間分布上的不均勻性及復雜程度。空間格局是指某種變量在空間上的分布與配置（鄔建國，2000）。

前言/序言

空間統計學理論及其在林業中的應用 導論：重塑林業研究的科學視角 在日益復雜且資源日益緊張的今天，對森林生態係統進行科學、精細化的管理和研究變得尤為關鍵。傳統的林業研究方法，雖然為我們積纍瞭寶貴的知識，但在麵對森林分布的異質性、影響因素的空間耦閤性以及區域性差異時，往往顯得力不從心。正是為瞭解決這些挑戰，空間統計學應運而生，並以前所未有的深度和廣度，為林業研究提供瞭強大的理論支撐和實用的分析工具。本書正是緻力於係統闡述空間統計學的基本理論，並深入探討其在林業各個領域的廣泛應用，旨在賦能林業科研人員、管理者以及政策製定者，以更科學、更前瞻的視角理解和解決林業難題。 第一章：空間統計學的基石：概念與原理 空間統計學並非孤立的學科，而是統計學與地理學、空間科學交叉融閤的産物。其核心在於認識和處理數據中的“空間自相關”現象——即空間上鄰近的觀測點，其數值往往比遠離的觀測點更相似。這種自相關性是自然現象普遍存在的特徵，也是傳統統計學中“獨立同分布”假設的挑戰。 本章將從根本上剖析空間統計學的幾個關鍵概念： 空間自相關（Spatial Autocorrelation）： 我們將詳細介紹莫蘭指數（Moran's I）和吉爾特指數（Geary's C）等經典的空間自相關統計量，並通過具體的案例，展示如何量化森林資源分布的聚集性、分散性或隨機性。理解自相關性，是理解空間統計學一切分析的基礎。 空間異質性（Spatial Heterogeneity）： 森林生態係統的形成受到地形、氣候、土壤等多種因素的共同作用，這些因素在空間上分布不均，導緻瞭森林資源的異質性。本章將探討如何通過空間統計方法識彆和量化這種異質性，為後續的建模和預測奠定基礎。 空間依賴性（Spatial Dependence）： 在某些情況下，一個地點的發展不僅受到自身條件的影響，還受到周邊地區的影響。例如，森林火災的蔓延、病蟲害的傳播，都具有明顯的空間依賴性。我們將介紹揭示這種依賴性的模型和方法。 變異函數（Variogram）/協方差函數（Covariance Function）： 這是空間統計學中描述空間變異性的核心工具。我們將深入講解變異函數/協方差函數的概念，包括其結構（純粹隨機、指數、高斯等模型）以及如何從數據中估計和擬閤，為剋裏金插值等空間預測方法提供依據。 第二章：核心空間分析技術：從插值到建模 在掌握瞭空間統計學的基本原理之後，本章將聚焦於其核心的技術和方法，這些技術是實現林業數據空間分析的關鍵。 空間插值（Spatial Interpolation）： 如何利用有限的樣地數據，預測未知區域的森林資源量、生長狀況或其他關鍵指標？本章將詳細介紹幾種主要的插值技術： 反距離權重插值（Inverse Distance Weighting, IDW）： 最直觀的插值方法，基於距離的倒數進行加權平均。我們將討論其優缺點以及適用場景。 剋裏金插值（Kriging）： 最具代錶性的空間統計學插值方法，它利用變異函數/協方差函數的信息，提供最優綫性無偏估計，並能輸齣預測方差，評估預測的不確定性。我們將重點介紹普通剋裏金（Ordinary Kriging）和泛剋裏金（Universal Kriging）等變體，並解析其背後的數學原理。 其他插值方法： 簡要介紹樣條函數插值、趨勢麵分析等，並分析其適用性。 空間迴歸模型（Spatial Regression Models）： 傳統的迴歸模型假設觀測值之間相互獨立，這在林業研究中往往不成立。本章將引入能夠處理空間依賴性的迴歸模型： 空間滯後模型（Spatial Lag Model, SLM）： 考慮瞭空間鄰域因變量的影響。 空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM）： 考慮瞭空間鄰域誤差的影響。 地理加權迴歸（Geographically Weighted Regression, GWR）： 允許迴歸係數在空間上變化，從而捕捉局地性的空間關係，揭示不同區域森林資源與驅動因子之間關係的差異性。我們將通過具體林業案例，展示如何應用這些模型來理解影響森林生長、蓄積量、生物量等指標的空間驅動因素。 點模式分析（Point Pattern Analysis）： 對於某些以點狀分布為特徵的林業數據，如古樹名木、疫病發生點、盜伐熱點等，點模式分析能夠揭示其空間分布規律。我們將介紹完備點過程（Complete Spatial Randomness, CSR）、泊鬆過程、重啓動過程等概念，並通過 Ripley's K 函數等工具，分析點狀林業要素的空間聚集性或分散性。 第三章：空間統計學在林業資源監測與評估中的應用 森林資源監測與評估是林業工作的核心，空間統計學在此領域展現齣巨大的潛力。 森林蓄積量與生物量估算： 傳統的森林蓄積量估算依賴於大量的地麵調查，成本高昂且周期較長。本章將展示如何利用衛星遙感影像、LiDAR等空間數據，結閤地麵調查數據，構建空間統計模型，實現大範圍、高精度的森林蓄積量和生物量估算。我們將重點探討如何處理遙感數據與地麵數據之間的尺度差異和誤差，以及如何利用剋裏金方法或其他空間迴歸模型進行有效的估算和預測。 森林健康狀況評估： 森林病蟲害、火災、乾旱等脅迫因素，其發生和發展具有明顯的空間特徵。本章將介紹如何利用空間統計學方法，分析病蟲害的發生區域和傳播路徑，預測火災發生的潛在風險區域，或評估乾旱對森林生長造成的影響。例如，通過空間自相關分析識彆病蟲害的聚集區，利用空間迴歸模型量化環境因子對森林健康的影響，以及通過點模式分析預測疫病擴散的潛在路徑。 森林類型與植被指數的空間分布研究： 衛星遙感提供瞭海量的地錶覆蓋信息，空間統計學能夠有效地處理這些信息。本章將展示如何利用分類後的植被類型數據或計算齣的植被指數（如NDVI、EVI），進行空間插值和模式分析，揭示不同森林類型或植被健康狀況的空間分布規律，為森林分類、動態監測和生態係統評估提供科學依據。 第四章：空間統計學在林業經營管理中的實踐 從宏觀的規劃到微觀的管理，空間統計學都能夠提供有力的支持，以提升林業經營的效率和效益。 森林經營區劃與精準施策： 森林具有顯著的空間異質性，不同區域的立地條件、樹種組成、生長潛力等存在差異。本章將介紹如何利用空間統計學技術，識彆具有相似特徵的森林地段（如按生産力、采伐適宜性、病蟲害風險等），進行科學的經營區劃。這將有助於製定更具針對性的撫育、采伐、更新等經營方案，實現精準施策，提高森林質量和産齣。 森林火災風險評估與預警： 森林火災的發生和蔓延受地形、植被、氣候等多種空間因素的影響。本章將深入探討如何整閤這些空間數據，構建基於空間統計模型的火災風險評估係統。通過識彆火災易發區、分析火災蔓延路徑，為森林防火部門提供科學決策支持，優化巡護路綫和資源配置。 病蟲害監測預警與防治區劃： 森林病蟲害的發生往往具有空間聚集性和傳播性。本章將演示如何利用空間統計分析，識彆病蟲害的發生熱點區域，預測其潛在的擴散範圍，並為製定有針對性的防治策略提供依據。例如，通過對不同空間尺度下病蟲害發生率進行分析，識彆關鍵的發生源和傳播廊道，從而進行精準的病蟲害防治。 可持續森林管理與生態補償： 在追求森林可持續利用的同時，保護生物多樣性和生態功能也同樣重要。本章將展示如何利用空間統計學，識彆生態敏感區、生物多樣性熱點區域，為生態補償、退耕還林、自然保護區劃定等提供科學的空間依據，促進森林生態係統的健康與穩定。 第五章：空間統計學在林業研究中的前沿與展望 隨著技術的發展，空間統計學在林業研究中的應用正不斷深化和拓展。 高分辨率遙感數據與大數據分析： 隨著高分辨率遙感技術的飛速發展，海量的林業空間數據不斷湧現。本章將探討如何利用大數據分析技術，結閤空間統計學模型，挖掘其中蘊含的復雜空間信息，如樹種動態變化、小尺度地形對生長影響等。 機器學習與空間統計學的融閤： 機器學習方法在處理復雜非綫性關係方麵具有優勢，與空間統計學相結閤，能夠産生更強大、更精準的預測模型。本章將介紹如何將支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等機器學習算法，與空間統計模型（如GWR）進行融閤，以提升林業參數的預測精度。 動態空間過程建模： 森林生態係統是一個動態演化的過程，其空間格局也隨時間變化。本章將展望如何利用動態空間統計模型，模擬森林生長、演替、乾擾響應等過程，預測未來的森林格局，為長遠森林規劃提供科學指導。 氣候變化對森林空間格局的影響： 氣候變化正深刻影響著森林的分布和結構。本章將討論如何利用空間統計學，分析氣候變化對森林適宜分布區的影響，預測森林遷移的潛力和路徑，為森林適應性管理提供科學支撐。 結語：開啓林業研究的新篇章 本書係統地介紹瞭空間統計學的理論基礎，並展示瞭其在林業資源監測、經營管理、生態保護等多個領域的廣泛應用。我們相信，通過掌握這些先進的空間統計學理論和技術，林業科研人員和管理者將能夠更深刻地理解森林生態係統的空間復雜性，更有效地解決林業發展麵臨的挑戰，為實現森林資源的可持續利用和生態環境的健康發展貢獻力量。空間統計學不僅是一種分析工具，更是一種全新的思維方式，它將帶領我們開啓林業研究與實踐的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭些時間在書店裏翻閱瞭幾個章節的引言部分，感覺作者在行文風格上保持瞭一種非常嚴謹的學術態度，這對於深入研究者來說無疑是優點。他似乎很注重邏輯的嚴密性，每一個論點的提齣都有詳實的背景鋪墊和理論基礎支撐。然而，這種嚴謹性在某些段落中也帶來瞭一定的閱讀障礙，對於那些不熟悉相關數學模型和統計學前置知識的讀者，可能需要反復閱讀纔能完全領會其深意。我留意到其中有一部分似乎是在探討高維數據處理的可能性，這部分的內容讓我聯想到瞭一些前沿的計算方法，我很好奇作者是如何將這些復雜的方法論整閤到整體的理論框架中的。如果能配有更多針對特定場景的分析流程圖，或許能讓理論的學習過程更加具象化，而不是停留在純粹的符號推演層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價和厚度，給我的第一印象是它麵嚮的是一個相對專業的讀者群體，可能更適閤研究生或已經具備一定統計學背景的從業人員。這引發瞭我對“應用”部分的思考：既然標題明確提到瞭“林業中的應用”，那麼這些應用實例的深度如何？是停留在簡單的參數估計和結果解讀，還是深入到瞭模型假設檢驗、模型比較和長期預測的層麵？林業數據的特點通常是時空耦閤性強、數據獲取成本高且存在大量缺失值，如果作者能夠針對這些林業特有的數據挑戰，提供一些具體的、經過驗證的處理流程或算法優化建議，這本書的價值將得到極大的提升。期待它能成為連接抽象統計理論與具體林業資源管理決策之間的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺有意思的，封麵采用瞭深邃的墨綠色調，配以一些抽象的幾何綫條，讓人在書店裏一眼就能注意到它。我拿起這本書的時候，首先感受到的是它沉甸甸的質感，這通常意味著內容會比較紮實、篇幅可觀。內頁的紙張選擇也比較考究，印刷字體清晰易讀，排版布局也顯得專業且規範，沒有那種廉價印刷品的粗糙感。不過，對於一個初學者來說，光是看目錄就能感受到一種撲麵而來的學術氣息，那些專業術語和復雜的數學符號似乎在無聲地宣告著這是一本“硬核”的讀物。我希望能從這本書中找到一些清晰的導引，將那些晦澀的理論概念轉化為可以理解的圖示和案例，畢竟，理論的構建和實際的應用之間，往往隔著一道需要耐心跨越的鴻溝。我期待它在理論基礎的闡述上能做到深入淺齣，而不是僅僅堆砌公式。

評分☆☆☆☆☆

從我對專業書籍的一般觀察來看，一本好的統計學著作不僅要解釋“是什麼”，更要解釋“為什麼是這樣”。我希望這本書在闡述空間自相關性、空間異質性這些核心概念時，能夠提供非常直觀的解釋，而不是僅僅給齣公式。比如，為什麼在處理地理數據時，我們必須引入特定的空間權重矩陣？這個矩陣的選擇背後蘊含瞭怎樣的空間哲學或假設？如果作者能深入剖析這些底層邏輯，那麼這本書就不再是一本簡單的工具書，而是一部能夠培養研究者獨立思考能力的教材。我尤其期待看到作者對不同空間統計模型（比如一些經典的計量模型）的優缺點進行坦誠的對比，指齣它們各自適用的場景和局限性，幫助讀者建立起全麵的模型辨識能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構安排似乎是按照由淺入深、由理論到實踐的脈絡展開的，從基礎的概率分布理論開始，逐步深入到空間數據的特性分析，最後可能涉及一些復雜的模型構建。我比較關注的是，它在案例分析部分的選擇是否足夠具有代錶性和啓發性。畢竟，統計學理論的生命力在於其能否有效解決實際問題。如果案例都過於理想化或者僅僅是教科書式的演示，那麼這本書的實用價值就會大打摺扣。我更希望看到的是，作者能夠展示一些在真實復雜數據環境下，理論模型是如何被調整、優化以適應特定研究需求的。特彆是關於數據預處理和模型選擇的決策過程，這往往是實踐中最考驗功力的地方，也是初學者最容易感到迷茫的環節。