现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材 [Mathematical Methods in Contemporary Geography（Third Edition）] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐建华 编

图书标签:

• 地理学
• 数学方法
• 高等教育
• 教材
• 空间分析
• 统计地理学
• 地理信息系统
• 模型
• 第三版
• 现代地理学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040466324

版次：3

商品编码：12066441

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

外文名称：Mathematical Methods in Contemporary Geography（Third Edition）

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：4

内容简介

　　《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》主要介绍和探讨现代地理学中的数学方法，内容包括地理数据的预处理、地理建模概述、经典统计分析方法、非平稳时间序列分析方法、空间统计分析方法、运筹决策分析方法、网络分析方法、控制论与信息反馈方法、灰色系统方法、模糊数学方法、系统动力学方法、分形与自组织临界性理论、小波分析方法、人工神经网络方法等。
　　《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》自成体系，具有专著与教材相结合的写作风格，既遵从专著的写作规范，又兼顾了教材的系统性、层次性、通俗性等要求，同时还吸收了作者自己及他人的新科研成果。理论与实践结合、方法与应用结合，以问题为导向、学以致用，既是《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》编写的基本原则，也是《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》鲜明的特色。书中对于每一种理论和方法的介绍与讨论，基本都以具体实例给以说明与示范。
　　《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》的读者对象，是高校地理类、生态学、环境科学、区域经济学、人口学等专业的高年级本科生、研究生及相关科研人员。对于高校高年级本科生和研究生来说，《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》既可以作为教材，也可以作为教学参考书或课外阅读读物使用；对于科研工作者来说，《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》既是工具书，又是科研参考书。

目录

第1章 绪论
第1节 数学方法在现代地理学中的作用
第2节 现代地理数学方法的形成和发展
第3节 现代地理数学方法的主要内容
第4节 现代地理数学方法的应用
思考题与练习题
参考文献

第2章 地理数据的预处理
第1节 地理数据的类型与特征
第2节 地理数据的统计预处理
第3节 地理数据分布的集中化与
均衡度指数
第4节 地理数据的无量纲化处理
思考题与练习题
参考文献

第3章 地理模型与地理建模概述
第1节 地理模型的概念、特点与分类
第2节 地理建模的思维导向、原则与步骤
第3节 地理建模方法概述
思考题与练习题
参考文献

第4章 经典统计分析方法
第1节 相关分析
第2节 回归分析
第3节 聚类分析与判别分析
第4节 主成分分析与因子分析
第5节 统计预测方法
思考题与练习题
参考文献

第5章 非平稳时间序列分析方法
第1节 Mann-Kendall检验
第2节 集合经验模态分解方法
思考题与练习题
参考文献

第6章 空间统计分析方法
第1节 探索性空间统计分析
第2节 空间计量模型
第3节 地统计分析方法
思考题与练习题
参考文献

第7章 运筹决策分析方法
第1节 线性规划与目标规划方法
第2节 投入产出分析
第3节 随机型决策分析方法
第4节 AHP决策分析方法
思考题与练习题
参考文献

第8章 网络分析方法
第1节 地理网络的图论描述
第2节 最短路径与选址问题
第3节 复杂网络分析方法
思考题与练习题
参考文献

第9章 控制论与信息反馈方法
第1节 控制论及其基本概念
第2节 地理系统动态的控制论描述
第3节 最大值原理及其应用
第4节 大系统理论及其应用
思考题与练习题
参考文献

第10章 灰色系统方法
第1节 灰色关联分析方法
第2节 灰色预测方法
第3节 灰色系统建模方法
第4节 灰色局势决策方法
思考题与练习题
参考文献

第11章 模糊数学方法
第1节 模糊数学的基本概念与运算
第2节 模糊聚类方法
第3节 模糊综合评判方法
思考题与练习题
参考文献

第12章 系统动力学方法
第1节 系统动力学的基本原理
第2节 系统动力学应用实例
思考题与练习题
参考文献

第13章 分形与自组织临界性理论
第l节 分形与分维数
第2节 长程相关与长程互相关分析
第3节 自组织临界性理论及其应用
思考题与练习题
参考文献

第14章 小波分析方法
第1节 小波分析的基本原理
第2节 小波分析的应用实例
思考题与练习题
参考文献

第15章 人工神经网络方法
第1节 人工神经网络简介
第2节 人工神经网络应用实例
思考题与练习题
参考文献

精彩书摘

　　《现代地理学中的数学方法（第3版）/高等学校教材》：
　　（1）长期趋势（T）。长期趋势（一般用表示），是时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化之趋势。时间序列在较长的时间内，往往会呈现出不变、递增或递减的趋向。例如，对于一个国家或地区来说，随着经济发展，GDP、人均可支配收入、储蓄额等，一般具有长期上升的趋势；死亡率，则因为医疗技术的进步及生活水平的提高而具有长期向下的趋势。然而，并非所有时间序列都具有向上或下降的长期趋势。譬如，几乎所有产品在整个生命周期中都经历了不同的长期趋势，因而在不同的时间点具有不同的产量和销售量：在产品形成的初期逐渐上升；成长期加速向上升；成熟期缓慢上升；衰老期则逐渐下降。因为长期趋势不但展示了时间序列的未来发展趋势，而且也能使其他3个因素的影响更明显地显现出来，因此在分析时间序列时，通常需要首先将长期趋势分离出来。
　　……

《现代地理学中的数学方法》（第三版） 图书简介 《现代地理学中的数学方法》（第三版）是对当代地理学研究中日益重要的数学工具和统计技术进行全面而深入探讨的权威著作。本书旨在为地理学专业的学生、研究人员以及对地理信息系统（GIS）、遥感、空间分析和环境建模等领域感兴趣的专业人士提供坚实的基础。第三版在第二版的基础上进行了精心修订和更新，吸收了该领域最新的研究进展和技术发展，使其更加贴合当前学术前沿。 本书的核心目标是弥合地理学研究的定性描述与定量分析之间的鸿沟，展示数学语言如何成为理解和解决复杂地理问题的强大工具。从基础的统计学原理到高级的空间统计模型，再到机器学习在地理学中的应用，本书循序渐进地引导读者掌握必要的分析技能。 内容亮点与章节概述： 本书共分为若干个逻辑清晰的部分，每一部分都聚焦于地理学中特定应用场景下的数学方法。 第一部分：地理学研究中的数学基础 导论： 本章将阐述数学方法在现代地理学中的必要性和重要性，回顾地理学研究从定性到定量演变的历程，并概述本书的结构和学习目标。 数据类型与度量尺度： 深入探讨地理学研究中常见的数据类型，包括定类、定序、定距和定比数据，以及不同度量尺度下数据所蕴含的信息和相应的处理方法。 描述性统计： 介绍如何运用均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等描述性统计量来概括和总结地理数据集的特征。重点讲解可视化技术，如直方图、箱线图、散点图等，以直观展示地理现象的分布规律。 概率论基础： 阐述概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）在地理现象模拟和推断中的作用。 第二部分：统计推断与假设检验 抽样理论与抽样分布： 讲解抽样的方法和抽样分布的原理，这是进行统计推断的基础。 参数估计： 介绍点估计和区间估计，以及如何基于样本数据推断总体参数的范围。 假设检验： 系统讲解假设检验的基本框架、常用方法（如t检验、卡方检验、F检验），以及在地理学研究中如何检验不同空间现象之间关系的显著性。例如，检验两个区域平均气温是否存在显著差异，或检验不同土地利用类型对土壤侵蚀率的影响。 第三部分：回归分析与建模 相关分析： 介绍如何量化地理变量之间的线性关联程度，包括皮尔逊相关系数等。 简单线性回归： 讲解如何建立一个自变量与一个因变量之间的线性模型，用于预测和解释地理现象。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，在地理学中用于构建更复杂的解释性模型，例如，分析影响房价的多种地理和社会经济因素。 模型诊断与选择： 讨论如何评估回归模型的拟合优度（R方、调整R方），识别和处理多重共线性、异方差等问题，以及选择最优模型。 第四部分：空间统计学 空间数据的特性： 强调地理数据的空间自相关性（Tobler's First Law of Geography）和异质性，以及这些特性对传统统计方法带来的挑战。 空间自相关分析： 深入介绍 Moran's I、Geary's C 等指数，用于量化和检测地理要素在空间上的聚集或分散模式。 空间异质性与地理加权回归（GWR）： 解释局部回归模型如何处理地理现象的空间变异性，GWR作为一种重要的局部建模技术，能够更好地捕捉空间非平稳关系。 点模式分析： 介绍分析地理事件（如犯罪地点、疾病爆发点）的空间分布模式，识别聚集、分散或随机分布的特征。 栅格数据空间统计： 讨论在栅格环境下进行空间统计分析的方法。 第五部分：时间序列分析与空间时间模型 时间序列基本概念： 介绍趋势、季节性、周期性和随机性等时间序列的组成部分。 时间序列模型： 讲解 ARIMA 模型及其在分析和预测地理时间序列数据中的应用，例如，分析某城市人口增长的时间序列。 空间时间模型： 探讨如何结合空间和时间维度来分析地理现象的变化，例如，研究气候变化在不同区域和时间上的动态过程。 第六部分：多元分析方法 主成分分析（PCA）： 介绍降维技术，用于处理高维地理数据集，提取关键信息。 因子分析： 探索潜在的、不可直接观测的因素如何解释地理变量之间的共变关系。 聚类分析： 讲解如何根据相似性将地理对象或区域分组，发现自然存在的空间单元，例如，根据气候特征进行区域划分。 第七部分：地理学中的机器学习方法 机器学习概述： 介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。 常用机器学习算法： 重点介绍在地理学中广泛应用的算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-means 聚类等。 模型评估与优化： 讲解如何评估和优化机器学习模型的性能，例如，通过交叉验证、混淆矩阵等。 应用实例： 通过具体的地理学案例，展示机器学习在土地覆盖分类、城市扩张预测、环境风险评估等方面的实际应用。 第八部分：地理信息系统（GIS）与遥感中的数学应用 GIS中的空间分析： 介绍缓冲区分析、叠加分析、网络分析、插值等GIS核心功能背后的数学原理。 遥感图像处理中的数学： 讲解几何校正、辐射定标、影像增强、变化检测等遥感处理环节所依赖的数学方法。 地理模拟与建模： 探讨如何利用数学模型在GIS环境中进行地理过程的模拟，如水文模型、交通模型等。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书不仅提供了严谨的数学理论讲解，还通过大量典型的地理学案例，展示了这些方法在实际研究中的应用。 循序渐进的难度： 从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术，适合不同水平的读者。 丰富的案例研究： 涵盖了气候学、地貌学、城市地理学、环境科学、资源管理等多个地理学分支领域的实际问题。 注重软件应用： 在讲解数学方法的同时，也会提及或暗示相关的软件工具（如R、Python、ArcGIS、QGIS等）在实现这些方法中的作用，但本书本身不直接教授具体的软件操作，而是侧重于方法论。 紧跟前沿： 第三版更新了关于机器学习、大数据分析在地理学中应用的章节，反映了该领域最新的发展趋势。 《现代地理学中的数学方法》（第三版）是地理学研究者不可或缺的参考书，它将帮助读者掌握分析复杂地理现象的强大工具，提升研究的科学性和精确性，从而在日益数据驱动的地理学领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

我最近在关注《现代地理学中的数学方法（第3版）》这本书，主要是因为它在学术界有着很高的声誉。我所在的地理学领域，研究的深度和广度都在不断拓展，数学工具的应用也越来越复杂和精细。我一直觉得自己的数学功底还不够扎实，特别是在处理大数据和复杂模型时，经常感到力不从心。我希望这本书能够帮助我系统地梳理和掌握现代地理学中的关键数学方法，比如时间序列分析在气候变化研究中的应用，或者多尺度地理加权回归在城市空间格局分析中的作用。第三版，意味着它一定包含了最新的研究进展和技术动态，我特别期待书中能够介绍一些基于人工智能和机器学习的地理空间分析方法，这对于我未来的研究方向至关重要。我希望能在这本书中找到关于如何进行模型选择、参数优化以及结果解释的详细指导，而不仅仅是简单的公式堆砌。作为一本“高等学校教材”，我深信它具有高度的权威性和系统性，能够为我提供一条清晰的学习路径，让我能够有效地提升自己的研究能力，并在学术竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

对于《现代地理学中的数学方法（第三版）》这本书，我最欣赏的是它能够 bridging the gap between theoretical mathematics and practical geography。我是一名正在撰写毕业论文的研究生，在论文中我需要运用一些空间统计的方法来分析我的研究数据，但苦于一直没有找到一本能够兼顾理论深度和操作指导的书籍。以往接触过的相关书籍，要么数学推导过于严谨，让我望而却步；要么只是简单罗列一些软件操作步骤，让我知其然不知其所以然。我非常期待这本书能够提供一个清晰的框架，解释每种数学方法背后的逻辑，以及它如何适用于不同的地理问题。我尤其关注书中关于“空间自相关”和“空间异质性”的章节，因为这些是理解地理格局形成的关键。我希望这本书能够详细讲解 Moran's I 和 Geary's C 指数的计算原理和应用场景，以及如何利用 GWR (Geographically Weighted Regression) 等模型来处理空间异质性带来的挑战。第三版，意味着它一定是经过了多次的修订和完善，我希望能看到其中加入了最新的研究方法和技术，例如在机器学习方面，如何将地理加权模型与神经网络结合，或者如何利用深度学习来识别地理空间模式。这本书作为高等学校教材，其严谨性毋庸置疑，我期待它能够真正帮助我解决在论文研究中遇到的实际问题，提升我的研究能力。

评分☆☆☆☆☆

对于《现代地理学中的数学方法（第3版）》，我最期待的是它能够提供一种“学以致用”的学习体验。我是一名地理信息科学专业的学生，毕业论文的主题涉及到大量的空间数据分析，但很多时候，我发现理论知识和实际操作之间存在很大的脱节。我希望这本书能够通过大量的案例研究和实际操作指南，将抽象的数学模型转化为可操作的步骤。例如，在讲解空间回归模型时，我希望能看到如何在 GIS 软件中实现这些模型，如何进行数据准备、模型构建、结果诊断和可视化呈现。第三版，意味着它能够反映最新的软件版本和技术发展，我非常期待书中能有关于 Python 或 R 语言在地理空间分析中的应用介绍，这对于我们掌握前沿的研究工具非常有帮助。我希望这本书能够帮助我不仅理解数学方法的原理，更能掌握如何在实际研究中灵活运用这些方法，解决真实的地理问题。这本书作为“高等学校教材”，其内容的权威性和专业性我深信不疑，我期待它能够成为我解决研究难题、提升学术能力的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代地理学中的数学方法（第3版）》给我最直观的感受是其内容的全面性。翻开目录，我看到了从基础的统计学原理到复杂的空间计量模型，几乎涵盖了地理学研究中可能遇到的所有数学工具。我尤其关注其中关于“空间数据分析”的部分，因为这正是我们当前研究中最棘手但也最有价值的领域。以往学习过程中，对于诸如克里金插值、 Moran's I 指数、 Getis-Ord Gi 统计量等概念，总是停留在理论层面，对于它们在实际地理现象中的应用，例如土地利用变化预测、环境污染扩散模拟、城市热岛效应分析等，缺乏清晰的认识。我希望这本书能够通过丰富的案例研究和清晰的图示，将这些抽象的数学模型与具体的地理问题紧密联系起来，让我们能够理解这些方法是如何帮助我们发现地理空间规律、揭示现象背后的机制的。而且，第三版这个更新的标记，让我对其中可能加入的最新研究方法充满了好奇。在当今大数据和人工智能飞速发展的时代，地理学也在不断拥抱新的技术，我希望这本书能够及时反映这些前沿进展，比如如何利用深度学习进行地理特征提取，或者如何运用贝叶斯方法处理不确定性空间数据。这本书的权威性，从其“高等学校教材”的定位和“第三版”的更新迭代可见一斑，让我相信它能够提供系统、深入的知识体系，引领我们走向现代地理学研究的前沿。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，我真的是期待已久。作为一名地理学专业的学生，我深知数学在现代地理学研究中的重要性，但常常感到理论和实践之间存在一道鸿沟。许多现有的教材过于偏重理论，晦涩难懂，或者在实际应用上不够深入，让我觉得学了之后无从下手。而《现代地理学中的数学方法（第3版）》恰恰填补了这个空白。从封面设计就能感受到一种严谨而又不失活力的气息，让人联想到那些在 GIS 软件中熟练操作、在模型构建中游刃有余的地理学大家。这本书的出现，无疑为我们这些渴望将数学工具应用于地理问题研究的学生提供了一盏明灯。我非常好奇它将如何讲解那些核心的数学概念，比如多元统计分析、空间插值、时间序列分析等等，是否会以一种更加直观、易于理解的方式呈现？特别是第三版，我期待它能够融入最新的研究成果和技术发展，比如机器学习在地理信息系统中的应用，或者更先进的地理空间数据挖掘方法。我希望这本书不仅能教会我“是什么”，更能让我理解“为什么”和“怎么做”。看到“高等学校教材”的字样，我更是对其内容的专业性和系统性充满信心，相信它能为我的学术之路打下坚实的基础，甚至可能启发我未来从事相关的科研工作。这本书的重量和厚度也暗示了内容的丰富程度，让我对接下来的阅读充满期待，渴望着它能带给我一场知识的盛宴。

评分☆☆☆☆☆

我一直对《现代地理学中的数学方法（第3版）》这本书充满好奇。在我的学习过程中，我常常感到地理学研究的深度和严谨性很大程度上依赖于数学方法的支撑，但往往在学习这些数学方法时，会遇到一些阻碍。我希望这本书能够以一种易于理解、引人入胜的方式来讲解这些数学概念。例如，在讲解“概率与统计”这一部分时，我希望它能够通过生动的地理学例子，比如随机抽样调查、样本代表性分析等，来解释概率分布和假设检验的意义。第三版，我期待它能融入更多前沿的地理信息科学技术，例如，如何利用空间统计学方法来分析社交媒体上的地理信息，或者如何运用机器学习模型来预测自然灾害的发生。我希望这本书不仅能传授知识，更能激发我的思考，让我能够主动去探索数学在地理学中的更多可能性。作为一本“高等学校教材”，我深信它在内容的科学性和系统性上都有着高标准的要求，能够为我提供一个坚实的知识体系，让我能够在现代地理学领域中走得更远。

评分☆☆☆☆☆

对于《现代地理学中的数学方法（第3版）》，我最期待的是它能够提供一种“融会贯通”的学习体验。我是一名博士生，在研究中需要运用多种复杂的数学模型来分析地理现象。然而，我常常感到不同数学方法之间存在联系，但又难以将它们整合成一个统一的分析框架。我希望这本书能够在这方面提供指导，例如，如何将统计模型与机器学习方法结合起来，如何处理多源异构的地理空间数据，以及如何进行跨尺度的地理过程模拟。第三版，意味着它一定包含了最新的研究进展和技术应用，我非常期待书中能够介绍一些关于“地理大数据挖掘”和“智能地理信息系统”的内容，这对于我紧跟学术前沿至关重要。我希望这本书不仅能教会我“是什么”，更能让我理解“为什么”和“如何更有效地运用”。这本书作为“高等学校教材”，其内容的系统性和前沿性我深信不疑，我期待它能够帮助我突破研究瓶颈，在学术上取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的教材，不仅在于内容的深度，更在于其传达知识的方式。对于《现代地理学中的数学方法（第3版）》这本书，我最看重的是它是否能够将枯燥的数学公式转化为生动的地理解释。我曾遇到过一些数学方法类的书籍，虽然公式严谨，但读起来像天书，完全不知道这些数学工具能解决什么地理问题，更别说如何去应用了。我特别期待这本书能在这方面做得更好。比如，在介绍回归分析时，是否会用真实的地理数据集来演示如何建立模型，如何解释回归系数的地理含义？在讲解主成分分析时，是否会展示如何通过降维来提取地理信息，例如将多个气象因子整合成一个气候指数？我希望这本书能够通过大量的实例，让我们真切地感受到数学的力量，学会如何用数学的语言来描述和分析复杂的地理现象。第三版的更新，也让我对其中可能加入的互动式学习资源或者在线配套视频抱有期待，如果能有这样的辅助学习手段，那将是锦上添花。作为一本高等学校教材，我深信它在教学设计上必然是经过深思熟虑的，能够引导学生循序渐进地掌握这些数学工具，并最终将其融会贯通，应用于自己的研究实践之中。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直关注着《现代地理学中的数学方法（第3版）》这本书的动向。我是一名地理学专业的教师，在教学过程中，我深切感受到学生们在理解和应用数学方法方面存在的困难。我希望这本书能够为我提供一套既有深度又有广度的教学资源，能够帮助学生们建立起扎实的数学基础，并将其有效地应用于地理学研究。我特别关注书中关于“模型构建与验证”的章节，因为这正是培养学生研究能力的关键。我希望书中能够提供清晰的指导，解释如何根据研究问题选择合适的数学模型，如何进行模型的参数估计和敏感性分析，以及如何科学地评估模型的准确性和可靠性。第三版，意味着它能够反映最新的研究趋势和教学方法，我非常期待书中能够加入一些互动式学习的元素，或者提供一些可供学生练习的编程代码示例，这对于提升教学效果非常有帮助。这本书作为“高等学校教材”，其权威性和实用性是我选择它的主要原因，我希望它能成为我教学的得力助手，帮助我培养出更多优秀的地理学人才。

评分☆☆☆☆☆

我一直对《现代地理学中的数学方法（第3版）》这本书抱有很高的期望。作为一名对地理学充满热情的学习者，我深知数学是理解和分析地理现象的基石。然而，我常常在学习过程中感到力不从心，很多数学概念对于我来说过于抽象，难以与实际的地理问题联系起来。我希望这本书能够以一种更加生动、直观的方式来呈现这些复杂的数学知识。例如，在讲解“空间插值”这一章节时，我希望它能够通过清晰的图示和生动的案例，解释反距离加权、克里金插值等方法的原理，并展示它们在绘制地形图、预测污染物浓度分布等方面的应用。第三版，我期待它能够包含更多前沿的研究方法和技术，例如，如何利用机器学习算法进行地理空间预测，或者如何运用网络分析来研究交通流和城市扩张。我希望这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，能够引导我一步步深入理解现代地理学中的数学方法，并激发我对这一领域的兴趣。这本书的“高等学校教材”定位，也让我相信它在内容的深度和广度上都有着严格的把控，能够为我提供扎实的理论基础和实用的分析技能。

评分☆☆☆☆☆

给力

评分☆☆☆☆☆

书不错，最新版的，适合专业课学习

评分☆☆☆☆☆

很不错的说嘎哈哈哈哈

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谢谢老板，发货速度快

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