空间统计学林业应用案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫秀婧，汪浩然 著

图书标签:

• 空间统计学
• 林业
• 案例分析
• 地理统计
• 林业遥感
• 空间建模
• 森林资源
• 生态学
• GIS
• 数据分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302381426

版次：1

商品编码：11581658

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《空间统计学林业应用案例》第一部分较为系统地介绍了空间统计学的区域化变量理论、变异函数及其结构分析、克里格插值、缓冲区分析、叠加分析、网络分析等方面的原理和应用方法；第二部分介绍了空间统计学在林业中的应用情况，结合作者的研究成果，综合性地从城市绿地植被配置、土壤异质性、经济林种植适宜区区划等方面给出空间统计学在林业中的具体应用。这些案例均来自作者对近年来研究工作的总结，具有示范作用，实用性和可操作性强。通过应用案例，读者可以更好地掌握空间统计学理论知识，更好地把握其在实际中的应用。
　　本书同时为广大林业研究者和林业基层工作者提供了理论基础和技术指导，也可供从事林业、空间分析相关工作的人员作为参考书使用。

前言/序言

空间统计学在林业领域的应用：理论、方法与实践 引言 森林作为地球生态系统的重要组成部分，其健康状况、动态变化以及与人类活动的相互作用，对全球气候、生物多样性、水资源以及经济发展都具有深远影响。随着现代科技的飞速发展，遥感技术、地理信息系统（GIS）以及大数据分析的日臻成熟，为林业资源的监测、管理和保护提供了前所未有的机遇。然而，面对海量、多源、时空异质性的林业数据，如何从中提取有价值的信息，进行科学的分析和预测，是当前林业研究和实践中亟待解决的关键问题。 空间统计学，作为一门融合了统计学原理与空间分析技术的学科，能够有效地处理具有空间依赖性和空间异质性的数据。它不仅能够描述空间现象的分布特征，更能揭示空间变量之间的相互关系，并在此基础上进行预测和建模。因此，将空间统计学的方法论引入林业领域，对于深化我们对森林生态系统过程的理解，提升林业管理效率，优化资源配置，应对气候变化等挑战，具有极其重要的意义。 本书旨在全面系统地探讨空间统计学在林业各个应用场景下的理论基础、核心方法以及实际操作。我们将从空间统计学的基本概念入手，逐步深入到其在林业资源调查、森林生态过程模拟、森林病虫害监测、森林火灾风险评估、森林碳汇估算、生物多样性研究以及林业规划与管理等方面的具体应用。本书力求在理论与实践之间架起一座坚实的桥梁，为广大林业工作者、科研人员、学生以及对森林科学感兴趣的读者，提供一套科学、实用、易于理解的空间统计学应用指南。 第一部分：空间统计学基础理论与方法 在深入探讨其在林业领域的具体应用之前，理解空间统计学本身的核心概念至关重要。本部分将详细介绍： 空间数据的特性与挑战： 空间数据的自相关性（Tobler's First Law of Geography）、空间异质性、空间依赖性和尺度效应是其区别于传统统计数据的关键特征。我们将阐述这些特性对统计分析可能带来的挑战，例如标准统计方法的失效以及对特有方法的需要。 空间自相关分析： Moran's I、Geary's C等全局空间自相关指数，以及Local Indicators of Spatial Association (LISA)，如Local Moran's I，将详细讲解。这些指标能够量化空间单元之间的相似性或差异性，识别空间集聚（hotspots）和空间分散（coldspots）现象，对于理解森林资源分布的规律性具有指导意义。 空间异质性建模： 异质性是森林生态系统普遍存在的特征，地理位置、地形、气候、土壤等因素的差异都会导致森林性质的改变。本书将介绍如何通过回归分析、分块克里金等方法来识别和量化空间异质性，并将其纳入统计模型中，提高预测的准确性。 空间插值技术： 在林业调查中，我们往往无法对所有区域进行实地测量。空间插值技术，如反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）插值（包括普通克里金、泛克里金、指示克里金等）以及样条函数插值，能够根据已知点的数据预测未知区域的值。我们将详细讲解不同插值方法的原理、适用条件及优缺点。 空间回归模型： 传统线性回归模型忽略了空间相关性。本部分将重点介绍如何构建空间计量经济学模型，如空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）、空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）以及空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）。这些模型能够显式地考虑空间依赖性，更准确地解释和预测林业变量。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： GWR是一种非参数回归方法，能够允许回归系数在空间上发生变化，从而捕捉到局部空间异质性。我们将详细介绍GWR的原理、模型构建过程以及其在揭示不同区域森林分布驱动因素差异方面的应用。 第二部分：空间统计学在林业核心领域的应用案例 在掌握了空间统计学的基本理论和方法后，本部分将聚焦于这些工具在林业实际工作中的具体应用。我们将通过大量的真实案例，展示空间统计学如何解决林业面临的现实问题。 森林资源调查与监测： 森林面积与蓄积量估算： 如何结合地面调查数据和遥感影像，利用空间统计学方法进行高精度、大范围的森林面积和蓄积量估算。例如，利用辅助变量（如NDVI、高程）构建空间回归模型，对地面调查点进行插值，从而预测区域性蓄积量。 森林类型和结构的空间探测： 利用多源遥感数据（光学、雷达）结合空间聚类分析和分类方法，识别不同森林类型、优势树种和林分结构的空间分布格局。 森林动态变化的空间分析： 对比不同时期的遥感影像，利用时间序列分析和空间回归模型，监测森林覆盖率变化、森林退化、森林恢复等现象的空间模式，并分析其驱动因素。 森林生态过程模拟与预测： 森林生产力空间模拟： 基于遥感数据、气象数据和地形因子，构建空间模型预测森林初级生产力（NPP）的空间分布，理解不同环境条件下森林的生长潜力。 森林水分利用效率（WUE）的空间评估： 结合蒸散发（ET）、降水和生物量数据，利用空间统计方法评估WUE的空间变异性，理解森林在水分限制条件下的响应。 森林碳汇估算与空间格局： 利用模型结合空间统计技术，精确估算森林生物量碳储量和碳汇能力的空间分布，为碳交易和减排贡献提供科学依据。 森林病虫害与灾害的空间预警与管理： 森林病虫害的空间发生规律研究： 分析病虫害发生地点、发生强度与环境因子（如气候、植被状况）的空间关系，建立预警模型，预测高风险区域。 森林火灾风险空间评估与制图： 整合地形、植被、气候、人为活动等多种空间数据，利用空间统计模型（如逻辑回归、支持向量机）构建森林火灾风险区划图，为火灾预防和扑救提供决策支持。 极端天气事件（如干旱、洪涝）对森林的影响空间分析： 评估干旱、洪涝等极端事件对森林健康、生产力以及物种分布的空间影响，并分析其长期趋势。 生物多样性保护与研究： 物种分布的空间预测与栖息地适宜性评价： 利用物种出现记录和环境因子，通过MaxEnt、GWR等空间模型预测物种的潜在分布范围，识别关键的栖息地。 生物多样性热点区域识别与保护优先级排序： 结合物种多样性指数、生态系统服务功能等空间数据，利用空间统计方法识别生物多样性热点区域，为保护区规划提供依据。 外来入侵物种的空间扩散预测： 分析外来入侵物种的传播机制和空间扩散模式，预测其潜在的蔓延范围，制定有效的防控策略。 林业规划与管理决策支持： 森林经营方案的空间优化： 结合森林资源的空间分布、生长模型和经济效益，利用空间多目标优化方法，制定最优的森林采伐、抚育等经营方案。 生态旅游资源的空间评估与开发： 结合自然景观、交通可达性、生态敏感性等空间信息，评估生态旅游资源的潜力，指导生态旅游区的规划与开发。 森林生态系统服务功能空间量化与评价： 利用空间统计模型，量化森林在水源涵养、水土保持、气候调节、生物多样性维持等方面的空间分布及其价值，为生态补偿和政策制定提供科学依据。 第三部分：工具与实践 本书在讲解理论和应用案例的同时，还将穿插介绍实现这些分析常用的软件工具和操作流程。我们将重点介绍： GIS软件： ArcGIS, QGIS等在数据准备、空间可视化、基础空间分析中的应用。 统计分析软件： R语言（及其丰富的空间统计学包，如`sp`, `sf`, `gstat`, `spdep`, `lme4`等）、Python（及其地理空间分析库，如`geopandas`, `pykrige`, `pysal`等）。 专业空间统计软件： Geoda，以及一些特定的插件和工具。 我们将提供代码示例、数据处理流程以及结果解读的指导，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 结论 空间统计学为林业领域的研究和实践提供了一套强大而灵活的分析框架。通过深入理解其理论基础，并灵活运用各种空间统计方法，我们可以更有效地监测森林资源、理解生态过程、预测未来变化，并为制定科学的林业政策提供强有力的数据支持。本书的编写，旨在成为一本全面、实用、前沿的参考书，激发更多研究者和从业者将空间统计学的力量应用于保护和可持续利用我们宝贵的森林资源。本书的内容丰富，涵盖了从基础概念到高级应用，从理论推导到实际操作，力求为读者提供一个完整、深刻的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实非常吸引人眼球，封面色彩搭配和字体选择都透露着一种严谨而又充满现代感的气息。拿到手里能明显感觉到纸张的质感，那种略带磨砂的触感，让人忍不住想立刻翻开它。内页的排版也做得相当用心，清晰的图文混排，特别是那些复杂的统计图表，都被处理得井井有条，即便是初次接触这类专业书籍的人，也能很快找到阅读的节奏感。作者在章节之间的过渡处理得非常自然流畅，仿佛在引导读者进行一次精心策划的探索之旅，而不是生硬地灌输知识点。我特别欣赏其中对一些经典理论的视觉化呈现，那些精心绘制的示意图，比纯文字的描述要直观和深刻得多，极大地降低了理解门槛。整体来看，从一个读者的角度出发，这本书在视觉传达和阅读体验上，无疑是下了大功夫的，让人在阅读专业内容之前，就已经建立了一种积极的期待感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，简直是教科书界的“清流”。它没有那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调，反而像是一位经验丰富的导师在耐心地为你拆解难题。作者在阐述核心概念时，总能找到最贴近生活或最容易理解的类比，这种叙事方式极大地增强了知识的吸收效率。我发现自己很少需要频繁地查阅其他资料来辅助理解，因为作者似乎已经预料到了读者可能会在哪里卡住，并提前准备好了巧妙的注释或补充说明。尤其是在处理那些数学公式和复杂模型时，作者并没有简单地罗列公式，而是详细地阐述了每个变量背后的实际意义，将冰冷的数字赋予了生动的环境背景。这种由表及里的讲解方式，让学习过程不再是枯燥的记忆，而更像是一场充满乐趣的逻辑推理游戏。对于我这种对纯理论感到畏惧的读者来说，这无疑是一份难得的礼物。

评分☆☆☆☆☆

个人认为，这本书最大的价值在于它成功地搭建了一座连接“数据”与“决策”之间的桥梁。很多统计书籍往往侧重于讲解如何计算，但这本书的重点显然在于“如何解读”和“如何应用这些解读去驱动行动”。作者在每一章的结尾，都会设置一个“决策启示录”或者类似的总结，将复杂的统计输出转化为管理层可以理解的商业语言或行动指令。例如，他们展示了如何通过空间异质性分析来指导资源的最优化配置，这种直观的指导性是其他纯粹方法论书籍所缺乏的。它真正教会我的，是如何像一个数据驱动的决策者那样思考问题，如何从一堆原始数据中挖掘出具有指导意义的、具有空间特征的规律。读完之后，我感觉自己不仅仅是学会了几种统计方法，更重要的是，我的分析思维模式被有效地重塑了，变得更加系统化和空间敏感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，可以说是真正让我看到了知识的落地价值。我一直觉得，再好的理论，如果不能应用到实际问题中去，都只是空中楼阁。而这本书的作者显然深谙此道，他们提供的不仅仅是几个孤立的成功案例，而是一整套解决问题的思维框架。每一个案例的剖析都极其详尽，从初始数据的获取、预处理，到模型选择的考量，再到最终结果的解释和决策建议，步骤清晰得如同操作指南。我特别留意了其中对“不确定性”处理的章节，作者没有回避统计学固有的误差和局限性，反而坦诚地展示了如何量化和管理这些风险。这让我对统计分析的严谨性有了更深一层的认识，也为我未来处理类似实际问题提供了信心和方法论上的支撑。这些丰富的实战经验的分享，比任何理论推导都来得更为实在和宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书在知识体系的构建上，展现出一种罕见的宏大视野和细致入微的平衡感。它似乎能够同时满足两种需求的读者：一方面，它为初学者搭建了一个坚实的基础平台，从最基础的概率论和空间自相关性概念开始，步步为营；另一方面，对于已经有一定基础的人来说，书中又穿插了大量关于高级算法和前沿研究的探讨，引人深思。我特别欣赏作者对于历史脉络的梳理，能够清晰地看到某一统计方法是如何在特定的历史和技术条件下被发展和完善起来的，这使得我们不至于将现有的工具视为理所当然。这种对知识“来龙去脉”的追溯，极大地提升了阅读的深度，让我对学科的整体结构有了更清晰的认知，而不是仅仅停留在工具的使用层面。这种兼顾广度与深度的编排，着实体现了作者深厚的学术功底和卓越的教学智慧。