空間統計學林業應用案例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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閆秀婧，汪浩然 著

圖書標籤:

• 空間統計學
• 林業
• 案例分析
• 地理統計
• 林業遙感
• 空間建模
• 森林資源
• 生態學
• GIS
• 數據分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302381426

版次：1

商品編碼：11581658

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《空間統計學林業應用案例》第一部分較為係統地介紹瞭空間統計學的區域化變量理論、變異函數及其結構分析、剋裏格插值、緩衝區分析、疊加分析、網絡分析等方麵的原理和應用方法；第二部分介紹瞭空間統計學在林業中的應用情況，結閤作者的研究成果，綜閤性地從城市綠地植被配置、土壤異質性、經濟林種植適宜區區劃等方麵給齣空間統計學在林業中的具體應用。這些案例均來自作者對近年來研究工作的總結，具有示範作用，實用性和可操作性強。通過應用案例，讀者可以更好地掌握空間統計學理論知識，更好地把握其在實際中的應用。
　　本書同時為廣大林業研究者和林業基層工作者提供瞭理論基礎和技術指導，也可供從事林業、空間分析相關工作的人員作為參考書使用。

前言/序言

空間統計學在林業領域的應用：理論、方法與實踐 引言 森林作為地球生態係統的重要組成部分，其健康狀況、動態變化以及與人類活動的相互作用，對全球氣候、生物多樣性、水資源以及經濟發展都具有深遠影響。隨著現代科技的飛速發展，遙感技術、地理信息係統（GIS）以及大數據分析的日臻成熟，為林業資源的監測、管理和保護提供瞭前所未有的機遇。然而，麵對海量、多源、時空異質性的林業數據，如何從中提取有價值的信息，進行科學的分析和預測，是當前林業研究和實踐中亟待解決的關鍵問題。 空間統計學，作為一門融閤瞭統計學原理與空間分析技術的學科，能夠有效地處理具有空間依賴性和空間異質性的數據。它不僅能夠描述空間現象的分布特徵，更能揭示空間變量之間的相互關係，並在此基礎上進行預測和建模。因此，將空間統計學的方法論引入林業領域，對於深化我們對森林生態係統過程的理解，提升林業管理效率，優化資源配置，應對氣候變化等挑戰，具有極其重要的意義。 本書旨在全麵係統地探討空間統計學在林業各個應用場景下的理論基礎、核心方法以及實際操作。我們將從空間統計學的基本概念入手，逐步深入到其在林業資源調查、森林生態過程模擬、森林病蟲害監測、森林火災風險評估、森林碳匯估算、生物多樣性研究以及林業規劃與管理等方麵的具體應用。本書力求在理論與實踐之間架起一座堅實的橋梁，為廣大林業工作者、科研人員、學生以及對森林科學感興趣的讀者，提供一套科學、實用、易於理解的空間統計學應用指南。 第一部分：空間統計學基礎理論與方法 在深入探討其在林業領域的具體應用之前，理解空間統計學本身的核心概念至關重要。本部分將詳細介紹： 空間數據的特性與挑戰： 空間數據的自相關性（Tobler's First Law of Geography）、空間異質性、空間依賴性和尺度效應是其區彆於傳統統計數據的關鍵特徵。我們將闡述這些特性對統計分析可能帶來的挑戰，例如標準統計方法的失效以及對特有方法的需要。 空間自相關分析： Moran's I、Geary's C等全局空間自相關指數，以及Local Indicators of Spatial Association (LISA)，如Local Moran's I，將詳細講解。這些指標能夠量化空間單元之間的相似性或差異性，識彆空間集聚（hotspots）和空間分散（coldspots）現象，對於理解森林資源分布的規律性具有指導意義。 空間異質性建模： 異質性是森林生態係統普遍存在的特徵，地理位置、地形、氣候、土壤等因素的差異都會導緻森林性質的改變。本書將介紹如何通過迴歸分析、分塊剋裏金等方法來識彆和量化空間異質性，並將其納入統計模型中，提高預測的準確性。 空間插值技術： 在林業調查中，我們往往無法對所有區域進行實地測量。空間插值技術，如反距離加權（IDW）、剋裏金（Kriging）插值（包括普通剋裏金、泛剋裏金、指示剋裏金等）以及樣條函數插值，能夠根據已知點的數據預測未知區域的值。我們將詳細講解不同插值方法的原理、適用條件及優缺點。 空間迴歸模型： 傳統綫性迴歸模型忽略瞭空間相關性。本部分將重點介紹如何構建空間計量經濟學模型，如空間滯後模型（Spatial Lag Model, SLM）、空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM）以及空間杜賓模型（Spatial Durbin Model, SDM）。這些模型能夠顯式地考慮空間依賴性，更準確地解釋和預測林業變量。 地理加權迴歸（Geographically Weighted Regression, GWR）： GWR是一種非參數迴歸方法，能夠允許迴歸係數在空間上發生變化，從而捕捉到局部空間異質性。我們將詳細介紹GWR的原理、模型構建過程以及其在揭示不同區域森林分布驅動因素差異方麵的應用。 第二部分：空間統計學在林業核心領域的應用案例 在掌握瞭空間統計學的基本理論和方法後，本部分將聚焦於這些工具在林業實際工作中的具體應用。我們將通過大量的真實案例，展示空間統計學如何解決林業麵臨的現實問題。 森林資源調查與監測： 森林麵積與蓄積量估算： 如何結閤地麵調查數據和遙感影像，利用空間統計學方法進行高精度、大範圍的森林麵積和蓄積量估算。例如，利用輔助變量（如NDVI、高程）構建空間迴歸模型，對地麵調查點進行插值，從而預測區域性蓄積量。 森林類型和結構的空間探測： 利用多源遙感數據（光學、雷達）結閤空間聚類分析和分類方法，識彆不同森林類型、優勢樹種和林分結構的空間分布格局。 森林動態變化的空間分析： 對比不同時期的遙感影像，利用時間序列分析和空間迴歸模型，監測森林覆蓋率變化、森林退化、森林恢復等現象的空間模式，並分析其驅動因素。 森林生態過程模擬與預測： 森林生産力空間模擬： 基於遙感數據、氣象數據和地形因子，構建空間模型預測森林初級生産力（NPP）的空間分布，理解不同環境條件下森林的生長潛力。 森林水分利用效率（WUE）的空間評估： 結閤蒸散發（ET）、降水和生物量數據，利用空間統計方法評估WUE的空間變異性，理解森林在水分限製條件下的響應。 森林碳匯估算與空間格局： 利用模型結閤空間統計技術，精確估算森林生物量碳儲量和碳匯能力的空間分布，為碳交易和減排貢獻提供科學依據。 森林病蟲害與災害的空間預警與管理： 森林病蟲害的空間發生規律研究： 分析病蟲害發生地點、發生強度與環境因子（如氣候、植被狀況）的空間關係，建立預警模型，預測高風險區域。 森林火災風險空間評估與製圖： 整閤地形、植被、氣候、人為活動等多種空間數據，利用空間統計模型（如邏輯迴歸、支持嚮量機）構建森林火災風險區劃圖，為火災預防和撲救提供決策支持。 極端天氣事件（如乾旱、洪澇）對森林的影響空間分析： 評估乾旱、洪澇等極端事件對森林健康、生産力以及物種分布的空間影響，並分析其長期趨勢。 生物多樣性保護與研究： 物種分布的空間預測與棲息地適宜性評價： 利用物種齣現記錄和環境因子，通過MaxEnt、GWR等空間模型預測物種的潛在分布範圍，識彆關鍵的棲息地。 生物多樣性熱點區域識彆與保護優先級排序： 結閤物種多樣性指數、生態係統服務功能等空間數據，利用空間統計方法識彆生物多樣性熱點區域，為保護區規劃提供依據。 外來入侵物種的空間擴散預測： 分析外來入侵物種的傳播機製和空間擴散模式，預測其潛在的蔓延範圍，製定有效的防控策略。 林業規劃與管理決策支持： 森林經營方案的空間優化： 結閤森林資源的空間分布、生長模型和經濟效益，利用空間多目標優化方法，製定最優的森林采伐、撫育等經營方案。 生態旅遊資源的空間評估與開發： 結閤自然景觀、交通可達性、生態敏感性等空間信息，評估生態旅遊資源的潛力，指導生態旅遊區的規劃與開發。 森林生態係統服務功能空間量化與評價： 利用空間統計模型，量化森林在水源涵養、水土保持、氣候調節、生物多樣性維持等方麵的空間分布及其價值，為生態補償和政策製定提供科學依據。 第三部分：工具與實踐 本書在講解理論和應用案例的同時，還將穿插介紹實現這些分析常用的軟件工具和操作流程。我們將重點介紹： GIS軟件： ArcGIS, QGIS等在數據準備、空間可視化、基礎空間分析中的應用。 統計分析軟件： R語言（及其豐富的空間統計學包，如`sp`, `sf`, `gstat`, `spdep`, `lme4`等）、Python（及其地理空間分析庫，如`geopandas`, `pykrige`, `pysal`等）。 專業空間統計軟件： Geoda，以及一些特定的插件和工具。 我們將提供代碼示例、數據處理流程以及結果解讀的指導，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 結論 空間統計學為林業領域的研究和實踐提供瞭一套強大而靈活的分析框架。通過深入理解其理論基礎，並靈活運用各種空間統計方法，我們可以更有效地監測森林資源、理解生態過程、預測未來變化，並為製定科學的林業政策提供強有力的數據支持。本書的編寫，旨在成為一本全麵、實用、前沿的參考書，激發更多研究者和從業者將空間統計學的力量應用於保護和可持續利用我們寶貴的森林資源。本書的內容豐富，涵蓋瞭從基礎概念到高級應用，從理論推導到實際操作，力求為讀者提供一個完整、深刻的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書在知識體係的構建上，展現齣一種罕見的宏大視野和細緻入微的平衡感。它似乎能夠同時滿足兩種需求的讀者：一方麵，它為初學者搭建瞭一個堅實的基礎平颱，從最基礎的概率論和空間自相關性概念開始，步步為營；另一方麵，對於已經有一定基礎的人來說，書中又穿插瞭大量關於高級算法和前沿研究的探討，引人深思。我特彆欣賞作者對於曆史脈絡的梳理，能夠清晰地看到某一統計方法是如何在特定的曆史和技術條件下被發展和完善起來的，這使得我們不至於將現有的工具視為理所當然。這種對知識“來龍去脈”的追溯，極大地提升瞭閱讀的深度，讓我對學科的整體結構有瞭更清晰的認知，而不是僅僅停留在工具的使用層麵。這種兼顧廣度與深度的編排，著實體現瞭作者深厚的學術功底和卓越的教學智慧。

評分☆☆☆☆☆

個人認為，這本書最大的價值在於它成功地搭建瞭一座連接“數據”與“決策”之間的橋梁。很多統計書籍往往側重於講解如何計算，但這本書的重點顯然在於“如何解讀”和“如何應用這些解讀去驅動行動”。作者在每一章的結尾，都會設置一個“決策啓示錄”或者類似的總結，將復雜的統計輸齣轉化為管理層可以理解的商業語言或行動指令。例如，他們展示瞭如何通過空間異質性分析來指導資源的最優化配置，這種直觀的指導性是其他純粹方法論書籍所缺乏的。它真正教會我的，是如何像一個數據驅動的決策者那樣思考問題，如何從一堆原始數據中挖掘齣具有指導意義的、具有空間特徵的規律。讀完之後，我感覺自己不僅僅是學會瞭幾種統計方法，更重要的是，我的分析思維模式被有效地重塑瞭，變得更加係統化和空間敏感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例研究部分，可以說是真正讓我看到瞭知識的落地價值。我一直覺得，再好的理論，如果不能應用到實際問題中去，都隻是空中樓閣。而這本書的作者顯然深諳此道，他們提供的不僅僅是幾個孤立的成功案例，而是一整套解決問題的思維框架。每一個案例的剖析都極其詳盡，從初始數據的獲取、預處理，到模型選擇的考量，再到最終結果的解釋和決策建議，步驟清晰得如同操作指南。我特彆留意瞭其中對“不確定性”處理的章節，作者沒有迴避統計學固有的誤差和局限性，反而坦誠地展示瞭如何量化和管理這些風險。這讓我對統計分析的嚴謹性有瞭更深一層的認識，也為我未來處理類似實際問題提供瞭信心和方法論上的支撐。這些豐富的實戰經驗的分享，比任何理論推導都來得更為實在和寶貴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格，簡直是教科書界的“清流”。它沒有那種高高在上、拒人於韆裏之外的學術腔調，反而像是一位經驗豐富的導師在耐心地為你拆解難題。作者在闡述核心概念時，總能找到最貼近生活或最容易理解的類比，這種敘事方式極大地增強瞭知識的吸收效率。我發現自己很少需要頻繁地查閱其他資料來輔助理解，因為作者似乎已經預料到瞭讀者可能會在哪裏卡住，並提前準備好瞭巧妙的注釋或補充說明。尤其是在處理那些數學公式和復雜模型時，作者並沒有簡單地羅列公式，而是詳細地闡述瞭每個變量背後的實際意義，將冰冷的數字賦予瞭生動的環境背景。這種由錶及裏的講解方式，讓學習過程不再是枯燥的記憶，而更像是一場充滿樂趣的邏輯推理遊戲。對於我這種對純理論感到畏懼的讀者來說，這無疑是一份難得的禮物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計確實非常吸引人眼球，封麵色彩搭配和字體選擇都透露著一種嚴謹而又充滿現代感的氣息。拿到手裏能明顯感覺到紙張的質感，那種略帶磨砂的觸感，讓人忍不住想立刻翻開它。內頁的排版也做得相當用心，清晰的圖文混排，特彆是那些復雜的統計圖錶，都被處理得井井有條，即便是初次接觸這類專業書籍的人，也能很快找到閱讀的節奏感。作者在章節之間的過渡處理得非常自然流暢，仿佛在引導讀者進行一次精心策劃的探索之旅，而不是生硬地灌輸知識點。我特彆欣賞其中對一些經典理論的視覺化呈現，那些精心繪製的示意圖，比純文字的描述要直觀和深刻得多，極大地降低瞭理解門檻。整體來看，從一個讀者的角度齣發，這本書在視覺傳達和閱讀體驗上，無疑是下瞭大功夫的，讓人在閱讀專業內容之前，就已經建立瞭一種積極的期待感。