现代地理学中的数学方法-(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐建华 著

图书标签:

• 地理学
• 数学方法
• 空间分析
• 统计地理学
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• 遥感
• 模型
• 第三版
• 高等教育
• 学术研究

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出版社： 高等教育出版社（蓝色畅想）

ISBN：9787040466325

商品编码：12198189935

出版时间：2017-04-01

基本信息

商品名称： 现代地理学中的数学方法-(第三版)	出版社： 高等教育出版社（蓝色畅想）	出版时间：2017-04-01
作者：徐建华	译者：	开本： 16开
定价： 65.00	页数：415	印次： 1
ISBN号：9787040466324	商品类型：图书	版次： 3

好的，这是一本关于现代地理学中数学方法的图书简介，内容涵盖了该领域的多个核心方面，并力求详实和专业： --- 图书名称：《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）是一部全面而深入的著作，旨在系统梳理和阐述支撑当代地理学研究的核心数学工具、模型与计算技术。本书不仅是地理学专业学生和研究人员的必备参考书，也是跨学科领域学者理解人地系统复杂性的重要桥梁。在信息技术飞速发展和数据驱动成为主流的今天，对数学方法的精确掌握已成为推进地理学前沿研究的关键。 本书核心内容与结构 本版在继承前两版优良传统的基础上，紧密结合了近年来地理信息科学（GIScience）、遥感（RS）和全球导航卫星系统（GNSS）等领域的最新进展，对数学方法进行了全面的更新和拓展。全书结构严谨，逻辑清晰，围绕地理空间现象的量化、建模、分析与可视化展开。 第一部分：地理数据的数学基础与描述 本部分奠定了地理空间分析的数学基石。首先，详细探讨了地理数据的本质特征，包括其空间性和时间性，以及如何用集合论、拓扑学和测度理论对这些特征进行形式化描述。 向量代数与线性代数在地理分析中的应用： 深入讲解了向量在描述空间位置、方向和移动中的作用，重点阐述了矩阵运算在坐标变换、旋转、投影和变换中的关键地位。这部分内容对于理解空间数据结构和数据可视化至关重要。 概率论与数理统计基础： 鉴于地理现象的随机性和不确定性，本章详细介绍了描述性统计、推断性统计，特别是空间统计学的基础。内容涵盖了描述空间分布的指标（如集聚度、离散度）、假设检验在地理情景中的应用，以及最大似然估计等在参数估计中的运用。 空间数据的度量与尺度效应： 讨论了欧氏距离、测地距离、地心距等不同距离度量标准在不同尺度和投影下的适用性，并引入了分形几何的概念，以解释地理实体（如海岸线、河流网络）在不同尺度下展现出的复杂性与自相似性。 第二部分：空间过程的数学建模 本部分是全书的理论核心，重点在于如何运用数学语言来模拟和解释地理现象的生成和演化过程。 微分方程与连续介质模型： 详细阐述了偏微分方程（PDEs）在描述连续空间过程中的强大能力。涵盖了扩散方程（如物质迁移、污染物扩散）、波动方程（如声波、电磁波在地球表面的传播）以及能量守恒方程（如水文过程、热量传输）在地理学中的具体应用实例和求解方法。 优化理论与空间规划： 介绍了线性规划、非线性规划在资源配置、选址问题（如设施选址模型——如P-中位问题、最大覆盖问题）中的应用。重点探讨了多目标优化在复杂城市和区域规划决策中的权重确定和帕累托前沿分析。 系统动力学与时空演化模型： 针对涉及反馈机制和时间延迟的复杂系统（如城市化进程、生态系统演替），本章引入了系统动力学建模方法，帮助读者理解宏观趋势背后的微观交互作用。 第三部分：空间统计与计量经济地理学 随着大数据的普及，对空间依赖性和空间异质性的处理成为地理学研究的难点和热点。本部分专注于处理空间数据的特殊性。 空间计量经济学模型： 深入剖析了处理空间自相关问题的核心模型，包括空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）。讲解了如何通过最大似然法或广义矩估计法（GMM）来识别和估计这些模型中的空间回归系数，并讨论了模型选择的统计检验方法（如Lagrange Multiplier检验）。 空间插值与克里金法（Kriging）： 详细介绍了地统计学（Geostatistics）的核心技术——克里金法。从变异函数（Variogram）的构建、模型拟合到最优线性无偏估计（BLUE）的推导，本书提供了严谨的数学推导和实际操作指南，特别强调了各阶克里金（普通克里金、至高克里金、指示克里金）在不同地学情景下的适用性。 空间模式分析与空间点过程： 探讨了用于分析空间点分布模式的数学工具，如Ripley's K函数、最近邻分析、密度估计（Kernel Density Estimation）等，这些工具对于理解物种分布、犯罪热点或基础设施布局的内在机制至关重要。 第四部分：计算方法与地理信息系统（GIS）的数学实现 本部分关注将上述数学理论转化为实际的计算流程和GIS功能。 数值分析与离散化方法： 介绍了有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）在地球表面过程模拟中的应用。重点阐述了如何将连续的微分方程转化为可以在计算机上求解的离散代数方程组，并讨论了数值稳定性和精度控制的问题。 数据融合与不确定性分析： 探讨了如何利用贝叶斯网络或D-S证据理论（Dempster-Shafer Theory）对来自不同源头（如遥感、地面观测）的数据进行融合，并量化和传播模型输入和结构带来的不确定性对最终结果的影响。 网络分析的图论基础： 从图论（Graph Theory）的角度出发，系统阐述了最短路径问题（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树以及网络中心性分析等在交通网络、水系分析和基础设施优化中的应用。 本书特色 《现代地理学中的数学方法》（第三版）的一大亮点在于其理论的严谨性与应用的紧密结合。每一章的理论阐述后，均配有详尽的案例分析，这些案例取材于气候学、水文学、城市地理学和环境科学等多个分支，并清晰地展示了如何选择合适的数学工具、如何建立模型、以及如何解释模型的数学结果，从而提升地理学研究的量化水平和可解释性。本书的编写风格力求清晰、精确，确保读者在掌握数学技巧的同时，能深刻理解这些方法背后的地理学意义。 ---

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经毕业多年的地理学从业者，我总感觉自己在理论知识上有些停滞不前，尤其是在面对日益数据化的研究趋势时，显得力不从心。这本书就像一股清流，让我重新找回了学习的动力和方向。它不是那种“速成”的学习指南，而是一种潜移默化的知识渗透。作者用一种非常成熟和老练的笔触，将数学的严谨性与地理学的多维度特性巧妙地结合在一起。我尤其欣赏书中对“多尺度分析”的数学框架的讲解，这对于理解不同地理现象在不同尺度下的表现至关重要。书中还深入探讨了机器学习在地理预测中的应用，例如如何利用回归分析和分类算法来预测土地利用变化，或者如何利用聚类分析来识别地理上的聚集区域。这些内容对于我这样的实践者来说，提供了非常具体和可操作的思路。读完这本书，我感觉自己仿佛打开了一个全新的工具箱，里面装满了解决复杂地理问题的“利器”，让我对未来的工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我开启地理学新世界的大门！作为一个对数据分析和建模一直抱着好奇但又望而却步的地理学爱好者，这本书的出现简直是及时雨。它没有像很多专业书籍那样直接抛出复杂的公式和晦涩的理论，而是以一种非常平缓且富有启发性的方式，将数学这个“幕后英雄”的魅力展现在了我们面前。翻开第一页，我就被作者细腻的笔触所吸引，仿佛在和一位经验丰富的老师对话，他用通俗易懂的语言，结合生动形象的地理学案例，一步步引导我们理解那些看似抽象的数学概念在实际地理问题中的应用。从空间统计的基石，到气候模型中的微观演算，再到城市规划中的优化算法，这本书为我揭示了地理现象背后隐藏的数学逻辑。我特别喜欢它在讲解过程中穿插的各种图表和示意图，它们将抽象的概念可视化，让我能够更直观地把握核心思想。而且，作者并没有止步于理论的介绍，还鼓励读者动手实践，提供了大量的思考题和案例分析，这对于我这样渴望将理论知识转化为实践技能的人来说，简直太有帮助了。读完之后，我感觉自己看待地理问题的方式都发生了翻天覆地的变化，不再仅仅停留在表象，而是能够深入挖掘其内在的规律和驱动力，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度足以让我望而却步，但当我真正沉浸其中时，才发现时间过得飞快。它并非一本教科书式的枯燥读物，而更像是一场严谨而富有启发性的学术探索。作者对数学原理的讲解，虽然严谨，但始终不脱离地理学的实际应用。例如，在讨论地质构造的模拟时，他会详细阐述偏微分方程如何在模拟地球内部的应力分布中发挥关键作用；在分析水文循环时，他会剖析微分方程如何描绘水量变化的速度和规律。书中的许多章节都充满了前沿的研究成果和最新的数学模型，这让我对现代地理学的发展有了更清晰的认识。我特别欣赏作者在介绍复杂模型时，会追溯其数学基础，确保读者能够理解模型构建的逻辑，而不是简单地接受结论。这种“知其然，知其所以然”的教学方式，极大地提升了我的学习效率。此外，书中还探讨了地理信息系统（GIS）在数学模型中的应用，以及如何利用计算方法来处理和分析海量的地理数据，这些内容对于我从事相关领域的研究具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对这本书的期望并没有那么高，毕竟“数学方法”这个词听起来就有点令人头皮发麻，而且我一直觉得地理学更多的是关于观察、描述和人文关怀，数学似乎有点“格格不入”。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它的视角非常独特，将数学工具视为理解和解决复杂地理问题的强大武器。作者的叙述方式非常巧妙，他并没有将数学知识孤立出来，而是将其融入到各种具体的地理场景中，比如解释人口分布的模式是如何由数理模型来预测的，或者遥感影像的分析背后蕴含着怎样的线性代数原理。让我惊喜的是，书中对统计学和概率论的讲解，尤其是在地理数据分析中的应用，深入浅出，即使是初学者也能轻松理解。作者还花了相当大的篇幅去阐述“空间尺度”和“空间自相关”等地理学特有的概念，并用数学语言来加以解释，这让我对这些概念有了更深刻的理解。这本书最大的价值在于，它教会了我如何用一种全新的、更科学的方式去审视我们周围的世界，如何利用数学工具去量化、分析和预测地理现象，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的内容超出了我原本的预期，它所涵盖的范围之广、深度之大，让我倍感震撼。作者将数学作为一种“语言”，去解读和描述我们赖以生存的地球。从大气环流的动力学模拟，到海洋洋流的数值计算，再到地震波传播的数学模型，这本书几乎触及了地理学的各个分支。我尤其对书中关于“空间插值”和“空间回归”的讲解印象深刻，它揭示了如何在稀疏的观测数据基础上，构建出连续的空间场，并分析变量之间的空间关联性。作者还讨论了在地理建模中可能遇到的各种挑战，比如数据的不确定性、模型的简化以及计算的效率问题，并提供了一些应对策略。这本书不仅是一本知识的宝库，更是一本思想的启迪者，它鼓励读者打破学科壁垒，用更广阔的视野和更科学的方法去探索地理学的奥秘。读完这本书，我感觉自己对地理世界的理解达到了一个新的高度，能够更加深刻地认识到地球系统的复杂性和规律性。