空间统计学林业应用案例 9787302381426 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫秀婧，汪浩然 著

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• 空间统计学
• 林业
• 案例分析
• 地理信息系统
• 遥感
• 生态学
• 统计学
• 林业遥感
• 林业资源
• GIS应用

店铺： 广影图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302381426

商品编码：29673026659

包装：平装

出版时间：2014-10-01

基本信息

书名:空间统计学林业应用案例

定价：48.00元

售价：32.6元,便宜15.4元,折扣67

作者:闫秀婧,汪浩然

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787302381426

字数：277000

页码：212

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

　　《空间统计学林业应用案例》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闫秀婧、汪浩然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。

目录

作者介绍

文摘

序言

空间统计学在林业中的深度探索与应用实践 本书是一部聚焦于空间统计学在林业领域创新应用的专业著作。 它不仅仅是对理论知识的梳理，更是一次深入的案例实践展示，旨在为林业研究者、规划者、管理者以及对该领域感兴趣的专业人士提供一套系统、前沿且极具指导意义的参考。本书将空间统计学的强大工具与林业研究中面临的诸多复杂问题相结合，通过详实的案例剖析，揭示了如何利用空间统计学方法解决森林资源监测、生态环境评估、病虫害预警、森林经营优化等关键挑战。 为何需要空间统计学？ 林业生产和研究的本质是围绕着空间展开的。森林分布在哪里？其数量、质量、健康状况如何？这些因素如何受地理位置、气候、土壤、地形等空间变量的影响？森林之间的相互作用又如何通过空间得以体现？传统的统计学方法在处理非空间独立的数据时往往显得力不从心。而空间统计学，作为一门专门处理具有空间依赖性的数据的科学，恰好为解答这些林业领域的核心问题提供了科学的理论框架和实用的分析工具。 本书正是基于这一认知，系统性地阐述了空间统计学在林业中的独特价值。它跳出了纯粹的数学公式堆砌，而是以林业实际需求为导向，将抽象的空间统计模型具象化，展示其如何能够捕捉森林现象的空间变异性、揭示空间关联模式、预测未知区域的森林状况，并最终为科学决策提供可靠依据。 本书结构与核心内容概览： 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者从基础概念迈向高级应用。 第一部分：空间统计学基础理论在林业中的应用导引 空间数据类型与描述： 详细介绍了林业研究中常见的空间数据类型，包括点状数据（如样地位置、单株树木坐标）、线状数据（如河流、道路）和面状数据（如森林斑块、土壤类型区）。并深入讲解了如何对这些数据进行有效的空间描述，例如空间分布格局的度量（如最近邻分析、核密度估计）、空间异质性的分析等。这些基础概念为后续的统计建模奠定了坚实的基础。 空间自相关与空间异质性： 重点阐述了空间自相关（Tobler's First Law of Geography: "Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things."）的核心思想，以及其在林业中的表现形式（例如，森林健康状况往往在空间上呈现聚集性）。本书将介绍Moran's I、Geary's C等经典空间自相关指数，并展示如何解读其结果，判断森林资源的空间聚集或分散程度。同时，也将深入探讨空间异质性，即空间单元的属性随地理位置的变化而变化，以及如何识别和量化这种异质性，这对于理解不同区域森林生态系统的差异至关重要。 空间插值方法： 详细讲解了多种空间插值技术，如反距离权重插值（IDW）、克里金插值（Kriging）。特别是在克里金插值部分，将深入探讨其理论基础——变异函数（variogram）的构建与解释，以及不同类型的克里金（普通克里金、泛克里金、指示克里金等）在林业数据预测中的适用性。读者将学会如何利用这些方法，根据有限的采样数据，估算出未采样区域的森林蓄积量、树高、地表温度、湿度等关键参数，从而实现大范围的森林资源估算与制图。 第二部分：核心空间统计模型与林业应用案例 空间回归模型： 这是本书的核心内容之一。在介绍普通最小二乘法（OLS）回归模型的基础上，本书将重点展开空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model）。这些模型能够显式地考虑空间依赖性，纠正传统回归分析中可能出现的误差。 空间滞后模型用于刻画目标变量的局部空间溢出效应，即一个区域的森林属性不仅受到自身因素的影响，还受到邻近区域森林属性的影响。例如，某区域的森林火灾风险可能与相邻区域的火灾发生情况相关。 空间误差模型则考虑了空间误差项的自相关性，即误差的分布也存在空间上的关联。这可能源于未观测到的空间变量对森林属性的影响。 本书将通过大量实际林业案例，如森林生物量估算、森林健康状况评估、虫害发生概率预测等，展示如何构建、诊断和解释这些空间回归模型，并评估其预测精度。 地理加权回归（GWR）： 作为一种非参数的空间回归方法，地理加权回归能够允许回归系数在空间上发生变异。这意味着，影响森林属性的因素（如坡度、气候）对不同区域森林属性的影响程度可能不同。本书将详细介绍GWR的原理，以及其在分析森林生长因子空间异质性、土地利用变化对森林结构影响等方面的应用。通过GWR，读者将能更精细地理解空间尺度上的生态过程。 空间点模式分析（Point Pattern Analysis）： 针对森林中单个树木的分布，本书将深入探讨空间点模式分析。这包括分析树木分布的随机性、聚集性或均匀性，识别影响树木生存和分布的空间因子（如竞争、土壤肥力），以及预测森林更新的空间格局。案例可能涉及不同起源的森林（天然林与人工林）的株丛分布差异，以及干扰事件（如火灾、病虫害）对树木空间格局的影响。 空间聚类与热点分析： 介绍如何利用空间统计方法识别森林资源分布中的高值区域（热点）和低值区域（冷点）。这对于森林病虫害的高发区识别、珍稀濒危物种栖息地的优先保护区划定、森林火灾高风险区域的预警等具有重要的现实意义。本书将展示ArcGIS、R语言等软件中相关分析工具的使用方法。 面向对象分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）与空间统计的结合： 随着遥感技术的发展，对高分辨率遥感影像进行分析变得越来越重要。本书将探讨如何将面向对象分析方法与空间统计模型相结合，从影像中提取具有统计意义的森林对象（如树冠、林班），并进一步进行空间统计分析，从而实现更精细化的森林类型识别、森林健康监测和林分结构分析。 第三部分：综合应用与前沿展望 森林资源监测与评估的集成应用： 通过一个或多个大型综合案例，展示如何将前面介绍的各种空间统计技术整合运用，构建一个全面的森林资源监测与评估体系。例如，结合遥感影像、地面调查数据和气候数据，利用空间插值、空间回归等方法，对大区域的森林蓄积量、碳储量进行高精度估算，并分析其空间分布规律与影响因素。 森林生态过程的空间模拟与预测： 探讨空间统计学在模拟森林生长、火灾蔓延、物种扩散等生态过程中的作用。例如，利用空间统计模型预测森林火灾在不同地形和植被条件下的蔓延路径，或者模拟某种森林病虫害在空间上的扩散趋势。 林业规划与可持续经营中的空间决策支持： 强调空间统计分析如何为林业的科学规划和可持续经营提供决策支持。例如，如何利用空间统计方法评估不同经营方案对森林生态系统服务的空间影响，或者如何优化森林采伐计划以最大化经济效益并最小化环境风险。 新技术与新方法的融合： 简要介绍大数据、人工智能（如机器学习算法）与空间统计学的融合趋势，以及这些新技术在林业领域的潜在应用前景，例如利用深度学习模型进行森林类型自动识别，并结合空间统计学进行结果的解释与验证。 本书的特色与价值： 实践导向： 本书的核心价值在于其丰富的、源于真实林业问题的应用案例。每个理论概念的引入都伴随着具体的林业应用场景，使读者能够直观地理解空间统计学的实际效用。 理论与实践的平衡： 在展示实际应用的同时，本书并未忽视对空间统计学核心理论的深入讲解，确保读者既能“知其然”也能“知其所以然”。 跨学科视角： 本书融合了地理学、统计学、林学、生态学等多个学科的知识，为读者提供了一个多维度的视角来理解和解决林业问题。 面向未来： 关注行业前沿发展，对大数据、人工智能等新兴技术在林业空间统计学中的应用进行了初步探讨，为读者指明了未来的研究方向。 谁适合阅读本书？ 林业研究人员： 无论是进行森林资源调查、生态环境监测、林业遥感应用，还是森林模型开发，本书都将提供强有力的理论和技术支持。 林业规划与管理部门的专业人士： 能够帮助其进行更科学的区域森林资源评估、病虫害防治策略制定、森林经营方案优化、自然保护区划定等。 地理信息系统（GIS）与遥感（RS）领域的从业者： 学习如何将空间统计学工具与GIS/RS技术相结合，提升数据分析与信息提取的能力。 相关专业的学生（林学、生态学、地理学、统计学等）： 为其提供深入了解空间统计学在林业应用领域的权威参考，为未来的学术研究和职业发展打下坚实基础。 对林业科学与地理信息技术感兴趣的读者： 了解现代科技如何赋能林业的可持续发展。 总而言之，本书致力于成为一本权威、实用且富有启发性的著作，引导读者掌握空间统计学的核心方法，并将其灵活运用到解决林业领域面临的复杂挑战中。通过本书的学习，读者将能够更深入地理解森林生态系统的空间规律，从而做出更科学、更有效的林业决策，为推动我国乃至全球的林业可持续发展贡献智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

从封底的简介来看，这本书似乎涵盖了从基础理论到实际应用的完整链条，这对于我这样希望建立起系统性知识体系的读者来说，是非常重要的。我喜欢那种能够循序渐进地引导读者进入主题的书籍，而不是上来就抛出大量晦涩难懂的概念。希望这本书能够在这方面做得很好，能够让那些对空间统计学有初步了解，但又希望将其应用于林业领域的读者，能够找到学习的路径。我尤其期待那些关于数据采集、预处理、模型选择和结果解释的章节，这些都是实际操作中至关重要的环节。如果书中能够提供一些常用的软件工具的介绍或操作演示，那就更好了。毕竟，理论与实践相结合，才是硬道理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面以墨绿色为主调，搭配着抽象的树冠线条，隐约透出一种自然与科技融合的美感。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而带有微哑的光泽，翻阅起来不会有刺眼的反光，这点对于需要长时间阅读的书籍来说，无疑是一个加分项。配送包装也很细致，书角没有任何磕碰，保护得很好，这点对于网购书籍的消费者来说，是很重要的考量。配送员也相当准时，送到的时候我还正好在家。整体而言，从收到书的那一刻起，就给人一种比较专业的印象，让人对书的内容充满期待。我一直对这类跨学科结合的书籍很感兴趣，尤其是当涉及到环境和地理信息科学的时候，总能激发出我深入了解的欲望。封面上的“空间统计学”这几个字，就足以让我好奇它在具体应用中的体现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择也颇具匠心。虽然我还没有深入研究书中的具体章节，但仅仅是浏览目录和部分引言，就能感受到作者的用心。字体大小适中，行间距也合理，长时间阅读不易感到疲劳。每章的开头都有简洁的引言，点明本章的学习目标和核心内容，这对于希望快速把握书籍主旨的读者来说，非常友好。图表和插图的绘制也比较清晰，虽然目前我只能看到一些示意图，但它们的风格统一，信息传达直接，没有过多花哨的设计，显得非常专业。我个人比较喜欢这种直观的表达方式，能够帮助我更快地理解复杂的概念。书中某些章节的标题也很有吸引力，比如“森林火灾的空间预测模型”这样的标题，就直接点出了实际应用场景，很容易引起读者的共鸣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价也相对合理，考虑到其专业性和潜在的学术价值，这个价格是能够接受的。在信息爆炸的时代，能够获得一本内容扎实、印刷精美的专业书籍，是需要一些时间和精力的。我倾向于购买那些能够提供深度见解和实用方法的书籍，而不是那些泛泛而谈、缺乏实质内容的读物。从初步了解到的信息来看，这本书似乎符合我的预期。我希望它能够帮助我更好地理解林业资源的空间分布规律，以及如何利用这些信息来指导更有效的森林管理和保护工作。我对书中可能出现的案例研究部分尤为期待，因为这能最直观地展现空间统计学在林业领域的神奇之处。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读前，特意去搜索了一下关于“空间统计学”的一些基础概念，发现它在处理具有地理位置信息的数据时，能够揭示出我们肉眼难以察觉的规律和模式。比如，同一地区内，某个地理特征（如土壤湿度、温度、降雨量）的分布是否会受到相邻区域的影响，以及这种影响有多大，这些都是传统统计学难以直接解答的问题。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗户，让我看到了如何运用更精细化的工具来分析和理解我们赖以生存的环境。我尤其关注那些能够将抽象的理论模型转化为实际操作指南的内容，毕竟理论再好，如果没有可操作性，就很难真正落地。我期待这本书能够提供一些清晰的步骤和案例，让我能够触类旁通，甚至在我自己的研究或工作中找到可以借鉴的思路。