具体描述
《现代地理学中的数学方法(第2版)》是国务院学位委员会学科评议组审定通过的研究生教学用书。《现代地理学中的数学方法(第2版)》介绍和讨论现代地理学中的数学方法及其应用问题，主要内容包括绪论、地理数据及其采集与处理、统计分析方法、线性规划方法、多目标规划方法、投入产出分析方法、随机型决策方法、AHP决策分析方法、网络分析方法、控制论方法、模糊数学方法、灰色系统方法、系统动力学方法、分形理论及其应用、小波分析方法、人工神经网络方法等，共16章。书中每章后面都附有思考与练习题及参考文献。书中前9章也可以作为高年级本科生教材内容。《现代地理学中的数学方法(第2版)》对于地理、生态、环境、人口、区域经济等领域的科研工作者也有一定的参考价值。
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读后感
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用户评价
对于任何想要深入探索地理学奥秘的研究者而言，《现代地理学中的数学方法》这本书提供了一个无与伦比的视角。我一直坚信，地理现象的复杂性并非不可理解，关键在于我们能否找到恰当的工具来解读它们。这本书的作者恰恰抓住了这一点，他将数学的严谨与地理学的直观相结合，创造了一种全新的学习体验。我尤其欣赏书中对于“不确定性”的数学处理方式。在地理学研究中，我们常常面临数据的不完整、测量误差、以及模型本身的局限性。如何科学地量化和评估这些不确定性，是确保研究结论可靠性的关键。《现代地理学中的数学方法》在这方面提供了非常系统化的讲解。从概率论的基本概念，到贝叶斯统计在地理学中的应用，再到误差传播的分析，书中循序渐进地引导读者理解如何将不确定性纳入研究框架，并做出更稳健的决策。例如，在讨论气候模型的不确定性时，书中阐述了如何利用蒙特卡洛模拟来评估不同参数组合可能产生的未来气候情景，这对于我从事的气候变化影响评估工作具有直接的指导意义。此外，书中对“空间数据挖掘”的论述也让我耳目一新。它不仅介绍了模式识别的数学方法，还强调了如何从海量的地理空间数据中挖掘出隐藏的规律和关联，这对于理解复杂的地理系统，如城市交通网络、水文循环等，至关重要。这本书真正做到了“授人以渔”，它不仅教授了具体的数学方法，更重要的是培养了读者运用数学思维解决地理学问题的能力。
评分一直以来，我都在寻求一种能够将地理学研究提升到新高度的途径，而《现代地理学中的数学方法》这本书，无疑给了我这样的答案。它不仅仅是介绍数学工具，更重要的是，它教会我如何用数学的思维去审视和解决地理学中的复杂问题。我非常喜欢书中关于“地理过程的数学建模”的章节。地理现象是极其复杂的，要理解它们，就必须对其进行简化和抽象，构建数学模型来刻画其内在规律。《现代地理学中的数学方法》通过一系列经典的地理学模型，如柯西-麦克林托克模型、霍尔-斯蒂芬斯模型等，详细展示了如何将地理概念转化为数学方程，以及如何根据实际数据来校准和验证这些模型。这让我深刻认识到，模型并非是凭空产生的，而是对现实世界的一种简化和抽象，其价值在于能够帮助我们理解、预测和干预地理过程。书中对“空间尺度效应”的讨论也让我受益匪浅。地理现象在不同的尺度上会呈现出不同的特征，如何理解和处理这种尺度效应，是地理学研究中的一个重要挑战。《现代地理学中的数学方法》介绍了分形几何、多尺度分析等方法，帮助我们理解和解释在不同尺度上观察到的地理现象可能存在的差异。这对于我正在进行的山地生态系统健康评估项目尤为重要，因为地表过程在不同尺度上的表现差异显著，传统的研究方法常常难以捕捉这种复杂性。这本书的出版，无疑为现代地理学研究注入了新的活力，也为我这样的普通研究者提供了宝贵的学习资源。
评分我一直对地理学领域中那些能够用数据说话、用模型解释的“硬核”研究充满敬意。但很长一段时间以来，我总觉得自己在数学工具的应用上存在短板，难以真正跟上现代地理学发展的步伐。直到我读了《现代地理学中的数学方法》，才真正体会到“茅塞顿开”的含义。这本书最大的亮点在于，它并没有将数学方法视为孤立的理论体系，而是将其置于现代地理学研究的具体情境中来阐述。例如，在讨论地理信息系统（GIS）中的空间分析时，书中不仅介绍了空间叠加、缓冲区分析等基本操作，更深入地讲解了这些操作背后所依赖的矢量和栅格数据的数学表达方式，以及如何利用这些数据进行更复杂的空间统计分析，如空间回归模型，以揭示地理要素之间的因果关系。我一直困扰于如何量化城市扩张对周边生态环境的影响，书中关于空间回归模型和地理加权回归的章节，为我提供了非常有价值的思路和方法。作者通过详细的步骤和易于理解的语言，一步步引导我理解如何构建模型、如何解释模型结果，以及如何评估模型的拟合优度。这让我意识到，过去那种凭经验判断的方式是多么的局限。《现代地理学中的数学方法》更是触及了地理学研究的前沿领域，例如机器学习在地理学中的应用，书中介绍了决策树、支持向量机等算法在土地覆被分类、地质灾害预测等方面的应用前景，这让我看到了未来地理学研究的无限可能。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本“武功秘籍”，它让我看到了通往更深层次地理学理解的道路。
评分这本书的出现，简直是为我这种在地理学研究中与数学模型“搏斗”多年的老兵注入了一剂强心针。我一直深信，地理现象背后必然蕴藏着深刻的数学规律，但苦于缺乏系统性的梳理和指导，常常在文献的海洋中迷失方向，不知道从何下手，也不知道哪些数学工具才是真正解决问题的“利器”。《现代地理学中的数学方法》就像一位经验丰富的向导，为我清晰地勾勒出了整个数学方法在地理学应用的全景图。它不仅仅是罗列各种数学公式和定理，更重要的是，它深入浅出地讲解了这些数学工具是如何被巧妙地应用于解决各种地理学难题的。例如，在解释空间自相关性时，作者并没有仅仅停留在 Moran's I 或 Geary's C 的公式推导上，而是详细阐述了它们背后蕴含的空间交互的逻辑，并结合具体的案例，比如土地利用变化的空间扩散、传染病的传播路径预测等，让我深刻体会到，这些看似抽象的统计量，实际上是理解和量化空间关联性的有力武器。更让我惊喜的是，书中对尺度效应的讨论，这绝对是地理学研究中的一个核心难题。作者从不同尺度下的空间异质性出发，系统介绍了诸如多尺度分析、分形几何等方法，如何去理解和解释在不同尺度上观察到的地理现象可能存在的差异。这对于我正在进行的山地生态系统健康评估项目尤为重要，因为地表过程在不同尺度上的表现差异显著，传统的研究方法常常难以捕捉这种复杂性。《现代地理学中的数学方法》提供的数学框架，让我看到了突破瓶颈的希望，也让我对未来研究的方向有了更清晰的规划。这本书的内容详实，逻辑严谨，对于想要在地理学领域有所建树的研究者来说，绝对是不可或缺的宝贵财富。我迫不及待地想要将书中的知识应用到我的实际研究中，相信它定能为我的研究带来全新的视角和深刻的洞察。
评分我一直认为，地理学不应该只是地图上的描绘和景观的描述，更应该是一种对地球系统运行机制的深刻理解。而要达到这一深度，数学方法是绕不过去的坎。《现代地理学中的数学方法》这本书，在我看来，正是搭建了这样一座坚实的桥梁。我非常喜欢书中对“模型构建”的逻辑化阐释。它不仅仅是展示一些成熟的模型，而是从地理问题的本质出发，引导读者思考：这个地理现象的关键驱动因素是什么？它们之间是如何相互作用的？这些相互作用是否可以用数学关系来表达？书中通过一系列案例，比如水土流失的模型、人口分布的模型，详细展示了如何将地理概念转化为数学方程，以及如何根据实际数据来校准和验证这些模型。这让我深刻认识到，模型并非是凭空产生的，而是对现实世界的一种简化和抽象，其价值在于能够帮助我们理解、预测和干预地理过程。书中对“优化方法”的讲解也给我留下了深刻的印象。在资源分配、区域规划等领域，我们常常需要找到最优的解决方案。《现代地理学中的数学方法》介绍了线性规划、整数规划等方法，并将其应用于具体的地理问题，比如交通线路的最优化设计、土地利用的最优配置等。这不仅为我提供了解决实际问题的工具，更让我看到了地理学在解决现实社会问题中的巨大价值。这本书的出版，无疑为现代地理学研究注入了新的活力，也为我这样的普通研究者提供了宝贵的学习资源。
评分长久以来，我总觉得地理学研究在定量分析方面与一些“硬科学”相比，总显得稍有欠缺。《现代地理学中的数学方法》这本书的出现，极大地弥补了这一不足。它以一种极其系统且富有条理的方式，为我们展示了数学方法在现代地理学研究中的广阔应用前景。我尤其欣赏书中对“动态地理过程模拟”的深入探讨。地理现象并非一成不变，而是处于不断变化之中。如何用数学模型来刻画和预测这些动态过程，是地理学研究的核心课题。《现代地理学中的数学方法》详细介绍了常微分方程、偏微分方程等在地理学中的应用，例如，如何利用这些方程来模拟水文循环、大气环流、甚至是城市扩张的动态过程。书中结合具体的模拟案例，如降雨径流模型、城市人口增长模型等，让我深刻理解了数学模型在揭示地理过程演变规律、预测未来趋势方面的强大能力。我一直对城市交通拥堵问题感到困惑，书中关于“交通流理论”和“路网优化模型”的章节，让我看到了解决这一问题的科学方法。它不仅介绍了如何利用数学模型来分析交通流量、预测拥堵点，更重要的是，它阐述了如何通过优化信号灯配时、调整路网结构等手段来缓解交通拥堵。这种将理论分析与实际应用紧密结合的处理方式，让我看到了地理学研究的实际价值和重要意义。这本书无疑为地理学研究者提供了一个全新的思考维度，也让我更加坚信，数学是理解和改造地球的强大力量。
评分初拿到《现代地理学中的数学方法》这本书，我内心是既期待又有些忐忑的。期待是因为我一直认为，地理学如果仅仅停留在定性的描述和经验的总结，是无法真正深入揭示其内在规律的，而数学无疑是实现这一目标的最强大工具。但忐忑之处在于，我个人对数学的理解和应用能力一直不算特别突出，担心书中过于艰深的理论和复杂的公式会让我望而却步。然而，翻开书页的那一刻，我的这种顾虑便荡然无存。作者以一种极其巧妙的方式，将抽象的数学概念与生动的地理现象融为一体，使得原本可能枯燥乏味的数学公式变得鲜活起来。比如，在讲解空间插值方法时，书中不仅仅列出了克里金法、反距离权重法等具体算法，更重要的是，它深入剖析了这些方法背后的数学原理，比如如何利用空间自相关性来预测未知点的值，以及不同插值方法在处理不同地表特征（如平坦区域与崎岖山地）时各自的优劣势。通过丰富的图示和生动的案例，我仿佛能够“看到”数据点如何在空间中“流动”，从而形成连续的地理表面。书中对时间序列分析的阐述也令我印象深刻，它帮助我理解了如何运用数学模型来分析气候变化、人口迁移等具有时间演化特征的地理过程，预测未来的趋势，并评估不同因素的影响。这种将理论模型与实际应用紧密结合的处理方式，极大地激发了我学习的兴趣和动力。我一直认为，一本好的教材，不仅要传授知识，更要点燃读者的热情。《现代地理学中的数学方法》无疑做到了这一点，它让我看到了数学在地理学研究中的巨大潜力和广阔前景，也让我对手头的地理学问题有了全新的思考方式。
评分在我看来，《现代地理学中的数学方法》这本书，绝不仅仅是枯燥的数学公式堆砌，它更像是地理学研究领域的一场“文艺复兴”。它用数学的语言，为我们描绘了一幅幅关于地球系统的精美画卷，让我看到了那些隐藏在表面现象之下的深刻规律。我尤其推崇书中关于“遥感影像分析”的数学方法论述。遥感技术已经成为现代地理学研究不可或缺的工具，但如何从海量的遥感影像中提取有用的信息，一直是一个挑战。《现代地理学中的数学方法》系统地介绍了图像处理的数学原理，如傅里叶变换、小波分析等，以及如何利用这些方法进行地物分类、变化检测、特征提取等。书中结合具体的遥感案例，如土地覆被分类、植被指数的计算、地表温度反演等，让我深刻体会到数学方法在提升遥感数据利用效率和信息提取精度方面的重要作用。我一直在进行关于森林火灾风险评估的研究，书中关于“空间统计模型”和“风险评估模型”的讲解，为我提供了非常宝贵的思路。它不仅介绍了如何利用GIS技术来叠加分析影响火灾发生的各种地理因素，更重要的是，它阐述了如何将这些因素的相互作用量化，并通过数学模型来预测火灾发生的概率和潜在的危害程度。这种将多源数据整合、多因素耦合、多模型构建的科学方法，让我看到了解决复杂地理问题的新途径。这本书的价值在于，它将抽象的数学理论与具体的地理应用紧密联系起来，让读者在掌握数学工具的同时，也能够深刻理解这些工具在地理学研究中的实际意义。
评分要说《现代地理学中的数学方法》这本书给我最大的启发，那绝对是它对“空间相互作用”的深刻剖析。我长期以来在研究区域经济发展和产业转移问题，一直苦于无法量化不同区域之间的经济联系以及这种联系对地理格局的影响。书中关于“引力模型”和“空间交互模型”的章节，简直是为我量身定制的。作者不仅清晰地阐述了这些模型的数学原理，更重要的是，他通过丰富的案例，比如城市之间的贸易流动、技术扩散的路径等，展示了如何利用这些模型来理解和预测空间单元之间的相互影响。我特别欣赏书中关于“空间计量经济学”的介绍，它巧妙地将经济学理论与空间统计方法相结合，为分析地理经济现象提供了全新的视角。比如，书中讲解了如何利用空间滞后模型和空间误差模型来解决传统计量经济学模型在处理空间相关性时可能出现的偏差，这对于我正在进行的研究，即分析区域间产业协同效应，具有极大的指导意义。此外，书中对“网络分析”的探讨也让我受益匪浅。地理空间要素之间往往形成复杂的网络结构，如交通网络、信息传播网络等。《现代地理学中的数学方法》介绍了图论、最短路径算法等，帮助我们理解和分析这些网络的结构特征、连接强度以及效率，这对于我理解城市群的形成和发展机制，以及规划未来的基础设施建设，提供了科学的依据。这本书无疑是地理学研究者必备的“工具箱”，它让我看到了用数学语言去解读复杂地理现象的强大力量。
评分在我看来，《现代地理学中的数学方法》这本书，更像是一位经验丰富的“引路人”，它不仅为我指明了地理学研究的数学化方向，更提供了通往深度理解的“路线图”。我一直认为，地理学研究的最终目标是揭示地球系统的奥秘，而数学是实现这一目标的最佳语言。书中关于“空间统计学”的系统论述，给我留下了深刻的印象。它不仅仅是介绍了 Moran's I、Getis-Ord Gi* 等经典的统计指标，更重要的是，它阐述了这些指标背后所蕴含的空间自相关和空间异质性的概念，以及如何利用这些概念来理解和解释地理现象的形成机制。例如，在分析区域不平等问题时，书中展示了如何利用空间统计方法来识别高密度集聚区和低密度集聚区，以及分析这些区域之间是否存在空间溢出效应，这对于我理解和制定区域发展政策，具有直接的指导意义。我尤其欣赏书中对“机器学习在地理学中的应用”的探讨。随着大数据时代的到来，地理空间数据的规模和复杂度都在不断增加。如何利用机器学习技术来处理和分析这些数据，挖掘隐藏的模式和规律，已经成为地理学研究的重要方向。《现代地理学中的数学方法》介绍了决策树、随机森林、神经网络等常用的机器学习算法，并将其应用于土地利用预测、环境污染溯源等地理问题。这让我看到了地理学研究的未来发展趋势，也激发了我学习和应用这些先进技术的热情。这本书的价值在于，它将抽象的数学理论与具体的地理应用紧密结合，让读者在掌握数学工具的同时，也能够深刻理解这些工具在地理学研究中的实际意义。
评分缺论证过程，但是各种方法都介绍到啦，数学小白表示很喜欢
评分不要假装理科生了！
评分缺论证过程，但是各种方法都介绍到啦，数学小白表示很喜欢
评分还不错 挺全的
评分总体不错，统计分析部分太浅了··运筹学讲的也比较泛
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