地理学的数学模型与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:刘昌明

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-10-01

价格:28.0

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isbn号码:9787030085962

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• 空间分析
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• 统计地理学
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• 地理信息系统
• 空间数据分析
• 定量地理学

《地理学的数学模型与应用》是一部深入探讨如何运用数学工具解析和理解地理现象的学术专著。本书并非简单罗列地理知识，而是致力于构建一座连接抽象数学理论与具体地理实践的桥梁。它旨在为读者提供一套系统性的方法论，使他们能够透过现象看本质，发现隐藏在地理分布、空间相互作用、过程演变背后的数学规律。 全书内容围绕着“模型”与“应用”这两个核心展开。在“模型”部分，作者详细介绍了地理学中常见的数学模型类型及其构建原理。这包括但不限于： 统计模型（Statistical Models）： 重点阐述如何运用描述性统计和推断性统计方法来概括、分析和解释地理数据的空间变异性和分布特征。例如，回归分析在研究影响土地利用变化的因素时，自相关分析在识别地理模式时，以及聚类分析在划分空间区域时的应用。本书会深入剖析模型的假设条件、适用范围以及参数估计与检验的方法。 确定性模型（Deterministic Models）： 讲解那些基于明确函数关系描述地理过程的模型，例如，扩散模型（如人口迁移、污染物扩散）、坡度侵蚀模型、水文径流模型等。这类模型强调过程的内在逻辑和因果关系，通过数学方程来模拟系统随时间和空间的变化。 概率模型（Probabilistic Models）： 引入随机性和不确定性因素，使用概率分布和随机过程来描述地理现象。例如，在解释自然灾害的空间分布、生态系统的随机演替等方面，概率模型提供了更具现实意义的描述。 空间分析模型（Spatial Analysis Models）： 聚焦于地理信息的空间属性，介绍一系列用于揭示空间关系、模式和过程的模型。这包括空间插值（如IDW、克里格插值）、空间回归（如地理加权回归GWR）、网络分析（如最短路径、服务范围分析）等。这些模型是地理信息系统（GIS）和遥感技术分析的理论基础。 动力学模型（Dynamic Models）： 探讨地理系统随时间演变的数学框架，如元胞自动机（CA）模型在城市扩张、土地覆被变化模拟中的应用，以及基于微分方程的模型在气候变化、地质过程模拟中的作用。 在“应用”部分，本书将理论模型转化为实际的地理问题解决方案。每一类模型都会配以翔实的案例研究，展示其在不同地理学分支中的具体运用： 城市与区域规划： 如何利用空间统计模型分析城市扩张的驱动因素，构建交通网络优化模型，预测人口分布，以及评估土地利用规划的潜在影响。 自然资源管理： 如何运用水文模型预测河流流量，通过地质模型评估矿产资源潜力，利用生态模型模拟植被覆盖变化，以及开发森林火灾风险评估模型。 环境科学与灾害预测： 如何应用大气扩散模型预测空气污染扩散范围，利用水质模型评估水体污染风险，构建地震易发性模型，以及模拟洪水淹没区域。 交通与物流： 如何利用图论模型优化物流配送路线，分析交通流量拥堵成因，预测乘客出行行为，以及规划公共交通网络。 农业与食品安全： 如何通过作物生长模型预测产量，利用气象模型指导农业生产，以及分析农产品供应链的效率。 人口与社会经济研究： 如何运用空间计量经济学模型分析城乡收入差距，预测人口迁移模式，以及评估社会服务设施的可达性。 本书的特色在于其严谨的数学表述与清晰的地理解释相结合。作者并非仅仅呈现复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解公式背后的地理含义，以及模型参数的实际意义。每章结尾的讨论部分，都会提炼关键概念，并探讨模型的局限性与未来发展方向。 《地理学的数学模型与应用》适合高等院校地理学、测绘学、环境科学、城市规划、区域经济学等专业的本科生、研究生以及从事相关领域研究和实践的专业人士阅读。它不仅能帮助读者提升对地理现象的量化分析能力，更能培养其运用数学思维解决复杂地理问题的能力，为理解和塑造我们所处的空间世界提供强大的理论与技术支持。

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这本关于地理学理论深度的书籍，着实让我这位长期关注人文社科的读者，在面对那些抽象的数学符号时，感受到了不小的挑战。我原以为能够从中窥见一些关于区域发展模式的宏观叙事，或者至少能找到一些关于人类活动如何在特定地理空间中展开的直观案例分析。然而，全书的重心似乎完全倾斜到了那些构建复杂系统的理论框架上，大量的篇幅被用来论证模型的收敛性、参数的敏感度和解的唯一性。这使得阅读过程更像是在研读一本高等数学的习题集，而非一本地理学专著。我对那些涉及偏微分方程和随机过程的章节只能望而生畏，它们似乎在构建一个完美、自洽的、但与我日常所见的复杂多变的地球表面现象相去甚远的理想世界。我期待的，是能看到如何用更直观的数学工具来解释气候变化对特定生态系统的影响，或是人口迁移的底层驱动力，而不是沉浸在对模型自身逻辑完备性的无休止的辩护之中。这种过于“纯粹”的学术取向，无疑将大多数对地理学应用抱有热情的普通读者拒之门外。

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从一个资深地图爱好者和地理信息系统爱好者的角度来看，这本书的叙事视角实在是太“硬核”了，硬到几乎将地理学的灵魂——对地球表面的直观感知和空间想象力——完全抽离了。我翻阅这本书，是为了寻找那些能将复杂的空间关系视觉化、模型化的技巧和思路，比如如何构建一个能有效反映尺度效应的区域划分体系，或是如何量化景观异质性对生物多样性的影响。但书中描绘的世界，是一个由坐标点、向量场和概率密度函数构成的抽象空间，而不是我们脚下这片充满褶皱、纹理和历史沉积的真实大地。缺乏对案例研究的重视，意味着缺乏对地理实体（如河流、城市、气候带）的具象化描述，使得读者难以将那些冷冰冰的公式与生动的地理现象建立起有效的认知桥梁。这本书更像是数学家在为地理学“提供工具箱”，而非地理学家在“运用工具解决问题”。

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坦白说，这本书的印刷质量和装帧设计都透露出一种严肃而略显过时的学术气息，这也许从侧面反映了其内容的取向。我原本希望通过阅读它，能对当代地理信息科学（GISc）的前沿动态有所了解，特别是关于机器学习和深度学习如何在地理空间分析中发挥作用。然而，书中引用的文献大多停留在上世纪末的经典理论阶段，对于近年来爆发式增长的“大数据”和“时空动态建模”的讨论几乎是空白的。它固守着经典计算地理学的核心范式，对新兴方法的融合显得犹豫甚至排斥。这使得这本书在我手中，更像是一部详尽的“地理学数学基础回顾”，而非一本面向未来的学术展望。我期待看到的是如何处理非线性、非平稳的时空数据，如何利用现代计算能力来模拟更具混沌特性的自然和人文系统，而不是继续深化对那些在今天看来已经略显简化的线性模型的探讨。这种滞后性，让阅读体验大打折扣。

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读完这本沉甸甸的著作，我最大的感受是知识的密度极高，但叙事的流畅性却令人沮丧。作者显然对学科的底层逻辑有着深刻的理解，但呈现方式却像是一系列相互独立、缺乏有效过渡的学术论文的集合。我试图寻找一些关于城市形态演变的历史脉络，或是不同尺度下资源分配的比较研究，结果发现这些期望落空了。书中对“应用”的提及，也仅仅停留在对某些特定数学工具在地理学中“可能”的适用性的理论探讨上，并未提供任何一个深入、详实、可供实践者借鉴的真实案例。例如，当谈及空间插值方法时，它详细阐述了克里金法的数学基础，却完全忽略了在数据稀疏的遥感数据处理中，这种方法的实际局限性与替代方案。这使得这本书更像是一份高度浓缩的、供专业研究人员进行理论索引的工具箱，而不是一本能够启发思考、指引方向的教材或参考书。对于想要将抽象概念转化为具体地理实践的读者来说，这本书的“实用价值”几乎为零。

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这本书的阅读体验，对于我这种更偏爱“人文地理学视野”的读者来说，简直是一种精神上的拉锯战。我渴望的是能从地理学的视角理解人类社会如何塑造和被塑造于特定的地理环境之中，期待看到诸如地缘政治的数学建模，或是文化扩散的的空间计量学分析。但这本书几乎将所有的人文社会因素都简化成了可量化的、可输入模型的变量，甚至连“人性”和“历史偶然性”都被试图用概率分布来强行拟合。这种还原论的倾向，虽然在数学上严谨，但在解释人类行为的复杂性和偶然性方面显得苍白无力。它仿佛在宣告：地理学的终极目标，是找到一个可以精确预测未来事件的“超级方程”，而忽略了地理学本身作为一门解释性学科所肩负的丰富内涵和批判性视角。我最终合上书页时，感受到的是一种对空间现象的深度解构，但却迷失了对“为什么是这里，而不是那里”这种地理学核心问题的感性把握。

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