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出版者:Springer

作者:Hans Wackernagel

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2010-12-1

价格:USD 109.99

装帧:Paperback

isbn号码:9783642079115

丛书系列:

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《地理统计学：理论与应用》 这是一本深入探讨空间数据分析与建模的著作，旨在为读者提供一套全面而严谨的地理统计学理论框架，并辅以丰富的实际应用案例。本书的目标读者包括但不限于地球科学、环境科学、资源工程、农业科学、统计学、计算机科学以及相关领域的科研人员、工程师、咨询顾问和高年级本科生或研究生。 本书内容概述： 本书围绕地理统计学这一核心学科，系统地阐述了其基本原理、核心方法、关键技术及其在解决现实世界空间问题中的广泛应用。内容上，本书涵盖了以下几个主要部分： 地理统计学基础： 详细介绍地理统计学的发展历程、核心概念，如区域化变量、空间自相关、变异函数等。强调地理统计学区别于传统统计学在处理空间依赖性数据时的独特性和优势。 变异函数分析： 这是地理统计学的基石。本书将深入剖析变异函数的理论构建、参数估计方法（如最小二乘法、最大似然法等），以及不同类型的变异函数模型（球状模型、指数模型、高斯模型、幂函数模型等）及其适用条件。同时，会探讨各向异性、趋势面、块金效应等复杂情况下的变异函数建模。 克里金插值方法： 作为地理统计学中最核心的预测工具，本书将系统性地介绍不同类型的克里金插值法，包括普通克里金、简单克里金、泛克里金、指示克里金、协克里金等。每种方法都将从理论推导到具体应用，并结合实际数据进行演示，重点阐释其工作原理、适用场景以及预测精度评估。 空间模拟与不确定性评估： 除了点估计，本书还将介绍如何进行空间模拟，生成满足给定空间统计特性的随机场，从而量化和传播空间预测的不确定性。这包括序列指示模拟（SIS）、高斯模拟等方法，以及如何利用模拟结果进行风险评估和决策支持。 地质统计学在特定领域的应用： 本书将展示地理统计学在多个重要领域的实际应用，为读者提供具体的实践指导。例如： 矿产资源评估： 如何利用地理统计学方法对矿体品位、储量进行估计和模拟，以指导勘探和开采决策。 环境污染监测与评估： 如何插值和模拟污染物浓度分布，评估污染范围和影响，为环境管理提供科学依据。 土壤科学与农业： 如何分析土壤养分、湿度等空间变异性，进行精准施肥、灌溉，优化作物产量。 水文学与地下水模型： 如何模拟地下水流、污染物迁移，评估水资源分布。 气候学与气象学： 如何插值和模拟气温、降水等气候变量的空间分布。 其他应用领域： 如遥感影像分析、城市规划、流行病学等。 现代地理统计学技术与发展： 介绍一些前沿的地理统计学技术，如贝叶斯地理统计学、深度学习与地理统计学的结合、地理加权回归（GWR）等，探讨其在解决更复杂空间问题中的潜力。 本书的特色： 理论严谨与实践并重： 本书在深入阐述地理统计学理论的同时，大量引用实际案例，使理论知识与实际操作紧密结合，有助于读者理解和掌握。 循序渐进的讲解： 从基础概念到高级模型，循序渐进地引导读者掌握地理统计学的学习路径，适合不同层次的读者。 丰富的图表与示例： 大量使用图表、公式和算法描述，并通过实例进行说明，直观易懂。 强调工具的选择与应用： 指导读者如何根据具体问题选择合适的地理统计学方法和软件工具。 本书力求为读者提供一个坚实的地理统计学知识体系，使他们能够独立地分析和处理空间数据，解决现实世界中复杂的空间问题，并在各自的研究和实践领域取得突破。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图案，仿佛预示着内容本身的严谨与深度。我当初选择它，很大程度上是被这种专业且又不失现代感的视觉语言所吸引。然而，当我真正翻开内页，深入阅读其中的章节时，我发现作者在概念的阐述上，采取了一种非常克制和内敛的方式。例如，在介绍空间自相关性的基础理论时，它似乎更倾向于直接给出复杂的数学表达，而对于背后的直观物理意义或实际应用场景的描绘，篇幅显得有些单薄。这对于那些初次接触这个领域，需要逐步建立直观理解的读者来说，可能会是一个不小的挑战。我感觉自己像是被直接推到了一个高海拔的平台，虽然视野开阔，但脚下的支撑感却有些不足。如果能在早期章节中加入更多生动的案例分析，或者使用更具启发性的图示来辅助解释那些抽象的变异函数结构，这本书的入门友好度无疑会大大提升。目前的叙述方式，更像是写给那些已经对地统计学有扎实背景的专家看的参考手册，而非一本能引导新手逐步攀登的阶梯。因此，我建议有志于深入研究的朋友，最好能先阅读一些更基础的、侧重概念解释的入门读物，再将此书作为深化和拓宽知识边界的进阶材料。

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阅读这本书的过程，让我体验到了一种强烈的、近乎“学术宣言”式的写作风格。作者的语气是断然的、不容置疑的，每一个命题的提出都伴随着坚实的数学推导，仿佛在宣告一种既定的真理。这种风格的优点是明确和高效，它避免了许多模棱两可的讨论和对过时理论的赘述。然而，它的缺点也同样明显：缺乏必要的批判性思维的探讨。在科学研究中，尤其是在一个充满不确定性的领域如地质统计学，我们应该探讨不同方法的适用边界、假设条件的局限性以及潜在的偏差来源。这本书似乎很少涉及“如果我们的假设不成立怎么办？”或者“在非正态分布数据下，这种方法是否依然是最优选择？”这类深刻的反思性问题。它更多地展示了“如何做”，而不是“为什么选择这样做，以及其他选择有何不足”。这种单向度的叙述，虽然能让读者快速掌握核心算法，但却限制了读者独立思考和创新应用的能力，使得全书的学术视野略显狭隘，更像是一本特定学派的经典教材，而非一本面向未来的综合性著作。

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此书在时间序列与空间数据融合处理方面的探讨，如同蜻蜓点水般轻轻划过，留下的印象并不深刻。当代地球科学和环境科学的研究越来越强调时空数据的整合分析，例如监测井的水位变化、大气污染物的扩散过程，这些都要求模型能够同时捕捉时间和空间上的依赖性。虽然书中提到了时空克里金（Spatiotemporal Kriging）的基本框架，但其深度与广度远远不足以满足当前研究的前沿需求。作者似乎将时空模型的处理视为对标准空间模型的简单延伸，而忽略了时间维度引入的非平稳性（Non-stationarity）和数据稀疏性所带来的独特挑战。例如，对于如何选择合适的时空协变函数（如指数模型、斯泰姆模型在时间维度上的推广），以及如何处理异构采样频率的问题，书中的论述含糊其辞，缺乏具体的模型比较和性能评估。对于那些希望利用本书来攻克复杂时空建模难题的研究人员来说，这本书提供的理论支撑非常基础，我们不得不转而查阅更多近期的专业期刊文献，才能获得真正有价值的指导。总而言之，本书的理论构建停在了较为经典和基础的阶段，未能充分反映领域内的最新发展热点。

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这本书在处理实际案例和软件应用方面的讨论，可以说是相当的乏力，这让我感到非常遗憾。在当今的数据科学领域，理论的掌握固然重要，但如何将这些精妙的数学模型有效地落地到实际问题中，才是衡量其价值的关键。很遗憾，此书在这方面的着墨极少。我期待看到更多关于如何使用主流地统计软件（如GSLIB、PyKrige或其他商业软件包）来实现书中介绍的克里金（Kriging）方法的具体步骤和调试技巧。作者似乎完全跳过了“代码即语言”的这一现实，直接展示了推导结果，仿佛这些模型是凭空出现的完美产物。实际上，数据预处理、模型选择的敏感性分析、以及结果的交叉验证，这些在实际操作中占据了大部分时间和精力的问题，在书中几乎找不到详尽的讨论。这使得这本书的实用价值大打折扣，它更像是一本纯粹的理论证明集，而不是一个能够指导工程实践的工具箱。对于希望通过本书来提升自己在环境监测、矿产资源评估等领域实际操作能力的读者来说，这本书提供的指导价值非常有限，更多的是一种理论上的“洗礼”。

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从排版和图示的角度来看，这本书的设计明显是为那些习惯于传统教科书格式的读者准备的。装帧厚重，纸张质感良好，但内页的布局却显得有些拥挤和陈旧。公式和变量的标记常常占据了版面的大部分空间，留给解释性文字和图表的空间则显得局促。尤其是那些用于阐述空间结构复杂性的三维图示，往往印制得不够清晰，细节在低对比度的黑白印刷下难以分辨，这对于理解诸如协方差函数的各向异性（Anisotropy）至关重要。我花费了大量时间去尝试将脑海中的二维截面与书中抽象的数学描述对应起来，但清晰、彩色的可视化辅助实在太少了。对于依赖视觉辅助来理解多维空间问题的读者，这种设计上的缺陷是难以容忍的。这让我想起上世纪末期的许多理工科书籍，虽然内容无懈可击，但在美学和易读性上却远远落后于时代。一个优秀的教材应该能用最好的视觉语言来传达最复杂的概念，而这本书在这方面，显然还有巨大的提升空间。

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17.2 Multivariate Geostatistics - An Introduction with Applications, Dr. Hans Wackernagel (Springer, 3rd ed., 2003)

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