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出版者:

作者:El-Shaarawi, Abdel H.

出品人:

页数:3510

译者:

出版时间:2012-11

价格:0

装帧:

isbn号码:9780470973882

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• 环境统计学
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• 环境监测
• 数据建模
• 统计方法
• 环境信息学

《环境统计学百科全书》是一部全面而深入的著作，它对环境领域中运用统计学方法的知识体系进行了系统性的梳理与阐述。本书旨在为环境科学家、统计学家、政策制定者以及任何对环境数据分析感兴趣的研究人员和从业者提供一个权威的参考工具。 本书的内容涵盖了环境统计学的方方面面，从基础的统计原理到前沿的应用技术，力求做到全面、准确和前瞻。其核心内容包括但不限于以下几个主要部分： 第一部分：环境统计学基础概念与方法 环境数据的特性与挑战： 深入探讨了环境数据的独特性质，如空间相关性、时间序列特性、异质性、异常值、缺失值以及多尺度性等，并分析了这些特性给传统统计方法带来的挑战。 描述性统计在环境分析中的应用： 详细介绍了如何利用均值、中位数、方差、标准差、分位数、直方图、箱线图等描述性统计工具来概括和可视化环境数据，揭示数据的分布特征和潜在规律。 概率分布在环境建模中的作用： 阐述了常用的概率分布，如正态分布、泊松分布、指数分布、威布尔分布、伽马分布等在环境现象建模中的适用性，例如污染物的浓度分布、降雨量统计、极端天气事件的概率分析等。 推断性统计方法： 详细介绍了参数估计、假设检验、置信区间等基本推断统计方法，并着重阐述了其在环境监测、污染源识别、环境质量评估等方面的具体应用，例如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等。 回归分析在环境研究中的应用： 全面讲解了线性回归、多元线性回归、非线性回归模型，以及如何将其应用于分析环境因素之间的关系，例如温度与冰川融化速率的关系、人口密度与空气污染水平的关系、土地利用变化与水体富营养化的关联等。 第二部分：高级统计建模技术及其环境应用 时间序列分析： 深入探讨了时间序列数据的建模方法，包括平稳性检验、自相关与偏自相关分析、ARIMA模型、SARIMA模型、指数平滑法等，并应用于气候变化趋势预测、污染物浓度日/月/年变化模式分析、水文序列模拟等。 空间统计学： 详细阐述了空间数据的统计分析方法，如空间自相关（Moran's I, Geary's C）、克里金插值、地理加权回归（GWR）等，并重点介绍了其在环境污染空间分布模拟、生态风险评估、疾病传播空间模式分析、自然资源空间优化配置等方面的广泛应用。 贝叶斯统计在环境科学中的应用： 介绍了贝叶斯推断的基本原理，以及如何利用贝叶斯模型处理环境中的不确定性，构建复杂的层次模型，例如在生态系统健康评估、生物标记物分析、环境风险量化等方面。 广义线性模型（GLMs）与混合效应模型： 讨论了如何使用GLMs来处理非正态分布的环境数据（如计数数据、比例数据），以及混合效应模型来处理具有层次结构或重复测量特征的环境数据，例如物种丰富度分析、健康效应研究中个体间的关联等。 机器学习与数据挖掘在环境问题中的探索： 引入了决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络、聚类分析等机器学习算法，展示了它们在环境数据模式识别、预测建模、异常检测、分类和聚类方面的强大能力，例如预测森林火灾风险、识别污染源类型、对水体进行分类等。 模型选择与模型评估： 详细介绍了模型选择的标准（如AIC, BIC）和各种模型评估指标（如R², RMSE, MAE），以及交叉验证等技术，确保所建模型的可靠性和泛化能力。 第三部分：特定环境领域的数据分析案例 气候变化与大气科学： 涵盖了温度、降水、极端天气事件的统计分析，气候模式的评估，温室气体排放的监测与预测，以及空气质量模型的数据驱动方法。 水文学与水资源管理： 讨论了降雨径流模型、洪水频率分析、干旱指数计算、地下水模型校准、水质变化趋势分析等。 生态学与生物多样性： 涵盖了物种分布模型、种群动态分析、生态系统恢复评估、生物多样性指数计算、环境胁迫对生物个体/群落影响的统计分析。 土壤与地质科学： 讨论了土壤性质的空间变异性分析、污染物在土壤中的迁移转化模拟、地质灾害风险评估的统计方法。 环境毒理学与健康： 涵盖了剂量-效应关系分析、暴露评估、环境污染物对人体健康影响的流行病学统计，以及生物标志物的统计分析。 环境政策与管理： 介绍了环境影响评价（EIA）中的统计方法、环境监测数据的管理与解读、环境法规的合规性检验、可持续发展指标的统计分析。 本书的特色与价值： 全面性： 覆盖了环境统计学的核心理论、关键方法以及广泛的应用领域。 实用性： 结合大量真实环境数据和案例，展示了统计方法在解决实际环境问题中的应用细节。 权威性： 由相关领域的专家撰写，内容严谨，技术前沿。 可读性： 结构清晰，语言流畅，力求使不同背景的读者都能理解和掌握。 前瞻性： 关注环境统计学领域的新发展和新趋势，为未来的研究和应用提供指导。 《环境统计学百科全书》不仅仅是一本教材或参考书，它更是环境科学研究人员和实践者解决复杂环境问题的有力助手。通过本书，读者将能够深入理解环境数据的内在规律，掌握科学的统计分析工具，从而做出更明智的环境决策，为保护地球的未来贡献力量。

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这本书的封面设计得非常简洁，以一种沉稳的墨绿色为主调，配上清晰的白色字体，给人一种专业且可靠的初步印象。我是在寻找一本能够系统梳理环境科学和统计学交叉领域的权威参考书时偶然发现它的。最初，我对其深度和广度的期望值很高，毕竟“百科全书”这个词汇本身就暗示着包罗万象。然而，当我翻阅目录时，发现它似乎将重点放在了一些非常具体的、偏向于数学模型和高级统计推断的章节上，比如“空间时间序列分析在污染物扩散模型中的应用”或者“贝叶斯方法在生态风险评估中的局限性”。这些内容无疑是高度专业化的，对于那些已经具备扎实数理统计背景的研究人员来说，或许是一份宝贵的资源。但对于像我这样，期望能从中找到更广泛的环境政策、环境伦理或者更侧重于基础环境监测数据处理方法的介绍时，这份“百科全书”显得有些“高冷”。它更像是一本面向博士后或资深专家的手册，而不是一本能够引导初学者入门或为跨学科研究者提供全面概述的工具书。我期待看到更多关于宏观环境治理案例分析，或者不同国家环境法规对统计方法选择的影响，但这些内容似乎被压缩到了非常边缘的部分，或是完全缺失。因此，我的初步感受是，这本书的定位非常清晰，但可能过于聚焦于技术细节，牺牲了广度的覆盖。

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深入阅读后，我发现这本书的章节组织结构虽然严谨，但逻辑跳跃性较大，缺乏一种平滑的叙事线索来引导读者。例如，在讲解了复杂的非参数回归方法后，下一章会突然跳到遥感数据处理中的噪声过滤技术，两者之间的联系需要读者自己去构建和理解。这使得阅读过程充满了“我需要停下来查阅好几本其他统计学教材”的时刻。我尤其希望能看到一些关于环境数据收集和质量控制的实用指南，毕竟，环境统计的基石在于可靠的输入数据。这本书似乎默认读者已经拥有了完美的数据集，直接切入了模型构建和假设检验的层面。这对于那些需要在野外或一线进行数据采集和预处理的人来说，帮助非常有限。它更像是一个纯粹的“模型库”，而非一个完整的“方法论实践指南”。我试图从中寻找一些关于如何处理野外取样误差、如何进行长期监测网络设计的章节，但这些与实际操作紧密相关的内容，在书中似乎只是一笔带过，没有得到应有的重视和详细展开，让人感到有些意犹未足。

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总结一下我的阅读体验，这本书更像是一部精心编纂的“技术手册”，而非一本能够激发思考的“百科全书”。它的价值在于其作为一本高阶工具书的精确性和权威性，尤其是在特定细分领域内的数学严谨性。然而，它在跨学科沟通、实际操作指导以及对新兴环境问题的覆盖面上，表现得尤为薄弱。阅读过程中，我多次感到自己像是在攀登一座陡峭的数学山峰，虽然山顶的风景（即复杂的模型推导）是壮观的，但抵达山脚下的路径却过于崎岖且缺乏必要的向导。它没有提供足够的背景故事、没有展示数据驱动决策背后的伦理权衡，也没有将环境统计学置于更宏大的政策制定背景下进行审视。对于寻求全面理解环境统计学全貌的读者来说，它提供的视角过于狭窄，更像是一扇紧闭的、专注于某一特定技术环节的观察窗，而非一扇通向广阔环境科学领域的门户。因此，它适合那些已经知晓自己需要查找某一特定高级统计公式的专家，但对于更广泛的学习者群体，其价值和实用性会大打折扣。

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这本书的写作风格呈现出一种非常学术化、极其注重严谨性的特点，但这种严谨性有时也转化成了难以亲近的障碍。句子结构往往冗长且充满了从句，专业术语的使用密度极高，几乎没有采用任何类比或形象化的描述来辅助理解那些抽象的统计概念。当我尝试理解某个复杂的协方差结构时，我发现作者完全依赖于数学公式和符号来完成解释，而缺乏那种“换个角度看问题”的引导。这对于非数学专业的读者来说，简直是一场噩梦。我希望一本“百科全书”能够服务于更广泛的受众，它应该具备一定的科普性，至少在介绍基本概念时能提供一些直观的感受。但这本书完全没有这种倾向，它仿佛在对每一个读者说：“如果你不懂这些公式，那你就不应该读这本书。” 这种高高在上的姿态，让我在尝试学习新知识时感到了明显的挫败感，而不是被知识的魅力所吸引。我不得不承认，它在数学证明上可能是无可挑剔的，但在“有效传达知识”这一点上，它失色不少。

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从参考资料和引用的角度来看，这本书的表现中规中矩，但缺乏一些令人惊喜的前沿引用。我留意到它主要依赖于上世纪末到本世纪初的经典文献，这使得书中的一些方法论虽然稳健，但在面对当前全球气候变化、微塑料污染等新兴环境挑战时，略显滞后。例如，在讨论机器学习在环境预测中的应用时，内容似乎停留在较为基础的随机森林和支持向量机层面，对于近年来深度学习在图像识别、时空数据融合方面的最新进展，几乎没有涉及。这让我对“百科全书”的实时性和前瞻性产生了疑问。它更像是对过去二十年环境统计学领域成果的一次全面梳理和归档，而非对未来发展趋势的探索和指引。如果一本参考书不能紧跟时代步伐，那么它在快速迭代的科学领域中，其价值的保鲜期就会大大缩短。我希望看到它能将更多的篇幅用于探讨如何将新兴的计算工具与环境科学的复杂性相结合，而不是重复已经被广泛讨论的标准技术。

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