具体描述
《地统计学概论》介绍了地统计学的基本理论、方法及其在气象、土壤等地学领域的应用，内容主要包括概率统计和探索性空间数据分析等基础知识、协方差和变异函数等区域化变量理论、简单和普通等线性克里金法、对数正态和指示等非线性克里金法、多变量的协同克里金法、地统计学地学应用实例等。《地统计学概论》以浅显易懂的计算示例、ArcGIS软件操作示例，辅助读者对变异函数和克里金法等基础理论公式的理解，可读性强。前5章均配以复习思考题，便于教师教学和学生复习。
《地统计学概论》可作为地理学、气象学、土壤学、生态学、水文学、环境科学等相关专业学生的教材，也可供地学领域科技人员参考。
作者简介
目录信息
第1章 概论 1
1.1 地统计学概念 1
1.2 地统计学研究内容 3
1.3 地统计学起源及发展 4
1.4 地统计学应用领域 6
1.4.1 地统计学在地质学中的应用 6
1.4.2 地统计学在土壤学中的应用 7
1.4.3 地统计学在生态学中的应用 8
1.4.4 地统计学在环境学中的应用 9
1.4.5 地统计学在气象学中的应用 10
1.5 地统计学软件介绍 11
复习思考题 13
第2章 地统计学基础 14
2.1 概率论与数理统计的若干基础知识 14
2.1.1 总体和样本 14
2.1.2 频数分布 15
2.1.3 随机变量的数字特征 15
2.1.4 参数估计 22
2.1.5 假设检验 24
2.2 相关分析 25
2.2.1 两变量相关分析 26
2.2.2 多变量相关分析 28
2.3 回归分析 30
2.3.1 一元线性回归模型 31
2.3.2 多元线性回归模型 34
2.3.3 非线性回归模型 38
2.4 探索性空间教据分析 39
2.4.1 地理数据 39
2.4.2 频率分析 42
2.4.3 离群值分析 43
2.4.4 全局趋势分析 48
2.4.5 空间自相关性分析 48
2.4.6 各向异性分析 48
复习思考题 49
第3章 区域化变量理论 50
3.1 区域化变量的概念及性质 50
3.1.1 随机场 50
3.1.2 区域化变量概念 52
3.1.3 区域化变量性质 52
3.2 协方差函数和变异函数 53
3.2.1 协方差函数 53
3.2.2 变异函数 56
3.3 地统计学理论假设 65
3.3.1 平稳假设 65
3.3.2 内蕴假设 67
3.3.3 准二阶平稳假设和准内蕴假设 68
3.4 估计方差 68
3.4.1 估计方差的概念 68
3.4.2 估计方差的计算 69
3.4.3 关于估计方差的几点说明 72
复习思考题 72
第4章 变异函数结构分析 74
4.1 变异函数的理论模型 74
4.1.1 有基台值模型 74
4.1.2 无基台值模型 76
4.1.3 孔穴效应模型 77
4.2 变异函数理论模型的最优拟合 78
4.2.1 模型参数的最优估计 78
4.2.2 模型拟合评价及类型确定 81
4.2.3 影响变异函数的主要因素 83
4.3 变异函数的套合结构 84
4.3.1 单一方向上的套合 85
4.3.2 不同方向上的套合 86
4.3.3 结构分析的步骤 91
复习思考题 95
第5章 克里金法 96
5.1 克里金法概述 96
5.1.1 克里金法概念及种类 96
5.1.2 克里金估计量 97
5.1.3 克里金法估值过程 98
5.2 线性克里金法 99
5.2.1 简单克里金法 99
5.2.2 普通克里金法 111
5.2.3 泛克里金法 119
5.3 非线性克里金法 128
5.3.1 对数正态克里金法 128
5.3.2 指示克里金法 129
5.3.3 析取克里金法 134
5.4 协同克里金法 144
5.4.1 协同区域化变量理论 145
5.4.2 交叉协方差函数和交叉变异函数 146
5.4.3 协同克里金法估值 151
5.4.4 协同克里金法软件操作示例 160
复习思考题 166
第6章 地统计学应用实例 167
6.1 基于普通克里金法的河南省月均温分析 167
6.1.1 资料选取 167
6.1.2 变异函数的确定 167
6.1.3 气温普通克里金预测表面分析 169
6.2 江苏仪征市土壤有机质含量的时空变异分析 169
6.2.1 教据预处理 169
6.2.2 不同时期土壤性质的描述性统计分析 170
6.2.3 不同时期土壤性质的变异特征分析 170
6.2.4 土壤有机质的时空分布 172
6.3 基于地统计学纹理的遥感图像分类 176
6.3.1 基于变异函数的纹理提取 176
6.3.2 遥感图像分类及结果分析 178
参考文献 180
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的语言风格展现出一种历经沉淀的大家风范，它摒弃了晦涩难懂的术语堆砌，转而采用一种充满画面感的叙述方式。我个人对书中关于构造地貌学的论述情有独钟。作者在描述山脉的隆升与剥蚀过程时，所使用的词汇和句式充满了力量感和动态美，仿佛那些巨大的山体正在我们眼前缓慢而坚定地拔地而起，又在风雨侵蚀下缓缓回落。这种将“时间”具象化的表达，是许多同类书籍所不具备的。此外，书中对于“时间尺度”的把握令人印象深刻。作者总能精准地在“千年尺度”的短期变化和“百万年尺度”的长期趋势之间进行切换，使读者能够理解地质过程的复杂性和多层次性。阅读体验非常流畅，即使是面对一些涉及复杂数学模型的章节，作者也总能先用一个生活化的类比来打通概念的阻塞点，然后再逐步深入，这种循序渐进的教学法，极大地降低了阅读门槛，让深度学习变得触手可及。
这本书在知识的广度上给我带来了极大的惊喜。原本以为这是一本专注于某一特定地质分支的著作，没想到它竟然能如此融会贯通地将地球科学的多个领域串联起来。其中关于古气候重建的部分尤其引人入胜，作者巧妙地利用了深海沉积物中的微体化石证据，重建了数百万年前的海洋温度变化，那种将微观信息放大为宏观历史叙事的技巧，实在高超。而且，作者对不同学科之间的交叉点描述得非常到位，比如如何用地球化学的指标来反推地幔的物质组成，或者如何利用遥感技术辅助地质填图。这种跨学科的视野，极大地拓宽了我对“地质学”这一学科边界的认知。阅读过程中，我感觉自己仿佛同时在听一位古生物学家、一位地球物理学家和一位构造地质学家的讲座，但所有的信息都被整合在一个统一、连贯的叙事脉络之下，没有丝毫的冲突感，反而增强了知识的立体感和深度。这本书的知识密度很高，但表达却异常清晰，这是非常难得的平衡。
这本书的行文节奏感处理得相当巧妙，它不像某些专业著作那样一味求“深”，而是做到了在必要的深度上戛然而止，留给读者足够的思考空间。我特别留意了其中关于矿产资源分布与地质构造关系的章节，那简直就是一本实用的资源勘探指南的“精粹版”。作者对于不同成矿带的形成机制的阐述，逻辑层层递进，从区域构造背景到具体矿床的形成条件，每一步的推导都让人信服。印象最深的是对沉积盆地演化的分析，那段文字描述了大陆沉降、抬升、剥蚀与再沉积的循环往复，读起来仿佛能感受到地壳的“呼吸”。更值得称道的是，作者没有陷入纯粹的理论推导，而是大量穿插了全球范围内的经典地质剖面案例，这些案例的选取极具代表性，使得理论不再是空中楼阁，而是扎根于真实地貌之上的观察总结。对于那些希望快速建立起区域地质学宏观框架的读者来说，这本书的结构安排无疑是高效且令人愉悦的，它提供了一个绝佳的视角，让我们能以更广阔的尺度去审视我们身处的环境。
《地统计学概论》这本书，我读完后感觉简直像是进行了一场穿越时空的地理探险。作者的笔触细腻入微，仿佛带着我们亲手触摸每一块岩石，聆听每一层沉积岩的秘密低语。开篇几章对地球演化史的宏大叙事，那种史诗般的磅礴气势，让我这个地质学门外汉都为之震撼。特别是关于板块构造运动的论述，不再是教科书上干巴巴的理论堆砌，而是通过生动的案例和精妙的比喻，将地球内部能量的涌动栩栩如生地展现在读者眼前。我尤其欣赏作者在解释复杂地质现象时，所展现出的那种耐心和匠心，比如对火山爆发成因的剖析，从岩浆房的形成到喷发过程的动力学模拟，逻辑链条清晰得如同工整的几何图形。书中大量的插图和模型，也极大地提升了阅读体验，它们并非简单的装饰，而是理解深层概念的视觉钥匙。读完后，我对脚下这片土地的理解达到了一个全新的高度，体会到了一种深沉的敬畏感，明白我们所依赖的每一个自然景观，背后都蕴含着亿万年的时空故事和复杂的地质过程。这本书的叙述风格兼具科学的严谨与文学的浪漫，实在难得。
这份阅读体验最让我感到震撼的是它所蕴含的“科学精神”——那种对未知世界永不满足的好奇心和对证据的绝对尊重。书中对当前地质学研究中的热点问题和未解之谜的讨论，处理得极为客观和审慎。作者并没有急于给出肯定的结论，而是详尽地展示了支持不同假说的证据链，并清晰地指出了每种解释的局限性。特别是关于地幔对流模式的几种主要理论的对比分析，那种严谨的学术态度，让人在获得知识的同时，也学会了如何进行批判性思考。这种鼓励探索、不轻易下定论的写作态度，对于任何想要从事或热爱科学的人来说，都是一种无声的熏陶。它教会我的不仅仅是地质学的知识，更是一种面对复杂、多变的世界时，应该采取的求真务实的科学态度。这本书更像是一位经验丰富、见多识广的导师，在为你揭示自然界的奥秘，同时也在塑造你的思维方式。
地统计学写的清晰明了详细，对我毕业论文帮助很大的
地统计学写的清晰明了详细，对我毕业论文帮助很大的
例子较少，作者比较着重于理论推导---所以有统计学基础的话，看这本书收获会比较大，特别是对基础理论的理解。当年为了看懂这本书，专门花了半年时间重新研究了统计推断。案例的话想对比较理想化，对我应用而言还需要跨越一个gap。
例子较少，作者比较着重于理论推导---所以有统计学基础的话，看这本书收获会比较大，特别是对基础理论的理解。当年为了看懂这本书，专门花了半年时间重新研究了统计推断。案例的话想对比较理想化，对我应用而言还需要跨越一个gap。
例子较少，作者比较着重于理论推导---所以有统计学基础的话，看这本书收获会比较大，特别是对基础理论的理解。当年为了看懂这本书，专门花了半年时间重新研究了统计推断。案例的话想对比较理想化，对我应用而言还需要跨越一个gap。
