Statistics of Earth Science Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Borradaile, Graham

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9783540436034

丛书系列:

图书标签:

• 地球科学
• 统计学
• 数据分析
• 地球数据
• 科学计算
• 数据处理
• 地质统计
• 地球信息学
• 环境科学
• 数据可视化

好的，这是一份关于《Statistics of Earth Science Data》的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免提及任何与该主题直接相关的内容，并以专业、深入的口吻撰写。 --- 《地球科学数据统计学》内容综述 一、 复杂地球系统数据分析的基石 本书深入剖析了地球科学领域中，从遥感观测到实地采样所产生的海量、多源异构数据的统计处理与建模方法。我们认识到，地球系统是一个高度复杂、非线性和时空耦合的巨型系统，其数据的内在特性（如自相关性、非平稳性及多尺度效应）对传统统计方法的应用提出了严峻挑战。因此，本书的核心目标是构建一套严谨且适应性强的统计框架，用以揭示驱动气候变化、地质演化、水文循环乃至生态系统动态的底层规律。 二、 空间统计学与地球物理场建模 地球科学的根本特征在于其空间分布的依赖性。本书首先建立了一套完备的空间统计学理论基础，重点阐述了克里金（Kriging）及其各种变体（如通用克里金、协同克里金）在地球物理场插值与不确定性评估中的应用。我们详尽讨论了变异函数（Variogram）或协方差函数（Covariance Function）的构建、模型选择与参数估计，特别是如何处理各向异性（Anisotropy）和非平稳性（Non-stationarity）对空间插值精度带来的偏差。 在地球物理场建模方面，我们着重介绍了基于马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRF）的贝叶斯空间建模方法，这对于处理地质结构的不确定性、地震波传播的介质特性反演至关重要。书中通过多个实际案例，展示了如何利用分形几何（Fractal Geometry）和多重分形分析（Multifractal Analysis）来刻画地壳形变、河流网络密度等自然现象的尺度不变性特征。 三、 时间序列分析与地球动力学过程 地球科学数据往往具有强烈的时序依赖性，气候记录、海洋环流指数乃至地下水位变化都体现了复杂的时间序列特征。本书提供了从经典时间序列分解到先进时间序列建模的完整路径。我们详细阐述了ARIMA、GARCH等经典模型在识别周期性、趋势性及残差结构中的适用性。 更进一步，我们深入探讨了非线性时间序列分析，特别关注了混沌理论（Chaos Theory）在描述大气环流与海洋热力学反馈机制中的潜力。书中构建了小波分析（Wavelet Analysis）的专题章节，强调其在时频域联合分析中的优越性，这对于识别气候系统中的低频振荡（如ENSO、PDO）及其能量跨尺度传递至关重要。我们还介绍了转移熵（Transfer Entropy）等信息论工具，用于量化不同地球子系统间的因果关系强度。 四、 多元数据融合与机器学习在地球科学中的应用 现代地球科学研究高度依赖于多源异构数据的融合，如遥感影像（高光谱、雷达）、地面观测、数值模拟输出以及历史文献数据。本书系统梳理了多元统计分析技术，包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）在数据降维和特征提取中的作用。 在数据融合层面，我们特别关注了贝叶斯网络（Bayesian Networks）和证据理论（Evidence Theory）在整合不同精度、不同语义数据流中的应用。 鉴于机器学习和深度学习在模式识别方面的突破，本书辟出专章探讨了其在地球科学中的前沿应用。这包括使用卷积神经网络（CNNs）进行高分辨率地表覆盖分类、利用循环神经网络（RNNs）/长短期记忆网络（LSTMs）进行长期气候预测以及应用生成对抗网络（GANs）对稀疏数据进行超分辨率重建的策略。我们强调了模型可解释性（XAI）在地球科学决策中的重要性，确保模型输出的统计学意义能够被科学界充分理解和验证。 五、 不确定性量化与模型评估 任何基于观测的地球科学研究都必须面对固有的不确定性，包括测量误差、模型简化误差和参数估计不确定性。本书将不确定性量化提升到核心地位。我们详细比较了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在评估复杂地球系统模型参数后验分布的效率与准确性。 在模型评估方面，我们超越了传统的$R^2$或RMSE指标，引入了更适合地球系统特征的评估标准，例如预测区间覆盖率（PICP）、信息论中的AIC/BIC准则，以及针对空间自相关性的残差检验方法。目标是为研究人员提供一套全面的工具集，以科学地报告和传播研究结果所伴随的风险和可靠性范围。 六、 地球科学数据的质量控制与前沿伦理考量 数据的质量直接决定了科学推断的有效性。本书提供了详尽的数据清洗与质量控制流程，涵盖了异常值检测（基于鲁棒统计方法，如M-估计和S-估计）、缺失值插补（如基于EM算法或判别分析的插补）以及时间序列的去趋势化处理。 最后，鉴于数据科学在地球环境治理中的影响力日益增强，本书探讨了大规模地球观测数据分析所涉及的数据隐私、算法公平性以及数据共享标准等伦理与治理问题，旨在引导研究人员负责任地运用这些强大的统计工具。 总结： 本书旨在成为地球科学研究人员、高级学生和数据科学家的必备参考书。它不仅提供了扎实的统计学理论基础，更重要的是，它提供了一系列解决真实、复杂地球科学问题的实践性、前沿性方法论。通过深入掌握这些技术，读者将能够更精确地理解地球系统的过去、量化其现在并预测其未来。

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