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出版者:

作者:Moore, Marc 编

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2001-3

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9780387952406

丛书系列:

图书标签:

• 空间统计
• 统计学
• 地理统计
• 空间数据分析
• GIS
• 遥感
• 点模式分析
• 克里金法
• 空间自相关
• 统计建模

《空间统计学》：解析地理现象背后的数学之眼 在这本书的扉页，我们并非要描绘一个数据驱动的“现实世界”，而是邀请您走进一个由严谨逻辑与数学模型构建的抽象空间。它不是地图集，也不是一份详尽的地理信息系统（GIS）操作手册，更不是一本介绍某地风土人情的游记。这本书的核心，在于揭示和量化隐藏在地理现象背后、支配着空间分布与相互作用的深层规律。 我们抛开对具体地物的描绘，聚焦于它们在空间中的“存在”——即它们的位置、分布模式以及相互之间的关系。想象一下，我们不再关注“哪里有森林”，而是探讨“森林的分布是随机的、集中的还是分散的？”，以及“这种分布模式是否受到附近河流、地形或土壤类型的影响？”。这本书正是要提供一套科学的工具和方法，来回答这些“为什么”和“如何”的问题。 第一部分：空间数据的基石——从个体到整体的视角转化 在正式深入统计模型之前，我们需要建立对空间数据的基本认知。这部分内容将带领读者从最基础的层面出发，理解我们所处理的数据的特殊性。 地理信息的本质：位置与属性的交织。 任何地理现象，无论是一个城市、一棵树，还是一次土壤采样点，都具备两个基本要素：它在哪里（位置），以及它有什么特征（属性）。本书强调，在空间统计中，位置信息绝非仅仅是简单的坐标，它承载着数据点之间的相对关系，是驱动统计分析的关键。我们将探讨不同的空间参照系统，以及如何在不同尺度上捕捉和表达这些位置信息。 空间单元的选取：从点到区域的尺度之辩。 我们分析的对象可以是离散的点，也可以是连续的区域，例如行政区划、栅格单元等。不同的空间单元定义会极大地影响我们的分析结果，这就是所谓的“尺度效应”或“空间单元聚合效应”（MAUP）。本书将深入剖析这一问题，介绍如何选择合适的空间单元，以及如何处理跨尺度分析的挑战，例如从点数据推断区域特征，或从区域数据理解点状现象。 空间分布模式的初步识别：视觉与量化的桥梁。 在进行复杂的统计建模之前，直观地了解数据的空间分布特征至关重要。我们将介绍一些基础的空间可视化技术，例如散点图、密度图、分级符号图等，让读者能够“看见”数据的空间分布。更重要的是，我们会引入一些初步的空间统计量，如最近邻指数、平均最近邻距离、标准差椭圆等，这些统计量能够量化分布的聚集、分散或随机性，为后续的深入分析奠定基础。 空间自相关：地理现象的“近邻效应”量化。 这是空间统计最核心的概念之一。“地理学第一定律”——“凡是事物都与别的事物相关，但近邻的事物相关的程度比遥远的事物更密切”——将是我们贯穿全书的指导思想。我们将详细介绍空间自相关的定义、度量方法（如Moran's I、Geary's C），以及如何解释这些统计量的含义。理解空间自相关，意味着我们能够量化地理现象的空间依赖性，为建立更准确的模型打下基础。 第二部分：空间关系建模——量化相互作用的数学框架 在掌握了空间数据的基本属性和分布特征后，我们将进入本书的核心部分：构建和运用数学模型来量化和解释空间现象。 核密度估计（Kernel Density Estimation）：平滑化离散点集的空间强度。 当我们有一系列散布的点，想要了解其空间分布的“热点”区域时，核密度估计是一种强大的工具。它通过在每个点周围“平滑”地叠加一个核函数，来估计整个空间区域的密度分布。本书将介绍不同核函数的选择，带宽（bandwidth）参数对结果的影响，以及如何解释核密度图所揭示的空间集聚模式。 克里金插值（Kriging）：基于空间自相关的最优预测。 克里金插值是空间统计学中最著名、应用最广泛的技术之一。它不仅仅是简单的插值，而是利用了数据之间的空间自相关结构（通过变异函数或协方差函数来描述）来最优地预测未知位置的属性值。我们将深入讲解克里金的理论基础，包括变异函数（variogram）的构造与拟合，以及不同类型的克里金（普通克里金、指示克里金、协克里金等）的应用场景。其核心在于，它能够提供预测值的同时，还给出预测的方差，即预测的不确定性。 空间回归模型：克服传统回归中的空间依赖性。 传统的线性回归模型假设观测值之间是相互独立的，这在地理现象分析中常常是无效的。空间统计学提供了多种方法来解决这一问题。我们将介绍如何识别和量化空间回归模型中的空间效应，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model）。这些模型能够显式地将空间依赖性纳入回归方程，从而获得更准确的参数估计和更可靠的推断。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）：允许关系随空间变化。 GWR是空间统计领域的一项重要创新。它认识到地理现象的关系可能不是全局一致的，而是随空间位置而变化的。GWR通过在局部区域内拟合回归模型，使得每个观测点都有其独特的回归系数。本书将详细介绍GWR的原理，如何选择局部窗口的大小，以及如何解释模型结果所揭示的空间异质性。 空间点模式分析：理解事件发生的位置与原因。 除了研究已知位置的属性值，我们还常常对事件发生的位置本身感兴趣，例如犯罪发生点、疾病病例点、物种出现点等。这类分析属于空间点模式分析。我们将介绍如何使用各种统计方法来描述和分析点模式，例如齐性泊松过程、非齐性泊松过程、完全空间分散模型等，并探讨如何识别和解释点模式中的集聚或分散原因。 第三部分：高级主题与应用——探索更深层次的空间奥秘 在掌握了基础的空间统计方法之后，我们将进一步探索一些更高级的主题，并探讨其在不同领域的应用。 空间数据挖掘与机器学习：在大数据时代洞察空间规律。 随着空间数据的爆炸式增长，将机器学习技术应用于空间分析变得越来越重要。我们将介绍如何利用空间加权k-means聚类、空间决策树、支持向量机等方法来识别空间模式、进行空间预测和分类。 多尺度空间统计：跨越尺度藩篱的洞察。 很多地理现象在不同的尺度上表现出不同的规律。本书将探讨如何进行多尺度空间分析，例如多尺度地理加权回归（MGWR）、多尺度空间自相关分析等，从而捕捉不同尺度的空间模式和驱动因素。 空间统计在环境科学中的应用。 从空气污染的扩散模拟，到土壤侵蚀的空间预测，再到生物多样性热点的识别，空间统计学在环境科学领域有着广泛的应用。我们将通过案例分析，展示如何利用空间统计方法解决实际环境问题。 空间统计在社会科学与经济学中的应用。 犯罪的空间分布、疾病的流行病学研究、房地产价格的空间异质性、城市扩张的模式分析等，都离不开空间统计学的工具。本书将展示这些领域的经典案例，以及如何运用空间统计来理解和解释社会经济现象。 空间统计的软件实现与挑战。 理论固然重要，但实际操作离不开强大的软件支持。我们将简要介绍几种主流的空间统计软件（如R语言中的spdep、gstat包，ArcGIS中的Geostatistical Analyst扩展等），并讨论在实际应用中可能遇到的挑战，例如数据预处理、模型选择、结果解释等。 结语：用数学之眼观照大地 《空间统计学》并非一本教你如何绘制地图的书，它提供的是一套解析地图背后“故事”的逻辑框架和数学工具。它教会你如何透过表象，深入理解地理现象的内在空间逻辑。通过对空间自相关、空间插值、空间回归等概念的深入探讨，读者将能够更科学、更严谨地分析和解释地理数据，从而做出更明智的决策。这本书是献给所有希望用严谨的科学方法去理解我们赖以生存的这个错综复杂、充满空间联系的世界的探索者。它是一扇窗，透过它，我们能以一种全新的视角，去观照我们脚下这片充满奥秘的大地。

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