Environmental Statistics and Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Ott, Wayne R.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1995-2

价格:$ 135.54

装帧:HRD

isbn号码:9780873718486

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 环境监测与评价
• for
• STAT
• Good
• Environmental Statistics
• Data Analysis
• Statistical Modeling
• Environmental Science
• Ecology
• Data Mining
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Spatial Statistics
• R Programming

《环境统计与数据分析》：解读地球数据的科学之眼 在气候变化日益严峻、环境污染触目惊心的当下，理解和应对我们赖以生存的地球所面临的挑战，比以往任何时候都更加迫切。而支撑这一切理解的基石，便是对环境数据的科学分析。本书，《环境统计与数据分析》，正是这样一本致力于为读者提供解读地球数据、理解环境变迁背后复杂规律的强大工具集的著作。它并非泛泛而谈，而是聚焦于统计学与数据分析方法在环境科学领域的深度应用，旨在赋能研究者、政策制定者、环保从业者乃至对环境问题怀有深切关切的公众，用严谨的科学语言剖析环境现象，预测未来趋势，并为制定可持续发展策略提供坚实的数据支撑。 本书的价值在于其鲜明的实践导向和方法论的深度。它深刻认识到，环境问题往往是多尺度、多因素交织的复杂系统，单一的观察或感性的认知远不足以揭示其本质。因此，本书系统地梳理了环境统计学中的核心概念和方法，从基础的描述性统计到复杂的多变量分析，再到面向时间序列和空间数据的专业技术，力求全面覆盖环境数据分析的各个环节。我们不仅仅介绍理论，更重要的是展示这些理论如何在实际环境中落地生根，如何通过数据说话，为解决真实的环保难题提供路径。 核心内容与方法论的深度探索 本书的内容编排围绕着环境数据分析的整个生命周期展开。 第一部分：环境数据的基础与预处理。 在开始任何深入的分析之前，理解数据的来源、类型、质量以及进行有效的数据预处理至关重要。本部分将从环境数据的特性入手，例如数据的空间异质性、时间依赖性、测量误差等，深入探讨数据收集的策略、数据清洗的技术（如异常值检测与处理、缺失值填充），以及数据转换与规范化的方法。我们还将介绍常用的环境数据库类型，并教授读者如何有效地访问和管理这些数据。此外，对数据的可视化，如散点图、箱线图、地图绘制等，也将作为理解数据初步特征和发现潜在模式的重要工具被详细阐述。 第二部分：描述性统计在环境研究中的应用。 描述性统计是理解数据分布、集中趋势和离散程度的基础。本书将介绍如何运用均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计量来概括环境监测数据（如空气质量指标、水质参数、土壤养分含量）。更重要的是，我们将展示如何通过直方图、密度图、箱线图等可视化工具，直观地展现数据的分布特征、识别潜在的离群点，以及比较不同区域或不同时间段的环境指标。例如，通过分析不同城市PM2.5日均值的分布，我们可以初步了解空气污染的普遍性和变异性。 第三部分：推断性统计在环境科学中的赋能。 推断性统计是本书的核心内容之一，它帮助我们从样本数据推断整体的统计特征，并在此基础上进行假设检验和模型构建。本书将详细讲解假设检验的原理与步骤，例如如何检验两个不同区域的降水量是否存在显著差异，或者某个污染物的浓度是否随时间发生显著变化。我们将涵盖t检验、方差分析（ANOVA）等常用方法，并探讨其在环境问题中的具体应用场景，如评估不同土地利用方式对水体氮磷含量的影响。 第四部分：回归分析与模型构建。 回归分析是揭示变量之间数量关系的强大工具，在环境科学中应用极为广泛。本书将系统介绍线性回归、多元线性回归、非线性回归等模型。我们将教授如何识别自变量和因变量，如何构建和解释回归模型，以及如何评估模型的拟合优度（如R方、p值）。例如，我们可以构建模型来预测某地区未来水资源的可用性，其中降雨量、气温、植被覆盖率等可以作为自变量。本书还将涉及模型诊断和选择的策略，确保模型的稳健性和预测能力。 第五部分：时间序列分析与预测。 环境数据往往具有强烈的时间序列特征，例如气温逐日变化、污染物浓度月度波动等。本书将深入探讨时间序列分析的方法，包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析（ACF/PACF）、ARIMA模型及其变种。我们将演示如何运用这些工具来识别时间序列中的趋势、季节性和周期性成分，并进行短期或长期的预测。这对于气候变化预测、空气质量预报、洪水或干旱事件的预警等至关重要。 第六部分：空间统计与地理信息系统（GIS）的融合。 环境现象在空间上通常是不均匀分布的，空间统计学为分析这种空间依赖性提供了有效的框架。本书将介绍空间自相关（Moran's I, Geary's C）、空间异质性检验以及空间插值（Kriging）等方法。我们将展示如何将统计分析与地理信息系统（GIS）相结合，进行空间模式的识别、环境风险的评估以及环境污染的空间扩散模拟。例如，我们可以利用空间统计方法分析土壤重金属污染的空间分布格局，并结合GIS进行污染源的定位和区域划分。 第七部分：非常规与高级统计分析技术。 随着环境研究的深入，许多环境问题需要更先进的统计工具来解决。本书将介绍一些非常规和高级的统计分析技术，包括： 广义线性模型（GLMs）： 适用于响应变量非正态分布的情况，例如二项分布（如物种出现/消失）或泊松分布（如事件计数）。 混合效应模型： 用于处理具有嵌套结构或重复测量的数据，例如同一地点不同时间点的监测数据，或不同流域的污染物排放数据。 贝叶斯统计方法： 强调概率的更新和不确定性的量化，在环境建模和风险评估中具有独特的优势。 非参数统计方法： 在数据不满足参数模型假设时提供稳健的替代方案。 多变量统计方法： 如主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析，用于降维、识别数据中的潜在结构和对环境样本进行分类。 第八部分：环境数据分析的实践案例与挑战。 为了巩固理论知识，本书将穿插一系列来自不同环境领域的实践案例，例如： 气候变化趋势分析： 利用时间序列模型分析全球或区域气温、降水、海平面上升等数据。 空气污染源解析与预测： 应用多元回归和时间序列模型识别主要污染源，并预测未来空气质量。 水质评估与污染溯源： 利用假设检验、ANOVA和多变量分析评估不同区域的水质状况，并尝试溯源污染来源。 生态系统健康评估： 结合空间统计和回归模型分析物种分布、生物多样性与环境因子之间的关系。 环境风险评估： 运用贝叶斯方法或蒙特卡洛模拟量化环境风险。 在介绍案例的同时，本书还将讨论在实际环境数据分析中可能遇到的挑战，如数据不确定性、模型选择的困难、结果解释的复杂性，以及如何有效地沟通分析结果。 本书的独特贡献与读者群体 《环境统计与数据分析》的独特之处在于其理论与实践的完美结合，以及对环境科学特定需求的深刻理解。我们不仅仅是罗列统计方法，而是深入探讨这些方法如何服务于环境问题的解决。本书的语言清晰、逻辑严谨，力求避免过度专业化的术语，并在必要时提供详细的数学推导和概念解释。对于软件应用，虽然本书不直接教授具体的软件操作，但它会为读者提供进行数据分析所需的理论框架和方法指导，使读者能够灵活运用各种统计软件（如R, Python, SAS, SPSS等）来执行分析。 本书的目标读者群体广泛，包括： 环境科学、生态学、地理学、气象学、海洋学等相关学科的研究生和博士生： 为他们提供扎实的统计分析基础和前沿的分析工具，助力其科学研究。 环境科研人员和大学教师： 作为一本重要的参考书，帮助他们更新知识体系，掌握最新的数据分析技术。 环境监测和评估机构的从业人员： 赋能他们更有效地处理和分析环境监测数据，为政策制定提供科学依据。 环保部门和政府决策者： 帮助他们理解环境数据的科学内涵，做出基于证据的决策。 对环境问题感兴趣的公众和数据科学家： 为希望深入了解环境数据背后科学原理的读者提供一个系统性的学习路径。 结语 在这个数据爆炸的时代，环境统计与数据分析已成为我们理解和保护地球不可或缺的工具。本书《环境统计与数据分析》旨在成为读者手中那把解锁环境奥秘的钥匙，引导大家穿越复杂的数据海洋，抵达对地球系统深刻洞察的彼岸。我们相信，通过掌握本书所传授的知识和技能，读者将能够以更科学、更严谨、更有效的方式，参与到应对全球环境挑战的进程中来，共同守护我们共同的家园。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初抱着一种审慎的态度拿起这本书的，因为“环境统计”这个领域常常在理论深度和实际操作性之间难以找到平衡点。然而，这本书在这方面做得极其出色。它的结构安排极具匠心，从基础的描述性统计过渡到复杂的多元回归和机器学习模型，每一步都衔接得天衣无缝。最让我印象深刻的是它对“模型选择”这一环节的论述。作者没有简单地推荐AIC或BIC，而是深入剖析了在环境预测中，模型的可解释性与预测精度之间的权衡。书中引用了几个关于气候变化影响下物种迁移的案例，清晰地展示了如果仅仅追求最高的R方值而牺牲了对驱动机制的理解，最终的政策建议可能会多么具有误导性。这种对科学伦理的关注，使这本书超越了一般的教科书范畴。它教给我的不仅是统计技术，更是一种对环境数据负责任的态度。而且，书中对R语言代码示例的详细注释，简直是救星，对于那些希望立即将理论转化为实践的读者来说，提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是渐进式的，它要求读者投入足够的时间去消化每一个章节的深度。我特别欣赏它对“非线性关系”处理的章节。环境系统很少是简单的线性叠加，而这本书系统地介绍了样条回归（Splines）和广义加性模型（GAMs）在捕捉这些复杂环境响应曲线上的威力。它的论证过程逻辑严密，推理清晰，即使是初次接触这些高级模型的读者，也能通过书中的图示和推导步骤，建立起直观的认识。更妙的是，作者总是能在理论讲解之后，立刻跟进一个高质量的应用实例，比如污染物在不同介质间的迁移扩散模拟，这使得理论不再是悬浮在空中的概念。有一点可能对部分读者构成挑战，那就是书中对统计假设的检验和稳健性分析部分，讲解得相当透彻和细致，虽然这保证了分析的可靠性，但也要求读者具备一定的数理基础。不过，正是这种毫不妥协的严谨性，才使得这本书成为我工具箱里最值得信赖的参考书之一。

评分☆☆☆☆☆

我是在寻找一本能连接宏观环境理论与微观数据操作的书籍时发现了它。这本书的叙事节奏非常稳定，不像某些教材那样在某些基础概念上轻描淡写，而在另一些无关紧要的细节上过度纠缠。它对“环境异质性”的讨论尤其深刻。作者清晰地阐述了为什么传统的同方差性假设在环境数据中几乎总是不成立，并详尽地介绍了异方差模型的构建和诊断方法。我记得书中用一个关于土壤重金属污染分布的研究案例，完美地演示了如何利用分层模型（Hierarchical Models）来同时考虑不同地理尺度的影响因子，这对于理解尺度效应至关重要的环境科学领域来说，是极具操作指导意义的。整本书的编排逻辑清晰，就像是在构建一座数据分析的大厦，地基（描述统计）扎实后，每一层楼（回归、时间序列、空间统计）都建立在前一层的基础上，稳固而又层层递进。读完它，我感觉自己对于如何从一堆杂乱的环境观测数据中，提取出具有科学意义和政策价值的量化结论，拥有了一种全新的、更自信的视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调搭配着一些看似随机却又隐含着某种规律的图表元素，让人立刻感受到它蕴含的科学严谨性。我翻开第一页，就被作者那种直截了当的叙事风格所吸引。它不像很多统计学教材那样堆砌公式和晦涩的术语，而是更像一位经验丰富的导师在循循善诱。书中的案例选择非常贴合现实世界的环境问题，比如水质监测、空气污染的长期趋势分析，甚至还有生物多样性指标的构建。这使得那些抽象的统计概念，比如时间序列分析或者空间自相关性，立刻变得有血有肉，不再是孤立的数学工具。尤其是它在数据预处理部分的处理方式，简直是为我这种需要处理真实、 messy 环境数据的人量身定做。它没有避开现实中的数据缺失、异常值处理这些令人头疼的问题，而是提供了实用的、经过实践检验的策略。我尤其欣赏它对贝叶斯方法的介绍，它没有止步于传统的频率派视角，而是强调了在环境科学中，先验知识如何能够有效地指导模型的构建，这对于理解和解释复杂的生态系统变化至关重要。这本书读下来，感觉不仅仅是学会了如何使用工具，更是对环境数据背后的科学哲学有了一个更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书写风格带着一种老派学者的沉稳，但其内容的前沿性却毫不含糊。我特别关注了其中关于“时空统计”的那几章，这在处理地理分布数据和时间序列数据时是核心难点。作者没有使用那些过于简化的独立性假设，而是深入探讨了克里金（Kriging）的各种变体，以及如何将这些技术应用于评估区域性环境风险。最令我感到惊喜的是，书中对“缺失值插补”的处理策略，采取了一种集成学习的视角，将传统的均值/中位数填充方法置于更广泛的、基于模型的方法（如MICE）的背景下进行比较和评价，这极大地提升了我对数据完整性理解的层次。此外，书中对“数据可视化”的强调也值得称赞。它不仅仅是展示如何生成漂亮的图表，而是深入阐述了如何利用可视化作为探索性数据分析（EDA）的驱动力，如何通过图形来揭示那些隐藏在数字背后的环境信号。这本书的价值在于，它教会你如何提问，而不仅仅是告诉你答案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆