Geostatistics for Natural Resources Evaluation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:Pierre Goovaerts

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:1997-9-1

价格:GBP 88.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195115383

丛书系列:

图书标签:

• 地统计学
• 自然资源
• 资源评估
• 空间统计
• 地球科学
• 环境科学
• 数据分析
• 建模
• GIS
• 遥感

好的，这里为您呈现一份详细的图书简介，主题聚焦于自然资源评估中的空间统计学应用，但避开了《Geostatistics for Natural Resources Evaluation》这本书的具体内容。 --- 探寻地学奥秘：自然资源空间变异性分析与评估的理论与实践 图书名称：《空间变异性分析：自然资源评估的现代方法论》 内容简介 本书深入探讨了在自然资源勘探、管理与可持续利用领域中，如何系统地理解和量化空间变异性这一核心挑战。自然资源（如矿产、水文、土壤养分、乃至环境污染物）的分布往往不是均匀的，而是表现出显著的空间相关性与异质性。传统的点估计方法难以准确捕捉这种内在的空间结构，从而可能导致资源评估的偏差和资源管理的低效。本书旨在构建一个全面、系统的理论框架，为地球科学家、环境工程师、资源管理者以及从事地理空间分析的研究人员提供一套严谨的、可操作的现代空间统计学工具箱。 本书的叙事逻辑遵循从理论基础到高级模型的构建，最终落脚于实际应用案例的深度解析。我们首先从空间数据采集、预处理和探索性数据分析（EDA）入手，强调了数据质量对后续建模的决定性影响。在这一阶段，我们将详细讨论空间自相关性的识别，包括经典的Moran's I指数和Geary's C系数，以及如何利用变异函数（Variogram）初步揭示研究区域内的结构特征。 第一部分：空间数据的数学基础与描述性统计 本部分着重于为后续的复杂建模奠定坚实的数学基础。我们详尽阐述了随机场理论在地球科学中的应用，解释了为什么自然现象通常被视为具有潜在空间依赖性的随机过程。重点内容包括： 1. 空间数据的表示与变换： 讨论了点数据、面数据和线数据在空间统计中的处理差异，以及如何进行数据正态化、尺度转换以满足模型假设。 2. 空间自相关的深入分析： 区别了全局空间自相关与局部空间自相关（LISA），并讨论了在异质性区域中，仅使用全局指标可能带来的误导。我们引入了空间协方差函数的概念，并详细推导了其在各向同性与各向异性情况下的数学表达式。 3. 变异函数的构建与拟合： 详细介绍了球状（Spherical）、指数（Exponential）和高斯（Gaussian）等经典变异函数模型，并探讨了如何通过最小二乘法或最大似然法对观测数据进行最优参数估计。特别强调了块金（Nugget）效应、基台（Sill）和变程（Range）的地球物理意义。 第二部分：空间内插与地统计学核心方法 这是全书的核心部分，专注于如何利用已知的空间采样信息来估计未知地点的属性值。我们避免了简单平均法的缺陷，转而推崇基于空间结构信息的加权估计方法。 1. 克里金（Kriging）的原理与分类： 深入讲解了普通克里金（Ordinary Kriging）作为最佳线性无偏估计量（BLUE）的地位。我们详细剖析了其背后的数学推导，包括如何利用协方差矩阵和变异函数模型来确定最优权重。随后，我们将重点转向： 简单克里金（Simple Kriging）： 仅在均值已知且恒定的假设下使用，强调了对均值假设的敏感性。 普遍克里金（Universal Kriging）： 针对存在空间趋势（漂移）的资源分布，引入了确定性趋势模型与随机残差模型的结合。 指示克里金（Indicator Kriging）与概率估计： 超越了直接的量值估计，转而关注资源品位超过某一阈值的概率，这对矿产资源的可采性评估至关重要。 2. 不确定性量化与模型选择： 资源评估的可靠性直接取决于对预测误差的量化。本书详细讨论了克里金方差的计算及其在不确定性地图制作中的应用。我们还将引入交叉验证（Cross-Validation）作为模型诊断的关键工具，帮助读者客观评估不同模型结构对特定数据集的适用性。 第三部分：高级空间建模与集成方法 为了应对复杂、多尺度、多源数据的评估挑战，本书进一步拓展到更先进的建模技术。 1. 协同克里金（Co-Kriging）： 探讨了如何融合辅助变量（如遥感数据、钻孔深度等）来提高主变量的空间预测精度。这部分内容详细阐述了二元和多元变异函数模型的构建，以及交叉变异函数在估计中的作用。 2. 模拟技术（Simulation）： 区别于克里金的“平滑”估计，模拟技术旨在生成大量与原始数据空间统计特征一致的等概率实现（Realizations）。我们将重点介绍序列高斯模拟（Sequential Gaussian Simulation）和序列表层模拟（Sequential Indicator Simulation），这些技术对于风险分析和极端值事件的评估至关重要。 3. 混合模型与机器学习的整合： 讨论了如何将传统的地统计学框架与现代的机器学习算法（如高斯过程回归 GPR）相结合，特别是在处理高维特征空间或非线性空间关系时，如何利用地统计学概念来指导特征选择和模型正则化。 第四部分：案例分析与应用实践 本书的最后一部分将理论付诸实践，通过详尽的案例研究展示空间统计学在不同自然资源管理中的实际效力。案例涵盖： 地下水资源的空间分布预测与渗透率建模。 土壤重金属污染在区域尺度上的风险图谱生成。 石油或天然气储层岩性界面的不确定性分析。 森林生物量空间格局的量化与监测。 每项案例分析都将提供详细的数据准备步骤、模型参数选择的依据，以及最终评估结果的可视化和解释。 目标读者 本书适合于地质学、环境科学、水文学、土壤学、地理信息科学（GIS）等领域的本科高年级学生、研究生，以及需要进行精确空间资源评估的工程师、地质顾问和政府规划人员。它不仅是一本理论参考书，更是一本旨在提升从业者空间数据处理和资源决策能力的实用指南。通过阅读本书，读者将能够超越简单的点值报告，真正掌握评估自然资源空间异质性的科学艺术。

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