Introduction to Disjunctive Kriging and Non-Linear Geostatistics (Spatial Information Systems) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Jacques Rivoirard

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-11-10

价格:USD 58.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198741800

丛书系列:

图书标签:

• Geostatistics
• Kriging
• Spatial Statistics
• Non-Linear Geostatistics
• Disjunctive Kriging
• Spatial Modeling
• Geographic Information Systems
• GIS
• Remote Sensing
• Earth Sciences

探索空间数据的奥秘：一种新的预测视角 本书将带您踏上一段深入空间数据分析的旅程，超越传统方法的局限，聚焦于那些隐藏在复杂分布中的精确预测。我们不再局限于线性假设，而是拥抱非线性现象的真实本质，为您揭示一种更为强大和灵活的空间预测技术。 告别线性束缚，迎接非线性洞察 在地理空间统计学领域，我们常常需要预测某个未知区域的数值，例如地下矿藏的品位、土壤的污染物浓度，或是大气污染物的扩散范围。传统上，许多方法依赖于假设数据在空间上遵循线性关系，即距离越远，相关性越弱，且这种相关性的变化是平滑且线性的。然而，现实世界中的许多空间过程远比这复杂。例如，矿藏的富集可能存在突变，污染物的扩散可能受到地形或人为活动的非线性影响，这些都无法简单地用线性模型来捕捉。 《Introduction to Disjunctive Kriging and Non-Linear Geostatistics》正是为了解决这些挑战而生。本书的核心在于引入“离散克里金”（Disjunctive Kriging）这一强大工具，并将其置于非线性地统计学这一更广阔的框架下进行探讨。我们将逐步解构离散克里金的工作原理，阐释它如何在不预设数据分布线性特性的前提下，有效地处理和预测具有复杂非线性空间依赖性的数据。 离散克里金：深度挖掘数据的潜能 离散克里金是一种基于非线性模型的地统计学估值方法。与传统的克里金方法不同，离散克里金不直接预测数据的实际值，而是预测数据落在特定区间的概率，或者说，它是一种“分级”的预测。想象一下，我们不只是想知道某个区域的平均温度是多少，而是想知道该区域温度超过30度的概率有多大，或者低于0度的概率有多大。离散克里金正是为此设计的。 本书将详细介绍离散克里金的理论基础，包括其对数据分布的假设（通常是正态分布或其变换），以及如何构建和求解非线性协方差模型。您将学习如何根据数据的具体特征，选择合适的离散化方案，从而将连续变量转化为一系列离散的类别。随后，我们将深入探讨如何利用这些类别之间的联合概率分布，来计算任意点或区域落在特定区间内的概率。 非线性地统计学：理解复杂空间相互作用 非线性地统计学是离散克里金得以发挥威力的土壤。它研究的是空间变量之间非线性的相关性。这意味着，数据之间的相关性强度可能随着距离的改变而发生非线性的变化，或者，不同方向上的空间依赖性也可能呈现出复杂的模式。本书将深入探讨多种非线性模型，包括如何利用非线性变换来处理非正态分布的数据，以及如何构建能够捕捉复杂空间相互作用的协方差函数。 您将学习到如何识别数据中存在的非线性特征，并选择最适合的建模策略。例如，对于那些存在“热点”和“冷点”聚集效应的数据，非线性模型可以更精确地捕捉这种聚集的强度和空间范围。本书还将讨论如何处理存在异常值的数据集，以及如何利用非线性方法来提高预测的鲁棒性。 实际应用与案例分析：从理论到实践 理论知识的掌握最终是为了解决实际问题。本书将通过一系列翔实的案例分析，将离散克里金和非线性地统计学的应用展现得淋漓尽致。这些案例将涵盖不同领域的空间数据，例如： 矿产资源评估： 预测不同区域的矿石品位分布，以及高品位矿床存在的概率，为勘探和开采提供精准依据。 环境污染监测： 评估污染物在土壤、水体或空气中的浓度分布，并预测特定区域污染物超标的风险。 地下水水文学： 预测地下水位的变化，并评估特定区域地下水资源量或受污染的概率。 土地利用规划： 基于空间数据预测不同区域的土地利用潜力，或评估特定开发项目对环境的影响。 遥感图像分析： 识别和分类遥感图像中的不同地物，并预测其空间分布的模式。 通过这些案例，您将学习如何将理论模型应用于实际数据，如何处理数据预处理、模型选择、参数估计和结果解释等关键步骤。本书将提供详细的步骤指导和计算示例，帮助您掌握将这些高级技术应用于您自己研究领域的能力。 谁将受益于本书？ 本书特别适合那些在以下领域工作的研究人员、工程师和数据科学家： 地理学和地质学： 矿产勘探、资源评估、地下水研究、土壤科学。 环境科学： 污染监测、风险评估、生态学研究。 工程学： 土木工程、石油工程、水利工程。 遥感和GIS： 空间数据分析、地理信息系统开发。 统计学： 空间统计学、机器学习应用。 无论您是对空间数据的精确预测充满兴趣，还是希望挑战传统方法的局限，抑或是渴望掌握更先进的预测工具，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能，帮助您在空间数据分析领域迈上新的台阶。 本书特点： 深入浅出的理论讲解： 循序渐进地介绍离散克里金和非线性地统计学的核心概念。 强大的非线性建模能力： 揭示如何处理复杂、非线性的空间依赖性。 丰富的实际应用案例： 通过真实世界的数据集展示技术的有效性。 实用的技术指导： 提供清晰的步骤和计算示例，帮助读者掌握应用技巧。 拓展您的空间预测视野： 带领读者超越线性假设，探索更广阔的预测可能性。 踏上这段引人入胜的空间数据探索之旅，掌握预测的艺术，解锁隐藏在复杂空间中的精确洞察。

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从出版和装帧的角度来看，这本书的制作质量让人感觉有些粗糙，这对于一本聚焦于“空间信息系统”这样高科技领域的专业书籍来说，实在有些说不过去。纸张的质量一般，印刷的清晰度也偶有不佳，尤其是在处理那些精细的数学公式和三维空间示意图时，经常需要眯着眼睛才能分辨清楚。更关键的是，这本书在索引和交叉引用方面的设计非常薄弱。当我试图在不同章节之间追溯某个关键概念的定义或早期出现的推导时，往往需要花费大量时间在目录和页码之间来回翻找，缺乏一个现代专业书籍应有的高效检索机制。这极大地破坏了阅读的流畅性，使得深入研究的体验变得非常不愉快。我希望至少在这样一本理论密集的书中，能够在排版和结构上提供足够的便利，以减轻读者在理解复杂概念时的认知负担，但显然，这本书在这方面做得远远不够。

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这本书的视角似乎定格在了上个世纪末或本世纪初的地统计学巅峰时期，对于如何整合现代计算能力和海量空间数据的新范式，它展现出一种明显的疏离感。例如，书中对贝叶斯方法在空间建模中的应用讨论得非常有限，而这在当前的地球科学领域已经成为一种主流的、处理不确定性的强大工具。此外，对于如何处理那些非平稳（non-stationary）的、空间相关性随位置变化的复杂现象，虽然提到了“非线性”，但解决策略依然停留在较为传统的、需要大量先验假设的层面，缺乏对适应性算法或数据驱动模型的探索。我期待它能包含一些关于如何利用大规模并行计算来加速这些高维空间回归分析的讨论，或者至少是提及一些现代软件生态系统如何支持这些复杂计算的框架。但读完全书，我得到的更多是一种对经典理论体系的扎实回顾，而非对未来空间数据分析方向的展望，这使得它在当前的学术和产业价值上，显得有些滞后和缺乏前瞻性。

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当我试图将书中的理论与我正在处理的实际环境监测项目联系起来时，我发现这本书的案例研究显得异常抽象和脱离实际。书中列举的例子多半是针对理想化的矿藏分布或地下水文模型，这些场景虽然在理论上便于展示数学模型的优越性，但在面对现实世界中那种充满噪声、数据点稀疏且空间结构复杂的真实数据时，书中的方法似乎需要进行大量的、且没有明确指导的“本地化调整”。例如，讨论到非线性地统计方法时，它更多地是展示了其数学完备性，而不是提供一套清晰的、可复现的步骤来处理非正态分布或高度异质性的数据。我尤其希望看到一些关于软件实现和代码示例的内容，比如如何用Python或R语言库高效地构建这些复杂的非线性模型，但这本书的重点似乎完全放在了“证明为什么这个方法是最好的”，而不是“如何用最少的精力去实现这个方法”。这种重理论轻实践的倾向，对于我这种需要快速产出报告和模型的工程师来说，无疑增加了学习和应用的时间成本。

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这本书的行文风格可以用“晦涩难懂”来概括，即便是对于一个拥有相关背景的读者，理解起来也需要反复咀嚼。它的句子结构非常冗长且复杂，充满了大量的限定词和嵌套从句，使得核心思想常常被淹没在密集的数学符号和专业术语之中。我尝试着去寻找一些结构性的引导，比如清晰的章节摘要或关键概念的总结提炼，但这种“友好性”的尝试在全书中并不多见。更令人沮丧的是，图表的使用也显得有些刻板和缺乏解释性。很多图表似乎只是作为公式的视觉佐证，而不是帮助读者建立直观理解的工具。它们常常缺少必要的图例说明或对比分析，使得读者必须将图表与正文中的复杂推导一一对应，才能勉强理解其所表达的意义。总而言之，这本书更像是一份给同行专家备忘录式的参考资料，而非一本旨在普及和传授知识的教材。

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这本号称“空间信息系统”领域的专业著作，在我初次翻阅时，就给人一种扑面而来的学术气息，仿佛是直接从某个高度专业化的研讨会现场被搬运过来一般。我原本期待着能在其中找到关于现代地理信息系统（GIS）软件操作的实用技巧，或是对那些新兴的、更易于上手的空间数据可视化工具的深度剖析。然而，这本书的内容似乎更偏向于对传统地质统计学理论的精雕细琢和深挖，那些关于克里金（Kriging）方法的变体、变异函数（Variogram）的构造，以及各种复杂的误差分析，占据了大量的篇幅。对于一个侧重于数据应用和快速建模的读者来说，这简直像是一道难以逾越的理论高墙。它似乎默认了读者已经对随机场理论和高等数学有着扎实的掌握，每一个公式的推导都跳过了许多中间步骤，留给读者的想象空间实在太大，反而使得实际操作的路径变得模糊不清。我试图在其中寻找一些与当前热门的机器学习、深度学习在空间预测中的结合点，哪怕是只言片语的讨论也好，但这本书的视角始终牢牢锁定在经典的地统计框架内，对前沿技术的融合几乎没有涉及，给人一种“固守经典”的感觉，略显保守和脱节。

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