Statistics in the Environmental & Earth Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Edward Arnold

作者:Andrew T. Walden

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-09

价格:USD 225.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470219461

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Environmental Science
• Earth Science
• Data Analysis
• Geostatistics
• Environmental Modeling
• Regression Analysis
• Hypothesis Testing
• Probability
• Sampling

《环境与地球科学中的统计学应用》 引言 在本书《统计学在环境与地球科学中的应用》中，我们旨在为读者提供一个全面且深入的视角，阐述统计学原理及其在理解和解决环境与地球科学领域复杂问题中的关键作用。无论是分析气候变化数据、评估污染风险、模拟地质过程，还是理解生态系统的动态，统计学都提供了不可或缺的工具和方法。本书将引领读者穿越浩瀚的数据海洋，掌握解读自然现象背后的规律，并做出基于科学证据的决策。 第一部分：基础统计概念与工具 在深入具体应用之前，我们必须牢固掌握统计学的基本功。本部分将从最基础的描述性统计出发，引导读者理解如何有效地概括和呈现数据集的特征。我们将探讨各种衡量数据中心趋势的方法，例如均值、中位数和众数，以及如何量化数据的离散程度，如方差、标准差和范围。可视化是理解数据的重要途径，因此，我们也将详细介绍各种图表类型，如直方图、箱线图、散点图等，并指导读者如何根据数据类型和研究目的选择最合适的图表。 接着，本书将引出推断性统计的核心概念。理解样本与总体的关系至关重要，我们将讲解抽样分布的原理，以及如何通过样本推断总体的未知参数。在此过程中，假设检验的概念将被深入剖析，读者将学习如何构建零假设和备择假设，理解p值和置信区间的含义，并掌握如何根据检验结果做出统计决策。我们将涵盖多种常用的统计检验方法，如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等，并解释它们在不同情境下的适用性。 对于环境与地球科学领域而言，变量之间的关系探索是核心内容。因此，本部分还将重点介绍相关性和回归分析。读者将学习如何量化两个或多个变量之间的线性关系强度和方向，并理解相关系数的意义。在此基础上，我们将深入讲解简单线性回归和多元线性回归模型。读者将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，以及如何使用模型进行预测。本书还将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、多重共线性检验等，以确保模型的可靠性和有效性。 第二部分：环境与地球科学中的统计建模 在掌握了基础统计工具之后，本书将转向更高级的统计建模技术，这些技术在环境与地球科学研究中扮演着举足轻重的角色。 2.1 时间序列分析 许多环境与地球科学现象都具有时间依赖性，例如气候变化、水文循环、地震活动等。时间序列分析为我们提供了处理和理解这类数据的强大框架。我们将从识别时间序列数据的基本特征入手，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。读者将学习各种平滑技术，如移动平均和指数平滑，用于去除噪声并揭示潜在模式。 本书将详细介绍经典的ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，这是一个广泛应用于时间序列预测的强大工具。我们将分解ARIMA模型的组成部分，解释自回归（AR）、滑动平均（MA）和差分（I）的含义，并指导读者如何识别模型的阶数（p, d, q）。此外，我们还将探讨季节性ARIMA模型（SARIMA），以处理具有明显季节性模式的时间序列。 除了ARIMA模型，本书还将介绍其他时间序列分析方法，如谱分析，用于识别时间序列中的周期性成分。对于处理非线性时间序列，我们将简要介绍一些非线性模型和状态空间模型。在应用层面，我们将通过实例展示如何使用时间序列分析来预测气温变化、分析污染物浓度波动、模拟河流流量等，帮助读者理解这些方法在实际问题中的应用价值。 2.2 空间统计学与地理信息系统（GIS） 地球表面的现象具有空间异质性，这意味着同一个变量在不同地理位置的值可能存在显著差异。空间统计学正是为了解决这一挑战而诞生的。本部分将深入探讨空间数据的基本概念，包括空间自相关（Moran's I，Geary's C）和空间异质性。读者将学习如何量化和评估地理现象的空间依赖性。 本书将重点介绍地统计学（Geostatistics）的理论和应用，特别是克里金（Kriging）插值方法。我们将详细讲解变异函数（Variogram）的构建和解释，以及如何利用它来描述空间变异性。在此基础上，读者将学习不同类型的克里金插值，如普通克里金、简单克里金和泛克里金，并理解它们之间的区别和适用场景。通过实例，我们将展示如何利用克里金方法进行区域化变量的估计和地图绘制，例如土壤性质分布、降雨量预测、地下水污染物浓度预测等。 同时，本书还将探讨空间回归模型，如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），以解决在进行回归分析时忽略空间依赖性可能带来的问题。我们还将介绍如何将统计分析与地理信息系统（GIS）相结合，利用GIS强大的空间数据管理和可视化能力，为统计建模提供数据支持和结果展示。 2.3 生态学与环境监测中的统计方法 生态系统是一个复杂的交互网络，对理解其结构、功能和变化，统计学提供了关键的分析工具。本部分将聚焦于生态学和环境监测中常用的统计方法。 我们将介绍用于分析物种分布和多样性的统计技术。读者将学习如何使用多元统计方法，如主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）和典型相关分析（Canonical Correlation Analysis），来识别影响物种分布的主要环境因子，以及不同物种群落之间的关系。聚类分析（Cluster Analysis）将被介绍用于识别相似的物种群落或生态区域。 对于环境监测数据，其特点往往是多变量、多站点、长时间序列。本书将介绍如何应用统计方法来检测环境变化和趋势。我们将涵盖非参数检验方法，如Mann-Kendall趋势检验，它们在处理非正态分布的数据时尤为有效。此外，我们还将介绍如何利用方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）来比较不同区域或不同时间点的环境指标差异。 在生态风险评估和污染溯源方面，我们将探讨贝叶斯统计和模型平均等方法。这些方法能够有效地整合不同来源的不确定性信息，为决策提供更 robust 的支持。本书还将介绍一些专门用于生态学研究的统计模型，例如广义线性模型（GLMs）和广义相加模型（GAMs），它们能够处理具有非正态分布的响应变量，如物种出现率或数量。 2.4 地质学与地球物理学中的统计应用 地质与地球物理过程的研究通常涉及大量的测量数据和复杂的模型。本部分将介绍统计学在这些领域中的典型应用。 在地震学中，我们将探讨如何使用统计方法来分析地震活动性。这包括地震震级-频率关系（Gutenberg-Richter定律）的拟合，以及使用泊松过程模型来描述地震的发生。我们还将介绍如何利用空间统计方法来评估地震危险性，并进行地震概率预测。 在沉积学和层序地层学中，统计学可以用于分析沉积物体的粒度分布，识别沉积环境，以及对地层进行划分和对比。我们将介绍如何利用统计方法来拟合粒度分布曲线，并提取相关的统计参数。 在地球化学领域，统计学常用于识别异常元素浓度，进行地球化学分区，以及分析元素之间的地球化学关系。本书将介绍如何应用多元统计方法，如主成分分析和因子分析，来揭示隐藏在大量地球化学数据中的模式。 对于地球物理勘探数据，例如重力、磁力和地震数据，统计学在数据处理、噪声压制和模型反演中发挥着关键作用。我们将介绍如何利用统计方法来估计数据的信噪比，并进行数据质量控制。 第三部分：前沿统计技术与未来展望 随着计算能力的飞速发展和数据量的爆炸式增长，统计学也在不断演进，涌现出许多强大的前沿技术，在环境与地球科学领域展现出巨大的潜力。 3.1 机器学习与数据挖掘 机器学习和数据挖掘技术正在深刻地改变着数据分析的面貌。本部分将介绍一些与环境与地球科学相关的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络。我们将讲解这些算法的基本原理，以及它们如何应用于分类、回归和聚类任务。 例如，在遥感图像处理中，机器学习可以用于土地覆盖分类、地物识别和变化检测。在环境预测中，机器学习模型可以用于构建复杂的非线性预测模型，捕捉不同变量之间的相互作用。在污染物扩散建模中，机器学习可以作为辅助工具，用于识别潜在的污染源和预测污染物的迁移路径。 3.2 贝叶斯统计与模型不确定性量化 贝叶斯统计提供了一种灵活而强大的框架来处理模型不确定性。与频率统计不同，贝叶斯方法将参数视为随机变量，并使用先验信息和观测数据来更新参数的概率分布。本书将介绍贝叶斯推断的基本原理，包括马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，以及如何应用贝叶斯模型来量化模型不确定性。 在环境与地球科学领域，模型的不确定性来源多样，包括数据误差、模型结构误差以及参数不确定性。贝叶斯方法能够有效地将这些不确定性融入到预测和决策过程中，为风险评估提供更可靠的依据。例如，在气候模型的不确定性评估、地下水流模型参数校准等方面，贝叶斯方法都发挥着重要作用。 3.3 大数据分析与高性能计算 环境与地球科学研究正在产生海量的数据，从传感器网络、卫星遥感、高性能模拟等。有效地处理和分析这些大数据需要强大的计算能力和专门的分析技术。本部分将简要介绍大数据分析的挑战和机遇，以及高性能计算（HPC）在科学研究中的作用。 我们将探讨如何利用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）来处理大规模数据集，以及如何利用并行计算技术来加速复杂的统计模型计算。对于环境与地球科学研究而言，能够处理PB级别的数据，并进行大规模的模型模拟，将为我们理解地球系统提供前所未有的洞察力。 结论 《统计学在环境与地球科学中的应用》力求为读者提供一个扎实的统计学基础，并引导他们掌握一系列适用于环境与地球科学领域的高级统计建模技术。我们相信，通过学习和应用本书介绍的知识和方法，读者将能够更深入地理解自然世界的复杂性，更有效地分析和解释环境与地球科学数据，并为解决当今和未来面临的环境挑战做出贡献。本书不仅是一本理论参考书，更是一份实用的操作指南，希望能够激发读者在各自的研究领域中灵活运用统计学工具，推动科学的进步。

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