Point Pattern Analysis (Scientific Geography Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Barry N. Boots

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-02-01

价格:USD 7.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780803925885

丛书系列:

图书标签:

点模式分析
空间统计
地理统计
空间分析
点过程
统计学
地理学
科学地理
模式识别
空间数据分析

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具体描述

地理空间模式的探索与解读地理信息科学领域蓬勃发展，对地球表面空间要素的分布规律进行深入分析，是理解自然现象、社会行为乃至人类活动的基础。本书旨在为读者提供一个全面而系统的视角，去探索和解读这些地理空间模式的内在逻辑与外在表现。我们将着眼于地理现象如何以点状要素的形式呈现在我们的视野中，这些点状要素的聚集、分散、规律性或随机性，往往蕴含着深刻的地理意义。本书将从基础概念入手，深入浅出地介绍点模式分析的核心理论与方法。我们不仅会探讨描述地理空间点模式的基本统计量，例如密度、聚集度、均质性等，还将详细讲解如何量化和检验这些模式。从最直观的计数到更为复杂的空间自相关分析，我们将一步步揭示如何从一组看似杂乱的点中提取出有价值的信息。在方法论层面，本书将涵盖一系列经典且实用的点模式分析技术。例如，我们将会深入讲解核密度估计（Kernel Density Estimation），通过它来平滑数据，可视化空间密度的变化，从而识别热点区域和低密度区域。此外，我们也会探讨 Ripley's K 函数，这是一种强大的工具，用于在不同尺度上分析点模式的聚集或分散程度，以及是否存在空间依赖性。对于检验随机性，泊松过程（Poisson process）是一个重要的基准，本书将详细阐述其理论基础以及如何通过各种统计检验来判断观察到的点模式是否偏离了完全随机的分布。除了基本的分析方法，本书还将聚焦于更高级的技术，以应对现实世界中地理空间模式的复杂性。例如，我们将会介绍空间自相关（Spatial Autocorrelation）的概念，包括 Moran's I 和 Geary's C 指数，它们能够量化点要素之间的空间依赖性，识别出具有相似属性的聚集区域（正相关）或不相似属性的区域（负相关）。理解空间自相关对于揭示潜在的驱动因素至关重要，例如传染病的传播、犯罪行为的聚集或者经济活动的扩散。此外，本书还将探讨如何处理和分析不同类型的数据。无论是离散的点要素（如事件发生地、物种栖息点）还是具有一定空间范围的区域性数据（如行政区划），我们都将提供相应的分析框架和工具。对于点数据，我们会关注其准确的地理位置信息；对于区域数据，我们则会探讨如何将其转化为点模式进行分析，例如使用质心（centroid）或代表性点。本书的重点之一在于对不同地理现象的点模式进行案例分析。我们将选取一系列典型的地理学问题，例如：城市化与人口分布：分析城市人口增长的点模式，识别人口密集的中心城区和郊区扩散的趋势。自然资源的空间分布：探索矿产、森林、水资源等自然要素在地理空间上的聚集或分散规律，以及这些模式背后的地质或环境因素。生态与生物多样性：研究物种栖息地的分布模式，分析物种多样性的空间聚集性，并探讨影响这些模式的生态因子。犯罪与公共安全：分析犯罪事件在城市空间中的发生模式，识别犯罪热点区域，为警务资源配置提供科学依据。疾病传播与流行病学：追踪传染病在地理空间上的传播路径和聚集情况，绘制疾病的地理分布图，辅助公共卫生决策。经济活动与基础设施：分析商业网点、交通枢纽、产业集聚的空间分布特征，理解经济发展对地理空间的影响。通过这些案例，读者将有机会学习如何将理论方法应用于实际问题，如何选择最适合特定研究问题的分析工具，以及如何解释分析结果的地理含义。本书将强调在分析过程中对结果进行科学的解释和批判性评估，避免简单地描述数据，而是要深入挖掘模式背后的驱动机制和潜在影响。本书也将涉及一些统计建模的初步概念，例如如何将点模式分析的结果作为输入变量，用于构建更复杂的空间回归模型或机器学习模型，以预测未知区域的模式或解释特定现象的原因。最后，本书将展望点模式分析在地理信息科学领域的未来发展方向，包括新兴的技术（如大数据分析、机器学习在点模式识别中的应用）、跨学科的融合以及在解决全球性挑战（如气候变化、可持续发展）中的作用。总之，本书旨在为地理空间分析的研究者、学生和实践者提供一个全面、深入的学习资源。通过学习本书，读者将能够掌握分析地理空间点模式的理论基础和实践技能，从而更好地理解和解释我们所处的复杂多变的地理世界。