空间位置不仅仅是地理学和区域科学的核心,在社会科学及生态学等领域,人们也越来越关注研究对象的空间维度,将空间分析方法和技术(如地理信息系统、全球定位系统、遥感等)运用到实际工作中。本书分别介绍了社会和环境科学中主要的三类数据分析方法:点数据分析、面数据分析和流数据分析。 本书可供空间数据分析领域,特别是社会与环境科学领域相关人员参考使用。
样章试读
目录
- 前言
第1章 引言
1.1 空间数据及其分析
1.2 空间数据类型
1.3 空间数据矩阵
1.4 空间自相关
1.5 空间数据的任意性
第一部分 点数据分析
第2章 点格局识别
2.1 原理
2.1.1 样方分析
2.1.2 最近邻居
2.1.3 Ripley’s K函数分析
2.1.4 空间分形维数
2.2 算例
2.2.1 最近邻距离统计
2.2.2 K函数
2.2.3 半径分形维数
2.3 讨论
2.3.1 兴安盟村庄空间格局
2.3.2 兴安盟村庄空间格局的成因分析
2.3.3 兴安盟村镇空间格局对区域发展的影响
2.3.4 对兴安盟村庄分布格局调整的建议
第3章 场数据建模
3.1 区域化变量
3.2 变异函数
3.3 普通Kriging插值
3.4 随机模拟和多点地统计
3.5 区域总体无偏最优估计MSN模型
3.6 算例
3.6.1 普通Kriging插值
3.6.2 MSN区域总体估计
第二部分 区域数据分析
第4章 区域数据探索
4.1 可视化与成图
4.2 空间权重矩阵
4.3 空间自相关的全局测度和检验
4.4 局部度量和空间自相关测试
4.5 算例
4.5.1 创建空间权重矩阵
4.5.2 检验空间自相关
4.6 讨论
4.6.1 兴安盟农民人均年收入的空间自相关格局分析
4.6.2 成因分析
4.6.3 对区域社会经济发展的影响分析
4.6.4 政策建议
第5章 区域数据建模
5.1 空间回归模型
5.1.1 空间滞后模型
5.1.2 空间误差模型
5.1.3 高阶模型
5.2 空间相关性检验
5.3 空间杜宾模型
5.4 空间回归模型估计
5.5 模型参数解释
5.6 算例
5.6.1 空间滞后模型
5.6.2 空间误差模型
5.6.3 高阶模型
5.6.4 空间杜宾模型
5.6.5 讨论
第三部分 空间互动数据分析
第6章 空间互动数据建模
6.1 空间互动数据的可视化与探索
6.2 一般空间互动模型
6.3 函数规格和普通最小二乘回归法
6.4 泊松空间互动模型
6.5 泊松空间互动模型的最大似然估计
6.6 泊松空间互动模型的泛化
6.7 算例
6.7.1 一般空间互动模型的最小二乘估计
6.7.2 泊松空间互动模型参数估计
6.7.3 讨论
第7章 空间互动模型和空间相关性
7.1 矩阵符号中的独立空间互动模型
7.2 独立空间互动模型在计量经济学上的扩展
7.2.1 第一种方法
7.2.2 第二种方法
7.2.3 流为0的问题
7.3 空间过滤的空间互动模型
7.4 算例
7.4.1 结果分析
7.4.2 原因分析
7.4.3 结论与建议
参考文献
名词中英文对照
概念索引