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內容簡介

本書較為系統地介紹了空間統計學的基本理論、方法及其在林業中應用情況，內容涵蓋了區域化變量理論、變異函數及其結構分析、克里格插值、條件模擬、采樣策略以及自主研發的林業空間統計分析軟件等。在本書的一章，作者給出空間統計學及其在林業中的應用案例，這些案例均是作者近年來研究工作的總結，具有示范作用。從應用案例中，讀者可以更好地掌握空間統計學理論知識，對其在實際中的應用可以更好地把握。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

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第1章概論

1.1 林業中為什么要用空間統計學

空間統計學(Spatial Statistics)，又稱地統計學(Geostatistics，從事地理學方面研究人員稱)，亦稱地質統計學(從事地質學方面研究人員稱)，于20世紀50年代初開始形成，60年代在法國著名統計學家Matheron的大量理論研究工作基礎上形成了一門新的統計學分支，它包括空間結構分析、克里格分析、空間自相關分析以及空間模擬等技術，用于分析具有空間坐標的變量的空間特征，并可進行過程模擬以及空間插值等。

空間統計學是以區域化變量理論(Theory of regionalized variable)為基礎，以變異函數(Variogram)為基本工具來研究那些分布于空間并呈現出一定的隨機性和結構性的自然現象的科學。顯然，凡是要研究某些變量(或特征)的空間分布特性并對其進行估計，或要模擬所研究對象的離散性、波動性或其他性質時都可應用空間統計學的理論與方法(侯景儒，l997)。

空間統計學是數學地質領域中一門發展迅速且有著廣泛應用前景的新興科學。空間統計學的基本思想從20世紀50年代初開始提出，經過廣大數學地質工作者、空間統計學工作者、礦山地質和采礦設計專家及其他空間統計學應用者和愛好者的不斷努力，現在已經形成了一套獨立的理論體系，成為數學地質中比較活躍的一個分支。空間統計學在國內外諸多領域的生產實踐中表明，空間統計學除了在找礦勘探、礦體圈定、儲量計算、采礦設計、礦山生產及地學科研等方面具有明顯的優越性外，它在石油地質、生物學、生態學、巖石學、地球化學、地震地質、海洋地質、農業、水文、古氣候、古地理、氣象學、遙感地質、環境、林業、醫學等許多方面都有成功應用的實例(肖斌等，2000)。因此，空間分析在不到50年的研究和實踐中，它的應用已被擴展到分析各種自然現象的空間異質性(Spatial heterogeneity)和空間格局(Spatial pattern)。空間異質性是指某種變量在空間分布上的不均勻性及復雜程度。空間格局是指某種變量在空間上的分布與配置(鄔建國，2000)。

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