Geoenv II - Geostatistics for Environmental Applications

作者:Gomez-Hernandez, Jaime; Soares, A. O.; Froidevaux, Roland

页数:584

出版时间:2010-12

价格:$ 349.17

isbn号码:9789048152490

具体描述

This book contains selected contributions from the geoENV98 - the Second European Conference on Geostatistics for Environmental Sciences, held in Valencia, Spain in November 1998. This second book of the geoENV series illustrates the developments on geostatistics as applied to the environmental sciences which have occurred during the past two years. It also presents practical applications which will be of interest to both researchers and practitioners. The book starts with three keynote papers on ecology, climatology and soil science, followed by forty-three contributions. The contents of the book are eminently practical. The objective of the editors was to compile a set of papers in which the reader could perceive how geostatistics is applied within the environmental sciences. A few selected theoretical contributions are also included. The papers are organized in the following seven main areas Air pollution Climatology Ecology Hydrogeology Soil Science Theory Other applications presenting applications varying from particle matter analysis, noise exposure sampling, space-time modeling of ozone levels, downscaling of precipitation, kriging with categorical external drift, analysis of fish abundance, combining variograms and radio-telemetry in ecology, kriging radionuclide deposition, mapping of soil contamination, network design for soil monitoring, inverse modeling in hydrogeology, groundwater transport modeling, coastal evolution mapping to spatial modeling of cancer ratios. Audience: This publication will be of great interest and practical value to geostatisticians working both in academia and in industry.

用户评价

关于书中提供的配套资源和练习部分，我觉得是这本书能够真正从“优秀”迈向“必备”的关键。我注意到，每一章的末尾都设计了分级的练习题，从基础的公式代入（Level 1），到要求读者自行构建简单模型的案例分析（Level 2），再到需要综合运用多章节知识来解决一个复杂污染扩散模拟的开放性问题（Level 3）。更让人惊喜的是，作者似乎预料到了读者可能没有相应的软件环境，所以提供了一系列基于主流统计软件（比如R语言或ArcGIS环境下的脚本示例链接），虽然我还没来得及完全跑完，但光是看到这些已经组织好的、可以直接运行的示例代码块，就极大地增强了我的实践信心。这表明作者不仅是理论的构建者，更是教学过程的精心设计者，确保读者能真正“动手”而非仅仅“动眼”去掌握这些技术。

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种略带磨砂质感的深蓝色调，中间用一种简洁的、类似等高线的白色线条勾勒出抽象的地理形态，给人一种沉稳而又充满探索欲的感觉。初翻开时，纸张的质感也相当不错，厚实且微微泛黄，读起来对眼睛非常友好，不像有些教材那种刺眼的亮白。内容组织上，我发现它似乎非常注重理论与实际案例的紧密结合，开篇就引入了几个在水文和土壤污染研究中的经典场景，而不是上来就抛出一堆复杂的数学公式，这种叙事方式极大地降低了初学者的门槛。我尤其欣赏作者在介绍基础概率论和统计学原理时所采用的类比手法，他没有停留在教科书式的定义上，而是将空间变异性这个抽象概念，用日常生活中收集雨量或者测量空气质量的例子来具象化，这一点对于需要将理论应用到环境数据分析的读者来说，无疑是极大的福音。整体而言，这本书在视觉和阅读体验上的用心程度，远超一般技术专著，让人愿意长时间沉浸其中去钻研那些看似枯燥的数理基础。

我对这本书的章节编排逻辑感到非常惊艳，它巧妙地构建了一个从宏观概念到微观模型迭代的清晰路径。比如，在讨论克里金（Kriging）方法的章节中，作者并没有一次性给出所有的数学推导，而是先从最简单的邻近插值讲起，然后逐步引入半方差函数（Semivariogram）的概念，阐释了空间自相关的物理意义，最后才展示出最优线性无偏估计的完整公式。更绝妙的是，每当引入一个复杂模型，比如指示克里金（Indicator Kriging）或共克里金（Cokriging）时，它都会立刻附带一个简短的“应用场景速览”，用非常口语化的语言解释“什么时候用这个，不用那个”，这简直是教科书式的“反向工程”教学法，帮助读者在理解原理的同时，快速建立起判断力。这种层层递进、步步为营的结构，让原本可能令人望而却步的空间统计学知识，变得可消化、可追踪，非常适合自学者和需要快速掌握应用技巧的工程师。

这本书的行文风格，可以说是一种非常克制但又饱含激情的“学者之声”。作者在阐述理论时，语言精准、逻辑严密，几乎没有模糊不清的表述，每一个数学符号的引入都有其明确的背景和目的。然而，这种严谨并没有让人感到沉闷。在引言和案例讨论的部分，作者偶尔会流露出对环境科学领域未解决挑战的深刻关切，字里行间透露出一种“我们正在用这些工具解决真实世界难题”的使命感。例如，在讨论极端事件预测时，他引用了几段关于气候变化对区域水资源影响的权威数据，然后巧妙地将其与变异函数的波动性联系起来，这种将“硬核统计”与“软性环境关怀”结合的方式，极大地激发了我的学习热情。它让我感觉不是在读一本冷冰冰的数学手册，而是在跟随一位经验丰富的环境科学家进行田野调查和数据建模的全过程指导。

我特别想提一下书中对“不确定性量化”的处理方式。在很多入门读物中，对误差和置信区间的讨论往往一笔带过，但这本书显然将此视为核心。它用大量的篇幅来解释，为什么在空间预测中，仅仅得到一个点估计是远远不够的，并详细对比了标准克里金方差与其他非线性估计方法中不确定性指标的差异和适用条件。最让我印象深刻的是，它区分了“模型误差”（Model Error，即模型假设与真实过程的偏差）和“抽样误差”（Sampling Error，即数据点分布不均导致的误差），并展示了如何通过交叉验证来区分和最小化这两者。这种对统计推断严谨性的坚持，使得全书的结论都建立在非常坚实的科学基础上，对于任何需要向决策者汇报环境风险评估结果的人来说，这本书提供了一种极其可靠和负责任的数据诠释框架，其深度和审慎度是其他同类书籍难以企及的。