The Modeling Process In Geography

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出版者:
作者:Guermond, Yves
出品人:
页数:342
译者:
出版时间:
价格:1158.00 元
装帧:
isbn号码:9781848210875
丛书系列:
图书标签:
  • 地理建模
  • 模型构建
  • 空间分析
  • 地理信息系统
  • GIS
  • 统计地理学
  • 方法论
  • 科学研究
  • 地理学
  • 数据分析
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具体描述

好的,以下是一本关于地理学建模过程的图书简介,该书并未涵盖《The Modeling Process In Geography》一书的内容: 《空间数据驱动的地理过程模拟与预测》 作者: 艾伦·科尔曼 / 玛丽亚·桑切斯 出版社: 环球科学出版社 出版日期: 2024 年秋季 --- 内容提要 在全球化和信息技术飞速发展的今天,地理现象的复杂性与动态性对传统分析方法提出了前所未有的挑战。从城市扩张的宏观趋势到极端天气事件的微观机制,理解和预测空间系统的演变已成为现代地理学和相关交叉学科的核心任务。《空间数据驱动的地理过程模拟与预测》一书,正是为了应对这一挑战而编写的权威性学术专著。本书聚焦于利用现代计算技术和海量空间数据,构建和验证复杂地理模型的完整流程,旨在为研究人员、规划师以及政策制定者提供一套严谨、实用且前沿的方法论框架。 本书的核心价值在于其对数据-模型-实践闭环的深入探讨。不同于侧重于理论推导或单一模型介绍的传统教材,本书系统性地涵盖了从原始空间数据获取、预处理,到先进模型选择、校准,再到结果的敏感性分析与实地验证的全部环节。作者团队凭借多年的科研积累,将理论深度与工程实践紧密结合,确保读者能够掌握将抽象的地理概念转化为可操作、可量化的计算模型的能力。 本书结构与核心章节概述 本书共分为七个主要部分,旨在构建一个循序渐进的学习路径: 第一部分:空间信息基础与模型准备 (Foundations of Geospatial Information and Model Preparation) 本部分首先为读者打下坚实的基础,重点讨论现代地理模拟对数据质量的依赖性。我们不再将数据视为给定项,而是将其视为模型生命周期的起点。 第1章:高分辨率时空数据的融合与规范化: 探讨遥感影像(LiDAR、无人机数据)、GPS 轨迹、社交媒体签到点以及传统普查数据的集成挑战。重点介绍数据异质性处理、时空配准(Spatiotemporal Registration)的技术路线与标准化流程。 第2章:不确定性量化与空间误差传播: 深入分析数据采集、插值和特征提取过程中引入的误差源。详细介绍克里金(Kriging)、反距离加权(IDW)等经典插值方法的误差边界估计,并引入贝叶斯方法来量化模型输入的不确定性。 第二部分:过程驱动的系统建模范式 (Process-Driven System Modeling Paradigms) 本部分转向模型构建的核心思想,区分并比较了主流的模拟范式,重点在于如何将已知的地理物理或社会经济驱动力融入模型结构。 第3章:基于微分方程的连续过程建模: 涵盖水文模型(如 SWAT、HEC-RAS 的高级应用)、大气扩散模型等,强调偏微分方程(PDEs)在描述连续空间现象中的应用,以及有限元法(FEM)在求解这些方程时的优势与局限。 第4章:基于主体的随机与演化模型 (Agent-Based Modeling, ABM): 针对人类行为、交通流、城市蔓延等非线性社会经济过程,本书详细阐述了 ABM 的构建逻辑,包括个体规则设计、异质性代理的实现,以及如何利用多尺度建模来连接微观行为与宏观结果。 第三部分:数据驱动的机器学习与地理预测 (Data-Driven ML for Geographical Prediction) 鉴于当前深度学习在识别复杂模式方面的强大能力,本部分专门辟出章节讨论如何将机器学习技术无缝集成到地理建模流程中。 第5章:深度学习在地理时空序列预测中的应用: 重点介绍 长短期记忆网络(LSTM)和 图神经网络(GNN)在交通拥堵预测、土地利用变化预测中的前沿应用。强调如何利用 GNN 来捕捉地理要素间的非欧几里得依赖关系。 第6章:模型校准与参数寻优的自动化: 讨论传统手动校准的低效性。介绍遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)以及基于贝叶斯推理的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法在地理模型参数空间搜索中的高效应用。 第四部分:复杂系统的耦合与集成建模 (Coupling and Integrated Modeling of Complex Systems) 现实中的地理问题很少是单一尺度的或孤立的。本部分致力于解决跨学科、跨尺度的系统集成问题。 第7章:水-陆-气耦合模型的架构设计: 以流域尺度为例,探讨如何设计接口和数据交换机制,将水文模型、地表能量平衡模型和植被动力学模型进行有效耦合,实现对气候变化下水资源压力的综合评估。 第8章:社会经济与环境模型的双向反馈: 重点分析人口迁移、政策干预如何影响环境承载力,以及环境退化如何反作用于人类决策。介绍系统动力学(SD)在刻画这种长期反馈回路中的作用。 第五部分:模型验证、敏感性分析与后处理 (Validation, Sensitivity Analysis, and Post-Processing) 一个有效的模型必须经过严格的检验。《空间数据驱动的地理过程模拟与预测》强调验证的全面性和透明度。 第9章:面向性能的定量验证标准: 深入分析适用于不同模型类型的验证指标,包括 R-squared、Nash-Sutcliffe 效率系数(NSE)的局限性,并引入更严格的鲁棒性指标(Robustness Metrics)和信息论指标(Information-Theoretic Metrics)。 第10章:模型可解释性 (Explainability) 与场景生成: 介绍如何利用Shapley 值分解等技术探究复杂黑箱模型中关键驱动因子的贡献度。同时,提供构建情景分析(Scenario Generation)的系统框架,用于评估未来多种可能性的地理后果。 --- 本书的独特贡献与读者群体 本书摒弃了对单一方法论的偏执,而是倡导一种“工具箱”式的、以问题为导向的建模哲学。其独到之处在于: 1. 强调计算资源管理: 详细介绍了高性能计算(HPC)环境下的模型并行化策略,特别是在处理大规模格网数据和运行数百万次蒙特卡洛模拟时的优化技巧。 2. 前沿的软件生态介绍: 案例研究中广泛使用了如 Python (GeoPandas, PyTorch Geometric)、R (sf, terra) 以及专业 GIS 平台(如 ArcGIS Pro 的高级分析模块)的定制化脚本,确保知识的可操作性。 3. 聚焦于预测而非描述: 本书的每一章都最终指向如何通过模型结构优化和数据驱动,提高对未来地理状态的预测精度和置信区间。 目标读者: 地理信息科学(GISc)、环境科学、城市规划、资源管理等领域的研究生和博士生。 致力于空间分析和数据建模的科研人员和高校教师。 从事基础设施规划、气候适应性评估、风险管理和智慧城市建设的行业专业人士。 通过研读《空间数据驱动的地理过程模拟与预测》,读者将能够从“使用现有模型”的层面,跃升至“设计、构建和批判性评估新型地理模型”的高度,从而在应对日益复杂的全球环境与社会挑战中,掌握主动权。

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读后感

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用户评价

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在我浏览了这本书的目录后,我对其中涉及的建模方法论感到由衷的赞赏。它似乎涵盖了从最基础的空间分析技术,到更高级的统计建模和机器学习在地理学中的应用。我尤其关注书中关于模型选择、验证和评估的部分,这往往是许多模型应用中最具挑战性的环节。能否清晰地解释不同模型的优劣势,以及在特定地理情境下如何做出最恰当的选择,将是这本书能否成为我案头必备手册的关键。我希望能从中学到系统性的建模思维,从而能够独立地解决复杂的地理问题。

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这本书的封面设计非常吸引人,色彩搭配既专业又不失艺术感,瞬间就勾起了我探究其内容的兴趣。封面上那复杂的地理模型图形,仿佛预示着里面将要展开一场关于空间、模式和过程的深度探索。我一直对地理学中的定量分析和模型构建充满好奇,这本书的书名“The Modeling Process In Geography”恰好点出了我一直渴望触及的核心。我期待它能为我揭示地理现象背后隐藏的规律,以及如何通过科学的方法将其量化和模拟。

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这本书给我的第一印象是它的学术严谨性。从书的装帧到纸张的质感,都透露出一种对知识的尊重。我非常看重学术书籍的专业性,希望它能为我提供扎实的理论基础和前沿的研究方法。我特别关注书中对于地理过程建模的讨论,例如如何捕捉动态变化,如何处理不确定性,以及如何将不同尺度的地理信息整合到模型中。如果它能深入浅出地讲解这些复杂的概念,并辅以清晰的图表和数学推导,那么这本书将对我深入理解地理学研究的前沿领域大有裨益。

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读完这本书的引言部分,我仿佛被带入了一个由数据和算法构建的地理世界。作者似乎以一种非常引人入胜的方式,解释了为何建模在理解和解决地理挑战方面至关重要。从气候变化到城市扩张,再到资源管理,几乎所有的地理现象都可以通过构建模型来加以模拟和预测。我期待书中能够提供大量真实世界的案例研究,让我看到理论如何与实践相结合,以及模型如何在实际应用中发挥作用。如果书中能包含一些开源的建模工具或代码示例,那就更完美了,这将极大地提升我的学习效率。

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我选择这本书,是因为我一直认为地理学不仅仅是对地表特征的描述,更重要的是对其中蕴含的规律和相互作用的探索。而“建模”无疑是实现这一目标最强有力的工具之一。我非常期待书中能够展现出地理建模的强大力量,它如何帮助我们理解那些肉眼无法直接观察到的过程,如何预测未来的趋势,以及如何为政策制定提供科学依据。如果这本书能够提供一种清晰的思路,指导我如何从一个地理问题出发,一步步构建出有效的模型,那么它将成为我学习道路上不可多得的良师益友。

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