空间分析目前已成为生态学中发展最为迅速的领域之一，然而许多生态学家所熟悉的参数统计方法并无法应用于存在空间自相关的数据上。本书旨在通过介绍空间分析研究的基础理论，让生态学家更为广泛地了解空间分析的方法，本书在对书中可能用到的相关术语和概念简介的基础上，从种群数据（完全调查）分析方法、样本数据分析方法、边界探测方法、空间自相关方法以及时空分析方法等五个方面，通过方法描述、实例分析、方法特点评价以及方法选择建议等结构性的内容对每一种方法进行了详细的分析说明，进而对这一领域未来的发展方向以及进一步开展工作的领域进行了综合性的总结。本书是一本介绍空间分析在生态学中应用的教材或参考书，力求为在空间分析过程中出现问题的生态学研究者以及想把空间分析方法用于生态学研究的初学者提供一本有用的指南。
- 前辅文
- 前言
- 第1章 简介
- 1.1 格局和过程
- 1.2 空间格局：空间依赖与空间自相关
- 1.3 稳态的概念
- 1.4 取样
- 1.5 空间统计
- 1.6 结论性评述
- 第2章 种群数据的空间分析
- 2.1 二维空间上的点图数据
- 2.2 标记相关函数
- 2.3 对象网络
- 2.4 面状单元的网络分析
- 2.5 其他空间上的点格局
- 2.6 相邻单元分析
- 2.7 外切圆方法
- 2.8 结论性评述
- 第3章 样本数据的空间分析
- 3.1 取样单元间“相邻”关系的确定
- 3.2 连接计数统计方法
- 3.3 全局空间统计
- 3.4 局部空间统计
- 3.5 内插法和空间模型
- 3.6 结论性评述
- 第4章 区域的空间分区：斑块和边界
- 4.1 斑块确定
- 4.2 边界描绘
- 4.3 结论性评述
- 第5章 空间自相关分析
- 5.1 解决方法
- 5.2 有关诱导自相关和变量间关系的更多内容
- 5.3 模型和真实
- 5.4 取样和实验设计方面的考虑
- 5.5 结论性评述
- 第6章 时空分析
- 6.1 空间统计的变化
- 6.2 时空连接计数
- 6.3 聚集度和蔓延度的时空分析
- 6.4 多边形变化分析
- 6.5 移动分析
- 6.6 过程和格局
- 6.7 时空有序和空间协同
- 6.8 混沌
- 6.9 结论性评述
- 第7章 综合评述和未来发展方向
- 7.1 编程技巧
- 7.2 数据稳态
- 7.3 零假设
- 7.4 量化分析方法
- 7.5 统计上的难度
- 7.6 随机化和限制随机化检验
- 7.7 方法间的互补性
- 7.8 未来的工作
- 附录
- 参考文献
- 索引
