第1章 概论
1.1 林业中为什么要用空间统计学
空间统计学(Spatial Statistics),又称地统计学(Geostatistics,从事地理学方面研究人员称),亦称地质统计学(从事地质学方面研究人员称),于20世纪50年代初开始形成,60年代在法国**统计学家Matheron的大量理论研究工作基础上形成了一门新的统计学分支,它包括空间结构分析、克里格分析、空间自相关分析以及空间模拟等技术,用于分析具有空间坐标的变量的空间特征,并可进行过程模拟以及空间插值等。
空间统计学是以区域化变量理论(Theory of regionalized variable)为基础,以变异函数(Variogram)为基本工具来研究那些分布于空间并呈现出一定的随机性和结构性的自然现象的科学。显然,凡是要研究某些变量(或特征)的空间分布特性并对其进行*优估计,或要模拟所研究对象的离散性、波动性或其他性质时都可应用空间统计学的理论与方法(侯景儒,l997)。
空间统计学是数学地质领域中一门发展迅速且有着广���应用前景的新兴科学。空间统计学的基本思想从20世纪50年代初开始提出,经过广大数学地质工作者、空间统计学工作者、矿山地质和采矿设计专家及其他空间统计学应用者和爱好者的不断努力,现在已经形成了一套独立的理论体系,成为数学地质中比较活跃的一个分支。空间统计学在国内外诸多领域的生产实践中表明,空间统计学除了在找矿勘探、矿体圈定、储量计算、采矿设计、矿山生产及地学科研等方面具有明显的优越性外,它在石油地质、生物学、生态学、岩石学、地球化学、地震地质、海洋地质、农业、水文、古气候、古地理、气象学、遥感地质、环境、林业、医学等许多方面都有成功应用的实例(肖斌等,2000)。因此,空间分析在不到50年的研究和实践中,它的应用已被扩展到分析各种自然现象的空间异质性(Spatial heterogeneity)和空间格局(Spatial pattern)。空间异质性是指某种变量在空间分布上的不均匀性及复杂程度。空间格局是指某种变量在空间上的分布与配置(邬建国,2000)。
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