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第1章 简介1

简介1

1.1 格局和过程2

1.2 空间格局：空间依赖与空间自相关6

1.3 稳态的概念9

1.4 取样11

1.4.1 生态数据15

1.4.2 取样设计16

1.5 空间统计22

1.5.1 生态数据的显著性检验24

1.6 结论性评述27

第2章 种群数据的空间分析28

简介28

2.1 二维空间上的点图数据29

2.1.1 邻体距离法29

2.1.2 精确最近邻体分析31

2.1.3 二阶点格局分析32

2.1.4 双变量数据36

2.1.5 多变量点格局分析39

2.2 标记相关函数46

2.3 对象网络48

2.4 面状单元的网络分析53

2.5 其他空间上的点格局59

2.5.1 一维空间59

2.5.2 三维及三维以上62

2.6 相邻单元分析63

2.6.1 样方方差方法64

2.6.2 样方方差方法的显著性检验66

2.6.3 两个或两个以上物种的应用68

2.6.4 二维及二维以上72

2.6.5 谱分析及相关技术74

2.6.6 小波分析75

2.7 外切圆方法77

2.7.1 单变量分析77

2.7.2 双变量分析79

2.7.3 多变量分析80

2.8 结论性评述81

第3章 样本数据的空间分析87

简介87

3.1 取样单元间“相邻”关系的确定88

3.2 连接计数统计方法93

3.2.1 进一步考虑以及其他连接计数统计方法96

3.3 全局空间统计97

3.3.1 单变量空间自相关系数98

3.3.2 变异函数法104

3.3.3 分维数方法109

3.3.4 取样设计对空间格局估计的影响112

3.3.5 两个变量间的空间关系116

3.3.6 多个变量间的空间关系117

3.4 局部空间统计121

3.5 内插法和空间模型126

3.5.1 邻域多边形分析127

3.5.2 趋势面分析128

3.5.3 反距离加权法130

3.5.4 克里格法131

3.6 结论性评述135

第4章 区域的空间分区：斑块和边界138

4.1 斑块确定139

4.1.1 斑块属性139

4.1.2 空间聚类法140

4.1.3 模糊分类法144

4.2 边界描绘146

4.2.1 生态边界146

4.2.2 边界特性147

4.2.3 基于多变量的边界探测148

4.2.4 边界统计159

4.2.5 叠加统计161

4.2.6 基于单变量的边界探测163

4.3 结论性评述167

第5章 空间自相关分析169

简介169

5.1 解决方法176

5.1.1 迅速固定176

5.1.2 调整有效样本数177

5.1.3 其他种类的模型183

5.1.4 特殊实例187

5.1.5 限制随机化与Bootstrap方法191

5.1.6 模型和Monte Carlo方法193

5.2 有关诱导自相关和变量间关系的更多内容194

5.3 模型和真实197

5.4 取样和实验设计方面的考虑198

5.4.1 取样设计198

5.4.2 实验设计202

5.5 结论性评述203

第6章 时空分析205

简介205

6.1 空间统计的变化208

6.2 时空连接计数210

6.3 聚集度和蔓延度的时空分析212

6.4 多边形变化分析215

6.5 移动分析218

6.6 过程和格局232

6.6.1 树木的更新、生长和死亡232

6.6.2 植物移动233

6.6.3 地衣边界233

6.7 时空有序和空间协同237

6.8 混沌241

6.9 结论性评述248

6.9.1 建议248

第7章 综合评述和未来发展方向回到基础部分249

7.1 编程技巧251

7.2 数据稳态252

7.3 零假设253

7.4 量化分析方法254

7.5 统计上的难度255

7.6 随机化和限制随机化检验256

7.7 方法间的互补性258

7.8 未来的工作262

附录265

参考文献268

索引290