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序1

前言1

第1章 概论1

1.1 模型的一般概念1

目录1

1.2 模型的特征2

1.3 模型的分类与用途5

1.3.1 模型的分类5

1.3.2 模型的用途7

1.4 建模步骤7

1.5 地理建模8

1.5.1 地理建模与地理模型8

1.5.2 地理建模与地理学9

1.6 本教材的体系结构10

1.5.3 地理建模与地理信息系统10

1.5.4 地理建模与决策分析10

思考题11

第2章 概念模型12

2.1 概念和变量12

2.1.1 概念和观察12

2.1.2 指标和维度13

2.1.3 属性和变量13

2.2 数据15

2.2.1 数据源15

2.2.2 有效数字和数据误差16

2.2.3 数据的精确性和准确性18

2.2.4 测量尺度18

2.3.1 系统23

2.3 系统和地理系统23

2.3.2 系统结构和功能24

2.3.3 系统分类25

2.3.4 地理系统26

2.4 系统分析27

2.4.1 系统分析的目标28

2.4.2 系统分析的要素28

2.4.3 系统分析步骤30

2.4.4 结构分析方法30

2.4.5 系统控制36

2.5 概念模型41

2.5.1 建立目的41

2.5.2 模型的表示41

2.5.3 常用表示符号43

2.5.4 概念模型的类型44

2.6 概念模型的建立和应用54

2.6.1 概念模型建立的步骤54

2.6.2 人口控制的概念模型55

2.7 概念模型的一些实例57

思考题61

第3章 物理模型62

3.1 概述62

3.2 物理模型分类63

3.2.1 实体模型和思想模型63

3.2.2 理想对象模型和过程模型64

3.3 物理模型的特点64

3.3.1 客观性与主观性64

3.3.2 相对性65

3.3.3 多样性65

3.4.1 相似的概念66

3.3.4 互补性66

3.4 物理模型建模理论66

3.4.2 相似律基础69

3.4.3 量纲齐次原则71

3.5 物理建模方法73

3.5.1 抽象73

3.5.2 类比73

3.5.3 假设74

3.5.4 模拟实验75

3.6 物理建模步骤75

3.7 物理模型实例76

3.7.1 三角洲分流河道形成过程物理模型76

3.7.2 地下水运动过程模拟物理模型82

思考题96

4.1 建模基础97

第4章 统计相关模型97

4.1.1 统计学的基本概念98

4.1.2 统计方法102

4.1.3 统计关系与确定关系102

4.2 模型分类102

4.2.1 相关分析102

4.2.2 因子分析103

4.2.3 回归分析103

4.2.4 统计相关建模目的104

4.3 建模步骤105

4.4 数据预处理106

4.4.1 统计特征描述106

4.4.2 正态分布检验109

4.4.3 数据变换112

4.5.1 简单相关分析118

4.5 相关分析118

4.5.2 典型相关分析122

4.6 因子分析127

4.6.1 背景127

4.6.2 典型问题128

4.6.3 因子分析模型129

4.6.4 因子分析常用方法131

4.6.5 工作步骤132

4.6.6 应用实例135

4.6.7 因子分析的应用140

4.7 回归分析142

4.7.1 回归分析模型和随机干扰项的意义142

4.7.2 回归分析的步骤和内容143

4.7.4 线性回归147

4.7.3 常用回归分析方法147

4.7.5 最小二乘法的基本假设148

4.7.6 多元线性回归分析实例149

4.7.7 其他回归方法简介153

4.8 复杂数据分析的一些问题158

4.8.1 多因子问题158

4.8.2 非线性问题158

4.8.3 噪声问题158

4.8.4 非正态分布问题159

4.8.5 数据样本点分布不均匀问题159

4.8.6 复杂数据处理的对策159

思考题161

第5章 模糊数学模型164

5.1.2 随机性与模糊性165

5.1.1 精确性与模糊性165

5.1 精确性、随机性与模糊性165

5.1.3 信息中的不确定性167

5.2 模糊集合和隶属函数168

5.2.1 模糊集合168

5.2.2 隶属函数171

5.3 模糊关系和模糊运算177

5.3.1 模糊关系177

5.3.2 模糊关系运算178

5.3.3 模糊相似关系和等价关系179

5.3.4 复合运算179

5.4 模糊聚类分析183

5.5 模糊识别186

5.5.1 工作步骤186

5.5.2 识别方法187

5.5.3 应用实例188

5.6 模糊综合评判196

5.7 其他应用198

思考题199

第6章 动态数据分析模型201

6.1 动态数据201

6.1.1 动态数据分类201

6.1.2 动态数据的可比性原则203

6.1.3 动态数据的构成和分解204

6.2 建模方法和模型分类207

6.2.1 建模方法207

6.2.2 模型分类208

6.3 建模步骤210

6.4 时间序列模型210

6.4.1 基本概念211

6.4.2 常用的方法213

6.4.3 周期分析214

6.4.4 确定性时间序列分析218

6.4.5 随机时间序列分析228

6.4.6 灰色关联度分析240

6.5 动态系统模型243

6.5.1 过程与过程系统244

6.5.2 系统模型245

6.5.3 系统仿真246

6.5.4 系统动力学模型249

思考题257

第7章 空间数据分析模型261

7.1 空间数据261

7.2 空间数据分析261

7.3.1 空间自相关262

7.3 空间数据分析的一些基本问题262

7.3.2 可变区域单位问题263

7.3.3 生态学谬误264

7.3.4 空间尺度264

7.3.5 空间非均一性和边界效应265

7.4 空间数据的关系265

7.4.1 距离265

7.4.2 邻接266

7.4.3 交互266

7.4.4 近邻266

7.5 空间自相关分析267

7.5.1 Moran'sI参数268

7.5.2 GerayC参数268

7.5.4 草地蝗虫的空间聚集性分析269

7.5.3 G统计量269

7.6 空间变异分析271

7.6.1 空间变异271

7.6.2 空间变异模型272

7.6.3 采样和数据外推274

7.6.4 空间数据插值275

7.7 距离倒数插值方法276

7.8 趋势面分析278

7.8.1 狭义趋势面分析与广义趋势面分析279

7.8.2 趋势面模型279

7.8.3 趋势面分析实例280

7.9 方差云图282

7.10 区域变量和克里格插值286

7.10.1 区域化变量286

7.10.2 方差变异函数287

7.10.3 克里格插值291

7.10.4 克里格插值的影响因素分析296

7.10.5 小结301

思考题302

第8章 分布式机理过程模型303

8.1 概述303

8.2 模型特点303

8.3 建模基本原理304

8.4 模型的组成304

8.5 建模步骤305

8.6 模型的求解方法306

8.6.1 数值计算方法307

8.6.2 数值模拟的优点和局限性310

8.7.1 大气运动过程模型构建及其应用311

8.7 建模实例311

8.7.2 区域中尺度大气数值预报模式MM5317

8.7.3 流域水文过程模拟模型331

8.7.4 海洋潮波运动模拟模型342

8.7.5 入海河流下游近河口段水流模拟模型352

8.7.6 区域地下水运动模拟模型361

思考题376

第9章 模型构建和模型检验的若干问题377

9.1 模型构建的若干问题377

9.1.1 归纳和演绎377

9.1.2 方法论的常见谬误378

9.1.3 模型解释与研究对象380

9.2 基于计算机的模型构建382

9.2.1 全局性建模的基本思路384

9.2.2 模型对象及其信息存储385

9.3 模型的简化391

9.3.1 模型描述变量的简化391

9.3.2 随机变量取代确定性变量392

9.3.3 粗化描述变量393

9.3.4 归组实体及聚集变量393

9.4 模型的有效性检验394

9.4.1 可能的错误394

9.4.2 影响模型有效性的主要因素395

9.4.3 模型的确认、验证和认定396

9.5 模型的可信度评估398

9.5.1 理论模型有效性确认399

9.5.2 模型软件验证399

思考题399

参考文献403