2）偏相关系数的t检验 常用以下统计量 给定置信度a，从t分布表中查出其临界值ta（n-m-1），当计算的 ItI>= ta（n-m-1）时，则认为xj的作用显著，不可剔除。 1.4.5 非线性回归模型 1）指数模型 y=aebx 如人文地理学中的城市人口空间分布密度服从负指数模型、 Beckmann的城镇等级-规模模型等。 又如自然地理学中著名的Horton-Strahler水系构成定律。 2）对数模型 y=a+blnx 如人文地理学中的城市化水平与人均产值关系模型、交通网 络连接度与人均收入模型。

前言 第1章 地理模型的概念、特点、功能与分类 1.1 地理模型的概念 1.1.1 模型 1.1.2 地理模型 1.2 地理模型的特点 1.3 地理模型的功能 1.3.1 认识地理问题的桥梁 1.3.2 地理科学发现的工具 1.3.3 综合研究的功能 1.4 地理模型的分类 思考题 参考文献 第2章 地理建模的思维导向与原则 2.1 地理建模的思维导向 2.2 地理建模的基本原则 思考题 参考文献 第3章 地理模型建立与应用的若干问题 3.1 建立地理模型的基本步骤 3.2 建立地理模型常用的数学方法 3.3 地理模型的应用方面 3.4 建立与应用地理模型应该注意的问题 思考题 参考文献 第4章 地理建模方法概述 4.1 数据分析法 4.1.1 探索性数据分析 4.1.2 数据分析的地理建模实例 4.2 机理分析法 4.2.1 结构分析法 4.2.2 功能分析法 4.2.3 过程分析法 4.2.4 实例：地理过程中的人类活动作用 4.3 量纲分析法 4.3.1 量纲与基本量纲 4.3.2 量纲齐次性原则与相似定律 4.3.3 地理相似准则 4.4 类比分析法 4.4.1 科学发现中的类比分析法 4.4.2 类比法的地理建模实例 4.5 仿真模拟方法 思考题 参考文献 第5章 非确定型建模方法 5.1 经典统计建模方法 5.1.1 统计检验法 5.1.2 相关分析法 5.1.3 回归分析法 5.1.4 主成分分析法 5.1.5 聚类分析法 5.2 空间统计建模方法 5.2.1 空间自相关分析 5.2.2 空间计量模型 5.3 地统计建模方法 5.3.1 地统计方法的基本原理 5.3.2 应用实例 5.4 模糊数学建模法 5.4.1 模糊数学基本知识 5.4.2 模糊聚类方法 5.4.3 模糊综合评判方法 思考题 参考文献 第6章 运筹决策建模方法 6.1 线性规划方法 6.1.1 线性规划的数学模型 6.1.2 线性规划的标准形式 6.1.3 线性规划的解及其性质 6.1.4 线性规划问题的求解方法——单纯形法 6.1.5 应用实例：农场种植计划模型 6.2 目标规划方法 6.2.1 目标规划模型 6.2.2 求解目标规则的单纯形方法 6.2.3 目标规划模型实例：土地利用规划 6.3 网络分析方法 6.3.1 地理网络的测度 6.3.2 最短路径问题 6.3.3 选址问题 6.3.4 最大流问题及其求解方法 6.3.5 最小费用流及其求解方法 6.4 ahp决策分析方法 6.4.1 ahp决策分析的基本原理与计算方法 6.4.2 应用实例：扶贫开发战略决策定量分析 思考题 参考文献 第7章 信息反馈与系统仿真方法 7.1 控制论与信息反馈方法 7.1.1 几个基本概念 7.1.2 地理系统动态的控制论描述 7.1.3 建模实例：可更新资源的最优利用策略 7.2 灰色系统方法 7.2.1 灰色关联分析方法 7.2.2 灰色预测方法 7.2.3 灰色系统建模方法 7.3 系统动力学方法 7.3.1 系统动力学建模的基本原理 7.3.2 系统动力学建模实例：国土资源约束下的区域发展过程 思考题 参考文献 第8章 非线性分析方法 8.1 分形理论建模方法 8.1.1 分形理论简介 8.1.2 分形理论的地理建模实例 8.2 小波分析建模方法 8.2.1 小波分析理论简介 8.2.2 小波分析方法的地理建模实例 8.3 人工神经网络建模方法 8.3.1 人工神经网络简介 8.3.2 人工神经网络方法的地理建模实例 思考题 参考文献 第9章 地理建模分析中常用的软件 9.1 SPSS及相关软件在地理建模中的应用 9.1.1 回归分析 9.1.2 因子分析 9.1.3 聚类分析 9.1.4 SPSS的其他分析功能 9.1.5 其他相关软件简介 9.2 Matlab软件在地理建模中的应用 9.2.1 Matlab主工具箱(matlab main toolbox) 9.2.2 统计工具箱(statistics toolbox) 9.3 Arcgis和Geoda软件在地统计建模方面的应用 9.3.1 Arcgis地统计模块的应用 9.3.2 Geoda的应用 参考文献

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《地理建模原理与方法》是一门深入探讨地理信息系统（GIS）中建模技术的课程，旨在教授如何利用科学的方法来理解和模拟地球表面的过程、现象和系统。这门课程涵盖了地理数据的表达、组织方式以及如何进行地理分析等多个关键领域。 在地理建模中，数据的表达是至关重要的。地理数据通常包括空间数据（如位置、形状和大小）和非空间数据（如属性信息）。空间数据可以被表示为点、线、面等几何对象，非空间数据则对应于这些对象的各种特性，如人口数量、土地利用类型等。在GIS中，这些数据经常以矢量或栅格格式存储，每种格式都有其优势和适用场景。 组织地理数据的方式多种多样，包括图层叠置、数据库管理、网络分析等。图层叠置允许将不同类型的地理信息组合在一起，以便进行比较和分析。数据库管理，如使用关系型数据库管理系统（RDBMS），可以有效地存储和检索大量数据。网络分析则常用于研究交通网络、水系分布等具有连接性的地理特征。 地理分析是地理建模的核心部分，它涉及到空间查询、空间统计、空间插值、缓冲区分析、网络分析等多种方法。空间查询用于找出满足特定条件的地理位置；空间统计帮助我们理解空间模式和趋势；空间插值则可以预测未观测到的地点的特征值；缓冲区分析创建一个以特定距离为中心的区域，用于研究影响范围；网络分析则解决最短路径、服务覆盖等问题。 在实现这些建模方法时，会用到多种工具，其中GIS软件如ArcGIS和QGIS是常用的选择。此外，统计软件SPSS也扮演着重要角色，特别是在进行复杂的空间统计分析和模型验证时。SPSS提供了丰富的统计模型，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，这些可以帮助我们揭示隐藏在地理数据中的模式和关系。 《地理建模原理与方法》这门课程通过深入讲解地理数据的处理和分析技术，使学习者能够构建有效的地理模型，从而解决现实世界中的环境、社会和经济问题。课件资料将涵盖理论知识、案例研究和实际操作，确保学生掌握这一领域的核心技能。通过学习，学生不仅能够理解地理建模的基本原理，还能运用所学知识进行实际的GIS项目，对地理现象进行预测、解释和决策支持。

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