地球表层系统模拟分析原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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岳天祥 等 著

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• 地球系统科学
• 地球表层过程
• 数值模拟
• 科学计算
• 模型分析
• 环境模拟
• 地球物理
• 地质学
• 水文地质
• 气候变化

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030529534

版次：1

商品编码：12222462

包装：精装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：460

字数：400000

正文语种：中文

内容简介

地球表层系统在数学上可定义为空间中的一片曲面。曲面建模是现实世界中连续地表的逼近。曲面建模的精度问题和多尺度问题是地理信息系统领域近20年来的研究热点。本书介绍了作者完成的高精度曲面建模（HASM）方法，解决了长期以来困扰地球表层系统模拟的误差问题和多尺度问题。为了解决HASM的计算量大和运算速度慢等理论问题，使其有效地运用于地球表层系统模拟，作者发展了HASM多重网格法和适应算法，并将其应用于地球表层系统和地球表层环境要素的模拟分析。本书理论与实际应用相结合，为地球表层系统模拟分析提供了新的方法和思路。

目录

目录
第一部分HASM基本原理
第1章地球表层建模的概念与问题 3
1.1地球表层建模研究进展 3
1.1.1地球表面形絲达 3
1.1.2地球气候系统模拟 3
1.1.3生态建模 4
1.1.4地球表层模拟系统 5
1.2有关国际研究计划 6
1.3地球表层建模存在的主要问题 8
1.3.1误差问题 8
1.3.2多尺度问题 8
1.3.3三维实时可视化问题 9
1.3.4地球表层模拟速度问题 9
1.4撰写本书的目的 9
第2章经典曲面建模方法 11
2.1经典曲面建模方法的发展及其误差问题 11
2.2经典曲面建模方法的数学表达 13
2.2.1趋势面分析法 13
2.2.2反距离权重法 13
2.2.3不规则三角网法 13
2.2.4克里金法 14
2.2.5样条函数法 14
2.2.6薄板样条函数法 15
2.3讨论 15
第3章高精度曲面建模方法的基本理论体系 17
3.1曲面建模方法探索与曲线等同度指数 17
3.2基本原理 18
3.2.1控制论 18
3.2.2微分几何学原理 19
3.2.3曲面论基本定理 20
3.2.4HASM停机准则 22
3.3高精度曲面建模方法 22
3.4HASM算法设计与比较分析 30
3.4.1驱动场选择对算法精度的影响分析 30
3.4.2差分离散格式对算法精度的影响分析 34
3.4.3主方程选择对算法计算效率的影响分析 37
3.4.4采样方式对HASM收敛速度的影响分析 37
3.4.5采样方式对HASM精度的影响分析 39
3.5曲面复杂度与HASM模拟精度关联性分析 40
3.6讨论 44
第4章应用型HASM方程组求解方法 46
4.1引言 46
4.2HASM直接算法 47
4.2.1HASM高斯消去法 51
4.2.2HASM的平方根法(HASM-SR) 52
4.2.3数值实验 53
4.3HASM迭代法及其系数矩阵结构 53
4.3.1HASM迭代表达 53
4.3.2系数矩阵结构 55
4.3.3HASM高斯-赛德尔算法和HASM预处理高斯-赛德尔算法 57
4.3.4HASM共扼梯度法和HASM预处理共扼梯度法 63
4.4结论 66
第5章理论型HASM方程组求解方法 68
5.1HASM快速算法 68
5.1.1基于不完全Cholesky分解的预处理共辄梯度法（ICCG) 70
5.1.2基于对称逐步超松弛的预处理共轭梯度法（SSORCG) 71
5.2HASM迭代格式 72
5.3数值实验 76
5.3.1HASM最佳算法 76
5.3.2HASMab与HASMabc比较 78
5.3.3HASM驱动场问题 78
5.3.4HASM边界值问题 79
5.3.5运算速度、占用内存与模拟精度的权衡 80
5.4讨论 80
第6章HASM的高阶处理和复杂边界问题 82
6.1非均匀步长的HASM方法 82
6.2采样矩阵的高阶处理 83
6.3复杂边界下的HASM算法 89
6.4讨论 93
第7章HASM实时动态算法 94
7.1引言 94
7.2静止窗口实时动态模拟的HASM算法 95
7.2.1数学表达及其求解 95
7.2.2HASM系数矩阵的分解 96
7.2.3HASM动态加点问题 97
7.2.4HASM动态减点问题 98
7.2.5数值实验 99
7.3移动窗口实时动态模拟的HASM算法 101
7.4讨论 108
第二部分HASM高对故算法
第8章HASM多重网格法 111
8.1引言 111
8.2HASM多重网格表达 111
8.3数值实验 113
8.4实验研究 114
8.5结论与展望 116
第9章HASM适应算法 117
9.1引言 117
9.2HASM适应算法 117
9.2.1HASM适应算法主方程表达 117
9.2.2误差估值器 118
9.2.3格网细化 118
9.2.4误差指示器 119
9.3应用案例 119
9.3.1案例区及其数据获取 119
9.3.2董志塬数字高程模型构建 120
9.4讨论 123
第10章HASM平差计算 124
10.1平差计算 124
10.1.1参数平差 125
10.1.2条件平差126
10.1.3逐次条件平差 126
10.1.4逐次独立条件平差 127
10.2HASM平差计算 129
10.3HASM-AC时间复杂度和空间复杂度 136
10.3.1时间复杂度 136
10.3.2空间复杂度 136
10.4HASM-AC误差控制 137
10.4.1计算模型与数据精度的匹配 137
10.4.2HASM-AC误差控制 138
10.4.3数值实验 138
10.5实证研究 139
10.5.1误差表达 139
10.5.2精度数值实验 139
10.5.3精度交叉验证 141
10.5.4计算效率分析 144
10.6结论 144
第11章HASM并行算法 146
11.1引言 146
11.1.1并行计算的发展 146
11.1.2并行计算机体系结构 147
11.1.3并行编程环境 148
11.1.4并行计算时间效率测定 149
11.2HASM-AC的并行算法 150
11.2.1HASM-AC并行算法架构 150
11.2.2HASM-AC并行算法 151
11.3HASM-AC并行算法实现 153
11.3.1MPI与C语言联合编程 153
11.3.2并行处理中的进程映射 154
11.3.3HASM-AC方法并行计算中的进程同步 156
11.3.4HASM-AC并行计算的文件输出 156
11.4并行计算验证 157
11.5结论 159
第三部分HASM启用研究
第12章数字地面模型构建 163
12.1引言 163
12.2数字地面模型构建 164
12.2.1基于实测数据的数字地面模型 164
12.2.2高程异常曲面模拟 165
12.2.3考虑地形特征点的数字地面模型模拟 168
12.3SRTM数字地面模型空缺填补 171
12.3.1数据与方法 171
12.3.2空缺填补结果分析 173
12.4讨论 175
第13章LiDAR点云数据HASM算法 176
13.1引言 176
13.1.1滤波算法 177
13.1.2LiDAR点云数据空间插值 178
13.1.3地面实测数据、卫星遥感数据和LiDAR点云数据融合 178
13.2HASM算法 180
13.3数字地面模型与树高模拟分析 181
13.3.1样地尺度案例 181
13.3.2小流域尺度案例 181
13.4讨论 186
第14章数字地面模型HASM尺度转换 187
14.1引言 187
14.2降尺度算法 188
14.3升尺度算法 190
14.4实证研究 193
14.4.1DTM降尺度 193
14.4.2DTM升尺度 194
14.5讨论 198
第15章中国气候空间插值与变化趋势模拟分析 199
15.1引言 199
15.1.1空间插值 199
15.1.2空间非平稳性分析 199
15.2趋势面模拟与空间平稳性分析方法 200
15.2.1趋势面模拟 200
15.2.2空间平稳性分析方法 202
15.3空间非平稳和空间平稳气候要素分类 205
15.3.1数据 205
15.3.2国家尺度年平均气温空间平稳性分析 206
15.3.3国家尺度的年平均降水空间非平稳性分析 208
15.4气候要素空间插值结果 213
15.4.1年平均气温变化趋势分析 213
15.4.2年平均降水变化趋势分析 215
15.5不同时期各区最大年平均温度变化和最大年平均降水量变化 217
15.5.1年平均温度 217
15.5.2年平均降水量 218
15.6结论 219
15.6.1方法 219
15.6.2气候变化趋势 220
第16章中国气候未来情景降尺度模拟分析 221
16.1引言 221
16.2CMIP5年平均气温、降水的降尺度模型 222
16.2.1气候情景 222
16.2.2空间平稳性分析与降尺度模型表达 222
16.2.3降尺度方法精度比较 223
16.3CMIP5精度分析 225
16.3.1CMIP5基准数据与气象台站观测数据比较分析 225
16.3.2RCPs情景误差分析 227
16.4气候情景模拟分析 230
16.4.1年平均气温 231
16.4.2年平均降水 234
16.5讨论 237
第17章气候变化及森林生态系统响应模拟分析 241
17.1引言 241
17.2气候变化模拟误差及生态系统响应模拟分析 242
17.2.1气候模拟误差分析 242
17.2.2HLZ生态系统模拟对气候变化插值误差的响应 246
17.3气候变化 248
17.3.1年平均气温变化 248
17.3.2年平均降水变化 249
17.3.3气候变化 250
17.4生态系统变化趋势 251
17.4.1生态系统分布与面积变化 251
17.4.2生态系统平均中心移动 253
17.5结论 254
17.5.1生态系统模拟结果对气候模拟误差的响应 254
17.5.2森林生态系统对实际气候变化的响应 254
第18章土壤质量空间模拟分析实验 256
18.1引言 256
18.2数据与方法 257
18.2.1研究区域 257
18.2.2数据获取 258
18.2.3基于内梅罗指数的土壤质量评估方法 259
18.2.4模拟精度分析方法 261
18.3模拟结果对比分析 261
18.3.1有机质模拟结果对比 261
18.3.2全氮模拟结果对比 263
18.3.3碱解氮模拟结果对比 266
18.3.4全磷模拟结果对比 268
18.3.5有效磷模拟结果对比 270
18.3.6速效钾模拟结果对比 272
18.3.7pH模拟结果对比 274
18.3.8碳氮比和氮磷比模拟结果对比 276
18.3.9综合肥力模拟结果对比 280
18.4讨论 284
第19章中国土壤质量综合评价 285
19.1引言 285
19.2数据与方法 285
19.2.1土壤数据 285
19.2.2环境数据 286
19.2.3研究方法 287
19.3典型土壤剖面统计特征 290
19.3.1土壤pH 290
19.3.2土壤有机质 291
19.3.3土壤全氮 292
19.3.4土壤全磷 294
19.3.5土壤全钾 295
19.3.6土壤碱解氮 296
19.3.7土壤有效磷 297
19.3.8土壤速效钾 299
19.3.9表层土壤厚度 300
19.4土壤性质模拟分析 301
19.4.1主成分分析 301
19.4.2回归分析 302
19.4.3中国表层土壤主要指标模拟结果 305
19.4.4中国表层土壤质量综合评价结果 311
19.5讨论 311
第20章陆地生态系统变化模拟分析 313
20.1引言 313
20.2方法 313
20.2.1HLZ分类系统 313
20.2.2生态空间分布模型 314
20.3国家尺度潜在陆地生态系统模拟 315
20.3.1中国陆地生态系统的变化趋势 315
20.3.2HLZ生态系统的面积变化趋势 317
20.3.3生态多样性和斑块连通性 320
20.3.4平均中心移动 320
20.4国家尺度的HLZ生态系统情景分析 323
20.4.1中国HLZ生态系统面积变化的未来情景 323
20.4.2平均中心移动 334
20.5讨论 338
第21章土地覆被变化未来情景模拟分析 339
21.1引言 339
21.2土地覆盖分类及其概率转移矩阵 339
21.3土地覆盖空间分布未来情景 341
21.4土地覆盖结构变化 347
21.5土地覆盖类型平均中心移动趋势 352
21.6讨论 355
第22章中国碳储量模拟分析 357
22.1引言 357
22.1.1全球研究概况 357
22.1.2中国研究概况 358
22.1.3机理模型 359
22.2数据劫法 360
22.2.1国家森林资源连续清查数据 360
22.2.2方法 361
22.2.3模型评价 365
22.3模型不确定性分析 367
22.4结论 369
第23章中国人口承载力模拟分析 370
23.1引言 370
23.1.1土地承载力概念 370
23.1.2全球人口承载力估算 370
23.2中国土地人口承载力估算方法 371
23.2.1生态阈值 371
23.2.2陆地生态系统食物供给潜力模型 374
23.3数据 375
23.3.1陆地生态系统的分类数据 375
23.3.2计算食物供给潜力的数据 375
23.4陆地生态系统的食物供给潜力 375
23.4.1农田生态系统 375
23.4.2草地生态系统 377
23.4.3林地生态系统 377
23.4.4水生生态系统 381
23.4.5中国陆地人口承载力 382
23.5讨论 383
第24章中国食物供给变化趋势 385
24.1引言 385
24.2耕地变化 385
24.2.1退耕还林还草工程 385
24.2.2城镇化 386
24.3耕地食物产量及其变化 387
24.3.1作物产量 387
24.3.2食物营养产量 388
24.4草地食物生产力 391
24.5水产食物 393
24.6进出口食物 394
24.7人口供养能力分析 396
24.8讨论 397
第25章人口空间分布变化趋势与未来情景模拟分析 399
25.1引言 399
25.2人口分布曲面建模方法 400
25.3人口增长态势分析 401
25.4人口空间分布曲面建模方法 403
25.4.1人口空间分布历史反演 403
25.4.2未来情景模拟分析 409
25.5讨论 415
第26章结论与展望 416
参考文献 419

测绘学前沿进展与应用技术 本书简介 本书聚焦于现代测绘学领域中理论方法的创新与前沿技术的实际应用，系统梳理了地理信息科学（GIS）、遥感（RS）、全球导航卫星系统（GNSS）以及数字摄影测量等核心技术在应对复杂地球科学问题中的最新进展。全书以提升空间信息获取、处理、分析和服务的智能化、高精度化水平为目标，兼顾理论深度与工程实践的广度。 第一部分：空间信息获取与数据源创新 本部分着重探讨获取高精度、多维度空间信息的新技术和新数据源。 第一章：高精度GNSS技术的新发展与形变监测 详细阐述了第四代及未来GNSS系统的架构演进，特别是北斗三号系统的服务能力提升及其在厘米级、毫米级定位中的应用。重点分析了实时动态定位（RTK）、网络RTK（NRTK）以及精密单点定位（PPP）技术在复杂电离层和对流层环境下的误差抑制策略。在应用层面，深入剖析了GNSS技术如何集成到地壳形变监测、大型基础设施（如大坝、桥梁）的健康监测以及火山形变研究中，探讨了时间序列分析在识别微小形变信号中的关键作用。同时，介绍了利用GNSS数据反演大气水汽含量的原理与方法，及其在气象预报中的应用价值。 第二章：高分辨率遥感影像的解析能力提升与机理研究 本章聚焦于光学、热红外、微波遥感传感器在获取地表高光谱、高空间分辨率信息方面的最新进展。详细介绍了先进的成像系统设计理念，如星载合成孔径雷达（SAR）的干涉测量（InSAR）技术，如何实现地面毫米级的形变监测，并探讨了InSAR在城市沉降、滑坡监测中的应用挑战与解决方案，包括时间序列InSAR（如SBAS、PS-InSAR）对非线性形变的建模能力。在光学遥感方面，分析了超光谱成像技术在矿物识别、植被生理状态监测中的优势，以及如何通过先进的辐射定标和大气校正模型，提高影像的定量反演精度。 第三章：无人机（UAS）测绘系统的集成化与自动化 系统论述了多旋翼和固定翼无人机在航空摄影测量中的应用优势，特别是其在小范围、高频次、高精度数据采集方面的不可替代性。内容涵盖了无人机载传感器（高分辨率相机、激光雷达、多光谱/高光谱传感器）的选型与集成，飞行规划的优化算法（如基于任务需求的航线自适应生成），以及空中三角测量的精确化处理流程。重点分析了基于无人机数据的密集匹配生成高精度三维点云和数字表面模型（DSM）的技术细节，并讨论了在大规模、复杂地形区域快速建模的效率优化策略。 第二部分：空间信息处理与智能分析 本部分侧重于如何利用先进的计算模型和人工智能技术，从海量、异构的空间数据中提取有效信息。 第四章：三维点云数据的配准、滤波与特征提取 深入探讨了从激光雷达（LiDAR）和密集匹配生成的点云数据中进行有效处理的关键步骤。详细阐述了不同点云数据源（机载、地面、无人机）的配准方法，包括基于特征点的配准、迭代最近点（ICP）算法的改进及其在大规模场景下的鲁棒性增强。滤波技术部分，区分了地面点提取与噪声点去除的统计学和形态学方法。在特征提取方面，重点介绍了如何利用点云的几何特征（曲率、法向量、点密度）自动识别建筑轮廓、道路中心线、管线等工程对象，以及基于深度学习的点云语义分割技术。 第五章：地理信息系统（GIS）的空间分析模型与大数据支持 本章探讨了现代GIS平台在处理和分析超大规模空间数据集时的技术瓶颈与突破。内容涵盖了空间拓扑关系的精确建模、空间统计学方法（如G/Get statistics, Moran's I）在识别空间集聚性方面的应用。重点阐述了空间过程模拟中的多尺度分析框架，例如如何将微观尺度的过程（如水文侵蚀）与宏观尺度的土地利用变化相结合。此外，探讨了云GIS和分布式计算架构如何支撑地理空间大数据的实时查询、分析和可视化。 第六章：遥感影像的深度学习与语义理解 聚焦于卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在遥感影像解译中的革命性应用。详细介绍了用于地物分类（像素级、对象级）、变化检测和场景理解的网络结构（如U-Net, Mask R-CNN）的演变。讨论了如何构建高质量的遥感标注数据集，以及在数据受限情况下，如何应用迁移学习、弱监督学习来提升模型在特定地理环境下的泛化能力。特别关注了融合多源遥感数据（如SAR和光学）以实现更鲁棒的特征提取和分类精度提升的方法。 第三部分：空间信息服务与应用集成 本部分关注如何将空间信息技术转化为实际的工程和社会效益。 第七章：高精度数字地图的构建与维护机制 阐述了面向自动驾驶、精准农业和城市精细化管理所需的数字地图的要素提取、数据标准和更新策略。重点分析了基于移动测量系统（MMS）和众包数据的实时地图更新流程，以及地图要素的本体论建模，以支持语义化查询和推理。探讨了地图数据质量控制中的时空一致性检验方法。 第八章：时空数据挖掘与城市计算 本章研究如何从GPS轨迹、社交媒体签到、环境传感器网络等动态、海量时空数据中提取人类活动规律和城市运行状态。内容包括轨迹的模式识别（如通勤流分析）、时空事件的自动发现、以及基于概率模型和机器学习的城市热点预测。讨论了如何将这些挖掘结果反馈到交通优化、公共安全和城市规划决策中。 第九章：跨学科应用中的空间数据融合与集成框架 探讨了测绘技术与其他学科（如地质学、生态学、城市科学）数据融合的必要性和技术路径。介绍了数据同化方法在地球系统科学中的应用，例如如何将观测数据、模拟结果与先验知识进行最优融合。最后，提出了构建开放、可扩展的空间信息服务接口标准，以促进地理空间数据的互操作性和跨领域协同分析。 本书内容全面覆盖了从基础理论到前沿应用的广阔范围，旨在为测绘工程、地理信息科学、资源环境科学及相关工程领域的科研人员、高级学生和技术工程师提供一份具有参考价值的专业读物。

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我曾尝试阅读过一些关于地表过程的入门级科普读物，但大多停留在现象的描述层面，缺乏对底层驱动机制的深入剖析。这本书给我的感觉则完全不同，它的叙事逻辑极其严密，仿佛一位经验丰富的地质学家正在一步步引导你走进复杂的地球系统内部。作者似乎深谙复杂系统理论的精髓，从宏观尺度的地貌演化，到微观尺度的物质迁移，每一个环节的论述都建立在前置理论的坚实基础上，没有丝毫的牵强附会。阅读过程中，我多次停下来，反复咀嚼那些关于能量平衡和物质循环的阐述，那种豁然开朗的感觉，是只有真正触及到学科核心才能获得的满足感。它不是简单地罗列事实，而是构建了一个完整的思维框架，让人能够像科学家一样去思考和推演地表现象背后的根本原因。这种深层次的理论建构能力，是判断一本优秀学术专著的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在引用和交叉学科的融合度上展现出了令人惊叹的广度与深度。我惊喜地发现，作者不仅充分吸收了地质学、水文学的主流研究成果，还将遥感技术、计算模拟方法，甚至部分生态学和大气科学的最新进展巧妙地融入了地表系统分析的框架之中。这种跨学科的视野，使得整本书的分析工具箱异常丰富，它提供的不仅仅是“是什么”的答案，更是“如何去量化和预测”的实用路径。对于我个人而言，尤其是在涉及到数据处理和模型验证的部分，书中提供的详尽步骤和案例分析，无疑为我后续的研究工作提供了立即可用的参考蓝本。这体现了作者作为领域内资深专家的前瞻性，他并未将分析局限于传统的学科边界，而是拥抱了现代科学研究的整体性趋势。