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《空间数据的分层建模与分析（第三版）》是一部聚焦贝叶斯框架下空间及时空数据建模与推断的权威著作，隶属于《统计学与应用概率专著系列》（第 179 卷）。自第二版出版后的十年间，随着数据可获得性的爆发式增长与贝叶斯计算技术的快速发展，空间统计学领域发生了显著变革。本版充分吸纳这些进展，新增前沿方法、拓展应用场景，并强化计算资源支持，为环境科学、生态学、公共卫生等多领域的研究人员与实践者提供了全面且与时俱进的理论与实践指导。
（一）核心内容架构
本书以分层建模思想为核心，构建了从基础理论到高级应用的完整知识体系，共 17 章，主要内容可分为五大模块：
基础理论与数据类型：开篇系统介绍空间数据的三大核心类型 —— 点参考数据、面数据和点模式数据，阐述空间数据科学的基本要素，包括 GPS 定位的数学原理、球面三角学基础、地球表面距离计算方法及地图投影技术（如墨卡托投影、通用横轴墨卡托投影等），为后续建模奠定理论基础。
经典与贝叶斯建模基础：分别讲解点参考数据、面数据的经典模型（如变异函数、协方差函数、CAR 模型、SAR 模型等），并专门设立章节详解贝叶斯推断的基本原理，包括分层建模框架、贝叶斯定理应用、点估计与区间估计、模型选择准则等，同时更新了现代计算技术综述。
专项建模技术：针对空间数据的特殊问题展开深入探讨，涵盖空间错位问题建模、点模式数据的基础与贝叶斯分析、多元空间建模、时空建模等关键主题。其中，多元建模部分涉及共区域化模型、空间变系数模型等；时空建模则包括连续时间点级模型、区域时空模型及微分方程驱动的地理统计时空模型。
大数据与前沿拓展：新增针对大型空间及时空数据集的贝叶斯建模章节，介绍低秩模型、预测过程模型、最近邻高斯过程等高效计算方法；同时加入空间数据融合章节，解决不同概率机制下多样空间数据源的整合问题；拓展专题章节还涵盖空间极值建模、空间分位数回归、有限总体空间建模等前沿方向。
实践支持资源：全书配套专门的 GitHub 代码仓库，提供 R 语言程序及部分习题解答，确保读者能及时获取不断更新的软件资源；各章节均设有计算机教程与习题，结合实际数据集（如空气质量监测数据、生态物种分布数据、公共卫生疾病数据等）帮助读者巩固理论并掌握实操技能。
（二）第三版核心特色
新增关键章节：首次增设大型空间及时空数据集建模、空间数据融合两章，以及两章空间点模式分析内容（分别覆盖基础视角与贝叶斯视角），填补了前版在相关领域的空白。
强化实操支持：通过 GitHub 仓库提供标准化的 R 语言代码，代码按章节分类整理，搭配 HTML 格式的说明文档，降低了复杂模型的实现门槛；移除了前版中的线性代数与数值算法附录，转而通过参考文献与配套网站提供更丰富的在线资源。
内容全面更新：对贝叶斯推断章节进行彻底修订，纳入现代贝叶斯计算技术的最新进展；更新了各章节的案例与应用场景，反映空间统计学在环境监测、生态保护、公共卫生预警等领域的最新应用成果。
跨学科适用性：理论表述兼顾严谨性与可读性，既满足统计学家、数据科学家的理论研究需求，也为环境、生态、公共卫生等应用领域的从业者提供可直接应用的建模工具与分析方法，实现了理论深度与实践价值的平衡。
（三）适用读者群体
本书适合作为统计学、数据科学相关专业研究生的进阶教材，也可作为从事空间数据处理与分析的科研人员、行业实践者的必备参考手册。无论读者是希望深入理解贝叶斯空间建模理论，还是需要解决实际工作中的空间数据建模问题（如环境污染物分布预测、物种空间分布模拟、区域疾病风险评估等），都能从书中获得系统的知识与实用的指导。