21世紀的今天，大學生知行合一能力的培養是其綜合素養提升的核心內容。對于地理、生態和環境科學等相關理學專業的學生來說，學習和使用一門可以用于其專業探索和應用的編程語言是提升其實踐能力的重要內容。在學習過程中擁有一本適合專業背景的工具書是提升其學習效果的利器。經過近30年的發展，R語言已經成為理學學科中進行數據處理與分析的核心工具，其靈活且簡便的語言特點、強大的數據獲取與分析能力以及已經被廣泛證明的多學科與專業的包容性與適用性使其逐漸成為理學高校中占據主導地位的編程語言。

在長期的本科生和研究生計量分析教學過程中，我們發現很難找到一本適合地理、生態和環境科學專業背景學生學習和使用的R語言教材，其中突出的問題主要表現在：

多數的計量分析教材中重點突出計量分析方法的數理基礎，常忽視其工具的實現與應用；

傳統教材中不同分析方法和模型的實現多借助不同的軟件平臺，不同的軟件、編程語言及其環境給學生在計量分析方法上的學習增加了不少難度，產生了無形的障礙；

傳統的R語言編程書籍多沒有考慮地理、生態與環境科學相關專業學生背景及其知識結構，多從編程語言的語法規則和模型算法的角度突出強調R語言的編程技巧和算法機理，缺乏與地理、生態以及環境科學緊密結合的案例，缺少專業上的共鳴與共情，導致學習的效果往往難以保證。

因此，編寫一本適合于以上專業學生使用的R語言教材甚為必要。

本教材主要供地理、生態和環境科學專業的本科生與研究生使用。教材立足于R語言的基礎語法規則和常用工具等基礎知識講授，并在此基礎上對以上專業常用的方法進行案例代碼演示，以強化R語言學習的專業實用性。本教材主要包括10個章節，前4章主要闡述R語言的基本操作，包括語言的演化發展、語言編譯器（IDE）及其R核心計算模塊的安裝、R語言支持的主要數據類型與結構、R語言的數據操作與管理以及傳統的統計分析工具和方法介紹。從第5章開始，主要介紹地理、生態和環境科學領域中常見的方法和模型在R語言中的實現，主要包括柵格數據處理與分析（第5章），涉及遙感影像的處理與分析、光譜數據的分析以及MODIS和SPI/SPEI數據的處理等；社會經濟數據的分析處理（第6章），涉及調查問卷、多目標優化、層次分析法以及爬蟲算法的實現等；生態數據處理與分析（第7章），涉及常見的地理探測器、Meta分析、結構方程模型和排序技術等；時間序列數據分析（第8章），涉及突變檢測、周期性變化檢測、趨勢分析及其相關的工具與函數詳解等；機器學習（第9章），涉及神經網絡、隨機森林和支持向量機等方法的實現；空間自相關與空間回歸模型（第10章），涉及全局與局部自相關的模型構建、空間回歸等計量模型的實現等。本科生使用本教材重點學習前4個章節的內容，即重點針對R語言的初學者，詳細闡述R語言的語法規則、常見處理與管理工具以及注意事項等。研究生可以通過深入學習本教材第5～10章的內容，全面掌握R語言在遙感數據、社會經濟數據、生態數據、時間序列等不同數據類型下的處理工具與方法實現過程，即通過特定的模型代碼實現案例提升其利用R語言解決本專業中實際問題的能力。

在本教材的撰寫中，突出強調R語言編程基礎的學習，用大量的案例代碼演示強化R語言的編程基礎。在重要的代碼后，我們都會用解釋性語言詳細地闡述代碼的含義以幫助讀者理解編程的邏輯思路。書中配套所有的電子案例代碼、數據和教學PPT。

滄海橫流，方顯英雄本色。希望這本教材能夠經得起實踐的檢驗，這有賴于學者、老師和廣大讀者在使用中給我們源源不斷地提供寶貴建議。歷經一年半的緊張編寫，能夠讓教材及時與大家見面，真是有種冬去春來、萬物明媚的感覺，希望這本教材的出現能給你的R語言學習之路帶去陽光和花朵。

編者

2023年12月22日

本文摘編自《R語言與地理數據分析》一書，有刪減，圖片來源于該書，標題為編者所加。

《R語言與地理數據分析》

ISBN 978-7-03-080662-8

李建國 戴小清 徐 璐 朱長明 楊仁敏 李 鑫 王 媛 編著

責任編輯：周 丹 沈 旭 李嘉佳

審圖號：GS京（2025）0243號

本教材主要包括10個章節。前4章主要闡述R語言的基本操作，包括R語言的演化發展、語言編譯器（IDE）及其R核心計算模塊的安裝、R語言支持的主要數據類型與結構、R語言的數據操作與管理以及傳統的統計分析工具和方法介紹。第 5～10 章分別闡述R語言在柵格（遙感）數據（第5章）、社會經濟數據（第6章）、生態數據（第7章）、時間序列分析（第8章）、機器學習（第9章）和空間自相關與空間回歸模型（第10章）中的方法及其應用案例。
本教材主要面向地理、生態和環境科學專業的本科生與研究生。

（本文編輯：洪弘）

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