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内容简介：本书围绕时空数据建模中的关键理论问题与技术瓶颈，系统构建具有高度适应性的统计分析框架。全书重点针对异质性时空数据的特征识别、采样策略优化与尺度转换机制等进行深入探讨，并在理论建模与方法集成方面取得了突破性进展。通过引入机理约束建模思想，结合现代机器学习方法与地理空间分析技术，构建了一套面向复杂系统的高精度、强解释性建模路径，拓展了时空统计在多源异构数据环境下的应用范围。