21世纪的今天，大学生知行合一能力的培养是其综合素养提升的核心内容。对于地理、生态和环境科学等相关理学专业的学生来说，学习和使用一门可以用于其专业探索和应用的编程语言是提升其实践能力的重要内容。在学习过程中拥有一本适合专业背景的工具书是提升其学习效果的利器。经过近30年的发展，R语言已经成为理学学科中进行数据处理与分析的核心工具，其灵活且简便的语言特点、强大的数据获取与分析能力以及已经被广泛证明的多学科与专业的包容性与适用性使其逐渐成为理学高校中占据主导地位的编程语言。
在长期的本科生和研究生计量分析教学过程中，我们发现很难找到一本适合地理、生态和环境科学专业背景学生学习和使用的R语言教材，其中突出的问题主要表现在：
多数的计量分析教材中重点突出计量分析方法的数理基础，常忽视其工具的实现与应用；
传统教材中不同分析方法和模型的实现多借助不同的软件平台，不同的软件、编程语言及其环境给学生在计量分析方法上的学习增加了不少难度，产生了无形的障碍；
传统的R语言编程书籍多没有考虑地理、生态与环境科学相关专业学生背景及其知识结构，多从编程语言的语法规则和模型算法的角度突出强调R语言的编程技巧和算法机理，缺乏与地理、生态以及环境科学紧密结合的案例，缺少专业上的共鸣与共情，导致学习的效果往往难以保证。
因此，编写一本适合于以上专业学生使用的R语言教材甚为必要。
本教材主要供地理、生态和环境科学专业的本科生与研究生使用。教材立足于R语言的基础语法规则和常用工具等基础知识讲授，并在此基础上对以上专业常用的方法进行案例代码演示，以强化R语言学习的专业实用性。本教材主要包括10个章节，前4章主要阐述R语言的基本操作，包括语言的演化发展、语言编译器（IDE）及其R核心计算模块的安装、R语言支持的主要数据类型与结构、R语言的数据操作与管理以及传统的统计分析工具和方法介绍。从第5章开始，主要介绍地理、生态和环境科学领域中常见的方法和模型在R语言中的实现，主要包括栅格数据处理与分析（第5章），涉及遥感影像的处理与分析、光谱数据的分析以及MODIS和SPI/SPEI数据的处理等；社会经济数据的分析处理（第6章），涉及调查问卷、多目标优化、层次分析法以及爬虫算法的实现等；生态数据处理与分析（第7章），涉及常见的地理探测器、Meta分析、结构方程模型和排序技术等；时间序列数据分析（第8章），涉及突变检测、周期性变化检测、趋势分析及其相关的工具与函数详解等；机器学习（第9章），涉及神经网络、随机森林和支持向量机等方法的实现；空间自相关与空间回归模型（第10章），涉及全局与局部自相关的模型构建、空间回归等计量模型的实现等。本科生使用本教材重点学习前4个章节的内容，即重点针对R语言的初学者，详细阐述R语言的语法规则、常见处理与管理工具以及注意事项等。研究生可以通过深入学习本教材第5～10章的内容，全面掌握R语言在遥感数据、社会经济数据、生态数据、时间序列等不同数据类型下的处理工具与方法实现过程，即通过特定的模型代码实现案例提升其利用R语言解决本专业中实际问题的能力。
在本教材的撰写中，突出强调R语言编程基础的学习，用大量的案例代码演示强化R语言的编程基础。在重要的代码后，我们都会用解释性语言详细地阐述代码的含义以帮助读者理解编程的逻辑思路。书中配套所有的电子案例代码、数据和教学PPT。
沧海横流，方显英雄本色。希望这本教材能够经得起实践的检验，这有赖于学者、老师和广大读者在使用中给我们源源不断地提供宝贵建议。历经一年半的紧张编写，能够让教材及时与大家见面，真是有种冬去春来、万物明媚的感觉，希望这本教材的出现能给你的R语言学习之路带去阳光和花朵。
编者
2023年12月22日
本文摘编自《R语言与地理数据分析》一书，有删减，图片来源于该书，标题为编者所加。
《R语言与地理数据分析》
ISBN 978-7-03-080662-8
李建国 戴小清 徐 璐 朱长明 杨仁敏 李 鑫 王 媛 编著
责任编辑：周 丹 沈 旭 李嘉佳
审图号：GS京（2025）0243号
本教材主要包括10个章节。前4章主要阐述R语言的基本操作，包括R语言的演化发展、语言编译器（IDE）及其R核心计算模块的安装、R语言支持的主要数据类型与结构、R语言的数据操作与管理以及传统的统计分析工具和方法介绍。第 5～10 章分别阐述R语言在栅格（遥感）数据（第5章）、社会经济数据（第6章）、生态数据（第7章）、时间序列分析（第8章）、机器学习（第9章）和空间自相关与空间回归模型（第10章）中的方法及其应用案例。
本教材主要面向地理、生态和环境科学专业的本科生与研究生。
（本文编辑：洪弘）
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