Quantitative Ecology, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Schneider, David C.

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2009-8

价格:853.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780126278651

丛书系列:

图书标签:

• 生态学
• 数量生态学
• 统计学
• 生物统计学
• 建模
• 数据分析
• 环境科学
• 生物学
• 第二版
• 生态建模

《量化生态学（第二版）》是一本旨在为生态学研究人员和学生提供坚实定量分析基础的著作。本书深入探讨了在现代生态学研究中至关重要的各种数学和统计学工具，并将其应用于解决实际的生态学问题。 本书从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂和前沿的分析技术。在基础部分，作者详细阐述了生态系统中数量关系的描述，包括种群数量的增长模型，例如指数增长和逻辑斯蒂增长模型，并进一步介绍了种群在空间上的分布模式及其量化方法，如聚集度、均匀度和随机分布的检验。此外，本书还涵盖了生命表和年龄-结构模型，这些模型对于理解种群动态和预测种群未来趋势至关重要。 在描述种群相互作用方面，本书着重介绍了捕食-被捕食模型（如Lotka-Volterra模型及其变体）、竞争模型以及寄生和共生关系的量化。通过这些模型，读者能够理解不同物种之间复杂的相互作用如何塑造群落结构和功能。本书也讨论了群落生态学的量化方法，包括物种多样性的测量（如Shannon指数、Simpson指数）、群落相似性的度量以及群落结构的时间动态和空间变化分析。 本书的核心内容之一是统计学在生态学中的应用。作者系统地介绍了回归分析，包括简单线性回归、多元线性回归以及非线性回归，并重点讨论了如何选择合适的模型并解释回归系数的生态学意义。方差分析（ANOVA）在比较不同处理或分组的生态学指标时发挥着关键作用，本书提供了详细的讲解和实例。 为了处理更复杂的数据结构和研究设计，本书深入探讨了广义线性模型（GLM），包括泊松回归、二项式回归等，这些模型能够有效处理非正态分布的生态学数据，如计数数据和比例数据。此外，本书还介绍了混合效应模型，这对于处理具有层级结构或重复测量数据的生态学研究非常有用，例如在空间或时间上进行重复采样的情况。 模型拟合与模型选择是生态学研究中不可或缺的环节。本书详细介绍了模型评估的标准，如R方、均方误差等，并着重阐述了模型选择的原则和方法，例如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等，以帮助研究者选择最能解释数据的模型，同时避免过度拟合。 除了传统的统计方法，本书还广泛介绍了现代生态学研究中越来越重要的技术，如时间序列分析，用于分析生态系统随时间变化的模式，例如气温、降水或种群数量的周期性波动。空间统计学也是本书的重要组成部分，包括空间自相关分析、地理加权回归等，这些方法能够揭示生态现象的空间依赖性。 在机器学习领域，本书也触及了与生态学相关的部分。虽然不深入探讨算法本身，但会介绍如何利用这些技术来构建预测模型，例如用于物种分布预测的机器学习方法，以及如何处理高维度的生态学数据。 本书的特点之一在于其丰富的实例和应用。作者通过大量来自真实生态学研究的案例，清晰地展示了各种量化方法如何应用于解决实际问题，例如疾病传播的生态学模型、环境变化对物种分布的影响、保护生物学中的种群生存力分析等。这些案例不仅有助于读者理解理论知识，更能激发其独立思考和解决问题的能力。 本书的另一个亮点在于其对数据可视化和报告的重视。清晰的数据可视化是传达研究结果的关键，本书会介绍如何使用各种图表（如散点图、箱线图、热力图等）来有效地展示生态学数据和模型结果，并指导读者如何规范地撰写研究报告和论文。 《量化生态学（第二版）》的目标是使读者能够自信地运用量化方法来设计生态学实验，分析生态学数据，解释研究结果，并对生态学现象进行预测和管理。无论您是从事基础研究的生态学家，还是在环境监测、资源管理等领域工作的专业人士，本书都将是您案头必备的参考书。它不仅仅是一本教科书，更是一本能够赋能读者在量化生态学领域不断探索和创新的工具书。

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说实话，我最近一直在为我的研究项目寻找合适的定量工具，市面上看了不少书，但总觉得差点意思。这本书的标题“Quantitative Ecology”让我眼前一亮，感觉终于找到了我一直在寻找的那本“宝藏”。虽然我还没能深入阅读，但仅仅是从目录和一些零散的章节浏览来看，它似乎涵盖了我目前急需的那些内容。比如，我特别想了解在小尺度上如何进行种群数量的估计，以及在大尺度上如何分析生物多样性的空间格局。这本书会不会有关于数据分析的实践指南？我最怕的就是那些纯理论的书，看了半天也不知道怎么应用到实际数据中。希望这本书能在这方面有所突破，提供一些切实可行的分析框架和代码示例，这样我才能真正地学以致用，解决我研究中遇到的难题。

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坦白说，我对生态学的很多概念都感到模糊，尤其是在涉及复杂的数学模型时。然而，这本书的封面设计却意外地吸引了我，它有一种别样的艺术感，没有那种枯燥乏味的科学书的刻板印象。我猜想，作者一定在努力让这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。我希望这本书能够用一种更加直观、易于理解的方式来阐述那些复杂的定量概念，就像它封面传递出的那种信息一样，既有深度又不失美感。我想要了解的是，如何通过定量的方法来揭示隐藏在自然界中的模式，比如，某个特定区域的生物多样性是如何受到环境因素影响的，或者某个物种的种群数量变化背后是否存在着某种规律。

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最近我在一个生态学相关的论坛上偶然看到了有人推荐这本书，当时就留下了很深的印象。虽然我还没有机会购买，但我能想象到它一定会是一本非常“硬核”的书。封面上那种简洁而充满力量的设计，让我联想到那些经典科学著作。我猜里面的内容会非常严谨，充满了数学推导和统计模型。对我来说，最吸引我的地方在于，这本书或许能帮助我理解生态学研究中那些“看不见”的联系。比如，气候变化对物种迁徙的影响，或者不同捕食者与猎物之间复杂的动态关系，这些都离不开定量的分析。我希望能在这本书里找到解答这些问题的钥匙，学习如何用数学的语言去描述和预测生态系统的变化。

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我一直在寻找一本能够系统性地梳理生态学定量方法的书籍，而这本书的出现，让我觉得我的搜索终于有了结果。虽然我只翻阅了其中几个章节，但已经能感受到它严谨的学术态度和对细节的关注。我尤其感兴趣的是它在如何处理时间序列数据方面的论述，因为我的研究经常需要分析生态系统随时间的变化。这本书会不会提供关于模型选择和模型验证的详细指导？我最怕的是那种只介绍模型，而不讲解如何判断模型好坏的书。我希望这本书能教会我如何客观地评估不同模型的优劣，并最终选出最适合我研究数据的模型。

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哇，这本书的封面设计真是太引人注目了！那种深邃的蓝色调，搭配上复杂的数学公式和生物图案，一看就知道是那种需要你坐下来，沉下心来去钻研的著作。我尤其喜欢封面上那棵抽象化的树，仿佛在诉说着生态系统内部错综复杂的相互作用。虽然我还没来得及翻开第一页，但仅仅是看封面，就让我对这本书的深度和广度产生了极大的好奇。我猜里面一定充满了各种各样的模型和算法，用来解读自然界那些令人费解的规律。不知道这本书会不会涉及到我一直很感兴趣的物种分布模型，还是会深入探讨群落动力学？光是想象一下，就觉得会是一次知识的冒险。我希望它能提供清晰易懂的解释，即便对于我这样并非专业出身的读者，也能循序渐进地理解那些复杂的概念。

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