Modelling Forest Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Oxford Univ Pr

作者:Amaro, A. (EDT)/ Reed, D. (EDT)/ Soares, P. (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2003-9

价格:$ 214.70

装帧:HRD

isbn号码:9780851996936

丛书系列:

图书标签:

• 森林建模
• 森林系统
• 生态系统模型
• 林业
• 生物统计学
• 数学建模
• 自然资源管理
• 森林生态学
• 模型构建
• 数据分析

森林生态系统的动态模拟：过程、模型与应用 本书深入探讨了森林生态系统模拟的理论基础、方法学进展与实际应用，旨在为生态学家、林业工程师以及环境科学研究人员提供一个全面且严谨的参考框架。我们聚焦于理解和预测复杂森林系统的时空动态，而非对某一特定森林管理或建模方法的深入讲解。 第一部分：森林生态系统模拟的理论基石与范式演进 本部分首先确立了森林生态系统模拟的必要性与挑战。森林系统是高度非线性的、受多重驱动力影响的复杂适应性系统（CAS）。我们详细阐述了从早期的经验模型（Empirical Models）到当前的基于过程的动态模型（Process-Based Dynamic Models, PBDMs）的演进历程。 1.1 系统的复杂性与建模需求 森林生态系统模拟的核心挑战在于如何有效地降维和参数化这些系统。我们分析了关键的生态学驱动因子，包括生物量分配（Allometric Scaling）、碳氮循环的耦合、水分平衡与气象驱动力之间的反馈机制。重点讨论了尺度效应——如何在林窗、样地、区域乃至全球尺度上保持模型的理论一致性和预测能力。 1.2 模型类型学的深入剖析 我们系统地分类和比较了主流的模拟范式： 箱式模型（Compartment Models）： 分析其在描述物质流（如碳、氮在不同储库间的转化速率）方面的优势与局限。这包括对稳态假设的批判性考察。 个体模型（Individual Tree Models, ITMs）： 探讨了其对种内竞争、光照截获效率和树木死亡率的精细化处理。我们着重分析了空间结构如何通过邻域效应（Neighborhood Effects）影响整体的生长动态。 群落/功能群模型（Cohort/Functional Group Models）： 侧重于宏观生物量积累和物种更替（Succession）的模拟，特别是当模拟的时间尺度扩展至数百年乃至千年时，功能群方法的优势如何体现。 基于主体的模型（Agent-Based Models, ABMs）： 介绍ABM如何通过明确定义单个“主体”（如树木、生物群落单元）的行为规则来涌现出复杂的群落动态。这部分强调了对随机性与异质性（Heterogeneity）的内在捕获能力。 第二部分：核心生态过程的机制建模 本部分致力于解构构成动态模拟模型的关键生态生理与生物地球化学模块，强调了对底层机制的精确数学描述。 2.1 光合作用与初级生产力的精确量化 我们详细探讨了光合速率的驱动因素，超越了简单的光响应曲线。讨论了电子传递限制（Light-Use Efficiency, LUE）、酶活性限制（A-Ci 曲线分析）以及温度、水分胁迫对光合作用的非线性影响。强调了如何将叶面积指数（LAI）的动态变化与冠层内的光有效性进行耦合计算。 2.2 水分动态与蒸散发的细致模拟 森林的水文过程是反馈循环的关键。本章深入研究了土壤水分运动（渗透、下渗、再分配）的达西定律（Darcy's Law）应用，以及如何模拟根系对不同深度土壤水资源的吸收竞争。着重分析了蒸散发（Evapotranspiration, ET）模型，特别是对冠层截留、表层蒸发和树木蒸腾作用的区分与量化。 2.3 碳与养分循环的耦合 精确模拟碳储量（生物量、凋落物、土壤有机质）的动态需要对氮、磷等关键限制性养分的循环进行耦合。我们阐述了微生物分解速率对温度和碳氮比的依赖关系，以及养分吸收效率如何通过反馈机制限制生长速率。特别讨论了土壤呼吸（Soil Respiration）的分解过程模型及其对碳库的敏感性。 2.4 干扰生态学（Disturbance Ecology）的纳入 森林系统很少在无干扰下发展。本部分重点讨论了如何将随机或可预测的干扰事件（如火灾、风倒、病虫害爆发）纳入时间序列模拟中。这包括干扰的发生概率模型、对现有生物量的即时损失评估，以及扰动后生态系统恢复的动力学路径预测。 第三部分：模型校准、验证与不确定性分析 构建一个模型只是第一步，确保其在真实世界中的有效性是至关重要的。本部分侧重于模型的计量经济学和统计验证方法。 3.1 参数估计与校准技术 详细介绍了敏感性分析（Sensitivity Analysis）在识别关键驱动参数中的作用。随后，我们比较了传统的最小二乘法、最大似然估计（MLE）与更先进的贝叶斯方法（如马尔可夫链蒙特卡洛 MCMC）在模型参数校准中的应用。强调了数据稀疏性对参数可识别性的影响。 3.2 模型验证与性能评估 讨论了跨数据集验证（Cross-Validation）和留一法（Leave-One-Out）在评估模型泛化能力上的重要性。性能评估指标不再局限于简单的均方误差（RMSE），还包括对时间序列趋势的捕获能力、极端事件的重现能力以及在不同气候情景下的结构稳定性评估。 3.3 不确定性量化与情景模拟 任何模型都存在不确定性，来源于输入数据、模型结构和参数估计。本章专注于量化这些不确定性。我们系统介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和集合预报（Ensemble Forecasting）技术，用于生成预测区间，而非单一的点预测。这为决策者提供了风险评估的基础。 第四部分：集成与应用前沿 本部分探讨了如何将复杂的动态模型与遥感数据、地理信息系统（GIS）相结合，并将模型结果转化为实际的林业和气候政策工具。 4.1 遥感数据在模型驱动中的应用 探讨了将卫星观测（如NDVI、EVI、LAI产品）作为模型状态变量或数据同化（Data Assimilation）的观测约束的先进技术。重点讨论了如何利用高分辨率LiDAR数据来驱动林窗尺度上的三维结构初始化。 4.2 尺度扩展与区域建模 分析了如何将基于站点的PBDMs扩展到大尺度的地理区域模拟。这涉及空间插值技术、区域化参数集（Regional Parameter Sets）的建立，以及分布式模型（Distributed Models）中考虑空间异质性的计算效率优化。 4.3 模型在决策支持系统中的角色 最后，本书探讨了模拟结果如何服务于可持续森林管理（SFM）。这包括对不同采伐强度情景下木材产量的长期预测、碳汇潜力的评估，以及气候变化背景下森林的适应性路径规划。强调了模型结果的透明度和可解释性对政策采纳的关键作用。 --- 本书以严谨的数学框架和对生态学机制的深度关注为驱动力，提供了一个全面理解和应用复杂森林系统动态模拟方法的专业指南。它侧重于建模的内在逻辑、方法的选择与验证的严格性，而非单一模型的具体使用手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆