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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Piegorsch, Walter W./ Bailer, A. John

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2005-3

价格:651.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470848364

丛书系列:

图书标签:

环境数据分析
数据分析
环境科学
统计学
数据可视化
R语言
Python
环境监测
数据建模
科学计算

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具体描述

Environmental statistics is a rapidly growing field, supported by advances in digital computing power, automated data collection systems, and interactive, linkable Internet software. Concerns over public and ecological health and the continuing need to support environmental policy-making and regulation have driven a concurrent explosion in environmental data analysis. This textbook is designed to address the need for trained professionals in this area. The book is based on a course which the authors have taught for many years, and prepares students for careers in environmental analysis centered on statistics and allied quantitative methods of data evaluation. The text extends beyond the introductory level, allowing students and environmental science practitioners to develop the expertise to design and perform sophisticated environmental data analyses. In particular, it: Provides a coherent introduction to intermediate and advanced methods for modeling and analyzing environmental data. Takes a data-oriented approach to describing the various methods. Illustrates the methods with real-world examples Features extensive exercises, enabling use as a course text. Includes examples of SAS computer code for implementation of the statistical methods. Connects to a Web site featuring solutions to exercises, extra computer code, and additional material. Serves as an overview of methods for analyzing environmental data, enabling use as a reference text for environmental science professionals.Graduate students of statistics studying environmental data analysis will find this invaluable as will practicing data analysts and environmental scientists including specialists in atmospheric science, biology and biomedicine, chemistry, ecology, environmental health, geography, and geology.

探秘人与自然：一本关于生态系统运作与数据驱动决策的深度导读书名：探秘人与自然：一本关于生态系统运作与数据驱动决策的深度导读作者：艾丽西亚·文森特出版年份： 2023年页数： 580页 --- 内容梗概：重塑我们理解生态平衡的视角《探秘人与自然：一本关于生态系统运作与数据驱动决策的深度导读》并非一本传统意义上的环境科学教科书，它更像是一份详尽的、跨学科的路线图，旨在指导读者如何运用现代科学方法，特别是数据分析的强大工具，去理解和应对我们星球所面临的复杂生态挑战。本书的核心在于建立一个坚实的理论基础，然后将这些理论植入到实际操作的框架中，强调“理解机制”和“有效干预”之间的桥梁作用。全书分为五个主要部分，层层递进，构建起一个从微观过程到全球尺度治理的完整叙事结构。第一部分：生态系统的基石与复杂性（The Foundations of Ecological Complexity）本部分着重于打下坚实的生态学基础，但其视角是高度现代化的。作者首先摒弃了简化的线性因果模型，转而探讨生态系统作为自组织复杂适应系统 (Complex Adaptive Systems, CAS) 的特性。章节重点： 1. 超越平衡态：动态非平衡生态学：讨论了生态系统并非静止的，而是持续处于波动、扰动和重组的过程中。重点剖析了“生态位（Niche）”是如何在时间维度和环境梯度上动态演化的，而非一个固定参数。 2. 生物多样性与功能冗余的辩证关系：深入探讨了物种多样性如何转化为生态系统功能（如碳固存、养分循环）的稳定性。特别引入了“信息熵”的概念来量化不同物种群落结构下的信息传递效率。 3. 尺度效应与涌现现象：解释了为什么在不同观察尺度下（从土壤微生物群落到全球生物群系），我们观察到的生态规律会发生根本性的变化。例如，特定区域的物种灭绝如何通过级联效应，在更大尺度上导致系统阈值的突破。第二部分：环境驱动因素的量化与建模（Quantifying Environmental Drivers）这是全书的技术核心部分，它将环境科学的研究从定性描述推向了定量预测。作者强调，理解环境变化（气候、污染、土地利用）对生态系统的影响，必须依赖于可靠的数据采集和模型验证。章节重点： 1. 遥感技术与时间序列分析在生物地球化学循环中的应用：详细介绍了如何利用卫星数据（如MODIS、Sentinel）来监测植被指数（NDVI/EVI）的变化，并将其与地下水流量、大气CO2通量进行耦合分析。重点在于处理遥感数据的噪声和缺失值问题。 2. 环境因子间的交互作用：非线性回归与广义加性模型（GAMs）：探讨了传统多元回归的局限性，并展示了如何利用GAMs来分离和量化温度、降水和土壤质地等多个环境因子对物种分布和生产力的独立与协同影响。 3. 生物标志物与暴露评估：从毒理学角度切入，介绍如何通过生物组织中的特定代谢物或基因表达变化，来量化环境污染物（如微塑料、持久性有机污染物）的实际生态风险，而非仅仅依赖于环境介质的浓度测量。第三部分：连接人类活动与生态反馈（Linking Anthropogenic Pressures to Ecological Feedbacks）本部分的核心是解析人类活动如何在不同的生态时间尺度上留下印记，以及生态系统如何将这些影响反馈给人类社会。章节重点： 1. 土地利用变化的宏观生态经济学：分析了农业扩张、城市化和森林砍伐对区域气候、水文循环和生境连通性的影响。此处引入了“生态服务价值评估”的批判性视角，探讨如何避免将生态价值过度货币化而忽视其内在价值。 2. 入侵物种的扩散动力学与预测：探讨了全球化背景下生物入侵的机制。通过应用基于机理的（Mechanistic）和基于机器学习的物种分布模型（SDMs），预测了未来气候情景下潜在的入侵热点地区，并评估了控制成本与生态恢复收益的平衡点。 3. 气候变化与生物地理响应的滞后性（Lag Effects）：深入研究了气候变化对物候（Phenology）的加速影响，并分析了物种对这些变化的适应速度与环境迁移能力之间的“失配”现象，这解释了为何当前许多物种的反应慢于预期的原因。第四部分：数据驱动的保护与管理策略（Data-Driven Conservation and Management Strategies）本部分是全书的实践指南，它将前三部分的理论和技术转化为可操作的决策工具。章节重点： 1. 最优采样设计与监测网络构建：讨论了在有限资源下，如何利用空间统计学方法（如克里金插值、空间自相关分析）来设计最高效的长期生态监测方案，确保数据能最有效地支持管理决策。 2. 适应性管理框架（Adaptive Management）：详细阐述了“行动-监测-评估-调整”的迭代循环。这需要管理人员将每一个干预措施视为一个“实验”，并持续利用实时监测数据来修正管理假设和模型参数。 3. 基于个体的模型（Agent-Based Modeling, ABM）在种群恢复中的应用：演示了如何通过模拟单个动物的决策行为（觅食、迁徙、繁殖）来预测保护区边界设置、廊道建设对濒危物种（如大型食肉动物）种群存活率的长期影响。第五部分：伦理、治理与未来挑战（Ethics, Governance, and Future Frontiers）最后一部分将目光投向更宏观的治理层面，强调科学知识与社会责任的结合。章节重点： 1. 从科学共识到政策行动的鸿沟：分析了环境数据如何被误解、选择性使用或政治化，并提出了提高科学沟通透明度和可信度的策略。 2. 生态系统服务的长期可持续性评估：探讨了如何超越短期的经济效益评估，纳入社会公平性、生态恢复能力等长期指标，构建一个更具韧性的可持续发展指标体系。 3. 迈向计算生态学的前沿：深度学习在生态预测中的潜力与陷阱：简要介绍了人工智能在处理海量、高维环境数据（如声景监测、遗传多样性分析）中的最新进展，同时也警示了过度依赖“黑箱模型”可能带来的理论解释缺失风险。 --- 目标读者：本书适合研究生、生态学家、环境工程师、政策制定者，以及任何希望深入了解如何利用严谨的定量方法解决现实生态问题的高级学习者。本书假设读者具备基础的统计学概念，并愿意投入精力学习复杂模型和数据处理技术。它不提供简单的答案，而是提供一套严密的思维工具。