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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Legendre, Pierre/ Legendre, Louis

出品人:

页数:870

译者:

出版时间:1998-11

价格:$ 107.00

装帧:Pap

isbn号码:9780444892508

丛书系列:

图书标签:

• 经典
• 生态学
• 偏回归
• 生态学
• 数值生态学
• 群落生态学
• 生物统计
• 生态建模
• 环境科学
• 数据分析
• R语言
• 生态数据
• 生物信息学

《数字生态学》 内容梗概 《数字生态学》是一部深入探索将现代计算技术、统计方法以及数据科学应用于生态学研究的开创性著作。本书旨在为研究者、学生以及对量化生态学原理感兴趣的读者提供一个全面、系统的框架，以理解和应用先进的数字工具来解决复杂的生态学问题。 本书并非仅仅罗列技术，而是着重于它们如何革新我们理解生态过程、预测系统动态以及制定有效保护策略的能力。从宏观的全球生态系统建模到微观的种群遗传学分析，从传统的野外观测数据处理到利用新兴的遥感和大数据资源，本书都进行了细致的阐述。 核心主题与内容 全书围绕以下几个核心主题展开： 生态数据处理与可视化： 早期章节会详细介绍如何有效地收集、清洗、管理和组织来自不同来源的生态数据。这包括处理野外调查数据、实验数据、长期监测数据以及非传统数据源（如公民科学项目、生物遥感影像等）。同时，本书会深入探讨如何利用现代可视化技术，如交互式图表、地理信息系统（GIS）集成图、时间序列可视化等，来揭示数据中的模式、趋势和异常，为深入分析奠定基础。 统计建模在生态学中的应用： 这是本书的核心内容之一。本书会涵盖多种关键的统计模型，并展示它们在生态学研究中的具体应用。这包括： 回归模型： 线性回归、广义线性模型（GLM）用于分析物种分布、种群数量与环境因子之间的关系。 混合效应模型： 处理具有层级结构或重复测量数据的生态学研究，例如考虑个体、地点或时间的影响。 时间序列分析： 预测种群动态、气候变化对生态系统的影响，以及事件的时间模式。 空间统计学： 处理具有空间自相关的生态数据，例如物种分布的空间插值、污染扩散模拟等。 模型选择与评估： AIC、BIC等信息准则的应用，以及交叉验证等技术，确保模型具有良好的预测能力和泛化性。 机器学习与人工智能在生态学中的新兴应用： 随着人工智能的飞速发展，本书将重点介绍如何运用机器学习算法来应对更复杂的生态学挑战。这包括： 监督学习： 分类算法（如支持向量机 SVM、随机森林 Random Forest）用于物种识别、栖息地分类；回归算法（如梯度提升 Gradient Boosting）用于预测物种产量、生态系统服务量。 无监督学习： 聚类算法（如 K-means）用于识别生态群落类型、环境区域划分；降维技术（如主成分分析 PCA）用于简化高维数据。 深度学习： 在遥感图像分析、生物声学监测、DNA序列分析等领域的应用，揭示传统方法难以发现的深层模式。 生物地理学与物种分布模型（SDM）： 本书将深入探讨物种分布模型，这是预测物种在地理空间上分布概率的关键工具。从经典的逻辑回归方法到更复杂的集成模型，本书将详细讲解如何构建、校准、验证和解释 SDM，以及它们在保护规划、入侵物种管理和气候变化适应策略中的作用。 生态系统建模与模拟： 从个体为基础的模型（ABM）到过程为基础的模型（PBM），本书将介绍不同尺度的生态系统建模方法。这些模型能够模拟复杂的生态交互（如捕食-被捕食、竞争、共生），预测环境变化下的系统响应，并评估不同管理措施的效果。 定量遗传学与进化生态学： 本书还将涉及如何利用数字技术分析基因组数据，以理解种群遗传结构、适应性进化、基因流以及群体遗传学过程。这对于保护濒危物种、管理遗传资源至关重要。 大数据与遥感在生态学中的整合： 随着卫星遥感、无人机技术和物联网传感器的发展，海量地理空间和时间序列数据为生态学研究提供了前所未有的机会。本书将探讨如何有效地整合和分析这些大数据资源，例如通过遥感影像反演地表覆盖、植被指数、水体质量等，并将其与地面调查数据结合，形成更全面的生态监测和评估体系。 读者收益 通过阅读《数字生态学》，读者将能够： 掌握现代生态学研究所需的核心定量技能。 理解并熟练运用各种统计模型和机器学习算法来分析生态数据。 学会构建和解释物种分布模型，预测物种的地理格局。 掌握生态系统建模的基本原理，并能利用模型进行预测和情景分析。 了解如何利用大数据和遥感技术来增强生态学研究的能力。 提升解决复杂生态问题、制定科学保护策略的能力。 本书适合生态学、生物学、环境科学、地理学、林业、渔业、农学等相关专业的本科生、研究生，以及从事生态研究、环境评估、自然资源管理、野生动物保护等工作的专业人士。它不仅是理论知识的宝库，更是实践操作的实用指南。

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从整体的阅读体验来看，这本书展现出一种深沉的学术关怀。它不仅仅是一本关于“如何计算”的工具书，更像是一部关于“如何构建科学认知”的哲学思辨录。作者在讨论时间序列分析和动态模型时，不遗余力地探讨了确定性模型与随机性在生态系统中的角色冲突与融合，这种宏观视角的引入，让原本枯燥的数学建模过程变得富有哲理。它引导读者思考：我们所量化的，究竟是自然的真相，还是我们观察工具的投影？书中对模型选择中的“奥卡姆剃刀原则”与“模型拟合度”之间的权衡，进行了非常深刻的探讨，这对那些热衷于构建复杂模型的年轻研究者是一剂清醒剂。这本书迫使我跳出“让模型跑起来”的初级阶段，进入到“选择最恰当的模型来描述生态现实”的高级阶段。读完它，感觉自己的研究视野被极大地拓宽了，看待生态数据的方式也变得更加审慎和成熟。

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这本书的结构清晰，逻辑严密，读起来让人有一种被引导着逐步深入复杂概念的愉悦感。作者在开篇就为我们构建了一个坚实的理论基础，从最基础的统计学原理出发，逐步过渡到生态学数据分析的核心方法。我特别欣赏作者在讲解每一个算法时，不仅仅停留在“是什么”，更深入探讨了“为什么”以及“在何种情境下最适用”。例如，在处理物种多样性指数时，书中不仅详细对比了Shannon-Wiener指数和Simpson指数的优缺点，还结合了实际的植被调查数据进行了模拟演算，让抽象的公式变得具体可感。这种教学方式极大地降低了初学者的理解门槛，同时也为经验丰富的研究者提供了回顾和深化理解的机会。它不像某些教材那样堆砌公式和定义，而是更注重知识间的内在联系和实际应用中的权衡取舍。我感觉作者更像是一位经验丰富的向导，带着我们穿梭于复杂的生态数据迷宫中，总能在关键的岔路口提供明确的航向和实用的工具。对我来说，这本书已经超越了教科书的范畴，更像是一本高质量的研究方法手册，我经常在设计实验或处理数据时翻阅它，总能找到新的启发。

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我必须强调，这本书在数据可视化方面的指导是极其出色的，这也是我最看重的一点。生态学研究的成果，最终往往要通过图形来传达给同行和公众。书中关于如何利用图形清晰有效地展示复杂生态关系的部分，简直是一门艺术课。比如，书中对于构建“生态位模型图”的详尽分解，从数据点的选择、颜色和符号的编码，到最终图表的排版优化，都给出了实用的建议。我过去总觉得自己的图表“有点乱”，看了这本书后，我才意识到很多问题出在对图形元素信息承载量的错误分配上。作者强调“信息密度”与“视觉清晰度”之间的微妙平衡，这一点对我后来的论文图表制作产生了革命性的影响。它不只是告诉你用哪个软件，而是告诉你**如何设计**一个能讲故事的图。这本书的图例和附录中的案例展示，简直就是一本高质量的生态学信息图表设计指南，远超我预期的内容深度。

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这本书的文字风格颇为凝练，甚至带有一点学术的克制美。它没有采用过于口语化或试图讨好读者的表达方式，而是选择了精确和严谨。在论述到空间自相关性这一敏感话题时，作者对Moran's I和Geary's C统计量的介绍，展现出极高的专业素养。作者并未回避这些统计量在应用中可能出现的误判，反而坦诚地指出了其局限性，并提供了一套处理这些局限性的稳健流程。这种对细节的执着和对潜在问题的警惕性，使得这本书的可靠性大大增加。我发现自己在使用一些高级的空间分析技术时，总会习惯性地先在书中寻找相关的理论支撑，以确保自己的分析路径是站得住脚的。它强迫读者去深入理解每一个假设背后的生态学意义，这对于培养独立思考和批判性分析能力至关重要。阅读的过程虽然需要集中精神，但每一次攻克一个难点，都会带来知识结构得到强化的踏实感。

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拿到这本书时，我首先被它扎实的案例驱动型叙事风格所吸引。作者显然非常注重实践操作，几乎每一章节都配有精心挑选的真实世界数据集案例，这对于我们这些需要将理论快速转化为实践的研究生来说，简直是福音。书中对多元统计方法的讲解，比如主成分分析（PCA）和对应分析（CA）的应用，绝非纸上谈兵。作者不仅展示了如何运行这些分析，更花费了大量篇幅教导我们如何“解读”那些复杂的二维或三维图谱——什么是一个有意义的轴，如何判断物种和环境变量之间的关系强弱。我记得有一次在处理一个复杂的群落数据时陷入僵局，就是通过回顾书中关于“梯度分析”那一节的讲解，才茅塞顿开，明白了数据中隐藏的潜在环境梯度。这种从数据到结论的完整链条构建，让学习过程变得非常流畅和有成就感。相较于市面上那些只关注软件操作指南的书籍，这本书的价值在于它教会了我们如何“像一个生态学家一样思考”数据，而不是仅仅停留在软件按键的层面。

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