Hierarchical Modeling and Inference in Ecology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Royle, J. Andrew/ Dorazio, Robert M.

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2008-7

价格:525.00元

装帧:

isbn号码:9780123740977

丛书系列:

图书标签:

• statistics
• ecology
• 生态学
• 层次建模
• 贝叶斯统计
• 统计推断
• 模型选择
• 环境统计
• 生物统计
• 生态建模
• R语言
• 数据分析

《物种栖息地选择：理论、模型与应用》 本书旨在深入探讨物种栖息地选择这一生态学核心议题，为读者提供一套全面而系统的理论框架、建模方法和实践应用指南。我们将从宏观的生态学原理出发，逐步细化到具体的模型构建与数据分析，最终落脚于实际的保护与管理策略。 第一部分：栖息地选择的生态学基础 本部分将奠定读者对栖息地选择过程的深刻理解。我们将首先梳理不同尺度下栖息地选择的定义与重要性，从个体层面到种群层面，再到群落层面，阐述栖息地选择如何影响生物个体的生存、繁殖、迁徙以及种群的动态变化和群落的结构组成。 栖息地选择的演化根源： 探讨栖息地选择作为一种适应性性状，是如何在自然选择的压力下演化形成的。我们将审视觅食、避敌、繁殖以及资源可利用性等因素在塑造物种栖息地选择偏好中的作用。 尺度与栖息地选择： 栖息地选择是一个多尺度的过程。本节将详细阐述不同尺度的定义（例如，个体选择的微生境、种群利用的栖息地单元、物种分布的地理区域），以及不同尺度下的选择机制可能存在的差异。我们将讨论如何在研究中有效地处理和理解多尺度效应。 影响栖息地选择的关键因素： 资源可利用性： 深入分析食物、水源、庇护所等关键资源的分布、质量和可获得性如何驱动栖息地选择。我们将讨论如何量化这些资源，并将其纳入模型。 环境因子： 探讨温度、湿度、光照、土壤类型、地形地貌等非生物环境因子对栖息地选择的影响，以及这些因子如何相互作用。 生物交互作用： 重点分析捕食者-猎物关系、竞争、共生等生物因子在栖息地选择中的作用。物种不仅选择资源，也需要考虑潜在的威胁和合作机会。 人类活动的影响： 审视栖息地破碎化、土地利用变化、污染、气候变化等人类活动对野生动物栖息地选择的改变，以及这种改变可能带来的生态后果。 栖息地选择的理论模型： 最优觅食理论 (Optimal Foraging Theory, OFT)： 介绍OFT的基本假设、核心模型（如Holling的功能反应），以及其在栖息地选择研究中的应用，包括如何预测动物在不同栖息地单元中的停留时间。 栖息地评价理论 (Habitat Evaluation Theory)： 讨论栖息地适宜性指数 (HSI) 等概念，以及如何利用环境因子来评估栖息地的质量。 行为生态学视角： 从行为生态学的角度，分析动物在栖息地选择过程中面临的权衡（trade-offs），例如觅食与避敌的权衡。 第二部分：栖息地选择的建模方法 本部分将聚焦于构建和应用各种统计模型来分析和预测物种的栖息地选择。我们将从基础的统计模型逐步过渡到更复杂的层次化模型，并强调模型选择、验证和解释的重要性。 数据类型与采集： 个体定位数据： 详细介绍GPS追踪、遥测技术等个体定位数据的采集方法，及其在分析个体栖息地使用模式中的应用。 栖息地特征数据： 讨论如何采集和量化栖息地的生物物理特征，包括植被类型、土壤参数、地形数据、遥感影像等。 存在/缺失数据： 介绍在物种分布模型中常见的存在/缺失数据的采集方法。 统计模型基础： 广义线性模型 (Generalized Linear Models, GLMs)： 介绍逻辑回归、泊松回归等GLMs在分析二元选择（使用/不使用）或计数数据（如被观察次数）中的应用。 广义加性模型 (Generalized Additive Models, GAMs)： 探讨GAMs如何通过平滑函数来捕捉栖息地因子与栖息地选择之间的非线性关系，从而提高模型的灵活性。 资源选择函数 (Resource Selection Functions, RSFs)： RSFs的基本原理： 深入讲解RSFs的构建方法，包括使用随机制（availability data）和使用数据（used data）来估计栖息地使用的相对概率。 RSFs的扩展： 介绍RSFs在不同情况下的应用，例如考虑时间变化、个体差异等。 动物移动模型 (Animal Movement Models)： 随机游走模型 (Random Walk Models)： 介绍基本的随机游走模型及其假设。 马尔可夫链模型 (Markov Chain Models)： 探讨马尔可夫链模型如何描述动物从一个状态（栖息地单元）转移到另一个状态的概率，以及如何将其应用于栖息地选择。 状态空间模型 (State-Space Models, SSMs)： 介绍SSMs如何同时处理潜变量（如动物的活动状态）和观测数据，从而更准确地模拟动物的移动和栖息地选择。 物种分布模型 (Species Distribution Models, SDMs)： SDMs的概述： 介绍SDMs的定义、目的和常用算法（如最大熵模型 MaxEnt、GBDT、随机森林等）。 SDMs与栖息地选择的联系： 探讨SDMs如何利用环境因子来预测物种的潜在分布范围，以及这些预测结果如何与栖息地选择的研究相联系。 层次化建模 (Hierarchical Modeling) 简介： （本节为铺垫，为后续的章节打下基础） 层次化结构的理解： 介绍不同层级（个体、群体、区域）的概念，以及在生态学研究中为什么需要层次化建模。 层次化模型的基本思想： 解释如何通过将模型参数组织成多个层级来捕捉数据的结构化变异。 第三部分：栖息地选择的综合分析与应用 本部分将进一步深化对栖息地选择的理解，并将建模结果应用于实际的生态保护和资源管理。我们将强调模型的评估、不确定性量化以及不同研究方法的整合。 模型评估与验证： 模型拟合优度： 介绍常用的模型拟合优度指标，如AIC、BIC、R²等。 模型预测能力评估： 探讨交叉验证、独立数据集验证等方法，以评估模型的预测精度和泛化能力。 不确定性量化： 讨论模型参数的不确定性、模型结构的不确定性，以及如何量化这些不确定性对预测结果的影响。 空间自相关与尺度效应的处理： 空间自相关的影响： 解释空间自相关如何违反统计模型的独立性假设，以及可能导致的偏差。 处理方法： 介绍在模型中考虑空间自相关的方法，如地理加权回归 (Geographically Weighted Regression, GWR)、混合效应模型等。 尺度效应： 再次强调尺度在栖息地选择中的重要性，以及如何通过多尺度建模来解决尺度效应问题。 整合不同数据源与方法： 遥感与GIS的应用： 详细阐述遥感影像和地理信息系统 (GIS) 在提取栖息地特征、空间分析和可视化栖息地选择模式中的关键作用。 整合个体移动数据与环境数据： 讨论如何将个体的实时位置数据与精细的环境数据相结合，进行更精准的栖息地选择分析。 应用与案例研究： 栖息地适宜性评估： 如何利用栖息地选择模型来评估不同区域的栖息地质量，为保护区选址或廊道建设提供依据。 野生动物种群管理： 如何利用栖息地选择模型来预测种群动态，评估栖息地恢复措施的效果，以及制定有效的管理策略。 入侵物种管理： 如何理解入侵物种的栖息地选择偏好，预测其扩散路径，并制定相应的防控措施。 景观格局与栖息地连接性： 探讨栖息地选择如何受景观格局的影响，以及如何通过优化景观连接性来促进物种的扩散和生存。 人为干扰对栖息地选择的影响与缓解： 结合案例，分析人类活动如何改变物种的栖息地选择，并提出相应的缓解和适应策略。 本书的写作旨在提供一个实用且深入的指南，帮助生态学家、保护生物学家、野生动物管理者以及对相关领域感兴趣的学生，掌握分析和理解物种栖息地选择的最新理论和方法。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更有效地设计研究、分析数据，并为解决现实世界中的生态挑战提供科学的解决方案。

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说实话，这本书的排版和装帧设计简直是艺术品级别的享受。市面上很多专业书籍，内容再好，拿在手里也像捧着一块砖头，阅读体验大打折扣。但这一本，从纸张的质感到字体的选择，都透露出一种低调的奢华感和对阅读体验的极致追求。我特别喜欢它在引入新概念时所使用的插图和图示，它们绝不是简单地装饰页面，而是作为辅助理解的强有力工具，将抽象的概率分布和参数估计过程具象化。每一次翻阅，都像是在和一位技艺精湛的导师进行面对面的交流，他懂得如何用最恰当的视觉语言来引导你的思维。这种对形式美的重视，使得那些原本需要耗费大量脑力去理解的复杂算法，在视觉引导下，流程清晰，脉络分明，阅读过程中的挫败感被大大降低了。

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这本书的深度和广度让我感到既兴奋又有些敬畏。它成功地架设了一座坚实的桥梁，连接了理论统计学界与野外生态学研究者的实际需求。不同于许多纯粹的统计教材，它从未脱离生态问题的土壤，始终围绕着“生态学意义”来组织和解释数学工具。特别是关于时间序列数据的处理和空间自相关的建模部分，作者提出的那些高级技巧，明显超越了本科阶段的统计课程所能提供的范畴。阅读这本书需要一定的数学基础和对生态学基本概念的熟悉，但对于那些渴望将自己的定量分析能力提升到专业研究水平的学者来说，这是不可多得的资源。它迫使你思考，而不仅仅是记忆公式，这种思维上的挑战和提升，才是它最宝贵的价值所在。

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这本书简直是统计建模领域的里程碑，它深入浅出地剖析了生态学中复杂问题的处理方式。作者的叙述逻辑清晰得令人惊叹，每一步推导都像是精心编排的舞蹈，让那些原本晦涩难懂的层次结构模型变得触手可及。我尤其欣赏它在理论阐述与实际应用之间的完美平衡。它不仅仅停留在展示数学公式的堆砌，而是花了大量篇幅去解释“为什么”要选择这种结构，以及它如何更好地反映生态系统的真实层级关系。那种对细节的执着，对潜在偏差的警惕，都体现了作者深厚的学术功底和对读者负责任的态度。读完这本书，感觉自己对数据背后隐藏的复杂因果链条有了全新的认识，完全不同于以往那种平面化的统计分析视角。这绝对是任何想要在生态计量学、种群动态学等领域进行严谨量化研究的人士案头的必备工具书，其价值远超一般的教科书范畴。

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这本书对方法论的讲解，充满了对现代统计哲学前沿的洞察力。它不是简单地重复经典的最大似然估计，而是巧妙地将贝叶斯推断的优势融入到生态模型的构建中，并着重强调了先验信息在特定情境下的重要性。我个人认为，其最具颠覆性的地方在于，它教会我们如何诚实地面对模型的不确定性。很多时候，我们在处理自然数据时，总倾向于追求一个“完美”的点估计，但这本书旗帜鲜明地指出，承认并量化不确定性，才是科学研究的本质。它提供的那些在实际案例中验证过的“陷阱”规避策略，对于避免研究者陷入过度拟合或简化模型的泥潭至关重要。这不仅是一本关于“如何建模”的书，更是一本关于“如何进行负责任的科学推断”的哲学指南。

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我购买了这本著作的精装版本，主要目的是想让它成为我书架上可以随时取用的参考手册，而不是那种读完一遍就束之高阁的读物。事实证明，我的选择非常明智。书中附带的那些精心挑选的真实世界案例，覆盖了从物种分布到群落相互作用的广泛领域，每一个案例都紧密围绕着特定的层次结构挑战。作者在处理这些案例时，并没有采用一刀切的公式套用，而是根据数据的特性和研究问题的内在结构，灵活调整模型的复杂度和假设。这种“因地制宜”的教学方式，远比那些只提供纯理论推导的教材要实用得多。我发现自己常常会在进行自己的项目遇到瓶颈时，翻阅特定章节，从中汲取灵感，调整思路，效果立竿见影。

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