Fundamentals of Ecological Modelling, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:G. Bendoricchio

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2001-8

价格:714.00元

装帧:

isbn号码:9780080440286

丛书系列:

图书标签:

• 生态建模
• 数学建模
• 生态学
• 环境科学
• 系统动力学
• 模型分析
• 生物数学
• 统计建模
• 生态系统
• 建模方法

《生态系统模型概论：第三版》 书籍简介 《生态系统模型概论：第三版》是一本深度探讨生态系统建模原理、方法与应用的权威著作。本书旨在为生态学、环境科学、生物学以及相关领域的学生、研究人员和实践者提供一个全面而深入的理解平台，帮助他们掌握构建、分析和解释生态模型所需的理论基础和技术工具。 本书的重点在于系统地阐述如何利用数学和计算工具来模拟、理解和预测生态系统的结构、功能和动态过程。它并非罗列具体的模型案例，而是深入剖析了模型构建背后的逻辑、不同模型类型的适用性以及模型在解决实际生态问题中的关键作用。 核心内容概览： 建模的哲学与基础： 本版开篇即深入探讨了生态系统建模的必要性、目标以及其固有的不确定性。书中详细阐述了模型作为现实世界简化和抽象的本质，以及建立模型的指导原则，如奥卡姆剃刀原则的应用。读者将理解为何需要模型，以及在设计模型时应遵循的基本准则。 模型的基本类型与构建框架： 本书系统地介绍了生态模型的主要分类，包括但不限于： 描述性模型（Descriptive Models）： 关注对观测到的模式进行描述和归纳，例如基于回归或相关性的模型。 预测性模型（Predictive Models）： 旨在预测系统在不同条件下的行为，常用于评估环境变化的影响。 解释性模型（Explanatory Models）： 试图揭示驱动生态过程的机制，以增强我们对系统运作原理的理解。 稳态模型（Steady-State Models）： 描述系统在长期平衡状态下的特征。 动态模型（Dynamic Models）： 捕捉系统随时间变化的轨迹，是理解生态过程演变的关键。 确定性模型（Deterministic Models）与随机性模型（Stochastic Models）： 探讨了模型中引入随机因素以反映自然变异性的重要性。 离散模型（Discrete-Time Models）与连续模型（Continuous-Time Models）： 介绍了两种处理时间维度变化的基本数学框架。 空间模型（Spatial Models）： 强调了空间异质性在生态系统中的作用，以及如何将其纳入模型。 本书将详细介绍构建这些模型所需的数学工具，如微分方程、差分方程、概率统计等，并探讨不同建模范式的优劣。 关键生态过程的建模视角： 书中将围绕一系列核心生态过程，从建模的角度进行深入剖析，包括： 种群动态（Population Dynamics）： 探讨如何使用模型来模拟种群数量的增长、衰退、波动以及种群之间的相互作用（如捕食、竞争）。 群落结构与动态（Community Structure and Dynamics）： 介绍模型如何刻画物种多样性、物种丰度分布，以及群落随时间的变化，例如演替模型。 生态系统功能（Ecosystem Function）： 关注物质循环（如碳、氮循环）和能量流动在模型中的表达，以及如何量化初级生产力、分解速率等关键指标。 景观格局与过程（Landscape Pattern and Processes）： 探讨空间异质性如何影响生态过程，以及景观尺度模型在栖息地连接性、物种分布预测等方面的应用。 模型校准、验证与不确定性分析： 理论模型的构建只是第一步。本书高度重视模型在实践中的应用，因此会详细阐述： 数据驱动的建模（Data-Driven Modeling）： 强调观测数据在模型构建、参数估计和模型检验中的核心作用。 模型参数化（Model Parameterization）： 介绍从数据中估计模型参数的技术，以及不同参数化策略的适用性。 模型校准（Model Calibration）： 探讨如何通过调整模型参数，使其输出结果与观测数据尽可能匹配。 模型验证（Model Validation）： 强调使用独立的数据集或评估指标来检验模型的预测能力和可靠性。 不确定性量化（Uncertainty Quantification）： 详细讲解模型中存在的各种不确定性来源（如参数不确定性、结构不确定性、输入数据不确定性），以及量化和传达这些不确定性的方法，例如敏感性分析和蒙特卡洛模拟。 模型在生态学研究与实践中的应用： 本书将清晰地展示生态模型在解决实际生态挑战中的价值，例如： 生态修复与管理： 如何利用模型来评估不同管理策略的效果，指导栖息地恢复或物种保护。 环境影响评估： 预测人类活动（如土地利用变化、污染排放）对生态系统的潜在影响。 气候变化响应： 模拟气候变化对物种分布、群落结构和生态系统功能的影响，为适应性管理提供科学依据。 生物多样性保护： 应用模型来识别濒危物种的栖息地需求，评估保护措施的有效性。 《生态系统模型概论：第三版》并非一本介绍具体软件操作或代码实现的教程，而是侧重于培养读者理解建模思想、掌握建模方法以及批判性评估模型结果的能力。本书的语言严谨而清晰，逻辑性强，旨在让读者在掌握理论框架的同时，能够融会贯通，为解决复杂而紧迫的生态问题提供强大的分析工具和深刻的洞察力。它是一本不可多得的、帮助读者跨越理论与实践鸿沟的宝贵参考书。

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这本《生态系统建模基础，第三版》的封面设计得很有现代感，色彩搭配沉稳又不失活力，一下子就抓住了我的眼球。内页的排版布局清晰、专业，字体选择和行间距都考虑到了阅读的舒适度，这对于一本厚重的专业书籍来说至关重要。初次翻阅时，我尤其欣赏作者在引入核心概念时所采用的循序渐进的叙述方式。他们没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从生态学问题的提出入手，引导读者理解为什么要进行建模，以及不同模型在解决特定生态学难题上的适用性差异。例如，关于种群动态模型的介绍部分，作者巧妙地穿插了一些经典的历史案例，让抽象的理论变得鲜活起来，我能够清晰地追踪到从早期的逻辑斯蒂增长模型到更复杂的捕食者-猎物模型的发展脉络。书中的插图和图表制作精良，它们不仅仅是简单的装饰，而是作为理解复杂过程的有力工具，有些流程图甚至能瞬间理清我原本感到混乱的反馈回路。整体来看，这本书在内容组织上展现出了高度的专业性和严谨性，同时兼顾了初学者上手的友好度，这使得我在阅读初期就建立起了对后续内容的信心。

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阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是一场与领域内顶尖专家的对话。作者的语言风格在保持学术严谨性的同时，又流露出一种对生态学深刻的洞察力和人文关怀。在讨论如何处理空间异质性时，我能感受到作者在权衡模型简化与现实复杂性之间的挣扎与智慧。他们没有提供一个放之四海而皆准的“万能模型”，而是教导我们如何根据研究目的和数据可用性，像工匠一样精心地“定制”模型。书中对于“涌现现象”（Emergent Properties）的讨论，令我深思良久，它提醒我们，在模拟复杂系统中，系统的整体行为往往不能简单地通过加总其组成部分的性质来预测。这种哲学层面的引导，极大地提升了我对生态学研究范式的理解高度。此外，书中对软件和编程语言在建模中的应用也进行了恰当的提及，虽然没有深入到代码级别，但其前瞻性地指明了未来建模工作的发展方向，让我对自己的技能提升有了更明确的规划。

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当我深入到模型求解与分析那一章节时，我真切地体会到了作者在理论深度上的造诣。这里的内容绝非泛泛而谈，而是直接深入到数值计算和不确定性分析的“硬核”部分。作者对微分方程组的数值求解方法的讨论非常细致，无论是欧拉法还是更精确的龙格-库塔法，他们不仅给出了数学描述，还结合实际的生态学数据模拟场景进行了解释，这一点对于那些希望将理论付诸实践的读者来说，简直是黄金般的指引。更让我印象深刻的是对模型校准与验证的论述，这部分往往是教科书中的薄弱环节，但在这里，作者用了大量的篇幅来探讨如何处理参数估计的困难、如何评估模型的预测能力，以及如何避免“过度拟合”的陷阱。我特别喜欢他们引入的敏感性分析的讨论，它揭示了模型中哪些输入变量对输出结果的影响最大，这对于资源有限的研究人员进行实验设计具有极强的指导意义。这本书在处理建模的局限性和挑战性时，态度非常坦诚，没有过度美化建模过程，这种诚实的态度让我更加信赖书中的每一个结论和建议。

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这本书在生态系统尺度建模的讨论上，展现出了超越一般入门教材的广度。它并未将焦点仅仅局限在单一物种或简单的群落动态上，而是拓宽视野至生物地球化学循环和景观生态学等宏大主题。比如，在探讨碳循环模型时，作者不仅涉及了基本的碳储库和通量，还深入分析了气候变化反馈机制如何被整合到这些模型中去，这一点在当前全球变化研究的大背景下显得尤为重要和及时。我注意到，作者在介绍这些复杂模型时，会穿插一些非常具有启发性的“思想实验”，这些实验帮助我理解，当我们将多个子系统耦合在一起时，涌现出的复杂性是如何产生的。不同于一些只侧重于数学工具的书籍，这里的重点始终是“生态学问题驱动建模”，而不是“模型驱动生态学”。每一章的结尾都会总结该尺度下模型的优势与限制，这种结构设计使得读者能够清晰地分辨出何时应该选择一个宏观的、简化的模型，何时又必须诉诸于微观的、精细的模拟。

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这本书的第三版相较于前几版，在对前沿研究的整合上做得非常出色，这充分体现了作者持续跟进行业发展的努力。我惊喜地发现，其中加入了关于贝叶斯方法在生态模型参数估计中的应用案例，以及对基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM）的详尽介绍。特别是ABM的部分，它展示了一种彻底不同于传统微分方程组的建模范式，强调了底层个体行为的交互如何驱动宏观模式的形成。这部分内容的引入，极大地拓宽了我对“建模”二字的理解边界。作者在描述这些新技术时，其笔触依旧稳健，既没有为了追求时髦而堆砌术语，也没有因为其复杂性而回避深入讲解其核心逻辑。对于希望将自己的研究提升到前沿水平的读者来说，掌握这些新工具和新视角是至关重要的，而这本书恰好提供了一张详尽的、经过时间检验的路线图。总体而言，这是一部值得反复研读、并能伴随研究生涯成长的经典之作。

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