Introduction to Mathematical Ecology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:E. C. Pielou

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:1970-1-29

价格:GBP 15.35

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471689188

丛书系列:

图书标签:

• 数学生态学
• 生态建模
• 种群动力学
• 生物数学
• 微分方程
• 生态系统分析
• 数学生物学
• 生态学理论
• 生物统计学
• 模型构建

跨越学科的桥梁：深入解析当代生态学研究的宏大图景 一部聚焦于整合现代数学工具与复杂生态系统分析的里程碑式著作 本书导言： 在二十一世纪的科学前沿，生态学已不再是单纯的田野观察和物种名录的堆砌。它正经历一场深刻的范式转变，愈发依赖于严谨的定量方法和复杂的系统建模能力。本书《跨越学科的桥梁：深入解析当代生态学研究的宏大图景》（暂定名，以下简称“本书”）旨在为渴望掌握生态学前沿研究方法论的学者、研究生和高级本科生提供一个全面的、高屋建瓴的视角。我们深知，理解生态过程的内在机制，预测环境变化下的系统响应，必须借助现代数学、统计学、信息科学的强大工具箱。 本书的核心宗旨是构建一座坚实的桥梁，连接理论生态学的抽象框架与实际生态学数据的复杂性，引导读者从基础概念出发，逐步深入到最尖端的定量生态学研究领域。我们拒绝沉溺于单一模型或狭隘的案例分析，而是致力于描绘一幅关于“如何用数学语言精确描述和预测自然界”的宏伟蓝图。 第一部分：基础框架与定量思维的奠基 (Foundational Frameworks and Quantitative Mindset) 本部分旨在为读者建立起坚实的定量分析基础，并介绍生态学中用于描述基本过程的数学语言。 第一章：生态学研究的范式转变与定量必要性 我们将首先探讨生态学从定性描述向定量分析演进的历史脉络，强调复杂性、非线性与多尺度问题对现代建模的需求。本章将批判性地审视不同学科（如物理学、经济学）在系统思维上对生态学的启发，并确立本书所采用的“系统导向”的分析哲学。 第二章：描述生命系统的基本方程与连续时间模型 本章深入解析种群动态的基础——常微分方程（ODE）模型。我们将详述逻辑斯蒂增长模型的局限性与修正，引入竞争、捕食（如Lotka-Volterra模型及其高维扩展）的基础结构。重点在于理解模型参数的生态学意义，以及如何通过相平面分析来洞察系统的定性行为，如稳定点、极限环的识别与稳定性分析。 第三章：空间异质性与偏微分方程的引入 现实世界的生态系统总是分布式的。本章将生态学模型从点过程扩展到连续空间。我们将介绍反应-扩散方程（Reaction-Diffusion Equations）在物种扩散、种群空间结构形成中的应用。探讨生态学中的“图论”方法，例如网络结构如何影响物种间的相互作用传播。 第二章与第三章的精髓在于： 不仅仅是介绍方程，更重要的是训练读者如何将一个生态学问题（如物种入侵的速度、斑块的连通性）准确地“翻译”成恰当的数学形式，并从中提取可检验的生态学预测。 第二部分：复杂性、网络与信息流 (Complexity, Networks, and Information Flow) 当代生态学研究的核心挑战在于处理相互作用的复杂性和信息的传递。本部分将聚焦于描绘和分析生态系统的网络结构。 第四章：生态网络理论：结构与功能 本章是全书对系统生物学和复杂网络理论借鉴的集中体现。我们详述食物网的拓扑结构度量（如连接度、模块性、中心性指标），并探讨这些结构特征如何决定了整个生态系统的鲁棒性、恢复力和对扰动的敏感性。将引入熵的概念，用于量化食物网中的信息和能量流的效率。 第五章：多物种互动与群体动力学（Metapopulation Dynamics） 超越简单的两物种相互作用，本章关注由众多物种构成的群落。我们将系统地介绍基于个体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的必要性，特别是当需要考虑行为、基因变异或异质性个体交互时。同时，将讨论元种群理论（Metapopulation Theory）如何将空间碎片化问题纳入动态分析，并引入连通性和栖息地质量对种群存续的联合影响。 第六章：跨尺度建模：从个体到景观 生态学现象受制于不同时间尺度和空间尺度的驱动力。本章致力于阐明如何通过多尺度方法论（如升尺度/降尺度技术）来统一描述生物过程（如生理代谢）和环境过程（如气候变化）。重点讨论随机过程（Stochastic Processes）在处理生态不确定性，特别是在小种群或极端事件分析中的应用。 第三部分：数据驱动的生态学与前沿方法 (Data-Driven Ecology and Frontier Methods) 现代生态学研究的爆发式增长，有赖于高通量数据（遥感、基因组学、环境传感器网络）。本部分着重于如何利用先进的统计和计算工具来提取这些海量数据中的生态学信号。 第七章：贝叶斯统计与模型选择的严谨性 我们不再满足于简单的最大似然估计。本章详细介绍贝叶斯推断在生态学建模中的应用，特别是处理参数不确定性、先验信息整合和复杂分层模型的优势。将通过实际案例演示如何构建层次模型来同时分析不同地理尺度或分类群的数据。 第八章：机器学习在生态预测中的角色 本章探讨如何利用现代计算工具（如随机森林、梯度提升机、深度学习的初步应用）来处理高维生态数据。关键在于区分这些工具在“预测准确性”与“可解释性”之间的权衡，以及如何设计实验来验证机器学习模型揭示的潜在生态机制。 第九章：因果推断与干预评估 当代生态学面临的核心问题是如何确信某个环境因子是某个结果的“原因”，而非仅仅是相关性。本章将引入准实验设计（如断点回归、倾向得分匹配）和结构方程模型（SEM），以期在无法进行完美控制实验的情况下，尽可能地建立可靠的因果链条。 结语：面向未来的生态系统科学 本书最后将对当前生态学研究的前沿挑战进行展望，包括气候变化反馈回路的定量模拟、新兴传染病在生态系统中的传播动力学，以及如何利用数据科学推动有效的保护决策。 本书的特点在于其深度和广度兼备：它既要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，又要求他们对生物学的基本原理有深刻理解。它提供的不是一套固定的答案，而是一套严谨的、可迁移的、适应于解决未来未知生态问题的定量分析工具箱。 我们相信，掌握了这些工具和思维框架，读者将能以前所未有的清晰度洞察自然界的运作规律。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆