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[丹] 约恩森(Sven Erik Jorgensen),[美] 法思(Brian D.Fath) 著

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发表于2024-11-22


商品介绍



出版社: 科学出版社
ISBN:9787030330956
版次:1
商品编码:10913289
包装:精装
丛书名: 生态前沿系列
外文名称:Fundamentals of Ecological Modelling Applications in Environmental Management and Research(Fourth Edition)

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书籍描述

内容简介

   《天山情怀:中国石油新疆定点扶贫作品选》从“八七”扶贫攻坚开始,中国石油就在新疆连续开展了17年定点扶贫工作,还在西藏、河南、重庆、青海、贵州、江西等省区(市)的贫困地区和革命老区进行定点帮扶。特别是在新疆,中国石油把握国家贫困县的自然、经济、人文特点和贫困地区贫困人口的切身需求及实际困难,充分发挥行业优势,着眼于可持续发展,积极探索产业、科技和智力等开发式扶贫新模式,有力地促进了定点扶贫县的经济社会发展,加快了贫困群众脱贫致富步伐,受到新疆各族人民的赞誉。

作者简介

约恩森(Sven Eric Jorgensen)博士,哥本哈根大学的名誉教授,致力于系统生态学、生态模型和生态工程等方面的研究,已出版专著66部,发表论文350余篇。约恩森博士已担任《国际生态模型和系统生态学杂志》(International Journal on Ecological Modelling and System Ecology)主编34年;他同时还担任《生态学百科全书》(Ency-clopendia of Ecology)的主编。他获得了若干重大奖项(普里戈金奖(ThePrigoineA-ward)、帕斯卡奖(The Pascal Medal),中国科学院爱因斯坦讲席教授等),包括极负盛誉的斯德哥尔摩水科学大奖。约恩森博士是哥伦比亚大学、葡萄牙和坦桑尼亚首都达累斯萨拉姆大学的荣誉博士,欧洲科学院院士,以及国际生态模型学会(ISEM)的主席。
法思(BrianD.Fash)博士是美国马里兰州陶森大学(Towson Univetsity)生物科学系副教授,国际应用系统分析协会(拉克森堡,奥地利)动态系统项目的研究人员,在各类期刊上发表论文、报告和研究著作近100篇。2007年6月,法思博士与约恩森博士共同撰写了其第一部著作《新生态学》(A。NewEcology),2008年,他们又共同编撰了生态学百科全书的5卷内容。自2009年1月起,法思博士开始担任《生态学模型》杂志的主编。他在美国陶森开设了生态系统生态学、环境生物学、网络及人类生态学与可持续发展等课程,还分别在中国、克罗地亚、丹麦、法国、德国和葡萄牙开设了短期课程。法思博士现任巴尔的摩国家环境质量委员会主席。

目录

作者简介
前言

1.绪论
1.1 物理和数学模型
1.2 模型作为管理工具
1.3 模型作为研究工具
1.4 模型和整体论
1.5 生态系统作为研究对象
1.6 生态和环境模型的发展
1.7 模型应用现状

2.模型概念
2.1 引言
2.2 模型元素
2.3 建模步骤
2.4 检验
2.5 灵敏度分析
2.6 校正
2.7 模型不确定性的验证和评估
2.8 模型类别
2.9 模型复杂度和结构的选择
2.10 参数评估
2.11 生态建模和量子理论
2.12 建模限制
思考题

3.不同模型类型概述
3.1 引言
3.2 模型类型概述
3.3 概念模型
3.4 最实用模型类型的优缺点
3.5 不同模型类型的适用性
思考题

4.协调建模或组合化建模
4.1 引言:我们为何需要协调建模
4.2 组合化建模过程
4.3 何时应用组和化或协调建模(IMM)
思考题

5.模拟种群动态
5.1 引言
5.2 基本概念
5.3 种群动态中的增长模型
示范5.1
5.4 种群间相互关系
示范5.2
示范5.3
5.5 矩阵模型
示范5.4
5.6 渔业模型
5.7 异质种群模型
5.8 传染模型
思考题

6.稳态模型
6.1 引言
6.2 用一个化学状态模型图解稳态生物地化模型为
示范6.1
6.3 生态通道模型
6.4 生态网络分析
思考题

7.动态生物地化模型
7.1 引言
7.2 生物地化动态模型的应用
7.3 应用Stella模拟河流Streeter-PhelpsBOD/DO模型
7.4 富营养化模型I:具2~4个状态变量的简单富营养化模型
7.5 富营养化模型Ⅱ:一个复杂富营养化模型
7.6 湿地潜流模型
7.7 全球变暖模型
思考题

8.生态毒理模型
8.1 生态毒理模型的分类和应用
8.2 环境风险评估
8.3 生态毒理模型的特征和结构
8.4 综述:生态毒理学中模型的应用
……

9.个体模型
10.结构动态模型
11.空间模型

参考文献
附录

精彩书摘

a population model by different levels of the populations, and so forth. If an ideal validation cannot be obtained, then it is still important to validate the model as best as possible. The method of validation is dependent on the model objectives. A comparison between measured and computed data using an objective function Eq. (2) is an obvious test. This is, however, often not sufficient, as it may not focus on all the main objectives of the model, but only on the general ability of the model to describe correctly the state variables of the ecosystem. It is necessarv, therefore, to translate the main objectives of the modelinto a few validation criteria. They cannot be formulated generally, but are individual for the model and the modeller. For instance, if we are concerned with the eutrophication in an aquatic ecosystem, it would be useful to compare the measured and computed maximum concen-
trations of phytoplankton. The validation discussion can be summarized by the following issues:
1. Validation is always required to get a picture of the model reliability.
2. Attempts should be made to get data for the validation that are entirely different from those used in the calibration. It is important to have data from a wide range of forcing functions that are defined by the model objectives.
3. The validation criteria are formulated based on the model objectives and the quality of the available data. The main purpose of the model may, however, be an exploratory analysis to understand how the system responds to the dominating forcing functions. In this case, a structural validation is probably sufficient. Validation is a very important modelling step because it gives the uncertainty of the model results. It attempts to answer the question: Which model uncertaint)r should we consider when using the model to develop strategies for environmental management? If we use the model as research tool, then the validation will tell us whether the model results can be used to support or reject a hWothesis. The uncer-
tainty determined by the validation relative to the difference between the hypothesis and the model results will be decisive. In Chapter 7
……

前言/序言


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