数学模型在生态学的应用及研究（36） [The Application and Research of Mathematical Model in Ecology] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨东方，王凤友 著

图书标签:

• 数学模型
• 生态学
• 应用研究
• 生态建模
• 数理生态学
• 生物数学
• 生态系统
• 模型分析
• 生态预测
• 交叉学科

出版社： 海洋出版社

ISBN：9787502796785

版次：1

商品编码：12182894

包装：平装

外文名称：The Application and Research of Mathematical Model in Ecology

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：306

字数：480000##

内容简介

　　通过阐述数学模型在生态学的应用和研究，定量化地展示生态系统中环境因子和生物因子的变化过程，揭示生态系统的规律和机制以及其稳定性、连续性的变化，使生态数学模型在生态系统中发挥巨大作用。在科学技术迅猛发展的今天，通过《数学模型在生态学的应用及研究（36）》的学习，可以帮助读者了解生态数学模型的应用、发展和研究的过程；分析不同领域、不同学科的各种各样生态数学模型；探索采取何种数学模型应用于何种生态领域的研究；掌握建立数学模型的方法和技巧。此外，该书还有助于加深对生态系统的量化理解，培养定量化研究生态系统的思维。
　　《数学模型在生态学的应用及研究（36）》主要内容为：介绍各种各样的数学模型在生态学不同领域的应用，如在地理、地貌、水文和水动力以及环境变化、生物变化和生态变化等领域的应用。详细阐述了数学模型建立的背景、数学模型的组成和结构以及其数学模型应用的意义。
　　《数学模型在生态学的应用及研究（36）》适合气象学、地质学、海洋学、环境学、生物学、生物地球化学、生态学、陆地生态学、海洋生态学和海湾生态学等有关领域的科学工作者和相关学科的专家参阅，也适合高等院校师生作为教学和科研的参考。

内页插图

目录

喷灌作物的冠层净截留损失公式
土壤高速切削的仿真系统模型
坡度滴灌流量的偏差率公式
滴灌系统的滴头抗堵塞公式
单螺杆自热膨化机的功热方程
拖拉机需求的特征及预测公式
地膜覆盖的增温增产公式
水资源的评价标准模型
精确农作管理的分区划分模型
收膜整地作业机的设计公式
水稻谷粒的脱粒模型
土壤墒情的预测模型
马铃薯的水分利用公式
农田生态系统的氮素平衡模型
土壤颗粒的接触模型
多目标农作物的种植结构优化模型
土壤表观电导率的变异强度公式
土壤氮素的累积估测公式
清洗蔬菜的水射流模型
土壤的吸渗率公式
黄土泥流的流量公式
泥石流的洪峰流量公式
树种的多样性计算
滑坡位移的预报模型
滑坡稳定性的评价公式
景观斑块的特征模型
泥石流的风险度模型
泥石流的严重程度公式
乔木的斜向支撑模型
山区县域的生态评价模型
植被的净第一性生产力模型
生产系统的闭环控制函数
植物区系的综合系数计算
坡体的崩岗模型
黏性泥石流的阻力公式
土壤的流失方程
鸟类的多样性公式
福建山地的红壤磷吸附方程
黄土土壤的侵蚀模型
景观生态的破坏评价模型
冬小麦条锈病的叶片诊断模型
温室气动天窗的仿真模型
香菇冷冻干燥的工艺模型
水塔树状管网系统的优化模型
肥料的养分释放模型
气力抛秧的气流场方程
轴流泵的表面粗糙度模型
城乡结合部的耕地变化模型
含油菜籽的蛋白酶水解方程
细沟的剥蚀率模型
温室内的温湿度预测模型
作物蒸散量的变化特征模型
渠道纵横断面的设计模型
家畜粪便肥料的成分含量模型
地埋式喷头组合的喷洒模型
耕地的地力评价模型
土壤颗粒的空间变异性模型
耕地整理的潜力公式
双向犁的换向机构运动模型
旋流泵的流动模型
防波堤的波浪力公式
航道产生的异常波方程
有限水深的风浪频谱方程
水下岸坡变形的预报方程
纳潮量的变化公式
污水排海的质点运动轨迹模型
表层水温的分类模型
砂中134Cs的浓度公式
油浓度的水中荧光公式
防波堤的冲刷模型
海洋流场的数值计算
水下控制的爆破公式
浅水波的要素计算
近岸波浪流的运动方程
贮油沉箱的温度场公式
海底的冲刷模型
海湾的潮流输沙公式
码头海域的环境评价公式
近岸的输沙模型
生态环境的脆弱性模型
火灾中树种含碳的释放模型
稻纵卷叶螟迁入期的预报模型
林冠的降雨截留量模型
植被覆盖的气候模型
沼泽湿地的蒸散发模型
景观类型的服务价值模型
生态系统的服务价值模型
东北地区的冻结数模型
甜椒叶片的生长公式
草地植物群落的生长模型

前言/序言

　　数学模型研究可以分为两大方面：定性和定量。要定性地研究，提出的问题是“发生了什么或者发生了没有”。要定量地研究，提出的问题是“发生了多少或者它如何发生的”。前者是对问题的动态周期、特征和趋势进行了定性的描述，而后者是对问题的机制、原理、起因进行了定量化的解释。然而，生物学中有许多实验问题与建立模型并不是直接有关的。于是，通过分析、比较、计算和应用各种数学方法，建立反映实际的且具有意义的仿真模型。
　　生态数学模型的特点为：（1）综合考虑各种生态因子的影响。（2）定量化描述生态过程，阐明生态机制和规律。（3）能够动态地模拟和预测自然发展状况。
　　生态数学模型的功能为：（1）建造模型的尝试常有助于精确判定所缺乏的知识和数据，对于生物和环境有进一步定量了解。（2）模型的建立过程能产生新的想法和实验方法，并缩减实验的数量，对选择假设有所取舍，完善实验设计。（3）与传统的方法相比，模型常能更好地使用越来越精确的数据，将从生态不同方面所取得的材料集中在一起，得出统一的概念。
　　模型研究要特别注意：（1）模型的适用范围：时间尺度、空间距离、海域大小、参数范围。例如，不能用每月的个别发生的生态现象来检测1年跨度的调查数据所做的模型。又如用不常发生的赤潮模型来解释经常发生的一般生态现象。因此，模型的适用范围一定要清楚。（2）模型的形式是非常重要的，它揭示内在的性质、本质的规律，来解释生态现象的机制、生态环境的内在联系。因此，重要的是要研究模型的形式，而不是参数，参数是说明尺度、大小、范围而已。（3）模型的可靠性，由于模型的参数一般是从实测数据得到的，它的可靠性非常重要，这是通过统计学来检测。只有可靠性得到保证，才能用模型说明实际的生态问题。（4）解决生态问题时，所提出的观点，不仅从数学模型支持这一观点，还要从生态现象、生态环境等各方面的事实来支持这一观点。
　　本书以生态数学模型的应用和发展为研究主题，介绍数学模型在生态学不同领域的应用，如在地理、地貌、气象、水文和水动力，以及环境变化、生物变化和生态变化等领域的应用。详细阐述了数学模型建立的背景、数学模型的组成和结构以及其数学模型应用的意义。认真掌握生态数学模型的特点和功能以及注意事项。生态数学模型展示了生态系统的演化过程，预测了自然资源可持续利用。通过本书的学习和研究，促进自然资源、环境的开发与保护，推进生态经济的健康发展，加强生态保护和环境恢复。
　　本书获得西京学院的出版基金、贵州民族大学博点建设文库、“贵州喀斯特湿地资源及特征研究”（TZJF-2011年-44号）项目、“喀斯特湿地生态监测研究重点实验室”（黔教合KY字[2012]003号）项目、教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-12-0659）项目、“西南喀斯特地区人工湿地植物形态与生理的响应机制研究”（黔省专合字[2012]71号）项目、“复合垂直流人工湿地处理医药工业废水的关键技术研究”（筑科合同[2012205]号）项目、贵州民族大学引进人才科研项目（[2014]02）、土地利用和气候变化对乌江径流的影响研究（黔教合KY字[2014]266号）、威宁草海浮游植物功能群与环境因子关系（黔科合LH字[2014]7376号）、“铬胁迫下人工湿地植物多样性对生态系统功能的影响机制研究”（国家自然科学基金项目31560107）以及国家海洋局北海环境监测中心主任科研基金一长江口、胶州湾、浮山湾及其附近海域的生态变化过程（05EMC16）的共同资助下完成。
　　此书得以完成应该感谢北海环境监测中心主任姜锡仁研究员、上海海洋大学的院长李家乐教授、贵州民族大学校长张学立教授和西京学院校长任芳教授；还要感谢刘瑞玉院士、冯士筰院士、胡敦欣院士、唐启升院士、汪品先院士、丁德文院士和张经院士。诸位专家和领导给予的大力支持，提供的良好的研究环境，成为我们科研事业发展的动力引擎。在此书付梓之际，我们诚挚感谢给予许多热心指点和有益传授的其他老师和同仁。
　　本书内容新颖丰富，层次分明，由浅入深，结构清晰，布局合理，语言简练，实用性和指导性强。由于作者水平有限，书中难免有疏漏之处，望广大读者批评指正。
　　沧海桑田，日月穿梭。抬眼望，千里尽收，祖国在心间。

好的，这是一份关于一本名为《应用统计学与数据分析基础》（Foundations of Applied Statistics and Data Analysis）的图书简介。 --- 图书名称： 应用统计学与数据分析基础 ISBN: 978-7-5083-XXX-X 出版社: 科学出版社 出版时间: 2024年5月 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面且实用的应用统计学与数据分析知识体系。在当今这个数据爆炸的时代，无论是科学研究、商业决策还是社会治理，对数据的有效收集、处理、分析和解释能力已成为核心竞争力之一。本书正是为了满足这一需求而编写，它不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实践的工具书，致力于弥合统计理论与实际数据分析应用之间的鸿沟。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础统计概念到高级数据建模技术的完整流程。我们摒视了过于艰深晦涩的纯数学推导，转而聚焦于统计方法的直观理解、适用条件、实际操作步骤以及结果的解读。全书贯穿“理解数据、选择方法、执行分析、解释结果”的实践主线。 核心内容概述： 第一部分：统计学基石与描述性分析 本部分为后续所有分析奠定基础。我们首先介绍了概率论的基本概念，包括随机变量、常见概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布等）及其在现实问题中的应用场景。随后，重点讲解了描述性统计分析，强调了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的正确理解和计算。本书特别引入了数据可视化技术作为描述性分析的重要组成部分，详细阐述了直方图、箱线图、散点图以及时间序列图的绘制方法和信息提取技巧，强调了“数据在可视化中会说话”的理念。 第二部分：统计推断的原理与实践 统计推断是本书的理论核心。我们深入探讨了抽样分布、中心极限定理等关键概念，并详细介绍了参数估计的方法，包括点估计和区间估计。对假设检验的讲解细致入微，不仅涵盖了Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本），还包括了方差分析（ANOVA）——从单因素到多因素的完整框架。在讲解每种检验方法时，本书均提供了清晰的步骤指南、对原假设和备择假设的明确界定，以及对P值和置信区间的实际意义的深度解读，避免了将假设检验简化为机械的“看P值”操作。 第三部分：回归分析：核心建模技术 回归分析是数据分析领域最常用也最强大的工具之一。本书将回归分析拆分为几个逻辑递进的章节。 简单线性回归： 详细讲解了最小二乘法的原理、模型假设的检验（如残差分析、共线性诊断）以及回归系数的解释。 多元线性回归： 扩展到多个自变量的情况，重点讨论了变量选择策略（如逐步回归、信息准则），以及如何处理交互效应和非线性关系（通过变量变换）。 广义线性模型（GLM）： 针对非正态分布的响应变量（如计数数据和比例数据），系统介绍了逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression），这些模型在医学、社会学和质量控制等领域具有极高的应用价值。 第四部分：高级分析方法与非参数统计 为了应对复杂数据结构和不满足经典参数模型假设的情况，本书引入了非参数统计方法和部分多变量技术。 非参数检验： 介绍了Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等，它们是当数据不满足正态性或尺度尺度不满足等距假设时的可靠替代方案。 方差分析的延伸： 详细介绍了重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）及其在纵向数据分析中的应用。 基础多元分析导论： 简要介绍了主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的基本思想，目的在于帮助读者理解降维和数据结构探索的初步概念，为后续深入学习提供桥梁。 第五部分：数据分析的软件实践与案例研究 统计知识的价值体现在应用上。本书紧密结合主流统计软件（如R语言和Python中的相关库，如`statsmodels`和`scikit-learn`的统计模块），提供了大量的代码示例和可复现的案例。这些案例来源于市场调查、金融风险评估、质量控制和生物医学等多个实际领域。每章末尾均设置了“实践挑战”环节，鼓励读者亲自动手处理真实数据集，并将分析结果撰写成规范的报告。 本书的特色： 1. 强调直觉理解： 每一个公式和检验背后，我们都力求解释其背后的逻辑和现实意义，而非仅仅罗列数学表达式。 2. 实用性导向： 侧重于如何利用统计工具解决实际问题，包括数据清洗、异常值处理和模型诊断。 3. 软件融合： 代码示例清晰、注释详尽，确保读者能够无缝衔接理论学习与软件操作。 4. 批判性思维培养： 引导读者质疑数据质量、评估模型局限性，避免“数据挖掘陷阱”。 适用读者： 本书适合大学本科高年级学生、研究生（硕士、博士），以及需要将统计学原理应用于日常工作的科研人员、工程师、商业分析师和数据科学家。对于有一定基础，希望系统化提升统计建模能力的在职专业人士，本书也是一本极佳的自学参考书。阅读本书，读者将能够自信地驾驭从描述性统计到构建解释性统计模型的全过程，真正成为数据的“解读大师”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就有一种深邃而引人入胜的魅力，我一直对自然界中那些看似随机却又遵循着某种内在规律的现象感到好奇。从森林的生长扩张到鸟类迁徙的路线，再到鱼群的集体行为，这些都让我思考背后是否存在着一种数学的力量在驱动。我尤其期待这本书能够深入浅出地讲解，究竟有哪些数学模型能够精准地刻画和预测这些复杂的生态过程。是简单的线性模型，还是更加精妙的非线性方程组？书中会不会涉及到微分方程、偏微分方程，甚至是一些统计学方法？我对那些能够将抽象的数学概念转化为生动生态情景的例子特别感兴趣，比如如何用模型来模拟疾病在种群中的传播，或者探讨不同物种之间微妙的捕食与被捕食关系。我希望这本书能让我惊叹于数学的强大，不仅能帮助我们理解自然，更能指导我们如何更有效地保护和管理生态系统，为可持续发展提供科学依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到科学探索的严谨与浪漫，我既期待它能带来扎实的理论知识，也希望它能激发我的想象力。对于“应用”二字，我非常感兴趣的是，这些数学模型在现实生态保护和管理中，究竟是如何发挥作用的？书中是否会探讨如何利用模型来评估环境影响？例如，某个开发项目对当地生态系统的潜在影响，是否可以通过建立模型来量化和预测？或者在资源管理方面，如何通过模型来确定可持续的捕捞配额，或者制定有效的森林管理策略？我希望能看到一些具体的、可操作的例子，让读者能够明白，数学模型并非仅仅是学术研究的工具，而是能够直接服务于解决现实世界生态问题的强大武器。我对书中是否会介绍一些成功运用模型来解决实际生态危机的案例充满期待，这将会极大地增强我对数学在生态学领域应用价值的认同感。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的书名，我的思绪立刻飘到了那些遥远的、未知的生态领域。我对其中“研究”二字尤其感到好奇，这是否意味着书中不仅会介绍已有的模型，还会探讨一些前沿的研究方向和尚未解决的生态学难题？我希望作者能够分享一些他们自己或者学术界最新的研究成果，比如在气候变化对生态系统的影响、生物多样性的维持机制，或者外来物种入侵的预测与控制等方面，数学模型究竟扮演了怎样的角色？我设想书中会提供一些案例研究，详细分析某个具体生态问题是如何通过建立数学模型来分析、模拟并提出解决方案的。这就像是在解一个复杂的谜题，数学模型就是一把能够打开答案之门的钥匙。我希望能从中学习到研究方法的精髓，理解科学家们是如何将复杂的现实问题抽象化，用数学语言来表达，并从中获得有价值的见解。这本书能否点燃我内心深处的科研火花，让我对生态学领域的数学应用产生更浓厚的兴趣？

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望，更多的是源于对生态学本身的热爱，以及对它背后可能隐藏的数学逻辑的渴望。我想象书中会如同解剖学家的手术刀一样，将复杂的生态现象一层层剥开，用严谨的数学工具来解释其中的奥秘。比如，在种群动态学方面，书中是否会介绍Lotka-Volterra模型及其各种改进，用来描述捕食者和猎物之间的相互作用？又或者在群落生态学中，如何利用数学方法来研究物种多样性与稳定性之间的关系？我特别期待书中能够展示数学模型的直观可视化，比如通过图表、模拟动画来呈现模型的运行过程和结果，这样即使数学基础不是特别扎实的读者，也能更容易地理解其中的原理。我对那些能够连接起抽象公式和具体生态过程的例子充满期待，例如，一个简单的微分方程如何描绘出某种藻类在富营养化水体中的爆发式增长，或者一个空间模型如何解释物种在地理分布上的聚集与分散。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名所吸引，是因为它精准地触及了我一直以来对自然界运作机制的好奇心，以及对数学在解释这些机制方面的潜力。我猜想书中会对不同类型的数学模型进行分类和介绍，从基础的统计模型到复杂的模拟系统。我希望能学习到如何构建一个数学模型，如何选择合适的模型来解决特定的生态问题，以及如何解读模型的输出结果。尤其让我好奇的是，书中会不会探讨模型的局限性和不确定性？任何模型都是对现实世界的简化，那么在生态学中，我们如何评估模型的准确性，如何处理模型中的不确定性，以及如何在模型的指导下做出审慎的决策？我期待书中能够分享一些关于模型验证和敏感性分析的技巧，这些都是构建可靠的生态学模型的关键步骤。我希望这本书能够让我对数学建模在生态学研究中的整个流程有一个清晰的认识，并为我未来可能进行的学习或研究打下坚实的基础。