数学模型在生态学的应用及研究（37） [The Application and Research of Mathematical Model in Ecology] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

杨东方，陈豫 著

图书标签:

• 数学模型
• 生态学
• 应用研究
• 生态建模
• 数学生物学
• 种群动态
• 系统生态学
• 环境科学
• 生物数学
• 模型分析

出版社： 海洋出版社

ISBN：9787502796792

版次：1

商品编码：12182920

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：308

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，定量化的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，通过该书的学习，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（37）》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（37）》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

区域水土流失的预测公式
山地林道网的土壤侵蚀模型
非饱和土壤的坡面产流模型
泥石流的地貌灾害预测模型
双裂蟹甲草的净光合速率模型
滑坡危险度的区划公式
小流域的侵蚀产沙模型
泥石流与江河水流的交汇流动方程
排导槽中泥石流的流速方程
县城迁建的选址模型
物种价值的系数计算
土质边坡的稳定性模型
阵性泥石流的周期性模型
滑坡变形的预测模型
土壤的退化程度模型
林地植被的生长判别函数
地类的损失面积公式
农户投资的效益公式
滑坡灾害的预测模型
风景区的景观格局模型
玉米叶片的几何造型函数
参考作物的蒸散量模型
渠道轮灌的优化配水模型
田间腾发量的计算模式
砂质夹层土壤的人渗计算
抛秧机的输秧运动方程
塔里木盆地的潜水蒸发公式
水稻的动态产量模型
发动机的调速特性模型
柴油机的自动控制模型
平整土方量的计算
斜齿圆柱齿轮的传动优化模型
温室环境的预测模型
颗粒饲料的热物性模型
土地利用的变化幅度公式
苹果的等级判别系统模型
坡面的入渗模型
果蔬呼吸的强度模型
皮棉的杂质纤维检测函数
排种器的护种模型
射阳港的工程潮位公式
集装箱船舶的抵港模型
桩柱周围的海底冲刷模式
海浪及水质点的运动模型
海浪谱的高阶谱矩计算
海上建筑物的硬化弹性模型
沿岸的搬运公式
高频的复介电常数计算
潮位潮流的模拟公式
沉箱的动力响应模型
波浪的周期方程
潮间浅滩的泥沙运移模型
含水层的对流弥散模型
海洋的固有光学特性方程
地质环境系统的评价模型
盐水土壤的介电模型
负压桶的运动模型
海湾的固有振动周期公式
气候系统的吸引子模型
系泊工程的桩基计算
负压桶的桶基模型
联合播种机的播量公式
降雨影响的优先流公式
水草粉碎的预测模型
滴灌土壤的水分运动模型
履带车辆的液压功率公式
土壤水分的垂直变异模型
机滚船犁的转弯稳定模型
日光温室的适应性模型
土地利用的覆被空间模型
农业水资源的利用效率模型
核桃的脱壳模型
水稻叶片的气孔导度模型
水资源的潜水均衡方程
旋涡泵流道截面的流场方程
毛桃苗的嫁接模型
迷宫滴头的水力特性模型
灌水滴头的流体模型
灌区排水的控制模型
土地利用的可持续评价函数
驾驶室的声学灵敏度模型
豆芽棚的滑坡公式
风雪流的运动阻力公式
泥石流的预测模型
泥石流危险度的区划模型
泥石流暴发的规模模型
防护林的演替方程
洪涝灾害的区划公式
降雨与泥石流的关系式
滑坡和泥石流的危险度模型
山丘区匹配开发的评价公式
土粒度成分的分维公式
泥石流等级和灾度的划分公式
古乡沟泥石流的流速公式
土壤水分的变化公式
岩体的卸荷特性公式
山地的生态评价模式
森林植被的多样性公式
流域洪水的特征模型
泥石流的冲击模型
蔬菜基地的环境评价公式

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。

现代生态学研究的基石：理论与方法的深度解析 本书聚焦于当代生态学领域的核心议题与前沿进展，旨在为研究人员、政策制定者及高等院校师生提供一套全面、深入的理论框架与实践工具，以应对日益复杂的全球环境变化与生物多样性挑战。 本书并非关注特定应用案例的集合，而是着眼于支撑现代生态学分析与预测的基础理论、方法论的演进，以及数据驱动型研究范式的转型。我们致力于构建一个知识体系，强调严谨的数学逻辑如何转化为可验证的生态学洞察，同时探讨计算工具与复杂系统理论如何重塑我们理解生命过程的方式。 全书内容组织严密，层层递进，涵盖了从宏观种群动态到微观生态过程的多个尺度。 --- 第一部分：生态学理论的演化与基础框架 本部分深入探讨了塑造当代生态学思想的核心理论，特别是那些在不依赖具体模型应用的情况下，决定研究方向和解释范式的基石。 第一章：生态学知识体系的哲学基础与认识论转变 本章首先梳理了生态学从定性观察向定量科学演进的历史脉络，重点分析了归纳法与演绎法在生态学研究中的角色差异。我们讨论了“生态复杂性”的内涵，并探讨了系统思维如何取代还原论思维，成为理解生态系统功能的指导原则。本章特别关注生态学理论的可证伪性问题，以及如何通过跨尺度的比较研究来增强理论的鲁棒性。我们审视了如尺度依赖性（Scale Dependence）和异质性（Heterogeneity）等核心概念对理论构建的影响。 第二章：种群生态学：动态平衡与非线性效应 本章聚焦于种群水平的结构性变化与密度依赖性。我们着重分析了经典的代数增长模型（如指数增长与逻辑斯蒂增长）的局限性，并深入探讨了引入时间延迟（Time Lags）和空间异质性对种群稳定性和周期性行为的影响。讨论内容包括阶段结构模型（Stage-Structured Models）的建立原则，以及如何通过矩阵代数来分析种群的长期演化趋势，而不是简单地描述某一特定环境下的增长率。我们探讨了基于主方程（Master Equation）的随机过程在描述小种群灭绝风险中的作用。 第三章：群落生态学：物种共存与交互作用的机制 本章将理论分析的焦点从单个种群扩展到多个物种的交互网络。我们系统地梳理了竞争、捕食、寄生等核心交互作用的数学描述，重点分析了非线性反应函数（如Holling Type II/III）如何影响系统稳定性。在物种共存理论方面，本书详细阐述了竞争排斥原理的现代解读，并着重分析了诸如空间异质性、资源脉冲等非经典因素如何允许高多样性的稳定维持。我们深入探讨了群落结构指数（如多样性指数的统计学基础）的设计原理及其在评估生物群落健康状态时的适用性边界。 --- 第二部分：复杂系统方法论与数据驱动的解析 本部分侧重于介绍和评估那些用于处理生态系统固有复杂性与不确定性的高级分析方法论，强调方法论的选择与生态学问题的匹配度。 第四章：生态网络理论与系统稳定性分析 本章是关于复杂性分析的核心。我们详细介绍了图论在构建食物网和互作网络中的应用，并区分了结构属性（如网络密度、模块化）与功能属性（如信息流、鲁棒性）的分析路径。重点在于稳定性分析，我们探讨了如何利用特征值分析来评估基于微分方程组的线性化模型在平衡点附近的稳定性，并讨论了李雅普诺夫函数在判断非线性系统全局稳定性中的应用。此外，本章还探讨了随机矩阵理论在预测大型随机网络拓扑结构中的潜在稳定性范围。 第五章：时空数据的统计建模与推断 本章聚焦于如何从观测数据中提取可靠的生态学信息。我们系统对比了广义线性模型（GLM）与广义加性模型（GAM）在处理非线性回归关系时的优势与局限。关键内容包括时间序列分析在识别生态周期性（如气候驱动的振荡）中的应用，以及空间自相关性（Spatial Autocorrelation）的处理技术，如克里金插值（Kriging）的理论前提。本章强调了模型诊断的重要性，包括残差分析和模型选择标准（如AIC/BIC）在确保推断有效性中的作用。 第六章：不确定性量化与贝叶斯推断 现代生态学研究对结果的可信度要求极高，本章系统阐述了处理不确定性的方法。我们详细介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基本原理，并讨论了它在参数估计和模型比较中的强大能力，特别是当分析涉及难以解析积分的复杂模型时。我们区分了模型不确定性（Model Uncertainty，即选择哪个结构描述数据）和参数不确定性（Parameter Uncertainty，即参数估计的精确度），并展示了如何通过贝叶斯模型平均（BMA）来整合不同模型预测以获得更稳健的结论，而非仅仅依赖单一“最佳”模型。 --- 第三部分：前沿方法论与跨学科集成 本部分展望了生态学研究方法论的未来方向，即如何融合新兴的计算科学和生物信息学工具，以应对全球尺度的环境问题。 第七章：生态过程的计算模拟与跨尺度建模 本章讨论了生态学模拟方法的选择。我们详细比较了基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM）与基于连续方程的（Continuous Models）在描述个体决策、涌现行为和空间异质性方面的能力差异。重点分析了元胞自动机（Cellular Automata）在模拟栖息地破碎化和物种扩散过程中的应用逻辑。本章强调了模型校准（Calibration）和验证（Validation）的严格流程，指出有效的模拟不仅需要预测未来，更需要能够重现历史观测数据作为其可靠性的证明。 第八章：高维数据分析与降维技术 随着遥感、基因组学和大规模传感器网络的普及，生态学家面对的是高维度的信息流。本章深入探讨了主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）的统计假设，并讨论了它们在识别生态系统中潜在驱动因子时的应用。此外，我们介绍了非线性降维技术，如t-SNE或UMAP，在探索复杂生态学数据集中潜在聚类和结构时的效能，这对于理解物种对环境梯度的响应模式至关重要。 第九章：数据同化与预测生态学的未来 本章聚焦于如何将实时的、离散的观测数据融入到连续的时间演化模型中，以实现更精确的短期和长期预测。我们讨论了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其非线性扩展（如扩展卡尔曼滤波 EKF）在状态估计中的作用，特别是在预测短期气候波动下的种群波动时。本章最后讨论了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）在生态预测中的潜力，强调了生态学研究者必须能够解释模型决策背后的生态学机制，而非仅仅依赖“黑箱”预测。 --- 本书的结构设计确保了读者不仅能掌握具体的分析技巧，更能理解这些技巧背后的数学和统计学逻辑，从而具备批判性地评估现有生态学研究、并设计具有前瞻性的新研究的能力。它是一本关于如何构建、验证和应用生态学知识体系的教程，而非对特定生态系统研究成果的汇编。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对环境问题略有关注的社会人士，我深切关注着人类活动对生态系统造成的种种影响。从气候变化到生物多样性丧失，这些问题常常让我感到一丝无力。我希望能够找到一些工具或视角，帮助我更深入地理解这些问题的根源，并探索可能的解决方案。这本书的出现，似乎提供了一个非常独特的切入点。我猜想，这本书可能阐述了如何利用数学模型来量化生态系统的脆弱性，如何预测不同干预措施的效果，以及如何为可持续发展提供科学依据。我渴望了解，那些看起来抽象的数学公式，是否能够转化为具体的可行建议，为我们保护珍贵的自然资源提供切实的支持。我希望这本书能让我看到，科学的力量如何在应对全球性环境挑战中发挥至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我一种严谨而又充满探索性的感觉，仿佛它能带我进入一个由数字和生命交织而成的奇妙世界。我是一名对未知领域充满求知欲的读者，总是乐于接受挑战，拓宽自己的视野。我设想，这本书可能会深入探讨如何构建数学模型来模拟复杂的生态过程，例如物种的分布、迁移，甚至是基因的传播。我期待它能展示数学模型在生态学研究中的创新应用，比如利用机器学习和大数据来解决一些传统方法难以应对的生态难题。我希望这本书能够提供一些前沿的研究视角，让我能够了解到这个领域最前沿的进展，并激发我对生态系统运作机制更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁却不失学术气息，纯净的蓝色背景衬托着书名，给人一种严谨而深邃的感觉。我是一名对自然科学一直充满好奇心的普通读者，虽然我不是生态学领域的专业人士，但“数学模型”和“生态学”这两个词的结合，激起了我探索未知的好奇心。我常常在想，那些复杂的生态系统，比如雨林中的物种互动，或者海洋中的食物链，它们是如何在动态中保持平衡的？是否存在一些隐藏的数学规律在其中运作？这本书似乎为我打开了一扇窗，让我能够窥见科学研究的冰山一角。我非常期待通过这本书，能够理解那些抽象的数学公式如何被用来描绘生动的自然现象，如何帮助科学家们预测环境变化带来的影响，甚至指导我们如何更好地保护地球的生态环境。

评分☆☆☆☆☆

我对自然界中的模式和规律一直着迷，尤其对那些看不见的、驱动着事物运转的机制充满好奇。这本书的标题，让我联想到那些隐藏在纷繁复杂的生态现象背后的数学优雅。我个人并非数学科班出身，但对抽象思维的魅力有着浓厚的兴趣。我期待这本书能够以一种循序渐进的方式，介绍数学模型如何在生态学研究中扮演“语言”和“工具”的角色。或许，它会从基础的数学概念讲起，然后逐步引入更复杂的模型，并结合实际的生态学案例来展示模型的应用。我希望通过阅读这本书，能够建立起数学与生态学之间的联系，理解那些看似冰冷的数字和公式，如何能够精确地描述和预测生命世界的动态变化，从而提升我对科学思维的理解能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找能够拓展我知识边界的读物，而这本书的选题恰好击中了我的兴趣点。我常常被大自然鬼斧神工的设计所折服，但有时也会困惑于某些现象背后的深层原因。例如，当看到某个物种数量突然爆发或骤减时，我总是忍不住去思考是什么驱动了这种变化。这本书的标题——“数学模型在生态学的应用及研究”——让我看到了一个将严谨的数学工具与充满生机的生态世界相结合的可能性。我设想，这本书可能会介绍一些经典的生态学模型，比如捕食者-猎物模型，或者种群增长模型，并解释它们是如何构建的，以及它们在实际研究中发挥的作用。我希望它能用一种易于理解的方式，将复杂的数学概念转化为生动的生态学洞察，让我能够更好地欣赏和理解地球上生命的复杂性和美妙之处。