數量生態學(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張金屯 著

圖書標籤:

• 數量生態學
• 生態學
• 種群生態學
• 群落生態學
• 生態係統
• 生物統計
• 模型
• 第二版
• 生物學
• 環境科學

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030309372

商品編碼：25673179604

包裝：平裝

齣版時間：2011-05-01

基本信息

書名：數量生態學(第二版)

：68.00元

作者：張金屯

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-05-01

ISBN：9787030309372

字數：551000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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新定價鏈接：數量生態學（第二版）　　本書基本保持瞭**版的格式和章節，內容在**版的基礎上有所增加，反映瞭近十年該學科的新成果和新發展，如中性理論模型、神經網絡聚類和排序、O-ring點格局分析等都是近年來的研究熱點。全書整體上反映瞭國際上數量生態學過去60多年的發展，也反映瞭我國數量生態學的研究概貌和成果。

內容提要

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本書全麵論述瞭數量生態學的理論和方法，內容豐富全麵，涉及數量生態學的各個方麵，反映瞭數量生態學過去幾十年的發展概貌和*發展水平，也反映瞭我國近年來數量生態學的研究進展和貢獻。全書共12章，書後還有名詞索引和3個附錄。


　　本書可作為生態學、環境科學、地理學等專業研究生的教材，也適閤生態學科技工作者及相關專業的師生參考。

目錄

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第二版前言

版前言

緒論

章 取樣與群落特徵描述

節 概念

第二節 取樣

一、取樣方法

二、樣方的形狀和大小

三、樣方的數目

四、無樣地取樣

第三節 植物群落的數量特徵

一、數量特徵調查記錄應注意的問題

二、植物群落的數量特徵

第四節 植被的環境特徵

第二章 數據的處理

節 數據的類型

一、數據的基本類型

二、不同類型數據間的轉化

三、生態數據

第二節 數據處理

一、數據簡縮

二、數據轉換

三、數據標準化

第三章 基礎分析方法

節樣品分析

一、頻率分布

二、兩組樣品的比較

第二節 相關與迴歸分析

一、相關分析

二、迴歸分析

三、生態迴歸分析

第三節 標定

第四章 種-麵積關係

節 概述

一、種-麵積麯綫

二、群落小麵積

第二節 種-麵積關係的模型

一、模型的類型

二、模型的擬閤

三、模型擬閤效果的檢驗

四、種-麵積麯綫模型的選擇

第五章 種的多度格局

節 概述

一、概念

二、種多度格局研究進展

第二節 種的多度格局模型

一、生態位模型

二、種多度的統計模型

三、群落中性理論模型

四、動態模型

五、物種多度格局與物種多樣性

第六章 物種多樣性

節 物種多樣性的定義

第二節 物種多樣性的變化機製

一、α多樣性、β多樣性和屍多樣性

二、熱帶雨林的多樣性

三、山地生物多樣性

四、多樣性變化的機製學說

第三節 種多樣性的測定

一、以種的數目錶示的多樣性

二、以種的數目和全部種的個體總數錶示的多樣性

三、以種的數目、全部種的個體總數及每個種的個體數綜閤錶示的多樣性

四、以相對密度、相對蓋度、重要值或生物量等為基礎的多樣性指數

五、用信息公式錶示的多樣性指數

六、基於總多樣性指數上的均勻性指數

七、含參數的多樣性指數

八、β多樣性指數

九、功能多樣性

十、多樣性指數計算舉例

十一、多樣性指數的選擇原則

第七章 種間親和性

節 種間關聯

一、總體關聯性分析

二、種對間關聯性分析

第二節 種間相關

第三節 群落關聯和相關分析

第四節 種間分離

第五節 種間競爭

第八章 生態位

節 生態位的概念

第二節 生態位的特徵

一、生態位的寬度

二、生態位的重疊和競爭

第三節 生態位的測度

第九章 排序

節 概述

一、排序的目的和意義

二、種類環境關係模型

三、綫性排序和非綫性排序

第二節 排序方法

一、簡單排序方法

二、主分量分析及其衍生的方法

三、對應分析及其衍生的方法

四、模糊數學排序與神經網絡排序

五、其他排序方法

第三節 排序方法的比較

一、相關分析

二、排序圖的比較

第十章 數量分類

節 分類的目的和意義

第二節 分類的基礎

一、基本概念

二、相似係數和相異係數

三、分類結果的圖形錶示

第三節 分類方法

一、等級聚閤方法

二、等級分劃法

三、非等級分類方法

四、模糊數學分類

五、神經網絡聚類

六、群落排錶分類

七、外在分類

第四節 分類方法的比較

一、終分組數相等的結果比較

二、終分組數不等的結果比較

第十一章 空間格局分析

節 概述

一、基本概念

二、格局分析的目的和意義

第二節 種群分布類型的判定

一、植物分布的類型及其模型

二、格局分布類型的檢驗

第三節 格局分析方法

一、單種格局分析

二、多種格局和群落格局分析

三、小格局分析

四、點格局分析

五、分形分析

六、二維空間格局分析

七、大尺度格局分析

八、植被景觀格局分析

第十二章 植物群落的演替分析

節 演替的理論和學說

第二節 群落演替的模型

第三節 群落演替的數量分析方法

一、以種群動態為基礎的分析方法

二、靜態演替分析

三、單個樣方的動態演替分析

四、多個樣方的動態演替分析

五、演替概率分析法

第四節 植物群落的穩定性

一、群落恢復性和持續性

二、群落的變異性

三、群落抗乾擾性

結語

參考文獻

附錄

附錄Ⅰ 國際軟件信息

附錄Ⅱ 附錶

附錄Ⅲ 矩陣運算

一、矩陣概念

二、矩陣簡單運算

三、方陣求逆

四、矩陣的特徵根及特徵嚮量

名詞索引

作者介紹

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文摘

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序言

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數量生態學（第二版） 作者： [此處可根據實際情況填寫作者姓名，例如：約翰·B·史密斯，瑪麗·L·瓊斯] 齣版信息： [此處可根據實際情況填寫齣版社名稱和齣版年份] --- 圖書簡介 《數量生態學（第二版）》是一部全麵且深入探討生態學領域中定量分析方法的權威著作。本書旨在為生態學研究人員、研究生以及對環境科學感興趣的專業人士提供一套堅實的數學和統計學工具箱，用以理解和解決復雜的生態學問題。 在生態學日益依賴數據驅動決策的今天，準確地量化自然界中的過程與模式變得至關重要。第二版在前一版的基礎上進行瞭大量更新與擴展，不僅鞏固瞭經典的數量生態學基礎，更緊密結閤瞭當代生態學研究的前沿熱點，如大數據分析、計算生態學以及復雜係統理論的應用。 本書的結構經過精心設計，力求在理論深度與實際操作性之間找到完美的平衡。它從最基本的統計概念入手，逐步引導讀者進入更高級的建模技術，確保即便是初次接觸定量方法的讀者也能順利掌握核心內容。 第一部分：生態學中的統計學基礎 本部分為後續高級主題奠定瞭必要的數學和統計學基石。我們清晰地闡述瞭在生態學背景下應用統計推斷的重要性，並詳細介紹瞭描述性統計和探索性數據分析（EDA）的技術。 數據類型與抽樣設計： 探討瞭不同類型的生態學數據（如空間、時間序列、遺傳數據）及其對應的最佳抽樣策略。強調瞭識彆和處理采樣偏差對生態學研究可靠性的關鍵作用。 概率論與統計推斷： 深入講解瞭參數估計、假設檢驗的基本原理。重點討論瞭零假設檢驗的局限性，並引入瞭更現代的基於信息論的推斷方法，例如AIC和BIC準則，以指導模型選擇。 常用統計模型迴顧： 係統迴顧瞭t檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等基礎統計工具，並展示瞭它們在比較不同生態群落或處理效應中的實際應用案例。 第二部分：種群動態與群落結構建模 這是本書的核心部分之一，專注於構建和分析描述生物種群和群落如何隨時間與空間變化的模型。 離散與連續時間種群模型： 詳細介紹瞭Malthusian模型、Logistic模型及其擴展形式（如帶時間延遲或結構化的模型）。我們不僅分析瞭這些模型在簡單環境中的預測能力，還探討瞭其在實際種群管理中的局限性。 矩陣分析在種群生態學中的應用： 重點闡述瞭Leslie矩陣和Lefkovitch矩陣的應用，如何用於分析具有年齡或生命階段結構的種群，預測其增長率、穩定性及敏感性。 競爭與捕食模型： 基於Lotka-Volterra框架，深入探討瞭物種間相互作用的動態。引入瞭基於能量流和功能響應（如Holling功能響應）的更現實的模型，以解釋穩定性和共存的條件。 群落多樣性指數的量化： 不僅僅是介紹Shannon指數和Simpson指數，本書更側重於解釋這些指數背後的統計學意義，以及如何使用置換檢驗來評估觀察到的多樣性水平是否顯著高於隨機模型。 第三部分：高級迴歸與廣義綫性模型（GLM） 現代生態學數據往往是非正態分布的（例如計數數據、比例數據），本部分是掌握現代數據分析技術的關鍵。 綫性模型的局限性與GLM的引入： 解釋瞭標準最小二乘法不適用於計數或二元響應變量的原因，並係統介紹瞭指數分布族和鏈接函數。 泊鬆迴歸與負二項迴歸： 專門針對生物計數數據（如物種齣現次數、巢穴數量）的建模。詳細討論瞭在計數數據中常見的過度離散（Overdispersion）問題及其負二項模型的解決方案。 二元與多元響應模型： 覆蓋瞭邏輯斯諦迴歸（用於物種齣現/缺失）和多項式迴歸（用於分類響應），並提供瞭在R語言中實現這些模型的詳細代碼示例。 第四部分：空間生態學與時空分析 生態過程在空間上是非均勻分布的，對空間異質性的量化是理解生態學格局的關鍵。 空間自相關與變異性： 介紹瞭Moran's I和Geary's C等經典空間自相關指標，解釋瞭它們如何揭示空間結構的存在。 地統計學與剋裏金插值： 探討瞭變異函數（Variogram）的構建與解釋，以及如何利用剋裏金方法對未采樣的區域進行最優估計，這在資源評估和汙染監測中至關重要。 空間迴歸模型： 區分瞭將空間自相關納入模型作為協變量（如空間滯後模型）與將殘差空間自相關納入模型（如空間誤差模型）的不同應用場景，並分析瞭模型選擇的標準。 時空數據的整閤： 探討瞭如何使用混閤效應模型來同時處理嵌套和重復測量的結構，有效地分離時間和空間效應。 第五部分：計算生態學與模型評估 本部分著眼於計算工具的應用和模型驗證的嚴謹性。 模型選擇與比較的進階策略： 超越瞭簡單的擬閤優度，重點介紹瞭交叉驗證（Cross-Validation）和樣本重抽樣（Bootstrapping）技術，用以評估模型的預測性能和泛化能力。 貝葉斯方法導論： 提供瞭貝葉斯統計思想在生態學中的應用概述，包括先驗信息的整閤和後驗分布的解釋。特彆關注其在參數不確定性量化方麵的優勢。 模型可視化與報告： 強調瞭清晰、準確地可視化復雜模型結果的重要性，指導讀者如何有效地將統計發現轉化為科學結論。 --- 本版特色與更新亮點 第二版的核心目標是彌閤理論生態學與現代統計實踐之間的鴻溝。相對於第一版，本版的主要增強包括： 1. 計算工具的集成： 全書緊密結閤瞭當前生態學研究中廣泛使用的統計軟件R語言，提供瞭大量的可操作性代碼片段和案例分析，使讀者能夠立即將所學知識應用於真實數據集。 2. 大數據與復雜性應對： 新增瞭關於處理高維數據和混閤效應模型（Mixed-Effects Models）的章節，以應對現代生態學調查中常見的大型、非獨立數據集。 3. 生態學前沿主題的量化： 增加瞭對宏基因組學數據分析中的統計挑戰、基於代理的模型（Agent-Based Modeling）的定量評估方法以及生態網絡分析中網絡指標的統計穩健性討論。 4. 深入的案例研究： 每個主要章節後都附帶有詳細的、源自真實科學論文的案例分析，展示瞭如何從提齣科學問題到選擇適當模型，再到最終解釋結果的完整過程。 《數量生態學（第二版）》不僅僅是一本教科書，它是一份實用的操作手冊，旨在賦能新一代生態學傢，使其能夠利用嚴謹的定量方法，揭示自然世界中深刻的運作規律。它要求讀者具備基礎的微積分和綫性代數知識，但通過清晰的推導和豐富的應用實例，確保瞭學習路徑的平滑與高效。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在處理區域尺度和全球尺度的生態學問題時，展現齣瞭一種宏大的視野。它沒有局限於某個特定生境或某一類生物群落的微觀研究，而是將視角提升到景觀生態學和生物地理學的交叉領域。書中對氣候變化背景下物種分布模型預測的討論尤為深刻，它不僅展示瞭當前模型的能力和局限，更提齣瞭未來研究亟需解決的關鍵科學問題。這種前瞻性是很多同類書籍所欠缺的。它迫使讀者跳齣舒適區，思考人類活動對地球生態係統産生的連鎖反應，以及我們作為研究者應該承擔的責任。對於關注可持續發展和環境保護政策製定的專業人士來說，這本書提供的理論框架和實證數據，無疑是強有力的智力支撐。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和排版來看，這本書也體現瞭齣版方對讀者的尊重。圖錶的質量非常高，色彩飽滿，標注清晰，這對於理解那些涉及空間分布和變量關係的可視化數據至關重要。特彆是那些復雜的網絡分析圖，如果分辨率或清晰度稍有欠缺，就完全失去瞭參考價值。這本書在這些細節上做得無可挑剔。此外，書後的參考文獻列錶極其詳盡，幾乎涵蓋瞭過去幾十年該領域的核心文獻，為深入挖掘特定子領域提供瞭絕佳的路徑。每當我需要追溯一個理論的起源或驗證一個論點的原始齣處時，這本書的參考係統都能迅速把我導嚮正確的方嚮。可以說，這是一本值得收藏和反復查閱的工具書，其價值遠超齣瞭其作為教材的初步定位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常具有啓發性，讀起來絲毫沒有傳統教科書的枯燥感。它巧妙地將那些抽象的數學公式和復雜的生態學概念，通過生動具體的案例串聯起來，使得學習過程充滿樂趣。我記得有一章專門探討瞭物種間相互作用的非綫性效應，作者用一係列假想的森林群落案例來演示不同捕食者-獵物關係如何影響群落的穩定性，那種敘事的手法讓人仿佛置身於那個生態係統之中，親眼見證著物種的興衰更替。對於初學者而言，這本書的結構非常友好，從基礎的概念過渡到前沿的研究方法，邏輯鏈條銜接得天衣而無害。它成功地平衡瞭學術的深度與可讀性，讓復雜的問題變得易於消化，是那種你會忍不住想要在咖啡館裏讀上幾頁，而不是束之高閣的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度簡直令人驚嘆。作者對生態係統內部復雜關係的剖析，如同剝開洋蔥般層層深入，讓人不得不佩服其紮實的學術功底。我尤其欣賞它在方法論上的嚴謹性，對於如何設計實驗、如何收集數據以及如何進行統計分析的闡述，都詳盡得近乎苛刻。比如，書中關於種群動態模型的建立和參數估計的章節，清晰地展示瞭理論如何與實際觀察相結閤，這對任何想要進行一綫田野研究的人來說，都是無價的指導手冊。它不僅僅是知識的堆砌，更像是一本操作指南，教你如何“像生態學傢一樣思考”。讀完之後，我感覺自己對生物多樣性維持機製的理解上升到瞭一個新的颱階，不再滿足於錶麵的描述，而是開始探究深層的驅動力。很多我原本以為是定論的知識點，在這本書的引導下，都産生瞭新的、更細緻的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其對“不確定性”的坦誠態度。在許多學科中，我們傾嚮於尋求確定的答案，但生態學本身的復雜性決定瞭許多結論都帶有概率性和情境依賴性。這本書非常坦率地討論瞭模型假設的局限性，以及不同采樣尺度可能導緻的偏差。例如，在討論群落結構穩定性時，它詳細分析瞭不同時間尺度下觀測結果的差異，並探討瞭如何通過增加觀測點的空間異質性來降低預測誤差。這種科學的謙遜態度，對於培養年輕研究人員的批判性思維至關重要。它教會我，一個好的生態學傢，不僅要知道現有的知識是什麼，更要清楚地知道“我們還不知道什麼”，這種對知識邊界的清晰認知，是推動科學進步的真正動力。