数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南 [Spatial Analysis：A Guide for Ecologists] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Marie-Josee Fortin，Mark Dale 著，杨晓晖，时忠杰，朱建刚 译

图书标签:

• 空间分析
• 生态学
• 数据分析
• 统计学
• 模拟
• GIS
• 环境科学
• 生物统计
• 建模
• 生态建模

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040318883

版次：1

商品编码：11554195

包装：平装

丛书名： 数据分析与模拟丛书

外文名称：Spatial Analysis：A Guide for Ecologists

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：304

正文语种：中文

编辑推荐

　　一直以来生态学现象的时空维度都是生态学概念框架中所内在固有的，但是直到近年来才被明确地纳入生态学理论、取样设计、实验设计以及相关模型中来。生态数据空间分析的统计技术的数量和种类正在大量涌现，而许多生态学家对哪些技术可以应用以及如何正确应用并不十分熟悉。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》对大量可以用于生态数据分析的统计方法进行了总结归纳，可以为正打算着手开始或已经开始但并不确定如何开展生态数据空间分析的研究生和科研工作者提供一些建议和指导。我们假定读者对统计学知识只有一些基本的了解，书中采用了许多示意图来代替或补充一些数学上的专用术语，从而使得《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》成为那些进入这一重要且飞速发展领域的生态学家的指南。

内容简介

　　空间分析目前已成为生态学中发展为迅速的领域之一，然而许多生态学家所熟悉的参数统计方法并无法应用于存在空间自相关的数据上。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》旨在通过介绍空间分析研究的基础理论，让生态学家更为广泛地了解空间分析的方法，《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》在对书中可能用到的相关术语和概念简介的基础上，从种群数据（完全调查）分析方法、样本数据分析方法、边界探测方法、空间自相关方法以及时空分析方法等五个方面，通过方法描述、实例分析、方法特点评价以及方法选择建议等结构性的内容对每一种方法进行了详细的分析说明，进而对这一领域未来的发展方向以及进一步开展工作的领域进行了综合性的总结。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》是一本介绍空间分析在生态学中应用的教材或参考书，力求为在空间分析过程中出现问题的生态学研究者以及想把空间分析方法用于生态学研究的初学者提供一本有用的指南。

目录

前言
第1章 简介
简介
1.1 格局和过程
1.2 空间格局：空间依赖与空间自相关
1.3 稳态的概念
1.4 取样
1.4.1 生态数据
1.4.2 取样设计
1.5 空间统计
1.5.1 生态数据的显著性检验
1.6 结论性评述

第2章 种群数据的空间分析
简介
2.1 二维空间上的点图数据
2.1.1 邻体距离法
2.1.2 精确最近邻体分析
2.1.3 二阶点格局分析
2.1.4 双变量数据
2.1.5 多变量点格局分析
2.2 标记相关函数
2.3 对象网络
2.4 面状单元的网络分析
2.5 其他空间上的点格局
2.5.1 一维空间
2.5.2 三维及三维以上
2.6 相邻单元分析
2.6.1 样方方差方法
2.6.2 样方方差方法的显著性检验
2.6.3 两个或两个以上物种的应用
2.6.4 二维及二维以上
2.6.5 谱分析及相关技术
2.6.6 小波分析
2.7 外切圆方法
2.7.1 单变量分析
2.7.2 双变量分析
2.7.3 多变量分析
2.8 结论性评述

第3章 样本数据的空间分析
简介
3.1 取样单元间“相邻”关系的确定
3.2 连接计数统计方法
3.2.1 进一步考虑以及其他连接计数统计方法
3.3 全局空间统计
3.3.1 单变量空间自相关系数
3.3.2 变异函数法
3.3.3 分维数方法
3.3.4 取样设计对空间格局估计的影响
3.3.5 两个变量间的空间关系
3.3.6 多个变量间的空间关系
3.4 局部空间统计
3.5 内插法和空间模型
3.5.1 邻域多边形分析
3.5.2 趋势面分析
3.5.3 反距离加权法
3.5.4 克里格法
3.6 结论性评述

第4章 区域的空间分区：斑块和边界
4.1 斑块确定
4.1.1 斑块属性
4.1.2 空间聚类法
4.1.3 模糊分类法
4.2 边界描绘
4.2.1 生态边界
4.2.2 边界特性
4.2.3 基于多变量的边界探测
4.2.4 边界统计
4.2.5 叠加统计
4.2.6 基于单变量的边界探测
4.3 结论性评述

第5章 空间自相关分析
简介
5.1 解决方法
5.1.1 迅速固定
5.1.2 调整有效样本数
5.1.3 其他种类的模型
5.1.4 特殊实例
5.1.5 限制随机化与bootstrap方法
5.1.6 模型和monte carlo方法
5.2 有关诱导自相关和变量间关系的更多内容
5.3 模型和真实
5.4 取样和实验设计方面的考虑
5.4.1 取样设计
5.4.2 实验设计
5.5 结论性评述

第6章 时空分析
简介
6.1 空间统计的变化
6.2 时空连接计数
6.3 聚集度和蔓延度的时空分析
6.4 多边形变化分析
6.5 移动分析
6.6 过程和格局
6.6.1 树木的更新、生长和死亡
6.6.2 植物移动
6.6.3 地衣边界
6.7 时空有序和空间协同
6.8 混沌
6.9 结论性评述
6.9.1 建议

第7章 综合评述和未来发展方向
回到基础部分
7.1 编程技巧
7.2 数据稳态
7.3 零假设
7.4 量化分析方法
7.5 统计上的难度
7.6 随机化和限制随机化检验
7.7 方法间的互补性
7.8 未来的工作
附录
参考文献
索引

《复杂系统建模与动态模拟：环境科学前沿方法》 作者： 王建华，李明，张伟 出版社： 科学技术文献出版社 装帧： 精装 定价： 198.00 元 --- 内容简介 本书聚焦于当前环境科学、生态学及相关地球系统科学领域中，对复杂系统进行精确建模与动态模拟的前沿理论与实践应用。在气候变化、生物多样性丧失以及人类活动日益深刻地影响地球系统的背景下，理解和预测这些相互关联过程的非线性行为，已成为保障生态安全与可持续发展决策的关键能力。 本书旨在为具备一定数学和统计学基础的研究人员、高年级本科生及研究生提供一套系统化、多层次的建模与模拟工具箱，帮助读者跨越理论与实践的鸿沟。内容组织上，我们遵循从基础概念到高级算法，再到具体案例分析的逻辑路径，确保读者能够逐步掌握构建、校准、验证和应用复杂环境模型的全过程。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式转换 本部分奠定了全书的理论基石。我们首先回顾了经典还原论方法在处理高维度、强耦合生态系统时的局限性，并系统介绍了复杂性科学的核心思想，包括自组织临界性、涌现现象与尺度依赖性。 核心章节内容： 1. 系统思维与建模哲学： 探讨了如何将现实世界的生态过程转化为可操作的数学结构。重点阐述了从基于过程的（Process-Based）模型到基于主体的（Agent-Based）模型的思维转变，以及概率论在处理不确定性中的关键作用。 2. 非线性动力学与混沌理论： 深入解析了生态系统中常见的反馈回路（正反馈与负反馈）如何导致系统行为的非线性演化。引入了相空间分析、李雅普诺夫指数等工具，用以识别系统的稳定性边界和潜在的突变点。 3. 尺度理论与多尺度建模： 讨论了空间、时间、生物学组织层次（个体、种群、群落、生态系统）间的相互作用。详细介绍了如何通过多尺度建模方法（如嵌套模型或耦合模型）来整合不同尺度信息，以克服传统单尺度模型的不足。 第二部分：核心模拟技术与算法实现 本部分是本书的技术核心，详细介绍了当前主流的、适用于环境科学研究的高级模拟技术，并辅以实际编程实现上的考量。 1. 基于主体的模型（ABM）构建与应用： ABM被视为模拟异质性个体行为及其涌现宏观模式的强大工具。本章将详细讲解ABM的结构设计（主体、环境、交互规则），并着重介绍如何利用面向对象编程思想（如Python的`Mesa`库或NetLogo）高效实现复杂的空间和行为规则。案例将侧重于探讨物种迁徙、疾病传播在异质栖息地中的动态。 2. 随机过程与蒙特卡洛模拟： 鉴于生态数据固有的随机性和观测误差，本章深入探讨了马尔可夫链、随机游走在生态过程模拟中的应用。重点讲解了如何设计高效的蒙特卡洛模拟方案来量化参数不确定性和模型预测的置信区间。 3. 深度学习与数据驱动的系统识别： 随着大数据时代的到来，本章引入了机器学习技术在复杂系统识别中的前沿应用。涵盖了如何利用循环神经网络（RNN/LSTM）处理时间序列生态数据，以及如何利用深度信念网络（DBN）从高维遥感数据中提取潜在的生态状态变量，用于驱动或校准传统模型。 4. 贝叶斯方法与模型校准： 强调了参数估计和模型辨识的重要性。详细介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Hamiltonian Monte Carlo (HMC)，在复杂、高维参数空间中进行高效抽样和后验分布估计的应用，有效解决传统优化方法易陷入局部最优的问题。 第三部分：前沿应用案例与模型验证 本部分将理论与技术应用于解决当代环境科学中的关键挑战，并强调模型科学的严谨性——即模型验证与不确定性分析。 1. 水文-生态耦合模型的构建： 探讨了如何将地表水文过程（如降雨-径流、蒸散发）与地下水动态、植被生长模型进行耦合。重点分析了在流域尺度上，气候驱动因子如何通过水资源限制性影响植被生产力和生态系统结构的变化。 2. 生物多样性与景观格局演变模拟： 结合元胞自动机（CA）和ABM，模拟人类土地利用变化对栖息地斑块化、连通性及物种分布的影响。案例将集中在如何利用模型评估廊道建设和保护区网络设计的有效性。 3. 模型性能的评估与不确定性量化： 这是科学研究中不可或缺的一环。本章详细介绍了Kappa系数、ROC曲线等统计指标在模型拟合度评估中的应用。更重要的是，系统阐述了如何进行灵敏度分析（Sensitivity Analysis）和不确定性传播分析，以明确模型的哪些输入和结构对输出结果的贡献最大，从而指导数据采集的重点和模型改进的方向。 --- 读者对象 本书适合于环境科学、生态学、地理信息科学、水资源管理、可持续发展等领域的研究生、博士后研究人员，以及从事环境风险评估、自然资源管理的高级工程师和政策制定者。对计算生态学、复杂性科学感兴趣的科研人员也将从中受益。 本书特色： 强调实践导向： 理论推导后紧跟实际的计算实现思路，便于读者直接上手操作。 聚焦前沿技术： 涵盖了从经典的动力学模型到新兴的AI驱动建模方法的过渡。 跨学科整合： 融合了数学建模、计算机科学与生态学专业知识，提供了系统性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对地理信息系统（GIS）和遥感技术在生态学研究中的应用都非常感兴趣，但苦于没有系统的学习途径。很多时候，只能零散地从各种文献或者网络资源中获取一些零碎的知识，感觉像是在拼凑一幅不完整的地图。这次偶然的机会看到了《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》这本书，光是书名就让我眼前一亮。我觉得它非常有潜力成为我进行空间数据分析和模拟的“通关秘籍”。我特别期待书中能深入浅出地讲解空间数据的类型、空间分析的基本概念（如空间插值、空间叠加、空间统计等），以及这些方法在解决实际生态学问题时的应用。比如，如何利用空间分析来监测栖息地变化、评估物种迁徙廊道、分析环境污染的空间格局等等。我希望通过这本书的学习，能够将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力，让我的研究更具科学性和说服力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在当今生态学研究中，数据分析和模拟是不可或缺的工具，而空间分析更是其中的重中之重。因为我们研究的对象——生物及其栖息地，都存在于三维的空间之中，它们的分布、相互作用以及与环境的联系，都具有强烈的空间异质性。所以，掌握空间分析技术，对于深入理解生态过程、做出准确预测至关重要。《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》这本书的出现，正好满足了我这方面的需求。我看到它的名字，就觉得这本书应该能够系统地为我介绍空间分析的方法论，并结合生态学研究的实际案例，让我能够更好地理解这些方法。我尤其关注书中是否会涉及一些高级的空间统计技术，比如空间计量模型、多尺度空间分析等等，以及如何将这些技术与机器学习等新兴的分析方法相结合，以应对日益复杂和海量的生态学数据。这本书无疑为我打开了一扇通往更深层次空间分析世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》这本书，迫不及待地翻了几页，感觉它会是一本非常有价值的参考书。我目前在攻读生态学硕士学位，研究方向是保护生物学，其中一项重要的工作就是评估不同生境碎片化对野生动物种群的影响。这其中涉及到大量的地理空间数据处理和模型构建。我之前参加过一些短期的GIS培训，但总觉得那些课程偏重于软件操作，缺乏对底层原理和分析方法的深入讲解。而这本书的标题——“空间分析：生态学家指南”，听起来就非常有针对性，直击我目前学习和研究的痛点。我特别关注书中是否会详细介绍一些常用的空间统计模型，比如点格局分析、核密度估计、空间自相关等，以及如何将这些模型应用于生态学问题。此外，我也很期待书中能否提供一些关于数据可视化和地图制作的技巧，因为清晰直观的地图是传播研究成果的重要方式。虽然我还没有开始系统地阅读，但从目录和章节标题来看，这本书的内容组织应该比较合理，能够循序渐进地带领读者掌握空间分析的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这套书，特别是《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》，我最近刚入手，还没来得及深入研究，不过光是翻阅一下就觉得它非常有分量。我之前接触过一些GIS软件，但总感觉摸不着门道，很多分析工具看起来高深莫测。这本书的封面设计就很有吸引力，不是那种枯燥的学术风，反而有一种专业而亲切的感觉。我特别期待它在“空间分析”这一块的表现。我目前的工作涉及到一些区域性的物种分布调查，经常需要将野外采集的数据与地理信息结合起来，做一些可视化和初步的统计分析。但总觉得自己的方法不够系统，不够深入，很多时候只能停留在比较表面的描述性分析。我希望这本书能给我提供一套更完整的理论框架和实用的操作指南，让我能够更有效地处理和解读我的数据，甚至能够进行一些预测性的建模，比如预测某种生境条件下某种物种的潜在分布范围。虽然还没深入阅读，但它的标题已经让我对接下来的学习充满了期待。我平常工作之余，也会关注一些生态学的最新研究进展，很多研究都离不开空间分析的身影，所以掌握这项技能对我的职业发展来说至关重要。

评分☆☆☆☆☆

最近在研究如何将我在野外调查中收集到的环境因子数据（如海拔、坡度、植被覆盖度等）与植物物种的分布数据进行关联分析，以便更好地理解这些因子对物种分布的影响。在网上搜寻相关资料的时候，无意中看到了《数据分析与模拟丛书·空间分析：生态学家指南》这本书。我之前对“空间分析”这个概念有些模糊的认识，知道它与地理位置有关，但具体能做什么，怎么做，一直没有一个清晰的概念。这让我一度感到非常困扰，总觉得自己的研究在数据处理和模型建立方面存在短板。这本书的标题非常吸引人，感觉它就像是为我这样的生态学研究者量身定做的。“生态学家指南”这几个字尤其让我觉得亲切，意味着它会用生态学研究者能够理解和接受的方式来讲解枯燥的数据分析和空间建模技术，而不是那种过于偏重数学理论的阐述。我希望这本书能够帮助我理解各种空间分析方法的原理，并能提供一些实际的操作案例，让我知道如何在R语言或其他常用软件中实现这些分析。

评分☆☆☆☆☆

一本不错的指导书，值得购买

评分☆☆☆☆☆

很好！深入浅出！对于生态学研究来说是必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

一本不错的指导书，值得购买

评分☆☆☆☆☆

不错，教材工具书，值得购买

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好书 值得推荐

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，值得购买！！！

评分☆☆☆☆☆

书不错，很经典的英文版的翻译教材

评分☆☆☆☆☆

纸张好，印刷清晰。不错。

评分☆☆☆☆☆

专业知识性强，感觉不错