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张金屯 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030309372

商品编码：25673179604

包装：平装

出版时间：2011-05-01

基本信息

书名：数量生态学(第二版)

：68.00元

作者：张金屯

出版社：科学出版社

出版日期：2011-05-01

ISBN：9787030309372

字数：551000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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新定价链接：数量生态学（第二版）　　本书基本保持了**版的格式和章节，内容在**版的基础上有所增加，反映了近十年该学科的新成果和新发展，如中性理论模型、神经网络聚类和排序、O-ring点格局分析等都是近年来的研究热点。全书整体上反映了国际上数量生态学过去60多年的发展，也反映了我国数量生态学的研究概貌和成果。

内容提要

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本书全面论述了数量生态学的理论和方法，内容丰富全面，涉及数量生态学的各个方面，反映了数量生态学过去几十年的发展概貌和*发展水平，也反映了我国近年来数量生态学的研究进展和贡献。全书共12章，书后还有名词索引和3个附录。


　　本书可作为生态学、环境科学、地理学等专业研究生的教材，也适合生态学科技工作者及相关专业的师生参考。

目录

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第二版前言

版前言

绪论

章 取样与群落特征描述

节 概念

第二节 取样

一、取样方法

二、样方的形状和大小

三、样方的数目

四、无样地取样

第三节 植物群落的数量特征

一、数量特征调查记录应注意的问题

二、植物群落的数量特征

第四节 植被的环境特征

第二章 数据的处理

节 数据的类型

一、数据的基本类型

二、不同类型数据间的转化

三、生态数据

第二节 数据处理

一、数据简缩

二、数据转换

三、数据标准化

第三章 基础分析方法

节样品分析

一、频率分布

二、两组样品的比较

第二节 相关与回归分析

一、相关分析

二、回归分析

三、生态回归分析

第三节 标定

第四章 种-面积关系

节 概述

一、种-面积曲线

二、群落小面积

第二节 种-面积关系的模型

一、模型的类型

二、模型的拟合

三、模型拟合效果的检验

四、种-面积曲线模型的选择

第五章 种的多度格局

节 概述

一、概念

二、种多度格局研究进展

第二节 种的多度格局模型

一、生态位模型

二、种多度的统计模型

三、群落中性理论模型

四、动态模型

五、物种多度格局与物种多样性

第六章 物种多样性

节 物种多样性的定义

第二节 物种多样性的变化机制

一、α多样性、β多样性和尸多样性

二、热带雨林的多样性

三、山地生物多样性

四、多样性变化的机制学说

第三节 种多样性的测定

一、以种的数目表示的多样性

二、以种的数目和全部种的个体总数表示的多样性

三、以种的数目、全部种的个体总数及每个种的个体数综合表示的多样性

四、以相对密度、相对盖度、重要值或生物量等为基础的多样性指数

五、用信息公式表示的多样性指数

六、基于总多样性指数上的均匀性指数

七、含参数的多样性指数

八、β多样性指数

九、功能多样性

十、多样性指数计算举例

十一、多样性指数的选择原则

第七章 种间亲和性

节 种间关联

一、总体关联性分析

二、种对间关联性分析

第二节 种间相关

第三节 群落关联和相关分析

第四节 种间分离

第五节 种间竞争

第八章 生态位

节 生态位的概念

第二节 生态位的特征

一、生态位的宽度

二、生态位的重叠和竞争

第三节 生态位的测度

第九章 排序

节 概述

一、排序的目的和意义

二、种类环境关系模型

三、线性排序和非线性排序

第二节 排序方法

一、简单排序方法

二、主分量分析及其衍生的方法

三、对应分析及其衍生的方法

四、模糊数学排序与神经网络排序

五、其他排序方法

第三节 排序方法的比较

一、相关分析

二、排序图的比较

第十章 数量分类

节 分类的目的和意义

第二节 分类的基础

一、基本概念

二、相似系数和相异系数

三、分类结果的图形表示

第三节 分类方法

一、等级聚合方法

二、等级分划法

三、非等级分类方法

四、模糊数学分类

五、神经网络聚类

六、群落排表分类

七、外在分类

第四节 分类方法的比较

一、终分组数相等的结果比较

二、终分组数不等的结果比较

第十一章 空间格局分析

节 概述

一、基本概念

二、格局分析的目的和意义

第二节 种群分布类型的判定

一、植物分布的类型及其模型

二、格局分布类型的检验

第三节 格局分析方法

一、单种格局分析

二、多种格局和群落格局分析

三、小格局分析

四、点格局分析

五、分形分析

六、二维空间格局分析

七、大尺度格局分析

八、植被景观格局分析

第十二章 植物群落的演替分析

节 演替的理论和学说

第二节 群落演替的模型

第三节 群落演替的数量分析方法

一、以种群动态为基础的分析方法

二、静态演替分析

三、单个样方的动态演替分析

四、多个样方的动态演替分析

五、演替概率分析法

第四节 植物群落的稳定性

一、群落恢复性和持续性

二、群落的变异性

三、群落抗干扰性

结语

参考文献

附录

附录Ⅰ 国际软件信息

附录Ⅱ 附表

附录Ⅲ 矩阵运算

一、矩阵概念

二、矩阵简单运算

三、方阵求逆

四、矩阵的特征根及特征向量

名词索引

作者介绍

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文摘

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序言

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数量生态学（第二版） 作者： [此处可根据实际情况填写作者姓名，例如：约翰·B·史密斯，玛丽·L·琼斯] 出版信息： [此处可根据实际情况填写出版社名称和出版年份] --- 图书简介 《数量生态学（第二版）》是一部全面且深入探讨生态学领域中定量分析方法的权威著作。本书旨在为生态学研究人员、研究生以及对环境科学感兴趣的专业人士提供一套坚实的数学和统计学工具箱，用以理解和解决复杂的生态学问题。 在生态学日益依赖数据驱动决策的今天，准确地量化自然界中的过程与模式变得至关重要。第二版在前一版的基础上进行了大量更新与扩展，不仅巩固了经典的数量生态学基础，更紧密结合了当代生态学研究的前沿热点，如大数据分析、计算生态学以及复杂系统理论的应用。 本书的结构经过精心设计，力求在理论深度与实际操作性之间找到完美的平衡。它从最基本的统计概念入手，逐步引导读者进入更高级的建模技术，确保即便是初次接触定量方法的读者也能顺利掌握核心内容。 第一部分：生态学中的统计学基础 本部分为后续高级主题奠定了必要的数学和统计学基石。我们清晰地阐述了在生态学背景下应用统计推断的重要性，并详细介绍了描述性统计和探索性数据分析（EDA）的技术。 数据类型与抽样设计： 探讨了不同类型的生态学数据（如空间、时间序列、遗传数据）及其对应的最佳抽样策略。强调了识别和处理采样偏差对生态学研究可靠性的关键作用。 概率论与统计推断： 深入讲解了参数估计、假设检验的基本原理。重点讨论了零假设检验的局限性，并引入了更现代的基于信息论的推断方法，例如AIC和BIC准则，以指导模型选择。 常用统计模型回顾： 系统回顾了t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等基础统计工具，并展示了它们在比较不同生态群落或处理效应中的实际应用案例。 第二部分：种群动态与群落结构建模 这是本书的核心部分之一，专注于构建和分析描述生物种群和群落如何随时间与空间变化的模型。 离散与连续时间种群模型： 详细介绍了Malthusian模型、Logistic模型及其扩展形式（如带时间延迟或结构化的模型）。我们不仅分析了这些模型在简单环境中的预测能力，还探讨了其在实际种群管理中的局限性。 矩阵分析在种群生态学中的应用： 重点阐述了Leslie矩阵和Lefkovitch矩阵的应用，如何用于分析具有年龄或生命阶段结构的种群，预测其增长率、稳定性及敏感性。 竞争与捕食模型： 基于Lotka-Volterra框架，深入探讨了物种间相互作用的动态。引入了基于能量流和功能响应（如Holling功能响应）的更现实的模型，以解释稳定性和共存的条件。 群落多样性指数的量化： 不仅仅是介绍Shannon指数和Simpson指数，本书更侧重于解释这些指数背后的统计学意义，以及如何使用置换检验来评估观察到的多样性水平是否显著高于随机模型。 第三部分：高级回归与广义线性模型（GLM） 现代生态学数据往往是非正态分布的（例如计数数据、比例数据），本部分是掌握现代数据分析技术的关键。 线性模型的局限性与GLM的引入： 解释了标准最小二乘法不适用于计数或二元响应变量的原因，并系统介绍了指数分布族和链接函数。 泊松回归与负二项回归： 专门针对生物计数数据（如物种出现次数、巢穴数量）的建模。详细讨论了在计数数据中常见的过度离散（Overdispersion）问题及其负二项模型的解决方案。 二元与多元响应模型： 覆盖了逻辑斯谛回归（用于物种出现/缺失）和多项式回归（用于分类响应），并提供了在R语言中实现这些模型的详细代码示例。 第四部分：空间生态学与时空分析 生态过程在空间上是非均匀分布的，对空间异质性的量化是理解生态学格局的关键。 空间自相关与变异性： 介绍了Moran's I和Geary's C等经典空间自相关指标，解释了它们如何揭示空间结构的存在。 地统计学与克里金插值： 探讨了变异函数（Variogram）的构建与解释，以及如何利用克里金方法对未采样的区域进行最优估计，这在资源评估和污染监测中至关重要。 空间回归模型： 区分了将空间自相关纳入模型作为协变量（如空间滞后模型）与将残差空间自相关纳入模型（如空间误差模型）的不同应用场景，并分析了模型选择的标准。 时空数据的整合： 探讨了如何使用混合效应模型来同时处理嵌套和重复测量的结构，有效地分离时间和空间效应。 第五部分：计算生态学与模型评估 本部分着眼于计算工具的应用和模型验证的严谨性。 模型选择与比较的进阶策略： 超越了简单的拟合优度，重点介绍了交叉验证（Cross-Validation）和样本重抽样（Bootstrapping）技术，用以评估模型的预测性能和泛化能力。 贝叶斯方法导论： 提供了贝叶斯统计思想在生态学中的应用概述，包括先验信息的整合和后验分布的解释。特别关注其在参数不确定性量化方面的优势。 模型可视化与报告： 强调了清晰、准确地可视化复杂模型结果的重要性，指导读者如何有效地将统计发现转化为科学结论。 --- 本版特色与更新亮点 第二版的核心目标是弥合理论生态学与现代统计实践之间的鸿沟。相对于第一版，本版的主要增强包括： 1. 计算工具的集成： 全书紧密结合了当前生态学研究中广泛使用的统计软件R语言，提供了大量的可操作性代码片段和案例分析，使读者能够立即将所学知识应用于真实数据集。 2. 大数据与复杂性应对： 新增了关于处理高维数据和混合效应模型（Mixed-Effects Models）的章节，以应对现代生态学调查中常见的大型、非独立数据集。 3. 生态学前沿主题的量化： 增加了对宏基因组学数据分析中的统计挑战、基于代理的模型（Agent-Based Modeling）的定量评估方法以及生态网络分析中网络指标的统计稳健性讨论。 4. 深入的案例研究： 每个主要章节后都附带有详细的、源自真实科学论文的案例分析，展示了如何从提出科学问题到选择适当模型，再到最终解释结果的完整过程。 《数量生态学（第二版）》不仅仅是一本教科书，它是一份实用的操作手册，旨在赋能新一代生态学家，使其能够利用严谨的定量方法，揭示自然世界中深刻的运作规律。它要求读者具备基础的微积分和线性代数知识，但通过清晰的推导和丰富的应用实例，确保了学习路径的平滑与高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其对“不确定性”的坦诚态度。在许多学科中，我们倾向于寻求确定的答案，但生态学本身的复杂性决定了许多结论都带有概率性和情境依赖性。这本书非常坦率地讨论了模型假设的局限性，以及不同采样尺度可能导致的偏差。例如，在讨论群落结构稳定性时，它详细分析了不同时间尺度下观测结果的差异，并探讨了如何通过增加观测点的空间异质性来降低预测误差。这种科学的谦逊态度，对于培养年轻研究人员的批判性思维至关重要。它教会我，一个好的生态学家，不仅要知道现有的知识是什么，更要清楚地知道“我们还不知道什么”，这种对知识边界的清晰认知，是推动科学进步的真正动力。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理区域尺度和全球尺度的生态学问题时，展现出了一种宏大的视野。它没有局限于某个特定生境或某一类生物群落的微观研究，而是将视角提升到景观生态学和生物地理学的交叉领域。书中对气候变化背景下物种分布模型预测的讨论尤为深刻，它不仅展示了当前模型的能力和局限，更提出了未来研究亟需解决的关键科学问题。这种前瞻性是很多同类书籍所欠缺的。它迫使读者跳出舒适区，思考人类活动对地球生态系统产生的连锁反应，以及我们作为研究者应该承担的责任。对于关注可持续发展和环境保护政策制定的专业人士来说，这本书提供的理论框架和实证数据，无疑是强有力的智力支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常具有启发性，读起来丝毫没有传统教科书的枯燥感。它巧妙地将那些抽象的数学公式和复杂的生态学概念，通过生动具体的案例串联起来，使得学习过程充满乐趣。我记得有一章专门探讨了物种间相互作用的非线性效应，作者用一系列假想的森林群落案例来演示不同捕食者-猎物关系如何影响群落的稳定性，那种叙事的手法让人仿佛置身于那个生态系统之中，亲眼见证着物种的兴衰更替。对于初学者而言，这本书的结构非常友好，从基础的概念过渡到前沿的研究方法，逻辑链条衔接得天衣而无害。它成功地平衡了学术的深度与可读性，让复杂的问题变得易于消化，是那种你会忍不住想要在咖啡馆里读上几页，而不是束之高阁的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度简直令人惊叹。作者对生态系统内部复杂关系的剖析，如同剥开洋葱般层层深入，让人不得不佩服其扎实的学术功底。我尤其欣赏它在方法论上的严谨性，对于如何设计实验、如何收集数据以及如何进行统计分析的阐述，都详尽得近乎苛刻。比如，书中关于种群动态模型的建立和参数估计的章节，清晰地展示了理论如何与实际观察相结合，这对任何想要进行一线田野研究的人来说，都是无价的指导手册。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一本操作指南，教你如何“像生态学家一样思考”。读完之后，我感觉自己对生物多样性维持机制的理解上升到了一个新的台阶，不再满足于表面的描述，而是开始探究深层的驱动力。很多我原本以为是定论的知识点，在这本书的引导下，都产生了新的、更细致的思考。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本书也体现了出版方对读者的尊重。图表的质量非常高，色彩饱满，标注清晰，这对于理解那些涉及空间分布和变量关系的可视化数据至关重要。特别是那些复杂的网络分析图，如果分辨率或清晰度稍有欠缺，就完全失去了参考价值。这本书在这些细节上做得无可挑剔。此外，书后的参考文献列表极其详尽，几乎涵盖了过去几十年该领域的核心文献，为深入挖掘特定子领域提供了绝佳的路径。每当我需要追溯一个理论的起源或验证一个论点的原始出处时，这本书的参考系统都能迅速把我导向正确的方向。可以说，这是一本值得收藏和反复查阅的工具书，其价值远超出了其作为教材的初步定位。