Students of evolutionary and behavioural ecology are often unfamiliar with mathematical techniques, though much of biology relies on mathematics. Evolutionary ideas are often complex, meaning that the logic of hypotheses proposed should not only be tested empirically but also mathematically. There are numerous different modelling tools used by ecologists, ranging from population genetic 'bookkeeping', to game theory and individual-based computer simulations. Due to the many different modelling options available, it is often difficult to know where to start. Hanna Kokko has designed this book to help with these decisions. Each method described is illustrated with one or two biologically interesting examples that have been chosen to help overcome fears of many biologists when faced with mathematical work, whilst also providing the programming code (Matlab) for each problem. Aimed primarily at students of evolutionary and behavioural ecology, this book will be of interest to any biologist interested in mathematical modelling.
Hanna Kokko is a professor in the Department of Biological & Environmental Science at the University of Helsinki.
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这本《Modelling for Field Biologists and Other Interesting People》着实让我打开了新视野,尽管我的本职工作与生物学相去甚远,但书中那种循序渐进、由浅入深的讲解方式,让我能够轻松地跟上作者的思路。它没有一开始就抛出令人望而生畏的专业术语和复杂公式,而是从最基本的问题入手,比如“我们如何才能准确地描述一个自然现象?”、“什么因素会影响生物的数量?”。我非常喜欢作者在书中对“观察”和“测量”的细致探讨,它让我意识到,我们日常生活中看似随意的观察,其实可以被系统化、量化,从而变成科学研究的宝贵数据。书中举例的一个关于“捕食者-猎物模型”的章节,作者并没有直接给出 Lotka-Volterra 方程,而是通过一个生动的“狼和兔子”的故事,一步一步地引导读者思考它们的数量变化之间的相互关系,以及哪些因素会影响它们种群的动态平衡。这种叙述方式,让我这个完全没有数学建模基础的人,也能逐渐领会其中蕴含的逻辑。而且,作者还在书里分享了一些他在野外考察时遇到的有趣经历,这些小插曲不仅为严肃的科学理论增添了几分趣味性,更重要的是,它们让抽象的建模概念变得鲜活起来,让我能够更好地理解这些模型在实际研究中的应用价值。
评分这本书简直就像一本打开了我新世界大门的钥匙,尽管我之前对野外生物学几乎一无所知,但这本书的叙述方式让我耳目一新。它并没有直接抛出复杂的数学公式或者艰涩的统计模型,而是从一个非常基础、非常贴近我们日常观察的角度切入。比如,作者用了一个非常生动的例子来解释“观察”和“数据收集”之间的区别,以及为什么我们需要严谨的观察方法。我记得其中一段提到了关于鸟类迁徙的简单模型,我原本以为会是复杂的计算,结果它只是通过一些基本的人口动态原理,加上一些对环境因素的假设,就勾勒出了一个大致的迁徙模式。这让我意识到,原来很多我们觉得高深莫测的科学研究,其核心原理可以如此直观和易于理解。书里还穿插了一些作者自己亲身经历的有趣故事,这些故事不仅增加了阅读的趣味性,更重要的是,它们将抽象的模型概念具象化了,让我能更深刻地体会到这些模型是如何被应用于实际研究中的。甚至一些在我看来非常“非科学”的业余爱好,比如观察花园里的昆虫,作者也能从中提炼出一些建模的思路,这让我感到非常惊喜,也意识到科学思维其实可以渗透到生活的方方面面。我特别欣赏作者在解释一些概念时,会不断地“接地气”,用一些非常生活化的比喻,比如把种群数量的变化比作一个不断进出的“小水池”,出生是注入,死亡是流出,而食物和空间就是限制水位上涨的“阀门”。这种方式极大地降低了学习门槛,让我这个“门外汉”也能乐在其中,并且真的学到了东西。
评分坦白讲,初次接触到这本书的书名时,我并没有立刻产生强烈的阅读兴趣。总觉得“建模”这个词,对于一个非专业人士来说,似乎是高不可攀的。然而,当我真正翻开这本书,却被它独树一帜的风格深深吸引。作者并没有一开始就堆砌那些令人生畏的数学符号,而是从一个非常贴近生活的角度,例如观察花园里蝴蝶的数量变化,来引出“种群增长模型”的概念。他用一种非常通俗易懂的比喻,比如把种群数量想象成一个不断被注入(出生)和流出(死亡)的水池,而食物和空间则是限制水位的“水位线”,生动地揭示了指数增长和逻辑斯谛增长的区别。这种“解构”复杂理论的方式,让我这个对生物学和数学都只是一知半解的人,也能感到豁然开朗。书中还穿插了许多作者在野外考察时的亲身经历和一些小故事,这些细节不仅让阅读过程充满了乐趣,更重要的是,它们将抽象的理论与真实的科学实践紧密地联系了起来,让我更加直观地理解了模型是如何被用来解决实际问题的。我尤其欣赏作者在讨论“模型验证”时,那种审慎的态度,他强调模型只是对现实的简化和近似,而并非事实本身,这种批判性的思维方式,对于任何想要理解科学的人来说都至关重要。
评分我得说,这本书简直就是一本“化繁为简”的杰作,尤其对于我这种长期以来对科学概念感到有些距离的人来说。作者的写作风格非常独特,他没有采用那种枯燥乏味的学术报告形式,而是巧妙地将一些复杂的建模理论,用一种非常生活化、甚至带点故事性的方式呈现出来。我印象最深的是,他解释“数据采集”的重要性时,并没有直接引用统计学的术语,而是用了一个关于在不同时间和地点采集同一区域植物样本的例子,说明了抽样方法对结果的巨大影响。这种“情景式”的教学,让我能够站在一个更宏观、更具象的角度去理解那些抽象的概念。书中还穿插了作者在野外实地考察时的许多生动细节,比如在泥泞中跋涉寻找某种稀有昆虫,或者在星空下记录夜行动物的活动规律。这些真实的经历,让原本可能枯燥的理论变得鲜活起来,也让我看到了科学研究背后付出的努力和智慧。我尤其欣赏作者对于“模型局限性”的坦诚讨论,他并没有一味地强调模型的强大之处,而是反复提醒读者,模型只是对现实的简化和近似,理解其局限性同样重要。这让我感到,作者不仅是一位知识渊博的研究者,更是一位善于引导和启发读者的老师。
评分老实说,我拿到这本书的时候,并没有抱太高的期望,毕竟“建模”这个词听起来就有点吓人,我以为会是一本充满图表和公式,枯燥乏味的学术读物。然而,这本书的风格却出乎意料的平易近人,甚至带点幽默感。作者在讲解一些核心概念时,并没有直接跳到数学推导,而是通过一些非常贴近现实的场景来引导读者思考。我印象最深的是关于“采样误差”的章节,作者用一个关于收集海滩贝壳的比喻,形象地说明了为什么我们需要进行随机采样,以及非随机采样可能会带来的偏差。他还举了几个实际案例,展示了科学家们是如何巧妙地设计采样方案,来尽可能减少误差。这本书最大的亮点在于,它不仅仅是告诉你“怎么做”,更重要的是让你理解“为什么这么做”。它会引导你去思考,为什么我们需要建立模型?模型有什么局限性?我们又该如何解读模型的结果?这些思考过程比单纯记忆公式更加重要。书中穿插的一些野外考察的趣事,也让原本可能枯燥的理论变得生动起来。我尤其喜欢其中关于“生物多样性指数”的讨论,作者用了一个非常接地气的例子,比如在森林里数有多少种不同的树木,以及它们各自的数量,来解释这个概念。这本书让我觉得,即使没有深厚的数学背景,也能理解并欣赏科学研究的逻辑和魅力。
评分有趣,有用。第一章和最后一章值得再看
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