Field and Laboratory Methods for General Ecology-Textbook Only pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:James E. Brower

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780003989205

丛书系列:

图书标签:

• Ecology
• Field Ecology
• Laboratory Methods
• Environmental Science
• Biology
• Textbook
• Science
• Research
• Methods
• General Ecology

深入理解生态学研究的基石：《野外与实验室方法导论》 内容提要 本书旨在为生态学领域的新手及希望系统回顾基础研究方法的专业人士提供一本全面、深入的参考指南。它摒弃了对特定生态学理论的宏大叙事，转而专注于构成所有严谨生态学研究的实践性核心——从样本采集、数据处理到实验设计与仪器使用的技术细节。全书结构严谨，内容涵盖了生态学野外调查、生物统计学基础、室内实验室分析以及现代技术应用等多个关键维度。 本书的编写基于多年的教学实践与科研经验积累，力求在理论的严谨性与操作的实用性之间找到完美的平衡点。它不仅是教科书，更是一本可以在实验室和野外随时查阅的实用手册。 --- 第一部分：生态学研究的基石——野外调查与采样技术 本部分详尽阐述了如何在复杂的自然环境中高效、准确地收集原始数据，这是任何生态学研究的起点和生命线。 第一章：生态学研究的伦理与安全规范 在深入技术细节之前，我们首先强调科学研究的职业操守和环境责任。本章详细列出了在不同生态系统（如湿地、森林、高山环境）进行研究时必须遵守的法律法规、动物福利标准，以及个人防护装备（PPE）的选择和使用规范。特别关注了对敏感物种和生境的最小干扰原则，确保研究的可持续性。 第二章：植被群落结构与数量测量 植被是生态系统的主要生产者和结构决定者。本章系统介绍了传统的样方法、网格法、点计数法在确定物种丰富度、多样性指数（如Shannon-Wiener, Simpson指数）及群落密度中的应用。重点讨论了如何选择合适的样地形状（方形、圆形、线段）和大小，以消除“边缘效应”和“尺度效应”带来的偏差。对于更高阶的描述，本书详细讲解了冠层郁闭度、高度剖面和生物量估算技术，包括破坏性取样（如收割法）和非破坏性估算（如回归模型建立）的详细步骤与误差分析。 第三章：动物种群密度与活动性监测 动物种群参数的估计是生态学研究的难点之一。本章侧重于无脊椎动物和小型哺乳动物的捕捉、标记与再捕（Mark-Recapture）技术。详细对比了Mark-Recapture模型的适用条件，如Lincoln-Petersen模型、Jolly-Seber模型在不同情景下的应用与局限性。对于大型动物，本书讲解了遥感监测（如无人机影像、红外触发相机陷阱）的布设策略、数据筛选与物种识别的自动化流程。此外，对陷阱的有效性（Catchability）和偏倚性进行了深入探讨。 第四章：生境质量与环境因子测量 生态位研究离不开对环境参数的精准测量。本章涵盖了土壤理化性质的现场快速检测（如pH值、含水量、电导率）和实验室精细分析（如有机质含量、养分循环速率）。对于气候因子，详细介绍了微气候站的搭建、温湿度传感器的校准与数据记录器的配置。水中生态学方面，重点讲解了水体溶解氧、浊度、叶绿素a浓度的标准操作流程（SOPs）以及如何进行沉积物取样。 --- 第二部分：实验设计与数据处理的科学严谨性 数据收集只是第一步，如何将原始数据转化为可靠的科学结论，依赖于严谨的实验设计和恰当的统计分析。 第五章：生态学实验设计的原则与陷阱 本章是连接理论与实践的桥梁。它深入讲解了实验设计中的核心概念：重复（Replication）、随机化（Randomization）和局部对照（Blocking）。针对生态学研究中常见的“伪重复”问题，本书提供了大量的案例分析，教导研究者如何构建具有足够统计功效的实验方案。内容包括完全随机设计、随机化区组设计以及因子设计（Factorial Design）的构建与解读。 第六章：生态学数据的初步处理与可视化 原始数据往往充满噪声。本章指导读者如何进行数据清洗、缺失值处理和异常值（Outlier）的识别与处理。数据可视化是探索性数据分析的关键，本书详细介绍了如何使用专业软件（如R或Python基础库）生成高质量的箱线图、散点图矩阵和热力图，以直观展示数据分布和潜在关系。 第七章：基础与进阶生物统计学应用 生态学统计学工具的选择至关重要。本书首先复习了描述性统计和假设检验的基本逻辑。随后，重点讲解了最常用的推论统计方法：t检验、方差分析（ANOVA，包括单因素和多因素）及其非参数对应方法（如Kruskal-Wallis检验）。对于探究变量间关系的回归分析，本书区分了线性回归、广义线性模型（GLM）的选择标准，并强调了模型诊断（如残差分析）的重要性，以确保结论的稳健性。 --- 第三部分：室内分析与现代技术前沿 现代生态学研究越来越依赖于高精度的室内分析和先进的分子生物学技术。 第八章：植物生理生化指标的实验室测定 本章聚焦于植物体内的关键代谢指标测定。详细介绍了叶绿素、类胡萝卜素的提取与比色法测定流程。光合作用效率的测定，包括使用便携式光合作用系统（如Li-Cor）的校准与现场操作规程。对于次生代谢产物（如单宁、生物碱）的提取与定量分析，提供了薄层色谱（TLC）和高效液相色谱（HPLC）的基础操作指导。 第九章：微生物生态学与分子标记技术 随着技术发展，微生物群落分析已成为生态学的重要分支。本章概述了土壤和水体微生物DNA的提取、纯化方法。重点介绍了基于PCR扩增的16S rRNA高通量测序流程，以及如何使用QIIME或Mothur等生物信息学工具进行序列去噪、物种注释和多样性分析。虽然本书不深入高级生物信息学，但提供了关键的步骤和概念，使用户能与专业人员有效沟通。 第十章：遥感与地理信息系统（GIS）在生态学中的整合 空间信息是理解生态过程分布的基础。本章介绍了卫星遥感（如Landsat, Sentinel）数据的基本原理，包括光谱反射率、植被指数（NDVI, EVI）的计算与应用。重点演示了GIS软件（如ArcGIS或QGIS）在数据配准、缓冲区分析、栖息地适宜性建模（Habitat Suitability Modeling, HSM）中的实际操作步骤，强调了空间自相关性对分析结果的影响。 --- 结语 本书的最终目标是培养研究人员的“技术思维”——即在面对任何新的生态学问题时，能够系统性地思考“我需要测量什么？”、“我该如何确保测量的准确性？”以及“我应该用何种统计方法来验证我的假设？”。通过掌握这些基础而全面的方法论，读者将能够独立设计和执行具有高可信度的生态学研究，并为其成果提供坚实的科学支撑。

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