Modeling Demographic Processes in Marked Populations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Thomson, David L. (EDT)/ Cooch, Evan G. (EDT)/ Conroy, Michael J. (EDT)

出品人:

页数:1156

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 219.22

装帧:

isbn号码:9780387781501

丛书系列:

图书标签:

• Demography
• Population Ecology
• Mark-Recapture
• Statistical Modeling
• Wildlife Management
• Biostatistics
• Population Dynamics
• Ecological Modeling
• Survival Analysis
• Bayesian Statistics

《动物标记与种群动态分析：从个体追踪到群体演替》 本书是一部深入探讨如何通过标记技术揭示和理解动物种群动态过程的专业著作。它并非直接呈现对“Modeling Demographic Processes in Marked Populations”一书内容的总结，而是围绕该书可能涉及的核心主题——标记种群的人口学过程建模——展开，提供一个独立且详实的阐述框架。我们将从基础概念出发，逐步深入到复杂的分析方法，旨在为生态学、进化生物学、野生动物管理以及相关领域的研究者和学生提供一个全面而深入的指导。 核心议题：标记的意义与人口学参数的测量 标记是研究自由生活动物种群最直接、最有力的工具之一。其核心价值在于赋予个体身份，从而实现对同一批次个体的重复观测。这种个体层面的追踪能力，是理解群体层面动态的基础。本书将详细阐述各种标记方法的优劣，包括但不限于： 物理标记： 如耳标、脚环、纹身、PIT标签等，它们提供了持久且易于识别的个体标识。我们将讨论不同标记材料的耐用性、对动物行为和生存的影响、以及在不同生境和物种中的适用性。 生物标记： 如毛色、体型、声纹、甚至遗传标记（如微卫星、SNP），这些标记虽然可能不如物理标记那样具有“人工”的精确性，但却能提供非侵入性的信息，并可能与个体特征（如健康状况、繁殖力）相关联。 非标记方法： 在某些情况下，即使没有直接标记，通过形态学特征、空间分布模式等也可以间接识别和区分个体，尽管这在分析中会增加额外的复杂性。 一旦个体被成功标记，我们便可以开始着手测量关键的人口学参数。这些参数是理解种群生命史的关键，包括： 生存率 (Survival Rate)： 这是种群动态中最基本、最重要的参数之一。我们将探讨如何从标记-重捕数据中估计不同年龄段、性别、甚至个体（如果可能）的生存率，以及影响生存率的环境因素和个体特征。 复活率 (Recovery Rate) / 报告率 (Reporting Rate)： 对于某些类型的标记（如金属脚环，需要通过回收报告），复活率成为一个重要的修正因子。我们将讨论如何估计和校正其对生存率估计的影响。 繁殖率 (Reproductive Rate)： 包括繁殖成功率（成功产下后代的比例）、繁殖产出（平均每个繁殖个体产生的后代数量）等。我们将分析如何通过标记个体及其后代来量化繁殖贡献，以及繁殖策略的差异。 迁徙与扩散 (Migration and Dispersal)： 标记使得我们能够追踪动物的移动模式。本书将深入分析如何通过标记个体的空间重捕数据来量化长距离迁徙和短距离扩散的距离、方向、频率以及影响因素。 劳动年龄人口 (Working Age Population)： 在某些特定情境下，研究人员会关注对种群具有生产力的特定年龄组，例如用于经济价值或生态作用。 入学率 (Admission Rate)： 在某些建模框架中，会考虑新进入种群的个体（例如幼体首次可观察、或新迁入的成年个体）的比例。 建模的理论基础与方法论 理解了标记的价值和参数的测量，接下来的核心便是如何将这些数据转化为对种群动态过程的深入理解。本书将系统介绍人口学模型的设计、构建与应用： 古典生存模型： 从最简单的Kaplan-Meier生存曲线，到考虑竞争风险的Cox比例风险模型，我们将逐步讲解如何在标记数据中提取生存信息。 标记-重捕模型 (Mark-Recapture Models)： 这是利用标记数据估计种群参数的核心工具。我们将详细介绍不同类型的标记-重捕模型，包括： 开放模型 (Open Population Models)： 允许个体出生、死亡、迁入和迁出。我们将深入探讨Jolly-Seber模型及其变种，以及如何利用它们估计时变生存率、繁殖率、迁入迁出率等。 闭合模型 (Closed Population Models)： 假设在观测期间种群数量固定（无出生、死亡、迁入迁出）。我们将介绍Lincoln-Petersen指数、Chapman指数等基本估计方法，以及更复杂的模型，如Jolly模型，来处理数据稀疏或存在异质性的情况。 半闭合模型 (Semi-Closed Population Models)： 介于两者之间，允许部分过程发生。 统计生态学方法： 除了传统的标记-重捕模型，我们还将介绍一些现代统计方法，如广义线性模型 (GLM) 和广义加性模型 (GAM)，它们能够更灵活地将环境协变量纳入模型，探讨影响人口学参数的驱动因素。 贝叶斯建模 (Bayesian Modeling)： 随着计算能力的提升，贝叶斯方法在生态学建模中的应用日益广泛。我们将探讨如何使用贝叶斯框架来构建更复杂、更具解释力的模型，并处理模型的不确定性。 个体为基础的模型 (Individual-Based Models, IBMs)： 当需要模拟个体行为和相互作用如何影响群体动态时，IBMs是强大的工具。我们将介绍其基本原理，以及如何将标记数据整合到IBMs中进行参数校准和验证。 应用领域与管理启示 本书的应用范围极为广泛，将通过具体的案例研究来展示标记种群动态建模的实际价值： 野生动物保护与管理： 濒危物种保护： 准确估计濒危物种的生存率和繁殖率，对于制定有效的保护策略至关重要。例如，评估保护区设置、栖息地恢复、或人工繁育项目的影响。 种群数量估算： 为制定捕捞配额、狩猎许可证、或疾病控制计划提供科学依据。 迁徙物种管理： 协调国际合作，对跨境迁徙的物种进行有效管理。 生态学研究： 生命史的进化： 探究不同环境压力如何驱动不同的生命史策略（如r/K选择）。 种群稳定性与波动： 理解导致种群数量周期性波动或长期衰退的因素。 群落生态学： 研究物种之间的相互作用（如捕食、竞争）如何影响彼此的种群动态。 疾病传播模型： 标记个体可以帮助追踪疾病在种群中的传播路径和速度，从而制定更有效的防控措施。 生态旅游与资源利用： 在可持续利用野生动物资源（如观鸟、生态旅游）时，量化种群的承载能力和恢复速度。 挑战与未来展望 本书不仅会介绍成功的方法，还会诚实地探讨在标记种群研究中可能遇到的挑战，例如： 标记丢失或失效： 标记可能脱落、损坏，或动物可能规避标记。 标记对动物行为的影响： 标记本身可能改变动物的生存率、繁殖率或行为模式。 数据稀疏性与不完全可观测性： 在野外工作往往难以获得足够的数据，或者某些个体（如死亡个体）可能无法被观测到。 模型假设的局限性： 任何模型都是对现实的简化，其假设的有效性需要谨慎评估。 最后，本书将展望标记种群动态建模领域的未来发展趋势，例如： 遥感技术与无人机应用： 结合新的观测技术，提高数据采集的效率和覆盖范围。 基因组学与标记结合： 利用基因组学信息进行个体识别和种群结构分析。 大数据与人工智能： 处理海量数据，开发更先进的预测模型。 跨学科整合： 加强生态学、统计学、计算机科学等领域的合作。 通过对这些主题的详尽阐述，本书旨在赋能读者掌握利用标记数据分析种群动态的坚实基础，并能够将这些知识应用于实际的科学研究和保护管理实践中。

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这部著作无疑是为那些深陷人口学模型构建泥潭的专业人士准备的，它并未像一些入门读物那样试图用通俗易懂的语言来勾勒宏观图景。相反，它一头扎进了模型参数的精细调整与随机过程的复杂纠葛之中。读到关于“标记种群”概念时，我立刻意识到，作者并未将精力放在传统的人口普查数据分析上，而是专注于那些具有特定、可追踪特征的子群体——也许是接受了某种干预措施的病人，或者是特定社会经济背景下的移民群体。书中对这些标记如何影响寿命表、生育率以及迁移率的动态演变，进行了极其详尽的数学推导。对于不熟悉随机过程和生存分析的读者来说，前几章的矩阵代数和概率论基础可能会构成一道难以逾越的门槛。我欣赏作者这种不妥协的深度，它意味着这本书的目标读者群是那些需要为生态保护、公共卫生政策制定或精细化社会规划构建高精度预测模型的硕士生或研究员。书中对模型识别（Model Identification）和参数估计（Parameter Estimation）的讨论尤为深刻，它揭示了在有限观测数据下，如何平衡模型的复杂性与其实证拟合度，这本身就是一门艺术与科学的结合。那种试图用一个简洁的公式概括人类复杂行为的傲慢在这本书里荡然无存，取而代之的是对不确定性和数据局限性的谦逊承认。

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翻阅这本书时，最大的感受是其方法论上的严谨性与路径的独特性。它似乎完全避开了主流人口学教科书中对Malthusian增长或经典的Leslie矩阵模型的铺陈，而是直接引入了半马尔可夫过程（Semi-Markov Processes）来描述个体状态间的转换，这种选择极大地增强了模型对非均质性和时间依赖性行为的捕捉能力。我特别关注了其中关于“可观测性约束”的部分，这部分论述了在实际数据收集的限制下，我们如何设计实验来最大化从标记数据中提取有效信息的效率。作者采用了大量的图示来解释复杂的流图（Flow Diagrams），这些图示与其说是帮助理解，不如说是提醒读者，每一个箭头和节点都对应着一个精心构建的微分方程组或差分方程组。对于从事精细化人口结构模拟的学者而言，这本书提供的不是现成的模型，而是一套可以用来解构任何特定“标记”群体生命史的工具箱。它的语言风格是那种典型的学术论证体，论点之间环环相扣，几乎没有冗余的感性描述，所有的论证都必须经过严格的逻辑链条验证，读起来需要极高的专注度，稍有走神便可能在复杂的下标和希腊字母的海洋中迷失方向。

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从排版和结构上看，这本书显然是为那些习惯于深度钻研的读者设计的，没有多余的彩色插图或易于消化的案例分析来分散注意力。内容组织上呈现出一种从基础理论到高级应用层层递进的严密逻辑，但其“高级应用”的部分，更多的是针对特定复杂场景的理论框架搭建，而非现成软件代码的展示。我发现书中对生存概率和转移概率的建模，引入了对环境异质性的考量，例如，如果“标记”的有效性会受到外部气候波动的影响，模型应该如何适应？这些讨论将人口动力学与环境科学的交叉点描绘得淋漓尽致。阅读过程中，我不得不频繁地查阅附录中的数学符号表，因为作者在不同的章节中可能会对同一个符号赋予略微不同的上下文含义，这要求读者必须时刻保持对文本细节的警惕。这本书真正考验的是读者的“建模直觉”——能否根据现实约束，灵活地从作者提供的理论工具箱中挑选并组合出最适合当前问题的数学结构。

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这部作品的语言风格是内敛而极度精确的，它几乎没有使用任何比喻，所有的表达都指向量化和可验证的陈述。它对于“标记种群”的定义和分类，建立了一个非常细致的层级结构，从瞬时标记（Instantaneous Markers）到永久性遗传标记（Permanent Genetic Markers），每一种类型都被赋予了不同的动态方程组。例如，书中对于“不可逆的”标记和“可逆的”标记在系统稳态分析上的差异进行了详细的对比，这对于长期规划者来说是至关重要的区别。与市面上许多关注“应用案例”的书籍不同，这本书更像是在构建一套理论的“元框架”，一套可以被应用到生物学、流行病学乃至劳动力市场研究中的通用动态建模语言。它所提供的洞见，更多的是关于如何构建一个能经受住时间考验的、能够容纳“不确定性”和“异质性”这两种核心现实因素的数学模型，而不是简单地给出一个漂亮的拟合曲线。读完后，我感觉自己对于人口动态的理解维度被拉升到了一个更高的抽象层次。

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这本书给我带来的冲击并非来自于新颖的结论，而是其对“建模”这一过程本身的哲学反思。作者似乎在不断地质疑：当我们用数学结构去“标记”一个活生生的人口群体时，我们究竟是捕捉了其本质，还是仅仅创造了一个可以被量化的、但已然失真的影子？在关于“标记衰减”（Marker Decay）的章节中，作者探讨了标记信息随时间流逝而模糊、被其他未标记行为稀释的可能性，这比简单地假设标记永恒存在要现实得多。这种对模型假设前提的反复审视，体现出作者对现实世界复杂性的深刻体察。它不像一本指南书告诉你“该怎么做”，更像是一份高级研讨会的记录，充满了对“为什么我们必须这样做”以及“这样做可能错在哪里”的深刻剖析。其中关于贝叶斯方法在标记种群中的应用讨论，尤其值得称赞，它提供了一种在模型不完全确定的情况下，如何利用先验信息来约束后验推断的有效路径，这对于处理那些稀有事件或长期趋势的预测至关重要。

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