数学模型在生态学的应用及研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:327

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出版时间:2010-5

价格:60.00元

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isbn号码:9787502777197

丛书系列:

图书标签:

• 数学模型
• 生态学
• 应用研究
• 生态建模
• 数理生态学
• 生物数学
• 模型分析
• 生态系统
• 理论生态学
• 交叉学科

深入探索生命世界的数字脉络：非《数学模型在生态学的应用及研究》的生态学专题图书简介 书名： 生命的数字罗盘：复杂系统理论视阈下的生态动态模拟与预测 副标题： 跨学科视角下的种群遗传、群落演替与生物多样性维持机制 --- 导言：超越传统观察，拥抱数据驱动的生态未来 传统的生态学研究往往依赖于田野调查、长期观测和实验操作，这些方法为我们构建了坚实的知识基础。然而，面对全球变化、快速的物种入侵与栖息地破碎化等前所未有的挑战，我们亟需更具前瞻性、更精细化的工具来理解和预测生态系统的复杂行为。 本书《生命的数字罗盘》正是在这一背景下诞生的。它并非侧重于构建特定的数学方程或进行参数拟合，而是聚焦于复杂系统理论（Complexity Theory）和信息论在解析生态现象中的应用。我们旨在引导读者从一个全新的、更宏观和动态的视角，审视生命系统内部的涌现性、自组织能力和韧性（Resilience）。本书深入探讨了如何利用非线性动力学、网络科学和信息流分析等尖端方法，来解码生态系统深层次的运行规律，从而实现更有效的保护与管理策略。 --- 第一部分：生态系统的复杂性本质与理论基石 本部分奠定了理解复杂生态系统的理论框架，它回避了传统微分方程模型的细节，转而关注系统行为的宏观特征。 第一章：从线性到涌现：生态系统的非传统视角 本章首先批判性地回顾了早期生态学研究中对平衡态的过度依赖。我们引入了自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）的概念，解释了森林火灾、物种爆发等生态事件的幂律分布特性，指出这些“突变”并非外部扰动所致，而是系统内部压力累积的必然结果。重点探讨了耗散结构理论在理解非平衡态下的生态稳定性中的作用。 第二章：信息、熵与生态系统的结构组织 这里我们引入了信息论工具。我们不再简单地计数物种数量，而是关注物种间的相互依赖性和信息传递效率。章节详细阐述了共同信息（Mutual Information）如何量化物种关联强度，以及有效信息熵（Effective Complexity）如何衡量一个生态群落的结构组织程度，即“有效信息”而非随机性占据主导的程度。通过计算生态网络中的信息瓶颈（Information Bottleneck），我们可以识别出对系统整体信息流起到关键调控作用的“信息枢纽”物种。 第三章：基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）的叙事转向 ABM被视为复杂系统研究的重要实践工具。本章不讨论如何求解特定方程，而是着重于规则设计和模型校准哲学。我们展示了如何通过设计简单的个体行为规则（例如，觅食偏好、繁殖竞争、对局部环境的感知阈值），来涌现出宏观的、难以用简单函数描述的种群动态（如周期性振荡、混沌行为）。案例聚焦于ABM在模拟城市生态学中人类行为与生物扩散相互作用上的独特优势。 --- 第二部分：群落与景观的尺度依赖性研究 本部分将理论框架应用于具体的生态学尺度问题，侧重于空间结构和动态演化。 第四章：生态网络拓扑分析与物种相互作用的韧性 生态系统本质上是一个庞大的相互作用网络。本章采用网络科学方法，如度分布、聚类系数和介数中心性，来刻画食物网、共生网络和竞争网络。核心议题是：网络的拓扑结构如何决定系统在遭受物种灭绝或入侵时的冲击韧性？ 我们详细分析了“无标度网络”（Scale-Free Networks）在生态系统中的表现，并探讨了模块化结构在维持局部功能稳定性中的关键作用。 第五章：景观生态学中的多尺度模式识别 传统的景观指标往往是静态的。本章引入了多尺度方差分析（ANOVA）和小波分析来处理空间自相关性。我们关注的不是简单的斑块面积，而是空间异质性在不同尺度上的信息密度。例如，如何通过分析不同尺度的景观异质性指数（如弗雷指数的尺度依赖性），来识别对特定物种扩散最敏感的“临界尺度”。 第六章：种群遗传结构的时空动力学 本章超越了传统的Hardy-Weinberg平衡假设，聚焦于空间结构对基因流和遗传漂变的影响。我们探讨了如何利用元种群（Metapopulation）理论的拓扑视角，结合扩散方程的启发式概念（而非精确求解），来评估隔离与连通性对遗传多样性维持的阈值效应。重点在于识别哪些特定的景观结构（如廊道宽度、距离衰减率）能够最大化或最小化遗传分化。 --- 第三部分：应对环境变化的预测与决策支持 本部分强调如何将复杂系统的洞察转化为实际的生态管理工具，关注的是预测的不确定性和决策的鲁棒性。 第七章：临界点、突变与早期预警信号的提取 生态系统往往在接近崩溃前会表现出可观测的“波动性增加”和“自相关性增强”——即临界转变的早期预警信号（EWS）。本章教授如何通过时间序列数据（而非复杂模型输出），利用统计指标（如下降趋势、方差增大）来识别这些信号。核心讨论集中在如何区分系统只是在正常波动，还是已经处于向新的稳定态或崩溃态转变的临界状态。 第八章：管理决策的鲁棒性与不确定性框架 面对未来环境的不可预测性，最好的管理方案不是“最准确的预测”，而是“最鲁棒的决策”。本章探讨了决策树分析和情景规划在生态保护中的应用，它们基于对系统可能行为范围的理解，而非单一预测值。我们强调了在管理实践中如何通过主动干预（如设置缓冲带、引入关键物种）来调节系统的“可塑性”（Plasticity），以避免进入不可逆转的退化状态。 第九章：结论：整合生态学、信息论与复杂系统科学的未来路径 本章总结了本书提出的核心观点：理解生态系统的关键在于识别其信息结构和动力学行为的涌现性，而非完全解析其所有组成部分的相互作用。它呼吁研究人员培养一种“系统思维”，将数据分析、理论洞察和现场经验有机结合，以应对21世纪更复杂的生态挑战。 --- 读者对象： 本书适合对传统生态学建模方法有一定基础，并渴望探索前沿跨学科理论的研究生、生态学家、环境工程师、以及专注于复杂系统、网络科学、生物信息学的研究人员。它提供了理解生命世界深层组织原则的全新工具箱。

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