Maps of species' distributions or habitat suitability are required for many aspects of environmental research, resource management and conservation planning. These include biodiversity assessment, reserve design, habitat management and restoration, species and habitat conservation plans and predicting the effects of environmental change on species and ecosystems. The proliferation of methods and uncertainty regarding their effectiveness can be daunting to researchers, resource managers and conservation planners alike. Franklin summarises the methods used in species distribution modeling (also called niche modeling) and presents a framework for spatial prediction of species distributions based on the attributes (space, time, scale) of the data and questions being asked. The framework links theoretical ecological models of species distributions to spatial data on species and environment, and statistical models used for spatial prediction. Providing practical guidelines to students, researchers and practitioners in a broad range of environmental sciences including ecology, geography, conservation biology, and natural resources management.
Janet Franklin has been a Professor of Biology and Adjunct Professor of Geography at San Diego State University, where she was on the faculty from 1988-2009. In 2009 she joined the faculty of Arizona State University as a Professor in the Schools of Geographical Sciences and Life Sciences. She received the Bachelors' degree on Environmental Biology (1979), the Master of Arts (1983), and the Ph.D. (1988) in Geography, all from the University of California at Santa Barbara. Her research interests include biogeography, landscape ecology, plant ecology, biophysical remote sensing, digital terrain analysis, and geographic information science. She has conducted research on plant community composition, structure, dynamics and spatio-temporal patterns in Mediterranean-climate ecosystems, deserts, tropical dry forests and rain forests. She was the Editor of The Professional Geographer (1997-2000) Board Member of Landscape Ecology (2000-2005), and Associate Editor of Journal of Vegetation Science (1999-2006). She is currently a Board Member of Ecology and Diversity & Distributions. She has published more than 80 refereed book chapters and papers in journals Ecological Applications, Ecological Modelling, Journal of Vegetation Science, Ecology, Diversity & Distributions, Journal of Tropical Ecology and Conservation Biology. She has received research support from NSF, NASA, USGS, Forest Service, California State Parks, National Geographic Society, and others.
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老实说,我最初是冲着那个听起来很酷的标题才买的,希望能找到一些关于物种如何在地球上“选址”的引人入胜的故事。然而,这本书提供的更像是地图绘制的蓝图而非探险日记。它的叙事方式非常冷静、客观,几乎是冷酷的。章节之间的过渡,不是由生动的故事或生动的案例串联起来,而是通过逻辑链条紧密地连接,从理论基础到方法论,再到案例验证,一步步推进,像是在搭建一座精密的知识结构。我尝试着找一些可以快速消化的部分,比如关于特定保护区规划的讨论,但即便在那一部分,作者也迅速地转向了对“最优边界定义”的数学描述,而不是去描绘那些因为保护措施而得以延续的生灵。这种对细节的极致打磨,让这本书的阅读体验变得相当“硬核”。它要求你全神贯注,因为错过哪怕一个公式的推导,都可能导致后续章节理解上的障碍。对于我这种希望在阅读中获得一些情感共鸣的读者来说,这本书更像是图书馆里陈列的一块坚硬的矿石,你需要用专业的工具才能从中提炼出有价值的矿物。
评分这本书的价值,我认为更多体现在它对研究范式的确立和规范上,而不是其娱乐性。如果你期望在字里行间找到任何煽情的笔触或者个人轶事,那你可能会大失所望。作者的语言风格极其克制,句式结构偏向于复杂的复合句,每一个论断都建立在严密的逻辑前提之上,这使得整本书的阅读节奏偏慢,需要极高的专注力来消化信息。我发现自己不得不放慢阅读速度,经常需要暂停下来,在笔记本上画出概念图来梳理作者构建的知识框架。例如,关于“气候阈值”的界定那一章,作者引入了多个统计检验方法来确定哪个温度区间对物种生存的影响最显著,并且详细解释了每种检验方法的统计学假设是否被当前数据满足。这种对基础假设的刨根问底,是真正区分专业研究和表面研究的关键所在。这本书就像一座技术含量极高的知识堡垒,它的门槛很高,但一旦进入,所获得的视野是扎实而深远的,它指导的不是你“想什么”,而是你“该如何科学地思考”。
评分这本书的封面设计就透着一股严谨的学术气息,那种深沉的藏青色底,搭配着烫金的字体,让人一眼就能感受到它内容的厚重。我翻开扉页,首先映入眼帘的是大量的专业术语和复杂的图表,这立刻提醒我,这不是一本适合咖啡馆里轻松阅读的休闲读物。它更像是一本工具书,一本需要你沉下心来,对着电脑屏幕和实验数据才能真正理解的案头之作。作者显然是该领域的资深专家,其论述的逻辑性和数据的详实程度令人印象深刻。比如,在探讨某一特定物种的地理分布模型构建时,书中详细阐述了从数据清洗、变量选择到模型选择的每一个细微步骤,甚至连不同气候模型输入参数的敏感性分析都进行了深入剖析。对于那些需要利用地理信息系统(GIS)和统计软件进行生态建模的研究生或者青年学者来说,这本书无疑是提供了极佳的操作范本和理论支撑。我特别欣赏作者在讨论模型局限性时所持的审慎态度,没有将模型结果绝对化,而是反复强调其内在的不确定性和对现实世界简化处理的本质,这种科学的严谨性在很多同类出版物中是比较少见的。总而言之,这是一部学术价值极高的专著,需要读者具备一定的专业基础才能完全领会其中的精髓。
评分这本书的排版和印刷质量,不得不提,达到了教科书级别的标准。纸张的厚度适中,光泽度恰到好处,既能保证文字和图片的清晰度,又不至于反光刺眼。图表的制作尤为出色,那些复杂的空间数据可视化图,颜色搭配得既科学又协调,即便是多变量的叠加图层,也能够清晰地区分开来,这对于理解空间异质性的概念至关重要。我注意到,书中引用的文献列表简直是一部微缩版的生态学经典目录,涵盖了从早期的经典理论到近几年的突破性研究,这表明作者在资料搜集和文献回顾方面投入了巨大的精力。阅读过程中,我常常需要频繁地在正文和附录中的技术说明之间来回翻阅,而这本书的装帧设计很好地支持了这种高强度的查阅需求。它不太容易掉页,书脊的韧性很好,即使被频繁地打开放在桌面上,也能保持平整。这本书的物理形态本身,就是对其内容的权威性的一种无声的背书。它让你感觉,手里拿着的不是一本普通的书,而是一个经过时间检验的、值得信赖的研究工具。
评分如果用一个词来概括这本书带给我的核心感受,那一定是“系统性”。它没有聚焦于某个明星物种的生存奇迹,也没有过度渲染环境变化的紧迫感,而是将研究的焦点完全放在了“如何科学地、可重复地量化一个物种的生存空间”这一方法论上。书中对于不同尺度下数据采集的偏差讨论,尤其让我受益匪浅。作者非常深入地剖析了尺度效应在物种分布建模中的角色,并给出了如何通过多尺度分析来校正模型偏差的详细流程。这部分内容远超出了我过去阅读的入门级教材,它直指生态学研究的核心难题之一:如何从离散的观测点推导出连续的生态现实。此外,书中对机器学习算法在生态学预测中的应用也进行了谨慎而深入的探讨,作者并没有盲目追捧最新的算法,而是对比了它们在处理生物学数据特有噪声时的优劣,这种务实的态度,让我对这些技术工具的使用有了更清醒的认识。它像是一位经验丰富的大师,耐心地为你拆解一个复杂系统的内部构造,告诉你每一个齿轮是如何咬合的。
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