编辑推荐
数个世纪以来,人类对地球及其生态系统一直缺乏应有的爱护与关切.现在看来这样管理不善的后果是非常明显的,比以往更加重要的是,除了要了解生态过程外,我们必须要更加严肃地进行环境管理方面的思考。
建模是生态经济学中非常有力的工具。模型可以是简单的或复杂的,概念的或数值的,形式的或语言的,但成功的模型一定要置身于建模文化——良好建模实践的基础。系统科学与生态经济模拟坚持认为,如果我们能够制定模型的共同标准,就能很容易地交流想法,找到共同的基础,避免冲突,并做出正确的决定。
Alexey Voinov提供了一个亲身实践、参与所有重要阶段的建模体验,包括数据获取、模型建立与测试等。同时,网络课程还提供所讨论建模软件的试用版本,让读者根据自己的研究需要进行下载。对于每一个模型,生态学研究者和学生都可以进行测试、调试参数、提出问题以及寻求恰当的答案等。这种独特的互动方式让读者在具体的指导下实现自己的生态建模实践。
《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》特色:
·广泛地应用于水文学、人口变化、市场流通、可持续理论、管理以及石油峰值等领域;
·辅助的互动式在线课程,可以用来提交练习,与作者或者教师进行互动交流;
·模型建立与分析的循序渐进式操作指导;
·在完全没有数学基础和具有复杂数学知识之间找到平衡
内容简介
系统分析与建模是生态经济学中非常有力的工具。《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》分9章,阐述了系统分析与生态建模的概念和过程,重点介绍Stella软件包在建模过程中的应用,案例内容涉及经典捕食竞争模型的多重解析、流域水文与水资源时空模拟、社会经济的动态模拟与持续性探讨,并在此基础上特别讲述了模型优化与建模实践中的关键问题。《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》中所包含的概念和过程模式代表着生态模型领域的最新发展。与其他现有的生态模拟书籍相比,《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》内容整体上侧重于资源、环境与社会经济等宏观问题,论述上更注重对建模过程的分步和图示性描述。同时,《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》网站可方便下载书中模型的源代码,帮助读者重现建模过程。《数据分析与模拟丛书:生态经济学中的系统分析与模拟》适合作为生态模型课程的研究生教材,也是从事生态环境研究的工程师与生态学家的优秀参考书。
作者简介
沃伊诺夫(Alexey Voinov),教授,现就职于荷兰屯特大学(University of Twente)地理信息科学和地球观测学院。分别于1978年和1982年在俄罗斯莫斯科国立大学获得硕士和博士学位,专业分别是应用数学和生物物理学,曾先后就职于俄罗斯科学院、美国国家环境保护局(EPA)、美国马里兰大学、美国冈德生态经济学研究所等。主要从事生态经济、生态模拟等方面的研究,发表论文100余篇,出版专著8部,其中包括Systems Scienceond Modeling for Ecological Economics,本书被世界各地许多大学作为生态模拟课程的教材。他同时是著名SCI期刊Environmentol Modelling & Softwore的副主编以及其他多种期刊的编委。
张力小,博士,北京师范大学环境学院副教授、博士生导师,生态模拟与城市生态所所长2004年毕业于北京大学环境学院,获理学博士学位,后赴奥地利农业大学从事客座研究从2007年开始在北京师范大学环境学院从事教学和科研工作主要从事能源系统分析与模拟、资源代谢与生态核算、城市生态规划与管理等方面的研究主持参与国家自然科学基金、973、863以及科技支撑等10余项项目发表论文50余篇,其中SCI论文30余篇作为主要成员获得教育部科技进步一等奖、国家科技进步二等奖等。
内页插图
目录
中文版前言
前言
致谢
第1章 模型与系统
1.1 模型
1.2 系统
1.3 层级
1.4 建模过程
1.5 模型分类
1.6 系统思维
第2章 建模艺术
2.1 概念模型
2.2 建模软件
2.3 模型形式化
第3章 数学公式
3.1 时间
3.2 空间
3.3 结构
3.4 建模模块
第4章 模型分析
4.1 敏感性分析
4.2 模型校验
4.3 模型测试
4.4 结论
第5章 简单模型与复杂行为
5.1 经典捕食者-猎物模型
5.2 经典模型的修正
5.3 营养链
5.4 捕食者-猎物系统的空间模型
5.5 结论
第6章 水文模型
6.1 初识水文循环模型
6.2 单元水文模型
6.3 空间模型
6.4 结论
第7章 社会-经济系统模拟
7.1 人口统计学
7.2 市场动态
7.3 企业规则
7.4 可持续性
7.5 廉价石油的终结
7.6 世界模型
第8章 模型优化
8.1 引言
8.2 资源管理
8.3 鱼塘
8.4 景观优化
8.5 优化原则
第9章 建模实践
9.1 模型无法运行的原因
9.2 参与式与适应性建模
9.3 开源、网络技术和决策支持
9.4 结论
结语
索引
译后记
彩插
精彩书摘
通往成功建模的指导与经验
1.识别问题,引导利益相关者
尽管大多数的流域管理决策得益于利益相关者的投入和参与,但是有一些问题并不能引起广大利益相关者的兴趣。如果利益相关者并不理解或是认为某个问题比较重要,那么在参与式实践中吸收他们加入将是很困难的。比如,弗吉尼亚项目之所以启动时困难重重,就是因为关于这项研究的重要性,在利益相关者之间存在明显的分歧。虽然对于该区域的水资源供给问题会越来越严重这个认识没有异议,但情况似乎还没有糟糕到必须需要当地人参与的地步,加之利益相关者有自己的安排,他们也并不真正理解这个研究的目的。
所以第一步最好是在社区里进行水资源问题和决策对社区影响的宣传教育。这可以通过媒体、市政府会议、志愿者和面向社区的项目实现。
在一些情况下,如果实施过程中有政府强有力的引导将会是很有帮助的。Calvert团体就是在城市规划委员会主持的开放式会议中建立起来的,那个会议邀请所有流域居民对新提出的化粪池管理办法进行评论。这样,即将实施的新办法引起了公众的注意,也使得利益相关方愿意加入到这个研究中来。在其他的情况下,可能只有当政策将改变并且对利益相关者有直接影响时,才可能引起他们的兴趣。重新设计美国社区(Redesigning the American Neighborhood,RAN)项目则起于利益相关者的研讨会,用于处理私人房主所面临的未经处理的雨水带来的隐患。当时出席的人很少,态度也比较冷淡。当South Burlington市通过了建设雨水公共处理设施议案,规定只有当私人房主将雨水收集到一定标准后,政府才会负责处理从他们家出来的雨水,事情发生了很大的变化。后来,因为他们与雨水相关的所有许可都早已过期,他们一些相应的权利都已失效。对RAN项目的兴趣立刻就上涨了,但是即使在这种情况下,一些私人房主仍然认为参与大学研究项目会妨碍他们的生活。
还有,不要低估“运气因素”。一起工作时,即使有一两个利益相关者不合作,都会阻挠进程。同样的,如果有一个利益相关者“进入”状态,并且很感兴趣,积极参与,则会很明显地增加工作成果。
2.尽可能早地、多地与利益相关者联系
对于那些愿意针对发现的问题采取行动但是又不愿意经常开会和讨论的社区,建立以社区为基础的监测平台将是进入社区很有效的方式。而且,由市民监测能给研究过程带来更多好处。很多情况下,他们居住在监控点附近或者是可以进入私宅,这样一来,与研究者独自完成监测相比,就能够以更少的花费完成更多更复杂的监测。市民因此也会越来越熟悉他们的生态系统,这也是可以与社区其他成员分享的学习机会。当利益相关者了解到一些样品是如何采集的,或者是理想情况下,参加了一些这样的监测项目,那么他们就会和研究者团结在一起,在未来的研究和决策制定中成为更好的合作伙伴。
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洞悉复杂系统的脉络:现代管理学与运筹学前沿方法论 本书聚焦于现代组织管理、决策制定与资源优化领域,深入探讨如何运用尖端的系统科学、量化分析和模拟技术,以系统性的思维框架去理解和解决现实世界中复杂多变的管理难题。本书旨在为管理者、政策制定者以及致力于提升组织效能的研究人员提供一套严谨且实用的分析工具箱。 --- 第一部分:复杂性科学与管理范式转型 第1章:从线性到涌现:理解现代组织的本质 本章首先解构了传统管理学中占主导地位的还原论和线性因果模型在面对当代商业环境时的局限性。我们将引入复杂适应系统(CAS)的理论基础,阐释组织、市场和供应链如何作为具有自组织能力、非线性和路径依赖性的复杂系统存在。重点探讨“涌现”现象在战略形成、创新扩散和危机管理中的角色。本章强调,有效的管理不再是简单的控制,而是对系统边界条件和激励结构的精心设计,以引导系统向期望的状态演化。 第2章:系统动力学视角下的组织生命周期与反馈结构 本章详细介绍了系统动力学(System Dynamics, SD)作为理解时间延迟、反馈回路和政策性后果的关键工具。我们将剖析经典的增长-衰退模型、库存-流量图的构建方法,并将其应用于企业生命周期分析、人才梯队建设的瓶颈识别以及研发投入的长期效应评估。通过多个实际案例,展示如何通过识别高杠杆点的反馈结构,设计出能够抵抗短期诱惑、实现长期可持续发展的管理策略。 第3章:网络科学在组织结构与信息流中的应用 随着组织扁平化和跨界协作的增加,网络的结构特征对绩效的影响愈发显著。本章全面介绍社会网络分析(SNA)的基本概念,包括中心性度量(度中心性、介数中心性、特征向量中心性)、模块化结构识别和节点连接的鲁棒性分析。我们将探讨如何利用网络分析来优化项目团队配置、识别组织内部的关键信息枢纽(Opinion Leaders),以及如何量化和管理信息流中的“信息茧房”效应。 --- 第二部分:决策优化与量化建模 第4章:运筹学基础:线性规划与资源约束优化 本章是量化决策的核心基础。从数学建模的角度,系统地介绍线性规划(LP)、整数规划(IP)和混合整数规划(MIP)的原理和应用。我们将重点放在实际问题的转化上,包括生产计划的制定、原材料的分配、以及多目标资源调度。读者将学习如何使用专业的求解器(如CPLEX或Gurobi)来处理大规模的优化问题,并深入理解敏感性分析和对偶理论在提供决策鲁棒性指导中的价值。 第5章:随机性下的优化:马尔可夫决策过程与排队论 现实世界的管理决策充满了不确定性。本部分侧重于处理随机输入和等待时间的问题。排队论(Queuing Theory)部分将涵盖M/M/1、M/G/c等经典模型,应用于服务台设计、呼叫中心容量规划和设备维护策略的制定。随后,我们将介绍马尔可夫决策过程(MDP)作为序列决策框架,用于库存控制(如Newsvendor问题的高级扩展)、动态定价策略和实时资源分配,强调如何通过定义状态、行动和奖励函数来求解最优的长期策略。 第6章:仿真建模:应对高维与非解析问题的利器 当系统的复杂性使得解析解几乎不可能获得时,仿真技术成为首选工具。本章专注于离散事件仿真(DES)和基于主体的仿真(Agent-Based Modeling, ABM)的构建与验证。DES部分将用于分析复杂的制造流程、物流瓶颈和供应链中断的恢复时间。ABM部分则将深入探讨如何模拟个体代理(如消费者、竞争对手)的行为规则,研究市场进入、技术采纳和扩散过程中的宏观模式生成,强调模型校准和结果的统计显著性检验。 --- 第三部分:高级分析与新兴领域集成 第7章:多目标决策与层次分析法(AHP/ANP) 在管理实践中,决策往往涉及相互冲突的目标(如成本、质量、速度)。本章详细阐述如何处理这种多准则决策问题。我们将从传统的层次分析法(AHP)开始,探讨其权重确定和一致性检验的严谨性。接着,引入分析网络过程(ANP),用于处理网络化的依赖关系,例如在供应商选择或投资组合评估中,其中不同准则之间存在复杂的相互影响。 第8章:风险评估与实时监控中的蒙特卡洛方法 蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)被用于量化和可视化不确定性对最终结果的影响。本章将它应用于项目管理(PERT/CPM的风险扩展)、财务预测和运营成本估算中。重点在于如何为输入变量准确地拟合概率分布(如Beta分布、对数正态分布),并利用数千次迭代生成结果的概率分布图,从而为风险容忍度高的决策提供坚实的数据支持。 第9章:系统思维在可持续发展与韧性设计中的整合 本章将所有前述的分析工具置于更广阔的背景下,即可持续性和系统韧性(Resilience)。我们探讨如何利用SD和网络分析来评估环境政策、碳排放交易机制对宏观经济的级联效应。特别关注如何构建“韧性指标”,并通过仿真来测试系统在面对外部冲击(如自然灾害、政策突变)时的恢复能力和适应潜力,指导建立更具前瞻性的、能够抵御黑天鹅事件的组织结构与供应链设计。 --- 本书的特色在于,它不满足于介绍单一的数学模型,而是致力于构建一个跨学科的分析框架,将系统思维与量化工程方法有机结合,使读者能够从“点”的优化提升到“面”的结构性改进。