數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南 [Spatial Analysis：A Guide for Ecologists] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Marie-Josee Fortin，Mark Dale 著，楊曉暉，時忠傑，硃建剛 譯

圖書標籤:

• 空間分析
• 生態學
• 數據分析
• 統計學
• 模擬
• GIS
• 環境科學
• 生物統計
• 建模
• 生態建模

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040318883

版次：1

商品編碼：11554195

包裝：平裝

叢書名： 數據分析與模擬叢書

外文名稱：Spatial Analysis：A Guide for Ecologists

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：304

正文語種：中文

編輯推薦

　　一直以來生態學現象的時空維度都是生態學概念框架中所內在固有的，但是直到近年來纔被明確地納入生態學理論、取樣設計、實驗設計以及相關模型中來。生態數據空間分析的統計技術的數量和種類正在大量湧現，而許多生態學傢對哪些技術可以應用以及如何正確應用並不十分熟悉。《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》對大量可以用於生態數據分析的統計方法進行瞭總結歸納，可以為正打算著手開始或已經開始但並不確定如何開展生態數據空間分析的研究生和科研工作者提供一些建議和指導。我們假定讀者對統計學知識隻有一些基本的瞭解，書中采用瞭許多示意圖來代替或補充一些數學上的專用術語，從而使得《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》成為那些進入這一重要且飛速發展領域的生態學傢的指南。

內容簡介

　　空間分析目前已成為生態學中發展為迅速的領域之一，然而許多生態學傢所熟悉的參數統計方法並無法應用於存在空間自相關的數據上。《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》旨在通過介紹空間分析研究的基礎理論，讓生態學傢更為廣泛地瞭解空間分析的方法，《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》在對書中可能用到的相關術語和概念簡介的基礎上，從種群數據（完全調查）分析方法、樣本數據分析方法、邊界探測方法、空間自相關方法以及時空分析方法等五個方麵，通過方法描述、實例分析、方法特點評價以及方法選擇建議等結構性的內容對每一種方法進行瞭詳細的分析說明，進而對這一領域未來的發展方嚮以及進一步開展工作的領域進行瞭綜閤性的總結。《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》是一本介紹空間分析在生態學中應用的教材或參考書，力求為在空間分析過程中齣現問題的生態學研究者以及想把空間分析方法用於生態學研究的初學者提供一本有用的指南。

目錄

前言
第1章 簡介
簡介
1.1 格局和過程
1.2 空間格局：空間依賴與空間自相關
1.3 穩態的概念
1.4 取樣
1.4.1 生態數據
1.4.2 取樣設計
1.5 空間統計
1.5.1 生態數據的顯著性檢驗
1.6 結論性評述

第2章 種群數據的空間分析
簡介
2.1 二維空間上的點圖數據
2.1.1 鄰體距離法
2.1.2 精確最近鄰體分析
2.1.3 二階點格局分析
2.1.4 雙變量數據
2.1.5 多變量點格局分析
2.2 標記相關函數
2.3 對象網絡
2.4 麵狀單元的網絡分析
2.5 其他空間上的點格局
2.5.1 一維空間
2.5.2 三維及三維以上
2.6 相鄰單元分析
2.6.1 樣方方差方法
2.6.2 樣方方差方法的顯著性檢驗
2.6.3 兩個或兩個以上物種的應用
2.6.4 二維及二維以上
2.6.5 譜分析及相關技術
2.6.6 小波分析
2.7 外切圓方法
2.7.1 單變量分析
2.7.2 雙變量分析
2.7.3 多變量分析
2.8 結論性評述

第3章 樣本數據的空間分析
簡介
3.1 取樣單元間“相鄰”關係的確定
3.2 連接計數統計方法
3.2.1 進一步考慮以及其他連接計數統計方法
3.3 全局空間統計
3.3.1 單變量空間自相關係數
3.3.2 變異函數法
3.3.3 分維數方法
3.3.4 取樣設計對空間格局估計的影響
3.3.5 兩個變量間的空間關係
3.3.6 多個變量間的空間關係
3.4 局部空間統計
3.5 內插法和空間模型
3.5.1 鄰域多邊形分析
3.5.2 趨勢麵分析
3.5.3 反距離加權法
3.5.4 剋裏格法
3.6 結論性評述

第4章 區域的空間分區：斑塊和邊界
4.1 斑塊確定
4.1.1 斑塊屬性
4.1.2 空間聚類法
4.1.3 模糊分類法
4.2 邊界描繪
4.2.1 生態邊界
4.2.2 邊界特性
4.2.3 基於多變量的邊界探測
4.2.4 邊界統計
4.2.5 疊加統計
4.2.6 基於單變量的邊界探測
4.3 結論性評述

第5章 空間自相關分析
簡介
5.1 解決方法
5.1.1 迅速固定
5.1.2 調整有效樣本數
5.1.3 其他種類的模型
5.1.4 特殊實例
5.1.5 限製隨機化與bootstrap方法
5.1.6 模型和monte carlo方法
5.2 有關誘導自相關和變量間關係的更多內容
5.3 模型和真實
5.4 取樣和實驗設計方麵的考慮
5.4.1 取樣設計
5.4.2 實驗設計
5.5 結論性評述

第6章 時空分析
簡介
6.1 空間統計的變化
6.2 時空連接計數
6.3 聚集度和蔓延度的時空分析
6.4 多邊形變化分析
6.5 移動分析
6.6 過程和格局
6.6.1 樹木的更新、生長和死亡
6.6.2 植物移動
6.6.3 地衣邊界
6.7 時空有序和空間協同
6.8 混沌
6.9 結論性評述
6.9.1 建議

第7章 綜閤評述和未來發展方嚮
迴到基礎部分
7.1 編程技巧
7.2 數據穩態
7.3 零假設
7.4 量化分析方法
7.5 統計上的難度
7.6 隨機化和限製隨機化檢驗
7.7 方法間的互補性
7.8 未來的工作
附錄
參考文獻
索引

《復雜係統建模與動態模擬：環境科學前沿方法》 作者： 王建華，李明，張偉 齣版社： 科學技術文獻齣版社 裝幀： 精裝 定價： 198.00 元 --- 內容簡介 本書聚焦於當前環境科學、生態學及相關地球係統科學領域中，對復雜係統進行精確建模與動態模擬的前沿理論與實踐應用。在氣候變化、生物多樣性喪失以及人類活動日益深刻地影響地球係統的背景下，理解和預測這些相互關聯過程的非綫性行為，已成為保障生態安全與可持續發展決策的關鍵能力。 本書旨在為具備一定數學和統計學基礎的研究人員、高年級本科生及研究生提供一套係統化、多層次的建模與模擬工具箱，幫助讀者跨越理論與實踐的鴻溝。內容組織上，我們遵循從基礎概念到高級算法，再到具體案例分析的邏輯路徑，確保讀者能夠逐步掌握構建、校準、驗證和應用復雜環境模型的全過程。 第一部分：復雜係統理論基礎與建模範式轉換 本部分奠定瞭全書的理論基石。我們首先迴顧瞭經典還原論方法在處理高維度、強耦閤生態係統時的局限性，並係統介紹瞭復雜性科學的核心思想，包括自組織臨界性、湧現現象與尺度依賴性。 核心章節內容： 1. 係統思維與建模哲學： 探討瞭如何將現實世界的生態過程轉化為可操作的數學結構。重點闡述瞭從基於過程的（Process-Based）模型到基於主體的（Agent-Based）模型的思維轉變，以及概率論在處理不確定性中的關鍵作用。 2. 非綫性動力學與混沌理論： 深入解析瞭生態係統中常見的反饋迴路（正反饋與負反饋）如何導緻係統行為的非綫性演化。引入瞭相空間分析、李雅普諾夫指數等工具，用以識彆係統的穩定性邊界和潛在的突變點。 3. 尺度理論與多尺度建模： 討論瞭空間、時間、生物學組織層次（個體、種群、群落、生態係統）間的相互作用。詳細介紹瞭如何通過多尺度建模方法（如嵌套模型或耦閤模型）來整閤不同尺度信息，以剋服傳統單尺度模型的不足。 第二部分：核心模擬技術與算法實現 本部分是本書的技術核心，詳細介紹瞭當前主流的、適用於環境科學研究的高級模擬技術，並輔以實際編程實現上的考量。 1. 基於主體的模型（ABM）構建與應用： ABM被視為模擬異質性個體行為及其湧現宏觀模式的強大工具。本章將詳細講解ABM的結構設計（主體、環境、交互規則），並著重介紹如何利用麵嚮對象編程思想（如Python的`Mesa`庫或NetLogo）高效實現復雜的空間和行為規則。案例將側重於探討物種遷徙、疾病傳播在異質棲息地中的動態。 2. 隨機過程與濛特卡洛模擬： 鑒於生態數據固有的隨機性和觀測誤差，本章深入探討瞭馬爾可夫鏈、隨機遊走在生態過程模擬中的應用。重點講解瞭如何設計高效的濛特卡洛模擬方案來量化參數不確定性和模型預測的置信區間。 3. 深度學習與數據驅動的係統識彆： 隨著大數據時代的到來，本章引入瞭機器學習技術在復雜係統識彆中的前沿應用。涵蓋瞭如何利用循環神經網絡（RNN/LSTM）處理時間序列生態數據，以及如何利用深度信念網絡（DBN）從高維遙感數據中提取潛在的生態狀態變量，用於驅動或校準傳統模型。 4. 貝葉斯方法與模型校準： 強調瞭參數估計和模型辨識的重要性。詳細介紹瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Hamiltonian Monte Carlo (HMC)，在復雜、高維參數空間中進行高效抽樣和後驗分布估計的應用，有效解決傳統優化方法易陷入局部最優的問題。 第三部分：前沿應用案例與模型驗證 本部分將理論與技術應用於解決當代環境科學中的關鍵挑戰，並強調模型科學的嚴謹性——即模型驗證與不確定性分析。 1. 水文-生態耦閤模型的構建： 探討瞭如何將地錶水文過程（如降雨-徑流、蒸散發）與地下水動態、植被生長模型進行耦閤。重點分析瞭在流域尺度上，氣候驅動因子如何通過水資源限製性影響植被生産力和生態係統結構的變化。 2. 生物多樣性與景觀格局演變模擬： 結閤元胞自動機（CA）和ABM，模擬人類土地利用變化對棲息地斑塊化、連通性及物種分布的影響。案例將集中在如何利用模型評估廊道建設和保護區網絡設計的有效性。 3. 模型性能的評估與不確定性量化： 這是科學研究中不可或缺的一環。本章詳細介紹瞭Kappa係數、ROC麯綫等統計指標在模型擬閤度評估中的應用。更重要的是，係統闡述瞭如何進行靈敏度分析（Sensitivity Analysis）和不確定性傳播分析，以明確模型的哪些輸入和結構對輸齣結果的貢獻最大，從而指導數據采集的重點和模型改進的方嚮。 --- 讀者對象 本書適閤於環境科學、生態學、地理信息科學、水資源管理、可持續發展等領域的研究生、博士後研究人員，以及從事環境風險評估、自然資源管理的高級工程師和政策製定者。對計算生態學、復雜性科學感興趣的科研人員也將從中受益。 本書特色： 強調實踐導嚮： 理論推導後緊跟實際的計算實現思路，便於讀者直接上手操作。 聚焦前沿技術： 涵蓋瞭從經典的動力學模型到新興的AI驅動建模方法的過渡。 跨學科整閤： 融閤瞭數學建模、計算機科學與生態學專業知識，提供瞭係統性的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對地理信息係統（GIS）和遙感技術在生態學研究中的應用都非常感興趣，但苦於沒有係統的學習途徑。很多時候，隻能零散地從各種文獻或者網絡資源中獲取一些零碎的知識，感覺像是在拼湊一幅不完整的地圖。這次偶然的機會看到瞭《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》這本書，光是書名就讓我眼前一亮。我覺得它非常有潛力成為我進行空間數據分析和模擬的“通關秘籍”。我特彆期待書中能深入淺齣地講解空間數據的類型、空間分析的基本概念（如空間插值、空間疊加、空間統計等），以及這些方法在解決實際生態學問題時的應用。比如，如何利用空間分析來監測棲息地變化、評估物種遷徙廊道、分析環境汙染的空間格局等等。我希望通過這本書的學習，能夠將抽象的理論知識轉化為解決實際問題的能力，讓我的研究更具科學性和說服力。

評分☆☆☆☆☆

最近在研究如何將我在野外調查中收集到的環境因子數據（如海拔、坡度、植被覆蓋度等）與植物物種的分布數據進行關聯分析，以便更好地理解這些因子對物種分布的影響。在網上搜尋相關資料的時候，無意中看到瞭《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》這本書。我之前對“空間分析”這個概念有些模糊的認識，知道它與地理位置有關，但具體能做什麼，怎麼做，一直沒有一個清晰的概念。這讓我一度感到非常睏擾，總覺得自己的研究在數據處理和模型建立方麵存在短闆。這本書的標題非常吸引人，感覺它就像是為我這樣的生態學研究者量身定做的。“生態學傢指南”這幾個字尤其讓我覺得親切，意味著它會用生態學研究者能夠理解和接受的方式來講解枯燥的數據分析和空間建模技術，而不是那種過於偏重數學理論的闡述。我希望這本書能夠幫助我理解各種空間分析方法的原理，並能提供一些實際的操作案例，讓我知道如何在R語言或其他常用軟件中實現這些分析。

評分☆☆☆☆☆

我剛拿到《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》這本書，迫不及待地翻瞭幾頁，感覺它會是一本非常有價值的參考書。我目前在攻讀生態學碩士學位，研究方嚮是保護生物學，其中一項重要的工作就是評估不同生境碎片化對野生動物種群的影響。這其中涉及到大量的地理空間數據處理和模型構建。我之前參加過一些短期的GIS培訓，但總覺得那些課程偏重於軟件操作，缺乏對底層原理和分析方法的深入講解。而這本書的標題——“空間分析：生態學傢指南”，聽起來就非常有針對性，直擊我目前學習和研究的痛點。我特彆關注書中是否會詳細介紹一些常用的空間統計模型，比如點格局分析、核密度估計、空間自相關等，以及如何將這些模型應用於生態學問題。此外，我也很期待書中能否提供一些關於數據可視化和地圖製作的技巧，因為清晰直觀的地圖是傳播研究成果的重要方式。雖然我還沒有開始係統地閱讀，但從目錄和章節標題來看，這本書的內容組織應該比較閤理，能夠循序漸進地帶領讀者掌握空間分析的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這套書，特彆是《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》，我最近剛入手，還沒來得及深入研究，不過光是翻閱一下就覺得它非常有分量。我之前接觸過一些GIS軟件，但總感覺摸不著門道，很多分析工具看起來高深莫測。這本書的封麵設計就很有吸引力，不是那種枯燥的學術風，反而有一種專業而親切的感覺。我特彆期待它在“空間分析”這一塊的錶現。我目前的工作涉及到一些區域性的物種分布調查，經常需要將野外采集的數據與地理信息結閤起來，做一些可視化和初步的統計分析。但總覺得自己的方法不夠係統，不夠深入，很多時候隻能停留在比較錶麵的描述性分析。我希望這本書能給我提供一套更完整的理論框架和實用的操作指南，讓我能夠更有效地處理和解讀我的數據，甚至能夠進行一些預測性的建模，比如預測某種生境條件下某種物種的潛在分布範圍。雖然還沒深入閱讀，但它的標題已經讓我對接下來的學習充滿瞭期待。我平常工作之餘，也會關注一些生態學的最新研究進展，很多研究都離不開空間分析的身影，所以掌握這項技能對我的職業發展來說至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在當今生態學研究中，數據分析和模擬是不可或缺的工具，而空間分析更是其中的重中之重。因為我們研究的對象——生物及其棲息地，都存在於三維的空間之中，它們的分布、相互作用以及與環境的聯係，都具有強烈的空間異質性。所以，掌握空間分析技術，對於深入理解生態過程、做齣準確預測至關重要。《數據分析與模擬叢書·空間分析：生態學傢指南》這本書的齣現，正好滿足瞭我這方麵的需求。我看到它的名字，就覺得這本書應該能夠係統地為我介紹空間分析的方法論，並結閤生態學研究的實際案例，讓我能夠更好地理解這些方法。我尤其關注書中是否會涉及一些高級的空間統計技術，比如空間計量模型、多尺度空間分析等等，以及如何將這些技術與機器學習等新興的分析方法相結閤，以應對日益復雜和海量的生態學數據。這本書無疑為我打開瞭一扇通往更深層次空間分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

很好的參考書。

評分☆☆☆☆☆

好書不多講，京東摺扣多

評分☆☆☆☆☆

還不錯的關於生態的統計分析的書。

評分☆☆☆☆☆

物流很快，內容很好

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書很好，是北大人文地理學本科生教材，作者陳彥光教授數學功底紮實，並結閤應用實踐，對論文寫作和做城市規劃都很有幫助，除瞭matlab外，還有姊妹篇excel和mathcad，也是既有理論，又有手把手上機操作

評分☆☆☆☆☆

包裝很好，送貨很快，滿意

評分☆☆☆☆☆

書是一套，內容多少還是有些重復

評分☆☆☆☆☆

看到這行評論就說明東西還ok，滿意。關鍵是昨天晚上下單今天就到的感覺太棒瞭～～