经济、生态与环境科学中的数学模型

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页数:201
译者:申笑颜
出版时间:2011-12
价格:28.00元
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isbn号码:9787300147529
丛书系列:
图书标签:
  • 计量经济学
  • 数学建模
  • 经济学
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  • 环境
  • 数学模型
  • 生态学
  • 环境科学
  • 经济学
  • 交叉学科
  • 系统动力学
  • 建模方法
  • 可持续发展
  • 资源管理
  • 环境经济学
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具体描述

《经济、生态与环境科学中的数学模型》介绍了许多与经济学、生态学和环境科学有关的数学模型,包括经济控制增长、技术发展、生物种群、空气和水污染传播、环境影响、世界动力学和生态开发等,同时揭示了经济、生态和环境模型之间的相互作刚。《经济、生态与环境科学中的数学模型》还介绍了如何从简单模型入手,去建立复杂的数学模型,为数学建模提供厂很奸的参照素材,使用的数学方法竹微分方程、积分方程、优化分析和分歧分析等。适用于从事数理经济学、数学生念学和环境科学的研究上和科研人员使用。

《经济、生态与环境科学中的数学模型》:探寻学科交叉的智慧之光 在这信息爆炸、挑战迭起的时代,人类社会与自然环境的互动日益复杂,经济发展、生态平衡、环境治理等议题紧密交织,成为我们必须深入理解和解决的重大课题。而要驾驭这些复杂系统,精准把握其运行规律,数学模型无疑是最为强大和通用的工具之一。《经济、生态与环境科学中的数学模型》一书,正是以此为核心,深入浅出地展现了数学语言如何成为理解和改造我们所处世界的关键桥梁。 本书并非简单罗列枯燥的数学公式,而是巧妙地将抽象的数学概念与生动的学科应用相结合,带领读者穿越经济学的宏观调控、生态系统的演化规律以及环境问题的严峻挑战。它旨在构建一座连接不同学科的桥梁,揭示隐藏在看似分散现象背后的深刻数学逻辑。 经济领域:量化决策,优化资源配置 在经济学领域,数学模型的作用早已不可或缺。本书将首先聚焦于宏观经济模型的构建,例如,如何利用差分方程和微分方程来描述经济增长的动态过程,分析投资、消费、储蓄等关键变量之间的相互影响。读者将了解到,经典的索洛增长模型如何通过资本积累和技术进步解释国家经济的长期发展趋势,而内生增长模型又如何将人力资本和创新视为经济增长的内在驱动力。 微观经济学同样是数学模型的沃土。本书会深入探讨消费者和生产者的决策模型,例如,效用最大化和利润最大化问题,如何通过拉格朗日乘数法等优化技术来求解,从而揭示市场供需如何趋于均衡。此外,还会介绍博弈论在经济竞争中的应用,如寡头垄断市场的价格竞争模型,理解企业间的策略互动如何影响市场结果。对于金融市场的分析,本书也会涉猎,例如,如何运用随机过程模型来描述资产价格的波动,并应用于风险管理和衍生品定价。 生态领域:模拟演化,洞察生命规律 离开了自然的怀抱,经济的繁荣将成为无源之水。因此,本书将大量篇幅投入到生态学中数学模型的应用。从基础的种群动态模型开始,例如,洛特卡-沃尔泰拉捕食者-猎物模型,如何通过一组非线性微分方程来刻画两个物种之间的互动关系,揭示其数量的周期性波动。读者将了解到,这些模型不仅能描述简单生态系统的演化,更能推广到更复杂的食物网和群落结构。 此外,空间生态学模型,如元种群模型,将展示如何通过连接不同栖息地的种群来理解物种在地理空间上的分布和迁移,以及如何应对碎片化生境带来的挑战。本书还会探讨生态系统功能模型,例如,如何量化生物地球化学循环(如碳循环、氮循环)的关键过程,以及它们如何受到人类活动的影响。通过这些模型,我们可以更清晰地看到,例如,森林砍伐或化肥使用如何打破生态平衡,导致不可预知的后果。 环境领域:预测风险,驱动可持续发展 环境问题是当今世界面临的最严峻挑战之一,数学模型在此扮演着至关重要的角色。本书将详细介绍大气污染扩散模型,例如,高斯羽流模型,如何模拟污染物在空气中的传播路径和浓度分布,为环境监测和预警提供科学依据。水体污染模型,如一维和二维水动力扩散模型,则能帮助我们预测污染物在河流、湖泊和海洋中的迁移扩散,评估其对水生生态和饮用水源的影响。 气候变化模型是本书的重要组成部分。读者将接触到描述地球能量平衡的简单气候模型,以及更复杂的耦合模型(GCMs),它们能够模拟大气、海洋、冰冻圈和陆地生态系统之间的复杂相互作用,预测未来气候变化的趋势,如全球平均气温上升、海平面变化以及极端天气事件的频率。 此外,本书还会关注资源管理模型。例如,如何运用数学规划方法来优化森林采伐、渔业捕捞或地下水抽取,以实现可持续利用,避免资源枯竭。环境经济学中的成本效益分析模型,将帮助我们量化环境治理措施的经济成本和环境效益,为政策制定提供量化支持。 学科交叉的智慧:多模型融合,系统性思考 《经济、生态与环境科学中的数学模型》一书的独特之处在于,它不仅仅是各自学科模型的集合,更强调了学科之间的交叉融合。例如,如何将经济模型与环境模型相结合,构建环境经济学模型,来评估环境税、碳排放交易等政策对经济活动和环境质量的双重影响。又如,如何利用生态模型来评估土地利用变化对碳汇能力的影响,并将其纳入宏观经济决策。 本书通过丰富的案例研究和数学推导,旨在培养读者运用数学思维解决实际问题的能力。它鼓励读者超越学科壁垒,从更宏观、更系统的角度看待经济、生态与环境之间的复杂关系。通过学习书中介绍的各种数学模型,读者将能够: 理解复杂系统的动态行为: 掌握如何用数学语言描述和分析经济、生态和环境系统的演化过程。 进行科学预测和决策: 利用模型进行未来趋势预测,评估不同政策或行为的潜在影响,从而做出更明智的决策。 量化环境风险和收益: 能够识别和量化环境问题带来的风险,以及环境改善所带来的效益。 促进跨学科研究与合作: 为经济学家、生态学家、环境科学家以及相关领域的政策制定者提供共同的语言和工具。 本书适合经济学、生态学、环境科学、地理学、数学、统计学等相关专业的学生、研究人员以及对这些交叉领域感兴趣的专业人士阅读。它是一份通往理解我们星球和人类社会未来发展之路的宝贵指南,以数学的严谨和清晰,为我们描绘出更美好的可持续发展蓝图。

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读后感

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用户评价

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说实话,我拿到书的时候,对它能否真正阐释清楚“环境科学”中的数学应用有些怀疑。毕竟环境问题往往涉及到大量的随机性和非线性和反馈,用确定的数学模型去捕捉这一切似乎有点勉为其难。然而,作者在这方面展现了高超的技巧。他没有回避这些复杂性,反而将其视为模型构建的挑战和机遇。书中关于污染扩散和风险评估的部分,采用了大量的概率论和随机过程工具来描述不确定性。我尤其欣赏他对模型局限性的坦诚。作者反复强调,模型只是对现实的简化和抽象,它们的目标是提供一个思考的框架,而不是一个绝对的预言。这种严谨的科学态度,远比那些宣称能解决一切问题的浮夸论调要可靠得多。这本书的阅读体验,就像是进行了一次高强度的智力体操,挑战你的逻辑极限,同时也教会你如何科学地面对世界的复杂性。

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从一个侧面来看,这本书的学术价值还体现在它对前沿研究动态的追踪上。它不仅仅是简单地复述经典理论,而是巧妙地融入了近年来在复杂系统科学和计算科学领域的新进展。比如,关于气候变化反馈机制的建模部分,我看到作者讨论了网络理论在生态系统中的应用,以及一些基于代理人(Agent-Based Modeling, ABM)的方法来模拟社会经济行为对环境的长期影响。这说明作者的知识储备非常新颖,紧跟时代步伐。对于我这样希望将自己的研究方向向更具交叉性和前瞻性的领域拓展的读者来说,这本书无疑提供了一个绝佳的路线图,它不仅教会你如何使用现有的“工具”,更重要的是,它激发你去思考如何创新和组合这些工具来解决那些尚未被完美解决的现实难题。读完后,我感觉自己的学术视野被极大地拓宽了,非常值得推荐给所有从事相关领域研究的人士。

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这本书的深度和广度确实让人印象深刻,它巧妙地在不同学科的交叉点上搭建了一座座桥梁。我最喜欢的部分是关于资源优化配置的章节。作者没有将经济模型和生态承载力割裂开来,而是将它们放在同一个框架下进行分析,这才是真正的跨学科思维的体现。例如,在讨论可持续捕捞策略时,他不仅引入了经典的李氏模型(虽然书里可能用了不同的名称或形式),更重要的是,他结合了市场价格波动和生态系统反馈机制,构建了一个多目标决策模型。我个人认为,市面上很多同类书籍要么过于偏重经济学的博弈论,要么过于沉溺于生态学的微分方程,很少有能将两者进行如此精妙平衡的。读完这部分,我立刻感觉自己对“绿色经济”的理解上升到了一个新的层次,不再是空泛的口号,而是有了可以用数学语言来量化和模拟的清晰路径。这种将抽象的理论与具体的政策含义结合的能力,是这本书最大的价值所在。

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这本书的封面设计简直太吸引人了,那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形,立刻就能让人感受到一种严谨的学术氛围。我本来是抱着试试看的心态翻开的,毕竟“经济”、“生态”和“环境”这几个词听起来就够宏大的,再加上“数学模型”,感觉门槛会很高。但实际上,作者的叙述方式非常平易近人。他并没有直接抛出一大堆复杂的公式,而是先用非常生动的案例来引入主题。比如,在讲解人口增长模型时,他没有直接拿出那个著名的逻辑斯蒂方程,而是先讲了某个小岛上兔子数量失控的故事,这一下子就把抽象的数学概念和现实问题紧密地联系了起来。这种“润物细无声”的引导方式,让我这个平时对数学模型有点畏惧的人,也能很快找到切入点。我特别欣赏作者在介绍每一个模型时,都会花篇幅去解释这个模型背后的假设和它能解决的具体问题,而不是仅仅停留在数学推导层面。这让阅读过程充满了探索的乐趣,仿佛不是在读一本教科书,而是在跟随一位经验丰富的向导,穿越复杂的理论迷宫。

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这本书的排版和图表设计简直是一次视觉上的享受。对于一本涉及大量数学符号和复杂动态系统的书籍来说,清晰的呈现至关重要。这本书在这方面做得非常出色。图表都不是那种简单粗暴的PPT截图风格,而是经过精心设计和标注的,每一个坐标轴、每一个参数的含义都解释得一清二楚。特别是那些展示时间序列演化的图,色彩的运用非常到位,能让人一眼看出系统的稳定区域和临界点。而且,作者在引入新的数学概念时,总是会先给出一个直观的图形化解释,这极大地降低了阅读的认知负荷。我发现自己很多时候,仅仅通过观察那些精美的图示,就能对某个模型的动态特性有个初步的把握,然后再去看文字描述和公式,理解起来就事半功倍了。这套书绝对是那种值得放在书架上随时翻阅、并能从中不断获得启发的那种“工具书”。

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