Paleontological Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Hammer, Oyvind/ Harper, David A. T.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-11

价格:940.00元

装帧:Pap

isbn号码:9781405115445

丛书系列:

图书标签:

• 古生物学
• 数据分析
• 统计学
• 地质学
• 生物学
• 化石
• 系统发育
• 生物信息学
• 建模
• R语言

远古生命的密码：化石记录的解读与古生物学数据分析新视野 一本关于如何从化石记录中提取深层生物学、地质学和生态学信息的开创性著作。 本书将古生物学从传统的形态学描述和地层学归类中解放出来，聚焦于利用现代数据科学和统计学工具，对浩瀚的化石记录进行系统、量化的分析。我们生活在一个信息爆炸的时代，化石本身就是海量的、多维度的信息载体。然而，如何将这些零散、缺失且带有深刻偏差的古生物学数据转化为可靠的科学论断，一直是制约该领域发展的瓶颈。《远古生命的密码：化石记录的解读与古生物学数据分析新视野》正是为解决这一核心挑战而作。 本书内容严谨，结构清晰，旨在为古生物学家、地质学家、进化生物学家以及热衷于应用高级统计方法的跨学科研究人员提供一套全面、实用的方法论框架。全书摒弃了对特定生物群的详尽描述，转而深入探讨数据获取、处理、建模和解释的普适性科学流程。 --- 第一部分：古生物学数据的本质与挑战 本部分为后续分析奠定基础，深入剖析了化石数据区别于现代生物学数据的独特复杂性。 第一章：化石记录的采样偏差与信息损失 我们首先探讨化石化过程的固有随机性（Tapho-nomy）。重点分析了保存偏差（Preservation Bias）和可观测性偏差（Observability Bias）如何系统性地扭曲物种的真实丰度、形态变异和时间分布。本书详细介绍了如何使用化石化概率模型（Taphonomic Probability Models）对原始计数数据进行校正，以估计潜在的生物多样性。讨论了从单一化石点到区域尺度的时间序列构建中，缺失数据（Missing Data）处理的必要性与现有方法的局限性。 第二章：形态学数据的高维化 形态学测量是古生物学分析的基石，但传统的一元或多元统计方法往往难以捕捉形态的复杂梯度。本章重点介绍了几何形态测量学（Geometric Morphometrics, GM）在古生物学中的应用，包括： 1. 坐标数据采集与标准化（Procrustes Analysis）。 2. 主成分分析（PCA）和判别分析（DFA）在形态空间探索中的应用。 3. 非刚性配准（Non-rigid Registration）技术在比较不同化石样本间的组织应变和形态演化路径上的潜力。 第三章：测年与时间序列的构建 时间是进化的核心维度。本书探讨了放射性同位素测年（Radiometric Dating）结果的不确定性如何传递至生物事件的时间点估计中。详细介绍了贝叶斯层级模型（Bayesian Hierarchical Models）在整合地层学约束（如岩性关系）和绝对测年数据，以构建更为精确且量化不确定性的时间框架。这对于评估快速演化事件（如大灭绝或辐射爆发）至关重要。 --- 第二部分：统计建模与进化过程的量化 本部分是全书的核心，专注于将处理后的数据输入到先进的统计模型中，以检验关于生命历史的科学假设。 第四章：生物多样性的量化指标与生态学推断 传统的多样性指数（如Shannon或Simpson指数）在化石数据中常常被低估。本章侧重于未采样多样性（Unsampled Diversity）的估计技术，特别是基于覆盖率估计（Coverage Estimation）的统计方法。此外，深入探讨了古生态重建中关键指标的量化，例如利用同位素信号（如氧、碳、氮）与形态数据的联合分析，来推断古环境参数（如古温度、古盐度）的分布范围，而非单一的平均值。 第五章：分子钟的化石校准：贝叶斯框架 分子系统学提供了基因层面上的时间尺度，但其准确性极度依赖于精确的化石校准点。本书详细阐述了基于贝叶斯的分化时间估计（Bayesian Divergence Time Estimation），强调如何将多个化石证据（包括其地质年龄的不确定性区间）作为先验信息整合到基因树模型中。重点讨论了软约束（Soft Constraints）和硬约束（Hard Constraints）的使用策略，以避免过度约束或过度依赖单一化石证据。 第六章：宏演化速率的分析 物种的出现、分化和灭绝构成了宏演化的图景。本章核心是谱系生成速率（Speciation Rate）和灭绝速率（Extinction Rate）的动态模型。我们将应用谱系衍生曲线（Lineage Through Time Plots）的统计检验，并介绍如何使用分段回归模型（Segmented Regression）来识别生命史中速率发生显著变化的转折点。特别关注“菲洛-速率”（Phylo-Rate）的计算方法，以区分由分类学（Taxonomic Artifacts）导致的速率假象与真实生物学事件。 第七章：形态演化的塑性与约束 如何区分形态变化是随机漂移还是适应性驱动？本章引入了随机游走模型（Random Walk）、布朗运动模型（Brownian Motion）与维纳过程（Ornstein-Uhlenbeck Process）在形态演化中的拟合优度比较。通过比较这些模型对不同谱系形态变异的解释能力，研究者可以推断出形态演化过程中是否存在性状限制（Trait Constraints）或稳定性（Stasis）。 --- 第三部分：数据可视化与前沿计算工具 最后一部分关注于如何有效地沟通和部署上述复杂的分析结果。 第八章：地理空间分析在古生物学中的集成 古生物数据具有天然的地理和时间维度。本章介绍地理信息系统（GIS）与古生物学数据的结合，包括如何构建时空点过程模型（Spatio-Temporal Point Process Models）来分析物种的地理扩散和区域性灭绝事件。讨论了如何使用反距离加权（IDW）和克里金插值（Kriging）等空间统计方法，对稀疏的化石分布数据进行合理的空间推断。 第九章：自动化处理与可重复性 面对TB级别的数据集（如高分辨率CT扫描数据或大规模化石数据库），自动化工作流程是必不可少的。本书侧重于编程实现，介绍如何利用R语言的`tidyverse`生态系统和Python的`Pandas`/`SciPy`库来构建端到端的分析流程。强调版本控制（Version Control）和计算重现性（Computational Reproducibility）在古生物学数据分析中的重要性。 第十章：新兴技术的数据接入与挑战 本书最后展望了前沿技术的整合，如高通量微体化石图像识别中的机器学习（Machine Learning）应用，以及古蛋白质组学（Paleoproteomics）数据如何被纳入传统的演化时间框架进行整合分析。 --- 目标读者： 本书是为高年级本科生、研究生、博士后研究人员及希望掌握现代定量方法的专业古生物学家设计的，它要求读者具备基础的统计学知识，并对计算思维持开放态度。本书不提供特定物种的“答案”，而是提供提问和量化回答的工具箱。通过本书的学习，读者将能够批判性地评估现有文献中的定量结论，并设计出更具鲁棒性的未来研究。

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