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出版者:Sinauer Associates

作者:William F. Morris

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2002-06-22

价格:USD 57.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780878935468

丛书系列:

图书标签:

• Conservation Biology
• Quantitative Ecology
• Population Modeling
• Statistical Ecology
• Wildlife Management
• Biodiversity
• Ecology
• Mathematics
• Data Analysis
• Environmental Science

《生态系统动力学与复杂系统分析》 图书简介 本书深入探讨了生态系统在时间尺度上的动态演变规律，并结合前沿的复杂系统理论，为理解和管理自然资源提供了全新的分析框架。不同于侧重于特定物种保护或种群数量估计的传统生物学著作，《生态系统动力学与复杂系统分析》将焦点置于系统整体的涌现行为、非线性响应以及跨尺度相互作用上。 第一部分：生态系统动力学的理论基础 本部分首先回顾了经典生态学模型，如Lotka-Volterra竞争与捕食模型，并着重分析了这些模型在描述真实世界复杂性时的局限性。随后，我们引入了更具现实意义的数学工具。 第一章：非线性系统的微分方程模型 本章详细阐述了基于常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的生态模型构建方法。我们探讨了具有时滞效应（Time Lags）的模型，这对于模拟营养级联或物种间的世代差异至关重要。重点分析了模型中的稳定性和分岔现象，特别是霍夫曼-兰德尔（Hopf-Landau）分岔在解释周期性波动中的作用。 第二章：随机过程在生态学中的应用 自然界充满了不确定性。本章聚焦于随机生态过程，包括布朗运动在扩散限制下的影响，以及马尔可夫链在模拟物种更替过程中的应用。我们详细介绍了随机共振（Stochastic Resonance）理论，解释了在适度的环境噪声下，原本处于劣势的物种如何可能维持其存在。环境波动不仅是干扰，更是塑造生态结构的重要驱动力。 第三章：时间序列分析与预测 针对野外长期监测数据，本章提供了强大的时间序列分析技术。我们超越了简单的回归分析，深入研究了自相关性、偏自相关性（PACF）以及赫斯特指数（Hurst Exponent）在评估时间序列的长期记忆特性中的应用。重点讨论了如何利用ARIMA和GARCH模型来捕捉环境时间序列中的异方差性和非线性依赖结构，从而提高长期生态趋势的预测精度。 第二部分：复杂系统视角下的生态结构 生态系统本质上是一个由无数相互作用单元构成的复杂系统。本部分将分析的重点从单元（如单个物种）转移到网络结构和涌现属性上。 第四章：生态网络理论与拓扑分析 本章全面介绍了网络科学在生态学中的应用。我们构建了基于相互作用强度（捕食、竞争、互利共生）的相互作用网络，并详细分析了关键的拓扑指标：度中心性、介数中心性和模块化结构。特别关注了网络的鲁棒性（Robustness）——即在移除关键节点或链接后，网络维持其功能的能力。我们展示了如何通过计算网络连通性的衰减率来量化生态系统对干扰的抵抗力。 第五章：涌现现象与临界性 本部分的核心在于探索“整体大于部分之和”的现象。我们研究了生态系统中的相变（Phase Transitions），例如森林向稀树草原的突然转变，以及大规模群落解体（Collapse）。通过元胞自动机（Cellular Automata）模型，我们模拟了局部规则如何自下而上地产生宏观模式，如物种分布的斑块化。临界点的概念被引入，用以识别生态系统走向不可逆转变化的“阈值”。 第六章：尺度效应与多尺度建模 生态现象在不同尺度下表现出不同的规律。本章探讨了尺度依赖性问题，包括空间尺度对模型参数估计的影响，以及时间尺度差异（如年际波动与千年演变）如何影响生态过程的相对重要性。我们引入了多尺度建模框架，如嵌套模型（Nested Models）和分形几何，用以描述自然界中普遍存在的自相似结构。 第三部分：复杂系统方法在环境管理中的应用 本部分将理论工具应用于实际的环境挑战，着重于适应性管理和风险评估。 第七章：网络扰动与级联效应的分析 面对入侵物种或疾病暴发，理解其在网络中的传播路径至关重要。本章使用图论中的传播动力学模型，分析了“零天真者”（Zero-Priors）模型的局限性，并转向更贴合实际的SIRS（易感-感染-恢复-易感）模型在生态网络上的扩展应用。我们量化了移除高中心性物种对系统稳定性的影响，并提出基于网络结构的最优干预策略。 第八章：复杂适应系统（CAS）与资源管理 生态系统不仅是被动的系统，更是由具有适应能力的个体组成的复杂适应系统。本章介绍了基于主体的模型（Agent-Based Models, ABM），用以模拟农民、渔民或保育管理者在面对资源变化时如何调整其策略。通过这种方法，我们可以评估不同管理规则（如配额制度或土地使用限制）在长期博弈下的稳定性和公平性。 第九章：不确定性下的决策制定 在复杂系统中，完全预测是不可能的。本章转向“韧性”（Resilience）和“适应能力”（Adaptability）的概念，而非单纯追求稳定性。我们结合贝叶斯方法和敏感性分析，评估不同管理方案在面对未知环境变化时的表现。重点介绍了“适应性管理循环”（Adaptive Management Loop）的理论基础，强调了在管理实践中持续学习和反馈的重要性。 总结 《生态系统动力学与复杂系统分析》旨在为读者提供一个超越还原论的视角，理解生态系统的动态、结构和演化。它要求读者掌握扎实的数学基础，并勇于将这些先进工具应用于处理现实世界中错综复杂的环境问题，从而实现更具前瞻性和适应性的资源管理。本书的读者群体包括高级生态学研究生、环境科学研究人员以及从事复杂系统建模的工程师。

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