数学模型在生态学的应用及研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:海洋出版社

作者:杨东方

出品人:

页数:315

译者:

出版时间:2009-6

价格:60.00元

装帧:平装

isbn号码:9787502774660

丛书系列:

图书标签:

• 数学模型
• 生态学
• 应用研究
• 生态建模
• 数理生态学
• 生物数学
• 模型分析
• 生态系统
• 理论生态学
• 交叉学科

聚焦前沿：地球科学与复杂系统分析 图书名称： 《地球系统动力学：基于多尺度数据的模拟与预测》 图书简介： 本书汇集了近年来地球科学领域在数据获取、模型构建和复杂系统分析方面的最新进展与深度研究成果。在全球变化背景下，理解地球系统的非线性反馈机制、量化其内部复杂互动关系，并建立可靠的预测框架，是当前科学界面临的重大挑战。本书旨在提供一个跨学科的视角，将前沿的计算科学方法与扎实的地球系统观测数据相结合，为科研人员、政策制定者及高级学生提供一套系统的理论基础与实践工具。 第一部分：地球系统观测与数据同化前沿 本部分着重探讨现代地球科学赖以发展的数据基础，关注如何从海量、多源异构数据中提取有效信息，并将其融入到模型初始化与校正中。 第一章：高分辨率遥感数据处理与特征提取 本章深入分析了新一代对地观测卫星（如高光谱成像仪、雷达干涉测量系统SAR、激光雷达LiDAR）所提供的海量数据。重点阐述了如何应对数据时空分辨率的异质性问题，并介绍了先进的深度学习模型（如U-Net架构在Land Cover分类中的应用、基于Transformer的序列预测）在提取地表关键参数（如植被叶面积指数LAI、地表温度LST、冰川物质平衡）方面的创新应用。强调了云层遮挡、大气校正等数据质量控制的关键技术。 第二章：同化技术在地球系统建模中的集成 数据同化是连接观测与模型的桥梁。本章详细对比了传统四维变分同化（4D-Var）与集合卡尔曼滤波（EnKF）的理论基础、计算效率与局限性。特别关注了混合同化方法的最新发展，例如如何将集合方法对不确定性的刻画能力与变分方法对先验信息的利用相结合，以优化气候模式的初始状态。内容涵盖了在气象预报、海洋环流监测以及土壤湿度反演中的具体案例分析。 第三章：地球系统中的不确定性量化与误差传播 在任何复杂的模拟中，不确定性是固有存在的。本章系统梳理了地球系统中不确定性的主要来源，包括模型结构误差、参数不确定性与观测噪声。侧重介绍了贝叶斯方法在模型参数校准中的应用，以及蒙特卡洛模拟（MC）在评估长期预测鲁棒性方面的效能。对于跨尺度传播效应，本章提供了基于层次化贝叶斯模型（HBM）的分析框架，用以量化从区域尺度过程到全球尺度的信息损失与放大效应。 第二部分：复杂系统建模的计算范式革新 本部分转向理论和计算层面，探讨了如何构建能够真实反映地球系统非线性、反馈强烈的复杂模型的新的计算策略。 第四章：多尺度耦合模型的结构设计与求解器 地球系统涵盖了从微观的化学反应到宏观的大气环流等多个时间尺度和空间尺度。本章探讨了非结构化网格技术在处理复杂地形和边界条件时的优势，并深入剖析了时间积分方案的选择，特别是针对刚性方程组（如化学传输方程）的隐式与半隐式时间步进方法的优劣权衡。重点讨论了如何有效避免因尺度差异导致的数值不稳定性和计算资源的过度消耗。 第五章：反馈机制的识别与临界点分析 地球系统的关键特征在于其内部的反馈回路，如冰雪反照率反馈、碳循环与温度的耦合。本章应用动态系统理论，如分岔理论和李雅普诺夫指数，来识别系统中的稳定态、亚稳态以及潜在的突变（Tipping Points）。通过对耦合方程组的稳定性分析，识别出哪些关键参数的微小变化可能导致系统行为的剧烈转变，这对早期预警至关重要。 第六章：基于高算力的并行计算与加速技术 现代地球系统模型（ESM）的模拟复杂度已远超传统计算平台的处理能力。本章聚焦于高性能计算（HPC）在地球科学中的应用，详细介绍了领域分解法、消息传递接口（MPI）和开放计算语言（OpenCL/CUDA）在加速物理过程参数化和网格运算中的实践。探讨了如何利用GPU集群优化大规模矩阵运算和数据IO效率，以支持更高分辨率的实时模拟。 第三部分：特定地球子系统的深度模拟案例 本部分将前述方法论应用于具体的地球科学前沿问题，展示理论与实践的有效结合。 第七章：海洋碳汇与深海环流的数值模拟 深入分析海洋在调节全球碳循环中的核心作用。本章侧重于生物地球化学模块（BGC）的参数化，特别是对海洋酸化、溶解无机碳（DIC）循环的精细刻画。在动力学方面，重点介绍了如何使用更高阶的输送格式来精确模拟深海的热盐环流，并评估其对区域气候变率的长期影响。 第八章：冰冻圈变化与海平面上升的耦合预测 关注冰盖动力学与大气/海洋相互作用的复杂性。本章详细阐述了冰盖动力学模型（如冰川流动模型）如何与区域气候模型（RCM）进行双向耦合。研究重点包括冰架消融机制的物理参数化，以及对南极和格陵兰冰盖不确定性边界的量化，直接服务于未来百年海平面上升的风险评估。 第九章：极端天气事件的概率预测与归因分析 极端事件（如热浪、暴雨）频率和强度的变化是全球变暖的直接体现。本章探讨了集合预测系统（EPS）在提供概率性天气预报中的应用。此外，引入了“归因分析”的统计框架，利用模型模拟与观测对比，量化特定气候变化对某一极端事件发生概率的贡献度，为气候变化影响研究提供坚实的科学证据。 --- 适用读者： 气候学家、海洋学家、大气科学家、地理信息系统（GIS）专家、应用数学家以及从事地球系统建模的高级研究生和研究人员。本书旨在推动计算地球科学与实际观测的深度融合，为理解和应对未来的地球系统挑战提供坚实的科学基础。

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我是一名在读的生态学博士，研究方向是生物多样性保护。在我的研究过程中，我经常会遇到需要预测物种分布、评估栖息地适宜性以及预测气候变化对生态系统的影响等问题。在过去，我主要依赖于统计学方法，但总觉得在描述和理解一些非线性的、动态的生态过程时，统计学模型的解释力有些不足。这本书的出现，让我眼前一亮。它以一种非常系统的方式，介绍了各种能够描述生态过程的数学模型。我特别欣赏书中对不同模型适用范围的详细阐述，这避免了读者盲目套用模型的风险。例如，在讨论种群数量模型时，作者区分了确定性模型和随机性模型，并解释了在不同情境下应该选择哪种模型。书中还提供了大量关于模型参数估计和模型验证的实用技巧，这对于确保研究结果的科学性和可靠性至关重要。我还在书中看到了关于生态系统服务量化和生态恢复模型的研究案例，这些都与我的研究方向高度相关，并为我提供了新的研究思路和方法。我相信，这本书将成为我进行博士研究的得力助手。

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这本书的封面设计着实吸引了我，是一种深沉的墨绿色，上面用烫金字体印着书名，简洁却不失庄重。我是一名生态学专业的硕士研究生，一直以来都对定量分析在生态研究中的作用感到好奇，也接触过一些基础的数学建模知识，但总是觉得有些零散，不成体系。翻开这本书，我立刻被它严谨的学术风格所吸引。序言部分就点明了数学模型在生态学研究中的重要性，以及本书旨在构建一个清晰的框架，帮助读者理解如何将抽象的数学语言转化为具体的生态学洞察。我尤其欣赏它对模型构建过程的细致讲解，从问题的识别、假设的建立、变量的选择，到方程的推导和模型的求解，每一步都循序渐进，逻辑清晰。书中还穿插了大量的案例分析，涵盖了种群动态、群落结构、生态系统过程等多个方面，这些案例都紧密结合实际的生态学问题，让我能够直观地感受到数学模型是如何被用来解释和预测生态现象的。虽然我还没有深入研读完，但仅仅是初步的浏览，就让我对未来学习和研究的方向有了更清晰的认识，也对如何更有效地运用数学工具解决生态学难题充满了期待。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了生态学研究的另一重可能性。

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我是一名多年在野外从事生态调查工作的研究员，长期以来，我们主要依靠经验和观察来理解生态系统，但随着科学研究的深入，我越来越感到，纯粹的经验性描述已经难以满足对复杂生态过程的解释需求。我一直希望能够找到一种方法，将我们积累的大量数据和观察转化为更具普遍性和预测性的知识，而这本书恰好满足了我的这一渴望。它没有过多地堆砌晦涩难懂的数学公式，而是着重于数学模型如何与实际的生态问题相结合。书中对不同模型类型的介绍，例如SIR模型在传染病传播中的应用，或者MSY模型在渔业管理中的意义，都让我印象深刻。作者并没有仅仅列出公式，而是详细阐述了这些模型背后的生态学假设，以及模型参数的实际生态学意义。这对于我这样更侧重于实际应用的读者来说，是非常宝贵的。我特别喜欢书中关于模型验证和不确定性分析的章节，这部分内容对于我们在实际工作中评估模型可靠性至关重要。即使是最精妙的模型，如果在实际应用中缺乏可靠性，也难以指导决策。这本书以一种非常务实的方式，教会我如何“用”数学模型，而不仅仅是“懂”数学模型，这对于我提升工作效率和研究深度有着重要的指导意义。

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我是一名资深的环境科学编辑，我接触过无数关于生态学的书籍，但很少有能让我感到如此耳目一新的。这本书的写作风格非常独特，它既有学术研究的严谨性，又不失科普读物的可读性。我喜欢作者在阐述数学模型时，总是能用生动的语言和形象的比喻，将抽象的概念变得容易理解。例如，在解释“反馈机制”时，作者会用一个简单的水龙头和水槽的比喻，让我立刻就能抓住核心要义。这本书的结构也非常合理，从基础模型讲到复杂模型，从理论讲解到案例分析，层层递进，让读者能够逐步建立起对数学模型在生态学中应用的认知。我尤其赞赏书中对模型局限性和应用伦理的讨论，这展现了作者对科学研究的深刻反思和人文关怀。这本书不仅仅是一本教授数学模型工具的书，更是一本引导读者思考如何用科学方法解决实际生态问题的书。我相信，无论是对于生态学专业人士，还是对生态学感兴趣的普通读者，这本书都将是一次极具价值的阅读体验。

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老实说，我最初是被这本书的标题所吸引，因为我一直对生态学和数学之间的交叉领域充满好奇。我本身是数学系的背景，虽然对数学理论本身非常熟悉，但对于如何将这些理论应用到像生态学这样充满复杂性和随机性的学科中，一直感到有些迷茫。这本书的出现，恰好填补了我这方面的知识空白。我惊讶于作者能够如此巧妙地将高深的数学概念，例如微分方程、概率统计、优化理论等，与具体的生态学现象联系起来。书中对不同模型建立的逻辑和步骤的拆解，让我能够清晰地看到数学工具是如何被用来抽象和简化复杂的生物学过程的。例如，关于捕食者-猎物模型的部分，我能够理解其背后的微分方程是如何描述种群数量随时间变化的动态的，并且作者还深入探讨了模型参数的敏感性分析，这对于理解哪些因素对模型结果影响最大非常有帮助。我还在书中看到了关于空间模型和网络模型的介绍，这些内容对我来说是全新的，让我看到了生态学研究的更广阔的领域，也让我跃跃欲试，希望将我在数学上的专长运用到这个领域中去。

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