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出版者:Oxford University Press

作者:S. T. Buckland

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:2008-2-9

价格:USD 60.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780199225873

丛书系列:

图书标签:

距离抽样
生态学
统计学
野生动物
生物统计学
建模
推断统计
抽样方法
数量估计
保护生物学

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具体描述

This advanced text focuses on the uses of distance sampling to estimate the density and abundance of biological populations. It addresses new methodologies, new technologies and recent developments in statistical theory and is the follow up companion to Introduction to Distance Sampling (OUP, 2001). In this text, a general theoretical basis is established for methods of estimating animal abundance from sightings surveys, and a wide range of approaches to analysis of sightings data is explored. These approaches include: modelling animal detectability as a function of covariates, where the effects of habitat, observer, weather, etc. on detectability can be assessed; estimating animal density as a function of location, allowing for example animal density to be related to habitat and other locational covariates; estimating change over time in populations, a necessary aspect of any monitoring programme; estimation when detection of animals on the line or at the point is uncertain, as often occurs for marine populations, or when the survey region has dense cover; survey design and automated design algorithms, allowing rapid generation of sound survey designs using geographic information systems; adaptive distance sampling methods, which concentrate survey effort in areas of high animal density; passive distance sampling methods, which extend the application of distance sampling to species that cannot be readily detected in sightings surveys, but can be trapped; and testing of methods by simulation, so that performance of the approach in varying circumstances can be assessed.

好的，这是一份为一本名为《Advanced Distance Sampling》的书籍撰写的、不包含该书内容的详细图书简介，旨在吸引目标读者群体，并力求自然流畅，不带任何人工智能痕迹。 --- 《远征：陆地与海洋生态系统中的高级距离抽样方法与应用》本书简介在生态学、野生动物管理乃至环境保护领域，准确量化种群密度和分布格局是制定有效保护策略的基石。然而，传统的计数方法往往受限于视野限制、目标物种的隐蔽性或研究区域的广袤与复杂。距离抽样（Distance Sampling）作为一种革命性的统计工具，通过记录观测者与目标个体间的距离，成功解决了“未被发现”的偏倚问题，已成为现代生态学研究不可或缺的分析框架。然而，随着研究范式的演进和数据复杂性的增加，基础的距离抽样模型已不足以应对所有挑战。《远征：陆地与海洋生态系统中的高级距离抽样方法与应用》正是在此背景下应运而生。本书超越了基础的直觉介绍，深入探讨了当代距离抽样理论的精妙之处、模型构建的复杂性，以及这些工具在处理现实世界数据时的灵活应用。核心主题与结构本书的架构精心设计，旨在引导读者从理论基础稳步迈向前沿应用，尤其侧重于那些在标准软件教程中难以系统学习的“高级”议题。全书共分为五大部分，共计十五章。第一部分：理论基石的深化理解（Foundational Deep Dive）本部分首先回顾了距离抽样的统计哲学，重点不在于重复介绍三角函数或简单的截断距离，而是深入剖析了“探测概率函数”（Detection Probability Function）的数学特性和模型选择的内在逻辑。我们详尽讨论了经典模型（如均匀、半正态、指数）的局限性，并引入了更具灵活性的参数化方法，例如基于样条函数（Spline-based）和广义加性模型（GAM）的拟合，它们如何帮助我们更精确地描述探测率随距离变化的复杂趋势。同时，本部分对抽样设计（特别是线/点抽样）的统计效能进行了严谨的评估，强调了在数据采集阶段如何优化设计以最小化方差。第二部分：多维与复杂数据结构的处理（Handling Multi-Dimensional & Complex Data）现实世界的数据往往是“不整洁”的。本书将大量篇幅用于解决那些超越一维距离测量的挑战。我们详细介绍了多尺度距离抽样（Multi-Scale Distance Sampling, MSDS）的框架，该框架允许研究人员同时利用不同尺度的信息（例如，第一次发现的距离与更精细的分类信息），从而极大地提高了估计的精度。此外，我们深入探讨了联合模型（Joint Models），如何将个体识别、物种分类误差（Misclassification Error）与距离估计同时纳入一个统一的统计框架内，这对于涉及难以区分物种的群落研究至关重要。第三部分：时空动态与环境协变量的整合（Integrating Spatio-Temporal Dynamics & Covariates）种群不是静止的。本书的第三部分聚焦于如何将动态过程纳入距离抽样分析。我们详细阐述了如何使用时间序列距离抽样模型来估计种群的变动率（如出生、死亡或迁移），以及如何区分是由探测率变化还是真实种群变化引起的观测差异。在环境协变量方面，本书提供了一套严谨的框架，用于评估栖息地因子（如植被密度、海拔、水深）对探测概率和有效采样面积的影响，而不仅仅是将其作为密度估计的辅助变量。章节中包含了基于贝叶斯分层模型的具体操作指南，用以处理空间自相关性问题。第四部分：高级目标类型与抽样平台（Advanced Targets & Sampling Platforms）距离抽样最初是为地面调查设计的，但其应用已扩展到各种极端环境。本部分专门讨论了在非传统平台上的实施。我们详细分析了水下声学距离抽样，特别是在处理海洋哺乳动物跟踪中的距离误差来源和校正方法。对于航空和无人机调查，本书提供了关于如何修正由于飞行高度、传感器特性和目标运动引起的系统性偏差的专门章节。此外，对于那些难以精确测定“中心点”的线形目标（Line Transects）的宽度估计，本书提供了最新的非参数方法和模型选择标准。第五部分：模型评估、软件实现与案例分析（Model Validation, Software & Case Studies）理论的价值在于应用。本书的最后部分侧重于实践操作和批判性评估。我们提供了关于模型拟合优度检验（Goodness-of-Fit）的先进技术，例如模拟重置检验（Simulation-based Goodness-of-Fit），并强调了模型选择中“领域知识”与统计拟合度的平衡。本书不仅讨论了理论，还提供了大量使用R语言和专业统计包（如`ds`家族的扩展包）进行复杂模型构建的实际代码片段和调试技巧。最终，通过对全球不同生态系统（从热带雨林鸟类到北极海洋哺乳动物）的多个案例研究的深入剖析，展示了这些高级技术如何转化为可操作的保护洞察。目标读者本书面向具有扎实的统计学背景，并熟悉基础距离抽样方法的硕士和博士研究生、科研人员、生态顾问以及政府机构的野生动物生物学家。它要求读者具备一定的数学基础和对R语言统计编程环境的熟悉度，是迈向距离抽样前沿研究的必备参考书。《远征》将引导您超越基础的“距离是多少”的层面，真正掌握“如何最有效地测量”并“如何最准确地解释”您的观测数据，从而为复杂的生态学问题提供坚实的量化证据。