数学生态学（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:E.C. 皮洛

出品人:

页数:406

译者:卢泽愚

出版时间:1988-4

价格:13.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030002532

丛书系列:

图书标签:

• 混沌理论
• 数学生态学
• 数学建模
• 生态学
• 生物数学
• 种群动力学
• 生态系统
• 数学分析
• 微分方程
• 数值模拟
• 生物统计
• 复杂性科学

数学生态学（第二版）：探索生命之网的数学语言 生态系统，这个由无数生物体及其生存环境相互交织而成的复杂网络，是我们星球上生命存在的基础。从微观的微生物种群动态，到宏观的全球气候变化对生物群落的影响，生命以其无穷的多样性和精妙的相互作用，不断挑战着我们对自然世界的理解。而数学，作为一门研究数量、结构、空间和变化的语言，为我们揭示这些复杂系统内在规律提供了强大的工具。 《数学生态学（第二版）》正是这样一本旨在 bridging the gap（连接鸿沟）的著作，它系统地介绍了将数学模型应用于生态学研究的理论、方法和最新进展。本书不仅为生态学研究者提供了理解和运用数学工具的坚实基础，也为对生态现象的数学描述充满好奇的读者打开了一扇全新的窗口。 本书的独特之处在于，它并非仅仅罗列枯燥的数学公式，而是将数学模型置于生动的生态学情境之中，深入浅出地解析模型如何帮助我们理解和预测生态过程。 第二版在第一版的基础上，进行了大量的更新和充实，引入了更多前沿的研究成果和方法，使其更具时代性和指导意义。 核心内容概述： 本书的结构设计清晰，循序渐进，从基础的种群动态模型出发，逐步深入到更为复杂的群落、生态系统乃至景观尺度的问题。 第一部分：基础模型与理论 种群动态模型： 这是数学生态学的基石。本书详细介绍了Malthusian增长模型，解释了在资源无限条件下的指数增长。随后，引出了更具现实意义的 Logistic增长模型，分析了环境容纳量（K）的概念，并探讨了模型的参数估计和稳定性分析。读者将学习如何通过简单的微分方程来描述一个物种的种群数量随时间的变化，理解资源限制、密度制约等关键生态概念。 捕食者-猎物模型： 自然界中的捕食关系是维持生态系统结构和稳定的重要驱动力。本书深入讲解了 Lotka-Volterra捕食者-猎物模型，分析了模型中周期性振荡的出现，并探讨了模型假设的局限性以及如何通过引入功能反应、行为选择等因素来改进模型，使其更贴近实际。读者将理解捕食者与猎物数量如何相互制约，形成动态平衡。 竞争模型： 在有限的资源条件下，不同物种之间必然存在竞争。本书将介绍 Lotka-Volterra竞争模型，分析了不同竞争强度对物种共存可能性的影响，并引入了 竞争排斥原理（Gause's Principle） 的数学表达。通过对模型的分析，读者可以理解物种多样性如何受到竞争关系的影响。 传染病模型： 传染病在种群中传播的动态具有显著的数学特征。本书会涉及基础的 SIR（易感-感染-康复）模型，分析疾病的传播速度、流行规模以及关键的 基本再生数（R0） 的概念。这有助于理解传染病如何在种群中蔓延，以及如何通过干预措施来控制疾病。 性状空间中的模型： 物种的性状（如食性、体型等）是影响其生态作用和与其他物种关系的重要因素。本书会探讨如何在性状空间中构建模型，分析物种如何通过演化和适应来占据不同的生态位，从而减少竞争，增加共存的可能性。 第二部分：群落与生态系统模型 群落结构模型： 群落是多个物种的集合，其结构（物种组成、相对丰度、空间分布等）是生态学研究的重点。本书将介绍如何利用统计学和概率论来描述群落的 多样性指数（如Shannon指数、Simpson指数），并探讨不同分布模型（如对数正态分布、日志序列分布）如何描述物种的相对丰度。 生态位理论与物种共存： 本部分将更深入地探讨物种如何在一个群落中找到自己的“位置”，即生态位。通过结合竞争模型和性状模型，分析 生态位分化 和 资源分配 在维持物种多样性中的作用。 食物网结构与动力学： 食物网是生态系统中能量流动和物质循环的载体。本书将介绍如何构建和分析食物网模型，包括 节点（物种） 和 边（捕食关系） 的连接方式，并探讨 食物网的稳定性、物种灭绝的级联效应 以及 营养级联 等重要概念。 生态系统过程模型： 除了种群和群落层面，本书还将触及更宏观的生态系统过程。例如，能量流动模型（如Trophic Dynamic Model），物质循环模型（如碳循环、氮循环），以及 生物地球化学循环模型。读者将了解能量如何在一个生态系统中传递，物质如何不断循环利用。 空间动态模型： 生态过程并非发生在孤立的点上，空间格局和过程对生态学现象至关重要。本书将介绍 元种群模型（Metapopulation Models），分析由分散的局部种群组成的网络如何通过 迁移（dispersal） 来维持整体的生存。此外，还会涉及 景观生态学中的模型，如基于细胞自动机（Cellular Automata）或基于个体的模型（Individual-Based Models, IBMs），来模拟栖息地破碎化、物种扩散等空间过程。 第三部分：高级模型与应用 演化生态学模型： 生态过程与演化过程相互影响。本书将探讨 演化博弈论（Evolutionary Game Theory） 如何应用于生态学，分析策略的演化稳定性，例如 合作与冲突、利他行为 的出现。 适应性动力学模型： 面对环境变化，生物体需要适应。本书将介绍 适应性景观（Fitness Landscape） 的概念，以及如何构建模型来描述种群在适应性景观上的演化轨迹。 反馈与非线性动力学： 生态系统充满了复杂的反馈机制，往往表现出非线性行为。本书将深入探讨 非线性动力学（Nonlinear Dynamics） 的概念，如 分岔（bifurcation）、混沌（chaos） 等，分析这些非线性现象在生态系统中的意义，以及它们如何导致意想不到的后果，例如 生态灾难 的发生。 随机性在生态学中的作用： 现实世界的生态过程充满了不确定性。本书将介绍 随机过程（Stochastic Processes） 在生态学模型中的应用，包括 环境随机性（如气候波动）和 种群随机性（如遗传漂变、随机灭绝）。理解随机性对于准确预测生态系统的行为至关重要。 模型评估与验证： 建立模型只是第一步，如何评估模型的有效性和可靠性是关键。本书将讨论 模型参数的估计方法（如最大似然法、贝叶斯方法），模型拟合优度检验，以及 模型验证 的策略，强调将模型预测与实际观测数据进行比较的重要性。 本书的读者对象： 《数学生态学（第二版）》面向广泛的读者群体： 生态学专业的研究生和高年级本科生： 为他们提供扎实的数学基础和建模技能，以便独立开展研究。 环境科学、生物学、林学、渔业等相关专业的学者和研究人员： 帮助他们将数学工具应用于各自的研究领域，解决实际问题。 对生态现象的数学描述感兴趣的数学、统计学、计算机科学等领域的学生和研究人员： 提供一个了解生态学前沿问题的窗口。 致力于环境保护、生物多样性保护、资源管理等领域的专业人士： 通过模型理解和预测生态系统的变化，为决策提供科学依据。 学习本书的收获： 通过学习《数学生态学（第二版）》，读者将能够： 掌握生态学核心概念的数学表达： 从种群增长到食物网结构，理解不同生态过程的数学模型。 学习构建和分析生态学模型的方法： 掌握微分方程、概率论、统计学等在生态学建模中的应用。 理解复杂生态现象背后的数学原理： 揭示竞争、捕食、空间格局等如何影响生态系统的动态。 提高预测和干预生态系统的能力： 利用模型分析未来趋势，为保护和管理决策提供科学支持。 培养跨学科的思维模式： 将数学语言与生态学现实相结合，拓展研究视野。 《数学生态学（第二版）》不仅仅是一本教材，它更是引领读者深入探索生命之网奥秘的指南。通过数学的视角，我们能够更深刻地理解自然界的和谐与复杂，并为应对当前严峻的生态挑战贡献智慧与力量。

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阅读这本书的过程，更像是一场由浅入深的探险，而不是简单的知识灌输。它的难点设置处理得非常巧妙，初期的章节，如对生态系统基本结构和动态平衡的介绍，使用了大量直观的图示和具体的生物学案例（比如捕食者-猎物模型的经典案例分析），这些基础构建得非常扎实，即便是生物学背景较强的读者也能迅速上手。然而，当进入到中期关于空间异质性与群落演化的章节时，难度陡然提升。作者开始引入偏微分方程和随机过程理论，这里的推导过程虽然严谨，但作者提供的每一步逻辑衔接都非常顺畅，关键的证明步骤会用不同颜色或加粗字体突出显示，辅以旁注解释其背后的生态学意义，这极大地降低了读者“卡壳”的概率。我记得其中一处关于生态网络鲁棒性的讨论，作者居然能够将图论中的矩阵分析，生动地转化为对生态系统关键物种丢失后连锁反应的描述，这种将抽象数学工具“具象化”的能力，是这本书最令人赞叹的教学艺术。

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这本书的装帧设计，首先就给我留下了非常深刻的印象。它不是那种常见的那种硬邦邦的、冷冰冰的学术书籍的风格，而是采用了比较柔和的米白色作为主色调，封面上的插图，我记得是一幅非常精妙的、用数学公式勾勒出的某种自然景观的剪影，那种虚实结合的美感，立刻就把我从日常的琐碎中抽离出来，让人感觉到这不仅仅是一本工具书，更像是一件艺术品。内页的纸张选择也非常考究，厚实且带有微微的纹理感，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。更重要的是，排版布局极其清晰，章节标题和正文之间的留白处理得恰到好处，使得复杂的数学符号和理论推导，在视觉上得到了极大的舒缓，即便是像我这样对纯理论不太敏感的读者，也能比较轻松地跟随作者的思路前进。这种对细节的极致追求，让我立刻意识到，这本书的编著者在内容呈现上，也必然投入了巨大的心血和匠心。它成功地打破了人们对于“数学”书籍往往伴随着枯燥乏味的固有印象，成功地在“严谨性”和“可读性”之间架起了一座坚实的桥梁。每一次翻开它，都像是一次仪式感的开始，仿佛预示着即将要进入一个既精确又充满韵律感的世界。

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这本书的配套资源和参考书目选择，也体现了作者深厚的学术积累和对读者的体贴。它不仅仅是一本孤立的教材，更像是一个知识网络的入口。在每个关键章节的末尾，作者都提供了一份精心筛选的“延伸阅读”列表，这些列表涵盖了从开创性的经典论文到近五年内发表的前沿研究综述。这些推荐不是简单罗列，而是配有简短的评价，说明了该文献对于理解本章内容的重要性或其开创性的贡献。这使得我能够根据自己的兴趣点，有针对性地深入挖掘特定领域。更让我惊喜的是，某些涉及到复杂数值模拟的章节，作者似乎还暗示了其背后的编程思路或算法结构（尽管没有直接给出代码），这无疑为那些希望将理论应用于实际计算的读者指明了方向。这种“授人以渔”的构建方式，让这本书的生命力远超其本身的页码，它鼓励读者成为主动的研究者，而不是被动的接受者。

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从整体的阅读体验来看，这本书的价值已经远远超出了“教科书”的范畴，它更像是建立起了一套完整的、用数学语言审视自然的“思维框架”。我感受最深的是，它彻底改变了我观看自然现象的角度。以前，看到一片森林，我可能只停留在“美观”或“生物多样性高”的层面；但读完这本书后，我开始不自觉地去思考其中隐藏的反馈回路、物质循环的通量方程，以及物种分布的非线性动态。它训练了我的“数学直觉”，让我能够预判在某种环境扰动下，生态系统可能倾向于哪种新的稳态。这种深层次的认知转变，是任何碎片化学习都无法提供的。它让我明白，真正的科学素养，不在于记住多少现成的答案，而在于拥有一套能够持续提出好问题的工具箱。这本书，毫无疑问，就是其中最精良、最可靠的一把瑞士军刀，每一个齿轮都打磨得锋利且实用。

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我之所以对这套书抱有极高的期待，很大程度上源于它对跨学科思想的深刻洞察力，这一点在它的引言部分展现得淋漓尽致。作者并没有急于抛出复杂的公式，而是从哲学和历史的高度，探讨了人类认知世界方式的演变，特别是将“涌现性”和“复杂系统”的概念，作为贯穿全书的核心脉络来构建理论框架。他们巧妙地引用了古希腊哲学家对自然秩序的思考，然后无缝对接到了现代混沌理论和分形几何的最新进展。这种叙事手法非常高明，它使得那些原本看似毫无关联的数学分支——比如概率论、动力系统、以及信息论——都被编织进一个宏大的、关于生命与环境相互作用的叙事之中。我尤其欣赏作者在讨论模型构建时所持有的审慎态度，他们非常坦诚地指出了现有模型的局限性与潜在的误导性，强调了“模型是工具，而非真理本身”的观点。这种批判性的思维训练，远比单纯记忆公式来得更有价值，它教会了我如何用更批判、更开放的心态去审视那些试图解释自然奥秘的数学框架。

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