Quantitative Ecology and Evolutionary Biology: Integrating models with data (Oxford Series in Ecology and Evolution)

定量生态学和进化生物学:模型与数据的整合(生态学和进化牛津系列)

作者：Otso Ovaskainen；Henrik Johan De Knegt；Maria Del Mar Delgado

出版：De Gruyter

索书号：Q141/0-96/2016/Y

ISBN:978-0-19-871487-3

藏书地点：武大外教中心

这是一篇新颖的、跨学科的文章，他借助数学模型和统计方法实现了经验数据和理论的整合。整个过程的重点是空间生态和进化，特别是环境异质性和生物过程之间的相互作用。这本书提供了一个连贯的主题，将空间生态学的不同子领域的建模方法联系起来:运动生态学、人口生态学、群落生态学、遗传学和进化生态学(每一章都有单独的章节)。每一章开始描述每种建模方法在其生物学背景下的概念，接着介绍相关的数学模型和统计方法，最后进行讨论每种方法的优点和局限性。书中所讨论的概念和技术是通过实例来说明的。这本书适合任何生物学家感兴趣的整合经验数据和理论在空间生态、进化通过使用定量、统计方法和数学模型。这本书还将作为空间生态学、生态建模、理论生态学和统计生态学研究生课程的教材。

这本书集合数量生态学和进化生物学，关于模型与数据集成关系，牛津生态与进化系列通过使用数学模型和统计方法，提供空间生态和进化的经验数据和理论的集成公共章节计划有助于理论和数据的整合。普通统计方法在从经验数据推断生物现实主义方面的潜力和缺陷附录提供了关于数学和统计方法的有用的背景资料由该领域的主要研究人员撰写，是一本理想的研究生研讨会课程材料。

这个系列跨学科的文本实现了整合的经验数据和理论的帮助下，利用了数学模型和统计方法。重点在是关于空间生态和进化的，特别是环境异质性与生物过程。这本书条理清晰主题通过相互联系的建模方法来使用空间生态学的不同子领域:运动生态学、种群生态学、群落生态学和遗传学进化生态学(每一个都由A表示)单独的一章。每一章都以描述每种建模方法的概念在其生物学上上下文，接着介绍相关的数学模型和统计方法，并以结束分析每种方法的优点和局限性。

在这里作者总结了一些关键信息在本书中，所考虑的方法的一些局限提到一些替代的方法。这本书的某些部分是相需要数学背景的研究生进行比较生态学和进化论分析。因此，我们用两个来完成这本书分为数学方法和计算方法。我们在这张桌子上总结了在这本书中使用的和我们所期望的广泛的方法对更广泛的读者有用。

生态建模方法进行生态学和进化生物学的任何研究(包括建模)的动机，都是为了增进关于生态和进化过程的知识。这主要是通过引入新的知识片段来精炼现有观点的步骤，但有时也会通过挑战现有范式的革命性想法来实现。在生态研究的背景下，为了更好地介绍科学哲学，我们参考希尔伯恩和曼格尔(1997)的书。简单地说，研究科学的过程包括理论、假设、模型和数据之间的相互作用。理论总结了我们目前对自然如何运作的理解。它们是科学知识的最高形式，因为它们通过实验和观察抵制了反复的测试和审查。假设被提出解释自然可能如何工作，需要新的数据来测试所提议的补偿的有效性。理论和假设可以口头表达，但也可以通过数学模型的表达使其更加具体。对于同一现象的不同模型可以看作是备选假设，而这些模型的备选参数值可以看作是更具体的假设。

数据对于检验假设得到支持的程度是必不可少的。这可以通过检查单个假设是否有数据支持来实现，或者通过同时量化其他假设的支持程度来实现。观察假设和数据之间的矛盾是科学进步的关键一步，因为它让人思考为什么自然不像假设那样运行。这样的思考可以产生新的假设，从而完善现有的理论，甚至最终被新的理论完全取代“建模”一词在生态学研究中以许多不同的方式使用，从用于发展理论生态学的数学模型到用于分析经验数据的统计模型。数学模型有助于理解从生态机制到结果现象的因果路径，而统计模型则需要用数据来面对理论和模型。作为一个简单的例子,一个理论上的生态学家可能模型资源消费国动力学微分方程组

作者介绍：

赫尔辛基大学生物科学系集合种群研究中心教授Otso Ovaskainen，瓦赫宁根大学环境科学系资源生态组博士后研究员Henrik Johan de Knegt，赫尔辛基大学生物科学系集合种群研究中心博士后研究员Maria del Mar DelgadoOtso Ovaskainen于1998年在赫尔辛基理工大学获得数学博士学位。为了把他的数学训练和他对生态学的兴趣结合起来，他和赫尔辛基大学的Ilkka Hanski教授以及剑桥大学的Bryan Grenfell教授进行了博士后训练。2003年，他成为芬兰科学院(Academy of Finland)资助的一名研究人员，当时他创立了数学生物学小组(math Biology Group)，该小组是伊尔卡·汉斯基(Ilkka Hanski)的偏种群研究中心(opulation research Centre)的一部分。2009年成为赫尔辛基大学教授，2014年成为特隆赫姆大学客座教授。他对生态学和进化生物学中的数学和统计方法非常感兴趣。Henrik de Knegt于2010年在荷兰瓦赫宁根大学获得生态学博士学位，之后他前往芬兰赫尔辛基大学担任博士后研究员。

他对空间生态学有广泛的兴趣，特别是生物运动和栖息地选择背后的小规模机制。这是因为运动过程将生物体耦合到它们的时空环境中，并且对于将个体水平的行为耦合到种群水平的动态中至关重要。他最近搬回荷兰瓦赫宁根大学他的工作旨在促成偷猎犀牛的预防,通过反应系统的发展,强调了偷猎发生在何时何地,基于动物异常运动模式可能poaching-induced干扰信号。玛丽亚·德尔·玛尔·德尔加多(Maria del Mar Delgado)在西班牙塞维利亚大学(University of Seville)获得生物学学位，然后在多纳纳生物站(Donana Biological Station, CSIC, Spain)获得生态学博士学位。然后她搬到了芬兰，在那里她度过了她最后7年的博士后研究生涯。她对行为生态学、进化生态学、生物多样性和保护生物学等一系列问题感兴趣。她的科学轨迹的主要目标是在强大的合作基础上开展多学科、综合的生态和进化研究。生态学和进化论本质上是跨学科的领域，因此她一直对实验、理论和观察相结合的方法感兴趣。她的研究重点是通过结合严格的统计分析和长期监测数据，对自然种群和社区的结构和动态进行综合了解。

本书目录：

1、生态模拟方法

2、运动生态

3、种群生态学

4、社区生态

5、遗传学和进化生态学

附录A:数学方法附录B:统计方法

林岚 武汉大学生命科学学院 博士研究生