生態學模型

Ⅰ 生態學研究方法(野外觀察、實驗方法和數學模型與數量分析法)的關聯 現代生態學 戈峰 課後題 求答案

野外觀察是生態研究的基礎與根本
實驗是補充與細化、精準化、或者對研究猜想的再現
數學模型用來精確描述生態系統的運動變化
數量分析法貫穿於整個研究,存在於野外觀察、實驗和數學模型等分析研究中,

Ⅱ 生態學模型是什麼

null model是指零模型。 在多水平模型中，零模型（null model）是模型 分析的前提，因為它能提供對組內相關系數的估 計，從而判斷多水平模型的構建是否有其必要性。

Ⅲ 生態學里modis和orchidee是什麼意思啊

ORCHIDEE，Organizing Carbon and Hydrology in Dynamic Ecosystems的所寫簡稱。
LPJ，Lund University,Potsdam Climate Research Centre和Max-Planck-Institute for Biogeochemistry,Jena聯合開發的植被動態模型，所以也是簡稱。
CLM，Community Land Model,通用陸面過程模內型
CABLE，Community AtmosphereBiosphere Land Exchange。

幾種生態學研容究中用到的模型，具體怎麼用需要結合實際，也是長篇文章，在這沒法簡單的說的。

Ⅳ 種群生態學模型

微分方程模型-清華大學數學模型電子教案.ppt

Ⅳ 生態學模型建立的一般步驟以及一般方法是什麼

簡單來說，包括四個部分：建立概念模型，建立定量模型，模型檢驗，模型應用。 建立生態數學模型的方法一般認為至少有兩種途徑： 一種是分室方法，用以研究生態系統中各分室的物質與能量的流動，並給出定量的表示。 一種是實驗組成成分法，主要用於復雜生態系統的生態過程(如捕食，競爭等)的分析。 以下是生態建模的一般過程示意圖： 可以概括如下： 模型准備 首先要明確地定義所研究的問題，確定建模目的，確定系統邊界，確定模型的組分（輸入和輸出變數，初始和驅動變數，參數，時空尺度），建立流程圖。了解問題的實際背景，明確建模的目的搜集建模必需的各種信息如現象、數據等，盡量弄清對象的特徵,由此初步確定用哪一類模型，總之是做好建模的准備工作．情況明才能方法對，這一步一定不能忽視，碰到問題要虛心向從事實際工作的同志請教，盡量掌握第一手資料. 模型假設 根據對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言做出假設，可以說是建模的關鍵一步．一般地說，一個實際問題不經過簡化假設就很難翻譯成數學問題，即使可能，也很難求解．不同的簡化假設會得到不同的模型．假設作得不合理或過份簡單，會導致模型失敗或部分失敗，於是應該修改和補充假設；假設作得過分詳細，試圖把復雜對象的各方面因素都考慮進去，可能使你很難甚至無法繼續下一步的工作．通常，作假設的依據，一是出於對問題內在規律的認識，二是來自對數據或現象的分析，也可以是二者的綜合．作假設時既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟等方面的知識，又要充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別問題的主次，果斷地抓住主要因素，舍棄次要因素，盡量將問題線性化、均勻化．經驗在這里也常起重要作用．寫出假設時，語言要精確，就象做習題時寫出已知條件那樣． 模型構成 根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量(常量和變數)之間的等式(或不等式)關系或其他數學結構．這里除需要一些相關學科的專門知識外，還常常需要較廣闊的應用數學方面的知識，以開拓思路.當然不能要求對數學學科門門精通,而是要知道這些學科能解決哪一類問題以及大體上怎樣解決．相似類比法，即根據不同對象的某些相似性，借用已知領域的數學模型，也是構造模型的一種方法．建模時還應遵循的一個原則是，盡量採用簡單的數學工具，因為你建立的模型總是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少數專家欣賞. 建立定量模型 （或概念模型的定量化）： 選擇模型類型，建立模型（確定變數間的函數關系）， 參數估計和校準（calibration），編寫計算機程序，模型確認（model verification）：仔細檢查數學公式和計算機程序，撰寫模型文檔資料。 模型求解 可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值計算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術． 模型分析 對模型解答進行數學上的分析，有時要根據問題的性質分析變數間的依賴關系或穩定狀況，有時是根據所得結果給出數學上的預報，有時則可能要給出數學上的最優決策或控制，不論哪種情況還常常需要進行誤差分析、模型對數據的穩定性或靈敏性分析等． 模型檢驗 把數學上分析的結果翻譯回到實際問題，並用實際的現象、數據與之比較，檢驗模型的合理性和適用性．這一步對於建模的成敗是非常重要的，要以嚴肅認真的態度來對待．當然，有些模型如核戰爭模型就不可能要求接受實際的檢驗了．模型檢驗的結果如果不符合或者部分不符合實際，問題通常出在模型假設上，應該修改、補充假設，重新建模．有些模型要經過幾次反復，不斷完善，直到檢驗結果獲得某種程度上的滿意． 模型時空延擴 ：把建立好的模型在時間和空間尺度進行擴展 模型應用 ： 應用的方式自然取決於問題的性質和建模的目的。 模型運行和評價 Levins(1966)曾提出組建數學模型的三條標准： ⑴真實性，模型的數學描述要符合生態系統實際； ⑵精確性，是指模型的預測值與實際值之間的差異程度， ⑶普遍性，即模型的適用范圍和廣度。 實際中，一個模型要同時滿足這三條標準是十分困難的，Walters對此做了較精闢的論述，同時還介紹了兩個與真實性和普遍性有關的指標，即分辯率(resolution)和完整性(wholeness)。這兩個概念分別由Bledsoe和Jamieson(1969)及Holling(1966)提出的。 總之，並不是所有建模過程都要經過這些步驟，有時各步驟之間的界限也不那麼分明．建模時不應拘泥於形式上的按部就班，在實際建模過程中可以靈活採取。

Ⅵ 生態學中各部分的貢獻率用什麼模型來做

簡單來說，包括四個部分：建立概念模型，建立定量模型，模型檢驗，模型應用。 建立生態數學模型的方法一般認為至少有兩種途徑： 一種是分室方法，用以研究生態系統中各分室的物質與能量的流動，並給出定量的表示。

Ⅶ 各位學生態學的朋友，請教一個問題，在研究小尺度的物種分布時一般使用什麼物種分布模型

物種分布模型的理論基礎，是生態位的概念，生態位被定義為生態系統中的種群在時間和空間上所佔據的位置及其與其他種群之間的關系與作用。

物種分布模型的發展，始於BIOCLIM模型的開發和應用，隨後的二十多年內，涌現了HABITAT、DOMAIN、生態位因子分析模型(Ecological Niche Factor Analysis, ENFA)、馬氏距離(Mahalanobis Distance, MD)、邊界函數方法(Border Function, BF)、最大熵模(Maximum Entropy, Maxent)、廣義線性模型(Generalized Linear Model, GLM)、廣義加法模型(Generalized Additive Model, GAM)、分類與回歸樹模型(Classification and Regression Tree, CART)、推動回歸樹模型(Boosted Regression Tree, BRT)、多元適應性回歸樣條(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)等基於統計的和基於規則集的遺傳演算法(Genetic Algorithm for Rule-set Prediction, GARP)、人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)等基於人工智慧的模型。

BIOCLIM模型將生態位定義為在環境變數空間中包含所有研究物種樣本的超體積。按照此定義，該超體積是一個以各環境變數的極值(極大值和極小值)界定的超矩形，超矩形所界定的變數范圍都被認為是適合於物種分布的。這種定義的缺陷在於，極限環境條件也被認為能夠維持種群的穩定，這是不合理的，因為在極限環境條件下，物種雖然能夠存活，但是不能維持種群的延續。因此，為減少極值對模型性能的影響，提高模型的預測能力，通常在界定多維超矩形的邊界之前，對所有樣本上的各變數值進行排序，在其中選擇一定數量的極值樣本(例如最高的5%)並對這些環境變數的極值進行平均處理以得到超矩形的邊界，由此估計物種的潛在分布區。

HABITAT模型將生態位定義為物種在環境變數空間上的凸殼，與BIOCLIM模型不同，在環境變數空間中HABITAT模型不再將環境變數的極值作為生態位的邊界，即邊界不再是剛性的，而以樣本本身所對應環境變數的一個鄰域作為適宜物種分布的環境條件，這樣就排除了某些極限環境條件。遺憾的是，HABITAT模型對邊界的刻畫仍然依賴於外圍樣本。

基於Gower距離演算法的DOMAIN模型利用點-點的相似矩陣計算目標點上環境變數的適宜性，該適宜性表示了在環境變數空間中(而非現實分布空間中)，目標點與離它最近的分布樣本點之間的相似程度。在確定物種的生境或者分布范圍時，首先需要確定一個閾值以排除非適宜分布區。與之前BIOCLIM方法相比，DOMAIN模型在環境變數空間中確定的環境超矩形並不一定是連續的。

生態位因子分析模型(ENFA)通過計算邊際性和環境偏差來度量目標點的適宜性。在一維情況下，邊際性表現為該環境變數的值域上，分布樣本點所對應的環境變數的均值(樣本均值)與研究區所有點對應的環境變數的均值(全局均值)之間的差；環境偏差其實就是該環境變數的樣本方差與全局方差之間的差別。在多維情況下，邊際性和環境偏差以多維向量的形式表示。在確定了邊際性和環境偏差之後，應用閾值對環境條件進行篩選，可得到物種在環境變數空間中的適宜范圍, 將其映射到實際研究區，便可得到物種的分布區域。

BF模型以邊界函數界定物種在環境變數空間上的邊界。以二維環境變數(V1和V2)空間為例，邊界函數的確定方法分為以下步驟: 首先，收集物種分布樣本及與之相關的環境變數V1和V2，並作散點圖；其次，對其中的一個變數(例如V1)進行分段並取各段的中值(或均值)，對各段V1值相對應的V2進行排序，選擇一定比例(如5%)的極值並統計極值的平均；再次，在對每一段進行相應分析之後，可得一系列環境變數對偶值，對這些值進行擬合，便可得環境變數的邊界函數，對影響研究物種分布的各環境變數都進行相應的分析，則可得出物種在整個環境變數空間上的邊界；最後，將所得邊界映射至研究區的環境變數，便可估計物種的潛在分布區。該方法更加准確的刻畫了環境變數空間上的生態位，其缺憾在於相關計算和處理較為繁瑣。

CART模型通過二值遞歸分割產生二叉樹，在每一個可能的節點根據變數的值進行判斷並將變數的所有值分割為兩個子類。每一次分割都只基於單個變數值，在此過程中，有些變數值可能會被採用多次，而另外一些變數值則可能不會被採用。在每一次分割之後，能夠保證包含在兩子類中的變數值是「有區別的最大化」。兩個子類的變數值根據一定的准則被繼續分割，直至達到分類的目的。在物種潛在分布模擬中，通常以物種分布樣本上各變數的極值作為節點進行分割。

GARP模型利用物種的分布數據和環境數據運行產生不同規則的集合，判斷物種的生態需求，然後預測物種的潛在分布區。GARP模型是一個反復迭代，尋找最優種類分布規則的過程，在模型中，遺傳演算法本身並不能刻畫生物分布與環境因子的關系，被用來刻畫這種關系的是「規則(Rule)」，如Range規則, Atomic規則, Logit規則等等，遺傳演算法的作用是為這些規則尋找最大的參數。GARP模型具有以下優點: 首先，它能快速有效的搜索多變數空間；其次，遺傳演算法是一種非參數方法，它對變數所屬總體的統計分布形式沒有嚴格要求；第三，GARP模型中集成了多類規則，各類規則之間的互補提高了GARP的模擬能力。

2 各物種分布模型的性能表現

應用本文提及的物種分布模型，Elith等對分布於全球6個不同地區的226種物種(澳大利亞濕潤赤道地區的鳥類和植物種、加拿大安大略省的鳥類、澳大利亞新南威爾士州的植物種、哺乳動物和爬行動物種、紐西蘭的植物種、南美5個國家的植物種以及瑞士的植物種)的空間分布進行了模擬研究，並根據實測樣本數據對結果進行了評價，相關結論認為，Maxent模型具有較好的性能表現。自2006年被開發以來，應用該模型進行物種保護區規劃、入侵物種的潛在分布預測以及物種的空間分布對氣候變化的響應等研究的報道已超過2000次，這也從另一個側面說明了相關研究領域對該模型的認可程度。GLM模型、GAM模型和GARP模型的性能位於Maxent模型之後，但優於DOMAIN模型和BIOCLIM模型。Tsor等選擇分布於以色列的42種蛇類、鳥類和蝙蝠物種進行了空間分布的研究和相關模型的性能評價，結論也同樣認為，BIOCLIM模型的性能較差。對其他模型性能的評價結果，卻與Elith等的結果有所區別：GARP模型和MD模型的性能優異，HABITAT模型、DOMAIN模型和ENFA模型的性能次之。關於物種分布模型性能評價的最新結果顯示：選用不同的性能評價手段對模型的性能進行評價，會導致得出不同的結果；另外，若對適宜分布區范圍較小的物種進行空間分布的模擬，則模型之間的差異較大，相反，若研究物種的分布較為廣泛，則各模型的性能表現出較高的一致性。

Ⅷ 生態學模型與各個行為改變理論之間的關系如何

生態學模型，一個個行為改變理論之間有必然的聯系，我們說這個生態模型是根據理論爾製造出來的。

Ⅸ 生態學家用能量金字塔模型來體現生態系統中能量流動的過程，在能量金字塔中，高一級的營養級疊加在低一級