數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)的應(yīng)用及研究

內(nèi)容概要

由楊東方編著的《數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)的應(yīng)用及研究（15）》通過(guò)闡述數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)的應(yīng)用和研究，定量化的展示生態(tài)系統(tǒng)中環(huán)境因子和生物因子的變化過(guò)程，揭示生態(tài)系統(tǒng)的規(guī)律和機(jī)制以及其穩(wěn)定性、連續(xù)性的變化，使生態(tài)數(shù)學(xué)模型在生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮巨大作用。在科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，通過(guò)該書(shū)的學(xué)習(xí)，可以幫助讀者了解生態(tài)數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用、發(fā)展和研究的過(guò)程；分析不同領(lǐng)域、不同學(xué)科的各種各樣生態(tài)數(shù)學(xué)模型；探索采取何種數(shù)學(xué)模型應(yīng)用于何種生態(tài)領(lǐng)域的研究；掌握建立數(shù)學(xué)模型的方法和技巧。此外，該書(shū)還有助于加深對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的量化理解，培養(yǎng)定量化研究生態(tài)系統(tǒng)的思維。
《數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)的應(yīng)用及研究（15）》主要內(nèi)容為：介紹各種各樣的數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)不同領(lǐng)域的應(yīng)用，如在地理、地貌、水文和水動(dòng)力以及環(huán)境變化、生物變化和生態(tài)變化等領(lǐng)域的應(yīng)用。詳細(xì)闡述了數(shù)學(xué)模型建立的背景、數(shù)學(xué)模型的組成和結(jié)構(gòu)以及其數(shù)學(xué)模型應(yīng)用的意義。
《數(shù)學(xué)模型在生態(tài)學(xué)的應(yīng)用及研究（15）》適合氣象學(xué)、地質(zhì)學(xué)、海洋學(xué)、環(huán)境學(xué)、生物學(xué)、生物地球化學(xué)、生態(tài)學(xué)、陸地生態(tài)學(xué)、海洋生態(tài)學(xué)和海灣生態(tài)學(xué)等有關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)工作者和相關(guān)學(xué)科的專家參閱，也適合高等院校師生作為教學(xué)和科研的參考。

書(shū)籍目錄

LAI升尺度轉(zhuǎn)換誤差的計(jì)算
岸邊帶的植被演替模型
土地利用的指數(shù)計(jì)算
農(nóng)田管理的模糊c-均值聚類法
集合種群的生態(tài)位模型
遼東櫟種群的格局指數(shù)計(jì)算
闊葉紅松林的空間點(diǎn)格局計(jì)算
模糊物元的評(píng)價(jià)模型
棲息地的元胞自動(dòng)機(jī)模型
區(qū)域生態(tài)的安全預(yù)警指數(shù)計(jì)算
生態(tài)系統(tǒng)功能價(jià)值的評(píng)估模型
懸浮顆粒物濃度的計(jì)算
土壤動(dòng)物群落的指數(shù)計(jì)算
城市生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)
城市化的生態(tài)模型
大型潘的增長(zhǎng)率計(jì)算
“網(wǎng)狀”的生態(tài)指標(biāo)體系
農(nóng)業(yè)綠色GDP的核算公式
農(nóng)業(yè)的養(yǎng)分利用模型
封山育林措施實(shí)施效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
生態(tài)空間的元胞自動(dòng)機(jī)模型
FAcE系統(tǒng)的水稻生育期模型
土地生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)模型
林下植被的生物量模型
土壤容重的計(jì)算
土壤硝態(tài)氮的計(jì)算公式
草原產(chǎn)草量的計(jì)算
森林一草原交錯(cuò)區(qū)的景觀格局動(dòng)態(tài)模型
中國(guó)生態(tài)足跡的動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)模型
河溪生態(tài)的模糊概率評(píng)價(jià)
景觀生態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算
馬鹿冬季生境的IJogistic模型
西湖葉綠素a的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
森林生物量計(jì)算
城市生態(tài)安全的空間模糊綜合評(píng)價(jià)
濕地生態(tài)的承載模型
森林植被的坡面流水運(yùn)動(dòng)方程
土壤食物網(wǎng)的面向過(guò)程模型
西花薊馬的發(fā)育公式
植物分布格局的計(jì)盒維數(shù)公式
中值溫度的計(jì)算
禽棲息地的評(píng)價(jià)模型
森林水源的涵養(yǎng)量公式
植物抗寒性的電阻抗圖譜模型
人口環(huán)境消費(fèi)的模型
大型無(wú)脊椎動(dòng)物的耐受值計(jì)算
健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型
旅游生態(tài)足跡的模型
球等鞭金藻生長(zhǎng)速率與營(yíng)養(yǎng)鹽的模型
區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)函數(shù)
農(nóng)田土壤肥力的指數(shù)計(jì)算
災(zāi)變規(guī)律的關(guān)鍵時(shí)公式
文昌魚(yú)資源量的計(jì)算
南瓜低溫脅迫后的傷害計(jì)算
大氣污染指數(shù)的計(jì)算
景觀指數(shù)的計(jì)算
植物物種多樣性的計(jì)算
森林景觀的格局公式
有機(jī)物分解的非線性模型
農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)決策公式
農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型
土地資源生態(tài)安全值的計(jì)算
生態(tài)系統(tǒng)彈性力指數(shù)的計(jì)算
喀斯特農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)公式
根系養(yǎng)分吸收的動(dòng)力學(xué)模型
水土保持價(jià)值的計(jì)算
紅壤旱地效益指標(biāo)的計(jì)算
棉田害蟲(chóng)的群落動(dòng)態(tài)公式
桂圓多糖含量的計(jì)算
行道樹(shù)的生態(tài)效應(yīng)公式
作物的能量產(chǎn)出公式
農(nóng)田污水灌溉的正負(fù)效應(yīng)價(jià)值計(jì)算
土地利用生態(tài)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算
作物水分利用的公式
江蘺日生長(zhǎng)率的計(jì)算
植物種群的生態(tài)位計(jì)算
土地利用的變化模型
地下水使用的生態(tài)經(jīng)濟(jì)計(jì)算
作物產(chǎn)量的潛力模型
煤礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)公式
根系生理指標(biāo)的計(jì)算
土壤水分的時(shí)空分布模型
森林景觀資源的承載指數(shù)
土地利用結(jié)構(gòu)的時(shí)空變化公式
太行山片麻巖區(qū)的景觀格局公式
方斑東風(fēng)螺遺傳多樣性的計(jì)算
西葫蘆葉片的氣孔計(jì)算
重慶市的生態(tài)足跡計(jì)算
小麥秸稈分解指標(biāo)的計(jì)算
球等鞭金藻的變速流加模型
土壤有機(jī)碳的指數(shù)計(jì)算
降雨徑流產(chǎn)沙的相對(duì)誤差
降雨均勻系數(shù)
年土壤流失厚度
植被蒸散量的計(jì)算
景觀空間格局的指數(shù)
農(nóng)田溝壟微型集雨水量的計(jì)算
降水量相對(duì)變化率
土壤鹽分平衡
樹(shù)干流量的計(jì)算
坡面侵蝕的動(dòng)力方程
葉綠素a含量的計(jì)算
土壤抗蝕性指標(biāo)
土壤氮的空間Kriging插值
土壤磷吸附的動(dòng)力學(xué)方程
海涂圍墾區(qū)土壤鹽分的時(shí)空變異性
土壤水分平衡公式
土壤分離速率計(jì)算
黃土高原流域的水量平衡模型
農(nóng)田保持土壤量的計(jì)算
蓄水坑灌的徑流計(jì)算
水質(zhì)的模型
土壤重金屬污染的評(píng)價(jià)公式
土壤水分特征的分形模型
土壤重金屬污染程度的評(píng)價(jià)方法
土壤水分的時(shí)間序列公式
坡面徑流的沖刷公式
磷酸鈣的溶出率
膜下滴灌棉花水分平衡
馬尾松林土壤的抗蝕性計(jì)算
土壤粒徑的指標(biāo)計(jì)算
金屬的生物毒性效應(yīng)計(jì)算
土壤的滲透性公式
土壤全氮含量的計(jì)算
坡面水流細(xì)溝的摩阻流速公式
反演地表通量的熱量平衡模型
土地資源評(píng)價(jià)的加權(quán)函數(shù)
土壤水鹽空間的自相關(guān)公式
黃土地區(qū)的水窖計(jì)算
海洋微藻的光衰減模型

章節(jié)摘錄

　　1背景　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性處理問(wèn)題的能力，在數(shù)據(jù)擬合、函數(shù)逼近等方面顯示出較大優(yōu)勢(shì)，但存在因數(shù)據(jù)隨機(jī)性大而出現(xiàn)“過(guò)擬合”現(xiàn)象，導(dǎo)致預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不精確。小波分析能有效地從信號(hào)中提取所需信息，實(shí)現(xiàn)時(shí)域和頻域的高分辨局部定位。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和小波的局部特性結(jié)合，具有自適應(yīng)分辨性和良好的容錯(cuò)能力，已成功應(yīng)用到水質(zhì)評(píng)價(jià)、水文預(yù)測(cè)等諸多相關(guān)領(lǐng)域，并取得了比傳統(tǒng)方法更為科學(xué)的結(jié)果?！　∪~綠素a是水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要指標(biāo)之一，通過(guò)測(cè)定葉綠素a含量能夠在一定程度上反映水質(zhì)狀況，故盧志娟等以葉綠素a為預(yù)測(cè)對(duì)象。通過(guò)小波分析對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使低頻和高頻部分分離，根據(jù)輸入變量的不同，利用BP網(wǎng)絡(luò)建立兩種模型并進(jìn)行比較，選擇預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性較高的模型對(duì)西湖葉綠素a濃度進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，為西湖富營(yíng)養(yǎng)化管理提供科學(xué)依據(jù)。　　2公式　　2.1BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及原理　　盧志娟等采用的誤差反向傳播BP網(wǎng)絡(luò)模型選取3層神經(jīng)元，包括輸入層，隱層和輸出層。輸入層接受外部信息；隱層用來(lái)表示和存儲(chǔ)知識(shí)，其層數(shù)和節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度；輸出層輸出結(jié)果。各相鄰兩層之間單方向互聯(lián)（圖1）。　　2.2小波多分辨率分析　　小波分析可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，有效地從信號(hào)中提取所需的信息，實(shí)現(xiàn)時(shí)域和頻域的高分辨局部定位。多分辨率分析就是尋找一組低通、高通濾波器組，隨著分解尺度由小到大的變化，將信號(hào)不斷向下分解，得到一系列不同分辨率的低頻概貌信號(hào)和高頻細(xì)節(jié)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)在各尺度上由粗到精地觀察目標(biāo)信號(hào)。將這些得到的低頻和高頻信號(hào)通過(guò)重構(gòu)過(guò)程可以還原出信號(hào)原貌?！　　?/pre>








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