生態模型
⑴ 如何用matlab構建生態模型框架
構建一體化生態系統模型框架 可將其分成若幹部分，如環境模型（空氣中有害物物質的含量啦，濕度啦），動物，植物，還有一些非生物因素啦等等 題目要求具體數據，我理解為在第一問時並不需要代入數據，可以設其為x等未知量。具體數據如果有需要下面幾問再代入。 需要數據干什麼用的？？？ 當然是計算！！！ 計算什麼？？？ 高中生物，我們都學過什麼第幾能量級啦能量傳遞效率啦，氮循環，碳循環等等。。。這都可以計算的。 模型咱不能完全自己造，要根據別人的模型來。 2.生態系統動態監測與管理系統 監測什麼？？？ 包括濕地的位置與面積、濕地的氣象與大氣環境、濕地生物、濕地土壤、濕地水體、濕地自然災害及濕地分布區域的社會經濟要素等 濕地的位置與面積可以通過處理衛星遙感影像獲得，也可以通過實地調查和測量獲得，屬於空間數據。 大氣環境監測的主要監測指標包括氣溫、降水量、空氣濕度、蒸發量、風、輻射量、CO2和CH4排放速率與通量、氮氧化物的干濕沉降等。 濕地生物監測的主要指標包括植被類型、分布與面積，群落種類組成和生活型、多度、蓋度、高度、葉面積指數、建群種和優勢種、濕地 景觀類型面積變化、濕地景觀格局變化、濕地景觀破碎化程度、濕地生物量和初級生產力，濕地水禽、魚類、獸類、爬行類、兩棲類動物 種類和種群數量，濕地浮游植物、浮游動物、底棲生物的種類與生物量，昆蟲的種類與數量等。這些指標既包括空間數據，也包括屬性數據。 濕地土壤監測的主要指標有土壤類型與分布、質地、容重、pH、含鹽量、含水量、全氮、全磷、有機質含量等。濕地土壤分布屬於空間數 據，其它土壤數據屬於屬性數據。 濕地水體監測的主要指標有濕地地表水位、地下水位、徑流量、流速、pH、透明度、礦化度、總氮、總磷、氨氮、硝態氮、化學需氧量等。 這些指標都屬於屬性數據。 濕地自然災害監測的主要指標有濕地地表水面積變化、洪澇頻率、火災、蟲害、台風災害等。 濕地的區域社會經濟要素監測內容有放牧面積和載畜量、區域化肥施用量、水產養殖面積、水產品產量、旅遊人數、旅遊時間、濕地科研文化等。 如何管理？？？ 空間資料庫：就是做個地圖標出植被類型啦土壤類型了。 屬性資料庫：就是檢測所得的實時數據。 3.生態系統健康評估及預警 第一問可以得到模型，可以理解為一個函數。第二問就能測到數據了，還能管理數據。 這些數據對於評估有什麼用呢？？？ 可以參照一個標准對其生態系統進行健康評估。。。如果說不健康或亞健康這時候就可以預警，根據不健康內容，具體說哪個種群（或其他）危險
4.將福田保護區代入模型，然後選取一個當下福田紅樹林最迫切需要解決的生態系統問題，基於構建的模型框架從健康預警的角度出 發對其生態發展趨勢進行預測分析，並給出具體的保護、管理建議。
⑵ 有什麼關於生態模型的工作我是本科生
生態學專業的學生畢業後，就業方向也比較廣泛。畢業生可就職於政府的環境規劃部門、環境資源咨詢公司，或者到一些化學、製造、工程、采礦、石油等領域的公司中擔任環境專業人員或工程師。例如：環境科學專業的學生，畢業後可在高等院校、科研機構、環境保護與環境監測、城市規劃與建設等部門從事教學、科研、管理及應用技術方面的工作；環境工程專業的學生，畢業後則可以就職於政府的環境規劃部門、環境資源咨詢公司或者在一些涉及化學、製造、工程、采礦、石油等領域的公司中擔任環境專業人員或工程師等；環境保護和監測專業的學生，在畢業後就可以去有關的環保部門、工礦企業、大、中、技院。生態學專業的就業：主要到城市建設、園林、林業部門和花卉企業從事風景區、森林公園、城鎮各類園林綠地的規劃、設計、環保、城市規劃、園林、農林、水利、施工。
⑶ 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。
⑷ 植被生態優化管理模型
優化管理模型的建立方法，是將有限差分或有限元數值計算方法與最優化技術相結合，採用地下水系統數值模擬和線性規劃法，通過相應矩陣法耦合建模，確立在水位降深約束條件下，各管理亞區總開采量最大為管理模型的目標函數，在資源量、社會效益、生態效益、生態水位等約束條件下建立起地下水生態優化管理模型。
1.管理目標
針對地下水研究區內開采地下水過程中出現的主要問題和維持植被生態穩定的主要特徵，擬定出地下水資源管理的具體目標，主要包括以下兩方面內容：一是，優化地下水開采井的布局，最大程度地既滿足供水需求，也滿足生態環境的需水；二是，有效地調控地下水位，使不同地段的地下水位，維持在植被種群生態水位允許變化范圍之內，或是防止產生土壤鹽漬化。
2.管理方案及管理期
根據研究區內的地下水系統結構特徵、行政區劃、用水現狀和規劃、開采布局、取水量的時空分布以及植被群落分帶特徵，將其劃分為若干個管理亞區。優化管理期通常需要一個水文年以上，至少涵蓋整個植物生長期。
3.決策變數
決策變數是表示研究系統狀態的一組變數。可以是各個管理亞區的取水井的開采量（Q（i，k）），即Q（i，k）是第i管理區在第k個管理時段末地下水的開采量（m3/d），i=1，2，3，4……n；k=1，2，3……。
4.目標函數
各管理亞區規劃開采量最大，管理函數為下式：
生態水文地質學
式中：NQC為管理亞區數；NV為管理時段數。
5.約束條件
約束條件是關於決策變數和相關變數的限制范圍，主要有水資源量的約束、水位約束、生態環境約束等。
（1）水位約束
水位約束是一組保證各個管理亞區內各目標節點的水位降深值不超過最大允許降深值，用下式表示：
生態水文地質學
式中：S（j，k）為j點在k管理時段末的水位降深值（m）；Smax（j）為j點水位最大允許降深值（m）。
線性含水系統中，當有NQC個抽（注）井存在時，它們在j點引起的水位降深（或升幅）是每一口抽（注）井獨立工作時，在j點所引起的水位降深代數和。即可用相應矩陣線性來表示：
生態水文地質學
式中：β（i，j，k）為在抽水時段k內，當i個井（亞區）抽取（注入）單位水量，在j點引起的水位降深（或升幅），稱為水位響應系數。式（8-3）可表示為：
生態水文地質學
（2）生態環境約束
潛水含水系統與植被生態系統聯系密切。潛水位既不能低於植被種群生態水位的閾值（hd，i），也不能高於產生次生鹽漬化的水位閾值（hz，i），分別有：
生態水文地質學
式中：Sd（j）為j點初始水位與植被種群生態水位的閾值（hd，i）的水位差。
生態水文地質學
式中：Sz（j）為j點初始水位與產生次生鹽漬化的水位閾值（hz，i）的水位差。
（3）供水能力的約束
通常，考慮含水層的出水能力，各亞區取水量總和不超過含水層的極限開采量。對於西北乾旱內陸盆地大型洪積扇含水系統來說，含水系統出水能力很強，但地下水補給量Dmax（k）卻有限，供水能力受補給資源量的限制。
生態水文地質學
以上各式與地下水三維模型共同構成植被生態地下水優化管理模型。
總的來說，目前，無論水文地質的觀察尺度，還是地下水流場動態模擬和地下水管理模型均可滿足植被生態地下水優化管理模型的要求，模擬精度高低，取決於以下條件：①與地下水管理模型精度有關的水文地質概念模型是否能較真實地反映研究區的水文地質結構，以及水文地質參數系統反映地下水流場的真實程度；②取決於所獲取的地下水補給量（大氣降水入滲補給量、河渠滲入量、側滲補給量等）、排泄量（陸面蒸發量（含裸地蒸發量、蒸騰量）、地下水泄出量、開采量等）的真實性；③研究區內植被群落生態水位閾值的准確程度等。只要深入細致地做好與上述有關的生態水文地質調查工作，准確獲取所需各項參數，進行深入分析，建立實用的植被生態地下水優化管理模型並不困難。
⑸ 生態系統模型
比較方便並且容易寫報告的是：「魚+水+水草+石英砂」的生態瓶。
理想的生態循環是：水草放氧氣供魚呼吸或被魚吃掉，魚放二氧化碳供水草光合作用，魚和水草的代謝產物供石英砂中細菌分解，細菌分解產物給水草提供營養元素。
但是堅持兩年是不可能的，很多條件不好控制，我們做的實驗最久的堅持了2個星期。
一般自製生態系統，不會很長久。
你們可以考慮做點兒別的，如果還想讓我給提點兒這方面建議的話，給我留言說一下你們的年級和大致實驗條件，我給你們想想。
其實植物類的比較好做，報告也比較好寫。
打字不易，如滿意，望採納。
⑹ 健康生態模型在第幾章
健康生態管理模型，它是在第3章的第42頁，它這個是上面有相關的記載和說明的，你可以去這個文件裡面查看一下
⑺ 生態系統健康評價模型有哪些
系,採用因子分析法賦予指標權重,應用模糊數學方法構建評價模型。
將健康概念引入城市生態系統研究,從復合生態系統角度評價和辨析城市生態環境問題,為生態城市建設提供決策依據極具現實意義.基於城市復合生態系統健康內涵,提出用距離指數和協調指數表徵系統發展水平和協調狀況,構建整合距離指數和協調指數的城市生態系統健康評價模型,並設定了城市生態系統健康狀態的評價標准,建立城市生態系統健康評價指標體系.
例如對寧波的實例分析揭示了寧波城市生態系統健康特徵和地域空間分布,表明模型能夠很好地辨識城市生態系統的復合特徵和地域空間特徵,指示城市生態規劃和建設的重點行動領域,為城市實施可持續發展戰略提供決策依據.
對重慶市城市生態系統健康狀態進行了實例研究.結果表明,重慶生態系統健康在結構功能方面屬於病態;可持續利用能力和動態變化方面屬於亞健康狀態,城市生態系統健康綜合狀況屬於亞健康狀態.以北京、天津、上海作為參比城市進行了對比評價,得出北京、天津和上海也均處於亞健康狀態的結論;但4個城市生態系統整體健康狀況排序為:上海、北京、天津、重慶.通過此評價,明確了重慶城市生態系統健康的狀況及其影響因子,了解了重慶與其它3個直轄市的健康差距,為重慶城市生態規劃與保護提供科學依據過定性和定量分析建立了一套相對完整的評價指標。體系,採用因子分析法賦予指標權重,應用模糊數學方法構建評價模型。
將健康概念引入城市生態系統研究,從復合生態系統角度評價和辨析城市生態環境問題,為生態城市建設提供決策依據極具現實意義.基於城市復合生態系統健康內涵,提出用距離指數和協調指數表徵系統發展水平和協調狀況,構建整合距離指數和協調指數的城市生態系統健康評價模型,並設定了城市生態系統健康狀態的評價標准,建立城市生態系統健康評價指標體系.
例如對寧波的實例分析揭示了寧波城市生態系統健康特徵和地域空間分布,表明模型能夠很好地辨識城市生態系統的復合特徵和地域空間特徵,指示城市生態規劃和建設的重點行動領域,為城市實施可持續發展戰略提供決策依據.
對重慶市城市生態系統健康狀態進行了實例研究.結果表明,重慶生態系統健康在結構功能方面屬於病態;可持續利用能力和動態變化方面屬於亞健康狀態,城市生態系統健康綜合狀況屬於亞健康狀態.以北京、天津、上海作為參比城市進行了對比評價,得出北京、天津和上海也均處於亞健康狀態的結論;但4個城市生態系統整體健康狀況排序為:上海、北京、天津、重慶.通過此評價,明確了重慶城市生態系統健康的狀況及其影響因子,了解了重慶與其它3個直轄市的健康差距,為重慶城市生態規劃與保護提供科學依據
⑻ 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。
⑼ 種群指數增長和邏輯斯蒂增長模型的生態意義
種群指數增長模型是一種理想化的模型，它表達了種群在無外界壓力（環境資源與競爭）情況下的增長模式。這種理想的模型使物種數量得以壯大和延續，但是從另一方面講又會給本地物種帶來競爭壓力（例如生物入侵就是一種典型的指數增長模型）。
邏輯斯蒂增長模型是實際的種群增長模型，它表明了在有限環境條件下，種群的生長會隨著資源的消耗而受到抑制的規律，這種規律普遍存在，得以使生態系統中各個物種相平衡，達到可持續而又不損害其他物種的狀態。
具體內容你可以看一些書和文章··· 然後根據自己的理解和總結下定論！
⑽ 生態模型與Logistic映射
1.生態模型
設X（t）是某一物種的數量，A是它的現存食物，則X（t）的產生項為：
分形混沌與礦產預測
這里增殖系數k（＞0）表示物種繁殖後代的能力.如果用d（＞0）表示物種的死亡率，則X（t）的死亡項為：
分形混沌與礦產預測
由（6.3.1）和（6.3.2），可得到物種X（t）最簡單的線性方程：
分形混沌與礦產預測
它的解為：
分形混沌與礦產預測
如果環境惡劣，天敵猖獗，食物短缺和疾病流行等，就會出現KA＜d的情況.這時無論該物種在t=0時的數量X（0）有多麼大，隨著時間t→∞它都會在生存競爭中被淘汰，即X（t）→0.而當食物豐富，環境優越，條件有利於物種的繁殖發展時，就會有kA＞d，這時只要初始值X（0）不為零，該物種就會指數增長，最後達到無窮多.
在生物界，舊物種由於不適應環境的變化而被淘汰的現象屢見不鮮.然而，作為適者生存的物種從未出現過無窮發展的現象.原因是物種的食物資源A是有限的，它被消耗掉後再生產出來，在這個消耗——再生產的過程中，A和X應滿足物質守恆條件，即：
分形混沌與礦產預測
由於B是一個常數，物種發展就要受到有限資源的限制.當X很小時，這種限制並不明顯.隨著X的增長，自然資源越來越被充分地利用，對這種資源的競爭也越來越激烈，很多較弱的個體會因得不到必要的食物而中途夭折，不能參與繁殖後代.因此，由於資源的有限，物種的發展會達到一種飽和狀態.
由（6.3.5）和（6.3.3）式結合，可得到單物種發展的非線性控制方程：
分形混沌與礦產預測
通過線性穩定分析可以得到方程（6.3.6）的定態解定性條件如下：
kB＜d，X（0）=0漸近穩定
kB＞d，X（0）=0不穩定
kB＞d，X*=B-d/k漸近穩定
這說明由於資源短缺和環境惡劣等造成死亡率大於出生率時，即B＜d/k，物種消失態X（0）是穩定的；而當由於開發了新的資源和環境變好等原因使死亡率下降或出生率增加時，即B＞d/k，物種消失態X（0）變為不穩定，而被一個新的穩定的飽和態X*所取代.這個新的飽和態X*就是資源和環境所能維持的物種的數量.
由單物種方程（6.3.6）可以清楚地體現出生物界自然選擇，適者生存的法則.對於一個物種群來說，如果自然環境朝著不利於它的方向變遷，則會出現可利用資源B不足，死亡率d增大，繁殖能力k降低.這些一旦使系統落到分界點之下，即B 2.Logistic映射 把單物種方程（6.3.6）改寫為 分形混沌與礦產預測
X（t）表示t時刻的昆蟲數，k代表昆蟲繁殖後代的能力，L=B-d/k是環境能夠供養的最大昆蟲數，通常稱為環境容納量，也等於X（t）的飽和態值X*.如果我們對狀態變數和參數進行適當的標定，方程（6.3.7）可以寫成下列簡潔的形式：
分形混沌與礦產預測
方程（6.3.8）的右邊可以用一函數來表示，即：
分形混沌與礦產預測
f（x）通常稱為Logistic函數.上面的蟲口模型也稱為Logistic模型.
由（6.3.9）式可得到Logistic映射：
分形混沌與礦產預測
這實際是一種確定一系列的x值x0，x1，x2，…的遞推關系式.先選擇一個初始值x0，這個值作為式（6.3.10）中的xn被代入，由此得到x1（作為xn+1），這個x1的值又被代入，作為xn，並由此得到x2（作為xn+1），這個過程是不斷地迭代的過程.（6.3.10）式稱為映射是因為這個代數關系映射出一系列的xn值：x0，x1，x2，….下面的表6-1，表6-2，表6-3說明迭代方程（6.3.10）的動力學特徵.
表6-1 Logistic映射xn+1=kxn（1-xn）不同k值的xn值迭代結果
當k=0.500時，物種將滅絕，即xn→0.當k=1.2，2.0和2.7 時，它趨於穩定，即達到一個有限的極限值.當k超過3時，不同的k產生令人驚異的不同結果.對於k=3.1，極限值趨於在二個不同的值之間擺動.對於k=3.4，極限值趨於在四個不同的值之間擺動.當k=4.0時，辨別不出明顯的模式，初始值x0=0.500導致物種在而兩代後滅絕，而初始值x0=0.400導致其數量幾乎完全隨機.一定的k值導致很容易預言的結果，即一個固定的或周期性重復的極限值.但其他k值導致完全隨機的結果.表6-1說明Logistic映射，當k=4時，對初始值敏感依賴性.
表6-2 Logistic映射xn+1=kxn（1-xn）當k=4時的迭代情況
表6-3 Logistic映射中的倍周期分叉點序列及其收斂速率xn+1=kxn（1-xn）分叉值序列k1，k2，…，k∞的情況