生态模型
⑴ 如何用matlab构建生态模型框架
构建一体化生态系统模型框架 可将其分成若干部分，如环境模型（空气中有害物物质的含量啦，湿度啦），动物，植物，还有一些非生物因素啦等等 题目要求具体数据，我理解为在第一问时并不需要代入数据，可以设其为x等未知量。具体数据如果有需要下面几问再代入。 需要数据干什么用的？？？ 当然是计算！！！ 计算什么？？？ 高中生物，我们都学过什么第几能量级啦能量传递效率啦，氮循环，碳循环等等。。。这都可以计算的。 模型咱不能完全自己造，要根据别人的模型来。 2.生态系统动态监测与管理系统 监测什么？？？ 包括湿地的位置与面积、湿地的气象与大气环境、湿地生物、湿地土壤、湿地水体、湿地自然灾害及湿地分布区域的社会经济要素等 湿地的位置与面积可以通过处理卫星遥感影像获得，也可以通过实地调查和测量获得，属于空间数据。 大气环境监测的主要监测指标包括气温、降水量、空气湿度、蒸发量、风、辐射量、CO2和CH4排放速率与通量、氮氧化物的干湿沉降等。 湿地生物监测的主要指标包括植被类型、分布与面积，群落种类组成和生活型、多度、盖度、高度、叶面积指数、建群种和优势种、湿地 景观类型面积变化、湿地景观格局变化、湿地景观破碎化程度、湿地生物量和初级生产力，湿地水禽、鱼类、兽类、爬行类、两栖类动物 种类和种群数量，湿地浮游植物、浮游动物、底栖生物的种类与生物量，昆虫的种类与数量等。这些指标既包括空间数据，也包括属性数据。 湿地土壤监测的主要指标有土壤类型与分布、质地、容重、pH、含盐量、含水量、全氮、全磷、有机质含量等。湿地土壤分布属于空间数 据，其它土壤数据属于属性数据。 湿地水体监测的主要指标有湿地地表水位、地下水位、径流量、流速、pH、透明度、矿化度、总氮、总磷、氨氮、硝态氮、化学需氧量等。 这些指标都属于属性数据。 湿地自然灾害监测的主要指标有湿地地表水面积变化、洪涝频率、火灾、虫害、台风灾害等。 湿地的区域社会经济要素监测内容有放牧面积和载畜量、区域化肥施用量、水产养殖面积、水产品产量、旅游人数、旅游时间、湿地科研文化等。 如何管理？？？ 空间数据库：就是做个地图标出植被类型啦土壤类型了。 属性数据库：就是检测所得的实时数据。 3.生态系统健康评估及预警 第一问可以得到模型，可以理解为一个函数。第二问就能测到数据了，还能管理数据。 这些数据对于评估有什么用呢？？？ 可以参照一个标准对其生态系统进行健康评估。。。如果说不健康或亚健康这时候就可以预警，根据不健康内容，具体说哪个种群（或其他）危险
4.将福田保护区代入模型，然后选取一个当下福田红树林最迫切需要解决的生态系统问题，基于构建的模型框架从健康预警的角度出 发对其生态发展趋势进行预测分析，并给出具体的保护、管理建议。
⑵ 有什么关于生态模型的工作我是本科生
生态学专业的学生毕业后，就业方向也比较广泛。毕业生可就职于政府的环境规划部门、环境资源咨询公司，或者到一些化学、制造、工程、采矿、石油等领域的公司中担任环境专业人员或工程师。例如：环境科学专业的学生，毕业后可在高等院校、科研机构、环境保护与环境监测、城市规划与建设等部门从事教学、科研、管理及应用技术方面的工作；环境工程专业的学生，毕业后则可以就职于政府的环境规划部门、环境资源咨询公司或者在一些涉及化学、制造、工程、采矿、石油等领域的公司中担任环境专业人员或工程师等；环境保护和监测专业的学生，在毕业后就可以去有关的环保部门、工矿企业、大、中、技院。生态学专业的就业：主要到城市建设、园林、林业部门和花卉企业从事风景区、森林公园、城镇各类园林绿地的规划、设计、环保、城市规划、园林、农林、水利、施工。
⑶ 生态学模型建立的一般步骤以及一般方法是什么
简单来说，包括四个部分：建立概念模型，建立定量模型，模型检验，模型应用。 建立生态数学模型的方法一般认为至少有两种途径： 一种是分室方法，用以研究生态系统中各分室的物质与能量的流动，并给出定量的表示。 一种是实验组成成分法，主要用于复杂生态系统的生态过程(如捕食，竞争等)的分析。 以下是生态建模的一般过程示意图： 可以概括如下： 模型准备 首先要明确地定义所研究的问题，确定建模目的，确定系统边界，确定模型的组分（输入和输出变量，初始和驱动变量，参数，时空尺度），建立流程图。了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 模型假设 根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样． 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构．这里除需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较广阔的应用数学方面的知识，以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决．相似类比法，即根据不同对象的某些相似性，借用已知领域的数学模型，也是构造模型的一种方法．建模时还应遵循的一个原则是，尽量采用简单的数学工具，因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏. 建立定量模型 （或概念模型的定量化）： 选择模型类型，建立模型（确定变量间的函数关系）， 参数估计和校准（calibration），编写计算机程序，模型确认（model verification）：仔细检查数学公式和计算机程序，撰写模型文档资料。 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术． 模型分析 对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等． 模型检验 把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性．这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待．当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了．模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模．有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意． 模型时空延扩 ：把建立好的模型在时间和空间尺度进行扩展 模型应用 ： 应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的。 模型运行和评价 Levins(1966)曾提出组建数学模型的三条标准： ⑴真实性，模型的数学描述要符合生态系统实际； ⑵精确性，是指模型的预测值与实际值之间的差异程度， ⑶普遍性，即模型的适用范围和广度。 实际中，一个模型要同时满足这三条标准是十分困难的，Walters对此做了较精辟的论述，同时还介绍了两个与真实性和普遍性有关的指标，即分辩率(resolution)和完整性(wholeness)。这两个概念分别由Bledsoe和Jamieson(1969)及Holling(1966)提出的。 总之，并不是所有建模过程都要经过这些步骤，有时各步骤之间的界限也不那么分明．建模时不应拘泥于形式上的按部就班，在实际建模过程中可以灵活采取。
⑷ 植被生态优化管理模型
优化管理模型的建立方法，是将有限差分或有限元数值计算方法与最优化技术相结合，采用地下水系统数值模拟和线性规划法，通过相应矩阵法耦合建模，确立在水位降深约束条件下，各管理亚区总开采量最大为管理模型的目标函数，在资源量、社会效益、生态效益、生态水位等约束条件下建立起地下水生态优化管理模型。
1.管理目标
针对地下水研究区内开采地下水过程中出现的主要问题和维持植被生态稳定的主要特征，拟定出地下水资源管理的具体目标，主要包括以下两方面内容：一是，优化地下水开采井的布局，最大程度地既满足供水需求，也满足生态环境的需水；二是，有效地调控地下水位，使不同地段的地下水位，维持在植被种群生态水位允许变化范围之内，或是防止产生土壤盐渍化。
2.管理方案及管理期
根据研究区内的地下水系统结构特征、行政区划、用水现状和规划、开采布局、取水量的时空分布以及植被群落分带特征，将其划分为若干个管理亚区。优化管理期通常需要一个水文年以上，至少涵盖整个植物生长期。
3.决策变量
决策变量是表示研究系统状态的一组变量。可以是各个管理亚区的取水井的开采量（Q（i，k）），即Q（i，k）是第i管理区在第k个管理时段末地下水的开采量（m3/d），i=1，2，3，4……n；k=1，2，3……。
4.目标函数
各管理亚区规划开采量最大，管理函数为下式：
生态水文地质学
式中：NQC为管理亚区数；NV为管理时段数。
5.约束条件
约束条件是关于决策变量和相关变量的限制范围，主要有水资源量的约束、水位约束、生态环境约束等。
（1）水位约束
水位约束是一组保证各个管理亚区内各目标节点的水位降深值不超过最大允许降深值，用下式表示：
生态水文地质学
式中：S（j，k）为j点在k管理时段末的水位降深值（m）；Smax（j）为j点水位最大允许降深值（m）。
线性含水系统中，当有NQC个抽（注）井存在时，它们在j点引起的水位降深（或升幅）是每一口抽（注）井独立工作时，在j点所引起的水位降深代数和。即可用相应矩阵线性来表示：
生态水文地质学
式中：β（i，j，k）为在抽水时段k内，当i个井（亚区）抽取（注入）单位水量，在j点引起的水位降深（或升幅），称为水位响应系数。式（8-3）可表示为：
生态水文地质学
（2）生态环境约束
潜水含水系统与植被生态系统联系密切。潜水位既不能低于植被种群生态水位的阈值（hd，i），也不能高于产生次生盐渍化的水位阈值（hz，i），分别有：
生态水文地质学
式中：Sd（j）为j点初始水位与植被种群生态水位的阈值（hd，i）的水位差。
生态水文地质学
式中：Sz（j）为j点初始水位与产生次生盐渍化的水位阈值（hz，i）的水位差。
（3）供水能力的约束
通常，考虑含水层的出水能力，各亚区取水量总和不超过含水层的极限开采量。对于西北干旱内陆盆地大型洪积扇含水系统来说，含水系统出水能力很强，但地下水补给量Dmax（k）却有限，供水能力受补给资源量的限制。
生态水文地质学
以上各式与地下水三维模型共同构成植被生态地下水优化管理模型。
总的来说，目前，无论水文地质的观察尺度，还是地下水流场动态模拟和地下水管理模型均可满足植被生态地下水优化管理模型的要求，模拟精度高低，取决于以下条件：①与地下水管理模型精度有关的水文地质概念模型是否能较真实地反映研究区的水文地质结构，以及水文地质参数系统反映地下水流场的真实程度；②取决于所获取的地下水补给量（大气降水入渗补给量、河渠渗入量、侧渗补给量等）、排泄量（陆面蒸发量（含裸地蒸发量、蒸腾量）、地下水泄出量、开采量等）的真实性；③研究区内植被群落生态水位阈值的准确程度等。只要深入细致地做好与上述有关的生态水文地质调查工作，准确获取所需各项参数，进行深入分析，建立实用的植被生态地下水优化管理模型并不困难。
⑸ 生态系统模型
比较方便并且容易写报告的是：“鱼+水+水草+石英砂”的生态瓶。
理想的生态循环是：水草放氧气供鱼呼吸或被鱼吃掉，鱼放二氧化碳供水草光合作用，鱼和水草的代谢产物供石英砂中细菌分解，细菌分解产物给水草提供营养元素。
但是坚持两年是不可能的，很多条件不好控制，我们做的实验最久的坚持了2个星期。
一般自制生态系统，不会很长久。
你们可以考虑做点儿别的，如果还想让我给提点儿这方面建议的话，给我留言说一下你们的年级和大致实验条件，我给你们想想。
其实植物类的比较好做，报告也比较好写。
打字不易，如满意，望采纳。
⑹ 健康生态模型在第几章
健康生态管理模型，它是在第3章的第42页，它这个是上面有相关的记载和说明的，你可以去这个文件里面查看一下
⑺ 生态系统健康评价模型有哪些
系,采用因子分析法赋予指标权重,应用模糊数学方法构建评价模型。
将健康概念引入城市生态系统研究,从复合生态系统角度评价和辨析城市生态环境问题,为生态城市建设提供决策依据极具现实意义.基于城市复合生态系统健康内涵,提出用距离指数和协调指数表征系统发展水平和协调状况,构建整合距离指数和协调指数的城市生态系统健康评价模型,并设定了城市生态系统健康状态的评价标准,建立城市生态系统健康评价指标体系.
例如对宁波的实例分析揭示了宁波城市生态系统健康特征和地域空间分布,表明模型能够很好地辨识城市生态系统的复合特征和地域空间特征,指示城市生态规划和建设的重点行动领域,为城市实施可持续发展战略提供决策依据.
对重庆市城市生态系统健康状态进行了实例研究.结果表明,重庆生态系统健康在结构功能方面属于病态;可持续利用能力和动态变化方面属于亚健康状态,城市生态系统健康综合状况属于亚健康状态.以北京、天津、上海作为参比城市进行了对比评价,得出北京、天津和上海也均处于亚健康状态的结论;但4个城市生态系统整体健康状况排序为:上海、北京、天津、重庆.通过此评价,明确了重庆城市生态系统健康的状况及其影响因子,了解了重庆与其它3个直辖市的健康差距,为重庆城市生态规划与保护提供科学依据过定性和定量分析建立了一套相对完整的评价指标。体系,采用因子分析法赋予指标权重,应用模糊数学方法构建评价模型。
将健康概念引入城市生态系统研究,从复合生态系统角度评价和辨析城市生态环境问题,为生态城市建设提供决策依据极具现实意义.基于城市复合生态系统健康内涵,提出用距离指数和协调指数表征系统发展水平和协调状况,构建整合距离指数和协调指数的城市生态系统健康评价模型,并设定了城市生态系统健康状态的评价标准,建立城市生态系统健康评价指标体系.
例如对宁波的实例分析揭示了宁波城市生态系统健康特征和地域空间分布,表明模型能够很好地辨识城市生态系统的复合特征和地域空间特征,指示城市生态规划和建设的重点行动领域,为城市实施可持续发展战略提供决策依据.
对重庆市城市生态系统健康状态进行了实例研究.结果表明,重庆生态系统健康在结构功能方面属于病态;可持续利用能力和动态变化方面属于亚健康状态,城市生态系统健康综合状况属于亚健康状态.以北京、天津、上海作为参比城市进行了对比评价,得出北京、天津和上海也均处于亚健康状态的结论;但4个城市生态系统整体健康状况排序为:上海、北京、天津、重庆.通过此评价,明确了重庆城市生态系统健康的状况及其影响因子,了解了重庆与其它3个直辖市的健康差距,为重庆城市生态规划与保护提供科学依据
⑻ 生态学模型是什么
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，因为它能提供对组内相关系数的估 计，从而判断多水平模型的构建是否有其必要性。
⑼ 种群指数增长和逻辑斯蒂增长模型的生态意义
种群指数增长模型是一种理想化的模型，它表达了种群在无外界压力（环境资源与竞争）情况下的增长模式。这种理想的模型使物种数量得以壮大和延续，但是从另一方面讲又会给本地物种带来竞争压力（例如生物入侵就是一种典型的指数增长模型）。
逻辑斯蒂增长模型是实际的种群增长模型，它表明了在有限环境条件下，种群的生长会随着资源的消耗而受到抑制的规律，这种规律普遍存在，得以使生态系统中各个物种相平衡，达到可持续而又不损害其他物种的状态。
具体内容你可以看一些书和文章··· 然后根据自己的理解和总结下定论！
⑽ 生态模型与Logistic映射
1.生态模型
设X（t）是某一物种的数量，A是它的现存食物，则X（t）的产生项为：
分形混沌与矿产预测
这里增殖系数k（＞0）表示物种繁殖后代的能力.如果用d（＞0）表示物种的死亡率，则X（t）的死亡项为：
分形混沌与矿产预测
由（6.3.1）和（6.3.2），可得到物种X（t）最简单的线性方程：
分形混沌与矿产预测
它的解为：
分形混沌与矿产预测
如果环境恶劣，天敌猖獗，食物短缺和疾病流行等，就会出现KA＜d的情况.这时无论该物种在t=0时的数量X（0）有多么大，随着时间t→∞它都会在生存竞争中被淘汰，即X（t）→0.而当食物丰富，环境优越，条件有利于物种的繁殖发展时，就会有kA＞d，这时只要初始值X（0）不为零，该物种就会指数增长，最后达到无穷多.
在生物界，旧物种由于不适应环境的变化而被淘汰的现象屡见不鲜.然而，作为适者生存的物种从未出现过无穷发展的现象.原因是物种的食物资源A是有限的，它被消耗掉后再生产出来，在这个消耗——再生产的过程中，A和X应满足物质守恒条件，即：
分形混沌与矿产预测
由于B是一个常数，物种发展就要受到有限资源的限制.当X很小时，这种限制并不明显.随着X的增长，自然资源越来越被充分地利用，对这种资源的竞争也越来越激烈，很多较弱的个体会因得不到必要的食物而中途夭折，不能参与繁殖后代.因此，由于资源的有限，物种的发展会达到一种饱和状态.
由（6.3.5）和（6.3.3）式结合，可得到单物种发展的非线性控制方程：
分形混沌与矿产预测
通过线性稳定分析可以得到方程（6.3.6）的定态解定性条件如下：
kB＜d，X（0）=0渐近稳定
kB＞d，X（0）=0不稳定
kB＞d，X*=B-d/k渐近稳定
这说明由于资源短缺和环境恶劣等造成死亡率大于出生率时，即B＜d/k，物种消失态X（0）是稳定的；而当由于开发了新的资源和环境变好等原因使死亡率下降或出生率增加时，即B＞d/k，物种消失态X（0）变为不稳定，而被一个新的稳定的饱和态X*所取代.这个新的饱和态X*就是资源和环境所能维持的物种的数量.
由单物种方程（6.3.6）可以清楚地体现出生物界自然选择，适者生存的法则.对于一个物种群来说，如果自然环境朝着不利于它的方向变迁，则会出现可利用资源B不足，死亡率d增大，繁殖能力k降低.这些一旦使系统落到分界点之下，即B 2.Logistic映射 把单物种方程（6.3.6）改写为 分形混沌与矿产预测
X（t）表示t时刻的昆虫数，k代表昆虫繁殖后代的能力，L=B-d/k是环境能够供养的最大昆虫数，通常称为环境容纳量，也等于X（t）的饱和态值X*.如果我们对状态变量和参数进行适当的标定，方程（6.3.7）可以写成下列简洁的形式：
分形混沌与矿产预测
方程（6.3.8）的右边可以用一函数来表示，即：
分形混沌与矿产预测
f（x）通常称为Logistic函数.上面的虫口模型也称为Logistic模型.
由（6.3.9）式可得到Logistic映射：
分形混沌与矿产预测
这实际是一种确定一系列的x值x0，x1，x2，…的递推关系式.先选择一个初始值x0，这个值作为式（6.3.10）中的xn被代入，由此得到x1（作为xn+1），这个x1的值又被代入，作为xn，并由此得到x2（作为xn+1），这个过程是不断地迭代的过程.（6.3.10）式称为映射是因为这个代数关系映射出一系列的xn值：x0，x1，x2，….下面的表6-1，表6-2，表6-3说明迭代方程（6.3.10）的动力学特征.
表6-1 Logistic映射xn+1=kxn（1-xn）不同k值的xn值迭代结果
当k=0.500时，物种将灭绝，即xn→0.当k=1.2，2.0和2.7 时，它趋于稳定，即达到一个有限的极限值.当k超过3时，不同的k产生令人惊异的不同结果.对于k=3.1，极限值趋于在二个不同的值之间摆动.对于k=3.4，极限值趋于在四个不同的值之间摆动.当k=4.0时，辨别不出明显的模式，初始值x0=0.500导致物种在而两代后灭绝，而初始值x0=0.400导致其数量几乎完全随机.一定的k值导致很容易预言的结果，即一个固定的或周期性重复的极限值.但其他k值导致完全随机的结果.表6-1说明Logistic映射，当k=4时，对初始值敏感依赖性.
表6-2 Logistic映射xn+1=kxn（1-xn）当k=4时的迭代情况
表6-3 Logistic映射中的倍周期分叉点序列及其收敛速率xn+1=kxn（1-xn）分叉值序列k1，k2，…，k∞的情况