生态学建模

数量生态学 (Numerical Ecology) 英文版的数量生态学。

CANOCO软件为生态学数据的多元统计分析提供了强大的工具。

Canoco是一款被广泛应用于生态学研究的统计分析软件，主要支持主成分分析（PCA）和典范对应分析（CCA）。它通过线性变换将原始变量转换为互不相关的主成分，以降低数据复杂性并最大化信息保留。Canoco还提供了对应分析（CA）、Redundancy Analysis（RDA）和Distance-based Redundancy Analysis（db-RDA）等多种方法，适用于生态学、环境科学及社会科学领域。用户可以通过下载“canoco_2249”文件获取详细信息，这可能是安装程序、更新补丁或教程文档，为研究工作提供重要支持。

日期：2021年5月22日 作者：Sid 简介：本报告重新设计了增温情境并进行了模拟，获取了相关数据。作业要求完成第二组的第(3),(4)小题。 文件说明： main.m：用于进行数据模拟的主要代码。 simulation_data.xlsx：包含基础数据，模拟温度变化情景。 GPP：初级生产力 RES：总呼吸 Csink：碳库大小 NEP：净生态系统生产力 各种增温情景已在列标题中标出，如“5度0.01度”，表示初始温度为5度的地区，经过300年每年增温0.01度。 科学依据、数学分析及代码详见classnote.pdf。 因Github开放，PPT使用老师名字全拼作为密码保护，需要无密

迈克尔·吉利曼撰写的《数学模型在生态学与进化中的应用：时间与空间》第二版，帮助学生掌握生态学与进化论中的关键数学概念与方法。通过简明易懂的方式，作者介绍了数学模型在预测种群变化、理解遗传变异及评估生态系统响应等方面的应用。本书面向本科生及研究生，假定读者具备基础的数学与统计学知识，通过大量实例和案例研究，帮助学生深入理解模型在生态学与进化研究中的实际应用。

大数据方向的朋友，Hadoop生态真的是绕不开的一块。你如果打算系统入门，不妨看看这份挺全的资源列表。从数据存储的HDFS，到数据的MapReduce，再到像Hive这样能用类 SQL 查询的工具，基本都囊括了。 Ambari的集群管理界面蛮友好的，配置和监控都比较直观，适合初学者上手。想扩展功能？REST API 用起来也还算方便。你要是对机器学习感兴趣，像Mahout、Hivemall这类库也都有提到，直接跑在 Hadoop 或 Hive 上，省去不少折腾。 数据采集的部分，Flume、Chukwa也挺值得研究。是 Flume，日志流还蛮稳的。Avro也不错，数据格式清晰，跨语言对接更方便

聚类分析是数量生态学研究的重要方法， R语言为其提供了强大的工具支持。本资源以R语言代码为核心，着重探讨聚类分析在生态学数据处理中的应用， particularly focusing on ecological data analysis.

ENMpipes 的生态位建模流程真挺顺的，适合搞 R 语言的朋友。整个流程从抓物种观测数据开始，到生成可发图的预测图，全程都用的是开源 R 包，几乎不用折腾安装环境什么的。注释也比较贴心，初学者也能跟得上。两种脚本版本还挺人性化：一个是分步骤的教学版，另一个是省略注释的快速版，前期练练手，后期就可以直接跑模型。生态位模型调参、预测这些都包含，甚至连空间裁剪、生态位重叠都带上了。你要是搞生态数据建模，或者想省点流程时间直接出结果，这套流程还是挺值得一试的。R 语言用得顺手的话，基本可以做到“拎包建模”。嗯，注意下参数设定那块，稍微花点心思会更稳。顺手推荐几篇相关的参考文章，尤其是这篇 R 语言

该PPT 涵盖以下内容： Hadoop 的分布式文件存储 HDFS 及分布式计算 MapReduce 的原理 Hadoop 生态系统的应用

两个旋转关节的机械臂模型，配上逆运动学算法，用 Simulink 和 SimMechanics 搭建，整个过程可视化又直观。你要是平时搞机器人或者机械臂建模，真的挺值得一试。RR Manipulator的好处就是结构简单、运动清晰，起来没那么绕。项目里用SimMechanics搭了个模型，能直接看到机械臂运动，再套上逆解逻辑，一步步调试也方便。建模那块，用“刚体+运动副”组合，还挺像搭积木的，逻辑也清晰。每个关节的角度变量θ1、θ2，都和末端位置有关，公式推导清楚，算逆解就是解个三角方程。求解方法也比较灵活，喜欢动手推公式的可以用symbolic toolbox，嫌麻烦的直接fsolve或者f