具体描述
This advanced text focuses on the uses of distance sampling to estimate the density and abundance of biological populations. It addresses new methodologies, new technologies and recent developments in statistical theory and is the follow up companion to Introduction to Distance Sampling (OUP, 2001). In this text, a general theoretical basis is established for methods of estimating animal abundance from sightings surveys, and a wide range of approaches to analysis of sightings data is explored. These approaches include: modelling animal detectability as a function of covariates, where the effects of habitat, observer, weather, etc. on detectability can be assessed; estimating animal density as a function of location, allowing for example animal density to be related to habitat and other locational covariates; estimating change over time in populations, a necessary aspect of any monitoring programme; estimation when detection of animals on the line or at the point is uncertain, as often occurs for marine populations, or when the survey region has dense cover; survey design and automated design algorithms, allowing rapid generation of sound survey designs using geographic information systems; adaptive distance sampling methods, which concentrate survey effort in areas of high animal density; passive distance sampling methods, which extend the application of distance sampling to species that cannot be readily detected in sightings surveys, but can be trapped; and testing of methods by simulation, so that performance of the approach in varying circumstances can be assessed.
作者简介
目录信息
读后感
用户评价
阅读这本书的过程，更像是一场与作者进行的深度、跨时空的学术对话。我很少见到一本技术书籍能同时做到如此高的理论深度和如此清晰的表达力。作者对于“信息效率”的追求简直到了痴迷的地步——如何用最少的成本获取最可靠的结论？这一点在关于自适应采样策略的讨论中体现得淋漓尽致。他不仅给出了理论上的最优解，还细致地量化了在资源有限的情况下，不同优化策略带来的边际收益。这对我（一个需要为实地调研分配预算的管理者）来说，具有极高的指导价值。它让我重新审视了过去那些看似合理的“经验法则”，并认识到其中隐藏的巨大浪费或偏差。这本书没有提供那种“万能药”，而是提供了一套批判性的工具箱，让你能根据你手头具体的数据质量、目标精度和时间压力，量身定制出最合适的解决方案。它不仅是一本教科书，更像是一份长期有效的职业咨询师的建议，每一次重读都会有新的领悟。
评分这本书的叙事风格犹如一位经验丰富的老探险家，带着你深入人迹罕至的荒野。它很少使用华丽的辞藻来渲染气氛，所有的笔墨都聚焦于“如何做”和“为什么这样做”。我特别欣赏其中穿插的那些案例分析，它们不是那种光鲜亮丽的完美实验，而是充满了实际操作中的妥协与挣扎。例如，在某一章中，作者详细剖析了一个在极端气候条件下进行生物多样性普查的失败案例，然后逐层剥茧地指出问题出在哪里，以及如果采用他提出的修正模型，结果会如何不同。这种近乎“现场教学”的方式，极大地增强了理论的可操作性和说服力。读完这部分，我仿佛亲身经历了那次困难重重的野外考察，对于那些抽象的统计概念，比如“窗口效应”或“异质性处理”，立刻有了直观的认识。它教会我的不仅仅是计算公式，更是一种面对真实世界复杂性和随机性的“科学态度”——永远保持审慎，永远质疑你的观察结果的代表性。这种沉甸甸的、脚踏实地的感觉，是许多只停留在理论表面的教材所不具备的。
评分当我合上这本书，感觉脑子里像是经历了一场彻底的思维重塑。如果说市面上大多数方法论书籍是教你如何使用螺丝刀和扳手，那么这本书更像是让你重新设计整个工具箱的蓝图。它的深度和广度都超出了我的预期，尤其是在理论基础的构建上，几乎是无懈可击的。我注意到作者在引言中提到，他的目标是让读者能够独立构建并验证新的采样方案，而不是仅仅套用现成的公式。这一点，他在后续的章节中确实做到了。他对于贝叶斯视角和频率学派方法的对比分析尤为精妙，没有偏袒任何一方，而是清晰地指出了每种方法在特定约束条件下的优缺点。这迫使我必须深入理解每种方法背后的哲学假设。说实话，有些章节的数学推导非常硬核，我不得不放慢速度，甚至需要借助外部参考资料来消化其中的复杂积分和条件期望。但正是这种挑战，确保了当最终理解一个关键结论时，那种“豁然开朗”的感觉是无比深刻和持久的。这本书不是用来“浏览”的，而是需要被“啃噬”和“消化”的。
评分这本书的结构组织得极其严谨，逻辑链条环环相扣，如同一个精密运作的钟表。我注意到作者在章节切换时，总会有一个“承上启下”的过渡段落，简要回顾前一阶段的成果，并清晰预告下一阶段将要解决的问题。这种写作手法极大地降低了长篇复杂技术读物的阅读疲劳感。比如，在讲解了基础的两阶段抽样后，他紧接着就引入了“空间自相关”的概念，并无缝地将其整合进修正模型中，使得整个理论体系看起来浑然一体，没有生硬的割裂感。对于那些从事生态学、资源管理或大规模调查的专业人士来说，这本书提供了一种强大的、统一的思考框架。我尤其欣赏它对“非随机性”和“人为干扰”在数据采集过程中影响的深入探讨，这在很多强调理想化环境的教材中是被忽略的盲点。它教导我们，一个好的采样设计，必须首先是一个现实的、可执行的方案，而后才是完美的统计模型。这种务实精神贯穿始终，让人倍感信赖。
评分这本书的封面设计得非常朴实，甚至有些老旧，让人不禁联想到那些沉淀了岁月和智慧的经典著作。我带着一种既期待又有些忐忑的心情翻开了第一页。文字的排版清晰，但内容却像是一场无声的河流，缓缓地、但坚定地向前流动。初读之下，我感到一种强烈的学术气息扑面而来，那些关于如何科学地、系统地追踪那些难以捉摸的“目标”的理论，立刻占据了我的全部注意力。作者似乎并不急于展示他自己有多么高深，而是耐心地构建起一个坚实的逻辑框架，引导读者一步步走进这个充满挑战性的领域。那些复杂的数学模型和概率分布，初看之下犹如迷宫，但随着阅读的深入，我开始理解作者的匠心——他不是在炫耀知识，而是在提供一套严谨的工具箱。特别是在方法论的部分，对不同场景下采样误差的讨论，极其细致入微，这对于任何一个需要处理真实世界数据不完整性的研究人员来说，都是无价之宝。它强迫你跳出传统的思维定势，去思考那些“未被观察到”的部分究竟意味着什么，以及如何通过巧妙的统计设计来最小化这种不确定性。这绝非一本轻松的读物，但它给予读者的那种构建坚实分析基础的满足感，是其他许多速成指南无法比拟的。
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