计算生态学的形成与发展

Techniques of numeralization, modeling,visualization and intelligence are integrated into the model of ecology constantly.Computing ecology is forming gradually as a branch of ecology.Reversion and emulation of ecological process are main research fields of computing ecology.It is suitable for studying global environment change and hot topics of ecology.

基于数据处理的计算生态学研究现状

随着计算机技术的发展,计算生态学成为生态学计算领域的一门新兴学科。在查阅国内外计算生态学研究领域的大量资料的基础上,总结得出了计算生态学的研究步骤:生态学信息荻取、生态学信息处理、生态学信息分析及分析结果显示:计算生态学的研究现状以及计算生态学需要加强的3个技术领域:数据处理、建模和可视化。

计算生态学：图论、网络和基于Agent的建模

图论、网络和基于Agent建模是当今生态学和环境科学中最为热门和最具吸引力的方向。作者第一次把这3个主题有机地整合在一起。

计算生态学 人工神经网络及其应用

生态学是研究生物体与其周围环境相互关系的科学。生态系统往往非常复杂，这使得人工神经网络成为生态学中一个热门的研究工具。神经网络在生态学中主要被用来对生态系统进行建模、模拟和预测。本书通过介绍神经网络在生态学中的算法、代码及其应用，提出了一种新的生态学领域：计算生态学。

计算植被生态学及其解决方案

初步提出了计算植被生态学这一新的生态学分支学科及其面向算法的计算机技术支持新方案,认为数据结构和算法研究是其核心研究内容之一。提出了按数学方法和计算机技术在生态学中的作用对现代生态学分支学科进行分类的MC划分方法,该方法能反映计算植被生态学的学科地位,其分类效果优于景观生态学时空尺度划分方法和应用生态学应用性-基础性划分方法。按照数据采集、存贮、分析和显示的流程分析了计算植被生态学的研究方法、研究内容及其主要支撑技术,认为计算植被生态学的建立有助于产生可被重复利用的生态学模型和算法,实现植被研究的计算机化,为区域可持续发展服务。