鳥類公民科學家實戰指南: 從田野調查到統計分析與R軟體應用 | 誠品線上

鳥類公民科學家實戰指南: 從田野調查到統計分析與R軟體應用

內容簡介

內容簡介 本書是一本結合鳥類調查實務與資料分析應用的專業指南，專為鳥友、生態從業人員、學術研究者及大專院校學生量身打造。全書分為三大部分，循序引導讀者從田野走向數據，從觀察走向詮釋。第一部介紹鳥類調查的各種方法，包括穿越線調查、定點計數、群集計數、地區搜尋等，並詳述距離取樣的理論基礎、操作方式與誤差來源。書中強調標準化調查流程與誤差控管，協助讀者提升資料品質與執行效率。第二部涵蓋基礎統計概念與實作，帶領讀者掌握常用的敘述統計與推論方法，包括 t 檢定、變異數分析、相關與迴歸分析、卡方檢定與非參數方法等，為資料處理與解讀建立堅實基礎。第三部進一步探討生物群聚資料的分析方法，如多樣性指數、分類、排序、矩陣相關與長期監測分析策略，特別適用於環境影響評估、生態監測與群聚生態研究。全書並附有豐富的 R 語言實作程式碼與範例資料，協助讀者將理論落實於分析工作中。不論是想提升調查設計與資料品質的鳥友、進行生態檢核的實務工作者，或需處理調查資料與撰寫報告的學生與研究者，本書皆為不可或缺的實用工具。

作者介紹

作者介紹 許皓捷國立臺灣大學動物學系博士，日本東京大學大學院農學生命科學研究科博士後研究；現任教於國立臺南大學生態暨環境資源學系，教學及研究領域包括鳥類學、群聚生態學、生物統計與生態資料分析。長期參與鳥類保育、國土生態綠網規劃、漁電共生環社檢核等生態與自然保育實務，並致力於公民科學推廣與統計教育，擅長以簡明方式介紹複雜的生態統計與 R 軟體操作，協助非專業背景者理解生態數據背後的科學意涵。本書融合多年教學與實務操作經驗，為希望從事鳥類調查、理解資料並正確詮釋結果的讀者，提供系統且實用的指南。

產品目錄

產品目錄 序▍第一部 鳥類調查第一章 常見調查方法 1.1 穿越線調查法 1.2 定點計數法 1.3 群集計數法 1.4 地區搜尋法 1.5 霧網捕捉法 1.6 時間種類計數法 1.7 回播調查法 1.8 領域描圖法 1.9 其它調查方法 1.10 調查方法的選擇第二章 距離取樣法 2.1 距離的影響 2.2 個體密度估算 2.2.1 估算原理 2.2.2 距離的記錄 2.2.3 有效帶寬 2.3 穿越線調查法 2.3.1 穿越線的空間設置 2.3.2 在穿越線上的前進速度 2.3.3 如何在穿越線上估算鳥類距離 2.4 定點計數法 2.4.1 樣點的空間配置 2.4.2 在樣點的停留時間 2.4.3 如何在定點上估算鳥類距離 2.5 選擇合適的方法第三章 調查的誤差 3.1 誤差來源 3.1.1 人為因素 3.1.2 外在因素 3.2 標準化調查方法 3.3 調查的一般原則第四章 調查規劃 4.1 空間規劃 4.1.1 空間配置 4.1.2 樣點的數目 4.1.3 隨機決定地點 4.2 時間規劃 4.2.1 重複次數 4.2.2 時程安排 4.3 努力量第五章 野外風險管理與生態調查法規 5.1 風險控管 5.1.1 風險管理制度 5.1.2 風險評估 5.1.3 山野活動風險 5.1.4 山野活動計畫 5.1.5 山野活動裝備 5.2 調查法規▍第二部 基礎統計第六章 描述調查到的資料 6.1 繪圖 6.1.1 長條圖 6.1.2 直方圖 6.1.3 盒形圖 6.1.4 折線圖 6.1.5 平均值與誤差線 6.1.6 散布圖 6.2 以數值描述 6.2.1 中央趨勢 6.2.2 離散情形 6.2.3 標準差的表示方式 6.2.4 其他用來描述數據的統計量第七章 推論統計的基礎 7.1 中央極限定理 7.2 統計推論概念 7.3 標準誤 7.4 標準差與標準誤的誤用 7.5 虛無假設與p值 7.6 單尾或雙尾檢定 7.7 顯著水準與錯誤推論 7.8 P值的表示方式 7.9 寫下統計假設再分析第八章 比較平均值 8.1 t分布與t檢定 8.2 單一樣本平均值的推論 (one-sample t-test) 8.3 兩獨立樣本平均值的比較 (two-sample t-test) 8.4 兩相依樣本的比較 (paired t-test) 8.5 F分布與F檢定 8.6 變異數分析第九章 兩個變數之間的關係 9.1 相關 9.2 迴歸第十章 卡方檢定第十一章 非參數統計方法 11.1 無母數統計 11.2 自助法 11.3 置換檢定▍第三部 群聚資料分析第十二章 群聚參數 12.1 多樣性指數 12.1.1 數理概念及意義 12.1.2 實際應用問題 12.1.3 以Hill number量化多樣性 12.2 物種數估計第十三章 群聚相似性與分類 13.1 相似性係數 13.1.1 定性資料的相似性 13.1.2 定量資料的距離 13.1.3 刪除稀有種與數值轉換 13.2 分類 13.2.1 階層群集分析 13.2.2 K-means clustering 13.3 非度量多元尺度分析 13.4 分類顯著性檢定第十四章 群聚排序 14.1 排序概念 14.2 非束縛型排序 14.2.1 PCA 14.2.2 CA 14.2.3 DCA 14.3 束縛型排序 14.3.1 RDA 14.3.2 CCA 14.4 排序方法選擇 14.5 排序與分類方法的邏輯衝突第十五章 矩陣相關性分析及應用 15.1 Mantel test 15.2 生物—環境程序 (BIO-ENV procedure) 15.3 生物—生物程序 (BIO-BIO procedure)第十六章 長期鳥類監測 16.1 監測目標 16.2 族群監測 16.2.1 母體界定 16.2.2 分析方法 16.2.3 資料品質的確保 16.3 群聚監測 16.3.1 時間序列分析 16.3.2 兩時間點的比較▍附錄A 應用R軟體分析資料A1 R簡介A2 距離取樣法的ESW EDR A2.1 以Rdistance估計ESW A2.2 以Rdistance估計EDR A2.3 以Distance估計ESW A2.4 以Distance估計EDRA3 基礎繪圖 A3.1 長條圖 A3.2 直方圖與盒形圖 A3.3 折線圖與散布圖 A3.4 Q-Q plotA4 敘述統計A5 比較平均值 A5.1 單一樣本的t檢定 A5.2 兩樣本平均值差的t檢定 A5.3 成對樣本的比較 (paired t-test)A6 相關A7 迴歸A8 卡方分析 A8.1 同質性與獨立性檢定 A8.2 適合度檢定A9 變異數分析 A9.1 One-way ANOVA A9.2 Two-way ANOVAA10 無母數統計 A10.1 兩獨立樣本的比較 A10.2 兩相依樣本（配對樣本）的比較 A10.3 Kruskal-Wallis One-way ANOVA A10.4 相關分析A11 自助法 A11.1 單一樣本的平均值 A11.2 兩獨立樣本的平均值差 A11.3 相關分析 A11.4 迴歸分析A12 置換檢定 A12.1 兩獨立樣本的平均值差 A12.2 ANOVA A12.3 相關分析 A12.4 迴歸分析 A12.5 卡方分析A13 群聚多樣性 A13.1 基於豐富度 A13.2 基於出現次數A14 相似性係數 A14.1 刪除稀有種 A14.2 二元相似性係數 A14.3 距離或相異性係數A15 分類 A15.1 階層群集分析 A15.2 K-means clustering A15.3 ANOSIMA16 非度量多元尺度分析A17 非束縛型排序 A17.1 PCA A17.2 CA A17.3 DCAA18 束縛型排序 A18.1 RDA A18.2 CCAA19 矩陣相關性分析 A19.1 Mantel test A19.2 BIO-ENV程序 A19.3 BIO-BIO程序▍附錄B 鳥類資料分析方法選擇流程

商品規格

試閱文字

自序 : ▍自序

不論是學術研究、自然資源調查、環境影響評估或環境監測等，都有鳥類調查需求。但並不是會辨認鳥種，就可勝任調查工作。鳥不是一直站在樹上，等著被調查者發現及記錄。牠們會移動位置；或雖在樹上，但被枝葉遮蔽，從而影響調查者的察覺。有些種類在森林底層活動，隱密而難以窺見；有些種類則經常佇立於樹冠明顯處，且鳴聲響亮，觀察者從遠方即可輕易發現牠。每一種鳥類的行為特性以及棲息環境，都可能影響其被察覺的機率及可被察覺的距離。因此，若在同一片森林調查到3隻五色鳥與3隻山紅頭，則兩種鳥的相對豐富度之比例，絕非表面上的一比一。以近似於賞鳥方式調查到的鳥種及數量，沒有辦法直接反映真實的鳥類相全貌。

鳥類調查是統計抽樣活動。一地區在某一時間存在的所有鳥類個體，是統計學上的母體。鳥類調查，是對該母體的抽樣；調查得到的數據，則是統計學上的樣本。鳥類調查是統計抽樣活動，涉及機率問題。也就是說，除了鳥類辨識能力之外，調查者還須具備基本統計抽樣概念，了解抽樣偏差的可能來源，以標準化方法盡量避免偏差，得到可信的結果。

調查得到的數據，必須經過分析詮釋，才能產生意義。因為不是所有的鳥類都會被察覺到，如果僅報告調查到多少種鳥，數量有多少，並沒有辦法呈現完整鳥類相。我們必須從調查得到的樣本，推論母體特性；例如總鳥種數，以及各鳥種之間的相對豐富度。這樣，才能略窺接近真實樣貌的群聚。另外，我們可能想要進一步了解鳥類與棲地之間的關係。想要知道鳥類多樣性會不會隨時間或空間而改變，以及如何改變。想要知道鳥類多樣性為何會有時空變化？與之相關的因子是什麼？想要知道兩個地區的鳥類群聚有甚麼相似或相異的地方；如果有差異，又與甚麼因素有關？所有這些疑問，都必須對調查得到的資料做更多的統計分析才能回答。但是要對鳥類調查數據做進一步的分析與詮釋，則必須具備一定的科學素養與基本統計分析能力。

這是一本專為鳥類調查與資料分析所編寫的實用工具書，全書分三部。

第一部介紹常見鳥類調查方法，適用範圍涵蓋潮間帶以上的棲地類型，包括河口泥灘、河流、廢棄鹽田、漁塭、埤塘等水域或溼地環境，以及都市聚落、公園綠地、農田、果園、草地、森林等陸域棲地的鳥類調查。至於海洋鳥類調查，海洋保育署的《110年度臺灣保育類海鳥開發衝擊因應措施評估計畫》委託研究案中，已詳細說明相關調查方法，本書不再重複論述。第一部適合希望以科學方法調查鳥類的鳥友、欲提升生態調查與環境監測能力的生態從業人員、以及從事鳥類生態研究的學術工作者閱讀。

第二部聚焦於基礎資料分析方法，包括敘述統計，以及推論統計觀念及基本方法，例如平均值比較、相關、迴歸、卡方檢定等；不僅可協助鳥友與生態工作者分析調查所得數據，也適合作為大學的生物統計學入門教材。

第三部專注於群聚資料的進階分析技術，內容涵蓋多樣性指數、分類、排序、矩陣相關分析及其應用，並探討長期鳥類監測的資料分析策略。無論是從事環境影響評估或生態資料分析的從業人員，或專注於群聚生態學研究的學生與科學研究工作者，皆可從第三部獲得實用的分析指引。

第一部距離取樣法得到的原始調查資料，以及第二部與第三部介紹的統計分析方法，均建議使用R軟體運算。本書附錄提供與各章節對應的R程式碼，以及可從網際網路下載的範例資料檔，並簡要說明如何解讀分析結果。

本書適合有志參與鳥類公民科學調查的鳥友、從事生態檢核或環境影響評估與監測的實務工作者、大學與研究所相關科系學生，以及對資料分析與自然保育有興趣的一般讀者閱讀，亦可作為統計學的教材與實作參考書。

最佳賣點

最佳賣點 : ★ 這是一本專為鳥友、生態從業人員與研究者打造的實用工具書。從鳥類調查方法與誤差控管，到統計分析與 R 語言應用，循序漸進引導讀者從田野實務走向數據詮釋，為鳥類公民科學提供全方位指引。