科学家带你走世界·马来西亚探秘 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

“科学家带你走世界”系列丛书将科考过程原汁原味地展现出来，其中有笑有泪、有苦有甜，科学家的叙说充满了温度和人文关怀，这并不是知识性的画册，它不仅告诉读者自然有多美，还展现了自然的想象力、自然的脆弱与坚强。它为一个真实的自然画像，同时也展现了人与自然相处的哲学。

《马来西亚探秘》以科学家生动真实的科考探险历程为线索，带领小读者来到其中的婆罗洲和马来半岛，介绍马来西亚具有代表性的生物区域和动植物知识。跟上我们的科考的脚步，穿梭于婆罗洲与马来西亚半岛，深入马来西亚热带雨林，在这里我们将拜访红毛猩猩，寻觅绝美的大王花，发现这多姿多彩的生物世界。

京那巴当岸河：大河之旅 1

西必洛：寻访红毛猩猩 19

海龟岛：沙滩上的征途 35

京那巴鲁山：人与自然的约定 49

砂拉越： 一半海洋，一半雨林 63

美里：将珍宝藏在山林深处 77

怡保：国蝶、国花惊喜降临 91

金马仑高原：神奇生物多样性的高光时刻

后记 116

    石探记科学家团队是一支由中国科学院动物研究所、南开大学、中国农业大学、西北农林科技大学、北京林业大学等科研院所和高校的科学家组成的科学教育、科普推广和科学研究团队。我们以自然科学为主导，户外活动、阶梯式课程和原创书系为载体，致力于向热爱科学的孩子们传播科学知识，帮助他们培养科学精神，为中国培养具备高科学素养的下一代人贡献力量。

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从北京飞往马来西亚沙巴州的首府亚庇，再到沙巴州第二大城市山打根，至此，我们大、小队员的马来西亚科考之行才算真正开始。

山打根在地理位置上享有独特的优势，它位于沙巴州的东北角、北半球的台风地带以南，恰好不受台风的干扰。和北边饱受台风肆虐的菲律宾相比，山打根乃至整个沙巴州就是一个“风下之乡”，自古吸引着许多到此避风的商人。

我们从静谧而美丽的“风下之乡”启程，驱车2个小时，来到京那巴当岸河。向导熟悉每条河道的物种分布情况，也知道在这里生活的各个种群的活动习性与活动范围，他将分别在清晨、黄昏和夜晚带着我们游河，深入探索野生动物的世界。不过在这之前，我们得先入住河岸营地里的高脚楼。

顾名思义，高脚楼的“脚”很高。这是马来西亚的传统木建筑，有着高高的支柱。沿河岸搭建这样的建筑，既能利用自下而上的穿堂风保持屋内凉爽，又能避免被雨季的洪水淹没。在沙巴州的密林深处，一些原住民把高脚楼这种建筑形式发挥到了极致，建成一整排长长的高脚楼，可以容纳20~100户人家，俗称“长屋”。过去，住在长屋里的原住民有猎人头的习俗，在部落战争中猎取敌人的人头作为战利品。现在，这些恐怖的习俗消失了，猎人头部落依然居住在京那巴当岸河两岸。了解这些以后，我们的一位队员不由提出疑问：科考途中，我们是否有机会见到猎人头部落的原住民？这可真是个好问题。

来看看营地里都有些什么吧。青蛙、螳螂、蝗虫、蝈蝈……除了这些奇妙的小动物，营地里还有不少蜥蜴，它们要么无所事事地趴着，要么踩着“六亲不认”的步伐逛来逛去。

其中，“目中无人”的要数巨蜥。第二天清晨，我们正准备出门，就被一只在门口闲逛的巨蜥给“拦”住。

那家伙大摇大摆地爬着，看起来懒散极了。不过，这只是表象，实际上它的警惕性很高，队员刚一走到距离它两三米的地方，它就一溜烟不见了。

咄咄逼人的大壁虎在我们的房间内爬来爬去，仿佛我们占了它的家。它个子大，超凶悍，一副准备咬人的架势。大壁虎是世界上体形的一类壁虎，在马来西亚比较常见，在中国也有分布，属于国家一级保护动物。

这是“会飞”的壁虎——飞蹼守宫。它常在树上跳跃，展开胸部翼膜后，可以进行滑翔 。

营地里，这条巨蜥在门口闲逛。

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关于礼经的著作共有一百三十ー篇。相传,《礼记》一书是西汉礼学家戴德和他的侄子戴圣删节整理上述著述而编订成的。戴德选编的八十五篇本叫《大戴礼记》,戴圣选编的四十九篇本叫《小戴礼记》,即我们今天见到的《礼记》。小礼记和周礼，仪礼合称为三礼。

正爾容 聽必恭 毋勦說 毋雷同 必則古昔 稱先王

丧礼．哀戚之至也．节哀．顺变也．君子念始之者也．复．尽爱之道也．有祷祠之心焉．望反诸幽．求诸鬼神之道也．北面．求诸幽之义也．拜稽颡．哀戚之至隐也．稽颡．隐之甚也．饭用米贝．弗忍虚也．不以食道．用美焉尔．铭．明旌也．以死者为不可别已．故以其旗识之．爱之斯录之矣．敬之斯尽其道焉耳．重．主道也．殷主缀重焉．周主重彻焉．奠以素器．以生者有哀素之心也．唯祭祀之礼．主人自尽焉尔．岂知神之所飨．亦以主人有齐敬之心也．辟踊．哀之至也．有筭．为之节文也．袒括发．变也．愠．哀之变也．去饰去美也．袒括发．去饰之甚也．有所袒．有所袭．哀之节也．弁绖葛而葬．与神交之道也．有敬心焉．周人弁而葬．殷人冔而葬．歠主人主妇室老．为其病也．君命食之也．反哭升堂．反诸其所作也．主妇入于室．反诸其所养也．反哭之吊也．哀之至也．反而亡焉．失之矣．于是为甚．殷既封而吊．周反哭而吊．孔子曰．殷已悫．吾从周．葬于北方北首．三代之达礼也．之幽之故也．既封．主人赠．而祝宿虞尸．既反哭．主人与有司视虞牲．有司以几筵舍奠于墓左．反．日中而虞．葬日虞．弗忍一日离也．是月也．以虞易奠．卒哭曰成事．是日也以吉祭易丧祭．明日祔于祖父．其变而之吉祭也．比至于祔．必于是日也接．不忍一日末有所归也．殷练而祔．周卒哭而祔．孔子善殷．

弔喪弗能賻，不問其所費；問疾弗能遺，不問其所欲；見人弗能館，不問其所舍。賜人者不曰來取，與人者不問其所欲。【譯解】弔問喪家，如果不能出財物幫助辦事，就不要問人家需要多少花費。探問病人，如果沒能饋送禮品，就不要問病人有什麽需要。接見外地來人，如果不能留他住宿，就不要問人家現在住在何處。贈送禮品給人，不要說到我家來取。送人點東西，不該問人家想不想要。

天子视学，大昕鼓徵，所以警众也。

《曲礼》曰：毋不敬，俨若思，安定辞，安民哉。

编辑推荐

    在孩子们的脑海中，科学家通常是这样的形象：穿着实验服，与世隔绝，终日埋头于实验室和图纸中。研究动物的科学家，可能与你们想象的不一样。一年四季，他们大部分的时间在风餐露宿，或者在热带雨林中寻找大王花，又或者为了一种动物“蹲”在深山数年。黝黑的皮肤是这些年轻科学家令人难忘的标志，那都是长年野外科考留下的印迹，也是大自然的馈赠。

书摘插图

媒体评论

    福建少年儿童出版社出版的“科学家带你走世界”系列图书的创作团队，汇聚了目前国内动物学研究方面的年轻科学家。他们处于科学前沿，掌握着的科研动态。动物世界中形形色色的物种，无论是天上飞的、地上走的，还是土里藏的、巢中趴的，都在这套书中惟妙惟肖地展现。相信孩子们会在这套书中发现，自然永远是灵感和美好的探寻地。在科学的星辰大海中，在孜孜探索的大道上，让科学家们带你去看看这个美丽的世界，去了解世界各地多元的文化，去体验从古至今人类从未停止过的探险。希望这套书能在孩子心中埋下科学的种子。

前言

这本《马来西亚探秘》是《科学家带你走世界》丛书的第二册。

从地图上看，马来西亚位于太平洋和印度洋之间，占据了马来西亚半岛的大分，以及加里曼丹岛（也称为婆罗洲）部分。两个部分宛如一对被南中国海分隔开的翅膀。这里气候和地貌独特，自然资源极其丰富，是“世界生物多样性热点地区”。石探记科学家团队的科考脚步就从婆罗洲开始。

婆罗洲覆盖着大面积的原始雨林。它之所以能够成为一个生物多样性丰富的天选之地，不可或缺的因素是横穿的赤道，热带雨林气候带来了丰沛的降水，也造就了许多分头入海的大河。这里的山脉从内地向四周伸展，东北部较高，有马来西亚的峰京那巴鲁山。凭借着优越的地理条件，婆罗洲拥有除南美洲亚马孙河流域外面积的热带雨林。借助雨林的庇护，这里的动物种类实在是太多了，与我们常见的动物截然不同，特异性非常显著，比如身披红色长毛的红毛猩猩、拥有夜行特性的懒猴……

结束婆罗洲的考察，我们来到位于马来西亚半岛西岸的马来西亚首府吉隆坡，继续我们的科考之行。

我们穿越马来西亚半岛，途经金马仑高原、怡保等地，将马来西亚的独特风貌和珍稀动植物尽收眼底。马来西亚半岛四季温润，雨林丰茂，滋养着众多世人瞩目的特有生物，有憨态可掬的马来貘、小巧威猛的马来虎、色彩艳丽的红颈鸟翼蝶、威风凛凛的南洋大兜虫、外形奇特的琴步甲、帅气逼人的巨扁竹节虫等，世界上美艳的大王花也藏身其中。

全世界很多科学家都到过马来西亚，华莱士是为出名的一位。

他是著名的博物学家、探险家、地理学家、人类学家和生物学家。他的马来群岛之旅始于1854年，历时8年，著有《马来群岛自然科学考察记》，独自创立“自然选择”理论，促使达尔文出版了以进化论为核心的《物种起源》。在马来西亚的科考过程中，华莱士发现了新物种，如隐匿于婆罗洲雨林中会飞的树蛙，还发现在婆罗洲与苏拉威西岛、 里岛和龙目岛之间，似乎有一条隐形界线，将东洋区和澳大拉西亚区的生物分隔开来。两个生物区的物种各有其独特性。这条界线就是大名鼎鼎的华莱士线。

石探记科学家团队10年前开始马来西亚生态科考，一直得到马来西亚相关部门的理解和支持。我们在探索马来西亚生态资源的同时，希望能共同肩负起推动生态文明建设、保护地球生态共同体的责任。

中国科学家与中国青少年走进马来西亚雨林，探索自然、学习科学、交流文化，愿在“一带一路”沿线上走出一条生态之路、交流之路和学习之路。

我们还希望搭建中国-马来西亚生态联盟，以科学的方式指导更多中国青少年走进马来西亚自然生态大课堂，探寻自然科学的奥秘，同时让中马两国青少年在一起探讨、交流。让科学的纽带把绿水青山转换成头脑中珍贵的财富，生发出追求科学的强烈志向。

让我们一起走进马来西亚，从马来貘、红毛猩猩、琴步甲身上发现更多的生命奥秘吧。

• 作者：sillykoala 发布时间：2015-06-04 17:34:41

  一个作家越真实的一面越不悦目

• 作者：路爷 发布时间：2012-02-13 01:29:53

  就看了高士传，真高士也！对古人又多了一份崇敬。

• 作者：燕青 发布时间：2012-05-08 10:05:39

  牛逼的书，对于指针和数组的讲解透彻（Chapter9、10）需要重读，需要通读整本书

• 作者：仙寓山的落羽杉 发布时间：2023-02-09 21:46:53

  如果小时候看到这本书，感受一定会更丰富。

• 作者：念天真 发布时间：2011-03-19 23:46:23

  无论怎样贴金，这书很废，泛泛而谈，加上大道理，唉，今天睡觉前翻出书看了会，发现除了作者长得挺有气质，书没什么值得看的。之所以能出版大家都懂的。

• 作者：咸塘浜老黑鱼 发布时间：2023-11-15 20:08:06

  台版前面的都已经很难买到了，正好出简中版了，毫不犹豫入了！之前看过动画版前两季，虽然有瑕疵，但是很喜欢！漫画版线条简练明快，但又有一种力量感，带感！

• 亏了，买亏了

  作者：舒识 发布时间：2021-08-01 16:58:41

  看了直呼上当，讲了些很入门的东西，入门也不算什么，关键是入门的内容也没有讲的很细，好多需要注意的点被一笔带过。 翻了一百多页，没学到新东西和小知识点，尽复习了，selenium入门水平还是入门水平 。

  举个例子

  显式等待那块，也不说明webDriverWait的until会有三个（（（）））

  隐式等待那块，也不说明隐式等待设置一次，全局生效，我只怕新手将来写个元素就设置一次。

  我就好奇了，细节不讲，新手看不懂，代码码不动，一写全报错。

  进阶不讲，老白懒得看，翻页直皱眉，垫桌脚都嫌薄。

  这书的受众到底是该卖给谁啊？

• 故作惊人语的《大数据时代》

  作者：阿九 发布时间：2013-08-01 18:31:21

  花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》。我看推荐说这是“迄今为止最好的一本大数据专著”。目前公司在搞Hadoop、大数据应用，外面各类零碎的资料也非常多，那么想我应该去看一下这“最好”的专著吧。

  买回来看完的感觉是平平而已。个人看法，在五分制下，大概也就是最多打三分。这本书可以买来看看，写得比较完整全面，案例比较多，有一定的参考意义，写PPT吹牛用得上，但是有什么巨大的意义就谈不上了。很多观点不能同意。

  一、主要观点上可以探讨的地方

  作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。这三个原则凡讲大数据必被提及，很多人奉为圭臬。但是我觉得每一点都值得探讨。这三点分别是：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

  看完之后感觉都有点不是那么回事。

  1.不是随机样本，而是全体数据

  这个说得好像人类从来就不知道使用全体数据可以得到更全面的结论，而非要去煞费苦心发展出一套抽样技术一样。人类早就知道处理全量数据的好处，而之所以要进行抽样分析，原因不外乎两点：一是处理能力跟不上，二是数据收集能力跟不上。作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据，但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代，限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力（不要去提那些极少数需要超级计算机的场合，那个和多数人无关、和本书的商业主题也无关）。但是即便如此，抽样所要针对的很多应用场景是不太可能收集全量数据的情况。比如人口普查，无论计算机力量如何强大，当前很多数据还是要人工去收集，所以这个普查还是要用抽样的方式。有意思的是，作者用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样，而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。实际上至少在目前，对于人口普查，抽样还是必然的选择（嗯，你可以设想，以后人人都装一块芯片，你可以在你的PPT里讲给你的客户和老板听）。再比如我们统计里的经典问题：怎么估算一批零件的使用寿命？怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺？以前我们不可能去做全量测试，因为这意味着这批零件就废了，这批奶也全部用于测试了，这样测出结果也没啥意义了（嗯，你也可以说：我我们去收集历史上所有此类零件的使用情况来进行分析吧.....嗯，加油吧，雄心勃勃的骚年）。现在呢，还是必须依赖抽样。

  即便不提这些例子，仅从逻辑而言：收集、处理数据的行为本身也在不断产生着新的数据。我们又怎么证明这些数据不是你需要的“全量”的一部分呢？

  作者的行文中，关于什么是“全量”，处于不断的摇摆之中。有时指“我们需要的所有数据”，有时指“我们能收集到的所有数据”。作者举了人口普查的例子，这个全量显然指前者。而在很多商业案例中，又显然指后者。我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据，但是至少目前看，我们还没不可能说我们处理了“全量”。我们最多可以说我们能处理我们能搜集到的“全量”，但如果据此产生了我们已经没有遗漏数据了的感觉，认为所有数据尽在掌握了，那我认为是一种很可能导致错误的错觉。

  2.不是精确性，而是混杂性

  这个么，说得好像以前的人类在使用“抽样”数据时竟然都认为取到的数据是“精确”的一样。在使用抽样数据的时候，我们就知道要容忍一定的误差。我们甚至知道在就算取得了“全样”数据的时候，也可能因为有各种原因而导致的不精确，统计实践中对此有相当多的案例。人类从未奢望过我们通过数据分析取得的多数结论是精确的。我们从来都要在信息混杂的情况下做出大多数的决策。

  3.不是因果关系，而是相关关系

  这是很多人（包括作者）认为最有价值、最重大的发现，而实际上却也是最收到批评的一个观点。连译者周涛教授在序言里都表示看不下去了，他至于认为如果放弃对因果关系的分析，是人类的堕落。我不说这么高的哲学层面，只从逻辑和技术上讨论一下。

  计算机能够提供给我们的结论（到目前为止以及在可见的未来），都是相关性。计算机从未提供过明确的因果关系给人类。是否因果关系，是人类在数据基础上，进行的人为判断。一直有相当多的应用，也是只考虑相关性，不考虑因果关系的：确定因果关系，是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相关性而不看因果性也不是什么新的结论（实际上已经是个很旧的结论了）。而这个相关性是不是可以作为决策的基础呢？这个一样离不开人的判断。有一个这样的故事：通过大量的数据分析，慈善组织得出结论：一个国家、地区的电视机的普及率与发达富裕程度很有关系（冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤，etc.，也会和发达程度有这样的相关性），于是他们就向贫困国家赠送了很多电视，认为此举可以促进改过的经济发展。你可以鬼扯电视的普及与经济文化的密切相关，但是实际上最终发现更可能是经济发展导致了电视的普及，而不是反过来。所以，我们真的不需要因果分析吗？说得玩笑一点：这个世界真的不需要脑子了吗？

  作者举了一个例子：谷歌分析搜索关键字来确定哪里可能发生了流行病。认为这就是利用了相关性而不是因果性。这是没有利用因果判断吗？现在在投入巨大的机器资源进行分析之前，分析师已经预计了得病的症状可能会导致人们去网上进行相关搜索（影响了搜索行为）。谷歌存储的用户上网信息肯定远远不止一个搜索关键字，分析师为何不开足马力把“全量”数据、各个指标都分析一遍呢？比如用户上网地点？上网时间？上网频率？上网语言？浏览器版本？客户端操作系统？etc...为何会像导弹一样精确地将机器资源投放到了关键字上呢？

  总之，对于这些原则，作者为了显出新意，说得过于绝对。而排除掉绝对的成分后，这些观点也就不显得是创新了。作者把三个数据分析人员一直秉持的原则，当做全新的东西讲了出来。时代在变化，我们或许应该经常重新审视这些原则，来确认自己的思想是不是僵化了、是不是过时了。我赞同作者重新审视这些看法，但是我觉得没必要讲得这么极端。

  二、细节论据上可以探讨的地方

  除了三个大原则不足以令人完全信服，在一些细节上，作者的引证也不是很严谨。

  如第51页，对于拼写检查的算法的优化。作者提到，通过输入大量的数据，4种常见语法检查算法的准确率提高了很多，以此说明大数据发挥了作用。这确实是个很有启发性的例子，可以去做更深入的分析和研究，但是.....仅仅4个例子，够得出很有力的结论吗？4个算法，作者没注意到这是一个非常小的样本吗？不能因为这是4个用了大数据的采样，就认为这是一个支持大数据的有力结论了吧。（顺便我很想问问他们：为什么不测试个几十上百的算法呢？是不是面对如此“大量”的计算，也只好折中选择了一个抽样的小样本呢？甚至连样本数量是否合格都不顾上了吗？）

  三、这本书有什么用处？

  对于这样的一本书，我不明白周涛教授在译序里为什么要建议大家（以后）每个版本都应该买一本。为什么要买？难道作者理清自己脑子的过程很值得我们关注吗？

  译序里说：“作者渴求立言立说的野心”，但是我恐怕作者是达不到这个目标的。关于作者的简介为：“《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为‘大数据商业应用第一人’，....早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。”

  总体感觉是作者有很多想法，见识过很多案例（这些案例都丰富地体现在书中了，也很有参考价值）。但并非是一个曾经和数据真正绞尽脑汁搏斗过的人（这是我瞎猜的，没有考证过他的经历。考据者请不要告诉他做过什么咨询案例，这离真正体会数据的折磨还很远。）。

  第183页说道：“...执行官们信任自己的直觉，所以由着它做决定。但是，随着管理决策越来越受预测性分析和大数据分析的影响和控制，依靠直觉做决定的情况将会被彻底改变。..."真的会么？如果你面对某一家企业做咨询，那可以这样讲。一种新技术的采用很有可能大幅提升企业的战斗力，并超越竞争对手。但是作者是期望对行业立言的人，面对整个社会我们这样讲就不严谨了。引用一个例子：中国棋院的一次训练会后，总教头马晓春对隔天要去各自的母队参加围甲的棋手们说：祝大家周末取胜。棋手们笑了：我们只有一半的人能赢啊。同样，如果大家都采用了大数据技术，那么也总有企业要在竞争中落于下风。而既然我们实际上无法真正分析“全量”数据，那CEO们还是会有很大的决策空间，哪怕很多决策实际上“不科学”。最起码，他们需要决定将有限的企业资源投入到对什么样的大数据进行分析，并如何应用分析出来的结果。嗯....我认为，这多少还是要依赖一些直觉的。

  那么大家是否应该看一下这本书呢？我的答案是应该看一看。既然大数据是当前的潮流、相关的研究/商务活动层出不穷，那么做IT工作、数据工作的人对于“最好的”专著无论如何都必须看一下。书中集中展示了很多案例，值得作为参考和启发思维。此外，为了作为谈资、为了在写大数据PPT时有所依据，大家也得看看这本书。根据场合不同，可以对里面的内容复制粘贴、理解重写。这些内容，我相信买一版也就够了。需要提醒PPT人员的是，演示前请想清楚如何回答可能被提及的质疑。如果你对这本书的观点都深信不疑，那么你将会遇到很多的质疑。

  对于下载网络版本担心没有图的朋友，请不用担心丢失信息：除掉湛庐特别制作的一张本书思维导图的彩页。这本书没有图。是的，一张都没有。大数据，大概太大了，大到作者无法用任何图来阐明了。