象山港海洋环境容量及污染物总量控制研究

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页数:348
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出版时间:2008-7
价格:78.00元
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isbn号码:9787502771904
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  • 象山港
  • 海洋环境
  • 象山港
  • 环境容量
  • 污染物控制
  • 总量控制
  • 海洋生态
  • 水质
  • 环境科学
  • 浙江省
  • 生态环境
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具体描述

象山港是宁波市东南沿海一个半封闭式的深水港湾,港域狭长,岸线曲折,自然环境优越,水产资源丰富,生态类型多样,是宁波市发展海洋经济的重要区域,又是浙江省乃至全国重要的海水增养殖基地和泥蚶苗种产区,有国家“大鱼池”之称。然而,近年来随着海洋经济的迅猛发展,象山港的海洋环境和海洋生态系统受到很大威胁。例如沿岸开发活动的加剧,养殖废水的过度排放,船舶活动的大量增加,沿港地区小化工、印染、电镀等工厂企业的废水污染,在农业生产过程中农药、化肥的流失等,使象山港海洋环境受到一定危害。环境监测结果表明,港内氮、磷营养盐已超过三类海水标准,富营养化程度逐年升高,赤潮发生频率上升,持续时间延长,范围越来越大,已成为该海域的重大生态环境问题。

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读后感

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阅读这本书的过程,更像是一次与资深行业专家的深度对话,那种论证的逻辑性和层层递进的深入分析,体现了作者团队扎实的田野调查基础和多年的模型构建经验。我注意到书中对不同污染源的识别和量化过程描述得尤为细致,它没有停留在泛泛而谈的“影响”,而是深入到具体的化学参数、水文条件与生态响应之间的复杂耦合关系中去剖析。尤其是在污染物迁移转化路径的模拟部分,作者似乎运用了多尺度的视角,既考虑了局部的短期波动,也兼顾了长期的累积效应,这种宏观与微观相结合的分析框架,极大地拓宽了我对海洋环境容量概念的理解边界。这种严谨的学术态度,使得书中的结论不仅仅是空泛的建议,而是具备了坚实的数理基础和极高的可操作性,让人在阅读过程中不断产生“原来如此”的顿悟感。它不是简单地罗列事实,而是在构建一个完整的、自洽的科学认知体系。

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这本书的文字风格,在保持学术严谨性的同时,也透露出一种深沉的、对自然环境的敬畏感。作者在描述港口开发与海洋生态平衡之间的张力时,所使用的词汇和句式,充满了对环境复杂性的尊重,没有那种居高临下的技术主导论调。相反,通篇弥漫着一种审慎的、寻求和谐共存的基调。例如,在讨论到某些污染物的临界阈值时,文字中流露出的那种对生态系统脆弱性的关注,很容易引发读者的情感共鸣。这使得本书的阅读体验不再是冰冷的公式推导,而是融入了对区域未来可持续发展的深切关怀。这种人文关怀与硬核科学的完美融合,使得这部作品在众多技术报告中脱颖而出,成为一部兼具深度和温度的优秀研究成果。

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这部书的装帧设计着实令人眼前一亮,从封面到内页的排版,都透露出一种严谨而又富有现代感的学术气息。尤其是色彩的运用,深邃的蓝色调与文字的清晰排布相得益彰,让人在翻阅之初就能感受到内容本身的专业深度。我特别欣赏作者在处理复杂图表和数据可视化方面的用心,那些剖面图和分布示意图,即便涉及复杂的海洋动力学模型,也依然保持了极高的可读性。试想,要将一个港口区域的环境承载力这样一个抽象的概念,通过直观的视觉语言呈现出来,绝非易事。这本书在这方面做得相当出色,它似乎在无声地告诉我,严谨的科学分析并不意味着枯燥乏味,恰恰相反,好的呈现方式能极大地提升学习和研究的效率。对于那些需要频繁查阅具体数据的研究人员来说,这种注重细节的排版和标注无疑是巨大的福音,它让查找和引用都变得高效而准确。我甚至觉得,即使是将其放在书架上,它也以其独特的专业气质,为整个空间增添了一份沉稳的书卷气。

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从整体结构来看,这部著作的章节安排展现出一种清晰的叙事逻辑,从基础背景的梳理,到核心模型的建立,再到最终的案例应用与对策建议,过渡自然流畅,几乎没有让人感到突兀或跳跃的地方。这种结构上的平衡感,使得即便是初次接触该领域的研究生,也能循序渐进地掌握核心知识点,而不是被堆砌的专业术语所困扰。更难得的是,它并没有将“对策建议”部分写成附庸,而是真正将其视为研究的最终目标和价值体现。这些建议,往往是基于前述严谨的容量计算得出的,具有极强的靶向性和前瞻性,真正体现了“研究为实践服务”的科学精神。这种理论与实践的紧密结合,让这本书的阅读价值远远超出了单纯的学术理论探讨范畴,更像是一本高质量的行业操作手册。

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这本书在方法论上的探索和创新,是让我感到最为振奋的部分。许多环境容量研究往往受限于传统方法的刻板性,但这本书似乎成功地引入了一些前沿的计算模拟技术,使得原本难以量化的环境风险评估变得更加精细化和动态化。我尤其对其中关于不确定性分析的处理印象深刻,作者清晰地阐述了模型参数选择对最终结果可能带来的偏差,并尝试通过敏感性分析来校准和优化模型结构。这种坦诚和审慎的态度,恰恰是衡量一部优秀学术专著的重要标准——它承认科学的局限性,并在这种局限中寻求最可靠的近似解。对于从事政策制定的读者而言,这种对数据可靠性的深入挖掘,无疑提供了更具说服力的决策支持依据,避免了因过度简化模型而导致的误判风险。它提供的是一套成熟的、可复制的研究范式。

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