水环境模拟与预测

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页数:330
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出版时间:2009-1
价格:58.00元
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isbn号码:9787030223821
丛书系列:
图书标签:
  • 水环境
  • 模拟
  • 预测
  • 水质模型
  • 环境科学
  • 水资源
  • 污染控制
  • 数值模拟
  • 生态水力学
  • 环境工程
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具体描述

《水环境模拟与预测》系统地介绍了污染物在水环境中的迁移转化规律、模拟及预测等方面的内容,并且介绍了水流流场的模拟,注重水环境模型与工程实际应用的结合。其中不仅包含了作者多年从事水环境模拟与预测的研究成果,而且反映了国内外的主要最新成果。水环境中污染物的迁移转化过程模拟和预测是水十态环境健康诊断、预测、预警及控制管理的重要基础。

遥感科学前沿与应用:从数据获取到智能解译 本书聚焦于遥感技术在当代科学研究与工程实践中的前沿进展与广泛应用,旨在为相关领域的科研人员、工程师、政策制定者以及高等院校师生提供一部全面、深入且兼具前瞻性的参考著作。 本书并非专注于某一特定环境要素的模拟与预测,而是从遥感科学的底层技术原理出发,系统阐述了新一代遥感系统的工作机制、数据处理的复杂流程,以及如何利用这些高维度、多尺度的数据集,解决横跨地球科学、生态环境、城市规划和灾害监测等多个领域的重大科学问题。 --- 第一部分:遥感基础理论与新一代系统架构 本部分奠定了理解现代遥感应用的基础,重点探讨了超越传统光学遥感的先进技术体系。 第一章:电磁波谱与遥感成像物理 本章深入解析了电磁波谱在遥感中的关键作用,特别是短波红外、热红外、微波乃至太赫兹波段的物质响应机制。详细讨论了大气校正的复杂性,包括气溶胶光学厚度(AOD)的精确反演模型、水汽吸收对信号衰减的影响,以及如何构建高精度辐射传输模型来模拟地表反射率与传感器接收信号之间的非线性关系。此外,还涵盖了高光谱遥感数据的“维数灾难”问题及其降维处理技术,如波段选择、特征提取与空间-光谱融合方法。 第二章:高分辨率对地观测系统设计与误差控制 本章着眼于现代卫星平台的工程实现与数据质量保障。内容涵盖了星载合成孔径雷达(SAR)系统的几何与辐射定标流程,特别强调了InSAR(干涉合成孔径雷达)处理中相位解缠的稳定性与精度控制,以及如何有效抑制由大气延迟和轨道误差引起的形变误差。对于光学卫星,则详细论述了先进的辐射定标标准(如亮温定标与绝对辐射定标的交叉验证),以及传感器噪声特性分析(如暗电流、读出噪声对信噪比的影响)。 第三章:非传统遥感数据源的融合与处理 本书突破了对单一卫星平台(如Landsat、Sentinel)的依赖,重点介绍了新兴数据源的处理框架。这包括低轨星座提供的海量小卫星数据(SmallSat Constellation)的快速重访与时间序列构建;无人机(UAV)遥感在低空大区域数据获取中的数据边缘计算与快速正射影像生成技术;以及激光雷达(LiDAR)点云数据的三维重建、植被冠层高度模型(CHM)的提取、以及城市复杂地表建模的算法优化,特别是对于多回波信号的物理模型解读。 --- 第二部分:复杂地球系统过程的遥感反演与建模 本部分是本书的核心,展示了如何利用前述数据源,构建精密的地球系统要素定量化模型。 第四章:陆面水文过程的遥感监测与量化 本章避开了地表水体的常规监测,转而关注隐性水文过程的反演。内容包括:利用微波遥感(L波段和C波段)反演土壤水分时,如何解决植被覆盖对微波信号的衰减与散射影响;利用热红外遥感数据估算区域蒸散发(ET)的能量平衡模型(如SEBS模型)的参数化改进,特别是地表能量平衡中的地表粗糙度参数化;以及利用GRACE/GRACE-FO卫星重力数据反演大尺度地下水储量变化(TWS)的时间序列分析方法与误差分离技术。 第五章:生态系统结构与功能的高级遥感解析 本章聚焦于植被结构参数的精细提取。详细讨论了基于高光谱和LiDAR数据的森林生物量与碳储量的非线性回归模型,以及基于辐射传输模型(如FLIGHT, PROSAIL)的叶片光学特性与群落结构参数的反演。此外,还深入探讨了植被指数的局限性,转而采用叶绿素荧光遥感(Chlorophyll Fluorescence)技术来直接评估植物光合作用的效率,以及利用高光谱数据反演植物色素组分(如叶绿素a/b比值、花青素含量)作为早期胁迫指标的潜力。 第六章:大气成分与气候因子的高级反演 本章关注大气遥感的前沿进展,特别是对微小或非均相污染物的监测。内容涵盖了利用差分光学吸收光谱(DOAS)技术反演城市边界层中的二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)柱浓度的方法,以及利用星载辐射计对气溶胶光学深度(AOD)进行多角度反演的优势。此外,还详细阐述了云和水汽廓线利用星载激光雷达(如CALIOP)进行精确探测的算法细节,及其对气候模式输入的贡献。 --- 第三部分:数据驱动的智能解译与应用集成 本部分探讨了当前遥感数据处理领域最热门的技术——深度学习,及其在复杂场景下的实际应用。 第七章:深度学习在遥感图像分类与目标检测中的应用 本章系统梳理了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer架构在遥感数据分析中的演进。重点不在于重复基础CNN架构,而在于解决遥感特有的挑战:一是小目标识别(如城市中微小基础设施或舰船)的高召回率问题,这涉及多尺度特征融合和注意力机制的应用;二是不平衡数据集(如极端事件或罕见地物)的训练策略,包括合成数据生成(GANs)和迁移学习的应用。 第八章:时空数据序列的建模与异常检测 本章聚焦于时间序列分析,这是理解动态地球系统的关键。讨论了如何利用长短期记忆网络(LSTM)和图卷积网络(GCN)来建模遥感数据的时空相关性,以克服传统时空滤波方法的局限性。重点案例分析了基于遥感时间序列的农作物长势预测(Phenology Tracking)和水体面积变化的早期预警系统的构建,强调了对时间序列中突变点(Change Point Detection)的鲁棒性检测算法。 第九章:多源数据融合与决策支持系统构建 本书最后一部分强调了将遥感信息转化为可操作知识的重要性。本章介绍了贝叶斯网络和证据理论在融合来自不同传感器(如SAR、光学、气象再分析数据)的、具有不同不确定性的信息时的框架。重点案例分析了在城市热岛效应监测中,如何融合地表温度、归一化植被指数(NDVI)和建筑形态参数(通过LiDAR获取的建筑物高度和天空视角因子,SVA)来构建高精度的区域热暴露风险图,从而直接服务于城市韧性规划。 --- 总结而言,本书提供了一个从基础物理到尖端算法,再到实际应用转化的完整知识链条。它旨在指导读者掌握如何驾驭新一代海量、多源异构的遥感数据,将其转化为对复杂地球系统要素进行高精度、多尺度、动态化监测与量化的核心能力,为应对全球环境变化和资源管理挑战提供强有力的技术支撑。

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我从未想过,一本关于“水”的书,竟然能够让我如此着迷。它不仅仅是关于水,更是关于我们与水之间的复杂关系,以及我们如何通过科学手段来理解和影响这种关系。《水环境模拟与预测》这本书,就像一个百科全书式的向导,引领我一步步深入了解水世界的奥秘。它从最基础的水文物理过程讲起,逐步深入到污染物迁移转化、生态系统响应等更复杂的层面。我印象特别深刻的是关于水动力学部分的讲解,那些关于水流的速度、方向、涡旋等描述,仿佛让我置身于湍急的河流之中,亲身感受水的力量。而关于污染物扩散的部分,更是让我看到了人类活动对水环境可能造成的深远影响。书中对不同类型污染物的行为特征,如溶解性、沉降性、降解性等的分析,让我对水污染的治理有了更系统的认识。更让我惊喜的是,这本书并没有止步于描述问题,而是着重探讨了如何通过模拟和预测来解决问题。无论是用于水质评估的各种数学模型,还是用于预测未来情景的数值模拟技术,书中都进行了详细的介绍。这让我看到了科学的魅力,看到了通过理性分析和技术手段,我们是可以更好地管理和保护我们的水资源的。我开始关注身边的河流和湖泊,会去思考它们的“健康状况”,会去留意新闻中关于水环境保护的报道。这本书让我对“水”有了全新的敬畏感,也激发了我对这个领域更深入的探索兴趣。

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这本书的出现,对于我这个长期关注环境议题的普通读者而言,无疑是一场及时雨。它提供了一个非常宏观且系统化的视角,让我能够跳出零散的认知,去理解整个水环境的运行逻辑。我尤其喜欢书中关于“水系统”的定义和分析,它将河流、湖泊、地下水、海洋,乃至大气中的水汽,都视为一个相互关联、相互影响的有机整体。这种整体性思维,对于理解水污染的跨区域、跨介质传播,以及水资源短缺的根本原因,都至关重要。书中对于各种水环境模型的介绍,也让我对科学研究的严谨性和创新性有了更深的认识。从早期的经验模型,到如今基于物理过程的数值模型,再到融入了大数据和人工智能的先进方法,我看到了科学技术在解决现实问题中所扮演的关键角色。特别是关于预测模型的部分,它让我明白,所谓的“预测”,并非神秘的占卜,而是建立在科学原理和数据分析基础上的理性推断。这让我对利用科技手段来指导水资源管理和环境保护,充满了信心。这本书也让我开始反思,我们作为社会的一份子,在水环境保护中究竟扮演着怎样的角色。我们日常的用水习惯,我们的消费选择,都会对整个水系统产生潜移默化的影响。这本书不仅提供了知识,更重要的是,它唤醒了一种责任感。我开始更主动地去关注水资源相关的议题,去了解相关的政策和行动,也更愿意从自身做起,为保护我们共同的水资源贡献一份力量。

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作为一名长期关注可持续发展议题的读者,我始终在寻找能够让我更深刻理解环境问题的书籍。《水环境模拟与预测》这本书,无疑是其中一份极为珍贵的收获。它以一种严谨且富有洞察力的方式,将我带入了一个我之前几乎从未真正“进入”过的水世界。作者不仅仅是简单地介绍水环境的现状,更是深入剖析了其背后的运行机理。我尤其对书中关于水质模型和污染物扩散模型的讲解印象深刻,它让我明白了,一个看似简单的水体变化,背后可能蕴含着多少复杂的物理、化学和生物过程。例如,书中关于悬浮物沉降、溶解氧消耗、营养盐富集等过程的描述,都让我对水体的“健康”有了更直观的认识。更令我赞叹的是,这本书还着眼于未来,详细介绍了各种预测技术,以及如何利用这些技术来指导水资源的管理和保护。这让我看到了科学的巨大潜力,看到了我们如何能够通过更精准的预测,来规避风险,实现水资源的可持续利用。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种思维方式的重塑。它让我从一个旁观者,变成了一个更具批判性和责任感的思考者,开始更积极地关注身边的水环境,也更愿意去了解和参与相关的保护行动。

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这本书的出现,对于我这样一个对环境科学充满好奇的读者来说,无疑是一次知识的盛宴。作者以一种非常专业且易懂的方式,为我揭示了水环境的复杂性以及我们如何通过科学手段来理解和预测它。《水环境模拟与预测》这本书,将我带入了一个全新的视角,让我从一个宏观且系统化的角度来审视水资源。我尤其对书中关于不同类型水体(如河流、湖泊、地下水)之间相互作用的阐述印象深刻,它让我明白,这些看似独立的水体,实际上是一个紧密联系、相互影响的有机整体。例如,书中关于地下水补给地表水,以及污染物通过地下水迁移影响地表水质的分析,都让我对水环境的联动性有了更深刻的认识。更让我感到振奋的是,书中对各种模拟技术和预测方法的详细介绍。从早期的经验模型,到如今基于物理过程的复杂数值模型,再到结合了大数据分析和人工智能的最新技术,我看到了整个领域在不断发展和进步。这让我对通过科学手段来解决水资源问题,实现可持续利用,充满了信心。这本书不仅仅是知识的传递,它更是一种思维的引导,让我开始更加关注水资源保护的议题,也更愿意从自身做起,为保护我们宝贵的水资源贡献一份力量。

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这本书的阅读体验,可以说是一场对水世界深度探索的奇妙旅程。在翻阅之前,我对水环境的认知,更多地停留在一些表面的现象,比如河流的清澈度,湖泊的水位。但是,《水环境模拟与预测》这本书,为我打开了一扇通往水环境深层奥秘的大门。作者以一种极具条理性和逻辑性的方式,将一个庞大而复杂的系统,呈现在我的眼前。我尤其对书中关于水动力学和污染物输移模拟的章节印象深刻。那些关于水流速度、方向、混合作用的描述,以及污染物如何在水体中扩散、稀释、吸附、沉降的分析,都让我对水体的动态变化有了更深刻的理解。这让我明白,每一次的排放,每一次的降雨,都会在水体中留下痕迹,并可能产生长远的影响。更让我感到振奋的是,书中对于预测模型的介绍。从基于经验的统计模型,到基于物理过程的数值模型,再到融合了人工智能的先进方法,我看到了科学技术在应对水环境挑战中的巨大作用。这让我相信,通过科学的预测,我们能够更有效地管理和保护我们的水资源。这本书不仅仅是知识的积累,更是一种思维的启迪,它让我开始用一种更系统、更科学的视角来审视我们赖以生存的水环境,也让我更加珍视和保护我们宝贵的水资源。

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在翻阅《水环境模拟与预测》之前,我对水环境的认知,大概停留在课本上的几条简单河流和一些抽象的概念。然而,这本书,或者说它所激发的那种思维方式,彻底改变了我的视角。它不是简单地罗列数据和模型,而是像一个经验丰富的向导,引领我深入探索一个庞大而复杂的系统。我开始理解,每一次降雨,每一次工业排放,每一次城市扩张,都在以一种我们肉眼难以察觉的方式,悄无声息地改变着河流的脉搏,湖泊的呼吸。书中那些关于水文循环、污染物扩散、生态系统响应的论述,不再是枯燥的理论,而是变成了鲜活的画面在我脑海中展开。我仿佛能“看到”雨水如何在土壤中渗透,如何在地下水系中流动,又如何汇入地表水体,带着它一路收集的各种物质。那些复杂的数学模型,在作者的解释下,也变得触手可及,不再是遥不可及的象牙塔尖。我开始思考,我们身边那些看似微不足道的改变,比如一次大规模的农业施肥,或者某处湿地的消失,对于整个水环境的长期健康,究竟会产生怎样累积效应。这本书让我意识到,水环境的保护,绝非一日之功,更不是凭空臆想,它需要的是对系统深刻的理解,以及对未来趋势的审慎预测。我开始对城市规划中对雨洪管理的关注,对农业政策中对化肥使用的限制,有了更深的共情和理解。我不再仅仅是看到一个美丽的湖泊,而是开始思考湖泊的水质是如何形成的,它的健康程度又将如何影响下游的生态,乃至我们人类的生活。这种思维的转变,是这本书带给我的最宝贵的财富。我甚至开始关注新闻中关于水资源短缺或水污染的报道,不再只是流于表面的同情,而是会尝试去理解其背后的科学原理,去思考可能存在的解决方案。

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这是一本极具启发性的书籍,它以一种严谨又不失生动的笔触,为我描绘了一个我从未真正“看见”过的水世界。在阅读之前,我可能仅仅将河流、湖泊视为自然景观,但这本书让我深刻理解了它们是如何成为一个复杂而动态的系统。作者通过对水文循环、水质监测、污染物扩散、生态系统响应等各个环节的细致阐释,为我构建了一个完整的水环境认知框架。我尤其对书中关于不同水体之间相互作用的论述印象深刻,它让我明白了,一个地方的水质问题,很可能与遥远的上游地区,甚至是地下水系统息息相关。这种“牵一发而动全身”的系统性思维,对于理解水环境的复杂性至关重要。书中对各种模拟技术和预测方法的介绍,更是让我看到了科学力量在水环境管理中的巨大潜力。那些复杂的数学模型,在作者的解释下,不再是高不可攀的理论,而是解决实际问题的有力工具。它让我看到了,我们并非只能被动地接受水环境的变化,而是可以通过科学的预测,来主动地进行干预和管理。这让我对未来水资源的可持续利用和环境保护,充满了希望。这本书不仅拓宽了我的知识视野,更重要的是,它激发了我对水资源保护的责任感。我开始意识到,我们每一个人的行为,都在对这个脆弱的水系统产生影响。

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这本书为我打开了一扇通往水世界深度观察的大门。在我看来,它并非一本纯粹的技术手册,而更像是一门关于“理解水”的艺术。作者用一种非常人性化的方式,将那些抽象的物理化学过程,以及看似复杂的数学方程,转化为了一系列引人入胜的故事。我尤其对书中关于不同水体(河流、湖泊、地下水、海洋)之间的相互联系的描述印象深刻。我过去总是将它们看作是独立的存在,但这本书让我明白,它们是一个巨大的、相互作用的整体。比如,地下水位的变化会如何影响河流的流量,城市径流如何带着污染物最终汇入海洋,这些我都开始有了更清晰的认识。书中对不同模拟方法的介绍,也让我看到了科学研究的严谨和多样性。从早期的经验模型,到如今基于物理过程的复杂模型,再到结合大数据和人工智能的新兴技术,我能感受到整个领域在不断进步,不断突破。这让我对接下来的水环境治理和保护充满信心。当然,这本书也让我看到了这项工作的艰巨性。要准确模拟和预测一个动态变化的水环境,需要大量的观测数据,需要对各种影响因素有深入的了解,还需要强大的计算能力。但正是这种挑战,才使得这项工作充满意义。我开始反思,我们作为普通市民,能够为保护水环境做些什么。哪怕只是在日常生活中减少用水,合理处理生活垃圾,这些看似微小的举动,在宏观层面,也能够汇聚成一股强大的力量。这本书让我不再是一个被动的观察者,而是变成了一个积极的思考者,一个对水环境负有责任的公民。

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在阅读《水环境模拟与预测》之前,我对水环境的理解,更多地停留在一些直观的感受,比如看到浑浊的河水会觉得不舒服,看到干涸的河床会感到担忧。但这本书,就像一把开启智慧之门的钥匙,让我得以窥见水环境背后那复杂而精密的运作机制。作者的叙述方式非常巧妙,他并没有一开始就抛出晦涩难懂的专业术语,而是从最基本的概念入手,比如水循环、水文特征,然后循序渐进地深入到更复杂的模拟和预测技术。我印象特别深刻的是关于污染物迁移转化模拟的部分,书中详细阐述了不同污染物在水体中的行为,比如溶解、吸附、降解等过程,以及这些过程如何受到水流速度、水温、pH值等多种因素的影响。这让我明白了,为什么有时候同一区域的水质会发生如此大的变化。更让我感到兴奋的是,书中对不同模拟方法的介绍,让我看到了科学研究的不断发展和创新。从经验模型到机理模型,再到结合了遥感和GIS等先进技术的模型,我看到了科学家们为了更准确地理解和预测水环境所付出的努力。这让我对未来水资源管理的科学化、智能化充满期待。这本书不仅仅是一本知识的普及读物,它更是一种思维的引导。它让我开始用一种更系统、更长远的眼光来看待水环境问题,也让我意识到,保护水环境,不仅仅是政府的责任,更是我们每一个人的使命。

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在翻阅《水环境模拟与预测》这本书的过程中,我仿佛经历了一场关于水的“认知革命”。在此之前,我对水环境的理解,更多地停留在一些零散的常识性知识,比如知道要节约用水,知道工业废水会导致水污染。但是,这本书以一种极其系统和深入的方式,揭示了水环境的本质。作者从最基础的水文学原理讲起,一步步构建起一个庞大的知识体系,涵盖了从水动力学、水化学到水生态学等多个学科领域。我尤其欣赏书中对污染物迁移转化过程的详细解析,它让我明白了,污染物进入水体后,究竟是如何在不同的介质中进行传播和演变,以及哪些因素会加速或减缓这一过程。这对于理解水污染的复杂性和治理的难度,具有极其重要的意义。更让我印象深刻的是,书中对各种预测模型的介绍。那些基于物理过程的数值模拟,以及结合了大数据和人工智能的新兴技术,都让我看到了科学的强大力量。它让我明白,通过科学的方法,我们可以提前预知水环境可能发生的变化,从而采取有效的应对措施。这不仅仅是对知识的获取,更是一种思维方式的转变。它让我开始以一种更宏观、更长远的视角来审视水资源问题,也让我对未来的水环境治理和保护工作充满了信心。

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