Statistical Methods for Detection and Quantification of Environmental Contamination pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Robert D. Gibbons

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2001-07-13

价格:USD 150.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471255321

丛书系列:

图书标签:

Environmental Chemistry
Environmental Monitoring
Statistical Analysis
Contamination Detection
Quantification Methods
Environmental Science
Pollution Assessment
Data Analysis
Ecotoxicology
Risk Assessment

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具体描述

Amstat News asked three review editors to rate their top five favorite books in the September 2003 issue. Statistical Methods for Detection and Quantification of Environmental Contamination was among those chosen. This groundbreaking volume describes the statistical theory that underlies the detection and quantification of environmental pollution both in the laboratory and in the field. It presents the foundation of relating measured concentrations to true concentrations and the development of intervals of uncertainty for true concentrations, and it presents a comprehensive review of the problem of estimating thresholds at which detection and quantification decisions can be made reliably. The authors demonstrate the use of analytical measurements in making environmental impact decisions and in comparing environmental data to regulatory standards and naturally occurring background concentrations. Taking the next step in a major evolution in the way environmental impact decisions are made, Statistical Methods for Detection and Quantification of Environmental Contamination:* Presents statistical methods that allow the earliest possible detection and quantification of contaminants* Describes procedures applicable to all environmental constituents * Covers numerous state-of-the-art approaches* Includes case studies demonstrating practical applications of these approaches An indispensable handbook for scientists and engineers involved in environmental monitoring programs, this book is also an important resource for public health officials, waste facility managers, regulators, statisticians, and analytical chemists.

《统计建模与环境健康风险评估：理解数据中的隐患》这本书深入探讨了如何运用统计学的力量，去揭示和量化环境中可能存在的污染及其对人类健康造成的潜在风险。它并非一本单纯的统计学教科书，也不是一本详尽的环境污染清单，而是专注于架设起科学数据与实际健康影响之间的桥梁，为理解、管理和减轻环境健康挑战提供坚实的理论基础和实践指导。第一部分：认识环境污染物与数据收集在现代社会，环境污染无处不在，从我们呼吸的空气、饮用的水源，到我们食用的食物，都可能潜藏着有害物质。这本书的开篇，将带领读者认识几种关键的环境污染物，并理解它们是如何进入环境、扩散传播以及最终可能对人体产生影响的。我们将从宏观层面出发，介绍大气污染物（如PM2.5、臭氧、氮氧化物）、水体污染物（如重金属、有机农药、内分泌干扰物）以及土壤污染物（如多环芳烃、持久性有机污染物）。对于每一种污染物，我们都会简要介绍其来源、主要的传播途径以及已知的毒性效应，为后续的统计分析奠定背景知识。然而，再详尽的污染物知识，如果缺乏可靠的数据支撑，也只是空中楼阁。因此，本书的另一重要切入点是环境数据的科学收集与管理。我们将详细阐述在不同环境下进行环境监测的原则与方法，包括空气质量监测站的选址与设备选择、水样采集的规范操作、土壤采样技术的多样性，以及生物监测（如生物标志物检测）的意义。我们会强调数据质量的重要性，包括采样频率、采样代表性、实验室分析的准确性与精密度，以及如何建立有效的数据管理系统来存储、组织和检索海量环境数据。此外，本书还将介绍不同类型环境数据的特点，例如时间序列数据（空气质量变化）、空间分布数据（污染物在地理区域内的分布）、以及交叉关联数据（如同一地点不同污染物的浓度关系）。理解数据的本质，是进行有效统计分析的前提。第二部分：统计建模的核心原理与应用掌握了必要的数据基础后，本书将步入统计建模的核心。我们并非要求读者成为统计学家，而是要教会大家如何根据研究目的和数据特性，选择最恰当的统计模型，并解读模型的结果。首先，我们将从描述性统计入手，回顾如何使用均值、中位数、方差、标准差等基本统计量来概括数据的中心趋势和离散程度。我们将演示如何利用直方图、箱线图、散点图等可视化工具，直观地展示数据的分布特征和潜在的关联性，从而初步发现数据中的异常值或趋势。接着，本书将重点介绍推断性统计。我们将讲解概率分布的概念，以及如何根据数据的分布选择合适的参数估计方法（如最大似然估计）和假设检验方法（如t检验、卡方检验、方差分析），以判断观察到的差异是否具有统计学意义，还是仅仅是随机波动。这对于评估不同地区或不同时间点的污染水平是否存在显著差异至关重要。然而，环境污染的研究往往涉及多个因素的交互影响，这时回归分析就显得尤为重要。我们将深入讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。例如，我们可以利用回归模型来探究气温、风速等气象因素对空气污染物浓度的影响程度，或者分析工业排放量、交通流量与特定区域污染物水平之间的定量关系。本书还会介绍如何进行模型诊断，例如检查残差的正态性、同方差性，以及是否存在多重共线性，以确保模型的可靠性。对于那些不满足线性关系的数据，或者存在自相关性（时间序列数据）或空间自相关性（地理空间数据）的复杂情况，本书将引入更高级的建模技术。我们会探讨广义线性模型（GLM），例如当响应变量不是连续的（如污染物是否超标的二分类变量），或者数据的方差与均值之间存在特定关系时，GLM就能提供更灵活的建模框架。同时，时间序列分析将在书中占据重要篇幅。我们将介绍如何识别和分析数据中的趋势、季节性以及周期性变化，例如分析一年中不同月份空气污染物浓度的变化规律，或者检测工业活动对水体污染物浓度的长期影响。我们将讲解ARIMA模型等经典的时间序列建模方法，并展示如何利用它们进行预测，为环境管理部门提供预警信息。考虑到环境污染通常具有空间异质性，空间统计模型也是不可或缺的一部分。本书将介绍如何处理具有空间自相关性的数据，例如克里金插值（Kriging）在绘制污染物空间分布图中的应用，以及空间回归模型如何考虑地理位置对污染物水平的影响。这将帮助我们理解污染物的传播扩散规律，并识别污染热点区域。此外，在面对高度复杂的环境健康数据，例如包含大量变量且变量之间关系非线性的情况时，我们还会介绍一些机器学习算法在环境数据分析中的应用。例如，决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等算法，可以用于污染物的分类识别，或者预测特定区域的空气质量等级。我们也会简要提及神经网络在复杂模式识别中的潜力。第三部分：环境健康风险评估的统计框架本书的最终目标，是将统计模型的结果转化为对人类健康风险的科学评估。这部分内容将重点关注如何利用统计学工具，量化环境污染物暴露水平与健康结局之间的联系。我们将详细介绍剂量-反应关系（Dose-Response Relationship）的概念，并探讨如何通过统计模型来估计这种关系。例如，我们可以分析不同剂量的污染物暴露与某种疾病发病率之间的统计学关联，并从中推断出安全暴露限值。暴露评估是风险评估的关键环节。本书将介绍如何利用统计方法，根据监测数据、排放源信息、扩散模型以及人群活动模式，估算个体或群体暴露于特定污染物水平的程度。这可能涉及对数据的平均值、中位数，甚至百分位数进行估算，并考虑不同人群（如儿童、老年人）的暴露差异。风险特征描述是将暴露评估和剂量-反应关系相结合，最终量化健康风险的过程。我们将介绍几种常见的风险量化指标，例如归因风险分数（Attributable Fraction），用于估计由某一特定污染物引起的疾病病例占总病例数的比例；相对风险（Relative Risk），用于比较暴露组和未暴露组的疾病发病率差异；以及几率比（Odds Ratio），在病例对照研究中常用作风险的估计。本书还将探讨不确定性分析的重要性。在环境健康风险评估中，数据的不确定性、模型的不确定性以及参数的不确定性都可能影响最终的风险估计。我们将介绍一些统计方法，如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation），来量化和传播这些不确定性，从而提供一个更稳健的风险评估结果，并帮助决策者理解评估结果的局限性。最后，本书将强调统计学在环境政策制定与健康干预中的作用。通过科学的统计分析，我们可以识别最主要的健康风险源，为制定有效的污染控制策略提供科学依据；可以评估现有环境法规的效果，并提出改进建议；还可以为公共健康宣传和预警提供数据支持。我们将通过实际案例，展示统计建模如何在环境健康领域发挥其“侦探”和“量天尺”的作用，帮助我们理解数据背后的健康隐患，并采取积极有效的措施来保护人类健康和生态环境。这本书并非仅仅提供冰冷的公式和枯燥的数据，而是旨在激发读者运用统计学的智慧，去解读环境中那些沉默的语言，去揭示那些隐藏的健康风险，最终为构建一个更健康、更可持续的未来贡献力量。它是一份献给所有关心环境健康、希望用科学的力量解决现实问题的读者的指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是：这是一部需要被“消化”而不是简单“阅读”的著作。它的语言密度极高，每一个句子都承载了大量的数学信息和专业术语。我发现自己必须放慢速度，带着计算器和笔记本电脑，逐字逐句地去理解作者是如何从基础公理出发，推导出处理复杂环境采样问题的具体方法的。它对于“零假设检验”在实际环境监测中的适用性提出的批判性反思尤其深刻。作者没有盲目推崇传统的P值方法，而是详细比较了等效的似然比检验和基于信息论的评估标准。从结构上看，全书逻辑链条极其紧密，前一章的结论往往是下一章模型构建的基石，这种连贯性使得它非常适合系统性学习。唯一美中不足的是，对于那些使用现代机器学习库（如Python的Scikit-learn或R的Tidyverse）进行快速原型开发的读者来说，书中提供的分析工具可能显得有些“复古”，因为它更偏向于传统的统计软件的实现逻辑，但这从另一个侧面证明了其理论的永恒性，而非追逐一时的技术潮流。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是环境统计领域内的一部里程碑式的作品，其深度和广度令人叹服，尤其是在处理那些看似无关，实则相互联系的环境因子耦合问题上。作者在构建模型时，展现了一种近乎于艺术家的直觉与数学家的严谨相结合的能力。我特别关注了其中关于空间统计学在污染物扩散模型中的应用那部分，书中对克里金插值法（Kriging）的各种变体进行了详尽的比较和适用性分析，不仅仅是介绍了公式，更关键的是探讨了在真实地理空间数据中，选择最优变异函数模型的实践性挑战。这本书的贡献在于，它成功地架设起了一座坚实的桥梁，连接了纯粹的统计理论与地球化学、水文地质学等应用领域的需求。它不会告诉你“怎么做”，而是会告诉你“为什么这样做是正确的，以及在什么情况下它会失效”。对于志在环境数据分析领域达到专家级别的人士而言，这本书的地位不言而喻，它是那种你会珍藏在书架上，并在每当遇到棘手的分析难题时，都会忍不住翻开，寻求理论支撑的权威参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验简直像是在攀登一座陡峭的山峰，每往上走一步都需要付出巨大的努力和专注力。它的文字风格非常学术化，可以说是毫不妥协地保持着极高的理论纯粹性。我尝试着把它当作睡前读物来翻阅，结果发现自己不得不停下来，翻出尘封已久的高等数学课本重新复习勒让德变换和贝叶斯推断的基础。这本书最让我印象深刻的是它对于“检测的统计学意义”这一核心问题的处理方式，它不仅仅停留在计算平均值和标准差的层面，而是深入到如何量化不确定性，如何区分真正的信号和随机噪声。它用了大量的篇幅来讨论各种先进的回归模型，包括分位数回归和非参数方法，以适应环境数据固有的异方差性和异常值问题。坦率地说，这本书的排版和插图设计略显保守和传统，完全是典型的学术专著风格，没有太多“讨好”读者的设计元素。但这恰恰是它的优点——它将所有资源都投入到了内容的深度和准确性上，而不是表面的包装。对于那些真正追求理论根基的读者，这本书是无可替代的“压舱石”。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，在翻阅这本书的过程中，我的内心经历了一场“情感过山车”。起初是强烈的敬畏感，接着是长久的挫败感，最后才慢慢体会到那种“拨云见日”的豁然开朗。这本书对于那些在实际工作中经常遇到“数据不足”、“污染源不明”等模糊挑战的工程师和数据分析师来说，提供了极其宝贵的思维框架。它没有提供一键式的软件操作指南，而是着重讲解了其背后统计模型的建立逻辑和局限性。比如，关于环境基线数据的长期趋势分析，书中详细阐述了如何运用赫斯特指数（Hurst exponent）来评估时间序列的持续性，这在很多标准教材里是很少被提及的。我发现，书中引用的文献大多是上世纪末和本世纪初最前沿的研究成果，这保证了理论的经典性和可靠性。如果你习惯于那种“操作手册”式的书籍，这本书可能会让你感到非常不适应，因为它要求读者必须具备主动思考、自行推导的能力。它不是教你怎么用工具，而是教你如何设计和制造出更精密的工具来解决尚未被定义的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《Statistical Methods for Detection and Quantification of Environmental Contamination》绝对是为那些在环境科学领域摸爬滚打多年的老手们量身定做的“硬核”指南。我刚拿到手的时候，光是目录的密度就让我感到头皮发麻，里面充斥着高阶的概率论、时间序列分析以及复杂的多元统计模型。它根本不是那种面向新手的入门读物，更像是给已经掌握了基础分析工具，但苦于无法有效处理真实世界中那些“脏乱差”环境数据的人提供的高级武功秘籍。例如，书中对不同监测网络设计中统计功效（Power）的深入探讨，简直是教科书级别的严谨。它没有用花哨的图表来分散注意力，而是专注于推导公式、论证假设检验的稳健性。如果你期望找到关于如何简单地使用Excel做出饼图的章节，那你可能需要去翻阅别的书了。这本书的价值在于，它教会你如何科学地质疑你的数据，如何设计出更具统计学意义的采样方案，并在面对低浓度污染、检出限（LOD）等实际难题时，提供经过严格数学验证的解决方案。对于需要撰写高影响因子期刊论文，或者为政府机构制定环境标准的专业人士来说，这本书的理论深度是无可替代的。我个人最欣赏它在处理非正态分布环境污染物数据时的那几章，简直是打开了新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆