计算机在环境科学与工程中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:白志鹏

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2005-1

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502562076

丛书系列:

图书标签:

• 环境教育
• 环境科学
• 环境工程
• 计算机应用
• 环境建模
• 数据分析
• GIS
• 遥感
• 污染监测
• 环境信息系统
• 可持续发展

计算机在环境科学与工程中的应用：理论、方法与前沿实践 图书简介 本书是一部全面、深入探讨计算机技术如何革新和推动环境科学与工程领域发展的综合性著作。在信息技术飞速发展的今天，环境问题日益复杂化、全球化，传统的观测、分析和管理方法已难以满足现代社会对可持续发展的要求。本书正是在这一背景下应运而生，系统梳理了计算科学、数据科学、人工智能等先进计算工具在环境领域的经典应用与前沿探索。 全书内容覆盖面广，理论与实践并重，旨在为环境科学研究人员、环境工程技术人员、政府决策者以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本兼具指导性和参考价值的专业书籍。 第一部分：环境数据采集、处理与管理基础 本部分聚焦于支撑所有高级应用的基础环节——环境数据的获取、存储与预处理。环境数据的多样性和复杂性（包括时空异构性、高维稀疏性等）是应用计算机技术的首要挑战。 第一章：环境监测网络的构建与数据传输 详细阐述了新一代环境监测网络的设计理念，包括固定式传感器网络、移动监测平台（如无人机、卫星遥感载荷）与便携式设备的集成。重点讨论了物联网（IoT）技术在构建低成本、高密度的环境监测系统中的应用。内容涉及传感器数据采集的精度校准、数据实时传输协议（如MQTT、LoRaWAN）的选择与优化，以及边缘计算在数据初步筛选和预处理中的作用，以应对海量数据的网络传输瓶颈。 第二章：环境时空数据管理与数据库技术 针对环境数据特有的时空维度属性，本书深入探讨了传统关系型数据库与新型NoSQL数据库（如时空数据库、图数据库）在环境数据管理中的适用性。重点分析了地理信息系统（GIS）在数据集成与可视化中的核心作用，包括空间索引技术（如R-tree, Quadtree）如何加速空间查询。此外，还涵盖了数据质量控制（DQC）的自动化流程，如缺失值插补、异常值检测的统计学方法在计算环境中的实现。 第三章：遥感数据处理与特征提取 遥感技术是宏观环境研究的基石。本章详述了光学、微波及高光谱遥感数据的预处理流程，包括辐射定标、大气校正和几何校正的计算模型。深入讲解了基于深度学习的遥感影像分类与目标识别技术，例如如何利用卷积神经网络（CNN）自动提取地表覆盖类型、植被指数（如NDVI, EVI）的时空变化特征，并探讨了多源遥感数据的融合算法，以增强信息量和反演精度。 第二部分：计算模型与仿真模拟 本部分是环境科学与工程的核心。它涵盖了如何利用强大的计算能力来模拟复杂的环境过程，预测未来趋势，并评估干预措施的有效性。 第四章：环境流体力学（CFD）与污染物迁移模拟 详细介绍了计算流体力学（CFD）在解决环境工程中的流动、混合与传输问题中的应用。内容包括Navier-Stokes方程的数值求解方法（如有限体积法、有限元法），以及在复杂几何体（如反应器、河流入海口、城市峡谷）中模拟气溶胶扩散、水体污染物稀释和沉积过程的计算框架。重点解析了湍流模型（如RANS、LES）的选择与参数化对模拟结果精度的影响。 第五章：区域与全球尺度环境系统模型 本章聚焦于大规模、多尺度的环境系统建模。系统阐述了气候变化模型（GCMs）、水文模型（如SWAT、HEC-RAS）和大气化学传输模型（如CAMx、WRF-Chem）的结构与耦合技术。讨论了高效并行计算（HPC）在运行这些高分辨率、长时间尺度模型中的必要性，包括MPI和OpenMP在模型加速中的应用策略。 第六章：生态系统动态模拟与生物地球化学循环 探讨了基于代理（Agent-Based）建模和系统动力学（System Dynamics）方法在模拟复杂生态系统响应和生物地球化学循环（如碳、氮循环）中的应用。介绍了如何将生命周期评估（LCA）的量化方法嵌入到计算模型中，以评估特定工程活动对生态系统长期健康的影响。 第三部分：人工智能与数据驱动的环境决策 本部分是全书的前沿焦点，展示了机器学习和深度学习在环境数据分析、模式识别和辅助决策中的革命性潜力。 第七章：机器学习在环境模式识别与预测中的应用 系统梳理了回归模型、支持向量机（SVM）、随机森林等经典机器学习算法在环境时间序列预测中的应用，例如污染物浓度的短期负荷预测、极端天气事件的早期识别。重点解析了模型可解释性（Explainable AI, XAI）在环境科学中的重要性，确保模型预测结果的科学合理性。 第八章：深度学习与复杂环境问题的解决 深入讲解了深度学习模型（如LSTM、Transformer）在处理长序列环境数据、复杂非线性关系建模中的优势。具体案例包括：利用深度学习进行高分辨率空气质量指数（AQI）的空间插值、水质污染源的快速识别、以及基于卫星图像的灾害快速评估（如洪水淹没范围的自动提取）。 第九章：智能环境管理与优化控制 本章关注计算技术如何直接服务于环境工程的实际操作与决策。讨论了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在优化能源消耗（如智能楼宇HVAC系统）、动态优化水处理厂的投药策略、以及城市交通流量控制以减轻排放污染等方面的应用前景。同时，涵盖了优化算法（如遗传算法、粒子群优化）在设计最优环境基础设施布局中的作用。 第十部：前沿交叉与未来展望 最后一部分展望了计算环境科学与工程的未来发展方向。内容包括量子计算在分子模拟和材料设计（如新型催化剂、吸附剂）中的潜在应用、数字孪生技术在智慧城市环境管理中的构建路径，以及数据伦理和计算资源公平分配在环境治理中的挑战。本书力求为读者提供一个全面、前瞻性的视角，指导其在不断发展的计算技术浪潮中，有效解决人类面临的紧迫环境挑战。

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这部书的标题——《计算机在环境科学与工程中的应用》——听起来就充满了硬核的理论与实践结合的潜力，但当我真正翻开它时，发现它在探讨“计算机”与“环境”这两个宏大领域交汇时的深度，远超我的预期。首先，它并没有过多纠缠于基础编程语言的语法细节，而是直接切入了如何用计算思维去解构复杂的生态系统模型。书中详尽地阐述了如何利用高性能计算集群来模拟气候变化下的水文循环，那种对数据流和并行处理的精妙设计，简直让人拍案叫绝。尤其是其中关于大气化学模型的章节，作者没有停留在简单的公式推导，而是深入剖析了有限元分析在处理非均匀污染物扩散问题时的优势与局限性，并配上了大量实际案例的对比分析图表，使得即便是初次接触该领域的读者也能迅速把握核心逻辑。作者对算法效率的关注也极其到位，比如在优化污染物源头追踪的蒙特卡洛模拟时，提出的那种迭代加速技巧，是教科书上难以见到的实战经验总结。整体而言，这本书为我们提供了一个全新的视角：计算机不再是工具箱里的螺丝刀，而是重塑我们理解和干预环境问题的强大“认知引擎”。

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这本书在处理环境影响评估（EIA）的量化方面，展现出了非凡的洞察力。传统EIA往往侧重于静态的、基于经验的判断，而这本书则彻底将其数字化、动态化了。我特别欣赏其中关于“环境承载力”计算模型的章节，作者没有使用过于简化的线性模型，而是构建了一个多变量耦合的复杂系统动力学模型，用以模拟基础设施建设对区域生态系统的反馈效应。书中对模型校准和不确定性分析的论述极其严谨，涉及到大量统计学和概率论的知识，但作者的讲解方式非常务实，总是能将复杂的数学概念转化为具体可操作的计算步骤。比如，在评估一个大型工业园区废水排放对下游河流鱼类种群的影响时，作者展示了如何通过随机森林回归来筛选出影响最大的环境因子，从而指导减排策略的制定。这种从宏观决策到微观数据分析的无缝衔接，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本提升决策质量的战略参考书。它强迫我们走出舒适区，用更具批判性和量化精神的态度去面对环境挑战。

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这本书的独特之处在于，它成功地跨越了学科的壁垒，将计算机科学的先进理念无缝嫁接到了传统环境工程的痛点上。它关于“智慧化”环境监测与治理的讨论，简直就是一本未来技术路线图。其中关于物联网（IoT）在空气质量监测网络中的部署策略，非常具有操作性。书中详细分析了不同类型低功耗广域网（LPWAN）技术在复杂城市峡谷环境中数据传输稳定性和能耗之间的权衡，并给出了一套成熟的节点选址优化算法，这对于那些需要设计大规模、低成本监测系统的技术人员来说，是无价之宝。再者，书中对于“大数据”在环境管理中的应用，并未停留在概念炒作层面，而是聚焦于如何从海量的历史排放数据、气象记录和环境监测读数中，提炼出可解释的、具有指导意义的规律，尤其是关于异常事件的快速识别和溯源机制的建立，展示了极高的工程智慧。阅读过程中，我深刻体会到，未来的环境科学与工程，其核心竞争力将体现在对计算模型和数据分析能力的掌握上。

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我一直以为环境工程方面的书籍大多是围绕规范和标准展开，但这本书的侧重点明显不同，它更像是一本关于“数字孪生世界”的构建指南。最让我眼前一亮的是它对遥感数据处理与地理信息系统（GIS）深度融合的阐述。书中对基于深度学习的植被健康指数（NDVI/EVI）的自动提取与时序分析进行了非常细致的讲解，特别是如何解决高分辨率卫星影像在复杂地形遮蔽下的几何校正难题，这一点在实际项目中至关重要。作者不仅介绍了主流的卷积神经网络（CNN）架构，还巧妙地将其嵌入到土地利用变化检测的动态模型中，展示了如何通过预测性的算法来提前预警城市扩张对湿地生态的潜在影响。更绝妙的是，书中穿插了好几个关于水质监测网络优化的案例，他们如何利用传感器数据融合技术和贝叶斯网络来实时评估饮用水源地的风险等级，这种前瞻性的设计思路，着实为我们这些在现场工作的工程师提供了极大的启发。这本书的叙事节奏非常流畅，理论铺垫扎实，技术应用实例丰富，读起来毫不晦涩。

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这本书的结构安排非常精妙，它没有将所有内容堆砌在一起，而是通过一系列递进式的应用场景，引导读者逐步深入到计算机模拟的深层逻辑中去。我尤其欣赏它在“环境风险预警系统”构建方面的详尽论述。作者不仅仅是介绍模型本身，更关注于如何将这些模型转化为一个可交互、易于理解的决策支持系统（DSS）。书中关于人机交互（HCI）在环境信息可视化中的应用章节，提供了大量关于三维渲染和虚拟现实技术如何用于模拟灾害场景（如洪水淹没或有毒气体扩散）的实例。这种沉浸式的体验，极大地增强了管理者对风险的直观认知，远胜过传统的二维地图报告。此外，书中还探讨了利用机器学习进行“预防性维护”的理念，即通过分析设备运行数据预测污染源的潜在故障，提前介入。这本书的文字风格专业但不失温度，它让我们看到，冰冷的算法背后，是对保护我们共同环境家园的深切关怀与不懈追求。

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