Environmental Modelling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 环境
- 水力学
- 模型
- :学术:地理
- -2011年读完
- 环境模型
- 生态模型
- 水文模型
- 大气模型
- 环境科学
- 数学建模
- 计算机模拟
- 环境工程
- 可持续发展
- 污染控制
具体描述
Uncertainty in the predictions of science when applied to the environment is an issue of great current relevance in relation to the impacts of climate change, protecting against natural and man-made disasters, pollutant transport and sustainable resource management. However, it is often ignored both by scientists and decision makers, or interpreted as a conflict or disagreement between scientists. This is not necessarily the case, the scientists might well agree, but their predictions would still be uncertain and knowledge of that uncertainty might be important in decision making. Environmental Modelling: An Uncertain Future? introduces students, scientists and decision makers to: the different concepts and techniques of uncertainty estimation in environmental prediction the philosophical background to different concepts of uncertainty the constraint of uncertainties by the collection of observations and data assimilation in real-time forecasting techniques for decision making under uncertainty. This book will be relevant to environmental modellers, practitioners and decision makers in hydrology, hydraulics, ecology, meteorology and oceanography, geomorphology, geochemistry, soil science, pollutant transport and climate change. A companion website for the book can be found at www.uncertain-future.org.uk
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的装帧设计非常注重实用性，纸张的质量很好，即便是频繁翻阅和在页边空白处写满笔记，也不会出现洇墨的情况，这对于需要经常查阅的工具书来说非常重要。从内容上来说，我最欣赏的是它在“模型验证与评估”这一章节的处理方式。很多教材往往草草带过，重点放在“如何建立模型”，而这本书却花了大量的篇幅来讨论“如何证明你的模型是可靠的”。它详细阐述了不同层次的验证标准，从输入数据的可靠性检验，到模型内部参数的敏感性分析，再到最终预测结果的实际情景对比。作者引入了诸如“鲁棒性测试”和“极端情景模拟”等一系列高级评估方法，这些方法在业界应用非常广泛，但鲜有教材能系统地将其整合讲解。我记得书中提供了一套基于蒙特卡洛模拟的参数不确定性评估流程图，清晰地展示了如何通过成千上万次的模拟运行，来确定模型输出结果的概率分布区间，而不是仅仅给出一个点估计值。这种对“不确定性”的坦诚和系统处理，极大地提升了我对模型结果的可信度的判断能力，让我不再盲目相信任何单一的模拟结果。
评分这本书的阅读体验，对于没有深厚背景的初学者来说，可能会有些挑战性，这毋庸置疑。它的语言风格偏向于学术论文的严谨性，夹杂着大量专业术语，如果缺乏足够的预备知识，可能会感到吃力。但对于有志于在环境科学领域进行深入研究的人来说，这本书绝对是宝藏级的参考书。我尤其欣赏它在处理多尺度效应（Multi-scale Effects）时的细腻处理。在地球科学领域，尺度问题是最大的难题之一，不同尺度的过程相互作用，使得模型的尺度依赖性极其突出。这本书没有采取回避的态度，而是系统地介绍了如何利用分形几何概念来描述空间异质性，并进一步讨论了如何通过多分辨率分析来统一不同尺度下的模型结构。这部分内容对我后续研究一个关于区域土壤侵蚀的耦合模型起到了决定性的指导作用。通过书中提供的一个具体的半经验模型框架，我得以将宏观的地表过程和微观的土壤颗粒运动联系起来，实现了一个在以往看来几乎不可能完成的系统集成。这本书的价值不在于教你如何使用某个软件，而在于培养你构建和批判环境模型的能力，这是一种更高维度的知识赋能。
评分这本书的封面设计得非常简洁大气，那种沉稳的绿色调立刻让人联想到自然与科学的结合。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为我的毕业设计寻找一些深入的理论支撑，毕竟很多现有的教材都过于偏重基础概念的堆砌，缺乏实际应用层面的深度剖析。这本书的目录结构，我记得非常清楚，它不是简单地罗列各种模型，而是构建了一个清晰的知识脉络，从基础的数学工具如何应用于生态系统模拟，到如何处理复杂非线性的环境数据，每一步都安排得井井有条。尤其让我印象深刻的是其中关于时间序列分析在水文模型中的应用那一章，作者没有满足于介绍传统的自回归模型，而是深入探讨了如何利用小波分析来捕捉数据中的多尺度变化特征，这对于理解季节性波动和突发事件的耦合效应至关重要。我花了整整一周时间才啃完那部分，因为它要求读者不仅要有扎实的数学背景，更需要对背后的物理或化学过程有深刻的洞察力。这本书的叙事风格非常严谨，几乎没有冗余的词句，每一个公式、每一个图表的出现都有其明确的逻辑目的，这对于我这种追求效率的学习者来说，无疑是一大福音。它更像是一部工具手册与理论专著的完美融合体，而不是一本用来快速翻阅的科普读物，需要静下心来，带着问题去阅读和思考。
评分老实说，当我第一次翻开这本书时，我的预期其实并没有那么高，因为市面上关于“环境建模”的书籍实在太多了，很多都停留在对概念的浅尝辄止或者对某个特定软件操作的罗列，缺乏对模型背后哲学思想的探讨。然而，这本书让我惊喜地发现，它超越了那种技术层面的介绍，开始探讨“为什么我们要用这种方式建模”的核心问题。它花了不少篇幅去讨论模型简化与真实世界复杂性之间的权衡取舍，这种思辨性的内容，对于我们这些在实际项目中摸爬滚打的人来说，简直是醍醐灌顶。我记得书中有一个章节专门讨论了概率论在不确定性量化中的应用，它并没有直接给出解决方案，而是通过一系列的案例分析，引导读者理解贝叶斯方法在处理参数估计和模型校准中的优势与局限。这种引导式的教学方法，极大地激发了我的主动探索欲。我甚至因此去重新学习了高等概率论的一些分支，只为能更透彻地理解作者是如何将复杂的先验知识融入到环境系统动态模拟中的。这本书的插图质量非常高，很多图表不仅仅是数据的可视化，更像是对模型内在逻辑的视觉化解释，比如它用一个三维曲面图展示了不同气候输入变量对某一物种分布阈值的敏感性，那张图的冲击力远胜过千言万语的文字描述，让人过目不忘。
评分这本书给我的整体感觉是，它提供了一个非常宏大且成熟的知识框架，仿佛作者是一位经验丰富的建筑师，不仅设计了蓝图，还详细标注了每一根承重梁和连接件的规格。与其他偏向应用型或者偏向理论推导的书籍不同，它在理论与实践之间搭建了一座非常坚实的桥梁。我特别喜欢它在介绍最新研究进展时所展现出的克制与审慎。例如，在讨论机器学习在环境预测中的新兴应用时，作者并没有盲目鼓吹其优越性，而是非常冷静地指出了其“黑箱”特性在环境科学中带来的潜在风险，即缺乏可解释性，这在需要向决策者汇报结果的场合是致命的。接着，作者巧妙地引导读者思考如何将可解释性较强的传统机制模型（Process-based Models）与数据驱动的机器学习方法进行集成，形成混合模型。这种平衡了前沿性与实用性的论述角度，使得这本书具有很强的生命力，它不是一本会很快过时的技术指南，而是一本会随着科学发展而不断被重新审视的经典参考。阅读完后，我感觉自己对于环境系统的理解不再是零散的知识点，而是一个可以被系统化、数学化、并最终用于解决实际问题的强大思维工具箱。
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