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出版者:China Material Press Pub. Date :2009-10

作者:FU YUN ZHI

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:2000-1-1

价格:36.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9787504731111

丛书系列:

图书标签:

• 化学
• 化学信息学
• 药物设计
• 分子建模
• 数据挖掘
• 机器学习
• 化学数据库
• 化合物库
• 虚拟筛选
• ADMET预测
• QSPR/QSAR

好的，下面为您撰写一本名为《环境科学与可持续发展》的图书简介，该书内容涵盖环境监测、污染控制、生态修复、可持续能源等多个方面，与《实用化学信息学》的主题内容完全不同。 环境科学与可持续发展 导言：挑战与机遇并存的时代 当前，人类社会正以前所未有的速度发展，但随之而来的环境压力日益严峻。气候变化、生物多样性丧失、资源枯竭和环境污染等问题已不再是遥远的预警，而是深刻影响我们当前和未来生活质量的现实挑战。面对这些复杂的全球性问题，迫切需要跨学科的知识体系和创新的解决方案。《环境科学与可持续发展》正是这样一部旨在系统梳理当代环境科学前沿进展、剖析可持续发展战略核心要义的综合性著作。本书不仅面向环境科学、生态学、地理信息科学等相关专业的学生和研究人员，也为政策制定者、企业管理者以及所有关注人类与自然和谐共存的读者提供了深刻的洞察和实用的参考。 本书的编写理念在于打破传统学科壁垒，强调环境问题的系统性和复杂性。我们深信，解决当代环境难题，必须建立在对地球系统运行规律的深刻理解之上，并结合工程技术、社会经济学、乃至伦理学的视角。因此，本书结构围绕“认知——监测与评估——控制与修复——战略与未来”这一逻辑链条展开。 第一部分：环境系统的基础认知与挑战 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解地球环境的复杂运作机制，并识别当前面临的主要环境压力源。 第一章：地球系统的基本框架与要素 详细阐述了大气圈、水圈、岩石圈、生物圈之间的相互作用机制，重点讨论了物质循环（如碳、氮、磷循环）在全球尺度上的变化及其对环境稳定的影响。本章引入了“临界点理论”，探讨了地球系统可能出现的不可逆转的突变。 第二章：全球气候变化：驱动力、影响与反馈 深入分析了人为温室气体排放的来源与路径，介绍了辐射强迫、气候模型的核心概念。书中详细梳理了海平面上升、极端天气事件增加、冰川融化等现象的科学证据链。同时，重点探讨了气候反馈机制（如反照率变化）对未来气候走向的复杂影响。 第三章：生物多样性与生态系统服务 本章强调了生物多样性保护的生态学意义和经济价值。通过案例分析，阐释了栖息地破碎化、入侵物种对生态系统稳定性的破坏。同时，详细介绍了生态系统服务（供给服务、调节服务、文化服务）的价值评估方法，为制定保护政策提供量化依据。 第二部分：环境监测、评估与信息技术应用 认识环境问题是解决问题的第一步。本部分聚焦于现代环境科学赖以开展的监测手段、数据分析方法和评估体系。 第四章：大气环境监测与质量评估 涵盖了传统采样分析技术和遥感技术在空气质量监测中的应用。详细介绍了颗粒物（PM2.5, PM10）、臭氧、酸雨前体物等的测量方法和标准。重点探讨了基于模型的空气质量预报系统构建，以及区域大气污染传输机制的解析。 第五章：水环境质量的动态监测与化学毒理学 本章系统介绍了地表水、地下水和海洋环境的采样策略。内容包括水质参数的实时监测技术（如传感器网络），以及污染物（重金属、持久性有机污染物、新兴污染物）的痕量分析技术。毒理学部分着重介绍污染物对水生生物和人类健康的风险评估流程。 第六章：土壤污染与健康风险评价 土壤作为环境介质的复杂性在本章得到充分体现。讨论了土壤污染的输入途径、迁移转化规律及其与农产品质量的关系。风险评估模型（如REMM、USEPA模型）被详细阐述，旨在为污染场地修复提供科学的决策依据。 第七章：环境信息系统与地理空间分析 强调了地理信息系统（GIS）在环境管理中的核心作用。本章讲解了如何整合多源异构环境数据（卫星影像、地面监测数据、社会经济数据），利用空间统计学方法进行污染热点识别、影响范围模拟和宏观环境态势的可视化分析。 第三部分：污染控制与生态修复工程 基于对环境问题的深入理解，本部分转向具体的工程技术和管理策略，以实现环境质量的改善和生态系统的恢复。 第八章：水污染的深度处理与回用技术 超越传统的“三级处理”，本章侧重于膜技术（如超滤、反渗透）、高级氧化技术（AOPs）在去除难降解污染物方面的应用。同时，详细介绍了分散式污水处理系统和非常规水资源的梯级利用方案。 第九章：固体废物资源化与循环经济实践 分析了城市生活垃圾、工业固废和危险废物的产生特点及无害化处理技术。重点阐述了“减量化、再利用、资源化”的循环经济原则如何应用于废物管理链条，包括废弃物能源化（Waste-to-Energy）的前沿技术。 第十章：生态修复工程的原理与案例 本章关注受损生态系统的恢复。详细介绍了生物修复（生物刺激、生物强化）、植物修复（重金属植物稳定化与富集）的技术流程。针对采矿区、油气泄漏区等典型污染场地的修复策略进行了深入的对比分析。 第四部分：可持续发展战略与政策导向 环境科学的最终目标是支撑人类社会的可持续发展。本部分将视角提升到宏观管理与未来规划层面。 第十一章：可持续能源转型与低碳发展路径 探讨了化石能源向可再生能源（太阳能、风能、生物质能）转型的技术瓶颈与政策驱动力。内容涵盖了能源效率的提升、智能电网的构建以及碳捕获、利用与封存（CCUS）技术的最新进展。 第十二章：环境经济学与政策工具箱 阐述了如何利用市场机制来解决环境问题。详细分析了环境税费、排污权交易、绿色金融等政策工具的作用机理和实施效果。本章还讨论了环境成本核算（如生命周期评价LCA）在产品设计和决策中的应用。 第十三章：韧性城市与气候适应性规划 面对日益频繁的气候变化影响，城市和社区如何增强其适应能力成为关键议题。本章探讨了基于自然的解决方案（NbS），如绿色基础设施在防洪、降温中的应用，以及建立多层次的风险管理和应急响应体系。 结论：面向未来的环境治理 本书最后总结了环境科学研究的未来趋势，强调了跨学科、大数据驱动的决策模式将成为主流。我们呼吁读者将科学认知转化为积极的行动力，共同构建一个人与自然和谐共生的未来。 本书特色： 前沿性强： 内容紧密结合近年来国际环境科学领域涌现的新理论、新技术和新政策。 系统性高： 结构逻辑严密，从基础理论到工程实践再到宏观战略，形成完整的知识闭环。 案例丰富： 穿插大量国内外典型的环境问题案例和成功解决方案，增强可读性和说服力。 图表精炼： 运用大量专业示意图、流程图和对比表格，帮助读者快速掌握复杂概念。 《环境科学与可持续发展》不仅是一本教科书，更是一份行动指南，致力于为我们共同的蓝色星球绘制一条通往健康、繁荣与永续的未来之路。

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读完这本书，我感觉自己的信息检索能力得到了一个质的飞跃。过去在查阅文献和化合物信息时，我总是在各个搜索引擎间来回切换，效率低下，而且经常错过一些关键信息。这本书系统地梳理了当前主流的化学信息资源及其背后的组织逻辑。它的厉害之处在于，它不仅告诉你“去哪里找”，更重要的是告诉你“如何高效地找”。例如，书中对布尔逻辑和特定字段检索的深度剖析，让我明白如何构建更精准的查询语句，避免了大量不相关的结果干扰。对于处理高通量筛选数据后的反刍分析，这本书也给出了非常实用的指导，特别是如何利用脚本语言（比如Python在化学信息学中的应用部分）来自动化处理海量的结构数据和生物活性数据。我以前觉得数据清洗和预处理是信息学中最耗时的环节，但读了这本书后，我开始尝试用书中介绍的模块来批量处理我的化合物库，效率提升了至少三倍。这本书的结构设计也很有匠心，知识点由浅入深，循序渐进，即便是对编程不甚熟悉的化学家，也能在配套的实例练习中找到自信。它更像是一位经验丰富的化学信息学家，在你身边手把手地指导你如何驾驭庞大的化学数据海洋。

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这本《实用化学信息学》我读起来，最大的感受就是它的“实用”二字，真是名副其实。我之前在实验室接触化学信息学，总觉得很多理论知识很枯燥，公式推导也让人头疼，想知道如何将这些知识真正应用到日常的化学研究中去，却常常找不到切入点。这本书在这方面做得非常出色，它没有过多地纠缠于复杂的数学背景，而是聚焦于如何利用现有的软件工具和数据库来解决实际问题。比如，它对化学结构表示法（SMILES, InChI等）的讲解就非常接地气，不仅解释了它们是什么，更重要的是展示了如何在不同的计算平台之间进行数据转换和兼容性处理，这对于跨平台合作的项目至关重要。书中对一些经典数据库（如PubChem, ChemSpider等）的检索策略也做了深入浅出的分析，很多技巧是我以前自己摸索了好久才掌握的。我特别欣赏作者在讲解如何进行虚拟筛选和分子对接时的那种“手把手”的教学风格，提供了大量的代码示例和步骤清单，读者可以轻松地将这些流程移植到自己的研究体系中，真正实现了从“知道”到“会做”的跨越。这对于初入化学信息学领域的科研人员，或者希望提升工作效率的资深研究者来说，都是一本不可多得的工具书和参考手册。

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这本书给我带来的最大震撼，在于它将理论的深度和实践的可操作性结合得如此完美。很多教科书要么过于理论化，让人望而却步；要么过于偏重工具的简单介绍，缺乏底层逻辑的阐述。而《实用化学信息学》找到了一个绝佳的平衡点。它在介绍各种描述符（Descriptors）和指纹（Fingerprints）时，不仅仅是罗列它们的计算公式，而是深入探讨了它们在不同应用场景下的适用性和局限性。比如，在进行QSAR模型构建时，选择合适的描述符集至关重要，书中通过对比不同描述符集在预测特定药理活性上的表现差异，清晰地展示了“描述符选择”这一关键步骤的科学依据。此外，对于机器学习在化学中的应用，书中给出的案例非常贴近前沿研究热点，讲解了如何将化学数据转化为机器学习模型可以理解的特征向量，以及如何评估模型的泛化能力。这种对方法论的深刻理解，远超出了单纯的“如何操作软件”的层面，它教会了我如何像一个真正的信息化学家一样去思考问题，去设计更合理的计算策略，这对于我后续的博士研究方向的确定起到了决定性的作用。

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这本书的语言风格极其清晰、严谨，但又带着一种鼓励探索的友好姿态。它避免了学术论文中常见的晦涩难懂的表达，使得即便是跨学科的读者也能快速跟上思路。我特别喜欢作者在处理复杂概念时所采用的类比和案例分析。例如，在解释“化学空间”和“分子多样性”时，作者没有直接堆砌高维向量的概念，而是用了一个非常形象的“城市地图”的比喻，将化合物集合想象成一个地理区域，不同结构区域之间的距离代表了化学上的差异性。这个比喻一下子就点亮了我对高维空间概念的理解。此外，书中对数据标准和命名规范的强调，也体现了作者深厚的行业经验。在信息爆炸的时代，数据的一致性和标准化是保证研究可重复性的基石，这本书在强调这一点的同时，还提供了工具来验证和修正不规范的数据条目。总而言之，这本书更像是一位经验丰富、耐心细致的导师，他不仅传授了工具的使用方法，更重要的是培养了读者对化学信息进行结构化、系统化处理的思维习惯。

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我必须承认，刚开始翻阅这本书时，我对它能否真正“实用”持保留态度，毕竟“信息学”这三个字听起来就比较抽象。然而，这本书很快就打消了我的疑虑。它最让我印象深刻的是关于化学信息的可视化和交互性展示部分。在现代科研中，如何有效地向非专业人士或评审委员会展示复杂的计算结果，成了一门学问。这本书详细介绍了如何利用一些开源库和商业软件生成高质量的分子轨道图、活性位点分析图，以及如何构建可交互的3D分子模型浏览器。我记得书中有一个章节专门讲解了如何将计算出的ADMET性质与分子结构图动态链接起来，这个技巧在撰写专利和论文的“结果与讨论”部分时简直是神器。它极大地提升了我报告的清晰度和说服力。这本书的编排仿佛是为每一个希望将自己的研究成果“可视化”的化学工作者量身定做。它关注的不仅仅是计算的准确性，更关注计算结果的“表达力”，这在竞争日益激烈的科研环境中，无疑是一个巨大的优势。

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