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出版者:

作者:Wheater, C. Philip/ Cook, Penny A./ Wright, Jo (ILT)

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2000-6

价格:$ 226.00

装帧:

isbn号码:9780415198875

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 统计学
• 环境科学
• 环境调查
• 数据分析
• 统计推断
• 生态统计
• 环境监测
• 假设检验
• 回归分析
• 采样技术

好的，以下是一本名为《Advances in Computational Fluid Dynamics for Industrial Applications》的图书简介，字数约1500字，内容详尽，旨在描述该书所涵盖的先进计算流体动力学（CFD）技术在工业领域中的实际应用，完全不涉及您提供的书名或相关环境统计学内容。 --- 图书简介：Advances in Computational Fluid Dynamics for Industrial Applications 聚焦前沿理论与严谨工程实践的深度融合 在现代工业设计、优化与故障诊断领域，对流体、热量和质量传递过程的精确预测与控制已成为决定产品性能、能源效率和运营安全的关键因素。《Advances in Computational Fluid Dynamics for Industrial Applications》正是在这一时代背景下应运而生的一部集理论深度、算法创新与工程实践指导性于一体的权威专著。 本书并非停留在传统CFD入门概念的重复阐述，而是将焦点精准对准当前计算流体动力学领域中最具挑战性、最具革命性的前沿技术。它旨在为航空航天工程师、机械设计师、化工过程专家以及高级研究人员提供一套系统化的工具箱，用以解决那些传统解析方法或简化模型难以触及的复杂工业问题。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的落地性，分为四个相互关联、层层递进的主要部分：基础理论的突破与重构、高精度数值方法论、多物理场耦合与复杂流态模拟，以及前沿工业案例与优化策略。 --- 第一部分：基础理论的突破与重构 (Foundational Breakthroughs and Reconstruction) 本部分深入剖析了支撑现代CFD发展的核心数学和物理框架，并探讨了如何针对工业界常见的高速、高精度需求对这些基础进行适应性重构。 1. 湍流模型的演进与超越：从RANS到Scale-Resolving 传统Reynolds平均Navier-Stokes (RANS) 模型在许多工程应用中已达性能瓶颈。本书投入了大量篇幅讨论非线性湍流模型（如Reynolds Stress Model, RSM的改进形式）的最新发展，重点关注其在强烈逆压梯度和分离流中的预测能力。 更重要的是，本书详细阐述了大涡模拟 (LES) 和混合RANS/LES (DES/IDDES) 方法的实现细节。针对工业尺度问题中高昂的计算成本，我们提供了如何智慧地选择网格策略和亚格子尺度（Subgrid-Scale, SGS）模型的实用指南，确保在保证计算可行性的前提下，获取到比传统RANS模型高得多的物理精度，特别是在气动噪声预测和燃烧稳定性分析中。 2. 可压缩流动的极限处理：激波捕获与高马赫数模拟 对于航空航天和高速气动领域，如何稳定、精确地捕捉和解析激波结构是核心挑战。本书详细介绍了高分辨率格式（如WENO、TVD方案）在处理激波层时的优势与局限。此外，我们引入了基于熵稳定（Entropy-Stable）有限体积法的新兴框架，该框架在保持物理守恒性的同时，极大地增强了高马赫数流动模拟的鲁棒性和精度，有效避免了传统迎风格式在强稀疏区产生的数值耗散。 --- 第二部分：高精度数值方法论 (High-Fidelity Numerical Methodologies) 现代CFD的精度不再仅仅依赖于物理模型，更依赖于求解器本身的数学效率和稳定性。本部分着重于算法层面的创新。 3. 非结构化网格与自适应网格加密 (Adaptive Mesh Refinement, AMR) 工业几何体的复杂性要求CFD必须在高度非结构化的网格上高效运行。本书深入探讨了二阶、三阶有限体积法的非结构化网格实现，特别是基于混合元素（Polyhedral Elements） 的新型求解器性能。 针对需要解析边界层精细结构或小尺度涡结构的问题，本书全面介绍了基于误差指示器的自适应网格加密（AMR）技术。内容涵盖了如何设计高效的网格细化/粗化标准（如梯度指标、流场不确定度指标），以及如何在并行计算环境中实现无缝的网格动态重构，从而实现计算资源的最优分配。 4. 求解器架构与大规模并行计算 (Solver Architectures and HPC) 工业级CFD模拟往往需要数以亿计的网格单元。本书探讨了非线性迭代求解器的优化策略，包括预处理器的最新进展（如代数多重网格AMG、域分解方法）。 重点介绍如何将CFD求解器有效地映射到图形处理器 (GPU) 和大规模集群上。内容包括基于矩阵的并行化技术（如MPI/OpenMP混合编程策略），以及如何利用最新的张量核心计算优化稀疏线性系统的求解效率，从而将原本需要数周的模拟时间缩短至数日甚至数小时。 --- 第三部分：多物理场耦合与复杂流态模拟 (Multiphysics Coupling and Complex Flow Regimes) 真实世界的工业问题很少是纯流体问题，它们往往涉及到热、固、化学反应的复杂耦合。 5. 固-流耦合 (Fluid-Structure Interaction, FSI) 的先进技术 本书详细介绍了单向与双向FSI的数值策略。在单向耦合中，我们关注流场对结构载荷的预测；在双向耦合中，本书聚焦于隐式（Implicit）与显式（Explicit）的耦合方案的收敛性分析，特别是在处理高频振动（如涡激振动VIV）和柔性叶片设计中的挑战。我们提供了针对高自由度系统的分区求解（Partitioned）与整体求解（Monolithic） 方法的性能对比。 6. 多相流与界面追踪：从欧拉到拉格朗日方法 针对喷雾、乳化、气液分离等过程，本书涵盖了欧拉-欧拉（Euler-Euler）模型在颗粒和气泡群体守恒方程上的高级应用。更进一步，本书深入讲解了水平集（Level Set）、相场（Phase Field）和体积力法（VOF） 在精确追踪复杂自由界面（如液滴破碎、射流成型）中的细微差别和适用场景。尤其关注弥散相颗粒的动量和能量传递的精确建模。 7. 燃烧与化学反应动力学 (Combustion and Reaction Kinetics) 在能源和化工领域，准确模拟化学反应是核心。本书介绍了有限速率化学（Finite-Rate Chemistry） 模型，并讨论了如何将CFD与详细化学机制（Detailed Chemical Mechanisms） 有效耦合。内容包括火焰面模型（如FGM, Flamelet Generated Manifolds） 在大规模锅炉和燃气轮机模拟中的应用，以平衡化学保真度与计算开销。 --- 第四部分：前沿工业案例与优化策略 (Cutting-Edge Industrial Cases and Optimization Strategies) 理论的价值最终体现在解决实际工程问题的能力上。本部分通过具体的工业场景，展示了如何运用前述方法实现工程优化。 8. 增材制造中的流动与凝固模拟 (Flow and Solidification in Additive Manufacturing) 增材制造（3D打印）过程中，熔池的流动、传热和快速凝固是决定最终部件微观结构和残余应力的关键。本书提供了一套高保真度的“熔池模型”，该模型耦合了表面张力、马兰戈尼效应、高斯热源模型以及晶体生长动力学，旨在预测打印缺陷（如孔隙率和裂纹）的形成位置。 9. 智能CFD：数据驱动的预测与控制 本书的收官部分聚焦于CFD与新兴数据科学的融合。我们探讨了如何利用降阶模型 (Reduced Order Models, ROM) 进行快速的参数扫描和实时控制。内容涵盖本征正交分解 (POD) 和本征正交伽辽金 (POD-Galerkin) 方法在快速预测周期性流动（如泵和压缩机叶片流激振动）中的应用，以及如何利用深度学习（如深度学习求解器） 来加速特定流动子区域的迭代收敛。 结论：为下一代工程师奠定基础 《Advances in Computational Fluid Dynamics for Industrial Applications》不仅是一本技术手册，更是一部面向未来工业挑战的战略指南。它要求读者具备扎实的数学物理基础，并愿意投入精力掌握当前最先进的数值技术。通过对理论边界的不断探索和对工程应用的深度挖掘，本书旨在培养能够驾驭下一代复杂模拟工具的顶尖工程师和研究人员。掌握书中所述的技术，意味着掌握了在竞争激烈的工业环境中实现性能飞跃的关键能力。

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我是一名环境规划师，工作中经常需要基于大量的环境数据来做出决策，例如确定保护区域的范围、评估土地利用变化的影响、制定污染控制策略等。然而，我总觉得我在数据分析方面还存在不足，尤其是在如何从复杂的数据中提取有用的信息、如何量化环境风险、如何预测未来趋势等方面，我需要更专业的指导。《Statistics for Environmental Investigations》这个名字，让我看到了它能够填补我在这方面的知识缺口。我非常看重这本书能否提供关于如何运用统计学方法来进行环境数据分析的实用指南。例如，我希望了解如何使用空间统计学技术来分析环境要素的空间分布和相互关系，如何运用时间序列分析来预测环境质量的变化趋势，以及如何利用各种回归模型来量化不同环境因素对生态系统的影响。更重要的是，我希望书中能够提供关于如何有效地评估和管理环境风险的统计学方法，以及如何利用统计模型来支持环境规划和决策制定。如果书中能够提供一些关于如何进行敏感性分析和不确定性分析的指导，以便我能够更全面地评估决策的潜在风险，那就更好了。

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我一直对环境科学领域的数据分析非常感兴趣，尤其是在处理一些复杂的环境问题时，我发现仅仅依靠直觉和经验是远远不够的，必须要有扎实的统计学基础来支撑。然而，市面上有很多统计学教材，它们要么过于理论化，要么过于笼统，很难直接应用于我所关心的环境调查领域。《Statistics for Environmental Investigations》这个书名，直接点出了它的应用导向，这让我觉得它很有可能填补我在这方面的知识空白。我非常希望这本书能够深入探讨一些在环境调查中常见的统计模型，比如如何使用多元回归来分析多种污染物的复合效应，如何应用方差分析来比较不同区域的环境质量差异，或者如何利用非参数统计方法来处理非正态分布的环境数据。我期望书中能够提供清晰的步骤和易于理解的解释，让我能够掌握这些方法的应用技巧，并且能够理解它们背后的统计原理。此外，我特别希望书中能够包含一些关于如何评估模型拟合优度、如何进行模型诊断以及如何选择最佳模型的讨论，因为这对于确保分析结果的可靠性至关重要。如果书中还能提供一些关于如何可视化环境数据以及分析结果的建议，例如如何绘制趋势图、散点图、箱线图等，那就更好了，因为直观的图形往往比枯燥的数字更能打动人。

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作为一名环境保护领域的从业者，我深知科学的统计分析是解决环境问题的关键。然而，在实际工作中，我们常常会遇到一些棘手的问题，比如如何评估一个项目的环境影响是否显著，如何比较不同治理方案的有效性，或者如何预测环境变化的未来趋势。这些都需要强大的统计学工具来支持。《Statistics for Environmental Investigations》这个书名，让我看到了它能够将抽象的统计理论与我所熟悉的“环境调查”实践紧密结合。我非常期待书中能够详细讲解在环境评估和管理中常用的统计方法，并提供实际的应用案例。例如，如何运用假设检验来评估一个工业项目对周边水体造成的影响是否显著，如何使用方差分析来比较不同区域的空气质量差异，或者如何通过回归模型来预测温室气体排放对未来气候变化的影响。我更关注书中是否能够提供关于如何选择合适的统计模型，如何评估模型的假设条件，以及如何解释和报告分析结果的指导，以便我的工作能够更加严谨和科学。如果书中还能提供一些关于如何处理环境数据中常见的非正态分布、异方差等问题的方法，那就更好了，这能大大提高我解决实际问题的能力。

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作为一名刚开始接触环境研究领域的学生，我对统计学知识的需求非常迫切，但也感到有些不知所措。我深知在进行任何环境调查和研究时，都需要依靠科学的数据分析来得出可靠的结论，但面对繁杂的统计术语和公式，我常常感到无从下手。《Statistics for Environmental Investigations》的标题，让我看到了将统计学与我所学的环境科学紧密结合的可能。我非常期待这本书能够以一种易于理解的方式，介绍环境调查中常用的统计概念和方法。例如，我希望能了解如何正确地进行数据收集和预处理，如何进行描述性统计分析来概括环境数据的基本特征，以及如何运用推断性统计来对环境问题做出科学的判断。我尤其关注书中是否会讲解如何设计合理的实验，以获得高质量的环境数据，以及如何评估和处理采样误差和测量误差。如果书中能提供一些关于如何使用常见的统计软件（如Excel、SPSS或R）来完成数据分析的详细指导，并配以相关的案例，那就太有帮助了。我希望这本书能够成为我进入环境科学统计分析领域的一扇大门，让我能够逐步建立起坚实的统计学基础，并将其应用到实际的环境调查工作中。

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我是一名在环境监测机构工作的技术人员，日常工作中需要处理大量来自不同监测点、不同种类、不同时间尺度的环境数据。这些数据往往存在各种各样的问题，例如量纲不一致、数据缺失、异常值等等，如何有效地对这些数据进行科学的分析，找出潜在的环境问题，一直是我工作中面临的挑战。《Statistics for Environmental Investigations》这个书名，让我看到了它能够解决我实际工作需求的潜力。我非常希望这本书能够深入介绍如何对环境监测数据进行预处理和质量控制，例如如何识别和处理异常值、如何进行数据插补，以及如何对不同来源的数据进行标准化处理。我更关注书中是否能够提供一些关于如何运用统计学方法来分析环境监测数据，以揭示环境变化的趋势、识别污染源、评估环境风险的案例。例如，如何使用时间序列分析来预测空气质量的变化趋势，如何运用空间统计学方法来分析污染物在地理空间上的分布规律，或者如何通过回归分析来探究不同环境因素对生态系统健康的影响。如果书中能够提供一些关于如何将统计分析结果转化为直观易懂的图表，并撰写具有科学说服力的分析报告的指导，那将极大地提升我工作的效率和质量。

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我是一名环境科学的研究生，正在准备我的毕业论文，其中涉及到大量的环境数据分析。我一直以来都觉得统计学是我学习过程中的一个难点，尤其是在如何将统计理论与我的研究课题紧密结合方面，我感到有些迷茫。《Statistics for Environmental Investigations》这个书名，让我觉得它很可能成为我论文研究的得力助手。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解在环境科学研究中常用的统计方法，并提供详细的步骤和案例分析。例如，我希望了解如何进行有效的实验设计，如何选择合适的统计检验方法来检验研究假设，以及如何使用回归分析和方差分析来探究不同变量之间的关系。我特别关注书中是否会讲解如何处理环境数据中常见的异常值、缺失值以及非正态分布等问题，因为这些问题在我的研究中经常出现。如果书中能够提供关于如何使用统计软件（如R或Python）进行数据分析的指导，并展示如何解读和可视化分析结果，那将对我完成论文具有极大的帮助。我希望这本书能够帮助我克服统计学上的困难，让我能够更自信地进行数据分析，并得出具有学术价值的研究结论。

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作为一个长期在野外工作的环境科学工作者，我对数据的敏感度很高，也深知数据的准确性和分析的严谨性至关重要。然而，在实际工作中，我们常常面临着各种各样的数据问题，例如采样点的空间分布不均、测量误差的存在、不同时间尺度下的数据变化等等。我一直渴望找到一本能够系统性地解决这些环境数据特有问题，并将统计学方法与这些实际挑战相结合的教材。《Statistics for Environmental Investigations》的出现，让我看到了希望。我非常期待书中能够深入探讨如何进行有效的环境采样设计，如何评估和处理测量误差，以及如何利用统计学方法来理解和量化环境因素之间的复杂关系。例如，在处理具有空间相关性的环境数据时，我希望书中能介绍诸如克里金插值、地理加权回归等方法，并提供实际应用案例。同样，对于时间序列数据，我希望能够学习如何进行趋势分析、季节性分解以及预测模型构建。更重要的是，我希望这本书能够提供清晰的指导，告诉我如何选择最适合特定环境调查问题的统计方法，以及如何解读分析结果，并将其转化为有意义的环境保护建议。这本书能否帮助我更好地理解和应对环境数据的复杂性，是我最关注的。

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这本书的出现，简直是为我这样身处环保调查一线、但统计学基础薄弱的研究人员量身定做的“及时雨”。我一直以来都觉得，在处理环境监测数据、评估污染影响、研究生态系统健康等方面，严谨的统计分析是不可或缺的基石。然而，面对浩如烟海的统计学教材，总是感到无从下手，那些晦涩的公式和抽象的概念，常常让我望而却步。我深切地渴望一本能够将统计学理论与实际环境调查紧密结合的书籍，能够用通俗易懂的语言解释那些复杂的统计方法，并且能够展示如何在实际案例中应用这些方法。这本书的标题——《Statistics for Environmental Investigations》——本身就传递出一种明确的信号，它承诺将统计学带入我所熟悉的“环境调查”领域，这让我充满了期待。我希望它能像一位经验丰富的导师，引导我一步步揭示数据背后的奥秘，让我能够更自信、更准确地解读环境变化的趋势，从而为环境保护工作提供更有力的科学支撑。我尤其关注书中是否能够覆盖到环境科学研究中常见的统计问题，比如如何处理带有空间自相关性的数据，如何进行环境风险评估的统计建模，以及如何有效地进行实验设计以最大化数据收集的效率和可靠性。如果它能提供具体的软件应用指导，比如R语言或Python在环境统计分析中的应用案例，那将是锦上添花。我渴望从中获得实用的工具和方法，能够直接应用于我的日常工作中，解决我遇到的实际难题，而不仅仅是理论上的探讨。这本书能否真正做到这一点，是我最期待的。

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作为一名对环境科学充满热情的普通读者，我一直希望能更深入地了解环境问题背后的科学原理，尤其是数据是如何被用来揭示真相的。《Statistics for Environmental Investigations》这个名字，让我觉得它可能是一本能够将枯燥的统计学与我所关心的环境议题连接起来的书。我非常希望这本书能够用相对易懂的语言，解释一些在环境调查中常用的统计学概念，比如平均值、标准差、相关性、趋势等等，并说明它们在理解环境变化中的作用。我希望看到书中通过一些生动有趣的案例，展示统计学如何帮助我们发现污染物的来源、评估环境风险、监测物种的生存状况，或者预测气候变化的影响。我不需要过于深入的数学推导，但希望能够理解基本的方法和逻辑。例如，如果书中能解释为什么科学家们会用某种统计方法来分析空气质量数据，或者如何通过统计分析来证明某种行为对环境造成了负面影响，那将对我非常有启发。我希望这本书能够让我对环境数据分析有一个初步的认识，并激发我对环境科学数据驱动研究的兴趣，让我能够以一种更科学的视角来看待和理解环境问题。

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说实话，在翻开这本书之前，我内心是有一些疑虑的。毕竟，“统计学”这个词本身就带着一股“硬核”的意味，而“环境调查”又是一个非常实践性的领域，两者结合是否会过于理论化，导致脱离实际？我曾阅读过一些统计学书籍，它们往往侧重于数学推导和理论框架，虽然严谨，但对我这样的应用型研究者来说，常常觉得“高高在上”，难以转化成解决实际问题的能力。然而，《Statistics for Environmental Investigations》这个名字，让我看到了将两者完美融合的可能性。我非常看重它在案例分析上的深度。我希望它不仅仅是罗列各种统计方法，而是能通过真实或模拟的环境调查案例，生动地展示这些方法是如何被应用的。例如，当讨论到假设检验时，我希望看到它如何应用于检验某个工业排放是否对周边水体造成了显著影响；当讲解到回归分析时，我希望看到它如何用于分析降雨量、气温等环境因素与农作物产量之间的关系。越具体的案例，越能帮助我理解统计原理在实践中的意义和价值。此外，我更希望这本书能够关注到环境数据的一些特殊性，比如数据的不确定性、缺失值、异常值等，以及如何有效地处理这些问题。如果书中能够提供一些关于如何选择合适的统计模型，以及如何解释模型结果的指导，那就更完美了。我希望这本书能让我不再被数据“困扰”，而是能够“驾驭”数据，让数据为我说话，为环境的保护贡献智慧。

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