北方典型盆地同位素水文地质学方法应用

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页数:461
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出版时间:2010-6
价格:120.00元
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isbn号码:9787030276254
丛书系列:
图书标签:
  • 同位素水文地质学
  • 北方盆地
  • 水文地质
  • 同位素地球化学
  • 盆地水文
  • 地下水
  • 水资源
  • 环境同位素
  • 水循环
  • 地质学
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具体描述

《北方典型盆地同位素水文地质学方法应用》针对我国北方典型盆地地下水资源及相关环境问题,详细介绍了应用同位素水文地质学方法来研究地下水循环和更新等相关问题的最新成果。着重论述了含水层古气候档案、第四系地下水的循环演化特征及其对气候变化的响应、地下水的同位素年龄与资源属性、地下水系统的现代补给强度及更新能力、干旱区内陆盆地地下水的补给来源和补给机制以及盆地内部和盆地之间的地下水流动特征、地下水可持续性等相关方面的研究成果,为我国盆地地下水资源的可持续开发与管理提供科学依据。

《北方典型盆地同位素水文地质学方法应用》可供水文水资源学、水文地质学、环境地质学、环境生态学、同位素地球化学等相关专业的高等院校师生、研究人员,以及从事水利、资源开发、生态和环境保护等部门的管理人员参考。

遥感信息在城市规划中的应用与发展趋势 本书聚焦于如何利用先进的遥感技术手段,结合地理信息系统(GIS)平台,为现代城市规划提供科学、高效的数据支撑与决策依据。 随着全球城市化进程的加速,城市规划面临着日益复杂的挑战,包括资源合理配置、交通拥堵治理、环境质量改善以及基础设施的智能化管理等。传统的规划手段往往依赖于地面调研和固定监测站的数据,存在时效性差、覆盖范围有限和成本高昂等固有缺陷。本书旨在系统阐述遥感技术如何克服这些局限,成为城市规划不可或缺的核心工具。 全书内容结构严谨,从遥感基础理论出发,逐步深入到面向城市规划的具体应用场景和前沿技术探讨。 第一部分:遥感技术基础与城市要素提取 本部分首先回顾了遥感技术的基本原理,包括电磁波谱特性、传感器类型(如光学、微波、激光雷达Lidar)及其在城市环境中的适用性。重点阐述了遥感影像的预处理技术,如辐射定标、大气校正和几何校正,确保数据的准确性和可比性。 随后,本书详尽介绍了城市地表覆盖(Land Cover)和土地利用(Land Use)的分类方法。不同于传统的简单目视解译,本书侧重于先进的自动化提取技术。这包括基于面向对象的图像分析(OBIA)在精细化斑块识别中的应用,以及利用高光谱和高分辨率影像进行建筑轮廓、绿地、水体和不透水面(Impervious Surface)的精确提取。特别地,对于城市热岛效应的研究,本书详细讲解了如何利用热红外遥感数据反演地表温度(LST),并结合归一化植被指数(NDVI)和地表发射率(EMIS)进行空间异质性分析。 第二部分:城市基础设施的监测与管理 城市基础设施的健康状况直接关系到城市的可持续运行。本部分将遥感技术在基础设施监测中的应用细化为几个关键领域: 1. 城市扩展与形态分析: 利用多期遥感影像进行时空序列分析,精确量化城市建成区的扩张速度、方向和密度变化。探讨了分形维数、斑块密度指数等景观生态学指标在衡量城市形态复杂性与蔓延程度上的应用。 2. 交通网络监测与评估: 介绍了如何利用高分辨率影像和合成孔径雷达(SAR)干涉测量(InSAR)技术监测道路沉降和桥梁位移。针对交通流量,阐述了利用视频遥感和移动定位数据结合的交叉验证方法,评估主干道和关键节点的通行效率。 3. 地下管线与地下空间信息获取的挑战与机遇: 虽然直接的地下探测是遥感技术的难点,但本书探讨了利用地表形变监测(InSAR)结合特定电磁波段的穿透性,间接识别地下异常和潜在塌陷风险的方法。 第三部分:环境质量与公共安全的应用 城市规划必须高度关注人居环境质量和突发事件的响应能力。 1. 城市绿地资源评估与生态健康诊断: 详细描述了基于遥感数据的植被指数计算(如LAI、叶绿素含量),用以评估城市公园、行道树和屋顶绿化的生态服务功能(如固碳、降温)。同时,介绍了利用遥感监测城市空气质量(如气溶胶光学厚度AOD)与城市绿地覆盖度的相关性研究。 2. 灾害风险评估与应急响应: 针对洪涝、滑坡和地震等城市常见灾害,本书展示了如何利用快速响应卫星数据(如在灾后数小时内获取的影像)进行受灾评估、损毁程度分级,并指导救援资源的快速部署。重点讨论了SAR数据在穿透云层、夜间成像方面的优势。 第四部分:新兴技术与未来展望 本书最后展望了驱动未来城市规划变革的关键技术。 1. 无人机(UAV)遥感集成: 详细对比了卫星遥感与无人机遥感在城市规划中的互补性。无人机的高灵活度、极高分辨率(厘米级)使其成为精细化规划(如建筑细节、立面分析)和短期监测的理想工具。讨论了倾斜摄影测量技术在三维城市模型(3D City Model)构建中的核心作用。 2. 人工智能与深度学习在解译中的突破: 强调了卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在自动化、高精度地物分类和语义分割中的革命性进展,极大地提高了从海量遥感数据中提取复杂信息(如特定类型建筑、共享单车停放点)的效率和准确性。 3. 数字孪生与实时反馈系统: 探讨了将高精度遥感数据、物联网(IoT)传感器数据和城市管理系统深度融合,构建城市“数字孪生”体的潜力,实现对规划方案实施效果的实时模拟与动态反馈优化。 本书的特点在于其极强的实践指导性和技术前瞻性。 它不仅提供了理论框架,更通过大量的实际案例和操作流程演示,确保读者能够将遥感技术无缝集成到实际的城市规划、国土空间管理和智慧城市建设工作中。本书面向城市规划师、地理信息科学研究人员、环境科学专业学生以及从事地理空间数据服务的技术人员。

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