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出版者:第1版 (2005年10月1日)

作者:彭文启

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2005-10

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787502575007

丛书系列:

图书标签:

• 水环境质量
• 水污染评价
• 环境科学
• 环境工程
• 水质分析
• 环境监测
• 生态学
• 环境风险评估
• 现代水环境
• 环境评价方法

现代水环境质量评价理论与方法：一部面向未来的水资源管理指南 引言 在全球化和工业化进程加速的背景下，水资源短缺、水体污染和水生态系统退化已成为制约人类社会可持续发展的重大挑战。《现代水环境质量评价理论与方法》并非探讨这些宏大议题的著作，而是聚焦于一个更为基础且关键的领域：如何科学、系统、高效地量化和评估水环境的健康状况及其承载力。本书的构建，立足于传统水质监测的经验主义，旨在熔铸现代信息技术、环境科学、统计学及系统工程学的最新成果，为水环境管理提供一套坚实、精密的评价工具箱。 第一部分：理论基石的重塑——从单因子到综合评价体系的跃迁 本书伊始，即着手梳理和批判性审视水环境质量评价的百年历程。传统的评价方法，如基于特定污染因子的阈值判断，在面对多介质、多尺度、动态变化的水体系统时，其局限性日益凸显。 第一章：水环境质量评价的哲学基础与概念演变。 详细阐述了“水质”的内涵已从单纯的化学参数集合，扩展至包含生物学、生态学乃至社会经济学维度的复杂概念。我们深入探讨了“环境承载力”、“水生态安全”等前沿概念在评价体系中的地位与相互关系。本章着重于建立一种多目标、多层次的评价哲学框架，为后续的量化模型奠定理论前提。 第二章：传统评价方法的深度剖析与局限性分析。 尽管本书侧重现代方法，但对经典的加权求和法、模糊综合评价法等进行了详尽的案例分析，指出其在数据依赖性、主观权重设置以及非线性关系刻画方面的固有缺陷。这并非简单的回顾，而是为引出“非线性、不确定性”问题的现代解决方案做铺垫。 第三章：评价指标体系的科学构建与筛选。 构建一个鲁棒（Robust）的评价体系是评价工作的核心。本书提出了“指标系统动态优化模型（IDOM）”，该模型结合了信息熵理论和主成分分析（PCA），用以剔除冗余信息、识别关键驱动因子。具体探讨了地表水、地下水、饮用水源地评价指标集的差异化选择标准，强调指标的代表性、可测性和敏感性。 第二部分：现代方法学的应用——数据驱动的精准评估 本书的核心价值在于对现代数学、计算科学在水环境评价中的集成应用。我们摒弃了过于依赖专家经验的模式，转而拥抱基于大数据的模式识别和预测能力。 第四章：多尺度空间分析与地理信息系统（GIS）集成。 探讨如何利用GIS技术构建水环境质量的空间数据库，并引入空间自相关性（如Moran's I指数）分析，以揭示污染的空间集聚性。重点在于“空间插值技术的选择”，分析克里金法（Kriging）与反距离加权法（IDW）在不同水文地质条件下的适用性，实现从离散监测点到连续污染场的精准映射。 第五章：不确定性与风险评估的量化处理。 真实的水环境监测数据充斥着测量误差、采样不足和系统不确定性。本章引入贝叶斯网络（Bayesian Networks） 来处理变量间的概率依赖关系，构建了水质风险的概率推断模型。通过蒙特卡洛模拟，对不同排放情景下的水质超标概率进行量化评估，将评价从“是/否”的确定性判断，提升至“多大概率”的风险管理层面。 第六章：基于机器学习的智能评价模型。 引入人工智能技术，特别是支持向量机（SVM） 和人工神经网络（ANN） 在水质分类预测中的应用。本书详述了如何利用历史数据训练模型，实现对未采样点的快速预测，以及对复杂水化学反应过程的非线性拟合。案例研究集中于利用深度学习模型识别突发性污染事件的早期预警特征。 第三部分：动态评价与决策支持 水环境是动态系统，静态的评价结果往往滞后于管理需求。本书的后半部分致力于构建能够适应时间变化的动态评价框架和辅助决策系统。 第七章：时间序列分析与水质演变趋势预测。 采用ARIMA模型 和经验模态分解（EMD） 技术，分离水质数据的长期趋势、周期性波动和随机噪声。这使得管理部门能够区分由气候变化主导的长期趋势和由季节性排放引起的短期波动，从而制定更具针对性的调控策略。 第八章：多目标决策分析在水资源配置中的应用。 面对水环境质量改善、生态修复、经济发展等相互冲突的目标，本书引入了层次分析法（AHP） 和TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 方法。关键在于，我们提出了一种基于决策者偏好的动态权重调整机制，确保评价结果能够直接转化为可操作的资源分配方案。 第九章：水生态健康评价的整合方法。 探讨将生物指标（如生物多样性指数、种群结构变化）纳入评价框架的实践。重点介绍如何建立指标间的耦合关系，例如，通过结构方程模型（SEM）验证污染物对特定生物群落影响的路径依赖性，实现从水化学“症状”到生态系统“病因”的深入诊断。 结论与展望 《现代水环境质量评价理论与方法》旨在提供一个全面的、可操作的框架，帮助环境工程师、科研人员和决策者超越传统的监测与报告范式。本书强调评价的目的是为了干预和优化，而非仅仅是描述现状。未来的工作将聚焦于多模态数据融合（如遥感、原位传感器数据）以及评价模型的实时化部署，确保水环境管理能够真正实现“预见性”与“适应性”。本书的内容构建旨在确保读者能够掌握一套可以应对二十一世纪复杂水环境挑战的评估工具。

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我必须承认，这本书的阅读体验是一次智力上的挑战，但同时也是一次精神上的洗礼。作者的文字风格非常精炼，有时候甚至有些“惜字如金”，需要反复揣摩才能完全领会其深意。尤其是在讨论到一些前沿的、跨学科的评价体系时，比如结合生态系统服务功能和经济学价值来评估水环境质量时，那段文字的密度是极高的。它不仅仅是在讲“水脏不脏”的问题，而是上升到了“水体价值几何”的哲学层面。我不得不承认，很多复杂的数学推导我需要借助外部的专业软件来辅助理解，但这正说明了这本书的价值所在——它不是一本普及读物，而是一部面向专业人士的工具书和思想库。合上书本时，我感觉自己的思维边界被极大地拓展了，对“水环境”这个概念的理解也从单一的化学指标，扩展到了一个多维度的复杂系统。

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这本书的深度和广度都让我感到震撼。我特别欣赏作者在讨论复杂模型应用时的那种批判性思维。例如，在介绍水质风险评估模型时，作者并没有盲目推崇某个“万能”模型，而是深入剖析了不同模型的适用条件、内在假设以及可能存在的局限性。他用大量的案例分析来佐证观点，这些案例涉及了从小型河流到大型湖泊的不同水体类型，展示了模型的灵活性和局限性。其中关于不确定性分析的那部分内容，简直是点睛之笔。在水环境研究中，数据的不确定性是无法避免的，这本书非常坦诚地指出了这一点，并提供了一套系统的方法来量化和处理这种不确定性，这对于我后续进行更高级别的研究工作至关重要。这种既有理论高度，又不失工程实用的平衡把握，确实体现了作者深厚的学术功底和丰富的现场经验。

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从实用性的角度来看，这本书更像是一本“案头必备”的参考手册，而不是读完就束之高阁的教材。我发现自己时不时地会翻阅到关于评价指标筛选原则和权重确定的章节。作者提出的层次分析法（AHP）和熵权法结合应用的那套流程，我已经尝试在我的项目报告中采用了，效果出乎意料地好，结果既具有统计学上的稳健性，又在管理层面上具有较高的可解释性。这本书的价值在于，它不仅告诉我们“应该怎么做”，更深层次地解释了“为什么这么做是最合理的”，这种对方法论背后逻辑的阐释，是真正区分专业人士和业余爱好者的关键所在。它成功地架起了从基础科学到工程决策之间的桥梁。

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这本书的封面设计得非常简洁大气，那种深蓝色调配上银色的字体，给人一种专业而沉稳的感觉。初翻开时，我被它严谨的逻辑结构所吸引。作者在引言部分就清晰地勾勒出了整个研究领域的全貌，这对于我这样刚接触这个领域的新手来说，简直是及时雨。它没有一上来就堆砌晦涩难懂的公式，而是非常耐心地从基础概念入手，比如水体自净能力的机理、污染负荷的量化方法等，每一章的过渡都非常自然。尤其是关于数据采集与预处理的那一节，我发现它详细介绍了几种不同场景下的采样策略，这对我在实际工作中的指导意义非常大。不同于其他教科书那种干巴巴的理论罗列，这本书似乎更注重实践操作的细节，比如如何选择合适的监测点位，如何校准仪器误差，这些都是平时在课堂上学不到的真知灼见。读完前几章，我感觉自己对整个水环境质量评价的“骨架”已经有了非常坚实的认知基础，不再是零散的知识点了。

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这本书的排版和图表设计也值得称赞。虽然内容偏向理论和方法论，但编排者显然在用户友好性上下了不少功夫。大量的流程图和概念图，将抽象的评价步骤具象化，大大降低了学习曲线的陡峭程度。我个人特别喜欢它在每章末尾设置的“关键术语回顾”和“自测思考题”。这些思考题设计得非常巧妙，它们不是简单的知识点复述，而是引导读者去思考如何将书中的理论应用到实际场景的开放性问题上。例如，其中一道题要求读者设计一个针对某特定流域的综合评价指标体系，这直接促使我将书中学到的知识立刻进行转化和应用。这种学习闭环的建立，使得知识点的吸收率远高于我以往阅读的任何一本同类书籍。

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