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出版者:Wiley

作者:Goodchild, Michael F.; Goodchild, Michael F.; Steyaert, Louis T.

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:1996-09-16

价格:USD 175.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470236772

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• 科技
• GIS
• Environmental Modeling
• Spatial Analysis
• Remote Sensing
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深度学习在复杂系统模拟中的应用前沿 本书聚焦于当前计算科学与工程领域最富挑战性的前沿课题之一：如何利用深度学习技术有效处理和模拟具有高度非线性、多尺度耦合特征的复杂系统。 传统基于物理定律的建模方法在面对海量异构数据和高度不确定性时，往往面临计算复杂度爆炸或模型简化过度的问题。本书旨在提供一套系统性的理论框架和实战指南，指导研究人员和工程师跨越学科鸿沟，将先进的神经网络架构（如图神经网络、Transformer模型、生成对抗网络等）深度融入到复杂系统的建模、预测与控制流程中。 全书分为四个核心部分，逻辑递进，由基础理论深入到前沿应用。 --- 第一部分：复杂系统建模的范式转变与深度学习基础重构 本部分首先对传统复杂系统建模（如有限元法、格子玻尔兹曼法、经典动力学系统）的局限性进行了批判性回顾，并确立了基于数据驱动的混合模型构建理念。 第一章：复杂系统的特征与挑战 详细阐述了复杂系统（涵盖气候系统、生物网络、社会经济模型、材料科学中的多尺度现象）的非线性、涌现性、自组织性等关键属性。重点分析了在这些系统中，解析解的不可行性以及数值模拟中的网格依赖性问题。讨论了不确定性量化（UQ）在复杂系统中扮演的核心角色及其传统方法的不足。 第二章：深度学习核心架构的系统回顾 本书不对通用深度学习框架进行泛泛而谈，而是专注于那些对处理空间-时间依赖性数据至关重要的网络结构。 卷积网络（CNN）的几何不变性与局部特征提取： 如何设计适应非欧几里得域（如不规则网格或图结构）的卷积操作。 循环网络（RNN/LSTM/GRU）与序列依赖性： 针对时间序列数据中长程依赖问题的优化策略。 注意力机制与Transformer模型： 深入解析自注意力机制如何有效地捕捉系统各组成部分间的远程交互，并应用于大规模状态的全局依赖建模。 深度生成模型（GANs与VAEs）： 如何利用这些模型学习复杂系统的潜在流形（Latent Manifold），实现高保真度的数据合成与降维表征。 第三章：数据驱动与物理约束的融合（Physics-Informed Neural Networks, PINNs 2.0） 本章是连接数据科学与工程科学的桥梁。详细介绍PINNs的基本原理，并在此基础上进行重大拓展： 混合建模策略： 如何将已知的微分方程项以损失函数的形式嵌入到神经网络的优化目标中，从而确保模型的物理一致性。 处理高阶非线性与奇异性： 探讨激活函数的选择和残差网络设计如何应对强非线性和解的尖锐变化区域。 可解释性与可信赖性： 讨论如何通过分析网络权重和梯度流，反向工程出潜在的物理机制，而非仅仅得到一个“黑箱”预测器。 --- 第二部分：图结构数据与空间耦合模拟 复杂系统本质上是相互连接的实体网络。本部分专注于如何利用图结构来表示和模拟这些相互作用。 第四章：图神经网络（GNNs）在系统拓扑建模中的应用 深入探讨 GNNs 的最新进展，并将其应用于具有明确连接结构的系统： 图卷积网络（GCN）与图注意力网络（GAT）： 针对离散网络结构（如交通网络、蛋白质相互作用网络）的信息传播和状态更新。 异构图神经网络（HGNN）： 处理包含不同类型节点和边的复杂系统，例如在电网或生物代谢网络中，实体属性和关系类型各异的情况。 时空图网络（STGNN）： 结合时间序列预测能力和空间依赖性聚合，应用于城市交通流预测和区域气候模拟。 第五章：连续空间系统的网格化与非结构化数据处理 许多复杂系统（如流体力学、固体力学）存在于连续空间中，但数值求解需要离散化。 基于网格的深度学习： 如何设计网络架构来处理结构化或非结构化（如三角网格、四面体网格）的输入数据，实现高效的网格无关（Mesh-Agnostic）计算。 神经算子（Neural Operators）： 重点介绍傅里叶神经算子（FNO）等技术，它们旨在学习从一个函数空间到另一个函数空间的映射，实现对偏微分方程（PDEs）解算的高速、高精度代理建模。 --- 第三部分：高维状态空间与多尺度动力学 复杂系统通常表现出跨越多个时间或空间尺度的行为，这要求模型具备处理高维状态和多尺度交互的能力。 第六章：降维与潜变量动态模型 面对状态空间维度过高的问题，本章介绍如何通过深度学习技术发现系统的低维内在流形： 深度自编码器（DAE）与变分自编码器（VAE）在动力学系统中的应用： 从原始高维观测数据中提取出最少必要的、具有物理意义的“模态”或“核心变量”。 受限玻尔兹曼机（RBM）与深度信念网络（DBN）： 传统方法在识别系统潜在结构上的应用与现代深度学习方法的对比。 学习系统的拉格朗日量或哈密顿量： 利用对称性约束的神经网络（如SE(3) Equivariant Networks）来发现描述系统演化的保守量或生成元。 第七章：多尺度模拟与信息传递 探讨如何构建能够清晰分离和耦合不同尺度信息的深度学习架构： 多尺度嵌入： 设计具有不同感受野大小的并行网络分支，分别捕捉微观和宏观特征。 尺度间的状态映射： 使用上采样和下采样层来建立不同时间或空间分辨率之间的有效映射，特别是在涉及相变或临界现象的模拟中。 --- 第四部分：模型集成、控制与不确定性量化 成功的复杂系统模拟不仅要求精确的预测，更要求对预测的信心程度有清晰的认识，并能指导实际干预。 第八章：贝叶斯深度学习与不确定性量化 纯粹的点估计预测在工程决策中风险极高。本章侧重于如何量化模型预测的内在不确定性： 贝叶斯神经网络（BNNs）： 探讨蒙特卡洛Dropout（MC-Dropout）和其他近似推断技术（如变分推断）在评估模型预测方差中的作用。 集成学习与共识建模： 通过训练多个异构模型，并结合它们的预测，提供更鲁棒的区间估计。 异构数据源的不确定性融合： 如何将传感器噪声、模型结构误差和初始条件不确定性综合起来，形成系统的总体置信区间。 第九章：基于强化学习的系统控制与优化 将深度学习预测能力转化为主动控制策略： 深度Q学习（DQN）与策略梯度法（PPO/A2C）在反馈控制中的应用： 如何训练智能体来优化复杂系统的长期性能指标（如最小化能耗、最大化稳定性）。 安全强化学习（Safe RL）： 针对物理系统，引入约束项以确保控制策略不会导致系统进入灾难性状态。 代理模型与实时决策： 利用训练好的快速代理模型，在强化学习训练环境中替代昂贵的高保真模拟器，加速控制策略的迭代和部署。 附录：开源框架与最佳实践 提供使用PyTorch Geometric、TensorFlow Graph、JAX/Equinox等主流库实现上述复杂模型（特别是GNNs和PINNs）的详细代码示例和性能优化建议。 --- 本书面向具有一定数学基础和编程经验的研究生、博士后、以及工业界的资深工程师和数据科学家。它不仅是一本理论参考书，更是一本指导实践的蓝图，旨在推动下一代计算模型在气象、材料设计、流体动力学、能源系统管理等关键领域的核心创新。

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这本书，与其说是一本技术指南，不如说是一本关于如何“思考”环境问题的启蒙。我最近在探索如何将不同的环境科学理论与实际的数据分析工具相结合，而《GIS and Environmental Modeling》这本书，正好提供了一个绝佳的平台。我一直觉得，我们对环境的理解，往往停留在宏观层面，而这本书，则将我们带入了微观的细节，去理解每一个空间单元的属性，以及它们之间错综复杂的关系。书中关于“空间自相关”和“地理探测器”的章节，让我耳目一新。它不仅仅是在描述现象，更是在探索现象背后的驱动因素和空间规律。我开始意识到，很多环境问题，并非孤立存在，而是相互关联，并且具有显著的空间异质性。这本书就像一面镜子，照出了我之前研究中的不足之处，也为我指明了未来努力的方向。我甚至开始尝试将书中介绍的各种分析方法，应用到我对城市热岛效应的研究中，去探究其空间分布规律以及影响因素。这本书的价值，不仅仅在于它所教授的技术，更在于它所塑造的思维方式，它教会我如何用一种更系统、更科学的视角去审视和理解我们身边的环境。

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坦白说，《GIS and Environmental Modeling》这本书，我目前还没有完全读懂，但它所展现出的深度和广度，已经让我深感敬佩。我主要是在学习如何更有效地进行地理数据分析，而这本书，无疑是我的一个重要指引。书中关于空间插值、密度分析、叠加分析等章节，对我来说简直就是打开了新的大门。我之前在处理一些环境监测数据时，总觉得方法不够系统，结果不够令人信服，这本书正好提供了系统性的解决方案。我特别欣赏作者在讲解每个算法时，都会附带详细的案例分析，这使得抽象的理论变得具体可感。比如，在讲解“水源地保护区划定”时，书中详细展示了如何结合坡度、土地利用、降雨量等多种因素，利用GIS进行空间叠加和分析，最终确定出最优的保护范围。这种实践性极强的指导，对于我这样的应用型学习者来说，简直是无价之宝。而且，这本书并没有止步于基础分析，还深入探讨了如何将GIS与各种环境模型相结合，进行更复杂的模拟和预测，例如水文模型、大气扩散模型等。这让我看到了GIS在环境科学研究中的无限可能。我甚至开始构思，如何将书中的方法应用到我正在进行的研究项目中，去解决一些实际存在的问题。

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最近我在学习如何更科学地进行生态修复的研究，而《GIS and Environmental Modeling》这本书，为我提供了极大的帮助。我一直觉得，生态修复工作，需要有扎实的理论基础和先进的技术手段作为支撑。这本书，恰好将GIS和环境建模这两大关键技术进行了深度融合。我尤其对书中关于“植被恢复模拟”和“水土流失预测”的章节，印象深刻。我开始理解，如何利用GIS的空间分析功能，识别出最适合进行植被恢复的区域，并结合环境模型，预测不同恢复策略对植被生长和水土流失的影响。例如，书中关于“利用DEM数据分析坡度坡向，并结合降雨数据进行水土流失敏感性评价”的案例，详细展示了如何通过GIS的空间叠加分析，识别出高风险区域，从而为制定有针对性的水土保持措施提供科学依据。而且，这本书还深入探讨了如何利用GIS进行“土地退化监测与评估”，这对于我们评估生态修复的成效，以及制定后续的保护策略，具有重要的指导意义。我甚至开始期待，能够将书中的知识应用到实际的生态修复项目中，为改善我们的生态环境贡献一份力量。

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从一个完全非专业人士的角度来看，《GIS and Environmental Modeling》这本书，给我的感觉就像是一扇通往未知世界的大门。我一直对我们赖以生存的环境抱有强烈的好奇心，但很多时候，我们只能从新闻报道或科普文章中获得碎片化的信息。这本书，让我看到了一个更宏观、更科学的视角。当我翻开它的时候，虽然很多专业术语我并不理解，但那些精美的地图、图表，以及作者对复杂现象的严谨描述，都让我觉得它背后隐藏着巨大的知识体系。我尤其对书中关于环境变化的模拟部分感到着迷，想象着科学家们是如何利用这些工具，预测未来的气候变化、水资源短缺等问题的，这让我感到既惊叹又有些许担忧。这本书的语言风格相对比较学术化，但我觉得这恰恰体现了它的专业性和严谨性。它不是一本轻松的读物，需要我投入大量的时间和精力去理解。但我相信，一旦我能够掌握书中的核心内容，我将能够更深入地理解我们所处的世界，以及我们应该如何去保护它。这本书让我看到了科学的力量，也让我对环境保护有了更深刻的认识。它让我明白，解决环境问题，不仅仅需要热情，更需要科学的方法和工具。

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我最近在研究城市规划方面的内容，而《GIS and Environmental Modeling》这本书，简直就是为我量身定做的。我之前接触过一些GIS的基础知识，但总觉得在实际应用中，如何将这些工具与复杂的环境问题结合起来，缺乏一个清晰的脉络。这本书的出现，恰好填补了我的这一空白。它不仅仅是技术手册，更是一种思维方式的引导。书中关于空间分析的章节，我看了非常多遍，特别是那些关于污染物扩散模拟、土地利用变化预测的案例，让我深刻理解了GIS在评估环境风险、优化资源配置方面的巨大潜力。我一直认为，一个好的城市规划，必须以深厚的环境科学为基础，而这本书恰恰提供了一个强大的技术支撑。我特别喜欢书中对不同模型算法的比较分析，这让我能够根据具体问题的特点，选择最合适的建模工具。而且，作者在讲解过程中，并没有回避那些理论的深度，而是循循善诱，将复杂的概念层层剥开，直至清晰地呈现在读者面前。我甚至能够想象到，在未来的工作中，我可以通过这本书的指导，构建更精确、更科学的环境模型，为城市的可持续发展提供强有力的决策依据。这本书不仅仅是知识的传递，更是能力的培养，它教会我如何用一种更系统、更科学的方式去审视和解决我们身边的环境挑战。

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这本书，让我想到了“工欲善其事，必先利其器”这句古话。《GIS and Environmental Modeling》简直就是为环境科学研究量身定做的“利器”。我之前接触过一些GIS软件，但总觉得缺乏一个系统性的理论框架来指导我的实践。这本书，恰恰提供了这样一个完整的框架。它不仅仅讲解了如何操作GIS软件，更深入地探讨了GIS在环境建模中的核心理论和方法。我尤其对书中关于“模型校准与验证”的章节，非常感兴趣。我之前在构建模型时，常常为如何评估模型的可靠性而头疼，这本书提供了详细的指导。它教会我如何利用历史数据对模型进行校准，并采用独立的数据集对模型进行验证，从而确保模型的准确性和鲁棒性。而且，书中还详细介绍了各种常用的环境模型，例如水文模型、污染物扩散模型、植被生长模型等，并阐述了如何将GIS与这些模型相结合，实现更高级别的空间分析和预测。这让我看到了，GIS不仅仅是一个数据可视化工具，更是一个强大的科学研究平台。我甚至开始期待，未来能够利用书中的知识，开发出更精确、更有效的环境模型，为解决现实世界中的环境问题提供科学支撑。

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在我看来，《GIS and Environmental Modeling》这本书，更像是一本“智慧的地图”，它不仅描绘了环境的现状，更指引了我们探索未来的方向。我一直对环境的可持续发展抱有深切的关注，但总觉得缺乏一个系统的框架来理解和应对复杂的环境挑战。这本书，正好为我提供了这样一个框架。它不仅仅讲解了GIS和环境建模的技术细节，更深入地探讨了这些技术在解决实际环境问题中的应用。我尤其对书中关于“生态系统服务价值评估”的章节，非常着迷。我之前对生态系统服务的功能和价值缺乏清晰的认识，这本书则通过GIS的空间分析，将生态系统服务的空间分布和经济价值可视化，让我能够更直观地理解环境保护的重要性。而且，书中还详细介绍了如何利用GIS进行“环境风险管理”和“自然灾害预警”，这对于我们提高应对突发环境事件的能力，具有重要的现实意义。我甚至开始构思，如何利用书中的方法，为我所在的社区设计一个更加科学、更加有效的环境保护方案。

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我最近一直在思考如何更有效地进行环境影响评估，而《GIS and Environmental Modeling》这本书，为我提供了非常宝贵的思路。我一直觉得，传统的环境影响评估方法，往往缺乏对空间异质性和动态变化的充分考虑。这本书，恰好弥补了这一不足。书中关于“情景分析”和“风险评估”的章节，让我印象深刻。我开始理解，如何利用GIS强大的空间分析能力，构建不同的发展情景，并评估这些情景对环境可能产生的潜在影响。例如，书中关于“土地利用变化对生物多样性影响的模拟”，详细展示了如何利用GIS对不同土地利用模式进行空间叠加分析，并结合生物多样性指数，量化评估不同模式下的潜在风险。这种前瞻性的分析方法，对于我们在制定可持续发展政策时，无疑具有重要的指导意义。而且，这本书并没有局限于单一的环境要素，而是将水、土、气、生等多个环境要素进行整合分析，展现了GIS在进行综合性环境评估方面的巨大潜力。我甚至开始构思，如何将书中的方法应用到我对某个区域的生态系统服务价值评估中，去量化不同土地利用方式对生态系统服务功能的影响。

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这本书，嗯，怎么说呢？《GIS and Environmental Modeling》，光听名字就有一种严谨、扎实的感觉，好像一头扎进学术的海洋，需要付出很多努力才能有所收获。我一直对地理信息系统（GIS）在环境保护方面的应用很感兴趣，总觉得它能提供一种全新的视角去理解和解决我们面临的生态难题。拿到这本书后，我第一感觉是它充满了知识的力量，那些复杂的模型、庞大的数据集，以及背后蕴含的科学逻辑，都让我觉得无比震撼。翻开第一页，那些图表、公式、专业术语就开始扑面而来，我能感受到作者在试图构建一个完整的知识体系，将GIS的强大功能与环境建模的精妙之处完美结合。这本书的排版也很有意思，文字密集，信息量巨大，仿佛每一句话都承载着重要的信息，需要仔细咀嚼才能领会其深意。我尤其期待书中关于模型构建、数据分析以及结果解读的部分，相信它们能为我提供一套行之有效的工具和方法，去应对现实世界中复杂多变的环境问题。而且，这本书的厚度也让我对接下来的学习充满了期待，我知道这绝对不是一本可以快速翻阅的书，而是需要静下心来，一点一滴地去吸收和消化，去构建自己的知识体系。我甚至想象着，在未来的某个时刻，我能够利用书中所学的知识，为我们星球的未来贡献一份微薄的力量。这本书就像一个巨大的宝库，等待着我去探索，去挖掘那些闪烁着智慧光芒的金矿。那种感觉，就像一个探险家，即将踏上一段充满未知与挑战的旅程，而手中的地图，就是这本书。

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我一直对“数据驱动”的科学研究抱有浓厚的兴趣，而《GIS and Environmental Modeling》这本书，无疑是数据驱动型环境研究的典范。我之前在处理环境数据时，常常感到力不从心，因为数据量庞大，而且空间异质性显著，传统的统计方法难以有效应对。这本书，则为我提供了强大的工具和方法。书中关于“遥感影像处理与分析”以及“空间统计学”的章节，让我受益匪浅。我开始理解，如何利用遥感技术获取大范围、高精度的环境数据，并运用GIS进行空间统计分析，从中提取有价值的信息。例如，书中关于“利用Landsat影像监测大范围地表水体变化”的案例，详细展示了如何通过图像分类、变化检测等技术，量化评估特定区域的水体面积变化趋势。这种基于海量数据的科学分析方法，让我看到了环境科学研究的未来方向。而且，这本书还深入探讨了如何将GIS与机器学习、深度学习等人工智能技术相结合，进行更复杂的环境预测和模拟。这让我看到了，GIS在推动环境科学的智能化发展方面，扮演着至关重要的角色。

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