大气环境管理决策支持系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:马晓明

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2006-6

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502586010

丛书系列:

图书标签:

• 大气环境
• 环境管理
• 决策支持系统
• 环境科学
• 环境工程
• 大气污染
• 环境政策
• 数据分析
• 模型构建
• GIS应用

《智慧蓝天：城市大气环境精细化管理与决策实践》 前言 随着社会经济的飞速发展，城市化进程不断加快，大气污染问题日益严峻，成为制约城市可持续发展和影响人民生活质量的关键瓶颈。传统的大气环境管理模式，往往依赖于宏观数据和滞后性分析，难以应对复杂多变的污染成因、传播规律以及精细化的治理需求。在此背景下，一套高效、科学、智能化的决策支持体系，对于提升城市大气环境管理的科学性、前瞻性和有效性，显得尤为迫切和重要。 《智慧蓝天：城市大气环境精细化管理与决策实践》一书，正是基于这一时代呼唤，聚焦于如何构建和应用一套先进的决策支持系统，以实现对城市大气环境的精细化管理。本书并非对某一项具体技术或某一类特定污染物的简单罗列，而是着眼于整个决策支持体系的构建逻辑、技术实现、应用场景以及未来的发展趋势，旨在为城市管理者、环保工作者、科研人员以及相关从业者，提供一套系统性的理论框架和实践指导。 本书的核心在于“精细化”和“决策实践”。“精细化”意味着我们将目光从宏观转向微观，从平均值转向具体时空点，从整体趋势转向局部成因；“决策实践”则强调理论研究与实际应用紧密结合，最终服务于污染减排、环境改善和公众健康。我们所探讨的决策支持系统，是一个集数据采集、信息整合、模型模拟、情景分析、风险评估、预警预报、优化决策、效果评估等功能于一体的综合平台。 在本书的撰写过程中，我们力求摆脱空泛的概念，深入到每一个环节的技术细节和应用场景。我们关注数据从哪里来，如何保证数据的质量和时效性；我们思考信息是如何被整合和提炼的，如何从中发现关键的污染驱动因素；我们深入研究模型的原理和应用，如何通过模型模拟预测未来的环境变化，评估不同减排措施的效果；我们探讨如何将科学的分析结果转化为可操作的决策建议，如何有效地进行预警预报，如何监测和评估决策的实施效果。 本書的結構設計，旨在循序漸進地引導讀者理解和掌握大气环境管理决策支持系统的全貌。從基礎的理論奠基，到核心的技術模塊，再到廣泛的應用實踐，最終展望未來發展。我們希望通過這本書，能夠為推動我國城市大氣環境管理向著更加科學、高效、智能化的方向發展，貢獻一份力量。 第一章：城市大气环境管理面临的新挑战与决策支持的必要性 本章深入剖析当前城市大气环境管理所面临的深层次挑战。我们将从多维度审视污染源的复杂性，例如工业排放、机动车尾气、扬尘、挥发性有机物（VOCs）等，以及它们之间的相互作用和累积效应。同时，我们将探讨气象条件（如风速、风向、湿度、温度、边界层高度等）对污染物扩散和转化产生的瞬息万变的影响，以及这些影响如何加剧污染的区域性、季节性和突发性。 此外，本章还将重点阐述城市化进程、能源结构、产业布局以及生活方式等社会经济因素对大气环境的长期和短期影响。在此基础上，我们将强调传统管理手段的局限性，例如数据采集的滞后性、信息分析的片面性、预测能力的不足以及决策的经验主义倾向，这些都难以有效应对日益复杂和精细化的大气污染治理需求。 因此，本章将系统阐述构建一套先进的大气环境管理决策支持系统的必要性和紧迫性。我们将论证，只有建立在实时、精准数据基础之上，融合先进的建模仿真技术，能够进行多情景预测和风险评估的决策支持系统，才能真正实现对大气污染的“事前预测、事中控制、事后评估”的闭环管理，从而提升城市大气环境治理的科学性、前瞻性和有效性。 第二章：决策支持系统的数据基础与采集整合 数据是决策支持系统的“血液”。本章将聚焦于大气环境管理决策支持系统所需数据的多源性、多样性以及高质量要求。我们将详细介绍各类关键数据的来源，包括： 固定污染源监测数据： 针对工业企业、发电厂等固定排放源，重点阐述烟气在线监测系统（CEMS）、企业自行监测数据、环保执法检查数据等。我们将探讨如何保证这些数据的准确性、连续性和实时性，以及如何进行数据校验和质量控制。 移动污染源监测数据： 针对机动车、非道路移动机械等，我们将介绍遥感监测、路检抽测、车辆GPS数据、交通流量数据等。我们将讨论如何整合和分析这些数据，以量化移动源的排放贡献。 环境背景监测数据： 包括城市空气质量监测网络（AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等）、气象观测站数据（温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量、辐射等）、以及卫星遥感数据（如气溶胶光学厚度AOD、NO2柱浓度等）。 社会经济与活动数据： 涉及人口密度、产业结构、能源消费、交通出行模式、施工扬尘、秸秆焚烧、餐饮油烟排放等信息。我们将探讨如何通过统计年鉴、调查问卷、第三方数据等渠道获取这些信息。 本章还将重点阐述数据的整合与预处理技术。这包括： 数据清洗与去噪： 识别和处理异常值、缺失值，确保数据的完整性和可靠性。 数据标准化与归一化： 使不同来源、不同量纲的数据具有可比性。 时空数据的融合与插值： 将离散的监测点数据与连续的时空信息进行有效结合，填补监测盲区。 多源数据融合技术： 探讨如何利用大数据分析、机器学习等技术，将来自不同渠道、不同格式的数据进行有效融合，形成统一的数据视图。 第三章：大气污染过程模拟与预测技术 模拟与预测是决策支持系统的核心功能之一，它能够帮助管理者了解污染物的传输扩散规律，预测未来空气质量变化趋势，为提前采取防控措施提供科学依据。本章将深入探讨相关技术： 气象模型： 介绍数值天气预报模型（如WRF模型），包括其基本原理、参数化方案的选择（如微物理过程、辐射过程、边界层过程等），以及如何获取和应用高精度、高分辨率的气象预报数据。 污染扩散模型： 高斯羽流模型： 介绍其基本原理、适用范围以及局限性，适用于简单地形和排放源。 拉格朗日粒子模型： 阐述其追踪大量粒子运动的原理，能够更精细地模拟污染物的扩散过程，适用于复杂地形和多种排放源。 欧拉网格模型： 介绍其将大气划分为网格单元，计算网格内污染物浓度变化的原理，能够模拟化学反应和干湿沉降过程。 局地尺度模型与区域尺度模型： 讨论不同尺度的模型选择和应用场景，以及如何进行模型耦合。 排放清单模型： 介绍如何构建精细化的排放清单，包括基于活动数据的排放估算方法（如IPCC方法）以及基于监测数据的反演方法。 化学传输模型（CTM）： 阐述其将气象模型、排放清单模型与大气化学反应机制相结合，模拟污染物的大尺度传输、转化和化学反应过程，预测各类大气污染物（如PM2.5、O3、NOx等）的浓度变化。 机器学习与人工智能在预测中的应用： 介绍如何利用深度学习、随机森林等算法，基于历史数据和实时数据，构建预测模型，提高预测的准确性和时效性，例如短期预测、中长期预测以及极端污染事件的预测。 第四章：污染源解析与排放控制策略优化 准确识别污染源及其贡献是制定有效减排措施的前提。本章将聚焦于污染源解析技术和基于模型的排放控制策略优化。 污染源解析技术： 统计源解析方法： 如因子分析-多元线性回归（FA-MLR）、正向追踪法（PTC）等，介绍其基本原理、适用条件和局限性。 化学质量平衡模型（CMB）： 介绍其利用污染物组分特征与排放源谱信息进行匹配的原理。 受体模型与源模型结合： 探讨如何结合两种模型的优势，提高源解析的准确性。 同位素示踪技术： 介绍其在特定情况下的应用。 实时源解析与情景分析： 探讨如何将源解析结果应用于实时污染事件的溯源和管控。 排放控制策略优化： 减排潜力评估： 基于源解析结果和不同控制技术的效果，评估各污染源的减排潜力。 成本效益分析（CEA）与成本有效性分析（CEA）： 介绍如何运用经济学方法，在有限的预算下，选择最优的减排组合，实现最大的环境效益。 数学规划模型（如线性规划、整数规划）： 介绍如何利用这些模型，在满足一系列约束条件（如排放总量控制、各行业减排目标等）的前提下，求解出最优的减排方案。 基于模型的减排情景模拟： 利用污染扩散模型，模拟不同减排策略对未来空气质量的影响，评估其有效性。 多目标优化： 考虑环境、经济、社会等多个维度的目标，寻求综合最优的控制策略。 第五章：大气环境风险评估与预警应急体系建设 当预测到空气质量可能达到或超过警戒水平时，及时启动预警并采取应急响应措施至关重要。本章将详细阐述风险评估与预警应急体系的构建。 大气环境风险评估： 风险识别： 识别可能导致空气质量恶化的关键因子（如不利气象条件、特定污染源排放增加等）。 暴露评估： 评估人群、生态系统等敏感目标暴露于污染物下的程度。 危害评估： 评估不同污染物对人体健康和生态环境造成的潜在危害。 风险特征化： 整合暴露和危害信息，量化风险水平。 不确定性分析： 评估模型和数据中的不确定性对风险评估结果的影响。 预警体系构建： 预警指标设定： 依据国家和地方的空气质量标准，设定不同级别的预警指标（如AQI、PM2.5小时均值等）。 预警阈值确定： 基于污染物的危害特性和历史数据，科学设定各级预警的触发阈值。 预警信号发布与信息传播： 建立及时、准确、面向公众的预警信息发布渠道（如政府官网、媒体、手机APP等）。 预警响应联动机制： 明确各部门在预警发布后的职责分工和协同响应流程。 应急响应措施： 分级响应措施库： 针对不同预警级别，制定详细的应急减排措施，例如： 工业企业停产限产： 针对重点污染行业，制定轮流停产、限产的管控措施。 机动车限行： 实行不同区域、不同时间段的机动车限行政策。 扬尘管控： 增加工地扬尘监管频次，采取洒水、覆盖等措施。 生活面源管控： 限制露天焚烧、烟花爆竹燃放等。 城市通风廊道保障： 减少城市建设对自然通风廊道的阻碍。 应急响应效果评估： 评估应急措施的实施效果，为后续优化提供依据。 第六章：决策支持系统的集成应用与管理实践 本章将探讨如何将前述各个模块有机地集成到一个高效的决策支持系统中，并将其应用于实际的大气环境管理工作中。 系统架构设计： 介绍决策支持系统的分层架构，包括数据层、模型层、应用层、展示层等。 平台功能模块集成： 详细说明如何将数据采集、处理、模型模拟、源解析、风险评估、预警发布、信息展示等功能模块进行整合，形成一个统一的交互式平台。 可视化展示与信息传递： 强调地图可视化、图表分析、仪表盘设计等技术，将复杂的环境数据和分析结果以直观易懂的方式呈现给决策者。 典型应用场景分析： 日常空气质量管理： 如何利用系统进行日常监测、趋势分析、预测预报。 重污染天气应对： 如何在重污染天气发生前、发生中、发生后，利用系统进行精准预测、科学决策、有效管控。 区域联防联控： 如何通过系统实现区域间数据共享、信息互通、联合会商、协同治理。 政策制定与评估： 如何利用系统进行政策效果的模拟评估，为新政策的制定提供科学依据。 人员培训与能力建设： 强调决策支持系统的高效运作，离不开专业的技术团队和熟悉业务的管理者，需要加强相关人员的培训和能力建设。 可持续发展与系统更新： 探讨如何根据技术发展和环境变化，对决策支持系统进行持续的更新和升级，保持其先进性和实用性。 第七章：未来展望：智慧大气管理的创新方向 本章将对大气环境管理决策支持系统的未来发展趋势进行展望，探讨可能出现的创新方向。 人工智能与大数据在决策中的深化应用： 展望更智能化的预测模型、自动化的源解析、以及基于AI的自适应控制策略。 物联网（IoT）技术与高密度监测网络： 探讨如何利用物联网技术，构建更广泛、更精细的空气质量监测网络，实现对污染物的“小时级、网格化”管理。 区块链技术在环境数据可信度方面的应用： 探讨如何利用区块链技术，确保环境数据的真实性、透明性和不可篡改性。 耦合模型与全要素模拟： 展望将大气模型与水、土壤、生态等模型进行耦合，实现对整个环境系统的协同管理。 公众参与与信息公开的创新： 探讨如何利用技术手段，促进公众更广泛地参与到大气环境管理中，并提升信息公开的效率和透明度。 “一市一策”的个性化解决方案： 强调针对不同城市特点，开发定制化的决策支持系统和管理策略。 结语 《智慧蓝天：城市大气环境精细化管理与决策实践》一书，旨在为读者勾勒出一幅智慧大气管理的蓝图。通过深入的理论探讨和详实的实践案例，本书力求为城市管理者和环保工作者提供一套系统性的工具和方法，以应对当前大气污染治理的严峻挑战。我们坚信，随着科学技术的不断进步和决策支持理念的深入人心，通过构建和应用先进的决策支持系统，我们定能绘就更美好的“中国蓝天”。

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我带着寻找“最佳实践”的心态阅读了这本书，并且感到它在**系统部署与维护**这一实际操作层面提供了非常宝贵的见解。很多学术性著作往往止步于理论设计，对于系统上线后如何迭代、如何应对不断变化的法规和技术标准语焉不 পাকা。这本书则似乎走得更远。我特别留心了其中关于**系统可扩展性**的讨论——一个好的决策系统不应该是一次性项目，而应是一个能够随着环境科学新发现和监测技术进步而不断进化的平台。书中对于**用户培训与知识传递**的重视程度也令我印象深刻。一个再强大的系统，如果使用者不信任它或者不知道如何正确地使用它，那它就形同虚设。如果作者能分享一些关于如何建立用户社区、如何通过反馈机制持续改进用户界面的经验，那就太棒了，这才是让技术真正发挥作用的关键所在。

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说实话，我当初翻开这本书的时候，内心是带着一丝怀疑的，毕竟“管理决策支持系统”这类主题的书籍，十有八九会陷入晦涩难懂的数学公式和抽象概念的泥潭。然而，这本书的叙事方式却展现出一种令人耳目一新的务实态度。它没有过多纠缠于那些高深的理论推导，而是将重点放在了**流程的梳理和用户体验**上。我发现作者似乎非常理解一线管理者和政策制定者的时间压力和认知负荷。书中对系统架构的描述，更像是一张清晰的地图，告诉你每一步应该关注什么数据源、如何解读输出结果。特别是关于**多目标优化**那一章，它不是简单地罗列公式，而是用生活化的语言解释了“帕累托前沿”的概念，这使得即便是非专业背景的读者，也能领会到如何在相互冲突的目标之间找到平衡点。这种将复杂科学“翻译”成管理语言的能力，是这本书最成功的地方之一，它真正做到了知识的转化而非单纯的知识堆砌。

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这本书在结构上给我最大的启发在于它对**跨学科融合**的强调。大气环境的管理从来不是一个孤立的科学问题，它深深地嵌入在社会、经济和法律的复杂网络之中。我尤其欣赏作者在构建模型时，对**社会经济因子**纳入考量的深度。例如，书中是否探讨了不同区域的产业结构对污染排放的影响差异？又如何通过系统模拟来评估不同减排政策对就业和能源价格的连锁反应？一个真正有效的决策支持工具，必须能够预见到政策干预的非预期后果。我希望这本书能提供更多关于**数据源整合与质量控制**的实践经验。毕竟，再完美的算法，如果喂给它的是不准确或有偏见的数据，那么输出的决策也必然是误导性的。这种对“输入”环节的重视，显示出作者对工程严谨性的追求，而不是空谈系统构建的美好愿景。

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这本书的立意似乎超越了单纯的技术手册范畴，它更像是一部关于**环境治理哲学**的探讨。我关注的重点在于，它如何引导使用者进行“前瞻性”的思考。大气环境问题，尤其是气候变化和区域性雾霾，往往需要十年甚至更长时间才能看到显著成效。因此，一个好的决策系统必须具备**长期情景模拟**的能力，允许管理者“试错”而不必付出真正的环境代价。我希望书中能深入探讨如何将**公众参与**的反馈纳入决策循环，因为环境决策的合法性和可持续性，很大程度上依赖于社会各方的接受度。系统是否能提供工具来可视化不同利益集团对某项政策的潜在反应？这种对**社会接受度建模**的探索，无疑会使这本书的价值大大提升，因为它揭示了技术如何与复杂的社会治理需求相耦合，将冰冷的数据转化为富有同理心和远见的政策工具。

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这部书的标题听起来就让人联想到那些需要高超智慧和复杂技术才能驾驭的领域，比如如何平衡人类活动与自然生态的微妙关系。我一直对环境科学中的应用层面的实践非常感兴趣，特别是当涉及到**决策支持系统**这种工具时，它不仅仅是理论的堆砌，更是将科学模型转化为实际行动的桥梁。我期待看到的是，作者如何将大气科学的复杂数据，通过一种清晰、直观的方式呈现出来，帮助管理者们在面对突发环境事件或长期规划时，能够迅速抓住问题的核心，做出最优选择。例如，书中是否详细阐述了如何集成气象预测、污染物扩散模型和经济成本效益分析？这种系统性的思考方式，对于提升决策的科学性和有效性至关重要。我特别关注那些关于**不确定性分析**的部分，因为环境问题很少有绝对精确的预测，如何量化和管理这种不确定性，是衡量一个决策支持系统是否成熟的关键指标。如果这本书能提供一些现实案例的深度剖析，展示系统是如何在复杂的政治、经济约束下成功落地的，那就更具价值了。

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