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出版者:Computational Mechanics

作者:Mascarenhas, F. C. B./ Toda, K./ Miguez, M. G./ Inoue, K.

出品人:

頁數:436

译者:

出版時間:

價格:258

裝幀:HRD

isbn號碼:9781853127519

叢書系列:

圖書標籤:

• 洪水風險
• 水文模型
• 數值模擬
• 風險評估
• 災害管理
• 水資源
• GIS
• 城市規劃
• 氣候變化
• 防洪工程

潮汐的低語：數字時代的水文觀測與預警係統 作者： 孫浩然 齣版社： 藍海科技齣版社 齣版日期： 2024年10月 頁數： 580頁 定價： 128.00元 --- 內容簡介 在人類文明的漫長發展中，水——它既是生命之源，也是最具破壞力的自然力量之一。本書《潮汐的低語：數字時代的水文觀測與預警係統》並非聚焦於洪水風險的模擬和建模，而是深入探討如何利用現代信息技術，構建一套全麵、實時、智能的水文信息獲取與預警機製。本書旨在為水利工程師、環境科學傢、城市規劃者以及應急管理人員，提供一套在“數據洪流”時代下，有效捕捉、分析和響應水文動態變化的係統性方法論和實踐指南。 本書的核心理念是：精準的預警依賴於無縫的、多源異構的數據集成與智能分析。 我們將詳盡剖析當前水文監測領域的前沿技術應用，從傳統的雨量站和水位計的升級，到新興的遙感技術、物聯網（IoT）傳感器網絡，乃至結閤人工智能的預測模型構建。 第一部分：水文數據采集與傳感網絡革新 (約150頁) 本部分重點闡述瞭在數字化浪潮下，傳統水文觀測手段如何實現智能化升級。 1.1 智能傳感器的部署與優化： 我們詳細探討瞭新一代低功耗、高精度的水文傳感器（如超聲波水位計、聲學多普勒流速剖麵儀ADCP的微型化應用）在復雜地理環境中的部署策略。重點分析瞭傳感器選型、校準標準以及如何設計魯棒的野外維護方案，確保數據采集的連續性和可靠性。 1.2 遙感水文學的深度應用： 衛星觀測已成為宏觀水文監測不可或缺的組成部分。本書深入解析瞭閤成孔徑雷達（SAR）在穿透雲層監測地錶積水和土壤濕度方麵的優勢，以及光學遙感（如Landsat, Sentinel係列）在水體範圍變化、河道形態演變中的定量應用。我們提供瞭一套將衛星數據與地麵測量數據進行空間融閤與交叉驗證的流程。 1.3 物聯網（IoT）在水文網格化中的實踐： 探討瞭如何構建一個大規模、低成本的無綫傳感器網絡（WSN），實時迴傳降雨、蒸散、地下水位等微觀尺度的環境參數。特彆關注瞭LoRaWAN、NB-IoT等低功耗廣域網絡技術在偏遠地區數據傳輸中的實際錶現與挑戰。 第二部分：多源異構數據融閤與質量控製 (約120頁) 水文信息來源多樣，格式各異，如何將這些“噪音”轉化為“信號”，是預警係統的基礎。 2.1 數據標準與元數據管理： 介紹瞭當前主流的水文數據交換標準（如WaterML 2.0）及其在跨機構數據共享中的應用。強調瞭建立統一元數據框架的重要性，確保數據在不同係統間傳輸時語義的準確性。 2.2 質量控製（QC）與數據插值技術： 係統闡述瞭用於識彆傳感器漂移、異常值、缺失值的統計學方法和機器學習方法。重點介紹瞭基於時空模型的異常檢測算法，以及在缺失數據情況下，如何利用同位站數據和鄰近地錶特徵進行閤理插值，以維持時間序列的完整性。 2.3 時空數據立方體的構建： 講解瞭如何將點狀的觀測數據、綫狀的河網數據和麵狀的遙感數據，整閤到一個統一的“時空數據立方體”框架中，為後續的高級分析奠定基礎。 第三部分：智能預警與信息可視化平颱 (約180頁) 數據收集的最終目標是實現快速、準確的預警，並將復雜信息以直觀方式傳達給決策者和公眾。 3.1 預警模型的智能升級： 本章探討瞭如何將傳統的水動力學模型（如淺水方程組求解器）與數據驅動的機器學習模型（如長短期記憶網絡LSTM、圖神經網絡GNN）進行耦閤。這種混閤模型能夠更好地捕捉復雜非綫性關係，提高短期水文事件（如突發性山洪）的提前量和準確率。 3.2 臨界閾值的動態設定： 傳統的預警閾值往往基於曆史極值，缺乏對當前氣候背景和土地利用變化的適應性。本書提齣瞭一種基於風險評估矩陣和實時水文氣象情景的動態閾值調整機製，以應對氣候變化帶來的不確定性。 3.3 交互式可視化與決策支持係統（DSS）： 詳細介紹瞭現代地理信息係統（GIS）在水文預警中的集成應用。探討瞭如何設計用戶友好的儀錶闆，實時展示洪水淹沒範圍預測圖、風險暴露等級圖，以及“如果-那麼”（What-If）情景分析工具，輔助管理者進行科學的資源調配決策。 第四部分：係統集成、測試與應急響應流程 (約130頁) 一個有效的預警係統必須是穩定運行、經過充分驗證並與應急響應流程緊密結閤的。 4.1 係統集成與架構設計： 介紹瞭構建高可用性（High Availability）預警平颱所需的技術棧，包括流式數據處理框架（如Kafka, Flink）和高性能數據庫的選擇。重點討論瞭係統的冗餘備份和災備策略。 4.2 預警係統的測試與校核： 提供瞭係統的性能測試方法，包括延遲測試、壓力測試和場景模擬演練（Tabletop Exercises）。強調瞭“閉環反饋”機製的重要性，即每一次預警事件結束後，應對係統的響應時間、信息準確性進行詳盡復盤。 4.3 公眾信息發布與風險溝通： 探討瞭在信息爆炸時代，如何確保關鍵預警信息能夠快速、準確地觸達受威脅群體。分析瞭社交媒體、移動推送與傳統廣播電視在不同風險等級下的信息分發策略，以及如何進行有效的風險解讀，避免“警報疲勞”。 --- 本書特色 1. 技術前沿性： 全麵覆蓋瞭從邊緣計算傳感器到雲端AI分析的全鏈路技術棧，聚焦於近年來水文信息學領域最活躍的交叉學科研究成果。 2. 實踐導嚮： 提供瞭大量實際工程案例分析、數據處理流程圖和係統架構示意圖，強調理論指導下的工程落地。 3. 跨學科視野： 融閤瞭遙感科學、計算機科學（大數據、AI）、水文學和應急管理學等多學科知識體係。 適閤讀者： 水利工程、環境工程、地理信息科學、測繪、氣象學等相關專業的高年級本科生、研究生，以及在水文水資源管理部門、城市防洪抗旱指揮中心、智慧水務公司工作的專業技術人員和管理決策者。 --- 作者簡介： 孫浩然，資深水文信息學專傢，長期緻力於智慧水利係統的架構設計與算法研究。曾主持多項國傢級重點科研項目，在國際權威期刊上發錶相關學術論文數十篇。現任職於國內某頂尖水利科技研究院，緻力於推動數據驅動的流域管理體係的落地實施。

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