MATLAB在环境科学中的应用 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:宋新山,邓伟,张琳

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2008-2

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787122015808

丛书系列:

图书标签:

编程
matlab
，
教程
工程
MATLAB
环境科学
数值计算
数据分析
建模
环境模拟
科学计算
工程应用
环境工程
水资源
大气科学

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具体描述

《MATLAB在环境科学中的应用》主要内容：作为一种简单、高效、功能强大的计算和绘图语言，MATLAB在科学与工程计算领域具有非常广泛的用途，深受理工科大学生、研究生和许多工程技术人员的喜爱。

《MATLAB在环境科学中的应用》根据 MATLAB的主要计算功能，将环境科学中的相关科学计算问题进行分类，结合理论介绍和实例分析，讲述了这些科学计算问题的 MATLAB实现。《MATLAB在环境科学中的应用》分析了环境科学中计算和数学模拟的重要性，并对环境科学与工程中的主要计算问题进行了分类概述；概括了 MATLAB计算和绘图的主要功能；讲述了基于MATLAB的几种环境数学模拟模型的参数估计方法；介绍了均一环境介质、多孔介质和多介质环境数学模型的解析解、数值解的 MATLAB求解和图形表达；利用 MATLAB的规划求解函数，讲述了环境规划数学模型的各种求解方法；介绍了基于 MATLAB的环境计量分析方法的求解；还介绍了一些环境数学问题的非传统解法的 MATLAB实现。

《MATLAB在环境科学中的应用》可供从事环境评价、环境规划实践工作的环保科技工作者以及从事定量模拟和数据分析的环境科学研究工作者参考，也可供高等院校环境科学与环境工程专业的研究生、高年级本科生学习使用。

《数据驱动的地球系统分析》内容简介：地球是一个复杂而动态的系统，其内部各圈层之间相互作用，并受到外来因素的影响。理解这些相互作用的机制，准确预测未来的变化趋势，对于应对气候变化、自然灾害、资源短缺等日益严峻的环境挑战至关重要。然而，随着观测手段的进步和模型复杂度的提升，我们面临着海量、多源、异构的环境数据，如何有效地从中提取有价值的信息，揭示地球系统的奥秘，已成为当前环境科学研究的核心课题。本书《数据驱动的地球系统分析》聚焦于这一前沿领域，旨在为读者提供一套系统、前沿的数据分析方法和工具，以应对日益复杂的地球系统研究需求。本书并非直接讲解具体软件的操作技巧，而是深入剖析数据在环境科学研究中的核心价值，以及如何通过科学的数据分析方法，将海量观测数据转化为对地球系统过程的深刻理解和可靠预测。本书的核心理念在于强调“数据驱动”，即以真实观测数据为基础，辅以先进的统计、机器学习和计算科学技术，来探索、模拟和预测地球系统的行为。我们将超越传统的基于物理定律的建模方式，转向一种更为灵活和强大的数据融合与模式识别方法，从而在复杂性面前找到新的突破口。本书将涵盖以下几个关键方面：第一部分：环境数据的价值与挑战环境数据的全景图：我们将首先梳理当前环境科学研究中涉及的主要数据类型，包括但不限于：遥感数据：卫星、航空器等平台获取的地表、大气、海洋等信息，涵盖光谱、热红外、雷达等多种传感器。地面观测数据：气象站、水文站、土壤监测点、生物多样性调查等长期积累的现场数据。模型输出数据：来自气候模型、水文模型、生态模型等数值模拟的预测和再分析结果。社会经济数据：人口、土地利用、能源消耗、污染物排放等与环境变化的关联数据。新兴数据源：物联网传感器、公民科学项目、社交媒体等新兴数据带来的机遇与挑战。数据质量的评估与预处理：真实世界的数据往往伴随着误差、缺失、不一致等问题。本部分将探讨各种常用和先进的数据质量评估指标，以及必要的数据清洗、插值、融合、归一化等预处理技术，为后续分析奠定坚实基础。数据挖掘在环境研究中的意义：阐述数据挖掘技术如何帮助我们发现数据中隐藏的模式、趋势和异常，从而引导我们提出新的科学假设，解释未知的环境现象。第二部分：核心数据分析方法与技术统计学在环境分析中的应用：描述性统计与推断性统计：如何运用统计学工具描述环境数据的分布特征，以及如何进行假设检验和参数估计，推断整体趋势。时间序列分析：揭示环境要素随时间的变化规律，识别周期性、趋势性成分，预测未来变化。我们将介绍 ARIMA、季节性分解等经典方法，并探讨更复杂的非线性时间序列模型。空间统计学：分析环境要素的空间相关性，理解空间异质性，进行空间插值和预测，如克里金插值、地理加权回归等。多元统计分析：处理多个环境变量之间的复杂关系，如主成分分析（PCA）用于降维，聚类分析用于识别相似区域或事件，判别分析用于分类。机器学习与人工智能在环境科学中的实践：监督学习：回归模型：预测连续型环境变量，如气温、降雨量、空气质量指数等，包括线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等。分类模型：识别环境类别，如土地覆盖类型、干旱等级、污染源等，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。无监督学习：聚类算法：发现数据中的自然分组，如识别不同的气候区域、生态群落等，如 K-Means、DBSCAN 等。降维技术：简化高维数据，提取关键特征，如主成分分析（PCA）、t-SNE 等，有助于可视化和理解。深度学习的初步探索：介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别（如遥感影像分类）、循环神经网络（RNN）在序列数据（如气候时间序列预测）等方面的潜力。模型校准、验证与不确定性量化：任何模型都需要经过严格的验证。本部分将重点介绍如何使用独立的观测数据对模型进行校准和验证，以及如何量化模型输出的不确定性，这对于科学决策至关重要。第三部分：数据驱动的地球系统应用实例气候变化监测与预测：利用海量历史气候数据和模型输出，分析全球和区域气候变化的趋势、驱动因素。结合遥感和地面观测，评估极端天气事件的频率和强度变化。基于数据分析，构建更可靠的气候预测模型，为适应和减缓气候变化提供科学依据。水资源管理与水文模拟：整合降雨、蒸发、径流、地下水等数据，构建高精度水文模型。利用机器学习预测洪水、干旱的发生概率和影响范围。分析水质数据，识别污染来源，预测水体变化趋势。生态环境变化与生物多样性保护：利用遥感影像和地面调查数据，监测土地利用变化、植被覆盖率动态。分析气候、生境等因素与物种分布的关系，预测物种迁徙和灭绝风险。构建生态模型，评估人类活动对生态系统的影响。大气污染与健康风险评估：整合气象、排放源、交通等数据，预测空气污染物（PM2.5、O3等）的浓度时空分布。利用统计模型分析污染物暴露与人群健康之间的关系。为城市大气污染治理提供科学支持。地球物理过程研究（可选）：简要介绍数据分析如何应用于地震预测、火山活动监测、地质灾害风险评估等领域。本书的特色：理念先行：强调数据分析在环境科学研究中的核心地位，而非局限于特定软件工具。方法全面：涵盖了从基础统计到前沿机器学习的多种数据分析方法。应用导向：通过丰富的实例，展示数据分析在解决实际环境问题中的强大能力。面向未来：关注新兴数据源和新兴分析技术，为读者提供前瞻性的视角。适用读者：本书适合环境科学、地理学、生态学、大气科学、水文学、地学等相关领域的本科生、研究生、研究人员，以及从事环境监测、数据分析、政策制定等工作的专业人士。无论您是刚接触环境数据分析，还是希望深化理解和掌握更高级的技术，本书都将为您提供宝贵的指导和启发。通过学习本书，读者将能够：深刻理解环境数据的价值和潜力。熟练掌握一系列经典和现代的数据分析方法。能够独立或协同地开展数据驱动的环境科学研究。为应对全球性的环境挑战贡献专业知识和技术力量。《数据驱动的地球系统分析》期待与您一同探索地球的奥秘，用数据描绘更美好的未来。

作者简介

目录信息

第1章绪论 1.1 环境科学中科学计算的重要性 1.1.1 科学计算在环境科学研究和工作实践中占有重要地位 1.1.2 环境科技工作者掌握专门的计算机数学语言的必要性 1.2 环境科学中主要的科学计算问题 1.2.1 解析解和数值解 1.2.2 环境质量模拟预测及计算机求解 1.2.3 系统最优化和环境规划模型及计算机求解 1.2.4 环境统计数学模型及计算机求解 1.2.5 一些非传统数学范畴的环境数学问题及计算机求解 1.2.6 环境科学中的图形表达及其计算机实现 1.3 MATLAB语言特点及相关资源 1.3.1 MATLAB语言特点 1.3.2 相关资源第2章 MATLAB基础 2.1 MATLAB入门 2.1.1 工作窗口系统 2.1.2 查询帮助系统 2.1.3 演示帮助系统 2.1.4 常用操作命令 2.2 MATLAB的数学运算功能 2.2.1 变量和语句基本结构 2.2.2 基本数学运算 2.2.3 插值与拟合 2.2.4 优化运算问题 2.2.5 概率论与数理统计问题 2.2.6 代数方程（组）求解 2.2.7 微积分问题的解析解和数值解 2.2.8 常微分方程（组）的解析解和数值解 2.2.9 偏微分方程（组）的数值解入门 2.3 MATLAB的绘图功能 2.3.1 二维图形的绘制 2.3.2 三维图形的绘制 2.3.3 图形编辑 2.4 MATLAB程序设计基础 2.4.1 M文件 2.4.2 程序设计结构流程 2.4.3 MATLAB程序设计的几点经验第3章基于MATLAB的环境数学模拟模型参数估计 3.1 基于MATLAB回归分析的参数估计 3.1.1 一元线性回归 3.1.2 多元线性回归 3.1.3 多项式回归 3.1.4 非线性回归 3.2 基于MATLAB最优化运算的参数估计 3.2.1 基于非线性最小二乘优化的参数估计 3.2.2 基于无约束极值问题的参数估计 3.3 参数估计梯度最优化算法的MATLAB实现 3.3.1 梯度最优化算法的数学原理 3.3.2 梯度最优化算法的应用 3.4 网格搜索参数估计算法的MATLAB实现 3.4.1 网格搜索参数估计算法的数学原理 3.4.2 网格搜索参数估计算法的应用实例第4章基于MATLAB的环境系统数学模拟及图形表达 4.1 环境系统及环境系统模拟 4.1.1 环境系统的概念 4.1.2 环境系统模拟概述 4.1.3 环境系统基本单位过程 4.1.4 环境系统模拟模型的分类 4.2 均一环境介质数学模拟模型 4.2.1 大气环境系统模拟模型 4.2.2 地表水环境系统模拟模型 4.3 多孔介质环境质量数学模拟模型 4.3.1 一维模拟模型解析解的MATLAB实现 4.3.2 二维模拟模型解析解的MATLAB实现 4.3.3 多孔介质中一维偏微分方程组的MATLAB实现 4.4 多介质环境质量数学模拟模型 4.4.1 基于物质迁移速率的多介质环境系统模拟模型 4.4.2 基于逸度容量的多介质环境系统模拟模型 4.5 种间作用下种群动态数学模拟模型 4.5.1 捕食作用下的种群动态模拟模型 4.5.2 捕食作用下的种群动态模拟模型的MATLAB实现第5章基于MATLAB的环境规划管理数学模型求解 5.1 大气环境污染控制规划模型的MATLAB实现 5.1.1 比例下降规划模型求解 5.1.2 污染迁移规划模型求解 5.1.3 离散型决策变量的规划模型求解 5.2 水污染控制规划模型的MATLAB实现 5.2.1 排污口最优化处理规划模型 5.2.2 排污口最优化处理规划模型的MATLAB实现 5.3 环境经济投入产出规划数学模型的MATLAB实现 5.3.1 环境经济投入产出原理 5.3.2 环境经济投入产出规划模型 5.3.3 环境经济投入产出规划模型的MATLAB实现 5.4 可再生资源开发管理模型的MATLAB实现 5.4.1 可再生资源开发数学模型 5.4.2 可再生资源开发模型的MATLAB实现 5.5 数据包络分析模型的MATLAB实现 5.5.1 数据包络分析模型 5.5.2 清洁生产评价的数据包络分析模型 5.5.3 数据包络分析模型的MATLAB实现第6章基于MATLAB的环境统计模型的实现 6.1 基于MATLAB的主成分分析计算 6.1.1 主成分分析介绍 6.1.2 主成分分析的MATLAB实现 6.2 基于MATLAB的因子分析计算 6.2.1 因子分析介绍 6.2.2 因子分析计算过程 6.2.3 因子分析的MATLAB实现 6.3 基于MATLAB的聚类分析计算 6.3.1 聚类分析基本数学原理 6.3.2 MATLAB中聚类分析的主要函数 6.3.3 聚类分析计算实例 6.4 基于MATLAB的判别分析计算 6.4.1 判别分析基本数学原理 6.4.2 判别分析计算的MATLAB实现 6.5 基于MATLAB的地统计学分析计算 6.5.1 空间变异的区域化特征计算及其MATLAB实现 6.5.2 空间变异的数学拟合及其MATLAB实现 6.6 基于MATLAB的趋势面分析计算 6.6.1 趋势面分析基本数学原理 6.6.2 趋势面分析的MATLAB实现第7章一些非传统环境数学问题的MATLAB实现 7.1 灰色系统模型的MATLAB实现 7.1.1 灰色关联评价及其MATLAB实现 7.1.2 灰色预测及其MATLAB实现 7.2 蒙特卡罗算法的MATLAB实现 7.2.1 蒙特卡罗模拟原理 7.2.2 蒙特卡罗模拟的MATLAB实现 7.3 模糊推理系统在环境科学中的应用 7.3.1 模糊推理系统理论基础 7.3.2 模糊推理的MATLAB实现 7.3.3 MATLAB模糊推理工具箱在模糊评价中的应用 7.4 人工神经网络在环境科学中的应用 7.4.1 人工神经网络基本原理 7.4.2 人工神经网络的MATLAB实现 7.4.3 人工神经网络在环境模拟和预测中的应用 7.4.4 人工神经网络在环境系统分类中的应用参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读体验是极其流畅且富有启发性的。作者的文字风格非常平易近人，没有那种高高在上的专家腔调，更像是经验丰富的同事在分享他的“独门秘籍”。我最喜欢它在讲解复杂算法（比如蒙特卡洛模拟用于风险评估）时所采用的对比叙事手法。它会先描述传统方法的局限性，然后再展示MATLAB如何通过并行计算和向量化操作，将原本需要几天才能跑出的结果缩短到几小时内完成。这种效率上的巨大飞跃，对于时间紧迫的科研项目来说，是具有颠覆性意义的。此外，书中对代码规范和注释的强调也让我受益匪浅，它教会了我如何写出清晰、可维护性高的环境科学代码，这对于团队协作和项目后续迭代至关重要。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何高效组织和呈现科学研究成果的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB在环境科学中的应用》的封面设计着实让人眼前一亮，色彩搭配既专业又不失活力，那种深邃的蓝色调很容易让人联想到广阔的天地与细致入微的数据分析。我本来对手头的环境监测项目感到有些力不从心，尤其是在处理海量传感器数据和进行复杂的气候模型模拟时，总觉得缺少一把得心应手的工具。拿到这本书后，我立刻被它前几章介绍的MATLAB基础知识所吸引。作者似乎非常理解初学者面临的困境，讲解步骤清晰流畅，没有那种晦涩难懂的术语堆砌。特别是它对矩阵运算在空间数据插值中的应用做了深入浅出的阐述，让我立刻明白了如何用编程的思维去优化原本耗时耗力的手工计算过程。书中穿插的那些小技巧，比如如何快速读取GIS格式的文件并在MATLAB中进行可视化，简直是救了我的急。坦白说，这本书更像是我的一个高水平的“技术导师”，而不是一本冷冰冰的教科书，它激发了我对数据驱动型环境科学研究的无限热情，让我看到了通过高效计算解决实际环境问题的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它成功地在基础编程教学和前沿科学应用之间架起了一座坚实的桥梁。我原本以为，要深入到高级的偏微分方程求解器在污染物扩散模型中的应用，我可能还需要额外的流体力学或数学背景知识。然而，作者巧妙地将那些复杂的数学模型转化为易于理解的MATLAB脚本逻辑，并且用三维可视化的方式展示了模拟结果，那动态的污染物羽流扩散过程，直观到令人震撼。更让我感到惊喜的是，书中甚至涉及到了机器学习在环境遥感图像分类中的应用实例。这一点在很多传统的环境科学教材中是很难见到的。作者似乎非常敏锐地捕捉到了当前学科交叉融合的趋势，将这些尖端技术以一种循序渐进的方式介绍给读者，确保即便是对AI算法接触不多的环境工作者也能快速上手，实现从“数据采集者”到“数据分析师”的华丽转身。

评分☆☆☆☆☆

翻阅此书时，我最大的感受是它对“实用性”的极致追求。市面上很多声称与应用相关的书籍，往往停留在理论介绍层面，真正遇到实际问题时，你还得自己摸索API接口或者调试各种参数配置。然而，这本书的编排结构非常贴合环境科学研究的实际工作流程。比如，在处理水质分析数据时，它不仅展示了如何运用统计工具箱进行异常值检测，还详细演示了如何构建一个交互式的仪表板（Dashboard）来实时展示污染物浓度的变化趋势，这对于需要向非技术背景的管理者汇报结果的我来说，简直是太关键了。我特别欣赏其中关于时间序列分析的章节，它并没有泛泛而谈，而是聚焦于如何利用傅里叶变换等工具从噪声中提取出环境周期的关键信息，比如季节性降水或污染物排放的周期性规律。这种直击痛点的叙述方式，使得书中的每一个示例都像是从我自己的实验台前直接提取出来的，让人感觉内容高度相关且极具操作指导价值。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我有些担心内容会过于侧重于单一的环境领域，比如可能只关注水文或大气。但随着阅读的深入，我发现它对环境科学领域的覆盖面之广超出了我的预期。从土壤重金属污染的热点分析，到生态系统碳循环的动态建模，再到噪声污染的传播预测，几乎涵盖了环境工程和环境科学中的几个核心支柱。最让我眼前一亮的是其中关于“不确定性量化”的处理方法。在环境评估中，输入数据的误差和模型假设的不确定性往往是结果可靠性的最大挑战。这本书专门辟出一个章节，详细介绍了如何利用MATLAB的统计工具箱来系统地评估和传播这些不确定性，最终得出一个带有置信区间的预测结果。这种严谨的科学态度，远非简单地输出一个平均值或一个趋势线所能比拟，它真正体现了现代环境科学对结果可靠性负责任的态度。这本书无疑是我书架上最实用的工具书之一。

评分☆☆☆☆☆

上了宋老师的三天20学时的课，才发现也算是UCAS的校友吖，讲的不错，人也不错。

评分☆☆☆☆☆

宋教授是个无私的好人

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