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出版者:Taylor & Francis DUMP LIST

作者:HENG

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-01-01

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780203030363

丛书系列:

图书标签:

• 环境管理
• 环境科学
• 定量分析
• 环境工程
• 可持续发展
• 资源管理
• 环境评估
• 环境政策
• 环境经济学
• 环境质量

《环境管理：量化方法与实践》 本书旨在为环境科学、工程、管理以及相关领域的专业人士和学生提供一个全面而深入的量化分析框架，以应对日益复杂的环境挑战。本书的重点在于将严谨的数学、统计学和计算方法应用于环境问题的理解、评估和管理，而非仅仅停留在定性的描述层面。 核心内容与结构： 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者掌握量化环境管理的核心工具和理念。 第一部分：环境数据的获取、处理与可视化 环境数据的基本概念与类型： 深入探讨各类环境数据的来源（如遥感影像、现场监测数据、模型输出、社会经济统计数据等），并区分其在时间、空间分辨率以及精度上的差异。 数据预处理技术： 讲解数据清洗、缺失值处理（如插值法、模型预测法）、异常值检测与处理、数据标准化与归一化等关键步骤，确保数据质量是后续分析的基础。 空间数据分析基础： 介绍地理信息系统（GIS）的基本操作与空间数据模型，包括矢量数据、栅格数据，以及空间查询、叠加分析、缓冲区分析等常用工具，为理解环境的空间异质性奠定基础。 环境数据可视化： 强调有效可视化在数据探索和结果呈现中的重要性。涵盖多种图表类型，如时间序列图、散点图、箱线图、地理空间图、热力图等，并探讨如何利用专业软件（如Python的Matplotlib/Seaborn，R的ggplot2，ArcGIS/QGIS）创建信息丰富且具有说服力的图表。 第二部分：环境过程的统计建模与预测 描述性统计与推断性统计： 回顾和应用统计学原理，包括均值、方差、相关性、假设检验、置信区间等，用于描述环境数据的特征并进行初步推断。 回归分析在环境问题中的应用： 详细讲解线性回归、多元线性回归、非线性回归模型，用于探究环境因子之间的关系，如污染物浓度与气象条件的关联，土地利用变化与水质的关系等。 时间序列分析与预测： 介绍时间序列数据的特性，并重点讲解ARIMA、指数平滑等经典模型，以及更高级的机器学习模型（如LSTM）在预测空气质量、水文流量、物种种群动态等方面的应用。 空间统计模型： 引入地统计学方法，如克里金插值（Kriging），用于在有限采样点基础上对未采样区域的环境变量进行最优估计，并评估预测的不确定性。 概率与不确定性分析： 探讨环境系统固有的随机性和不确定性。讲解蒙特卡洛模拟等方法，用于评估不同参数变化对模型输出结果的影响，量化环境风险。 第三部分：环境管理决策的量化工具 优化方法在环境管理中的应用： 介绍线性规划、整数规划、非线性规划等优化技术，用于解决资源分配、污染控制策略制定、环境设施选址等问题。例如，如何最小化污染治理成本同时达到排放标准。 生命周期评估（LCA）方法： 讲解LCA的原理、步骤（目标与范围定义、清单分析、影响评估、解释）和量化方法，用于评估产品或服务的环境足迹，指导可持续设计和消费。 风险评估与管理： 阐述量化风险评估的框架，包括危害识别、剂量-反应评估、暴露评估和风险特征描述。介绍风险管理的技术，如风险矩阵、成本效益分析等。 环境经济学模型： 探讨如何利用计量经济学模型分析环境政策的经济影响，如碳税、排放交易等对经济活动和环境质量的作用。 第四部分：高级主题与前沿应用 机器学习与深度学习在环境科学中的应用： 介绍监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和深度学习（卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在环境监测、分类、预测和模式识别中的最新进展，例如利用遥感影像识别土地覆盖类型，利用传感器数据预测极端天气事件。 环境系统动力学建模： 介绍系统动力学方法，用于模拟复杂的反馈回路和非线性相互作用，理解环境系统的长期行为和政策干预的效果，如气候变化反馈机制，生态系统恢复过程。 数据挖掘与大数据分析： 探讨从海量环境数据中发现隐藏模式、关联和洞察的技术，为环境问题提供新的解决思路。 本书的特色： 强调动手实践： 本书的讲解将结合具体的案例研究和数据集，鼓励读者利用实际数据进行练习，并通过附带的练习题和项目来巩固所学知识。 理论与实践的结合： 既深入阐述了量化方法的理论基础，又紧密结合了环境管理中的实际应用场景。 面向未来： 关注当前环境科学研究和管理实践中的热点和前沿技术，为读者未来的学习和工作打下坚实基础。 跨学科视角： 融合了环境科学、统计学、计算机科学、经济学等多个学科的知识，为读者提供一个广阔的视野。 通过学习本书，读者将能够建立起一套强大的量化分析工具箱，以更科学、更精准的方式理解、预测和管理复杂多变的环境问题，从而为实现可持续发展目标做出贡献。本书适合环境科学、环境工程、环境管理、地理信息科学、生态学、公共卫生以及相关交叉学科的研究生和高年级本科生。同时，对于致力于利用定量方法解决环境问题的行业专业人士，本书也将是一本不可或缺的参考指南。

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我得说，这本书在处理复杂系统动态建模方面，提供了一套近乎“艺术”般的手法。它超越了静态分析的窠臼，深入探讨了反馈回路、延迟效应以及系统韧性（Resilience）的量化评估。对于气候变化适应性规划的研究方法，书中给出的多尺度建模框架，极大地拓宽了我的视野。它清晰地展示了如何将自下而上的微观个体决策与自上而下的宏观政策干预耦合起来，形成一个可预测的、具有适应潜力的整体模型。作者在阐述这些高级模型时，并没有采用晦涩难懂的数学符号堆砌，而是侧重于概念的直观解释和模型假设的物理意义，这使得读者能够专注于理解模型的“灵魂”而非仅仅是公式的推导。这本书的价值在于，它教会我们如何用动态的、非线性的思维去看待环境系统，这是未来环境科学研究不可或缺的能力。

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这本关于环境管理的经典著作，深入浅出地探讨了量化方法在决策制定中的核心作用。作者以一种近乎直觉的方式，将复杂的统计模型和实证分析工具，巧妙地融入到应对现实世界环境挑战的叙事之中。书中对于风险评估的章节尤为精彩，它不仅仅停留在理论层面，而是通过一系列精心设计的案例研究，展示了如何将概率论和不确定性分析应用于资源分配和污染控制策略的优化。我特别欣赏它在介绍回归分析和时间序列模型时所展现出的严谨性，这些工具在预测生态系统变化和评估政策干预效果方面，提供了坚实的基础。它成功地架起了一座桥梁，连接了纯粹的数学理论与环境科学的实际应用，让非量化背景的读者也能领悟到数据驱动决策的力量。可以说，这本书为理解现代环境治理的复杂性提供了一套强有力的思维框架，远超一般教科书的范畴。

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这本关于环境经济学的著作，以其精妙的结构和极具说服力的论证风格，为我打开了一扇理解环境政策工具箱的新窗户。它没有拘泥于传统的管制与补贴二元对立，而是系统性地介绍了诸如基于市场机制的创新方案，如碳捕获信用体系的结构设计和运行效率评估。特别是关于行为经济学在环境行为改变中的应用那几页，简直是点睛之笔，它巧妙地将心理学洞察融入到量化模型中，解释了为什么在某些情况下，仅仅依靠价格信号并不能有效驱动可持续行为的转变。作者的笔触既有高度的学术性，又不失对政策制定者实际操作层面的关怀。阅读它，就像跟随一位经验丰富的向导，穿梭于复杂的环境规制迷宫中，每一步都有坚实的数学工具作为支撑，让人感到既扎实又充满启发。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，尤其是在处理数据质量和模型假设的敏感性分析方面，它展现出一种罕见的诚实。作者并未试图描绘一个完美、无瑕的量化世界，而是坦率地指出了模型简化带来的固有局限性，并提供了系统性的方法来检验这些局限性对最终结论的影响。关于水资源管理的案例研究部分，简直是一场教科书级别的示范——如何从看似混乱的监测数据中，提炼出具有预测能力的统计规律，同时清楚地标明误差区间。对我而言，最大的收获在于理解了“信息不对称”在环境执法中的量化体现，以及如何设计激励机制来鼓励利益相关方披露真实信息。这本书的每一个章节似乎都在教导读者，真正的量化分析不是为了得出“正确答案”，而是为了更负责任地管理不确定性。它不仅仅是知识的传递，更是一种科学态度的塑造。

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初次翻开这本探讨环境治理的书籍时，我立刻被其独特的叙事节奏所吸引。它不像许多学术著作那样枯燥乏味，反而充满了对现实困境的深刻洞察。作者在讨论生态系统服务的价值评估时，采取了一种非常批判性的视角，没有盲目推崇单一的经济模型，而是引入了多重价值框架，这使得整体论述显得更加平衡和全面。例如，关于生物多样性保护成本效益分析的部分，它细致地剖析了不同社会群体对“价值”的定义差异，并通过对比不同的量化指标，揭示了政策制定中潜在的伦理冲突。这本书的写作风格充满了对现有范式的质疑与探索，文字流畅，逻辑链条清晰，即便是面对宏大的全球性环境问题，也能通过细微的量化分析切入，层层递进，最终形成有力的论证。读完后，我对如何构建更具包容性和公平性的环境决策流程有了全新的认识。

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