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出版者:Mathematical Assn of Amer

作者:

出品人:

页数:213

译者:

出版时间:1978

价格:USD 23.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780883851197

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 回归分析
• 抽样调查
• 实验设计
• 统计方法
• 量化研究

《全球气候变化：挑战与未来》 内容简介 本书深入探讨了当前人类社会面临的最为紧迫和复杂的全球性议题之一：气候变化。我们不再仅仅将气候变化视为遥远的科学预测，而是切实体会到其对生态系统、经济结构和社会稳定的深远影响。本书旨在提供一个多维度、跨学科的全面视角，解析气候变化的成因、现有影响、未来的潜在风险，并着重于阐述全球及地方层面的适应与减缓策略。 全书结构严谨，分为五个核心部分：基础科学、影响评估、经济学分析、政策与治理，以及技术创新与社会转型。 第一部分：气候变化的科学基础与驱动力 本部分首先回顾了地球气候系统的基本原理，从温室效应的物理机制到米兰科维奇旋律对冰期与间冰期的影响。重点分析了自工业革命以来，人类活动如何成为驱动当前气候变化的主要因素。我们详细考察了化石燃料燃烧、土地利用变化（如森林砍伐和农业集约化）释放出的主要温室气体——二氧化碳、甲烷和一氧化二氮的来源与循环。 书中运用最新的气候模型数据，解释了全球平均气温上升的趋势、海平面加速上升的原因（包括热膨胀和冰盖融化），以及极端天气事件（如热浪、强降雨和干旱）频率和强度的变化之间的统计学关联。此外，本部分还深入讨论了气候系统的临界点（Tipping Points），例如亚马逊雨林生态的崩溃或永久冻土层的解冻，这些点一旦跨越，可能导致不可逆转的、灾难性的全球后果。我们力求以严谨的科学语言，清晰地描绘出当前气候危机的物理现实。 第二部分：全球影响评估与脆弱性分析 气候变化的影响并非均匀分布，而是因地域和社群的脆弱性程度而异。本部分侧重于量化和定性分析这些影响。 在生态系统层面，我们研究了生物多样性面临的压力，包括物种迁徙模式的改变、珊瑚礁的白化危机以及对粮食作物授粉昆虫的影响。书中列举了全球多个热点地区（如北极圈、小岛屿国家和干旱半干旱地区）受到的具体冲击案例。 在人类社会层面，分析聚焦于水资源安全、农业生产力和公共卫生。例如，对热带疾病传播范围的扩大、与高温相关的死亡率上升，以及气候驱动的粮食短缺如何加剧地区冲突和大规模移民的风险。本部分特别强调了“气候正义”的概念，揭示了历史上碳排放责任最小的国家和群体，往往最先、最深地承受气候变化带来的负面后果。 第三部分：气候经济学：成本、效益与转型路径 理解气候变化的经济影响是制定有效对策的前提。本部分从经济学角度剖析了气候变化带来的“外部性”成本——即未被市场价格反映的损害。我们审视了主流的气候经济学模型（如 DICE 模型），并探讨了不同折扣率对未来气候行动的价值判断的影响。 更重要的是，本部分详细考察了向低碳经济转型的成本与收益。我们对比了碳税、碳交易系统（ETS）等不同碳定价机制的效率与公平性。书中也深入分析了“绿色转型”带来的经济机遇，包括可再生能源行业的就业增长、能源效率提升带来的生产力提高，以及新兴绿色技术的投资回报。本书拒绝了“减排必然导致经济衰退”的简单论断，而是构建了关于可持续增长的复杂模型，阐明了长期投资于气候韧性基础设施的必要性。 第四部分：全球治理、政策制定与国际合作 气候变化本质上是一个全球公地悲剧（Tragedy of the Commons），需要强有力的国际合作与治理框架。本部分追溯了自《京都议定书》到《巴黎协定》的国际气候谈判历程。我们详细解读了《巴黎协定》的“自下而上”（Nationally Determined Contributions, NDCs）机制的优点与局限性，并分析了主要排放国在实现其承诺过程中面临的政治、技术和金融障碍。 在国内层面，本书考察了不同治理模式的有效性，包括自上而下的法规强制措施（如淘汰燃煤电厂）与自下而上的地方创新（如城市可持续发展规划）。一个关键的讨论点是气候融资，特别是发达国家如何履行对发展中国家的承诺，以帮助后者进行减缓和适应工作。我们分析了多边开发银行、绿色气候基金以及私营部门在弥合气候融资缺口中的作用。 第五部分：技术创新、适应策略与社会转型 最终的解决方案必须根植于科技进步和社会行为的深刻变革。本部分探讨了实现深度脱碳的关键技术路径。 在能源领域，本书不仅关注太阳能光伏和风能的规模化部署，还审视了储能技术（尤其是长时储能）、先进核能（如小型模块化反应堆SMRs）以及“绿色氢能”的潜力与挑战。在非能源领域，我们分析了可持续农业（如再生农业）、工业流程的深度脱碳（如钢铁和水泥生产）以及负排放技术（Carbon Dioxide Removal, CDR），如直接空气捕集（DAC）的科学可行性和规模化成本。 适应策略方面，本书侧重于“基于自然的解决方案”（NbS），如湿地恢复和城市绿化在防洪和降温中的作用，以及建设气候韧性基础设施（如海堤和抗旱灌溉系统）。 最后，本书强调了社会转型的核心地位。有效的气候行动需要跨越政治分歧，建立广泛的社会共识。我们探讨了教育在培养气候素养中的作用，以及激励消费者行为改变（如转向可持续饮食和绿色出行）的社会心理学机制。本书旨在激励读者认识到，应对气候变化不仅是一项环境任务，更是一场关乎人类文明未来走向的、深刻的社会经济重塑工程。

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这本书的结构组织上似乎存在一些内在的矛盾。它试图在一本中等篇幅的书里涵盖从描述性统计到多元回归分析的广泛领域，结果导致了严重的广度有余而深度不足的问题。我可以感受到作者试图做一个“面面俱到”的尝试，但最终效果却是每方面都只是蜻蜓点水。比如，在讨论回归诊断时，作者提到了残差图和多重共线性检验，但对于如何系统性地处理异方差性或进行模型选择的现代方法（如信息准则AIC/BIC的深入比较和应用），仅仅是一笔带过，仿佛是完成了任务清单上的一个勾选项。我原本希望通过这本书来深化我对结构方程模型（SEM）的理解，特别是因子分析和路径分析之间的细微差别，但该部分的内容极其简略，连基本的模型设定和解释的注意事项都没有充分展开。读完之后，我不得不承认，它只提供了一个非常基础的知识骨架，对于任何需要精深理解和灵活运用的统计技术，我仍然需要转向其他更专业的书籍或在线资源寻求帮助。

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这本书的排版和装帧质量可以说是一流的，纸张的质感非常棒，即使用荧光笔做了大量标记，也不会有墨水洇开的烦恼。我最初是冲着它标题中的“Studies”二字，希望它能提供一种批判性的、超越教科书层面的统计思维训练。我渴望看到作者如何挑战现有的统计哲学，探讨在数据爆炸时代下，哪些传统的假设正在崩塌，以及我们应该如何构建更具鲁棒性的决策模型。但是，通读全书，我发现它的内容更像是一份详尽的、但略显过时的“如何正确地计算”的手册。它详细地解释了每一步计算的数学原理，但对于“为什么我们选择这个模型而不是那个模型”这种更高层次的决策艺术却着墨甚少。例如，在处理时间序列数据时，书中的方法集中在ARIMA模型的经典参数设定和检验上，对于如何处理非线性和高频数据的复杂性，或者如何利用现代计算能力进行更灵活的模拟推断，完全没有提及。这使得这本书在面对我当前研究中遇到的复杂、高维度的真实数据问题时，显得力不从心，无法提供任何有效的指导方向，读完后留下的更多是知识的陈旧感，而非思维的拓展。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深沉的靛蓝色调，配上烫金的字体，散发着一种古典而严谨的气息，让人一拿到手里就感觉仿佛捧着一部沉甸甸的学术圣经。我原本期待着它能像那些久经考验的经典教材一样，为我打开统计学宏大叙事的大门，尤其是考虑到书名所暗示的“深入研究”的意味。然而，实际阅读过程却像是在一片雾蒙蒙的沼泽中跋涉。作者似乎迷失在了对某些基础概念的过度细枝末节的阐述中，那些本应是水到渠成的逻辑推导，被拆解成了无数个令人困惑的微小步骤，读完一章后，我反而对整体的框架感到更加模糊。比如，在介绍方差分析（ANOVA）时，书中花了大量的篇幅去追溯历史渊源，引用了许多已经不再主流的早期学者的观点，却未能清晰地勾勒出现代统计实践中如何高效应用这些工具。更让我感到挫败的是，书中的例子大多是脱离实际的、过于理想化的数学构造，缺乏能够与现实世界数据产生共鸣的案例分析。我试图从中寻找一些关于贝叶斯推断的革新视角或是机器学习中统计基础的深入探讨，但这些现代统计学的热点话题在书中几乎是空白，仿佛这本书的时间轴停在了上个世纪。

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作为一名正在尝试从传统统计学转向计算统计学的研究者，我非常看重一本书能否清晰地阐述统计思想是如何与计算方法相结合的。我期待看到关于蒙特卡洛模拟（MCMC）在统计推断中的应用，或者至少是关于引导法（Bootstrapping）的深入讨论。这本书的语言风格非常正式，带有浓厚的早期学术论文的色彩，每一个句子都力求严谨，但这种严谨性反而阻碍了对现代计算统计灵活性的探讨。书中对“样本”的理解似乎还停留在抽样调查的范畴，完全没有触及到大规模数据集下的重采样策略或计算效率问题。我试图在其中寻找任何关于R语言或Python等统计软件在实现这些复杂模型时的最佳实践，但这本书是完全“软件无关”的，它提供的所有推导都依赖于手算或简化的代数运算，这在当前的数据科学环境中，显得有些脱节。总而言之，这本书更像是一部严谨的历史文献，而非一个面向未来的研究指南。

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我对这本书的期望是它能成为一个严谨的工具箱，里面装满了能解决实际工程问题的统计利器。我特别关注了关于假设检验功效（Power Analysis）和样本量设计的章节，因为这是我工作中最常遇到的瓶颈。我希望找到一些关于如何根据预期的效应量和实际的资源限制，来设计出既科学又经济的实验方案的实用指导。然而，这本书对这些主题的处理显得过于理论化，充斥着大量的积分和极限符号，这些数学工具固然重要，但对于一个需要快速应用于项目决策的读者来说，过于抽象了。它给出的公式往往是基于正态分布和同方差性的理想情境，一旦我尝试将这些理论框架映射到我实际接触到的那些严重偏态、存在大量缺失值的生物统计数据上，那些精致的公式瞬间就失去了意义。这本书更像是在一个真空环境中进行的纯粹数学演练，缺乏与真实世界数据“摩擦”后的火花，更像是给理论物理学家而非应用统计学家的读物。

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