Uncertainties in Environmental Modelling and Consequences for Policy Making pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Baveye, Philippe C. (EDT)/ Laba, Magdeline (EDT)/ Mysiak, Jaroslav (EDT)

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:

价格:1038.00元

装帧:

isbn号码:9789048126354

丛书系列:

图书标签:

• Environmental Modelling
• Uncertainty Analysis
• Policy Making
• Environmental Science
• Risk Assessment
• Decision Making
• Sustainability
• Climate Change
• Model Validation
• Environmental Management

《环境建模中的不确定性及其对政策制定的影响》 环境问题日益复杂，对人类生存和社会发展构成严峻挑战。为了更好地理解和应对这些挑战，环境建模作为一种重要的科学工具应运而生。它试图通过数学和计算方法来模拟和预测自然系统的行为，为环境管理和政策制定提供科学依据。然而，任何模型都无法完全捕捉现实世界的复杂性，因此，不确定性是环境建模中一个无法回避的核心问题。 本书深入探讨了环境建模过程中存在的各种不确定性，并详尽分析了这些不确定性可能对环境政策制定的实际影响。本书并非仅仅罗列不确定性的来源，而是着重于其产生的机制、量化方法以及在实际应用中如何理解和应对。 第一部分：不确定性的根源与类型 本书的开篇将首先梳理环境建模中不确定性的普遍来源。我们认识到，这些不确定性并非单一的，而是交织在一起，共同影响着模型的可靠性。 参数不确定性（Parameter Uncertainty）：这是最常见的一种不确定性，源于模型中输入参数的测量误差、采样偏差或本源上的变异性。例如，土壤导水率、大气中的污染物排放量、地表径流系数等，都很难精确得知。本书将详细阐述如何通过敏感性分析、后验分布分析等方法来评估和量化这些参数的不确定性。 模型结构不确定性（Model Structure Uncertainty）：任何模型都是对现实世界的简化和抽象。不同的模型可能采用不同的假设、过程描述或空间分辨率，这些选择都会引入模型结构上的不确定性。例如，水文模型对降雨径流过程的描述方式，或者大气扩散模型中湍流混合的参数化方案，都可能存在差异。本书将探讨模型选择的合理性，以及如何通过集成不同模型或构建更具柔性的模型来处理结构不确定性。 输入数据不确定性（Input Data Uncertainty）：模型运行依赖于大量的输入数据，这些数据本身可能包含误差。这包括观测数据的精度、时空分辨率不足、以及数据缺失或异常值等。例如，气象观测站的空间密度限制了对区域降雨分布的准确把握，而土地利用数据更新的滞后性也会影响模型的预测。本书将聚焦于数据质量评估、插值与填充技术，以及不确定性传播到模型输出的全过程。 情景不确定性（Scenario Uncertainty）：环境模型的应用往往需要预测未来，而未来的社会经济发展、技术进步和政策选择是高度不确定的。这些被称为情景不确定性，它直接影响着模型的驱动因子，如人口增长、能源消耗、温室气体排放等。本书将介绍如何构建合理的情景，以及如何评估情景变化对模型结果的敏感度。 内部系统变异性（Internal System Variability）：自然系统本身就存在内在的随机性和变异性，例如，天气系统的不可预测性、生态系统的随机演替等。即使在参数和模型都确定的情况下，系统的内在变异性也会导致模型输出存在一定范围的波动。本书将讨论如何通过集合模拟等方法来捕捉和量化这种内在变异性。 第二部分：不确定性的量化与传播 仅仅认识到不确定性是不够的，关键在于如何量化它们，并理解它们是如何影响模型输出的。 统计方法与概率论：本书将详细介绍各种统计工具，如贝叶斯推断、蒙特卡洛模拟、拉丁超立方体采样等，用于量化参数和模型的不确定性。我们将展示如何将这些不确定性融入模型运行，得到一系列可能的模型输出，而不是单一的预测值。 不确定性传播分析：了解不确定性如何从输入层层传递到模型输出是至关重要的。本书将阐述不同类型的不确定性对模型敏感度的影响，以及如何识别对模型输出影响最大的不确定性来源，即“关键不确定性”。 后验分析与模型校准：利用观测数据对模型进行校准是减少不确定性的重要途径。本书将深入探讨校准过程中遇到的挑战，如数据稀缺、模型非线性和多解性等，并提供相应的解决方案。 第三部分：不确定性对政策制定的影响 环境建模的最终目的是为政策制定提供决策支持。然而，不确定性的存在，使得政策制定者在决策时面临着更大的挑战。 决策风险与不确定性：当模型输出存在显著不确定性时，基于模型的决策就带有风险。例如，预测洪水风险的模型输出存在较大的误差范围，可能导致过度的防洪投资，或者低估风险而导致灾难。本书将探讨如何理解和评估这种决策风险，以及如何设计更具鲁棒性的政策。 适应性管理与动态决策：在高度不确定的环境下，僵化的长期政策可能难以奏效。本书将介绍适应性管理（Adaptive Management）的理念，即通过持续的监测、评估和反馈，不断调整和优化政策。这种动态决策方式能够更好地应对未来的未知变化。 情景分析与情景规划：面对未来情景的高度不确定性，本书将强调情景分析和情景规划的重要性。通过构建一系列可能的情景，并评估不同情景下政策的有效性，可以帮助决策者为不同的未来做好准备。 不确定性在环境影响评估中的应用：环境影响评估（EIA）是政策制定的重要环节。本书将分析在EIA中如何更有效地纳入不确定性分析，从而提高评估的科学性和可靠性，避免因信息不确定性而导致的争议或失误。 政策沟通与公众参与：向公众清晰地传达模型中的不确定性，以及这些不确定性对政策含义的影响，是建立信任和促进有效政策沟通的关键。本书将探讨如何以易于理解的方式向非专业人士解释复杂的不确定性，并促进公众参与到环境决策过程中。 监管与风险管理：环境法规的制定往往需要基于对潜在风险的评估。本书将讨论在存在不确定性的情况下，如何制定更为审慎和有效的监管政策，以及如何进行风险管理。 第四部分：未来展望与挑战 本书的最后一部分将展望环境建模和不确定性研究的未来方向。 数据驱动与人工智能：人工智能和机器学习的兴起为处理海量数据和构建更复杂的模型提供了新的可能，但同时也带来了新的不确定性来源。本书将探讨这些新技术的应用及其带来的挑战。 跨学科合作：环境问题涉及多个学科领域，理解和量化不确定性需要跨学科的合作。本书将强调不同领域专家之间的交流与协作对于解决复杂环境问题的重要性。 提升公众科学素养：公众对环境问题的理解程度直接影响政策的接受度和执行效果。提升公众的科学素养，特别是对科学模型和不确定性的认识，是应对环境挑战的长期任务。 本书旨在为环境科学家、政策制定者、工程师和相关领域的学生提供一个全面而深入的视角，帮助他们更好地理解环境建模中的不确定性，并将其转化为更明智、更有效的环境政策。本书认为，与其试图消除所有不确定性，不如学会与之共存，并将其视为优化决策过程的驱动力。通过更清晰地认识不确定性，我们可以做出更具韧性、更适应未来的环境管理策略，从而更好地保护我们的地球。

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