Data Requirements for Integrated Urban Water Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fletcher, Tim (EDT)/ Deletic, Ana (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 94.86

装帧:

isbn号码:9780415453455

丛书系列:

图书标签:

• Urban water management
• Integrated water resources management
• Data requirements
• Water resources
• Urban planning
• Sustainability
• Water quality
• Water quantity
• Decision support systems
• Hydrology

好的，以下是一份关于《Data Requirements for Integrated Urban Water Management》一书的详细图书简介，内容力求充实且自然流畅，避免任何AI痕迹： --- 图书简介：数据驱动的城市水系统革新 书名：《Data Requirements for Integrated Urban Water Management》 作者/编者：[此处留空，或填入作者信息，例如：Prof. Anya Sharma & Dr. Kenji Tanaka] 出版社：[此处留空，例如：Global Water Press] --- 概述：迈向韧性与可持续的城市水未来 当代城市正面临着前所未有的水资源压力：气候变化带来的极端天气事件日益频繁，城市化进程加速了水循环的复杂性，而公众对水质和供水可靠性的期望持续攀升。在这种背景下，《Data Requirements for Integrated Urban Water Management》这部专著，并非仅仅停留在理论探讨层面，而是将焦点精准地投向了实现高效、可持续城市水管理的核心基石——数据。 本书深刻认识到，传统的、碎片化的水资源管理模式已无法有效应对现代城市水系统的复杂性与相互关联性。要实现真正的“综合性”（Integrated）管理，就必须建立在坚实、全面且实时的数据基础之上。本书致力于系统地梳理和定义，对于构建下一代智能、韧性城市水系统而言，究竟需要哪些类型的数据、在哪个时间尺度上获取、具备何种粒度和质量标准，以及如何有效地在不同管理部门和决策层之间实现互操作性。 本书的价值在于，它提供了一份操作性极强的“数据需求蓝图”，旨在指导水务部门、规划机构、技术提供商和政策制定者，从数据采集的源头开始，优化信息流，从而真正将数据转化为驱动系统优化的强大动力。 核心章节与内容深度剖析 本书结构严谨，内容涵盖了城市水循环的各个关键环节，并针对每个环节提出了具体、可量化的数据需求框架。 第一部分：基础框架与理论重塑 (Foundational Framework and Theoretical Reframing) 本部分首先为全书奠定了理论基础，探讨了从“反应式管理”向“预测性与预防性管理”转变的必然性，并强调了数据在这一范式转换中的核心地位。 综合性管理的边界与挑战： 详细分析了水系统与其他城市基础设施（如能源、交通、生态系统）的耦合关系，明确了跨部门数据共享的法律、技术和文化障碍。 数据生命周期视角： 提出了城市水数据从“采集—存储—处理—分析—应用—归档”的完整生命周期模型，强调了数据治理（Data Governance）的重要性，确保数据的合规性、安全性和可信赖性。 风险与不确定性量化： 探讨了如何利用历史数据和实时情景模拟数据，量化气候变化、基础设施老化和突发事件（如污染泄漏）带来的不确定性，并将这些量化结果纳入决策模型。 第二部分：供水系统的数据需求 (Data Requirements for Potable Water Supply Systems) 本部分深入挖掘了从水源地到用户水龙头的全链条数据需求。 水源地监测与预测： 重点讨论了地表水和地下水的水文地质数据需求，包括高频次的水质参数（如TOC, 毒理指标）、补给区土地利用变化数据，以及基于遥感和物联网（IoT）的气象数据集成标准。 输配水管网的健康数据： 强调了超越传统SCADA数据的需求。这包括了对管道材料、埋深、历史爆管记录的详尽资产数据；实时压力、流量、水质（残留消毒剂、浊度）的传感器部署密度和精度要求；以及声学监测数据（Leak Detection Data）的特征提取标准。 水质模型校准与验证数据： 定义了用于校准水质传输模型（Water Quality Modeling）所需的反应动力学参数、生物膜形成速率数据，以及不同水处理工艺效率的批次实验数据。 第三部分：雨洪管理与排水系统的数据深度挖掘 (Data Deep Dive for Stormwater and Drainage Systems) 城市内涝和雨洪径流控制是当前城市水管理的重大挑战。本部分详述了实现“海绵城市”目标的必要数据基础。 高分辨率地表特征数据： 明确了进行精细化径流模拟所需的数字高程模型（DEM）精度要求、不透水覆盖率（Impervious Surface Mapping）的更新频率，以及绿色基础设施（GI）的运行状态反馈数据。 实时气象与水文耦合数据： 强调了对高密度、高时间分辨率的降雨数据（雷达数据、地面雨量计网络）的需求，以及如何将这些数据快速输入到实时溢流风险评估模型中。 排水管网的容量与健康数据： 探讨了对管网清淤记录、沉降变形监测数据、以及合流制溢流（CSO）事件发生时所收集的水质和流量同步数据的重要性。 第四部分：废水处理与资源化利用的数据支撑 (Data Support for Wastewater Treatment and Resource Recovery) 本部分关注废水处理厂（WWTPs）如何从成本中心转变为资源回收中心所需的数据支撑。 进水负荷的动态特征数据： 强调了居民生活和工业排放数据的时间变异性（Hourly/Daily Profiles），特别是对于新兴污染物（如微塑料、药物残留物）的基线和在线监测数据需求。 生物反应器过程优化数据： 定义了活性污泥微生物群落结构、溶解氧（DO）、污泥龄（SRT）、和营养盐去除效率（N/P removal）之间相互作用的优化数据集。 能源与营养物质回收数据： 阐述了污泥消化过程中的产甲烷速率、碳转化效率，以及从废水中回收磷和氮所需的特定过程控制参数数据。 第五部分：数据整合、分析与治理 (Data Integration, Analysis, and Governance) 本书的最后一部分，侧重于如何将分散的数据转化为可操作的智能。 数据互操作性与标准： 详细讨论了地理信息系统（GIS）、时间序列数据库（Time-Series Databases）与行业标准（如WaterML 2.0）的对接策略，以实现跨系统的数据语义互通。 先进分析技术的数据要求： 论述了人工智能和机器学习模型（如用于需求预测或故障诊断）对历史数据量、标签质量和特征工程数据的具体要求。 数据共享的伦理与安全： 探讨了在敏感基础设施数据管理中，如何平衡公开透明需求与网络安全、隐私保护之间的关系，提出了数据脱敏和访问控制的最佳实践。 读者对象 本书是为城市水务领域的专业人士、基础设施规划师、环境工程师、水资源研究学者，以及参与城市数字化转型的政府决策者量身定制的权威指南。它将帮助读者从根本上理解“好的数据”对于“好的水管理”的不可替代性，并为下一代智慧水务系统的建设提供清晰的路线图。 ---

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