Improved Protocol For Classification And Analysis Of Stormwater-Borne Solids

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出版者:
作者:Roesner, Larry A., Dr./ Pruden, Amy, Dr./ Kidner, Elizabeth M.
出品人:
页数:112
译者:
出版时间:
价格:1617.00元
装帧:
isbn号码:9781843397762
丛书系列:
图书标签:
  • Stormwater
  • Solids
  • Classification
  • Analysis
  • Protocol
  • Environmental Science
  • Water Quality
  • Pollution Control
  • Urban Runoff
  • Hydrology
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具体描述

综合水文信息学与流域管理:新视角的构建 本书探讨了在复杂水文系统中,如何整合先进的数据科学方法与传统的流域管理实践,以实现更精细化、预测性更强的环境决策。 --- 第一部分:现代水文数据基础设施与挑战 第一章:分布式传感器网络与海量水文数据的融合 本章深入剖析了当前水文监测网络面临的挑战,特别是来自物联网(IoT)和遥感技术的爆炸性数据增长。我们不再满足于传统的点式测量,而是关注空间-时间连续数据的获取与处理。重点讨论了异构数据源(如水位计、水质传感器、气象雷达、卫星图像)的同步、质量控制和时间序列对齐技术。探讨了如何构建一个鲁棒的基础设施,以支撑高频、多参数的水文信息流。 第二章:从数据到洞察:先进的预处理与特征工程 面对噪音大、缺失值多的水文数据,本章详述了创新的数据清洗和特征提取策略。这包括了针对特定水文过程(如非线性径流、地下水补给)的滤波技术,以及如何利用高阶统计量和谱分析来捕捉隐藏在原始数据中的周期性和异常模式。特别关注了如何为后续的建模阶段构建具有物理意义的可解释特征。 第三章:水文不确定性量化:贝叶斯方法在系统评估中的应用 水文过程的内在随机性和模型结构的局限性带来了本质的不确定性。本章系统回顾了量化这种不确定性的现代方法。重点介绍了贝叶斯推断在参数估计、模型对比和预测区间构建中的核心作用。通过案例研究,展示了如何利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,在有限观测数据下,对流域响应进行概率性评估,而非仅仅提供单一确定性预测。 --- 第二部分:跨尺度过程的建模与模拟 第四章:基于物理约束的机器学习框架 传统上,机器学习模型在水文领域常因缺乏物理基础而受到质疑。本章提出了将物理定律(如质量守恒、能量平衡)嵌入到机器学习模型结构中的新型框架,即“物理信息神经网络”(PINNs)的变体。讨论了如何通过损失函数的设计,强制模型输出满足已知的偏微分方程,从而在数据稀疏区域也能保持合理的物理行为。 第五章:多尺度水文过程的耦合模拟 流域系统涉及从微观的土壤水动力学到宏观的区域性气候影响。本章探讨了如何有效地耦合不同尺度的模型。研究了在时间尺度上(从分钟级的地表产流到年际的气候变化影响)和空间尺度上(从地块尺度到整个流域尺度)实现信息传递和反馈的桥接技术。重点分析了多相流体(气、水、固)在土壤层面的相互作用如何影响宏观径流。 第六章:极端事件的频率分析与风险评估 极端水文事件(特大洪水、长期干旱)对基础设施和生命财产构成主要威胁。本章超越了传统的极大值理论,引入了基于平稳性假设的检验与改进方法。详细阐述了如何结合气候模型输出和历史观测数据,构建高阶的、多变量的联合频率曲线,用于评估基础设施在未来气候情景下的失效概率。 --- 第三部分:水资源管理与决策支持系统 第七章:优化调度:实时决策与动态控制 在水库群管理、城市内涝控制和灌溉用水分配等领域,需要基于实时信息做出快速决策。本章侧重于随机最优控制理论在水文决策中的应用。构建了考虑预测误差和操作约束的动态规划模型,用以指导水资源在不同用户间的实时、公平且最优的分配策略。 第八章:流域系统韧性评估与适应性管理 本章将韧性(Resilience)的概念引入水文管理领域。韧性被定义为系统在遭受扰动后恢复到功能状态的能力。我们提出了一套量化流域生态水文系统韧性的指标体系,并探讨了“适应性管理”的循环结构——即基于持续监测和模型反馈,不断调整管理策略以应对不断变化的环境。 第九章:面向利益相关者的信息可视化与沟通 即使是最先进的模型,如果无法有效地传达给决策者和公众,其价值也会大打折扣。本章讨论了有效的水文信息可视化策略。重点在于如何将高维度的模型输出和不确定性信息,转化为直观、可操作的仪表板和交互式地图,促进跨学科和跨部门的有效沟通。 --- 结语:面向未来的综合性水文科学 本书旨在为水文工程师、环境规划师和政策制定者提供一个整合性的视野,强调数据、物理和决策科学的深度融合是应对未来水资源挑战的关键所在。通过应用这些高级工具和框架,我们可以从“被动响应”转向“主动预测与管理”,从而构建更加安全、可持续的水环境。

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