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智能流域管理研究 版权信息
- ISBN：9787030339690
- 条形码：9787030339690 ; 978-7-03-033969-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能流域管理研究 本书特色
流域管理是有效应对目前全球范围内水资源短缺、水环境污染和水生态退化等问题的可行模式，但在目前的流域管理研究与决策中，存在着一些亟待解决的关键问题，如无效信息收集、模型滥用等。为此，如何构建一个高效的流域管理决策模式，就成为国内外的研究热点。《智能流域管理研究》基于仿生学原理，提出了智能流域管理概念，构建了包含“大脑篇——因果关系之机理表达”、“智慧篇——优化之决策”和“感官篇——流域信息的获取、集成与反馈”等在内的关键技术体系，并结合案例展示了模型方法在国内外流域决策中的应用。
《智能流域管理研究》可供环境科学、生态学、流域科学、湖沼学等学科的科研人员、高等学校师生及政府部门有关人员阅读和参考。全书由刘永、邹锐、郭怀成总体设计并主笔。
智能流域管理研究 内容简介
《智能流域管理研究》可供环境科学、生态学、流域科学、湖沼学等学科的科研人员、高等学校师生及政府部门有关人员阅读和参考。
智能流域管理研究 目录
前言
第1章绪论
1.1流域管理的科学问题与决策需求
1.1.1研究背景
1.1.2科学问题
1.1.3决策需求
1.1.4研究目的
1.2流域模拟与决策模型研究进展
1.2.1流域模拟模型研究进展一
1.2.2流域决策模型研究进展
1.3智能流域管理
1.3.1概念缘由
1.3.2概念界定
1.3.3关键问题
1.3.4模型框架
1.3.5讨论：IWM的生命周期
大脑篇——因果关系之机理表达
第2章智能流域管理的因果关联及输入—输出响应
2.1智能流域管理决策的因果关联与响应模拟
2.1.1因果关联的概念及必要性
2.1.2因果关联网络构建与响应模拟
2.2案例研究：云南程海外流域调水工程的水质—水生态响应
2.2.1研究背景
2.2.2程海富营养化机制的神经网络模拟及响应情景分析
2.2.3程海水位调控的水质—水生态响应预测
2.3本章小结
第3章流域层面的因果关联定量表达——流域污染物输移模拟
3.1流域层面的因果关联界定
3.1.1流域水循环及关联因素
3.1.2流域碳循环及关联因素
3.1.3流域营养物质输移及关联因素
3.2流域污染物输移过程与模拟
3.2.1流域污染物输移过程
3.2.2流域污染物输移模拟
3.3流域污染物输移常用模型
3.3.1模型概览
3.3.2HSPF模型
3.3.3LSPC模型
3.3.4SWAT模型
3.4案例：美国Maumelle湖流域非点源模拟研究
3.4.1流域背景
3.4.2HSPF流域模型
3.4.3HSPF模型模拟结果与分析
3.5本章小结
第4章水体层面的因果关联定量表达——水质一水生态响应模拟
4.1水体层面的因果关联界定与响应过程
4.1.1水动力—水质过程
4.1.2水质—水生态响应过程
4.1.3水体层面的因果关联网络构建
4.2水动力—水质—水生态响应模拟
4.2.1模拟模型概述
4.2.2常用模型：EFDC
4.2.3常用模型：CE—QUAL—W2模型
4.2.4常用模型：WASP
4.3案例（Ⅰ）：浅水湖泊生态系统对人类干扰脆弱性的数值模拟研究
4.3.1湖泊生态系统的干扰脆弱性
4.3.2异龙湖水质—水生态模拟模型构建
4.3.3模拟结果与情景分析
4.3.4主要结论
4.4案例（Ⅱ）：基于三维水质—水动力模型的滇池富营养化控制TMDL研究
4.4.1滇池富营养化控制与模型需求
4.4.2滇池三维水质一水动力模型开发
4.4.3模型校验和结果讨论
4.4.4TMDL情景分析
4.4.5主要结论
4.5本章小结
第5章模型参数估值及不确定性分析
5.1模型参数估值及不确定性分析方法
5.1.1参数估值方法
5.1.2不确定性分析方法
5.2案例（Ⅰ）：基于交替适应度遗传算法的稳健性水质模型方法
5.2.1研究背景
5.2.2稳健性水质模型方法
5.2.3数值案例
5.3案例（Ⅱ）：自适应神经网络内嵌遗传算法及应用
5.3.1方法介绍
5.3.2复杂富营养化模型逆向参数估值案例
5.4案例（Ⅲ）：基于简单机理模型与贝叶斯推断算法的美国Chesapeake湾低氧分析
5.4.1研究背景
5.4.2模型方法
5.4.3参数估值
5.4.4结果
5.4.5讨论：流域负荷削减决策
5.5本章小结
第6章流域—水体因果关系的集成——流域污染物输移的水质—水生态响应
6.1流域—水体因果关系集成的界定
6.2流域污染物输移的水质—水生态响应模拟
6.3案例：美国加利福尼亚州明湖流域集成因果关联网络研究
6.3.1研究背景
6.3.2流域描述
6.3.3数据清单
6.3.4模型选择与方法
6.3.5结果与讨论
6.4本章小结
智慧篇——优化之决策
第7章流域管理的智慧型决策框架
7.1智慧型决策的界定
7.2流域智慧型决策模型框架
7.2.1流域决策的优化模型需求
7.2.2流域决策的不确定性
7.3本章小结
第8章流域智慧型决策之线性规划模型
8.1流域决策的不确定性规划模型
8.1.1概述
8.1.2随机规划和模糊规划
8.1.3区间规划模型
8.1.4模型对比分析
8.2传统区间数线性规划模型
8.2.1模型方程与求解方法
8.2.2传统ILP模型的决策有效性探讨
8.3风险显性区间线性规划模型
8.3.1模型推导与求解
8.3.2REILP模型数值案例与讨论
8.3.3案例：基于REILP模型的流域污染负荷削减决策
8.4本章小结
第9章流域智慧型决策之模拟—优化模型
9.1流域智慧型决策与模拟—优化方法
9.2常用的模拟—优化模型算法
9.3模拟—优化的非线性区间映射重构算法
9.3.1非线性区间映射重构
9.3.2REILP模型和IMS过程
9.3.3基于模拟—优化模型的NIMS过程
9.4案例：流域污染负荷削减的模拟—优化模型
9.4.1案例背景
9.4.2模型方程
9.4.3遗传算法构建
9.4.4NIMS过程公式化
9.4.5结果与讨论
9.5本章小结
第10章流域智慧型决策之适应性*优演化模型
10.1流域智慧型决策的“时”与“势”
10.2流域决策的适应性管理模式
10.3流域决策的适应性演化模型框架
10.3.1模型框架思路
10.3.2决策实施优选方法
10.3.3流域适应性决策方法
10.4基于风险的流域污染负荷削减*优适应性决策
10.4.1模型方程
10.4.2模型结果
10.4.3决策讨论
10.5本章小结
感官篇——流域信息的获取、集成与反馈
第11章流域调查与数据信息
11.1信息获取：起点还是终点
11.2信息需求：目标导向与因果关联
11.3信息获取：基本途径
11.3.1基于IWM的数据需求识别
11.3.2流域调查与监测方案制订
11.3.3模型与数据的互动
11.4本章小结
第12章流域信息集成与数据库开发
12.1流域信息集成
12.1.1智能流域管理的信息系统
12.1.2信息筛选与整理
12.2流域数据库设计
12.2.1设计思路
12.2.2数据库设计
12.3流域数据库开发
12.3.1数据库开发与信息存储
12.3.2信息集成与决策准备
12.4本章小结
参考文献
附录
第1章绪论
1.1流域管理的科学问题与决策需求
1.1.1研究背景
1.1.2科学问题
1.1.3决策需求
1.1.4研究目的
1.2流域模拟与决策模型研究进展
1.2.1流域模拟模型研究进展一
1.2.2流域决策模型研究进展
1.3智能流域管理
1.3.1概念缘由
1.3.2概念界定
1.3.3关键问题
1.3.4模型框架
1.3.5讨论：IWM的生命周期
大脑篇——因果关系之机理表达
第2章智能流域管理的因果关联及输入—输出响应
2.1智能流域管理决策的因果关联与响应模拟
2.1.1因果关联的概念及必要性
2.1.2因果关联网络构建与响应模拟
2.2案例研究：云南程海外流域调水工程的水质—水生态响应
2.2.1研究背景
2.2.2程海富营养化机制的神经网络模拟及响应情景分析
2.2.3程海水位调控的水质—水生态响应预测
2.3本章小结
第3章流域层面的因果关联定量表达——流域污染物输移模拟
3.1流域层面的因果关联界定
3.1.1流域水循环及关联因素
3.1.2流域碳循环及关联因素
3.1.3流域营养物质输移及关联因素
3.2流域污染物输移过程与模拟
3.2.1流域污染物输移过程
3.2.2流域污染物输移模拟
3.3流域污染物输移常用模型
3.3.1模型概览
3.3.2HSPF模型
3.3.3LSPC模型
3.3.4SWAT模型
3.4案例：美国Maumelle湖流域非点源模拟研究
3.4.1流域背景
3.4.2HSPF流域模型
3.4.3HSPF模型模拟结果与分析
3.5本章小结
第4章水体层面的因果关联定量表达——水质一水生态响应模拟
4.1水体层面的因果关联界定与响应过程
4.1.1水动力—水质过程
4.1.2水质—水生态响应过程
4.1.3水体层面的因果关联网络构建
4.2水动力—水质—水生态响应模拟
4.2.1模拟模型概述
4.2.2常用模型：EFDC
4.2.3常用模型：CE—QUAL—W2模型
4.2.4常用模型：WASP
4.3案例（Ⅰ）：浅水湖泊生态系统对人类干扰脆弱性的数值模拟研究
4.3.1湖泊生态系统的干扰脆弱性
4.3.2异龙湖水质—水生态模拟模型构建
4.3.3模拟结果与情景分析
4.3.4主要结论
4.4案例（Ⅱ）：基于三维水质—水动力模型的滇池富营养化控制TMDL研究
4.4.1滇池富营养化控制与模型需求
4.4.2滇池三维水质一水动力模型开发
4.4.3模型校验和结果讨论
4.4.4TMDL情景分析
4.4.5主要结论
4.5本章小结
第5章模型参数估值及不确定性分析
5.1模型参数估值及不确定性分析方法
5.1.1参数估值方法
5.1.2不确定性分析方法
5.2案例（Ⅰ）：基于交替适应度遗传算法的稳健性水质模型方法
5.2.1研究背景
5.2.2稳健性水质模型方法
5.2.3数值案例
5.3案例（Ⅱ）：自适应神经网络内嵌遗传算法及应用
5.3.1方法介绍
5.3.2复杂富营养化模型逆向参数估值案例
5.4案例（Ⅲ）：基于简单机理模型与贝叶斯推断算法的美国Chesapeake湾低氧分析
5.4.1研究背景
5.4.2模型方法
5.4.3参数估值
5.4.4结果
5.4.5讨论：流域负荷削减决策
5.5本章小结
第6章流域—水体因果关系的集成——流域污染物输移的水质—水生态响应
6.1流域—水体因果关系集成的界定
6.2流域污染物输移的水质—水生态响应模拟
6.3案例：美国加利福尼亚州明湖流域集成因果关联网络研究
6.3.1研究背景
6.3.2流域描述
6.3.3数据清单
6.3.4模型选择与方法
6.3.5结果与讨论
6.4本章小结
智慧篇——优化之决策
第7章流域管理的智慧型决策框架
7.1智慧型决策的界定
7.2流域智慧型决策模型框架
7.2.1流域决策的优化模型需求
7.2.2流域决策的不确定性
7.3本章小结
第8章流域智慧型决策之线性规划模型
8.1流域决策的不确定性规划模型
8.1.1概述
8.1.2随机规划和模糊规划
8.1.3区间规划模型
8.1.4模型对比分析
8.2传统区间数线性规划模型
8.2.1模型方程与求解方法
8.2.2传统ILP模型的决策有效性探讨
8.3风险显性区间线性规划模型
8.3.1模型推导与求解
8.3.2REILP模型数值案例与讨论
8.3.3案例：基于REILP模型的流域污染负荷削减决策
8.4本章小结
第9章流域智慧型决策之模拟—优化模型
9.1流域智慧型决策与模拟—优化方法
9.2常用的模拟—优化模型算法
9.3模拟—优化的非线性区间映射重构算法
9.3.1非线性区间映射重构
9.3.2REILP模型和IMS过程
9.3.3基于模拟—优化模型的NIMS过程
9.4案例：流域污染负荷削减的模拟—优化模型
9.4.1案例背景
9.4.2模型方程
9.4.3遗传算法构建
9.4.4NIMS过程公式化
9.4.5结果与讨论
9.5本章小结
第10章流域智慧型决策之适应性*优演化模型
10.1流域智慧型决策的“时”与“势”
10.2流域决策的适应性管理模式
10.3流域决策的适应性演化模型框架
10.3.1模型框架思路
10.3.2决策实施优选方法
10.3.3流域适应性决策方法
10.4基于风险的流域污染负荷削减*优适应性决策
10.4.1模型方程
10.4.2模型结果
10.4.3决策讨论
10.5本章小结
感官篇——流域信息的获取、集成与反馈
第11章流域调查与数据信息
11.1信息获取：起点还是终点
11.2信息需求：目标导向与因果关联
11.3信息获取：基本途径
11.3.1基于IWM的数据需求识别
11.3.2流域调查与监测方案制订
11.3.3模型与数据的互动
11.4本章小结
第12章流域信息集成与数据库开发
12.1流域信息集成
12.1.1智能流域管理的信息系统
12.1.2信息筛选与整理
12.2流域数据库设计
12.2.1设计思路
12.2.2数据库设计
12.3流域数据库开发
12.3.1数据库开发与信息存储
12.3.2信息集成与决策准备
12.4本章小结
参考文献
附录
展开全部
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