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水环境质量预测预警方法技术指南

水环境质量预测预警方法技术指南
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作者: 编
出版社: 中国环境出版集团
2020-12
版次: 1
ISBN: 9787511141781
定价: 170.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 479页
分类: 自然科学
1 张插图图片
7人买过
  •   随着中国水生态环境改善需求和长江大保护、黄河大保护等水流域规划管理的推进，生态环境部门正在筹备现代化的多领域融合的集污染源排放、水文气象条件、水环境数值模拟、预警应急支持、水生态环境评价等新资源和科学应用于一体的业务化技术支撑能力建设。为了及时提供关联的科学技术基础参照，更加科学地指导协调全国环境监测成员相关的能力建设，支持建立更为系统全面的全国水质预测预报业务体系，按照生态环境部部署，中国环境监测总站组织相关大学院所和环境监测成员单位专家，根据先行研发探索经验、问题分析和环境管理及业务化发展需求，集中研究讨论编写了这本《水环境质量预测预警方法技术指南》，以期为环境监测系统技术人员提供现有可供利用技术基础上较为全面的技术指南和参考资料。
      《水环境质量预测预警方法技术指南》是一个新业务化工作技术规范和应用技术研究的开始，希望随着未来环境管理和社会服务支撑能力拓展和交叉科学技术的发展，持续进行更新完善。 业务体系篇
    第一章 全国业务体系构架
    第一节 三级水质预测预警业务体系构架
    第二节 国家（流域）机构
    第三节 省级机构
    第四节 市级机构
    第二章 全国预测预警业务机制
    第一节 水质预测预警工作内容
    第二节 水质预测预警工作流程

    技术方法篇
    第三章 水环境模型概述
    第一节 水环境模型功能
    第二节 水环境模型发展历程
    第三节 水环境模型分类
    第四章 物理机制模型
    第一节 流域模型
    第二节 水体环境质量模型
    第三节 流域一水体集成模型
    第四节 模型比较和适用性分析
    第五章 数据驱动模型
    第一节 模糊数学模型
    第二节 单元回归和多元回归模型
    第三节 人工神经网络模型
    第四节 支持向量机模型
    第五节 遗传算法模型
    第六章 模型率定与不确定性分析
    第一节 模型评估指标
    第二节 模型参数敏感性分析
    第三节 模型参数优化
    第四节 模型不确定性分析
    第七章 数据模型融合与多模型集合预测
    第一节 数据同化
    第二节 模型优选
    第三节 多模型集合预测
    ……

    基础资料篇
    预测系统构建篇
    省级预测业务实践篇

    参考文献
  • 内容简介:
      随着中国水生态环境改善需求和长江大保护、黄河大保护等水流域规划管理的推进，生态环境部门正在筹备现代化的多领域融合的集污染源排放、水文气象条件、水环境数值模拟、预警应急支持、水生态环境评价等新资源和科学应用于一体的业务化技术支撑能力建设。为了及时提供关联的科学技术基础参照，更加科学地指导协调全国环境监测成员相关的能力建设，支持建立更为系统全面的全国水质预测预报业务体系，按照生态环境部部署，中国环境监测总站组织相关大学院所和环境监测成员单位专家，根据先行研发探索经验、问题分析和环境管理及业务化发展需求，集中研究讨论编写了这本《水环境质量预测预警方法技术指南》，以期为环境监测系统技术人员提供现有可供利用技术基础上较为全面的技术指南和参考资料。
      《水环境质量预测预警方法技术指南》是一个新业务化工作技术规范和应用技术研究的开始，希望随着未来环境管理和社会服务支撑能力拓展和交叉科学技术的发展，持续进行更新完善。
  • 目录:
    业务体系篇
    第一章 全国业务体系构架
    第一节 三级水质预测预警业务体系构架
    第二节 国家（流域）机构
    第三节 省级机构
    第四节 市级机构
    第二章 全国预测预警业务机制
    第一节 水质预测预警工作内容
    第二节 水质预测预警工作流程

    技术方法篇
    第三章 水环境模型概述
    第一节 水环境模型功能
    第二节 水环境模型发展历程
    第三节 水环境模型分类
    第四章 物理机制模型
    第一节 流域模型
    第二节 水体环境质量模型
    第三节 流域一水体集成模型
    第四节 模型比较和适用性分析
    第五章 数据驱动模型
    第一节 模糊数学模型
    第二节 单元回归和多元回归模型
    第三节 人工神经网络模型
    第四节 支持向量机模型
    第五节 遗传算法模型
    第六章 模型率定与不确定性分析
    第一节 模型评估指标
    第二节 模型参数敏感性分析
    第三节 模型参数优化
    第四节 模型不确定性分析
    第七章 数据模型融合与多模型集合预测
    第一节 数据同化
    第二节 模型优选
    第三节 多模型集合预测
    ……

    基础资料篇
    预测系统构建篇
    省级预测业务实践篇

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