具体描述
Uncertainty in the predictions of science when applied to the environment is an issue of great current relevance in relation to the impacts of climate change, protecting against natural and man-made disasters, pollutant transport and sustainable resource management. However, it is often ignored both by scientists and decision makers, or interpreted as a conflict or disagreement between scientists. This is not necessarily the case, the scientists might well agree, but their predictions would still be uncertain and knowledge of that uncertainty might be important in decision making."Environmental Modelling: an Uncertain Future?" introduces students, scientists and decision makers to the different concepts and techniques of uncertainty estimation in environmental prediction; the philosophical background to different concepts of uncertainty; the constraint of uncertainties by the collection of observations and data assimilation in real-time forecasting; and techniques for decision making under uncertainty. This book will be relevant to environmental modellers, practitioners and decision makers in hydrology, hydraulics, ecology, meteorology and oceanography, geomorphology, geochemistry, soil science, pollutant transport and climate change.
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读后感
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用户评价
说实话，我购买这本书是冲着它的作者名气来的，希望能从中找到一些前沿的、未发表的或者还未被广泛传播的“独家秘笈”。阅读过程中，我发现这本书的内容更像是一部经典文献的精妙综述和整合，而非一次激进的理论创新宣言。它的价值在于其整合能力和教学的清晰度，它将过去几十年间分散在不同专业期刊中的核心思想，有效地提炼和串联起来，形成了一个连贯的学习路径。对于一个想系统性了解环境建模发展历程的学生来说，这本书无疑是一个优秀的“导航图”，它指明了哪些是基础中的基础，哪些是需要深入挖掘的交叉点。然而，如果你已经是一位资深的从业者，期待看到诸如量子计算在生态模拟中的应用、或者全新的基于机器学习的替代性模型架构，那么这本书可能会显得略微保守和传统。它更侧重于夯实地基，而不是建造摩天大楼。它是一本可靠的、值得信赖的“基石”之作，确保你对该领域的核心原理了如指掌，但它并非引领潮流的“探路者”。
评分这本书最让我印象深刻的，是其对于“不确定性”的坦诚态度。在许多探讨环境科学的著作中，往往倾向于构建一个看似完美、高度确定的模型来预测未来，这多少有点“拟神化”的意味。然而，这本书没有回避这样一个事实：我们所面对的环境系统本身就是混沌的、充满随机性的。作者用大量篇幅讨论了参数估计的误差如何通过模型传播，以及模型简化本身带来的系统性偏差。尤其是在讨论气候变化情景预测时，书中对比了不同模型家族的预测结果差异，并清晰地指出了造成这些差异的根本原因——无论是初始条件的敏感性，还是对某一特定过程（比如云的形成）理解的局限性。这种诚实的态度，极大地增强了我对书中内容的信任感。它教导我们，模型不是用来得出唯一“正确答案”的工具，而是用来探索“可能世界”边界的思维框架。这种辩证的视角，不仅提升了学术价值，也让我在面对那些耸人听闻的环境报道时，多了一份审慎和批判性的思考维度，避免了盲目相信任何单一的预测结论。
评分这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调，配上抽象的地球轮廓，立刻就能让人联想到宏大的尺度和复杂的系统。我原本是抱着一种对自然科学的敬畏之心翻开它的，期望能在字里行间找到那种严谨的逻辑推演和无可辩驳的数据支撑。然而，初读几章后，我发现它更像是一场关于“想象力边界”的探讨，而非一份教科书式的操作指南。作者似乎在极力避免陷入那些枯燥的公式堆砌，而是试图用一种更为诗意和哲学化的语言去描绘生态系统运作的内在机制。例如，他对“反馈回路”的阐述，不是简单地给出数学模型，而是通过一个关于森林火灾与物种演替的精彩案例，将抽象的概念具象化。那种娓娓道来的叙事方式，让我感觉自己不是在阅读一篇学术论文，而是在聆听一位经验丰富的自然观察者讲述他毕生的心血。书中的插图，虽然数量不多，但张张都像是艺术品，它们巧妙地平衡了信息的密度与视觉的冲击力，成功地将读者从冰冷的数字世界拉回到生动的自然现场。总的来说，这是一本需要静下心来，细细品味的“慢读”之作，它激发了我对未知世界的强烈好奇，也让我重新审视了人类活动与地球脉动之间的微妙关系，确实值得一读。
评分我是在一个跨学科研讨会的间隙，被一位资深学者推荐阅读这本书的。他强调这本书在“系统思维”上的独特贡献。我原以为“环境建模”无非就是物理、化学和生物过程的数学化，但这本书彻底颠覆了我的固有印象。它将社会经济因素、政策制定过程，甚至人类行为学的复杂变量，都巧妙地纳入了模型的考量框架之中。书中关于“韧性”（Resilience）的讨论尤为精彩，它不再将生态系统视为一个静态平衡的目标，而是将其视为一个动态演化的过程，并探讨了如何通过干预措施来增强其抵御冲击的能力。这种将“人”与“自然”放在同一个复杂交互网络中进行分析的方法论，对于我们当前面临的许多复杂挑战，如城市化与水资源管理、农业转型与生物多样性保护等，提供了极具启发性的分析工具。它强迫读者跳出单一学科的藩篱，用一种更加整体、更加动态的眼光去看待环境问题，这种思维上的跃迁，远比掌握任何一个具体的建模技术来得更为宝贵和持久。
评分我是在一个急需快速掌握某个特定领域核心框架的时期接触到这本书的，坦白说，我主要关注的是其方法论部分的实用性和可操作性。如果从这个角度来衡量，这本书的表现只能说差强人意。它的理论构建无疑是扎实的，历史脉络梳理得非常清晰，展示了从早期统计模型到现代计算模拟的演变路径。然而，在介绍具体的建模软件和编程实现细节时，内容显得有些简略和分散，仿佛作者更热衷于宏观的理论探讨，对于实际操作层面的“脚手架”搭建不够重视。比如，关于时间序列数据的预处理部分，我期待能看到更多关于异常值检测和多尺度分析的实战技巧，但书中提供的多是理论上的界定，缺乏足够多的代码示例或伪代码来支撑。这使得我不得不频繁地跳转到其他更侧重应用的参考资料中去填补知识空白。对于那些希望通过这本书直接上手解决实际环境问题的工程师或初级研究人员来说，他们可能会感到有些力不从心，需要花费额外的精力去“翻译”这些高级的理论概念成可执行的步骤。它更像是一部为那些已经具备一定建模基础，希望提升理论深度的人准备的“进阶读物”，而非面向广泛读者的入门宝典。
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