Wildland Fires and Air Pollution, Volume 8 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Bytnerowicz, Andrzej (EDT)/ Arbaugh, Michael (EDT)/ Riebau, Allen (EDT)/ Andersen, Christian (EDT)

出品人:

页数:686

译者:

出版时间:2008-12

价格:1527.00元

装帧:

isbn号码:9780080556093

丛书系列:

图书标签:

Wildland fires
Air pollution
Forest fires
Smoke
Air quality
Environmental science
Ecology
Atmospheric chemistry
Public health
Fire management

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具体描述

The interaction between smoke and air pollution creates a public health challenge. Fuels treatments proposed for National Forests are intended to reduce fuel accumulations and wildfire frequency and severity, as well as to protect property located in the wild land-urban interface. However, prescribed fires produce gases and aerosols that have instantaneous and long-term effects on air quality. If fuels treatment are not conducted, however, then wild land fires become more severe and frequent causing worse public health and wellfare effects. A better understanding of air pollution and smoke interactions is needed in order to protect the public health and allow for socially and ecologically acceptable use of fire as a management tool. This text offers such an understanding and examines innovative wide-scale monitoring efforts (field and remotely sensed), and development of models predicting spatial and temporal distribution of air pollution and smoke resulting from forests fires and other sources.

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好的，以下是一本名为《城市交通流管理与优化》的图书简介，内容详实，旨在提供一个独立于您所提到的特定书籍的、专业且深入的概述。 --- 《城市交通流管理与优化》导言：现代都市的脉搏与挑战随着全球城市化进程的加速，城市交通系统已成为衡量一个城市宜居性与经济活力的关键指标。交通拥堵、通勤时间延长、能源消耗增加以及空气污染等问题，已成为困扰现代大都市的顽疾。为了应对这些日益复杂的挑战，对城市交通流进行科学、高效的管理与优化变得至关重要。《城市交通流管理与优化》一书，正是基于这一时代需求应运而生。本书汇集了交通工程、运筹学、数据科学和人工智能领域的最新研究成果与实践经验，旨在为交通规划者、城市管理者、工程师以及相关研究人员提供一套系统、前沿且实用的理论框架和技术工具。本书的核心目标在于深入剖析城市交通系统的内在运作机理，识别制约其效率的关键瓶颈，并提出一套基于数据驱动和智能控制的综合性解决方案。我们相信，未来的城市交通将是高度互联、实时响应和自适应优化的系统，而本书正是构建这一愿景的理论基石。第一部分：城市交通流基础理论与建模本部分奠定了理解复杂交通系统的理论基础。我们首先回顾了经典交通流理论，包括宏观的交通流基本图（速度-密度-流量关系）以及微观的个体车辆行为模型（如笛卡尔、吉尔斯等经典模型）。然而，现代交通的复杂性已远超经典模型的范畴，因此，本书将重点探讨非经典交通流现象，例如：交通波与拥堵传播机理：深入分析了不同交通密度下，拥堵波的产生、演化和消散过程，尤其关注了由匝道汇入、交通事故或天气条件引发的瞬态拥堵的动力学特征。多模式交通流交互建模：城市交通不再是单一的机动车流，而是混合了自行车、行人、共享出行工具和公共交通的复杂系统。本章详细阐述了如何利用元胞自动机（Cellular Automata, CA）和格子流模型（Lattice Flow Models）来模拟这些不同交通参与者之间的冲突与协作关系。 OD (起讫点) 需求预测与分配：采用时间序列分析（如ARIMA、LSTM神经网络）对短期交通需求进行高精度预测，并结合四阶段法（即生成、分布、模式划分、具体路线分配）的改进版本，以更精细地刻画居民的出行决策过程。第二部分：智能交通系统（ITS）与实时控制随着传感器技术、高速通信和云计算的发展，实时交通数据已成为可能。《城市交通流管理与优化》的第二部分聚焦于如何利用这些数据实现交通系统的动态控制和优化。自适应信号控制系统（SCOOT/SCATS的进阶应用）：本书不仅介绍了传统动态配时策略，更深入探讨了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的信号控制框架。通过构建图神经网络（GNN）来表示交叉口网络，RL智能体能够学习在不同交通状态下最优的绿信比分配策略，实现全局的交通效率提升，尤其在处理非典型拥堵场景时表现出卓越的鲁棒性。匝道控制与主干道干线协调：针对高速公路与城市快速路的衔接问题，详细分析了匝道流量限制（Metering）对干线交通流稳定性的影响。我们提出了基于预测控制（Model Predictive Control, MPC）的匝道控制算法，该算法能够提前预判前方路段的饱和度，并据此动态调整控制参数。信息诱导与路径优化：研究了如何通过可变信息标志（VMS）和导航应用（如V2X通信）向驾驶员发布实时信息，引导其选择最优路径。这部分内容结合了博弈论原理，分析了在信息透明度不同的情况下，个体理性选择与系统最优目标之间的权衡与矛盾。第三部分：数据驱动的交通管理与韧性规划现代交通管理的基石是海量数据。本部分着重于数据采集、处理、分析及其在交通规划中的应用，强调构建具有韧性的城市交通系统。大数据采集与融合技术：全面评估了浮动车数据（FCD）、线圈检测器、移动通信数据（基站数据）以及视频监测数据的优缺点。重点介绍了数据清洗、去噪和异构数据融合的技术，以生成高完整度的交通态势图。交通网络韧性评估：在面对自然灾害（如洪水、地震）或人为冲击（如大规模活动、系统性故障）时，交通网络需要保持基本功能。本书引入了基于网络拓扑理论（如连通性、鲁棒性指标）和基于仿真（Simulation-based）的方法，来评估不同基础设施配置下的网络韧性水平，并提出冗余设计和快速恢复策略。多目标优化与可持续交通：交通决策往往涉及多个相互冲突的目标，例如最大化通行效率、最小化燃料消耗和降低污染物排放。本书运用Pareto优化方法，帮助决策者在这些目标之间找到最优的平衡点，推动向更绿色、更可持续的交通模式转型，包括对慢行交通基础设施的优化评价。结论与展望：迈向智慧交通的未来《城市交通流管理与优化》不仅是对现有知识的总结，更是对未来交通系统发展方向的探索。本书强调了跨学科合作的必要性，特别是交通工程与人工智能技术的深度融合。我们展望，未来的城市交通将是一个高度自主、自我修复和以人为本的动态生态系统，而本书提供的理论工具和实践案例，将是实现这一愿景的关键指南。本书适用于： 1. 交通工程、城市规划、土木工程专业的高年级本科生和研究生。 2. 交通管理部门的技术人员和政策制定者。 3. 从事自动驾驶、智慧城市和交通大数据分析的研发工程师。 4. 对城市基础设施韧性与效率提升感兴趣的专业人士。