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《基于Web GIS水资源管理信息系统的理论与实践》内容简介：结合抚顺市水资源管理信息系统的建设，对基于Web GIS水资源管理信息系统的理论和技术进行了论述，构建集成了传感器、传输通信、数据库、Web GIS、网络技术的水资源管理信息系统，有水资源实时监测、分析预测、业务管理、信息服务等4个子系统，实现了水资源管理的空间、实时、网络、专业、规范化。根据监测数据对水资源量、水质评价与预测、水资源实时评价、需供水预测等进行了研究计算。全书分为绪论，系统总体设计，水资源实时信息采集，信息采集信道设计，中心站建设，系统水资源评价与预测，系统功能与实现等7章。
《基于Web GIS水资源管理信息系统的理论与实践》适合水利信息化与数字水利研究工作者、项目开发策划人员以及市级水资源管理公务员学习参考。
现代城市交通系统规划与优化 ——基于大数据分析与仿真建模的综合性论述 本书简介 在快速城市化进程的今天，城市交通已成为制约社会经济发展和影响居民生活质量的关键因素之一。传统基于经验和静态数据的交通规划方法，已难以应对现代都市复杂多变的交通需求和日益严峻的拥堵挑战。《现代城市交通系统规划与优化》一书，正是针对这一时代命题，系统性地构建了一套融合前沿信息技术与经典交通工程理论的现代化研究框架。 本书深入剖析了当前城市交通系统面临的核心挑战，包括交通需求预测的非线性和时变性、公共交通服务效率的瓶颈、智能交通系统（ITS）数据的深度挖掘与应用、以及在可持续发展背景下绿色出行模式的推广困境。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在为交通规划师、城市管理者、交通工程师以及相关领域的研究人员提供一套全面、前瞻且可操作的技术指南。 第一部分：城市交通系统的基础理论与演变 本部分首先对城市交通系统进行了系统性的理论解构。我们不再将交通流视为孤立的物理现象，而是将其置于复杂的社会经济-空间耦合系统中进行考察。 1. 城市交通流动力学基础重述： 详细探讨了经典的车流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型、Greenshields模型）在现代高密度交通环境下的局限性，并引入了基于个体行为决策的微观交通流模型，如元胞自动机（CA）模型和基于智能体的模型（ABM），以更精确地模拟驾驶员的换道、跟驰和分道选择行为。 2. 交通需求生成的社会经济耦合分析： 深入分析了土地利用、人口分布、经济活力与交通生成、分布、选择之间的反馈机制。重点阐述了“交通生态位”理论，解释了不同城市功能区域如何塑造独特的交通出行链（Trip Chaining）结构，并介绍了一种考虑社会网络影响的出行行为生成模型。 3. 评价指标体系的现代化构建： 超越传统的行程时间与延误指标，本书构建了一套多维度的交通系统韧性（Resilience）与公平性（Equity）评价指标体系。这包括对极端事件下的恢复时间、关键节点的冗余度分析，以及对低收入群体出行成本和可达性差距的量化评估。 第二部分：大数据驱动的交通状态感知与预测 现代交通规划的核心在于对实时状态的精准感知和对未来趋势的准确预测。本部分聚焦于如何有效利用海量异构数据源。 1. 多源异构交通数据的融合技术： 详细介绍了如何整合GPS轨迹数据、移动通信信令数据（CDR）、传感器数据（如地感线圈、视频检测）和社交媒体信息。重点讨论了数据清洗、去噪、空间插值和时间对齐的先进算法，特别是针对城市“数据孤岛”问题的集成框架设计。 2. 深度学习在时空交通预测中的应用： 摒弃了传统的统计学预测方法，本书全面展示了基于图神经网络（GNN）和长短期记忆网络（LSTM）的交通流预测模型。详细介绍了如何将城市路网结构转化为图结构，利用GNN捕获路网的空间依赖性，并通过时空注意力机制提高预测精度，尤其是在突发事件下的短期预测能力。 3. 交通信息服务的智能发布策略： 探讨了如何基于预测结果，设计动态、个性化的交通信息发布策略。这包括对不同用户群体（如公共交通乘客、私家车驾驶员、物流车辆）推送差异化路径诱导信息，以实现宏观交通流的均衡化控制。 第三部分：公共交通系统的优化与集成设计 公共交通是解决大城市交通问题的根本出路。本书对公共交通规划的各个环节进行了深度优化设计。 1. 响应式与需求导向型公交网络设计： 提出了结合“客流潜力分析”和“空间可达性目标”的公交线路优化算法。重点介绍了如何利用区间客流预测数据，设计灵活的“动态响应式公交（DRT）”线路和站点布局，以弥补传统固定线网在低密度区域的服务不足。 2. 公交优先策略的工程实施与评估： 详细分析了公交专用道（Bus Lane）的选址原则、信号优先（Transit Signal Priority, TSP）系统的部署技术标准，以及不同优先策略对整体路网效率的连锁影响。本书提供了精确的仿真工具（如SUMO或VISSIM）来对比不同干预措施的效果。 3. 首次/最后里程的无缝衔接： 探讨了共享单车、网约车与轨道交通枢纽的接驳优化问题。通过建立多模式出行链模型，量化分析了换乘等待时间、步行距离对整体出行体验的影响，并提出了基于地理信息科学（GIS）的服务区域覆盖优化方案。 第四部分：面向韧性的交通系统控制与管理 系统的韧性是衡量其在面对冲击（如恶劣天气、交通事故、大型活动）时保持运行能力的关键指标。 1. 交通信号控制的自适应与协同优化： 深入研究了基于强化学习（RL）的区域交通信号控制（SCO）。通过构建多智能体RL环境，使信号灯控制器能够学习最优的配时策略，实现相邻交叉口间的流量协调，特别是在交通波传播和拥堵蔓延情况下的快速干预。 2. 突发事件的快速响应与恢复： 构建了交通事件检测、影响评估和资源调度的集成平台模型。该模型能够实时识别事件类型、预测拥堵范围和持续时间，并自动生成最优的应急车道分配和绕行路径建议，将决策时间从分钟级缩短至秒级。 3. 绿色交通与可持续出行的激励机制： 分析了影响居民出行方式选择的心理学与经济学因素。本书探讨了碳税、拥堵收费（Congestion Pricing）在不同城市文化背景下的可行性，并设计了一套结合行为科学的激励方案，通过“出行积分”和“绿色奖励”有效引导市民向公共交通和非机动车出行倾斜。 总结： 本书的特色在于其高度的系统性和技术前沿性，它不仅提供了坚实的理论基础，更聚焦于如何利用当前最先进的数据科学和人工智能技术，解决当代城市交通规划与管理中的实际难题，助力构建高效、安全、绿色和可持续的未来城市交通生态系统。
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