内容简介
年来,伴随我国"退二进三,退城进园"的城市结构调整,几乎所有的大中城市正面临着大批污染行业企业的关闭和搬迁,这些搬迁企业遗留场地都存在着不同程度的环境与健康风险。开展定量评估人体健康与生态环境风险是建立我国工业污染场地管理体系不可缺少的技术手段,通过基于风险的多层次评估技术框架来鉴定和管理污染场地成为整个环境修复领域一致认可环境管理工具,然而靠前对于风险评估技术理论还缺乏系统的总结和分析,无法为环境领域相关从业人员提供全面系统的理论基础知识。本书全面介绍了靠前上目前比较认可的场地风险评估技术理论和方法学基础知识,详细讨论了敏感受体的暴露模式和多暴露因子的制定原则,全面搜集了世界多国的污染物理化性质性质及毒性参数数据库,系统地总结了多暴露情景下的暴露模型和污染物迁移模型的计算过程和影响因素,并对风险评估工作中一些特殊污染情景的处理给出解决方案介绍。本书期望对从事环境管理工作的管理者,场地风险等 陈梦舫 等 编著 陈梦舫,中国科学院南京土壤研究所研究员,中国土壤学会土壤修复专业委员会主任,中国科学院“百人计划”入选者(引进海外杰出人才),污染场地安全修复技术国家工程实验室副主任,中国科学院土壤环境与污染修复重点实验室副主任,靠前污染场地可持续修复联盟委员,伦敦地质协会资历地质学家,欧盟FP7 NANOREM纳米铁修复技术应用项目靠前顾问,江苏省环境科学学会土壤及地下水修复专业委员会主任。曾任2012年英国伦敦奥运会不错环境顾问。主要从事污染场地健康与环境原位修复技术研发、场地土壤与地下水污染风险管控及可持续修复管理框架体系、废弃矿山污染机理及防控技术研究。2012年开发了我国首套污染场地健康与等这本书的排版和印刷质量,恕我直言,在细节处理上暴露了作为一本专业著作的不足。个别图表的坐标轴标签模糊不清,有些表格的跨页处理导致数据线索中断,这在严肃的学术出版物中是不能接受的疏忽。更重要的是,作为一本“方法学”的著作,它对软件工具的介绍和应用指导方面几乎是空白的。我们都知道,现代的风险评估严重依赖于GIS平台、专业模拟软件(如MODFLOW或相关耦合模型)的操作。书中只提到了应采用何种模型,但对于这些模型的实际操作流程、常见参数设置的难点,以及如何将评估结果直观地可视化呈现出来,则完全没有提及。这使得本书的实用性大打折扣,读者读完后,可能仍需花费大量时间去摸索实际操作层面的“痛点”。一本方法论的权威指南,理应涵盖从理论推导到实践应用的全链条指导,提供足够的“操作指南”和“常见错误排查”,而不是仅停留在概念阐释的层面,这无疑限制了其在工程实践中的直接推广价值。
评分读完大半,我深切感受到作者在撰写本书时所倾注的学术热情,尤其是在对特定历史遗留场地污染案例的引述部分,那种对历史责任和未来修复挑战的深刻反思,让人动容。这种人文关怀的融入,使得原本枯燥的工程技术论述有了一丝温度。然而,这种对“案例反思”的热情似乎并未完全均匀地分配到每一个技术章节中。例如,在关于地下水污染羽的预测与模拟章节,描述极其干燥,缺乏对模拟结果如何影响最终修复方案选择的具体实例支撑。我一直在寻找书中是否有关于如何平衡短期控制与长期修复成本的优化策略分析,毕竟,风险评估的最终目标是指导经济有效的治理。这本书更多地提供了“如何计算风险”,但对于“如何利用风险评估结果进行最优决策”的阐述显得相对单薄,更像是一个技术步骤的清单,而非一套完整的决策工具箱。希望未来修订版能加强这方面的论述,使之更贴近工程项目决策的实际需求。
评分从实操性角度来看,这本书的价值主要体现在其对国家和地方相关法规、标准条款的引用详尽程度上,对于初入职场的环境工程师而言,无疑是一本放在手边随时查阅的“标准字典”。它对不同污染物的风险因子取值范围、接触途径的界定,以及不同功能区划的风险阈值,都做了细致的标注。然而,也正是这种对“合规性”的过度侧重,使得本书在探讨“最佳实践”而非“最低要求”时显得力不从心。在描述污染迁移的数学模型时,公式的推导过程往往一笔带过,直接给出了最终结果,这对于想深究模型适用边界和参数敏感性的读者来说,是一个不小的遗憾。我期待的是,一本方法学著作应该能教会读者“为什么”采用这个模型,而不是仅仅告知“应该”使用哪个模型。此外,书中配图的数量和质量也值得商榷,一些关键的流程图和数据分布图显得过于简化,信息密度不够,这对于理解复杂的空间风险分布至关重要。
评分这本书的装帧设计着实令人眼前一亮,封面选用了深沉的墨绿色,与主题的“污染”氛围相得益彰,字体排版简洁有力,没有多余的装饰,直击主题。翻开内页,纸张的质感也相当不错,阅读起来不费力,这一点对于专业书籍来说至关重要,毕竟长时间的研读对眼睛是种考验。不过,说实话,我刚拿到手时,对它的期待值是比较高的,毕竟“风险评估方法学”听起来就充满了严谨和尖端的技术含量。然而,在初步浏览目录和章节结构时,我发现它似乎更侧重于理论框架的构建和传统模型的梳理,对于近几年在数据处理和机器学习模型应用方面的最新进展,似乎着墨不多。我个人更倾向于看到一些结合了大数据分析和实时监测数据的案例,毕竟现代环境科学的发展日新月异,纯粹依赖经典统计方法可能会稍显滞后。希望在后续深入阅读中,能够发现作者在方法论创新上的独到见解,而不是仅仅停留在对既有规范的细致解读上。总的来说,作为一本工具书的基础框架,它合格且扎实,但若想成为引领行业前沿的里程碑式著作,似乎还欠缺那么一点点令人拍案叫绝的“新意”。
评分这本书的叙事逻辑和章节衔接,说实话,有些地方让我感觉有些跳跃,像是把一系列既有的研究报告和标准规范生硬地拼凑在一起,缺乏一种流畅的、由浅入深的内在驱动力。例如,在介绍场地调查的采样设计部分,前后的衔接显得有些突兀,上一段还在讨论统计学原理的严谨性,下一段就直接跳到了具体仪器的精度要求,中间缺少了一个将理论与实践桥接的“论证过程”。这使得初次接触该领域的人可能会感到吃力,难以形成完整的知识体系。我特别留意了关于不确定性分析的那几章,这本应是风险评估的核心难点所在,但作者的处理方式显得相对保守和教科书化,更多的是罗列已有的不确定性来源,而对如何构建一个能够有效量化和管理这些复杂不确定性的综合评估框架的深入探讨略显不足。如果能加入更多跨学科的视角,比如将经济学中的决策理论引入风险决策环节,或许能让这本书的理论深度更上一层楼,使其不仅停留在技术手册的层面,而能真正成为提升决策质量的智库参考。
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