本書介紹了第二次青藏高原綜合科學考察研究之青藏高原油氣形成保存規律與資源潛力評價科考分隊對羌塘盆地油氣資源的調查與研究成果。全書以羌塘盆地構造演化為主線，分析了中生代關鍵時期盆地沉積–構造演化及其與石油地質條件的關系，系統總結了盆地基本構造格局和構造變形特征，對盆地構造單元進行了精細劃分，建立了盆地中生代晚期以來構造事件及其與盆地變形改造、隆升剝蝕的關系，以及構造事件對油氣生成與保存條件的影響，同時根據盆地變形改造、巖漿活動、抬升剝蝕等對盆地有利油氣保存單元進行了預測，指出了盆地油氣有利保存遠景
本書以銀川、常德、海口、常熟、東營、哈爾濱等首批“國際濕地城市”為研究區域，以城市濕地為研究對象，以遙感監測、模擬預測、綜合評估等技術手段，開展過去與現狀城市濕地遙感監測提取、未來城市濕地空間變化模擬預測、過去與未來城市濕地功能和可持續綜合評估，為城市濕地的可持續發展和濕地城市的高質量發展提供智慧服務探索。主要包括以下內容：國際濕地城市發展歷程、城市濕地研究背景和可持續性評估現狀；城市濕地的遙感提取、變化檢測和逐年分類；城市濕地的多情景構建、需求預測與空間模擬；城市濕地的水源涵養、水質凈化、碳儲
《干熱巖熱儲體積改造技術》解析了干熱巖熱能獲取對水力裂縫系統需求的特殊性，歸納總結了國內外干熱巖熱儲改造技術現狀，闡述了干熱巖高溫高壓巖石力學行為、巖體變形與破壞特征、裂縫起裂與擴展特性、張性與剪切裂縫導流機制、水力壓裂改造技術以及化學刺激輔助改造技術等方面的*新研究成果。
本書系統介紹了現代宇宙學的基本概念與基礎理論知識。特別對一些經典的基礎概念和理論方法進行了較為詳細的介紹，例如，線性擾動理論中的規范變換、非線性擾動演化中的普雷斯-謝克特（Press-Schechter）質量函數、高斯（Gauss）隨機擾動場及其統計性質等。全書主要內容包括：標準宇宙學模型及熱大爆炸宇宙簡史，小擾動的線性演化理論，宇宙各主要組分（冷暗物質、重子物質、光子及有質量中微子）密度擾動的線性演化方程以及密度擾動功率譜，宇宙微波背景輻射的各向異性，擾動的非線性演化與密度擾動場的統計分析，張
本書沿著"網絡地理信息系統的用戶行為與智能服務"為主線，結合近年來網絡地理信息系統的用戶行為模式挖掘、用戶行為模型分析、數據緩存與負載均衡等方面研究，在理論上提出網絡地理信息系統用戶時空行為規律認知方法，技術上創建地理信息動態組織與服務優化技術體系。本書介紹網絡地理信息系統基本概念、發展歷程和特點，提出網絡地理信息系統用戶行為的模式挖掘、模型分析理論基礎，詳細闡述地理信息數據緩存、負載均衡策略、服務時間預測等技術，最后對網絡地理信息系統面臨的挑戰與發展方向進行總結和展望。
中國氣候變化藍皮書年度報告面向新時期科學應對氣候變化、防災減災和生態文明建設的需求，結合國、內外氣候變化科研業務工作的最新進展和動態，綜合監測分析氣候系統多圈層（大氣、海洋、冰凍圈和陸面）及氣候變化驅動因子的最新發展演變特征，提供中國、亞洲和全球氣候變化的最新監測信息，科學客觀地反映氣候變化的基本事實，以期為實現全球氣候治理和國內生態文明建設的相互促進、相互支持提供基礎科技支撐。 具體內容包括如下五個方面： （1）開展對全球地表平均溫度和亞洲近百年地表平均氣溫序列的監測分析，系統分析中國區域基本
本書圍繞氣候變化主題，分為“我們應該作出改變嗎”“我們能否改變”“我們會改變嗎”三大部分，用輕松的筆調談論如“我們要涼涼嗎”“我們都能活在水下嗎”“這鬼天氣到底咋回事”“世界何日完結”“汽車真的糟透了嗎”“我還能去度假嗎”“我應該吃素嗎”等話題，旨在啟發公眾對氣候變化的認識。作者以詼諧、幽默的方式，讓讀者以全新的視角看待氣候危機、生存和日常生活等問題，并從個人角度探討了為了解決氣候問題，我們能做些什么。
本書立足于中國特色全球海洋治理理念，聚焦海洋環境及海洋安全治理、海洋空間規劃與綜合管理中的現實挑戰，具體揭示海洋生態環境治理、東盟應對海上非傳統安全的理念基礎和運行機制，同時基于多學科方法分析涉海翻譯在生成式人工智能時代的框架、議題等重要的理論和政策問題。
本書是關于海洋大數據治理的一本學術專著，是國家海洋數據管理多年科研成果和實踐工作的總結凝練。全書內容分為理論篇、方法篇和實踐篇，共3篇、15章。全書內容宏觀全面，涵蓋海洋大數據治理的基本理論、技術方法和翔實案例，充分總結和凝練了近十年我國海洋資料管理規章制度和技術標準建設、海洋數據匯聚管理和共享服務等方方面面的海洋大數據治理工作成果，是數據治理理論在海洋大數據領域的實踐應用與提煉升華，是首部推動海洋大數據治理理論體系和方法論的書籍。
本書從大數據和人工智能的角度系統、全面介紹海洋預測預報與挖掘分析技術。全書分為三個部分：第一部分(第1-3章)是數據部分，對海洋大數據的特征、資源分析、處理評估、平臺架構、存儲管理、分析處理等進行闡述；第二部分(第4-5章)是方法部分，介紹基于機器學習的海洋大數據的典型挖掘分析方法，包括回歸方法、聚類方法、關聯方法、分類方法及可視分析方法，并給出典型的深度學習預測方法；第三部分(第6-10章)是應用部分，利用海洋大數據處理方法對各類海洋數據進行分析預報的成果展示，包括對海表溫度、海面高
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