人工智能时代的环境工程创新

　　本书作者系统研究了前瞻性的人工智能技术包括机器人技术，对环境工程发展创新的推动模式，并对生态环境各领域的前沿应用进行了研究分析，为未来环境工程创新指明了道路和方向。本书在土壤环境保护方面，详细介绍了作者开发的基于人工智能的“大尺度上土壤综合环境质量异常区提取模型”的应用。在全球变化方面，也论述了作者利用人工智能研究的“领域重力异常梯度”，对全球大气循环和洋流产生环境影响的研究成果。AI 环境工程是本书的重点论述内容，包括如何利用新的创新模式来指导环境工程创新，以及归纳分析了各个国家利用人工智能在环境领域前沿的应用与研究。

　　杨春林，环境科学博士，主持完成国家自然科学基金（41001353）一项，发表SCI收录论文3篇。本书获得安阳工学院博士启动基金项目（BSJ2020023）支持。

第 1 章 人工智能时代的环境信息 1
1.1 人工智能的发展
1.2 大数据技术优势
1.3 全球观测与模拟数据
1.4 长期生态环境监测数据
1.5 公众观测数据
1.6 环境大数据的特征
1.7 环境大数据的运用
第 2 章 人工智能时代的技术与创新模式
2.1 人工智能的技术领域与算法
2.2 人工智能应用与未来的发展趋势
2.3 人工智能的创新模式
第 3 章 人工智能时代的水环境与水资源保护
3.1 传统的水环境与保护
3.2 人工智能时代的水环境与保护
3.3 水环境保护机器人
第 4 章 人工智能时代的大气环境工程
4.1 传统的大气环境污染与控制
4.2 人工智能时代的大气环境污染与控制
4.3 空气污染控制中机器人的应用
第 5 章 人工智能时代的固体废物资源化
5.1 传统的固体废物管理
5.2 人工智能时代的固体废物管理
第 6 章 人工智能时代的土壤环境保护
6.1 土壤环境污染的影响
6.2 土壤环境保护中的人工智能应用
第 7 章 人工智能时代的全球气候变化对策
7.1 气候模型的机器学习
7.2 人工智能时代的全球气候变化应对模式
7.3 极端天气成因的智能分析
7.4 机器人技术减缓全球气候变暖
第 8 章 环境人工智能与机器人行为准则研究
8.1 通用人工智能和机器人系统行为准则问题
8.2 环境机器人特有的行为准则问题
第 9 章 人工智能革命与人类的绿色未来
9.1 自动驾驶和联网电动汽车
9.2 分布式电网
9.3 智能农业
9.4 社区灾难应急响应数据和分析平台
9.5 人工智能设计的智能宜居城市
9.6 地球的实时数字监测中心
9.7 人工智能的科学研究系统
9.8 人工智能的计算能力发展
参考文献
后 记