Editor: WLF
Version: 2019.10.01
本文旨在向你推荐水资源领域及其相关领域的优秀专著。
- 对于初入科研大门的研究生而言，阅读专著能帮助建立起较全面的科研世界观，培养科研思考能力。对自己研究领域的内容有整体性把握，从而快速定位自己阅读的文献，有利于开展研究工作。
- 对跨学科交叉研究人员而言，读书时进入其他领域的有效方式，帮助更加系统地、全面地了解这个学科的研究内容、发展历程、基本假定以及研究方法；
- 对于已经从事该领域多年的人，读书能进一步夯实专业基础；此外，以前所学知识基于大量的简化，重新阅读可能会发现值得深入研究的点；
- 字典工具类书籍，随时查阅；
- 本文推荐书籍，均注明了“入门级/专业级”。
- 建议先阅读某一领域的入门书籍，初步了解与认识该领域。
- 然后在科研过程中，将实践与专业书理论相结合，深入学习该领域。
- 按照学科进行分类，每一类别推荐1~3本经典书籍；
- 所列书籍在未来5~10年内仍具有较大的参考价值；
- 书籍介绍，读者评价，适宜对象，获取方式，目录；
https://pan.baidu.com/s/16TjLNoCRoOq-DEUoKcWwCA
提取码: 215j
希望你能根据对自己的定位，选择合适的书籍进行阅读；
希望这些书能够陪伴你成长，在科研的道路上越走越远！
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Introduction to Probability Models 作者：Sheldon M.Ross
年份：2010，Tenth Edition
介绍：基本概率论和随机过程，并展示了概率论如何应用于工程，计算机科学，管理科学，物理和社会科学以及运筹学等领域
适合：专业
获取：云书架 -
Fundamentals of Statistical Hydrology
作者：Mauro Naghettini
年份：2016
介绍：本书全面介绍了概率论在分析水文模型不确定性的应用
适合：专业
获取：云书架
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神经网络与深度学习 作者：邱锡鹏
年份：2019
介绍：本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识
适合：入门
获取：https://nndl.github.io/；云书架；
目录： 绪论; 机器学习概述 ; 线性模型 ; 前馈神经网络 ; 卷积神经网络 ; 循环神经网络 ; 网络优化与正则化 ; 注意力机制与外部记忆 ; 无监督学习 ; 模型独立的学习方式 ; 概率图模型 ; 深度信念网络 ; 深度生成模型; 深度强化学习 ; 序列生成模型; 数学基础 -
Neural Networks and Deep Learning
作者：Michael Nielsen
年份：2015
介绍：该书介绍了许多神经网络和深度学习背后的核心概念
适合：入门
获取：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
目录：1 Using neural nets to recognize handwritten digits; 2 How the backpropagation algorithm works; 3 Improving the way neural networks learn; 4 A visual proof that neural nets can compute any function; 5 Why are deep neural networks hard to train; 6 Deep learning -
Deep Learning （深度学习）
作者：Ian Goodfellow
年份：2016
介绍：深度学习经典教材 适合：专业
获取：1）英文原版 http://www.deeplearningbook.org/； 2）中文翻译 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese； 3）云书架；4）令希图书馆601室TP181 G651
目录：1 Introduction; 2 Linear Algebra; 3 Probability and Information Theory; 4 Numerical Computation; 5 Machine Learning Basics; 6 Deep Feedforward Networks; 7 Regularization for Deep Learning; 8 Optimization for Training Deep Models; 9 Convolutional Networks; 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets; 11 Practical Methodology; 12 Applications; 13 Linear Factor Models; 14 Autoencoders; 15 Representation Learning; 16 Structured Probabilistic Models for Deep Learning; 17 Monte Carlo Methods; 18 Confronting the Partition Function; 19 Approximate Inference; 20 Deep Generative Models -
Learning Python （Python学习手册）
作者：Mark Lutz
年份：2013
介绍：比较全面地介绍Python 3.x语言，从基本语法，到面向对象编程。
适合：入门、专业
获取：1）英文版，云书架 2）中文版，令希图书馆301室TP311.561 L975 -
Neural Networks and Deep Learning 作者：Michael Nielsen 年份：2015 介绍：该书介绍了许多神经网络和深度学习背后的核心概念
适合：入门
获取：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html 目录：1 Using neural nets to recognize handwritten digits; 2 How the backpropagation algorithm works; 3 Improving the way neural networks learn; 4 A visual proof that neural nets can compute any function; 5 Why are deep neural networks hard to train; 6 Deep learning
- Water resource systems planning and management
作者：Daniel P. Loucks；Eelco van Beek
年份：2017，Second Edition
介绍：水资源经典教材
适合：入门、专业
获取：https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-44234-1； 云书架 目录：Water Resources Planning and Management; Water Resource Systems Modeling; Models for Identifying and Evaluating Alternatives; An Introduction to Optimization Models and Methods; Data-Fitting, Evolutionary, and Qualitative Modeling; An Introduction to Probability, Statistics, and Uncertainty; Modeling Uncertainty; System Sensitivity and Uncertainty Analysis; Performance Criteria; Water Quality Modeling and Prediction; River Basin Modeling; Urban Water Systems; Project Planning
- 水文学原理
作者：芮孝芳
年份：2004
介绍：水文学经典教材 适合：入门、专业
获取：1）云书架；2）令希图书馆401室56.3 R319；
目录：绪论; 水文循环; 流域和水系; 降水; 土壤水; 下渗; 蒸发和散发; 产流机制; 地下水流; 地表水流; 洪水演算; 流域产流; 流域汇流; 冰雪水文; 水质及河流生态环境
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Hydrodynamics and Water Quality: Modeling Rivers, Lakes, and Estuaries 作者：Ji Zhengang
年份：2017，第二版
介绍：较全面地介绍地表水水动力学及水质原理、过程、案例，以及在河流、湖泊、河口、沿海水域和湿地中的应用。推荐阅读英文版，了解专业词汇，有助于英文写作。
适合：入门、专业
获取：1）英文原版校内访问https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119371946；2）云书架；3）中文第一版《水动力学和水质》可网购；
目录：Introduction; Hydrodynamics; Sediment Transport; Pathogens and Toxics; Water Quality and Eutrophication; External Sources and TMDL; Mathematical Modeling and Statistical Analyses; Rivers; Lakes and Reservoirs; Estuaries and Coastal Waters; Wetlands; Risk Analysis; -
Surface Water Quality Modeling
作者：Chapra, Steven C.
年份：1997 First Edition
介绍：水质模拟经典教材
适合：专业
获取：云书架。 -
Wetlands
作者：William J.Mitsch, James G.Gosselink
年份：2015 Fifth Edition
介绍：湿地经典教材
适合：入门
获取：云书架
目录：湿地介绍，湿地环境，湿地生态，湿地管理，生态系统服务
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遥感与图像解译 作者：Thomas M.Lillesand
年份：2015，Seventh Edition
介绍：遥感经典教材
适合：入门
获取：1）云书架； 2）令希图书馆301室TP7 L729
目录：遥感的概念和基础; 摄影系统原理; 摄影测量的基本原理; 多光谱、热红外和高光谱遥感; 地球资源卫星的光谱应用; 微波和激光雷达遥感; 数字图像分析; 遥感应用 -
Remote Sensing of The Environment: An Earth Resource Perspective 作者：John R.Jensen
年份：2011，Second Edition
介绍：详细介绍了各种遥感技术的原理、应用以及现场测量技术
适合：专业
获取：1）云书架； 2）中文导读，令希图书馆601室X87 J54A-2 -
Principles of Economics 作者：N. Gregory Mankiw
年份：2012 Seventh Edition
介绍：经济学经典教材，建议阅读英文原版。有中文翻译版，分为微观宏观上下册，但配图没有原著丰富。
适合：入门、专业
获取：云书架 -
Essentials of Physical Geography
作者：Robert E. Gabler；James F. Petersen；L. Michael Trapasso
年份：2007 Eighth Edition
介绍：地貌经典教材，插图很赞！
适合：入门、专业
获取：云书架
本文由WLF博士撰写初稿并提供大量电子资源。此外，也感谢以下师生的热心帮助：周老师、张老师协助搭建本文框架；宋老师、刘老师、叶老师、辛老师、欧阳师兄提供书籍；
科学发展日新月异，希望师生们能主动提供新的专著信息，方式如下：
- Github项目 提交issues，按照模板进行填写；
- 发送邮件至fsjwlf@126.com，标题为“水资源专著新书推荐”
邮件内容包括：书名；作者；年份（出版时间与版本号）；介绍（书籍内容，特点，评价）；适合（入门，专业）；获取（开放获取地址、电子书链接、图书馆索书号、购买链接等）；简要目录；
- Applied Hydrology (Ven Te Chow) 第二版（是第二版哦~~第一版有点太老了……2013年有出第二版的）
- Surface Water Quality Modeling (Chapra, Steven C.) 第二版
- 读书是一个漫长的过程，因此，本文每5年更新一次；
- 本文所列举的书目，旨在帮助师生夯实基础，或引导师生进入新的领域；对于各学科的细分领域书籍，欢迎Fork；
- 本文尽量不添加软件类书籍，该类书籍更新换代太快，而且使用搜索引擎比看书更加高效；未来可能会创建技术类分享文章，分享网络课程、博客等；
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