概率论与数理统计在环境工程中的应用
概率图模型在环境保护中的实际应用案例分析(九)
概率图模型在环境保护中的实际应用案例分析引言环境保护是当今社会的重要议题，随着工业化进程的加速和城市化进程的不断推进，环境问题日益突出。
如何科学有效地进行环境保护成为一个亟待解决的问题。
概率图模型作为一种重要的统计学习工具，在环境保护领域得到了广泛的应用。
本文将结合实际案例分析，探讨概率图模型在环境保护中的实际应用。
基于概率图模型的空气质量预测空气质量是环境保护的重要指标之一，对人们的健康和生活质量有着直接的影响。
利用概率图模型对空气质量进行预测，可以帮助政府和相关部门及时制定有效的环境保护政策。
某市空气质量管理部门利用概率图模型对当地空气质量进行了预测。
他们首先收集了历史空气质量数据、气象数据、交通数据等多个维度的数据，然后构建了一个概率图模型。
在模型训练阶段，他们利用贝叶斯网络对各个维度的数据进行建模，得到了各个节点之间的概率关系。
在模型预测阶段，他们根据实时的气象数据、交通数据等输入到模型中，通过概率推理的方法得到了未来一段时间内空气质量的预测结果。
通过该预测模型，该市空气质量管理部门可以及时采取相应的措施，有效应对不同的空气质量情况，保障市民的健康。
这一案例充分展示了概率图模型在环境保护中的实际应用效果。
基于概率图模型的水质监测与预警水质污染是另一个严重影响环境和人类健康的问题。
利用概率图模型进行水质监测与预警，可以帮助相关部门及时发现并应对水质污染事件。
某地水利部门应用概率图模型对当地水质进行监测与预警。
他们利用概率图模型对水质监测站点的历史监测数据进行建模分析，并结合当地的气象数据、地质数据等多维度信息，构建了一个复杂的水质监测与预警系统。
在实际应用中，一旦监测到某个监测站点的水质异常，系统就会自动进行警报，并及时向相关部门发出预警信息。
通过该系统，水利部门可以在第一时间发现水质异常情况，并采取相应的措施，避免水质污染事件对当地环境和居民健康造成严重影响。
这一案例再次证明了概率图模型在环境保护领域的重要作用。
数理统计法在环境监测分析中的研究
数理统计法在环境监测分析中的研究【摘要】数统计法在环境监测分析中起着至关重要的作用。
本文首先介绍了环境监测的基本原理和方法，然后详细阐述了数理统计法在环境监测中的应用，包括数据采集和处理方法以及数理统计模型的建立。
通过实际案例分析，展示了数理统计法在环境监测分析中的实际效果。
在总结了数理统计法在环境监测分析中的作用和价值，同时展望了未来的研究方向。
本文旨在强调数理统计法在环境监测中的重要性，为环境监测领域的研究提供参考和借鉴。
【关键词】数理统计法、环境监测分析、研究目的、重要性、基本原理、数据采集、模型建立、案例分析、作用、价值、未来研究方向。
1. 引言1.1 介绍数理统计法在环境监测分析中的重要性数理统计法可以帮助我们对环境监测数据进行合理的统计分析，揭示数据背后的规律和趋势。
通过统计学方法，我们可以更准确地评估环境状况，及时发现环境问题，为环境保护提供科学依据和决策支持。
数理统计法还可以帮助我们建立环境监测模型，预测未来环境变化趋势，为环境管理和规划提供参考。
数理统计法在环境监测分析中的重要性不言而喻。
它不仅可以提高环境监测数据的利用价值，还可以优化环境保护措施，促进环境可持续发展。
深入研究和应用数理统计法在环境监测中的作用，对于优化环境监测分析流程，提升环境保护水平具有重要的意义。
1.2 阐述研究目的和意义环境监测是保护生态环境和人类健康的重要手段，而数理统计法在环境监测分析中扮演着至关重要的角色。
研究的目的在于探讨数理统计法在环境监测中的应用，以及分析其在环境数据处理和分析中的作用，从而提高环境监测数据的准确性和可靠性。
本研究旨在深入分析数理统计模型在环境监测中的建立与应用，以及探讨该模型对环境问题的诊断和预测能力。
通过本文的研究，可以为环境监测工作提供更为科学和有效的方法和技术支持，为环境保护和生态文明建设提供更为可靠的数据支撑，进一步推动环境监测技术水平的提升和创新，为构建美丽中国做出积极贡献。
数理统计在环境保护中的应用价值如何
数理统计在环境保护中的应用价值如何在当今社会，环境保护已成为全球共同关注的重要议题。
为了有效地保护我们的生态环境，采取科学合理的方法和手段至关重要。
数理统计作为一门重要的学科，在环境保护领域发挥着不可或缺的作用，其应用价值不容小觑。
首先，数理统计在环境监测数据的分析中具有关键意义。
环境监测是了解环境质量状况的重要手段，通过采集各种环境样本，如空气、水、土壤等，并对其中的污染物浓度进行测定，获得大量的数据。
然而，这些数据往往是纷繁复杂且数量庞大的，如果没有科学的分析方法，很难从中提取出有价值的信息。
数理统计中的各种方法，如描述性统计、假设检验、方差分析等，可以帮助我们对监测数据进行整理、归纳和分析。
例如，通过描述性统计，可以快速了解数据的集中趋势和离散程度，从而对环境质量的总体状况有一个初步的判断。
假设检验则可以用于判断不同区域、不同时间段的环境质量是否存在显著差异，为制定针对性的环境保护措施提供依据。
其次，数理统计在环境质量评价中也发挥着重要作用。
环境质量评价是对环境状况的综合评估，需要综合考虑多个环境指标和多种影响因素。
数理统计中的多元统计分析方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析等，可以将多个相关的环境指标转化为少数几个综合指标，从而简化评价过程，更清晰地反映环境质量的特征。
例如，主成分分析可以提取出主要的环境影响因素，帮助我们抓住问题的关键；聚类分析可以将不同的环境区域进行分类，为制定差异化的环境管理政策提供支持。
再者，数理统计在环境污染源的识别和追溯方面具有重要价值。
当发生环境污染事件时，迅速准确地找到污染源是解决问题的关键。
通过对污染物在环境中的迁移转化规律进行建模，并结合监测数据进行统计分析，可以推断出污染源的位置和排放特征。
例如，利用回归分析可以建立污染物浓度与污染源排放之间的关系，从而为追溯污染源提供线索。
同时，数理统计还可以用于评估不同污染源对环境质量的贡献程度，为制定污染控制策略提供科学依据。
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用
试论概率论与数理统计在日常生活中的应用概率论和数理统计是数学中的两个重要分支，它们不仅在科学研究领域有着重要的应用，同样也在我们的日常生活中起到了重要的作用。
本文将试论概率论与数理统计在日常生活中的应用。
让我们先了解一下概率论和数理统计的基本概念。
概率论是研究随机现象的概率规律的数学分支，它研究的是随机事件的发生概率。
而数理统计则是以概率论为基础，通过搜集、整理和分析数据来揭示数据中的规律，帮助我们做出科学的决策。
这两个学科在日常生活中有着广泛的应用，下面我们来看看它们是如何应用于我们的日常生活中的。
概率论和数理统计在保险行业中有着重要的应用。
保险公司需要根据被保险人的年龄、职业、健康状况等因素来确定保险费率。
而确定这些费率离不开概率论和数理统计的帮助。
通过对大量的数据进行搜集和分析，保险公司可以得出不同群体的风险概率，从而制定出合理的保险费率，保障了被保险人的利益。
概率论和数理统计在医学领域中也有着重要的应用。
医学研究中经常需要通过实验和数据分析来验证某种药物或治疗方法的有效性。
在这个过程中，概率论和数理统计可以帮助研究人员分析实验数据，验证药物的疗效，并且评估治疗方法的有效性。
而且，在临床诊断中，医生也需要根据患者的病情和病史等信息来确定诊断结果和治疗方案，这也需要利用到概率论和数理统计的方法。
概率论和数理统计在市场营销领域也有着重要的应用。
企业需要通过市场调研和数据分析来了解消费者的需求和喜好，从而制定出合理的营销策略。
在这个过程中，概率论和数理统计可以帮助企业分析消费者的消费习惯和购买概率，进而制定出更加精准的营销方案，实现商品的更好销售。
概率论和数理统计在金融领域中的应用也是非常广泛的。
在股票、期货等金融交易中，投资者需要通过对市场行情的分析，确定交易时机和交易策略。
而这概率论和数理统计的方法可以帮助投资者分析市场的波动规律和价格走势，从而提高投资决策的准确性和盈利能力。
概率论和数理统计在交通规划、环境保护、教育研究等领域也有着重要的应用。
数理统计法在环境监测分析中的研究
数理统计法在环境监测分析中的研究1.引言环境监测是指对环境中各种因素的监测和分析，旨在了解环境状况和变化趋势，为环境保护和治理提供科学依据。
数理统计法是一种应用数学和统计学原理的方法，可以有效地应用于环境监测分析中。
本文将探讨数理统计法在环境监测领域的应用研究。
2.1 基于样本的总体参数估计环境监测中需要对总体参数（如污染物的平均浓度、标准差等）进行估计。
通过对采样数据的分析，可以使用统计推断方法对总体参数进行估计。
常见的估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是指通过样本数据计算得到总体参数的一个估计值，区间估计是指通过样本数据计算得到一个区间，该区间内包含总体参数的真实值的概率较高。
2.2 假设检验在环境监测中，需要对研究对象的属性进行比较，评估差异性是否显著。
此时，可以使用假设检验方法。
假设检验的基本思想是在假设总体参数符合某种分布情况的条件下，根据样本数据对假设进行检验，进而得出结论。
常见的假设检验包括t检验、χ²检验等。
2.3 方差分析方差分析是一种通过对数据的方差分解，来评估不同因素对总体参数的影响程度的方法。
环境监测中，可以使用方差分析方法评估各种因素（如不同时间、空间、处理方法等）对污染物浓度的影响程度。
通过方差分析可以有效判断影响因素的显著性。
在环境监测中，需要对不同因素（如温度、湿度、气压等）与污染物浓度之间的关系进行研究。
此时可以使用相关分析方法。
相关分析是一种通过计算两个变量之间的相关系数，来研究它们之间关系的方法。
3.应用案例3.1 某市PM2.5污染物的空气质量监测通过对某市PM2.5污染物的监测，得到7天的空气质量数据，使用t检验方法分析不同天数下PM2.5的浓度是否存在显著差异。
结果显示，95%置信水平下，不同天数下PM2.5的浓度存在显著差异，研究结果得到认可，同时表明需采取更加严格的措施进行PM2.5污染防治。
3.2 某厂区大气污染治理效果评估某厂区通过采取一系列措施实现了大气污染治理，使用方差分析方法评估了不同治理措施对空气质量的影响。
2024年考研高等数学三环境工程中的数学应用历年真题
2024年考研高等数学三环境工程中的数学应用历年真题2024年的考研，作为环境工程专业的考生，面对高等数学这门课程，数学应用依然是其中的一大难点。
为了更好地帮助考生备考和复习，本文将通过分析历年真题，总结一些数学应用相关的知识点和解题技巧。
希望通过这个文章，能够为考生们提供一些帮助和指导。
1. 函数与导数应用函数与导数是高等数学中重要的基础知识点，也是许多数学应用问题的基础。
在环境工程中的数学应用中，通过函数与导数的分析，可以描述环境中的一些变化规律和趋势。
2. 微分方程与环境工程微分方程是环境工程中常常遇到的数学模型，通过建立相应的微分方程，可以描述环境中各种变化的规律。
在解题时，要根据实际情况选择合适的微分方程类型，并结合边界条件进行求解。
3. 概率与统计在环境工程中的应用概率与统计是环境工程中常用的数学方法，可以通过对数据的收集、整理和分析，得到环境中各种事件发生的概率，为环境工程师提供科学依据。
4. 线性代数与矩阵在环境工程中的应用线性代数与矩阵在环境工程中有广泛的应用，可以用于解决水质、大气质量等方面的问题。
在解题时，需要运用矩阵的性质和运算法则，结合实际问题进行求解。
5. 离散数学的应用离散数学是环境工程中一门重要的数学分支，它研究的是离散结构与离散对象的性质和关系。
在环境工程中，通过运用离散数学的方法，可以对环境中的一些离散事件进行建模和研究。
总结：通过以上对于2024年考研高等数学三环境工程中数学应用的历年真题的分析，我们可以发现在数学应用方面，环境工程专业的学生需要掌握各种数学工具和方法，并能够熟练地运用于实际问题中。
除了需要对各种数学知识点进行理解和掌握外，更要注重解题思路和方法的培养。
最后，希望广大考生能够认真学习和复习数学应用，掌握相关的知识点和解题技巧，在考试中取得好成绩。
同时也希望能够通过本文的介绍和分析，为考生们提供一些帮助和指导，祝愿大家顺利通过考研，实现自己的梦想！。
数理统计法在环境监测分析中的研究
数理统计法在环境监测分析中的研究
高等数学、统计学和计算机科学在环境监测分析中已经发挥了巨大的作用，尤其是数理统计学的应用，它能够带来更为有效和有效的方法，从而更好地获得环境数据的有效和可靠的信息。
本文旨在研究在环境监测分析中数理统计学的应用。
随着现代社会的发展，空气污染和水质恶化等环境问题对人类生活的影响日益增大。
环境管理亟待有效地获取正确的环境数据，从而开展必要的环境改善措施，保护环境。
数学和计算机科学技术在此事项上可算得上极大的帮助。
数理统计学是环境监测分析的一项重要组成部分，它提供了用于环境数据分析的有效和有效的方法。
例如，统计方法可以有效地分析环境样品，如水、空气和土壤，计算污染物的量和其他相关变量，并为形成有效的环境改善策略提供有力的科学依据。
一些关键环境污染指标也可以通过数理统计学方法计算，环境监测数据分析中的许多方法也可以通过数理统计学方法实现，如贝叶斯网络、支持向量机和回归分析等。
除此之外，统计学在空气污染模型建模和排放估算以及数据收集和分析方面也发挥了重要作用。
综上所述，数理统计在环境监测分析中已经发挥了重要的作用，其在分析环境样品、分析环境污染指标、建模排放估算以及数据收集和分析等多个方面都受到了广泛应用，其更新的方法也在不断地提出和开发。
同时，不断发展的环境污染问题和复杂环境系统需求也更多地使用了数理统计学方法，让更切实可行的结果出现。
概率论在环境科学中的应用-教案
概率论在环境科学中的应用-教案一、引言1.1概率论与环境科学的关系1.1.1概率论在环境科学中的应用背景1.1.2概率论在环境科学研究中的重要性1.1.3概率论在环境科学中的实际应用案例1.2教学目标与意义1.2.1培养学生运用概率论解决环境问题的能力1.2.2加深学生对概率论在环境科学中应用的理解1.2.3提高学生对环境科学领域研究的兴趣1.3教学方法与手段1.3.1采用案例分析法，结合实际环境问题进行讲解1.3.2利用多媒体教学手段，生动展示概率论在环境科学中的应用1.3.3鼓励学生参与讨论，提高学生的主动学习能力二、知识点讲解2.1概率论基础知识2.1.1概率的基本概念与性质2.1.2随机变量及其分布2.1.3大数定律与中心极限定理2.1.4随机过程与马尔可夫链2.2环境科学中的概率模型2.2.1环境质量评价的概率模型2.2.2污染物扩散的概率模型2.2.3环境风险评价的概率模型2.2.4环境决策与规划的概率模型2.3概率论在环境科学中的应用案例2.3.1概率论在环境监测与评估中的应用2.3.2概率论在环境治理与修复中的应用2.3.3概率论在环境规划与管理中的应用2.3.4概率论在环境政策制定与实施中的应用三、教学内容3.1环境科学中的概率论基础3.1.1环境科学中的随机现象3.1.2环境科学中的概率论方法3.1.3环境科学中的概率论模型3.1.4环境科学中的概率论应用3.2概率论在环境科学研究中的应用3.2.1概率论在环境质量评价中的应用3.2.2概率论在污染物扩散研究中的应用3.2.3概率论在环境风险评价中的应用3.2.4概率论在环境决策与规划中的应用3.3概率论在环境科学实践中的应用案例3.3.1概率论在环境监测与评估实践中的应用案例3.3.2概率论在环境治理与修复实践中的应用案例3.3.3概率论在环境规划与管理实践中的应用案例3.3.4概率论在环境政策制定与实施实践中的应用案例四、教学目标1.1知识与技能目标1.1.1掌握概率论的基本概念和性质1.1.2理解环境科学中的概率模型1.1.3学会运用概率论解决环境问题1.2过程与方法目标1.2.1培养学生的逻辑思维和分析能力1.2.2提高学生运用概率论解决实际问题的能力1.2.3培养学生的团队合作和沟通能力1.3情感态度与价值观目标1.3.1培养学生对环境科学的兴趣和责任感1.3.2增强学生的环保意识和可持续发展观念1.3.3培养学生的创新精神和批判性思维五、教学难点与重点2.1教学难点2.1.1概率论基本概念和性质的理解2.1.2环境科学中概率模型的建立与应用2.1.3概率论在环境问题解决中的具体应用2.2教学重点2.2.1概率论基本概念和性质的掌握2.2.2环境科学中概率模型的应用2.2.3概率论在环境问题解决中的实际应用案例2.3教学难点与重点的关系2.3.1教学难点是学生在学习过程中容易遇到的问题2.3.2教学重点是学生在学习过程中需要重点掌握的内容2.3.3教学难点与重点相互关联，需要有机结合六、教具与学具准备3.1教具准备3.1.1多媒体设备（投影仪、电脑等）3.1.2教学课件（PPT、视频等）3.1.3教学案例资料3.1.4教学辅助材料（教科书、参考书等）3.2学具准备3.2.1笔记本和文具3.2.2计算器3.2.3环境科学相关资料3.2.4概率论相关资料3.3教具与学具的使用说明3.3.1教具的使用要与教学内容相结合3.3.2学具的使用要方便学生进行学习和记录3.3.3教具与学具的使用要有利于提高教学效果七、教学过程4.1导入新课4.1.1引入环境问题案例，激发学生兴趣4.1.2提出问题，引导学生思考4.1.3介绍概率论在环境科学中的应用背景4.2讲解知识点4.2.1讲解概率论的基本概念和性质4.2.2讲解环境科学中的概率模型4.2.3讲解概率论在环境科学中的应用案例4.3实践与应用4.3.1分组讨论，解决环境问题4.3.2案例分析，运用概率论解决实际问题4.3.3小组汇报，分享学习成果4.4.2反思教学过程，提出改进措施4.4.3布置作业，巩固所学知识八、板书设计1.1知识框架板书1.1.1概率论基本概念与性质1.1.2环境科学中的概率模型1.1.3概率论在环境科学中的应用1.2教学难点与重点板书1.2.1教学难点：概率论基本概念和性质的理解1.2.2教学重点：环境科学中概率模型的应用1.2.3教学难点与重点的关系1.3教学过程板书1.3.1导入新课1.3.2讲解知识点1.3.3实践与应用九、作业设计2.1基础知识作业2.1.1概率论基本概念和性质的理解与应用2.1.2环境科学中概率模型的建立与应用2.2案例分析作业2.2.1分析环境问题案例，运用概率论解决实际问题2.2.2结合实际环境问题，设计概率论应用方案2.3思考与讨论作业2.3.1对环境科学中概率论应用的思考与讨论2.3.2对教学过程和教学内容的思考与建议十、课后反思及拓展延伸3.1教学反思3.1.1教学过程中的优点与不足3.1.2教学难点的解决情况3.1.3教学重点的掌握情况3.2拓展延伸3.2.1概率论在其他领域的应用3.2.2环境科学中的其他数学方法3.2.3环境科学领域的最新研究动态重点关注环节的补充和说明：1.教学难点与重点：在教学过程中，需要重点关注学生对概率论基本概念和性质的理解，以及环境科学中概率模型的应用。
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概率论与数理统计在环境工程中的应用
环境工程1201 张丽琴6号邱娅君2号冯赵云1号以前无论是学习高数、线性代数或是概率论，很多人都觉得学这些没什么用，我也是其中之一，因为不了解以后的专业是否会用到这些知识，但通过这次资料的查找，我们认识到原来数学在环境应用中有如此重要的地位。
概率论与数理统计在环境工程方面的应用有很多：环境统计学与MATLAB、环境应用数学、环境统计分析、环境统计应用、资源环境数学模型等。
环境的理论和实践对统计信息的需求急剧增加，对统计分析额理论和方法提出了更高的要求。
在自然呢、社会与环境关系的基础上，用统计的方法对环境予以量化分析已成为环境工程工作者的迫切需要。
概率论与数理统计这门学科可以看成是概率和统计两部分。
随机事件是一个变量，这个变量呈现出怎样的数学特征，或者说某一时间的某一结果的程度应该用什么样的数字来估计呢？为说明这个问题，人们曾做够打量的实验，最著名的实验就是破硬币实验告诉我们，在实验中描述事件发生某一结果的程度的大小，即概率，常用频率来估计。
如某监测站对某江段含酚进行监测，随机抽取10个水样，分析结果加入有3个水样含酚，另7个水样未检测出酚，这样我们得到这个断面的含酚率是0.3，即相当于每抽取100个水样进行分析，大约会有30个水样出现含酚的结果。
另外，由于它是随机变量，实际出现含酚的结果也不可能正好是30次，也许是31次、32次、229次等等。
但可以肯定，随着化验次数得到增加，频率即含酚的结果越来越接近0.3，这个0.3就是我们要求的某江段含酚的概率，限时整改率就是某一事件发生的稳定值。
数理统计是应用广泛的一个数学分支,它是以概率论为基础的科学,它根据试验或观察得到的数据,运用科学的方法,对研究对象的客观规律性作出种种合理的估计和判断。
环境统计学的产生与发展使人能够利用数理统计方法处理或解决环境问题中的不确定性问题，使其定量化，其中包括寻找变量之间的定了关系、从数据中发现环境趋势、探索环境系统变化规律。
为了能深刻理解和分析环境数据的数量特征和内在关系，需要我们首先掌握数理统计的基础知识，比如我们刚学不久的四种重要的概率分布、参数估计、参数假设检验等。
应用在实际中，如土壤中的某些污染物、重金属的分布、大气中若干种微粒的浓度分布、监测值的误
差分析等均服从正态分布或接近正态分布或取对数后服从正态分布。
2χ分布，t 分布、F 分布是统计推断中经常碰到的另三种分布。
研究污染物在环境中的分布规律已经是当前环境工程研究中的重要话题之一。
环境工程作为一门综合性学科，涉及各个领域，它所研究的的内容不仅限于数据的统计分析、工业污水治理、区域性环境质量评价，而且随着电子计算机的迅速发展和应用，它在环境中的最优化问题上也取得了一定的成果。
然而，无论从哪个角度提出问题，都离不开数学方法去解决它，这些数学方法可概括基础数学、工程数学、计算数学、概率数理统计等几大部分
下面介绍概率数理统计在环境中的应用
测得某批水样中污染物数据见下表，如果水养的测值是服从正态分布的随机变量，试求（设水样来自同一污染源）
（1）水样测值的数学期望及均方差的无偏估计的置信区间
（2）水样测值的数学期望以0.99及0.999位于其中的置信区间
（3）水样测值的均方差以0.96及0.98位于其中的置信区间
某水样测量值 mg/L
解（1）根据监测数据，有
16
1112.175i i x x n -
===∑ 210.00244s =
因为水样测值服从正态分布，所以 151 1.01810.04930.050k s σ-
==⨯≈ 10.0493
s =≈
（2）因为12.175x -
=，10.0493s =
由t 分布查得，当k=n-1=15, 0.99 2.95t αα==时，因此有
2.950.0354α=≈ 所以置信区间为(12.075-0.0354)<α(12.075+0.0354)即12.039<α<12.111
当α=0.999时，t α
=4.07
4.070.0488α=≈ 故12.026<α<12.124
（3）因为10.0493s =，给定α=0.96及自由度 15
如计算2220.96
0.05,()0.05x P x x >=则由，得 20.0525x =
由220.02
()0.02P x x >=，得 20.0228.3x =
根据线性插值法，得
20.0426.1x =
0.040.037=≈ 又因220.095
()0.95P x x >=，得 20.0957.26x =
因220.98
()0.98P x x >=，得 20.98 5.98x =
根据线性插值法，得20.96
6.407x =
10.960.189770.0752.53
x =≈ 所以0.037<σ<0.075
综上可见概率论与数理统计以及其他数学学科对于我们专业来说的的重要性，也让我们了解了概率论与数理统计在环境中的应用，学习这门课不仅仅是学习其中的内容，也交会我们如何将现实问题与理论相结合，找到科学有效的解决方法，培养了我们的思维逻辑能力。
在今后的环境保护及建设工作中,我们常常会遇到许多复杂的问题,需要我们应用在大学所学的知识以及自学的知识去解决它们。
所以，除了专业课，这些基础课程也要学好才能为将来的工作打下坚实的基础。