一 学科平台课程 1 《工程制图》 3 《土木工程材料》 4 《土木工程材料实验》 5 《工程测量》 6 《工程测量实验 B》 二 专业课程 1 《理论力学》 2 《材料力学》 3 《材料力学实验》 4 《混凝土结构基本原理》 5 《混凝土结构基本原理》 6 《土力学》 7 《钢结构基本原理》 8 《结构力学》 10 《工程地质》 11 《流体力学》 12 《土木工程试验》 13 《基础工程》 14 《工程项目管理》 15 《土木工程概论》 16 《工程造价》 17 《建设法规》 三 个性化发展课程 1 《房屋建筑学 A》 2 《土木工程施工》 3 《混凝土与砌体结构设计》 4 《高层建筑结构与抗震》 5 《岩石力学》 6 《地下建筑结构》 7 《岩土工程施工技术》 8 《地基处理》 9 《岩土工程勘察及测试技术》 10 《路基路面工程》 11 《路基支挡工程》 12 《道路勘测设计》 13 《桥梁工程》 14 《路桥施工及组织管理》 15 《桥梁检测与维修加固》 16 《工程项目管理》 17 《工程监理概论》 18 《企业文化》 19 《土木工程施工验收》 20 《环境保护概论》 21 《工程监理概论》 22 《BIM 技术与应用》 23 《工程伦理》 24 《工程结构荷载与设计》 25 《工程美学》 26 《装配式建筑》 27 《建筑设备》 28 《桥梁概念设计》 29 《钢桥及组合桥》 30 《隧道工程》 31 《边坡工程》 32 《桥梁抗震与抗风》 33 《科技论文写作》 34 《结构设计软件应用》 35 《岩土设计软件应用》 36 《桥梁结构电算与软件应用》 37 《弹性力学及有限元》 38 《土木工程技术创新》 39 《土木工程学科前沿》 40 《数字测绘》 41 《土木工程项目创新设计》 四 实践环节

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

人是环境的产物，组成人体的物质都来自环境，在自然界，目前已知天然存在的化学元素有92种，在人体内已发现81种； 人体的化学元素组成，在种类和含量上都与地壳表层的元素组成密切相关。由于地壳表面化学元素分布的不均匀性，使得某些地区的水和/或土壤中某些元素过多或过少。当地居民通过饮水，食物等途径摄入这些元素过多或过少，而引起某些特异性疾病，称为生物地球化学性疾病，又称地方病(endemic diseases)。 生物地球化学性疾病的判定： 1. 疾病的发生有明显的地区性； 2. 疾病的发生与地质中某些化学元素之间有明显的剂量反应关系

本书面向地理问题，基于Excel软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法，如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现，但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创，在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年，获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝

一、 地球空间模型描述 为了深入研究地理空间，有必要建立地球表面的几何模型。根据大地测量学的研究成果， 地球表面几何模型可以分为四类，分述如下： 第一类是地球的自然表面，它是一个起伏不平，十分不规则的表面，包括海洋底部、高 山高原在内的固体地球表面。固体地球表面的形态，是多种成分的内、外地貌营力在漫长的 地质时代里综合作用的结果，非常复杂，难以用一个简洁的数学表达式描述出来，所以不适 合于数字建模；它在诸如长度、面积、体积等几何测量中都面临着十分复杂的困难

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用