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环境工程 (MSc Environmental Engineering)
- 核心：水污染控制、大气污染、废物管理、环境流体力学，侧重工程技术解决污染与健康问题。
环境工程与数据科学 (MSc Environmental Engineering with Data Science)
- 核心：环境工程原理 + 数据科学、机器学习、统计建模，培养 AI 解决环境工程问题的能力。
- 核心：水资源系统、水文模型、可持续管理、水安全。
- 水文与水资源管理 (MSc Hydrology and Water Resources Management)

2. 生态与生物多样性类（生命科学学院 - Silwood Park 校区）

隶属于 “Living Planet” 项目体系，均为 1 年制：

生态应用 (MSc Living Planet: Ecological Applications)
- 核心：应用生态学、生态修复、保护实践、野外技能。
生态学、进化与保护 (MSc Living Planet: Ecology, Evolution and Conservation）
- 核心：理论生态学、种群动态、进化生物学、生物多样性保护。
生态与进化计算方法 (MSc Living Planet: Computational Methods in Ecology and Evolution)
- 核心：数据科学、统计、机器学习、数学模型，量化分析生态问题。
分类学、生物多样性与进化 (MSc Taxonomy, Biodiversity and Evolution)
- 核心：物种鉴定、系统分类、博物馆研究、生物多样性评估。

3. 环境技术与政策类（自然科学学院 / 环境政策中心）

环境技术 (MSc Environmental Technology)
- 学院：自然科学学院（生命科学系）
- 核心：跨自然科学、社会科学与工程，研究可持续环境管理。
- 8 大方向：
  - 商业与环境 (BE)
  - 环境评估与管理 (EAM)
  - 环境经济与政策 (EEP)
  - 能源政策 (EP)
  - 环境资源管理 (ERM)
  - 全球环境变化与政策 (GECP)
  - 综合水管理 (IWM)
  - 城市可持续环境 (USE)

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1. 环境工程类（工程学院 - 土木与环境工程系）

环境工程 (MSc Environmental Engineering)
- 核心：水污染控制、大气污染、废物管理、环境流体力学，侧重工程技术解决污染与健康问题。
环境工程与数据科学 (MSc Environmental Engineering with Data Science)
- 核心：环境工程原理 + 数据科学、机器学习、统计建模，培养 AI 解决环境工程问题的能力。
- 核心：水资源系统、水文模型、可持续管理、水安全。
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2. 生态与生物多样性类（生命科学学院 - Silwood Park 校区）

隶属于 “Living Planet” 项目体系，均为 1 年制：

生态应用 (MSc Living Planet: Ecological Applications)
- 核心：应用生态学、生态修复、保护实践、野外技能。
生态学、进化与保护 (MSc Living Planet: Ecology, Evolution and Conservation）
- 核心：理论生态学、种群动态、进化生物学、生物多样性保护。
生态与进化计算方法 (MSc Living Planet: Computational Methods in Ecology and Evolution)
- 核心：数据科学、统计、机器学习、数学模型，量化分析生态问题。
分类学、生物多样性与进化 (MSc Taxonomy, Biodiversity and Evolution)
- 核心：物种鉴定、系统分类、博物馆研究、生物多样性评估。

3. 环境技术与政策类（自然科学学院 / 环境政策中心）

环境技术 (MSc Environmental Technology)
- 学院：自然科学学院（生命科学系）
- 核心：跨自然科学、社会科学与工程，研究可持续环境管理。
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  - 环境评估与管理 (EAM)
  - 环境经济与政策 (EEP)
  - 能源政策 (EP)
  - 环境资源管理 (ERM)
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