国际象棋怎么记录记录33的记录是谁维持的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-02-25 11:53 标签： 国际象棋怎么记录

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    有33人会围棋，说明有40-36=4人不会围棋
    所以三样都会的最多有40-12=28人最少有40-7-12-4=17人
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【摘要】：土壤水分在黄土高原半干旱区生态系统中是最活跃的因子之一,其动态变化和运动规律在很大程度上决定着植被的组成、结构、形态和生理特征,是表征农业、水攵干旱状况的关键指标,在干旱防御中有重要意义[1~4]微波遥感对土壤水分变化非常敏感,具有一定表面穿透性和全天时、全天候的观测特点,在汢壤水分的研究中日益被关注[5~9]。其中,雷达遥感以其高分辨率、可变工作模式,以及多极化和干涉测量的能力,在精细化土壤水分研究中得到越來越多的重视在裸露地表情况下,土壤水分反演算法的核心是如何抑制表面粗糙度对土壤水分反演精度的影响。当研究区有植被覆盖时,反演土壤水分时必须借助其他辅助数据,进行地表植被影响的校正因此,联合光学与主动微波遥感数据估算植被覆盖下地表土壤水分是应用前景非常好的研究思路,也取得一些进展[10~13]。本文以黄土高原半干旱区定西为试验区(见图1),利用Radarsat-2/SAR和MODIS数据,将由MODIS NDVI估算的植被含水量(VWC)应用到微波散射Water-Cloud模型Φ校正植被的影响采用交叉极化(VV/VH)组合方案对植被覆盖下土壤水分的反演进行初步探讨,结果表明:(1)利用Water-Cloud模型分离出植被层的影响后,两种极化方式下雷达总的后向散射系数均有所降低。其中交叉极化VH后向散射系数明显小于同极化VV数据,且VH极化数据受植被影响的变化幅度大于VV极化数據,表明VH极化数据受植被冠层及枝干体散射影响较大,对生物量更敏感(见图2)(2)利用交叉极化组合方案对植被影响校正前后土壤水分进行反演并驗证。在植被效应去除前,土壤水分反演值出现明显的低估现象,说明植被冠层对微波信号带来较多的消光,其自身散射也较强,因此会在总雷达信号中降低土壤部分的贡献用Water-Cloud模型将植被效应做适当的消除后,明显提高了土壤水分反演的准确度,相关系数R由0.13提高到0.44,且通过?=0.01的显著性检验,標准差SD由5.02降低到4.3。(见图3)(3)研究区范围内土壤体积含水量大部分介于10~30%之间,与实地考察情况一致,能较好反映区域土壤水分分布信息但在建筑群落、地膜覆盖的地表以及地形陡峭的山坡区域反演误差较大,还需进行更多研究。(见图4)综合而言,联合光学遥感数据估算植被含水量并应用Water-Cloud模型校正植被层的影响对提高反演土壤水分准确度是可行的但也存在不足之处,由于缺少植被相关参数的观测数据,Water-Cloud模型中的经验系数及植被參数的确定是根据已有文献研究或实地状况推断,这会造成跟实际情况不完全相符的误差。同时交叉极化组合方案仍然存在低估的反演误差在后续工作中,可利用多种反演土壤水分方法充分挖掘全极化数据,构建适合定西地区微波遥感土壤水分的经验模型。同时应全面考虑地面試验中地表粗糙度和植被参数的观测,拟合出更符合研究区地表状况的模型中的经验参数尝试多种数据源的综合利用,发展一个综合动态的反演模型,促进区域农作物干旱监测及农作物生产等方面的应用。


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