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WORLDDEM – 一种新型全球基础层
WORLDDEM – 新型全球基础层 G. Riegler、S. D. Hennig、M. Weber 空中客车防务与航天 – 地理情报，88039 Friedrichshafen，德国 - (gertrud.riegler、simon.hennig、marco.weber)@astrium.eads.net 关键词：WorldDEM、TanDEM-X 任务、高质量全球数字高程模型 摘要：空中客车防务与航天的 WorldDEM™ 提供具有空前质量、准确性和覆盖范围的全球数字高程模型。该产品在 12m x 12m 栅格中的垂直精度为 2m（相对），优于 6m（绝对）。其精度将超过任何现有的全球卫星高程模型。WorldDEM 是一项改变游戏规则的颠覆性技术，将定义全球高程模型的新标准。德国雷达卫星 TerraSAR-X 和 TanDEM-X 在太空中形成高精度雷达干涉仪，并为 WorldDEM 获取数据基础。这项任务与德国航空航天中心 (DLR) 联合执行。空中客车 DS 完善了数字表面模型（例如编辑采集、处理工件和水面）或生成数字地形模型。提供三个产品级别：WorldDEMcore（处理输出，不应用任何编辑）、WorldDEM™（保证无空隙地形描述和水文一致性）和 WorldDEM DTM（代表裸地高程）。精确的高程数据是任何精确地理空间产品的初始基础，特别是在基于它进行多源图像和数据集成时。融合数据可提高可靠性、增强置信度并减少歧义性。本文将介绍产品开发活动的现状，包括生成这些活动的方法和工具，如地形和水体编辑以及 DTM 生成。此外，还将介绍对 WorldDEM 产品的验证和确认研究。1.简介 数字高程模型 (DEM) 是许多商业和科学活动的关键，例如用于分析和预测环境和地球物理过程或事件，以进行危机干预规划，如洪水和风险测绘，用于水文、林业、多源地理数据正射校正和测绘、基础设施规划和导航等应用。例如，在石油和天然气业务中，高程信息对于进行石油和天然气田的可行性研究、勘探、开发和管理至关重要。高程模型的质量和可靠性至关重要。对高程信息的可用性、覆盖范围、准确性和同质性的要求日益提高。如今，市场上有许多来自各种机载和星载系统的 DEM 产品。大面积高度信息，尤其是全球 DEM，通常是来自各种来源的数据的拼凑，其中包含许多不同精度、分辨率、时间差、格式和投影的不同数据。结果很难统一，地球上每个点的质量也都不一样（Gantert 等人2011 年）。从 TanDEM-X 任务期间获取的 TanDEM-X DEM 衍生的 WorldDEM 是第一个来自同一来源的全球极点到极点数字高程模型。TanDEM-X 任务（TerraSAR-X 数字高程测量附加组件）是在德国航空航天中心 (DLR) 和空中客车防务与航天公司之间的公私合作伙伴关系 (PPP) 下实现的。空中客车 DS 拥有该数据的独家商业营销权，并负责根据全球商业用户的需求调整和完善高程模型 (Riegler 2013)。
EEG-fNIRS 研究
要揭示人类大脑如何编码和约束词语，必须识别形态语义加工背后的复杂神经认知机制。形态加工涉及对给定词语的内部形态信息和结构的心理操作，整个过程总是与语义分析交织在一起（Chung, Tong, Liu, McBride-Chang, & Meng, 2010 ; Ip et al., 2017）。迄今为止，尽管形态学在字母语言处理中的作用已得到广泛探索（例如，Bölte、Jansma、Zilverstand和Zwitserlood，2009；Carrasco-Ortiz和Frenck-Mestre，2014；Leminen、Smolka、Dunabeitia和Pliatsikas，2019；Schremm、Nov en、Horne和Roll，2019），但尚不清楚中文形态学在阅读过程中如何表现。由于超过 70% 的中文词是由两个或三个构成字/词素复合而成的，因此书面中文通常被描述为形态音节（DeFrancis，1989），其中每个字对应一个音节/词素。因此，亚词汇层次的构成词素可能在介导词汇获取和整词加工中发挥重要作用。最近，越来越多的研究证明了汉语复合词阅读中词素效应和亚词汇加工的心理现实（例如，Huang, Lee, Huang, & Chou, 2011; Huang, Lee, Tsai, & Tzeng, 2011; Zhao, Wu, Li, & Guo, 2017 ; Gao, Wang, Zhao, & Yuan, 2021 ）。然而，在汉语词汇阅读过程中，人类大脑如何编码形态约束的时空特征仍不清楚。有趣的是，有人将并列复合词（如“花草”、/faa1 cou2/、flower 和 grass、plant）嵌入视觉启动词汇决策任务中，研究了汉语形态结构加工的时间进程和时间特征（Chung et al.，2010）。事件相关电位（ERP）结果显示，纯形态结构效应仅在220 至300 毫秒的时间窗内检测到（额叶P250/P2效应），而经典的N400语义启动效应（表现在中央顶叶电极点）能够指示语义记忆网络的激活，这表明形态结构可能在早期复合词阅读过程中自动调节语义加工（Pylkköanen & Marantz，2003；Pylkköanen、Feintuch、Hopkins & Marantz，2004）。另一项研究也表明，具有相同形态结构的词对比具有不同结构的词对引起的 P2a 波幅更大（在额叶部位为 150 至 180 毫秒）（顾，余，马，2012）。这些发现表明，在汉语复合词阅读的早期阶段可能存在形态结构加工成分，并且独立于后期的词汇语义加工。然而，与早期加工理论（如 P250/P2、P2a）相反，最近的一系列研究表明，汉语形态加工在词汇后层面上暗示着有意识的过程（Allen、Badecker 和 Osterhout，2003；Newman、Ullman、Pancheva、Waligura 和 Neville，2007）。例如，研究发现，形态生产力较高的词（即从属结构）会引发明显更大的 P600
量子引力理论探索中对奇点的四种态度
奇点在基础物理学的最佳理论中占有重要地位：量子场论（QFT）是粒子物理学标准模型的框架，描述了所有基本粒子和力，而广义相对论（GR）将引力描述为时空的曲率。这些奇点有多种类型，引发了人们对它们对这些理论的地位和未来理论发展所暗示的不同诊断。然而，至少其中一些被标准解释为促使人们寻找一种更基本的理论：量子引力（QG）。此外，这些奇点在广义相对论和量子场论中的出现通常被认为表明了量子引力的某些特征，这些特征将使非基础理论中的奇点不再成为问题；也就是说，人们期望新理论将解决或消除特定的奇点，并解释它们在当前理论中的出现。因此，奇点通常不仅被视为寻找新理论的动机，而且还为该理论的形式提供了宝贵的见解。鉴于缺乏可用于辅助其发展的经验动机、指导原则和约束，这一点对于寻找量子引力场至关重要。鉴于奇点的重要性和潜在价值，值得更彻底地研究奇点在广义相对论和量子场论中的意义，以了解它们对寻找量子引力场有何启示。特别有趣的是，对比这些理论对不同奇点的不同态度，并探究对量子引力场的推测含义是否有充分的动机。这是本文的目的。我们首先考虑广义相对论中的两种时空奇点：测地线不完备性（§2.1）和曲率奇点（§2.2）。关于广义相对论中这些奇点的意义，物理学界和哲学界的主流态度已经存在分歧。在物理学中，时空奇点通常被认为代表广义相对论的“崩溃”，因而指出需要量子广义相对论。我们在哲学中发现了相反的态度，因为一些著名文献试图明确广义相对论“崩溃”的意义，却找不到任何可以指责该理论不完备的答案。我们概述了一些论据，说明为什么每一种类型的奇点都可能被认为是有问题的，从而需要加以解决。特别是，§2.3 提出了一个论据，说明曲率奇点如何可能被认为是广义相对论“崩溃”的信号，我们认为这在哲学文献中一直被低估了。然后，我们考虑 QFT 中的两种奇点：紫外发散，通常被认为源于使用微扰理论（§3.1）；以及朗道极点，紫外发散，通常被认为不是源于使用微扰理论（§3.2）。接下来（§3.3），我们考虑在量子场论的框架下以微扰方式处理广义相对论中的发散（即与爱因斯坦-希尔伯特作用的不可重正化相关的发散），以及渐近安全场景提出的潜在解决方案。在§3.4中，我们发现了对量子场论奇点的四种可能立场。这四种立场是当前理论中对奇点的四种更一般态度的案例。在§4中，我们概述了对奇点的四种态度，这主要基于对物理学文献的调查。虽然似乎普遍一致认为至少一些奇点必须或将会被重正化，但这并不意味着我们对奇点的态度是绝对的。
俄罗斯代表形容词构造的二元组的定量方法
natalia bobkova - Clle，CNRS和ToulouseUniversitéde toulouseJaurèsFabioMonterni - Clle，CNRS和ToulouseJeanJaurès大学摘要本文致力于罗素（Russian）派生形容词中的后缀之间的竞争。，它提出了基于俄罗斯国家语料库的大规模定量分析。它的主要目标是为确定确定这些衍生物中后缀选择的属性做出贡献。俄罗斯的代名词形容词派生使用了各种各样的指数。其中大多数是三个主要后缀的语音变体（扩展）-n-， - SK-和-OV-。后者可以被认为是基本的，构成了我们分析的重点。为这项研究构建了两个数据集，其中一个包含上面的后缀之一，一个更具体的包含Doublet的数据集，即形容词在同一基础上具有不同后缀。通过各种统计模型分析了两组的数据。我们的结果在全球范围内提供了对先前文献中先前进行的观测值的定量确认。特别是，我们表明-n-在俄罗斯的衍生系统中占有特定的位置，因为它的生产力较低，其衍生物倾向于较不透明，并且更容易显示词汇化的含义，这些含义指向朝向定性 - 相关语义谱的定性极点。- SK-和 - OV-更可能形成双重峰（附着在相同的基础上），这是一个进一步的论点，支持它们之间更大的同质性，而不是-n-。关键字：俄语，衍生形态，代表形容词，定量语言学，语料语言学，统计方法的统计方法1.引入俄罗斯名词中形容词的推导是观察和分析词缀竞争的有趣基础。代名词形容词（我们可能在全球范围内将其表征为具有关系价值）实际上可能是通过这种语言来得出的，主要是通过三种不同的后缀 - n-， - sk-和 - ov-或多个变体，基本上扩展了后者的变体。文献中已经进行了几次尝试，以隔离确定选择一个或其他后缀 /变体的因素，以绝对或倾向（参见< / div>）Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。 确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。 然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。 我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。 我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。 特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即>Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即形容词在同一底座上用不同的后缀构建。实际上我们将表明的是，对双重组的研究可能会阐明系统的全球动态，特别是当这样的
新南威尔士州降雨司机的评论
图1：澳大利亚季节性降雨区。中位年降雨量（基于1900年至1999年的100年期）和季节性降雨的发生（与5月至10月相比，11月至4月的降雨量比中位降雨的比率）用于识别六个主要区域；夏季主导（潮湿的夏季，干燥的冬季），夏季（潮湿的夏季，低冬季降雨），统一（无晴朗的季节性），冬季（潮湿的冬季，低夏降雨），冬季占主导地位（潮湿的冬季，干燥的夏季）和干旱（低降雨）。来源：气象局http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/climate_averages/climate-classifications/index.jsp。2图2：1900年至2022年之间的新南威尔士州和澳大利亚首都地区的年降雨量。1961 - 1990年之间的平均降雨量为556.2mm。资料来源：气象局； http://www.bom.gov.au/climate/ 3图3：2000年至2019年之间的4月至10月的降雨十分位于1900年至2019年的整个降雨记录。注意最近的湿年（2020，2021，2022）不包括在内。来源：http：//www.bom.gov.au/state-of-the-climate/。4图4：高分辨率（季节性 - 年分辨率）氢气候（降雨和/或温度）代理的位置。来源：Steiger等。24 5图5：在1000至2000 CE之间的每105年期间干燥，中性和潮湿年的比例。来源：Flack等。21 6图6：天气尺度天气的示意图和气候变化模式，对于新南威尔士州的降雨至关重要。来源：气象局。来源：https：//takvera.blogspot.com/2014/01/warming-may-spike-when-pacific-decadal.html。8图8：过去2000年的IPO时间赛。a）扩展法律圆顶IPO重建和Buckley等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。 黑线是使用Folland索引的观察性IPO。 来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。 11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。 每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。 仅显示95％水平的相关性。 数据周期：1889年至2006年。 来源：Risbey等5。 12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。 来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。 来源：气象局。 16图13：南环模式。 a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。 使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。 来源：Hendon等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。黑线是使用Folland索引的观察性IPO。来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。仅显示95％水平的相关性。数据周期：1889年至2006年。来源：Risbey等5。12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。来源：气象局。16图13：南环模式。a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。来源：Hendon等。赤道膨胀和中纬度西风带（由蓝色和红色箭头指示）的极点收缩的变异性以SAM为特征。b）季节性马歇尔山姆指数。来源：https：//climatedataguide.ucar.edu/climate-data/marshall-southern-nular-annular-mode-mode-sam-index-station-17图14：SAM对澳大利亚每日降雨的影响。每个澳大利亚季节正面和负SAM（SAM+减去SAM-）之间的每日降雨（阴影）和850-HPA风（向量）差异。在每个面板的右上列出了SAM的正和负阶段的天数。仅在复合每日异常与95％水平的零差异显着不同的情况下提供阴影。89 18图15：使用Marshall指数，代表代表印度洋偶极子的ElniñoSouthern振荡和偶极模式指数（DMI）的Marshall指数，海洋Niño指数（ONICNIño指数（ONI））的季节平均指数。年对应于十二月。*注意MAM图是年 + 1（例如MAM 2009代表2010年3月至5月的时期）。改编自Udy等人。82 21图16：东海岸旋风子类型。左 - 旋风簇轨道。右 - 第75个百分点降雨。来源：Gray等。115 22