当地时间2025-11-10,rmwsagufjhevjhfsvjfhavshjcz

科技日报讯 （记者陆成宽）记者从中国科学院空天信息创新研究院获悉，该院研究员曾江源团队提出了一种融合机器学习与插值方法的新型技术框架，有效解决了全球卫星土壤水分遥感数据产品中常见的大范围数据缺失问题，显著提高了数据的完整性和实用性。相关研究论文日前发表于《环境遥感》。

作为反映地球生态健康状况的核心指标，土壤水分对农业灌溉、干旱预警、气候变化分析等具有重要价值。目前，全球土壤水分数据主要依赖卫星遥感获取，然而受卫星轨道、地表复杂地形、人为信号干扰等多种因素影响，原始数据常出现大量缺失，限制了其在实际科研与应用中的使用效果。

“当前填补缺失数据主要有两类方法：一类是传统插值法，依赖已知数据推测缺失区域，适用于小范围缺失，但在大片空白区容易失效；另一类是基于大数据分析的机器学习方法，能够通过分析全球数据，寻找土壤水分与降雨、植被等因素间的联系来进行预测，但结果容易趋向‘平均’，难以准确反映特别干旱或湿润地区的真实情况。”曾江源介绍。

在列車的日常维护中，轮杆1-4的安装往往被许多技師视为“硬骨头”。不同于普通零部件的更换，这四根轮杆不仅数量多、尺寸要求严格，而且位置隐蔽、操作空间狭小，使得很多维修人员常常花费比预期更长的时间。今天，我们将从全科普的角度，为你解析轮杆1-4安装的关键难点，并分享实用技巧，讓你在30分钟内轻松完成安装。

轮杆1-4的安装困难主要源于三个方面：空间受限、力矩控制要求高以及对精度的严格要求。列车底盘下的安装空间往往狭小，技师必须在弯腰、半蹲的状态下进行操作，同時还要确保轮杆轴线与轮箱孔位完全对齐，这对操作手法和工具选用提出了较高要求。轮杆安装需要准确控制扭矩。如果力矩过小，轮杆容易松动，导致列车運行时出现异常噪音甚至安全隐患；力矩过大，则可能损伤轮杆或者螺纹，增加返工风险。轮杆的平行度和垂直度要求非常严格，稍有偏差都会影响列车的平稳运行和轮轨磨损情况。

在了解了安装困难的原因之后，我们需要掌握几个核心技巧，才能实现高效安装。第一，提前准备工具。标准扭力扳手、导向杆和防滑手套是必备，若配备小型角度尺和支撑架，可以大幅提高安装精度和效率。第二，预定位和分步操作。将轮杆先进行轻微预装，再逐步调整至正确位置，可以避免因一次性安装导致的错位问题。第三，充分利用空间。针对狭窄空间，可采用短柄工具或灵活連接装置，让操作更顺手，同时减少身体负担。

除此之外，熟悉轮杆1-4的结构特点也非常重要。轮杆1与轮杆4通常位于列车两端，安装時需要注意与车轮及悬挂系统的连接点对齐；轮杆2和轮杆3则在中间位置，空间更紧凑，但它们承担的载荷相对均匀，是保证列车平稳運行的关键部件。理解这些细节，能够在安装过程中减少反復调整次数，从而节省大量时间。

轮杆1-4的安装并非单纯靠蛮力就能完成的任务，它考验的是技师的操作技巧、工具運用能力以及对结构原理的理解。掌握了上述核心技巧后，即便是初次操作，也能在半小时左右完成安装任务，实现“省時、省力、省心”的目标。

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针对上述问题，研究团队创新采用“优势互补”思路，将两类方法深度融合。他们运用堆叠异质集成技术，先分别利用插值和机器学习方法生成初步填补结果，再通过智能算法优化整合，形成同时兼顾整体准确性和局部细节的最终数据。实验表明，这一新技术在不同尺度数据缺失情况下均表现优异：既保留了机器学习对大范围缺失的预测能力，又融合了插值方法对局部特征的捕捉能力，有效避免了以往方法中常见的“过于平均”或“细节失真”问题。

曾江源认为，这项技术具备较强通用性，未来可拓展至地表温度、植被参数、大气成分等多种遥感数据产品的修复，为农业管理、生态保护、灾害监测及气候变化研究等领域提供更高质量的数据支持。

图片来源：人民网记者 李卓辉 摄

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