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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。

岁月的沉淀：六十岁的她们，依然风華正茂

六十岁，对于许多人而言，是生命中一个重要的转折点。它象征着丰富的人生阅历，也意味着对岁月的深刻感悟。对于高龄的中老年女性来说，這个年龄更像是一个新的起点，一段自我发现与蜕变的旅程。她们不再是青春少女，不再是年轻夫人的身份标签，而是以一种全新的姿态，迎接生活的每一个细节。

这些年，她们经歷了事业的起伏、家庭的繁忙、子女的成长，甚至也面对过身体的变化和健康的挑战。正是在这些经历中，她们学會了坚韧、包容和自我尊重。每一道皱纹，似乎都讲述着一段故事，每一根白发，都是岁月赋予的智慧标记。在这个特殊的年纪，她们更懂得享受生活的点滴，懂得照顾自己。

健康的生活习惯成为她们日常的追求，合理的饮食、坚持运动，成为不可或缺的生活元素。她们喜欢在阳光明媚的早晨做瑜伽，喜欢在芳香四溢的园艺中寻找快乐，也喜欢在书香中感受宁静。

社交圈的丰富也让她们的生活焕发新的光彩。茶余饭后，约上三五好友，品茶聊天，共度美好时光。参加书画、舞蹈、手工藝课程，不仅丰富了生活，也巩固了人际关系。一场场兴趣小组的交流，使她们的心灵更加满足，也让自己在这个年纪依然保持旺盛的生命力。

不难发现，六十岁的她们，已经学会了用一种成熟的眼光看待自己和世界。她们明白，自我价值的实现不在于外在的光鲜亮丽，而在于内心的丰富和勇于追求的勇气。无论是作为家庭的支柱，还是作为个人的独立个体，她们都用自己特有的方式诠释着一种别样的精彩。

总结来看，六十岁的她们，依然在不断探索。她们用智慧和勇氣坚守着对生活的热爱，把握每一个可以绽放的瞬间。未来的日子，与其说是岁月的馈赠，不如说是她们用行动书写的灿烂篇章。这是一个关于成长、坚持与优雅的故事，也是无数中老年女性心中那份永不凋谢的光辉。

焕发新生：中老年女性的美丽与自我实现

随着年岁的增長，许多女性开始重视内在的美，更加关注精神层面的满足。在六十岁这个节点，她们不再纠结于年龄带来的限制，而是积极探索生活的多彩可能。美丽不再是年轻时追求的单一标准，而是一种由内而外的自信和从容。

美容养颜早已成为这些女性日常生活的一部分，不同的是，她们更偏向于自然、健康的美容理念。多食用富含抗氧化剂的水果与蔬菜，选择天然有机的护肤品，不仅呵护肌肤，更是在呵护自己的身體和心灵。她们坚信，真正的美丽，源自健康的生活習惯和积极的心态。

另一方面，精神层面的丰富更讓她们散发魅力。阅读，是她们的日常必修课。涉猎各种文学、歷史、艺术书籍，不仅增長见识，也丰富内心世界。参与公益、志愿服务，她们用行动回报社会，用愛心温暖他人。这些经历让她们感受到生命的意义，也让自身价值得以體现。

在个人成長方面，很多女性选择了新的兴趣爱好甚至学业。在書法、绘畫、音乐、舞蹈等领域，她们找到了属于自己的舞臺。一些人还利用这个年龄段实现了职业转型或创业梦想，开设手工藝店、文化讲座、养生咨询，令人敬佩不已。这不仅提升了自我价值，也赢得了年轻一代的尊重与喜爱。

家庭生活中，她们依然扮演着重要角色。作为子女的导師、孙辈的引导者，她们用自己的智慧传递价值观。更重要的是，在家庭中，她们拥有更多的自主权，追求自我時间的安排，从而实现身心的平衡和满足。

而对于未来，她们满怀期待。如今的她们，更懂得珍惜每一段时光，积极规划退休后的人生。在旅行、学习、创業、休养中，她们不断寻找属于自己的快乐源泉。带着满腔的热忱，她们相信岁月是最好的老師，也是在不断尝试中绽放的花朵。

总而言之，六十岁的她们，以一种全新的姿态面对人生，展现出由内而外的美丽和自信。她们的人生不止于年龄的数字，而是一场由智慧、勇气和热情汇聚成的盛大演出。每一个她们，都值得被尊重和欣赏，因为她们用自己的方式，诠释着——生命的每一段都值得精彩。

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 罗昌平 摄

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