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。

长期暴露在這种环境中，可能影响注意力、睡眠、情绪，甚至让人对现实生活的感知变得模糊。于是，建立健康的网络娱乐消费边界就成了必修课。边界不是限制快乐，而是让我们更清晰地知道什么对自己真正有益，哪些时间段更适合放松，哪些内容适合学習与启发。

第一步，给自己设定一个“内容预算”。预算并不是禁止娱乐，而是给每天、每周多少时间留给高质量的内容设定一个目标，并尽量遵守。可以规定：每天最多观看两集電视剧、一个长文或纪录片的时间，或者将碎片化的浏览限定在15-20分钟内。形成习惯之后，你会发现自己更多地掌控节奏，而不是被突发的视频流牵着走。

第二步，学会快速判断一段内容的质量。优质内容往往具备以下特征：真实性或可验证性、深度与细节、明确的出处、伦理与边界感、创作者的责任感、对受众的尊重。日常评估时，可以问自己：这段内容来源可靠吗？信息是否有证据支持？是否避免了对个人的攻击、煽动或误导？如果答案多為否，最好放回收藏夹，改看更可靠的资料。

第三步，善用工具与习惯来减少无效浏览。可以在浏览前设定一个清单，把“今晚要看的内容”写下来；浏览时尽量避免打开多任务的应用，專注于手中這一个内容。浏览结束后，把值得反思的点记下来，哪怕只有一句话，也能帮助你把娱乐转化为记忆与学習。建立“内容日记”并不繁琐：写下你对所看内容的三点感受、一个学到的知识点，以及一个你愿意进一步研究的问题。

随着时间推移，这份简短的记录會成为你的数字素养的证据。

第四步，关注创作者的伦理与边界。选择那些尊重观众、透明披露信息来源、对评论区管理有明确规则的账号或平臺。你也可以支持那些在内容中提供多元视角、鼓励理性讨论的创作者。

关注自己的情绪信号。娱乐是為了休息、放松和获得启发，而不是为了逃避现实或产生焦虑。当你在浏览过程中感到焦虑、愤怒或疲惫，暂停，喝口水、走动一下，给自己一个清晰的呼吸节奏。

这就是第一步的框架。像许多生活技能一样，健康的网络娱乐消费需要练习与坚持。我们来看看如何把这些原则落地到一个可执行的计划中，讓每天的选择更聪明，也让生活中的其他领域得到更多的時间与能量。把原则落地需要一个可执行的行动方案。

下面是一份可操作的两周到一个月的计划，帮助你把第一部分的原则变成日常习惯。

第一周：设定底线与時间块。每天固定一个观看时段（如晚饭后30分钟），合上不相关的应用，将注意力集中在精选内容上。制作一个“今日清单”：列出1-2部你想观看的高质量内容，以及1条你想深入了解的主题。遇到弹出式推荐时，先执行清单，再决定是否继续。

与此開始记录感受：看完后你是轻松、还是焦虑？记录两点收益与一条改进点。

第二周，完善内容筛选与日记机制。将日记改為结构化模板：内容标题、来源、时长、核心价值、你学到了什么、下一步的行动。给每条内容打分，设定一个“跳出阈值”，当分数低于阈值时，放弃。

第三周，扩展多元与反思。尝试跨领域的内容，如纪录片、科学科普、技能教程、艺术创作等。观察不同类型内容对情绪与思维的影响，记录哪些类型让你感到灵感，而哪些让你感到疲惫。渐渐形成自己的“高质内容清单”。

第四周，巩固与家人朋友的边界沟通。把你的新习惯分享到家人朋友，寻求互相支持。学习如何优雅地拒绝不合适的内容推荐，开启个性化推荐的屏蔽与过滤。

隐私与安全方面，也可以做一轮自检：检查應用权限，避免把个人照片、位置、通讯录等信息暴露给不必要的应用；了解平台的隐私条款与数据使用方式；在公開场合避免分享个人敏感信息。

最后阶段，评估结果：你会发现睡眠更规律、专注力更稳定、情绪波动减少。记住，娱乐的目标是丰富生活、拓展视野，而不是消耗时间。你可以把这份计划变成一个可复用的工作模板，随时在生活中调整。

如果你愿意，我可以根据你的日常时间表帮助你把计划进一步定制成每日清单，确保你在忙碌的日子里也能坚持。

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 张宏民 摄

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