中国几千年以来,关于“衣食住行”的变迁!

本文探讨了人类居住环境的历史变迁,从原始的洞穴到现代的别墅,展现了居住条件如何随社会发展而进步。文章还提到了中国古典建筑的独特魅力及其与地域的关系,以及21世纪人们在居住选择上的多样化趋势。

 

我们今天就今天来说一说衣食住行里面的“住”。在历史演变的过程当中,住是变化最大的,由刚开始的洞穴到现在的高端的豪华别墅。

原始人长期居住在洞穴里面,天然的洞穴能够遮风挡雨,驱热御寒,成为一个良好的避风港,实在是一个最佳的选择。

 

最具中国特色的建筑,应该就是在后来,人类在逐渐发展起来之后,中国古典建筑,就算是现在也不落伍,中国古建筑是根据所处的地域不同,决定建筑的风格、空间的的划分。像苏州园林,建筑主要是长廊房中房,楼中楼的样式所建筑的,而在一些山区,房子大多是吊脚楼,一楼放杂物,二楼才住人。

 

 

 

50年代住草房60年代住小土房,就是很多人住在一起,几家人共用一个厨房。

 

21世纪,人们居住的选择更多了,有别墅,有商品房,有花园小区。随着人们的生活水平的提高,在居住时,要求就更高了。

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转载于:https://my.oschina.net/u/3769875/blog/1623097

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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