CASA模型优点
casaxps作图说明解析
C 1s
8
CPS
6 C 1s
4 C 1s
2
C 1s
300
296
292
288 Binding Energy (eV)
284
C 1s
280
图4 经过分峰、拟合、含量计算后的xps精细谱
具体操作步骤
扣背底
分峰、拟合
含量计算
打开vms格式的窄谱文件，点击工作区使其处于激活状态，点击quantify 下面界面，点regions，再点creat，
Casaxps作图说明
制作人：赵华丽 刘玉萍
1.不同格式数据之间的转换
（1）将非filename.vms格式数据转换成filename.vms格式数据
Casaxps处理filename.vms格式的数据，我们的仪器可以直接给filename.vms
格式的数据，但一般情况下给出的是filename，不加任何后缀的文件，这种文件 可以用记事本，excel，origin等打开，但是不能用Casaxps打开，但是可以转换 成可以用casaxps打开的文件，转换方式如下：
将名称改为该位置处的 元素名称；如284左右为C1s
点creat出现下面界面后，如图中红箭头所指位置处，左右移动边界，选定要计算含 量的区域
得到如下图：按照此方法将其与需要计算含量的元素的区域画出来
在Annotation窗口下，点Quantification, 选上如图的选项，点Apply就会 得到含量报告。
谢谢！
在峰归属基础上，点击 Options →Elements→Periodic table→Find peaks， 宽谱上可能有的元素在周期表上为红色，选择想要计算元素含量的元素，点 击Creat Region ,就计算出了各个元素的含量，然后点击Clear all elements， 就得到了图2.
斯卡帕叠级设计手法
斯卡帕叠级设计手法
斯卡帕叠级设计手法（Scarpa Stacking Design）是一种建筑设计手法，由意大利建筑师卡洛·斯卡帕（Carlo Scarpa）创立。
这种设计手法强调在建筑物中将不同材料、形式和空间层叠组合，以创造独特而复杂的空间和视觉效果。
斯卡帕叠级设计手法的特点包括：
1. 层叠效果：斯卡帕通过将不同材料和形式堆叠在一起，创造出丰富多样的层次和效果。
这种叠加的效果可以应用于墙面、天花板、地板等各个方面，使整个建筑物具有立体感和动态感。
2. 材料的对比：斯卡帕善于将不同材料进行对比，如将粗糙的混凝土与光滑的玻璃、石材与金属等进行组合。
这种对比使得建筑物更加丰富和有趣，并且突出了每种材料的特点。
3. 细节的考究：斯卡帕注重细节的处理，在建筑物的每个角落都能看到他精心设计的细节。
他善于运用雕刻、镶嵌、铺贴等手法，使每个细节都成为建筑物整体设计的一部分。
4. 空间的流动：斯卡帕通过精心设计的空间布局和过渡，创造出流畅而连贯的空间序列。
他善于运用走廊、楼梯、平台等元素，使建筑物内部的空间流动起来，同时为人们提供了不同的视角和体验。
斯卡帕叠级设计手法在现代建筑中仍然具有一定的影响力，其独特的设计思想和精湛的技艺赢得了广泛的认可和赞誉。
CAXA制造工程师
•数控加工技术概述 •自动编程基础知识 •CAD/CAM系统简介
•CAXA制造工程师软件介绍
§1.1 数控加工技术概述
•数控加工的特点 : •数控加工过程 ：
§1.1.1 数控加工的特点 :
数控加工具有如下优点：
1 、提高生产效率； 2、不需熟练的机床操作人员； 3、提高加工精度并且保持加工质量； 4、可以减少工装卡具； 5、可以减少各工序间的周转，原来需要用多道工序完成的工件， 用数控加工可以一次装卡完成，缩短加工周期，提高生产效率。 6、容易进行加工过程管理； 7、可以减少检查工作量； 8、可以降低废、次品率； 9、便于设计变更，加工设定柔性； 10、容易实现操作过程的自动化，一个人可以操作多台机床； 11、操作容易，极大减轻体力劳动强度
插铣式粗加工:
适用于大中型 模具的深腔加工。采 用端铣刀的直捣式加 工，可生成高效的粗 加工路径。适用于深 型腔模具加工。
等壁厚粗加工：
针对铸造毛坯零件进行 粗加工。
等高粗加工：
较通用的粗加工方式，适用 范围广。可以指定加工区域，优 化空切轨迹。轨迹拐角可以设定 圆弧或Ｓ形过渡，生成光滑轨迹， 支持高速加工设备。
多笔清根：
生成角落部分的补加工刀具轨迹。
曲线加工：
清根补加工
区域补加工
等高补加工
加工仿真
加工仿真验证模块。
对加工过程进行模拟仿真。仿真过程中可以随意放大、缩小、旋转， 便于观察细节。
能显示多道加工轨迹的加工结果。 仿真过程中可以调节仿真速度。 仿真过程中可以检查刀柄干涉、快速移动过程(G00)中的干涉、刀具 无切削刃部分的干涉情况。 可以把切削仿真结果与零件理论形状进行比较，切削残余量用不同的 颜色区分表示。
全球排名前十的超现代设计隐世豪宅,顶级富豪们的度假首选
全球排名前十的超现代设计隐世豪宅，顶级富豪们的度假首选[2015-02-15]对于国内的顶级富豪来说，拥有自己的豪宅并不稀奇，但想要与国际富豪的生活品质接轨，光在闹市中拥有一套价值数千万甚至过亿的别墅还远远不够，很多世界顶级富豪都会拥有至少一处的私密隐世度假豪宅，用以远离尘嚣，享受只属于自己与家人的原始快乐。
这些别墅可以座落在岛屿、森林、湖畔、海边甚至是山巅，除了私密性以外，更重要的就是要有极高的设计感与舒适度，并且能够让房主最大限度的享受大自然所带来的真实自然的生态休闲体验。
当然，早些年国内富豪都热衷在国外买酒庄、买城堡，但是这些还是较为浅层次的生活品质追求，毕竟很大一部分的原因还是在于投资甚至是炫耀，真正的目的并不是自己度假休闲或是享受闲云野鹤般的悠然自得。
从某种程度上来讲，还是生活在相对物质追求的层面。
但是当经济基础已经到达一定层次，势必应该追求更高的精神层面的享受，而拥有属于自己的隐世度假豪宅绝对是那些真正功成名就的商界“大侠”们才能体会到的“退隐江湖”、“独孤求败”时的豪迈。
目前这样的隐世度假豪宅在国内还是相当少见的，尤其是从设计上来说与国际水平还相距甚远。
因此对于国内真正有消费实力的富豪来说，想要拥有这么一套现代主义隐世豪宅，可能最佳的选择还是在国外。
那么今天，我们就以曾荣获纽约MOMA博物馆十大全球最佳家庭住宅奖，位于西班牙马德里市郊森林中的Casa Levene为例，来向大家介绍一下真正的顶级现代隐世豪宅是什么样子的，住在这样的居所之中你所能享受的惬意人生又是何等的潇洒。
Casa Levene由设计师Eduardo Arroyo设计，曾荣获纽约MOMA博物馆十大全球最佳家庭住宅奖，并陈列在博物馆内。
该豪宅设计曾在2007年收到Technal公司的全球最佳个人住宅奖并登上过许多建筑杂志与书籍。
MOMA博物馆展示模型Casa Levene最大的亮点就是找到了人与自然的平衡点，豪宅设计在山林中，却没有破坏森林的整体环境和氛围，而居住者也可以尽情享受在这里居住的自然和现代生活。
蒙氏IC和Casa环境的创设
蒙氏IC和Casa环境的创设一．婴幼儿群体环境（IC）IC班的孩子是14~16个月已经走得很稳的孩子一直到2.5岁~3岁的孩子。
班里可以容纳12~15个孩子，AMI建议成人与孩子的比例是1:6。
在IC环境里，孩子是一个群体的生活，但仍处于自我建构的阶段。
所以我们需要建议家长每一天都尽量来群体生活环境，帮助孩子的群体生活建立团体意识。
这个环境中有一位成人须受过专业培训，还需要一位助理。
在这个环境中，仍有不同的区域来满足孩子不同的发展需求.睡眠区：每个孩子有自己独立的地板床或床垫。
睡觉是很个人的事情，让孩子学习自我安抚。
孩子可以学习自己铺床，也可以学习优雅和礼仪，照顾到他人的感受，不要发出太大的声音而影响他人，这就有自我控制的人类倾向的发展。
生理照顾区：1. 有一个洗手间，有空间存放孩子的私人换洗物品。
2. 有板条椅，孩子在换洗时可以自己坐下来操作。
3. 物品存放柜。
有每个孩子的空间柜，标好姓名，存放有孩子换洗用的衣物。
清洁对孩子是非常重要的事情，这过程中也有很多需要孩子学习的地方。
所以成人在这个过程中也非常重要。
孩子排便在身上，要让孩子知道这是很正常的事情，教孩子使用洗手间就是一个很好的契机。
孩子们可以在这个过程中学习独立，知道马桶在哪里，知道卫生纸在哪儿，知道如何洗手等等。
这些都是孩子走向独立的练习内容，对孩子来说是非常重要和有意义的教育。
工作区域：日常生活区里的工作是帮助孩子发展所有人类特质所需要的元素。
我们要关注孩子的能力及他的发展情况。
帮助孩子发展动作获得独立。
这个区域有四个小区域：1. 自我照顾：包括梳头、洗手、穿脱衣服、穿脱鞋、刷牙、衣饰框、倒水等。
孩子开始阶段需要老师的协助，慢慢地便能独立进行。
2. 环境照顾：包括给植物浇水、掸灰、洗布、扫地、擦桌子等，这些工作的设置需要根据地理文化和环境的差别而个性设置。
3. 优雅与礼仪：优雅和礼仪成人没有直接的示范，而是每时每刻都起到模范的作用。
空间面板模型-空间分析
空间面板模型1.1空间面板模型我们生活在时间和空间中，每个事件都在一定的时间和地点发生，因而可以标度出时间和空间坐标，这样的数据可以称为空间面板数据，它是指一定空间单元的时间序列观测。
在研究实际问题时，空间面板数据本身具有更大自由度、更丰富的信息量、更多的变异。
空间面板模型（Spatial Pa nel Model）是针对空间面板数据分析而提出的模型。
相对于一般的回归模型及空间回归模型，它能够提参数高估计的有效性。
空间模型在寻求科学解释方面有着重要的作用。
通过空间面板模型，可以更好地结合研究对象的时空分布特征，发现其影响因素及规律。
空间面板模型可分为两类：空间滞后模型和空间误差模型。
（1）空间滞后模型（Spatial Lag Model）空间滞后模型的基础形式为Ny it W j y jt「x't •叫-◎（6.2）其中，;:空间自相关系数，表示空间个体之间的相互作用W:空间权重矩阵，含义与第七章所述的空间权重矩阵相同i T23,…，N :横截面上的个体（某一区域、范围等），共有N个t二1,2,3,…，T：表示时间序列上的时点（某一时刻），共有T个yit:在区域i、时刻t上的被解释变量Xit:在区域i、时刻t上的解释变量讥：空间的个体的效应，反映不受时间影响的空间特质。
':回归系数r 2 让：与时间和空间都有关系的随机误差项，其均值为0，方差为' ，独立同分布空间滞后模型主要在传统面板模型的基础上考虑了空间上的自相关，可以度量不同空间个体的相互影响。
（2）空间误差模型（Spatial Error Model）空间误差模型基本形式为y it八X it •叫•冷N「t =:八W j「jt ■入j 4其中：:空间自相关系数，反映回归残差之间空间相关性的程度。
it :自相关的空间误差W:空间权重矩阵，含义与第七章所述的空间权重矩阵相同i二1,2,3,…，N :横截面上的个体（某一区域、范围等），共有N个t二1,2,3,…，T：表示时间序列上的时点（某一时刻），共有T个yit:在区域i、时刻t上的被解释变量Xit:在区域i、时刻t上的解释变量人：空间的个体的效应，反映不受时间影响的空间特质。
陆地生态系统碳收支估算方法
大气反演法
大气反演法是基于大气传输模型和大气CO2浓度观测数据,并结合人为源CO2排放 清单,估算陆地碳汇
大气反演法的优点在于其可实时评估全球尺度的陆地碳汇功能及其对气候变化的响 应
其局限性主要包括:目前,基于大气反演法的净碳通量数据空间分辨率较低,无法准确 区分不同生态系统类型碳通量;大气反演法结果的精度受限于大气CO2观测站点的数量 与分布格局(目前CO2浓度观测站主要分布在北美和欧洲,发展中国家地区观测站分布非 常有限)、大气传输模型的不确定性、CO2排放清单(如化石燃料燃烧碳排放)的不确定性 等;大气反演法普遍未考虑非CO2形式的陆地与大气之间的碳交换,以及国际贸易导致的 碳排放转移
涡度相关法
由于区域尺度上人为影响普遍存在且对碳汇有明显影响,涡度相关法通常很少用于直 接估算区域尺度上碳汇大小,更多用于理解生态系统尺度上碳循环对气候变化的响应过程
该方法可以对森碳通量进行长时间的观测研究，并且具有较高的精度
生态系统过程模型模拟法
基于过程的生态系统模型通过模拟陆地生态系统碳循环的过程机制,对网格化的 区域和全球陆地碳源汇进行估算,它是包括全球碳计划在内的众多全球和区域陆地生 态系统碳汇评估的重要工具
模型构建法是据所涉及碳库类型、方法学层级、研究区域的不同，基于足量基 础数据构建的一种不仅限于森林地上碳库具有模拟预测功能的多尺度简便计算模型
代表模型主要有 CBM-CFS3、CENTURY、ROTHC、BIOME-BGC、IBIS、 CASA 模型等
生态系统过程模型模拟法
（1）CBM-CFS3 模型是一种基于 Tier 3 方法学模拟林分尺度、景观尺度等 多尺度地上与地下碳动态的森林碳汇动态模型。该模型可以模拟多尺度下不同经营 管理模式、不同土地利用变化下的碳汇动态变化
【最新精选】casa模型全部流程
CASA模型估算NPP的全部流程CASA模型中NPP的估算可以由植物的光合有效辐射（APAR）和实际光能利用率（ε）两个因子来表示，其估算公式如下：APARxtNPPε⨯=txx(),(t),(),式中，APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射（g C·m-2·month-1），ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率（g C·MJ-1）净初级生产力（NPP）估算模型总体框架Frame of net primary productivity (NPP) Estimation ModelAPAR的估算APAR的值由植被所能吸收的太阳有效辐射和植被对入射光合有效辐射的吸收比例来确定。
FPARt xSOLt xAPAR⨯5.0=t x),(),(⨯),(式中，SOL(x,t)表示t月在像元x处的太阳总辐射量（g C·m-2·month-1），FPAR(x,t)植被层对入射光合有效辐射的吸收比例，常数0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射（波长为0.4-0.7μm）占太阳总辐射的比例。
FPAR 的估算在一定范围内，FPAR 与NDVI 之间存在着线性关系（Ruimy & Saugier ，1994），这一关系可以根据某一直被类型NDVI 的最大值和最小值以及所对 应的FPAR 最大值和最小值来确定。
min min max min ,max ,min ,)()()),((),(FPAR FPAR FPAR NDVI NDVI NDVI t x NDVI t x FPAR i i i +-⨯--=式中，NDVI i,max 和NDVI i,min 分别对应第i 种植被类型的NDVI 最大和最小值。
FPAR 与比值植被指数（SR ）也存在着较好的线性关系（Field et al.，1995;Los et al.，1994），可由以下公式表示：min min max min ,max ,min ,)()()),((),(FPAR FPAR FPAR SR SR SR t x SR t x FPAR i i i +-⨯--=式中，FPAR min 和FPAR max 的取值与植被类型无关，分别为0.001和0.95； SR i,max 和SR i,min 分别对应第i 种植被类型NDVI 的95%和5%下侧百分位数， SR(x,t)由以下公式表示：),(1),(1),(t x NDVI t x NDVI t x SR -+=通过对FPAR-NDVI 和FPAR-SR 所估算结果的比较发现，由NDVI 所估算的FPAR 比实测值高，而由SR 所估算的FPAR 则低于实测值，但其误差小于直接由NDVI 所估算的结果[1]，因此我们可以讲二者结合起来，取其加权平均或平均值作为估算FPAR 的估算值：SR ND VI FPAR FPAR t x FPAR )1(),(αα-+=[1] 朱文泉, 潘耀忠, 张锦水. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算, 植物生态学报 , 2007, 31(3), 413-424.光能利用率的估算光能利用率是在一定时期单位面积上生产的干物质中所包含的化学潜能与同一时间投射到该面积上的光合有效辐射能之比。
casa标准
casa标准CASA标准是一种国际协议，是为了解决网络中不同操作系统或计算机所产生的多种数据格式而制定的标准。
CASA标准全称为“Common Application Service Architecture”，是由国际电信联盟提出的国际化协议体系之一。
CASA标准的核心理念是将应用程序与通信机制隔离开来，从而使应用程序能够在不同的网络环境下依然能够稳定运行。
CASA标准的应用范围非常广泛，诸如电子邮件、网页传输、文件传输、远程操作等领域均可采用该标准。
下面我们将从以下几个步骤阐述CASA标准的实现过程：步骤一、建立应用层面向对象的协议CASA标准采用面向对象的协议，在协议层面上将应用程序中的处理逻辑与通信协议分离开来，使得系统设计更具灵活性和可维护性。
同时，这种协议也具备良好的兼容性，能够适应多种不同的操作系统或系统架构。
步骤二、定义APDU格式APDU全称为“Application Protocol Data Unit”，是指应用层协议数据单元。
CASA标准通过定义APDU格式，使得不同的应用程序能够遵循同一个协议规范来进行通信，从而提高了通信的稳定性和可靠性。
步骤三、建立CASA应用程序开发规范CASA标准在应用程序开发方面，也提供了一系列的开发规范，包括数据类型、数据结构、消息格式、错误处理等，一方面能够统一开发人员的编程思路，另一方面也能够提高开发效率与可维护性。
步骤四、实现应用程序开发框架CASA标准在应用程序开发方面，提供了一套完整的开发框架，包括应用程序接口(API)、应用程序服务器和应用程序集成环境(IDE)，使得开发人员能够更加高效地进行应用程序开发和调试，同时也优化了应用程序运行效率。
综上所述，CASA标准是一种通用的应用层通信协议体系，其具有良好的可扩展性和兼容性，可以适应不同的网络环境和操作系统，同时也有助于提高系统的可靠性和通信效率。
在以后的软件开发中，CASA标准的应用将会越来越广泛，成为企业或组织间通信的重要标准之一。
CASA计算
CASA 模型被广泛应用于全球和区域尺度上NPP 的动态变化和时空变异性评估[17]。
模型考虑了太阳辐射、温度、水分等胁迫因子对植被 NPP 的影响，其计算公式如下：NPP(x,t) = APAR(x,t)×ε(x,t) (1)式中：APAR(x,t)表示像元x 处在t 时间植被所吸收的光合有效辐射（单位：g C ·m -2·month -1），ε(x,t)为植被的实际光能利用率(单位：gC ·MJ -1)。
APAR(x,t)= SOL(x,t) ×0.5 ×FPAR(x,t) （2）式中:SOL(x,t)是时间为t 月象元x 处的太阳总辐射量(单位：MJ ۰m -2۰month -1),SOL(x,t)应用经验公式进行计算。
0.5指的是植被所能利用的太阳有效辐射(波长是0.4~0.7μm)占太阳总辐射的比例；FPAR(x, t)为植被吸收光合有效辐射的吸收比例; FPAR 与归一化植被指数（NDVI ）、比值植被指数（SR ）皆存在一定的线性关系，参考陈福军等人[18]的研究计算每一个栅格的FPAR 值。
1. SOL 的计算植被吸收的光和有效辐射取决于太阳总辐射和植被本身特性,太阳总辐射可由大气上界太阳辐射量和日照百分率计算。
0)(s N n b a sol n n *+= (3)式中：SOL 为陆表短波辐射,常被称为陆表太阳辐射[MJ ·m -2·d -1] ; n 为实际日照时数（单位：h ）,由气象资料提供; N 为最大日照时数（单位：h ）; n/N 为日照百分率;S 0为大气外界辐射量（单位：MJ ·m -2·d -1）；ａn,bn 表示晴天即实际日照时数等于最大日照时数时到达地面的大气外界辐射分量，参考已有研究选取ａn =0.207；b n =0.725 [3]。
)]cos()cos()sin()sin([]14.360*24[0s s o w w dr Q S ϕδϕ+= (4)sw N *=14.324(5)式中：dr 为大气外界相对日地距离；Q 0为太阳常数（取0.0820 MJ ·m -2·min -1）；δ为赤纬(单位：rad)，Ｗs 为太阳时角(单位：rad); ϕ为纬度（单位：rad ）。
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优点:
1，这是基于植被的生理过程而建立的植被NPP机理模型，并在大尺度植被NPP研究和全球碳循环研究中被广泛采用，是目前国际上最通用的NPP模型之一。
2，考虑了NPP计算中主要的两个驱动变量，即植被所吸收的光合有效辐射（APAR）和光能利用率（ε），而这两个变量又分别通过太阳辐射、NDVI、土壤水分、降水量、平均温度来实现。
3，CASA模型相对于其他模型所需要的输入参数少，就避免了由于参数缺乏而人为简化或者估计产生的误差。
4，模型采用的遥感数据覆盖范围广，时间分辨率高，能够实现对区域和全球NPP的动态监测。
不足：
1，该模型是针对北美地区所有植被而建立的，世界各地差异较大，模型参数的修改比较困难。
2，模型仅仅是在FPAR的估算过程中，比值植被指数最大值SR max的确定时考虑了不同植被类型，但不能很好的从本质上揭示植被类型和NPP的关系。
3，光能利用率的准确估算是利用CASA模型模拟生产力的关键因素之一，模型作者提出在理想状态下植被存在着最大光能利用率，不同植被类型的月值为0.389gCMJ-1 。
事实上，不同植被类型的光能利用率存在着很大差异，受到温度、水分、土壤、植物个体发育等因素的显著影响，把它作为一个常数在全球范围内使用会引起很大的误差。
4，模型在估算水分胁迫因子用到了土壤水分子模型，过程比较复杂，其中涉及到大量的产参数，包括降水量、田间持水量、萎蔫含水量、土壤粘粒和砂粒的百分比、土壤深度、土壤体积含水量等，数据较难获取，且通常土壤参数是由土壤分类图来确定的，其精度难以保证。