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降水 空氣中濕度達飽和程度
露點是空氣冷卻到其中的濕度達到飽和，而凝結成水的溫度。水蒸氣通常先在灰塵、冰和鹽等雲凝結核上凝結，而形成雲。雲凝結核的密度將決定雲的微物理性質。鋒面的上升部分會產生大範圍的升力，而形成高層雲或卷層雲之類的雲層。層雲是種穩定的雲層，當涼爽、穩定的氣團被困在溫暖的氣團下面時，就會形成層雲。它也可能是由於微風條件下平流霧的升起而形成。
有四種主要機制可將空氣冷卻至露點：絕熱冷卻、傳導冷卻、輻射冷卻和蒸發冷卻。當空氣上升和膨脹時會發生絕熱冷卻 - 空氣會因對流、大規模大氣運動或山體等物理障礙（地形抬升）而上升，空氣與較冷的表面接觸時，就發生傳導冷卻 - 通常是因為從一個表面吹向另一個表面，例如從液態水面吹向較冷的陸地。輻射冷卻是由於空氣或其下面的表面發射紅外線輻射熱而發生。當水分通過蒸發添加到空氣中時，就會發生蒸發冷卻，迫使空氣溫度冷卻至濕球溫度（達到飽和程度）。
讓水蒸氣添加到空氣中的主要方式有：風匯聚進入向上運動的區域、降水或下降的幡狀雲、白天的熱量讓水由海洋、水體或濕地表面蒸發、植物的蒸散作用、涼爽或乾燥的空氣移動經過溫暖的水面，以及將空氣沿山脈坡面推升。
降水 降水的形式
當小水滴融合形成更大的水滴，或者當水滴凍結在冰晶上時，會發生聚結，這現象被稱為魏格納-伯吉朗-芬德森過程（冷雨過程）。非常微細水滴的下落率極小，因此不會發生雲從天空中掉落的情事，只有當微細水滴合併成更大的體積時才會發生降水。不同尺寸的液滴會有不同的終端速度，讓其間發生碰撞，變成更大的液滴，空氣中的湍流會增強碰撞過程。這些較大的水滴往下降，繼續聚結，直到水滴重得足以克服空氣阻力，而後以降水的形式落下。
雨滴的平均直徑大小為5.1至20毫米（0.20至0.79英寸），超過這種直徑，通常就會破裂。較小的水滴稱為雲滴，呈球形。當尺寸增大後，形狀會變得更加扁平（應對迎面而來氣流的結果）。雨滴形狀與卡通圖片所繪的不同，其形狀並不像淚滴。降雨強度和持續時間通常呈反比關係，即高強度風暴通常持續時間較短，而低強度風暴通常持續時間較長。由冰雹融化而來的雨滴往往比別種雨滴更大。在航空例行天氣報告（METAR）中，降雨的代碼是RA，而陣雨的代碼是SHRA。
降水 降水的形式
冰珠或雨夾雪是種由透明小冰球組成的降水形式。冰珠的尺寸通常（但並非總是）比冰雹小。降落地表時經常會彈起，且除非與凍雨混合，通常不會凍結成一團固體。冰珠的METAR代碼是PL。
當一層高於冰點的空氣的上下都被低於冰點的空氣包圍時，就會形成冰珠。穿過溫暖層的雪花會部分或是完全融化，但當它們落入其下低於冰點的空氣時，會重新凍結成冰珠。但如果暖層之下的亞冰層厚度不夠，融化的雪花並沒時間重新凍結，降落地表的就是凍雨。在寒冷季節期間，當發現地表上方有暖層存在，表示其後很有機會有暖鋒出現，但偶爾也會在冷鋒之後出現這類暖層。
降水 降水的形式
當積雨雲中過冷的水滴與灰塵或污垢等凝結核接觸而凍結時，就會形成冰雹。雲中的上升氣流將冰雹吹到其上部。當上升氣流消散，冰雹落下，回到上升氣流中，然後再次被上升氣流推升，循環多次。冰雹的直徑為5毫米（0.20英寸）或更大。在METAR代碼中，GR用於表示直徑至少為6.4毫米（0.25英寸）的較大冰雹。GR源自法語grêle一字。較小尺寸的冰雹以及雪珠的代碼為GS，源自法語grésil一字。一般最常被報導的冰雹尺寸比高爾夫球稍大。冰雹的尺寸可大到直徑15厘米（6英寸），重量超過500克（1磅）。在大型冰雹，進一步凍結而釋放的潛熱會融化其外殼，接著可能會經歷“濕生長” - 由液體外殼將其他較小的冰雹聚集。在前述的上升氣流中，冰雹會形成一層冰層，隨著每次反覆上升而變得越來越大。一旦冰雹變得過重，超過上升氣流所能支撐，就會落下。
降水 降水的形式
當微小的過冷雲滴（直徑約10微米）凍結時，會形成雪晶。一旦雲滴凍結，就會在過飽和的環境中生長。由於雲滴的數量比冰晶更多，因此晶體能吸收雲滴繼續生長，達到直徑為數百微米的尺寸。這個過程被稱為魏格納-伯吉朗-芬德森過程。冰的過飽和環境導致液態水快速蒸發並通過氣相沉積快速生長冰晶。這些大晶體有利形成降水，由於其已聚積足夠的質量而從大氣落下，並且在降落過程中碰撞而粘在一起，形成簇或聚集體。這些聚集體就是雪花，是常見落到地面上的冰珠類型。金氏世界紀錄所列世界上最大的雪花是在1887年1月於美國蒙大拿州基歐堡所發現的，據稱其中一個寬達38厘米（15英寸）。雪花形成中的確切粘著機制仍是研究的主題。
雖然冰是透明的，但因晶體的不平整表面和其中空洞/缺陷對光譜的散射作用，通常是以白色呈現。雪花的形狀在很大程度上由其形成時的溫度和濕度所決定。在-2 °C (28 °F) 左右的溫度下，雪花有機會形成罕見的三重對稱 - 三角形雪花。最常見的雪花呈明顯不規則形狀，而近乎完美的雪花通常是在圖片中出現，原因是更具視覺上的吸引力。沒兩片雪花的形狀完全相同，因為它們以不同的速度和不同的模式生長，具體取決於它們落到地面的過程中大氣中溫度和濕度的變化。雪的METAR代碼是SN，而陣雪的代碼是SHSN。
鑽石塵，也稱為冰針或冰晶，在接近-40 °C (-40 °F) 的溫度下形成，原因是高空濕度稍高的空氣與較冷的地表空氣混合。由單純的冰晶組成，呈六角形。國際每小時天氣報告中鑽石塵的METAR代碼是IC。
當含高度飽和水蒸氣的薄霧或空氣與其經過的樹木或灌木的葉子相互作用時，就會發生攔截沉降（occult deposition）。
降水 成因
層雲降水（或稱動態降水）是天氣尺度氣象學中空氣緩慢上升（厘米/秒）的結果，例如發生於地表冷鋒、暖鋒上方和前方的。風眼外的熱帶氣旋周圍以及溫帶氣旋周圍的逗號形狀頭降水模式也有類似的上升。沿著囚錮鋒可發現各種各樣的天氣，可能會有雷暴，但通常這類情況與氣團的失去水分有關。囚錮鋒通常會在成熟低壓區周圍形成。類似降水的沉降也會發生在其他的天體上。當火星的天氣變冷時，其上的沉降很可能會以冰針（而非雨或雪）的形式出現。
對流雨（或稱陣雨）是由對流雲（例如積雨雲或濃積雲）所產生。它以陣雨的形式落下，強度變化很快。由於對流雲水平厚度有限，對流降水的持續時間相對較短。熱帶地區的大部分降水以對流降水為主，但有人認為也會發生層狀雲降水。降霰和冰雹是對流的結果。在中緯度地區，對流降水會間歇性發生，通常與斜壓邊界（例如冷鋒、颮線和暖鋒）有關。對流降水主要由中尺度對流系統組成，產生暴雨並伴隨有雷暴、風害和其他形式的惡劣天氣事件。
降水 成因
地形抬升降水發生在山脈的迎風面，是由大規模濕氣流越過山脊的上升運動，導致絕熱冷卻和凝結而引起。全球各地受到相對穩定的風（例如信風）影響的山區，山的迎風面通常比背風面（或稱下風面）更為潮濕。空氣中的水分在地形抬升過程中受到移除，越過山頭在背風面下降時會變得乾燥以及溫度升高（參見下降風），而出現雨影的現象。
位於夏威夷群島考艾島（island of Kauai）上的懷阿瀝阿瀝山以其極端降雨量而聞名，當地年均降雨量為12,000毫米（460英寸），排名全球第二。 夏威夷在每年十月至次年三月期間會出現大雨。由於地形的原因，每個島嶼的個別氣候差異很大，根據相對於較高山脈的位置，可分為迎風區（當地稱為Koʻolau）和背風區（當地稱為Kona）。迎風面受東至東北信風吹拂，降雨量較多，而背風面較為乾燥，陽光充足，降雨較少，雲量也較少。
南美洲的安第斯山脈阻擋來自太平洋的濕氣，導致位於下風處的阿根廷西部出現類似沙漠的氣候。在北美洲的內華達山脈也產生同樣的效果，在下風處形成大盆地和莫哈維沙漠。同樣亞洲的喜馬拉雅山脈成為季風的障礙，在其南側導致極高的降水量，而在北側的降水量較低。
降水 成因
溫帶氣旋會帶來寒冷和產生危險的情況，伴有大雨和大雪，風速超過119公里/小時（74英里/小時），（這類氣旋在歐洲有時被稱為風暴）。與暖鋒相關的降水帶通常範圍很廣，受到鋒面邊界上微弱向上垂直氣流的推動，其中水分冷卻後凝結，並造成長條帶狀降水，這種降水帶寬且呈層狀，表示是由雨層雲中沉降。當此潮濕的空氣試圖逼走極地氣團時，長條帶狀雨帶緊鄰極地的一側會出現漫天大雪的情況。在北半球，極地指的是朝北極（朝北）方向。在南半球，極地指的是朝南極（朝南）方向。
在溫帶氣旋的西南部，彎曲的氣旋流將冷空氣帶過相對溫暖的水體，可能會產生狹窄的大湖效應雪帶。這些雪帶會帶來強烈的局部降雪，發生的原因為：湖泊等大型水體能有效儲存熱量，導致水面和上方空氣之間有顯著的溫差（大於13 °C，或是23 °F）。這種溫差會導致熱量和濕氣往上輸送，凝結成垂直方向的雲（見氣象衛星，朝鮮半島大湖效應雪帶圖），而產生陣雪。溫度隨高度和雲的深度而降低。氣溫隨高度越高，雲層越深而下降越快，降水量會越大。
降水 成因
在山區，當空氣被迫上升，在寒冷的條件下，降水會沿著迎風面以雪的形式落下，造成積雪。由於山區地形崎嶇，預測降大雪的確切位置仍然是個重大挑戰。
所謂濕季（或稱雨季），是一年中的某個時段（長達一個月或是幾個月），在其間降下的雨量佔當地年均降雨量的大部分。有時旅遊當局也會使用綠色季節的委婉說法來描述這類季節。具有雨季的地方分佈在熱帶和亞熱帶中的部分地區。疏林草原氣候和季風地區的夏季潮濕，冬季乾燥。從技術上講，熱帶雨林並無乾季或濕季的區別，因為其全年降雨量均勻分佈。當熱帶輻合帶（季風槽）在暖季中期向極地移動時，會導致一些雨季明顯的地區出現降雨中斷的現象。當雨季發生在暖季（夏季）時，降雨主要出現在下午晚些時候和傍晚時間。雨季是空氣品質改善、淡水品質改善、植被顯著生長的時期。但土壤養分會減少，侵蝕作用會加劇。動物對潮濕環境有調適和生存策略。雨季前的乾季無法從事農作，進入雨季，在農作物成熟之前，會出現糧食短缺的現象。開發中國家會出現其人口的平均體重有季節性波動的現象，原因是首次作物收穫（發生在雨季後期）之前會有糧食短缺的現象。
降水 成因
熱帶氣旋會造成強降雨，氣旋是個直徑有數百英里的大型氣團，中心氣壓較低，風以順時針方向（南半球）或逆時針方向（北半球）向中心吹。雖然氣旋可能造成巨大的生命和個人財產損失，但它們通常是受影響地區產生降水的重要因素，可為原本乾旱的地區帶來急需的供水。氣旋路徑經過之處可因此獲得當年整年度的降雨量。
從大格局來看，將地形因素影響除外，全球最高降水量發生在熱帶地區，此與熱帶輻合帶有密切關聯，而熱帶輻合帶本身就是哈德里環流圈上升氣流的分支。位於赤道附近的哥倫比亞山區是地球上最潮濕的地方之一。熱帶輻合帶的北部和南部是下降空氣區域，形成亞熱帶高壓（也稱馬緯度無風帶（Horse latitudes）），降水量低。位於亞熱帶高壓下方的陸地表面通常乾旱，地球上大部分沙漠均位於這些區域。其中唯一的例外是夏威夷，由於信風導致的地形抬升氣流將此地變成全球最潮濕的地方之一。 西風帶進入洛磯山脈，讓當地成為北美洲境內最潮濕、高海拔降雪最多的地區。在亞洲的雨季，潮濕的空氣進入喜馬拉雅山脈，導致印度東北部的降雨量達到全球排名前矛的水準。
降水 測量
測量降雨量或是降雪量的標準方法是使用雨量計，其中包含直徑100毫米（3.9英寸）塑料材質和直徑200毫米（7.9英寸）金屬材質的容器。內筒充滿25毫米（0.98英寸）的雨水後會溢流進入外筒。塑料雨量計在內筒上的標記以0.25毫米（0.0098英寸）為計量單位，而金屬雨量計則於其內部裝有以0.25毫米為單位的計量棒。內筒裝滿後，即把裡面的液體倒掉，然後用外筒的雨水填充，重複持續到外筒中的雨水用完，再把數字加總。這些雨水計在冬季使用時，會先把漏斗和內筒拆除，讓雪和凍雨聚集在外筒內。有些人在其中添加防凍劑，這樣他們就不必把落入容器中的雪或冰融化。一旦降雪/冰填滿後，或是接近300毫米（12英寸）的高度時，即帶入室內讓其融化，或用溫水填充內筒，用於融化外筒中的凍結降水，一旦所有冰/雪融化，開始測量時，必須謹慎把添加的熱水數量扣除。另有其他形式的雨量計，只要有足夠的專業知識，所有雨量計均可在家製作。
降水 測量
美國和其他地方對於業餘人士進行降水測量，目前有數種透過網際網路以收集測量數字的網絡，例如CoCoRAHS或是GLOBE。如果業餘人士所居住的地區無法連結網際網路，也可將資料送至距離最近的地方氣象單位。
在做降水測量時，也可測量水汽凝結體（hydrometeor）。任何存在大氣中液態或固態水中的顆粒都稱為水汽凝結體。水分凝結而形成的如雲、霾、霧和薄霧，都包含有水汽凝結體的成分。根據定義，所有降水均包含水汽凝結體，其中包括幡狀雲（在到達地面之前即已蒸發的降水）。風在地表吹動的顆粒，例如雪颮和海浪花，也是水汽凝結體，冰雹和雪也是。
雖然運用雨水計測量被認為是測量降水量的標準做法，但在許多領域仍無法實施。包括位於廣闊的海洋和偏遠的陸地區域。同時也有由於社會、技術或管理問題而阻礙觀測資訊的傳播。因此現代全球的降水記錄有很大程度是根據氣象衛星的觀測而得。
衛星上裝置的傳感器通過遙感的方式來監測降水 - 經觀測與降水發生強度有關的電磁波譜。這類傳感器幾乎完全以被動方式，類似於相機，記錄它們所觀測到的內容，此與主動式傳感器（雷達、光學雷達） - 透過發射信號以檢測所觀察區域的做法不同。
降水 測量
目前此類氣象衛星所配置的傳感器分為兩類。第一類是熱紅外線 (IR) 傳感器，記錄11微米波長左右的頻道，主要提供有關雲頂的信息。由於大氣的典型結構，雲頂溫度與雲頂高度幾乎成反比，表示較冷的雲總出現在較高海拔處。此外，具有大量小尺度變量的雲頂會比頂部光滑的雲更具活力。有各種數學模型（或稱演算法）可根據紅外線數據和其他屬性來估計降水量。
第二類傳感器頻道則利用電磁頻譜的微波部分。使用的頻率範圍從大約10GHz（GHz，吉赫茲）到幾百GHz 。高至約37GHz的頻道主要提供有關雲層下部液體水汽凝結體（雨和毛毛雨）的信息，大量液體會發射大量微波輻射能。 37GHz以上的頻道顯示的信號主要受固體水汽凝結體（雪、霰等）散射微波輻射能的作用所產生。熱帶降雨測量任務 (TRMM) 和全球降水測量 任務(GPM) 等氣象衛星採用微波傳感器來進行降水估計。
額外的傳感器頻道和儀器已被證明可提供額外的信息，包括可見光頻道、額外紅外線頻道、水蒸氣頻道和大氣探測檢索。但目前使用的大多數降水數據集尚未用到這些數據。
降水 測量
IR觀測在短時間和小空間尺度上的技術功能相當低，但可從地球同步軌道上的衛星非常頻繁（每隔15分鐘或更短即有一次）取得。IR觀測在深層、強烈對流的情況下效果最好（例如熱帶地區），而在層狀降水佔主導地位的地區，特別是中高緯度地區，其作用會逐漸減弱。水汽凝結體和微波頻道之間存在更直接的物理聯繫，讓微波觀測在短時間和小空間尺度上而做的估計比IR所做具有更高的技術功能。但配置微波傳感器的人造衛星僅在低地球軌道飛行，而且數量很少，觀測之間的平均間隔超過三個小時。這種幾小時的間隔讓衛星無法正確捕獲大多數降水系統的瞬態變化，而單憑一個衛星也無法對給定位置，把典型的每日降水週期做紀錄。
自20世紀90年代末以來，已有多種演算法被開發，用來組合由多個衛星傳感器的降水數據，以將各衛星數據集具有的優點強化，並將其缺點最小化。目標是在全球盡可能多的地區，提供統一的時間/空間網格上“最佳”的降水估計。這些具有長期同質性的數據成為美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）的氣候數據記錄標準。
降水 測量
在其他情況下的目標是產生最佳的即時氣象衛星預測 - 稱為高分辨率降水研究法。透過多個衛星進行研究的一個關鍵結果是即使包含少量的表面測量數據，對於限制衛星預測計中普遍存在的偏差也非常有用。使用儀器取得數據的困難在於 1) 如前所述，其來源有限，2) 對儀器數據所做的最佳分析，經過傳輸、組合、處理以及品質控制，總共需要花費至少兩個月的時間。因此，雖然這類包括儀器數據的估算可對“真實”降水量提供更準確的描述，但通常不適合做即時，或是近乎即時的應用。
前述的工作產生具有不同格式、時間/空間網格、記錄週期和覆蓋區域、輸入數據集和分析程序的各種數據集，以及許多不同形式的版本指示。在許多情況下，現代多個衛星數據集是用於一般用途的最佳選擇。
降水 重現期
具有特定強度和持續時間的事件，其發生的可能性或概率稱為重現期（或稱頻率）。 經研究同一地點的歷史數據圖表，可預測任何重現期和風暴持續時間的風暴強度。所謂“十年一見的風暴”描述的是種不常見的降雨事件，僅可能每隔10年才發生一次，因此任何一年發生的可能性是10%。此種降雨量將會更大，所造成洪水的嚴重程度將比任何一年預期的更為嚴重。而所謂“百年一見的風暴”描述的是極其罕見的降雨事件，在一個世紀中才發生一次，因此在任何給定年份發生的可能性均為1%。這種降雨量將會非常大，洪水的嚴重程度將比十年一見的事件更為嚴重。這種百年一見的概率事件，一年內會發生兩次的機率並不大。
降水 不均勻降水模式
根據最近在各氣象站的觀察，有些地區的年降水量中有很大部分僅在幾天內就可達成。將資料彙集後發現在12天內的降水量即佔全年度的50%，預計氣候變化會讓這種不均勻降水情況變得更為嚴重。
降水 柯本氣候分類法的作用
柯本氣候分類採用的是溫度和降水的月平均值。使用這種分類法最常出現的類型有五種，標記為從A到E。具體來說，主要類型是A - 熱帶、B - 乾燥、C - 溫和中緯度地區、D - 中緯度寒冷及E - 極地。五個主要（一級）分類又進一步分為雨林、季風區、熱帶亞熱帶草地、稀樹草原和疏灌叢、夏雨型暖溼氣候
、濕潤大陸性、海洋性氣候、地中海式氣候、草原、副極地氣候、凍原、極地冰蓋和沙漠等二級分類。
雨林的特點是降雨量高，定義中的最低正常年降雨量在1,750至2,000毫米（69至79英寸）之間。熱帶稀樹草原是位於亞熱帶和熱帶緯度，半乾旱至半濕潤氣候地區的草原生物群系，年降雨量在750至1,270毫米（30至50英寸）之間，廣泛分佈於非洲，也在印度、南美洲北部、馬來西亞和澳大利亞存在。在潮濕亞熱帶氣候區，冬季降雨（有時是降雪）與西風帶從西向東引導的大風暴有關聯。大多數夏季降雨發生在雷暴期間，和偶爾由熱帶氣旋帶來。濕潤亞熱帶氣候位於東部大陸，大約位於赤道20°至40°之間。
降水 柯本氣候分類法的作用
海洋性氣候通常出現在世界各大洲中緯度西海岸、與涼爽海洋接壤的地區以及澳大利亞東南部，全年均有豐富的降水。地中海氣候以地中海盆地、北美洲西部部分地區、澳大利亞西部和南部部分地區、南非西南部以及智利中部部分地區的氣候為代表。氣候特點是夏季炎熱乾燥，冬季涼爽潮濕。所謂Steppe是種乾燥的草原。ref>Brynn Schaffner & Kenneth Robinson. . West Tisbury Elementary School. 2003-06-06  [2008-04-15]. （原始内容存档于2008-04-22）. </ref>副極地氣候以寒冷及持續的永久凍土，降水稀少為特徵。
降水 對農業的影響
降水中，尤其是降雨，對農業有巨大的影響力。所有植物都至少需要一些水才能生存，因此雨水（是種最有效的澆水方式）對農業甚為重要。規律的降雨模式通常對維持植物的健康有重要的作用，而降雨過多或過少則可能有害，甚至會對農作物造成毀滅性影響。乾旱會導致農作物枯死，並加劇土壤侵蝕，而過度潮濕的天氣會導致有害真菌滋生。不同植物需要不同數量的降雨才能生存。例如，某些仙人掌僅需要少量的水，而熱帶植物會需要每年高達數百英寸的降雨才能生存。
在同時擁有雨季和旱季的地區，雨季期間土壤養分會減少，侵蝕加劇。由於農作物尚未成熟，之前的旱季會造成進入雨季時出現糧食短缺的現象。開發中國家會在第一次作物收穫前（發生在雨季後期）發生糧食短缺，當地人口會出現季節性的體重波動。
降水 全球變暖帶來的影響
溫度升高通常會增加水的蒸發，而導致更多的降水頻率。 於1900年至2005年之間，北緯30°以北陸地降水量普遍增加，但熱帶地區自1970年代以來的降水量有所下降。全球在過去一個世紀的降水量總體趨勢沒有統計上顯著的變動，但會因地區和時間而發生大幅差異。 在2018年所做的一項研究，採用歷時超過33年的高分辨率全球降水數據集，評估不同空間尺度的降水變化，結論是：“雖然有不同的區域趨勢，但沒有證據顯示全球的降水量增加是由於觀察到的全球變暖所造成。”
由於世界每個地區均有其獨特的條件，降水量都會發生變化。北美洲和南美洲東部、歐洲北部以及亞洲北部和中部會變得更加濕潤。非洲北部薩赫爾地區、地中海、非洲南部和南亞部分地區會變得更加乾燥。在過去一個世紀中，許多地區的強降水事件次數有所增加，自20世紀70年代以來，乾旱發生率也有所增加，特別是在熱帶和亞熱帶地區。
降水 全球變暖帶來的影響
中高緯度水域鹽度降低（表示降水增多），以及低緯度水域鹽度增加（表示降水減少、蒸發增加，或兩者兼具）表明海洋的降水和蒸發發生變化。自1900年以來，美國本土年總降水量以平均每世紀以6.1%的速度增加，其中東北中部各州氣候區（每世紀增加11.6%）和美南（增加11.1%）增幅最大。夏威夷是唯一出現下降的地區（−9.25%）。
降水 城市熱島帶來的影響
城市熱島效應導致城市溫度比周邊郊區和農村地區高出0.6至5.6 °C（1.1至10.1 °F）。這種額外的熱量會導致更大的上升運動，而引發額外的陣雨和雷暴活動。城市下風處的降雨量增加48%至116%。城市下風處32至64公里（20至40英里）處的月降雨量比上風處的高出約28%，部分是由於氣候變暖造成。有些城市的降水總量增加達51%。
降水 預測
定量降水預報（Quantitative Precipitation Forecast ，縮寫為QPF）是指定區域內指定時段內累積的液體降水量的預期值。從20世紀90年代中後期開始，QPF被用於水文預報模型中，以模擬對美國各地河流的影響。數值天氣預報顯示對大氣邊界層內（即大氣最低層）的濕度水平非常敏感，濕度會隨著高度的增加而降低。QPF可在定量、預測數量及定性的基礎上生成，做出降水機率的預測。雷達圖像預報技術對於之後六到七小時內的預報比電腦模型做出的預測更為準確。可利用雨量計測量、天氣雷達估計或兩者的組合來驗證預報。根據各種技能的得分高低來衡量降雨預報的價值。
斜率
在数学上，直线的斜率（slope）或称梯度（gradient），是描述与度量该线“方向”和“陡度”的数字，常用  表示；斜率也用來计算斜坡的“斜度”（傾斜程度）。透過代數和幾何能計算出直線的斜率。
一直線的斜率在其上任一點皆相等；一曲線的斜率在其上任一點则不定，由該點切線的斜率而決定。曲線上某點的切線斜率，反映此曲線的變數在此點的變化快慢程度。透過微積分可計算出曲線中任一點的切線斜率，直线斜率的概念等同土木工程和地理的坡度。
另一個相關概念是傾角（angle of inclination）或斜角，即直線與水平軸（ 軸）所夾的最小角，以  表示，。傾角  的正切函數值為直線的斜率，即 ；而 ， 是反正切函數。
斜率 运算
如已知點斜率為的直線方程式時，即可使用此方法。
若已知某直线在轴、轴上的截距分别为, ，则该直线的方程可以表示为：
如已知、相異兩點≠，
②若，
原理：兩個相似的直角三角形
如已知斜率 ，截距為，則直線的方程式是
若截距為，則是
台灣博覽會
歷史上有二次臺灣博覽會，分別為：
另有未能成功舉辦的2008年臺灣博覽會。
分子力场
分子力场根据量子力学的波恩-奥本海默近似，一个分子的能量可以近似看作构成分子的各个原子的空间坐标的函数，简单地讲就是分子的能量随分子构型的变化而变化，而描述这种分子能量和分子结构之间关系的就是分子力场函数。分子力场函数为来自实验结果的经验公式，可以讲对分子能量的模拟比较粗糙，但是相比于精确的量子力学从头计算方法，分子力场方法的计算量要小数十倍，而且在适当的范围内，分子力场方法的计算精度与量子化学计算相差无几，因此对大分子复杂体系而言，分子力场方法是一套行之有效的方法。以分子力场为基础的分子力学计算方法在分子动力学、蒙特卡罗方法、分子对接等分子模拟方法中有着广泛的应用。
分子力场 构成
一般而言，分子力场函数由以下几个部分构成：
构成一套力场函数体系需要有一套联系分子能量和构型的函数，还需要给出各种不同原子在不同成键状况下的物理参数，比如正常的键长、键角、二面角等，这些力场参数多来自实验或者量子化学计算。
分子力场 常用力场函数和分类
不同的分子力场会选取不同的函数形式来描述上述能量与体系构型之间的关系。到目前，不同的科研团队设计了很多适用于不同体系的力场函数，根据他们选择的函数和力场参数，可以分为以下几类
第二代力场
第二代的势能函数形式比传统力场要更加复杂，涉及的力场参数更多，计算量也更大，当然也相应地更加准确。
CFF力场CFF力场是一个力场家族，包括了CFF91、PCFF、CFF95等很多力场，可以进行从有机小分子、生物大分子到分子筛等诸多体系的计算
COMPASS力场由MSI公司开发的力场，擅长进行高分子体系的计算
MMFF94力场Hagler开发的力场，是目前最准确的力场之一
蒙地卡羅方法
蒙特卡罗方法（英語：），也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
20世纪40年代，在科學家冯·诺伊曼、斯塔尼斯拉夫·烏拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯於洛斯阿拉莫斯国家实验室为核武器计划工作时，发明了蒙特卡罗方法。因为烏拉姆的叔叔经常在摩納哥的蒙特卡洛赌场输钱得名，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
蒙特卡罗方法在金融工程学、宏观经济学、生物医学、计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）、机器学习等领域应用广泛。
蒙地卡羅方法 基本概念
通常蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟这种随机的过程。例如在核物理研究中，分析中子在反应堆中的传输过程。中子与原子核作用受到量子力学规律的制约，人们只能知道它们相互作用发生的概率，却无法准确获得中子与原子核作用时的位置以及裂变产生的新中子的行进速率和方向。科学家依据其概率进行随机抽样得到裂变位置、速度和方向，这样模拟大量中子的行为后，经过统计就能获得中子传输的范围，作为反应堆设计的依据。
另一种类型是所求解问题可以转化为某种随机分布的特征数，比如随机事件出现的概率，或者随机变量的期望值。通过随机抽样的方法，以随机事件出现的频率估计其概率，或者以抽样的数字特征估算随机变量的数字特征，并将其作为问题的解。这种方法多用于求解复杂的多维积分问题。
蒙地卡羅方法 基本概念
假设我们要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算（比如，积分）的复杂程度是成正比的。蒙特卡罗方法基于这样的想法：假設你有一袋豆子，把豆子均匀地朝这个图形上撒，然后数这个图形之中有多少颗豆子，这个豆子的数目就是图形的面积。当你的豆子越小，撒的越多的时候，结果就越精确。借助计算机程序可以生成大量均匀分布坐标点，然后统计出图形内的点数，透過它們占總點數的比例和坐标点生成范围的面积就可以求出图形面积。
蒙地卡羅方法 工作过程
在解决实际问题的时候应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作：
蒙地卡羅方法 分子模拟计算的步骤
使用蒙特卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：
比较新的分子构型与改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。
若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则計算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。
若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
蒙地卡羅方法 在数学中的应用
通常蒙特卡罗方法透過构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特卡罗积分。下面是蒙特卡罗方法的两个简单应用：
非权重蒙特卡罗积分，也称确定性抽样，是对被积函数变量区间进行随机均匀抽样，然后对抽样点的函数值求平均，从而可以得到函数积分的近似值。此种方法的正确性是基于概率论的中心极限定理。当抽样点数为m时，使用此种方法所得近似解的统计误差只与m有关（与正相关），不随积分维数的改变而改变。因此当积分维度较高时，蒙特卡罗方法相对于其他数值解法更优。
蒙地卡羅方法 在数学中的应用
蒙特卡罗方法可用于近似计算圆周率：让计算机每次随机生成两个0到1之间的数，看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。生成一系列随机点，统计单位圆内的点数与总点数，（圓面積和正方形面積之比為PI:4，PI為圓周率），当随机点取得越多时，其结果越接近于圆周率（然而準確度仍有爭議：即使取10的9次方个随机点时，其结果也仅在前4位与圆周率吻合，以下Python程式碼可提供測試）。用蒙特卡罗方法近似计算圆周率的先天不足是：计算机产生的随机数是受到存储格式的限制的，是离散的，并不能产生连续的任意实数；上述做法将平面分割成一个个网格，在空间也不是连续的，由此计算出来的面积当然与圆或多或少有差距。
蒙地卡羅方法 在机器学习中的应用
蒙特卡洛方法也常用于机器学习，特别是强化学习的算法中。一般情况下，针对得到的样本数据集建立相对模糊的模型，透過蒙特卡洛方法对于模型中的参数进行选取，使之于原始数据的残差尽可能的小。从而达到建立模型拟合样本的目的。
蒙地卡羅方法 参考
Davenport, J. H. . Proceeding ISSAC '92 Papers from the international symposium on Symbolic and algebraic computation. 1992: 123 129. ISBN 0-89791-489-9. doi:10.1145/143242.143290.
Metropolis, Nicholas; Rosenbluth, Arianna W.; Rosenbluth, Marshall N.; Teller, Augusta H.; Teller, Edward. . Journal of Chemical Physics. 1953, 21 (6): 1087. Bibcode:1953JChPh..21.1087M. doi:10.1063/1.1699114.
蒙地卡羅方法 参考
Metropolis, N.; Ulam, S. . Journal of the American Statistical Association (American Statistical Association). 1949, 44 (247): 335–341. JSTOR 2280232. PMID 18139350. doi:10.2307/2280232.
Mosegaard, Klaus; Tarantola, Albert.  (PDF). J. Geophys. Res. 1995, 100 (B7): 12431–12447  [2018-04-29]. Bibcode:1995JGR...10012431M. doi:10.1029/94JB03097. （原始内容 (PDF)存档于2021-03-10）.
蒙地卡羅方法 参考
P. Ojeda and M. Garcia and A. Londono and N.Y. Chen. . Biophys. J. (Biophysical Society). Feb 2009, 96 (3): 1076–1082. Bibcode:2009BpJ....96.1076O. doi:10.1529/biophysj.107.125369.
Int Panis, L; Rabl, A; De Nocker, L; Torfs, R. P. Sturm , 编. . Mitteilungen Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Thermodynamik (Technische Universität Graz Austria). 2002,. Heft 81 Vol 1: 48–54.
Silver, David; Veness, Joel.  (PDF). Lafferty, J.; Williams, C. K. I.; Shawe-Taylor, J.; Zemel, R. S.; Culotta, A.  (编). . Neural Information Processing Systems Foundation. 2010  [2018-04-29]. （原始内容 (PDF)存档于2012-05-25）.
谢先德
谢先德（1934年10月—），江苏镇江人，中国[地质学]]家，地质矿物学家。
1934年10月生。1956年毕业于南京大学地质系。后赴苏联矿业学院留学，1959年回国。曾任中国科学院广州地球化学研究所所长、中国科学院广州分院院长、广东省科学院院长。现任广东省科学技术协会主席、 广东省矿物物理与材料研究开发重点实验室主任。
1990年当选国际矿物协会主席。1994年当选俄罗斯科学院外籍院士。
谢先德 学术研究
谢先德是中国硼酸盐矿物学、动态高压矿物学、陨石冲击变质研究领域的开拓者。对中国首次地下核试验和地面成坑核试验也有重要贡献。
哈布斯堡王朝君主列表
哈布斯堡王朝的家族成員曾出任神聖羅馬帝國皇帝，奧地利公爵、大公、皇帝，匈牙利國王，波希米亞國王，西班牙國王，葡萄牙國王，墨西哥皇帝和意大利若干公國的公爵。
該列表將詳細列出各位出任以上職位的哈布斯堡家族成員，其中的年期代表着各君主的在位期，而非生逝。
哈布斯堡王朝君主列表 奧地利系君主列表
哈布斯堡家族自13世紀起，勢力逐漸在德國南方和奧地利擴散，漸漸成為神聖羅馬帝國內實力最強大的家族，多位成員被選為罗马人民的国王及神聖羅馬皇帝，於此同時通過聯姻取得西班牙、匈牙利和波希米亞王位。在神聖羅馬帝國终结之際，哈布斯堡家族改称奥地利皇帝，但最終在第一次世界大战后的洪流中覆没，在1918年被驅離各國王位。
以下君主名字譯自其原有語言，德奧系君主名譯自德語，匈牙利君主稱號譯自匈牙利語，波希米亞君主號譯自捷克語。
哈布斯堡王朝君主列表 西班牙系君主列表
哈布斯堡王室，通過神聖羅馬帝国皇帝馬克西米連一世的長子腓力王子和剛統一的西班牙儲君胡安娜公主的聯姻，接收了西班牙統一的果實。
而他們二人的長孫腓力二世繼西班牙王位後的1580年，葡萄牙出現王位繼承危機。哈布斯堡王室通過此前和葡萄牙的阿維什王室的聯姻，得以繼承葡萄牙的大統。
哈布斯堡王朝君主列表 意大利諸公國公爵（哈布斯堡-洛林王朝）
意大利位於奧地利的正南方，因此歷任哈布斯堡君主都有意南進，佔領或爭奪意大利境內的領地和公國，以保帝國南疆不受威脅。
1735年，洛林公爵弗朗索瓦三世（全名为弗朗索瓦·斯蒂芬）在与波兰廢王斯坦尼斯瓦夫二世·奥古斯特·波尼亚托夫斯基用洛林换得托斯卡纳。隨著次年洛林公爵和哈布斯堡王朝继承人玛丽亚·特蕾西娅的聯姻，扥斯卡納大公國被併入哈布斯堡領地。而大公國最終在1859年被薩伏依王室併入新成立的意大利王國。
1814年，拿破崙戰敗後，摩德纳公國被授與哈布斯堡-洛林王室的一個旁支，但最終在1859年被薩伏依王室併入新成立的意大利王國。而帕爾瑪公國則被授與法皇拿破仑一世的第二任妻子作為食邑，而公國在1847年归还波旁王朝。
哈布斯堡王朝君主列表 奧匈帝國覆亡後哈布斯堡-洛林家族首領
1918年，奧匈帝國被德意志-奧地利共和國與匈牙利民主共和國取代，末代奧皇卡爾被迫流亡海外。末代皇太子奧托於1961年宣佈放棄帝位，後於1966年獲准返回奧地利定居。後來更當選為歐洲議會中德國的代表。
AMBER力场
AMBER力场是在生物大分子的模拟计算领域有着广泛应用的一个分子力场。开发这个力场的是Peter Kollman课题组，最初AMBER力场是专门为了计算蛋白质和核酸体系而开发的，计算其力场参数的数据均来自实验值，后来随着AMBER力场的广泛应用，包括Kollman在内的很多课题组对AMBER力场的内容不断进行丰富，逐渐开发出了一个可以用于生物大分子、有机小分子和高分子模拟计算的力场体系。但是总体来讲，AMBER力场的优势在于对生物大分子的计算，其对小分子体系的计算结果常常不能令人满意。
AMBER力场的势能函数形势较为简单，所需参数不多，计算量也比较小，这是这个力场的一大特色，但也在一定程度上限制了这个力场的扩展性。本力场用谐振子模型计算键长伸缩能和键角弯转能，用傅立叶级数的形式来描述二面角扭转能，选用Lennard-Jones势来模拟范德华力；用库仑公式来描述静电相互作用，其势能表达式为：
现在有很多主流计算软件包应用了AMBER力场，其中除了Kollman课题组开发的AMBER软件之外，还有Insight II、Sybyl、Cerius2、MOE和HyperChem等。
黄三八郎
黄三八郎，南宋福建路建宁府的书铺，元年（1165年）刊刻《韩非子》二十卷、五年（1169年）刊刻《钜宋广韵》五卷，今皆誉为善本。
钦博拉索山
钦博拉索山（奇楚瓦語：Chimpu Rasu，西班牙語：Volcán Chimborazo）位於南美洲的厄瓜多尔，是一座圆锥形的死火山，海拔6268米，位於厄瓜多爾首都基多西南偏南150公里，是厄瓜多尔的最高峰。
钦博拉索山是地球固體表面最接近外太空的最高點。近年科學家透过人造卫星测定，地球既不是标准的球形，也不是标准的椭圆球形，而是一个南大、北小、中间鼓的“梨形”。所以，假若测量世界最高峰的基准不是海平面，而是地心的話，位於貼近赤道地区（南緯1度）的钦博拉索山的顶峰才是距离地心最远的一点。因為，钦博拉索山顶峰距地心6384.10千米，而珠穆朗玛峰距地心的距离为6381.95千米，比钦博拉索山少2.15千米。
1802年，德国地理学家亚历山大·冯·洪堡在厄瓜多考察，曾经登到约5600米，由于身体不适而放弃。1880年1月4日，15年前首次登顶马特洪峰的英国人Edward Whymper和当年的竞争对手、意大利人Antoine Carrel及其兄弟Louis Carrel合作，历经艰险，最终登顶。
罗特汉方程
Roothaan方程是Hartree-Fock分子轨道模型的扩展，有时也称为Hartree-Fock-Roothaan方程或简称HFR方程。与它的原型HF方程不同，HFR方程中，会将分子轨道展开成一组基函数的线性组合，这组基函数可以是原子轨道，也可以是以原子为中心的数学函数，如Slater函数，Gauss函数等。以这组基函数来求解HF方程，就可以得到Roothaan方程。Roothaan方程为HF方法在分子体系中的应用提供了一条道路。
设分子轨道可以展开为，其中为原子轨道或其他基函数，是系数.
将该分子轨道代入HF方程中可得
其中的就是Fock算符。现在将上式两边左乘然后对全空间积分，可以得到常见的HFR方程
黑体的为Fock矩阵，其矩阵元为
黑体的为重叠矩阵，其矩阵元为
洪森
洪森（高棉语：，罗马化：，發音：[hun saen]；1952年8月5日—），曾用中文名雲昇，是柬埔寨政治人物、軍人，现任參議院議長及国王顾问团主席、柬埔寨人民党主席和柬埔寨国民议会议员，曾於1984至2023年擔任柬埔寨總理、在位將近39年。
洪森是个有争议的政治人物。他被《悉尼先驱晨报》描述为“狡猾的操纵者，摧毁他的政治对手”，同时，他也被认为是一个通过暴力和腐败手段在柬埔寨掌握了高度集中的权力和大量个人财富的独裁者
洪森 早年
洪森原名Hun Bunal，祖籍潮州府丰顺县潭江镇转水村，他出生於柬埔寨中南部湄公河中游的一個村莊，為洪年之子，在六名孩子中排行第三。洪森13歲時已到首都金邊就學。由於柬埔寨內戰，1970年洪森放棄學業，加入柬埔寨共产党（又稱红色高棉、赤柬）的游击队，改名为洪森，历任连长、营长、团长。洪森在1975年4月16日的一次戰鬥中失去左眼，因此需要配戴義眼代替。
1975年，紅色高棉攻占金边、推翻了朗诺政权之后，柬埔寨共产党总书记波爾布特进行了大規模屠殺，有许多民眾以至紅色高棉幹部遭到殘酷的迫害。
1977年6月，洪森与民主柬埔寨东部大区第二十区党委书记谢辛、省委书记韩桑林等地区领导人越境投靠越南社會主義共和國，並迅即成為反对赤柬勢力的重要領袖。在越南人民军第七军区的帮助下，由洪森为指挥员的125团于1978年5月12日在越南同奈省锦美县龙交乡正式成立。在越南期间，他使用了化名“梅福”（Mai Phúc）。
洪森 奪取政權
1979年1月7日，越南人民军攻入金边，推翻了紅色高棉政权。次日柬埔寨人民共和国革命委员会宣布成立，韩桑林为该委员会主席，时年27岁的洪森为委员会副主席兼外交部长。
1981年12月，洪森出任柬埔寨人民共和国政府副总理兼外交部长。1981年5月柬埔寨人民革命党第四次全国代表大会当选为人民革命党中央政治局委员。
1985年1月，时年33岁的洪森任总理兼外交部长，成为当时世界上最年轻的政府首腦。1985年10月当选为柬埔寨人民革命党总书记。
1986年到1991年期间，洪森参与了政治解决柬埔寨问题的谈判工作。1989年1月6日，越南从柬埔寨撤军，1991年10月23日的《巴黎和平协议》标志着柬埔寨和平进程的开始。1991年11月14日，时任柬埔寨人民共和国政府总理的洪森亲自到北京迎接并陪同西哈努克亲王夫妇回国，据洪森回忆，其间亲王与其确立了父亲和义子的关系。
洪森 奪取政權
1991年10月，柬埔寨人民革命党党名为柬埔寨人民黨，洪森当选为副主席。该党改为实行自由市場经济和多党制民主，保证公民的一切人权，宣布佛教为国教，对外实行经济开放。
1992年被授予五星上将军衔，任柬埔寨国政府总理。柬埔寨全国最高国家委员会委员，王家武装力量联合总司令。1993年，在联合国主持下，柬埔寨举行全国大选，大选結果奉辛比克党取得58席，人民党51席，由於沒有單一政黨過半數，需要籌組聯合政府。最終拉那烈出線，为柬埔寨王国政府首相，洪森出任副首相和柬埔寨王家军联合总司令，繼續執政。1993年被西哈努克國王授封「親王」。
由于与拉那烈的长期不和，1997年7月5日洪森发动政变，摧毁了拉那烈的奉辛比克党总部。拉那烈被解除首相职务並流亡国外。
在1998年7月26日的柬埔寨第二次全国大选，洪森領導的人民黨取得64席，獲得過半數的議席，其后在西哈努克的调解下，11月13日，人民党与奉辛比克党达成全面合作协议；25日，拉那烈当选柬埔寨国民议会议长，洪森任首相並负责组阁，全面掌權。
洪森 奪取政權
2003年7月27日，柬埔寨举行第三届大选，人民黨勝出，洪森继续连任。同年7月21日，他要求當地幾家中文媒體把他的中文譯名改為「雲升」，後因有不少人表示未能適應而引起不便，於翌年5月改回使用「洪森」。2008年7月27日，柬埔寨举行第四届大选，人民黨勝出，洪森继续连任。
洪森在2017年解散了柬埔寨救國黨，並且關閉反對派的媒體。
2018年柬埔寨大选，人民黨赢得國會全數議席。
2022年11月，患2019冠状病毒病。
2023年柬埔寨大选结束后，在选举中胜选的洪森宣布卸任总理职务，交由长子洪玛奈接班。新一届政府于2023年8月22日宣誓就职。2024年4月出任參議院議長。
洪森 外交關係
2014年5月18日，出席亚信上海峰会，其间中共中央总书记兼中国国家主席习近平在上海会见了柬埔寨首相洪森。。洪森在2016年3月、7月、9月先后三次与中国国务院总理李克强会面。
2020年，因2019年冠狀病毒疾病的的爆發，各國陸續宣布撤僑，然而柬埔寨首相洪森堅決拒絕撤僑，還下令禁止戴口罩，並譴責各國的撤僑行動。
2019年9月2日，马来西亚首相马哈迪·莫哈末及夫人茜蒂哈斯玛抵达金边，对柬埔寨展开为期3天的官访。洪森与马哈迪召开双边会议，讨论关于贸易与投资，以及在农业、防卫及发展清真领域的合作。两国领袖见证签署豁免双重征税（DTA）协议及旅游业合作谅解备忘录的仪式，并在会议结束后发表联合声明。
柬埔寨内戰期间，洪森在戰爭中失去了左眼，戴着蘇聯制造的玻璃義眼，但在訪問日本时，日本政府给了他一个塑膠義眼並戴上了。在日本政界中，他與时任外务大臣渡边美智雄关系密切，生前与渡边六次会面。在日本进行人工眼手術时，渡边因病入院，渡边去世后化名“山内”上墳。
红色高棉政权垮台后，1979年，26岁的洪森被任命为越南支持下建立的柬埔寨人民共和国副总理兼外交部长。
洪森 外交關係
1985年1月14日，洪森被新政府任命为柬埔寨人民共和国总理，并开始与民主柬埔寨联合政府各派进行和平谈判。1987年12月2日至4日，洪森在法国费雷昂塔尔德努瓦会见西哈努克，讨论柬埔寨的未来。1988年1月20日至21日进行了进一步谈判，洪森向西哈努克提供了柬埔寨政府的一个职位，条件是他立即返回柬埔寨。尽管失败了，洪森的柬埔寨政府还是成功说服了朗诺政府的两位部长程恒和因丹返回柬埔寨。
2005年，越南和柬埔寨签署了1985年原《国家边界划定条约》的补充条约，柬埔寨则认为该条约是无法接受的。因此，越南根据该条约对柬埔寨的土地提出了几项要求，提出了越南侵占的指控。在前法属印度支那政府的一位部长的声明中，柬埔寨需要放弃两个村庄给越南，以换取Thlok Trach和Anlung Chrey两个村庄，为了解决这一争端，2011年，柬埔寨政府宣布将加快与越南的划界进程。  2012年6月24 日，越南和柬埔寨庆祝共同边界上的最后一个标记314的标定。越南总理阮晋勇和柬埔寨首相洪森亲自出席庆典，为新标志揭幕，并且重申了两国的合作和友谊。
洪森 争议
2021年，非政府组织「无国界记者」把洪森列入“新闻自由掠夺者”名单。
2023年2月12日，洪森下令關閉該國最後獨立的地方新聞機構之一Voice of Democracy（VOD）， 吊銷其牌照，但不扣押其財務，他稱該機構攻擊他和其兒子並傷害國家。洪森對VOD設72小時的期限，以向資訊部核實事實並道歉。經營的VOD的非政府組織柬埔寨獨立媒體中心發表了一封信，對造成的任何混淆表示抱歉，並解釋說VOD的文章引用了政府發言人的話。不過，洪森表示不接受這封信。國際特赦組織指關閉VOD是「公然試圖關上該國獨立媒體所剩無幾的大門」，也是在定於7月舉行的全國大選前幾個月對其他批評聲音的明確警告，該命令使柬埔寨公眾獲取資訊的風險受到威脅」。
量 (数学)
量（magnitude，size）或译量值、量级，是数学对象的一种属性，用于决定该对象比其他“同类对象”大还是小。更正式地说，一个对象的量值是在它所属的对象类别中排序或排名的显示结果。“数学的量”是非負實數，可更簡單地想成是其與同類對象比較時，放在同一測量尺度下的“長度”。
量 (数学) 實數
實數的量通常稱為絕對值或模。它寫作 | x |，並以此定義：
| x | = x , 若 x ≥ 0
| x | = -x , 若 x < 0
這給出在實數線中從零開始的距離。例如-5的模就是|-5|=5。
量 (数学) 複數
相似地，複數的量稱為模，給出在阿爾岡圖從零開始的距離。這條給出複數的模的公式和勾股定理一樣：
例如-3 + 4i的模為5。
量 (数学) 歐幾里得向量
在歐幾里得空間中，向量x的實數量，最常指歐幾里得範數，這是由歐幾里得距離引伸過來的：向量自己的內積的平方根：
在此u、v和w是分量（用x來作表記法亦可）。
例如，[4, 5, 6]的量為，即約8.775。
量 (数学) 一般向量空間
一般來說，量的概念可以應用到向量空間，稱為賦範向量空間。將物件對應到其量的函數稱為範數。
量 (数学) 應用
量永遠非負。比較的大小時，有时使用對數為尺度很有幫助；例如聲音的音量（分貝）和恆星的亮度，这些应用实际上是“物理量”。
小篆
小篆是一种汉字字体，是汉字在古文字阶段的最后一种字体。小篆以西周籀文为基础，发展于战国时期的秦国，后成为秦始皇统一六国文字时采用的字体。两汉以来，小篆的地位逐渐被隶书取代，是为隶变。此后，小篆的应用场景仅限于印章、书法艺术等领域。
小篆 历史
西周周宣王曾整理籀文，规范汉字书写。春秋战国时期，各国文字在籀文的基础上各自发展变化。秦国一系文字的特点是字形规整、匀称，象形程度较低，如石鼓文。随着这一趋势进一步增强，大约在秦献公迁都栎阳时期，秦小篆从秦系文字正体中脱胎而生。
与此同时，东方六国文字的变化不断加剧，与秦小篆的分歧越来越大。有感於此，秦始皇在統一六國之後决定實行“書同文”政策，統一全中国的文字書寫規範。李斯、赵高、胡毋敬等人奉命对秦小篆进行整理，编成字书《苍颉篇》、《爰历篇》、《博学篇》，确认了小篆字体的标准字形。这是继殷商甲骨文、西周籀文后，汉字的第三次大整理。
小篆 历史
在秦系文字正体发展为秦小篆的同时，秦系文字俗体则发展为隶书。小篆作为正式场合的主要字体，隶书作为辅助字体。秦朝灭亡、西汉建立后，小篆的地位逐渐被隶书所取代。东汉许慎著《说文解字》时，人们普遍只认识隶书而不了解篆书。小篆的使用范围逐渐退缩至印章、瓦当、碑额、墓志盖等领域，更多地作为一种书法艺术而非实用字体。
唐朝李阳冰擅写小篆，推动小篆书法的复兴，但仍未摆脱秦代小篆的风貌。直到清代，伴随着金石学的发展，邓石如熔铸秦汉篆隶为一体，成为小篆书法复兴的先驱，涌现出吴让之、赵之谦、吴昌硕等篆书家。
小篆 小篆的風格
秦代時的小篆風貌，可由現存的《泰山刻石》、《瑯琊臺刻石》及權量銘文等遺物中得見之。小篆的筆劃較細 ，所以也有「玉箸篆」之稱；在字形上呈長方形，結構往往有左右對稱的現象，給人挺拔秀麗的感覺。
網誌作者
（英語：）一般是指經營部落格（英語：）的人。撰寫的內容不拘，也沒有文章量或是人氣程度的限制。
網誌作者 概述
只要於痞客邦、隨意窩 Xuite日誌、Blogger等免費BSP網誌平台註冊帳戶，或使用WordPress系統自架網站，又或者在微信公眾號、知乎、百家號、Bilibili專欄發文等就是一名「部落客」，除了一部份人寫興趣外，依工作型態可分為全職部落客與兼職部落客；依主題又可分為美食部落客、旅遊部落客、親子部落客、美妝部落客、3C部落客等等，與YouTuber、IG 用戶、臉書 用戶、網紅、直播主、Up主等同屬於自媒體的一種。
PageRank
PageRank又称网页排名、谷歌左侧排名、PR，是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。
PageRank本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。
其将从A页面到B页面的链接解释为“A页面给B页面投票”，并根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票对象的等级来决定被投票页面的等级。简单的说，一个高等级的页面可以提升其他低等级的页面。
该算法以谷歌公司创始人之一的拉里·佩奇的名字來命名。谷歌搜索引擎用它来分析网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化中經常被用來作为評估網頁优化的成效因素之一。
目前，PageRank算法不再是谷歌公司用来给网页进行排名的唯一算法，但它是最早的，也是最著名的算法。
PageRank 概述
PageRank是一种链接分析算法，它通过对超链接集合中的元素用数字进行权重赋值，实现“衡量集合范围内某一元素的相关重要性”的目的。该算法可以应用于任何含有元素之间相互引用的情况的集合实体。我们将其中任意元素E的权重数值称为“E的PageRank”（The PageRank of E），用符号表示为 。其他的因素，类似“作者排名（Author Rank）”同样可以影响到该元素的权重值。
PageRank的结果来源于一种基于图论的数学算法。它将万维网上所有的网页视作节点（node），而将超链接视作边（edge），并且考虑到了一些权威的网站，类似CNN。每个节点的权重值表示对应的页面的重要度。通向该网页的超链接称做“对该网页的投票（a vote of support）”。每个网页的权重值大小被递归地定义，依托于所有链接该页面的页面的权重值。例如，一个被很多页面的链接的页面将会拥有较高的权重值（high PageRank）。
PageRank 概述
大量关于PageRank的学术论文在Page和Brin的原版论文前就已有之。在实际情况中，PageRank很容易被利用。相关的研究往往会关注那些因受到影响而出现错误的PageRank结果，以找到一种有效地避免其被错误地影响的方法（如忽略部分错误的链接）。
2005年初，谷歌公司为网页链接推出一项新属性nofollow，使得网站管理员和博客作者可以创建一些不計票的链接，也就是說这些链接不算作「投票」，从而实现抵制垃圾投票的目的。
Google工具条上的PageRank指標从0到10。它似乎是一个对数标度算法，细节未知。雖然PageRank是谷歌的商标，其技术亦已经申请专利，但是專利權屬於斯坦福大學，而非谷歌公司。
PageRank算法中的点击算法是由乔恩·克莱因伯格(Jon Kleinberg)提出的。而其他的基于链接的网页排名算法，则包括乔恩·克莱因伯格发明的HITS算法，IBM CLEVER Project，TrustRank算法以及hummingbird算法等等。
PageRank 算法
PageRank算法通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值（PR）可以在任何规模的文件（document）集合中计算得出，而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。相关研究论文指出，在初次计算前，总概率将被均分到每个文件上，使得集合中的每个文件被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算（又称为“迭代”）中，算法将根据集合的实际情况不断调整PR值，使得其越来越接近最真实的理论值。
最终的概率将通过一个在0与1之间的数值体现。概率为0.5通常意味着该事件有50%的可能性发生。因此，“PR=0.5”代表“有50%的可能性，某人点击了一个随机的链接并访问了该链接指向的文件”。
假设一个由4个網頁组成的集合：A，B，C和D。同一页面中多个指向相同的链接视为同一个链接，并且每个页面初始的PageRank值相同，最初的算法将每个网页的初始值设定为1。但是在后来的版本以及下面的示例中，为了满足概率值位于0到1之间的需要，我们假设这个值是0.25。
在每次迭代中，给定页面的PR值（PageRank值）将均分到该页面所链接的页面上。
PageRank 算法
如果所有页面都只链接至A，那么A的PR值将是B，C及D的PR值之和，即：
重新假设B链接到A和C，C链接到A，并且D链接到A,B,C。最初一個頁面總共只有一票。所以B给A ,C每个页面半票。以此类推，D投出的票有三分之一加到了A的PR值上：
换句话说，算法将根据每个页面連出总数 平分该页面的PR值，并将其加到其所指向的页面：
最后，所有这些PR值被换算成百分比形式再乘上一个修正系数 。由于“没有向外链接的网页”传递出去的PR值会是0，而这会递归地导致指向它的页面的PR值的计算结果同样为零，所以赋给每个页面一个最小值：
因此，一个页面的PR值直接取决于指向它的的页面。如果在最初给每个網頁一个随机且非零的PR值，经过重复计算，这些页面的PR值会趋向于某个定值，也就是处于收斂的狀態，即最终结果。这就是搜索使用该算法的原因。
这个方程式引入了随机浏览者（random surfer）的概念，即假设某人在浏览器中随机打开某些页面并点击了某些链接。为了便于理解，这里假设上网者不断点击网页上的链接直到进入一个没有外部链接的网页，此时他会随机浏览其他的网页（可以与之前的网页无关）。
PageRank 算法
为了处理那些“没有外部链接的页面”（这些页面就像“黑洞”一样吞噬掉用户继续向下浏览的概率）所带来的问题，我们假设：这类页面链接到集合中所有的网页（不管它们是否相关），使得这类网页的PR值将被所有网页均分。对于这种残差概率（residual probability），我们引入阻尼系数 （damping factor），并声明 ，其意义是：任意时刻，用户访问到某页面后继续访问下一个页面的概率，相对应的  则是用户停止点击，随机浏览新网页的概率。 的大小由一般上网者使用浏览器书签功能的频率的平均值估算得到。
所以，对于某个页面i，其对应PR值大小的计算公式如下：
集合中所有页面的PR值可以由一个特殊的邻接矩阵的特征向量表示。这个特征向量R为：
同时，R也是下面的方程组的解：
如果不链向，则前面提到的“从页面j指向页面i的链接数”为零。将情况一般化：对于特定的j，应有：
由于上述修改后的邻接矩阵的巨大的eigengap值，几次迭代后即可在极高的精确度下估计PageRank特征向量R的值。
PageRank 缺陷
PageRank算法的主要缺點在于旧的页面的排名往往会比新页面高。因为即使是质量很高的新页面也往往不会有很多外链，除非它是某个已经存在站点的子站点。这也是PageRank需要多项算法结合以保证其结果的准确性的原因。例如，PageRank似乎偏好于维基百科页面，在条目名称的搜索结果中，维基百科页面经常在大多数页面甚至所有页面之前，此现象的原因则是维基百科内部网页中存在大量的内链，同时亦有很多站点链入维基百科。
Google经常处罚恶意提高网页PageRank的行为。至于其如何区分正常的链接和不正常的链接，这仍然是商业机密。但是在Google的链接规范中已清楚地说明，哪些是属于违反规范的行為。