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西樓角公共運輸交匯處
歷史

荃灣多層停車場大廈是荃灣地鐵站興建時規劃的配套設施，地下設小巴總站與的士站，方便乘客使用公共交通工具接駁地下鐵路荃灣綫，於1982年8月20日與南豐中心下的專營巴士總站同步啟用。其時，憲報稱此站為「西樓角路G.L.A. TW-168之的士及專利公共小型巴士總站」（G.L.A. TW 168 Sai Kau Kok Road Taxi and Franchised Public Light Bus Terminus）。
荃灣地鐵站規劃之初，已將專營巴士和其他交通工具的總站分開設置。西樓角公共運輸交匯處因專供專綫小巴和的士使用，未有預留太多空間興建，以致樓底極矮，車坑、彎位亦較窄；由站內天花橫樑多處有綠色印痕可見，即使是短陣十六座小巴，入站亦屢見困難。政府2017年批准小巴座位增至19個後，彩龍專線小巴斥資引入六輛長陣小巴，擬投放至以西樓角公共運輸交匯處為總站內的95M、96M線，卻發現新車難以駛入交匯處，故此只能安排新車暫時行走不經西樓角交匯處的95A等路線，並與運輸署磋商尋求解決辦法。運署最後決定於2018年1月起封閉西樓角交匯處半年，以便擴闊站內車坑，工程期間兩條小巴路線總站擬暫時遷往古屋里（三棟屋博物館外）。
車坑分佈

| 車坑分佈（以入口最左邊起計）> 編號 | 車坑分佈（以入口最左邊起計）> 寬度 | 車坑分佈（以入口最左邊起計）> 專綫小巴路線 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 單坑 | 的士通道 |
| 2 | 單坑 | 新界的士站 |
| 3 | 單坑 | 新界的士站 |
| 4 | 單坑 | 96M、96S |
| 5 | 單坑 | 95M |
| 6 | 單坑 | 市區的士站 |
| 7 | 單坑 | 市區的士站 |
參考資料

↑  .   [2018-04-17]. （原始内容存档于2018-05-14）.
↑  荃灣站是運輸署特准的新界的士經營範圍以外上落客地點之一，但有關新界的士必須載客及依照指定路線行走，請參見的士經營範圍 （页面存档备份，存于）。
↑  〈荃灣沙田新巴士總站 由明日開始分別啟用〉，《大公報》，1982年8月19日。
↑  憲示第2687號，《香港政府憲報》第124卷第33期，1982年8月20日。站名的G.L.A. TW-168指荃灣第168號政府撥地（G.L.A.全寫為「Government Land Allocation」）。
↑  〈小巴加至19座未能進入狹窄小巴站　小巴商：得物無所用〉，香港01，2017年9月4日。
↑  〈荃灣多層停車場小巴站 19座小巴有得睇無得用？〉，田北辰Facebook，2017年11月16日。
相關條目

荃灣站
外部連結

香港附屬法例：限制在特別範圍販賣公告 - SCHEDULE 附表
荃灣多層停車場大廈中庭樓梯往交通工具的總站
香港政府憲報

香港政府憲報，1841年5月1日第1號
《香港政府憲報》（英語：，1841年5月1日—1997年6月30日），1997年7月1日香港主權移交後改稱《香港特別行政區政府憲報》（），1841年初刊時稱《香港憲報》（英語：，是香港政府發佈公告、啟事及法例等的官方出版物。憲報由政府物流服務署（2003年前為政府印務局）發行，受命於政府物流服務署署長及財經事務及庫務局局長。香港的所有條例及附屬法例（英语：），都要在憲報刊登（通稱「刊憲」）才生效。
曾有訴訟因相關法律未有刊憲，疑犯因而脫罪。
歷史

早於1841年香港開埠後，便已經有《香港憲報》的出現，當時中文譯為《轅門報》或《香港轅門報》。第一份《香港憲報》出版於1841年5月1日，內容公佈了拍賣香港土地的詳情。
自1981年第43期憲報起，所有內容（除房屋署以外的中標公告，只有英文版）均為中英對照。至1997年主權移交後，憲報卷號由第1起重新開始，並先展示中文文本，然後才是英文版。自同年11月起，所有中標公告亦全面改為中英對照。
概述

《香港憲報》通常於逢星期五出版。若果有需要時，《憲報》可以在星期五以外的日期出版，稱為「憲報號外」。
《香港憲報》分為7部分：
「政府公告」，內容是政府官方委任令、法定公告及政府招標等（當中，上一個月的政府各部門及房委會開標結果，自1985年尾起，均在當月最後一份憲報常刊中正式公佈；另外，在1996年歸化英國海外領土公民（香港）及居英權計劃分別截止前，所有雙數期號的憲報，均會列出成功加入英籍人士名單、原來國籍、英籍證書簽發日期及地址）；
「第1號法律副刊」，香港條例的新增或修訂公告，例如《2006年為僱員權益作核證(中醫藥)(雜項修訂)條例》；
「第2號法律副刊」，法律規例，例如法定巴士路線；
「第3號法律副刊」，條例草案，例如《非應邀電子訊息條例草案》；
「第4號特別副刊」，註冊/牌照人士名單，例如地產代理牌照名單 、註冊醫生及幼兒中心等名單；
「第5號特別副刊」，草案擬本、行政命令及
「第6號副刊」，公共啟事，例如有限公司清盤會議通知、業務轉讓、拆夥及商標註冊申請等。
外部連結

香港特別行政區憲報網站 （页面存档备份，存于）
拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區

| 克里熱夫齊教區  |
| --- | --- |

教会管区
 
聖三一座堂
基本
教座位置: 克羅地亞
禮儀形式: 拜占庭礼
所屬教省: 薩格勒布
創設時間: 1777年
主教座堂: 天主圣三主教座堂
首長職銜: 主教
教務首長
教宗: 方濟各
教區主教: （教座出缺）
宗座署理: 米蘭·斯蒂皮奇（德语：）
榮休主教: 尼各老·凱基奇（英语：）
統計資料
教友人數: 21,509
聯絡資訊
網址: krizevci.hbk.hr
拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區（拉丁語：；克羅埃西亞語：）是羅馬天主教會的一部分，為克羅地亞，塞爾維亞和黑山拜占庭禮教區的一個教區，該教會為東儀天主教會的22個成員之一。教區以克羅地亞北部克里熱夫齊為中心的，屬薩格勒布總教區。成立於1777年6月15日。現任教區教座出缺，宗座署理為米蘭·斯蒂皮奇（德语：），榮休主教為尼各老·凱基奇（英语：）。
現況

2010年有教友21,509人。教區下轄四十四個堂區，有廿八名司鐸。現任教區主教為尼各老·凱基奇。現在拜占庭禮使用斯拉夫語。
歷史 > 教區成立

為了支持拜占庭禮天主教的牧民工作，哈布斯堡君主國（德語：Habsburgermonarchie，英語：Habsburg Monarchy）女皇瑪麗亞·泰瑞莎（德語：Maria Theresia）意識到成立獨立的拜占庭禮天主教教區是必要的。後來，教宗庇護六世決定將拉丁禮扎達爾總教區中分出來。於1777年6月17日，教宗庇護六世成立拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區，以替代之前的教區Marča。但一些塞爾維亞東正教徒，反對成立新的教區，特別是北部城市斯雷姆斯基卡爾洛夫奇。
歷史 > 教區發展

在第一次世界大戰之後，克里熱夫齊教區開始在南斯拉夫發展。後來，由於人口遷移和教區發展，信徒開始在不同的國家出現，包括：
在約1900年，從加利西亞移居到烏克蘭的信徒。
於19世紀，在馬其頓進行傳教。
一些羅馬尼亞人居住在塞爾維亞。
歷史 > 南斯拉夫破裂

在南斯拉夫瓦解後，教區持續發展。直到2003年，教宗若望保祿二世決定從教區中成立塞爾維亞暨黑山宗座代牧區（英語：Apostolic Exarchate of Serbia and Montenegro）。它在成立後，仍然與教區有密切的聯絡。另外，教宗於2003年又在教區中復設馬其頓宗座代牧區。它成立後，成為獨立的東儀天主教會成員之一，稱為馬其頓希臘禮天主教會（英語：Macedonian Greek Catholic Church）。
傳教

於1902年，克里熱夫齊教區主教派出第一位拜占庭禮天主教神父，由克羅埃西亞來到美國。當時，他的工作是負責牧養在俄亥俄州的克里夫蘭的拜占庭禮信徒。而另一位克羅地亞神父於1894年，來到賓夕法尼亞州的阿勒格尼服務。
代牧區

塞爾維亞暨黑山宗座代牧區
条目：拜占庭禮天主教塞爾維亞暨黑山宗座代牧區
宗座代牧區於2003年6月28日從克里熱夫齊教區中分出。雖然代牧區已從克里熱夫齊教區中分出，但兩者的關係仍然密切。代牧區的管理範圍包括巴爾幹半島的塞爾維亞和黑山，教座設立於伏伊伏丁那的魯斯基-克斯圖爾。根據2009年的統計，有教友22,369人、廿一個堂區和十八名司鐸。
主教列表

克里熱夫齊教區主教的列表是：
Vasilije Božičković（1777年–1785年）
Josaphat Bastašić（1787年–1793年）
Silvester Bubanović（1795年–1810年）
Konstantin Stanić（1815年–1830年）
Gabrijel Smičklas（1834年–1856年）
Đorđe Smičklas（1857年–1881年）
Ilija Hranilović（1883年–1889年）
Julije Drohobeczky（1891年–1920年）
Dionisije Njaradi（1920年–1940年）
Janko Šimrak（1942年–1946年）
主教懸空（1946年–1983年）
Gabrijel Bukatko（1950年–1981年）宗座署理
Joakim Segedi（1964年–1984年）輔理主教
Slavomir Miklovš（1983年–2009年）
尼各老·凱基奇（英语：）（2009年－2019年3月18日）
參考文獻

↑  . Holy See Press Office. 2019-03-18  [2019-04-30]. （原始内容存档于2019-04-30） （英语）.
↑  .   [2013-04-20]. （原始内容存档于2022-05-21）.
↑  .   [2013-04-20]. （原始内容存档于2021-04-21）.
外部連結

拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區官方網站
|  论 编克羅地亞天主教教區 |
| --- | --- |
里耶卡總教區: 戈斯皮奇-塞尼教區  | 克爾克教區 | 波雷奇暨普拉教區
賈科沃-奧西耶克總教區: 波熱加教區 | 斯雷姆教區（塞爾維亞）
斯普利特-馬卡爾斯卡總教區: 杜布羅夫尼克教區 | 赫瓦爾-布拉奇-維斯教區 | 科托爾教區（黑山） | 希貝尼克教區
薩格勒布總教區: 別洛瓦爾-克里熱夫齊教區 | 瓦拉日丁教區 | 錫薩克教區 | 拜占庭禮天主教克里熱夫齊教區
聖座直屬: 克羅地亞軍中教長區
參見：克羅地亞天主教 · 克羅地亞天主教教區列表 · 塞爾維亞天主教 · 歐洲天主教教區列表 · 東儀天主教會
|  论 编天主教会史（英语：） |
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 天主教主題
馬里亞-沃利亞

50°44′37″N 24°26′23″E﻿ / ﻿50.74361°N 24.43972°E﻿ / 50.74361; 24.43972
馬里亞-沃利亞（烏克蘭語：），是烏克蘭西北部的村莊，隸屬沃倫州的沃洛德米爾區。該村始建於1905年，面積0.34平方公里，海拔高度226米，2001年人口84，人口密度每平方公里247.06人。
參考資料

Марія-Воля[永久]
Паспорт села Марія-Воля
Погода в селі Марія-Воля （页面存档备份，存于）
Інформаційний портал iForma
明基夫齊

49°59′13″N 29°6′18″E﻿ / ﻿49.98694°N 29.10500°E﻿ / 49.98694; 29.10500
明基夫齊（烏克蘭語：），是烏克蘭北部的村莊，隸屬日托米爾州的別爾季切夫區。該村始建於1683年，面積33.2平方公里，海拔高度226米，2001年人口681，人口密度每平方公里20.53人。
參考資料

Погода в селі Міньківці （页面存档备份，存于）
三角池站

三角池站位于中华人民共和国福建省福州市晋安区塔头路与长乐北路、三八路交叉口地下，是福州地铁4号线的地铁车站，远期预留与7号线换乘，于2023年8月27日启用。
车站结构

三角池站位于塔头路与长乐北路、三八路交叉口，站体呈东西走向，为地下二层车站。车站主体结构长290米，宽度22.7米，换乘节点段开挖深度约26.8米。车站东侧设单渡线，东南象限设置联络线。
| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| 地面层 | 出入口 |  | 出入口 |
| 地下一层 | 站厅 |  | 票务服务、自动售票机 |
| 地下二层 | 1 |  | 4号线 往帝封江（竹屿） |
地下二层: 岛式站台，列车运行方向左侧的车门打开
| 地下二层 | 2 |  | 4号线 往凤凰池（东门）  |
车站结构 > 出入口与周边

| 三角池站出入口信息 |
| --- | --- | --- | --- |

| 编号 | 设施 | 位置 | 接驳交通 |
|   |  | 车站东北口 |  三八路口、九龙城、三角池、省二人民医院二化分院 |
|   |  | 车站西北口 |  三八路口、九龙城、福州锅炉厂原址 |
|   |  | 车站西南口 |  福州锅炉厂原址、东岳 |
|   |   | 车站东南口 |  东岳、三角池、岳峰、省二人民医院二化分院 |
注： 设有电梯 |  设有卫生间
历史

2017年6月29日，福建省发展和改革委员会批复《福州市城市轨道交通4号线一期工程可行性研究报告》（闽发改网审交通〔2017〕103号），4号线在长乐北路路口东侧设岳峰镇北站。
2019年6月1日，三角池站开始一期围挡施工。
2021年1月27日，三角池站主体结构封顶。
2023年8月23–25日，三角池站开启免费试乘活动。
2023年8月27日，三角池站启用。
参考资料

1 2  邱陵. . 福州新闻网. 2023-08-27  [2023-09-03]. （原始内容存档于2023-08-30）.
↑  . 福建省发展和改革委员会. 2019-08-07  [2023-09-03]. （原始内容存档于2023-09-03）.
↑  福建省发展和改革委员会. .   [2017-07-03]. （原始内容存档于2023-07-25）.
↑  . 福州新闻网. 2019-06-03  [2023-09-03]. （原始内容存档于2023-09-03）.
↑  . 中建福州地铁4号线2标项目微信公众号. 2021-01-27  [2023-09-03]. （原始内容存档于2023-09-03）.
↑  林榕昇. . 福州日报. 2023-08-17  [2023-09-03]. （原始内容存档于2023-08-24）.
李舉

| 李舉 |
| --- | --- |
大明山東布政使司左參政
籍貫: 山西太原府河曲縣 山西振武衛官籍
字號: 字大聘
出生: 天順二年戊寅三月三十日 
逝世: 卒年不詳 
配偶: 娶施氏
出身
 弘治六年癸丑科同進士出身 
李舉（1458年—？），字大聘，山西振武衛官籍太原府河曲縣人，明朝政治人物。
生平

山西鄉試第十六名。弘治六年（1493年），登癸丑科三甲第六十四名進士。六年十二月除兵科給事中。丁憂服闋，十二年正月復除刑科給事中，出为東昌府知府，正德四年（1509年）四月升山东按察司副使，六年八月升本省布政司左參政。
家族

曾祖李興；祖父李榮；父李景昌，前母沈氏；母許氏。慈侍下。
埃利亚斯·皮尼亚省

| 埃利亚斯·皮尼亚省 Elías Piña |
| --- | --- |
省
Church in the town of Comendador, Elias Pina, Dominican Republic
   徽章
 Location of the Elías Piña Province
坐标：18°53′00″N 71°42′00″W﻿ / ﻿18.8833°N 71.7°W﻿ / 18.8833; -71.7
國家:  
Province since: 1942
首府: 科門達多爾
政府
 • 类型: Subdivisions
 • 行政机构: 6 municipalities 7 municipal districts
 • Congresspersons: 1 Senator  2 Deputies
面积
 • 总计: 1,426.20 平方公里（550.66 平方英里）
时区: EST（UTC-4）
Area code: 1-809 1-829 1-849
ISO 3166-2: DO-07
Postal Code: 73000
埃利亚斯·皮尼亚省（西班牙語：，西班牙语发音：[eˈli.as ˈpiɲa]）- 多明尼加共和國西部邊界上的一個省，西側與海地相鄰。下轄6個自治市鎮（municipio），另有7個自治市政區（Municipal district），首府在科門達多爾。
概述

埃利亚斯·皮尼亚省的名称来自多米尼加-海地战争期间多米尼加的军官埃利亚斯·皮尼亚（Elías Piña）。
行政區

| 市鎮名稱 | 總人口 | 都市人口 |
| --- | --- | --- |
| Banica | 9,254 | 3,274 |
| 科門達多爾 | 60,410 | 30,089 |
| El Llano | 9,007 | 2,718 |
| Hondo Valle | 13,689 | 6,100 |
| Juan Santiago | 7,898 | 4,289 |
| Pedro Santana | 8,956 | 4,667 |
其他

|  论 编 省份 |
| --- | --- |
 阿蘇阿省  巴奧魯科省  巴拉奧納省  達哈翁省  杜阿尔特省  埃利亚斯·皮尼亚省  埃尔塞沃省  埃斯派亚省  阿托马约尔省  獨立省  拉阿尔塔格拉西亚省  拉羅馬納省  拉贝加省  玛丽亚·特立尼达·桑切斯省  诺埃尔主教省  蒙特克里斯蒂省  蒙特普拉塔省  佩德納萊斯省  佩拉維亞省  普拉塔港省  米拉瓦尔姐妹省  萨马纳省  桑切斯·拉米雷斯省  圣克里斯托瓦尔省  圣何塞德奥科阿省  聖胡安省  圣佩德罗-德马科里斯省  聖地牙哥省  圣地亚哥·罗德里格斯省  聖多明哥省  巴尔韦德省  國家特區
馬爾科斯塔夫

50°43′23″N 24°23′50″E﻿ / ﻿50.72306°N 24.39722°E﻿ / 50.72306; 24.39722
馬爾科斯塔夫（烏克蘭語：），是烏克蘭西北部的村莊，隸屬沃倫州的沃洛德米爾區。該村始建於1577年，面積0.55平方公里，海拔高度209米，2001年人口102，人口密度每平方公里184.45人。
參考資料

Маркостав[永久]
Паспорт села Маркостав
Погода в селі Маркостав （页面存档备份，存于）
Інформаційний портал iForma
科莱特·桑戈尔

科莱特·桑戈尔（法語：；娘家姓于贝尔 ()；1925年11月20日—2019年11月19）是一位出生於法國的公眾人物，1960年至1980年擔任塞內加爾第一任第一夫人，1960年塞內加爾獨立後擔任總統利奧波德·塞達爾·桑戈爾的第一夫人。
生平

科莱特生於法国默兹省的穆宰一個古老的諾曼貴族家庭，在桑戈尔和乍德總督费利克斯·埃布埃的女兒離婚後，一位非洲朋友將她介紹給了桑戈尔，他們於1957年結婚。1960年，桑戈爾成為塞內加爾總統，但她沒有擔任任何公開的政治職務，桑戈爾下臺後，這對夫婦經常留在諾曼第。丈夫去世后，她向韦尔松市政廳捐贈了各種丈夫的作品，從而創造了一個“桑戈尔空間”。她自2013年以來患有阿茨海默病，她於2019年11月18日去世。
根據她的願望，她被埋葬在達喀爾的布萊爾天主教公墓（法语：），與丈夫相鄰。
參考

"Colette Senghor, wife of Senegal's poet-president, dies in France". Al Jazeera. 19 November 2019.
含水量

Soil composition by Volume and Mass, by phase: air, water, void (pores filled with water or air), soil, and total.
含水量（又称水分含量，含湿量）是指某材料中水的多少，该材料可能是指土壤、岩石、陶瓷亦或水果、木头等等。含水量在诸多科技领域中均有广泛应用，它一般用比值来表示，其大小可以从零（完全干燥）到与该材料的孔隙度相同（即含水量达到饱和状态）。含水量通常有体积含水量和重量含水量两种表示方式。
定义

体积含水量θ一般定义如下：
其中 V_{w}是水的体积， V_{\text{wet}}=V_{h}+V_{w}+V_{a}是含水物质的总体积。比如，对于土壤来说 V_{h}、 V_{w} V_{a}和分别是土壤颗粒和植物组成、水以及空气的总体积。
重量含水量如下定义：
其中 m_{w}是水的质量， m是物质的总质量，通常采用烘干前的总质量：
然而在木工、地质技术以及土壤科学等领域，分母一般选用烘干后物质总质量：
若要将重量含水量换算为体积含水量，需要将重量含水量乘以物质散比重 SG:
定义 > 导出量

在土壤力学和石油工程中，水饱和度 S_{w}被定义为：
其中 \phi =V_{v}/V是孔隙度， V_{v}是孔隙体积， V是物质总体积，[需要解释]Sw在0到1之间（即从干燥到饱和），且不可能达到最小和最大值，这只是工程应用中的理想情况。
标准化含水量 \Theta (即有效饱和度 S_{e})由范格鲁切腾定义，没有量纲：
其中 \theta 是体积含水量； \theta _{r}是剩余含水量，即 d\theta /dh为0时的含水量； \theta _{s}是饱和含水量，与孔隙度 \phi 大小相等。
测量 > 直接测量

含水量可以在已知待测材料体积的情况下直接测量。水的体积可以通过其质量 m_{w}和密度 \rho _{w}进行计算，进而可以用水的体积和材料体积计算体积含水量：
其中
有些材料（如煤）的体积会随含水量的改变而改变，它们的含水量的计算应依照下述公式：
土工学中的含水量是以样品干重为分母（常表示为百分数，即含水量 = u×100%）：
木材的含水量一般在105℃烘干24小时的基础上利用干重进行计算。
测量 > 实验方法

其他用来确定含水量的方法有化学滴定法（如Karl Fischer titration（英语：））、用冻干法或在惰性气体环境中加热样品来确定质量损失。在食品工业中常用的方法是Dean-Stark method（英语：）。
根据ASTM(美国材料试验协会)标准年鉴的标准，团聚体中可蒸发的总湿度含量可以用如下公式计算：
其中 p是样品总可蒸发水量的比值， W是样品初始质量， D是样品烘干后的质量。
在土壤中 > 地球物理学方法

可以用来原位检测土壤含水量的地球物理学仪器和方法有好几种，包括时域反射仪（英语：）(TDR)、中子探测器（英语：）、频域传感器（英语：）、电容探测器（英语：）、幅域反射仪（英语：）(ADR)、电阻率层析成像（英语：）、探地雷达(GPR)以及其他对水敏感的方法。在农业和其他科学应用领域，地球物理学传感器都比较常用。
在土壤中 > 遥感

因为湿润和干燥土壤的介电性质差别很大，我们可以用卫星微波遥感来估计土壤湿度。这些微波辐射对大气变化不敏感，能够穿透云层；此外它们还能穿透一定厚度的植被覆盖层，获取地表信息。根据微波遥感而获取的数据有WindSat, AMSR-E, RADARSAT, ERS-1-2, Metop/ASCAT，都可以用来估计地表湿度。
分类和应用

物质中的水可能是吸附在内表面，也可能是被毛细作用力保留在较小孔隙中。在较低湿度下，水的主要保留方式是吸附作用；在较高湿度下，液态水越来越重要，是否依赖于孔隙大小是影响体积的一个重要指标。在木质材料中，低于98%相对湿度时的水几乎都是吸附水。
在生物学领域，吸附水和自由水的生物学应用也迥然不同——物理吸附水很难从生物材料中被分离。物理吸附水是否会被算到含水量中可能会受到用来确定含水量的方法的影响。为了更好地区分自由水和结合水，在讨论时，必须要考虑水的活性。
水分子可能也会和材料紧紧结合在一起，形成结晶水，比如蛋白质结构中的水就是其固定的组成部分。
分类和应用 > 地球和农业科学

在土壤学、水文学和农业科学中，水含量对地下水补给、农业以及土壤化学都具有重要意义。近来许多研究都致力于更好地预测时空变化中的含水量改变。观测结果表明，水含量的空间差异在半干旱地区一般会随总体含水量的增大而增大，在湿润地区一般随总体含水量的增大而减小，在温带地区在中间湿度时达到最大差异。
以下是四个常用的标准水含量判定与检测标准：
| 名称 | 符号 | 吸水压力 (J/kg 或 kPa) | 一般含水量 (vol/vol) | 条件 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 饱和水含量 | θs | 0 | 0.2–0.5 | 完全饱和土壤；大小相当于有效孔隙度（英语：） |
| 田间持水量 | θfc | −33 | 0.1–0.35 | 下雨或灌溉后2-3天的土壤湿度 |
| 永久凋萎点 | θpwp or θwp | −1500 | 0.01–0.25 | 植物开始枯萎时的土壤湿度 |
| 剩余水含量 | θr | −∞ | 0.001–0.1 | 较高吸水压力下的土壤含水量 |
有效含水量（英语：）θa等于：
其最小值能达到0.1（砂砾）,最大值能达到0.3（泥煤）。
分类和应用 > 地球和农业科学 > 农业

当土壤十分干燥时，水分主要是结合在土壤颗粒上，植物获取量减少，蒸发减少。当含水量低于永久凋萎点时，植物因为无法再吸水而枯萎，完全停止蒸发。当土壤水含量太低，无法保证植物生长时，便造成农业干旱（英语：）。这是灌溉管理的一个重要研究方向。
分类和应用 > 地球和农业科学 > 地下水

在饱和地下水含水层，所有土壤孔隙都充满了水，(体积含水率与孔隙度相等)。在毛细边缘以上，孔隙中会出现空气。
大部分土壤是不饱和的，其土壤含水量要比孔隙度小，它们是通气层的主体。地下潜水面的毛细边缘是饱和与不饱和区域的分界线。在潜水面以上，毛细边缘中的 含水量随深度的减小而减小。
在研究通气层时，随之而来的一个现象是，不饱和导水率随含水量的变化而变化。干燥时，由湿润处连接形成的水的路径变少了，导水率随含水量减小的关系不是线性的。
水分持留曲线描述体积含水量和多孔介质水势之间的关系，它对于不同的介质都是特异的。根据迟滞现象,会得到润湿过程和干燥过程的差异性曲线。
另见

湿度
水分分析（英语：）
土壤湿度传感器
水活性
水分持留曲线
扩展阅读

(PDF), Vienna, Austria: International Atomic Energy Agency: 131, 2008  [2016-11-05], ISSN 1018-5518, IAEA-TCS-30, （原始内容存档 (PDF)于2017-12-15）
桶排序

| 桶排序> 概况 |
| --- | --- |
類別: 排序算法
資料結構: 数组
复杂度
平均時間複雜度:  O(n+k)， k為桶數
最坏时间复杂度:  O(n^{2})
空間複雜度:  O(n\cdot k)
最佳解:  O(n)
相关变量的定义
元素分配到桶中
对桶中元素排序
桶排序（英語：）或所謂的箱排序，是一個排序演算法，工作的原理是將陣列分到有限數量的桶裡。每個桶再個別排序（有可能再使用別的排序演算法或是以遞迴方式繼續使用桶排序進行排序）。桶排序是鴿巢排序的一般化(generalization)。當要被排序的陣列內的數值是均勻分配的時候，桶排序使用線性時間（ \Theta (n)）。
桶排序以下列程序進行：
設置一個定量的陣列當作空桶子。
尋訪序列，並且把項目一個一個放到對應的桶子去。
對每個不是空的桶子進行排序。
從不是空的桶子裡把項目再放回原來的序列中。
伪代码

function bucket-sort(array, n) is
  buckets ← new array of n empty lists
  for i = 0 to (length(array)-1) do
    insert array[i] into buckets[msbits(array[i], k)]
  for i = 0 to n - 1 do
    next-sort(buckets[i])
  return the concatenation of buckets[0], ..., buckets[n-1]
C++实现算法

假设数据分布在[0，100)之间，每个桶内部用链表表示，在数据入桶的同时插入排序。然后把各个桶中的数据合并。
#include<iterator>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
const int BUCKET_NUM = 10;

struct ListNode{
	explicit ListNode(int i=0):mData(i),mNext(NULL){}
	ListNode* mNext;
	int mData;
};

ListNode* insert(ListNode* head,int val){
	ListNode dummyNode;
	ListNode *newNode = new ListNode(val);
	ListNode *pre,*curr;
	dummyNode.mNext = head;
	pre = &dummyNode;
	curr = head;
	while(NULL!=curr && curr->mData<=val){
		pre = curr;
		curr = curr->mNext;
	}
	newNode->mNext = curr;
	pre->mNext = newNode;
	return dummyNode.mNext;
}


ListNode* Merge(ListNode *head1,ListNode *head2){
	ListNode dummyNode;
	ListNode *dummy = &dummyNode;
	while(NULL!=head1 && NULL!=head2){
		if(head1->mData <= head2->mData){
			dummy->mNext = head1;
			head1 = head1->mNext;
		}else{
			dummy->mNext = head2;
			head2 = head2->mNext;
		}
		dummy = dummy->mNext;
	}
	if(NULL!=head1) dummy->mNext = head1;
	if(NULL!=head2) dummy->mNext = head2;
	
	return dummyNode.mNext;
}

void BucketSort(int n,int arr[]){
	vector<ListNode*> buckets(BUCKET_NUM,(ListNode*)(0));
	for(int i=0;i<n;++i){
		int index = arr[i]/BUCKET_NUM;
		ListNode *head = buckets.at(index);
		buckets.at(index) = insert(head,arr[i]);
	}
	ListNode *head = buckets.at(0);
	for(int i=1;i<BUCKET_NUM;++i){
		head = Merge(head,buckets.at(i));
	}
	for(int i=0;i<n;++i){
		arr[i] = head->mData;
		head = head->mNext;
	}
}
Java實現算法

private int indexFor(int a, int min, int step) {
		return (a - min) / step;
	}

	public void bucketSort(int[] arr) {

		int max = arr[0], min = arr[0];
		for (int a : arr) {
			if (max < a)
				max = a;
			if (min > a)
				min = a;
		}
		// 該值也可根據實際情況選擇
		int bucketNum = max / 10 - min / 10 + 1;
		List buckList = new ArrayList<List<Integer>>();
		// create bucket
		for (int i = 1; i <= bucketNum; i++) {
			buckList.add(new ArrayList<Integer>());
		}
		// push into the bucket
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			int index = indexFor(arr[i], min, 10);
			((ArrayList<Integer>) buckList.get(index)).add(arr[i]);
		}
		ArrayList<Integer> bucket = null;
		int index = 0;
		for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
			bucket = (ArrayList<Integer>) buckList.get(i);
			insertSort(bucket);
			for (int k : bucket) {
				arr[index++] = k;
			}
		}

	}

	// 把桶內元素插入排序
	private void insertSort(List<Integer> bucket) {
		for (int i = 1; i < bucket.size(); i++) {
			int temp = bucket.get(i);
			int j = i - 1;
			for (; j >= 0 && bucket.get(j) > temp; j--) {
				bucket.set(j + 1, bucket.get(j));
			}
			bucket.set(j + 1, temp);
		}
	}
JavaScript实现算法

Array.prototype.bucketSort = function(num) {
  function swap(arr, i, j) {
    const temp = arr[i]
    arr[i] = arr[j]
    arr[j] = temp
  }
  const max = Math.max(...this)
  const min = Math.min(...this)
  const buckets = []
  const bucketsSize = Math.floor((max - min) / num) + 1
  for(let i = 0; i < this.length; i++) {
    const index = ~~(this[i] / bucketsSize)
    !buckets[index] && (buckets[index] = [])
    buckets[index].push(this[i])
    let l = buckets[index].length
    while(l > 0) {
      buckets[index][l] < buckets[index][l - 1] && swap(buckets[index], l, l - 1)
      l--
    }
  }
  let wrapBuckets = []
  for(let i = 0; i < buckets.length; i++) {
    buckets[i] && (wrapBuckets = wrapBuckets.concat(buckets[i]))
  }
  return wrapBuckets
}
const arr = [11, 9, 6, 8, 1, 3, 5, 1, 1, 0, 100]
console.log(arr.bucketSort(10))
JavaScript实现递归算法

Array.prototype.bucketSort = function()
{
  var start = 0;
  var size = this.length;
  var min = this[0];
  var max = this[0]; 
  for (var i = 1; i < size; i++){
    if (this[i] < min){min = this[i];}
    else{ if(this[i] > max){max = this[i];} }
  }
  if (min != max){
    var bucket = new Array(size);
    for (var i = 0; i < size; i++){bucket[i] = new Array();}
    var interpolation = 0;
    for (var i = 0; i < size; i++){
      interpolation = Math.floor(((this[i] - min) / (max - min)) * (size - 1));
      bucket[interpolation].push(this[i]);
    }
    for (var i = 0; i < size; i++){
      if (bucket[i].length > 1){bucket[i].bucketSort();}//遞歸
      for(var j = 0; j < bucket[i].length; j++){this[start++] = bucket[i][j];}
    }
  }
};
Python 3.10 實現演算法

def is_sort(arr: list) -> bool:
    for i in range(len(arr) - 1):
        if arr[i] > arr[i + 1]:
            return False
    return True

def bucket_sort(arr: list, is_sub_bucket: bool = False):
    if is_sort(arr):
        return

    bucket_num: int = max(arr) // 10 + 1 if not is_sub_bucket else 10
    buckets: list[list] = [[] for _ in range(bucket_num)]

    for a in arr:
        i: int = a // 10 if not is_sub_bucket else a % 10
        buckets[i].append(a)
    
    arr.clear()
    for bucket in buckets:
        bucket_sort(bucket, is_sub_bucket=True)
        arr += bucket

if __name__ == '__main__':
    arr = [29, 25, 3, 49, 9, 37, 21, 43]
    bucket_sort(arr)
    print(arr)
參考

Thomas H. Cormen，Charles E. Leiserson，Ronald L. Rivest，and Clifford Stein。Introduction to Algorithms, Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Section 8.4: Bucket sort, pp.174–177.
Paul E. Black "Postman's Sort" （页面存档备份，存于） from Dictionary of Algorithms and Data Structures at NIST。
Robert Ramey The Postman's Sort （页面存档备份，存于） C Users Journal Aug. 1992
|  论 编排序算法 |
| --- | --- |
理论:  計算複雜性理論  大O符号  全序关系  数据结构术语列表  原地算法  稳定性  比较排序  自适应排序（英语：）  排序网络（英语：）  整数排序（英语：）  X+Y排序（英语：）  量子排序（英语：） 
交换排序:  冒泡排序  鸡尾酒排序  奇偶排序  梳排序  侏儒排序  快速排序  慢速排序  臭皮匠排序  Bogo排序 
选择排序:  选择排序  堆排序  平滑排序（英语：）  笛卡尔树排序（英语：）  锦标赛排序（英语：）  圈排序（英语：）  弱堆排序（英语：） 
插入排序:  插入排序  希尔排序  伸展排序  二叉查找树排序  图书馆排序  耐心排序 
归并排序:  归并排序  梯级归并排序（英语：）  振荡归并排序（英语：）  多相归并排序（英语：） 
分布排序:  美国旗帜排序（英语：）  珠排序  桶排序  爆炸排序（英语：）  计数排序  比較計數排序  插值排序  鸽巢排序  相邻图排序（英语：）  基数排序  闪电排序（英语：） 
并发排序:  双调排序器（英语：）  Batcher归并网络  两两排序网络（英语：） 
混合排序:  塊排序（英语：）  Tim排序  内省排序  Spread排序（英语：）  归并插入排序（英语：） 
其他:  拓撲排序  煎餅排序  意粉排序（英语：）
采样定理

图1：带宽限制的函数的傅里叶变换的模
采样定理是数字信号处理领域的重要定理。定理內容是连续信号（通常称作“模拟信号”）与离散信号（通常称作“数字信号”）之间的一个基本桥梁。它确定了信号带宽的上限，或能捕获连续信号的所有信息的离散采样信号所允许的采样频率的下限。
严格地说，定理仅适用于具有傅里叶变换的一类数学函数，即频率在有限区域以外为零（参照图1）。离散时间傅里叶变换（泊松求和公式的一种形式）提供了实际信号的解析延拓，但只能近似该条件。直观上我们希望，当把连续函数化为采样值（叫做“样本”）的离散序列并插值到连续函数中，结果的保真度取决于原始采样的密度（或采样率）。采样定理介绍了对带宽限制的函数类型来说保真度足够完整的采样率的概念；在采样过程中"信息"实际没有损失。定理用函数的带宽来表示采样率。定理也导出了一个数学上理想的原连续信号的重构公式。
该定理没有排除一些并不满足采样率准则的特殊情况下完整重构的可能性。（参见下文非基带信号采样，以及壓縮感知。）
奈奎斯特–香农采样定理的名字是为了紀念哈里·奈奎斯特和克劳德·香农。该定理及其在插值理论中的原型曾被奥古斯丁-路易·柯西、埃米尔·博雷尔、雅克·阿达马、夏尔-让·德拉瓦莱·普桑、埃德蒙·泰勒·惠特克、弗拉基米尔·亚历山德罗维奇·科捷利尼科夫等人发现或研究。所以它还叫做奈奎斯特–香农–科捷利尼科夫定理、惠特克–香农–科捷利尼科夫定理、惠特克–奈奎斯特–科捷利尼科夫–香农定理及插值基本定理。
简介

采样是将一个信号（例如时间或空间上连续的函数）转换为数字序列（时间或空间上离散的函数）的过程。这个定理的香农版本陈述为：
如果週期函數 x(t) 不包含高于 B cps（次/秒）的频率，那麼，x(t)可以由一系列间隔小於 1/(2B) 秒的x(t)函數值完全确定。
因此 2B 样本/秒或更高的采样频率將能使函數不受干擾。相對的，对于一个给定的采样频率 fs，完全重构的频带限制为 B ＜ fs/2。
在频带限制过高（或根本沒有频带限制）的情形下，重构表现出的缺陷称为混疊。現在對於此定義的陳述有時會很小心的指出x(t)必須不包括頻率恰好為B的正弦曲線，或是B必須小於½的取樣頻率。這二個門檻，2B及fs/2會稱為奈奎斯特速率及奈奎斯特频率。這些是x(t)及取樣設備的屬性。上述的不等式會稱為奈奎斯特準則，有時會稱為拉贝準則（Raabe condition）。此定理也可以用在其他定義域（例如離散系統）的函數下，唯一的不同是量測t, fs和B的單位。
符號 T = 1/fs 常用來表示二次取樣之間的時間間隔，稱為取樣周期或是取樣區間。函數x(t)的取樣常用x[n] = x(nT)表示（較早期的文獻會用xn），其中n為正整數。在數學上理想的取樣還原（插值）和Sinc函数有關，每次的取樣都用中心點在取樣時間nT，振幅是取樣值x[n]的Sinc函数代替。最後將Sinc函数加總，得到連續的函數。數學上等效的方式是將Sinc函数和一連串的狄拉克δ函数卷積，再依取樣到的值來加權。不過這些方式在數學上都是不實際的。不過有些有限長度的函數可以近似Sinc函数，這種因為近似的不完美造成的誤差稱為插值誤差（interpolation error）。
實際的數位類比轉換器既不會產生加權而有延遲的Sinc函数，也不會產生理想的狄拉克δ函数，若是其類比重建是用零階保持，其輸出的是由不同振幅及有延遲的矩形函数組成的阶跃函数，一般後面會有抗鏡像濾波器（anti-imaging filter）來清除假的高頻成份。
混疊

条目：混疊
如果不能满足上述采样条件，采样后信号的频率就会重叠，即高于采样频率一半的频率成分将被重建成低于采样频率一半的信号。这种频谱的重叠导致的失真称为混叠，而重建出来的信号称为原信号的混叠替身，因为这两个信号有同样的样本值。
若x(t)為一函數，其傅里叶变换X(f)為:
泊松求和公式指出x(t)的取樣x(nT)足以產生X(f)的週期和（英语：），結果為：
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
|  X_{s}(f)\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\sum _{k=-\infty }^{\infty }X\left(f-kf_{s}\right)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }T\cdot x(nT)\ e^{-i2\pi nTf}, |  | Eq.1 |
是一個週期函數，等效為傅里叶级数，係數為T•x(nT)。此函數也稱為數列T•x(nT)的离散时间傅里叶变换 (DTFT)，n為整數。
如图4所示，X(f) 的拷贝被平移了 fs 的倍数，并相加合并。对于一个带限函数（对所有 |f| ≥ B，X(f) = 0），在 fs 足够大的时候，这些拷贝之间仍然分得清楚。但如果奈奎斯特准则并不满足，相邻部分就会重叠，一般就不能明确辨别出 X(f)。任何超过 fs/2 的频率分量都会与较低的频率分量难以区分，称作与其中一个拷贝发生“混叠”。在这种情况下，通常的插值法就会产生混叠，而不是原始的分量了。
以下两种措施可避免混叠的发生：
提高采样频率，使之达到最高信号频率的两倍以上；
引入低通滤波器或提高低通滤波器的参数；该低通滤波器通常称为抗混叠滤波器
当采样率预先由其他因素（如行业标准）确定的时候，x(t) 通常要先滤波以将高频分量减少到可以接受的水平，再进行采样。所需的滤波器的种类为低通滤波器，而在这种应用中叫做抗混叠滤波器。抗混叠滤波器可限制信号的带宽，使之满足采样定理的条件。这在理论上是可行的，但是在实际情况中不可能做到。因为滤波器不可能完全滤除奈奎斯特频率之上的信号，所以，采样定理要求的带宽之外总有一些“小的”能量。不过抗混叠滤波器可使这些能量足够小，以至可忽略不计。
由泊松求和的特例來推導

從圖5中可以看到，若X(f)的複本（也稱為鏡像）之間沒有和k = 0的項重疊，可以由Xs(f)用以下的乘積來還原：
此時證明了采样定理，因此X(f)可以確定x(t)，而且只有唯一解。
剩下的就只有推導重構的公式。H(f)不需在[B, fs − B]的區域有準確的定義，因為Xs(f)在此區域為零。不過最壞的情形是B = fs/2，奈奎斯特频率。一個在此情形及其他較輕微的條件下都適用的函數為：
其中rect(•)為矩形函数，因此：
等式二側反轉換，可以得到惠特克-香農插值公式（英语：）
上式就是用取樣值x(nT)來重構x(t)的方式。
若fs大於所需值，也就是T較小，稱為過取樣（oversampling），由圖5可以看出過取樣對重構訊號沒有任何效果，但可以提供一塊「轉態區」，此區域內的H(f)可以是一些非零的值。相反的，欠取樣（英语：）會造成混疊，一般而言無法重構原始信號。
理論上，插值公式可以用低通滤波器來實現，其脈衝響應為sinc(t/T)，輸入為 \textstyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }x(nT)\cdot \delta (t-nT),，即為一個被取樣信號調變過的脈波序列（英语：）函數。實際的數位類比轉換器（DAC）會用零階保持器來近似，此時過取樣可以減少近似的誤差。
香农的原始证明

泊松证明了Eq.1中的傅里叶级数会产生 X(f) 的周期求和，不管 fs 和 B 是什么值。然而香农只推导了 fs = 2B 情形下级数的系数。 几乎引用了香农原始的论文：
| --- | --- |
 x(t)\,:  ={1 \over 2\pi }\int _{-\infty }^{\infty }X(\omega )e^{i\omega t}\;{\rm {d}}\omega \ 
:  ={1 \over 2\pi }\int _{-2\pi B}^{2\pi B}X(\omega )e^{i\omega t}\;{\rm {d}}\omega \ 
香农對於此定理的證明已經完成了，不過香农進一步探討用Sinc函数重構原函數，也就是今日的惠特克–夏農內插公式（英语：），他沒有推導或是證明sinc函數的性質，但這些對於當時閱讀其作品的工程師不會覺得陌生，因為當時已經知道矩形函数和Sinc函数的傅立葉對關係。
和其他證明類似，此處假設原函數的傅立葉變換存在，因此證明中沒有說明採樣定理是否可以延伸到有限頻寬的固定隨機過程。
香农的原始证明 > 腳註

↑  實際的係數包括一個係數 \scriptstyle 1/2B=T.，因此香農係數為 \scriptstyle T\cdot x(nT)，和Eq.1相符。