气象遥感卫星载荷自动化定标研究

这是一篇关于气象卫星,遥感,辐射定标,自动化,人工定标,不确定度,误差分析的论文, 主要内容为目前气象卫星在日常生活中发挥着越来越重要的作用,人们对于卫星观测的精度要求越来越高。随着近年来各国气象卫星发射数量的增多,对卫星场地辐射定标的简便性和可持续性也提出要求。传统的人工观测和单次或几次观测已不能满足卫星遥感器在轨定标和遥感数据定量化应用的需求,亟需将场地的地表和大气光学波段辐射特性观测推向全自动、连续观测的阶段。本文在此背景下,以敦煌卫星辐射定标场为实验场地,对布设在场内的自动化观测设备和定标流程进行了详细的研究。主要的研究内容包括以下几个方面:(1)利用2018年春季和夏秋季开展的两次风云卫星真实性检验实验期间获取的地表实测数据,从时间稳定性和空间均一性上对敦煌卫星辐射定标场地地表辐射特性进行了详细分析。进一步验证了敦煌场地定标的优势所在,同时为自动化定标中场地辐射计观测的多光谱地表反射率转换为高光谱地表反射率提供了理论依据。对影响定标结果的BRDF反射率校正进行了研究,利用校正的的核系数进行辐射定标计算,有效降低了定标偏差。(2)利用自动化观测设备对风云气象卫星进行了多次定标,并与同期开展的人工跑场定标业务进行了定标结果偏差的对比分析。定标对比结果显示:在春季,除受水汽影响较大的波段外,人工定标的总体相对偏差要小于自动化定标的偏差,但在个别波段(如波段14,15)自动化定标要优于人工跑场数据。在夏秋季,人工定标和自动化定标结果总体已经相差不大。总而言之,相比于人工定标,自动化定标在精度相当的同时能够保证定标的高频性。另外发现在观测数据稳定性上人工定标结果的波动要大于自动化定标,从水汽影响波段中可以看出得益于自动化仪器对天空云量以及天气的自动判断,自动化定标获取的数据相较于人工数据的波动性有明显的提升。(3)开发了敦煌场地自动观测辐射定标业务系统软件,生成场地自动化观测地表与大气数据产品,实现基于场地自动观测数据的卫星辐射定标处理。敦煌场地自动观测辐射定标业务系统软件界面简洁,使用方便,用户选择所需定标的卫星之后输入定标所需的大气参数、几何参数便可以获得定标卫星的观测DN值与地表反演的表观反射率,完成整个定标流程。(4)基于MODIS卫星数据对自动化定标精度进行了验证,对自动化定标过程中会引起定标误差的因素进行了详细分析。讨论了地表反射率、气溶胶光学厚度、BRDF、辐射传输模型测量误差的来源和各个计算过程造成的最终反演不确定度。结果显示人工定标的平均总体偏差在2%以内,基于反射率基法的自动化定标平均结果偏差略大在3.23%以内。另外还对引起定标不确定度的几个主要因素:地表反射率、大气参数、辐射传输模型等进行了详细分析,确定了本文中自动化定标的总体不确定度在5.17%～6.47%之间。本文依托于部署在中国国家卫星辐射定标场敦煌站点的野外观测基地配置的具备自动化、长期野外工作能力的仪器设备,详细介绍了自动化观测基地地表测量设备和大气参数的自动化业务观测能力,研究了自动化定标流程,分析了定标精度和不确定度,为风云气象卫星及国内外相关过境卫星开展业务辐射定标处理奠定了理论基础。

面向遥感产品的可视化建模方法研究

这是一篇关于工作流模型,Flex,遥感,JBPM的论文, 主要内容为随着遥感应用领域在的不断扩大，遥感应用的需求也越来越多，如何才能方便快捷地开发出新的遥感产品生产或遥感图像处理算法成为大家关注的一个热点问题。在线产品流程定制系统利用算法组件化的思想，结合Web应用程序将遥感产品生产和工作流技术相结合，通过调用遥感产品处理执行流程，实现了统一平台下资源跨组织的共享和使用。 本文提出的面向遥感产品的可视化建模研究，是针对在线产品流程定制系统提出的工作流建模方法。主要工作如下。 （1）使用Flex技术弥补传统Web应用程序在表现层上的不足。 传统的Web应用程序开发基于B/S的模式，使用HTML、JSP等页面作为表现层，用户的易用性和全方位体验效果差，且程序员不易在没有美工等专业人员协助下用代码编写出丰富、美观、实用的页面效果，开发成本较高。本文使用基于Flex的富客户端技术设计友好界面，并给出自定义流程基本元素的拖放、绘制的解决方案。 （2）针对用户定制的遥感产品生产流程提出验证方法，并提出工作流模型的建模方法。 流程定制系统中的遥感产品生产流程具有其合法性规范，本文就用户定制的遥感产品生产流程提出验证方法。并从图形化流程到流程图描述文件，再到JBPM工作流引擎能够识别与处理的工作流模型文件，针对该过程的转换提出解决方案。 （3）建立方便系统识别的遥感算法数据结构。 通过研究遥感算法的属性特点及其数据库存储结构，为遥感算法在工作流建模过程中构建匹配的数据结构，并为其组件化以及参数配置方法提出了解决方案。 （4）将建模方法应用于流程定制系统中并进行实验。 通过研究J2EE与Flex之间的通信机制，将面向遥感产品的可视化流程定制建模方法与在线遥感产品流程定制系统集成，并针对某一遥感算法流程以及影像数据进行测试，验证本建模方法的可行性。

被动微波遥感纳木错湖冰变化研究

这是一篇关于湖冰,被动微波,遥感,气候变化,小波变换,纳木错的论文, 主要内容为湖冰能快速地响应气温变化,在全球气候变化的大背景下,湖冰能够作为有效的指示器来监测气候变化的实际影响。目前,国内外对于湖冰的研究并不多,湖泊面积大小、对时间分辨率的要求等都是限制湖冰研究的重要影响因素,高时间分辨率、不受天气影响的数据对于湖冰研究而言至关重要。在此背景下,本文利用SMMR和SSM/I被动微波亮温数据,根据湖冰和湖水在亮温上的显著差异,通过搜索亮温值突变的位置,提取了纳木错湖1978年至2013年湖冰开始冻结、完全冻结、开始消融以及完全消融四个时间参数,并分别通过AMSE-E数据、MODIS数据以及其他相关研究验证了研究结果,着重分析了纳木错湖完全封冻时间的变化规律。 根据提取的纳木错湖冰持续时间等参数,结合纳木错地区年平均气温、纳木错面积变化以及纳木错对气候事件响应程度等因素,综合分析了纳木错湖冰时间序列的变化规律以及变化趋势,结果表明纳木错自1978年以来湖冰持续时间减少了约45-49天,其中湖面完全封冻时间推后了约23天,开始消融时间提前了约22天。利用显著性检验和交叉小波变换的方式分析纳木错湖冰持续时间与该地区气温之间的关系,表明纳木错湖冰持续时间与气温存在负相关关系,但并不显著,交叉小波变换的结果表明湖冰持续时间与该地区年平均气温在5-6年尺度上具有显著相关性,根据小波变换结果预测在未来短期内湖冰持续时间会略微增加,但总体仍然呈减少趋势。选取1976、1989、1999和2009四个时相的Landsat数据提取纳木错湖泊面积,结果表明湖泊面积在三个时间段内呈加速增加趋势,与纳木错湖冰持续时间在相应时间段内呈加速减少趋势相对应,说明两者可能是受同一种气候因素影响。在研究纳木错湖冰持续时间对全球气候事件相应的过程中,分析了湖冰持续时间对ENSO的响应,结果表明两者之间存在相关关系,对于发生的厄尔尼诺和拉尼娜现象均有一定程度响应,但在某些年份响应并不强烈。 本文的主要创新点在于提出了一种能够提取湖冰开始冻结和完全消融时间的算法,并在对纳木错湖冰持续时间的分析过程中,利用交叉小波变换的方式分析了湖冰持续时间与气温的关系,探索了湖冰持续时间与气温在不同时间尺度上的相关关系。同时,由于粗分辨率被动微波数据对研究结果的影响,提取的纳木错湖冰时间参数的精度还需要进一步提高。

南海中尺度特征遥感提取与时空分布研究

这是一篇关于南海,遥感,中尺度锋,中尺度涡,渔船,相关关系的论文, 主要内容为南海位于中国大陆南侧,太平洋西部,是中国最大、最深的海区。南海海域蕴含丰富的生物资源和矿产资源。南海拥有上千个鱼类品种,包括大黄鱼、马鲛鱼、石斑鱼、金枪鱼、乌鲳鱼和银鲳鱼等重要经济种类。据估计,南海拥有大约6×1067×106吨的潜在渔获量。南海天然气储量约1×1013m3,石油蕴藏量高达两百多亿吨,石油储量当于全球储量的12%,约占中国石油总资源量的三分之一。因此,南海在我国海洋经济、海洋生态、资源能源保护、军事、政治等邻域均占据重要地位。本文针对南海及其临近海域(0°N-30°N,105°E–130°E)中尺度锋、中尺度涡旋以及夜间作业渔船的空间分布、时间变化规律及它们的相关关系展开了一系列研究,以为渔业活动的规划,渔业行为的管理及监测等提供有效技术手段和理论依据。文章的主要研究内容、方法以及结论包括:(1)以海表温度(SST)遥感数据为基础,针对中尺度锋在SST图像上的形态特征,建立了基于图像分割的海洋锋面提取方法,并利用该方法对南海海域中尺度锋信息进行了提取。同时对锋面长度、平均强度及总强度进行统计分析,并研究其空间分布及时间变化规律。统计分析结果表明:南海海域海表温度锋主要分布于南海北部及东北部海域,且冬季锋面信息强于夏季,其中锋面总长度在第4周达到最高值(4.6440×103km),最低值(1.0710×103km)则在第25周。锋面平均强度最大值在第5周,为0.0668℃/km,最小值在第33周,为0.0341℃/km;锋面总强度最大值(26.3158℃/km)和最小(1.4311℃/km)的也分别出现在第5和第33周。进入夏季前,南海海域海表温度锋沿中国大陆海岸线向东北方向移动,南海北部及东北部海域的海表温度锋逐渐破裂甚至消失。夏季南海北部及东北部的海表温度锋被最大程度地削弱,与此同时南海中西部海域有短暂的破碎锋生成。进入秋季后,南海北部海域海表温度锋重新形成。(2)对混合检测法(HD法)进行了改进,并以海表面高度异常(SLA)遥感数据为基础,利用改进后的HD法对南海海域中尺度涡旋信息进行了提取。同时对南海涡旋个数及面积进行统计分析,并研究其时空分布规律,以及冷涡、暖涡在数量、面积和时间变化上的差异。统计分析结果表明:中国南海海域常年有中尺度涡分布,总体上呈现东北—西南分布且分布广泛。其中面积较大的中尺度涡主要分布在吕宋海峡两侧、吕宋岛东侧以及中南半岛东侧海域。在数量上,南海中尺度涡冬、春两季多,夏、秋两季少,其中个数最高值出现在第11周(春季),为111个,最低值出现在第42周(秋季),为65个,且冷、暖涡数量相近。而在涡旋总面积上的时间变化则相反,为冬、春两季小,夏、秋两季大,其中面积最大值出现在第46周(秋季),为7825个像元,最低值出现在第1周(冬季),为4751个像元,且冷涡面积通常大于暖涡,季节性变化也更为明显。(3)根据夜间作业渔船灯光信息在VIIRS可见光及红外波段遥感影像上的辐射特征及形态特征,建立了以VIIRS夜间遥感数据为基础的夜间作业渔船信息的提取方法,并对南海海域夜间作业渔船信息进行了提取,计算渔船分布密度。同时对夜间作业渔船的渔船密度的空间分布及夜间作业渔船数量的时间变化进行了统计分析。统计分析结果表明:南海海域夜间作业渔船灯光点数在时间变化上呈现明显的双峰分布,其中第一个峰值出现在3月,共检测到5227个灯光点,第二个峰值出现在9月,共检测到6473个灯光点,渔业活动主要集中在春、秋两季,其中秋季捕捞强度更大。空间分布上,南海夜间作业渔船呈块状或带状分布,并且有明显的聚集性。南海海域夜间作业渔船主要分布于北部湾海域、中南半岛东南侧海域以及南海东北部海域,并且有明显的季节性变化。(4)根据提取到的南海海域中尺度锋、中尺度涡以及夜间作业渔船信息,研究分析南海海域夜间作业渔船信息与中尺度锋以及中尺度涡的相关关系。发现南海东北部、台湾海峡及其附近海域灯光渔船空间分布同时受锋面与冷涡影响。该海域夜间作业渔船通常沿锋面中心线呈带状分布,而在同一海域的冷涡附近通常存在渔船密集区。在南海中部及西南部海域,冬季时夜间作业渔船主要分布于该海域的冷涡附近,而在夏秋两季灯光渔船空间分布与该海域的暖涡密切相关,该海域夜间作业渔船通常分布于涡旋密集区。本文的取得了一系列创新性成果,可概括成一下几个方面:(1)针对海洋水文要素弱边缘的特性,建立了基于图像分割的海洋锋面提取方法。与传统锋面提取方法相比,基于图像分割的海洋锋面提取方法在提取结果精度、连续性上更占优势,同时提取到的锋面中心线更平滑。(2)发现南海中尺度涡在数量与总面积的总体时间变化趋势上存在差异甚至相反。尽管在数量及数量变化趋势上冷涡与暖涡基本相近,但在总面积上冷涡总面积通常大于暖涡总面积,且冷涡总面积的季节性变化更明显。(3)建立了以VIIRS夜间遥感数据为基础的夜间作业渔船信息的提取方法。该方法综合考虑了渔船灯光点的形态特征及辐射特征,先根据渔船灯光点的形态特征对像元进行初步筛选,在提高夜间作业渔船信息提取准确性,减少月光及云层导致的可见光辐射高值区影响的同时,更减少了自动化阈值选取的计算量,从而有效提高灯光渔船信息提取效率。(4)探讨了夜间作业渔船空间分布与中尺度锋及中尺度涡旋的相关关系。发现南海东北部、台湾海峡及其附近海域灯光渔船空间分布同时受锋面与冷涡影响。在南海中部及西南部海域,冬季时该海域夜间作业渔船空间分布与冷涡相关性更大,而在夏、秋两季,该海域夜间作业渔船空间分布与暖涡密切相关。

基于时间序列遥感数据AVHRR-LTDR青藏高原近三十年积雪时空演变分析

这是一篇关于青藏高原,遥感,积雪,时空演变的论文, 主要内容为积雪是地球外部圈层水圈的地理要素之一,也是研究地球表层循环系统的重要要素之一。青藏高原作为世界第三极因其特殊的地理条件使其成为中国大陆主要积雪区之一,就全球尺度而言,青藏高原地区积雪长时间序列时空演变分析结果对于认识我国气候、亚洲夏季风和东亚区域气候乃至全球气候系统都具有十分重要的意义;就区域尺度而言,青藏高原积雪时空演变分析对于该地区草地生态系统水资源供给、青藏高原地区雪灾预测以及相关河流洪水量预测有重要的现实意义。论文主要以遥感数据建模与生态学应用两方面为重点,以创新的积雪反演模型为基础研究青藏高原近三十年积雪时空演变。完成积雪反演模型的研究,已制作1982至2012年AVHRR-LTDR雪盖反演产品,并完成1982年至2012年青藏高原积雪时空演变分析。主要研究内容如下:(1)创建以LTDR数据与数字高程模型为基础的积雪反演模型,模型利用数字高程模型部分消除山区阴影对积雪反演的影响,多时相合成则消除了云的干扰,应用动态阈值法解决了高程对雪面亮度温度值的影响,建立一套完整的AVHRR雪盖产品处理系统。完成雪盖产品精度验证,通过与实测数据对比验证,LTDR雪盖反演产品积雪识别精度达到93.9%,KAPPA系数达到0.765。根据多时相动态阈值模型提取的雪盖信息结果以及由雪盖信息进一步处理得到了各积雪参数。(2)在雪盖产品的基础上完成积雪面积与雪盖日数的计算,以水文年为单位整合计算结果,分析青藏高原多年月均雪盖时空分布及高原内部各生态区的差异,青藏高原整体雪盖面积在9月份达到最低值6.3%,从10月份开始积雪面积迅速上升,在次年的3月份达到雪盖最大值29.4%,积雪消融速率明显慢于积雪累积速率。高原内部各生态区多年月均雪盖面积呈现差异性,青藏高原腹地同属半干旱的四个生态分区表现出较为一致的多年月均积雪演变特征,而高原温带湿润/半湿润生态分区呈现明显的滞后性,其积雪覆盖出现最小值较其他地区平均延后两个月。(3)以年均雪盖面积、日数为基础完成青藏高原1982至2012年际雪盖时空变化,结果显示1984、1990、1998、2003为异常少雪年,1982、1985、1997、2007为异常多雪年;各生态区之间呈现明显差异,青藏高原中部腹地同属半干旱的四个地理分区呈现较为一致的变化趋势,其余个生态分区则表现出不同变化趋势;整个青藏高原在1998年之前年均积雪面积变动较为剧烈,1998年之后积雪变动较为平缓。在积雪空间分布上,积雪变化的主要地区集中在高原腹地及东西向延伸的广大地区,冈底斯山脉南部的藏南谷地、云贵高原的西北部、柴达木盆地与祁连山东南部地区则表现出全年无雪的特征,喜马拉雅山脉、念青唐古拉山脉以及昆仑山脉地区则为常年积雪区。(4)以积雪期开始日期与积雪期结束日期为基数完成青藏高原1982至2012年积雪时空物候变化,分析积雪物候的空间差异和空间趋势,并发现高原积雪物候并不具有纬向性特征这一规律,而且有些年份积雪的开始期与结束期以青藏高原腹地为起始区域;在积雪物候的时间序列上发现部分生态区的积雪物候期波动较大。(5)分季节分生态区计算积雪与温度、降水象元级相关性,结果显示青藏高原腹地唐古拉山地区的生态分区冬季年均积雪与年均温度呈现显著相关性,调整后的R2达到0.76,显著性水平小于0.01,青藏高原大部分生态分区在秋冬呈现出积雪与降水较强的相关性并通过了显著性水平检验,春季则没有明显的相关性,可能与春季温度升高,日均温达到0度以上,积雪无法稳定存在有关。(6)综合比较各生态分区的积雪分布特征,研究结果显示:青藏高原腹地即唐古拉山地区相邻的两个半干旱生态分区具有年际积雪面积波动大、积雪物候波动大以及与温度呈现显著负相关,与降水呈现显著正相关的特点,而该地区即覆盖长江与黄河的源头——三江源地区,也是青藏高原主要放牧区,因此,研究结果对于下游洪水量的预测以及牧民雪灾防范具有实际的指导意义。

基于SuperMap iServer的卫星赤潮遥感监测系统的设计与实现

这是一篇关于WebGIS,SuperMap iServer,叶绿素,赤潮,遥感的论文, 主要内容为赤潮是当前最严重的海洋灾害之一,既会对海洋渔业和生态资源造成破坏,也会对人类健康造成危害。近年来浙江省沿海地区赤潮频发,其发生的规模及造成的经济损失逐年递增,做好赤潮灾害的研究工作和最大限度地降低其经济损失成为当务之急。长期以来,我国近海赤潮灾害的监测和预警主要以渔民、志愿者发现上报为主,并辅以海监飞机、环保船只巡航,宏观性、时效性相对较差,且检测成本相对较高,无法满足近海海洋和海岸带环境保护及发展的需要。随着卫星遥感技术的日益成熟和数据源的不断丰富,其大范围、全天候、全天时、动态监测的优势更加凸显,能够为赤潮灾害的常规监测提供无法打开的数据保障,有效弥补了常规监测费用高、监测站点少、时空连续性不加、难以全面及时地反应赤潮灾害事件发生发展的不足。WebGIS技术基于Web平台实现对地理数据的发布和应用,具有易操作、共享性强、兼容性好等优点,是GIS技术的发展趋势。为了让海洋渔业、渔业保险、海洋旅游等有赤潮相关信息需求的产业或个人可以及时、方便的获取赤潮信息,同时为一线监测部门提供快速监测信息,本研究以SuperMap iServer为WebGIS平台开发的浙江近海赤潮灾害卫星遥感监测系统。本论文的主要研究工作和成果有以下几个方面:(1)介绍了Web应用开发的相关技术以及WebGIS的概念、功能和架构等,分析了商业WebGIS平台和开源WebGIS平台各自的优势,并从主要功能服务、浏览器兼容性和软件成熟度等方面进行了对比。(2)在对传统WebGIS开发的基础上,使用前后端分离的开发模式,使用Nodejs作为前端服务器,并使用Vue框架进行前端开发;以Tomcat为后端服务器发布网页,SuperMap iServer作为WebGIS服务器发布地理信息数据,并使用restful api使前端更方便的调用后端的服务,前后端通过axios进行数据通信。(3)对赤潮、叶绿素的提取中,使用多种极轨和静止卫星的数据,根据相关的波段实现可以对数据进行比较选取最优数据。通过SuperMap iClient for Leaflet的鼠标事件实现网站前端地理信息的可视化和基本功能,放大、缩小、平移等,并且实现了在地图上测量距离和面积。

基于神经网络的太阳辐射模拟——以华东地区为例

这是一篇关于遥感,太阳辐射,神经网络,MODIS,云,气溶胶,水汽的论文, 主要内容为太阳辐射是地球上的主要能量来源,几乎为地球上一切生物提供能量,太阳辐射决定着地表能量的收支平衡。太阳辐射数据是农作物模型、水文模型及气候变化模型等的重要参数,定量模拟太阳辐射对了解全球及区域气候变化至关重要。全球太阳辐射观测站点稀少且分布不均,仅利用稀少的辐射站点数据进行内插或者外推得到的辐射数据精度较低,因此,太阳辐射数据的缺乏限制了相关领域的研究。影响太阳辐射变化的不确定因素较多,并且各影响因素会相互影响,而BP(Back Propagation)神经网络模型具有较强的非线性处理能力,但以往太阳辐射的模拟研究都是基于单个站点,且BP神经网络模型存在收敛速度慢、训练时间长等问题,为了克服BP算法的这些缺点,本文利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化过的BP神经网络,即LM-BP神经网络模型来模拟太阳辐射。现有的神经网络模型在模拟太阳辐射时很少考虑云、气溶胶、水汽等高空大气因素对太阳辐射的影响,因此本文在全面分析各种因素对太阳辐射影响的基础上,将MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据结合,利用LM-BP模型来模拟太阳辐射。由于华东地区的数据质量较好,所以本文将华东地区作为实验区来验证本文太阳辐射模拟的方法。本文利用了华东地区90个常规气象站点20012014年的纬度、海拔、气溶胶光学厚度、云量、云光学厚度、可降水水汽、日照时数、气压以及气温输入LM-BP神经网络模型模拟了常规气象站的太阳辐射月均值,并用辐射站点的实测数据验证了该模型,该模型的拟合优度高达0.95,均方根误差基本控制在2 MJ·m-2以内,平均偏离误差基本在-1 MJ·m-2到1 MJ·m-2之间,精度较高。最后,结合13个辐射站点的实测值,通过空间插值得到该区太阳辐射月均值的空间分布,并分析了其时空分布特征。通过本文的研究得出以下结论:(1)日照时数、风速和太阳辐射呈正相关关系,气压、气溶胶、可降水水汽、云光学厚度、云量和太阳辐射呈负相关关系,整体上,各因素对不同区域太阳辐射的影响程度不同。(2)太阳辐射穿过大气层到达地表时,云、气溶胶、水汽等大气因子对太阳辐射的影响较大,在模拟太阳辐射时应该考虑这些因素。(3)本文通过建立不同结构的神经网络模拟模型,与实测值对比发现,在纬度、海拔、日照时数、气压、气温的基础上,加入气溶胶光学厚度、云量、云光学厚度、可降水水汽之后模型的模拟精度最高,拟合优度高达0.95,均方根误差最小值仅为0.57 MJ·m-2,平均偏离误差基本在-1 MJ·m-2到1 MJ·m-2之间,平均百分比误差基本控制在10%以内。(4)将MODIS和常规气象数据结合利用LM-BP神经网络来模拟太阳辐射是一种很好的太阳辐射模拟方法,适合对辐射观测稀少地区的太阳辐射进行模拟。(5)华东地区20012014年地表太阳辐射的变化率在-0.060.18之间,整体呈增大趋势;华东地区20012014年1月至12月的月均值变化为7.0223.89 MJ·m-2,整体呈现“中间低,两边高”的分布特征;四季的太阳辐射月均值的变化范围为724 MJ·m-2,从整体分布来看,夏季太阳辐射最强,其次为春季、秋季,冬季太阳辐射最弱。