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《静悄悄的革命》一书作者为佐藤学,他是日本东京大学教授、教育学博士。作为"行动的研究者",他遍访日本全国各地学校,深入课堂,与一线教师共同研究教学,构建起日本全国性的"学习共同体"。作者在本书中欲传递的信息有很多,但作者认为支撑教师的创意和创造性的关键在于给每个孩子学习的尊严、专注教材(学问)的发展性和教师自己的教育哲学这三点。 相似文献
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分别于2013年7月(夏季)、2013年10月(秋季)、和2014年1月(冬季)在深圳福田红树林保护区选取沙嘴码头(S)、凤塘河口(F)、观鸟屋(G)和基围鱼塘(Y)四个采样区10个采样站点采集样品,探讨海洋线虫在该红树林保护区的丰度、群落结构及其时空变化规律。结果表明,福田红树林保护区海洋线虫群落平均丰度为(1 591.4±84.8) ind./10 cm~2,丰度变化范围与中国其他红树林生境基本一致。海洋线虫群落以轴线虫科(Axonolaimidae)和条线虫科(Linhomoeidae)为优势科,假拟齿线虫属(Pseudolella)、拟齿线虫属(Parodontophora)、微口线虫属(Terschellingia)、吞咽线虫属(Daptonema)、亚囊咽线虫属(Subsphaerolaimus)、后线形线虫属(Metalinhomoeus)等为优势属,刮食者(2A型)为优势摄食类型。优势属组成与中国各地红树林生境相似,表明海洋线虫群落种类组成相似。但是,仍有部分属或种的优势度仅在福田红树林生境较高,具有典型的地方性分布特点。福田红树林线虫群落结构和丰度具有显著的空间差异和季节性变化特征。季节动态主要表现为夏季丰度极高,秋冬季丰度低,三个季节种类组成区分度明显。线虫群落结构和丰度的空间差异主要表现为区域差异显著,而潮带差异不显著,表明同一区域线虫群落结构基本一致。区域差异表现为S区线虫丰度最高,F区丰度最低;线虫种类组成在Y区、S区和F区之间存在显著差异。从摄食结构而言,Y区以非选择性沉积食性线虫为优势,其他三区以刮食者为优势摄食类型。相关性分析结果显示,间隙水温度、盐度、沉积物粉砂黏土含量或中值粒径、脱镁叶绿酸、有机质含量等与线虫群落结构和丰度显著相关。植被类型差异、沉积物粒度特征的差异和有机质含量代表的食物资源差异是引起线虫群落空间差异的主要原因,间隙水温度、盐度、沉积物粒度特征的变化是引起季节差异的主要因素。海洋线虫群落的空间差异和季节性动态也是对变化中的红树林环境特征的响应。 相似文献
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利用1951~2016年NCAR再分析月平均资料及台站降水资料,研究了极涡与南亚高压的关系及其对我国降水的协同影响.结果表明:极涡和南亚高压在夏、秋、冬季周期变化的时间尺度基本一致,夏季为准9a尺度变化,秋季为准8a尺度变化,冬季为准4a尺度变化;极涡和南亚高压的相关性在夏季最强,在春季最弱,其同期变化对我国降水的影响... 相似文献
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2018-05高分五号(GF-5)卫星发射升空,其上搭载的全谱段成像仪在热红外8—13 μm谱段范围内具有4个温度反演通道(B09,B10,B11,B12),空间分辨率设计优于40 m,在国内民用传感器领域实现了由单通道向多通道、中空间分辨率向高空间分辨率的跨越式突破,使得GF-5卫星热红外数据在地表热环境遥感领域具有极其重要应用价值。本研究基于GF-5的4个热红外通道的通道响应函数,利用全球742条TIGR(Thermodynamic Initial Guess Retrieval)探空廓线数据,进行不同观测角度、水汽含量和海表发射率条件下的MODTRAN4.0(Moderate resolution atmospheric Transmittance and Radiance code4.0)辐射传输过程模拟,基于模拟结果分别对两通道、三通道和四通道劈窗算法海表温度SST( Sea Surface Temperature)反演系数进行修订,并分析观测角度、水汽含量和海表发射率对不同通道组合的精度影响,并通过GF-5卫星实际反演的SST结果进行验证。GF-5全谱段成像仪SST反演两通道劈窗算法组合共有6种,即B09-B10、B09-B11、B09-B12、B10-B11、B10-B12、B11-B12;三通道劈窗算法组合共有4种,即B09-B10-B11、B09-B10-B12、B09-B11-B12、B10-B11-B12;四通道劈窗算法组合1种,即B09-B10-B11-B12。通过对不同通道组合形式研究发现,水汽含量对SST反演精度有较大的影响,且温度反演的精度随着水汽含量的增加而降低;其次是观测角度,SST反演精度随着观测天顶角的增大而降低;最后是发射率的影响,两通道、三通道和四通道劈窗算法SST反演精度随着发射率的变化总体在0.1 K以内变化。最后以大亚湾核电站周围海域为验证区,用GF-5热红外遥感影像进行SST的反演并做误差分析,结果表明B09-B10通道SST反演实际误差为0.57 K,反演精度较高,实际误差与理论模拟误差相差0.24 K,差异的来源主要包括辐射定标和传感器噪声等要素影响,其他通道形式反演精度有待于传感器响应稳定后进一步验证。 相似文献
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本研究以实地调研数据为基准,无人机影像数据分析为验证,进行了基于无人机识别能力范畴的辽宁农居建筑结构类型划分,并根据区域结构类型比例、影像特性等指标优化了农居遥感解译标志整体参数,提取了不同建筑结构的不同解译标志阈值区间,并基于无人机低空正射影像DOM、数字表面模型DSM制定改进型DSM提取算法处理流程与代码,利用Python语言及开发环境完成了遥感影像要素提取与评估系统开发应用。通过最优组合解译标志获取无人机影像解译一致性系数Kappa=0.723,表明制定的解译标志特征对获得具有较好一致性的房屋结构类型具备一定的可行性。以改进型DSM提取算法为核心的建筑物提取软件提取建筑的整体精度为75%,基本满足地震应急需求。 相似文献