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101.
本文以人教版高中地理教材的大气专题内容为例,采用ISM法对其结构进行分析,得到新教材相关内容的知识结构模型,将该知识结构模型与课标要求及学生应达到的学业质量水平进行联系,从核心要素、起始要素、结点要素和要素间形成关系进行分析,得出新教材在重新构建后的教材结构特征,并在此基础上对地理教师使用教材提出几点建议与参考. 相似文献
102.
上海新一轮的中考改革中,对初中跨学科及分析能力作出了新的界定和阐释,跨学科分析能力包括信息提取与处理、问题分析与质疑、结论阐释与创新三个方面.在"湿地在哪儿"的教学中,通过"上海的湿地在哪儿"、"海三棱藨草的家在哪儿"、"丹顶鹤飞往哪儿过冬"三个环节的图文资料获取信息,建立信息之间的逻辑关联;通过"湿地是怎么形成的"的环节,分析湿地形成的原因;通过"怎么保护湿地"的环节,对与环境相关的问题做出建议.这些教学环节紧扣跨学科分析能力的三个维度,对实际生活情境中的问题加以分析,提高了学生综合分析问题和解决问题的能力. 相似文献
103.
极点对称模态分解下陕西气候变化特征及影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
全球变暖背景下,受人类活动和气候系统波动共同影响,气候要素响应具有非线性、非平稳特征,如何识别气候变化多时间尺度信息,是当前研究的热点话题。基于1970-2017年气温和降水逐日数据,辅以滑动平均、趋势分析和极点对称模态分解(ESMD)等方法,对陕西3大地理单元气候时空特征进行分析,进而探讨不同海区厄尔尼诺指数与气温、降水变化的响应关系。结果表明:1970-2017年,陕北气候变化经历“暖干-冷湿-暖湿”的变化过程;关中和陕南气候在20世纪80-90年代末呈现暖干化,随后增温停滞,降水增多,近期再次呈现暖干化;利用ESMD对陕西气温和降水变化信号进行分解,发现区域气温响应变暖停滞,是受年代波动影响,周期为9.2~11.5 a左右;从趋势项分析,除陕北气温平稳波动之外,关中和陕南气温增速并未减缓;在影响因素上,不同海区海温异常与陕西气温、降水变化相关性存在差异。其中,气温影响主要在中国东部海区,且与NINO A区、黑潮区海温显著正相关;影响降水变化的关键海区在赤道太平洋,即赤道太平洋中部海温异常偏高时,关中和陕南降水呈现下降,而赤道太平洋东部海温异常偏高,陕北降水减少更为明显。 相似文献
104.
气候变化问题作为人类社会可持续发展面临的重大挑战,受到国际社会越来越强烈的关注。全球气候变化深刻影响着草地生态系统,定量评估区域和不同类型草地生态系统的生产力,研究其对气候变化的敏感性可以为草地生态系统适应未来气候变化提供基础数据和理论依据。草原综合顺序分类系统(CSCS)将天然草原分为42类(其中中国包含41类),并将其聚合为10个类组。研究利用改进Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型模拟分析中国天然草地2004—2008年的净初级生产力(NPP)并进行系统聚类,分析了草地NPP与影响因子的相关性和敏感程度。结果表明:2004—2008年中国10个草地类组年均NPP均呈现增长趋势,其中亚热带森林草地增长最快,增长率达38.2%。温带湿润草地增长最慢,增长率为14.3%。通过聚类分析将中国41类草原的年均NPP分为3类:第1类NPP值较小,其湿润度级较低,而热量级较高;第2类NPP值较大,其热量级和湿润度级均较高,水热比适宜植被的生长;其余为第3类,其NPP值介于上述两者之间。可见,不同草地类型NPP分布规律与CSCS划分草地类型的湿润度级和热量级密切相关。草地年均NPP与>0℃年积温(Σθ)、降水量、湿润度(K)和NDVI的相关性强,与太阳辐射的相关性弱。草地类组NPP平均值对NDVI最敏感,其次为Σθ、K和降水量,敏感性最弱的为太阳辐射。草地NPP对CSCS量化分类的标准Σθ和K较为敏感,改进CASA模型在一定程度上实现了CSCS与草地生产力的耦合。 相似文献
105.
塔里木河下游生态输水对地表水体面积变化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
《干旱区地理》2021,44(3):681-690
以河湖为主体的塔里木河下游地表水体的面积受到输水工程的影响,在区域水循环、调节水平衡中扮演着重要角色。基于近20 a塔里木河下游Landsat 5、Landsat 7和Landsat 8影像资料和生态输水数据,综合采用Google Earth Engine(GEE)计算平台和多元统计分析方法,对地表水体面积变化及其对生态输水的响应进行了系统分析。结果表明:(1)2000—2019年,塔里木河下游区域的地表水体、季节性水体和永久性水体的面积均呈现波动上升趋势,速率分别为15.54 km~2·a~(-1)、7.12 km~2·a~(-1)和8.41 km~2·a~(-1);塔里木河下游上段(大西海子水库—英苏,不包括大西海子水库)、中段(英苏—阿拉干)和下段(阿拉干—台特玛湖)区域的季节性水体和永久水体面积也均呈现波动增加趋势,其中下段区域的增加速率最大,其值分别为5.23 km~2·a~(-1)和8.24 km~2·a~(-1)。(2)生态输水引起的地表水体面积增加主要表现在台特玛湖湖区,2019年台特玛湖湖区的地表永久水体和季节性水体面积分别约为267.27 km~2和188.00 km~2,总体水面积约为455.27 km~2,相比2000年(约38.19 km~2)增加了417.08 km~2(约10.92倍)。(3)近20 a来,研究区域地表水体面积,尤其是永久水体面积变化与塔里木河下游生态输水量密切相关;2007—2009年输水量下泄水量较少,直接导致研究区域在2009年地表水体和季节性水体的面积均减少到最低点。研究结果有助于全面理解塔里木河下游生态输水对地表水体变化的影响,为区域水生态保护提供科学依据。 相似文献
106.
《干旱区地理》2021,44(3):796-806
绿水是维持黄土高原陆生生态系统用水的重要水源,它与植被的生长密切相关,分析绿水的变化特征并探讨影响其变化的因素有助于解决干旱半干旱地区水资源短缺以及生态环境安全问题。以黄土高塬沟壑区典型流域——砚瓦川流域为研究对象,采用傅抱璞模型评价了该流域1981—2016年的绿水资源量,利用Mann-Kendall统计检验和滑动F检验法对绿水量进行了趋势分析和突变检验,并用弹性系数法对影响绿水量的气候因素和下垫面因素进行了敏感性分析,最后基于水热耦合平衡方程对流域绿水变化进行了归因分析。结果表明:(1)流域多年平均绿水资源量为503.7 mm,呈小幅上升趋势,2003年发生突变,突变之后绿水量呈波动增长趋势;(2)在气候影响因素中,绿水对降水最为敏感,潜在蒸散发次之;(3)在气候变化和土地利用综合影响时,绿水对降水最为敏感,其次是下垫面参数,而对潜在蒸散发的敏感度最小;(4)气候变化和土地利用变化对绿水变化的贡献率分别为:74.42%和25.58%,表明气候变化是导致绿水变化的主要因素,其中降水和潜在蒸散发变化对绿水变化的贡献率分别为75.63%和-1.21%。 相似文献
107.
108.
基于多维流视角,运用GIS及社会网络分析方法,对比分析云南省旅游经济流、客流、信息流、资金流的网络结构差异特征及相互影响作用机制。研究表明:云南省供需两侧旅游流反向发展态势明显,旅游流网络异质演变特征明显,流量水平趋高,而流质水平偏低。旅游经济流发展未能随着旅游客流和信息流的发展而增强,网络密度偏低且长期存在旅游经济发展孤点,旅游经济合作交流不足。各州市在旅游经济流网络中“零和竞争”的偏利非共生发展态势,使得旅游市场领域存在一定的“公地悲剧”现象。云南省旅游流节点水平及其空间特征差异显著,”核心-边缘”结构明显。云南省旅游经济流受到旅游客流的中介力、旅游信息流的推动力、旅游资金流的拉动力三者的共同作用影响,各作用力影响程度表现出强弱历时性差异演化,旅游客流中介力持续增强,旅游信息流推动力稳步强化,旅游资金流拉动力显著下降。云南省旅游经济增长及旅游经济流网络发展驱动模式,正逐步由“供给侧拉动型”向“需求侧推动型”转变。 相似文献
109.
人地系统适应性研究进展:概念、理论框架与方法 总被引:3,自引:1,他引:2
适应性研究旨在通过主体对外部环境变化的调整,以削减其负面影响并改善适应能力,是实现人地系统可持续发展的重要途径。鉴于目前对适应性理论体系缺乏统一认识和系统梳理,论文通过对国内外人地系统适应性研究文献总结,从概念内涵、理论框架和方法对适应性研究进展进行了总结,并提出了适应性研究的科学范式。研究发现:① 学术界对适应性概念的理解并未达成科学共识,阻碍了通用的适应性研究理论体系的构建。② 现有适应性分析框架多是基于全球变化领域理论框架基础的延伸和修订。③ 适应性研究缺乏具有代表性的方法,以借用脆弱性、恢复力评估方法和指标体系为主。因此,统一的适应性概念和理论体系的构建亟需加强,而国外既有积累的理论经验并不通用,中国化的适应性分析框架、方法是未来的重要研究方向。同时,应强化人类社会和自然环境“综合”的人地系统适应性研究,注重多尺度结合的适应性动态分析。 相似文献
110.
气候变化和生态建设对秦岭—淮河南北植被动态的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
论文基于2000—2019年秦岭—淮河南北MODIS-NDVI植被覆盖数据,对中国南北过渡带植被时空变化进行分析,并探讨植被动态变化驱动因素。结果表明:① 在趋势变化上,2000—2019年秦岭—淮河南北植被显著恢复。其中,秦巴山区植被恢复面积占比最高,其次是巫山山区和关中平原;植被退化区面积占比仅为6.4%,主要分布于长三角城市群。② 在气候因素上,NDVI变化与气温显著相关(P<0.05)面积占比为9.1%,低于降水(13.1%)和日照时数(14.5%)显著区域,无显著相关区域分布面积最广,说明在关键生长季(5—9月),区域水热条件较好,植被年际波动受气候变化影响区域较少。③ 在驱动因素上,受气候因素和生态建设驱动绿化占比分别为19.2%和30.0%,其中,生态建设驱动绿化区与秦巴山区、大别山生态修复工程,川东、长江中下游撂荒地空间格局一致,说明耕地转为生态用地是区域植被快速恢复的主要原因。研究结果对量化湿润—半湿润地区植被驱动因素,优化生态建设评估模型具有启示意义。 相似文献