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1.
利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   
2.
马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873
在解析支撑能力和东北问题特点的基础上,从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法,以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现:各地市社会经济支撑能力差异显著,哈大沿线核心城市的支撑能力较强,西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重,对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破,而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖,并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   
3.
马巍  王民 《地理教学》2020,(4):11-13,29
情境教学是培养学生核心素养的重要教学方法,本文提出了情境教学的课堂评价原则:情境具有真实性、情境与教学目标具有关联性、情境应划分水平。同时提出从情境的结构和关系、解决情境中的问题所涉及地理要素的数量及其关联程度两个角度分别对情境水平进行划分,并结合“资源枯竭型城市的发展方向”课例,提出目前情境教学中存在的问题及教学改进建议。  相似文献   
4.
依据实验的根本目的,为拓展学生对地理过程的理解,体验真实的地理原理,笔者将中学地理科学实验划分为经典实验室实验、时间变化模型实验、类比实验、空间变化模型实验、物理模型实验以及计算机模型实验六大类型,并对每一类型实验进行举例分析,希望以此深化地理科学实验的理论研究、丰富地理科学实验的实践案例、培养学生的地理核心素养,为地理科学实验教学研究提供新的视角。  相似文献   
5.
混合式教学模式是既能发挥教师在课堂中的启发、引导与监控作用又能提高学生参与度、体现个性化学习的一种教学模式。目前中学地理课堂仍强调死记硬背,学生学习的主观能动性不强。为了实现地理课堂的高效性,笔者应用新型智慧教学工具——“雨课堂”,通过中学地理教学实例说明实现混合式教学的基本路径,包括课前准备、课堂应用以及课后统计。  相似文献   
6.
毛乌素沙地处于中国季风区的西北边缘,对气候变化敏感,是古气候演化和古环境变迁研究的理想场所。全新世气温回暖期,气候整体稳定但存在暖湿冷干的次级波动,不同类型沉积相组成的地层序列记录了全新世千年、百年尺度的气候不稳定性。对毛乌素沙地不同沉积序列的研究表明:(1)毛乌素沙地东南缘的沙漠/黄土边界带DLT、NB剖面粒度及Rb/Sr比值可作为气候变化的代用指标。>63 μm砂含量增加,Rb/Sr比值降低,揭示东亚冬季风增强,风成砂堆积,风沙活动加剧,气候干冷;反之,东亚夏季风增强,降水增多,风化成壤程度加大,气候暖湿。(2)毛乌素沙地东南缘沙漠/黄土边界带及低洼沟谷区年代概率密度函数的分析显示,全新世早期~8\^5 ka BP风成砂堆积,风沙活动加剧,气候表现为干冷;全新世中期8\^5 ka~3\^0 ka BP地势较高处古土壤广泛发育,地势低洼处发育湖沼相/泥炭层,但在6.0 ka BP左右存在气候转冷过程;全新世晚期3\^0 ka BP以来气候波动频繁。(3)毛乌素沙地气候变化与北大西洋冰筏冷事件、董哥洞石笋、季风边缘区湖泊、东部沙地等记录具有可对比性和相对一致性,反映出全新世千年和百年尺度上的气候变化主要受全球变化的影响,这对预测和模拟未来气候变化具有借鉴意义。  相似文献   
7.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
8.
创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;(2)创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。(3)创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。  相似文献   
9.
10.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
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