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1.
2.
杨明 《地理教学》2020,(1):52-55,39
思维是指人脑借助于语言对客观事物的概括和间接反应的过程,以感知为基础,又超越感知的界限,它探索与发现事物的内部本质联系和规律性,是认识过程的高级阶段。目前国内针对地理解题的思维研究相对较少,本文以浙江省历年选考地理试题为例,总结和提炼出六大解题思维,即:逆向思维、收支平衡思维、比较思维、发散思维、空间思维、辩证思维,旨在帮助学生掌握分析和解答地理问题的方法,从而有效提升高中地理学习和复习效果,增强学生学习地理的兴趣。同时在培养学生的地理解题思维过程中,落实地理学科核心素养的培育。  相似文献   
3.
在槽式太阳能热发电领域,硝酸镁基熔盐逐渐引起关注。通过六水硝酸镁煅烧法制备无水硝酸镁,采用拉曼、DSC与XRD表征脱水产物,系统研究了环境压力、脱水温度与时间对六水硝酸镁脱水和水解的影响。结果表明,六水硝酸镁在煅烧过程中水解为碱式硝酸镁Mg_3(OH)_4(NO_3)_2,在水溶液中进一步分解为Mg(OH)_2。随着煅烧温度和时间的增加,脱水产物中的含水量逐渐减少,同时水解产物Mg_3(OH)_4(NO_3)_2含量逐渐增加。真空环境下煅烧,可显著降低硝酸镁的水解反应。六水硝酸镁在真空环境下230℃煅烧1.5 h,所制备的无水硝酸镁中水解产物含量为3.63%。制备的硝酸镁可进一步用于硝酸镁基熔盐的研究。  相似文献   
4.
凡炳文  仲复捷 《地下水》2020,(1):83-87,254
选择甘肃省临洮县洮惠渠灌区为试验研究区,通过直接观读、自动监测等技术手段,获取试验灌区的引水量、退水量、土壤墒情、降水量及蒸发量等水文基础数据。以水文监测基础数据为依据,采用引排差法、水分平衡法等相结合的方法,开展了农业灌溉耗水系数试验研究。初步试验结果表明:试验灌区灌溉期平均耗水系数为0. 730,典型地块灌溉期平均耗水系数为0. 671,2016年试验灌区降水量较常年偏少13. 0%~26. 3%,总体上属轻度干旱年份。该研究成果可为甘肃陇中黄土高原区水资源管理提供技术支撑。  相似文献   
5.
古地理学是一门强数据依赖性学科,古地理重建作为古地理学的核心任务之一,着眼于研究地质历史时期地球表面的地理、生物、气候面貌及其演化规律。随着大数据时代的来临,海量古地理数据的不断积累和计算机技术的高速发展使得标准化、智能化的数字古地理重建成为可能。文章通过介绍国内外与古地理相关的代表数据库及团队,总结其优缺点,提出大数据驱动下的数字古地理重建核心思路:(1)建立标准化的古地理学知识体系;(2)建立开放互动、动态更新的古地理数据库,并利用机器阅读技术等拓展数据来源;(3)建立标准化的古地理学数据质量控制体系;(4)利用机器学习技术建立各类型古地理重建模型,深度挖掘数据;(5)以可实时更新的智能数字地图集或多维动画形式输出成果。  相似文献   
6.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   
7.
The effects of root systems on soil detachment by overland flow are closely related to vegetation types. The objective of this study was to quantify the effects of two gramineous roots (Paspalum mandiocanum with shallow roots and Pennisetum giganteum with deep roots) on soil detachment capacity, rill erodibility, and critical shear stress on alluvial fans of benggang in south-east China. A 4-m-long and 0.12-m-wide flume was used. Slope steepness ranged from 9% to 27%, and unit flow discharge ranged from 1.39 × 10−3 to 4.19 × 10−3 m2 s−1. The mean detachment capacities of P. mandiocanum and P. giganteum lands were 18% and 38% lower than that of bare land, respectively, and the effects of root on reducing soil detachment were mainly reflected in the 0- to 5-cm soil layer. The most important factors in characterizing soil detachment capacity were root length density and soil cohesion, and soil detachment capacity of the two grass lands could be estimated using flow shear stress, soil cohesion, and root length density (NSE = 0.90). With the increase in soil depth, rill erodibility increased, whereas shear stress decreased. The mean rill erodibilities of P. mandiocanum and P. giganteum lands were 81% and 61% as much as that of bare land, respectively. Additionally, rill erodibilities of the two grass lands could be estimated as an exponential function by root length density and soil cohesion (NSE = 0.88). The mean critical shear stress of P. mandiocanum and P. giganteum lands was 1.29 and 1.39 times that of bare land, respectively, and it could be estimated with a linear function by root length density (NSE = 0.76). This study demonstrated that planting of the two grasses P. mandiocanum and P. giganteum could effectively reduce soil detachment and enhance soil resistance to erosion on alluvial fans, with the deep roots of P. giganteum being more effective than the shallow roots of P. mandiocanum. The results are helpful for understanding the influencing mechanism of root systems on soil detachment process.  相似文献   
8.
Effectively estimating groundwater recharge is critical to manage water resources, especially in arid and semi-arid regions as impacted by intensive human activities and climate changes. Rare insights have been gained into groundwater recharge since direct observation is hard to carry out. Although several methods are currently available to estimate groundwater recharge, the estimated results may cover noticeable bias. The behaviours of different methods based on different conceptual frameworks and exhibiting different levels of complexity should be examined to estimate actual groundwater recharge. This study aims to assess the performance of four common methods to estimate groundwater recharge. For this end, large-scale lysimeters equipped with soil water content sensors and water table sensors were set up at a research site established in Guanzhong Basin of China. The data achieved by 1-year observation were employed to compare four estimation methods. As revealed from the results, the following findings are drawn. (a) Groundwater level fluctuation (GLF) method is simple, whereas its accuracy is determined by specific yield, and adopting a water balance method to estimate specific yield can considerably enhance the accuracy of GLF. (b) The calibrated numerical model can obtain the optimal result compared with the other methods, whereas long-term observation data are required for parameter calibration. (c) In the water balance method, the maximum entropy production (MEP) model and a practical method (estimating evaporation between two rainfall events) were used to calculate evaporation. As indicated by the results, water balance method combined with MEP is capable of obtaining more reliable results of groundwater recharge compared with the practical method. (d) With an analytical model based on linearized Richards' equation, accurate results can be achieved. What is more, the analytical model only needs the measurement of soil moisture near the surface. The limitation of this method is that it is difficult to determine the maximal water flux. The mentioned findings are of critical implications to the management and sustainable development of groundwater.  相似文献   
9.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献   
10.
高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。  相似文献   
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