排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
根据2007年师范生免费教育的实施政策,分析了北京师范大学地理学的免费师范生的课程设置结构体系,总结了课程设置特点,以期使免费师范生教育取得预期效果。 相似文献
2.
3.
喀斯特地区植被净第一性生产力遥感动态监测及评价——以贵州省中部地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
在光能利用率原理基础上,对CASA模型中的水分胁迫因子进行改进,将土壤水分含量作为一个直接变量引入模型,建立起针对于黔中部喀斯特地区的植被NPP估算模型;并与土壤水分层均衡模型进行有效耦合,得到模型所需的土壤水分含量,在此基础上,依托遥感和GIS手段,将模型扩展到区域尺度上,模拟出黔中部喀斯特地区2005年10月~2006年5月月尺度上的植被净第一性生产力动态变化特征,并以实测值进行了验证.结果表明: ①该模型在数据获取上比较容易,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被MPP进行估算,使其实际的可操作性得到加强;将土壤水分含量作为一个直接变量引入模型,从而可以从模型本身,对土壤水分与植被NPP的直接响应关系进行深入探讨,得到生态脆弱区植被生长的土壤水分敏感点,为区域植被建设和生态恢复提供一定的依据; ②不同植被类型下植被NPP变化特征有着重要的差异.林地的植被NPP最高,平均值为19.89gC/m2,其次为灌丛,为19.01gC/m2,草地和农用地分别为16.71 gC/m2和16.54 gC/m2;林地、草地、灌丛和农用地等不同植被类型季节变化表现出同样的特征:春季>秋季>冬季,其中林地植被NPP平均值冬季14.62 gC/m2,春季增加到26.26gC/m2,秋季又有所减少,为18.79 gc/m2,其它植被类型也表现出同样的季相变化特征,与当地气温和地表太阳辐射的季节变化基本相同. 相似文献
4.
5.
雅鲁藏布江流域NDVI时空变化及其与降水和高程的关系 总被引:7,自引:0,他引:7
利用2001-2012年MODIS NDVI月数据,基于趋势分析法和Hurst指数法分析了雅鲁藏布江流域植被覆盖的时空分布及其变化规律,并采用基于像元的空间统计方法,结合TRMM月降水数据和SRTM DEM数据定量分析了NDVI与降水和高程的关系。结果表明:①雅鲁藏布江流域内NDVI整体上从上游到下游逐渐增大,近12年间流域NDVI较为稳定;②流域NDVI改善的面积大于退化的面积,总体上呈现缓慢上升趋势,但这种趋势的持续性呈现显著的空间差异;③流域NDVI与降水之间存在较为明显的正相关,其决定系数为0.496,NDVI随降水增加的速度约为0.052/100mm。当年降水量超过1 000mm时,年均NDVI平均值为0.686;④流域NDVI与高程呈现明显的负相关,其决定系数为0.574,NDVI随高程的递减率约为-0.016/100m。当高程2000m时,年均NDVI平均值为0.8左右。 相似文献
6.
高等院校在创新型人才培养过程中,要以科学的教育观念为先导,以培养学生的创新精神和创新能力为目标,构建创新教育体系,扎实推进创新型教育的具体实施。本文围绕北京师范大学地理综合实习课程建设,探讨了通过实践教学提高学生创新能力的途径。 相似文献
1