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高校地理学课程个性化教学模式实施策略
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作者 他志杰 李开宇 《西部素质教育》 2024年第19期178-181,共4页
文章首先分析了高校地理学课程教学现状,然后论述了高校地理学课程个性化教学模式实施策略,包括寻求外部支持,加强高校之间的合作,解决教学资源不足的问题;针对学生个体差异,结合现代信息技术,落实个性化教学模式。
关键词 个性化教学模式 地理学课程 高校
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2001—2022年黄河流域生态区植被净初级生产力时空变化及影响因素分析
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作者 韩红珠 他志杰 +2 位作者 陈晨 赵婷 李佩霖 《环境生态学》 2024年第10期56-67,共12页
净初级生产力(NPP)代表了生态系统与大气的碳交换水平,是生态系统物质和能量循环的“转化器”,也是评价和预测生态系统可持续发展的重要指标。本研究以黄河流域为研究区,结合回归分析、Hurst指数和残差分析等方法,以生态区的视角对2001... 净初级生产力(NPP)代表了生态系统与大气的碳交换水平,是生态系统物质和能量循环的“转化器”,也是评价和预测生态系统可持续发展的重要指标。本研究以黄河流域为研究区,结合回归分析、Hurst指数和残差分析等方法,以生态区的视角对2001—2022年间黄河流域植被NPP的时空变化及其影响因素进行了分析,探讨气候和人类活动等因素对黄河流域植被NPP的影响,并对NPP未来演变趋势进行预测。结果表明:1)2001—2022年间黄河流域植被NPP年平均值为291.03 gC/m^(2),表现为北部低南部高的空间格局,秦巴山地落叶与常绿阔叶林生态区的植被NPP均值最高,为486.6 gC/m^(2)。2)黄河流域整体植被NPP以4.93 gC/(m^(2)·a)(p<0.01)的速率显著增加,黄土高原农业与草原生态区植被NPP年增长率最高,约为8.21 gC/(m^(2)·a)(p<0.01)。3)黄河流域82.26%面积的NPP未来变化趋势呈现增加与反持续性,但反持续性的强度有差异。4)月或季节的气温是影响黄河流域年植被NPP最重要的气候因素。5)黄河流域绝大部分区域受到气候和人类活动的共同促进作用,但在省会城市周边,气候、人类活动或气候和人类活动的耦合作用会起反作用。 展开更多
关键词 黄河流域 生态区 植被净初级生产力 时空特征 影响因素
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不同砂土类型对意大利石松种子萌发和幼苗出苗的影响 被引量:1
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作者 他志杰 满多清 刘有军 《中国农学通报》 CSCD 2014年第31期19-22,共4页
以意大利石松种子为试验材料,测定其在大沙、河沙和绵沙3种不同砂土条件下的萌发率、出苗率、保苗率、株高、主根长度、幼苗干重和鲜重,探索意大利石松出苗适宜的砂土类型。结果表明:(1)意大利石松种子在大沙、河沙和绵沙3种砂土中的平... 以意大利石松种子为试验材料,测定其在大沙、河沙和绵沙3种不同砂土条件下的萌发率、出苗率、保苗率、株高、主根长度、幼苗干重和鲜重,探索意大利石松出苗适宜的砂土类型。结果表明:(1)意大利石松种子在大沙、河沙和绵沙3种砂土中的平均萌发率分别是58%、83%、75%。(2)3种砂土下的平均出苗率和保苗率分别是57%、75%、39%和52%、68%、28%。(3)3种砂土下的平均株高和主根长度分别为9.0、10.4、9.3 cm和16.0、27.7、16.5 cm。(4)3种砂土下每株幼苗的平均干重和鲜重分别是0.48、0.69、0.58 g和1.79、2.38、1.99 g。研究结果表明:最适宜意大利石松生长的砂土类型为河沙,萌发率为83%,出苗率为75%,保苗率为68%,株高和主根长度为10.4 cm和27.7cm,鲜重及干重为2.38g和0.69g。 展开更多
关键词 意大利石松 砂土类型 萌发率 出苗率 鲜重及干重
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基于CMIP5模式的2006—2017年中亚降水预估误差分析 被引量:3
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作者 黄芳 甘淼 +5 位作者 于洋 他志杰 张海燕 皮原月 孙凌霄 于瑞德 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2021年第3期333-340,共8页
利用第5次耦合模式计划(CMIP5)的24个模式模拟数据,与英国East Anglia大学气候研究中心提供的2006—2017年的月降水格点数据进行比较,通过误差空间分布、误差百分率、标准差以及误差趋势分析,对多模式集合下的中亚降水预估误差进行评估... 利用第5次耦合模式计划(CMIP5)的24个模式模拟数据,与英国East Anglia大学气候研究中心提供的2006—2017年的月降水格点数据进行比较,通过误差空间分布、误差百分率、标准差以及误差趋势分析,对多模式集合下的中亚降水预估误差进行评估。结果表明:模式集合对中亚大部分地区的年均降水预估偏多,尤其是东南部帕米尔高原与西天山的少数区域,误差偏大明显;夏半年(6—11月)在中亚东南及南部部分地区降水预估明显偏多,对中亚东北大部分区域降水预估偏少但不明显;冬半年(12及1—5月)中亚大部分区域降水量预估偏多,帕米尔高原西部部分区域以及巴尔喀什湖东部降水预估偏少,预估偏多与偏少均不明显。同时发现,中亚西部与西北部年、夏半年、冬半年模式间标准差均小于中亚东部及东南部;中亚大部分地区尤其中部的年、夏半年与冬半年降水预估误差均呈现减小趋势;厄尔尼诺年以及拉尼娜年的降水预估误差的空间分布决定多年平均预估误差分布特征。各种误差分析表明,直接使用CMIP5模式预估未来降水存在较大的不确定性,可能多来自模式本身存在的问题,如分辨率及地形处理、积云对流参数化方案、降水物理过程等描述不完善。 展开更多
关键词 CMIP5 中亚降水 多模式集合 误差分析
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吐鲁番地区参考作物蒸散发模型适用性评价
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作者 范留飞 于洋 +3 位作者 他志杰 皮原月 孙凌霄 于瑞德 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2021年第1期94-102,共9页
吐鲁番地区干旱少雨,蒸发量远大于降水量,是中国水资源严重匮乏的地区之一。准确估算参考作物蒸散发量(ET0)是吐鲁番地区农田灌溉系统设计和发展节水农业的基础。利用吐鲁番站2000—2015年作物生长季(4—10月)的气象资料,基于线性回归... 吐鲁番地区干旱少雨,蒸发量远大于降水量,是中国水资源严重匮乏的地区之一。准确估算参考作物蒸散发量(ET0)是吐鲁番地区农田灌溉系统设计和发展节水农业的基础。利用吐鲁番站2000—2015年作物生长季(4—10月)的气象资料,基于线性回归、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)评价指标,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,评价Priestley-Taylor(P-T)、Hargreaves-Samani(H-S)、Jensen-Haise(J-H)、Turc、Makkink-Allen(M-A)、Trajkovic(Traj)、Makkink-Hansen(M-H)和Berti-Hargreaves(B-H)模型在吐鲁番地区的适用性,并分析各模型偏差原因。结果如下:1)所有模型在生长季期间均呈单峰型变化趋势;H-S、Traj和B-H模型高估月ET0,其他模型均在不同程度上表现出低估现象。2)Traj温度模型模拟精度最高,其RMSE、MAE和MRE分别为6.38 mm、5.69 mm和4.29%;M-H辐射模型模拟精度次之,Turc辐射模型模拟精度最差。3)Rn和VPD是影响温度和辐射模型计算值偏差的主要气象因子。同时分析FAO-56 PM模型计算的ET0和蒸发皿蒸发量之间的关系,为利用蒸发皿水面蒸发量估算吐鲁番地区ET0提供参考。 展开更多
关键词 参考作物蒸散发量 FAO-56 Penman-Monteith模型 吐鲁番 蒸发皿蒸发量 适用性评价
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2003~2018年干旱对中国森林绿度异常的影响 被引量:5
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作者 侯鑫 赵杰 +2 位作者 赵洪飞 他志杰 岳超 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期336-344,共9页
基于卫星观测和气象再分析数据提取2003~2018年间中国森林绿度异常现象(月尺度LAI长期趋势的累积偏差),并分析干旱对森林绿度异常影响的时空动态变化,探究不同森林类型的干旱敏感性.结果表明:①干旱导致的绿度异常现象频率分布呈现出南... 基于卫星观测和气象再分析数据提取2003~2018年间中国森林绿度异常现象(月尺度LAI长期趋势的累积偏差),并分析干旱对森林绿度异常影响的时空动态变化,探究不同森林类型的干旱敏感性.结果表明:①干旱导致的绿度异常现象频率分布呈现出南高北低的空间格局,而高强度异常现象主要分布于中国的东北与西南地区.②2003~2018年间绿度异常严重程度呈现显著增加趋势(即绿度异常强度指数下降),变化率为:-0.06/a(P<0.05),而绿度异常面积比率下降,变化率为-0.0049/a.③中国森林对干旱胁迫较为敏感的区域主要分布于云南北部与大兴安岭北部,这是由区域的地质和气候特点以及植被类型共同作用导致的.④干旱主导区不同森林类型的干旱敏感性依次为:阔叶林>针叶林>混交林,绿度异常与SPEI回归斜率依次为1.8>1.3>1.2.⑤针叶林遭受的干旱强度最高,2003~2018年间统计的SPEI中位数为-1.65,绿度异常现象也最为严重,多年绿度异常指数中位数为-1.81,说明干旱强度而非敏感性主导了森林绿度异常的现象. 展开更多
关键词 中国 绿度异常 干旱 森林 敏感性
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基于NDVI与DEM的山地植被垂直带定量划分——以太白山南坡为例 被引量:1
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作者 赵婷 白红英 +1 位作者 邓晨晖 他志杰 《南京林业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期165-171,共7页
【目的】利用遥感与地理信息技术,剖析不同植被类型植被指数与海拔的关系,实现山地植被垂直带的准确划分,获取山区植被分布空间格局。【方法】以秦岭主峰太白山南坡为研究区,依据夏秋两季植被垂直带归一化植被指数(NDVI)的差值构建DEM-N... 【目的】利用遥感与地理信息技术,剖析不同植被类型植被指数与海拔的关系,实现山地植被垂直带的准确划分,获取山区植被分布空间格局。【方法】以秦岭主峰太白山南坡为研究区,依据夏秋两季植被垂直带归一化植被指数(NDVI)的差值构建DEM-NDVI散点图,并利用半峰宽计算法将垂直带边界量化。【结果】夏秋NDVI差值与DEM构建的散点图能够很好地体现出山地植被垂直带分布格局。太白山保护区南坡可划分6个植被垂直带,保护区下界至海拔1919 m为栎林,1919-2331 m为松栎混交林,2115-2585 m为桦林,2516-3150 m为冷杉林,3109-3551 m为红杉林,3551 m至山顶为高山灌丛草甸。DEM-NDVI散点图与遥感影像解译植被分类结果相比,二者的植被分布格局基本一致,但DEM-NDVI散点图能够体现植被的群体平均分布状况且能更准确地表达植被垂直带随海拔的变化特征。【结论】利用夏秋NDVI差值与海拔所构建的散点图可快捷准确地划分山地植被垂直带。 展开更多
关键词 植被垂直带 DEM 归一化植被指数(NDVI) 太白山
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树轮宽度记录的塔吉克斯坦北部160 a平均最低气温变化 被引量:3
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作者 杨美琳 他志杰 +2 位作者 吴燕良 赵鹏 于瑞德 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期290-295,共6页
利用塔吉克斯坦北部土耳其斯坦圆柏(Juniperus turkestanica)树轮宽度标准化年表与区域气候要素进行相关分析,发现当年2—3月平均最低气温与树木径向生长存在显著相关关系。据此对该地区1857—2016年2—3月平均最低气温进行重建,重建方... 利用塔吉克斯坦北部土耳其斯坦圆柏(Juniperus turkestanica)树轮宽度标准化年表与区域气候要素进行相关分析,发现当年2—3月平均最低气温与树木径向生长存在显著相关关系。据此对该地区1857—2016年2—3月平均最低气温进行重建,重建方程的解释量为39. 5%,调整自由度后的解释量为37. 5%。研究表明:在过去160 a,该地区经历了6个偏暖阶段,1857—1878年、1885—1890年、1907—1915年、1926—1931年、1960—1967年、1994—2016年; 5个偏冷阶段,1879—1884年、1891—1906年、1916—1925年、1932—1959年、1968—1993年。空间分析结果表明,研究区2—3月平均最低气温的重建结果可以代表塔吉克斯坦地区过去160 a的2—3月平均最低气温的变化。 展开更多
关键词 树木年轮宽度 年表 月平均最低气温 土耳其斯坦圆柏(Juniperus turkestanica) 塔吉克斯坦
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Climate change in Central Asia:Sino-German cooperative research findings 被引量:8
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作者 Yang Yu Xi Chen +16 位作者 Markus Disse Bernd Cyffka Jiaqiang Lei Haiyan Zhang Andreas Brieden Martin Welp Jilili Abuduwaili Yaoming Li Fanjiang Zeng Dongwei Gui Niels Thevs Zhijie Ta Xin Gao Yuanyue Pi Xiang Yu Lingxiao Sun Ruide Yu 《Science Bulletin》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第9期689-692,M0003,共5页
Central Asia(CA)occupies the hinterland of the Eurasian continent,containing the countries of Uzbekistan,Kyrgyzstan,Turkmenistan,Tajikistan,and Kazakhstan[1,2].Being isolated by the Pamir Mountains in Tajikistan,the T... Central Asia(CA)occupies the hinterland of the Eurasian continent,containing the countries of Uzbekistan,Kyrgyzstan,Turkmenistan,Tajikistan,and Kazakhstan[1,2].Being isolated by the Pamir Mountains in Tajikistan,the Tibetan Plateau and the Tian Shan Mountains on the border between China and Kyrgyzstan. 展开更多
关键词 气候变化 MOUNTAINS Eurasian
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