综合实践活动课程的德育功能

本文从一个新的视角对综合实践活动的课程价值进行了解读,强调德育功能是课程价值的一个重要方面。综合实际活动坚持回归生活、注重体验的德育理念,突出了实践性,对于思想政治教育的改革与创新其有促进作用。认为应该将思想政治课教学与发挥综合实践活动的德育功能紧密结合起来,建立认知性德育与实践性德育紧密结合的德育新体系。     

国民对汽车尾气污染造成环境危害关注程度研究——基于2010年CGSS数据的一项实证研究

通过利用2010年CGSS数据,将研究关注的重点放在公众的个人层次因素及个人认知层次因素对汽车尾气污染造成环境危害关心程度的影响上.分析结果表明,个人层次因素即性别、年龄、教育程度、个人年收.入,与个人认知层次因素即是否拥有小汽车、汽车尾气对个人没有危害和造成环境问题原因的了解程度,这七个因素与汽车尾气造成污染对环境危害的关心程度都显著相关.此研究力图将国民对汽车尾气污染对环境危害关心的相关影响因素呈现出来,区别以往只专注于从汽车尾气污染本身出发的对策分析路径的研究,从而根据因素影响程度的高低制定切实可行的对策,尝试着为治理当前严重的空气污染提供一种新思路.     

工业点源环境影响预测系统研发

采用Visual C#为开发工具,以Microsoft Office Access2003建立污染源数据库,开发了基于高斯模式的工业多点源污染扩散环境影响预测系统,实现了对工业点源下风向敏感点污染物浓度的快速、准确计算。通过加载Surfer9 Type Library COM组件,绘制污染物浓度分布云图,结合电子地图上,直观地显示了污染源对敏感区域的环境影响程度,为城市空气环境问题的管理和决策提供了科学的依据。     

六安—蔡河地学剖面构造岩性单元的划分

叙述了大别造山带主要岩石类型及热源体周围微量元素的分布、分配特征 ,研究了它们的影响因素和地质意义 ,并根据六安—蔡河地学剖面微量元素和收集的地球物理、同位素年龄等资料 ,对该剖面构造岩性单元进行了划分。     

2000年北京沙尘暴源地解析

2000年我国北方春季干旱少雨,气温回升快,低涡频繁侵入,4月3～9日连续3次冷空气活动,造成了北京地区严重的沙尘暴天气。笔者利用卫星云图和中尺度数值模式MM5,分析了该次沙尘暴源地及沙尘输送机制。结果证明,北京沙尘暴初始源地为蒙古高原及冷涡移动路径上的沙漠戈壁地区;北京周边地区裸露地的沙尘在气旋尾部上升气流的扰动下,亦形成了边界层的近距离输送。      

基于信息处理和事故链原理的结构化飞行员差错模型

为了对民航飞行员人为差错进行系统分析,研究民航业中常见人为差错的分析方法,指出其局限性.基于信息处理过程和事故链原理,从微观的认知过程和宏观的HFACS框架2个层面构建一种新的飞行员人为差错分析模型,并对模型中的情景分析、差错模式与分类、认知机理、差错恢复、差错成因、反馈机制和防御机制等几大核心模块进行阐述,重点介绍认知机理在差错形成中产生的关键影响因素,提出结构化差错分析方法的思路与步骤.该模型为民航飞行员人为差错的产生机理、差错分类和差错成因的分析提供一种新思路,但模型的进一步应用还有待于通过案例分析来验证.     

我国建筑安全认知水平“身份”测度

为研究不同建筑安全主体群社会学的身份变量与建筑安全认知水平之间的关系,提出监理工程师和施工现场的建筑劳务用工人员2个主体群之间的身份变量与建筑安全认知水平之间的4个差异化假设.实证结果表明:2个主体群具有显著的群体性差别;群体变量验证了建筑安全教育的差别引起了主体群的建筑安全认识水平有显著性差异;生理（性别）变量和年龄变量验证了主体群在对建筑安全事故的了解情况上呈现较多的显著性差异;文化程度变量验证了主体群在建筑安全管理现状上呈现较多的显著性差异;居住地变量未获得明显验证.论文的个案调查证实了关于建筑安全认知水平,不同建筑安全主体群具有显著性的社会学身份属性差异.     

PCA-SOM耦合模型在湖泊水质评价中的应用

富营养化是湖泊沼泽化进程加快的重要因素之一,而湖泊富营养化的预防与治理已经成为世界性的难题。湖泊富营养化评价是湖泊治理的基础,它可以为治理工作提供科学的依据。该文以乌梁素海为例,采用主成分——SOM人工神经网络耦合模型进行富营养化评价。先建立富营养化评价指标体系,然后用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再将利用主成分分析得到的具有代表性的主成分指标代替原来的评价指标,输入到自组织特征映射网络模型中,最后对富营养化状况进行聚类分析。所得结果与实际相吻合。该方法能根据实测资料对湖泊富营养化状况客观地分类并计算出评价权值,避免了选取评价指标时的主观随意性。     

Spatial interpolation of air temperature using environmental context: Application to a crop model

The air temperature is one of the main input data in models for water balance monitoring or crop models for yield prediction. The different phenological stages of plant growth are generally defined according to cumulated air temperature from the sowing date. When these crop models are used at the regional scale, the meteorological stations providing input climatic data are not spatially dense enough or in a similar environment to reflect the crop local climate. Hence spatial interpolation methods must be used. Climatic data, particularly air temperature, are influenced by local environment. Measurements show that the air above dry surfaces is warmer than above wet areas. We propose a method taking into account the environment of the meteorological stations in order to improve spatial interpolation of air temperature. The aim of this study is to assess the impact of these corrected climatic data in crop models. The proposed method is an external drift kriging where the Kriging system is modified to correct local environment effects. The environment of the meteorological stations was characterized using a land use map summarized in a small number of classes considered as a factor influencing local temperature. This method was applied to a region in south-east France (150×250 km) where daily temperatures were measured on 150 weather stations for two years. Environment classes were extracted from the CORINE Landcover map obtained from remote sensing data. Categorical external drift kriging was compared to ordinary kriging by a cross validation study. The gain in precision was assessed for different environment classes and for summer days. We then performed a sensitivity study of air temperature with the crop model STICS. The influence of interpolation corrections on the main outputs as yield or harvest date is discussed. We showed that the method works well for air temperature in summer and can lead to significant correction for yield prediction. For example, we observed by cross validation a bias reduction of 0.5 to 1.0°C (exceptionally 2.5°C for some class), which corresponds to differences in yield prediction from 0.6 to 1.5 t/ha.     

生态系统学说与可持续发展理论

生态系统学说的发展促进了自然科学认识模式的演变,由此推动新地球观形成。生态系统学说与新地球观在发展上和内涵上极为相似;新地球观可以用生态系统的机理加以解释。生态系统学说与新地球观是可持续发展的理论依据。