如何激发学生学习地理的兴趣

兴趣是最好的老师,是学习的一种原动力。成功激发学生对地理科学的兴趣和热情,是提高基础地理教学质量的重要环节。作为地理教师要想使学生对地理感兴趣,就必须改变固有的教学模式,采用灵活有效的教学方式,激发学生的学习兴趣。     

数字地图在现代地理教学中的作用

本文结合目前中学地理学科教育与现代高度发展的计算机技术主导教学的联系进行探索、研究,介绍了目前在中学教学中能利用到得一些数字地图的概况,以及其对数字地图在中学地理教学的巨大作用作了详细的分析阐述,最后列举了数字地图在地理教学过程中的一些典型应用案例。     

如何提高初中地理教学效率

随着我国新课程改革的不断推进以及现实中考的压力,初中生掌握的地理知识基本都是在课堂上接受的。但是初中地理学科的课时相比于其他学科来说,非常有限,因此,有必要在有限的课时内提高初中地理教学的效率,构建高效课堂。结合教学实践,阐述在初中地理教学中应该如何提高教学效率。     

浅谈高中地理新课程教学中存在的困惑与反思

新教材与新课程的实施,不仅给教师提供了一个资源的平台,也给我们提出了一个个新的要求和挑战。而教育正发生着一场前所未有的变革,包括新旧观念的激烈碰撞,教师的教学行为和学生学习方法的重大变革。如何在教学中实践,既使学生获得终生有用的地理知识,又能使学生适应当前的考试要求?在这个过程当中,我们在普遍感到困惑的同时,也做出了一些反思。     

高中地理课堂的探究式学习方法分析

随着新课程改革的不断推进,对高中地理课堂教学提出了更高的要求。高中地理教学如何在此中寻找更好的教学方法,充分发挥学生在教学课堂上的主体性地位显得非常重要。作为一种对学生学习非常有利的学习方式——探究式学习,历经实践的演练,它对培养学生的创新能力、探索以及实践能力都有很大的帮助。     

中国科学院地理科学与资源研究所世界地理与资源研究中心简介

中国科学院地理科学与资源研究所世界地理与资源研究中心（以下简称研究中心）是中国科学院地理科学与资源研究所根据中国科学院和地理资源研究所创新2020需求和长期发展规划而设立的由地理资源所直接领导和负责的非法人研究机构。中心于2012年1月正式挂牌成立,现有正式职工近20人,博士后和研究生10多名。     

稿约

《自然资源学报》是由中国自然资源学会和中国科学院地理科学与资源研究所主办的自然资源科学研究的综合性学术刊物,主要报道自然资源学科理论研究的最新成果、自然资源的数量与质量评价、自然资源研究中新技术与新方法的运用、区域自然资源的管理及可持续发展等研究成果,综述和简要报道国内外自然资源研究进展和发展趋势。     

中国科学院地理科学与资源研究所 主持编制《甘南州生态文明建设规划》取得重要成果并得到广泛应用

《甘南州生态文明建设规划》具有坚实的基础和条件,规划总体符合生态文明建设基本要求,具有良好的前瞻性、战略性和可操作性。自从2010年规划启动以来,规划成果直接为国务院舟曲特大泥石流灾后重建规划提供了科学依据,2011年通过了中央统战部组织的院士专家咨询论证．并通过院士专家向中央提交建议,规划成果被当地政府应用成功申报国家生态文明建设试点州。《规划》最终评审通过．成果将在甘南州国家生态文明示范州建设以及国家建立青藏高原生态屏障过程中发挥更大的科学指导作用。     

1970-2015年汉江流域多尺度极端降水时空变化特征

基于汉江流域63个气象站点逐日降水数据,辅以超阈值抽样、极端降水集中度（EPCD）和集中期（EPCP）、Mann-Kendall趋势检验等分析方法,对1970-2015年汉江流域多尺度极端降水变化特征进行分析。结果表明：（1）在旬尺度上,汉江流域EPCD较高,呈现出“西高东低”空间特征;汉江EPCP多年均值为七月下旬,空间呈现出“东部早,西部迟”的分布特征,不同流域表现出不同的年代变化规律。（2）在月尺度上,汉江流域极端降水各月分布不均,主要集中在5-9月,同年10月至次年4月为极端降水少发期。（3）在季尺度上,汉江流域极端降水夏季占比50%以上,但近期全流域夏季极端降水比例下降,其中上游主要为春季占比增加,中下游为秋季占比增加,说明夏季是影响汉江极端降水非均匀变化的关键季节。（4）在影响因素上,当东亚季风和南亚II区季风偏强时,汉江流域夏季极端降水量整体减少;当东亚季风偏弱时,夏季极端降水增幅呈南北分异,而南亚II区季风偏弱时,极端降水增幅呈东西分异。     

基于随机森林模型的中国近地面NO2浓度估算

NH₃针对传统近地面NO₂浓度空间模拟过程中NO₂浓度与其影响要素之间关系的复杂非线性机制解释不充分的缺陷,本研究基于随机森林（RF）算法、融合多源地理要素开展了近地面NO₂浓度空间分布模拟研究.以卫星OMI对流层NO₂柱浓度数据和多源地理要素（道路交通、气象因子、土地利用/覆盖、地形高程、人口数量）为输入变量,近地面NO₂浓度为输出变量,利用RF算法构建近地面NO₂浓度反演模型.通过对比地面观测数据与传统土地利用回归模型（LUR）检验RF模型的有效性,基于所构建的最优RF模型在不同时间尺度下模拟分析中国大陆地区近地面NO₂浓度空间分布特征.结果表明：（1）集成多源地理要素的RF回归模型精度高,月均模型整体拟合度R² 0.85,RMSE 6.08μg/m³,交叉验证的R² 0.84,RMSE 6.33μg/m³,显著高于LUR模型（拟合R² 0.53,RMSE 10.48μg/m³,交叉验证的R² 0.53,RMSE 10.49μg/m³）; （2）地面NO₂浓度与预测变量呈现显著的复杂非线性与时间尺度依赖关系,卫星OMI柱浓度对模型影响程度最大,重要性指标IncMSE介于97.40%~116.54%,多源地理特征变量对RF模型同样具有不可忽视的贡献力（IncMSE在23.34%~47.53%之间）;（3）中国大陆地区NO₂污染程度较高,年均模拟浓度为24.67μg/m³,存在明显季节性空间差异,NO₂浓度冬季（31.85μg/m³） > 秋季（24.86μg/m³） > 春季（23.24μg/m³） > 夏季（18.75μg/m³）,呈现以华北平原为高值中心、向外围逐渐减轻的空间分布格局.较已有研究揭示对流层NO₂柱浓度宏观分布特征,本研究对近地面NO₂污染特征的研究成果对于合理制定污染防控策略、降低居民暴露健康损害具有指导意义.