中学地理教学中“过程式教学”的策略

新的课程标准，从陈述方式到实质内容上与原大纲都有很大不同，体现出全新的课程理念。在“课程目标”中，课标尤其强调学生获取地理知识、技能的“过程与方法”。转变学习方式．重视学习的过程和方法即重视如何获得结果，而不仅是结果本身是本次课改的一个重要理念，这也是今后教学的指导理念之一。     

枣庄红石榴优质高产的气候条件分析

根据红石榴生长的适宜气候条件，与枣庄市气候条件进行对比，分析枣庄地区降水、气温、光照对红石榴种植生产的适宜性，并针对当地容易出现的影响红石榴优质高产的气象因素提出应对措施。     

让学术论文之"花"在科技工作者心中常开

山西省地震学会第四届年会经过近1 a的筹备,于地震学会成立27周年之际召开了!     

液体高膨胀材料充填堵漏试验应用

介绍了钻探施工中，利用膨胀材料充填、堵漏的新工艺，其具有经济、高效、安全的特点。     

经济欠发达地区县级城镇居民休闲时间利用特征分析--以云南蒙自县为例

随着县级城镇社会经济的迅速发展,城镇居民的休闲时间日渐增多,休闲时间的利用成为人们关注的焦点。以蒙自为案例地的中国经济欠发达地区县级城镇居民的休闲时间利用结构已经日趋多样化,但主要还是集中于看电视、散步、书报业务学习、家庭娱乐、做家务等几项传统休闲方式,家庭内休闲在城镇居民的休闲活动中占了很大比重,这反映出休闲时间利用低水平的问题。县级城镇休闲设施和休闲产业都比较落后,影响了城镇居民休闲质量的提高和休闲消费、休闲经济的发展。因此,政府及有关部门应努力改善城镇的休闲设施,大力发展休闲产业,从多方面引导居民科学、有效、合理地利用休闲时间,最终促进休闲经济的发展,提高城镇居民的生活质量。     

个性化大地测量报表服务的实现

报表服务是大地测量信息系统的一项基本功能,但往往会因为格式的微小调整而导致系统的整体重构。首先分析了当前报表生成方法的缺点,提出了基于XML相关技术生成报表的新思路;然后介绍了以XML为基本语法的统一数据交换接口,屏蔽了各种报表数据源的差异;重点讨论了如何运用XSL技术将接口文件变换成通用的HTML,并对报表中的图形信息用SVG进行描述,从而将报表转换成通用浏览器可以识别的信息模型;最后对此技术进行了实践。通过在系统外部更改报表样式文件,能够实现报表服务的个性化,增强系统的扩展性。     

弱流场调制下的海面微波散射模拟研究

根据海面微波散射的多尺度模型以及波流相互作用理论,对一维弱流场调制下的海面微波散射截面进行了数值模拟。结果表明,利用数值方法直接求解波作用量方程获得的海浪调制谱并结合多尺度模型可以较好地模拟弱流场引起的雷达散射截面的变化。内波等海洋现象调制了海浪谱,使得雷达散射截面反映出这些海洋特征,整个调制过程的模拟对于分析这些海洋现象并更好地利用其雷达数据具有重要意义。     

中国海高分辨率业务化风暴潮模式的业务化预报检验

国家海洋环境预报中心建立了中国海高分辨率风暴潮数值预报模式,模式在水平分辨率和网格的嵌套方面都较以往的业务化模式有改进和提高.自2003年起将模式投入业务化运行以来,连续三年共对11个台风风暴潮过程进行了跟踪预报,并将数值预报结果与实测资料相对比.本文将对预报模式三年来的预报结果进行检验.     

甘南高原乡村社会固有脆弱性及其影响因素

开展社会固有脆弱性研究不仅有助于了解区域社会系统的可持续发展状态,更有助于寻求提高社会系统适应能力的恰当策略。通过构建乡村社会固有脆弱性分析框架和评价指标体系,并以甘南高原为研究区,在分析乡村社会固有脆弱性特征的基础上识别了其关键影响因子。结果表明:①甘南高原乡村社会固有脆弱性呈"梭型"分异,其中,高、中、低脆弱性乡镇分别占18.95%、47.37%、33.68%。②社会固有脆弱性存在明显的区域差异性,从农区-半农半牧区-牧区、高山峡谷区-山地丘陵区-山原区,社会固有脆弱性趋于增加;同时,随着少数民族聚居度降低、经济发展水平升高,社会固有脆弱性趋于降低。③社会固有脆弱性在空间上呈"北高南低"的不均衡分布,敏感性呈"中间高四周低"的集聚分布,适应能力呈相对均衡的"碎片化"分布。④气温、生育结构、民族结构、住房安全性、社会弱势群体比重、经济条件、信息可得性和参保比例是影响社会固有脆弱性的关键因子。最后,提出相应的对策建议。     

基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型及其在地铁隧道沉降预测中应用研究

提出了一种基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型。该方法利用小波分解,将监测数据中稳定性较好的低频序列利用差分灰色神经网络进行预测,消除了由于灰色预测残差不平稳而导致的预测误差;对呈现平稳序列的高频数据采用自相关强的AR时间序列模型进行预测,并对上述结果进行小波重构得到最终的预测结果。结合某地铁隧道的实测沉降数据,与灰色模型GM(1,1)、差分灰色神经网络模型进行对比,结果表明:本文提出的基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型精度更高,能够对隧道沉降监测作出更加准确的模拟和预报。