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高等职业教育是我国高等教育的重要类型,肩负着为社会发展培养人才的使命。在新时代中国特色社会主义思想和社会主义核心价值观的引领带动下,高职教育应明确课程思政目标,探索课程思政途径,综合线上线下课程资源,落实立德树人的根本任务。以苏州农业职业技术学院园林技术专业为例,结合课程专业内容对课程思政融入教学设计进行探讨。 相似文献
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为了调查水稻种(Oryza sativa)内的表型多样性和进化关系,我们对衍生于籼稻品种Kasalath的BAC(细菌性人工染色体)克隆进行了大范围的终端排序和染色体in silico制图(根据序列同源性进行制图)。从47194个BAC克隆中总共获得了78427个高质量的BAC-终端序列(BES);这些终端序列表现出总共具有37.8Mb基因组序列的482bp的平均阅读长度。排除含有重复序列的这些BES并使用粳稻品种日本晴的高质量基因组序列作为参照标准后,把这些具有成对BES的12170个克隆绘制到了12条染色体上。这些克隆由4.50个重叠群组成, 相似文献
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《园林工程制图》教科书运用工程图学的基本理论、基本方法和基本技能,结合园林规划设计及园林工程实际.规范和阐释园林工程图样。其拓展、创新的内容填补了国内外在该学科的空白.为该学科提供了可信的、可操作的教材和不可缺少的工程设计参考书。总结、剖析其拓展、创新亮点,启迪编著、研制文字及电子教材精品,必须密切结合社会实践,做到体系更新、内容创新、教学与学习方法革新。 相似文献
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基于MGWRK的土壤有机质制图及驱动因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】空间预测是一种获得有机质空间局部细节的重要方法,其准确性对于农田合理管理有着重要意义。本研究通过对比不同的土壤有机质空间制图方法以获得更优的预测精度,在预测的同时揭示环境协变量的空间非平稳性特征及不同环境协变量关系的空间尺度。【方法】选取晋中盆地的7个乡镇作为研究区,对比普通克里金(OK)、回归克里金(RK)、地理加权回归克里金(GWRK)和多重尺度地理加权回归克里金(MGWRK)4种不同方法对土壤有机质的预测能力和效果,并探究影响因子在空间分布中对有机质的影响效应变化和这种影响效应的空间尺度。MGWRK是一种多重尺度地理加权回归(MGWR)与普通克里金方法相结合的方法。【结果】选取坡向、坡度、年均降水量、年平均温度、海拔、植被年总初级生产力、年蒸散量、地形湿度指数、平面曲率、汇流动力指数、地形指数、地形粗糙指数、年平均NDVI为环境协变量参与建模,在多元线性回归建模中,模型统计学意义显著,这表明模型具备统计学意义。从Radius指数来看,各模型模拟效果由好到差依次为RK、OK、GWRK、MGWRK;从制图效果来看,MGWRK与GWRK制图效果相当,从有机质的空间预测图可以看出,土壤有机质在研究区呈现东西两侧偏低、中部偏高的空间格局,其中汾河以东、昌源河流经区域土壤有机质普遍偏高。坡向、年均降水量、年平均温度、海拔、地形指数、年平均NDVI对研究区东部有机质的影响强于西部,而坡度、植被年总初级生产力、年蒸散量、平面曲率、汇流动力指数、地形粗糙指数则表现出截然相反的空间非平稳性特征,地形湿度指数对有机质的影响则体现为北部强南部弱。【结论】MGWRK方法的空间预测精度分别达到了RK方法的69%、OK方法的71.74%、GWRK方法的71.17%。MGWRK在空间非平稳性特征的解释能力和空间可视化表现良好,为有机质的预测和空间非平稳性特征的描述提供方法借鉴。 相似文献
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青海省表层土壤属性数字制图 总被引:6,自引:1,他引:6
对于土壤景观复杂的大区域,样点往往较为稀疏,如何准确地进行土壤预测制图仍是一个需要研究的问题。本文以青海省为研究区,基于近年采集205个土系调查点数据,采用随机森林模型,分别建立了表层(0~20 cm)土壤全氮、有机碳、粉粒含量和pH四个基本土壤属性与环境协同变量(海拔、坡度、地形湿度指数、年降水量、年平均气温、归一化植被指数、地表温度和地表反射率)之间的定量关系模型,对该地区进行了土壤多要素预测制图,分析了影响土壤空间变异的控制性因素。交叉验证结果显示,全氮、有机碳、粉粒含量和pH的R~2分别是0.61、0.53、0.47和0.54,这说明随机森林模型可解释47%以上的土壤空间变异。表层土壤全氮和有机碳空间分布趋势东南高,西北低,pH呈现出相反的空间模式;粉粒含量东高西低,预测结果高值出现在柴达木盆地和南部玉树、果洛地区。环境变量的重要性分析表明,年降水量对表层土壤全氮、有机碳、pH空间分布模式具有控制性影响,夜间地表温度与表层土壤粉粒含量空间变异具有较强的协同关系。 相似文献
19.
基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究 总被引:5,自引:0,他引:5
土壤水分对土壤光谱反射率有显著影响,而以往有机质遥感反演制图中却很少将水分作为预测建模的变量。为了使遥感制图更加符合野外实际环境,提高有机质预测制图精度,在充分考虑土壤样点空间自相关、异相关与野外复杂环境特点的基础上,通过地统计获得研究区水分的空间分布数据,结合遥感反射率,建立多因子预测模型,得到了吉林省黑土区土壤有机质空间分布图。结果表明,有机质遥感制图中,水分因素的加入,使模型的建立更加符合野外实际情况,显著提高了有机质预测制图的精度。 相似文献
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地形变量是土壤预测制图中重要的预测变量之一,为了满足中尺度土壤预测制图的精度要求,又能够减少数据的冗余,需要选择合适分辨率范围的地形变量。基于ASTER GDEM数据,对不同地形起伏状况的3个样区,通过重采样得到30 m、60 m、90 m、120 m、150 m共5组不同分辨率的DEM数据,分别选取土壤预测制图中常用的高程、坡度、平面曲率和剖面曲率4组地形变量,通过地形信息熵、局部方差均值以及比例尺和空间分辨率的关系,选取巢湖流域用于土壤预测制图的地形变量提取的适宜分辨率范围。研究表明:对于特定比例尺的土壤预测制图,地形变量的提取需要综合考虑两个因素:一是土壤预测制图的比例尺,二是地形变量提取的分辨率。中尺度土壤预测制图地形变量提取的适宜分辨率为30m,既能保留有实际意义的地形信息,又能满足土壤预测制图的精度要求。 相似文献