只要上路，总会有收获

许多人总在探求成长的路径，甚至会怨天尤人：成长的环境不如人，没有贵人相助，时机不对……可是，你是否记得古谚：一分耕耘，一分收获？怀着美好的愿望，虔诚地踏上充实生命的旅途吧……

高校家庭经济困难学生的自我效能感提升研究

近年来,随着脱贫攻坚的推进,越来越多的农村大学生通过专项招生计划进入重点高校。他们进入大学后的校园融入和自我发展状况也一直备受关注。为此,此研究对高校家庭经济困难学生进行了调查研究,并以自我效能感的相关理论为基础,分析了自我效能感对高校学生自我发展的影响,并就提升高校家庭经济困难学生自我效能感提出了一些建议。

教师影响力随想

每个春节回老家总要去看看自己的初中老师，因为在教育越来越功利化的今天，更加觉得他的难能可贵——当年他把我们村里所有上初中的学生（老师与我同村），都编到他的班上，每天晚上都把这些学生召集到他家去晚自修，不收任何报酬。小学成绩平平的我，初一的期中考竟考了年段的第三名，树立了读好书的信心。那完全要归功于我的恩师。

基于XGBoost与地理加权回归的吉林省西部土壤盐渍化反演

为及时、准确地应用多源遥感数据提取干旱和半干旱区域土壤盐渍化反演特征及获取土壤盐渍化程度的空间分布数据,以吉林省西部大安市为研究区,利用Sentinel-1 SAR、Sentinel-2 MSI多源遥感数据和DEM数据,构建土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)反演特征集,结合BorutaShap算法优选特征,通过耦合地理加权回归(Geographically weighted regression,GWR)与极限梯度提升树(XGBoost)回归构建土壤盐渍化反演模型,并与XGBoost回归、GWR反演结果对比分析。结果表明:SSC反演特征集中,盐分指数、植被指数在BorutaShap算法中取得了较高的重要性排名,是大安市SSC反演的重要特征。GWR模型的R2和RMSE分别为0.48和4.83 g/kg,XGBoost回归模型的R2和RMSE分别为0.54和4.35 g/kg,耦合GWR与XGBoost回归构建的土壤盐渍化反演模型预测精度得到显著提高,R2与RMSE分别达到0.63和3.71 g/kg。依据该模型反演结果,大安市各类盐渍土分布存在较强的空间异质性,土壤盐分含量呈现出由东南向西北逐渐递减的趋势,与实地调查基本一致。综上,耦合GWR与XGBoost回归模型充分考虑了反演特征的空间异质性和非线性关系,可有效提高SSC反演精度,可获得更符合实际的SSC空间分布,可用于干旱和半干旱地区土壤盐分含量的反演。

基于地形的耕地破碎度指数设计与应用

针对当前耕地破碎化评价方法不够全面、客观以及难以开展地块尺度评价等问题,在总结和归纳已有研究的基础上,本研究对耕地破碎化进行了重新定义。基于耕地的面积、形态、聚集性以及地形特征,设计了耕地破碎度指数(Cultivated land fragmentation index,CLFI)。最后,以安徽省宣城市宣州区为研究区,在地块和乡镇尺度上,利用CLFI开展耕地破碎化评价,并分别与遥感影像、基于景观指数的评价结果进行对比分析。结果表明:在地块尺度上,CLFI的评价结果与耕地实际的破碎化状况基本吻合,并能结合道路、水系等数据,分析区域耕地破碎的原因和整治潜力;在乡镇尺度上,6个景观指数与CLFI回归方程的调整R2为0.44,通过显著性检验,CLFI一定程度上综合了6个景观指数的特征。本研究提出的CLFI更全面、直观和准确地反映了区域耕地破碎化状况,可为面向现代农业的国土综合整治和高标准农田建设等项目提供支撑。