乡村振兴背景下农村经济绿色发展路径探析

乡村振兴战略是我国当前经济发展的重要方向之一,而绿色发展则是我国未来经济发展的必然趋势。文章围绕乡村振兴的背景,对我国农村经济绿色发展路径进行探究,提出要依靠发展绿色农业、发展绿色产业、发展循环经济、加强农村基础设施建设、加强政策支持等措施推进我国农村经济绿色发展。

CLDAS地表温度产品在青藏高原多年冻土区的适用性评估与校正

青藏高原多年冻土区现有的地表温度数据主要包括点位观测的地表和浅表层地温数据,以及遥感反演、模式模拟和再分析等手段获取和制备的空间数据。中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)数据产品在全国大部分地区的表现较好,但受实测数据稀缺的限制以及对多年冻土特殊下垫面考量不足的影响,该数据在青藏高原多年冻土区的适用性有待进一步评估和修正。文中基于多年冻土区2008—2018年7个站点的逐日连续地表温度定点观测数据,对CLDAS地表温度数据进行评估,分析在不同时期以及不同下垫面类型下,CLDAS地表温度的适用性情况。结果表明:CLDAS在7个站点的地表温度与实测值存在较大偏差(bias=2.09℃,MAE=3.64℃,RMSE=4.67℃,R^(2)=0.83),主要表现为对地表温度的高估。其中,CLDAS在融化期的适用性相对较好,在冻融交替期、冻结期的适用性较差;在高寒荒漠、高寒荒漠草原地区的适用性较好,在高寒沼泽草甸地区的适用性较差。据此,在考虑归一化植被指数(NDVI)、归一化积雪指数(NDSI)、积雪深度、高程、坡度、坡向、土壤质地对地表温度的影响基础上,构建了多元逐步回归校正模型。校正模型考虑了研究区下垫面情况的差异,提高了CLDAS的模拟精度。结果显示,区分冻结期、融化期、交替期构建模型校正的结果优于不考虑冻融期构建的校正模型。区分冻融期分别构建多元逐步回归模型进行校正后,CLDAS地表温度的精度得到了明显提升(bias=-0.11℃,MAE=2.42℃,RMSE=3.23℃,R2=0.89)。

基于数据挖掘的大学生心理测评与教育数据相关性分析及研究

本文利用SPSS数据挖掘平台,以某高校的大学生心理测评数据和教育数据为切入点,进行简单相关性分析,找到心理测评数据与教育数据之间的相关性,分析探讨发现二者间有价值的因果关系,最终给出基于此制定个性化的教学方法或培养方案的建议。