基于Biome-BGC模型的刺槐人工林生产力和内在水分利用效率研究

[目的]探究刺槐人工林生产力和内在水分利用效率(iWUE)的影响因子及其对气候变化的响应。[方法]使用过程模型Biome-BGC对我国半湿润区内比较干旱的陕西省白水县和比较湿润的河南省民权县的刺槐人工林模拟净初级生产力(NPPs),并用实测净初级生产力(NPPm)数据进行验证,根据模拟结果计算生态系统内在水分利用效率(iWUEs)。分析两地刺槐人工林的生态系统与树轮iWUE变化趋势的差异。[结果]两地刺槐年际生物量均随年龄增大而首先迅速增加,具有明显的幼龄效应,随后逐步稳定并在一定范围内波动;在不包含幼龄林数据时,两地刺槐人工林NPPs与NPPm呈极显著正相关(P<0.01),树轮年际内在水分利用效率(iWUEm)则均呈波动上升趋势。白水县刺槐林的iWUEs与iWUEm呈极显著负相关(P<0.01),但民权县刺槐林的iWUEs与iWUEm呈显著正相关(P<0.05)。[结论]温度是影响iWUEm的关键因子,年降水量和大气CO_(2)浓度是影响生物量的关键因子。Biome-BGC模型能较好地模拟幼龄林以后的刺槐人工林的NPP,在半湿润区内湿润程度不同地点之间,刺槐人工林的生长关系一致,但碳水关系比较复杂。

基于Biome-BGC模型及树木年轮的太白红杉林生态系统对气候变化的响应研究

利用Biome-BGC模型模拟了1960—2013年太白山太白红杉林生态系统的净初级生产力(NPP),对其与太白红杉的径向生长关系进行了探讨,并分析了NPP值对气候变化的响应关系。结果表明:1960—2013年太白山太白红杉林北坡NPP年均值为305.33g C m^(-2)a^(-1),南坡为320.71g C m^(-2)a^(-1),南北坡的NPP值均呈现出一定的上升趋势,北坡的上升速率(0.47g C m^(-2)a^(-1))要小于南坡(1.29g C m^(-2)a^(-1)),但是北坡太白红杉分布下限区NPP值波动浮动较大。且北坡太白红杉NPP值随着海拔高度的上升而逐渐下降,低海拔的变化振幅要大于高海拔地区,南坡无明显变化。多数采样点的模拟NPP值与树轮宽度指数年际变化趋势趋于一致,相关关系呈显著相关。太白红杉标准年表、模型模拟NPP值与气象因子的相关分析均表明太白红杉的生长与生长季气温的相关性显著高于降水,即生长季的气温是太白红杉生长的限制因子。气候的变化作为制约太白红杉生境的重要因素,影响了太白红杉树木的生长,进而对NPP的变化产生了影响。树木年轮很好的检验了Biome-BGC模型模拟结果。

基于Biome-BGC模型的小兴安岭森林碳通量时空分析

全球气候变化是当前人类生存和发展所面临的严峻挑战,森林生态系统在减缓温室效应和维持全球碳平衡中发挥着重要作用。本文以黑龙江省小兴安岭地区森林为研究对象,将通量观测和生态过程模型相结合,采用Biome-BGC模型估算森林碳通量,使用M-K方法和EOF方法进行了时空分析,并发现了2000—2015年小兴安岭森林碳通量的时空特征规律。研究结果表明:在时间上,具有明显的年际变化特征,且呈波动下降的总趋势;在空间上,具有同向分布模式和反向分布模式的空间分布特征。本研究成果将为我国制定应对全球变化的战略决策,以及生态文明建设和环境保护提供科学参考依据。

基于Biome-BGC模型的北方杨树人工林碳水通量对气候变化的响应研究

研究中国北方杨树人工林碳水通量对气候变化的响应,对于制定合理的经营管理措施以应对区域的气候变化具有重要意义。基于对杨树人工林碳水通量的连续监测数据和对Biome-BGC模型参数的校准,模拟分析杨树人工林碳水通量及水分利用效率(WUE)对气候变化(气温上升、降水变化和大气CO_2浓度上升)的响应规律。结果表明,Biome-BGC模型校准后显著提升了其对杨树人工林碳水通量的模拟精度,对GPP、ET模拟结果的Nash-Sutcliffe效率系数(NS)分别为0.69和0.63,各自提高了64.3%和80%,均方根误差(RMSE)则分别降低至1.94 g C m^(-2) d^(-1)和0.88 mm/d,分别下降了26.5%和25.4%。在未来气候变化情景中,单独的气温上升、降水增加和大气CO_2浓度上升分别造成GPP的降低、升高和升高,其中GPP对大气CO_2浓度上升的响应程度(28%—44%)远高于对气温上升(1%—5%)和降水变化(3%—10%)的,ET则主要受降水的影响,响应程度在5%—14%之间。GPP和ET对气候变化的响应则受不同水平的气温上升、降水变化和大气CO_2浓度上升三者综合作用的影响。基于GPP和ET对气候变化的响应,WUE随气温上升、降水增加表现为降低趋势,随降水减少和大气CO_2浓度升高则呈升高趋势;其对未来气候中大气CO_2浓度升高的响应程度为27.7%—43.6%,远高于对气温上升(1.2%—5.8%)和降水变化(1.2%—3.5%)的,说明未来气候变化中大气CO_2浓度上升是促进杨树生长的主要因素;其中相对于当前WUE(2.8 g C/kg H_2O),C2T2P1和C0T3P0情景下WUE的升高和降低幅度最大,分别为45.4%和5.8%。

长白山阔叶红松林净初级生产力对气候变化的响应:基于BIOME-BGC模型的分析

为了分析气候变化和大气CO2浓度增加对长白山阔叶红松林净初级生产力（NPP）的影响,运用本地参数化后的BIOME-BGC模型进行模拟,并以实测NPP和增强型植被指数（EVI）进行验证。模拟结果表明,长白山阔叶红松林NPP均值为611.71 gC/（m2·a）,1960—2011年年际间的波动范围是473.28~703.44 gC/（m2·a）。模拟结果与基于样地实测的NPP（均值为594.66 gC/（m2·a））相似;同时,BIOME-BGC模型模拟的NPP年际间变化趋势与EVI的波动趋势相似,二者间存在显著的相关关系,表明模型能较好地模拟生产力的时间动态。模拟表明,红松的NPP与降水关系更为密切,而阔叶树NPP与温度、降水都呈显著的正相关。模型预测,在未来CO2浓度加倍和温度、降水同时增加的场景下,长白山阔叶红松林NPP将显著增加,其中阔叶树和红松的NPP将分别增加27.87%和23.96%。单独增加温度（2℃）或单独增加降水（12%）都能促进阔叶树和红松NPP的增加,其中降水的作用弱于温度的作用,而单独CO2浓度的倍增对阔叶树和红松的NPP没有明显的影响。

基于Biome-BGC模型的西双版纳橡胶林碳收支模拟

以西双版纳橡胶适宜种植区(海拔550—600m)的橡胶林(Hevea brasiliensis)为研究对象,应用参数同化后的Biome-BGC模型模拟了1959—2012年橡胶林的碳循环。结果表明,(1)与涡度相关监测结果相比,橡胶林年总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)、年总呼吸(Total Respiration,Rt)的模拟精度分别为98.37%和90%。由于对年GPP的过低估计和对年Rt的过高估计,年净生态系统交换量(Net Ecosystem Exchange,NEE)的模拟值比实测值低157.35 g C m^(-2)a^(-1)。但若考虑干胶碳(139g C m^(-2)a^(-1)),模拟值与实测值十分接近;(2)橡胶林在模拟进行的前8年里因异养呼吸较高,以碳排放为主,NEE平均约357 g C m^(-2)a^(-1);之后转为以碳固定为主,NEE平均约^(-1)46 g C m^(-2)a^(-1);(3)橡胶林在40年的更新周期中可固定碳1835 g C m^(-2),是一个弱的碳汇。但与热带雨林相同周期固碳6720 g C m^(-2)相比,仍为碳源。以上结果为深入了解橡胶种植对区域碳循环的影响提供了科学依据,建议当地政府一方面要有计划的对老胶林进行更新,以维持当前橡胶林生态系统中的碳平衡;另一方面要注重对热带雨林的保护,从而实现区域经济和生态环境保护的协调发展。

基于BIOME-BGC模型的秦岭北坡太白红杉林碳源/汇动态和趋势研究

为了解秦岭北坡太白红杉(Larix chinensis)的碳源/汇动态,运用BIOME-BGC模型模拟了1959-2016年太白红杉生产力、碳储量和碳利用效率(CUE),并利用气候情景设定方法预测碳源/汇功能的未来趋势。结果表明,58年间太白红杉的平均净初级生产力(NPP)、初级生产力(GPP)和净生态系统生产力(NEP)分别为328.59、501.56和31.42gCm^-2a^-1,平均碳储量为35.38kgCm^-2a^-1,平均CUE为0.65;除1960-1961、1969-1970、1997-1999年为“碳源”年外,绝大多数年份为“碳汇”年,年内呈现“碳源-碳汇-碳源”的变化特征,碳储量总体增加,潜在固碳能力较为稳定。GPP、NPP、碳储量的正向作用排序为气温上升>CO2浓度增加,NEP的正向作用排序反之,降水增加对生产力和碳储量增加起反作用,气温升高对CUE起反作用;气温和CO2浓度是北坡太白红杉生长的限制因子,气温的限制性强于CO2浓度,未来气温或CO2浓度升高有利于碳汇功能发挥,降水增加减弱碳汇效果。RCP4.5、RCP8.5情景下太白红杉生产力和碳储量在21世纪呈上升趋势,RCP8.5上升幅度略大于RCP4.5,潜在固碳能力仍较强;1-3月和10-12月为“碳源”月,5-9月为“碳汇”月。这揭示了气候变化背景下气温、降水和CO2浓度对太白红杉碳源/汇的影响方式,气温和CO2浓度上升是碳汇的促进因素,降水增加为阻碍因素。

利用Biome-BGC模型模拟黄土区沙棘人工林碳通量时的生理生态参数敏感性

【目的】分析生态过程模型模拟结果对植被生理生态参数的敏感性,通过优化此类参数提高模型模拟的准确性。【方法】基于黄土丘陵区沙棘人工林2016—2018年的碳通量观测数据,对Biome-BGC模型进行参数优化及模型结果验证。采用扩展傅里叶幅度敏感性检验方法,分析该模型中27个生理生态参数的一阶和总敏感性,探讨不同参数单独或相互作用对模型模拟结果精度的影响,并筛选出高(>0.2)、中(0.1~0.2)等级的总敏感性参数。同时,使用通径分析计算上述敏感性参数对模型模拟碳通量的正、负影响。【结果】参数优化后的Biome-BGC模型能很好地模拟黄土区沙棘人工林碳通量季节动态。敏感性分析表明,新生长的细根碳含量与新生长的叶碳含量比和阴生叶与阳生叶比叶面积比例对该人工林总生态系统生产力(GEP)、生态系统呼吸(RE)和净生态系统生产力(NEP)均具有高的总敏感性,且新生长的细根碳含量与新生长的叶碳含量比对碳通量的一阶敏感性也较高。通径分析表明,新生长的细根碳含量与新生长的叶碳含量比对该人工林GEP、RE和NEP均具有显著的负影响(P<0.001),其主要通过影响叶片和细根碳氮的总量和分配比例来影响光合和呼吸作用。而阴生叶与阳生叶比叶面积比则主要通过影响叶片接收的光照面积和光照强度来影响植物光合和呼吸作用,因而其对沙棘人工林GEP、RE和NEP均有显著的正影响(P<0.001)。【结论】在利用Biome-BGC模型模拟黄土丘陵区沙棘人工林的碳通量时,新生长的细根碳含量与新生长的叶碳含量比和阴生叶与阳生叶比叶面积比是高敏感性参数,优化上述参数能提高Biome-BGC模型模拟的准确性。

基于BIOME-BGC模型的三峡库区不同草地群落碳源/汇的动态变化研究

三峡库区草地群落净生态系统生产力(NEP)的核算对于碳源/汇功能评价和生态屏障功能诊断具有重要理论意义。本文选取三峡库区的三种典型草地群落(雀梅藤群落、芒草群落、扭黄茅群落)为研究对象。基于气象数据和基础数据(高程、植被类型、土壤质地等),利用BIOME-BGC模型模拟并分析了1999—2013年库区草地群落植被NPP、NEP的变化特征及其与水热因子的相关性,分析了碳储量的变化特征及储存分布差异。结果表明:三种草地群落的植被NPP、NEP的年内变化规律均呈现倒U型,其中7—8月数值最大,呈现出明显碳源—碳汇—碳源的变化特征;三种草地群落多年NEP的平均值分别为6.63、4.85、4.17 g C·m^(-2)·a^(-1),碳汇功能明显。不同草地群落NPP、NEP对水热因子响应差异明显,其中雀梅藤群落NPP与温度呈显著正相关,与降水量呈负相关;芒草群落、扭黄茅群落NPP与温度均呈负相关,与降水量呈正相关;三个草地群落的NEP与温度均呈正相关,与降水量均呈负相关。三种草地群落碳储量丰富,多年累计值分别为33 979、50 750、29 236 kg C·m^(-2),且85%~90%储存在土壤中,植被碳储量最少约为3%~4%。

基于BIOME-BGC模型的青藏高原五道梁草地生态系统碳动态模拟

青藏高原是气候变化的敏感区,草地是该地区分布最广的植被,研究草地生态系统碳动态及其变化趋势对研究碳对气候变化的影响具有重要意义。本研究使用参数本地化的BIOME-BGC模型,对1961—2015年青藏高原五道梁草地生态系统植物碳、凋落物碳、土壤碳以及总碳进行模拟,结果研究发现:(1)五道梁土壤有机碳是总碳的主要部分,占总碳固持量的95%,凋落物碳和植物碳分别为4%和1%。(2)1961—2015总碳呈微弱下降趋势,变化率为-0.018%/a;植物碳呈显著上升趋势,增长率为0.187%/a;凋落物碳呈下降趋势,但对气候变化有明显滞后性;由于变暖土壤呼吸速率增加,土壤有机碳呈下降趋势(-0.019%/a),因抵抗外界干扰能力强变幅较小。结果表明,变暖导致植被碳增加,但土壤呼吸增强导致土壤有机碳减少抵消其影响,变暖导致总碳呈减少趋势。

不同气象条件下Biome-BGC模型碳通量模拟精度评价

建立在植物生理生态机理上的过程模型Biome-BGC,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征并被广泛采用。现有基于Biome-BGC的研究多侧重于模型季节和年尺度模拟精度的评价和应用,对不同气象条件下模型模拟精度的评价则较少。本研究利用全球长期通量观测网络Fluxnet验证了4个代表性针叶林站点——Lavarone(意大利)、Renon(意大利)、Loobos(荷兰)、Fyodorovskoye(俄罗斯),模拟了2011—2013年日总初级生产力(gross primary productivity,GPP),并着重分析该模型在上述研究区域不同气象条件下日GPP的模拟精度。结果表明:模拟值在整体趋势上较通量验证值偏小(4%~25%);有降水的条件下,Biome-BGC模型较无降水的条件下具有更好的模拟效果(相关系数rno rain为0.843~0.936和rrain为0.887~0.952,P<0.01),并且典型雨天的模拟精度高于典型晴天(rsun为0.830~0.915和rrain为0.887~0.952,P<0.01)。本文结果加深了Biome-BGC模型在不同气象条件对GPP模拟的不确定性理解,明确了不同气象条件下模拟碳通量的适用性,为进一步提高模型模拟精度提供了参考。

应用BIOME-BGC模型研究典型生态系统的潜热通量——半干旱地区吉林通榆的模拟

年降雨量和年蒸发量在某种程度上反映了区域内水资源的丰富程度。随着社会和经济的发展，我国东北西部半干旱区的水资源供需矛盾日益突出。作者应用BIOME-BGC模型模拟了国际协调强化观测计划（CEOP）亚洲季风比较研究（CAMP）的一个地面观测基准站半干旱地区吉林通榆2002年10月-2003年9月草地和农田生态系统的潜热通量，并将模拟结果与通榆“干旱化和有序人类活动”长期观测站涡度相关法测定的观测值进行了比较，结果表明两者基本一致。此外，CEOP的观测数据对模型的验证和改进具有重要意义，半干旱区水资源的合理利用须引起当地政府和群众的重视。

基于Biome-BGC模型的青藏高原五道梁地区NPP变化及情景模拟

以'气候变暖'为标志的全球气候变化对青藏高原生态系统产生强烈影响,利用参数本地化的生物地球化学模型(Biome-BGC)对五道梁地区草地生态系统进行模拟,研究了该区域1961~2015年净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化,并进行了情景模拟。结果表明:五道梁地区近55 a草地年均NPP为67.94 g/(m^2·a),呈显著上升趋势,主要是由生长季延长以及9月份生物量快速增长造成。在该地区,温度是草地NPP的主导因子,降水变化在40%以内对生产力影响不显著;温度和降水交互影响NPP,对单一影响有放大作用,暖湿条件下NPP对气候变化响应更加明显。

基于Biome-BGC模型的千烟洲森林水分利用效率研究

【目的】为了探究全球气候变化背景下森林生态系统水分利用效率的影响因子及其对气候变化的响应。【方法】本文利用经PEST模型参数优化后的Biome-BGC模型,对千烟洲森林生态系统2000—2014(CK)年以及不同气候情景变化模式下的水分利用效率及其影响因子进行了探究。【结果】(1)千烟洲的年均温和最大叶面积指数同水分利用效率呈显著正相关关系(P <0.01),降水同水分利用效率间的相关性不显著(P> 0.05)。(2)千烟洲不同情景模式水分利用效率的取值区间是2.09～3.71 g/kg、均值2.90 g/kg。(3)同CK(2.18～2.57 g/kg、均值2.38 g/kg)相比,千烟洲各情景模式下大气CO_2浓度增加情景(2.38～3.41 g/kg、均值2.90 g/kg)、降水和大气CO_2浓度同时增加情景(2.38～3.33 g/kg、均值2.86 g/kg)、气温和大气CO_2浓度同时增加情景(2.58～3.71 g/kg、均值3.15 g/kg)、降水和气温同时增加(2.30～2.84 g/kg、均值2.57 g/kg)及降水、气温和大气CO_2浓度同时增加情景(2.70～3.60 g/kg、均值3.15 g/kg)的水分利用效率差异显著。但是,降水增加情景(2.09～2.68 g/kg、均值2.39 g/kg)和气温增加情景(2.13～2.81 g/kg、均值2.47 g/kg)对水分利用效率的影响不显著。(4)降水和大气CO_2浓度同时增加情景与大气CO_2浓度增加情景的水分利用效率差异不显著,气温和大气CO_2浓度同时增加情景与大气CO_2浓度增加情景的水分利用效率差异显著。【结论】(1)千烟洲森林生态系统的水分利用效率受到气温和叶面积指数的影响,情景分析表明水分利用效率能很好的对气候变化做出响应。(2)降水、气温和大气CO_2浓度对水分利用效率的影响存在耦合效应。(3)增温对水分利用效率的影响要大于降水。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

数字融合背景下大学生数字素养培育:模型与路径

大学生数字素养培育是推进高等教育专业建设的必要举措,是助力高等教育数字化转型的重要议题。数字素养是包含知识、技能、特质、态度、伦理等要素的数字能力体系。该文从大学生群体出发,构建了数字素养陀螺模型,涵盖了多元知识、实践技能、个性特质、态度动机和道德伦理五个维度。基于此,立足于高等教育专业建设和数字化转型的背景,有针对性地提出大学生数字素养培育的路径:丰富数字资源供给,编制多元知识专业教材;强化数字培训力度,提升实践技能研习成效;加强个性特质培养,搭建虚实融合学习场景;重视数字意识培植,激活强化主体态度动机;拓展数字伦理边界,架构数字道德评价机制。

小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。