第7章 综合与实践《哪个城市夏天更热》课件 2025--2026学年北师大版八年级数学上册

该初中数学课件围绕“哪个城市夏天更热”的实践问题，核心涵盖数据收集整理分析、统计图表绘制及综合评价标准制定。课堂从生活中城市气温差异导入，衔接已学的平均数、方差、统计图等统计知识，搭建从理论到实践的学习支架。 其亮点是以真实气象数据为载体，通过小组分工协作，引导学生用数学眼光观察现实问题，用数学思维处理数据，用数学语言表达结论。例如设计综合热指数公式整合多因素，绘制折线图对比数据，提升学生数据分析与合作能力，为教师提供可操作的实践教学框架。

综合与实践 哪个城市夏天更热 学习目标 1.能运用数据收集、整理、分析的方法,制定评价标准比较城市炎热程度;掌握统计图表的绘制与解读. 2.通过小组合作,经历 “设计方案 — 实施调查 — 分析数据 — 成果展示”的完整实践过程,提升合作能力与数据分析能力,体会数学在解决实际问题中的应用价值,增强对生活中数学现象的探究意识. 导入新课 我国幅员辽阔，不同地方的气温差异较大.今天，一起来探究“重庆和武汉，哪个城市夏天更热？”的问题. 问题构建 问题1：为了研究四个城市，哪个城市夏天更热的问题，你可能会用到哪些数学知识？ 数据的收集与处理、各种统计图、分析数据的方法等 问题2：在数据分析板块，你已经学习过哪些知识？还记得它们吗？ 算术平均数、加权平均数、中位数、众数、方差，条形统计图、扇形统计图、折线统计图、四分位数、箱线图等. 问题3：除了气温,还有哪些因素会影响我们对夏天“热”的感受呢？ 湿度、风速、日照时长等因素 问题构建 小组组建与任务分配： 1、全班分成7个小组,每组 6人,具体分配如下： 数据收集组(2人):负责确定数据源,收集两个城市夏季气温原始数据,核对数据准确性并整理成表格. 数据处理组(1人):使用 Excel或统计软件对收集数据进行处理,计算平均数、方差等统计量,为分析提供标准化数据. 分析可视化组(2人):一人负责绘制折线图、柱状图等展示气温趋势和对比,另一人通过数据解读两城市热度差异,提炼关键结论. 报告总结组(1人):整合各环节成果,撰写研究报告,协调小组成员分工复盘与优化方案. 2.明确小组任务：针对郑州、重庆、长沙、武汉这四个城市，开展“哪个城市夏天更热”的综合实践活动,需要完成设计方案、实施方案、评估反思、成果展示等环节. 环节一：设问启思，萌想探因 重庆和武汉，一个是山城雾都，一个是九省通衢，各具独特魅力.但要是论起夏天的炎热程度，大胆猜猜，哪个城市会更胜一筹？ 科学判断可不能仅凭主观感觉，需要真实的数据支撑.回想一下，在日常生活里，哪些因素会左右人们对冷热的感受？ 要精准体现一个城市夏季的炎热程度，哪些才是关键因素？ 高效课堂 环节二：分工协作，数据采集 为了科学准确地判断重庆和武汉哪个城市夏天更热，需要收集最能体现城市夏季炎热程度的数据.为了便于对比分析，统一收集这两个城市2024 年7 月1 日到31 日期间的相关数据.，哪些数据会对判断有帮助？通过什么渠道收集这些数据？ 高效课堂 03 新知探究 气温：核心基础因素，直接决定环境热量水平。 相对湿度：湿度越高，汗液蒸发越慢，人体散热受阻，闷热感越强。 风速：风速越大，越易带走人体表面热量，缓解炎热。 我国幅员辽阔，不同地方的气温差异较大。组成合作小组，在你们了解的城市中，选择两个城市，运用所学的知识比较哪个城市夏天更热。 1.影响人体冷热感觉的主要因素有哪些？ 03 新知探究 以体感温度为核心指标，它能整合气温、湿度、风速，更贴合人体实际感受。 辅助指标包括：夏季（6-8 月）日均体感温度平均值、体感温度≥35℃的高温天数、极端最高体感温度。 2.如何制订适当的标准来比较两个城市的炎热程度？ 问题构建 思考以下问题并给出答案： 1、影响人体冷热感觉的主要因素有哪些？ 2、如何制订适当的标准来比较两个城市的炎热程度？ 3、你们小组准备收集哪些数据？根据你们的标准，准备如何处理数据？ 4、确定小组成员的分工，以及收集和分析数据的方法. 方案设计 大家充分讨论后,决定从平均气温、最高气温、湿度、风速、日照、降水这六个方面入手进行数据处理分析.我们选取2025年7月作为研究样本. 协作破冰 实施方案 概念界定：借助对四个城市平均气温、最高气温、湿度、风速、日照、降水这6个维度进行调研，使用统一公式计算出的数值，我们称之为综合炎热指数公式. 综合炎热指数值越大，代表这个城市夏天越热. 条件值 对指数的影响 加权系数 字母标识 气温综合(平均气温和最高气温以4:6计算) 正向加权 0.4 A 湿度 正向加权(闷热感) 0.25 B 风速 负向加权(缓解炎热) -0.1 C 日照 正向加权 0.15 D 降水 负向加权(缓解炎热) -0.1 E 3.分工协作：合理安排小组成员分工，有的负责数据收集，有的负责数据整理，有的负责计算分析，有的负责绘制图表等，确保各司其职，提高效率. 4.展示共享：各小组展示收集和初步处理的数据成果，并进行数据共享整合与优化，互相学习借鉴，完善各自的数据收集工作. 高效课堂 03 新知探究 气温数据：两城市夏季每日最高气温、日均气温。 湿度数据：两城市夏季每日相对湿度平均值。 风速数据：两城市夏季每日平均风速。 每日测试一次，汇总，进行分析 3.你们小组准备收集哪些数据？根据你们的标准，准备如何处理数据？ 03 新知探究 （一）小组成员分工（3-4 人即可） 组长（1 人）：统筹进度，协调分工，审核数据与结论。 数据收集员（2 人）：每人负责 1 个城市，从权威渠道收集数据并交叉核对。 数据处理分析员（1 人）：计算体感温度，统计核心指标，制作图表并推导结论。 4.确定小组成员的分工，以及收集和分析数据的方法。 问题构建 问题4:你能写出综合炎热指数的具体计算公式吗？ 假设用W表示综合炎热指数 W=0.4A+0.25B-0.1C+0.15D-0.1E 为了节省时间,本节课我们选取重庆和郑州两个城市为例,长沙和武汉大家课下进行研究. 协作破冰 郑州市 2025 年 7 月每日气温 重庆市 2025 年 7 月每日气温 日期 最高气温（℃） 平均气温（℃） 日期 最高气温（℃） 平均气温（℃） 7 月 1 日 37 32 7 月 1 日 33 29.5 7 月 2 日 39 33 7 月 2 日 36 32 7 月 3 日 39 33.5 7 月 3 日 38 33.5 7 月 4 日 41 35.5 7 月 4 日 38 32.5 7 月 5 日 39 34 7 月 5 日 36 31.5 7 月 6 日 41 34.5 7 月 6 日 36 30.5 7 月 7 日 41 34.5 7 月 7 日 35 30.5 7 月 8 日 37 31.5 7 月 8 日 33 30 7 月 9 日 36 31 7 月 9 日 30 25 7 月 10 日 35 30.5 7 月 10 日 31 28 7 月 11 日 35 31 7 月 11 日 34 30 7 月 12 日 36 31 7 月 12 日 35 30.5 7 月 13 日 38 33 7 月 13 日 37 33 7 月 14 日 39 33.5 7 月 14 日 38 33.5 7 月 15 日 40 35 7 月 15 日 40 35.5 7 月 16 日 37 32.5 7 月 16 日 40 35 7 月 17 日 37 32.5 7 月 17 日 42 37 7 月 18 日 38 33 7 月 18 日 41 36.5 7 月 19 日 37 32 7 月 19 日 36 32 7 月 20 日 37 31 7 月 20 日 32 27.5 7 月 21 日 33 29.5 7 月 21 日 32 29 7 月 22 日 32 29 7 月 22 日 34 29.5 7 月 23 日 32 28 7 月 23 日 34 29.5 7 月 24 日 35 28 7 月 24 日 35 29.5 7 月 25 日 35 28 7 月 25 日 37 33 7 月 26 日 35 28.5 7 月 26 日 37 33 7 月 27 日 36 29 7 月 27 日 38 33.5 7 月 28 日 36 30.5 7 月 28 日 39 34.5 7 月 29 日 37 32.5 7 月 29 日 39 34 7 月 30 日 36 32 7 月 30 日 39 34.5 7 月 31 日 37 32 7 月 31 日 40 35 根据以下步骤进行活动并完成表格. 1.数据确定：各小组迅速讨论，确定需要收集的数据，涵盖重庆和武汉2024 年7 月1 日到7 月31 日的平均气温、最高气温、最低气温、湿度、力等. 2.数据收集：明确收集数据的方式，可通过网络查询权威气象网站、向当地气象部门获取一手资料等多种渠道. 高效课堂 环节三：集思广益，标准确立 通过这些丰富的数据，思考一下，究竟如何判断哪个城市夏天更热？能不能制定出科学合理的衡量标准？ 如平均高温天数、高温时段平均温度、温度变异系数等不同衡量标准. 高效课堂 03 新知探究 （二）数据收集方法 范围：近 3 年夏季（6-8 月），每日 1 次记录核心数据。 数据源：国家气象信息中心官网、中国天气网（优先权威渠道）。 流程：按统一 Excel 格式录入，每周核对，缺失数据用前后均值填补。 4.确定小组成员的分工，以及收集和分析数据的方法。 03 新知探究 （三）数据分析方法 预处理：统一单位，填补缺失值，剔除异常数据。 指标计算：用体感温度公式逐日计算，统计日均体感温度、高温天数、极端最高体感温度。 可视化：用 Excel 做柱状图、统计表，直观对比两城市指标。 结论：按指标权重（日均体感 50%、高温天数 30%、极端温度 20%）算总分，总分高的城市更热。 4.确定小组成员的分工，以及收集和分析数据的方法。 协作破冰 借助收集到的数据进行计算可得： 城市 月平均气温 月平均最高气温 4:6加权值 郑州 31.7℃ 36.9℃ 34.8℃ 重庆 31.9℃ 36.3℃ 34.5℃ 城市 七月白天平均湿度(%) 郑州 67.14 重庆 67.82 城市 平均风速（km/h） 郑州 9.9 重庆 5.1 教师示范 借助收集到的数据进行计算可得： 城市 七月平均峰值日照时长（kWh/m²/day） 郑州 4.80 重庆 4.58 城市 平均降水量（毫米） 郑州 53 重庆 152 环节四：数据精析，成果展示 运用计算器和统计图表绘制工具，对收集到的数据进行精准处理，计算平均数、方差、极差等相关统计量，并精心制作统计图表.从这些数据中，找出关键信息，来支撑对哪个城市夏天更热的判断. 高效课堂 环节五：评估反思，拓展迁移 研究方案和研究过程，还有哪些地方可以进一步完善？ 生活中有很多问题都需要制定标准、收集信息、分析数据.运用今天的研究过程和方法，还可以解决哪些问题？ 对研究过程进行反思总结，提出改进建议，并举例说明可以运用所学方法解决的生活中的其他问题. 高效课堂 03 新知探究 核心指标（3 项，权重固定）：日均体感温度（50%，反映整体炎热水平）、体感温度≥35℃的高温天数（30%，反映炎热持续时长）、极端最高体感温度（20%，反映炎热峰值强度）。 判定规则：先计算两城市 3 项指标的单项得分（单项得分 = 该城市指标值 ÷ 两城市指标最大值 × 对应权重），再求和得到总分，总分高的城市夏季综合炎热程度更强。 补充说明：体感温度计算公式统一为「体感温度 = 气温 - 0.55×(1 - 相对湿度 ÷100)×(气温 - 14.5)+0.1× 风速」，指标统计周期均为近 3 年夏季（6-8 月）。 1.完善并确定城市炎热程度的小组评价标准。 03 新知探究 收集内容：两城市每日日均气温（℃）、日均相对湿度（%）、日均风速（m/s）。 收集要求：按分工每人负责 1 个城市，从权威渠道（国家气象信息中心官网、中国天气网）采集，每日固定时间录入统一 Excel 表格（列名：日期、城市、气温、湿度、风速）。 整理步骤：每周交叉核对数据，剔除气温＞45℃、湿度＞100% 等异常值；缺失数据用前后 3 日均值填补，确保数据完整。 2.根据分工，小组成员收集相关数据并对数据进行整理。 巩固拓展 问题5：回顾本组的研究方案和研究过程,还有哪些地方可以进一步完善？ 数据完整性： 可补充更多城市的同期数据,进行多城市横向对比,使结论更具普适性; 细化每日数据的采集. 指标维度： 加入体感温度的实测或计算,更贴近人体实际炎热感受； 纳入高温对社会经济的影响指标. 模型优化： 对各指标的权重进行更精细化的调整，可通过专家打分、问卷调查等方 式确定更合理的权重分配；引入动态模型，考虑不同日期、不同天气下 指标的变化对炎热程度的影响. 巩固拓展 问题6：生活中有很多问题都需要制订标准、收集信息、分析数据.运用以上研究过程和方法，你认为还可以解决哪些问题？ 产品性能对比： 如对比不同品牌手机的续航能力、处理器性能、摄像头质量等，制订评价标准后收集数据，为消费者选购提供参考. 学习效率影响因素分析： 针对学生群体,制订关于学习时间、学习环境（光照、噪音）、作息习惯等的评价标准,收集数据后分析哪些因素对学习效率提升最显著. 健身效果评估： 从运动时长、运动强度、饮食搭配、睡眠质量等维度制订标准,收集健身者的相关数据,分析如何科学健身才能达到最佳效果. 05 课堂小结 通过本节课的学习你收获了什么？ 影响炎热的关键因素：气温、相对湿度、风速（核心体感相关因素）； 多元评价标准设计：含核心指标（日均体感温度、高温天数、极端最高体感温度）及权重分配； 数据处理技能：体感温度计算、异常值剔除、缺失值填补、指标统计与可视化； 项目流程与报告撰写：“提出问题→设计方案→实施方案→评估反思→成果展示” 全流程，报告结构（目的 - 过程 - 数据 - 结果 - 反思 - 拓展）。 谢谢大家 $