當前位置:文書都 >

字數作文 >800字作文 >

冬天的美文摘抄800字

冬天的美文摘抄800字

文段1:這些,足以讓你温暖

冬天的美文摘抄800字

今天是我朋友的生日,祝她生日快樂,但自己總是厭倦聚會。很早就想着回家,覺得家是那麼讓人可靠。

旁晚自己與舊友在橋上,倚欄而靠,無意看着星空,得到了一次觀賞流星的機會,短暫的美麗。吹着習習涼風,感覺是那麼讓人的信服,世間的美好。

不知道自己是喜歡孤獨,還是習慣於寂寞。沒有什麼孤僻的性格,沒有什麼憂鬱詩人的品質,就喜歡獨處。

孤獨來源於精神的超越,寂寞來源安靜中的落寞。自己很好,愛生活,享受陽光。

相戀的人喜歡把幸福誇大,失戀的人習慣把痛苦放大。愛給予了孤獨,孤獨顯現了愛的存在。沒有愛的人,不會孤獨。

總覺得自己有一天會強烈停博,然後有無意識開博。人總喜歡回到原點,不禁説不會再那樣。如此循環,期望產生了失望,失望帶來了痛苦的感覺。

什麼讓你温暖,寒冷源於對温暖的渴求,温暖孕育於寒冷的逃離。如此悖論,人每時每刻都是温暖與寒冷共存的。

今天我很温暖,我捕捉的温暖的蠶絲,忘記寒冷的存在,有朋友作伴,有自我封存。

沒有什麼絕對,如果你覺得温暖,我很温暖,如果相反,那你在路上,我們有同行。

文段2:雪的啟示

春天,鳥語花香;夏天,樹木葱蘢;秋天,楓葉如丹;而冬天的雪更有一番獨特韻味。

早晨,我被媽媽從甜夢中叫醒,拉開窗簾一看,啊!外面正下着紛紛揚揚的大雪,在一看,此時眼前的一切都變成了銀色的:銀色的樹,銀色的屋,銀色的地,多美啊!

我迫不及待地跑下了樓,走在銀色的雪地上,望着這銀裝世界,深深地吸了一口新鮮空氣,沒想到空氣中還瀰漫着一種果香,洋溢着一種甜味。我又天真地捧起了一些雪,舔了一口雪花,哇!真涼,説它像糖,卻不甜;説它像鹽,卻不鹹。

我在着銀色的世界裏漫步,雪花飄灑,落在了我的身上,我仔細一看,呀!有的像晶瑩的薄片;有的像雪白的銀針;有的像夜空的星星;有的像交錯的樹枝;有的像展開的扇子……多美的雪呀!真是千姿百態,形狀萬千。

落光了葉子的樹木都掛着蓬鬆的雪球;矮樹叢上蓋滿了厚厚的積雪。如果你的讚歎驚起了一隻鳥,震落的雪便會飄飄悠悠地灑落下來,如同晨霧漫卷;我出於好奇,輕輕地搖了搖樹幹,無數冰條碰在一起,“叮叮噹噹”地響成一片,如同揚琴奏鳴。啊!一切都是那麼雪白,一切都是那麼晶瑩,一切都是那麼美麗!

呵!我愛雪,愛她那輕盈的身姿,愛她那純潔的心靈,愛她那……冬天固然寒冷,卻有無限的樂趣。珍惜每一分樂趣,也記住了每一分寒冷。

春天多麼美麗,卻有冬天的洗禮。珍惜每一分美麗,也記住了每一分努力。請記住每一分寒冷,珍惜,每一分寒

冷,等待你的便是快樂之光!

文段3:我讀懂了秋天的心

落葉盤旋而下,尋找着秋天的歸宿……彎腰撿起這枯黃的殘葉,靜佇許久,便從那有序的脈絡中讀出來秋的滄桑,讀懂了秋天的心……

寂寞點燃了希望

踱步在有敗落的`殘葉鋪成的小道上,蕭瑟秋風從肩旁拂過,迅疾回首,留下的只有它寂寞的背影。垂首歎問:為何秋日此般悲寂寥?為何秋風也如此寂寞……出乎間,那冰冷的秋風卻盤旋而起,捲起地上落葉紛飛,時高時低,時聚時散……從那回眸的執着中,突然間讀懂了寂寞秋風那絲絲不捨之緒;讀懂了攢聚在這蕭瑟中的依戀;讀懂了寂寞秋日的多情;更讀懂了生處寂寞之境時的紅熾熾的希望之心……

傷感喚醒了牽掛

穿梭在人海煙雲之中,芸芸眾生,試問,有多少遊子在秋日裏潸然落淚,又有多少流浪者在秋日裏傷感懷鄉……秋啊!是你用傷感喚醒了沉睡在人們心中的牽掛,是你用這最無聲的鄉思勾勒了一幅幅人們內心深處最疼痛的傷疤。我讀懂了你,讀懂了你所謂的“悲秋”,讀懂了“秋風起兮白雲飛,草木蕭落兮雁南歸”的意境;讀懂了“寒城一以眺,平出正蒼然”的蕭條;更讀懂了“自古逢秋悲寂寥,我言秋日勝春朝”的感慨……讀懂了你啊,秋。讀懂你用你的傷感喚醒人兒牽掛的良苦用心……

寒冷孕育了温暖

“秋風蕭瑟天氣涼,草木搖落露為霜”。秋日之寒,是刺骨的風寒,是迎風的嚴寒。蜷縮在秋風中,感到身體中只有那僅餘留的温度,而陪伴在身旁的只剩下冰冷的空氣。寒冷的秋日裏,有枯萎的樹兒,凋零的花兒,更多的是那可勤人兒。有霧的凌晨藉着燈光卻依稀可見那馬路上早練的人兒,他們絲毫不畏懼着零攝氏度的温度,看到的只有淡定從容。是秋兒的寒冷給了他們孕育温暖的機會。同樣,人兒要用他們的温暖蒸騰掉這秋的寒冷。可人的秋啊!你的一次又一次看似挫折的機會,總給人以莫大的錘鍊。讀懂了孕育出最純,最真的温暖……

秋啊!我讀懂了你的心。欣賞你這顆沉默從容的心。我要高歌讚美你,讚美你這顆印刻着脈絡的滄桑的心。落葉依舊盤旋,但此時卻是不一樣的秋,不一樣的秋天的心……

標籤: 冬天 美文 摘抄
  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://wenshudu.com/zishuzuowen/babaizi/rvej8d.html
專題