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71.
X射线荧光光谱-电子探针在中酸性火山岩鉴定中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
中酸性火山岩多具斑状结构,基质可见微晶状结构、隐晶状结构、玻璃质结构等,由于基质矿物颗粒多细小,常用的偏光显微镜受放大倍数的限制,很难准确鉴定矿物种属及含量,这类岩石仅依靠偏光显微镜分类命名会存在误差。本文采用X射线荧光光谱(XRF)、电子探针(EMPA)和偏光显微镜下观察相结合的方法,对中酸性火山岩进行鉴定。结果表明:对于基质呈隐晶质、显微晶质的中酸性火山岩,基质特征相似,偏光显微镜下无法确定长石、石英的含量,因此无法对岩石准确命名;再通过XRF进行主量元素分析,并对分析结果进行标准矿物QAPF双三角图解分类、TAS图解分类及李氏火山岩定量分类,对比结果显示三种分类命名方法存在差异;通过电子探针对矿物进行校验显示,QAPF及李氏火山岩定量分类图解与显微镜下鉴定相符,TAS图解与其他分析结果存在一定偏差。因此,对于中酸性火山岩准确命名,应采用多种分析方法相结合的方式,避免测试单一引起的误差。 相似文献
72.
利用NCEP/NCAR再分析资料、雷达资料、FY2E卫星资料等,对2014年7月30日至31日发生在我国东部的一次强飑线天气过程进行综合分析,并着重分析了干侵入对此次飑线过程的作用。结果表明:中层阶梯槽引导高层干冷空气向下入侵后叠加在低层暖湿气流之上,增强了大气不稳定,不稳定能量累积;低空切变线促使不稳定能量释放,是此次飑线的重要触发机制。对干侵入的分析结果表明:此次飑线过程中,干侵入来源于高空槽后下沉气流,干侵入底部风场调整使得飑线在移动过程中发生了转向。在飑线发展过程中,干侵入范围扩大、强度增强;干侵入使飑线发生区域上空空气变冷、变干,增强了大气不稳定。干侵入底部的低相当位温空气与飑线内部高相当位温空气混合是飑线长时间维持的重要原因。 相似文献
73.
基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。 相似文献
74.
75.
76.
77.
自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。 相似文献
78.
Light Detection and Ranging (LiDAR) waveforms are being increasingly used in many forest and urban applications, especially for ground feature classification. However, most studies relied on either discretizing waveforms to multiple returns or extracting shape metrics from waveforms. The direct use of the full waveform, which contains the most comprehensive and accurate information has been scarcely explored. We proposed to utilize the complete waveform to test its ability to differentiate between objects having distinct vertical structures using curve matching approaches. Two groups of curve matching approaches were developed by extending methods originally designed for pixel-based hyperspectral image classification and object-based high spatial image classification. The first group is based on measuring the curve similarity between an unknown waveform and a reference waveform, including curve root sum squared differential area (CRSSDA), curve angle mapper (CAM), and Kullback–Leibler (KL) divergence. The second group assesses the curve similarity between an unknown and reference cumulative distribution functions (CDFs) of their waveforms, including cumulative curve root sum squared differential area (CCRSSDA), cumulative curve angle mapper (CCAM), and Kolmogorov–Smirnov (KS) distance. When employed to classify open space, trees, and buildings using ICESat waveform data, KL provided the highest average classification accuracy (87%), closely followed by CCRSSDA and CCAM, and they all significantly outperformed KS, CRSSDA, and CAM based on 15 randomized sample sets. 相似文献
79.
80.
A Survey of the Spatio-Temporal Data Model 总被引:1,自引:0,他引:1
Traditional GIS(Geographic Information System)mostly can only describe the transient state data and does not have the ability to deal with the temporal dynamic data. When the data changes, new data will take the place of the old data, namely the transient state change into another, and the old data will disappear. Therefore, it is unable to make an analysis of the updating changes of the data and predict the development trend of the future. In this case, TGIS (Temporal Geographic Information System) emerges and expands the time dimension on the basis of traditional GIS. Spatio-temporal data model is the key to TGIS. Spatio-temporal data modeling is not only related to dynamic expression of spatio-temporal objects, but also gives an important support for spatio-temporal analysis and reasoning. This paper summarized the theories and applications status at home and abroad of spatio-temporal data model in detail, illustrated family tree of spatio-temporal data model for the nearly fifty years, discussed improvement and application status of Base State with Amendments Model, Event-based Spatio-temporal Data Model, Object-oriented Data Model and other spatio-temporal data models, and raised the existing problems of spatio-temporal data model. The current existing problems mainly includes: ①There are a lot of spatio-temporal data models put forward, but some of them only focus on semantic design and neglect the verified; ②Most of existing spatio-temporal data model are for vector data, only the Event-based Spatio-temporal Data Model is raster data structure; ③At present, the expression the time-space information of geographic entity is relative separated with spatio-temporal data model; ④Spatio-temporal data model is mainly used in cadastral management, land use and forestry data updating, less application in other fields. In the end, the future development direction was put forward of spatio-temporal data model. In the time of big data and “Internet plus”, it is necessary to explore the big data spatio-temporal data model that supports multiple data formats. 相似文献