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71.
基于遥感和GIS方法的科尔沁沙地边界划定 总被引:2,自引:0,他引:2
基于已有文献,依据科尔沁沙地的形成历史与早期分布,确定科尔沁沙地的核心区;以核心区为基础,采用生态学取样方法,选取与核心区边界相交的16个方向上的交叉点为样本,以Landsat-5 TM影像为主要数据源,采用光谱混合模型、穗帽变换等遥感和GIS方法,通过反复试验设定阈值,提取每个方向的分界特征,据此勾画出科尔沁沙地的分界线。此后,进行实地考察和Google Earth高清影像验证,最终确定科尔沁沙地生态区域的边界。结果表明,科尔沁沙地面积为52 300 ± 360 km2,验证后精度在94%以上。研究结果为科尔沁沙地生态恢复与环境整治提供确切基础范围。 相似文献
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73.
滇东南富宁地区基性侵入岩与峨眉山地幔柱存在成因关系吗?——来自1∶5万洞波幅和皈朝幅地质填图的证据 总被引:4,自引:3,他引:1
在滇东南富宁地区,出露一系列以辉绿岩为主、含少量辉长辉绿岩和辉绿玢岩的基性侵入岩。根据地球化学、同位素地球化学以及锆石U-Pb年代学等分析结果,前人将这些基性侵入岩视作峨眉山大火成岩省的组成部分,源自峨眉山地幔柱。国内外研究的共识认为,峨眉山地幔柱活动发生于263~252Ma之间,持续时间极短。在开展1∶2.5万大比例尺地质调查与填图(洞波幅和皈朝幅1∶5万地质调查手图)过程中,我们发现,这些基性侵入岩不仅侵入古生代地层,还侵入了富宁县皈朝一带的晚二叠世-中三叠世岛弧玄武安山岩(255~241Ma)以及早-中三叠世地层。这些地质事实表明,富宁地区基性侵入岩的形成时代至少晚于中三叠世Anisian期或更晚,与峨眉山地幔柱活动时代存在很大的时差,岩石类型与组合上也与峨眉山大火成岩省的有很大差异。根据我们填图过程中获得的基本地质事实分析,滇东南富宁地区的基性侵入岩是华南地块与北越地块间的古特提斯分支洋盆闭合、两个地块碰撞造山(即印支造山)后的岩浆活动产物,与峨眉山地幔柱没有成因关系。 相似文献
74.
晚二叠世是地质历史中重要的成煤时期,在中国南方多个省区都形成了可采煤层。受海平面变化的影响,华南地区晚二叠世发育一套完整的陆相—海陆过渡相—海相含煤岩系。通过对野外露头及钻孔剖面资料分析,识别出了区域不整合面、下切谷底部冲刷面、河道间古土壤层和沉积相转换面等关键层序地层界面,以及依据海相石灰岩标志层横向分布规律反映的区域最大海泛面,同时结合前人关于华南地区地层对比及煤层对比方面的成果,将华南上二叠统划分为3个三级层序及9个体系域。利用单因素分析多因素综合作图法恢复了各层序中岩相古地理及煤层分布规律,结果表明:层序Ⅰ中煤层主要形成于潮控下三角洲平原以及潟湖潮坪环境,厚煤层的展布受这些沉积相带控制;层序Ⅱ中三角洲平原环境中煤层最厚,开阔台地煤层最薄,平面上煤层厚度表现为西部厚、中部次之、东部无煤的阶梯式递变;层序Ⅲ中煤层主要形成于三角洲平原环境,此时聚煤作用主要发生于华南西部的康滇古陆东侧,在华南中部及东部大部地区发育的浅海台地和深水盆地均不利于聚煤作用发生。 相似文献
75.
南秦岭大堡组奥陶纪洋岛玄武岩的识别及其构造意义:来自地球化学和年代学证据 总被引:11,自引:4,他引:7
秦岭造山带以商-丹构造带为界分为北秦岭和南秦岭构造带.大堡组位于南秦岭构造带内,由灰色-深灰色的泥岩、粉砂岩和炭硅板岩,以及夹含炭硅质岩、灰岩和基性火山岩块体组成.在大堡组中出露的能干上和蚂蝗峡基性岩块夹于黑色的泥岩之中,岩石地球化学分析结果表明,SiO_2含量为41.53%~53.59%,富TiO_2为2.14%~3.58%,REE的总量为∑REE=282.3×10~(-6),轻稀土元素较重稀土元素富集[(La/Yb)_N=8.34],略显Eu正异常(Eu~*=1.13~1.25),具有较高的Ti/Y(300~622)和Zr/Y(3.8~7.4)比值.大离子亲石元素Rb、Ba和K相对富集,无明显的Nb和Ta异常,其Nb和Ta值为N-MORB标准值的10~20倍,为典型洋岛玄武岩(OIB)地球化学特征.锆石SHRIMP Ⅱ U-Pb测年获得能干上和蚂蝗峡基性岩块体分别形成于446Ma和455Ma.这些资料进一步表明,奥陶纪时期南秦岭存在着古洋盆. 相似文献
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Tropical cyclone (TC) annual frequency forecasting is significant for disaster prevention and mitigation in Guangdong Province. Based on the NCEP-NCAR reanalysis and NOAA Extended Reconstructed global sea surface temperature (SST) V5 data in winter, the TC frequency climatic features and prediction models have been studied. During 1951-2019, 353 TCs directly affected Guangdong with an annual average of about 5.1. TCs have experienced an abrupt change from abundance to deficiency in the mid to late 1980 with a slightly decreasing trend and a normal distribution. 338 primary precursors are obtained from statistically significant correlation regions of SST, sea level pressure, 1000hPa air temperature, 850hPa specific humidity, 500hPa geopotential height and zonal wind shear in winter. Then those 338 primary factors are reduced into 19 independent predictors by principal component analysis (PCA). Furthermore, the Multiple Linear Regression (MLR), the Gaussian Process Regression (GPR) and the Long Short-term Memory Networks and Fully Connected Layers (LSTM-FC) models are constructed relying on the above 19 factors. For three different kinds of test sets from 2010 to 2019, 2011 to 2019 and 2010 to 2019, the root mean square errors (RMSEs) of MLR, GPR and LSTM-FC between prediction and observations fluctuate within the range of 1.05-2.45, 1.00-1.93 and 0.71-0.95 as well as the average absolute errors (AAEs) 0.88-1.0, 0.75-1.36 and 0.50-0.70, respectively. As for the 2010-2019 experiment, the mean deviations of the three model outputs from the observation are 0.89, 0.78 and 0.56, together with the average evaluation scores 82.22, 84.44 and 88.89, separately. The prediction skill comparisons unveil that LSTM-FC model has a better performance than MLR and GPR. In conclusion, the deep learning model of LSTM-FC may shed light on improving the accuracy of short-term climate prediction about TC frequency. The current research can provide experience on the development of deep learning in this field and help to achieve further progress of TC disaster prevention and mitigation in Guangdong Province. 相似文献
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