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11.
该文利用同步物理反演法以6小时数值预报场为背景场对1992年1月份NOAA-12卫星垂直探测(TOVS)资料进行了大气参数反演,并对水汽反演误差进行了检验和分析.以常规观测作为检验的标准,检验结果按3条轨道统计,发现反演的相对湿度平均误差与背景场的误差密切相关,均为负值;在高层和高纬度,误差绝对值随高度的增加而增加,随纬度的升高而增加;误差的日际变化在高层比较稳定,低层振动较大.对反演误差进行订正后的结果表明,在500hPa以上反演均比背景质量要好,尤其轨道A所有层次上订正后的反演比背景场好. 相似文献
12.
探讨利用SCIAMACHY数据反演温室气体二氧化碳 总被引:1,自引:0,他引:1
自工业革命以来CO2已经成为引起全球气候变暖的一种最主要的人为温室气体,由此引起的全球气候变化是当今社会经济可持续发展面临的最严峻挑战之一.为了更好的研究二氧化碳在时间与空间尺度上的格局及变化,综合分析CO2与太阳辐射、地面反照率、气溶胶等要素之间的关系,本文回顾了以往利用新型卫星传感器获取多源遥感数据的特点,分析了多种反演计算方法的优缺点,并结合地面实测数据进行对比分析的方法与理论,全面阐述国际上有关CO2柱浓度反演的思想.作者认为目前在地面观测站较少的情况下,针对先进的SCIAMACHY传感器数据利用DOAS相关算法及BESD算法进行CO2柱体浓度反演的数据连续,技术成熟,并由此提出了下一步工作中应解决的3个问题. 相似文献
13.
三年地基微波辐射计观测温度廓线的精度分析 总被引:4,自引:2,他引:2
对安装在北京南郊观象台的地基微波辐射计测量的温度廓线数据的精度进行了分析。首先在2006年9月晴天条件下,对比由7个氧气通道测量的亮温与由微波辐射传输模式计算的亮温。得到51.250GHz的测量值与计算值的标准差值最大,为3.8K,其余通道均小于1.8K。2种亮温的偏差值以及绝对偏差值,在51.250和52.280GHz处大于1.0K,在其余5个通道处都小于1.0K。2种亮温拟合直线的斜率,在52.280和53.850GHz处分别为0.66与0.7,其余通道都大于0.8。然后,使用2005年9月—2008年8月的观测数据,对比地基微波辐射计与探空同时观测的大气温度。结果显示,2种测量技术的差异随高度而增大。另外,将3a观测数据按照季节以及晴天与非晴无降水天进行对比分析。结果显示,不同季节2种测量技术存在不同差异。其中,夏季测量差异最小。而晴天测量差异在3.250km以下比非晴无降水天小。 相似文献
14.
15.
16.
Curdin Derungs Tanja Samardžić 《International journal of geographical information science》2018,32(5):856-873
Data-driven GIScience shows a growing interest in making spatial information from large text data. In this paper, we quantify and thus evaluate the relation between text frequency and properties of the outer-text, geographic setting by comparing text frequencies of mountain names to the respective geomorphometric characteristics. We focus on some 2000 unique mountain names that appear some 50,000 times in a large compilation of texts on Swiss alpine history. The results on the full data set suggest only a weak relation: only 5–10% of the variation in the text frequency being explained by the respective geomorphometric characteristics. However, an analysis of multiple scales allows us to identify a Simpson’s Paradox. What appears to be ‘noise’ in the analysis of all mountains in the whole of Switzerland shows significant local signals. Small spatial extents, found all over Switzerland, can show considerably strong correlations between text frequency and spatial prominence, with up to 90% of the total variation explained. We argue that our findings have practical implications for data-driven GIScience. Retrieving meaningful spatial information from text might only be possible if the spatial scale of analysis reflects the spatial scale described in the input text documents. 相似文献
17.
针对目前国产卫星对气溶胶遥感监测应用较少的情况,本研究综合暗象元和SARA算法优势,基于FY-3D MERSI2数据构建了一套气溶胶光学厚度(Aerial Optical Depth, AOD)快速遥感反演方法。首先,引入了传统暗象元算法中的地表反射率经验关系,然后利用AERONET长时间序列的地基观测数据,构建了红波段和蓝波段气溶胶光学厚度、不对称因子和单次散射率之间的关系,最后利用MOD04和AERONET的AOD产品对研究反演结果进行了验证和评估分析。结果发现:① 本研究反演的AOD不仅保持了与MODIS的气溶胶产品空间分布的一致性,而且合理地呈现了AOD的高值分布,改进了MOD04气溶胶产品在云和亮目标方面反演缺失问题;② 利用AERONET地基观测结果对本研究获取的MERSI2的AOD反演结果进行了对比分析,发现二者具有较高的线性相关性,蓝波段AOD线性相关系数超过0.85;③ 利用MERSI2数据完整地捕捉到了2018年3月9—14日京津冀及周边区域的一次重污染过程中气溶胶时空分布变化情况,这也说明了FY3D卫星具备良好的气溶胶遥感监测能力,为我国灰霾监测和预警提供参考依据。本研究对大力发展国产卫星在大气环境遥感的应用有重要参考意义。 相似文献
18.
19.
A recent study by Van der Schalie et al. (2015) showed good results for applying the Land Parameter Retrieval Model (LPRM) on SMOS observations over southeast Australia and optimizing and evaluating the retrieved soil moisture (θ in m3 m−3) against ground measurements from the OzNet sites. In this study, the LPRM parameterization is globally updated for SMOS against modelled θ from MERRA-Land (MERRA) and ERA-Interim/Land (ERA) over the period of July 2010–December 2010, mainly focusing on two parameters: the single scattering albedo (ω) and the roughness (h). The Pearson's coefficient of correlation (r) increased rapidly when increasing the ω up to 0.12 and reached a steady state from thereon, no significant spatial pattern was found in the estimation of the single scattering albedo, which could be an artifact of the used parameter estimation procedure, and a single value of 0.12 was therefore used globally. The h was defined as a function of θ and varied slightly for the different angle bins, with maximum values of 1.1–1.3 as the angle changes from 42.5° to 57.5°.This resulted in an average r of 0.51 and 0.47, with a bias (m3 m−3) of −0.02 and −0.01 and an unbiased root mean square error (ubrmse in m3 m−3) of 0.054 and 0.056 against MERRA (ascending and descending). For ERA this resulted in an r of 0.61 and 0.53, with a bias of −0.03 and an ubrmse 0.055 and 0.059. The resulting parameterization was then used to run LPRM on SMOS observations over the period of July 2010–December 2013 and evaluated against SMOS Level 3 (L3) θ and available in situ measurements from the International Soil Moisture Network (ISMN). The comparison with L3 shows that the LPRM θ retrievals are very similar, with for the ascending set very high r of over 0.9 in large parts of the globe, with an overall average of 0.85 and the descending set performing less with an average of 0.74, mainly due to the negative r over the Sahara. The mean bias is 0.03, with an ubrmse of 0.038 and 0.044. In this study there are three major areas where the LPRM retrievals do not perform well: very dry sandy areas, densely forested areas and over high latitudes, which are all known limitations of LPRM. The comparison against in situ measurement from the ISMN give very similar results, with average r for LPRM of 0.65 and 0.61 (0.64 and 0.59 for L3) for the ascending and descending sets, while having a comparable bias and ubrmse over the different networks. This shows that LPRM used on SMOS observations produce θ retrievals with a similar quality as the SMOS L3 product. 相似文献
20.