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131.
了解海滩剖面变化可以更好地理解海滩动态过程。利用2007年5月~2014年12月近8 a青岛石老人海滩剖面的实测资料,计算剖面各段单宽体积变化量及后滨宽度,结合交叉小波和小波相干分析方法,探讨海滩剖面中长期淤蚀变化特征及其控制因素。结果表明,近8 a来海滩剖面表现为侵蚀状态,不同岸段侵蚀程度不同。剖面1岸段侵蚀明显,剖面2和剖面3岸段轻微侵蚀。剖面的变化过程可划分为平稳期、剧变期和微调期3个时期。各时期剖面的季节性变化较复杂,平稳期具冬蚀夏淤的交替变化特征,整体淤蚀量较小;剧变期剖面呈阶段性蚀退,变化幅度相对较大,微调期剖面可能仍处于剧变期的恢复阶段,季节性变化不明显。剧变期和微调期的小波交叉谱和相干谱分析显示,波浪和前滨单宽体积相干性较好,尤其当大于2 m的波高达到10%以上,海滩地形可以和波高变化产生同周期的变化。因此波高变化基本控制了剖面的季节变化。而海滩长周期变化主要受控于风暴潮作用及其漫长的恢复期,沿岸输沙和海平面变化则一定程度上导致了剖面长期侵蚀格局的形成。  相似文献   
132.
金瑞佳  滕斌  吕林 《海洋工程》2016,34(5):11-19
在深海中系泊的海洋平台,如Spar平台,水下部分为带有系泊的圆柱结构,其水平方向运动响应往往具有较低的自振频率,容易在低频波浪力(源于非线性的差频效应)作用下发生共振响应,使结构发生大幅水平慢漂。当浮体的瞬时位置大幅偏离初始位置时,基于初始平衡位置的摄动展开法会存在较大误差。针对这一问题,采用两次展开方法,对大幅慢漂运动开展时域模拟研究。对双色波作用下自由漂浮圆柱的大幅运动响应问题进行数值分析,并与采用基于初始平衡位置的摄动展开法的计算结果进行了对比。结果表明,采用新的两次展开法可以计算出波浪遭遇频率的变化和波浪漂移阻尼,而这无法从基于初始平衡位置的常规摄动展开法中得到,体现了两次展开法在分析大幅慢漂问题上的优势。  相似文献   
133.
文章对内蒙古四子王旗—土默特右旗中北部近年发现的翁公敖包航磁异常进行推断与解释,在对找矿有望的航磁异常进行筛选后,对翁公敖包航磁异常进行了野外地质-地球物理查证,确定异常为铁矿所致;采用向上延拓、垂向导数、斜导数及小波变换等方法对航磁异常进行数据转换处理,以获取铁矿体的横向及纵向分布信息,取得了较好的效果。  相似文献   
134.
基于小波分析与Mann-Kendall法的岩溶大泉动态研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究地下水动态是认识地下水资源的有效手段。根据1956-2013年济南岩溶泉域大气降水及地下水水位动态监测资料,采用小波分析法、Mann-Kendall趋势检验、突变检验法研究了58个水文年泉水位对大气降水的响应,可以看出:(1)大气降水和泉水位呈现出多尺度的变化特征,长时间尺度上两者的变化周期基本相同,变化周期为16年和12年,说明大气降水对泉水位有直接影响;(2)在1956—2013年,济南泉域地下水水位具有0.65 m·(10a)-1的年际显著下降趋势,但降水具有12.65 mm·(10a)-1的不显著上升趋势,说明在人为因素影响下泉水动态的影响因素的权重发生了变化;(3)大气降水在1999年发生突变,1999年之后年降水为增加趋势;而地下水水位突变年份为1967年,1967年以后水位持续降低,2004年以后水位快速上升,泉水位未来趋势应与降水保持一致,呈上升趋势,说明大气降水并非泉水动态的唯一影响因素;(4)通过建立不同时段的多元回归模型,表明近58年来地下水水位的主要影响因素由大气降水到人工开采之间的转换,同时验证了小波分析和Mann-Kendall法研究地下水动态的适宜性和可靠性,也为济南市的保泉提供了参考依据。   相似文献   
135.
陈炳锦 《地质与勘探》2021,57(1):146-155
以龙王沟磁铁矿高精度磁测数据为基础,采用小波多尺度分解方法,对化极后的磁法数据进行多尺度分解,通过功率谱法计算小波多尺度分解后的各阶细节异常的场源深度。结合地形、地质及钻孔资料,采用2.5D人机交互反演对磁测剖面上的磁铁矿体进行拟合,利用Golden Software公司开发的Voxler软件,在虚拟三维环境下实现二维小波多尺度分解数据的可视化,建立三维地质体模型,直观的预测磁铁矿体的空间范围和分布形态,实现地质、物探和地上、地下信息一体化集成展示,进行专业分析评价和辅助决策,可以有效的提高地质找矿效果。  相似文献   
136.
CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探   总被引:2,自引:0,他引:2  
陈超  胡志群  胡胜  张扬  李珊珊 《气象》2019,45(1):113-125
对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。  相似文献   
137.
随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆(LSTM)网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.  相似文献   
138.
This paper presents the closed‐form solutions for the elastic fields in two bonded rocks induced by rectangular loadings. Each of the two bonded rocks behaves as a transversely isotropic linear elastic solid of semi‐infinite extent. They are completely bonded together at a horizontal surface. The rectangular loadings are body forces along either vertical or horizontal directions and are uniformly applied on a rectangular area. The rectangular area is embedded in the two bonded rocks and is parallel to the horizontal interface. The classical integral transforms are used in the solution formulation, and the elastic solutions are expressed in the forms of elementary harmonic functions for the rectangular loadings. The stresses and displacements in the rocks induced by both the horizontal and vertical body forces are also presented. The numerical results illustrate the important effect of the anisotropic bimaterial properties on the stress and displacement fields. The solutions can be easily implemented for numerical calculations and applied to problems encountered in rock mechanics and engineering. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
139.
Y. Chebud  A. Melesse 《水文研究》2013,27(10):1475-1483
Lake Tana is the largest fresh water body situated in the north‐western highlands of Ethiopia. In addition to its ecological services, it serves for local transport, electric power generation, fishing, recreational purposes, and source of dry season irrigation water supply. Evidence shows that the lake has dried at least once at about 15,000–17,000 before present owing to a combination of high evaporation and low precipitation events. Past attempts to understand and simulate historical fluctuation of Lake Tana based on simplistic water balance approach of inflow, outflow, and storage have failed to capture well‐known events of drawdown and rise of the lake that have happened in the last 44 years. This study tested different stochastic methods of lake level and volume simulation for supporting Lake Tana operational planning decision support. Three stochastic methods (perturbations approach, Monte Carlo methods, and wavelet analysis) were employed for lake level and volume simulation, and the results were compared with the stage level measurements. Forty‐four years of daily, monthly, and mean annual lake level data have shown a Gaussian variation with goodness of fit at 0.01 significant levels of the Kolmogorov–Smirnov test. The stochastic simulations predicted the lake stage level of the 1972, 1984, and 2002/2003 historical droughts 99% of the time. The information content (frequency) of fluctuation of Lake Tana for various periods was resolved using Wigner's Time‐Frequency Decomposition method. The wavelet analysis agreed with the perturbations and Monte Carlo simulations resolving the time (1970s, 1980s, and 2000s) in which low frequency and high spectral power fluctuation has occurred. The Monte Carlo method has shown its superiority for risk analysis over perturbation and deterministic method whereas wavelet analysis reconstructed historical record of lake stage level at daily and monthly time scales. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
140.
Abstract

The study of sediment load is important for its implications to the environment and water resources engineering. Four models were considered in the study of suspended sediment concentration prediction: artificial neural networks (ANNs), neuro-fuzzy model (NF), conjunction of wavelet analysis and neuro-fuzzy (WNF) model, and the conventional sediment rating curve (SRC) method. Using data from a US Geological Survey gauging station, the suspended sediment concentration predicted by the WNF model was in satisfactory agreement with the measured data. Also the proposed WNF model generated reasonable predictions for the extreme values. The cumulative suspended sediment load estimated by this model was much higher than that predicted by the other models, and is close to the observed data. However, in the current modelling, the ANN, NF and SRC models underestimated sediment load. The WNF model was successful in reproducing the hysteresis phenomenon, but the SRC method was not able to model this behaviour. In general, the results showed that the NF model performed better than the ANN and SRC models.

Citation Mirbagheri, S. A., Nourani, V., Rajaee, T. & Alikhani, A. (2010) Neuro-fuzzy models employing wavelet analysis for suspended sediment concentration prediction in rivers. Hydrol. Sci. J. 55(7), 1175–1189.  相似文献   
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