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81.
82.
用地层倾角测井资料解释复杂构造的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
倾角测井矢量图可以标示出井眼范围内各深度点的地层产状,一定的地层构造形态在矢量图上有一定的倾角矢量组合模式。通过正演计算,总结出了19种褶曲和断层等构造组合模式的样板及在一口井内各构造模式间的“串”、“缺”、“嵌”连接规律。对照组合模式样板进行矢量组合模式识别,采用“倾角矢量逐点叠加法”,可把井眼范围纵向排列的倾角矢量转换成任意方位的地层视产状,绘制构造剖面图。用多个剖面的地层空间坐标数据可绘制倾角构造平面图,确定钻遇构造的形态。据此原理,编制了一套倾角测井构造解释软件系统。 相似文献
83.
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提出矢量数据分层组织的一种动态结构,在该结构中,单点、单字符或符号作为基元,以属性串组织基元,并分层叠置。采用区别于链式结构的动态通用串结构及C语言予以实现。 相似文献
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以周晓平研制的有限区域细网格数值模式为基础,编制成一个套网格模式,并对1991年7月2~3日发生在江淮流域的特大暴雨过程,进行了数值模拟和动力分析。结果表明:低空急流加强,输送了大量暖湿空气并激发强烈的上升运动是造成该区暴雨的主要原因;在该过程中,热成风平衡遭到破坏,其非热成风平衡部分伴随相应的二级环流,也有利于垂直运动的产生。 相似文献
86.
87.
地下水资源系统多目标管理模型与模糊带权二次规划方法 总被引:2,自引:0,他引:2
谢新民 《水文地质工程地质》1993,20(4):17-21,43
本文以济南地下水资源系统保泉供水管理课题为例,分析研究地下水资源系统多目标管理问题。首先建立起地下水资源系统多目标管理模型;然后利用模糊数学理论和权重概念,提出一种求解多目标决策问题的模糊带权二次规划方法,此方法可以同时解决互为竞争、互为矛盾的各目标之间的不可公度性和主次性问题。实际计算表明,所建立的模型和提出的方法具有较强的实用性和通用性。 相似文献
88.
Viet-Ha Nhu Khabat Khosravi James R. Cooper Mahshid Karimi Ozgur Kisi Binh Thai Pham 《水文科学杂志》2020,65(12):2116-2127
ABSTRACT The predictive capability of a new artificial intelligence method, random subspace (RS), for the prediction of suspended sediment load in rivers was compared with commonly used methods: random forest (RF) and two support vector machine (SVM) models using a radial basis function kernel (SVM-RBF) and a normalized polynomial kernel (SVM-NPK). Using river discharge, rainfall and river stage data from the Haraz River, Iran, the results revealed: (a) the RS model provided a superior predictive accuracy (NSE = 0.83) to SVM-RBF (NSE = 0.80), SVM-NPK (NSE = 0.78) and RF (NSE = 0.68), corresponding to very good, good, satisfactory and unsatisfactory accuracies in load prediction; (b) the RBF kernel outperformed the NPK kernel; (c) the predictive capability was most sensitive to gamma and epsilon in SVM models, maximum depth of a tree and the number of features in RF models, classifier type, number of trees and subspace size in RS models; and (d) suspended sediment loads were most closely correlated with river discharge (PCC = 0.76). Overall, the results show that RS models have great potential in data poor watersheds, such as that studied here, to produce strong predictions of suspended load based on monthly records of river discharge, rainfall depth and river stage alone. 相似文献
89.
A. T. M. Sakiur Rahman Takahiro Hosono Ozgur Kisi Boateng Dennis A. H. M. Rahmatullah Imon 《水文科学杂志》2020,65(12):1994-2006
ABSTRACT This study aimed to evaluate the potential of the recently introduced Prophet model for estimating reference evapotranspiration (ETo). A comparative study was conducted for benchmarking the model results with support vector regression (SVR) and temperature-based empirical models (Thornthwaite and Hargreaves) in southern Japan. The performance of the Prophet, SVR and temperature-based empirical models was evaluated by Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The results indicate that temperature-based Prophet and SVR models have greater accuracy than the empirical models. The Prophet model with sole input of relative humidity, sunshine hours or windspeed showed acceptable accuracy (NSE > 0.80; R2 > 0.80), while SVR models with similar inputs showed greater errors. Accuracy improved with increasing number of input parameters, giving excellent performance (NSE > 0.95; R2 > 0.95) with all input parameters. Hence, the Prophet model is a new promising approach for modelling ETo with limited input variables. 相似文献
90.
ABSTRACT The reliable and robust monitoring of air temperature distribution is essential for urban thermal environmental analysis. In this study, a stacking ensemble model consisting of multi-linear regression (MLR), support vector regression (SVR), and random forest (RF) optimized by the SVR is proposed to interpolate the daily maximum air temperature (Tmax) during summertime in a mega urban area. A total of 10 geographic variables, including the clear-sky averaged land surface temperature and the normalized difference vegetation index, were used as input variables. The stacking model was compared to Cokriging, three individual data-driven methods, and a simple average ensemble model, all through leave-one-station-out cross validation. The stacking model showed the best performance by improving the generalizability of the individual models and mitigating the sensitivity to the extreme daily Tmax. This study demonstrates that the stacking ensemble method can improve the accuracy of spatial interpolation of environmental variables in various research fields. 相似文献