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系统动力学及其在区域可持续发展研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
系统动力学是一种以反馈控制理论为基础、计算机仿真技术为手段、研究复杂社会经济大系统的方法。近年来随着计算机技术的飞速发展和系统动力学理论与方法体系的不断完善,该方法得到了广泛地应用。该文综述了系统动力学方法在区域可持续发展研究中的应用,提出了在这一领域进一步研究的若干方向。 相似文献
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近年来,胶东焦家金矿带深部找矿取得了重大突破,控制深度一般在2000m左右。为进一步研究焦家金矿带3000m深部成矿特征,本团队在莱州吴一村地区成功实施了深度3266. 06m的科研深钻,新发现金矿体6层,累计见矿厚度20. 87m,平均品位1. 85×10-6,最高品位13. 65×10-6。该深钻有效验证了胶东金矿3000m深部的资源潜力,被誉为"中国岩金第一见矿深钻"。据研究预测,深钻控制的吴一村预测区2000~4000m区间推断金矿资源量约900t,整个胶东地区2000~4000m区间推断金矿资源量4000t左右。焦家断裂带从浅部到深部倾角逐步变缓,焦家金矿带深部从破碎特征、蚀变矿化特征、构造岩类型等方面与浅部及中深部存在差异,具有分带性,一般从外向内分为碎裂状花岗岩、黄铁绢英岩化花岗质碎裂岩、黄铁绢英岩化碎裂岩、断层泥等带;焦家金矿带深部黄铁绢英岩仅局部出现在破碎蚀变最强部位,不连续,常呈条带状、透镜状出现;深部矿体主要位于主断裂面(断层泥)的上部,打破了以往研究认为断层泥在成矿过程中起隔挡成矿热液的作用、矿体位于其下部的局限认识,这些新认识对于正确构建找矿模型、确定深部找矿有利部位、成矿预测以及资源潜力评价等方面具重要意义。根据矿相学观察和测试研究,可将成矿阶段划分为Ⅰ石英-黄铁矿阶段、Ⅱ金-黄铁绢英岩化阶段、Ⅲ金-石英-多金属硫化物阶段和Ⅳ石英-重晶石-碳酸盐矿物阶段;深部矿体黄铁矿原位硫同位素测定及综合研究表明,成矿物质总体来源于中生代活化再造的前寒武纪变质基底,也有深源流体与地壳围岩强烈交换的特征,同时也显示地表水的参与,应该是燕山期地幔大幅度上涌,岩石圈迅速减薄,造成大规模陆壳重熔活化和岩浆活动,形成新的岩浆-流体-成矿系统,最终参与成矿。 相似文献
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广西十万大山前陆冲断推覆构造 总被引:8,自引:0,他引:8
通过十万大山盆地内地震剖面资料和TM遥感图象的地质构造解译,结合重力资料和野外地质观察及构造分析,阐述了十万大山前陆冲断推覆构造的发育特征和前陆盆地的构造演化。前陆冲断推覆构造由3个不同的构造变形带组成:卷入海西和印支期花岗岩体的逆冲断裂带、充填中生代陆相沉积并发生构造滑脱的前陆盆地和对应于华南准地台的前陆腹地。冲断推覆构造的形成和演化是与中、晚古生代钦州海槽晚二叠世的褶皱回返和中生代相继的构造复活密切联系的,它经历了3期主要构造应力作用事件:晚二叠世海西运动晚幕为冲断推覆构造的雏形期,晚三叠世印支运动晚幕的近SN向挤压是陆相前陆盆地的发育期;早白垩世末期燕山运动主幕NW—SE向挤压是现今十万大山前陆冲断推覆构造的成型期。 相似文献
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河流与含水层水力耦合模型及其应用 总被引:16,自引:0,他引:16
本文在分析河水与地下水相互作用规律的基础上,提出了河流-含水层相互作用水力耦合模型的建模思路、数值解法及应用实例。河流模型采用忽略河槽调蓄作用的圣维南连续方程,含水层模型为潜水二维渗流方程,二者通过动态水量交换机制实现耦合,模型的水量交换机制可以分别模拟含水层顶托排泄、河流压力渗和淋滤渗漏等不同方式的水量转换过程。河水模型和地下不模型分别用欧拉法和三角网格差分法来求解。实际应用表明耦合模型能较准确 相似文献
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Shang Chen Wenzhe Feng Liang He Wei Xiao Hao Feng Qiang Yu Jiandong Liu Jianqiang He 《水文研究》2024,38(2):e15091
Accurately estimated reference evapotranspiration (ET0) is essential to regional water management. The FAO recommends coupling the Penman–Monteith (P-M) model with the Ångström–Prescott (A-P) formula as the standard method for ET0 estimation with missing Rs measurements. However, its application is usually restricted by the two fundamental coefficients (a and b) of the A-P formula. This paper proposes a new method for estimating ET0 with missing Rs by combining machine learning with physical-based P-M models (PM-ET0). The benchmark values of the A-P coefficients were first determined at the daily, monthly, and yearly scales, and further evaluated in Rs and ET0 estimates at 80 national Rs measuring stations. Then, three empirical models and four machine-learning methods were evaluated in estimating the A-P coefficients. Machine learning methods were also used to estimate ET0 (ML-ET0) to compare with the PM-ET0. Finally, the optimal estimation method was used to estimate the A-P coefficients for the 839 regular weather stations for ET0 estimation without Rs measurement for China. The results demonstrated a descending trend for coefficient a from northwest to southeast China, with larger values in cold seasons. However, coefficient b showed the opposite distribution as the coefficient a. The FAO has recommended a larger a but a smaller b for southeast China, which produced the region's largest Rs and ET0 estimation errors. Additionally, the A-P coefficients calibrated at the daily scale obtained the best estimation accuracy for both Rs and ET0, and slightly outperformed the monthly and yearly coefficients without significant difference in most cases. The machine learning methods outperformed the empirical methods for estimating the A-P coefficients, especially for the sites with extreme values. Further, ML-ET0 outperformed the PM-ET0 with yearly A-P coefficients but underperformed those with daily and monthly ones. This study indicates an exciting potential for combining machine learning with physical models for estimating ET0. However, we found that using the A-P coefficients with finer time scales is unnecessary to deal with the missing Rs measurements. 相似文献
180.
利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1~5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。 相似文献