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901.
贵州省是我国的铝资源大省,然而当前贵州铝工业蓬勃发展的背后,不仅面临铝土矿资源紧缺压力,而且铝工业发展水平甚至落后于没有铝土矿资源支撑的其它省区。通过对贵州铝土矿资源开发与利用的分析找到了原因,并从发展生态矿业,建立现代矿业发展模式的角度,提出了保障贵州省铝土矿资源可持续利用及建立生态文明的策略。 相似文献
903.
904.
本文尝试结合土地利用数据的特点,利用组件技术实现扩展ArcG IS的土地利用数据综合功能模块,建立土地利用面状数据综合数学模型,并提出了由对面进行处理转化为对拓扑公共边进行处理的数据模型,较为满意地解决了一般的面状化简算法会产生间隙和重叠的难题。 相似文献
905.
906.
运用水文地质学理论,分析了塔里木盆地地下水资源特征,探讨了其开发利用现状及存在的问题,提出了地下水资源可持续利用对策,为该区优化配置水资源及合理开采利用地下水资源提供决策帮助,并为我国西部地区其它资源的合理开发利用提供参考。 相似文献
907.
以山东省淄博市1981-2005年城市建设用地统计数据为研究基础,运用主成分分析法和定性分析法,研究该地区城市建设用地扩展的特征和影响机制。1980年以来淄博市城市建设用地分为平稳扩展、加速扩展和快速扩展3个时期。淄博市城市建设用地扩展的主要影响因素是制度改革、经济发展和人口增长。国家财税、土地等制度改革影响了经济的发展,而经济发展是城市建设用地扩展的根本驱动力。 相似文献
908.
黔西县官寨井田煤层气地质特征及开发地质评价 总被引:1,自引:0,他引:1
官寨井田位于贵州省黔西县南部,含丰富的煤炭资源。为查明井田内煤层气分布特征和开发潜力,从构造、围岩、煤层埋深、水文地质等方面分析了煤层气赋存地质条件及煤赋层特征,认为井田内主要煤层4、9号煤均为无烟三号煤,煤层厚度大(主要煤层总厚度为13.20~21.30m),煤层气含量大,4号煤为9.08~24.30m^3/t,9号煤为14.95~24.90m^3/t,煤层顶底板岩性渗透率低,透气性弱,有利于煤层气富集。井的中北部煤层气赋存条件好,含气量在13m^3/t以上,最高可达24.9m/t,是今后煤层气开发的首选地段。区内煤层气总资源量丰富,煤层埋藏适中,地理位置有一定区位优势,交通便利,煤层气的开发利用将会取得较好的社会和经济效益。 相似文献
909.
为探求未来气候变化对我国东北玉米品种布局的影响,基于玉米生产潜力和气候资源利用率,结合区域气候模式输出的2011—2099年RCP_4.5,RCP_8.5两种气候背景气象资料和1961—2010年我国东北地区91个气象站的观测数据,分析了未来气候变化情况下,东北玉米品种布局、生产潜力、气候资源利用率的时空变化。结果表明:未来东北地区玉米可种植边界北移东扩,南部为晚熟品种,新扩展区域以早熟品种为主,不能种植区域减少。未来玉米生产潜力为南高北低,增加速率均高于历史情景,水分适宜度最低,而历史情景下温度是胁迫玉米生产的关键因子。未来东北玉米对气候资源利用率整体下降,其中RCP8.5情景利用率最低。 相似文献
910.
Air transportation in China: Temporal and spatial evolution and development forecasts 总被引:1,自引:1,他引:0
This paper analyses the features and dynamic changes of the spatial layout of air transportation utilization among different provinces in China. It makes use of data for the airport throughput and socio-economic development of every province throughout the country in the years 2006 and 2015, and employs airport passenger and cargo throughput per capita and per unit of GDP as measures of regional air transportation utilization, which is significant for refining indicators of regional air transportation scale and comparing against them. It also analyzes the spatial differences of coupling between the regional air transportation utilization indicators and the key influencing factors on regional air transportation demand and utilization, which include per capita GDP, urbanization rate, and population density. Based on these key influencing factors, it establishes a multiple linear regression model to conduct forecasting of each province’s future airport passenger and cargo throughput as well as throughput growth rates. The findings of the study are as follows: (1) Between 2006 and 2015, every province throughout the country showed a trend of year on year growth in their airport passenger and cargo throughput per capita. Throughput per capita grew fastest in Hebei, with a rise of 780%, and slowest in Beijing, with a rise of 38%. Throughput per capita was relatively high in western and southeastern coastal regions, and relatively low in northern and central regions. Airport passenger and cargo throughput per unit of GDP showed growth in provinces with relatively slow economic development, and showed negative growth in provinces with relatively rapid economic development. Throughput per unit of GDP grew fastest in Hebei, rising 265% between 2006 and 2015, and Hunan had the fastest negative growth, with a fall of 44% in the same period. Southwestern regions had relatively high throughput per unit of GDP, while in central, northern, and northeastern regions it was relatively low. (2) Strong correlation exists between airport passenger and cargo throughput per capita and per capita GDP, urbanization rate, and population density. Throughput per capita has positive correlation with per capita GDP and urbanization rate in all regions, and positive correlation with population density in most regions. Meanwhile, there is weak correlation between airport passenger and cargo throughput per unit of GDP and per capita GDP, urbanization rate, and population density, with positive correlation in some regions and negative correlation in others. (3) Between 2015 and 2025, it is estimated that all provinces experience a trend of rapid growth in their airport passenger and cargo throughput. Inner Mongolia and Hebei will see the fastest growth, rising 221% and 155%, respectively, while Yunnan, Sichuan, and Hubei will see the slowest growth, with increases of 62%, 63%, and 65%, respectively. 相似文献