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101.
山东半岛南部一次沿海强降雨成因分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用常规气象观测资料、区域自动站观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和雷达探测等资料,对2012年9月21日山东半岛南部沿海强降雨过程的成因进行了天气学诊断分析,结果表明:1强降雨是在500hPa第1个西风槽过后第2个西风槽逼近的过程中产生的,850hPa以下为偏南的向岸风,且风速随时间增大,形成偏南的超低空急流,持续地向沿海输送水汽和能量,造成水汽辐合、湿度增大、对流有效位能升高。产生强降雨的水汽和不稳定能量条件远小于内陆地区。2在向岸的超低空急流的左侧产生中小尺度的涡旋和辐合上升,海岸地形抬升作用使得上升运动加强,触发对流不稳定能量释放,造成强降水。3在雷达回波中,小尺度的对流单体沿海岸线向西南方向发展,后期在日照附近的沿海形成弓状回波,向东南海区移动。  相似文献   
102.
分析印度板块与欧亚板块俯冲带、尼泊尔Ms8.1地震震中区地震构造及地震发震构造,讨论主震对余震触发及余震的时空强特征和地震对周边地区地震活动趋势的影响。初步分析认为,主边界断裂为本次地震的发震构造,属于低角度逆冲断层地震;余震分布范围与震源破裂面积和方式基本一致,具有向东迁移的时空特征;西藏定日Ms5.9、聂拉木Ms5.3地震不属于尼泊尔地震余震,是应力扰动的结果;沿俯冲带向东至喜马拉雅东构造结是大震发生的危险地段。  相似文献   
103.
根据1998~2013中国地壳运动观测网络、中国数字地震观测网络工程和中国大陆构造环境监测网络流动重力观测成果,给出了中国西藏及周边地区的重力年变率分布。结合青藏高原冰川消融和高原湖泊水位变化,估算了由陆地水储量变化引起的区域重力效应。基于50km平滑半径的高斯滤波,给出了测区内15a时间尺度的重力变化空间分布,并初步探讨了尼泊尔Ms8.1地震孕育的重力场长期背景趋势变化。结果表明:1)流动重力典型测点的时间序列表现出明显的线性变化特征,表明测点附近区域的长期重力变化以线性上升趋势为主,反映了区域重力逐年累积增加的背景效应;2)中国西藏及周边区域的重力长期变化在空间分布上具有显著的不均匀性和分区现象,这与青藏高原复杂的变形构造和动力学系统密切相关。喜马拉雅活动构造带在15a时间尺度上明显呈正重力变化趋势,可能与印度板块与欧亚板块存在的持续挤压变形引起的地下物质重新分布与调整有关,反映了大震孕育过程中地壳变形和介质变化引起的震区周围应力与能量的累积。  相似文献   
104.
基于GIS的地震应急态势标绘技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了地震应急态势标绘元素的分类体系,并设计基于此体系的态势标绘元素的可视化符号库,此符号库包括:基元符号层、单元符号层和表现符号层。研究了态势标绘元素基于GIS的显示方法与实现流程,采用基于哈希表的虚拟图层控制器实现态势符号的显示管理。建设南京市地震突发事件救灾应急平台,在平台中实现态势标绘模块。通过实际应急演练,验证了本研究的态势标绘技术的可行性和有效性。  相似文献   
105.
渭河盆地中土层场地对地震动的放大作用   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
土层场地对地震动的影响较大,建(构)筑物的选址及其抗震设防必须考虑土层场地的放大作用,以避免或减轻其震害.汶川地震中,布设在渭河盆地中的数字强震动台网共有27个台站(包括2个基岩台站和25个土层台站)获得良好的主震加速度时程.利用这些加速度时程,选择汤峪台做为参考场地,基于考虑几何衰减的传统谱比法分析研究了25个土层场...  相似文献   
106.
本文利用网川区域台网最近30多年的地震资料,计算了2008年四川汶川MS8.0地震前沿龙门山—岷山构造带的多个地震活动性参数(包括震级-频度关系中的a、6与a/6值,复发间隔丁r值),同时,计算了震前2年多的时间内ML≥3.5地震的视应力.在此基础上分析了地震活动性参数值和地震视应力的空间分布与汶川主震破裂范围、MS≥...  相似文献   
107.
2010年玉树MS7.1地震前的中长期加速矩释放(AMR)问题   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
2010年4月14日青海玉树MS7.1地震前的加速矩释放(AMR)现象的研究,对理解这次地震的孕震过程、对于时间相依的地震危险性分析(或中长期地震预测)具有重要意义.鉴于以往AMR研究中的争论,本文不刻意选取AMR分析的时空尺度,而是在已知发震时刻和震中位置情况下,对T-R-MC三维空间中矩释放指数m值的分布进行分析,...  相似文献   
108.
利用边际谱方法对2008年5月12日四川汶川地震前天基和陆基电场变化情况进行了联合分析研究,结果表明:(1)空间电场方面,由重复轨道和连续轨道电场边际谱演化看出,电离层电场从2008年4月27日左右开始,其边际谱出现了明显的增强现象(增大1~2个量级),这种现象一直持续到汶川地震发生.(2)陆基电场方面,中法合作的松山...  相似文献   
109.
This paper describes the identification of finite dimensional, linear, time‐invariant models of a 4‐story building in the state space representation using multiple data sets of earthquake response. The building, instrumented with 31 accelerometers, is located on the University of California, Irvine campus. Multiple data sets, recorded during the 2005 Yucaipa, 2005 San Clemente, 2008 Chino Hills and 2009 Inglewood earthquakes, are used for identification and validation. Considering the response of the building as the output and the ground motion as the input, the state space models that represent the underlying dynamics of the building in the discrete‐time domain corresponding to each data set are identified. The time‐domain Eigensystem Realization Algorithm with the Observer/Kalman filter identification procedure are adopted in this paper, and the modal parameters of the identified models are consistently determined by constructing stabilization diagrams. The four state space models identified demonstrate that the response of the building is amplitude dependent with the response frequency and damping, being dependent on the magnitude of ground excitation. The practical application of this finding is that the consistency of this building response to future earthquakes can be quickly assessed, within the range of ground excitations considered (0.005g–0.074g), for consistency with prior response—this assessment of consistent response is discussed and demonstrated with reference to the four earthquake events considered in this study. Inclusion of data sets relating to future earthquakes will enable the findings to be extended to a wider range of ground excitation magnitudes. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
110.
How to select a limited number of strong ground motion records (SGMRs) is an important challenge for the seismic collapse capacity assessment of structures. The collapse capacity is considered as the ground motion intensity measure corresponding to the drift‐related dynamic instability in the structural system. The goal of this paper is to select, from a general set of SGMRs, a small number of subsets such that each can be used for the reliable prediction of the mean collapse capacity of a particular group of structures, i.e. of single degree‐of‐freedom systems with a typical behaviour range. In order to achieve this goal, multivariate statistical analysis is first applied, to determine what degree of similarity exists between each selected small subset and the general set of SGMRs. Principal Component analysis is applied to identify the best way to group structures, resulting in a minimum number of SGMRs in a proposed subset. The structures were classified into six groups, and for each group a subset of eight SGMRs has been proposed. The methodology has been validated by analysing a first‐mode‐dominated three‐storey‐reinforced concrete structure by means of the proposed subsets, as well as the general set of SGMRs. The results of this analysis show that the mean seismic collapse capacity can be predicted by the proposed subsets with less dispersion than by the recently developed improved approach, which is based on scaling the response spectra of the records to match the conditional mean spectrum. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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