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41.
Polynomial chaos expansions (PCEs) have been widely employed to estimate failure probabilities in geotechnical engineering. However, PCEs suffer from two deficiencies: (a) PCE coefficients are solved by the least-square minimization method which easily causes overfitting issues; (b) building a high order PCE is often computationally expensive. In order to overcome the aforementioned drawbacks, the Bayesian regression technique is employed to evaluate PCE coefficients, which not only provides a sparse solution but also avoids overfitting. With the aid of the predictive means and variances given by Bayesian analysis, a learning function is proposed to sequentially select the most informative samples that are critical to build a PCE. This sequential learning scheme can highly enhance the computational efficiency of PCEs. Besides, importance sampling (IS) is incorporated into the sequential learning (SL)-PCEs to deal with geotechnical problems with small failure probabilities. The proposed method of SL-PCE-IS is applied to three illustrative examples, which shows that the improved PCE method is more effective and efficient than the common PCEs method, leading to accurate estimations of small failure probabilities using fewer training samples.  相似文献   
42.
This paper assesses linear regression‐based methods in downscaling daily precipitation from the general circulation model (GCM) scale to a regional climate model (RCM) scale (45‐ and 15‐km grids) and down to a station scale across North America. Traditional downscaling experiments (linking reanalysis/dynamical model predictors to station precipitation) as well as nontraditional experiments such as predicting dynamic model precipitation from larger‐scale dynamic model predictors or downscaling dynamic model precipitation from predictors at the same scale are conducted. The latter experiments were performed to address predictability limit and scale issues. The results showed that the downscaling of daily precipitation occurrence was rarely successful at all scales, although results did constantly improve with the increased resolution of climate models. The explained variances for downscaled precipitation amounts at the station scales were low, and they became progressively better when using predictors from a higher‐resolution climate model, thus showing a clear advantage in using predictors from RCMs driven by reanalysis at its boundaries, instead of directly using reanalysis data. The low percentage of explained variances resulted in considerable underestimation of daily precipitation mean and standard deviation. Although downscaling GCM precipitation from GCM predictors (or RCM precipitation from RCM predictors) cannot really be considered downscaling, as there is no change in scale, the exercise yields interesting information as to the limit in predictive ability at the station scale. This was especially clear at the GCM scale, where the inability of downscaling GCM precipitation from GCM predictors demonstrates that GCM precipitation‐generating processes are largely at the subgrid scale (especially so for convective events), thus indicating that downscaling precipitation at the station scale from GCM scale is unlikely to be successful. Although results became better at the RCM scale, the results indicate that, overall, regression‐based approaches did not perform well in downscaling precipitation over North America. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
43.
利用毕节2010-2019年观测资料,分析不同天气现象下日最高气温特征,建立高温模型,并对近5 a 24 h高温进行检验,得出如下结论:(1)毕节高温日变化在夏季最稳定,春季波动最大。气温日较差晴天最大,阴天最小,多云时略大于阴间多云。(2)毕节8~10成云出现频率高达65.7%,夏季晴天频率波动大,春、夏季多云频率较高,且按天气现象分类统计月平均高温时,其峰值均出现在7月。(3) 24 h高温预报准确率月、季变化特征明显,夏季准确率最高,较最低的冬季高出21.4%,在区别天气现象的情况下,阴雨天时预报准确率最高,多云时最低,其中12月多云时最低为25%。(4)回归模型分析发现不同季节同种天气现象24 h高温预报影响因子权重差异明显,日照时数和平均本站气压对模型影响程度较高。不同季节晴天影响因子差异最大,拟合效果最好时段在夏季,平均估计误差为1.2℃,估计误差最大在冬季,平均估计误差为1.7℃。  相似文献   
44.
云量对祁连山老虎沟12号冰川表面能量平衡的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
为探讨云量对冰川表面能量平衡(SEB)的影响,利用架设在老虎沟12号冰川(简称12号冰川)消融区(4 550 m a.s.l.)的自动气象站资料,结合能量平衡模型计算各能量分量并分析其季节变化,通过云量参数化方案获取云量因子并量化其对冰川表面能量收支的影响。结果表明:净短波辐射为冰川表面主要的能量来源(92%),净长波辐射为主要能量支出(61%),二者均受云量影响,但云的短波辐射效应更强(-37 W?m-2)。云量通过影响辐射收支和湍流通量进而影响冰川表面能量收支,随云量的增加,冰川表面获得的能量减少,冰川消融速率降低。与其他区域的冰川表面能量收支对比,除地理位置、反照率、气温等因素外,海拔和云量的影响也非常显著。  相似文献   
45.
位于幕阜山岩体西南缘的仁里稀有金属矿田是近年来华南地区新发现的一处重要花岗伟晶岩型稀有金属矿产地,铌钽矿体赋存于岩体内外接触带伟晶岩中,具有明显成矿分带性.文章选取仁里矿床岩体内接触带36号伟晶岩脉为研究对象,开展伟晶岩的地球化学及云母Ar-Ar年代学研究,探讨其与花岗岩围岩成因关系及岩体内接触带伟晶岩的成岩成矿时代,以丰富仁里矿田稀有金属成矿作用研究.研究表明,36号伟晶岩具高硅(w(SiO2)为72.87%~76.21%)、高铝(w(Al2O3)为13.69%~15.14%)、低钙镁铁、相对富碱(w(Na2O+K2O)为6.59%~8.33%)、(高钾)钙碱性及过铝质特征;微量元素总体富集Nb、Ta、Hf、U等高场强元素(HFSE),相对亏损Ba、Sr等离子亲石元素(LILE);稀土元素总量(ΣREE)13.95×10-6~71.63×10-6,轻稀土元素富集,重稀土元素亏损,具壳源特征.白云母Ar-Ar坪年龄为早白垩世(136.6±1.4)Ma,成矿作用发生于仁里矿田稀有金属大规模成矿的早阶段.地球化学及矿物学特征显示,36号伟晶岩与花岗岩围岩具有良好的演化关系,结合野外观察现象及成岩年龄,认为36号伟晶岩为花岗质岩浆侵位后残余岩浆结晶分异的产物,母岩为中粗粒片麻状黑云母二长花岗岩.  相似文献   
46.
四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010—2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1 213个)。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.980)。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。  相似文献   
47.
国家铀资源评价(NURE)计划实现了覆盖美国本土和阿拉斯加的1∶250000 NTMS图幅航空γ能谱测量和航磁测量,通过简要回顾该计划历程,重点针对NURE中航空地球物理勘查(航空γ能谱和航磁测量),讨论了航空地球物理勘查中测量技术、数据处理及解释方法等。NURE航空测量在铀矿勘查和辐射环境评价、洲际航空地球物理编图等领域发挥了巨大作用,产生了意义深远的影响。在总结NURE航空测量经验和做法的基础上,针对我国航空γ能谱测量勘查现状,建议从国家层面进行顶层设计,尽快实施我国陆域范围内的航空γ能谱和航磁框架性测量,实现对我国陆域航空γ能谱测量全覆盖,建设具有中国特色的航空γ能谱测量与监测体系。  相似文献   
48.
在资源储量估算的过程中,矿石小体重的准确与否将直接影响到资源储量估算的客观程度。对矿石小体重的准确预测将需要通过大量的统计分析工作,传统的方法是利用矿石小体重的算术平均值进行估算矿床资源储量,并没有考虑到多矿种对矿石小体重的影响程度。本文利用Excel软件"数据分析"的"回归"功能模块,对实验室所测定的矿石小体重值与其对应品位进行二元线性回归分析,快速、准确地构建矿石体重与其品位的数学模型,从而为资源储量估算提供了更客观、更科学的矿石体重模型。  相似文献   
49.
本文以四川盆地及其周缘五峰组-龙马溪组页岩气评价为例,总结了页岩气有利区优选的储层参数、保存参数和压力系数等参数,量化了各关键参数平面分布,运用多元线性回归分析方法计算了参数权重,通过多参数加权叠加公式建立了多元线性回归模型:有利区=-0.317+0.75×埋深+0.285×TOC+0.148×RO+0.093×孔隙度-0.128×渗透率+0.201×脆性矿物-0.199×压力系数,并开展了定量化优选评价页岩气有利区工作。分析结果表明,各参数权重由大到小排序为:埋深、TOC、脆性矿物和压力系数、RO、孔隙度、渗透率,代表对含气性的影响作用依次减小。经过量化优选的有利区主要集中于四川盆地内,包括威远-自贡一线、宜宾-泸州-涪陵一线和川东区域为主,盆外的昭通、金沙、道真和黔江区域为相对有利区。该预测评价结果与四川盆地页岩气勘探实际基本相符,有利区表现形式较传统综合地质方法更清晰、直观。  相似文献   
50.
煤层气是一种备受国家重视和开发利用的非常规清洁能源,煤层气储层物性的研究对煤层气资源的评价与开发具有重要意义。以黄河北煤田煤层气开发资料为基础,结合区域地质特征,应用煤层气地质理论对煤田内10号煤煤层气储层物性特征进行了研究。研究发现:10号煤层宏观煤岩类型以半亮煤为主,煤中有机显微组分以镜质组为主,无机显微组分以黏土为主;煤的变质程度比较高,整体进入成熟阶段;10号煤层储层孔裂隙发育、渗透率较低;10煤层对甲烷的吸附能力较强;10号煤层储层压力为2.16~4.20MPa,压力梯度为0.418~0.797MPa/100m,为低压储层至常压储层;黄河北煤田呈单斜构造,10号煤层埋藏深度较深,含水性较好,有利于煤层气保存。  相似文献   
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