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1.
利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。 相似文献
2.
以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,FNN模型对桂林站、梧州站、龙州站、玉林站共4个站点预报的平均绝对误差最小,总体预报精度最好,MR预报模型则对南宁站有较好的预报能力,SVM模型预报效果总体偏差.对于6级以上大风的TS评分、命中率、空报率和预报偏差等4个评估指标的统计,FNN模型的预测精度最高且相对稳定,MR方案次之,SVM在三种方案中预报效果最差.FNN方法对广西台风期间地面日极大风速的预报有较好的参考作用. 相似文献
3.
利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型(预报方程和消空方程),最后进行数据的回代检验。结果表明:对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。 相似文献
4.
利用常规地面高空观测资料、地面自动站资料、NCEP 1°×1°再分析资料、卫星云图、多普勒天气雷达资料等,对2017年秋季发生在河北省中部的一次由飑线引发的雷暴大风天气进行分析。结果表明:本次雷暴大风过程发生在高空冷涡底部,槽后冷空气与低层暖平流叠加配合地面冷锋的有利天气背景下,由飑线回波直接造成。环境条件中水汽和热力达到了中国华北地区产生强雷暴大风的平均值,大气温度直减率和垂直风切变比夏季更适宜,但能量不如夏季充足。飑线的强度、形态与夏季产生雷暴大风的雷达回波特征无异,但依据低层径向速度大值区预警秋季飑线大风需提高阈值。秋季飑线过程中地面同样伴随风场辐合、雷暴高压等中尺度系统,冷池密度流作用有利于地面大风产生。 相似文献
5.
利用常规观测、加密自动气象站、三维闪电定位仪、天气雷达和地基微波辐射计资料等,对湖北冷季(2014年11月)发生的3次高架雷暴过程进行了分析。(1)3次过程发生在地面冷锋后部地面冷气团中,主要以短时强降水和频繁的雷电活动为主,是典型的冷季“高架雷暴”,对流区位于地面冷锋后部500 km左右。(2)地面到925 hPa的冷垫,迫使暖湿气流爬升,在925 hPa逆温层附近触发对流,冷垫之上西南暖湿气流越强,对流越旺盛,雷达径向速度剖面可以明显看到1 km之下的冷垫。(3)冷季高架雷暴雷电活动剧烈,CG(地闪)占总闪比例60%以上,而+CG则占CG的40%左右,闪电频次和降水有很好的时空对应关系,CG出现在较强降水中心附近及周围,IC和CG突增对降水均有一定的时间提前量。CG更靠近强回波中心,且和≥30 dBZ的回波位置对应较好,IC则分布在雷暴单体外侧回波强度≥15 dBZ的区域。0 ℃等温线以上的(最大)回波强度达到43 dBZ以上或者18 dBZ回波顶高超过7.5 km是湖北冷季高架雷暴是否发生雷电的重要预警因子。(4)地基微波辐射计温度、湿度廓线和探空曲线基本吻合,可以看到明显的冷垫、逆温层及西南急流。基于微波辐射计资料计算的不稳定指数变化特征对冷季高架雷暴的短临预报有重要的实际应用价值。当A指数、TT指数、K指数和T850-500出现快变抖动时,伴随抖动加剧可以判断将会有雷暴天气发生,当波动曲线开始下降并变得平稳,表示雷暴减弱消亡;θse 850在雷暴出现后跃增并在320 K附近抖动,雷暴结束后下落到290 K的平稳状态;Td850在雷暴活跃阶段近乎为0 ℃;T850-500在雷暴发生前是一个缓慢下降的过程,雷暴结束后大气趋于稳定。 相似文献
6.
利用常规气象观测资料、区域自动气象站加密观测资料和GFS 0.25°×0.25°逐6 h的分析场数据以及多普勒雷达、风廓线等资料,通过背景形势场分析、物理量诊断分析和中尺度分析,对2018年3月4日发生在华东地区的强飑线天气过程进行了诊断分析。结果表明,这次过程具有发生时间(季节)早、移速快、范围广、致灾强等特点,是一次比较少见的早春(冬末)十分强烈的飑线天气过程,是在高空急流辐散区、低空西南急流轴前端、低涡南侧的暖区中发展起来的。飑线过程的地面要素变化十分剧烈,地面有强冷池,与飑线前暖空气之间构成了强的水平温度梯度,致使飑线强度更强;飑线经过时气压涌升所形成的雷暴高压、强气压梯度以及飑线的快速移动均有利于地面极端大风的出现。飑线发展过程中观测到弓形回波、超级单体等强天气系统。中高层动量下传和光滑湖面、喇叭口、狭管效应等特殊地形对于大风的增强效应比较显著,这些因素也加剧了地面极端大风的形成。 相似文献
7.
暖区暴雨强度大且降水集中,可造成严重气象灾害。利用四川盆地实况降水和7部天气雷达资料,分析了2012—2017年28次暖区暴雨过程的降水特征,按超过20 mm·h-1降水站数的突增,将暖区暴雨的雷暴群分为初生阶段和成熟阶段,根据不同降水类型成熟前后的雷达回波特征,将雷暴群分为3种类型,3类回波特征差异明显,雷暴的长时间生消、合并以及传播作用使暖区暴雨降水强度大、范围广。在28次暖区暴雨过程中,四川盆地西北部出现次数最多,持续时间最长,回波基本呈现东北—西南向,与四川盆地西部龙门山脉走向基本一致,地形(产生偏东风)抬升在暖区暴雨的发生发展中起关键作用。对3类雷暴群质心高度、顶高、最大回波强度等要素的统计显示,不同类型雷暴群在初生阶段和成熟阶段的概率密度曲线存在双峰和单峰等结构特征。利用雷暴群的多个参数构建暖区暴雨分类识别的特征向量,并采用随机森林机器学习方法进行识别,取得较好效果。 相似文献
8.
9.
2019年3月21日21:13 (北京时),广西桂林市临桂区国家气象观测站录到60.3 m·s-1极端大风,打破了广西气象站建站以来的历史极值。综合利用多种观测资料对临桂极端大风的发展演变和成因进行详细分析,结果表明:(1)地面锋前暖区对流在移近临桂站时地面冷空气的适时入侵促进其发展成超级单体风暴,其产生的下击暴流击中临桂测站造成极端大风。(2)雷达回波表明该超级单体具有明显的钩状回波、中层径向辐合、近地面强辐散及反射率因子核心下降等雷达特征;风暴垂直方向流场结构表现为上面是反气旋性旋转或辐合、中间为径向速度辐合、底下为气旋性旋转。(3)中层径向辐合加强导致中气旋旋转性加大、直径减小、厚度增加,近地面层的强中气旋对下击暴流有加强作用。(4)环境条件分析表明临桂上空具有极好的产生雷暴大风的环境条件和发展成超级单体风暴的潜势。(5)极端雨强与极端大风相伴出现,表明降水拖曳作用是极端大风产生原因之一;在地形作用下冷空气大风对极端大风形成有叠加效应。 相似文献
10.
根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。 相似文献