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1.
2.
Cross-shore migratory behavior of nearshore sandbars is commonly studied with nearshore bathymetric-evolution models that represent underlying processes of hydrodynamics and sediment transport. These models, however, struggle to reproduce natural cross-shore sandbar behavior on timescales of a few days to weeks and have uncertain skill on longer scales of months to years. One particular concern for the use of models on prediction timescales that far exceed the timescale of the modeled processes is the exponential accumulation of errors in the nonlinear model equations. The relation between cross-shore sandbar migration, sandbar location and wave height has previously been demonstrated to be weakly nonlinear on timescales of several days, but it is unknown how this nonlinearity affects the predictability of long-term (months to years) cross-shore sandbar behavior. Here we study the role of nonlinearity in the predictability of sandbar behavior on timescales of a few days to several months with data-driven neural network models. Our analyses are based on over 5600 daily-observed cross-shore sandbar locations and daily-averaged wave forcings from the Gold Coast, Australia, and Hasaki, Japan. We find that neural network models are able to hindcast many aspects of cross-shore sandbar behavior, such as rapid offshore migration during storms, slower onshore return during quiet periods, seasonal cycles and annual to interannual offshore-directed trends. Although the relation between sandbar migration, sandbar location and wave height is nonlinear, sandbar behavior can be hindcasted accurately over the entire lifespan of the sandbars at the Gold Coast. Contrastingly, it is difficult to hindcast the long-term offshore-directed trends in sandbar behavior at Hasaki because of exponential accumulation of errors over time. Our results further reveal that during periods with low-wave conditions it becomes increasingly difficult to predict sandbar locations, while during high waves predictions become increasingly accurate. 相似文献
3.
Predictability of Interannual Variability in the Kuroshio Transport South of Japan Based on Wind Stress Data over the North Pacific 总被引:1,自引:3,他引:1
It is expected that a roughly two-year forecast of the Kuroshio transport variation can be made from a past record of wind
stress data over the ocean, since it takes nearly ten years for the first-mode baroclinic Rossby wave to traverse the entire
basin in the midlatitude North Pacific (∼30°N). We therefore investigated the predictability using an ocean general circulation
model driven by the wind stress data from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric
Research (NCEP/NCAR) reanalysis. Referring to a hindcast experiment as the control run, we carried out fifteen forecast experiments,
the initial conditions of which are taken from the hindcast experiment at intervals of two years during the period from the
end of 1969 to the end of 1997. Each of the forecast experiments is driven only by wind stress in the year preceding each
experiment. The forecasted Kuroshio transport anomaly south of Japan agrees better with the hindcasted one during the first
two years of the forecast in most cases. In some cases, however, significant disagreements occur, most of which are likely
due to larger unpredictable variations caused by wind stress anomalies near Japan. At the end of forecast year 2, the anomaly
correlation coefficient is about 0.7, and rms of the forecast error is smaller than rms of the hindcasted anomaly. These results
indicate that the prediction of the interannual variability in the Kuroshio transport could be made two years in advance at
a statistically significant level.
This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
4.
利用中国科学院大气物理研究所9层大气环流模式(IAP9L AGCM)对夏季气候进行了30年( 1970~1999年)集合回报试验,并采用统计学分析方法对跨季度夏季短期气候的可预测性问 题进行了初步探讨. 结果表明,该模式对对流层中、高层大气环流的预测能力强于低层,位 势高度场和表面气温的可预测性最大,而降水的可预测性则相对较小. 对流层中、高层位势 高度场的可预测性基本呈带状分布,越靠近赤道可预测性越高;而降水的可预测性基本局限 于赤道东太平洋及热带个别区域. 由此可见,降水的预测极为困难和复杂,订正系 统的研究和寻找新的预报物理因子非常重要. 相似文献
5.
BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析 总被引:6,自引:3,他引:3
本文利用国家气候中心(BCC)第二代季节预测模式系统历史回报数据,从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能,并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比,重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示,BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式,特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进,可以通过激发太平洋—北美型(PNA)、东亚—太平洋型(EAP)等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明,厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源,BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征,从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看,BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力,特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此,进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。 相似文献
6.
根据室内岩石变形声发射实验结果,计算了声发射序列的地震非均匀度GL值,并以此探讨了岩石破裂失稳的可预测性。在双轴压缩、等速率加载条件下,含障碍体断层、挤压雁列断层和Ⅲ型剪切断层等非连续岩石标本在临近滑动失稳前,声发射活动均出现了显著的均匀—非均匀的状态变化,表现为GL值出现持续大于1的异常变化,GL值异常的位置与破裂成核部位相重合,并与断层走向一致;改变统计窗长、窗内分割数及能级统计下限计算声发射序列的GL值,结果表明,GL值计算结果具有一定的稳定性。综合分析认为,地震非均匀度(GL值)可以较好地刻画岩石失稳前夕因破裂成核导致的声发射活动在时间分布上的状态变化,GL值持续异常是岩石失稳的显著性标志,对预测岩石失稳具有较好的指示意义。 相似文献
7.
该文系统地介绍了国内外评估月、季尺度短期气候预测结果的方法 ,比较了相关系数(R)、预报技巧分 (S)和准确率 (P)的特点 ,并对当前国内外气候预测业务水平进行了分析 ,着重对大气环流、气温、降水及 ENSO的预测水平进行了评估 ,指出国内外月、季尺度的降水预报的水平目前在 55%~ 60 %左右 ,对 ENSO的发生、结束和强度的预报水平有限 .文中探讨了短期气候预测的可预报性问题 ,提出月、季尺度气候预测的可预报性的理论上限可能为 6~ 1 2月 ,准确率在 80 %~ 85%之间 . 相似文献
8.
夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验,分析了其对1960~2005年夏季亚洲对流层中上层温度(以200~500 hPa厚度替代,简称对流层温度)年际变率的预测结果,发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧,可以合理回报其前两个EOF(Empirical Orthogonal Function)主导模态(EOF1、EOF2),只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常,模式集合平均预测的第一模态主成分(PC1)和第二模态主成分(PC2)与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO(El Ni?o–Southern Oscillation)发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列,进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常,模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数,对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子,建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型,交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1,既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关,又能被模式合理预测,可以作为我国中高纬度地区,特别是东北地区降水的重要预测因子之一。 相似文献
9.
10.