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1.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。  相似文献   
2.
Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.  相似文献   
3.
介绍了自主导航的轨道确定及时间同步观测方程。以北斗仿真全星座为对象,通过采用仿真星间及卫星与地面锚固站间观测值,进行了60 d自主导航解算,分别探讨了锚固站数量及锚固站观测连续性对北斗卫星导航系统(BDS)3类卫星自主导航精度的影响。结果表明:锚固站数量及观测连续性对RERR及CERR无影响;加入1个锚固站即可显著改进URE结果精度,继续增加锚固站数量虽然可进一步提高URE精度但其改进效果有限;锚固站观测中断时间越长,其对应自主导航精度越低。因此,在BDS自主导航运行模式下应保持较高的锚固站观测频次以保证自主导航精度;另外,锚固站数量及观测连续性对北斗系统3类卫星自主导航精度的影响无显著差异。  相似文献   
4.
以标准化降水蒸散指数(SPEI)作为评估指标,基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据,采用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征,并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系,进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明:渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解,渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型,分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型;同时,大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系,对该区域内干旱变化有较强的影响。  相似文献   
5.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
6.
利用北天山地区2016~2019年观测的4期流动重力观测资料,分析研究一年尺度的重力场动态变化特征,并利用小波分析方法,将不同场源深度的重力异常进行分离。通过功率谱分析,获取各阶小波重力细节对应的场源深度。研究结果表明,2017年8月9日精河MS6.6地震前,震中位于负值集中区,四阶小波重力细节显示震中附近出现明显的四象限分布;2020年1月16日库车MS5.6地震前,震中位于负值区,小波重力细节整体量值较小;功率谱估算的场源近似深度与2次地震的震源深度相近。  相似文献   
7.
基于阿拉山口、精河、博乐、温泉4个气象站点1960-2013年地面观测气象数据,采用Penman-Monteith公式、Mann-Kendall检验、小波分析、主成分相关分析等方法分析艾比湖绿洲湿地年及季节潜在蒸散量及地表湿润度的特征变化及定量化成因,以期为艾比湖绿洲湿地区域的水资源科学配置提供科学依据。结果表明:(1)1960-2013年,艾比湖绿洲湿地年平均潜在蒸散量为1 063.52mm,夏季值最大为552.3 mm,冬季最小为25.3 mm,年平均潜在蒸散量以12.68 mm·(10a)-1的速率递减,各季节潜在蒸散变化趋势与年变化一致,夏季表现最明显;(2)Mann-Kendall检验表明,年均和春、夏、秋潜在蒸散量显著性突变时间分别是1991年、1994年、1994年和1993年,冬季不存在突变,显著性突变均发生在21世纪90年代,地表湿润度年突变时间为1985年;(3)艾比湖绿洲湿地潜在蒸散量及地表湿润度存在明显的周期变化,主震荡周期分别为29 a和21 a,以多、少交替发生,具有全域性;(4)风速是年及季节潜在蒸散量的主导因素,地表湿润度变化的主导因素是降水量和相对湿度。  相似文献   
8.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。  相似文献   
9.
The special interest produced by near-field directivity records and their effect on structural response has given a new significance in the velocity time history, its pulse-like content, and relevant parameters and indices. Recent research has shown that directivity pulses inherent in these records govern the linear and the nonlinear response of a wide range of structures. Based on this observation, it is suggested in this paper that a truncated ground motion, limited to the duration of the predominant velocity pulse, can be efficiently used to predict the structural response, instead of the base motion with the total duration, reducing significantly the required runtimes. The proposed methodology is verified for a series of medium to high rise reinforced concrete buildings, for which nonlinear time-history analyses are performed for a vast suite of pulse-like near-field records applied as base excitations with their total duration and the proposed truncated one. Comparison of the results for the response displacements and forces shows very good agreement, permitting the acceptance of the pulse duration as the efficient strong motion time interval of the original record, which determines the response and, thus, it can be used for nonlinear structural analyses.  相似文献   
10.
对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。  相似文献   
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