全文获取类型
收费全文 | 223篇 |
免费 | 26篇 |
国内免费 | 27篇 |
专业分类
测绘学 | 60篇 |
大气科学 | 22篇 |
地球物理 | 38篇 |
地质学 | 74篇 |
海洋学 | 15篇 |
天文学 | 22篇 |
综合类 | 24篇 |
自然地理 | 21篇 |
出版年
2024年 | 3篇 |
2023年 | 4篇 |
2022年 | 8篇 |
2021年 | 8篇 |
2020年 | 11篇 |
2019年 | 6篇 |
2018年 | 12篇 |
2017年 | 13篇 |
2016年 | 11篇 |
2015年 | 9篇 |
2014年 | 10篇 |
2013年 | 8篇 |
2012年 | 8篇 |
2011年 | 17篇 |
2010年 | 12篇 |
2009年 | 8篇 |
2008年 | 13篇 |
2007年 | 11篇 |
2006年 | 9篇 |
2005年 | 10篇 |
2004年 | 7篇 |
2003年 | 8篇 |
2002年 | 15篇 |
2001年 | 6篇 |
2000年 | 4篇 |
1999年 | 7篇 |
1998年 | 3篇 |
1997年 | 7篇 |
1996年 | 3篇 |
1995年 | 3篇 |
1994年 | 11篇 |
1993年 | 3篇 |
1992年 | 2篇 |
1988年 | 3篇 |
1987年 | 1篇 |
1986年 | 1篇 |
1957年 | 1篇 |
排序方式: 共有276条查询结果,搜索用时 250 毫秒
1.
2013年7月31日~8月1日陕西关中盆地爆发了一次强飑线灾害性天气过程,为揭示此次飑线生命史期间对定点地形变观测的影响特征与机理,本文结合多普勒天气雷达和气象资料,系统分析了关中盆地内4个地形变观测数据。结果表明:(1)飑线过境时的短时气压突变是造成定点地形变的主要原因,引起最大的地倾斜和地应变分别达9.70×10~(-3″)和21.02×10~(-9);(2)气压变幅与地形变的弹性响应量具有较好的线性关系,二者持续时间较一致,为2~4h,其中,钻孔体应变的动态气压系数达4.04×10~(-9)/h Pa;(3)宝鸡、乾陵和华阴台对飑线的响应能力较好,西安台则较差;(4)除水管仪外,垂直摆、洞体应变和钻孔体应变等对飑线的响应均较为灵敏。上述结果有助于合理识别和科学推定飑线所导致定点地形变异常变化的物理本质,进而减少实际业务中的误判;同时,还能为定点地形变观测台站的科学选址、仪器的优化布设及不同空间尺度大气负荷模型的实证等提供重要的参考依据。 相似文献
2.
3.
4.
5.
根据人口普查数据资料,运用数理统计分析方法对河南省老龄人口的分布及其变动、人口密度及其变化趋势等进行分析。河南乡村老龄人口仍占多数,但其分布重心正逐步向城镇转移;各地区老龄人口规模相差较大且分异明显,同时,地区间老龄人口密度差异悬殊,增长变化差距很大;老龄人口分布虽存在地区差异,但发展变化总的趋势是人口老龄化、高龄化加速发展,养老服务需求增大。建立科学合理的社会养老服务体系是当前应对人口老龄化、保障和改善民生的必然要求。 相似文献
6.
扬子陆核黄陵地区发育较为完整的太古宙—古元古代片麻岩、表壳岩组合(即崆岭杂岩),前人调查研究认为南北黄陵Ar-Pt1具有一致的物质组成和地质演化过程。笔者分别对南北黄陵太古宙花岗质片麻岩进行锆石年代学研究发现,北黄陵2件样品(HL013-1、HL013-2)均存在大量锆石发育岩浆核-变质边结构,都获得~2.8 Ga原岩结晶年龄和~2.0 Ga变质年龄;而南黄陵1件样品(HL005-3)以具振荡环带结构的岩浆锆石为主,仅获得~2.9 Ga原岩结晶年龄。结合前人研究成果发现,~2.0 Ga的变质年龄在北黄陵太古宙—古元古代的花岗片麻岩、表壳岩中广泛发育,而在南黄陵相似建造中均未获得,一定程度上说明北黄陵地区广泛遭受~2.0 Ga的区域变质作用而南黄陵不发育,南北黄陵在古元古代可能处在不同地块或者同一地块不同部位。2.1~1.6 Ga的构造岩浆事件的分布特点说明扬子陆块可能存在多条古元古代造山带,扬子陆块古元古代以多块体拼贴为特点,广泛记录2.1~1.6 Ga的构造岩浆事件说明扬子陆块是全球哥伦比亚超大陆的重要组成部分。 相似文献
7.
9.
Bo FU Jingyi LI Thomas GASSER Philippe CIAIS Shilong PIAO Shu TAO Guofeng SHEN Yuqin LAI Luchao HAN Bengang LI 《大气科学进展》2022,39(8):1217-1228
Individual countries are requested to submit nationally determined contributions (NDCs) to alleviate global warming in the Paris Agreement. However, the global climate effects and regional contributions are not explicitly considered in the countries’ decision-making process. In this study, we evaluate the global temperature slowdown of the NDC scenario (?T = 0.6°C) and attribute the global temperature slowdown to certain regions of the world with a compact earth system model. Considering reductions in CO2, CH4, N2O, BC, and SO2, the R5OECD (the Organization for Economic Co-operation and Development in 1990) and R5ASIA (Asian countries) are the top two contributors to global warming mitigation, accounting for 39.3% and 36.8%, respectively. R5LAM (Latin America and the Caribbean) and R5MAF (the Middle East and Africa) followed behind, with contributions of 11.5% and 8.9%, respectively. The remaining 3.5% is attributed to R5REF (the Reforming Economies). Carbon Dioxide emission reduction is the decisive factor of regional contributions, but not the only one. Other greenhouse gases are also important, especially for R5MAF. The contribution of short-lived aerosols is small but significant, notably SO2 reduction in R5ASIA. We argue that additional species beyond CO2 need to be considered, including short-lived pollutants, when planning a route to mitigate climate change. It needs to be emphasized that there is still a gap to achieve the Paris Agreement 2-degree target with current NDC efforts, let alone the ambitious 1.5-degree target. All countries need to pursue stricter reduction policies for a more sustainable world. 相似文献
10.
高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model) (STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明:① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高(OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS);经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。 相似文献