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61.
风廓线雷达(wind profile radar,WPR)因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法(WPR-HW),并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法(WIND)风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。 相似文献
62.
上海市风险投资企业的空间分布与“技术—资本”地理邻近性 总被引:3,自引:0,他引:3
风险投资企业与“标的”产业、金融行业存在紧密关联,表现为“技术—资本”的耦合性联系。该特征如何映射在空间上,尤其是经济密度较高的城市内部空间,对于理解区位的重要性及其空间尺度一致性具有启示。以上海市街区为基本研究单元,选取2005年和2015年两个时间截面,运用核密度估计、时序稳定性“热点”和空间Tobit模型分析方法,从中外资比较视角探讨风险投资企业的空间分布与“技术—资本”地理邻近性。研究表明:① 中外资企业分别呈现单中心和多中心集聚格局,以及“面域扩散”和“点域扩散”趋势,并均表现出邻近“技术”与“资本”的分布特征;② 风险投资企业的“资本”地理邻近性超越“技术”地理邻近性,并在“技术”地理邻近性中,风险投资企业与高科技产业的地理邻近关系超越新创企业。同时,中外资企业的“技术—资本”地理邻近性差异主要体现在,中资企业的“资本”地理邻近性强于外资企业,外资企业的“技术”地理邻近性偏重于“技术”中的创业层面,而中资企业则偏重于“技术”中的高科技产业层面。③ 随时间的变化,中外资企业具有不同的区位模式偏好及时间演变特征,但“资本”地理邻近型、“技术”地理邻近型、“技术—资本”地理邻近型和自身集聚型这四类典型区位模式始终稳定存在。研究认为促进区位内部企业间的多维邻近性和互动联系,对基于“知识和风险资本”的创新集群和创新空间发展具有重要的实践意义。 相似文献
63.
利用常规资料、自动气象站、风廓线、ERA Interim 0.25°×0.25°再分析资料、EC-thin和TJwrf模式结果,对2017年11月23日夜间渤海突发性大风成因进行了诊断分析,并探讨短期时效的预报失败原因及订正思路。研究表明:(1)高空动量下传是风速快速增长的原因,较强的高层动量下传及风速垂直切变明显增强了近地层风速的突发性和对流性;(2)大风过程冷平流强度的增强直接造成地面增压,前期增温使冷锋过境时锋区强度加大地面气压梯度加强,风速变化与最大变压梯度对应,大风区位于正变压梯度中心;(3)由于前期增温导致补充冷空气过境前层结不稳定伴有上升运动,有利于空气的垂直能量交换;(4)数值模式因对地面高压强度及移速的预报偏差,导致模式对于渤海23日风场预报大幅度偏弱。 相似文献