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11.
选用2008—2019年中国东北及邻区27次地震竖直向105条强震动记录,以三段式强度包络函数模型为目标,利用加权最小二乘回归方法,尝试建立了东北及邻区竖直向地震动时程强度包络函数参数的衰减公式,以使我国的地震动区域划分更具有普遍性。同以往的研究类似,上升段持时t1和平稳段持时ts的确定方法采用了70%能量持时法。所选地震的震级为3.3—5.8级,最大震中距为371 km。基于土层场地的竖直向记录,通过与我国目前常用的时程强度包络函数参数的衰减关系进行对比分析发现,t1与震级之间有明显的相关性,实际应用中应考虑震级对t1的影响;地震整体持时较短造成ts上升趋势随距离的增加而变缓;下降段由衰减系数c的变化可见,记录整体衰减较快。 相似文献
12.
13.
地质储存是减少CO2等温室气体向大气中人为排放的有效措施,深部咸水层是优先考虑的地下储存空间之一,准确评价CO2在深部成水层中的储存潜力是进行CO2地质储存研究的重要基础.本次研究以松辽盆地中央坳陷区深部咸水层为例,评价其储存CO2的潜力,并考虑储层物性参数的随机性,进行储存潜力的不确定分析.研究结果表明,中央坳陷区深部咸水层CO2地质储存理论潜力为5.34×10<'11>t,若考虑孔隙度不确定性,则储存潜力的随机分布区间为4.14×10<'11>-5.72×10<'11>t,且大于理论储存潜力值的概率约为58.3%,说明孔隙度的不确定性对储存潜力评价结果影响较大,在实际工程中应重点考虑这一问题. 相似文献
14.
海洋牧场作为新的生态型海洋渔业生产方式,同时也是我们获取优质蛋白的重要来源,近年来得到快速发展,目前已形成了增殖型、养护型和休闲型海洋牧场建设模式。随着海洋强国战略的加快实施,海洋牧场逐渐挺进深蓝,在其快速发展的同时也存在建设模式单一、同质化现象突出和生态承载力提升受限等问题,在一定程度上限制了海洋牧场的创新发展。而鲸落生态系统作为海洋生态系统的一部分,其生态作用对海洋牧场的发展将会起到显著的促进作用。文章在系统梳理海洋牧场发展历史和鲸落生态系统原理的基础上,把二者有机结合,将鲸落形成的生态原理充分运用到海洋牧场建设过程中,构建人工鲸落型海洋牧场技术体系和建设模式,通过人工方式充分发挥鲸落等大型动物外源性营养物质的规模化输入效应,提升海洋牧场区域生产力,进而提高资源养护与产出能力,以期为我国海洋牧场建设发展提供新的思路和方向参考。 相似文献
16.
预测松辽盆地南部深部的含油气层,应采用"两部分离法",首先根据测井响应特征,对地震资料进行自然伽马、电阻率、中子孔隙度、密度及波阻抗等属性体反演,确定出地层中的砂岩层,然后,针对这些砂岩层,利用声波测井和中子测井合成ACNL曲线等,并与GR曲线交汇的油气水层识别等技术,准确地识别出含油气砂岩层。 相似文献
17.
18.
The main objective of this paper is to propose a newly developed ocean Significant Wave Height(SWH) retrieval method from Envisat Advanced Synthetic Aperture Radar(ASAR) imagery. A series of wave mode imagery from January, April and May of 2011 are collocated with ERA-Interim reanalysis SWH data. Based on the matched datasets, a simplified empirical relationship between 22 types of SAR imagery parameters and SWH products is developed with the Genetic Algorithms Partial Least-Squares(GA-PLS) model. Two major features of the backscattering coefficient σ_0 and the frequency parameter S_(10) are chosen as the optimal training feature subset of SWH retrieval by using cross validation. In addition, we also present a comparison of the retrieval results of the simplified empirical relationship with the collocated ERA-Interim data. The results show that the assessment index of the correlation coefficient, the bias, the root-mean-square error of cross validation(RMSECV) and the scattering index(SI) are 0.78, 0.07 m, 0.76 m and 0.5, respectively. In addition, the comparison of the retrieved SWH data between our simplifying model and the Jason-2 radar altimeter data is proposed in our study.Moreover, we also make a comparison of the retrieval of SWH data between our developed model and the wellknown CWAVE_ENV model. The results show that satisfying retrieval results are acquired in the low-moderate sea state, but major bias appears in the high sea state, especially for SWH5 m. 相似文献
19.
A new method for estimating significant wave height(SWH) from advanced synthetic aperture radar(ASAR) wave mode data based on a support vector machine(SVM) regression model is presented. The model is established based on a nonlinear relationship between σ0, the variance of the normalized SAR image, SAR image spectrum spectral decomposition parameters and ocean wave SWH. The feature parameters of the SAR images are the input parameters of the SVM regression model, and the SWH provided by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) is the output parameter. On the basis of ASAR matching data set, a particle swarm optimization(PSO) algorithm is used to optimize the input kernel parameters of the SVM regression model and to establish the SVM model. The SWH estimation results yielded by this model are compared with the ECMWF reanalysis data and the buoy data. The RMSE values of the SWH are 0.34 and 0.48 m, and the correlation coefficient is 0.94 and 0.81, respectively. The results show that the SVM regression model is an effective method for estimating the SWH from the SAR data. The advantage of this model is that SAR data may serve as an independent data source for retrieving the SWH, which can avoid the complicated solution process associated with wave spectra. 相似文献
20.