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101.
大菱鲆(Scophthalmus maximus)是中国重要的养殖鱼类之一, 其生活史经历不同的栖息地和光环境, 视觉器官结构及视觉功能也具有适应性发育特征和可塑性。本研究以不同发育阶段的大菱鲆幼鱼为对象, 探究了其视网膜结构变化、视蛋白基因的表达特征及其与光谱之间的关系。结果表明, 随着大菱鲆幼鱼的生长发育, 其视网膜的外核层逐渐变厚; 视锥视杆层的厚度变化不明显; 而内核层与神经节细胞层逐渐变薄。视紫红质基因rh1与视蛋白基因总表达量的比例上升, 由2月龄的57.35%上升到9月龄77.19%; 视锥蛋白基因与视蛋白基因总表达量的比例下降; 其中红视蛋白基因lws 由2月龄的4.49%下降至9月龄的0.13%。将7月龄的大菱鲆幼鱼用不同光谱处理75 d后, 其视蛋白基因的表达会随光谱环境的变化而发生改变。与全光谱相比, rh2b1、sws2、sws1在红、黄光下的表达量显著下降, 而rh2b1在蓝、绿光下表达显著上升、sws2在绿光下表达显著上升, 其他则变化不显著(P<0.05)。黄、绿、蓝及全光谱下rh2基因家族与视蛋白基因总表达量的比例最高, 而红光下基因rh1的表达量占比最高。大菱鲆幼鱼在不同阶段以及不同光谱处理下表现出了视蛋白基因表达的可塑性以适应不同水层的光谱环境。本研究为探究大菱鲆对光环境的适应机制及工厂化养殖光照调控技术的建立提供理论参考。 相似文献
102.
川蔓草(Ruppia)是一种广泛分布在咸水、半咸水生境中的广义海草, 其形成的川蔓草床具有重要的生态学价值。然而, 对于其在中国境内的分布情况尚缺乏大范围的调查。基于此, 本研究于2016—2019年对中国辽宁-浙江沿海区域的川蔓草分布情况进行了初步调查, 探究了调查区域内川蔓草的生境分布类型, 及生态特征, 分析了川蔓草床的主要威胁, 并提出了对川蔓草床科学管理的建议。结果表明: 川蔓草在中国浙江省、江苏省、山东省、天津市、河北省、辽宁省均有分布; 分布面积超过2 100 ha; 该区域内分布的川蔓草物种均为中国川蔓草, 主要分布生境包括咸水养殖池塘、咸水沟渠(池塘)、盐场、瀉湖(湖泊)、潮间带(围堰)5类; 人类活动影响(人工清捞、施药、河道工程等)与极端气候事件(极端干旱事件)都会导致川蔓草床退化, 但大部分川蔓草床可以依靠沉积物中的种子库在环境适宜时进行种群恢复; 不同生境中的川蔓草种群特征差异较大, 因此, 对不同生境中的川蔓草应制定差异性管理措施。 相似文献
103.
海岛和海岸带是国土资源的重要组成部分,提升其综合管理水平对促进沿海地区社会经济和海洋可持续发展具有重要意义。文章以中韩建交30周年和“联合国海洋科学促进可持续发展十年”为契机,通过对中韩无居民海岛及海岸带发展管理现状进行比较研究,探讨中韩两国在发展管理方面的异同和存在的问题。研究结果表明:在无居民海岛方面,中国以《中华人民共和国海岛保护法》为基本制度框架建立管理体系,韩国通过综合立法建立管理体系,海岛不合理利用是两国存在的共性问题;韩国重视无居民海岛的宣传,中国更加重视无居民海岛的分类。在海岸带方面,两国均采取综合管理的方式,但在实施程序上采用不同的方式,韩国由中央政府主导并交由地方政府实施综合管理,中国在综合管理体制下交由地方政府自行主导。基于研究结论,提出有针对性的管理措施和建议,促进两国海洋经济的可持续发展。 相似文献
104.
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109.
26S蛋白酶体是真核生物中一种具有ATP依赖性的蛋白酶复合体,主要通过泛肽途径选择性降解细胞内与代谢调控、细胞周期有关的功能蛋白及异常蛋白,参与多种细胞活动的调控过程。26S蛋白酶体由具有催化活性的20S亚复合体和一个具有调节作用的19S亚复合体组成,其中19S亚复合体中的ATP酶亚基是调节26S蛋白酶体活性的重要组件。本通过简并引物PCR手段,从软体动物合浦珠母贝(Pinctada fucata)中扩增到参与构成19S亚复合体的S4和S7(MSS1)两个亚基的基因片段。这两个基因片段所编码的ATP酶组件包含有Gx4GKT,DEID,SAT和H/QRxGRxxR等26S蛋白酶体ATP酶亚基的共同功能基序。这是首次在软体动物中报道26S蛋白酶体的ATP酶亚基基因序列,为研究软体动物中26S蛋白酶体的结构与功能奠定了分子基础。 相似文献
110.
This article describes absolute calibration results for both JASON-1 and TOPEX Side B (TSB) altimeters obtained at the Lake Erie calibration site, Marblehead, Ohio, USA. Using 15 overflights, the estimated JASON altimeter bias at Marblehead is 58 ± 38 mm, with an uncertainty of 19 mm based on detailed error analysis. Assuming that the TSB bias is negligible, relative bias estimates using both data from the TSB-JASON formation flight period and data from 48 water level gauges around the entire Great Lakes confirmed the Marblehead results. Global analyses using both the formation flight data and dual-satellite (TSB and JASON) crossovers yield a similar relative bias estimate of 146 ± 59 mm, which agrees well with open ocean absolute calibration results obtained at Harvest, Corsica, and Bass Strait (e.g., Watson et al. 2003). We find that there is a strong dependence of bias estimates on the choice of sea state bias (SSB) models. Results indicate that the invariant JASON instrument bias estimated oceanwide is 71 mm, with additional biases of 76 mm or 28 mm contributed by the choice of Collecte Localisation Satellites (CLS) SSB or Center for Space Research (CSR) SSB model, respectively. Similar analysis in the Great Lakes yields the invariant JASON instrument bias at 19 mm, with the SSB contributed biases at 58 mm or 13 mm, respectively. The reason for the discrepancy is currently unknown and warrants further investigation. Finally, comparison of the TOPEX/POSEIDON mission (1992-2002) data with the Great Lakes water level gauge measurements yields a negligible TOPEX altimeter drift of 0.1 mm/yr. 相似文献