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161.
综述了我国海域无脊椎动物的分类学和系统演化研究的历史和概况,以及我国分类系统学工作者在海洋无脊椎动物分类学、区系与动物地理学、系统发育与分子系统学领域的主要工作,重点介绍了中国科学院海洋研究所的海洋无脊椎动物分类学工作。涉及类群包括原生动物、海绵动物、刺胞动物、线虫、多毛类环节动物、星虫、螠虫、软体动物、节肢动物、苔藓动物、毛颚动物、棘皮动物、半索动物等主要的无脊椎动物门类。涉及海域以我国管辖海域,特别是中国近海为主,也涉及了西太平洋、西南印度洋等深海环境的无脊椎动物类群的分类学报道。本文总结过去,展望未来,对于在我国在海洋无脊椎动物分类与系统演化研究领域成就基础上,发现薄弱环节,研讨今后本学科的发展方向,填补研究空白,赶超本领域国际前沿,都有重要借鉴意义。 相似文献
162.
地质遥感是最能体现与发挥光谱遥感技术特点与优势的应用领域之一.本文从矿物岩石光谱模拟、矿物岩石光谱特征分析、遥感光谱仪技术指标的优化设计、辐射定标与数据辐射校正、地表光谱反演、信息提取、信息产品验证、地质应用8个方面总结了最新的研究进展,并对目前光谱遥感地质应用存在的问题和发展趋势进行了深入的论述. 相似文献
163.
坡缕石粘土的磷吸附机制及其铁负载效果研究 总被引:2,自引:0,他引:2
比较了3种天然坡缕石粘土对不同程度磷污染水体的吸附净化能力,通过等温吸附实验和吸附动力学实验探讨了坡缕石粘土的磷吸附机制,并研究了不同形态铁负载对坡缕石粘土吸附净化磷污染水体性能和机制的影响.结果发现,3种天然坡缕石粘土对不同程度磷污染水体均有一定的吸附净化能力,其中含白云石较多的坡缕石粘土的磷吸附能力最强,吸附等温曲线呈S型,且Freundlich方程(R2=0.977 6)比Langmuir方程(R2=0.924 9)拟合效果更好;准一级方程、冥函数方程、抛物线扩散方程、准二级方程均能较好地模拟坡缕石粘土对磷的吸附动力学过程,说明坡缕石粘土对磷的吸附可能属于不均匀介质的多分子层吸附.此外,不同形态铁负载均能显著增强坡缕石粘土对不同程度磷污染水体的吸附净化能力,吸附等温曲线呈L型,Langmnir方程(Fe2 :R2=0.96,Fe3 :R2=0.967 7)比Freundlich方程(Fe2 :R2=0.965 7,Fe3 :R2=0.936 1)能略好地拟合铁负载坡缕石粘土的磷吸附等温结果,说明铁负载坡缕石粘土的磷吸附过程可能是均匀介质的单分子吸附.适量白云石有助于提高坡缕石粘土的磷吸附净化性能,铁负载可能通过改变坡缕石的表面电荷和吸附活性位点来改变其磷吸附机制,从而提高其磷吸附性能. 相似文献
164.
采用耦合协调模型对2001-2014年吉林省松花江流域产业系统与环境系统时空耦合特征进行了分析,并对两大系统耦合关系的影响因素进行研究。结果表明:流域产业-环境系统耦合度呈现"M"型曲线特征,具有明显的经济烙印。耦合发展度不断升高,流域产业系统对环境系统的胁迫作用不断降低,环境系统对于产业系统的支撑作用不断增强;产业-环境系统耦合度经历了流域特征明显到不明显的过程,且耦合发展度区域差距不断缩小反映了资源型城市产业-环境系统耦合状况趋佳,产业生态化得到一定程度发展;二三产业增加值总额和人均工业废水排放量是影响产业-环境系统耦合发展度的主要障碍指标,并且人均水资源量以及外商合同投资额/GDP的障碍作用愈加突出。另外产业结构与产业规模是影响产业-环境系统耦合发展度的主要障碍子系统,而产业效率与环境污染是潜在障碍子系统。 相似文献
165.
166.
钻探勘查揭露表明,粤东北仁差盆地基底主要由古生代变质岩和文象花岗岩组成。为进一步查明其基底岩体形成的时代,提高对该地区地质演化的认识,对盆地内2个勘查钻孔内的文象花岗岩岩心取样,进行LA-ICP-MS锆石U-Pb同位素定年,测得谐和年龄为179±1Ma和186Ma。此结果表明,仁差盆地基底文象花岗岩的形成时代为早侏罗世晚期,即其为燕山期第一幕岩浆活动的产物。此年龄不仅加深了对仁差盆地形成演化的认识,也为粤东北地区早侏罗世时期缺乏岩浆岩活动的报道提供了新的年代学资料。 相似文献
167.
168.
甘翠 《测绘与空间地理信息》2017,40(7)
主要研究利用三维空间数据、DOM及DEM创建三维虚拟场景。将ERDAS IMAGINE的Virtual GIS模块与第三方建模软件相结合,解决了模型导入ERDAS Virtual GIS Viewer中贴图丢失的问题,实现了立体模型的仿真构建和三维GIS系统的动态管理。同时,对模拟雾气分析、空间视域分析和洪水淹没分析等方面的应用进行了研究,使该系统更具应用价值。 相似文献
169.
170.
A parallel neural network-based controller (PNNC) is presented for the motion control of underwater vehicles in this paper. It consists of a real-time part, a self-learning part and a desired-state programmer, and it is different from normal adaptive neural network controller in structure. Owing to the introduction of the self-learning part, on-line learning can be performed without sample data in several sample periods, resulting in high learning speed of the controller and good control performance. The desired-state programmer is utilized to obtain better learning samples of the neural network to keep the stability of the controller. The developed controller is applied to the 4-degree of freedom control of the AUV “IUV- IV” and is successful on the simulation platform. The control performance is also compared with that of neural network controller with different structures such as normal adaptive neural network and different learning methods. Current effects and surge velocity control are also included to demonstrate the controller' s performance. It is shown that the PNNC has a great possibility to solve the problems in the control system design of underwater vehicles. 相似文献