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41.
汶川Ms8.0强烈地震发生在一条现今并不活动的龙门山构造带上,造成了以汶川、映秀为中心及其周边地域的严重破坏和人员的重大伤亡.然而强烈震发生前却未见有可能的确切征兆或浅表层异常活动,即浅层过程与地震发生的深层过程并不匹配.为此对这次强烈地震"孕育"、发生和发展的深层过程进行了分析和探讨,初步研究表明:①在印度洋板块与欧亚板块陆—陆碰撞、挤压作用下,喜马拉雅造山带东构造结向NNE方向顶挤、楔入青藏高原东北缘,迫使高原深部物质向东流展,在受到以龙门山为西北边界的四川盆地阻隔下,一部分物质则转而向东南侧向运移;②龙门山地带在地形上差达3500±500m左右,而地壳厚度在龙门山西北部为60±5km左右,四川盆地为40±2km左右,而龙门山地带与其东、西两侧相比则为地壳厚度变化幅度达15~20km的突变地域,即为应力作用的耦合地带;③中、下地壳和地幔盖层物质以地壳低速层、低阻层(深20~25km)为第一滑移面,以上地幔软流层顶面为第二滑移面,且在四川盆地深部"刚性"物质阻隔下,深部壳、幔物质以高角度在龙门山构造带和四川盆地的耦合地带向上运移(或称逆冲),且在龙门山地表三条断裂构成的断裂系向下延伸到20km左右深处汇聚,二者强烈碰撞、挤压、震源介质破裂;在物质与能量的强烈交换下,应力得到释放,故形成了这次Ms8.0强烈地震.为此从深部初步揭示了这次强烈地震"孕育"、发生和发展的深层动力过程. 相似文献
42.
43.
四川盆地区域性暴雨过程的识别及时空变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用四川盆地104个县级气象站逐日降水量资料,建立了新的四川盆地区域性暴雨过程识别方法,并分析了其时空变化特征。研究结果表明:新的区域性暴雨过程识别方法可以排除孤立暴雨站点的影响,快速准确的识别出区域性暴雨过程。1961—2013年四川盆地共计发生区域性暴雨过程216次,与历史灾情资料在发生时间、范围和强度上都有很好的对应关系。1961—2013年四川盆地区域性暴雨过程次数呈逐渐减少的趋势。区域性暴雨过程综合强度在1991—2013年波动幅度有所增大,并出现逐渐增强的趋势,这可能与区域性暴雨过程持续时间变长和累积雨量增加有关。使用旋转正交函数(REOF)方法对区域性暴雨过程频数进行分区研究,发现最常见的是盆西北型,其次是盆东北型,盆南型出现频次相对最少。3种类型的区域性暴雨过程随时间变化差异明显,尤其近20年盆西北型有逐渐减少的趋势,盆东北型有逐渐增多的趋势,而盆南型则无明显的变化趋势。 相似文献
44.
基于2014年5月和8月珠江口海域的现场和实验测量数据,分析了光学因子和生态参数的动态变化特征,并找出该海域的主导光学因子;基于模拟的MODIS数据,构建了水体组分特征波长处吸收系数的遥感反演模型,并结合MODIS卫星遥感影像,依据IOCCG规则对主导光学因子进行遥感分类,揭示了珠江口海域2014年逐月水体主导光学因子的动态变化特征。结果表明,珠江口海域水体以ad、ag以及两种共同主导类型为主,并且ag、ad两种光学因子主导类型所占比例最大,其次是ag主导类型,ad主导类型所占比例最小。同时发现ad(442)、adg(442)均与无机悬浮物浓度有较好的正相关关系,说明CDOM和悬浮泥沙具有相似的来源和动力变化过程。 相似文献
45.
建立了基于无结构三角网格下采用有限体积法求解的二维水动力学模型,用于模拟溃坝洪水在复杂边界及实际地形上的流动过程。该模型采用Roe格式的近似Riemann解计算界面水流通量,结合空间方向的TVD-MUSCL格式及时间方向的预测-校正格式,可使模型在时空方向具有二阶计算精度。模型中引入最小水深概念,提出了有效的干湿界面处理方法。模拟了理想条件下溃坝水流过程,研究不同最小水深取值对干河床上洪水演进的影响,并用两组简单溃坝水流的水槽试验资料对模型进行验证。采用该模型模拟了实际溃坝洪水的流动过程,所得计算结果与实测资料及已有模型计算结果较为符合。 相似文献
46.
47.
48.
东北地块大兴安岭地区的古地磁研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过对东北地块大兴安岭地区古生界泥盆系,奥陶系及岩体的古地磁研究,结合已有的古地磁研究成果,发现奥陶纪时,东北地块,东北地块,西伯利亚地块,华北地块很接近,表明三者此时可能为联合古陆,泥盆纪时,东北地块快速向南向北运动,导致三者之间的分离,至晚二叠纪,东北地块靠近华北地块而远离西伯利亚地块,至晚株罗世-早白垩世,三者又拼合在一起。 相似文献
49.
针对纯平液晶显示器(LCD)自身尺寸较小的问题,提出了新的标定影像拍摄方法.实验结果说明,该方法是有效可行的.另外,通过多组模拟数据和实际数据的分析说明,LCD相机的标定结果存在明显的系统误差,而借助逐步回归分析等方法则验证了这种系统误差主要来源于LCD自身的不平性,并且得出了定性和定量的结果. 相似文献
50.
室内场景由大量的平面和直线构成,且经常存在纹理单一而少的情况,这会使得产生的点特征稀少且分布不均匀,从而导致传统的以点特征为观测值的视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)容易产生不准确的定位结果。本文针对室内场景,在基于点特征的视觉SLAM基础上,引入线特征作为额外的观测值。针对与运动方向平行的线特征对运动估计的几何约束较弱的不足,提出一种能从线特征中筛选出与运动方向不平行的线特征的方法,选择与运动方向不平行的结构线特征参与平差优化,提高室内视觉SLAM的定位精度。实验表明,在公开数据集上,使用本文的方法后,定位精度能在基本不影响实时性的条件下提高15%左右。 相似文献