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902.
FRYBERGER输沙势计算方法及其估算值偏差分析——以塔克拉玛干沙漠为例 总被引:2,自引:0,他引:2
以塔克拉玛干沙漠地区2007年5个观测站及策勒站2007-2013年逐时观测数据为例,详细介绍了FRYBERGER输沙势计算方法和步骤,并对输沙势含义和易混淆的问题进行了解释说明。基于输沙势公式定义输沙势基准值,通过比较FRYBERGER输沙势估算值与基准值之间的差异,分析了不同观测点之间年均输沙势及其各风级输沙势分量的估算偏差。结果表明:(1)风速观测值的平均时距愈短,风速脉动性作用愈显著,导致输沙势计算值偏大。(2)输沙势的贡献率主要集中于I、II风级,其分布形态不同于起沙风频数分布。(3)FRYBERGER方法估算各测站年均输沙势时,采用FRYBERGER风速中间值产生的估算偏差最小。(4)输沙势估算偏差具有区域和年际性变化(策勒站为例)。(5)各风级风速代表值对输沙势分量的估算偏差产生影响,其最佳组合随观测点和年份而变化;采用最佳组合可有效减小输沙势估算偏差。 相似文献
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We present sea level observations derived from the analysis of signal-to-noise ratio (SNR) data recorded by five coastal GPS stations. These stations are located in different regions around the world, both in the northern and in the southern hemisphere, in different multipath environments, from rural coastal areas to busy harbors, and experience different tidal ranges.The recorded SNR data show periodic variations that originate from multipath, i.e. the interference of direct and reflected signals. The general assumption is that for satellite arcs facing the open sea, the rapid SNR variations are due to reflections off the sea surface. The SNR data recorded from these azimuth intervals were analyzed by spectral analysis with two methods: a standard analysis method assuming a static sea level during a satellite arc and an extended analysis method assuming a time dependent sea level during a satellite arc.The GPS-derived sea level results are compared to sea level records from co-located traditional tide gauges, both in the time and in the frequency domain. The sea level time series are highly correlated with correlation coefficients to the order of 0.89–0.99. The root-mean-square (RMS) difference is 6.2 cm for the station with the lowest tidal range of 165 cm and 43 cm for the station with the highest tidal range of 772 cm. The relative accuracy, defined as the ratio of RMS and tidal range, is between 2.4% and 10.0% for all stations.Comparing the standard analysis method and the extended analysis method, the results based on the extended analysis method agree better with the independent tide gauge records for the stations with a high tidal range. For the station with the highest tidal range (772 cm), the RMS is reduced by 47% when using the extended analysis method. Furthermore, the results also indicate that the standard analysis method, assuming a static sea level, can be used for stations with a tidal range of up to about 270 cm, without performing significantly worse than the extended analysis method.Tidal amplitudes and phases are derived by harmonic analysis of the sea level records. Again, a high level of agreement is observed between the tide gauge and the GPS-derived results. Comparing the GPS-derived results, the results based on the extended analysis method show a higher degree of agreement with the traditional tide gauge results for stations with larger tidal ranges. Spectral analysis of the residuals after the harmonic analysis reveals remaining signal power at multiples of the draconitic day. This indicates that the observed SNR data are to some level disturbed by additional multipath signals, in particular for GPS stations that are located in harbors. 相似文献
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选用吉林地震台网正式运行以来记录的18次东北地区mb (mB)≥4.0深源地震资料,以中国地震台网地震目录给出的震级为标准震级,进行震级偏差统计分析,得出震级校正值.分析震级差异形成的原因,为吉林地震台网测定东北深源地震震级偏差校正提供参考. 相似文献
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最小一乘法是一个既古典又新颖的方法,随着最小一乘解的实现问题近年来有大的突破,一些最小二乘法所不具有的优良特性,如直观性、稳健性、零误差性、可预测性、广义性等逐渐显现。最小一乘逼近是最小绝对值误差极小化的逼近,也称为“极小极小”逼近,由于极小极小逼近的最佳结果一定是零,所以零误差原理是最小一乘法的基本原理。最小一乘解是通过“代表式”的数据处理方式来实现的,由于排除了大误差数据的干扰,使最小一乘法具有较好的稳健性。而代表数据可按不同的应用而选择并确定,使应用具有了广泛性。对于预测而言,将端点数据设定为零误差数据,使数据的权重不再相等,而是往端点方向倾斜,端点数据具有最大的权重,且建立在无误差的基点上,这使得预测理论与模式变得合理,使预测的准确性得到保证。文中通过3个工程实例,介绍了最小一乘法在探索岩石或软土地基在沉降过程中的应用,其结果与最小二乘法的进行了比较,通过分析后给出如下主要结论:(1)最小一乘法的数据处理稳定性较好,波动幅度较小,预测结果较准;(2)一般不会出现最小二乘法数据处理中的矛盾及不合理的现象;(3)虽然时间t→∞的极限下沉量具有不可验证性,但最小一乘法的预测是建立在无误差的基点上,比最小二乘法的预测建立在有误差的基点上合理,加上有较好的稳健性,其结果更具参考性。 相似文献
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选用佛子岭地震台2008年9月至2009年8月记录的607个地方震事件,利用数字与模拟观测系统,对同一地震事件数字与模拟记录震级进行统计,做回归分析,计算两者偏差值,从震级偏差频次分布、震级偏差与震中距关系出发,比较差异性。结果表明,数字记录震级与模拟记录震级线性相关显著,经过拟合公式校正,固定常数校正和震中距校正,数字记录震级与模拟记录震级一致性较好。 相似文献