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161.
大气边界层湍流温度序列的信息熵分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用大气边界层内近地面的大气湍流温度时间序列,运用功率谱分析、信息熵分析等方法,分析了大气边界层内近地面的大气湍流特点,并对稳定层和不稳定层的大气湍流进行了对比。结果表明,信息熵和功率谱指数是区别稳定层结和不稳定层结大气边界层湍流特征的指标,对造成两者之间的差别做出了对应的解释。  相似文献   
162.
利用ERA-Interim 1979—2018年6—8月的再分析资料,通过相关分析、信息流、合成分析等方法研究了南亚高压强度与其邻近地区垂直速度的相互依赖关系.结果表明:南亚高压在上对流层-下平流层区域具有上冷下暖的热力结构,冷、暖中心分别在70 hPa和250 hPa,以这两层的温度异常建立的温差指数可以反映南亚高压的强度.在不同时间尺度上,南亚高压强度与其邻近地区垂直速度的相互依赖关系是不同的.在月时间尺度上,南亚高压强度通过动力作用影响邻近地区的垂直速度,南亚高压增强(减弱)时,其东部地区的上升运动和西部地区的下沉运动同步增强(减弱);在日时间尺度上,南亚高压中部的垂直速度通过热力强迫影响南亚高压强度,南亚高压中部地区上升运动增强(减弱)时,南亚高压增强(减弱)且位置偏西(偏东).  相似文献   
163.
四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。  相似文献   
164.
作者应用动力学分析方法,结合观测飞机颠簸的事实,对高空急流区飞机颠簸的一种形成机理进行了理论探讨。结果表明,高空急流区温度平流分布的不均匀性,会在急流附近等温线密集区边缘激发出空气垂直运动和湍流,引起飞机颠簸。  相似文献   
165.
采用部门间影响模式比较计划(ISI-MIP)的气候模式,确定全球升温1.5℃和2.0℃出现的时间,并结合农业技术转移决策支持系统(DSSAT)模型模拟小麦的产量,最终选取4套数据对比研究中国小麦区温度和降水变化特征以及各区域小麦产量变化趋势,综合评价了不同升温情景对中国小麦产量的影响。结果表明:(1)在全球升温1.5℃和2.0℃背景下,我国小麦生育期内温度相对于工业革命前分别升高1.17℃和1.81℃。两种升温情景下我国春麦区升温幅度大于冬麦区升温幅度。春麦区中新疆春麦区升温幅度最大,西北春麦区升温幅度最小;冬麦区中温度变化最大和最小的麦区分别为西南冬麦区和黄淮冬麦区。(2)在全球升温1.5℃和2.0℃情景下,我国小麦生育期内降水相对于历史时段(1986—2005年)分别增加9.1%和11.3%。从各麦区来看,两种升温情景下春麦区降水增加幅度略大于冬麦区的增加幅度。所有麦区中只有新疆春麦区降水低于历史时段降水。春麦区降水增加幅度最大的麦区为北部春麦区。冬麦区中降水增加较大的麦区为北部冬麦区和黄淮冬麦区,降水增加较小的麦区为华南冬麦区和西南冬麦区。(3)两种升温情景下,我国小麦单产相对于历史时段(1986—2005年)平均减产分别为5.2%和4.6%,两种升温情景对中国小麦产量并没有显著的差异。在全球升温大背景下我国春小麦主要呈现增产趋势,冬小麦主要呈现减产趋势。减产幅度较大的麦区为华南冬麦区和青藏春麦区,增产幅度最大的麦区为西北春麦区。从各麦区产量减产面积比例上看,我国各麦区减产面积所占比例趋势为从北向南由多变少再变多,其中华南冬麦区减产面积所占比例最大,北部冬麦区最小。  相似文献   
166.
青藏高原平流层臭氧和气溶胶的变化趋势研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
通过分析SAGEⅡ资料,发现青藏高原平流层臭氧存在递减趋势,15—50 km臭氧的变化对臭氧总量变化贡献最大,其中25—50 km和15—25 km两层的贡献大致相当。通过青藏高原和中国东部地区平流层臭氧变化的对比,清楚地看出:两地臭氧总量变化的差异主要是由于在15—25 km臭氧变化不同所致。5—7月臭氧变化趋势的情况与年平均的变化类似,两地臭氧变化的差异主要在平流层低层,即15—25 km。青藏高原平流层气溶胶面密度的时间变化序列显示:大的火山喷发对青藏高原平流层气溶胶具有重要影响,其影响可持续6年左右。从1997年至今,青藏高原18—25 km气溶胶面密度增加,最大的增长出现在23 km,每年大约增长4%—5%。而在16—17 km气溶胶的面密度出现减少趋势。与此同时,在37 km以下,青藏高原的温度出现递减的趋势,而且其递减速度比中国东部地区快;在37—50 km,温度出现增加的趋势,青藏高原的增温也比中国东部地区快。青藏高原平流层低层气溶胶的增加和温度的降低都将增强该区域非均相反应的作用。  相似文献   
167.
温度对南美白对虾的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
唐啸尘 《海洋科学》2003,27(10):79-80
探讨了温度对南美白对虾(Penaeus vannamei)的影响。结果表明,在9~22℃范围内。南美白对虾能够适应逐渐降温和逐渐升温,存活率分别达100%和97.92%。降温后。10℃充氧密封24h,对其生存无影响,存活率100%。此后逐渐升温至22℃,并在22-23℃中暂养3d,对虾存活率95%。  相似文献   
168.
Studying climate changes over the past 2 000 years has important scientific significance in exploring climate variability on decadal to centennial timescales, assessing the natural and anthropogenic contribution to the climate warming, and understanding the effects of human activities in the past and future climate changes. Due to the scarcity of observation and uncertainty of reconstruction in this period, climate model is developed as a useful tool for studying paleoclimate.The Community Earth System Model (CESM) is one of the state-of-the-art climate models, but its performance in simulating the temperature in China has not been examined.The temperature datasets of observation/reanalysis (GHCN_CAMS) and reconstructions during the past 2000 years in China were used to examine the performance of CESM. The comparison between the annual average temperatures of GHCN_CAMS reanalysis and simulation showed that the model well reproduced the spatial distributions and upward trend of the annual average temperature in China, and the comparison with reconstructions in five sub-regions of China indicated that the simulation were in good consistent with the average temperature changes of reconstructionson decadal time scales. On the centennial time scale, the average temperature fluctuations of simulation in the regions of China were in accord with reconstructions generally except for Central East and Tibet.There existed three warm periods of simulated temperature variation in China over the past 2000 years, including 0-540AD, 800-1250AD and 1901-2000AD, and two cold periods involving the 551-721AD and 1400-1850AD, which had some discrepancies with reconstructions. And the discrepancies between simulation and reconstructions might be related to uncertainties of the resolution, external forcing and parameterization of the subgrid-scale process in the model.  相似文献   
169.
经对地电阻率ρs观测值的分析研究,发现观测数据因受本身台址电性条件的限制,观测深度较浅,受降雨等气象因素的影响明显.运用合肥地电阻率北南、北西向2007-2013年观测资料月均值与温度、降水、地下水位进行相关分析,采用多元线性回归方法对地电阻率进行校正,以反映地电阻率的真实变化,达到提取地震异常的目的.  相似文献   
170.
In this study,effects of elevated air temperatures on thermal and hydrologic process of the shallow soil in the active layer were investigated. Open-top chambers(OTCs)were utilized to increase air temperatures 1-2℃ in OTC-1 and 3-5℃ in OTC-2 in the alpine meadow ecosystem on the Qinghai- Tibetan Plateau.Results show that the annual air temperatures under OTC-1 and OTC-2 were 1.21℃ and 3.62℃ higher than the Control,respectively.The entirely-frozen period of shallow soil in the active layer was shortened and the fully thawed period was prolonged with temperature increase.The maximum penetration depth and duration of the negative isotherm during the entirely-frozen period decreased, and soil freezing was retarded in the local scope of the soil profile when temperature increased.Meanwhile, the positive isotherm during the fully-thawed period increased,and the soil thawing was accelerated.Soil moisture under different manipulations decreased with the temperature increase at the same depth. During the early freezing period and the early fully- thawed period,the maximum soil moisture under the Control manipulation was at 0.2 m deep,whereas under OTC-1 and OTC-2 manipulations,the maximum soil moisture were at 0.4-0.5 m deep. These results indicate that elevated temperatures led to a decrease of the moisture in the surface soil.The coupled relationship between soil temperature and moisture was significantly affected by the temperature increase.During the freezing and thawing processes, the soil temperature and moisture under different manipulations fit the regression model given by the equationθV=a/{1+exp[b(TS+c)]}+d.  相似文献   
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