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171.
172.
中国东部地区耕地土壤肥力变化趋势研究 总被引:57,自引:5,他引:57
随着人口、资源和环境之间的矛盾日趋尖锐,中国耕地土壤肥力及其变化日益为世人所关注。本文利用最近20年东北地区的吉林和黑龙江省,华北地区的北京市和河北省以及长江下游地区的江苏和浙江省的15个县市180个样本点的土壤数据资料,分析了20世纪80年代以来东部地区农业土壤肥力的演变趋势。结果表明,从总体上看,东部地区除土壤速效钾下降和酸碱性有所退化外,农业土壤的有机质、全氮和速效磷平均含量都增加了。在空间分布上,土壤肥力的变化趋势存在明显差异。长江下游和华北地区的平均肥力提高,东北地区下降。另外,除华北地区的土壤酸碱性有改善外,长江下游和东北地区土壤都存在酸化倾向。 相似文献
173.
174.
江苏气温长期变化趋势及年代际变化空间差异分析 总被引:22,自引:1,他引:22
根据江苏省60个气象站1961-2001年的逐月气温资料,研究了江苏气温的长期变化趋势和年代际变化特征的空间差异。结果表明:1)近40a来江苏省年平均气温升高了约1℃,其中冬季3个月(12月一次年2月)升温最明显,夏季7、8月降温明显。各季节和年平均气温年代际变化具有一定的相似性,基本上是20世纪60年代有降低趋势,70年代到80年代前期趋势不明显,80年代后期和90年代气温快速升高,因此,年、春、秋、冬季最高温度出现在90年代。其中夏季气温在90年代后期又有所下降,夏季最高出现在60年代。2)长期变化趋势和年代际变化在空间上也有一定的差异,这种差异主要表现在温度变化幅度上,春、秋、冬和年平均气温在全省都是升高的,其中苏南和江苏北部的徐连地区春、冬季和年平均气温升高最明显,秋季苏南地区升温最明显;夏季大部分地区气温有下降趋势,其中东部沿海和西南部降温最明显,而北部部分地区则有弱的升温趋势。 相似文献
175.
1961-2012年中国5类主要冰冻天气的气候及变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1960/1961-2011/2012年中国有冰冻天气观测且序列完整的1 600多站逐日冰冻现象数据, 研究了中国地区冰冻天气的时空气候变化特征. 结果表明: 年平均霜日数超过180天的地区主要分布在青藏高原东北部、天山、大-小兴安岭一带. 霜日数在我国中北部和青藏高原地区以增加趋势为主, 长江流域及其以南地区为减少趋势. 全国平均的霜日数为显著增长趋势, 超过0.05的显著性水平, 线性增长率达到2.03 d·(10a)-1, 霜日发生频率增强; 年平均积雪日数超过90 d的地区分布在青藏高原东北部、天山、大-小兴安岭一带. 积雪日数无明显时间变化趋势; 年平均结冰日数超过210 d的地区分布在青藏高原、大兴安岭及天山部分地区. 结冰日数全国范围以减少趋势为主. 全国平均结冰日数有明显的年代际变化趋势, 1980-1990年为结冰日数最多年份; 年平均雾凇日数超过30 d的地区主要在天山地区、大兴安岭地区以及四川峨眉山. 雾凇日数以减少趋势为主, 长江中下游部分地区有增加趋势. 全国平均雾凇日数有显著减少趋势, 超过0.01的显著性水平, 线性递减率达到0.60 d·(10a)-1; 年平均雨凇日数主要分布在南方云贵高原地区以及长江中下游地区的一些高山区域. 雨凇日数在华北平原地区以减少趋势为主, 长江中下游地区部分站点有增加趋势. 全国平均雨凇日数随时间有弱的增加趋势. 相似文献
176.
针对地壳形变问题中观测向量和趋势项系数矩阵均含有误差的情况,研究了总体最小二乘配置平差方法,在广义总体最小二乘准则下推导了具体的解算公式和迭代算法。利用模拟的地壳水平形变和2009年意大利L’Aquila实际地震数据进行分析,结果表明,总体最小二乘配置与传统的最小二乘配置方法在地壳形变分析中的效果基本一致,并给出了相关的理论依据。 相似文献
177.
Spatial and multivariate analysis of geochemical data from metavolcanic rocks in the Ben Nevis area, Ontario 总被引:4,自引:0,他引:4
A study of the lithogeochemistry of metavolcanics in the Ben Nevis area of Ontario, Canada has shown that factor analysis methods can distinguish lithogeochemical trends related to different geological processes, most notably, the principal compositional variation related to the volcanic stratigraphy and zones of carbonate alteration associated with the presence of sulphides and gold. Auto- and cross-correlation functions have been estimated for the two-dimensional distribution of various elements in the area. These functions allow computation of spatial factors in which patterns of multivariate relationships are dependent upon the spatial auto- and cross-correlation of the components. Because of the anisotropy of primary compositions of the volcanics, some spatial factor patterns are difficult to interpret. Isotropically distributed variables such as CO
2
are delineated clearly in spatial factor maps. For anisotropically distributed variables (SiO
2
), as the neighborhood becomes smaller, the spacial factor maps becomes better. Interpretation of spatial factors requires computation of the corresponding amplitude vectors from the eigenvalue solution. This vector reflects relative amplitudes by which the variables follow the spatial factors. Instability of some eigenvalue solutions requires that caution be used in interpreting the resulting factor patterns. A measure of the predictive power of the spatial factors can be determined from autocorrelation coefficients and squared multiple correlation coefficients that indicate which variables are significant in any given factor. The spatial factor approach utilizes spatial relationships of variables in conjunction with systematic variation of variables representing geological processes. This approach can yield potential exploration targets based on the spatial continuity of alteration haloes that reflect mineralization.List of symbols
c
i
Scalar factor that minimizes the discrepancy between andU
i
-
D
Radius of circular neighborhood used for estimating auto- and cross-correlation coefficients
-
d
Distance for which transition matrixU is estimated
-
d
ij
Distance between observed valuesi andj
-
E
Expected value
-
E
i
Row vector of residuals in the standardized model
-
F(d
ij)
Quadratic function of distanced
ij F(d
ij)=a+bd
ij+cd
ij
2
-
L
Diagonal matrix of the eigenvalues ofU
-
i
Eigenvalue of the matrixU;ith diagonal element ofL
-
N
Number of observations
-
p
Number of variables
-
Q
Total predictive power ofU
-
R
Correlation matrix of the variables
-
R
0j
Variance-covariance signal matrix of the standardized variables at origin;j is the index related tod andD (e.g.,j=1 ford=500 m,D=1000 m)
-
R
1j
Matrix of auto- and cross-correlation coefficients evaluated at a given distance within the neighborhood
-
R
m
2
Multiple correlation coefficient squared for themth variable
-
S
i
Column vectori of the signal values
-
s
k
2
Residual variance for variablek
-
T
i
Amplitude vector corresponding toV
i;ith row ofT=V
–1
-
T
Total variation in the system
-
U
Nonsymmetric transition matrix formed by post-multiplyingR
01
–1
byR
ij
-
U
i
Componenti of the matrixU, corresponding to theith eigenvectorV
i;U
i=
iViTi
-
U*
i
ComponentU
i multiplied byc
i
-
U
ij
Sum of componentsU
i+U
j
-
V
i
Eigenvector of the matrixU;ith column ofV withUV=VL
-
w
Weighting factor; equal to the ratio of two eigenvalues
-
X
i
Random variable at pointi
-
x
i
Value of random variable at pointi
-
y
i
Residual ofx
i
-
Z
i
Row vectori for the standardized variables
-
z
i
Standardized value of variable 相似文献
178.
1 INTRODUCTIONAs one of the main factors affecting input and useof precipitation by forests, rainfall also makes adifference on partitioning of gross precipitation overthe canopy, equilibrium of water amount in river basinsand water cycling processes[1-4]… 相似文献
179.
格尔木辐射站是青海省唯一的太阳辐射观测一级站,地处柴达木盆地,太阳总辐射及地表反射辐射均较强.1993—2011年19 a的观测结果表明:反射辐射时总量的变化规律与总辐射时总量同步,只是量值比较小,总辐射瞬时最大值为1 596 W/m2,反射辐射瞬时最大值为383 W/m2;总辐射日总量、反射辐射日总量的年变化曲线呈不规则的正弦波曲线变化过程,两者变化趋势完全一致;总辐射日总量、反射辐射日总量的年变化、年际变化与日照时数相同,说明日照时数是太阳总辐射、反射辐射的重要影响因素之一;总辐射日总量、反射辐射日总量均是夏季>秋季>春季>冬季,反射比是冬季>春季>秋季>夏季;反射比分布主要与太阳高度角的变化有关,反射比的大小取决于地面的性质和状态,地面被积雪覆盖时,各时及日反射比值明显大于晴天和土壤潮湿的时期. 相似文献
180.
After dividing the source regions of the Yellow River into 38 sub-basins, the paper made use of the SWAT model to simulate streamflow with validation and calibration of the observed yearly and monthly runoff data from the Tangnag hydrological station, and simulation results are satisfactory. Five land-cover scenario models and 24 sets of temperature and precipitation combinations were established to simulate annual runoff and runoff depth under different scenarios. The simulation shows that with the increasing of vegetation coverage annual runoff increases and evapotranspiration decreases in the basin. When temperature decreases by 2oC and precipitation increases by 20%, catchment runoff will increase by 39.69%, which is the largest situation among all scenarios. 相似文献