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1.
2.
近50年乌鲁木齐市太阳能资源时空变化分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用新疆乌鲁木齐地区9个气象站1961-2010年的逐日日照时数资料和乌鲁木齐站逐日太阳总辐射资料,在使用气候学方法估算出各站逐月太阳总辐射的基础上,采用线性趋势分析和Mann Kendall检测对全市冬、春、夏、秋四季和年日照时数、太阳总辐射变化趋势以及突变特征进行分析,应用混合插值法,在ArcGis平台上完成基于数字高程模型(DEM)数据的四季和年日照时数、太阳总辐射及其突变前后变化量的精细化分布式模拟.结果表明:乌鲁木齐市春、夏、秋季和年的日照时数及太阳总辐射总体呈现“平原多,山区少”的空间分布格局,冬季日照时数、太阳总辐射呈现“山区多,平原少”的分布特点.近50年来,乌鲁木齐市春、夏季日照时数、太阳总辐射变化趋势不显著,但秋、冬季和年的日照时数及太阳总辐射呈显著的减少趋势,并于1981和1991年分别发生了突变性的减少,突变前后秋、冬季和年日照时数、太阳总辐射的变化具有明显的区域性差异,减少幅度的空间分布总体呈现“平原多,山区少”的特点. 相似文献
3.
介绍了太阳位置的确定方法,并通过计算给出了全省气象观测台站的日出、日落方向的太阳方位角变化结果以及每个台站一年中正午时刻太阳高度角变化范围。 相似文献
4.
本文是通过10个月的日射、日照资料对比观测、统计的乔唐、康氏和光电式日照计记录阈值的平均值和标准偏差,分析了乔唐日照计进光孔径、涂药方式对感光迹线的影响,测定了感光药的吸收光谱,并根据日出日没时直接日射辐照度的平均变化率,估算了由阈值的不确定度引起的日照时数的误差,从而为我国几十年的乔唐日照资料的评价提供依据。 相似文献
5.
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6.
城市化对北京地区日照时数和云量变化趋势的影响 总被引:3,自引:1,他引:3
利用1961~2008年北京城区和郊区12个台站的气候观测资料,采用趋势分析和累积距平的方法,研究了北京城区和郊区近48年的日照时数、总云量及低云量的年际和四季变化趋势,并探讨了城市化进程对日照和云量变化的影响。结果表明:近48年来,城区的总云量和日照时数呈减少趋势,但低云量呈增加趋势;郊区的总云量和低云量呈增加趋势,而日照时数呈减少趋势;具体到年代变化,1980年代初以后,城区总云量呈减少趋势,且1990年代减少的趋势最为明显,2000年后,城区总云量变化发生逆转,呈显著增加趋势。对于低云量,1960年代到1980年代,城区郊区低云量呈波动减少趋势,而1990年代到2000年代后呈波动增加趋势。对于日照时数,1960年代到1980年代城区郊区日照时数均呈增加趋势,1990年代至2000年代则呈明显减少的趋势。低云量与日照时数表现出明显负相关特征,这与北京城市化发展对区域气候的影响有密切的关系。 相似文献
7.
利用1981、1996和2001年逐日南京站太阳总辐射和日照时数观测资料,建立了基于支持向量机(support vector machine,SVM)方法的太阳总辐射推算模型,预测了1982、1997和2002年的太阳总辐射,并把推算结果和采用线性的气候学方法所得到的推算结果分别与实测值进行对比。采用线性方法得到的1982、1997和2002年的太阳总辐射预测值与实测值间基于1:1线的决定系数(R~2)分别为0.800、0.859和0.838,均方根误差(RMSE)分别为3.250、2.649和2.925 MJ·m~(-2)·d~(-1)。采用SVM方法得到的1982、1997和2002年的R~2分别为0.894、0.938和0.936,RMSE分别为2.353、1.726和1.804 MJ·m~(-2)·d~(-1)。SVM方法得到的太阳总辐射预测值与实测值之间的误差较小,预测精度高于线性方法,更适用于实际太阳总辐射的计算。 相似文献
8.
Deepak Jhajharia Brijesh K. Yadav Sunil Maske Surajit Chattopadhyay Anil K. Kar 《Comptes Rendus Geoscience》2012,344(1):1-13
Trends in rainfall, rainy days and 24 h maximum rainfall are investigated using the Mann-Kendall non-parametric test at twenty-four sites of subtropical Assam located in the northeastern region of India. The trends are statistically confirmed by both the parametric and non-parametric methods and the magnitudes of significant trends are obtained through the linear regression test. In Assam, the average monsoon rainfall (rainy days) during the monsoon months of June to September is about 1606 mm (70), which accounts for about 70% (64%) of the annual rainfall (rainy days). On monthly time scales, sixteen and seventeen sites (twenty-one sites each) witnessed decreasing trends in the total rainfall (rainy days), out of which one and three trends (seven trends each) were found to be statistically significant in June and July, respectively. On the other hand, seventeen sites witnessed increasing trends in rainfall in the month of September, but none were statistically significant. In December (February), eighteen (twenty-two) sites witnessed decreasing (increasing) trends in total rainfall, out of which five (three) trends were statistically significant. For the rainy days during the months of November to January, twenty-two or more sites witnessed decreasing trends in Assam, but for nine (November), twelve (January) and eighteen (December) sites, these trends were statistically significant. These observed changes in rainfall, although most time series are not convincing as they show predominantly no significance, along with the well-reported climatic warming in monsoon and post-monsoon seasons may have implications for human health and water resources management over bio-diversity rich Northeast India. 相似文献
9.
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