全文获取类型
收费全文 | 1270篇 |
免费 | 322篇 |
国内免费 | 694篇 |
专业分类
测绘学 | 95篇 |
大气科学 | 1599篇 |
地球物理 | 88篇 |
地质学 | 99篇 |
海洋学 | 59篇 |
天文学 | 7篇 |
综合类 | 117篇 |
自然地理 | 222篇 |
出版年
2024年 | 17篇 |
2023年 | 34篇 |
2022年 | 67篇 |
2021年 | 65篇 |
2020年 | 90篇 |
2019年 | 93篇 |
2018年 | 75篇 |
2017年 | 70篇 |
2016年 | 73篇 |
2015年 | 94篇 |
2014年 | 177篇 |
2013年 | 141篇 |
2012年 | 157篇 |
2011年 | 117篇 |
2010年 | 103篇 |
2009年 | 89篇 |
2008年 | 103篇 |
2007年 | 134篇 |
2006年 | 102篇 |
2005年 | 77篇 |
2004年 | 64篇 |
2003年 | 71篇 |
2002年 | 44篇 |
2001年 | 43篇 |
2000年 | 30篇 |
1999年 | 34篇 |
1998年 | 22篇 |
1997年 | 24篇 |
1996年 | 12篇 |
1995年 | 14篇 |
1994年 | 14篇 |
1993年 | 11篇 |
1992年 | 6篇 |
1991年 | 8篇 |
1990年 | 3篇 |
1989年 | 1篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 2篇 |
1984年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
1981年 | 1篇 |
排序方式: 共有2286条查询结果,搜索用时 15 毫秒
41.
应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。 相似文献
42.
采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明:南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。 相似文献
43.
44.
利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。 相似文献
45.
夏季风影响过渡区是天气和气候的敏感区,随着全球和区域的变暖,该区域特殊的气候环境响应引起人们重点关注。以南昌、定西、乌鲁木齐作为夏季风影响区、夏季风影响过渡区以及非夏季风影响区的代表站,通过对比中国夏季风影响过渡区和其他地区50年来温度、日照时数、相对湿度、降水量、低云量、风速的变化趋势,以及分析各气象因子单独变化对蒸发皿蒸发量的影响,发现在夏季风影响过渡区各个气象因子的变化均使蒸发皿蒸发量增加,而在其他地区,只有温度变化会使蒸发皿蒸发量增加,其他各因子的变化均会造成蒸发皿蒸发量的下降。贡献度更直观的反映各气象因子对不同地区蒸发皿蒸发的作用。结果表明温度变化对夏季风影响过渡区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为48.93%。风速变化对夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为51.54%。降水变化对非夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为58.57%。此外,低云量的变化对夏季风影响过渡区、夏季风影响区和非夏季风影响区的贡献均达到20%以上。因此,不同地区影响蒸发皿蒸发的最主要的因子是不同的,但低云量对任何地区蒸发皿蒸发的影响都非常重要。 相似文献
46.
苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。 相似文献
47.
利用2016—2017年自动站逐小时观测资料,统计分析了贵州大雾天气的时空分布特征;同时,结合天气图资料分析筛选了锋面大雾个例31 d和辐射大雾个例17 d,对比分析大雾生消过程中风、温、湿等气象要素演变特点。结果表明:(1)贵州大雾在秋末到初春较为频发;一天中夜间02—09时是大雾频发时段,07时达到峰值。(2)贵州自西向东有4个多雾区,分别为西南部区域、中部区域、东部边缘区域和北部局部区域。(3)锋面大雾主要出现在贵州中西部,范围最广时可达20个县站左右,持续时长可达10~13 h,单站可持续60 h以上。辐射大雾以贵州中东部地区出现较多,范围最广时可接近40个县站,远比锋面大雾范围广,持续时间相对较短。(4)大雾期间,10 min平均风速为0~3 m?s-1,相对湿度为97%~100%,温度露点差为0~0.5℃;辐射大雾初期或形成前气温呈下降状态,消散期升温较明显,地气温差呈现由负到正或由低到高的变化趋势,反映出近地层大气由较为稳定的逆温环境向不稳定环境变化的过程;锋面大雾初期的降温和后期的升温现象并不突出,地气温差也没有特定的变化规律,仅有部分个例与锋面大雾情况一致。 相似文献
48.
利用常规气象观测资料、探空资料、污染物浓度及AQI资料、NCEP再分析资料等,对2018年11月24日至12月3日夜间常州持续11 d的强浓雾和严重霾天气过程进行了分析。结果表明:(1)此次雾-霾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)中纬度地区高层持续纬向环流控制、中低层暖脊稳定存在,地面持续受均压场或弱倒槽顶部、弱冷锋前部影响,是这次持续性雾-霾过程的重要天气条件。(3)边界层内弱辐散、负涡度及弱的下沉气流是此次雾-霾天气得以长时间维持、发展的动力因子。近地层长时间水汽饱和且维持小风速利于雾-霾的长时间维持。(4)近地面高强度的贴地逆温长时间维持和持续较低的混合层高度是此次雾-霾形成、发展和长时间维持的重要热力条件。雾比霾的平均混合层高度明显偏低且霾等级越高混合层高度越低,混合层高度的变化先于能见度变化,对雾-霾临近预警有较好的指导作用。(5)弱冷空气渗透、风速适当增加、混合层高度的先期快速下降、负净辐射曝辐量绝对值的明显增大是雾爆发性增强的主要原因。 相似文献
49.
利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明:(1)利用卫星B13通道(10.4μm)亮温值TBB≤238 K或B08通道(6.2μm)与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;(2)利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;(3)建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。 相似文献
50.