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GUI Maochang * WU Lingjuan . Institute of Oceanology Chinese Academy of Sciences Qingdao China. Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences Geophysical Fluid Dynamics Institute of Atmospheric Physics Chine-se Academy of Sciences Beijing China. Graduate School Chinese Academy of Sciences Beijing China 《海洋学报(英文版)》2005,(4)
1 IntroductionIt is well known that interaction between the trop-ical ocean and atmosphere produces the largest inter-annual climate signal, El Nino-Southern Oscillation(ENSO). In past decades many efforts have been madein understanding and predicting ENSO: such as the hy-pothesis of Bjerknes (1969) that ENSO arises as aself-sustained cycle in which SSTA in the Pacific O-cean causes the trade winds to strengthen or slackenand that this in turn drives the ocean circulation changesthat … 相似文献
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Zhixian Yan Jose Macedo Christine Parent Stefano Spaccapietra 《Transactions in GIS》2008,12(Z1):75-91
Many real world applications today are built on analyses of movement and related features. Examples of such applications include transportation management, urban planning, tourism services, and animal migration monitoring, among others. Recent database modeling and management research prototypes have the capability to store and manipulate movement data in terms of point or region geometries that evolve over time (moving point or moving and deforming region). This captures the spatio‐temporal trace left by a moving object, but ignores its links with non‐geometric information that enable a semantic interpretation of the movement of moving objects. The concept of trajectory has been introduced to express a more semantic understanding of movement, taking it closer to the perception of applications. This article describes a framework for a semantics‐oriented structuring, modeling and querying of trajectory data. The framework relies on the definition of trajectory‐related ontologies, addressing domain‐independent and application‐specific geometric and semantic facets. Last we briefly discuss how the proposed approach has been applied for a traffic management application. 相似文献
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中国及周边海域对流云团的水平和垂直尺度 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2007年1月-2010年12月CloudSat-CALIPSO二级云产品2B-CLDCLASS-LIDAR,统计中国及其周边海域对流云的发生频率,根据对流云发生频率的分布特征将中国及周边海域划分为青藏高原(TP)、东部陆地(EC)、南部海域(SO)和西北太平洋(WP)4个子区域,并研究了4个子区域积云团和深对流云团的水平尺度和垂直尺度。统计结果表明,海洋积云团的水平尺度约为2 km,陆地积云团的水平尺度约为1 km,海洋下垫面热力性质均匀,积云团尺度更大;陆地下垫面非均匀性强,积云团分布更为零散。深对流云团的水平尺度为10-50 km,东部陆地最大,约为45 km,西北太平洋最小,约为30 km。陆地深对流云团水平尺度较海洋上大,且多尺度特征显著,应该与深对流云发生的复杂天气背景有关。积云团的垂直尺度范围为0.24-2 km,4个区域无明显差异。垂直尺度海洋深对流云团大于陆地云团,其中在南部海域地区最大,约为15 km,青藏高原最小,约为10 km。与陆地云团相比,海洋深对流云团表现为水平尺度更小、垂直尺度更大的中尺度对流体特征。 相似文献
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强台风海鸥登陆期间近地层风特性分析 总被引:2,自引:2,他引:0
利用位于海南文昌市的90 m测风塔观测的强台风海鸥多层测风数据,分析了台风海鸥登陆期间近地层风场时空特征、湍流强度、垂直风切变及阵风因子等风场特性,分析结果表明:台风海鸥登陆期间,近地层各高度风速呈现"M"型双峰特征,最大风速出现在台风后风圈;台风过境前后,风向旋转了180°;近地层风速随高度升高而增大,各高度风速垂直切变符合对数和指数规律;粗糙度长度、风廓线幂指数、湍流强度、阵风系数等风场特性与风速呈负相关关系,随着风速的增加而降低;从台风外围至台风眼,粗糙度长度随风速呈现"增大-减小-增大"特征;台风眼内部风速垂直切变剧烈,前后风圈的风速垂直切变较弱;强风区湍流强度较弱,弱风区湍流强度较强;台风风圈的湍流强度随高度增加而减小,台风眼内湍流强度随高度先减小再增加;台风影响各阶段阵风系数随高度升高而减小,各高度层阵风系数遵循指数定律;阵风系数随风速的增大而减小,当风速达到一定强度时,阵风系数随风速变化不明显。 相似文献