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1.
【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。  相似文献   
2.
在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。  相似文献   
3.
地膜覆盖时间对新疆棉田水热及棉花耗水和产量的影响   总被引:9,自引:7,他引:2  
该文主要研究不同的地膜覆盖时间对棉田水热及棉花产量的影响。设置了6个地膜覆盖时间:40 d(J1)、55 d(J2)、70 d(J3)、85 d(J4)、100 d(J5)和140 d(全生育期覆盖,CK),2016和2017年在阿克苏绿洲典型滴灌棉田进行田间试验,分析不同地膜覆盖时间对土壤温度、土壤水分、耗水量(crop evapotranspiration,ET_c)、产量、水分利用效率(water use efficiency,WUE)的影响。结果表明,不同地膜覆盖时间可影响土壤水热状况。随着地膜覆盖时间延长,0~80 cm土层含水率逐渐增加,ET_c持续降低,WUE呈增加趋势,但超过100 d后对ET_c及WUE无显著影响。J1、J2、J3和J4处理在揭除膜后,土壤含水率迅速降低,土壤深层水快速消耗,进入铃期后处理间差异才逐步开始缩小。地膜覆盖时间小于100 d会显著减少单株成铃数,降低单铃质量,最终造成减产。J1~J5覆盖时间中,J5处理产量(2 a平均为6 800 kg/hm~2)和WUE(2 a平均为11.5 kg/(hm~2·mm))最高(P0.05),且J5与CK差异不显著(P0.05),可见,地膜覆盖100 d较适宜。该研究结果可为绿洲棉区合理地使用地膜提供科学依据,也为残膜回收及降解地膜的安全应用提供理论支持。  相似文献   
4.
分别采用2种不同的冠层阻力模型和土壤阻力模型,组合成4种Shuttleworth-Wallace(S-W)模型,模拟夏玉米农田灌浆期的逐时蒸散量,以涡度相关法观测蒸散量为实测值检验模型改进的效果,找出最优冠层阻力模型和土壤阻力模型,并分析最优S-W模型对各阻力参数的敏感性。结果表明:李俊改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力模型组合的S-W模型模拟效果最好,S-W模型估算玉米田蒸散的精度显著提高,蒸散发模拟值与实测值的相关系数、一致性指数更接近1,蒸散发模拟的相对误差和均方根误差变小。敏感性分析表明,在计算各个阻力参数模型中,S-W1模型估算蒸散发对冠层阻力最敏感,其次是土壤阻力和有效叶面积指数;采用改进型有效叶面积指数冠层阻力模型和Sellers土壤阻力参数模型组合后,在一定程度上提高了模型精度,提高了计算准确率。  相似文献   
5.
为了研究饱和效应对大孔径闪烁仪估算区域显热通量的影响,在2014年8—9月期间进行试验,以具有抗饱和性能的双光路BLS900型闪烁仪为参考,以孔径尺寸为0.075 m(文中简记为LAS1)、0.15 m(文中简记为LAS2)的中国产ZZLAS型闪烁仪为研究对象,通过光学传播原理计算出饱和修正系数,并对ZZLAS型闪烁仪的观测结果进行饱和修正分析。结果表明:LAS1的饱和修正系数为1.034,LAS2的饱和修正系数为1.019。试验观测中LAS1饱和率为24.58%,LAS2饱和率为2.04%,进行饱和修正后,LAS1的有效饱和修正率为12.87%。与BLS900相比,LAS1修正后显热通量均方根误差变为25.67 W/m2;LAS2的饱和修正率仅为0.32%,修正前后显热通量均方根误差基本无变化。进行饱和修正前,对BLS900与LAS1观测的显热通量进行F检验,未达到显著水平(P=0.15);通过计算得出的修正系数修正后,达到极显著水平(P=0.004);而利用BLS900的实时修正系数进行修正后,接近显著水平(P=0.06)。利用试验计算得出的饱和修正系数修正后,显热通量与参考标准的误差范围为1.28~53.42 W/m2,比修正前更接近BLS900的观测结果。研究对农田、人工林下垫面条件下的观测结果采用文中的饱和修正方法进行验证,结果也表明,经饱和修正后,闪烁仪观测的显热通量更接近BLS900的观测结果。当ZZLAS型闪烁仪发生明显饱和现象时,利用光学传播原理计算得出的修正系数对饱和数据进行修正效果显著。  相似文献   
6.
【Objective】 At present, most drought studies were based on historical drought events to analyze the causes and trends. This paper sought to simulate the drought index method when outputting future meteorological data based on CMIP5 model, and explored the characteristics of past and future drought changes in Shaanxi Province, which could provide a basis for the future management of agricultural water resources in Shaanxi Province. 【Method】Based on the historical data of 18 meteorological stations in Shaanxi Province and CMIP5 model, the future meteorological data were output. The reference crop evapotranspiration (ET0) was simulated by comparing three kinds of models. The standard precipitation evaporation index (SPEI) and relative moisture index (MI) were calculated based on the reference crop ET0 and precipitation data to reflect the drought degree. The spatial and temporal characteristics of drought in the past (1958-2017) and in the future (2018-2100) were compared.【Result】Multiple linear regression (MLR) simulation could accurately predict the reference crop ET0 (RMSE=0.457 mm·d -1). In the RCP2.6 and RCP8.5 scenarios, the future drought index showed an upward trend. Under the RCP8.5 scenario, there was a sudden change in the drought index in the 1940s. The degree of drought would decrease in the future of Shaanxi Province, and the distribution of drought would be more uneven during the year. In the future, the degree of drought would decrease during summer maize growth season, and the degree of drought would increase during winter wheat growth season.【Conclusion】The characteristics and extent of drought change were different under different RCP scenarios. The changes in drought characteristics reflected by SPEI and MI were basically the same, but there were differences in the changes in some time periods. In order to effectively cope with the negative impact of climate change on dry crop yields, it was necessary to enhance soil water storage and conservation capacity, especially to strengthen drought resistance during the winter wheat growing season.  相似文献   
7.
【目的】参考作物蒸散量(ET_0)的估算是计算作物腾发量的基础,也是区域水资源评价与灌溉政策制定的前提,因此,研究ET_0变化趋势与估算模型能够对该地区农田灌溉用水预报提供基础支持,进而为灌溉制度的制定以及水资源高效利用提供科学依据。【方法】以河南新乡气象站1962―2016年气象资料为基础,运用Penman-Monteith模型计算ET_0序列,Mann-Kendall趋势检验法对年及季节尺度ET_0序列变化趋势进行分析,并用均值生成函数模型对其进行了拟合与验证。【结果】①新乡地区年尺度ET_0序列在1975―2016年间呈减小趋势,并在1985―2004年、2006年显著;②新乡地区春季ET_0序列在1982―1983年及1988―2003年间呈显著的减小趋势,夏季ET_0序列在1980―2012年间呈显著的减小趋势。③均值生成函数模型在对年尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数达到0.83,绝对误差与相对误差分别在-120.8~120.0 mm及-14.0%~18.2%之间。④均值生成函数模型在对季节尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数在春、夏、秋、冬各季节分别达到0.85、0.81、0.88及0.89,绝对误差分别在-60.2~64.3、-64.4~58.9、-39.6~32.8、-37.0~25.1 mm之间,相对误差分别在-20.1%~36.7%、-22.1%~32.1%、-18.0%~22.9%、-23.9%~24.6%之间。【结论】新乡地区年尺度ET_0序列在1985―2004年间显著减小,均值生成函数模型在对年及各季节尺度ET_0序列进行拟合时整体效果较好,因此,可通过其进行年及季节尺度ET_0序列的估算,且其在秋、冬二季的拟合效果明显好于春、夏二季。  相似文献   
8.
Soil surface mulching and planting density regulation are widely used for effective utilization of limited rainwater resources and improvement of crop productivity in dryland farming.However,the combined effects of mulching type and planting density on maize growth and yield have been seldom studied,especially in different hydrological years.A field experiment was conducted to evaluate the effects of mulching type and planting density on the soil temperature,growth,grain yield(GY),water use efficiency(WUE)and economic benefit of rainfed maize in the drylands of northern China during 2015-2017.Precipitation fluctuated over the three years.There were four mulching types(NM,flat cultivation with non-mulching;SM,flat cultivation with straw mulching;RP,plastic-mulched ridge plus bare furrow;RPFS,plastic-mulched ridge plus straw-mulched furrow)and three planting densities(LD,low planting density,45.0×10^3 plants/hm^2;MD,medium planting density,67.5×10^3 plants/hm^2;HD,high planting density,90.0×10^3 plants/hm^2).Results showed that soil temperature was higher with RP and lower with SM compared with NM,but no significant difference was found between RPFS and NM.More soil water was retained by soil mulching at the early growth stage,but it significantly varied at the middle and late growth stages.Maize growth was significantly improved by soil mulching.With increasing planting density,stem diameter,net photosynthetic rate and chlorophyll content tended to decline,whereas a single-peak trend in biomass yield was observed.Mulching type and planting density did not have significant effect on evapotranspiration(ET),but GY and WUE were significantly affected.There were significant interacting effects of mulching type and planting density on biomass yield,GY,ET and WUE.Compared with NM,RPFS,RP and SM increased GY by 57.5%,50.8%and 18.9%,and increased WUE by 66.6%,54.3%and 18.1%,respectively.At MD,GY increased by 41.4%and 25.2%,and WUE increased by 38.6%and 22.4%compared with those of at LD and HD.The highest maize GY(7023.2 kg/hm^2)was observed under MD+RPFS,but the value(6699.1 kg/hm^2)was insignificant under MD+RP.Similar trends were observed for WUE under MD+RP and MD+RPFS,but no significant difference was observed between these two combinations.In terms of economic benefit,net income under MD+RP was the highest with a 9.8%increase compared with that of under MD+RPFS.Therefore,we concluded that RP cultivation pattern with a suitable planting density(67.5×10^3 plants/hm^2)is promising for rainwater resources utilization and maize production in the drylands of northern China.  相似文献   
9.
基于注意力机制神经网络的荒漠区蒸散量模拟   总被引:2,自引:2,他引:0  
该研究对基于注意力机制的长短期记忆(Attention-Based Long Short Term Memory,AT-LSTM)模型对蒸散量(Evapotranspiration,ET)模拟的可行性和有效性进行验证,以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012-2017年的每30 min环境数据,利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型,并将其与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型、长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)模型在日尺度、月尺度和季节尺度上进行对比分析。结果表明:与其他3种模型相比,当输入环境因子变化时,AT-LSTM模型模拟精度变化很小,模拟效果均较好。当输入空气温度、净辐射、相对湿度、土壤温度、土壤含水率所有环境因子时,基于AT-LSTM模型的模拟效果最好,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.013 mm/30 min,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.006 mm/30 min,相关系数(Correlation Coefficient,R)值为0.905。且无论是从小时尺度、日尺度和月尺度来看,AT-LSTM模型的模拟效果均优于其他3种模型。在环境因子缺失的情况下,净辐射对盐池县ET的模拟贡献程度最大,仅输入净辐射时,AT-LSTM模型模拟得到的RMSE和MAE分别为0.014、0.007 mm/30 min,R为0.892,模型模拟精度较高,AT-LSTM模型模拟精度高,模型稳定性强,对蒸散量模拟预测具有一定的适用性,仅输入净辐射的AT-LSTM模型可以作为环境数据缺失条件下的蒸散量预测模型。  相似文献   
10.
基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱   总被引:1,自引:0,他引:1  
以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF(Bias-corrected random forest),支持向量回归SVR(Support vector regression)和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。  相似文献   
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