首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   4107篇
  免费   593篇
  国内免费   520篇
林业   337篇
农学   399篇
基础科学   491篇
  1289篇
综合类   1498篇
农作物   227篇
水产渔业   103篇
畜牧兽医   238篇
园艺   160篇
植物保护   478篇
  2024年   7篇
  2023年   79篇
  2022年   165篇
  2021年   171篇
  2020年   214篇
  2019年   170篇
  2018年   131篇
  2017年   234篇
  2016年   246篇
  2015年   199篇
  2014年   211篇
  2013年   342篇
  2012年   342篇
  2011年   361篇
  2010年   312篇
  2009年   288篇
  2008年   188篇
  2007年   219篇
  2006年   188篇
  2005年   161篇
  2004年   139篇
  2003年   86篇
  2002年   77篇
  2001年   71篇
  2000年   67篇
  1999年   52篇
  1998年   62篇
  1997年   56篇
  1996年   56篇
  1995年   54篇
  1994年   51篇
  1993年   44篇
  1992年   25篇
  1991年   45篇
  1990年   28篇
  1989年   21篇
  1988年   19篇
  1987年   20篇
  1986年   3篇
  1985年   3篇
  1984年   4篇
  1983年   3篇
  1981年   1篇
  1980年   1篇
  1978年   2篇
  1962年   2篇
排序方式: 共有5220条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
流苏香竹(Chimonocalamus fimbriatus)是云南特有珍稀竹种,主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主,运用最大熵模型(MaxEnt)同时结合地理信息系统(ArcGIS),基于19个气候因子,预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明:当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地,除迪庆州、丽江市和昭通市外,云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段,基于2种不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5),流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势,尤其是SSP5-8.5路径下,高适生区面积仅为当前的12.51%(2050s)和18.63%(2070s);中、低适生区在SSP1-2.6路径下,显著扩张(2050s)或略微扩张(2070s),在SSP5-8.5路径下,则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主,可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感,根据其野外分布状况,建议以就地保护为主、迁地保护为辅,在其潜在适生区内适当引种栽培。  相似文献   
2.
为了掌握高压直流输电工程接地极对埋地管道杂散电流干扰的影响规律,在17个高压直流输电工程接地极附近的12条管道上安装了电位远程监测系统,对管道电位进行长时间连续监测。通过管道电位变化分析接地极的干扰频次和干扰时间,以及管道受干扰程度、影响范围。监测结果显示:通过对管道电位长时间连续监测能够准确判断出接地极对管道的干扰影响,2017年17个接地极的总干扰频次为201次,干扰总时长为657.31 h,较2016年略有下降;监测到1987 km管道受到接地极的干扰,其中华南地区接地极对管道的干扰较华东、华中及西北地区大。干扰电位分布规律分析结果表明,接地极与管道的垂直距离越短,靠近接地极端杂散电流流入流出的管段越短,其对远离接地极端的管道的干扰程度越大、干扰范围越广。  相似文献   
3.
昌吉地区作物生长季潜在蒸散量变化特征及影响因子   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文探究昌吉地区1963—2020年作物生长季蒸散量变化特征,为该地区水资源优化管理、作物合理布局、农业灌溉规划以及水资源开发利用提供依据。根据昌吉地区8个气象站点1963—2020年的气象数据,采用Thornthwaite法、气候倾向法、M-K检验法、小波分析法分析潜在蒸散量的时空变化特征,结合相关分析探讨气候因子对其影响。结果表明:(1)在时间尺度上,昌吉地区作物生长季潜在蒸散量增加趋势显著,变化率为2.3 mm/10 a,多年平均值为876 mm;8个气象站点潜在蒸散量都呈现增加趋势;(2)在空间尺度上,昌吉地区作物生长季内潜在蒸散量由西向东呈递减趋势。整体呈先减少后增加的变化趋势;(3)西部在2009年、中部在1994年、东部在2013年发生突变,昌吉地区突变发生在1997年,中部和昌吉地区突变早于西部和东部;周期变化显示,昌吉地区作物生长季潜在蒸散量有3.7~4.2年变化周期;(4)影响昌吉地区作物生长季潜在蒸散量主要因素是气温,其中最低气温逐年升高导致潜在蒸散量逐年增加的贡献最大,其他气候因子的变化对潜在蒸散量起着削弱作用。  相似文献   
4.
【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   
5.
针对花榈木的种质资源保护利用问题,基于花榈木在中国的188条地理分布记录和9个气候变量,于 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5 3种气候情景模式下,利用ENMeval数据包优化后的MaxEnt模型和ArcGIS对其当前和未来(2050s和2070s)的生态位进行模拟,研究影响花榈木地理分布的主导环境因子,分析其在不同气候情景模式下的空间分布格局和迁移趋势。结果表明,当模型的特征组合(FC)为线性、二次型、片段化、乘积型和阈值性,正则化乘数(RM)为2时,模型复杂度和过拟合程度较低,此时训练集的平均AUC和平均标准偏差分别为0.954和0.004,表明模型预测精度很高。花榈木在当前气候下的潜在分布区主要在我国东南部,核心分布区位于江西、湖南、福建、浙江等省份及其周边区域。刀切法(Jackknife)表明最干季度降水量、最湿季度降水量、最冷季度平均温度是影响其分布的主导气候因子。未来3种气候情景下花榈木总体适生区分布相对稳定,核心适生区主要表现为东西向稳定,于南北向中部迁移,尤以广东中部及江西中部收缩显著,这些迁移的核心适生区是花榈木应对气候变化的敏感区域,需引起重视。  相似文献   
6.
为更便捷地监测乌兰布和沙漠黄河沿岸沙丘移动速度并解析其影响因素,该研究以乌兰布和沙漠沿黄段沙丘为研究对象,应用无人机航拍技术开展沿岸沙丘的季节性地貌过程和影响因素研究。结果表明:1)研究区沙丘年移动速率1.08~2.27 m/a,多年平均输沙势为78.82 VU,年合成输沙势为25.92 VU,处于低风能环境,8~12 m/s等级风输沙势是年输沙势的主要部分,约占73.24%。方向变率(合成输沙势(Resultant Drift Potential,RDP)与输沙势(Drift Potential,DP)的比值)RDP/DP保持在0.30~0.46之间,属于中等变率。合成输沙方向RDD为57.83°~107.39°,与沙丘移动方向较为一致,西风组占全年输沙势的52.09%,是沙丘年移动的主要驱动力。2)沙丘移动速率具有明显的季节特征,整体呈现春季移动速率快,冬末-春初次之,秋季与秋末-冬末相近,夏季移动速率最慢。其中,秋末-冬末、春季和秋季输沙势DP 8.48~20.49 VU,合成输沙势方向在90.02°~95.54°之间,RDP/DP值均在0.3~0.8之间,属于中等变率,西风组作用显著,这与年合成输沙方向及沙丘走向较为一致;冬末-春初和春末-夏季分别受东北风(NE)和南风组(SSE、S、SSW)作用,沙丘通过形态变化适应风向,移动速度降缓。季节输沙势主要集中在8~10m/s风速等级,约占整个季节输沙势的40.76%~56.93%。3)综合各季节和年际输沙势与沙丘移动距离呈线性正相关,拟合方程为y=1.02+0.006 62x(R~2=0.339,F=5.616,P=0.045),方程总体显著,输沙势可以表征该地区沙丘移动距离。基于无人机监测的沙丘运动研究综合显示,风况是该地区影响该地区沙丘移动的主要动力,其中西风组8 m/s以上风速是研究区沙丘移动的主要驱动力。风向变率和合成输沙势方向与沙丘移动方向一致时沙丘移动则快,不一致时则缓;无人机可在较大尺度上为沙丘移动提供更为便捷的监测服务,研究结果可为同类地区沙丘移动的无人机监测提供参考依据。  相似文献   
7.
覆盖是调节土壤温度、减少土壤水分无效蒸发的一种行之有效的手段,为探明不同覆盖物对夏黑葡萄开花期—成熟期内土壤温度和土壤水势的影响效果,本试验在夏黑葡萄园设置地布、黑棉毡、黑地膜覆盖和不覆盖(对照)4个处理,对各处理土壤温度和土壤水势的变化进行了比较研究。结果表明:与CK处理相比,T1、T2和T3处理均可以提高开花期土壤最低温度,分别提高0.55、0.87、3.25℃;T1处理使果实快速膨大期和着色期土壤最高温度降低,分别降低0.83℃和1.11℃,使土壤温度更接近根系适宜生长的温度环境;T2和T3处理则提高果实快速膨大期和着色期土壤最高温度,分别提高0.71、0.01℃和3.18、2.40℃。在相同灌水条件下,不同覆盖处理均可降低土壤水势日变化幅度,T1处理土壤水势在0~1 kPa之间,基本呈饱和状态,T2、T3和CK处理不同生育期日最大土壤水势差分别为1.69~11.08、0.24~1.09、12.63~18.08 kPa;不同覆盖处理提高最高和最低土壤水势,其中覆盖地布和黑地膜效果更显著。综合比较各种覆盖材料对土壤温度和土壤水势的影响效果,覆盖地布处理效果最好。  相似文献   
8.
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   
9.
【目的】研究不同参考作物蒸散量(ET0)与显著气象因子的相关性,分析各显著气象因子对滴灌枣园实际蒸散量(ETc)的贡献率。【方法】在阿克苏地区枣树滴灌试验,选取Penman-Monteith(PM)、Hargreaves-Samani(HS)、Priestley-Taylo(PT)模型,采用多元线性回归分析不同ET0的显著气象因子,以及各显著气象因子对枣园ETc的贡献率。【结果】平均相对湿度(RH)与ET0呈负相关,太阳辐射(Rn)、天顶辐射(Ra)、最高温度(Tmax)、最低温度(Tmin)、平均温度(T)、风速(U)与ET0呈正相关;各模型的显著气象因子对ETc贡献率为:PM-Rn(62.6%)、U(19.9%)、T(11.8%)和RH(5.7%);HS-Tmax(55.1%)、Tmin(30.1%)、Ra(11.6%)和T(3.2%);PT-Rn(84.1%)、T(12%)和Tmin(3.9%)。【结论】TmaxRn对滴灌枣园ETc贡献率最大。  相似文献   
10.
Ali SOUEI 《干旱区科学》2021,13(11):1122-1141
The water resources of the Nadhour-Sisseb-El Alem Basin in Tunisia exhibit semi-arid and arid climatic conditions. This induces an excessive pumping of groundwater, which creates drops in water level ranging about 1-2 m/a. Indeed, these unfavorable conditions require interventions to rationalize integrated management in decision making. The aim of this study is to determine a water recharge index (WRI), delineate the potential groundwater recharge area and estimate the potential groundwater recharge rate based on the integration of statistical models resulted from remote sensing imagery, GIS digital data (e.g., lithology, soil, runoff), measured artificial recharge data, fuzzy set theory and multi-criteria decision making (MCDM) using the analytical hierarchy process (AHP). Eight factors affecting potential groundwater recharge were determined, namely lithology, soil, slope, topography, land cover/use, runoff, drainage and lineaments. The WRI is between 1.2 and 3.1, which is classified into five classes as poor, weak, moderate, good and very good sites of potential groundwater recharge area. The very good and good classes occupied respectively 27% and 44% of the study area. The potential groundwater recharge rate was 43% of total precipitation. According to the results of the study, river beds are favorable sites for groundwater recharge.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号