全文获取类型
收费全文 | 194篇 |
免费 | 2篇 |
国内免费 | 8篇 |
专业分类
林业 | 2篇 |
农学 | 7篇 |
基础科学 | 3篇 |
8篇 | |
综合类 | 109篇 |
农作物 | 20篇 |
畜牧兽医 | 9篇 |
园艺 | 45篇 |
植物保护 | 1篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 9篇 |
2022年 | 4篇 |
2021年 | 5篇 |
2020年 | 3篇 |
2019年 | 5篇 |
2018年 | 8篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 6篇 |
2015年 | 4篇 |
2014年 | 7篇 |
2013年 | 9篇 |
2012年 | 9篇 |
2011年 | 15篇 |
2010年 | 12篇 |
2009年 | 7篇 |
2008年 | 7篇 |
2007年 | 17篇 |
2006年 | 5篇 |
2005年 | 9篇 |
2004年 | 17篇 |
2003年 | 11篇 |
2002年 | 9篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 3篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 5篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
1982年 | 2篇 |
排序方式: 共有204条查询结果,搜索用时 234 毫秒
201.
以“爱蜜”番茄种子为试材,采用大棚基质栽培方法,对3种不同开窗结构塑料大棚(顶部不开窗型大棚CK、顶部单侧开窗型大棚SG、顶部双侧对称开窗型大棚FG)进行温光及相对湿度观测,并比较不同开窗棚型对番茄植株生长、产量及果实品质的影响,以期筛选出最适于长江流域番茄春提早栽培的塑料大棚类型。结果表明:3种不同结构大棚的散热性能FG>SG>CK;棚内光照强度FG>SG>CK;棚内湿度CK>SG>FG;SG和FG型大棚能显著增加番茄产量,相比于CK每667 m2分别增产448.81、1 005.48 kg,分别提升了14.29%和31.90%。番茄果实中可溶性糖含量和抗坏血酸含量均为FG>SG>CK。顶部全开窗型大棚最适合南方地区生产需要。 相似文献
202.
明确影响互花米草(Spartina alterniflora)的主导环境因子及其潜在适生区对防控管治互花米草具有重要意义。本文以中国大陆滨海地区为研究区域,综合考虑气候、地形、土壤及海洋环境因子,利用生态位模型(Maxent)预测互花米草潜在适生区。结果表明:互花米草的分布受海拔影响最为显著,其主要分布于-2~5 m范围内。此外,当年平均气温介于14.0℃~23.5℃、土壤可交换钠盐含量介于26.4%~46.0%、气温极差介于14.2℃~26.3℃或海水盐度介于23.0%~28.3%及33.5%~33.8%时,互花米草存在概率均达到60%以上。互花米草高度适生区主要分布于江沪浙闽四省市以及莱州湾地区,该区域内适宜互花米草生长的海拔、年平均气温、气温极差、海水盐度分别为-1~0 m, 17.9℃,23.0℃及27.5%。因土壤可交换钠盐含量空间异质性差异较小,故在该区域内对互花米草分布影响不明显。此外,大丰麋鹿、厦门珍稀海洋物种及漳江口红树林国家级自然保护区面临较高的互花米草入侵风险。 相似文献
203.
为了准确鉴定采自黑龙江省大庆市的三种牛虻,采用形态学和分子生物学两种方法进行鉴定。形态学方法主要依据形态特征,如头部基胛和触角的形状;背板和翅膀的花纹等。分子生物学方法依据线粒体细胞色素氧化酶I序列(COX 1),首次扩增这三种牛虻的COX 1序列并分析。结果表明:形态学鉴定结果三种牛虻分别为雁虻(Tabanus pleskei)、广斑虻(Chrysops vanderwulpi)和土耳其麻虻(Haematopota turkestanica)。分子生物学结果显示,三种牛虻COX 1序列的长度分别为1 506 bp、1 500 bp和1 506 bp。序列比对结果分别与分与Tabanus chrysurus(NC 062705.1)的同源性最高为96.5%、与Chrysops niger(NC 067608.1)的同源性最高为90.1%、与Haematopota pluvialis(MT 584146.1)的同源性最高为91.1%。进化分析显示分别与相应的种属在同一个进化分子上。说明三种牛虻分别为雁虻、广斑虻和土耳其麻虻,为进一步虻携带病原的研究奠定基础。 相似文献
204.
基于133个滨海湿地土样的全氮(TN)含量和光谱反射率(R)及其对数(lgR)、对数的一阶微分((lgR)'')、倒数(1/R)、倒数的一阶微分((1/R)'')、一阶微分(R'')、平方根(√R)、一阶微分的倒数(1/(R)'')变换,采用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林回归(RFR)和支持向量机回归(SVR)3种算法分别建立土壤TN含量估测模型。结果表明:①土壤TN含量与光谱变换形式相关性由高到低为:(1/R)''> R''> (lgR)''> 1/R > lgR > 1/(R)''> √R > > R,经光谱变换,土壤TN含量与变换光谱的相关性均高于R,其中与(1/R)''的Pearson相关系数最大为0.746。②PLSR和SVR基于R''、(1/R)''、(lgR)''和1/(R)''变换构建的模型、RFR方法构建的所有模型R2均大于0.732,均可用于滨海湿地土壤TN含量的估算。③基于1/(R)''建立的SVR模型预测精度最高,其R2为0.987,RMSE为0.057 g/kg,MAE为0.050 g/kg,是预测滨海湿地土壤TN含量的最优模型,可为准确获取滨海湿地土壤TN含量提供稳定方法。 相似文献