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以中日合作项目林火监测系统作为ORACLE数据库系统的应用实例 ,对ORACLE数据库管理系统的性能的调整方法和优化策略进行了介绍和探讨 ,这些实用方法和技术有效地解决了ORACLE数据库管理中的关键问题 ,提高了数据库的存储能力和运行速度。 相似文献
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滇中地区森林火险等级预报方法的研究 总被引:9,自引:0,他引:9
经引起滇中地区森林火灾的主要细小可燃物的含水率及初始蔓延速度的大量试验数据为基础,结合大量林火历史资料,气象历史资料统计分析,找出规律,在对森林火险等级进行实测的基础上,建立数学模型和预报方法。经验证及对预报效果分析证明,本预报方法符合客观实际,是一种符合科学规律、简易、实用的预报方法,同时对引起滇中地区特大森林火灾的大气环流形势及物理量的变化作了分析,掌握了有关规律,为该地区的特大森林火险预报提 相似文献
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Jiaxin Chen Stephen J. Colombo Michael T. Ter-Mikaelian Linda S. Heath 《Forest Ecology and Management》2010
Forest and harvested wood products (HWP) carbon (C) stocks between 2001 and 2100 for Ontario's managed forests were projected using FORCARB-ON, an adaptation of the U.S. national forest C budget model known as FORCARB2. A fire disturbance module was introduced to FORCARB-ON to simulate the effects of wildfire on C, and some of the model's C pools were re-parameterized using data from Canadian forests. Forest C stocks were estimated using allometric equations that represent the relationships between C and net merchantable volume and forest age based on forest inventory statistics. Other pools were included using results from ecological studies related to forest inventory variables. Data from future forest development projections adopted in approved management plans were used as model input to produce forest C budgets for the province's Crown forest management units. The estimates were extended to other types of managed forests in Ontario: parks, measured fire management zones, and private forest lands. Carbon in HWP was estimated in four categories: wood in use, wood in landfill, wood burned for energy, and C emitted by wood decomposition or burning without energy generation. We projected that the C stocks in Ontario's managed forests and HWP (in use and in landfills) would increase by 465.3 Mt from 2001 to 2100, of which 47.9 Mt is from increases in forest C and 417.4 Mt is from HWP C. 相似文献
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中国森林火灾发生规律及预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
量化分析森林火灾发生规律能为预测和防治森林火灾提供科学依据。文中采用四参数Weibull分布描述了我国森林火灾发生次数和火场面积分布规律,运用Spearman相关系数分析承灾主体因子、灾害管理因子、孕灾环境因子与森林火灾发生次数、面积间关系,基于全国森林火灾数据分别建立灰色系统理论模型、BP人工神经网络模型和时间序列ARIMA模型,并采用Markov随机过程改进已建立模型。结果表明,我国森林火灾发生次数分布呈左偏正态分布,火场面积呈倒J型分布,火灾次数和火场面积分布模型拟合决定系数分别为0.63和0.66;承灾主体、孕灾环境和灾害管理对森林火灾次数和火场面积影响程度依次减小,人工林面积、累年年平均气温、年降雨量平均差值、年最低气温平均日数与森林火灾发生具有明显相关性,影响森林火灾的因子与森林火灾发生次数、火场面积间存在指数型关系;不同模型对森林火灾发生次数和火场面积拟合优度次序为BP模型、GM(1,1)-Markov模型、BP-Markov模型、GM(1,1)模型、ARIMA模型、ARIMA-Markov模型,采用Markov过程能显著改进GM(1,1)预测模型对火灾随机性的预测效果,可以更好地反映森林火灾发生规律。 相似文献
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TheprojectwassupportedbyChinaNaturalScienceFund.INTRoDUCTIoNOursocietyhascomeintoaperiodofhighdevelopedscienceandtechnology,nevertheless,it'sapitythatmankindhasn'tfreedhimselffrompassiveandblindcondi-tionthatforestfirewaspreventedandcon-trolledonlargescale.Particufarly,sofarthebasiclawsofinter-annualchangesofforestfirehasnotbeenknown.Itremainsperplexingwhyheavy-disaster-periodofforestfire(HDPFF)inacertainregionreappearseveryafewyearsandlastsforl-2yearswithgreatlossofforestresource.A1th… 相似文献
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