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41.
42.
四川柑橘适宜分布及其对气候变化的响应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
柑橘是四川省和我国主要水果产品之一。以气候为主的环境变化,对作物空间布局产生了显著影响。为合理优化柑橘生产空间,本研究基于最大熵模型(MaxEnt)构建柑橘适宜分布与环境变量的关系模型,运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)检测模型精度,刀切法(Jackknife)筛选主导环境变量;采用ArcGIS技术对比1980年、2010年四川柑橘适宜区分布,揭示近30 a气候变化背景下四川省柑橘适宜区的分布与变化情况。结果显示:四川柑橘适宜性的主导环境变量主要体现为以光、热、水为特征的气候环境变量。近30 a四川省气候暖干化的变化趋势改变了区域生态系统的结构和功能,引起了柑橘种植适宜区的时空变化。1980—2010年柑橘种植适宜性空间格局呈现出2个变化特征,一是高适宜区呈整体向北迁移的趋势,主要分布在成都平原区与川东北地区过渡地区;中适宜区界线向东南方迁移。二是适宜性级别呈现出逐级调整,低、中适宜区的等级调整变化明显。2010年高适宜区面积约为4.22万km2,中适宜区4.19万km2,低适宜区4.4万km2,大部分地区为不适宜区。以高适宜区为参照,通过政策措施,政府部门可增加在川南地区、成都平原地区南部的柑橘生产布局。本研究客观地反映了气候变化下,四川省柑橘种植适宜性变化特征,合理确定了柑橘适宜性面积及分布,为柑橘空间优化提供了科学依据。最大熵模型在对物种分布进行准确模拟和预测时具有较强应用价值,对作物气候适宜性区划具有重要指导意义。但对于不同区域和作物应选取合适的环境变量、空间尺度和物种采样位置,减少系统累计误差,提高作物气候适宜区划定精度。 相似文献
43.
信息熵综合评价方法在小麦品种区域试验中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
运用信息熵原理,建立了作物品种综合评价模型,提出了品种多目标综合评价方法,结合小麦品种区域试验,具体介绍了这种方法的应用.研究表明,信息熵综合评价方法对于客观综合评价品种,具有重要的参考价值. 相似文献
44.
基于熵权的导流标准多目标决策分析 总被引:15,自引:2,他引:15
通过分析决策方案目标集.采用信息熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重.运用多目标决策理论,建立导流标准多目标模糊优选模型。该模型系统地考虑了决策方案目标集的客观因素和决策者的主观因素。通过锦屏一级水电站施工导流标准的决策分析,说明该方法和模型是有效的.很好地解决了导流工程的施工强度、投资及风险损失的关系。 相似文献
45.
利用最大熵原理、模糊集合论和河流水质恢复能力评价标准,为河流水质恢复能力综合评价提出了一种新的方法—基于最大熵的模糊评价法(FAME)。FAME综合考虑河流水质恢复能力评价的随机性和模糊性,定义加权广义距离表征待评价水体样本与标准样本的差异;把多维评价样本指标综合为一维指标值。根据隶属度值的大小对水体样本集进行统一评价,从而解决了各单项评价指标评价结果不一致问题,提高了河流水质恢复能力综合评价问题各层次的分辨力。通过实例研究,并对比遗传投影寻踪方法,验证了本方法的合理性和有效性。 相似文献
46.
Paul C. Stoy Mathew Williams Mathias Disney Ana Prieto-Blanco Brian Huntley Robert Baxter Philip Lewis 《Landscape Ecology》2009,24(7):971-986
Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and
may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content
of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an
example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased
linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving
three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates
that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE
bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO2 sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted
in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index
(LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying
the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible
spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale. 相似文献
47.
48.
基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法 总被引:5,自引:0,他引:5
因RTD-GPS定位精度不能满足农田导航作业的需要,研究了一种提高农用车辆自动导航定位精度的方法.建立天线补偿模型,对GPS天线晃动引起的误差进行了补偿;建立基于Kalman滤波模型,融合多传感器信息;使用自主开发的基于VRS的GPS接收机,作为RTD-GPS.将RTD-GPS、电子罗盘以及速度传感器获得信息进行Kalman滤波,其结果和高精度GPS数据进行了比较.实验证明,直线跟踪中,平均偏差由1.6019m减小到0.597m;曲线跟踪中,平均偏差由1.2085m减小到0.4861m. 相似文献
49.
50.