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   958篇
  免费   46篇
  国内免费   65篇
林业   33篇
农学   55篇
基础科学   23篇
  209篇
综合类   624篇
农作物   50篇
水产渔业   6篇
畜牧兽医   29篇
园艺   18篇
植物保护   22篇
  2024年   9篇
  2023年   18篇
  2022年   17篇
  2021年   31篇
  2020年   44篇
  2019年   42篇
  2018年   24篇
  2017年   52篇
  2016年   67篇
  2015年   59篇
  2014年   70篇
  2013年   60篇
  2012年   99篇
  2011年   74篇
  2010年   75篇
  2009年   67篇
  2008年   47篇
  2007年   54篇
  2006年   21篇
  2005年   21篇
  2004年   11篇
  2003年   16篇
  2002年   9篇
  2001年   12篇
  2000年   12篇
  1999年   9篇
  1998年   11篇
  1997年   4篇
  1996年   5篇
  1995年   8篇
  1994年   4篇
  1993年   5篇
  1992年   5篇
  1991年   2篇
  1990年   2篇
  1989年   1篇
  1988年   2篇
排序方式: 共有1069条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
黄河流域干旱时空变化特征及其气候要素敏感性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用黄河流域102个气象站点1961-2013年气象数据,选用相对湿润度指数作为干旱指标,探讨年尺度和季节尺度干旱的时空分布特征,并尝试利用偏导数方法计算分析相对湿润度指数的气候要素敏感性及其与气候要素间的相关关系。结果表明:黄河流域上游旱情比中游和下游地区偏重,春夏秋冬各季分别处于中旱、轻旱、中旱和特旱状态,全年尺度处于特旱程度,季节和全年尺度的相对湿润度指数均呈现从西北到东南递增的变化趋势,春季、秋季和全年尺度特旱区域主要分布在陕西、山西、宁夏北部以及内蒙古地区,而气象干旱减缓的站点主要分布在黄河流域上游地区,干旱增强的站点主要分布在黄河流域东南部。相对湿润度指数对太阳辐射和相对湿度呈正向敏感,对温度和风速呈负向敏感。上游和中游地区夏季相对湿润度指数最敏感要素分别为太阳辐射和平均温度,全流域春季、秋季、冬季和全年尺度对相对湿度最敏感。全流域春季和夏季与相对湿润度指数相关性最强的要素均为相对湿度,上游和下游地区秋季的主控要素为太阳辐射,上游、中游和下游地区冬季则分别与温度、风速和风速相关性最强。全年尺度上,上游、中游和下游地区相对湿润度指数变化的主控要素则为太阳辐射、相对湿度和相对湿度。  相似文献   
12.
四川省潜在蒸散量变化及其气候影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
潜在蒸散(ET_0)是评价某一地区干旱程度的重要指标,在全球气候变暖趋势下,估计ET_0的变化对科学估算作物需水量,提高水分利用率具有重大意义。本文利用四川省1961-2014年151个气象站的气象资料,采用Penman-Monteith公式分3个区域(四川盆地、攀西地区和川西高原)计算ET_0,并对主要气象因子平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速的相对变化率、敏感系数及其对ET_0贡献率的时空变化进行分析。结果表明:四川盆地和川西高原ET_0呈现微弱减少,而攀西地区则呈现一定的增加,其空间分布表现为:攀西地区和川西高原南部年ET_0为高值区,多在1000~1350mm,四川盆地的西南部年ET_0为低值区,多在651~900mm,从西南向东北呈现"高-低-高"趋势。各气象因子对ET_0的影响(对ET_0变化的贡献率)主要取决于敏感性和相对变化率两方面。3个区域ET_0对相对湿度的变化均表现最敏感,其敏感系数分别为-1.13、-1.40、-1.53。在主要气象因子中,在四川盆地和攀西地区,平均风速的多年相对变化率最大(-29.7%、-16.3%),川西高原则为平均温度(40.4%)。进一步分析得出,平均风速在四川盆地和川西高原对ET_0变化的贡献率最大,是主导影响因素,而在攀西地区则为相对湿度。  相似文献   
13.
利用重庆市1986-2009年中稻单产和中稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等资料,采用统计分析法建立中稻气象产量动态预报模型,在此基础上预报中稻单产。用5a滑动平均方法分离中稻趋势产量,在分析气象产量与中稻全生育期逐旬气象要素相关性的基础上,以3月中旬平均气温、5月下旬日照时数、7月中旬平均气温、7月中旬降水量、7月中旬日照时数、7月下旬平均气温、7月下旬降水量和8月上旬平均气温等作为关键气象因子,建立中稻气象产量动态预报模型,并应用该模型实现中稻单产动态预报。对1986-2009年的中稻单产做模拟检验,平均准确率在96%以上,95%以上的年份预报准确率超过90%。对2010年的单产进行预报,准确率为91.5%~92.8%,预报准确率较高,基本能满足业务服务的需要。  相似文献   
14.
Climatic changes and elevated atmospheric CO2 concentrations will affect crop growth and production in the near future. Rising CO2 concentration is a novel environmental aspect that should be considered when projections for future agricultural productivity are made. In addition to a reducing effect on stomatal conductance and crop transpiration, elevated CO2 concentration can stimulate crop production. The magnitude of this stimulatory effect (‘CO2 fertilization’) is subject of discussion. In this study, different calculation procedures of the generic crop model AquaCrop based on a foregoing theoretical framework and a meta-analysis of field responses, respectively, were evaluated against experimental data of free air CO2 enrichment (FACE) environments. A flexible response of the water productivity parameter of the model to CO2 concentration was introduced as the best option to consider crop sink strength and responsiveness to CO2. By varying the response factor, differences in crop sink capacity and trends in breeding and management, which alter crop responsiveness, can be addressed. Projections of maize (Zea mays L.) and potato (Solanum tuberosum L.) production reflecting the differences in responsiveness were simulated for future time horizons when elevated CO2 concentrations and climatic changes are expected. Variation in future yield potential associated with sink strength could be as high as 27% of the total production. Thus, taking into account crop sink strength and variation in responsiveness is equally relevant to considering climatic changes and elevated CO2 concentration when assessing future crop production. Indicative values representing the crop responsiveness to elevated CO2 concentration were proposed for all crops currently available in the database of AquaCrop as a first step in reducing part of the uncertainty involved in modeling future agricultural production.  相似文献   
15.
气象条件对酿酒葡萄若干品质因子的影响   总被引:8,自引:1,他引:8  
根据2004-2005年北方6省酿酒葡萄主要产区葡萄取样和宁夏芦花台园艺场田间试验资料,分析了影响酿酒葡萄主要品质因子总糖、总酸、pH值和单宁积累的气象因子和影响时段,并建立了关系模式,提出了影响酿酒葡萄品质的定量气象指标。研究结果表明:酿酒葡萄品质与气象条件密切相关,主要影响因子是降水量、积温和气温日较差等。影响酿酒葡萄品质形成的关键时期是7-8月(幼果膨大-果实着色期),其次是果实着色期-成熟期。7—8月降水量和水热系数对酿酒葡萄总糖含量的影响最大,7-8〉130mm,K7-8〉1.62时,总糖含量不能达到170g/L(酿优质酒所需最低糖度)。酿酒葡萄总酸含量与果实采收前一个月水热系数呈幂指数关系,随水热系数增加,含酸量缓慢增加。因此,要使酿酒葡萄果实中酸含量达到5~6g/L,则果实采收前一个月的水热系数应在0.12~0.63。酿酒葡萄中单宁含量与开花-成熟期积温、8月平均气温、9月l日到果实采收期日较差和采收前一个月平均最低气温呈指数关系,与8月日照时数呈二次曲线关系。酿酒葡萄果实的pH值随开花-成熟期平均最高气温和果实膨大期蒸发量的增加而增加。  相似文献   
16.
分析影响夏蝗大发生的关键气象因子,预报夏蝗的发生程度,对夏蝗防治决策起着十分重要的作用.利用秩相关系数法,筛选出影响河北省洼淀和沿海两个类型区夏蝗大发生的关键气象因子.根据贝叶斯判别准则,确定了两类蝗区夏蝗大发生关键气象因子的最佳临界距平值;利用灾变规律的关键时预报方法,对两个蝗区因子数确定的关键年进行敏感性分析,确定了两个类型蝗区最佳的预报因子数.在此基础上,对河北省不同生态类型区夏蝗大发生进行模拟和预报,结果拟合率达到99%以上,2004和2005年延伸预报结果与实际一致.  相似文献   
17.
通过对福建早稻多年田间观测数据与气象资料的相关和回归分析,研究气象条件对早稻产量结构要素的影响,结果表明穗结实粒数是造成早稻产量年际变化的主要因素,幼穗分化到乳熟期的光温水条件对早稻产量起着主要作用。  相似文献   
18.
同异分析法在评价气象因子与水稻产量关系中的初步研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
运用同异分析法,分析和评价了信阳市1996~2005年度水稻生长期间主要气象因子,结果表明:1997、1999和2001年为丰产年份;1996、1998、2002和2004年为平产年份;2000、2003和2005年为歉产年份。分析方法切实可行,评价结论客观合理,为科学评价年度间的水稻气象产量提供了一条新的途径。  相似文献   
19.
基于遥感的冬小麦长势等级与气象因子相关性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用遥感数据,以陕西、甘肃两省为例,探讨了冬小麦不同生育期内不同等级的长势状况及其与气温、降水、日照等气象因子的相关性。将冬小麦的生长发育过程分为7个不同的生育期,借助植被指数NDVI,利用GIS空间分析方法,分析了不同生育期内作物生长发育动态变化状况;探讨了2011—2012年不同生长发育期内,不同等级的冬小麦长势状况与同生育期、前一生育期及生育期内累计温度、降水、日照时数等气象因子的相关性。结果表明,2011—2012年,陕西、甘肃两省冬小麦长势在空间上呈现越冬前较好,越冬期略变差,之后恢复变好的状况,但同时存在时空分布差异。相关分析结果表明,就平均来说,无论冬小麦长势状况如何,冬小麦长势和累计降水之间的相关性都大于同期和前一生育期的相关性,显示了降水在冬小麦整个生育期内的重要性;温度对冬小麦的影响根据冬小麦长势等级的不同而不同;日照方面,不论冬小麦长势等级如何,各种不同等级的长势都和累计日照时数相关关系最大。研究同时表明,长势好和长势差的冬小麦对降水较为敏感,而温度在整体上对长势正常的冬小麦影响较大。  相似文献   
20.
3年研究结果表明:旱育秧苗移栽后,分蘖温度低,日平均气温达到11℃早粳1号已开始分蘖。旱育秧的主茎分蘖强,有效穗多,每穗实粒多,产量高,增产幅度达10%左右。太阳辐射和温度对有效穗和穗粒数影响较大。梅雨初期“阴害”对早籼品种的抽穗扬花和灌浆初期危害较大。文中考虑气象和作物群体因素而建立的水稻产量统计动态模式,由有效穗、每穗粒数、空壳率和千粒重4个子模式组成,精度较高。  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