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31.
基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势 总被引:1,自引:1,他引:1
甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9~0.94、0.88~0.9,rRMSE范围分别为7.6%~17%、8.8%~20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性(Permutation Importance,PIMP)来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89~0.94、0.74~0.91,rRMSE范围分别为7.3%~19%、7.6%~19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。 相似文献
32.
王先谦的《荀子集解》一书,是晚清诸子学的一部重要著述,是研究和整理《荀子》一书的集大成之作。王氏的学术成就主要体现在两个方面:一是他吸纳了清代学者中研究和整理杨倞注《荀子》一书最有代表性的成果,并对各家之说作了一个梳理和辨析;二是他个人对《荀子》以及杨注的校勘、注释、考辨等方面超出了前人的成就。 相似文献
33.
对不同养殖群体虾夷扇贝Patinopecten yessoensis各数量性状间的相关性及影响体质量的因素进行了分析,随机选取山东牟平、山东莱州、大连广鹿岛、大连獐子岛4个养殖群体的虾夷扇贝共计287枚,测量其壳长(x1)、壳宽(x2)、壳高(x3)、活体质量(y)和放射肋数(x4)等指标,比较分析了4个虾夷扇贝养殖群体数量性状对活体质量的影响及不同群体间的形态差异;采用相关性分析和通径分析法分析了4个虾夷扇贝群体间各数量性状与活体质量的关系,建立了各群体数量性状的回归方程.相关性分析结果表明,4个虾夷扇贝群体的壳长、壳宽、壳高对活体质量的相关系数为0.727 ~0.988,均达到极显著水平(P<0.01);通径分析结果表明,牟平、莱州、广鹿岛、獐子岛4个群体的壳高对活体质量的直接作用均最大,分别为0.526、0.422、0.485和0.632,说明壳高是影响4个虾夷扇贝群体活体质量的主要因素;獐子岛群体的壳长对活体质量的间接作用最大,而其他3个群体均是壳宽对活体质量的间接作用最大,说明不同群体之间出现了差异;采用逐步回归方法,建立了4个虾夷扇贝养殖群体活体质量的最优回归方程分别为y牟平=-94.540+0.565x1+1.491x2+0.968x3,y莱州=-158.247+0.996x1+1.469x2+0.804x3,y广鹿岛=-110.501+0.710x1 +0.629x2 +0.861x3 +0.321x4,y獐子岛=-187.897 +0.397x1 +2.064x2 +2.556x3 +0.118x4,回归关系均达到了极显著水平(P<0.01).研究表明,不同养殖群体虾夷扇贝的形态存在显著差异. 相似文献
34.
35.
根据收益—成本权衡理论,构建了农户减灾收益与成本理论分析框架,基于北京市郊区农户的调查数据,采用Logistic模型分析农户对森林灾害减灾需求的主要影响因素。结果表明,北京市郊区72.11%的农户有减灾需求,尤其对村集体帮助、政府救济和森林保险等减灾措施的需求较大,火灾、风灾和病虫害是影响农户生产生活的最主要灾害类型。农户对减灾措施的认知程度、风险偏好、林业收入占总收入比、三年内受灾严重程度和对政府防灾救灾体系的满意程度对减灾需求影响显著;而农户家庭年均纯收入、林业生产人数、对减灾措施了解程度、林地规模、林地质量、林地位置、树种及3年内受灾次数对减灾需求影响不显著。因此,政府通过提高农户对减灾措施的认知水平,并根据农户需求制定有针对性的减灾措施,建立健全林业防灾救灾体系是实现对林业防灾减灾措施有效供给的重要途径。 相似文献
36.
【Objective】 At present, most drought studies were based on historical drought events to analyze the causes and trends. This paper sought to simulate the drought index method when outputting future meteorological data based on CMIP5 model, and explored the characteristics of past and future drought changes in Shaanxi Province, which could provide a basis for the future management of agricultural water resources in Shaanxi Province. 【Method】Based on the historical data of 18 meteorological stations in Shaanxi Province and CMIP5 model, the future meteorological data were output. The reference crop evapotranspiration (ET0) was simulated by comparing three kinds of models. The standard precipitation evaporation index (SPEI) and relative moisture index (MI) were calculated based on the reference crop ET0 and precipitation data to reflect the drought degree. The spatial and temporal characteristics of drought in the past (1958-2017) and in the future (2018-2100) were compared.【Result】Multiple linear regression (MLR) simulation could accurately predict the reference crop ET0 (RMSE=0.457 mm·d -1). In the RCP2.6 and RCP8.5 scenarios, the future drought index showed an upward trend. Under the RCP8.5 scenario, there was a sudden change in the drought index in the 1940s. The degree of drought would decrease in the future of Shaanxi Province, and the distribution of drought would be more uneven during the year. In the future, the degree of drought would decrease during summer maize growth season, and the degree of drought would increase during winter wheat growth season.【Conclusion】The characteristics and extent of drought change were different under different RCP scenarios. The changes in drought characteristics reflected by SPEI and MI were basically the same, but there were differences in the changes in some time periods. In order to effectively cope with the negative impact of climate change on dry crop yields, it was necessary to enhance soil water storage and conservation capacity, especially to strengthen drought resistance during the winter wheat growing season. 相似文献
37.
38.
为探究沙湖水体叶绿素a的时空分布特征及其与水环境因子关系,2015-2017年冬季(1月)、春季(4月)、夏季(7月)、秋季(10月)对沙湖水体叶绿素a含量和常规水环境因子进行采样与检测,分析沙湖叶绿素a含量与环境因子之间的相关性,通过逐步回归法和通径分析探讨了时空性变化和季节性变化对叶绿素a含量的影响。结果表明,沙湖叶绿素a季节变化明显,夏季最高,冬春两季相对较低,最大值出现在2017年7月(夏季),最小值出现在2015年4月(春季),2017年叶绿素含量最高,年均值为18.94 μg/L,空间分布也存在明显差异。相关分析表明,总磷(TP)、化学需氧量(CODCr)、五日生化需氧量(BOD5)和透明度(SD)是影响沙湖叶绿素a含量的主要环境因子;逐步回归分析表明,不同季节、不同采样点影响沙湖叶绿素a含量的环境因子存在差异,有机污染物与氮磷营养盐是主要的影响因素;通径分析表明,化学需氧量和总磷的总决定系数(dij)分别为0.379和0.373,是影响沙湖叶绿素a含量最主要的两个环境因子;其中总磷对沙湖叶绿素a含量的直接作用较大,是对叶绿素a起决定性作用的限定性营养盐。 相似文献
39.
Brown shrimp (Farfantepenaeus aztecus) density distribution in the Northern Gulf of Mexico: an approach using boosted regression trees 下载免费PDF全文
Jose T. Montero Tanya A. Chesney Jennifer R. Bauer John T. Froeschke Jim Graham 《Fisheries Oceanography》2016,25(3):337-348
The estuarine‐dependent brown shrimp, Farfantepenaeus aztecus, is a significant commercial fishery and important species in the Gulf of Mexico (GOM) ecosystem as well as being a key component in energy transfer between benthic and pelagic food web systems. Because of the economical and ecological importance of brown shrimp, we developed a spatial population model to identify places of high shrimp density under a set of spatial, environmental and temporal variables in the Northern Gulf of Mexico (NGOM). We used fisheries‐independent data collected by the Southeast Area Monitoring and Assessment Program (SEAMAP) from 1992 to 2007 (summer and fall seasons). The relationship between the predictor variables and shrimp density was modeled using Boosted Regression Trees (BRT). Within the environmental variables included in the model, bottom type and depth of the water column were the most important predictors of shrimp density in the NGOM. Spatial predictions performed using the trained BRT model for summer and fall seasons showed a spatial segregation of shrimp density. During the summer, higher densities were predicted near the Texas and Louisiana coast and during the fall, higher densities were predicted further offshore. The model performed well and allowed successful prediction of brown shrimp hot spots in the NGOM. Model results allow fisheries managers to evaluate the potential impact from fisheries on the resource and to develop future fisheries management strategies, understand the biology of brown shrimp as well as assess the potential impacts of oil spills or climate change. 相似文献
40.
维生素C是人类必需的营养素,结球甘蓝作为主要蔬菜品种之一富含维生素C。该试验利用可见/短波近红外光谱分析技术,开展结球甘蓝维生素C含量的快速检测方法研究。首先通过Kennard-Stone(K-S)法将样本按照6:1划分为校正集(60个样本)和验证集(11个样本),分别利用反射率和吸光度的原始光谱、一阶导数(first derivative,FD)和二阶导数(second derivative,SD)光谱预处理后对应的6个数据集,建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。针对最优光谱预处理方法处理后的光谱,设置5个置信水平(0.95,0.975,0.99,0.995,0.999 5),利用逐步回归(stepwise regression,SR)进行建模波长选择,以各置信水平对应的各组优选波长进行多元线性回归建模。结果表明:利用FD光谱预处理方法可以提高PLS回归模型精度,验正集R~2从处理前的0.85提高到0.96,是该研究的最佳光谱数据预处理方法。利用降维后的7个主成分继续建立PLS回归模型,校正集R~2为0.92,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.658 0 mg/100 g,验证集R~2为0.96,预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)为1.620 4 mg/100 g。PLS回归模型预测维生素C含量,检测精度高,可以代替传统检测方法,为结球甘蓝的品质评定提供一种新的途径。进一步分别应用8,6,5个优选波长进行多元线性回归建模,校正集R~2平均为0.78,RMSECV平均为3.760 9 mg/100 g,验证集R~2平均为0.73,RMSEP平均为2.879 2 mg/100 g,虽然R~2有所降低,但波长点少,利用较少的波长变量来预测维生素C含量,降低模型复杂度,可以为便携式检测仪器开发提供技术支持,以提高结球甘蓝内部品质评定作业效率。 相似文献