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51.
基于对象的高分辨率遥感图像滑坡检测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
滑坡遥感检测对于灾害调查和制图具有重要意义,面向对象是高分辨率遥感图像信息提取的重要思路。以高植被覆盖的热带雨林地区为例,在对试验区滑坡遥感图像特征进行分析的基础上,提出了基于对象的高分辨率遥感图像滑坡检测方法。通过多期遥感图像的多尺度、多层次分割,确定了图像对象变化检测的基本单元,构建了滑坡检测多级对象层次网络;依靠图像对象特征、上下文关系和拓扑关系等,构建了适于该实验区的滑坡检测知识规则,从而将滑坡检测整个过程包含在图像对象分析之中,并最后实现了高分辨率遥感图像的滑坡检测。实例证明,基于对象的滑坡检测方法适于热带雨林地区的信息提取,这对于其它地理环境类似地区的灾害调查与制图工作具有一定的参考价值。 相似文献
53.
自然灾害风险的行为主体特性与时间尺度问题 总被引:13,自引:3,他引:13
文章认为:要正确理解灾害风险的概念内涵,首先必须深刻认识灾害风险的行为主体特性,即,自然灾害风险是相对于行为主体——人类及其社会经济活动而言的;灾害风险依赖风险载体某种“价值”的存在而存在;灾害风险随人类某种社会经济活动目标的变化而变化。文章还认为:时间尺度问题,尽管比较复杂,但却是深刻认识、正确评价和有效管理灾害风险所必须澄清的基本问题,灾害风险中的时间尺度可通过如下几方面加以理解和认识,即,不同类别的风险载体具有不同的灾害风险有效时间尺度;不同种类的灾害风险具有不同的时间尺度特性;在不同的时间尺度上,同类灾害风险具有不同的形式和特点。 相似文献
54.
55.
本文指出当前在灾害研究中对承灾体考察研究重视不够的偏向;进而论述了加强承灾体的研究对制定减灾对策、提高减灾活动的社会经济效益的重要性和必要性。 相似文献
56.
57.
骆小军 《湖南环境生物职业技术学院学报》2004,10(1):20-23,29
从室外照明的对象类型、环境照明效果,具体分析室外环境照明质量的相关因素;为塑造良好的夜间照明形象,提高和再现城市品味所应遵循的基本要求. 相似文献
58.
生态补偿对象的空间选择研究——以甘南藏族自治州草地生态系统的水源涵养服务为例 总被引:5,自引:0,他引:5
生态补偿对象的空间选择研究是生态补偿机制的基础性和支撑性研究,对建立高效合理的生态补偿机制具有十分关键的作用。目前国内在生态补偿的理论和实践研究中很少专门研究补偿对象的选择问题,这种不考虑空间异质性对整个补偿区域实施统一的标准补偿势必会影响到补偿的效率。有鉴于此,基于补偿资金效率考虑,构建以土地所有者提供的生态系统服务、土地所有者的参与成本和生态系统服务受损风险为参数的空间选择模型,以甘南藏族自治州草地生态系统水源涵养服务为例,乡镇为基本研究单元,采用聚类分析法将全州划为五大等级补偿区:优先补偿区、次级优先补偿区、次级补偿区、临界补偿区和潜在补偿区或可能补偿区。对各级补偿区的特征分析结果表明:①草地生态系统的优先补偿主体主要分布在纯牧区,而非优先补偿区主要分布在半农半牧区、林业区和农业区;②基于补偿资金效率考虑的补偿优先度与草地生态系统退化风险呈现高度的吻合状态,草地生态系统的优先补偿区又是高退化风险区(生态脆弱区);③草地生态系统的补偿效率与生态重要性呈现出吻合的状态,即草地生态系统的优先补偿区又是重要生态功能区;④甘南州近17%的草地为低效率和无效率补偿区,也是非生态脆弱区和非重要生态功能区,基于生态脆弱性、生态重要性和补偿效率考虑,这部分草地可暂时给予较低标准的补偿。 相似文献
59.
基于河流生态系统服务功能的皂市水利枢纽工程的生态补偿标准 总被引:1,自引:0,他引:1
生态补偿标准核算是生态补偿研究的核心问题之一。运用市场价值法、机会成本法、影子工程法、影子价格法、防护费用法等评估方法,以皂市水利枢纽工程为例,构建了5个生态补偿主体受益评估模型和8个生态补偿对象受损评估模型,从河流生态系统服务功能视角对皂市水利枢纽工程生态补偿标准进行了评估。结果表明:皂市水利枢纽工程建设的生态补偿标准为0676 0×108元/a,中央政府和地方政府、水电开发业主是主要的生态补偿主体,其承担的生态补偿额分别占总生态补偿额的6805%和2658%;移民和河流生态系统本身是主要的生态补偿对象,其获得的生态补偿额分别占总生态补偿额的7574%和1695% 相似文献
60.
Introduction: Crashes involving roadway objects and animals can cause severe injuries and property damages and are a major concern for the traveling public, state transportation agencies, and the automotive industry. This project involved an in-depth investigation of such crashes based on the second Strategic Highway Research Program (SHRP 2) Naturalistic Driving Study (NDS) data including detailed information and videos about 2,689 events. Methods: The research team conducted a variety of logistic regression analyses, complemented by Support Vector Machine (SVM) analyses and detailed case studies. Results: The logistic regression results indicated that driver behavior/errors, involvement of secondary tasks, roadway characteristics, lighting condition, and pavement surface condition are among the factors that contributed significantly to the occurrence and/or increased severity outcomes of crashes involving roadway objects and animals. Among these factors, improper turning movements (odds ratio = 88), avoiding animal or other vehicle (odds ratio = 38), and reaching/moving object in vehicle (odds ratio = 29) particularly increased the odds of crash occurrence. Factors such as open country roadways, sign/signal violation, unfamiliar with roadway, fatigue/drowsiness, and speeding significantly increased the severity outcomes when such crashes occurred. The sensitivity analysis of the three SVM classifiers confirmed that driver behavior/errors, critical speed, struck object type, and reaction time were major factors affecting the occurrence and severity outcomes of events involving roadway objects and animals. Practical Applications: The study provides insights on risk factors influencing safety events involving roadway objects, including their occurrence and the severity outcomes. The findings allow researchers and traffic engineers to better understand the causes of such crashes and therefore develop more effective roadway- and vehicle- based countermeasures. 相似文献