机构

• 地理科学与资源研究所 [5]

采集方式

• OAI收割 [5]

内容类型

• SCI/SSCI论文 [5]

发表日期

• 2016 [5]

学科主题

筛选

浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2016    内容类型：SCI/SSCI论文     条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择提交时间升序提交时间降序题名升序题名降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Unification of soil feedback patterns under different evaporation conditions to improve soil differentiation over flat area SCI/SSCI论文  OAI收割 2016 作者:  Guo S. X.;  Zhu, A. X.;  Meng, L. K.;  Burt, J. E.;  Du, F.   |  收藏  |  浏览/下载：27/0  |  提交时间：2017/11/09 Soil feedback pattern  Digital soil mapping  MODIS  Low relief area  airborne hyperspectral measurements  spatial prediction  dynamic  patterns  semiarid regions  bare soils  reflectance  model  clay  modis  crop   Numerical modeling and prediction of future response of permafrost to different climate change scenarios on the Qinghai-Tibet Plateau SCI/SSCI论文  OAI收割 2016 作者:  Zhang W. J.;  Ren, Z. P.;  Yao, L.;  Zhou, C. H.;  Zhu, Y. Q.   |  收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2017/11/09 future permafrost changes  Qinghai-Tibet Plateau  altitude-response  model  temperature data  VLRT  RCPs  past 50 years  cryospheric change  china  degradation  simulation   Numerical modeling and prediction of future response of permafrost to different climate change scenarios on the Qinghai-Tibet Plateau SCI/SSCI论文  OAI收割 2016 作者:  Zhang W. J.;  Ren, Z. P.;  Yao, L.;  Zhou, C. H.;  Zhu, Y. Q. 收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2016/12/16 future permafrost changes  Qinghai-Tibet Plateau  altitude-response  model  temperature data  VLRT  RCPs  past 50 years  cryospheric change  china  degradation  simulation   Selection of relevant input variables in storm water quality modeling by multiobjective evolutionary polynomial regression paradigm SCI/SSCI论文  OAI收割 2016 作者:  Creaco E.;  Berardi, L.;  Sun, S. A.;  Giustolisi, O.;  Savic, D.   |  收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2017/11/09 calibration data selection  neural-network models  resources  applications  turbidity measurements  sensitivity  performance  algorithms  prediction  loads  epr   Selection of relevant input variables in storm water quality modeling by multiobjective evolutionary polynomial regression paradigm SCI/SSCI论文  OAI收割 2016 作者:  Creaco E.;  Berardi, L.;  Sun, S. A.;  Giustolisi, O.;  Savic, D. 收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2016/12/16 calibration data selection  neural-network models  resources  applications  turbidity measurements  sensitivity  performance  algorithms  prediction  loads  epr