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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2021     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Wildfires and deforestation during the Permian-Triassic transition in the southern Junggar Basin, Northwest China 期刊论文 EARTH-SCIENCE REVIEWS, 2021, 卷号: 218, 页码: 15 作者:  Cai, Yao-feng（蔡垚峰）;  Zhang, Hua（张华）;  Cao, Chang-qun（曹长群）;  Zheng, Quan-feng（郑全峰）;  Jin, Chuan-fang（金传芳） 收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2021/09/07 Charcoal  delta C-13(org)  Reflectance  Permian-Triassic  Terrestrial  Dalongkou section   A 40,000 year record of vegetation, environment and climate change from Chongqing, Central China 期刊论文 PALAEOGEOGRAPHY PALAEOCLIMATOLOGY PALAEOECOLOGY, 2021, 卷号: 573, 页码: 10 作者:  Dodson, John;  Shi, Ge;  Lu, Fengyan;  Yan, Hong 收藏  |  浏览/下载：60/0  |  提交时间：2021/12/06 XRF  Palynology  LGM forest  Fire absence  Erosion history   Effects of Excessive Equatorial Cold Tongue Bias on the Projections of Tropical Pacific Climate Change. Part II: The Extreme El Nino Frequency in CMIP5 Multi-Model Ensemble 期刊论文 ATMOSPHERE, 2021, 卷号: 12, 期号: 7, 页码: 22 作者:  Li, Gen;  Zhang, Zhiyuan;  Lu, Bo 收藏  |  浏览/下载：55/0  |  提交时间：2021/12/06 extreme El Nino frequency  observational constraint  model bias  Pacific cold tongue  El Nino-like warming   Evaluating Carbon Monoxide and Aerosol Optical Depth Simulations from CAM-Chem Using Satellite Observations 期刊论文 REMOTE SENSING, 2021, 卷号: 13, 期号: 11, 页码: 36 作者:  Alvim, Debora Souza;  Chiquetto, Julio Barboza;  D'Amelio, Monica Tais Siqueira;  Khalid, Bushra;  Herdies, Dirceu Luis 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2021/08/19 carbon monoxide  aerosol optical depth  FRP  MOPITT  MODIS  CAM-chem   Spatiotemporal patterns of burned areas, fire drivers, and fire probability across the equatorial Andes 期刊论文 JOURNAL OF MOUNTAIN SCIENCE, 2021, 卷号: 18, 期号: 4, 页码: 952-972 作者:  Zapata-Rios, Xavier;  Lopez-Fabara, Carmen;  Navarrete, Abigail;  Torres-Paguay, Sandra;  Flores, Miguel 收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2023/08/23 MODIS  Spectral vegetation indices  Pre-fire season NDVI and precipitation  Remote sensing