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21.
牛粪-化肥配施对水稻田氮磷迁移转化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在控制外源N输入量相同的前提下,通过田间小区实验,探讨有机肥与化肥不同施用量(牛粪施用量:5,10,20t/hm2)对稻田田间土-水界面氮磷迁移转化特征的影响.结果表明:控制稻田水中NH4+-N、NO3--N、TN和TP输出的最佳时期分别为施肥后的第5,30,7,20d,且TN和TP浓度随时间变化符合单指数衰减方程(0.7444≤R2≤0.9724;1.1×10-6≤F≤0.0055).采用牛粪部分代替化肥的施肥方式,在一定范围内能降低稻田退水中TN、TP输出负荷(41.8%、36.0%、64.3%;20.3%、39.1%、48.9%),还可以降低稻田水中N/P,降低水体富营养化风险.同时,牛粪的施用可提高土壤中脲酶和磷酸酶的含量,促进氮磷向植物可吸收形态转化.综合经济成本和生态效益核算,采用10t有机肥代替无机肥的处理是相对经济环保的施肥方法,该施肥方式下,氮磷年输出负荷分别为17.70,1.26kg/hm2. 相似文献
22.
目的制备硫离子响应杀菌材料,研究它在不同浓度铜离子条件下的封装效果,以及在不同浓度硫离子条件下的释放行为。方法选择埃洛石纳米管为载体并用透射电镜进行表征、采用真空负载的方式,将甲硝唑和苯骈三氮唑(BTA)分步填充到埃洛石纳米管内部,使用紫外分光光度法测试不同浓度铜离子对纳米管中甲硝唑的封堵效果,以及材料在不同浓度硫离子条件下的释放情况。结果实验中通过调整铜离子浓度发现,铜离子浓度越大对甲硝唑的封堵效果越好,当铜离子浓度达到160 mmol/L时,对甲硝唑的封堵效果最好。杀菌材料在外界硫离子达到0.1mmol/L后,甲硝唑的释放浓度迅速提高,进一步提高硫离子浓度,释放情况改变不明显。结论铜离子浓度达到160 mmol/L时,材料的封装效果是最好的。材料能够对硫离子实现响应释放,且对应的临界浓度为0.1 mmol/L。 相似文献
23.
24.
在线自动监测仪与实验室国标方法测定地表水中总氮的比对分析 总被引:2,自引:2,他引:2
随着监测技术的发展,地表水中越来越多的污染物可采用自动监测仪器实现实时监测。采用自动监测与实验室国标方法测定地表水中总氮的结果是否可比以及造成差异的原因,文章根据实际样品比对实验对此进行了探讨。 相似文献
25.
水中氮类污染物的联系与区别 总被引:7,自引:0,他引:7
叙述了水体中含氮类污染物的来源,种类,相互转化方式和条件,表征意义等,以便对水中氮类污染物有一个全面,系统的认识。 相似文献
26.
氨氮测定过程中有关问题的探讨 总被引:5,自引:1,他引:5
针对纳氏比色法测定氨氮过程中存在的问题,提出了相应的解决办法。消除了混浊和泡沫干扰问题,降低了空白吸光度,提高了测定的准确度。 相似文献
27.
Using improved neural network model to analyze RSP,NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok,Hong Kong 总被引:4,自引:0,他引:4
As the health impact of air pollutants existing in ambient addresses much attention in recent years, forecasting of airpollutant parameters becomes an important and popular topic inenvironmental science. Airborne pollution is a serious, and willbe a major problem in Hong Kong within the next few years. InHong Kong, Respirable Suspended Particulate (RSP) and NitrogenOxides NOx and NO2 are major air pollutants due to thedominant diesel fuel usage by public transportation and heavyvehicles. Hence, the investigation and prediction of the influence and the tendency of these pollutants are ofsignificance to public and the city image. The multi-layerperceptron (MLP) neural network is regarded as a reliable andcost-effective method to achieve such tasks. The works presentedhere involve developing an improved neural network model, whichcombines the principal component analysis (PCA) technique and theradial basis function (RBF) network, and forecasting thepollutant levels and tendencies based in the recorded data. Inthe study, the PCA is firstly used to reduce and orthogonalizethe original input variables (data), these treated variables arethen used as new input vectors in RBF neural network modelestablished for forecasting the pollutant tendencies. Comparingwith the general neural network models, the proposed modelpossesses simpler network architecture, faster training speed,and more satisfactory predicting performance. This improvedmodel is evaluated by using hourly time series of RSP, NOx and NO2 concentrations collected at Mong Kok Roadside Gaseous Monitory Station in Hong Kong during the year 2000. By comparing the predicted RSP, NOx and NO2 concentrationswith the actual data of these pollutants recorded at the monitorystation, the effectiveness of the proposed model has been proven.Therefore, in authors' opinion, the model presented in the paper is a potential tool in forecasting air quality parameters and hasadvantages over the traditional neural network methods. 相似文献
28.
29.
The article describes the use of Scots pine bark to identifynitrogen sources in eastern Germany, as well as background areas in Russia and Bulgaria, by using natural isotope ratios of total nitrogen (Nt) and individual N compoundssuch as ammonium (NH4
+), nitrate (NO3
-)and amid nitrogen (amide-N). The samples collected were analysed using an elemental analyser in connection with a gas isotope mass spectrometer (EA-IRMS). Natural 15N abundances in pine bark from impact areas suggest that the ammonium accumulated on the surface of the bark is releasedfrom livestock management. Bark of Scots pines growing near agricultural land had highly depleted 15Nt values (between –8 and –12), while bark from background areas (unpolluted areas) displayed slightly negative 15Nt values (mean 15Nt = –3.8). It is assumed that part of the N adsorbed on the bark surface is mainly derived from ammonia(mean 15Nt = –40.3) escaping from livestock housing and during the application of manure. This assumption is confirmed by experiments under controlled conditions in which manure samples were spread on soil. In addition, temporal and spatial variations of 15Nt abundances in pine bark from various locations in eastern Germany as wellas pine stands in Nature Park Dübener Heath are discussed. 相似文献
30.