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21.
为了解决地面PM2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM2.5浓度估算模型,将AOD、PM2.5和各气象参数以及与PM2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。 相似文献
22.
保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(SO2)、ρ(NO2)分别为(138±96)(84±66)(29±23)和(50±24)μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ(CO)较2016年下降了14.0%;ρ(O3)较2016年增长了25.2%.ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(NO2)和ρ(O3)分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ(SO2)和ρ(CO)未超标.②除ρ(O3)外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM2.5污染最为严重,春季PM2.5~10(粗颗粒物)污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ(PM2.5)约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团(占比为21.7%~60.0%)远距离传输和正南方向气团(占比为34.8%~50.5%)近距离传输的影响.④PSCF(潜在源贡献因子分析法)和CWT(浓度权重轨迹分析法)分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM2.5的主要潜在源区.研究显示,PM2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输. 相似文献
23.
为了解深圳市龙岗区大气颗粒物中多溴联苯醚的污染状况,于2017年1月、4月、8月和11月分别采集龙岗区大气颗粒物样品.利用气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)对深圳市龙岗区4个功能区(工业区、商业区、居民区和生态区)的80个大气颗粒物样品进行检测,得到PBDEs(多溴联苯醚)8种单体(BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183、BDE-209)的质量浓度,同时研究了大气颗粒物中PBDEs质量浓度的时空分布特征.结果表明:①深圳市龙岗区大气颗粒物中ρ(∑8PBDEs)(∑8PBDEs为PBDEs 8种单体的加和)范围为0.07~77.80 pg/m3,ρ(∑8PBDEs)年均值为(6.86±14.17)pg/m3.ρ(BDE-209)范围为0.01~76.23 pg/m3,年均值为(5.10±13.58)pg/m3,BDE-209为主要污染单体.② 4个功能区的ρ(∑8PBDEs)平均值大小顺序依次为工业区(13.65 pg/m3)>商业区(7.75 pg/m3)>生态区(3.95 pg/m3)>居民区(2.19 pg/m3),工业区是环境空气颗粒物中PBDEs的主要污染区.③ ρ(∑8PBDEs)平均值的季节性变化规律为春季(13.32 pg/m3)>冬季(9.18 pg/m3)>秋季(2.17 pg/m3)>夏季(1.51 pg/m3),符合深圳市亚热带海洋季风气温和气候对环境空气中颗粒物质量浓度的影响规律.研究显示,深圳市龙岗区大气颗粒物中PBDEs质量浓度处于较高水平,污染严重,建议减少含PBDEs产品的生产、使用和运输等活动,或找到更利于环境安全和人体健康的替代品,降低PBDEs对该地区的污染. 相似文献
24.
四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD(气溶胶光学厚度)产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD(MODIS数据反演的气溶胶光学厚度)与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值(AOD值>1.0)中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度. 相似文献
25.
为揭示河口区陆基养虾塘从养殖期到非养殖期一年间的CO2通量变化,以福建省闽江河口鳝鱼滩陆基养虾塘为研究对象,于2016年5月-2017年3月采用悬浮箱/静态箱-气相色谱法对养虾塘养殖期水-大气界面和非养殖期沉积物-大气界面白天CO2垂直通量进行原位观测.结果表明:①养虾塘在整个研究期间CO2通量变化范围为-62.87~162.81 mg/(m2·h),平均值为(42.66±18.12)mg/(m2·h),总体上表现为大气CO2的释放源,且呈非养殖期CO2通量平均值[(78.51±16.61)mg/(m2·h)]显著高于养殖期[(17.98±18.26)mg/(m2·h)]的特征.②养殖期间,养虾塘CO2通量呈"排放-吸收"交替变化的特征,而非养殖期养虾塘一直是大气CO2的净排放源.③养虾塘养殖期CO2通量时间变化特征主要受到ρ(DOC)(DOC为总溶解有机碳)、ρ(SO42-)、ρ(Cl-)、盐度、pH、ρ(Chla)(Chla为叶绿素a)的影响,其中,pH和ρ(SO42-)是其主要影响因子,而ρ(TDN)(TDN为总溶解氮)、ρ(TDP)(TDP为总溶解磷)、ρ(SO42-)对非养殖期CO2通量时间变化影响较大.研究显示,滨海陆基养殖塘是大气CO2的重要来源,其排放通量多低于河流、水库等水生生态系统,但高于湖泊生态系统;养殖塘CO2通量受人为影响明显,其较高的变异性与养殖生物、饲料投放以及浮游藻类有关. 相似文献
26.
27.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
28.
采用模糊综合评价法与层次分析法或专家判定法相结合,对我国燃煤电厂非常规污染物大气汞控制技术进行了综合评估,以筛选出最佳控制技术.建立了环境、经济和技术为一级指标的三层指标体系,共22个评价指标;初步筛选出洗选煤+烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术+活性炭吸附技术等七项技术及技术组合并对其开展评估.结果表明:强调环境因素的层次分析法综合评估结果表明,超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术得分最高(0.797 0),为最佳控制技术.而专家判定法与强调经济因素的层次分析法的综合评估结果一致,洗选煤+烟气净化协同脱除技术最具经济优势,是专家认可的最佳可用技术(BAT)和最佳环境实践(BEP).研究显示,我国现阶段可采用洗选煤+超低排放协同脱除技术对燃煤电厂的大气汞污染进行控制,但为达到发达国家的严格排放标准,必须采用超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术. 相似文献
29.
为分析生物气溶胶释放对人群潜在影响风险的情况,利用CALPUFF模型定量模拟了2019年7月24~8月20日中牧兰州生物药厂含菌气溶胶扩散、浓度空间分布、对人群潜在健康风险,并结合公开报道的检测数据开展验证.结果显示:生物药厂的含菌气溶胶排放源附近高值区主要集中于厂区四周,影响范围主要以厂区为中心,并向四周逐渐扩散;检测结果中兰州兽研所1#,兰州大学2#地区健康风险比例41.49:1,在模拟的相对风险大小的误差区间(36.15±8.48)范围内,说明本研究含菌气溶胶对人群潜在影响风险的模拟结果可信. 相似文献
30.
于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为(18.523±20.978)×10-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率(LOH)、82%的臭氧生成潜势(OFP)和97%的二次气溶胶生成潜势(SOAFP).观测站点主要受来自北部内陆地区气团(1#)、西部内陆地区气团(2#)、台湾海峡南端气团(3#)以及南部海洋地区气团(4#)的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到(8.437±5.561)×10-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O3和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献. 相似文献