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1.
采用气相色谱-氢火焰离子化检测法的环境空气非甲烷总烃(NMHC)连续自动监测设备之间的测量结果差异较大,影响光化学污染前体物的监测评价与管控.为探究测量差异原因,选取8套NMHC连续自动监测市售仪器,在不同色谱柱温度和不同标准气体条件下分析响应情况.结果表明:(1)柱温的改变对NMHC体积分数响应偏差影响较小.但在同样分析条件下,不同氢火焰离子检测器(FID)对卤代烃或含氧衍生物的响应因子不同,针对同一物质仪器之间的响应偏差较大,最大为170%. FID对物质响应的差异是导致测量结果差异大的主要原因.(2)环境空气中,各仪器现场获得的NMHC体积分数监测值变化趋势基本一致,仪器间数据的Pearson相关系数在0.8以上(P均小于0.01);但非污染时段仪器间NMHC体积分数监测值最大相差近10倍,数据可比性差.(3)针对甲苯、乙酸乙酯和三氯乙烯等代表性物质,本研究提出了响应监测值与理论值比值的范围,改进后不同设备测定值的平均标准偏差降至16%,满足监测评价要求.研究显示,分子结构及官能团极性差异是导致FID响应差异大的关键问题,经FID响应统一技术改进可提升环境空气NMHC连续自动检测... 相似文献
2.
对2020年4月—2021年3月北京市建成区挥发性有机物(VOCs)的化学特征、污染来源及其对臭氧(O3)污染的影响进行了研究。结果显示:O3日最大8 h滑动平均值在臭氧季(4—9月)均值为134 μg/m3,是非臭氧季(10月至次年3月)均值(59.6 μg/m3)的2.2倍。臭氧季VOCs体积浓度均值为14.3×10-9,明显低于非臭氧季(21.1×10-9),可能与光化学反应速率和VOCs来源的季节性差异有关。臭氧生成潜势(OFP)贡献率排名前10位的物种在臭氧季和非臭氧季相似,均包括间/对-二甲苯、甲苯、乙烯、邻二甲苯、异戊烷、正丁烷、丙烯、反式-2-丁烯和1,2,4-三甲基苯,但排名有所差异,燃煤源特征明显的乙烯等物种在非臭氧季上升明显,与溶剂使用、油气挥发相关的间/对二甲苯、甲苯、异戊烷和正丁烷等物种在臭氧季上升明显。甲苯/苯的值和异戊烷/正戊烷的值在臭氧季明显高于非臭氧季,反映出机动车排放和油气挥发等在臭氧季影响突出,非臭氧季是燃煤影响显著。基于正交矩阵因子分解模型(PMF),臭氧季解析出机动车尾气排放(40.9%)、溶剂使用(20%)、油气挥发(16.4%)、工业排放(17.6%)和植物排放(5.1%)等5种污染源;非臭氧季解析出机动车尾气(38.9%)、燃烧源(26.3%)、工业排放(17.8%)和溶剂使用(17%)等4种污染源。 相似文献
3.
4.
采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制. 相似文献
5.
在全球大气二氧化碳浓度上升的背景下,陆地生态系统碳循环及碳汇功能研究得到了广泛的关注,日益成为今后的政治和外交的重大议题之一.净生态系统生产力(net ecosystem production, NEP)是生态系统光合固定的碳与生态系统呼吸损失的碳之间的差值;或者为生态系统净的碳积累速率.NEP 的研究整合生态系统地上和地下部分,把生态系统碳循环的影响因子有机地联系了起来.当NEP为正值时,说明生态系统为碳汇,NEP为负值则表明生态系统为碳源.随着植物和土壤相互联系及其对生态系统过程研究的深入,NEP已经成为生态系统碳循环研究的核心概念之一.以森林NEP为出发点,综述了国内外的最近的 NEP 研究进展,分析了 NEP 研究的科学意义;探讨了植物群落组成/生物多样性、土壤微生物群落、大型/土壤动物和人为的管理或干扰等生物因子对NEP的影响.根据综述研究提出未来研究应在:(1)土壤生物过程、土壤食物网及其与地上部分植物/动物相互作用对NEP的影响;(2)自然林生物多样性的竞争/共存机制与生态系统碳吸存稳定性;(3)人工林固碳潜力和不同植物功能群(灌草层)对生态系统碳动态影响等方面加强,以期为全面认识生物因子对森林生态系统系统固碳现状、机制和潜力提供理论基础. 相似文献
6.
为探讨不同轮作制度下长期施肥对冬小麦Triticum aestivum L.田间杂草及小麦生长的影响,我们在三个长期田间肥效试验定位点,研究3种轮作制度下(冬小麦-大豆Glycine max (L.) Merr.(WS)、冬小麦-夏玉米Zea Mays L.(WM)、冬小麦-中稻Oryza sativa(WR))长期不同施肥模式对冬小麦田间杂草群落及小麦生长的影响.研究表明,在3种轮作制度下,平衡施加N、P、K肥或者NPK肥配施有机肥均可以显著降低冬小麦田杂草密度、地上生物量和田间光照透过率,促进冬小麦生长,并提高冬小麦产量和地上生物量;而且在冬小麦-大豆轮作和冬小麦-中稻轮作的冬小麦田中平衡施加N、P和K肥可以在控制杂草密度的同时保持一个较均一的杂草群落.3种轮作制度下各指标相对值比较发现,3种轮作制度改变施肥对冬小麦田间光照透过率影响程度的顺序与3种轮作制度改变冬小麦田中施肥对杂草密度和地上生物量影响程度的顺序相同;另外,在冬小麦-大豆轮作和冬小麦-中稻轮作制度下杂草密度与冬小麦田间光照透过率之间的相关系数也很高(R≥0.7906),说明施肥对冬小麦田间光照透过率的改变可能是施肥影响冬小麦田间杂草群落的主要途径之一.轮作制度改变冬小麦田中施肥对优势杂草种类数和杂草生物多样性影响的程度差别不大,这可能是因为轮作改变施肥对田间杂草的影响并没有达到引起田间杂草物种消亡的程度.结果表明,在3种轮作制度中施肥对冬小麦田间杂草群落及小麦生长的影响虽有差异,但都显示出施肥在抑制田间杂草发生、维持杂草生物多样性和提高作物产量上的作用. 相似文献
7.
传统的"自下而上"清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ(天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型)被用于对以清华大学编制的2010年MEIC(中国多尺度排放清单模型)排放清单为基础制作的重庆地区SO2排放源进行反演试验以解决准确性和时效性问题,试验时间段为2014年10月15-31日,重庆主城17个环境空气质量国控监测点ρ(SO2)小时观测资料用于反演及检验.结果表明:该方法能够反演重庆地区SO2源排放量,随着反演次数增加,基于反演排放源预报的ρ(SO2)预报误差持续减小,反演4次后预报误差达到比较低的稳定的水平,其均方根误差均低于20 μg/m3. 5次反演后SO2源排放量用于2014年10月24-29日每天起始预报,其预报的站点、时间平均的均方根误差从100~400 μg/m3降至30 μg/m3以下.反演中应用局地化尺度减少集合取样误差影响,54与81 km两个局地化尺度反演结果对预报改善效果相当,表明主要影响重庆主城ρ(SO2)的源排放位于主城及周边地区,也说明内源排放对重庆主城ρ(SO2)起主要影响.反演后面源排放量主城区降幅约为30 kg/(d·km2),周边地区减少10~20 kg/(d·km2),主城区部分SO2点源排放量降幅约为25 kg/(d·km2),说明2010年MEIC排放清单高估了试验时段重庆地区的SO2排放. 相似文献
8.
以上海市长兴岛的环境空气降尘点位为例,采用聚类分析法对点位进行优化分析,快速完成点位的分类;再引入主成分分析法进行分析,不仅验证了聚类分析结果,并可根据原信息量需要保留的比例,来合理确定优选的类别数,使得优化调整的过程更为科学,结果也更为可信。 相似文献
9.
采用不锈钢采样罐对华东地区8家涂料制造企业生产车间排口进行采集,运用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)测定了106种VOCs组分,识别了VOCs排放特征,建立了溶剂型涂料和水性涂料VOCs排放成分谱,分析了VOCs对臭氧生成的贡献.结果表明,涂料制造行业VOCs特征组分主要为芳香烃和含氧烃,两者浓度范围在65.5%~99.9%,溶剂型涂料VOCs排放主要以芳香烃为主,占总VOCs的63.0%~94.0%;水性涂料VOCs排放主要以含氧烃为主,占总VOCs的54.5%~99.9%.间/对-二甲苯(32.4%)、乙苯(19.0%)和乙酸乙酯(12.1%)为溶剂型涂料源排放特征,乙酸乙酯(83.7%)与2-丁酮(8.0%)为水性涂料源排放特征.芳香烃和含氧烃是涂料制造行业的主要活性组分,对臭氧生成潜势(OFP)的总贡献率在92.9%~99.9%之间.源反应活性分析(SR)表明,水性涂料单位质量VOCs对臭氧的生成贡献低于溶剂型涂料,因此可显著降低臭氧的生成潜势.研究显示,针对涂料制造行业VOCs污染治理,应重点关注芳香烃和含氧烃中对臭氧生成潜势贡献较大的VOCs组分,进行源头和精细化控制. 相似文献
10.
为研究杭州湾北岸VOCs(挥发性有机物)的浓度水平、组成特征、反应活性和潜在来源,采用GC-FID在线监测系统对杭州湾北岸环境大气中的36种VOCs开展了为期1 a(2017年12月-2018年11月)的连续观测,采用LOH(VOCs的·OH消耗速率)和OFP(O3生成潜势)2种方法估算了大气VOCs的反应活性,并利用PMF(正定矩阵因子分解)和CPF(条件概率函数)模型分析其来源.结果表明:①φ(VOCs)小时平均值在冬季(26.47×10-9)最高,夏季(9.76×10-9)最低;全年φ(VOCs)小时平均值为21.24×10-9,其中烷烃、烯烃+炔烃、芳香烃、卤代烃的贡献率分别为33.24%、34.13%、15.63%、17.00%;φ(烷烃)、φ(芳香烃)和φ(卤代烃)呈较明显的昼夜变化特征,φ(烯烃)和φ(炔烃)无明显昼夜变化趋势.②大气VOCs的总LOH和OFP分别为9.39 s-1和220.57 μg/m3,KOH(·OH反应速率常数)和MIR(最大增量反应活性)系数的平均值分别为17.34×10-12 cm3/(molecule·s)和3.31;KOH和MIR系数的平均值分别与间/对-二甲苯的KOH和乙苯的MIR系数接近,表明大气VOCs的化学反应活性较强;VOCs关键活性物种为异戊二烯、乙烯、丙烯、甲苯、二甲苯和顺-2-丁烯.③特征物种相关性分析表明,杭州湾北岸大气存在老化现象,异戊烷和正戊烷受煤燃烧源影响较大,二甲苯和乙苯受溶剂排放源影响较大,甲苯和苯除受机动车尾气影响外,还受其他排放源影响.④PMF和CPF模型来源分析表明,大气VOCs主要来自石化工业源、燃料挥发源、生物质燃烧和煤燃烧源、机动车排放源和溶剂使用源,其中,机动车排放源主要来自西北方向,其他源主要来自西北、西和西南方向.研究显示,杭州湾北岸大气VOCs来源复杂,受周边工业区的影响较大. 相似文献