全文获取类型
收费全文 | 2157篇 |
免费 | 78篇 |
国内免费 | 108篇 |
专业分类
安全科学 | 427篇 |
废物处理 | 27篇 |
环保管理 | 366篇 |
综合类 | 1009篇 |
基础理论 | 212篇 |
污染及防治 | 21篇 |
评价与监测 | 28篇 |
社会与环境 | 151篇 |
灾害及防治 | 102篇 |
出版年
2024年 | 42篇 |
2023年 | 88篇 |
2022年 | 84篇 |
2021年 | 117篇 |
2020年 | 122篇 |
2019年 | 54篇 |
2018年 | 23篇 |
2017年 | 36篇 |
2016年 | 49篇 |
2015年 | 65篇 |
2014年 | 219篇 |
2013年 | 131篇 |
2012年 | 148篇 |
2011年 | 144篇 |
2010年 | 96篇 |
2009年 | 95篇 |
2008年 | 92篇 |
2007年 | 76篇 |
2006年 | 68篇 |
2005年 | 71篇 |
2004年 | 64篇 |
2003年 | 55篇 |
2002年 | 50篇 |
2001年 | 53篇 |
2000年 | 35篇 |
1999年 | 42篇 |
1998年 | 41篇 |
1997年 | 33篇 |
1996年 | 29篇 |
1995年 | 32篇 |
1994年 | 28篇 |
1993年 | 21篇 |
1992年 | 11篇 |
1991年 | 6篇 |
1990年 | 13篇 |
1989年 | 8篇 |
1988年 | 2篇 |
排序方式: 共有2343条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于2005~2017年湖北省74个县域面板数据,构建基于交通权重的空间权重矩阵,利用空间杜宾模型,实证研究耕地利用转型影响农民增收的空间溢出效应,并进一步揭示该溢出效应呈现的具体规律与特征.研究表明:(1)耕地利用转型各形态和农民收入水平都具有显著的正向空间自相关性;(2)农民收入水平的空间自回归系数ρ为0.65,表明相邻县域农民增收存在正向空间溢出效应,即本县域农民收入增长1%,相邻县域农民收入将会增长0.65%;(3)相邻县域间的空间溢出效应主要靠耕地数量、农业劳动力和基础设施投入形态变化驱动,其中,农业劳动力形态变化产生的空间溢出效应占总效应的69%,耕地数量形态占15%,基础设施投入形态占12%.因此,应注意提升县域间耕地利用系统协同性,利用其空间溢出效应促进湖北省各县域共同发展、农民收入协同提高. 相似文献
2.
从经济、社会、资源、环境保护4个层面构建了切合山西省实际情况的绿色转型发展指标体系,采用熵权法及聚类分析方法对山西省的绿色转型发展现状进行了评价,根据评价结果,结合政策背景,提出了山西省实现绿色转型发展的路径,以实现山西省均衡快速的绿色转型发展。 相似文献
3.
东莞市以节约环保为切入点推进实施经济社会双转型发展战略,在推动经济和社会发展的同时,不断提高城市环境质量. 相似文献
4.
IT产业从最初的以设备和网络为核心和主导地位,逐渐发展到了现在的以软件产品和服务为核心,IT行业的巨头微软的发展和IBM的战略转型足以说明了这一点. 相似文献
5.
6.
三峡库区几种林下苔藓的保水功能 总被引:6,自引:0,他引:6
通过对三峡库区三种森林类型(松栎混交林、栓皮栎纯林、马尾松纯林)林下苔藓储量调查分析及其持水特性试验,得到不同森林类型林下苔藓储量、最大持水量、吸水速率等水文特征参数。结果表明,马尾松纯林林下苔藓储量最大(12.93t/hm^2),松栎混交林和栓皮栎纯林林下苔藓储量相同(9.47t/hm^2)。松栎混交林林下苔藓最大持水量为5.36mm,栓皮栎纯林为5.73mm,马尾松纯林为6.26mm。研究结果还表明,三峡库区林下苔藓持水量随时间变化过程与森林类型无关。在只有苔藓覆盖情况下,不同森林类型林内不产生水分下渗和地表径流时的最大降雨量和最大降雨雨强分别为:松栎混交林林地5.36mm,5.820mm/h;马尾松纯林林地6.26mm,7.420mm/h;栓皮栎纯林林地5.73mm,6.060mm/h。 相似文献
8.
9.
10.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献