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为获得一种高效培养黑曲霉Y3 菌丝球的方法,采用表征菌丝密度的状态参数(H)作为评价指标,对培养基成分进行了优化,确定了霉菌Y3 菌丝球培养的最适碳源、氮源、微量元素及其含量,并对实验确定的培养基的经济性做了比较和分析.结果表明,菌丝球培养基的最适碳源及氮源分别为蔗糖和氯化铵,Mg2+是促进菌丝球生长的重要微量元素.Y3 菌丝球最适培养基成分(g/L)为:蔗糖10.0,NH4Cl1.0,KH2PO4·3H2O 1.0,MgSO4·7H2O 0.5.该培养基价格低廉,培养菌丝球大小适中,由孢子聚集到成球仅需48h,为优质高效的培养菌丝球创造了条件. 相似文献
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滇西北农村生活能源使用现状及生物质能源开发利用研究——以兰坪县和香格里拉县为例 总被引:3,自引:0,他引:3
少数民族地区农村能源建设是中国能源可持续发展的一个特殊领域,是资源节约型社会和社会主义新农村建设的重要内容。论文以滇西北的兰坪县和香格里拉县的能源使用情况作为研究对象,通过实地调查,分析了在经济仍处于贫困状态的少数民族聚居的西南山区生活能源利用的特点:兰坪县和香格里拉薪柴的使用分别达85%和98%,而以太阳能、沼气、水能为代表的可再生能源的使用仅有7.0%和1.8%,由此产生了一系列的环境问题。论文对促进现代生物质能源的开发利用提出建议:制定农村能源资源开发利用规划,健全能源政策体系,争取国际经济和技术支持等。 相似文献
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Jinsong GUO Guohong YANG Fang FANG Yu QIN 《Frontiers of Environmental Science & Engineering in China》2008,2(4):439-445
In this study, three sequential batch biofilm reactors (SBBRs) were operated for 155 days to evaluate the performance of completely
autotrophic nitrogen removal over nitrite (CANON) process under different aeration modes and dissolved oxygen (DO). Synthetic
wastewater with 160-mg NH4
+-N/L was fed into the reactors. In the continuously-aerated reactor, the efficiency of the ammonium nitrogen conversion and
total nitrogen (TN) removal reached 80% and 70%, respectively, with DO between 0.8–1.0 mg/L. Whereas in the intermittently-aerated
reactor, at the aeration/non-aeration ratio of 1.0, ammonium was always under the detection limit and 86% of TN was removed
with DO between 2.0–2.5 mg/L during the aeration time. Results show that CANON could be achieved in both continuous and intermittent
aeration pattern. However, to achieve the same nitrogen removal efficiency, the DO needed in the intermittently-aerated sequential
batch biofilm reactor (SBBR) during the aeration period was higher than that in the continuously-aerated SBBR. In addition,
the DO in the CANON system should be adjusted to the aeration mode, and low DO was not a prerequisite to CANON process. 相似文献
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2008年南黄海西部浒苔暴发区有机碳的分布特征及浮游植物的固碳强度 总被引:2,自引:0,他引:2
根据2008-08-09~2008-08-13在南黄海西部绿潮(浒苔)暴发区取得的溶解有机碳(DOC)、颗粒有机碳(POC)和颗粒氮(PN)的分析数据,结合同步获得的水文环境要素资料,研究了该区域有机碳的分布特征、来源、影响因素以及浮游植物的固碳强度.结果表明,DOC的浓度范围为1.55~3.22mg/L,平均值为2.44mg/L;POC的浓度范围为0.11~0.68mg/L,平均值为0.27mg/L.DOC与POC的分布特征基本一致,呈现近岸高,外海低;表层高,底层低的趋势.POC与TSS的相关分析表明,POC与TSS整体上呈显著正相关,表明TSS的浓度和来源是控制POC浓度高低的重要因素.通过建立POC与PN的一元线性回归模型,估算了样品中PIN的含量.扣除样品中PIN的影响后,沿岸大部分海域POC/PON的平均值8,结合POC/Chl-a比值,表明沿岸海域POC主要是海洋有机质来源,并且存在降解有机物,这可能是调查期间处于绿潮暴发后期,部分浒苔开始腐烂被降解所致.应用初级生产力估算的浮游植物固碳强度的结果表明,南黄海西部绿潮(浒苔)暴发区浮游植物的固碳强度变化范围为167~2017mg/(m2·d),平均为730mg/(m2·d),该区域日固碳量达到2.95×104t.换算至整个黄海,日固碳量为28.03×104t. 相似文献
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本文论述了影响催化转化器性能的主要因素有催化剂,催化剂的中毒失效,催化转化器的结构和排气系统的影响,温度、发动机工作状况等;强调催化转化器的结构与发动机及排气系统匹配的重要性。 相似文献
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Artificial neural network modeling of dissolved oxygen in the Heihe River, Northwestern China 总被引:2,自引:0,他引:2
Xiaohu Wen Jing Fang Meina Diao Chuanqi Zhang 《Environmental monitoring and assessment》2013,185(5):4361-4371
Identification and quantification of dissolved oxygen (DO) profiles of river is one of the primary concerns for water resources managers. In this research, an artificial neural network (ANN) was developed to simulate the DO concentrations in the Heihe River, Northwestern China. A three-layer back-propagation ANN was used with the Bayesian regularization training algorithm. The input variables of the neural network were pH, electrical conductivity, chloride (Cl?), calcium (Ca2+), total alkalinity, total hardness, nitrate nitrogen (NO3-N), and ammonical nitrogen (NH4-N). The ANN structure with 14 hidden neurons obtained the best selection. By making comparison between the results of the ANN model and the measured data on the basis of correlation coefficient (r) and root mean square error (RMSE), a good model-fitting DO values indicated the effectiveness of neural network model. It is found that the coefficient of correlation (r) values for the training, validation, and test sets were 0.9654, 0.9841, and 0.9680, respectively, and the respective values of RMSE for the training, validation, and test sets were 0.4272, 0.3667, and 0.4570, respectively. Sensitivity analysis was used to determine the influence of input variables on the dependent variable. The most effective inputs were determined as pH, NO3-N, NH4-N, and Ca2+. Cl? was found to be least effective variables on the proposed model. The identified ANN model can be used to simulate the water quality parameters. 相似文献