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951.
基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。 相似文献
952.
松嫩平原盐碱土水分扩散率研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对盐碱地土壤水盐运动的定量描述是控制区域土壤次生盐碱化的基础,其中的土壤水分扩散率是研究土壤水盐运动的重要参数之一。文章通过非稳定流水平土柱法对实验区扰动的盐碱地土壤水分扩散率进行了测定,并将实验结果拟合为经验公式,然后将测定的土壤水分扩散率应用于水平入渗方程,用数值计算软件Mathcad6.0对土柱水分水平入渗进行了数值模拟,将实测结果和方程模拟的土壤水分分布状况进行了对比。结果表明本研究得出的土壤水分扩散率的经验方程误差较小。最后讨论了影响土壤水分扩散的土壤质地因素及土壤水分扩散率和含水率之间的单值函数关系。 相似文献
953.
954.
955.
956.
采用高效液相色谱法测定鸡蛋清和蛋黄中磺胺嘧啶、磺胺吡啶、磺胺二甲基嘧啶、磺胺甲氧哒嗪、磺胺甲恶唑、磺胺间甲氧嘧啶、磺胺喹恶啉等7种磺胺类药物残留,优化了色谱条件和样品预处理方法。7种磺胺类药物在0.050 mg/L~10.0 mg/L范围内线性良好,检出限和定量限分别低于0.02 mg/kg和0.04 mg/kg。在0.250 mg/kg和0.500 mg/kg两个添加水平,蛋清中的回收率为81.0%~100%,RSD为0.8%~4.8%,蛋黄中的回收率为72.2%~94.1%,RSD为1.1%~6.9%。 相似文献
957.
采用电感耦合等离子体发射光谱法、火焰原子吸收法测定水中的铁、锰,优化了测定条件。结果表明,两种方法检Ⅲ限均较低,准确度高,精密度好,具有很强的可比性。 相似文献
958.
2011年4月通过GC-MS检测和210Pb测年对灌河口海域沉积物(GHES)中的PAHs进行了分析,柱状沉积物中21种PAHs总浓度为21.0~209.0 ng/g,均值为88.1 ng/g,7种致癌PAHs浓度为7.0~90.0 ng/g,其中致癌剂苯并[a]芘浓度为ND~2.0 ng/g。PAHs浓度与沉积物中有机质含量呈低度正相关,与p H无明显相关性。源解析表明,近50年来GHES中的PAHs大部分来自煤和生物质燃烧。近50年来,总PAHs和16种优控PAHs浓度在波动中升高;近年来苊、苊烯、苯并[b]荧蒽、荧蒽、茚并[1,2,3-cd]芘的浓度增高,需查明来源。生态风险评价表明,GHES中以芴为主的负面生物毒性效应会偶尔发生。芴、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽的浓度介于临界与偶然效应浓度值之间,应尽量减少对该海域沉积物的搅动,防止污染物再悬浮导致水体的二次污染。 相似文献
959.
顶空气相色谱法快速测定土壤中苯、苯胺和硝基苯 总被引:1,自引:0,他引:1
采用顶空气相色谱法快速测定土壤中苯、苯胺和硝基苯,优化了试验条件.方法在0 mg/L~100 mg/L范围内线性良好,苯、苯胺、硝基苯的检出限分别为0.012 mg/kg、0.22 mg/kg、0.083 mg/kg,实际土样测定的RSD≤1.4%,加标回收率为94.0%~102%. 相似文献
960.
成都市人为源挥发性有机物排放清单及特征 总被引:1,自引:0,他引:1
基于成都市实地调查和环境统计等活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了2014年成都市人为源VOCs排放清单,并完成了空间分配和不确定性分析。成都市人为源VOCs排放量为15.8×10~4t,其中化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、移动源、储存运输源、其他源排放量分别为0.5×10~4、3.8×10~4、6.0×10~4、4.9×10~4、0.4×10~4、2.2×10~4t,溶剂使用源为最大人为排放源,其次是移动源和工艺过程源。木材加工业为最大工业贡献源,然后依次是医药制造业、非金属矿物制品业、化学原料、化学制品制造业、汽车制造业等。成都市人为源82%的VOCs排放量分布于二、三圈层的工业园区,而中心城区主要为移动源和建筑施工所贡献,其排放分布已随建成区联片发展而形成整体。排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定不确定性。 相似文献