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821.
基于社会网络分析(SNA)及二次分配(QAP)方法,利用珠江三角洲城市群2001~2019年地级市数据,探究珠江三角洲城市群碳排放空间关联性及其影响因素.结果表明,珠江三角洲城市群碳排放空间相关性呈现出复杂的网络结构形态,空间关联的紧密程度呈现周期性变化,表现出“依政策波动”特征.碳排放空间关联网络呈现显著的“核心-边缘”分布模式,广州和深圳等经济发达城市处于网络核心,发挥“中介”和“桥梁”作用,惠州,江门等发展较为落后的城市处于网络边缘,对网络的控制和影响能力较为微弱.碳排放空间关联网络划分为“净受益”,“净溢出”,“双向溢出”和“经纪人”4个板块,各板块之间的联动效应显著.经济发展水平,能源利用效率,技术水平和环保力度差异的扩大促进了碳排放空间关联关系的形成.研究结果将有助于决策者为珠江三角洲城市群各城市界定减排责任和减排目标,制定更公平,更有针对性的城市群协同减排方案提供借鉴. 相似文献
822.
中国城市臭氧的形成机理及污染影响因素研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
中国城市臭氧(O3)污染问题日趋严重.O3主要来源于汽车尾气及工业排放氮氧化合物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)光化学反应生成,少部分来自于平流层的向下传输.文章介绍了城市O3形成机理研究情况,概述了中国城市臭氧污染浓度特征及气象因子、气候变化、前体物等影响因素研究进展情况,并对未来研究方向进行了展望. 相似文献
823.
Li Shanying Sun Weiwei Chen Rong Zhang Zhijie Ning Dongliang Ni Zhenyu 《Environmental science and pollution research international》2022,29(17):24716-24725
Environmental Science and Pollution Research - Owing to rapid socio-economic development in China, trace metal emissions have increased and lakes even in remote areas have experienced marked... 相似文献
824.
基于2010—2016年上海城区近地面大气臭氧(O3)的连续在线观测数据,研究了上海城区O3长时间序列变化规律和污染特征.结果表明,近7年来上海城区O3污染逐渐凸显,但总体以轻度污染为主,7—8月高温炎热季节以中度污染居多.城区O3-8 h(臭氧日最大8 h滑动平均)年均增速为3.81 μg·m-3·a-1,99%和95%分位值增速较快,分别为6.65和4.94 μg·m-3·a-1;25%、50%和75%分位值的增速在3.06~4.45 μg·m-3·a-1之间.春季O3浓度均值较高,年际变化小;夏季极值较高,且污染超标情况最为突出;秋季O3浓度次于春、夏季,冬季最低;夏、秋和冬季O3浓度总体呈上升态势.O3日变化呈"单峰型",最大值出现在13:00左右,且峰值逐年增加,污染持续时间变长,最小值出现在早晨7:00.城区O3"周末效应"逐渐减弱.基于KZ过滤器方法的数据分析结果表明,上海城区O3-8 h长期变化主要受O3-BF(O3-8 h的基准组分)影响;O3-SF(O3-8 h的天气影响组分)在5—9月对O3-8 h影响较大,其范围为-98.85~139.60 μg·m-3. 相似文献
825.
Li Guoao Wu Huabing Zhong Qi He Jialiu Yang Wanjun Zhu Jinliang Zhao Huanhuan Zhang Hanshuang Zhu Zhenyu Huang Fen 《Environmental science and pollution research international》2022,29(1):468-482
Environmental Science and Pollution Research - Air pollution and its negative effects on health of people have been a global concern. Many studies had found a strong association between air... 相似文献
826.
Sun Bin Zhang Qijun Zou Chao Tong Hui Wei Ning Jia Zhenyu Mao Hongjun 《Environmental science and pollution research international》2022,29(54):81198-81209
Environmental Science and Pollution Research - Energy is a necessary prerequisite for the operation of road traffic flow. Describing the phenomena of traffic flow from an energy perspective will... 相似文献
827.
Environment, Development and Sustainability - Based on the theory of trade added value, this paper discusses the potential actual trade scale and benefit damage degree of the two countries under... 相似文献
828.
Shahfahad Talukdar Swapan Rihan Mohd. Hang Hoang Thi Bhaskaran Sunil Rahman Atiqur 《Environment, Development and Sustainability》2022,24(3):3762-3790
Environment, Development and Sustainability - According to the World Urbanization Prospects of United Nations, the global urban population has increased rapidly over past few decades, reaching... 相似文献
829.
Yang Meng-rong Dai Xiao-rong Huang Zhong-wen Huang Cen-yan Xiao Hang 《Environmental science and pollution research international》2022,29(58):86899-86912
Environmental Science and Pollution Research - With the emergence of environmental issues regarding persistent organic pollutants (POPs), fugacity models have been widely used in the concentration... 相似文献
830.
Influence of urban spatial and socioeconomic parameters on PM2.5 at subdistrict level: A land use regression study in Shenzhen, China
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The intraurban distribution of PM2.5 concentration is influenced by various spatial, socioeconomic, and meteorological parameters. This study investigated the influence of 37 parameters on monthly average PM2.5 concentration at the subdistrict level with Pearson correlation analysis and land-use regression (LUR) using data from a subdistrict-level air pollution monitoring network in Shenzhen, China. Performance of LUR models is evaluated with leave-one-out-cross-validation (LOOCV) and holdout cross-validation (holdout CV). Pearson correlation analysis revealed that Normalized Difference Built-up Index, artificial land fraction, land surface temperature, and point-of-interest (POI) numbers of factories and industrial parks are significantly positively correlated with monthly average PM2.5 concentrations, while Normalized Difference Vegetation Index and Green View Factor show significant negative correlations. For the sparse national stations, robust LUR modelling may rely on a priori assumptions in direction of influence during the predictor selection process. The month-by-month spatial regression shows that RF models for both national stations and all stations show significantly inflated mean values of R2 compared with cross-validation results. For MLR models, inflation of both R2 and R2CV was detected when using only national stations and may indicate the restricted ability to predict spatial distribution of PM2.5 levels. Inflated within-sample R2 also exist in the spatiotemporal LUR models developed with only national stations, although not as significant as spatial LUR models. Our results suggest that a denser subdistrict level air pollutant monitoring network may improve the accuracy and robustness in intraurban spatial/spatiotemporal prediction of PM2.5 concentrations. 相似文献