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81.
西安是关中盆地经济发展的核心城市,特殊的地形和工业发展导致冬季细颗粒物(PM2.5)污染严重,制定科学合理的治理措施迫切需要明确PM2.5的来源.本文基于空气质量模式CAMx(Comprehensive Air Quality Model with extensions)、颗粒物源解析模块PSAT(Particulate Source Apportionment Technology)及融入多种来源数据后建立的排放清单来量化西安地区本地及区域传输贡献.在本文研究的重污染过程中,模式的模拟精度合理,模拟与观测值相关系数为0.78,FAC2达到95%.PSAT模块在本次重污染过程中对西安PM2.5的来源解析结果显示:在城区,西安本地为最大的排放源区,日均贡献率均大于60%,其次为咸阳8%,省外的传输为6%;在郊区,西安本地的贡献减少,传输贡献增加,其中阎良区传输贡献达到83%.对西安城区的一次细颗粒物面源排放量减少50%模拟后,城区和郊区来自周边区域渭南或咸阳的贡献率有6%~8%的增长.该研究结果表明需要从本地排放管控和区域...  相似文献   
82.
为了有效保护黄河水资源,促进黄河流域绿色发展,本研究在黄河流域上、中、下游贵德、兰州、三门峡和东营地点分别采样,分析p H、溶解氧、固体悬浮物、氨氮、硝态氮、总氮、亚硝态氮、总有机碳、总无机碳、总碳、总磷、化学需氧量、五日生化需氧量、粪大肠菌群、挥发酚含量变化趋势,并进行水质综合评价。结果发现:(1)固体悬浮物变化呈现东营兰州三门峡贵德;(2)氨氮、硝态氮、总氮、总有机碳、总无机碳、总碳、总磷、化学需氧量、五日生化需氧量、粪大肠菌群变化趋势依次为三门峡兰州东营贵德;(3)亚硝态氮和挥发酚含量变化趋势为兰州三门峡东营贵德;(4)综合水质评价结果为贵德水质好于东营,东营水质好于兰州,兰州好于三门峡。研究表明邻近城市和大型支流汇入点下游河段是黄河氮污染的主要来源,流域各省各级政府领导,要认真学习习总书记提出的"绿水青山就是金山银山"的生态思想,要入脑入心,严格科学减排,"一定要把黄河的事情办好"。  相似文献   
83.
TTsuV1 can cause persistent infection and unidentified clinical signs in pigs. In this study, a survey of TTsuV1 prevalence was conducted in slaughter pigs from Henan, Liaoning, and Shandong provinces in China. A total of 180 swine lymphoid tissues were assayed by PCR with primers targeting the conserved 5′-untranslated region (5′-UTR). The results showed that a 17.8 % positive rate, and different genotypes were detected. TTSuV1 presented higher viral load and prevalence in inguinal lymph node than in submandibular lymph node samples. All TTsuV1 isolates have 84–100 % nucleotide sequence homology in the 5′-UTR region and can be grouped into three subgenotypes (TTsuV1a-1, TTsuV1a-2, and TTsuV1b). Notably, the novel genetic subtype TTsuV1b was first reported in slaughter pigs.  相似文献   
84.
采用实时控制序批式膜生物反应器(sequencing batch membrane bioreactor,SMBR)工艺处理某种猪场的养殖粪尿污水,通过pH实时曲线上的"氨谷点"对曝气时间进行实时控制实现短程硝化。小试反应器10个月的连续运行结果表明,利用曝气时间实时控制实现了稳定的亚硝态氮累积。短程硝化启动后,SMBR对COD和TN的平均去除率分别达到95.5%和92.4%,亚硝态氮积累率可维持在85%以上。高通量测序与OTU分类的结果表明,实时控制下SMBR内NOB逐渐被淘洗,而AOB得到了富集。从反应器启动初期到获得稳定短程硝化(反应器运行200 d),AOB丰度提高了55倍,而对应的NOB丰度降低了2倍。此外,AOB的绝对数量与DO呈显著负相关(r=-0.846,0.01 p 4+-N浓度呈显著正相关(r=0.45,0.01p 4+-N的积累有利于AOB的富集。因此,利用曝气时间实时控制实现短程硝化是一种面向群落结构优化的控制方法,有利于短程硝化系统长期稳定的运行,具有实际应用价值和工程意义。  相似文献   
85.
采用机械化学法处理废旧锂电池,选择性地回收金属锂,同时将钴转化为钴铁氧体(CoFe2O4)功能材料,并重点考察了不同供氯体和操作参数对Li回收率和Co转化率的影响。研究发现,共价类的供氯体不适于Li的回收和CoFe2O4的制备,离子类的供氯体具有高的反应活性,不仅可以促进Li的氯化,同时还可以保证Co完整地保留在反应残渣中转化为CoFe2O4。将LiCoO2与Fe粉和NaCl混磨,既可以保证将Li转化为水溶性的盐,又可以在球磨过程中将Co与Fe进行晶格重组,保存在球磨残渣中形成磁性功能材料。确立的最佳操作参数为:m(LiCoO2):m(Fe):m(NaCl)为1:2.5:5,球料比50:1,球磨转速600 r·min-1,时间12 h,此时Li回收率达到92%,Co与Fe保留在残渣中转化为CoFe2O4。对产物的晶相组成、形貌和磁性能进行表征发现,所得CoFe2O4结构紧密,具有良好的磁学性能,饱和磁化强度Ms为56.1 emu·g-1,剩余磁化强度Mr为25.8 emu·g-1,矫顽力Hc为1 165.3 Oe。本研究为废旧锂电池的资源化回收提供了一条清洁环保的新途径。  相似文献   
86.
四环素类抗生素(TCs)是目前世界上应用最广泛的抗生素种类之一,由于该类化合物不易被生物体吸收,难以在环境中降解,且在常规的污水处理系统中难以彻底去除,对生态系统和人类健康造成严重威胁。梳理分析了环境中TCs的来源及污染现状,详细阐述了其在环境中的迁移转化和降解,并对其引起的生态毒性效应进行了总结,指出了该类污染物的生态风险;对未来的研究进行了展望,提出TCs的环境行为应从环境多介质层面进行分析,同时加强对TCs生态毒性机理及其与其他环境污染物的联合毒性效应的研究。  相似文献   
87.
基于计算流体力学(CFD)方法,使用Eulerian多相流模型,对500 m3·d-1的膜生物反应器中曝气管布置方式以及4种气水比(10∶1、15∶1、20∶1和25∶1)进行优化研究,通过对不同反应器构型内部流场、速度场和膜面液体流速进行分析比较,同时借助停留时间分布(RTD)实验对模拟结果进行实验验证。结果表明:曝气管“对齐”布置方式优于“间隔”和“垂直”布置;考虑膜面冲刷以及能耗方面,确定最佳气水比为20∶1,此时反应器内形成了循环流动,膜面冲刷效果比较好,低速区占比较小,对降低膜污染有很好的作用。  相似文献   
88.
研究了0℃,10℃,60℃时NaCl-NH4 Cl-H2 O三元水盐体系的固液相平衡关系,测出了NaCl和NH4 Cl在水中的溶解度数据,并绘制了相图。运用该三元相图理论,采用结晶法从缩合工段母液废水中回收NaCl和NH4 Cl。讨论了回收过程原理,介绍了回收工艺的操作步骤和工艺参数。回收的NaCl纯度达到95%,总回收率大于77%,NH4 Cl纯度达到92%以上,总回收率大于40%,产品分别达到HG/T 5462—2003,GB/T 2946—2008的标准。  相似文献   
89.
大气成分数据是开展空气质量预报、认识大气污染形成机理、评估空气污染各种效应的基础,而融合了模式结果和观测资料的大气成分再分析数据则有更广泛的应用价值.本文基于WRFDA-Chem空气质量模型和三维变分同化技术,逐时同化地面站点污染物浓度观测资料 (包括PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2及CO),建立了大气成分数据再分析的方法.以2019年7月和12月为例,构建空间分辨率为10 km、时间分辨率为1 h的全国大气成分再分析数据,并对该方法的性能进行了检验.结果表明,经过再分析后的大气成分数据的时间变化趋势和空间分布得到显著改善,其中,7月PM2.5 和O3的平均偏差分别降低了55%和39%,相关系数分别提升了77%和7%,达到0.80和0.98;12月PM2.5 和O3的平均偏差分别降低了55%和68%,相关系数分别提升了58%和13%,达到0.98和0.98.综合而言,基于WRFDA-Chem逐小时同化全国站点空气质量监测资料,能够得到高时空分辨率的大气成分再分析数据,可以为认识我国大气污染的演变特征和制定科学的管控措施提供有效支撑.  相似文献   
90.
随着人们对自然生态环境和居住环境要求的提高,既可与景观和为一体又可以进行污水再生的人工湿地技术近年来越来越受到社会关注。人工实际具有建设投资少、运行成本低、维护管理简便等优点,适合在住区、小城镇中发展。本文通过介绍人工湿地工艺原理和对实际工程的调研,展望了人工湿地技术在生活污水处理中的应用前景。  相似文献   
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