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901.
通过大田小区实验,采用静止箱-气相色谱法对早晚两季水稻品种CH4与N2O排放通量进行了观测.结果表明,早稻CH4排放季节变化呈单峰模式,N2O排放呈双峰模式;晚稻CH4与N2O排放季节变化均呈单峰模式.CH4、N2O季节平均排放通量品种间均存在显著差异(P<0.05).早稻品种CH4、N2O季节平均排放通量极差分别为0.58 mg.(m2.h)-1、5.89μg.(m2.h)-1,晚稻为4.06 mg.(m2.h)-1、5.70μg.(m2.h)-1;早稻品种温室气体排放的增温潜势、单位产量增温潜势极差分别为2.92 kg.hm-2、0.097 kg.kg-1,晚稻分别为2 256 kg.hm-2、0.28 kg.kg-1.增温潜势、单位产量增温潜势比较,常规稻>超级杂交稻>杂交稻.早稻无水稻种植区CH4、N2O季节排放通量分别是水稻种植区的27.1%~31.8%、33.6%~88.3%;晚稻分别是23.8%~28.8%、38.6%~45.3%.早稻适宜种植品种为陆两优819、金优402、湘早籼24号,晚稻品种为岳优9113、湘晚籼12号. 相似文献
902.
基于长三角典型城市大气VOCs排放清单识别的8个VOCs主要排放行业,选择11家代表性企业,实测研究了VOCs治理装置、排放现状、排放组成特征,并计算相关行业排放的臭氧生成潜势.结果表明,不同净化技术对非甲烷总烃(NMHC)的去除效率差异大,存在净化后浓度增加的现象,目前的环保装置对废气的处理有待优化.本次采样的大部分企业存在NMHC、苯、甲苯、二甲苯超标现象,其中甲苯的超标情况最严重.对于筛选的8个主要行业,芳香烃和含氧VOCs,是最主要的排放化合物,芳香烃是对臭氧生成贡献最大的化合物.在不同行业中,VOCs组成存在显著差异,因此在制定VOCs减排控制措施时,应优先减排对臭氧生成贡献大的行业. 相似文献
903.
生物炭施用量对紫色水稻土温室气体排放的影响 总被引:5,自引:8,他引:5
为探究生物炭施用量对紫色水稻土温室气体排放的影响,通过盆栽试验,采用静态暗箱/气相色谱法,研究了不施肥对照(CK)、常规施肥(NPK)、10 t·hm-2生物炭+NPK(LBC)、20 t·hm-2生物炭+NPK(MBC)、40 t·hm~(-2)生物炭+NPK(HBC)这5种处理下温室气体的排放规律.结果表明:(1)生物炭施用显著降低了土壤CH_4排放通量,其排放通量大小顺序为:NPKCKLBCMBCHBC,各处理CH_4排放通量均呈单峰型曲线,峰值主要集中在水稻的生长后期,整个观测期CH_4的排放通量在-0.05~47.34 mg·( m~2·h)~(-1)之间;各处理CO_2排放通量变化较复杂,介于32.95~1 350.88mg·( m~2·h)~(-1)之间,除LBC和MBC处理呈双峰型曲线外,其余处理均呈单峰型,不同生物炭施用量处理均延后了CO_2排放通量峰值出现的时间;N_2O的排放通量在-309.39~895.48μg·( m~2·h)~(-1)之间,除LBC处理呈双峰型曲线变化外,其余处理均呈单峰型曲线;(2)与空白对照处理相比,生物炭处理均可显著降低CH_4的累积排放量,而促进了CO_2和N_2O累积排放量,CH_4、CO_2和N_2O的平均累积排放量从大到小分别为CKLBCMBCHBC处理、LBCMBCHBCCK处理和HBCMBC≈LBCCK处理;与常规施肥处理相比,不同施用量生物炭添加均可显著降低CH_4和CO_2的排放,且生物炭添加量越多,对CH_4和CO_2排放的减缓作用越明显,但是对N_2O排放的抑制作用尚不明显;(3)在100 a时间尺度上各生物炭处理可显著降低温室气体的综合增温潜势,表明生物炭配施化肥是一种有效的减排措施. 相似文献
904.
燃煤电厂采用SCR(选择性催化还原)脱硝过程消耗大量的氨,同时存在氨逃逸和氨排放问题.为了掌握超低排放燃煤机组的氨排放程度、脱硝氨逃逸情况以及各环保设施对氨的协同脱除能力,为燃煤电厂氨减排政策制定和氨减排技术研发提供支持.在京津冀大气污染传输通道城市中选取11个城市中的14台机组,采用例如DL/T 260—2012《燃煤电厂烟含脱硝装置性能验收试验规范》的标准方法用稀硫酸吸收烟气中的氨再结合分光光度测试方法,对环保设施多个位置的烟气中氨进行浓度测试.结果表明:①氨排放浓度介于0.05~3.27 mg/m3之间,平均约0.95 mg/m3,通过烟气排入大气中氨的浓度不高;②测试的14台机组中有7台机组(约50%)脱硝氨逃逸值高于设计值(2.28 mg/m3),说明脱硝氨逃逸超过设计值呈普遍现象,个别电厂脱硝氨逃逸严重,氨逃逸亟待解决;③环保设施对逃逸氨具有较好的协同脱除能力,平均脱除率约为64.86%.建议对于SCR脱硝氨逃逸严重的机组,对SCR出口烟道截面氮氧化物(NOx)实施网格式测试,在此基础上实施精细化精准喷氨、优化流场、提高SCR脱硝运行水平(或采用专业化运维),从源头上减少氨耗量,降低系统能耗和氨排放. 相似文献
905.
906.
发展节能与新能源汽车是降低交通运输行业碳排放的重要技术路径.为量化预测节能与新能源汽车的全生命周期碳排放,利用全生命周期评价方法,以汽车相关技术路线和政策为参考,选取燃油经济性、整车轻量化水平、电力结构碳排放因子和氢能碳排放因子为关键参数,构建传统燃油汽车(ICEV)、轻度混合动力汽车(MHEV)、重度混合动力汽车(HEV)、纯电动汽车(BEV)和燃料电池汽车(FCV)的数据清单并对其全生命周期碳排放进行量化预测评价,对电力结构碳排放因子和不同制氢方式碳排放因子进行了敏感性分析和讨论.结果发现,2022年ICEV、 MHEV、 HEV、 BEV和FCV的全生命周期碳排放量(以CO2-eq计)分别为208.0、 195.5、 150.0、 113.5和205.0 g·km-1.到2035年,BEV和FCV相比于ICEV具有较为显著的减碳效益,分别降低69.1%和49.3%.电力结构的碳排放因子对BEV的全生命周期碳排放的影响最显著.关于燃料电池汽车的不同制氢方式,短期应以工业副产氢提纯为主供应FCV氢能需求,长期以可再生能源电解水制氢和化石能源... 相似文献
907.
珠江三角洲轻型汽油车匀速状态挥发性有机物排放特征研究 总被引:3,自引:2,他引:3
以18辆轻型汽油车(LDGVs)为研究对象,利用底盘测功机搭建挥发性有机物(VOCs)采样系统.利用气相色谱-质谱仪(GC-MS)和高效液相色谱(HPLC)识别了匀速25 km·h~(-1)时尾气VOCs化学成分谱和排放因子,并在分析时考虑了排放标准、行驶工况和车辆属性等因素的影响.结果表明,轻型汽油车低速匀速工况下尾气组成以烷烃(40.8%,C_5~C_7烷烃较多)为主,其次是芳香烃(29.5%)和含氧VOCs(26.0%),烯炔烃(3.6%)和卤代烃(0.1%)较少.其中,甲醛、异戊烷、甲苯、苯、间/对二甲苯、丙酮、2-甲基戊烷、正戊烷、1,2,4-三甲基苯和壬醛是比例最高的物质(52.01%).低速匀速行驶中生成了比例更低的烯烃和比例更高的C_5~C_7烷烃和OVOCs.排放标准为国III、IV和V的轻型汽油车在低速匀速工况下,VOCs排放因子分别为(50.12±46.83)、(40.26±31.15)和(3.25±0.65) mg·km~(-1).国IV到国V车的烷烃、烯炔烃、芳香烃、卤代烃和总VOCs降幅均超过88%,而OVOCs降幅只有约55%,说明OVOCs在国V车的排放富集程度更高.总体来讲,国V车排放的VOCs反应活性约为国IV车排放的VOCs反应活性的11%.车辆属性对VOCs排放的影响表现为:年份、里程和排量的增加会促进VOCs排放的整体增加,而基准质量对VOCs排放的影响相对较小. 相似文献
908.
富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义 总被引:3,自引:0,他引:3
通过紫外吸收光谱(UV-vis)和三维荧光光谱(3D-EEMs),研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质(DOM)光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a(254)含量为13.1~101.7 m-1,平均值为(32.2±16.2)m-1.其中,夏季沉积物a(254)的含量((46.6±25.6)m-1)要显著高于其它季节,且湖心区a(254)平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数(FI)为2.56~4.89,腐殖化指数(HIX)为0.57~6.78,生物源指数(BIX)为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质. 相似文献
909.
基于车流和大气污染物浓度同步增量的机动车平均排放因子估算方法 总被引:1,自引:1,他引:1
机动车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源并受到了高度关注.机动车排放因子是反映机动车排放状况的最基本参数,但实测排放因子代价较高、代表范围有限,基于国外排放模式估算的排放因子又与我国的实际排放状况存在一定差距.本研究首先基于早高峰时段车流量和道路附近大气污染物浓度呈近线性增加、气象条件和背景污染物浓度相对稳定的特征,将时段内污染物浓度的增加主要归因为车流的增加,从而建立车流和污染物浓度增量之间的关系;然后采用无限线源高斯扩散模式,反推道路实际行驶机动车的平均排放因子.以北京市一条主干道为例,利用早高峰车流量、污染物浓度、气象观测数据,进行了实例研究,并将研究结果同COPERT4排放模型的预测结果进行了对比.本研究和COPERT4排放模型预测的8月一氧化碳平均排放因子分别为2.0 g·km-1和1.2 g·km-1,12月分别为5.5 g·km-1和5.2 g·km-1.结果表明,本方法估算的机动车排放因子在数值大小及季节变化上均与COPERT4排放模型较为接近.所提方法通过消除背景浓度的干扰,为实时获取车队实际排放因子提供了一种新思路. 相似文献
910.