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221.
为了准确预测化工设备可靠性趋势,针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形,基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势,建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型;结合GM(1,1)和SVR对模型进行参数估计,在压缩机可靠性分析中进行了实例应用,对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法,可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。 相似文献
222.
223.
224.
Boosted Regression Tree Models to Explain Watershed Nutrient Concentrations and Biological Condition 下载免费PDF全文
Heather E. Golden Charles R. Lane Amy G. Prues Ellen D'Amico 《Journal of the American Water Resources Association》2016,52(5):1251-1274
Boosted regression tree (BRT) models were developed to quantify the nonlinear relationships between landscape variables and nutrient concentrations in a mesoscale mixed land cover watershed during base‐flow conditions. Factors that affect instream biological components, based on the Index of Biotic Integrity (IBI), were also analyzed. Seasonal BRT models at two spatial scales (watershed and riparian buffered area [RBA]) for nitrite‐nitrate (NO2‐NO3), total Kjeldahl nitrogen, and total phosphorus (TP) and annual models for the IBI score were developed. Two primary factors — location within the watershed (i.e., geographic position, stream order, and distance to a downstream confluence) and percentage of urban land cover (both scales) — emerged as important predictor variables. Latitude and longitude interacted with other factors to explain the variability in summer NO2‐NO3 concentrations and IBI scores. BRT results also suggested that location might be associated with indicators of sources (e.g., land cover), runoff potential (e.g., soil and topographic factors), and processes not easily represented by spatial data indicators. Runoff indicators (e.g., Hydrological Soil Group D and Topographic Wetness Indices) explained a substantial portion of the variability in nutrient concentrations as did point sources for TP in the summer months. The results from our BRT approach can help prioritize areas for nutrient management in mixed‐use and heavily impacted watersheds. 相似文献
225.
Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
226.
基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。 相似文献
227.
中国的近地面臭氧(O3)浓度在2015~2018年间持续升高,已成为仅次于颗粒物的重要大气污染物.基于中国337个城市2015~2018年暖季(4~9月)的实时O3浓度数据和气象数据,利用趋势分析、空间自相关、热点分析和多尺度地理加权回归(MGWR),研究了2015~2018年中国暖季地表O3浓度的空间演变格局,探讨了气象因素对其驱动的空间差异性.结果表明:①中国暖季O3浓度整体呈显著升高趋势(P<0.05),平均升高速率为0.28 μg·(m3·a)-1,其中超过55%的城市O3浓度每年升高0.50 μg·m-3;②O3浓度存在明显的区域差异,高值区(平均浓度>60 μg·m-3)分布在华东、华北、华中和西北部分地区;低值区(平均浓度<20 μg·m-3)分布在华南和西南地区;③O3浓度变化趋势在空间上存在位于华东、华北、西北以及华中地区的热点区域和位于西南、华南(广西)以及东北地区的冷点区域;④气温是中国暖季O3变化的主要气象驱动因素,其对华北、西北和东北地区O3浓度的影响显著高于其他地区;除广西、云南和江西部分地区外,O3浓度与气温呈显著正相关;O3浓度在华南、华东和华中大部分地区与风速呈显著负相关,O3浓度在华北和东北部分地区与风速呈显著正相关;除辽宁、山东、河北、甘肃、广东及西南部分地区外,O3浓度与云层覆盖度呈显著负相关;除西北和西南部分地区外,O3浓度与降水呈显著负相关. 相似文献
228.
为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解模型(PMF)解析其污染来源.结果表明:①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1(Cu、Zn和Pb)为金属制品和汽车制造混合源,源2(Ni和Cd)为电镀企业来源,源3(Hg)主要为化工企业来源,源4(As)为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为:Hg(1.54)>Ni(1.32)>Cd(1.21)>Cu(0.96)>Pb(0.64)>Zn(-0.33)>As(-1.02);潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注. 相似文献
229.
太湖叶绿素a浓度分布的时空特征及其影响因素 总被引:8,自引:0,他引:8
基于2005—2009年20次太湖采样期间的水质监测数据,研究了太湖叶绿素a浓度的主要分布特征,分析了水环境因子对叶绿素a浓度分布的季节性和空间性影响.结果表明,太湖叶绿素a浓度分布的空间差异较大,主要表现为梅梁湾、竺山湾、太湖西部和西南部湖区为叶绿素a浓度距平经验正交分解(EOF)第一模态空间分布的显著正值区,太湖湖心和东南湖区则为负值区;影响叶绿素a浓度的因子有水温、溶解氧、总氮、磷酸根和总磷,但总磷和水温的影响相对更为显著,而各季节叶绿素a浓度的影响因子则略有差异;影响藻类生长的因子存在较大的空间分布差异,但总磷、水温和溶解氧是其主要限制性因子,氮类营养盐的影响则处于次要地位. 相似文献
230.
引入利益相关者理论对我国农村水污染治理减低污染风险的驱动因素进行了识别。通过对农村水污染系统内的利益相关者进行界定,划分了政府、农村社区居民和社会力量3个利益群体,并通过Binary Logistic回归模型对3个利益群体的驱动力进行量化分析,经实证模型检验表明,反映政府作用的考核机制(含财政投入与监管能力)、反映社会力量的社会资金投入以及反映农村社区作用的自主管理能力和居民环保投入所占比重的发生比(OR值)分别为2.248、1.725、1.525和1.236,表明政府主导对减轻农村水污染起关键作用,社会力量和农民社区自身多方发挥作用对降低农村水污染风险的影响也是显著的。 相似文献