全文获取类型
收费全文 | 607篇 |
免费 | 83篇 |
国内免费 | 287篇 |
专业分类
安全科学 | 88篇 |
废物处理 | 24篇 |
环保管理 | 43篇 |
综合类 | 607篇 |
基础理论 | 53篇 |
污染及防治 | 75篇 |
评价与监测 | 50篇 |
社会与环境 | 12篇 |
灾害及防治 | 25篇 |
出版年
2024年 | 18篇 |
2023年 | 50篇 |
2022年 | 50篇 |
2021年 | 64篇 |
2020年 | 61篇 |
2019年 | 52篇 |
2018年 | 33篇 |
2017年 | 31篇 |
2016年 | 49篇 |
2015年 | 44篇 |
2014年 | 67篇 |
2013年 | 41篇 |
2012年 | 53篇 |
2011年 | 46篇 |
2010年 | 45篇 |
2009年 | 42篇 |
2008年 | 31篇 |
2007年 | 32篇 |
2006年 | 28篇 |
2005年 | 27篇 |
2004年 | 13篇 |
2003年 | 12篇 |
2002年 | 17篇 |
2001年 | 13篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 8篇 |
1998年 | 5篇 |
1997年 | 5篇 |
1996年 | 4篇 |
1995年 | 7篇 |
1994年 | 5篇 |
1993年 | 6篇 |
1992年 | 3篇 |
1991年 | 3篇 |
1990年 | 2篇 |
1989年 | 3篇 |
1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有977条查询结果,搜索用时 15 毫秒
171.
珠江口无机氮湿沉降规律及大气输送的研究 总被引:5,自引:2,他引:5
针对2007年3~11月广东中山市横门站的降水资料,分析了珠江口氮湿沉降特征及其来源.结果显示:研究期间横门降水中NH+4-N和NO-3-N的降雨量加权平均浓度分别为0.62和0.41mg·L-1;其季节变化规律表现为秋季最高,其次是春季,夏季最低.降水NH+4-N和NO-3-N的浓度呈显著正相关,与降水pH值呈负相关.利用气团轨迹后推以及天气形势得出,横门陆地性降水氮浓度最高,海洋性降水氮沉降通量最高.云下气团分类结果表明,海洋性NE类气团对横门无机氮湿沉降的输送负荷最大. 相似文献
172.
首先利用后向轨迹模式(HYSPLIT)模拟了天水市2017~2019年冬季后向轨迹,分析了50,200,500和1000m 4个不同高度以及500m高度不同聚类数量对路径输送聚类统计结果的影响,并以500m高度四个季节的后向轨迹进行聚类分析,进一步运用权重潜在源贡献分析法(WPSCF),探讨了研究期间天水市细颗粒物的潜在源区及不同源区对天水市颗粒物浓度的贡献,结果表明,(1)起始点高度为500m时,颗粒物浓度极值比和极值差均较大,聚类结果最具代表性;(2)不同聚类数量分析结果表明,按照总空间变化(Total spatial variation,TSV)显著增加的原则选取的聚类数量较少,且能反映不同方向的轨迹输送特征;(3)天水市不同季节的轨迹聚类结果表明,冬季来自陕西南部的东南路径是PM2.5污染程度最高的路径,该路径下PM2.5浓度为78.2μg/m3,春季西北路径的颗粒物浓度最高,PM10和PM2.5的平均浓度分别是127.9~129.9和40.6~41.0 μg/m3,夏秋季节不同路径的颗粒物浓度相差不大. 相似文献
173.
174.
为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除. 相似文献
176.
177.
利用生物电化学系统处理地表水时,弱电压不但会刺激电活性菌的呼吸作用,而且会引起氧化胁迫导致胞外聚合物(Extracellular Polymeric Substance,EPS)过量分泌.为确认在地表水处理中弱电压对膜污染和净水效率的影响,本研究设置了外加1.0 V直流电压(记为"BES系统")和无外加电压(记为"CK系统")的两组平行对照生物活性炭-超滤系统.经过50 d的运行,BES系统(36.1 kPa)相比CK系统(19.1 kPa)跨膜压差(Trans Membrane Pressure,TMP)增加更为显著,膜污染更严重.电路电流、电极电势和循环伏安(Cyclic Voltammetry,CV)曲线显示,随着装置运行,两系统生物膜逐渐稳定,并且产生具有氧化还原活性的EPS导致阳极电容增加.相比之下,BES系统产生了更多EPS,具有更高的阳极电容.水质指标显示,BES系统中比紫外吸光度(Specific Ultraviolet Absorbance,SUVA)、NH4+-N和PO43--P的去除增强但总有机碳(Total Organic Carbon,TOC)去除减弱;三维荧光光谱(Excitation-Emission-Matrix,EEM)和尺寸排阻色谱(Size Exclusion Chromatography,SEC)分析结果表明,BES系统膜池中产生了更多的生物聚合物,但腐殖质类有机物明显减少.活性炭表面EPS含量和腺嘌呤核苷三磷酸(Adenosine Triphosphate,ATP)含量的测试结果证实,弱电压刺激了生物膜的生长,同时增加了氧化还原活性EPS的含量.对膜表面累积多糖、蛋白质含量的测试分析进一步揭示了多糖类大分子生物聚合物在膜表面的累积是导致严重膜污染的直接原因.研究可为生物电化学系统在微污染水处理的研究和应用提供新的见解. 相似文献
178.
179.
为研究承德市PM2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳(OC)与元素碳(EC)比值、总碳质气溶胶(TCA)及二次有机碳(SOC)的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析(PCA)方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为(31.26±21.39)、(13.27±8.68)和(2.80±1.95)μg ·m-3.PM2.5的季节变化趋势为:冬季[(47.68±30.37)μg ·m-3]>秋季[(28.72±17.12)μg ·m-3]>春季[(26.59±15.32)μg ·m-3]>夏季[(23.17±8.38)μg ·m-3],与总碳(TC)、OC和EC季节变化趋势一致,冬季(R2=0.85)的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为(21.38±13.68)μg ·m-3,占PM2.5比例达68.39%,二次转化率(SOC/OC)为:春季(54.09%)>秋季(37.64%)>夏季(32.91%)>冬季(25.43%).后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析(PCA)表明,承德市PM2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放. 相似文献
180.
利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM10和PM2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)对影响西宁市PM10和PM2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM10和PM2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM2.5/PM10小于0.3时,主要输送路径与PM10污染轨迹有很好的对应关系;PM2.5/PM10大于0.6时,主要输送路径与PM2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM10质量浓度贡献大于100 μg·m-3,对PM2.5质量浓度贡献大于45 μg·m-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM10贡献超250 μg·m-3,对PM2.5贡献超60 μg·m-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM10贡献为50~100 μg·m-3,对PM2.5贡献为15~45 μg·m-3. 相似文献