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421.
针对湖南省臭氧(O3)污染加剧但是相关的研究较为缺乏的现状,以长沙市为研究区域,基于观测数据,结合气象校正、基于经验的模型(EOF)和绝对得分受体模型(APCs),识别量化了2018~2020年气象、本地光化学生成和外围传输对O3污染相对贡献的影响,分析了2018~2019年和2019~2020年O3趋势变化的主控因素.结果表明,短期范围内,气象条件是O3污染事件发生的重要诱发因素.对长沙市整体来说,在时间上,2018~2019年期间,气象和本地前体物排放影响作用的增强是O3浓度升高的关键驱动因子.2019~2020年期间,气象、本地前体物排放和外围传输影响均呈现下降的趋势,是导致O3浓度降低的重要影响因素.空间上,2018~2020年时间段,气象、本地前体物排放和外围传输主要影响区域分别为长沙市偏东、偏北和偏南部区域.其中,外围传输的作用持续减弱,2018~2019年期间,长沙市北部天然源排放水平的升高使得O3浓度上升,南部区域NO... 相似文献
422.
目的 研究天然海水中添加1.5、15 mmol/L铜离子对EH40钢腐蚀速率、腐蚀产物形貌及成分的影响规律,并揭示其作用机制.方法 采用天然海水实验室挂片的方式进行4周的腐蚀实验,定期对试样进行表征,并检测海水环境参数.结果 在海水中添加1.5、15 mmol/L铜离子后,EH40钢的腐蚀速率加快,同时表面腐蚀产物出现特殊分层现象,并包含铜单质层.结论 海水中添加1.5、15 mmol/L铜离子,对EH40钢腐蚀的促进作用主要通过三种机制,铜离子水解形成酸性腐蚀环境、铁和铜离子的置换反应消耗试样基体、Fe-Cu电偶腐蚀池加速阳极铁的溶解. 相似文献
423.
针对2013~2019年上海地区气温相对偏低(25℃及以下)的一类O3污染事件,从时间分布特征、天气系统类型、气象成因等方面进行了深入分析.结果表明:上海近7a偏低气温下的O3污染按小时标准和日标准分别出现45h和19d,占各自O3污染总次数的5.0%和7.3%,在春季则上升至20.6%和20.0%,是上海春季主要O3污染现象之一.当气压介于1010.1~1017.1hPa、风速介于2.1~3.2m/s、湿度介于40.0%~54.0%、辐射介于0.5~2.7MJ/m2,较易出现偏低气温下的O3污染;与高温下的O3污染相比,出现偏低气温下的O3污染时,气压、PM2.5和NO2浓度分别偏高了10.0hPa、26.0μg/m3和24.9μg/m3,辐射偏低了0.5MJ/m2.造成偏低气温下的O3污染天气类型可以分为弱高压前部、弱高压控制和海上高压后部3种.3个典型污染个例分析显示,上游输送、本地静稳辐合和垂直逆温条件分别是这3种类型的主要气象成因. 相似文献
424.
为探究平原地区粮食主产区人类活动净氮输入量特征及其参数对估算结果的影响,以河南省为研究区,收集整理1990~2015年县级统计数据及NANI模型参数,对NANI的时空分布特征、变化趋势以及参数对估算结果的影响进行分析.结果表明:(1)时间尺度上看,1990~2015年河南省NANI呈升高趋势,1990、1995、2000、2005、2010、2015年NANI分别为14347、19146、21466、24251、23711、26156kg/(km2·a),化肥施用为主要贡献因子,占比为63.56%,其次是食品/饲料净氮输入量,占比14.81%;空间尺度上看,河南省NANI较高的县市主要分布在中部和东部的平原地区,而西部山地丘陵地区县市NANI较低.(2)NANI模型输入组分中受参数影响最大的是食品/饲料净氮输入量,与选用适宜参数估算结果相比较,该项变化范围在-23.1%~71.3%,作物固氮量变化范围在-31.2%~41.2%,化肥氮输入量变化范围在-2.8%~4.5%. 相似文献
425.
安徽省O3浓度时空分异及其驱动因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2017—2018年安徽省132个空气质量监测站点的O3浓度观测数据及各月份的气象与前体物排放数据, 采用空间自相关分析、地理探测器等方法分析安徽O3浓度的时空分异及其驱动因素. 结果表明:安徽O3浓度的峰值出现在5月和6月, 超标率分别为31.4%和42.8%. O3浓度整体呈空间集聚特征, 高值区主要出现在安徽东北部的蚌埠、宿州、淮南和滁州4市, 低值主要分布在皖南山区. 气象要素是安徽省O3浓度格局形成的主控因素, 其中6月的边界层高度(q=0.644)、近地面太阳辐射(q=0.597)和风速(q=0.571)的影响最大, 且呈正向影响, 风速的增大和边界层高度的增加可能使得输入性污染增加. 降雨量(q=-0.532)和相对湿度(q=-0.559)呈负向影响, 且降雨带的移动是影响安徽夏季O3分布格局的一项关键因素. 本地前体物排放对安徽O3浓度的影响受到气象要素的驱动, 在夏季呈正向, 而冬季呈反向, 其中CO的影响相对较大. 6月气象要素与本地前体物排放的双因子交互驱动对O3浓度的空间分异具有增强作用. 边界层高度和近地面太阳辐射与本地前体物的组合解释力均大于0.7, 在不利的气象条件下, 应进一步加强对本地前体物排放的管控. 相似文献
426.
活化PS(过硫酸盐)氧化工艺对于降解水中新兴微污染物具有潜在应用价值.为研究活化PS体系对BPs(二苯甲酮类)有机防晒剂的降解性能,以BP4(二苯甲酮-4)为研究对象,采用UV/PS(紫外活化过硫酸盐)工艺降解BP4,比较单一UV、单一PS和UV/PS 3种工艺对BP4的去除效果,考察各因素对UV/PS工艺去除BP4动力学的影响,同时探究BP4降解机理并进行风险评价.结果表明:BP4降解过程符合准一级反应动力学模型;最佳PS投加量为1.0 mmol/L,反应30 min后BP4去除率可达94%,增加PS投加量或降低初始c(BP4)均可促进BP4降解,无机阴离子(HCO3-和Cl-)对BP4降解均有抑制作用,酸性条件有利于BP4降解;基于HPLC-MS/MS鉴定出8种中间产物,并提出降解路径,费氏弧菌毒性试验和ECOSAR v1.10软件预测表明,UV/PS工艺降解BP4过程中生成的中间产物比母物质毒性更高.研究显示,UV/PS工艺可有效去除BP4,但其中间产物可能会造成潜在的生态风险,后续需进一步深入研究. 相似文献
427.
为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h(占污染过程总小时数的69.8%),严重污染时数达16 h(占污染过程总小时数的9.5%),ρ(PM2.5)最高达333.5 μg/m3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ(PM2.5)的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500~1 100 m,最大平均逆温强度为0.6℃/(100 m).大气边界层高度偏低(积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300~500 m),导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM2.5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层(10 m/s左右)向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关. 相似文献
428.
大气污染是由过度的人为源排放和不利于大气污染扩散的气象条件共同作用的结果,通过探讨天气形势及气象要素与细颗粒物(PM2.5)的关系,分析气象条件对空气质量的影响,从而为关中地区的环境治理提供有利的参考依据。本文利用NCEP-FNL再分析资料、环境监测资料及有关的降水数据,对2013?—?2015年冬季关中地区空气质量的演变趋势及其与气象条件的关系进行了研究。结果表明:2013?—?2015年冬季关中地区平均PM2.5浓度分别为159.5 μg???m?3,74.2 μg???m?3,101.8 μg???m?3,呈现出先明显下降然后又回升的趋势。对2013?—?2015年冬季关中地区天气形势的分类分析表明:这三年关中冬季的有利天气形势呈先上升后下降的趋势,能基本解释同期关中地区PM2.5的演变趋势。有利天气形势不但会使当天的PM2.5降低,还会使第二天的PM2.5维持在较低的水平。因此,有利天气形势天数的增加会使冬季的整体PM2.5 浓度下降;反之,有利天气形势的减少或不利天气形势的持续则会使PM2.5浓度飙升到很高的水平。此外,风速与每天的PM2.5浓度呈显著的负相关,可以解释同一天气形势下日平均PM2.5浓度的变化。降水对污染物有明显的湿清除作用,但降水并不是造成2014年关中地区PM2.5浓度偏低的主要原因。 相似文献
429.
目的对比研究两种海洋大气氯离子监测方法。方法针对湿烛法与干片法各自的特点,在万宁试验站海洋平台、近海试验场、内试验场和不同离海距离的屋顶监测了两种方法多种条件下的氯离子沉降速率。采用成对数据的符号秩和检验法对比研究了湿润、透风、采样的方向性、氯离子污染程度对两种采样方法的监测结果的影响,采用皮尔逊积矩相关系数分析了气象因素对氯离子沉降速率的关系。结果湿润、透风、采样的方向性是重要的影响因素,氯离子污染程度越大的环境,其影响程度越大。结论诸多影响的综合结果导致了湿烛法监测的氯离子沉降速率高于干片法。 相似文献
430.
2016年3月31日,深圳市及其周边地区出现典型的区域性空气污染事件,多数地区的AQI超过了100.主要污染物浓度和气象要素的逐小时变化表明,该次污染天气主要是在不利气象条件下,由污染物区域传输和二次污染物生成共同导致的.进一步的后向轨迹分析表明,污染日抵达深圳市的气团可能从东莞、广州和佛山等地区携带了大量污染物,并且移动速度缓慢,造成了深圳较为严重的污染天气,而污染日前和污染日后抵达深圳市的气团有利于污染物的稀释扩散,因此空气质量较好. 相似文献