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831.
采用排放因子法建立郑州市分县区2017年大气氨排放清单,并实现1 km×1 km空间网格分配,同时进行2007~2017年氨排放趋势及1989~2017年氨排放驱动力相关性分析.结果表明,郑州市2017年氨排放量为18 143.3 t,排放强度为2.4t·km-2,农业源为主要排放源(63.4%),逸散源次之(11.3%);农业源中畜禽养殖氨排放主要来自蛋禽、肉猪和奶牛养殖;排放量前三的区县为登封市、荥阳市和新密市,分别占总量的19.3%、16.5%和15.6%;空间上郑州市南部及中西部地区排放量较高,东北部地区排放量较小; 2007~2017年各区县氨排放整体呈下降趋势,1989~2017年郑州市氨排放呈类似环境库兹涅茨曲线趋势,即氨排放整体上随着人均GDP和城镇化率上升而先增加再下降. 相似文献
832.
车载激光雷达对北京地区边界层污染监测研究 总被引:7,自引:2,他引:5
介绍了自行研制的车载差分激光雷达AML-2探测原理及技术参数,于2006-08、2006-09在不同天气因素条件下对北京西南郊榆垡地区大气边界层污染物O3、NO2、SO2进行了实时监测,对比分析了3种污染物浓度垂直分布及日变化特征.结果表明,无外来污染输送时,3种污染物在阴雨天气总体浓度较小,O3和NO2浓度随高度升高而减小,SO2浓度垂直分布少见此特征,但在近地面0.6 km左右有较强SO2污染层.南部气流输送对北京地区大气环境影响明显,2006-08-23~2006-08-25这次强污染气流输送高度约1~1.5 km,3种污染物浓度垂直分布及日变化特征受到干扰,北京榆垡地区边界层O3、NO2、SO2总体浓度明显上升. 相似文献
833.
834.
活性炭孔结构和表面化学性质对吸附硝基苯的影响 总被引:12,自引:1,他引:11
通过对活性炭HNO3氧化及随后的N2:气氛中热处理,研究了活性炭性质对其吸附硝基苯性能的影响.以低温液氮(N2/77K)吸附测定活性炭的比表面积和孔容、孔径分布,以SEM观测活性炭表面形貌,以Boehm滴定、FTIR、零电荷点pHpzc测定及元素分析定量表征活性炭表面含氧官能团变化.结果表明, HNO3氧化可以显著改变活性炭表面化学性质,增加活性炭表面酸性含氧官能团数量,对活性炭孔隙结构影响不大.随后N2:气氛中热处理可以造成活性炭表面酸性含氧官能团分解,外表面积增大,微孔烧蚀为中孔.硝基苯在活性炭上的吸附基本符合Langmuir方程,改性后活性炭对硝基苯的吸附容量明显改变, ACNO-T、ACraw、ACNO吸附容量分别为1011.31、483.09、321.54 mg·g-1.较大的外表面积、适宜数量的中孔以及较少的酸性含氧官能团是ACNO-T对硝基苯表现出较高吸附容量的主要原因. 相似文献
835.
836.
镉对鸡垂体Fas和caspase-3 mRNA表达的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨氯化镉(CdCl2)诱导鸡脑垂体细胞凋亡的发生情况及对凋亡相关基因Fas和caspase-3表达的影响.选择健康50日龄海兰白蛋鸡90只,分为3组,每组30只,以CdCl2含量为0、140、210 mg·kg -1的拌料饲喂,分别于染毒20d、40d和60d时取垂体,用原位末端标记(Tunel)和RT-PCR方法检测细胞凋亡和基因表达情况.实验结果表明,CdCl2作用后可致鸡腺垂体细胞呈现明显的凋亡征象,并可诱导垂体细胞Fas和caspase-3 mRNA表达的增加;在整个试验期的各个时间点2个剂量组的凋亡率和基因表达量与对照组相比差异显著(p<0.01),且随着染镉时间的延长,低剂量组的凋亡率以及Fas、caspase-3 mRNA表达增加较明显.这表明,一定剂量的CdCl2可诱导鸡垂体细胞凋亡,在此过程中Fas和caspase-3 mRNA表达呈现出与凋亡较为一致的趋势. 相似文献
837.
全耦合活性污泥模型(FCASM3) Ⅰ:建模机理及数学表征 总被引:2,自引:0,他引:2
在充分分析活性污泥系统中生物反应机理的基础上,建立了活性污泥系统生物去除营养物质的细观机理模型--全耦合活性污泥模型(Fully Coupled Activated Sludge Model No.3,简称FCASM3).FCASM3将系统中微生物划分为8类菌群,包含31种组分、72个子过程;该模型的主要特点是将活性污泥系统中的微生物进一步细化,充分考虑了系统中微生物间的相互作用.FCASM3引入了硝化-反硝化过程中的中间产物亚硝酸盐.实现了对两步硝化-反硝化过程的模拟;FCASM3不仅包含聚糖菌的有关生物反应过程,而且还考虑了聚磷菌(非反硝化聚磷菌和反硝化聚磷菌)以及聚糖菌的厌氧维持过程,为直接体现温度对生物反应的影响,FCASM3将温度作为一个变量直接耦合到生物反应速率方程中. 相似文献
838.
839.
Metabolism-independent chemotaxis of Pseudomonas sp. strain WBC-3
toward aromatic compounds 总被引:1,自引:1,他引:0
Pseudomonas sp. strain WBC-3 utilized methyl parathion or para-nitrophenol (PNP) as the sole source of carbon, nitrogen, and energy, and methyl parathion hydrolase had been previously characterized. Its chemotactic behaviors to aromatics were investigated. The results indicated that strain WBC-3 was attracted to multiple aromatic compounds, including metabolizable or transformable substrates PNP, 4-nitrocatechol, and hydroquinone. Disruption of PNP catabolic genes had no e?ect on its chemotactic behaviors w... 相似文献
840.
Assessments of risk to biodiversity often rely on spatial distributions of species and ecosystems. Range‐size metrics used extensively in these assessments, such as area of occupancy (AOO), are sensitive to measurement scale, prompting proposals to measure them at finer scales or at different scales based on the shape of the distribution or ecological characteristics of the biota. Despite its dominant role in red‐list assessments for decades, appropriate spatial scales of AOO for predicting risks of species’ extinction or ecosystem collapse remain untested and contentious. There are no quantitative evaluations of the scale‐sensitivity of AOO as a predictor of risks, the relationship between optimal AOO scale and threat scale, or the effect of grid uncertainty. We used stochastic simulation models to explore risks to ecosystems and species with clustered, dispersed, and linear distribution patterns subject to regimes of threat events with different frequency and spatial extent. Area of occupancy was an accurate predictor of risk (0.81<|r|<0.98) and performed optimally when measured with grid cells 0.1–1.0 times the largest plausible area threatened by an event. Contrary to previous assertions, estimates of AOO at these relatively coarse scales were better predictors of risk than finer‐scale estimates of AOO (e.g., when measurement cells are <1% of the area of the largest threat). The optimal scale depended on the spatial scales of threats more than the shape or size of biotic distributions. Although we found appreciable potential for grid‐measurement errors, current IUCN guidelines for estimating AOO neutralize geometric uncertainty and incorporate effective scaling procedures for assessing risks posed by landscape‐scale threats to species and ecosystems. 相似文献