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1.
城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃(PAHs)含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w(PAHs)(7种PAHs总含量)范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度(TEQ)均低于世界卫生组织标准值(1 mg/kg),对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标(8个社会经济因子与6个公园特征因子)作为输入层、土壤w(PAHs)作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w(PAHs)范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w(PAHs)的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w(PAHs)将持续增长. 相似文献
2.
基于BP神经网络的三峡库区土壤侵蚀强度模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
降雨侵蚀力变化是一复杂过程,其变化存在一定的随机波动性,土壤侵蚀是三峡库区生态环境脆弱最主要的影响因素之一,查明库区土壤侵蚀强度的演化过程及未来趋势是库区生态文明建设过程中急需解决的关键科学问题。论文基于三峡库区1990年侵蚀降雨特征,利用BP神经网络对2010年75个站点降雨侵蚀力进行模拟、验证,预测2030年75个站点降雨侵蚀力。选取2030年预测结果中位于库区周围的27个站点,结合2030年库区自然增长、生态保护情景下土地利用模拟数据,使用RUSLE计算2030年土壤侵蚀强度。结果表明:1)2010年库区降雨侵蚀力模拟相对误差为15%,测试样本数据相对误差为14.67%,预测相对误差为19.65%,NE系数为0.85,说明BP神经网络对库区降雨侵蚀力具有良好模拟效果;2)2010年库区土壤侵蚀强度的Kappa指数为0.75,计算结果能满足模拟与预测需求;3)在土地利用不变情况下,2030年库区轻度、中度侵蚀面积均有所增加,微度及强烈以上侵蚀面积均呈减少趋势,且侵蚀强度转变中的58%来源于相邻侵蚀强度,跨侵蚀等级区的较少;4)在降雨侵蚀力不变情况下,自然增长、生态保护情景下未来土地利用变化所导致的土壤侵蚀均呈下降趋势,后者下降的趋势更为明显;5)在降雨侵蚀力及土地利用均变化的情况下,自然增长、生态保护情景下土壤侵蚀均呈下降趋势。 相似文献
3.
酸性法测定高锰酸盐指数加热时间的选择 总被引:1,自引:0,他引:1
张美萍 《环境监测管理与技术》1997,9(1):38-38
酸性法测定高锰酸盐指数,会因实验条件的差异产生不同的结果。对不同加热时间,加热方式等因素进行了试验,结果表明加热时间以水浴加热沸腾30min或电炉直接加热8min为宜。 相似文献
4.
5.
6.
7.
河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁,常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL-Ⅱ模型为骨架,以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程,并且,在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块,用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价,最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。 相似文献
8.
引入人工神经网络的评价识别方法,建立了BP模型,以前人建立的县级生态农业建设评价指标体系评价标准,和某县生态农业综合评价指标数据为实例,比较BP模型的有效性,得到的评价分类结果和指标优先发展顺序决策与实际情况相吻合。 相似文献
9.
10.
XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献