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1.
Background, Aims and Scope Sediments of the Spittelwasser creek are highly polluted with organic compounds and heavy metals due to the discharge of untreated waste waters from the industrial region of Bitterfeld-Wolfen, Germany over the course of more than one century. However, relatively few data have been published about the chloroorganic contamination of the sediment. This paper reports on the content of different (chloro)organic compounds with special emphasis on polychlorinated dibenzo-p-dioxins and dibenzofurans (PCDD/F), and chlorobenzenes. Existing concepts for the remediation of Spittelwasser sediment include the investigation of natural attenuation processes, which largely depend on the presence of an intact microbial food web. In order to gain more insight in terms of biological activity, we analyzed the capacity of sediment microflora to degrade organic matter by measuring the activities of extracellular hydrolytic enzymes involved in the biogeochemical cycling of carbon, nitrogen, phosphorus and sulfur. Furthermore, the detection of physiologically active bacteria in the sediment, particularly of those known for their capability to reductively dehalogenate organochlorine compounds, illustrates the potential for intrinsic bioremediation processes. Methods PCDD/F and chlorobenzenes were analyzed by gas chromatography(GC)/mass spectrometry and GC/flame ionization detection, respectively. The activities of hydrolytic enzymes were determined from freshly sampled sediment layers using 4-methylumbelliferyl (MUF) or 7-amino-4-methylcoumarin-conjugated model compounds and kinetic fluorescence measurements. Physiologically active bacteria from different sediment layers were microscopically visualized by fluorescence in situ hybridization (FISH). Specific bacteria were identified by 16S rRNA gene amplification and sequencing. Results and Discussion The PCDD/F congener profile was dominated by dibenzofurans. In addition, the presence of specific tetra and pentachlorinated dibenzofurans supported the assumption that extensive magnesium production was one possible source for the high contamination. A range of other chloroorganic compounds, including several isomers of chlorobenzenes, hexachlorocyclohexane and 1,1,1-trichloro-2,2-bis (p-chloro-phenyl)ethane (DDT), was present in the sediment. Activities of extracellular hydrolytic enzymes showed a strong decrease in those sediment layers that were characterized by high contents of absorbable organic halogen (AOX), indicating disturbed organic matter decay. Interestingly, an abnormal increase of cellulolytic enzyme activities below the organochlorine-rich layers was observed, possibly caused by residual cellulose from discharges of sulfite pulping wastes. FISH revealed physiologically active bacteria in most sediment layers from the surface down to the depth of about 60 cm, including members of Desulfitobacterium (D.) and Sulfurospirillum. The presence of D. dehalogenans was confirmed by its partial 16S rRNA gene sequence. Conclusions Results of chemical sediment analyses demonstrated high loads of organochlorine compounds, particularly of PCDD/F. Several years after stopping the waste water discharge to Spittelwasser creek, this sediment remains a main source for pollution of the downstream river system by way of the ongoing mobilization of sediment during high floods. As indicated by our enzyme activity measurements, the decomposition potential for organic matter is low in organochlorine-rich sediment layers. In contrast, the comparably higher enzyme activities in less organochlorine-polluted sediment layers as well as the presence of physiologically active bacteria suggest a considerable potential for natural attenuation. Recommendations and Perspectives From our data we strongly recommend to explore the degradative capacity of sediment microorganisms and the limits for in situ activity towards specific sediment pollutants in more detail. This will give a sound basis for the integration of bioremediation approaches into general concepts to reduce the risk that permanently radiates from this highly contaminated sediment. Submission Editor: Dr. Henner Hollert (Henner.Hollert@urz.uniheidelberg.de)  相似文献   
2.
针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明:IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.  相似文献   
3.
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响.  相似文献   
4.
通过紫外吸收光谱(UV-vis)和三维荧光光谱(3D-EEMs),研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质(DOM)光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a(254)含量为13.1~101.7 m-1,平均值为(32.2±16.2)m-1.其中,夏季沉积物a(254)的含量((46.6±25.6)m-1)要显著高于其它季节,且湖心区a(254)平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数(FI)为2.56~4.89,腐殖化指数(HIX)为0.57~6.78,生物源指数(BIX)为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质.  相似文献   
5.
焦化废水处理过程中产生的焦油、污泥和结晶杂盐等固相物质,既有资源属性,又有污染特性,但目前缺乏基于能源、经济及环境影响方面的评估.本研究阐述了3类固相物质的形成机制,建立了质量当量计算及处置方法评价模型.以宝武集团韶关钢铁股份有限公司焦化厂(二期)焦化废水处理工程的A/O/H/O(厌氧/好氧/水解/好氧)流化床工艺作为考察对象,利用工程运行参数和水质统计数据进行固相物质的产量推算,结果发现,焦油、物化污泥、生物污泥(含水率为80%)和工业杂盐的产率分别为0.186、5.80、4.24和1.97 kg·m-3.通过处置方法评价模型明确了焦油焚烧、污泥热解、结晶杂盐分盐提纯后工业应用是最佳处置方案,在60 m3·h-1废水处理规模的固相物质处置过程中,每年约产生1177 MWh的能源,获得135.0万元的经济效益,排放627.0 t CO2,表明能源回收、经济效益和环境影响的协同存在.  相似文献   
6.
对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物(VOCs)产生系数和排放系数.结果表明:2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.  相似文献   
7.
选取黑龙江省源头水保护区作为研究对象,根据DEM数据对保护区内随机布设的水质监测点控制单元进行划分并提取单元内的相关指标建立监测点背景特性量化模型,基于量化结果提出地表水环境背景值监测方案,建立背景值数据库.选取研究区自然属性指标与空间属性指标,以空间叠置技术与聚类分析方法对研究区地表水进行背景值分区,最终将黑龙江省分为六大地表水水质背景值地理分区,并计算了各分区地表水环境背景值表征范围.表征范围显示:依据现行标准进行水质评价,保护区内水质背景值已超出Ⅱ类水质标准限值.因此,基于水质背景值研究成果提出了考虑背景值影响下的水环境质量评价方法,并将方法应用于研究区,结果表明方法切实可行且优于单因子评价法.研究成果可为区域制定背景值影响下的水环境评价方法提供科学的数据支撑与理论依据.  相似文献   
8.
为描述草海湿地DOM(dissolved organic matter,溶解性有机物)荧光特征,探究其对PFASs(per-and polyfluoroalkyl substances,全氟及多氟化合物)环境行为造成的影响,利用超高效液相色谱-质谱联用技术和三维荧光光谱技术,结合平行因子分析,开展DOM光谱学特性研究,分析ρ(DOM)与ρ(PFASs)的相关关系.结果表明:①草海湿地中共解析出3类4种荧光组分,分别为类腐殖酸[λEx(360 nm)/λEm(450 nm)]、长波段腐殖质[λEx(400 nm)/λEm(510 nm)]、类富里酸[λEx(330 nm)/λEm(400 nm)]和类色氨酸[λEx(280 nm)/λEm(350 nm)],贡献率分别为48.6%、23.6%、22.9%和4.9%,其中类腐殖质总贡献率高达72.2%.在农业生产和人类活动的影响下,总荧光强度大致呈现从入湖区向出湖区逐渐降低、湖心区略高的趋势.②在草海湿地表层水中共检出了12种PFASs,ρ(PFASs)为233.18 ng/L,每种平均值为19.43 ng/L,PFBA(perfluorobutanoic acid,全氟丁酸)是主要污染物;草海湿地入湖区点源影响特征明显,生活污水和农业生产用水是主要的潜在污染源.③相关性分析结果显示,各荧光组分含量均与ρ(PFBS)(potassium perfluorobutanesulfonate,全氟丁烷磺酸)负相关;类色氨酸含量与ρ(PFHpA)(perfluororoheptanoic acid,全氟庚酸)负相关,与ρ(PFTriDA)(perfluorotrideanoic acid,全氟十三酸)则显著正相关.研究显示,草海湿地水体腐殖化程度高,外源特征明显,共检出12种PFASs,初步揭示了草海湿地水环境中ρ(DOM)与ρ(PFASs)的相关关系,其受水体性质及化合物结构等差异的影响,有待进一步开展深入研究.   相似文献   
9.
为削减微污染水库中氮素的浓度,通过对西安市李家河水库沉积物进行定向富集驯化,筛选出以Pseudomonas菌为主、具有高效好氧反硝化特性的混合菌群-A1.摇床实验表明,贫营养好氧反硝化菌群A1在15h时硝酸盐氮去除率可达93.39%,硝酸盐氮平均去除速率为0.2073mg/(L·h);总氮去除率为52.11%,总氮平均去除速率为0.1153mg/(L·h),无亚硝酸盐积累.氮平衡分析表明,约45%的初始氮被去除转化为气体产物.响应面法(RSM)结果表明,C/N比9.96,温度22.67℃,pH8.01,转速91r/min,溶解氧8.55mg/L是去除总氮(TN)的最优条件.  相似文献   
10.
油脂对红壤结构性质与水流运动特征的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文通过室内灌水入渗试验,研究了灌溉水油脂浓度(0,1.0,3.0和10.0g/L)、灌水频率(1d1次,2d1次,4d1次)和灌溉模式(纯清水灌溉,纯含油脂灌溉水灌溉,含油脂灌溉水-清水交替灌溉)对受灌土壤结构性质与水流运动特征的影响.结果显示,随灌水进入到受灌土壤中的油脂主要集中在优先流通道中快速运动,优先流湿润锋处的土壤油脂浓度较高且不受灌溉水中油脂浓度的影响,表明即便是采用较低油脂浓度的灌溉水灌溉,依然对地下水系统存在较高的污染风险;高频率、低定额的含油脂灌溉水灌溉有利于进入到受灌土壤中的油脂向深层土壤运动,使得斥水性土层厚度增大,从而导致入渗水流运动的不确定性及地下水系统的污染风险均增大;油脂对受灌土壤团聚体的再团聚作用只有在其浓度较高时才能形成,含油脂灌溉水-清水交替灌溉因降低了受灌土壤的油脂浓度反而导致土壤团聚体分散和破碎.研究成果对再生水和原污水农田灌溉制度设计具有参考价值.  相似文献   
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