土压平衡矩形顶管施工引起的地表沉降规律研究

为了分析与掌握矩形顶管施工引起的地表沉降变形规律，提出基于MIDAS-GTS有限元软件的分析方法，首先，通过工程实例验证MIDAS-GTS有限元软件在分析顶管施工引起地表沉降变形的有效性；其次，通过影响因素的敏感性分析确定不同影响因素作用下的地表沉降变形特性，这些影响因素主要包括开挖面支护压力、侧摩阻力、地层结构特性等；最后，通过地表沉降变形特性分析得出矩形顶管的适用范围。研究结果表明:基于MIDAS-GTS有限元软件的地表沉降规律分析方法和结果，可为矩形顶管施工过程提供相关参考和借鉴。     

2013年北京市PM2.5重污染日时空分布特征研究

根据2013年北京市环境保护监测中心监测的PM2.5数据,系统分析了北京市重污染日PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值初步统计了全年和重污染日PM2.5不同浓度区间的国土面积。2013年全市PM2.5年均浓度为89.5μg/m3,重污染日平均浓度为218μg/m3,重污染日主要集中在冬季;PM2.5年均浓度呈现明显的南高北低梯度分布特征,而重污染日空间分布较均匀,南部及城六区存在明显的高污染区,平均浓度在180μg/m3以上;2013年北京市重污染日PM2.5平均浓度为150~250μg/m3,其对应的国土面积约为12 656 km2,PM2.5平均浓度在250μg/m3以上的国土面积约为883 km2,而全年无PM2.5平均浓度在150μg/m3以上所对应的国土面积。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析，探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化，第一个峰值出现在07：00-09：00，主要由交通早高峰的排放引起；第二个峰值出现在23：00左右，主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看，全年整体呈现南高北低的分布特征，尤其是秋、冬季较为明显，体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看，湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明，此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的，气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

北京市典型废弃物焚烧源2010—2017年二NFDA1英排放特征和减排效果分析

分析2010—2017年北京市三类典型废弃物焚烧源的废气二NFDA1英排放监测数据,计算排放因子和排放量,评估减排政策成效,并分析不同排放源达标排放时同类物分布特征异同和变化规律,探讨影响排放的重要因素。结果表明: 5家焚烧源平均排放浓度为 0.008～0.069 ng/m³(以TEQ计,下同),废气二NFDA1英排放因子为 0.027～1.7 μg/t,2016年向空气中排放的二NFDA1英量为 0.002 5～0.058 g；生活垃圾、危险废物和医疗废物焚烧源的低、高氯代同类物质量分数比的平均值分别为接近于 0.5、大于0.5和小于0.5,危险废物焚烧源的 ∑PCDFs、∑PCDDs质量分数比的平均值大于2； 123478-HxCDF和123678-HxCDF质量浓度接近且线性相关,具有相近的生成机理和去除效率； I-TEQ变化趋势与∑PCDFs质量分数的变化趋势基本一致,活性炭喷射和布袋除尘的去除效率是影响二NFDA1英排放的重要因素之一；危险废物焚烧源HWI1随运行时间增加排放浓度增加,而及时更换烟道管壁有助于消除“记忆效应”的不良影响。     

游乐设施危险源、损伤、失效和故障概念辨析

针对游乐设施行业危险源、损伤、失效和故障四个概念的认知差异,通过研究相关领域这四个概念定义内涵及外延,结合游乐设施安全保障要求高、人-机-环交互频繁、运行工况复杂的特点,重新定义游乐设施这四个概念,辨析相互之间的逻辑关系,并结合游乐设施事故案例进行解析.结果表明:新定义对游乐设施危险源、失效、损伤和故障之间的关系阐述更加清晰准确,为后续的风险评价奠定良好基础.     

大力推进城市资源循环利用基地建设——以北京市朝阳区资源循环利用产业基地为例

资源循环利用基地的建设是破解城市固体废弃物“邻避效应”的创新道路,有助于新型城市功能区的建设,是推进资源循环利用的主要方式。以北京市朝阳区资源循环利用产业基地为例,研究其基地建设的优势基础及制约因素,通过探索基地建设模式,分析了基地建设的总体思路和重要举措,以期为其他地区资源循环利用基地建设提供经验。     

移动通信技术发展对安全生产影响研究*

为了深入揭示安全生产水平同移动通信技术发展的内在联系，提出安全生产信息技术能力的概念及其监控管理连接、救援响应监测、定位导航追踪3方面子能力的定义，进而通过构建3方面子能力同移动通信主要性能指标之间的关系模型（SPITCMC），并对其进行深入分析和研究。研究结果表明:SPITCMC模型可以准确诠释过去移动通信技术发展对安全生产水平产生的影响，同时可用于预判未来移动通信技术发展对安全生产可能产生的影响程度，从而为后续相关工作的开展提供参考和借鉴。     

环境资源约束下中国工业绿色全要素水资源效率研究

通过构建RAM-SFA-RAM三阶段工业绿色全要素水资源效率测度模型，对其不同层面的效率值进行多维测度与比较分析，并利用空间Tobit模型对工业绿色全要素水资源效率的驱动机制进行实证检验.效率测度结果表明，环境因素与统计噪音是效率值计算中不可忽视的重要影响因素；全国样本的效率值在2000~2017年期间总体变化趋势是以持续上升为主，但距离理想发展状态还存在较大差距，具体阶段上可划分为“稳增期”、“振落期”和“提速期”；区域层面的检验中，东部效率具有较为显著的领先优势，而中部和东北部效率差异性相对较小，其变化曲线存在明显的“交互性”现象，西部则整体效率偏低；主要经济带的检验中，京津冀地区的工业绿色全要素水资源效率整体上要高于泛珠三角和泛长三角地区.驱动机制检验表明，基于全国样本维度的水资源禀赋、企业技术创新、用水结构和环境规制对工业绿色全要素水资源效率具有正向促进作用，而产业结构、城镇化率表现为负向抑制效应；在区域样本检验中，各影响要素在不同区域之间所呈现出的作用效果存在一定差异性，但产业结构调整、城镇化水平等应引起重视，不同区域需要依据其实际特点采取针对性的改进措施.     

中国显示器件行业VOCs排放特征及控制对策

为掌握和了解我国电子行业VOCs的排放特征,以显示器件行业为研究对象,梳理和分析其生产工艺及排污环节;通过典型企业有机废气的实际排放监测,掌握其VOCs排放水平;利用排放因子法,核算了2011-2016年我国显示器件行业VOCs的排放量,分析其排放量的变化趋势及空间分布特征.结果表明:受产量和污染控制效率变化的双重影响,2011-2016年我国显示器件行业VOCs排放量（文中涉及"全国"的各要素范围均未包含港澳台地区）呈先增后降的趋势,2015年达到最大值（15 605 t）,此后在产量增长放缓和污染控制效率提高的作用下,2016年的排放量有所下降;从排放占比来看,显示器件行业无组织VOCs排放占比从2011年的45%升至2016年的53%,车间无组织VOCs逸散,以及废水处理过程、有机原辅料和有机废液储运等环节的VOCs无组织排放是行业污染控制的重点和难点.研究显示,我国显示器件行业VOCs无组织排放量占比逐年上升,为控制未来行业VOCs排放,企业应将无组织排放转化为有组织排放,之后再通过高效的末端处理装置来减少VOCs排放量.      

北京森林土壤富里酸亚组分的表征及荧光指标分析

为探究土壤FA（富里酸）的结构组成及其腐殖化和芳香性特征,采用SFS（同步荧光光谱）技术结合FRI（荧光区域积分）、DSFS（导数荧光光谱）及PCA（主成分分析）对土壤FA亚组分的荧光光谱特征及荧光指标间的相关性进行了分析.利用XAD-8吸附树脂结合初始pH为3、5、7、9和13的Na₄P₂O₇（焦磷酸钠）缓冲溶液逐步洗脱技术将土壤FA分别分级得5种亚组分（FA₃、FA₅、FA₇、FA₉和FA₁₃）.结果表明:①FA₃-FA₁₃的SFS体现3类荧光峰,分别代表类蛋白、类富里酸和类腐殖酸物质.FA₃和FA₅含有含量相近的类蛋白、类富里酸和类腐殖酸物质,而FA₇-FA₁₃含有的主要成分是类蛋白物质;同时,FA₇-FA₁₃的类富里酸和类腐殖酸较FA₃和FA₅更为复杂,且FA₇-FA₁₃含有更多易降解的单环芳香族化合物.②FA₃和FA₅的类酪氨酸和类色氨酸物质被识别,且FA₇-FA₁₃的类色氨酸含量明显大于类富里酸和类腐殖酸含量.③FA₃-FA₁₃光谱荧光强度指标（I₂₄₀/I₃₄₀、I₂₄₀/I₄₅₀、I₃₄₀/I₂₇₀、I₄₅₀/I₂₇₀和I₄₅₀/I₃₄₀）的对比分析表明,FA₃和FA₅的腐殖化程度和芳香性均大于FA₇-FA₁₃.④荧光指标A_FLR/A、A_HLR/A、S_270-340、S_270-450、A₂/A₁和A₃/A₁可作为指示亚组分芳香性的优化指标,且A_HLR/A、A₂/A₁和A₃/A₁可作为最佳指标反映亚组分的腐殖化程度.研究显示,土壤FA亚组分的结构表征及荧光指标分析为后续FA亚组分与环境污染物相互机理研究提供依据,为探究有机质的结构特性和环境行为提供理论支撑.