结构面分布特征对隧道围岩变形影响的数值模拟分析

结构面对隧道围岩变形及稳定性起着决定性作用。运用三维离散元方法(3DEC)研究结构面分布特征,重点是结构面线密度1/λ、强度和倾角对隧道围岩变形的影响,总结了结构面分布与围岩变形特征的关系。结果表明,在结构面强度较低的情况下,结构面线密度对隧道变形的影响较大,其影响可分为两种情况:①λ≤0.2时,围岩的弯曲变形大于沿结构面的剪切变形,属于应力型大变形;②0.2<λ≤0.4时,沿结构面的剪切变形大于围岩的弯曲变形,属于结构型大变形。结构面倾角主要影响围岩大变形发生的位置。将数值模拟结果与国内工程实例实测变形资料相对比,发现一致性较好。本研究结果对隧道支护结构的设计以及施工设计具有借鉴意义与指导作用。     

基于损伤指数的框架结构倒塌分析综述

地震作用下结构的倒塌是造成地震灾害中人员伤亡的主要原因,目前有关结构在地震作用下的倒塌破坏已成为地震工程界的一个研究热点。随着基于性能抗震设计理论的逐渐发展,利用损伤指数研究结构倒塌破坏越来越受到关注。总结了国内外现有的损伤指数模型,分析了结构倒塌破坏的评判标准,提出了基于损伤指数的梁、柱及结构损伤演化规律的分析方法,为定量研究结构在地震作用下的倒塌破坏规律提供参考。     

四川青衣江上游若壁小沟泥石流及其防治对策

若壁小沟为四川青衣江上游左岸的一级支沟,该沟处于深切割高山峡谷区,地形坡度陡,构造发育,岩石破碎,加之较为丰富的降雨,使该沟具备泥石流暴发的条件。该沟如果暴发泥石流,将对某电站拟建厂房产生威胁。该沟泥石流具有成灾快、危害严重、松散固体物质以坡面崩塌补给为主、活动频率中等等特征。通过野外考察和取样分析,该沟泥石流的性质和类型为中频率—中~大规模—低~高粘度泥石质泥石流。分析预测了该沟泥石流在强烈地震条件下、近期出现不同频率暴雨情况下及人类活动影响下的发展趋势。在此基础上,提出了该沟泥石流减灾工程规划方案。     

东北地区降水年内分配的不均匀性

利用东北地区93个台站1961-2005年的逐日降水资料,通过降水集中度和降水集中期,讨论了该地区降水的年内分配不均匀分布特征.结果表明,东北地区的降水集中度自东南向西北逐渐递减;集中期具有南北高中问低的变化特点.从长期趋势上看,降水集中度的减小趋势显著,在该地区的东北部和西北部各有一个趋势明显的区域(通过0.05的显著性检验),但集中期的减小趋势不显著,只有2个台站通过显著性检验.年降水量与降水集中度和降水集中期的相关系数表明:东北地区年降水量与降水集中度呈显著的正相关,即年降水量越多(少)的地区,年内降水越集中(均匀);年降水量与降水集中期的关系并不显著.     

弹性滑移支座力学性能的试验研究

介绍了弹性滑移支座的原理、构造和特点;通过对其在不同工况下的性能试验,研究了竖向荷载、位移幅值以及加载频率对弹性滑移支座力学性能的影响,并给出了试验值与理论计算值之间的对比。研究结果表明:弹性滑移支座具有良好的工作性能,滞回曲线饱满,耗能能力强;竖向荷载和加载频率对弹性滑移支座的力学性能有一定的影响,而位移幅值对其影响较小;弹性滑移支座的恢复力模型,可以用考虑速度的指数摩擦力模型来描述,并且模拟得较为准确。     

张北地震序列的尾波Qc值研究

采用尾波单次散射模型,选取张北地震序列70条波形记录,计算了张北地区t=58.88s时的尾波QC值:QC(f)=132.6±20f0.96±0.14。研究中发现,随流逝时间的增加QC逐渐增大,当流逝时间>120s时,出现逆转,QC迅速减小。文中采用频率域方法计算QC值,尾波功率谱计算自t>2ts开始,选用垂直向波形记录,取时间窗长为5.12s,步长2.56s向前滑动,每个时间窗两端5%的数据与余弦函数相乘,然后做FFT变换,分别计算9个中心频点各时间窗的能量密度谱,尾波流逝时间取各时间窗的中心点。当信号的能量密度<4倍的背景噪声能量密度时,尾波能量密度取值结束。求得能量密度谱后,线性拟合可求得不同流逝时间各频点的QC值。     

毛乌素沙地樟子松人工林根内真菌群落结构与功能时间动态特征

为揭示毛乌素沙地樟子松人工林根内真菌群落结构和功能时间动态特征,以毛乌素沙地不同林龄（23、33和44 a）樟子松人工林为研究对象,采用高通量测序技术,比较分析不同月份（4~9月）樟子松人工林根内真菌群落组成及其对环境因子的响应. 结果表明：①樟子松根内真菌群落分布存在明显的季节性,月份对樟子松根内真菌多样性指数影响显著（P<0.05）,在5月和7月较高;樟子松根内真菌多样性指数随林龄的增大而逐渐减小,林龄对其的影响不显著. ②毛乌素沙地樟子松根内真菌优势菌门为子囊菌门（Ascomycota）;不同营养型真菌相对丰度随月份变化,优势类群为腐生-共生营养型真菌、未定义腐生菌和外生菌根真菌;5月、7月和9月的指示外生菌根真菌分别为囊蘑属（Melanoleuca）、缘腺革菌属（Amphinema）和口蘑属（Tricholoma）. ③毛乌素沙地樟子松根内真菌群落分布受年均相对湿度、年均降水量、土壤孔隙度、土壤铵态氮、年均日照时数、年均温和土壤含水量的显著影响（P<0.05）,指示菌种主要受土壤有机碳含量、孔隙度、年均降水量和年均空气湿度的影响. 气候和土壤性质等环境因子的变化塑造了毛乌素沙地樟子松人工林根内真菌群落结构和功能的时间动态特征,而林龄的贡献较小. 研究结果可为樟子松人工林可持续经营管理提供理论依据.     

2015~2021年青藏高原地表臭氧时空变化及驱动因素分析

基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧（O₃）时空分布格局. 采用KZ滤波将O₃-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ（O₃-8h）均值为78.7~156.7 μg·m^-3,O₃浓度超标率（国家二级标准）为0.7%~1.5%. O₃-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O₃-8h短期、季节和长期分量对12个城市O₃-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O₃降低不利,使得O₃-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m^-3. 2018~2021年气象有利于O₃浓度降低,导致O₃-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m^-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O₃-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O₃-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O₃-8h长期分量的上升可能是由于PM_2.5长期分量快速下降[4.04 μg·（m³·a）^-1]导致.     

《大气污染防治行动计划》对郑州市冬季PM2.5浓度及化学组成影响

基于《大气污染防治行动计划》实施前后,在污染严重的冬季（2013年和2018年12月同期）,采集郑州市监测站的PM_2.5样品,分析PM_2.5化学组成,通过对比分析PM_2.5中的EC、OC、水溶性离子和金属元素的浓度变化来评估PM_2.5浓度及化学组成的变化,同时选取不同阶段重污染过程,探究PM_2.5浓度及组成的变化. 结果表明：①郑州市冬季ρ（PM_2.5）平均值由2013年的（215.38 ±107.28） μg·m^-3 下降至2018年的（77.45 ±49.81） μg·m^-3,下降率高达64%. ②PM_2.5中EC、K⁺、SO₄^2-和Cl^-,分别下降了85%、80%、78%和72%;OC、NH₄⁺和NO₃^-下降幅度较小,分别为50%、41%和32%. ③与2013年冬季相比,2018年冬季OC/EC的值升高了2.6倍,二次有机碳在OC中占比升高至57%;同时,硫氧化率和氮氧化率的值分别升高了1.5倍和1.0倍,表明郑州市二次污染较为严重,二次转化程度升高. ④NO₃^-/SO₄^2-（质量比）由2013年的0.8 ±0.2升高至2018年2.5 ±1.0,表明郑州市移动源贡献上升并且超过固定源成为冬季大气污染的主要来源. ⑤不同阶段重污染过程对比结果显示,与2013年相比,2018年重污染过程中PM_2.5浓度下降显著,峰值浓度下降了61%,主要化学组成由OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺变为OC、NO₃^-和NH₄⁺. 研究结果表明郑州市一次排放源管控取得了显著的成效,但二次生成对PM_2.5贡献呈现升高趋势,因此未来需要关注二次生成的影响.     

2018~2021年成都市碳质气溶胶变化特征分析

碳质气溶胶是细颗粒物（PM_2.5）的重要组成部分,可影响全球气候变化、大气能见度、区域空气质量和人类健康. 为了探究减排背景下碳质气溶胶的长期变化特征,通过实时在线监测获取了2018～2021年成都市PM_2.5样品中的有机碳（OC）、元素碳（EC）、挥发性有机物（VOCs）浓度以及相应的气象数据. 结果表明,监测期间ρ（OC）和ρ（EC）均值分别为（10.9 ±5.7）μg·m^-3和（2.6 ±1.9）μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为25.2%和6.0%,ρ（SOC）均值为（5.7 ±3.3）μg·m^-3,在OC中的占比为52.9%. OC和EC浓度随PM_2.5年际变化趋势一致,2018~2020年呈下降趋势[PM_2.5：年均下降浓度为-7.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.6 %·a^-1;OC：年均下降浓度为-1.7 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.2 %·a^-1;EC：年均下降浓度为-0.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-4.4 %·a^-1],2021年各污染物浓度较2020年均有不同幅度反弹. PM_2.5和OC浓度大小为：冬>春>秋>夏,EC浓度大小为：冬>秋>春>夏,OC和EC占比分别呈夏季和秋季高于其他季节,对应季节OC和EC占比分别为26.8%和6.9%. 随着污染程度的加重,OC、EC和SOC浓度逐步上升,但在PM_2.5中的占比却呈下降趋势,说明成都市PM_2.5污染的控制因子并不是碳组分. 源解析结果表明,成都市碳质气溶胶主要受机动车、工业源、生物质燃烧源、VOCs二次转化影响. 2019~2021年,EC受VOCs中机动车特征组分影响逐年下降,春季和秋季OC和EC受VOCs影响大于其他季节,春秋季节应加大VOCs排放治理,减少二次转化影响.