轴心受压钢筋混凝土柱等效火灾荷载的计算

迄今为止，国内外有关计算构件耐火极限的方法，是钢筋混凝土构件与防火研究的主要内容。而在结构设计中，由于直接考虑的是荷载作用，为此提出了一个新概念——等效火灾荷载，将火灾对结构的影响直接考虑成荷载作用。在确定了混凝土柱的截面温度场后，利用一种简化计算方法计算出钢筋混凝土柱的等效火灾荷载，进而计算出钢筋混凝土柱的耐火极限。在火灾中，作为结构最基本的构件柱可能受到单面或多面的火作用，这里仅介绍轴心受压钢筋混凝土柱等效火灾荷载的计算。     

Stochastic Transfer Function Model and Neural Networks to Estimate Soil Moisture1

Abstract: A practical methodology is proposed to estimate the three‐dimensional variability of soil moisture based on a stochastic transfer function model, which is an approximation of the Richard’s equation. Satellite, radar and in situ observations are the major sources of information to develop a model that represents the dynamic water content in the soil. The soil‐moisture observations were collected from 17 stations located in Puerto Rico (PR), and a sequential quadratic programming algorithm was used to estimate the parameters of the transfer function (TF) at each station. Soil texture information, terrain elevation, vegetation index, surface temperature, and accumulated rainfall for every grid cell were input into a self‐organized artificial neural network to identify similarities on terrain spatial variability and to determine the TF that best resembles the properties of a particular grid point. Soil moisture observed at 20 cm depth, soil texture, and cumulative rainfall were also used to train a feedforward artificial neural network to estimate soil moisture at 5, 10, 50, and 100 cm depth. A validation procedure was implemented to measure the horizontal and vertical estimation accuracy of soil moisture. Validation results from spatial and temporal variation of volumetric water content (vwc) showed that the proposed algorithm estimated soil moisture with a root mean squared error (RMSE) of 2.31% vwc, and the vertical profile shows a RMSE of 2.50% vwc. The algorithm estimates soil moisture in an hourly basis at 1 km spatial resolution, and up to 1 m depth, and was successfully applied under PR climate conditions.     

天津市夏季PM10浓度及组成元素垂直分布特征

通过天津市气象局大气边界层观测站高255 m的气象铁塔,获得了10m、40m、120m和220 m 4个高度共80个PM10样品,分析了PM10的日均质量浓度及其元素的垂直分布特征.结果表明,4个高度处PM10质量浓度时序变化基本一致;PM10质量浓度及其组成元素总量随高度增加递减;10 m、40m和120m3个高度处的PM10质量浓度时间序列分布的相关性较好,组分分歧系数较小,而220 m处的PM10质量浓度时间序列分布与其他3个高度处的相关性较差,组分分歧系数较大.样品中元素质量浓度由高到低依次是Si、Al、Ca、Fe、Na、Mg、K、Zn、Ti、Cu、Mn、Pb、Cr、Ni、Co、V、As、Cd和Hg.其中,Si、Al、Na、K质量分数随高度变化不大;Ca、Fe、Mg质量分数随高度增加递减明显;Zn、Cu、Mn、Pb、Cr在10m、40m和120 m3个高度处质量分数接近,而在220m处明显降低;Ti元素在4个高度处的质量浓度接近,质量分数总体上随高度增加递增;Ni、Co、V、As、Cd、Hg质量分数随高度的变化不同,其中与燃煤有密切关系的Hg在120 m处质量分数明显高于其他高度处,而在220m处最低.Al、Fe、Na、K等元素相对富集因子小于或接近1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较好,其中Al、Na相关系数随高度增加显著递减;Zn,Cu、Pb、Cr、As、Ni的相对富集因子显著大于1,其质量浓度与PM10质量浓度时序分布的相关性较差,相关系数随高度增加变化不大.     

带压开采陷落柱突水影响因素数值模拟

为研究承压水压与煤层陷落柱位置这两种因素对陷落柱突水的影响,在分析固流耦合数学模型的基础上,利用数值模拟软件FLAC3D,以双柳矿地质条件为背景,分别对3 MPa和5 MPa承压水压下开采上、下两组煤4种情况进行模拟,分析陷落柱及其周边围岩的渗流-塑性破坏耦合场、应力场和位移场的变化.结果表明:随着工作面推进至接近陷落柱,工作面前方集中应力场与柱体周边应力场发生耦合,并出现应力集中,当水压为5 MPa开采上组煤时应力集中系数最大,最容易形成突水危险区域;当上组煤工作面距离陷落柱为30 m时,陷落柱渗流场与集中应力场开始连通,在开采下组煤时这一距离比上组煤扩大15 ～ 20 m;煤层底板随工作面推进发生压缩-膨胀周期变化,引起拉伸、剪切破坏.     

Contamination and vertical distribution of As,Cd, Cr,Cu, Pb,Tl, and Zn in paddy soil irrigated with untreated leachate from tailings retention ponds

The contamination and vertical distribution of As, Cd, Cr, Cu, Pb, Tl, and Zn in paddy soil irrigated with untreated leachate from the tailings retention pond were investigated. As, Cr, Cu, and Zn were slightly contaminated in the surface soil and hence their vertical distribution was not obvious. However, Cd and Pb were highly contaminated in the surface soil, while their concentrations decreased with depth, being negatively correlated with pH and positively with total organic matter. Tl was considerably contaminated in the surface soil and a V-shaped vertical distribution was observed where the concentration increased to a maximum at about 30 cm depth and decreased thereafter. The findings revealed that the regular irrigation with untreated leachate from the tailings retention ponds could cause considerable contamination of Cd, Pb, and Tl, and thus tailings should be stringently treated before disposal to minimize their potential environmental impacts on the surroundings.     

蒙脱土原位生长MoS2复合材料光催化降解罗丹明B的机理研究

通过在Na⁺-MMT表面生长MoS₂来提高窄带隙半导体光生电子分离速率及稳定性.利用阳离子填充法及水热法成功制备了复合光催化剂Na⁺-MMT/MoS₂,并通过FT-IR、SEM、TEM、Raman、XRD、TG、XPS、UV-DRS和ESR等表征进一步证明了材料的成功负载及光、电化学性能. 同时,以有机染料罗丹明B为待降解染料来评价光催化剂的催化性能,发现其在80 min可有效降解罗丹明B,降解率达96%.经过5次循环使用后,Na⁺-MMT/MoS₂复合光催化剂仍具有较好的光催化性能.因此,利用MMT的表面电负性及稳定的片层结构负载MoS₂,可形成光生电子迁移通道进一步提高电荷迁移速率及光催化剂的稳定性.本研究可为黏土材料调控窄带隙半导体制备环境友好型光催化剂提供新思路.     

作物种植专业化与化肥减量来源——兼顾经营规模的影响

以作物种植横向专业化和纵向专业化为切入点,运用中国13个粮食主产省份1980—2018年的面板数据,考察了作物种植专业化对农业化肥减量的影响及其作用机制。研究主要发现：（1）基础回归分析表明,作物种植横向专业化和纵向专业化均对化肥施用强度具有显著的削减效应,对化肥的利用效率有显著的增效作用。且作物种植纵向专业化或社会化服务卷入程度加深,能够增强横向专业化对化肥的减量增效作用。（2）影响路径分析表明,作物种植横向专业化通过扩大农地经营规模,进而增强了作物种植纵向专业化对化肥施用强度的削减效应和利用效率的增效作用。但也应警惕,通过扩大农地经营规模以增强作物种植纵向专业化的减量效应可能存在临界水平。此外,当作物种植横向专业化和纵向专业化积极配合时,可能推移临界点的到来。据此,通过发展作物种植横向专业化,鼓励农户通过服务外包卷入农业的纵向专业化分工以及发展农业适度规模经营,进而实现农业领域化肥的减量增效。     

不同土地利用类型土壤多环芳烃的纵向污染特征及来源解析

为研究城郊地区不同土地利用类型土壤多环芳烃(PAHs)的纵向污染特征,对南京市郊菜地、林地、居民点、城镇用地、水田和工业区这6个不同土地利用类型土壤各1剖面(0～100 cm)的15种优控PAHs进行研究,分析了PAHs的纵向分布和组成特征、影响因素和来源.结果表明,6个采样点剖面∑₁₅PAHs含量分别为：菜地69.3～299.2μg·kg^-1、林地20.8～128.3μg·kg^-1、居民点30.7～142.1μg·kg^-1、城镇用地185.6～1 728.7μg·kg^-1、水田208.3～693.0μg·kg^-1和工业区165.6～739.2μg·kg^-1.居民点和林地没有污染,菜地污染水平较轻,水田和工业区污染水平中等,城镇用地污染较严重.除居民点和城镇用地以外的采样点土壤PAHs集中分布在表层或次表层,但在深层仍有检出,且各采样点各深度大多以高环PAHs为主. PAHs的分子特性及成分含量、土壤的理化性质和土地利用方式均会影响P...     

重金属铜在砂质壤土土柱中运移的数值模拟

通过室内土柱出流实验,分析了重金属离子铜在饱和砂质壤土中的运移行为,发现高浓度的入流液有利于铜离子的运移。同时借助于软件包CXTFIT,用确定性平衡模型和非平衡两区模型对铜离子的出流动态进行了拟合,并预测了土柱不同深度处铜离子浓度随时间的变化过程。结果表明,室内饱和均质条件下,应用确定性平衡模型拟合参数模拟精度要高于非平衡两区模型,可以不用考虑不动水体对铜离子运移的影响。     

千岛湖水体氮的垂向分布特征及来源解析

选取千岛湖水深0.2,5,10,20,30和40m处水样进行分析,利用氮氧同位素和稳定同位素模型（SIAR）研究千岛湖水体氮（N）的垂向分布特征,分析水体N的来源并计算各N源的贡献率.结果表明,硝酸盐（NO₃^-）和溶解性有机氮（DON）是千岛湖水体总溶解氮（TDN）的主要形式,分别占溶解态N的57.9%和39.7%.千岛湖水体δ¹⁵N-NO₃^-和δ¹⁸O-NO₃^-的平均值分别为4.5‰和4.3‰.上层水体（0~10m）中,硝化作用和浮游植物的同化作用共同控制水体N的形态组成和氮氧同位素值（δ¹⁵N-NO₃^-和δ¹⁸O-NO₃^-）的变化.中层水体（10~30m）中,硝化作用是主要的生物地球化学过程,使得水体NO₃^-含量增加而δ¹⁸O-NO₃^-值减小.底层水体（30~40m）受到硝化作用、底泥N释放和反硝化作用的共同影响.化肥是千岛湖水体NO₃^-的最主要来源,在S1和S2处的贡献率分别为51.9%和30.6%.新安江上游的农业面源污染使得S1处化肥贡献率远高于S2.土壤N是仅次于化肥的第二大水体NO₃^-来源,在S1和S2处的贡献率分别为17.8%和27.8%.此外,底泥对底层水体NO₃^-的贡献不可忽视.