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1.
为提高高烈度地震区隧道抗震性能,以某铁路隧道为研究背景,分析3种抗减震措施下隧道不同监测点隧道拱顶沉降、边墙收敛、衬砌结构PGA及最小安全系数,通过对比分析得到最优抗减震措施。结果表明:相比于工况1,工况2隧道拱顶沉降减小10.54%~81.10%,边墙收敛减小13.92%~78.77%,衬砌结构PGA减小31.42%~72.02%,最小安全系数增加18.04%~66.13%;相比于工况1,工况3结构拱顶沉降减小3.04%~18.02%,边墙收敛减小4.70%~32.00%,PGA增加13.95%~27.48%,最小安全系数增加7.49%~30.99%;工况4即“减震层+SFRC衬砌”刚柔并济法,相比于工况1,隧道拱顶沉降减小18.46%~83.98%,结构边墙收敛减小17.54%~85.47%,PGA减小30.00%~69.98%,最小安全系数增加47.95%~83.56%;4种工况抗减震性能由高到低依次为:工况4>工况2>工况3>工况1。研究结果可为隧道软硬围岩交接段抗震设防提供理论参考。 相似文献
2.
三峡库区水土流失特点及其环境危害防治措施探讨 总被引:15,自引:0,他引:15
水土流失是三峡库区主要环境问题之一,也是库区产生大量泥沙的根本因素,更是造成库区人民生活贫困的根源。本文就三峡库区水土流失的特点及其环境危害作了分析,提出了相应的防治措施,为水土流失防治工程提供科学依据。 相似文献
3.
灰色协调度模型在产业用水系统分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
揭示产业用水系统的时空动态发展规律,探讨其内部的协调关系,是开展节水型社会建设规划,实现水资源可持续利用的关键。然而,目前对产业用水系统的协调性分析还缺乏较为有效的理论和方法。以往在利用协调度模型进行用水系统有序度研究时,通常采用两段叙述的线性分段函数表示,较不适用于描述产业用水系统内部要素的非线性结构。因此,针对产业用水系统的特性,利用灰关联原理建立有序度函数,以建立更适于用水系统分析的灰色协调度模型。利用该模型对上海市1997~2005年产业用水系统进行实证研究,结果显示:上海市产业用水系统基本有序,发展比较协调,其用水综合效益较大,但距离最优状态尚有潜力可挖;其中,农业用水子系统的发展较为欠缺,在未来用水规划中应予以重视。 相似文献
4.
本文在分析世界博览会发展过程的基础上,阐述了2010年上海世博会对上海乃至长江三角洲都市圈联动发展的机遇和挑战,并提出了长江三角洲都市圈空间整合与联动发展的战略措施。 相似文献
5.
生态型港口综合评价指标体系初探 总被引:2,自引:0,他引:2
基于上海市建设生态型城市的长期目标,将港口作为城市生态系统中重要的子系统,对如何建设生态型港口提出了综合评价指标体系。通过筛选得到45项单因素指标,针对不同类型的港区有所分异,整个评价体系分为5个准则层(生态环境、经济效率、污染控制、环境管理、社会评价)和10个因素层(大气/声环境、生物资源、基底质量、经济发展、生产效率、循环经济、污染排放、清洁生产、环保投入、社会参与),并采用AHP(层次分析)法确定了各层次的权重分配。进而根据2005年上海港年均生产状况和2006年上半年的港区环境-资源调查,尝试对上海港7种主要类型(集装箱、件杂货/成品、多用途、干散、粮食港区、液散、客运)的15个港区进行了现状评估。然而,生态港评价系统的指标选取、权重制定、评估级别等实践与完善仍需要多学科和政府职能部门的参与。最后,项目还提出了水生态健康、航道淤积、生态风险、水陆景观等非定量生态港评价因子。 相似文献
6.
关中地区飑线天气的预测及灾害对策探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
对1961~1990年发生在陕西省关中地区的飑线天气及其灾害进行了统计分析,并从天气形势背景方面对飑线的发生发展进行了研究和分析,同时就飑线的预测和防灾对策进行了探讨。 相似文献
7.
氯自由基对于臭氧和二次气溶胶的生成贡献不容忽视.夜间颗粒相氯(Cl~-)可以通过与N_2O_5的复杂反应转化生成ClNO_2,其光解产生的氯自由基将显著影响大气污染的形成机制.本文以上海地区为案例,以2017年为基准年,收集了人为源活动水平数据,采用排放系数估算方法,首次建立了上海地区人为源氯化氢(HCl)和颗粒氯(Cl~-)的排放清单;并进一步结合模型计算海盐气溶胶排放的颗粒氯(Cl~-).结果表明,2017年上海市人为源和天然源排放的HCl和Cl~-分别为1207 t和820 t,其中,燃煤、工业、垃圾焚烧和秸秆燃烧产生的HCl排放量分别为327、134、722和24 t.燃煤源中的燃煤电厂和其它行业燃烧约占燃煤源排放的80%;工业源中水泥为HCl的最大排放源,约占工业源排放的51%;垃圾焚烧厂排放约占总HCl排放的60%,为最大的HCl排放源.燃煤、工业源、垃圾焚烧、秸秆焚烧、烹饪源和海盐的颗粒Cl~-排放量分别为82、153、498、47、39和0.6 t,燃煤源中的燃煤电厂占燃煤Cl~-排放的40%,供热、其他行业和家庭燃烧分别占燃煤Cl~-排放的24%、22%和14%;钢铁行业为工业源的主要Cl~-排放源,约占工业源排放的90%,垃圾焚烧厂占全部Cl~-排放的61%,烹饪源中餐饮企业为最主要排放源,占烹饪源的70%;天然源海盐的排放量极少,未占到总排放的1%.从空间分布来看,浦东新区、宝山、普陀、松江和金山排放的HCl和Cl~-占到全市人为源总排放的80%,为主要的HCl和Cl~-排放区域.本文研究建立的上海地区大气中氯化氢和颗粒氯排放源清单,对于深入研究氯化学机制对二次污染的影响提供了重要的数据参考. 相似文献
8.
铅锌矿区玉米中重金属污染特征及健康风险评价 总被引:11,自引:10,他引:1
以西南某铅锌矿区为研究区域,测定了92份玉米样品中Pb、Zn、Cd、Cr和Ni的含量,开展了矿区玉米籽粒中重金属污染特征及健康风险研究.应用单因子污染指数和内梅罗综合污染指数分析了重金属在玉米中的污染状况,采用健康风险评价模型评价了重金属对人体健康造成的风险,同时利用主成分分析法解析了重金属的主要来源.结果表明,玉米籽粒中Pb、Zn、Cd、Cr和Ni的平均含量分别为0.30、23.75、0.21、1.33和1.15 mg ·kg-1;除重金属Zn外,其他4种重金属均超过我国食品卫生标准限值,研究区玉米籽粒中Pb、Cd、Cr和Ni的综合污染指数范围介于4.32~9.07之间,均属于重度污染,Zn的综合污染指数小于1;重金属通过玉米籽粒摄入引起的复合重金属污染对成人和儿童均存在健康风险,且对儿童造成的健康风险高于成人.玉米籽粒中5种重金属可以由2个主成分来反映,第一主成分主要支配Pb、Cd、Cr和Ni的来源,第二主成分支配Zn的来源.玉米籽粒重金属含量与土壤重金属含量之间没有明显相关性. 相似文献
9.
典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因. 相似文献
10.
以广西柳州泗顶铅锌矿区的玉米地、菜地、灌木、尾矿库、森林和柑橘园6种不同利用类型土壤为研究对象,采用高通量测序技术,分析了不同土地利用类型土壤微生物群落结构特征及土壤环境因子对微生物群落结构的影响.结果表明,变形菌门(Proteobacteria)是6种土壤的优势菌门,所占比例为31.34%~53.47%,γ-变形菌纲(Gammaproteobacteria)为优势菌纲.冗余分析表明,在重金属含量最高的灌木区,厚壁菌门(Firmicutes)和拟杆菌门(Bacteroidetes)的丰度与土壤中铅、锌、镉、铜的含量呈现显著正相关;在土壤钠和钾含量较高的玉米地和菜地,浮霉菌门(Planctomycetes)的丰度有所增加,而厚壁菌门和拟杆菌门的丰度则有所下降.在土壤有机质含量较高而总氮、总磷含量较低的柑橘园,酸杆菌门(Acidobacteria)和疣微菌门(Verrucomicrobia)的丰度较高.芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)和浮霉菌门的丰度与土壤pH值呈显著正相关.研究结果表明土地利用类型及土壤环境因子对土壤微生物群落结构多样性有显著的影响. 相似文献