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因为SARS病毒管理不善引发疫情,负有重要领导责任的中国疾控中心主任李立明引咎辞职。这位亲手建立中国疾病预防控制体系的重要人物,被予以行政记过处分。 2003年4月,李立明作为官方机构代表,向世界卫生组织和世人陈述实情,并首次使用“疫情”一词。在那场SARS战役中,他被称为功臣。他是一位典型的技术专家,但今春的SARS疫情,恰恰从这些技术专家工作的场所蔓     

面向重大传染病疫情防控的老旧社区韧性评价研究

为增强老旧社区在重大传染病疫情下的社区韧性,提升评价体系精确性,基于复杂网络理论,从物理韧性、组织韧性、经济韧性、心理意识韧性和人员韧性5个方面出发,识别社区韧性的影响指标及指标间的关联关系;然后利用各指标在评价网络中的节点度和介数确定其权重,以此构建考虑指标间关联关系的重大传染病疫情下老旧社区的韧性评价网络体系;最终选取北京市丰台区某社区进行案例分析。研究结果表明：社区领导力、应急预案和老年人口比例等因素在社区韧性中起到关键性作用,通过对上述关键因素采取针对性改进措施,从而提升老旧社区应对重大传染病疫情的整体韧性。     

新冠肺炎等疫情流行季节的温度特征及应对措施

新冠肺炎等疫情流行的季节分布和温度环境进入21世纪以来,国内先后出现了禽流感、SARS等重大疫情。2003年SARS主要发生的季节为1月,3月后在全国扩散;2004年禽流感主要发生季节为1?2月。虽然禽流感是禽类的病毒性流行性感冒,禽类感染后死亡率很高,但人体与这种携带禽流感病毒的禽类或排泄物等传染源接触后,也有可能被感染,严重者会导致死亡,这在一定程度上增加了人们的恐慌和紧张心理。     

安全科学基本理论规律研究

通过对事物发展过程中的安全与危险的矛盾运动过程分析,抽象出一些基本概念和事故从孕育到发生发展及结束和后效阶段的基本特征,并对部分事例进行了分析。提出了安全科学的统一规律——安全流变与突变论,并初步建立了安全流变论的数学模型     

SARS疫情应急管理系统研究

研究了具有分区预警减灾功能的SARS疫情应急管理系统的结构、模型与开发问题,这个系统被确定具有分区疫情预警、区域减灾对策评估功能.文章首先分析了系统的功能需求和结构体系,进一步讨论了系统的决策分析模型,最后讨论了基于GIS技术建立SARS疫情应急管理系统的技术问题.     

对铁路疾控机构未来发展的思考

铁路疾控机构的基本属性就是以保障铁路运输生产安全和职工健康为中心,不断提高卫生保障水平,有效控制职业危害和传染病的发生,逐步提高对突发公共卫生事件的应急处理能力、疾病预防控制能力、健康检查能力、卫生技术服务能力、卫生学监测和实验室检测能力、科研能力和学术水平,全面达到辖区内无传染病暴发流行、无急性职业中毒、无病媒生物滋扰旅客事件发生的工作目标。本文结合工作实际,对铁路疾控机构未来的发展进行了探讨。     

SARS状况下的远程网络监控、通讯解决方案

当前,SARS正肆无忌惮地横行,给人民的生命财产带来了极大的威胁;目前全国人民从上到下都紧急动员起来,严防死守要切断SARS的传播途径,尽可能把疾病控制在最小范围以内,致我们与外界沟通上也造成了很大的影响。 针对非典疫情的扩散,全国实施防治与隔离政策后,藉由Internet网络应用进行视频监控与交流沟通,对于在医院工作、网上教学、社区安全监控与企业各地办公厂区的运作,已成为对抗非典隔离政策下各界沟通交流的最佳使用工具也是     

铁路客运专线卫生防疫应急机制研究

通过调研分析铁路客运专线突发传染病发生流行特点,对铁路客运专线传染病疫情发生可能性进行了评估,确定铁路站车须要重点控制的传染病种和应当注意监测的传染病种。提出以呼吸道传染病和消化道传染病防控技术措施为着力点,加快建立铁路交通系统突发传染病防控体系,构建快速高效的客运专线传染病防控应急机制思路。研究设计了适应铁路客运专线运营方式的突发传染病防控体系,三位一体联控机制,疫情风险评估机制方案,提出实现铁路客运专线卫生防疫应急机制的技术条件。     

SARS流行期的气候学尺度分析

对SARS疫区流行期的气候特征作了统计分析.发现它们共同的特征是月均温在5～22 ℃,降水偏少,约在90 mm以下,其中疫情爆发月均温13～17 ℃.在疫区,如果出现气温日较差较小、大气污染指数高的天气,大约8 d后出现疫情峰值.由于SARS第一次在人群中发现,并且缺乏病毒学研究,本项研究的结论是解释性的.     

后疫情时代医用领域中呼吸防护装备的研究综述

本文综述了医用呼吸防护装备在过滤性能、泄漏性能以及使用舒适性的研究现状,并对其提出在后疫情时代中具有可行性的发展及应用方向。结果表明:后疫情时代下,有必要进一步提高医用呼吸防护装备的防护安全性,并改善其使用舒适性,以期使医护工作者得到更好的防护。此外,提升高性能呼吸防护装备的普适性及便携性,将是后疫情时代亟待解决的问题。     

宏安全视域下重大传染病防控模型构建研究*

为全面系统地防控重大传染病,打破局部安全的僵局,建立宏安全视域下重大传染病防控模型。通过阐述局部安全到全面安全的转化,提出从全球视野认识重大传染病传播的宏安全新视角。结合安全事件的特征深入分析重大传染病的致因路径,得到传播过程中的4个关键节点和3个时间状态,明确宏安全视域下重大传染病安全事件演变发展及特征。从事故致因的预防角度确定重大传染病防控的内外部2个影响因素,提出应急管理和响应机制2种防控策略,由此构建宏安全视域下重大传染病防控模型。结果表明:模型在新冠肺炎防控过程中有较好的实用性,对探讨疫情防控的安全视角及逻辑具有重要理论和现实意义。     

尾矿坝溃坝模型研究及应用

根据多个大坝的实际溃决资料,提出尾矿坝溃坝的数学模型,该模型考虑尾矿的物理力学性质及其在流动中的变形,适合溃坝砂流下泄流量变幅大的特点。并就尾矿坝溃坝后泥石流对坝下游的影响提出预测的方法,该方法确定了泄砂总量、溃坝口平均宽度、坝址最大砂流量、坝址流量过程线等溃坝的重要参数。最后利用数学模型对某尾矿库溃坝砂流进行了预测,并指出该坝下游人员的撤离高程,为防灾减灾以及保护人民生命财产安全等起到了积极作用。     

基于社会科学统计程序(SPSS)回归性分析的尾矿库事故预测模型

基于社会科学统计程序(SPSS)软件的分析功能,对调查研究中获取的尾矿库案例进行数据提炼和分类编码,找出相关因子并进行回归性分析。最终目的是找出尾矿库各个因素的内在联系,建立简单的尾矿库事故模型,从而可以初步预测尾矿库事故发生的可能性。该预测模型为尾矿库事故的研究提出了新方法,对于防灾减灾以及保护人民生命财产安全起到了积极作用。     

基于支持向量机的室内轰燃预测模型研究

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用SVM技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件LIBSVM进行仿真,并将SVM模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,SVM技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,SVM模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而SVM模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。     

一种新型的矿井突水分析与预测的支持向量机模型

针对矿井突水样本数少,信息不完整的特点,提出了矿井突水分析的线性核H-SVMs模型。推导模型的理论推广误差公式,设计自顶向下基于SVM最大间隔逐层分类构造H-SVMs的新方法,并应用于实际的矿井突水预测。实验结果表明,线性核H-SVMs模型结构简单、泛化能力强,不仅能很好地预测矿井突水,而且其层次结构能正确反映突水的等级关系,各判别函数的法向量还可以指示各突水影响因素的权重,通过判决函数能有效分析突水影响因素并提取突水预测规则,为矿井突水预测提供了新的方法。     

基于STAMP模型的建筑事故致因因素定量分析方法研究

为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制，探讨1种STAMP模型的定量分析方法，用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型，从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致因因素；引入灰色DEMATEL与ISM相结合的方法对系统事故间的复杂逻辑关系进行层级划分；运用MICMAC分析计算各致因因素的驱动力和依赖度数值并判断其属性类别。结果表明:提出的定量分析方法运用到江西丰城冷却塔坍塌事故中的分析结果与事故调查报告相契合，能较全面地说明各层次结构间的相互作用。     

基于半参数分析的电力需求预测算法

市场经济对电力需求预测提出了更高的要求。在简要介绍和评论以往国内外常用电力需求预测方法优缺点基础上,为了提高电力需求预测的准确度及预测方法的适应性,建立半参数回归模型预测电力需求。半参数回归模型分为线性和非线性两部分。线性部分反映了负荷预测可知的部分规律,非线性部分反映了负荷预测的不确定因素的影响。用偏残差方法估计半参数回归模型,估计结果由两步得到。首先估计线性参数部分,然后再估计非线性参数部分。通过示例计算,半参数回归模型对电力需求预测的估计误差数值小于二元线性回归法对电力需求预测的估计误差。结果表明:利用半参数回归法预测电力需求是一种预测精度高、计算容易、普适性强的算法。     

基于QSPR方法的活性化合物热稳定性预测研究

为形成安全、可靠、便捷的活性化合物热稳定性预测方法,快速获取活性化合物热稳定性参数,采用定量结构-性质相关性(QSPR)方法,针对38种有机过氧化物和104种硝基化合物的起始放热温度和分解热,结合遗传函数算法(GFA)和“断点原则”筛选出的分子描述符,利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络,建立活性化合物的热稳定性GA-BP预测模型,验证分析模型的性能和应用域。研究结果表明:所建立的GA-BP模型具有良好的拟合能力、稳定性和预测能力,优于线性模型,说明活性化合物热稳定性与分子结构之间存在非线性关系;同时,得出影响活性化合物热稳定性参数的主要结构因素。     

煤和瓦斯突出预测煤体结构指标计算方法的探讨

煤体结构类型是煤和瓦斯突出预测的重要地质指标,笔者在对煤体结构类型与瓦斯参数关系研究的基础上,提出突出煤层煤体结构有效厚度的概念和计算方法,并以河南平顶山矿区为例,进一步探讨了突出煤层煤体结构指标临界值的计算方法,为煤体结构指标定量计算提供了新的研究方法。     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。