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11.
全(多)氟烷基化合物(per(poly)fluoroalkyl substances,PFASs)在环境各个介质及人体样品中广泛被检出,近年,在室内空气和灰尘中也普遍发现PFASs.研究表明,室内空气中PFASs的含量普遍高于室外空气,室内空气和灰尘中的PFASs可能是室外空气的污染来源及人体暴露源,因此室内环境中PFASs成为环境领域的又一个研究热点.但目前为止,我国还没有开展室内空气中PFASs的相关研究,室内灰尘中PFASs的研究也相对较少.本文就室内空气和灰尘中PFASs的采样与分析方法、污染现状、来源分析及人体暴露等4个方面进行了综合阐述,以期为我国室内环境中PFASs的研究提供参考. 相似文献
12.
绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息. 相似文献
13.
为了探讨工作场所职业工效管理的基本策略和方法,在概述职业工效相关因素类别、相互关联及评价方法等基础上,提出基于职业病危害防治要求、风险管理理念和管理体系建设模式的职业工效不良因素干预管理的初步策略及实施要点。研究结果表明:工作场所职业工效相关因素包括个体特征、工艺设备及其布局、工作系统设计、作业环境、作业管理和社会心理因素等,不同因素间存在直接或间接的相互影响,并最终影响到微观层面劳动者职业活动的工效特点及宏观层面工作场所整体的职业工效特征;实施有效的职业工效管理,在于科学辨识、评估不良职业工效因素的基础上,进一步在职业病危害预防控制的不同阶段采取合理可行的管理方法进行干预,并持续改进。 相似文献
14.
15.
贸易自由化对我国环境的影响——基于ACT模型的实证研究 总被引:2,自引:1,他引:1
近年来我国对外贸易发展迅速,但伴随而来的环境污染问题也越来越严重。学术界对我国贸易与环境问题进行了多方面研究,但并未得到一致的结论。文参考ACT模型,试图将贸易自由化对我国环境的影响从经济发展对我国环境的整体效应中分离出来进行研究。本文采用panel数据对我国1992-2004年期间贸易自由化的环境效应进行了实证分析,结果表明:贸易自由化对我国环境消极的规模效应和结构效应远远超过了积极的技术效应,即贸易自由化使我国环境恶化。这主要归因于我国粗放型的经济增长方式以及不完善的环境法规。要改善其不利影响,我国应采用法律和经济措施相结合的办法,从而达到减少贸易的规模效应、改变现有贸易结购以及加强其技术效应的目的。 相似文献
16.
外部性的存在及制造商治污投资动机不足要求政府对制造商的行为进行相应的规制,政府在制造商的治污投资行为中主要的作用是通过各种措施使得制造裔有动机地去自觉地进行有效的治污投资;政府的主要控制手段包括直接管制及借助市场激励,政府制定环境管理策略的关键因素是“惩罚的力度与激励的强度”。基于社会福利最大化的角度;从制造商的治污投资行为出发研究政府制定环境管理规制的策略,通过一个三阶段的博弈模型分析福利增进量、洽污成本与治污效果等三个因素对“惩罚力度与激励强度”的影响。 相似文献
17.
北京在历史上曾发生多次重大水灾,给人民生命财产、城市建设及社会安定带来了巨大影响。形成水灾的主要因素是永定河决口泛溢和区域雨涝。现从大量的历史文献中列举几个实例,来看水灾的严重程度及其影响后果。 相似文献
18.
选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4 VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律。结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按“常绿阔叶林>常绿针阔叶混交林>常绿针叶林>常绿针叶-落叶混交林”的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落〖JP2〗叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动。 相似文献
19.
20.
用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出 总被引:4,自引:0,他引:4
本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证. 相似文献