计划烧除的应用与研究

火作为一个重要的生态因子影响着生态系统的平衡。林火生态是计划烧除的理论基础,讨论作广科学家应用于营林,生态系统的保护和野动物的保护等方面。文中还对林地计划火烧的间隔期和计划划烧除的效果与评价作了阐述,并讨论了计划烧除在应用在存在的问题。     

如何在红松母树林内实施计划烧除

林口林业局通过对红松母树林下的细小可燃物进行计划烧除实验,证明这种方法不但是预防森林火灾、保护红松母树林安全的有效措施,而且还可消除森林病害虫和增加林木生长量。     

基于Logistic回归模型的呼伦贝尔草原火险预测研究

目前国内外还没有对不同火险条件下草原火险时空发生概率的研究,而这方面研究对草原火灾管理对策和防火救助应急预案的制定具有重要意义.根据呼伦贝尔草原火灾统计月报表和相关气象、社会经济资料,利用Logistic回归模型建立草原火险预测模型,对草原火险进行了空间上的预测.结果表明,日平均风速、日降水量对草原火险影响较大. 以2005年所有火灾案例对草原火险预测模型进行检验,研究表明,该预测方法具有较高的可靠性,可为火灾管理和减灾决策的制定提供指导.     

基于Logistic回归模型的大兴安岭地区林火发生概率预测研究*

为实现对大兴安岭地区林火发生概率的基本预测,根据该地区历史火灾资料、地形因子、气象因子和人为因子,基于Logistic回归模型建立该地区林火发生概率预测模型。研究结果表明:坡度、海拔、平均气压、平均气温、平均相对湿度、最小相对湿度是该地区林火发生的主要驱动因子;坡度、海拔、平均气压、平均气温与林火发生概率呈正相关,平均相对湿度和最小相对湿度与林火发生概率呈负相关;ROC曲线下面积值（AUC）为0.91,最佳临界值为0.425;建立的大兴安岭地区林火发生概率预测模型,建模样本总体准确率为82.4%,验证样本总体准确率为80.5%;该地区夏季林火发生概率明显高于春、秋季;林火发生概率较高的Ⅳ级和Ⅴ级火险区主要集中在夏季该地区东南部、西部以及春、秋季该地区东南部。研究结果可为该地区林火预测提供1种参考方法。     

基于Logistic回归模型的汽修企业安全生产影响因素分析

为科学获取机动车汽修企业安全生产的影响因素,本文构建机动车维修企业安全生产综合指标体系,并抽样选取某市122家小型汽车维修企业,从车间现场管理和文件制度管理2方面对企业安全生产及管理现状开展评价,之后使用聚类分析和Logistic回归分析方法构建数学模型,借助SPSS软件对评价数据进行分析研究.研究表明:一线从业人员、安全用电、安全管理制度、安全标准化以及隐患排查工作等因素对机动车汽修企业安全生产水平有显著性的影响.并从人员安全素养、安全生产检查、安全制度管理等3方面提出对策措施.     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

一种基于Logistic回归的全损飞行事故分析与预测

运用Logistic回归方法分析全损飞行事故的影响因素,并构建预测模型,然后利用飞行事故案例进行了实证检验。通过对样本数据过离散、空单元、多元共线性和特异值、特殊影响案例的诊断,以及对模型的拟合程度和预测效果的检验,表明所构建的模型比较符合现实情况,而且具有较好的拟合程度和预测效果。模型指出航班类型和机龄因素具有统计学意义,国内航班比国际航班的全损概率要高;机龄越老,全损概率越高。     

林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型.将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模.为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性.研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力.其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模.该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型.     

基于多项Logistic的危化品槽罐车火灾类型判别

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为被解释变量类别,确定空间与道路特征、时间与气象特征、人员因素、车辆及设备因素以及危化品因素5个方面共15项火灾因子;构建基于多项Logistic危化品槽罐车火灾类型判别模型;开展准确性检验和显著性检验以及实例应用,获得3种火灾类型的发生概率,并提出相应的火灾防治措施。结果表明：实例中液化天然气(LNG)罐车最有可能发生池火灾,其概率为0.55;其次为喷射火灾,BLEVE火灾的概率最小。采取提高危化品容器机械强度、减小碰撞强度等措施,可避免容器出现较大尺寸的泄漏孔,减少池火灾发生概率;采取减缓泄漏速度、控制泄漏范围、迅速合理灭火等应急措施可以减少LNG池火灾危害后果。     

Logistic回归模型在尘肺发病预测与控制中的应用研究

目的 :探讨 L ogistic回归模型在尘肺发病预测与控制中的应用。方法 :采用多元Logistic回归统计方法建立粉尘作业工人的接尘工龄 (ET)、工龄平均浓度 (AEC)、粉尘毒性 (T)三因素与尘肺发病概率的回归模型。结果 :尘肺发病预测与控制的回归模型为 :P=1/ { 1+ exp[- (- 5.4 70 7+ 0 .0 94 7ET+ 0 .0 0 2 4 AEC+ 1.9784 T) ]} ,接尘工龄等三因素对尘肺发病影响的比数比分别为 :1.0 994 (ET)、1.0 0 2 4 (AEC)和 7.2 310 (T)。结论 :所建立尘肺发病预测与控制的回归模型与所研究人群的符合率较高 ,对今后预防尘肺发生的科学化管理与决策有较好的实用性和应用价值。     

基于随机森林算法的福建省林火发生主要气象因子分析

应用"随机森林"算法,以福建省22个国家级气象站每日气象数据和2000年~2003年间林火火点卫星解译数据为基础,对影响福建省林火发生的主要气象因子进行分析,并对2004年的林火数据进行独立检验。研究结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"等5个气象因子是影响林火发生的主要驱动因子,且这5个气象因子对林火发生的影响大小为:"日照时数""日最高气温""日最低地表气温""日最小相对湿度""日最高地表气温";随机森林算法的拟合结果显示:随机森林算法对福建省林火发生的预测精度为82.3%,表明随机森林算法对我国福建省林火发生的预测具有较高的预测能力,可用于基于气象因子的我国福建省林火发生的预测预报。本研究可为福建省林火的预测和决策工作提供一定的参考依据。     

基于Logistic回归分析的煤自燃多级预警方法研究

为实现煤自燃过程的精细分级与自燃隐患的精确预警,保障井下煤自燃防治工作有效开展和煤炭资源安全开采.以甘肃王家山矿202工作面煤样为测试对象,采用煤自然发火试验与程序升温试验手段模拟煤体自然发火过程.测定煤自燃指标气体等特性参数数据,分析相关指标气体特征,将煤自燃过程划分为稳定、波动和剧烈反应3大区间.通过处理指标数据以...     

城市生态规划和生态修复中气象技术的应用研究

气候因素能够对城市生态规划和生态修复造成较大的影响,通过科学使用气象技术可以对城市生态规划进行改善,同时还能促进生态修复。本文主要对城市生态规划和生态修复中的气象技术进行分析,对气象技术在该领域的应用也做了一定的研究,旨在更好地促进城市生态规划和修复的发展。     

基于累积Logistic回归模型对化工园区人群认知风险的研究

随着化工园区重大危险源集中监管的深化,政府和企业在安全生产活动中扮演着比以往更重要的角色.如何降低园区内人群对危险源的敏感性,以便在有谣言时不会伴随更大的混乱;什么样的因素对园区内人群认知风险具有显著相关性,以便政府和企业在安全生产活动中更好地发挥职能.针对上述问题,通过对江西省某化工园区进行问卷调查,所得的数据采用累积logistic模型进行分析,得出对风险认知具有显著性差异的因素.有助于政府及企业管理人员对园区内人群认知风险的了解,建议化工园区以及政府需要进一步宣传安全知识,配套安全设备等,最终降低谣言对生产活动的影响、冲击,稳定社会秩序.     

我国事故指标与经济社会发展指标多元回归分析

以安全生产相对指标工矿商贸十万就业人员生产安全事故死亡率为研究对象,通过文献调研分析,最终从经济发展、经济发展结构、经济活动水平和社会活动水平角度筛选出14个指标为观察对象,采用逐步多元回归分析法筛选出影响我国安全生产的主要经济社会发展指标为：第三产业增加值产值占GDP比重、第三产业就业人数占总就业人数的比重和固定资产投资增长速度,并建立了回归模型。应用弹性系数法对主要影响因素进行重要性排序,并推测工矿商贸就业人员十万人事故死亡率将保持持续下降的趋势。     

基于零膨胀负二项回归模型的内河水上交通人命安全分析

运用零膨胀负二项回归模型,分析水上交通事故中人员死亡失踪数量的各影响因素的影响程度。通过Pearson相关分析得到与水上交通事故中人员死亡失踪人数密切相关的因素,建立ZINB回归模型得到各因素的参数估计值。运用弹性分析方法对不同影响因素的影响程度进行评估,根据影响程度对各影响因素进行排序。将该方法应用于长江海事局辖区范围内的水上交通事故人员死亡失踪分析,取得了理想效果。     

Classification of driving workload affected by highway alignment conditions based on classification and regression tree algorithm

Objective: Guaranteeing a safe and comfortable driving workload can contribute to reducing traffic injuries. In order to provide safe and comfortable threshold values, this study attempted to classify driving workload from the aspects of human factors mainly affected by highway geometric conditions and to determine the thresholds of different workload classifications. This article stated a hypothesis that the values of driver workload change within a certain range.

Methods: Driving workload scales were stated based on a comprehensive literature review. Through comparative analysis of different psychophysiological measures, heart rate variability (HRV) was chosen as the representative measure for quantifying driving workload by field experiments. Seventy-two participants (36 car drivers and 36 large truck drivers) and 6 highways with different geometric designs were selected to conduct field experiments. A wearable wireless dynamic multiparameter physiological detector (KF-2) was employed to detect physiological data that were simultaneously correlated to the speed changes recorded by a Global Positioning System (GPS) (testing time, driving speeds, running track, and distance). Through performing statistical analyses, including the distribution of HRV during the flat, straight segments and P-P plots of modified HRV, a driving workload calculation model was proposed. Integrating driving workload scales with values, the threshold of each scale of driving workload was determined by classification and regression tree (CART) algorithms.

Results: The driving workload calculation model was suitable for driving speeds in the range of 40 to 120 km/h. The experimental data of 72 participants revealed that driving workload had a significant effect on modified HRV, revealing a change in driving speed. When the driving speed was between 100 and 120 km/h, drivers showed an apparent increase in the corresponding modified HRV. The threshold value of the normal driving workload K was between ?0.0011 and 0.056 for a car driver and between ?0.00086 and 0.067 for a truck driver.

Conclusion: Heart rate variability was a direct and effective index for measuring driving workload despite being affected by multiple highway alignment elements. The driving workload model and the thresholds of driving workload classifications can be used to evaluate the quality of highway geometric design. A higher quality of highway geometric design could keep driving workload within a safer and more comfortable range. This study provided insight into reducing traffic injuries from the perspective of disciplinary integration of highway engineering and human factor engineering.