Advancing values-based approaches to climate change adaptation: A case study from Australia

Coastal flooding affects physical and social place attachments. Values-based approaches to climate change adaptation examine how risks to place attachments are distributed within and among communities, with a view to informing equitable adaptation policies. In this nascent body of research, divergent theoretical frameworks and empirical approaches to measuring social values are evolving. While some studies explore the things people value about their everyday lives generally—the lived values approach, others locate specific social and cultural values in geographic space—the landscape values mapping approach. This study aims to compare the explanatory value of these two approaches for understanding the social risks of sea-level rise, and appraise whether either or both approaches are likely to meet local adaptation planning needs. It does this by examining the potential social impacts of sea-level rise in Kingston Beach, Australia, informed by a mail-out survey of the community. The lived values approach identified that the natural environment, scenery, relaxed lifestyle and safety are highly important to local residents, while the landscape values mapping approach revealed that Kingston Main Beach is the most highly valued of eight coastal landscape units. Incorporating the landscape values mapping into the lived values cluster analysis revealed that while Kingston Main Beach is highly important for its recreational value to some members of the community, for others manmade features such as community halls or sports ovals may be of higher importance because they facilitate social interactions. There is potential to further integrate these two approaches to better inform adaptation policy about how lived and landscape values are distributed among communities, where they are located in space and whether they change over time. A deeper understanding of such assigned values can lead to improved engagement with coastal residents to inform adaptation policy now and into the future.     

某热处理厂火灾事故的故障树分析研究

故障树分析法(FTA)是根据系统可能发生的事故或已经发生的事故结果,来研究与事故发生有关的原因、条件和规律,进而实施危险辨识的系统工程方法。本文通过对一起火灾事故的FTA分析,研究相应的控制措施。     

基于SD的施工企业安全文化建设方向研究

分析了施工企业安全文化的结构,归纳了影响施工企业安全文化形成因素,论述了施工企业安全文化自然演化和强制演化路径。利用系统动力学(SD)原理,借助软件VENSIM 5.6 a对施工企业安全文化2种演化路径进行了仿真模拟。通过仿真模拟得出了影响施工企业安全文化形成的最关键的5大因素,为施工企业指明了安全文化建设方向。     

露天矿山岩质边坡台阶的平台宽度优化

矿山发生局部破坏的边界条件主要是由台阶的几何特征所决定,台阶边坡几何特征主要有台阶坡面角、台阶高度、台阶的平台宽度和台阶组合4要素。在对整体边坡角优化的同时,同样需要对台阶的宽度进行优化。通过分析台阶边坡特征,计算出不同规模破坏的边界条件,进而对矿山台阶的宽度进行优化。通过对一个矿山边坡算例的优化分析,在不改变整体边坡角的前提下,对台阶宽度进行优化,可以避免某些大规模的台阶破坏可能,提高矿山边坡的稳定性。     

基于ARIMA的安全生产事故预测与实证研究

为了减少企业安全管理者在生产作业中由于不确定性导致错误决策所产生的风险,在企业历年安全生产事故数据基础上进行预测具有一定的现实意义。以某企业2008年至2011年的安全生产事故次数时序数据,采用EViews 5统计分析软件,基于ARIMA时间序列预测模型更加关注对事故发生是否平稳而相对于其他预测模型更关注于趋势研究的良好特点,建立安全生产事故ARIMA时序预测模型,并对2012年的安全生产事故发生次数进行预测,通过效果检验发现该模型预测结果基本上能够反映该企业安全生产事故发生的实际情况。通过ARIMA方法在某企业安全生产事故预测具体案例的实现,是对现有安全生产事故预测方法的补充和完善,可为企业安全管理和决策提供一定的指导。     

全面落实新《安全生产法》强化焦化企业安全管理

新《安全生产法》的颁布和实施,对焦化企业提出了更高的要求。焦化企业可以通过完善安全仪表系统、开展危险与可操作分析、建立企业安全生产预警体系、贯彻执行焦化行业安全生产标准和建立现代企业安全管理制度来更好地促进其安全生产。     

施工现场安全生产人员聚集性活动安全专项管理

施工安全生产风险是由风险事件概率和风险后果2个要素决定的。从施工安全风险后果,即潜在安全风险后果影响的人员角度,介绍了施工现场安全生产人员聚集性活动安全专项的系统管理方法。施工安全风险跟踪监控实践,表明该方法对促进安全生产绩效具有重要意义。     

L型钢管混凝土芯柱耐火极限研究

火灾高温对结构安全有显著影响,为研究等肢L形钢管混凝土芯柱的耐火极限及其影响因素,利用ABAQUS软件建立合理的高温反应分析模型,在验证模型可靠性基础上,分析了荷载比、截面边长、长细比、荷载偏心率、含钢率等对L形钢管混凝土芯柱耐火极限的影响。研究结果表明:在一定参数范围内,荷载比和截面边长是构件耐火极限的主要影响参数,荷载比越小,截面边长越大,构件的耐火极限越高;长细比和荷载偏心率对其影响较大,长细比和荷载偏心率越小,构件的耐火极限越高;含钢率对其影响不显著。结果可为异形钢管混凝土芯柱的抗火安全设计提供参考。     

基于粗糙集理论的危险品运输风险分析

为解决危险品风险分析问题,利用粗糙集理论在处理不确定、不精确问题上的优势,提出基于粗糙集理论的危险品运输风险分析方法。首先,建立决策表,经化简后获得各属性的重要度,识别出影响危险品运输的主要因素与次要因素,以及主次因素所占比例;然后,利用区分函数对决策表进行约简,得出决策表的属性约简;最后,利用决策表的决策规则对原始数据进行推导,得出危险品运输事故的一般规律。结果表明,影响危险品运输事故类型的最重要因素是危险品的类型,所占比重为42.86%,其次是危险品运输的道路状况与危险品运输车辆状况,各占28.57%。在道路状况欠佳且车辆状况良好的前提下,腐蚀品发生危险品事故的严重程度要依次高于毒害品与压缩气体和液化气体。     

基于贝叶斯网络的航空维修人因可靠性分析

根据维修人为因素分析和分类扩展系统的框架选取影响因素,在航空维修领域应用贝叶斯网络进行人因可靠性分析,建立飞机维修效能模型,直观地表示影响因素与维修效能之间的关系。同时以目视检测为例,结合专家意见确定随机影响因素,通过专家访谈、事故报告、调查问卷、操作记录等渠道获取数据,得出条件概率表,进而建立目视检测表现模型,展示贝叶斯网络的建模流程。案例研究结果表明,组织文化、视觉信息、设备、疲劳、检测距离等因素对目视检测表现的影响非常显著,欲改善目视检测表现,必须对多影响因素进行综合管理。