事故损失统计中的量化问题

简要介绍了事故损失统计中一些量化方法的应用,同时提出用方差分析来确定加权系统的取舍。     

热带亚热带多雨湿润区旱地土壤氮肥淋溶损失模拟研究

用土柱研究旱地土壤60cm土体夏季的氮肥淋溶损失,结果表明,在土壤施尿素后35d内淋水350mm,在不产生泾流的条件下,淋失率平均为25．5％。还探讨了氮肥淋溶过程中的氮形态变化,以及施氮量和土层深度对氮肥淋浴损失的影响。     

探寻事故发生规律 提升应急救援能力——基于江苏地区安全事故的研究

江苏是我国经济最发达地区之一．但是因为事故造成的死亡人数在全国也排名前列．所以如何加强应急管理提升救援能力的课题摆在了我们的面前。现场事故抢救实践和研究表明：事故应急管理越到位,事故发生率就越低：事故应急救援越及时．事故损失和事故伤亡人数就越少。反之．则事故频发．损失严重。因此．事故与应急管理（应急救援能力）紧密相关。     

船舶污染案件中国家损失索赔的法律问题

针对我国船舶污染案件中国家损失索赔出现的一些法律问题进行了较详细讨论。认为属于国家损失赔偿的项目有:污染直接造成的国有自然资源的损害和国家保护环境产生的费用,即采取的合理复原措施的费用以及预防措施的费用;国家损失赔偿请求的权利依据为环境管理权,该环境管理权不仅具有公法性质,也具有民事属性,可以由特定的部门行使;针对目前国家损失由不同部门进行索赔比较混乱的现状,建议我国成立一个综合性的组织或部门代表国家对国家海洋环境损失进行索赔,并明确规定专款专用。     

福建省县域森林损失时空演变特征及其影响因素分析

森林是陆地生物圈重要的生态资源,厘清区域长期森林损失状况及其影响因素,对森林资源保护和社会经济协调发展具有重要意义。基于全球森林变化(Global Forest Change)数据集,利用ArcGIS 10.8空间分析技术,对2001—2019年福建省58个县域森林损失的时空演变特征进行分析,并结合时空地理加权回归模型,探究县域森林损失的主要影响因素及其时空分异特征。结果表明：(1)2001—2019年福建省县域森林损失率呈波动上升的基本态势,森林损失面积累计达112.89万hm²,森林损失情况可划分为显著上升阶段、先降后升阶段和显著下降阶段。(2)整体上,福建省县域森林损失具有较强的空间正相关性和空间集聚性特征,相邻区域森林损失率的空间相关性显著,而其空间集聚效应呈现西北低、东南高的基本态势。(3)城镇化率、人均GDP、公路通车里程、人口密度和木材产量对福建省县域森林损失均具有一定的影响,但存在明显的时空异质性特征。该研究有效揭示了福建省县域森林损失时空动态特征及其影响因素,可为森林资源可持续经营提供理论依据。     

工业企业噪声暴露研究动态

噪声是工业企业作业场所中最普遍存在的有害物理因素之一,噪声不仅影响作业工人的生产效率,而且危害工人的身体健康,工人长期接触高强度的噪声会形成永久性的并且不可恢复的听力损失。在国外,听力损失是最主要、最常见的职业病之一,而在我国已有上百万的工人患有听力损失。     

生命经济价值研究

正确估算人的生命经济价值,对于正确评价企业安全投资的经济效益有着重要的意义。在借鉴国内外计算方法的基础上,选择马克思的劳动价值论及其最新研究成果与现代人力资本理论作为立论的基础。设计了生命价值新的计算模型。不仅为个人在各种事故中的赔偿和涉及人身的各种民事诉讼提供仲裁或判决依据,而且为科学的安全投入决策提供了新的视角和依据。     

声音

<正>"要把确保人民群众生命安全放在首位。"胡锦涛总书记就海南省抗洪抢险救灾工作做出重要指示,强调要及时组织群众避险转移,妥善安排受灾群众生活,切实加强次生灾害防范,最大程度减少灾害损失。     

美、英、澳职业安全健康业绩指标及对我国借鉴的研究

基于我国安全生产统计及业绩指标体系发展现状,研究美国、英国及澳大利亚的职业安全健康统计指标体系,为我国完善职业安全健康体系提供借鉴。研究得出,美、英、澳3国的职业伤亡统计以工作单位为统计范围,国家统计部门定期汇总、公布因工作原因造成的死亡、伤害或职业病数据。统计指标使用死亡人数、可记录伤害人次数、损失工作日数及相应的比率等。认为我国应明确职业安全健康统计范围、统计边界、统计对象,以利于准确评估安全生产业绩;建立可记录伤害和损失工作日天数统计标准,改革安全生产统计指标,以满足行业通用、国际对比。     

基于Mixed-MRIO模型的湖北省洪涝灾害脆弱性区域产业识别

随着区域经济一体化发展,某地区遭受洪涝灾害会通过产业关联对灾区外造成波及影响,准确预估其影响大小有助于城市产业的规划建设。构建直接、波及损失集成评估框架,利用功能脆弱性曲线估算不同超大规模淹没情景下受灾区各产业部门的直接损失,将其设置为外生冲击变量,输入混合多区域投入产出模型(Mixed-MRIO Model),评估灾区外的波及损失,识别湖北省内洪涝灾害脆弱性区域及产业部门。主要结论如下：(1)武汉市中度淹没情景下造成的波及损失是直接损失的36.61%;(2)从区域关联角度分析,荆门市和荆州市与省内其他区域的产业后向关联较为紧密且更加脆弱,在超大规模洪涝灾害冲击数值模拟中所遭受的损失始终位于前列,二者平均损失值约为损失值最小的天门神农架地区的4.8和4.2倍;(3)从产业关联角度分析,省内发生洪涝灾害造成的波及影响主要集中在农业、生活相关制造业以及居民服务业与交通运输、仓储和邮政业等生产性服务业,其中损失值最大的生活相关制造业是损失最小的科学研究和技术服务业的百倍之多。研究结果可为政府制定防灾减灾政策、灾后重建决策等提供参考。