正确实施火场紧急避险的几点思考

火场安全问题始终是完成森林灭火任务的重中之重，党和国家对此高度重视。从发生危险的环境和原因入手，提出了有针对性的避险方法，以及装备改进、理论研究和训练演练等方面应该加强的技术措施，对做好扑火安全工作具有一定的指导意义。     

中国森林碳汇发展迅速

中国林业局副局长祝列克12月9日在哥本哈根贝拉中心的中国新闻与交流中心举行的新闻发布会上，介绍了中国林业在应对气候变化中的贡献。祝列克表示，中国政府高度重视应对气候变化，并把发展林业作为战略选择之一，为此在近10年来已投资700多亿美元发展林业；到2008年底，全国森林覆盖率已达20．36％，     

企业碳信息披露质量评价及影响因素研究

科学有效地评价企业的碳信息披露质量并探寻影响碳信息披露的主要因素，有助于进一步提升企业的碳信息披露质量水平、发挥企业在我国如期实现碳达峰及碳中和进程中的积极作用。基于碳信息披露的四个维度构建制造业企业碳信息披露质量的评价体系，综合主成分分析法和熵权法测度我国制造业企业2018—2020年真实的碳信息披露质量水平及变化趋势，有效降低评价指标的维数，避免单一熵权法权重失真情况，并通过随机森林回归识别各个指标对企业碳信息披露质量的重要性。研究发现：（1）主成分和熵权法组合可有效降低信息量少的“干扰”维度对企业碳信息披露的影响，能客观真实地评价我国制造业企业的碳信息披露质量，从而获得比传统单独采用单一方法更有效的评价结果。（2）2018—2020年，我国制造业企业的碳信息披露质量整体呈现上升趋势且2020年的碳信息披露质量水平提升最大。（3）我国制造业企业的碳信息披露质量整体偏低，不同企业间的碳信息披露质量存在较大差异。（4）企业的研发投入、总资产、总负债等因素对企业碳信息披露质量有较大影响。     

视野

铜川校车将安装"1秒钟逃生器"手一拍,车窗玻璃就碎了。不是玻璃不结实,而是安装了一种新的安全逃生设备。6月15日,铜川市试验了一种叫做"1秒钟逃生器"的装置。该安全逃生器由粘贴的塑料膜和核心部件安全旋钮两部分组成,只需2.0kg的力即可用它击碎车窗,使老人、妇女、儿童也能在紧急情况下安全破窗逃生,解决了传统安全锤反复击打、破窗效果不佳的缺陷,也不易被盗。铜川交通运输局将     

典型山地白酒库火灾危险性分析与安全措施研究

酒库是白酒的重要储存场所,研究酒库火灾危险性有助于防止酒库火灾和减少火灾危害。通过调研典型山地白酒库的储存工艺,分析所储存白酒的特性,检查酒库在平面布置、生产工艺防火防爆、储存等方面的情况,发现酒库在防火方面存在的共性问题。分析典型山地白酒库事故后果并进行定量计算,结果表明池火灾会对周围人员和设施造成严重影响。根据计算结果和存在的问题提出建议措施,对于做好山地白酒库防火安全工作具有指导意义。     

重构森林传统知识和文化

近20年相关研究和实践过程．展示了林业传统知识和文化在森林可持续经营、生物多样性维护等方面的重要价值。遗憾的是．在森林管理和山区发展政策中,始终没有就林业传统知识能够达成可操作性的共识。除了利益冲突外,分歧的焦点之一是如何认识林业传统知识。为此．未来的森林保护,需要着重考虑,处理维护传统和学习外来文化的关系．从而实现森林传统知识的重构。     

福建省流域-近海溶解氧时空格局与低氧调控机制

溶解氧是衡量水环境质量和生态系统健康的关键参数,当前我国海岸带地区的低氧问题突出,但缺乏对流域-近海溶解氧时空格局与低氧调控机制的研究.基于2011~2020年福建省135个地表水（含河口）和66个近岸海域监测点位数据,系统分析了年际和季节两个时间尺度溶解氧的时空演变规律,选取低氧（溶解氧饱和度位于10%分位之内）站位数据,采用数理统计和随机森林模型分析方法,重点研究了河流、水库、河口和近海这4种类型水体的低氧特征及其调控机制.结果表明,溶解氧饱和度近海最高［（98.2±10.2）%］,河口最低［（79.2±17.9）%］.与"十二五"（2011~2015年）相比, "十三五" （2016~2020年）河流和水库的低氧检出频率有明显降低,但河口变化不大.统计有低氧检出的点位,河流和水库的多年平均低氧检出频率在秋季最高,河口在夏季最高.水库和河口低氧问题最为突出但机制不同,水库河段的低氧与夏季径流携带大量有机质输入、层化导致底层水持续耗氧、秋季混合上涌或通过大坝泄流有关,河口的低氧与污染输入、潮水顶托和还原性物质耗氧有关.需要建立系统治理与分区管控制度,进一步加强流域-近海污染控制有助于减缓水体富营养化和低氧问题.     

基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则研究*

为快速、准确识别山区高速公路隧道不同区段风险因素组合,基于交通事故调研数据,分析其时空变化规律;从人-车-路-环境角度系统筛选风险影响因素,采用随机森林理论构建风险等级预测模型;以决策树与规则相互关系为基础,结合自变量重要评分法,提出基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则。研究结果表明:判别法则集预测精度较好且运行时间短,能够明确高速公路不同隧道区段事故成因,为预防隧道严重交通事故发生提供参考。     

基于数据填补-机器学习的煤与瓦斯突出预测效果研究*

为解决煤与瓦斯突出事故数据集少,数据缺失严重的问题,提出将多重插补（MI）和随机森林填补(MF)应用于填补缺失参数,并将填补前和填补后的数据输入SVM,ELM,RF 3种机器学习算法进行训练,构建9种耦合模型。采用总体准确率、局部准确率、运行时间这3种指标评价模型性能。研究结果表明:采用数据填补算法后,由于训练样本增大,煤与瓦斯突出事故预测的总体准确率提高,运行时间增长;MF-RF模型的总体准确率与事故预测准确率最高,分别为97.90%和98.93%;RD-ELM模型的运行时间最短,为0.24 s;多重插补使得煤与瓦斯突出预测的总体准确率提高0.98%~1.11%,随机森林填补总体准确率提高5.13%~7.50%,随机森林填补的效果好于多重插补。