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391.
为实时监测预警水电站生产现场职业病危害因素,保障水电站从业人员的职业健康安全。某水电站依托大数据、云计算、人工智能、互联网和物联网等技术,以地下洞室厂房环境中有毒有害气体、噪声及电磁辐射等水电站职业健康安全危害因素为研究对象,设计研发具备职业病危害因素实时防控功能的软硬件系统,构建职业健康智能监测预警体系。结果表明:该预警体系统筹水电行业职业健康信息化基础设施建设、应用系统和网络安全配置,依据职业病危害因素防治标准,在地下洞室群全方位部署职业病危害因素实时感知及监测仪器,构建职业病危害因素超标风险预警算法模型,对有毒有害气体、噪声、电磁辐射等水电站职业病危害因素动态、实时地监测、综合分析预警。职业健康监测预警体系的建成和投运消除传统人工定期检测的缺陷,实现对职业危害因素全面、长期地控制和防范。 相似文献
392.
文章对武汉市2015年4月-2016年11月间大气中的多氯联苯(PCBs)污染水平和分布特征进行了研究,并进行健康风险评价。结果表明,武汉市大气中∑PCBs的质量浓度范围为14.5~44.7 pg/m3,平均浓度为27.0 pg/m3。对于不同功能区,∑PCBs的浓度总体分布规律为:工业区>居民区>交通枢纽区>风景区>背景点。PCBs主要分布在气相中,在监测的18种PCBs中,6种指示性PCBs明显占主导地位,且低氯代(3-5氯代)PCBs的浓度远高于高氯代(6-7氯代)PCBs。与国内外其他研究相比,武汉市大气中PCBs质量浓度和毒性当量浓度均处于比较低的污染水平。健康风险评价显示,居民大气PCBs呼吸暴露的非致癌危害商和致癌风险均远低于风险参考值,致癌风险水平较低。 相似文献
393.
为了评价新民柳河水源地的供水安全,简要介绍水环境健康风险评价基本方法的基础上,建立了水环境健康风险评价模式.研究结果表明:①柳河水源地地面水基因毒物质为优先控制污染物;而地下水应着力控制躯体毒物质.②对于基因毒物质,监测断面优先控制污染物为As和Cr;而对于躯体毒物质,所有监测断面的优先控制污染物均为氨.③在所有监测断面中,柳河上断面等6处有毒污染物所致健康危害的个人年总风险数量级为10-5-10-4.在日后的管理过程中,应对这6处加大治理力度.④目前环境健康风险评价还没有包括在常规环境评价工作中,建议在今后的评价工作中应该逐步开展这方面的工作,以提高供水安全. 相似文献
394.
中国煤电和核电的环境影响与健康风险比较 总被引:1,自引:0,他引:1
将煤电与核电的环境影响和健康风险从全燃料链角度进行比较 ,结果表明 ,煤电燃料链的环境影响和健康风险比核电燃料链大。 相似文献
395.
利用生物完整性指数评价河流健康状态,对于水环境管理决策具有重要的实践意义。基于大型底栖动物构建生物完整性指数(B-IBI),并评价松花江流域的水生态系统健康状况。在松花江主要干支流设定37个采样点,分别于2016年6、9月进行环境因子和大型底栖动物调查研究。最终从28个候选参数中确定了种类总数、摇蚊种类数、敏感种百分比、Hilsenhoff指数、Marglef指数作为核心参数构建B-IBI。通过0~10赋分法,计算得到了松花江流域全部采样点的生物完整性评价得分。结果显示,松花江流域内60%区域生物状态存在不同程度的损害。另外,B-IBI能够综合反映松花江大型底栖动物群落多样性、生境质量、理化水质等,具有一定的适用性。 相似文献
396.
对贵阳市不同功能区在不同季节大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)进行了采样观测,利用UVD和FLD双检测器串联HPLC法分析了16种优控PAHs。结果显示,在贵阳市主城区PM_(2.5)中PAHs有检出,5个采样点全年ρ(∑PAHs)为4. 44~114 ng/m~3,平均值为24. 96 ng/m~3,其值呈现出夏季最低冬季最高的特征,各个功能区在不同季节ρ(PAHs)不同,大小趋势也不同;四季PAHs单体中均以4-6环为主,占ρ(∑PAHs)的68%以上; PAHs来源解析结果显示,贵阳市大气PM_(2.5)中PAHs来源具有明显的季节特征,春、夏和秋季主要来源是石油燃烧排放,兼有少量的生物质燃烧排放,冬季PAHs主要来源是燃煤和石油燃烧排放。PM_(2.5)中PAHs毒性评价结果表明,贵阳市大气中PAHs的春季、夏季和秋季健康风险较小,冬季健康风险较大。四季各功能区ρ(Ba P)大部分均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定限值(2. 50 ng/m~3),但冬季除背景点外,其他监测点均超标,最大超标倍数为3. 80倍。 相似文献
397.
庐山不同森林植被类型土壤特性及其健康评价 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤作为森林生态系统的一个重要因子,评价森林土壤健康状况对森林健康的维护经营以及森林系统功能的发挥具有重要意义。在系统调查和分析庐山8种森林植被类型土壤特性的基础上,评价指标分别从物种多样性以及不同的森林土壤特性中进行筛选,包括物种多样性系数、枯落物层厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、容重、粘粒含量、有机质、p H值、阳离子交换量、全氮、水解氮、有效磷、速效钾、磷酸酶活性等指标,基于SPSS19.0软件对所获得数据进行差异性检验和相关分析,确定各项指标的权重,应用合适的土壤健康评分函数,将测得的指标值转换为对应指标的分值,最后通过加权综合法,计算其土壤健康指数,并对不同森林植被类型土壤健康状况进行评价。结果表明,8种森林植被类型下最终的土壤健康指数大小排序为:针阔混交林(0.78)常-落混交林(0.72)灌丛(0.69)常绿阔叶林(0.67)落叶阔叶林(0.64)竹林(0.59)马尾松林(0.53)黄山松林(0.46)。 相似文献
398.
399.
400.