怎样克服不安全行为

人在生产劳动过程中的种种不安全行为,会导致人身伤害的发生。因此克服或纠正、控制人的不安全行为十分重要。为此,要对人进行全方位的预测。对人的预测不可以用统一的模式或统一的方法进行,要因人、工种、作业条件而异。的预测两种情况:入厂前、上岗前的经历要摸底。来自学校的,要对其进行生产技能及全面的安全教育;其他单位的,要结合本岗位进行具体安全教育。自然情况:这部分的预测内容范围较宽,包括文化水平、专业技术水平、身体条件、家庭状况、政治条件以及反应能     

安全行车五大准则

近日，美国利宝互助保险公司在重庆组织安全驾驶培训，专家指出，驾驶员即使技术再好，也可能在一些紧急情况下出现事故，这时除了高超的驾驶技术外，驾驶员还应该掌握安全行车的五大准则，最大限度地避免行车危险。     

“安防云”——引领下一个安防时代

正一、什么是"安防云"?云计算有一个形象的"定义":使用户可以像用水、用电一样使用IT服务。同理,我们可以说:"安防云"使用户可以像用水、用电一样使用安防服务。对于这个"定义",本文作如下说明:首先,关于用户。我们会问有哪些类型的用户,根据使用服务类型的不同,可以分为三类:(1)使用基础     

贝叶斯动态模型在煤矿事故预测中的应用研究

随着我国煤炭工业的快速发展,煤矿安全生产形势趋于好转,煤矿各类事故死亡人数逐年下降,但是煤矿事故总量仍然很大。在分析了贝叶斯动态模型特点的基础上,依据2001~2013年我国煤矿事故百万吨死亡率数据,分别运用贝叶斯常均值模型和一阶多项式模型,对历年煤矿百万吨死亡率进行样本训练和残差分析,并对2014年煤矿百万吨死亡率进行预测。结果表明,贝叶斯动态模型可适应煤矿事故的特点并用于煤矿事故进行科学的预测,其一阶多项式模型具有较高的预测精度,研究方法及结果可为煤矿监管部门及企业的安全管理决策提供借鉴。     

高含固污泥厌氧消化中Fe/S及pH对原位抑硫效率影响及其交互作用

以城市污水处理厂高含固污泥为对象,分别进行了连续厌氧消化抑硫试验和消化污泥Fe(Ⅲ)投加抑硫试验,探讨不同Fe/S(摩尔比)对污泥厌氧消化中溶解态硫化物去除效率的影响以及Fe(Ⅲ)与pH的交互作用.结果表明,热水解污泥厌氧消化采用原位抑硫技术,在Fe/S(摩尔比)为7.75时沼气中H_2S含量可由170.4×10~(-6)降至14.09×10~(-6),无需进行后续处理;当pH为7.00~7.50、Fe/S为1~11时,pH为原位抑硫主要显著影响因子,提高消化池pH有利于降低Fe(Ⅲ)投加量;高含固污泥厌氧消化沼气满足H_2S利用标准时,所需最低Fe/S为7.0;当消化池pH低于7.30时,将无法通过调节Fe/S实现H_2S浓度达标排放.     

基于碳密度-林龄关系的黑龙江省森林碳汇潜力预测

为了量化黑龙江省森林碳储量、预测森林碳汇潜力,利用蓄积量-生物量相关方程法对黑龙江省1994-2013年的森林碳储量进行估算,并依据1994-2013年4次全国森林资源清查中黑龙江省18种主要森林类型各林龄组数据,建立主要森林类型碳密度与林龄之间的关系;在此基础上,结合《黑龙江省林地保护利用规划（2010-2020）》预测2014-2020年黑龙江省森林的碳储量,并分析其碳汇潜力.结果表明:黑龙江省各森林类型碳密度与林龄关系拟合较好,18种森林类型中有14个的R2大于0.9;黑龙江省1994-2013年4次森林资源清查中森林碳储量分别为693.2、676.3、741.1和805.2 Tg;预计在第九次全国森林资源清查（2014-2018年）中,黑龙江森林碳储量将达到844.0 Tg,并且在预估期间其碳储量逐年递增,2020年将达到868.1 Tg.如果2013年黑龙江省现有森林都达到过熟林,其碳储量将会达到1.40×103 Tg,具有很高的碳汇潜力.为了进一步增加黑龙江省碳汇潜力,建议加强省内寒温带、温带山地针叶林和阔叶混交林的保护;在更新造林上要侧重于有固碳优势的森林类型（如赤松、杨树等）;加大对赤松、针阔混等近熟林、成熟林的保护力度,控制过熟林的数量.      

基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测

为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子（地形因子和植被覆盖指数）和邻近信息[w（有机质）与w（速效钾）],构建OK法（普通克里金法）、RK1法（仅基于环境因子的回归克里金法）以及RK2法（基于环境因子和邻近信息的回归克里金法）对齐埠镇耕地表层（0~20 cm）土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w（有机质）平均值为35.03 g/kg,w（速效钾）平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w（有机质）、w（速效钾）预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w（有机质）、w（速效钾）空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.      

基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究

空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。     

我国道路交通事故死亡人数预测与管理对策

结合2000—2015年我国道路交通事故死亡人数相关数据,对我国道路交通事故死亡人数的影响要素进行了研究;利用多元线性回归方法,建立和优化了道路交通事故死亡人数与交通事故影响要素的预测模型;利用事故树分析方法研究了交通事故影响要素的基本事件,并对基本事件微观影响要素提出了风险管理对策,可为我国道路交通安全决策、城市交通安全管理提供参考,为提高我国整体道路交通事故安全水平及事故应急管理提供理论根据。     

兰州市废旧手机产生量预测分析研究

手机普及率日益提高,随之产生的废弃量也日益增多,分别采用时间梯度模型、市场供给A模型、斯坦福(stanford)模型对兰州市2013年-2022年废旧手机的产生量进行了预测.结果显示,不同模型预测结果之间存在较大差异,市场供给A模型和斯坦福(Stanford)模型的预测结果比较接近,均大于时间梯度模型的预测结果,三种模型预测的兰州市2022年废旧手机的产生量分别为40.40万、46.67万和21.04万部.总体上看,兰州市废旧手机的产生量增长趋势较快.