Working Life Across Cultures: “Work Life 2000: Quality in Work” and Occupational Health Education in Developing Countries

The article reflects on the changing world of work, and the challenges presented to both occupational health and occupational health education. We draw on the 63 preparatory workshops and the international conference in the “Work Life 2000: Quality in Work” program, an initiative of the Swedish Presidency of the European Union. The International Commission on Occupational Health is introduced, with particular concentration on a current practical project initiated by the Department of Health in South Africa, intended to lead to a set of projects, networking for occupational health education in developing countries. The practical initiatives cast light on a new set of issues that arise when occupational health and safety crosses cultural barriers, and previously separate comparative cases are linked.     

资源型城市转型绩效特征及其碳减排效应

基于中国资源型城市2003—2018年面板数据综合测度城市转型绩效,采用空间马尔科夫链、空间计量模型和空间双重差分模型,探究资源型城市转型绩效特征及其对碳排放的影响。结果表明：（1）资源型城市转型绩效逐渐提升,与此对应的是区域差异呈波动上升趋势,且四种类型资源型城市之间区域差异主要来源于地区内差异,成熟型城市贡献最大;资源型城市转型绩效存在明显的空间分异性,发展格局由以跨越区为核心的“多点式”零星分布向先行区为核心的“组团式”聚集形态演变。（2）资源型城市转型绩效在不同时期存在状态转移的可能性,具有滞后区、起步区、跨越区和先行区4个趋同俱乐部特征,空间马尔科夫链表明转移趋势存在明显空间关联性,状态转移通常出现在相邻等级之间,较少有“跳跃式”转移现象,具有长期性和持续性特征。（3）资源型城市转型具有显著碳减排效应,而且这种效应存在不同资源类型、不同发展阶段和不同空间区位的异质性特征,经济产业转型、社会生活转型和生态环境转型是发挥碳减排效应的重要因素;进一步的政策冲击分析表明,产业转型升级示范区和高新技术产业开发区的设立对城市碳减排具有积极的政策效应。     

宁武亚高山湖泊细菌群落的时空格局及驱动机制

受人类活动和气候变化的影响,亚高山湖泊生态系统日趋退化,导致微生物群落生物多样性和结构改变.本研究以宁武亚高山湖泊公海(GH)水体细菌群落为研究对象,通过Q-PCR和DGGE技术分析了不同季节和不同深度的水体中细菌群落多样性分布格局,探究细菌群落的时空动态及其多样性维持机制.结果表明,温度(T)、酸碱度(p H)、溶解氧(DO)、电导率(EC)、盐度(SAL)和铵态氮(NH4+)在每个月的不同采样深度间均有显著差异.细菌群落丰度具有明显的时空动态,其中8月的丰度最高,11月最低;在水体中层(2、4和6 m)的丰度较高,表层和底层(0 m和8 m)相对较低.细菌群落α多样性指数在各月份和不同深度间均有显著性差异,从4～12月整体上呈现先减少后增加的趋势.相似性分析(PERMANOVA)结果表明,不同深度之间细菌群落的空间分布格局明显不同(P 0. 001).冗余分析(RDA)和方差分解(VPA)结果表明在不同深度下,细菌群落多样性格局是环境选择和扩散限制共同作用的结果,但是环境选择的相对作用更强,其中水体无机氮(NO3-、NO2-和NH4+)浓度是主要的影响因子.总之,宁武亚高山湖泊公海中细菌群落多样性有明显的时空分布格局,环境选择作为主要因素驱动了细菌群落的多样性格局.     

基于地理探测器的中国国家级开发区时空演化过程及其驱动力研究

各种类型的开发区是我国改革开放的“试验田”和经济快速发展的重要空间载体,其空间分布格局一直是国内外关注的热点问题,但对其中长时间尺度的空间演化过程研究相对较少,而后者是理解中国经济空间演化的重要基础。运用最邻近指数、核密度指数和地理探测器等方法,总结了中国国家级开发区空间演化的过程及其驱动力因子。研究的主要结论是：各类国家级开发区的时空演化经历了三个阶段,即起步试点阶段、稳步推进阶段和快速推广阶段;政策上实现了从试点探索到面上推广;空间上呈现出从东部沿海向沿江、沿边以及内陆不断拓展,从东部向中西部推进,从省会城市向地级市递进的特征;开发区的时空演化格局是距离、城市等级、经济实力、开放程度等因素综合作用的结果,其中城市等级、开放程度和经济发展水平是核心影响因子,距离和经济密度是次级影响因子;不同类型的开发区核心驱动因子既存在共同性,同时因为定位、功能不同也具有差异性。     

基于比较优势理论的中国区域种养结构时空格局演变分析

研究种植业与养殖业的生产格局及演变趋势是优化种养结构的重要基础,对保障我国粮食安全具有重要意义。基于全国2000年和2017年335个地市的种养业生产数据集,利用比较优势理论分析了我国主要作物和畜产品区域比较优势的时空格局演变。结果显示:（1）近 17年,种植业和养殖业生产的区域比较优势空间格局上均无显著变化,肉类产出的优势区域呈扩散趋势;（2）饲料粮（玉米和大豆）生产的优势区域与精饲料消耗为主的牲畜（猪、禽类）优势区域并不匹配。为提升我国农业生产的种养结合水平,提出以下建议:区域种植业和养殖业的结构需进行合理化调整;根据区域种植业规模来确定养殖业规模;在区域尺度上合理布局有机肥加工厂;加强有机肥施用技术的研发;加大对养殖企业粪污处理方面的监管力度。     

我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。     

秦岭生态屏障产水服务时空演变特征及驱动要素

秦岭是我国重要的“中央水塔”,是南水北调的重要水源地。基于InVEST模型评估2000—2018年秦岭地区产水服务,分析其时空演变特征,利用相关性分析和地理加权回归方法（GWR）探究不同因素对秦岭地区产水服务变化的影响。结果表明：秦岭地区多年平均产水量为235.16 mm,19年间产水量呈现微弱下降趋势,产水量在空间上表现为由南部向北减少的特点。秦岭地区产水量波动程度和变化趋势都较弱,产水服务整体比较稳定。各因素对产水量的影响具有明显的空间异质性,降水主导的范围最大（33.18%）,且集中分布于产水量较多的秦岭南侧。其次为NPP（17.90%）和实际蒸散量（16.71%）,两者在中北部地区是主要影响因素。研究结果对促进区域生态安全和可持续发展具有一定的指导意义。     

中国水禽产业时空演进及影响因素——基于全要素生产率增长视角

水禽产业快速发展离不开技术进步的贡献。准确审视水禽产业全要素生产率的时空演进规律,探讨不同阶段水禽全要素生产率（TFP）的提升策略十分重要。基于中国水禽体系产业经济团队的调研数据和固定观测点数据,结合有关年鉴整理出水禽的投入和产出数据,运用GIS技术分析后得出结论：2010—2018年水禽产业时空演进特征为“东退西进,北向南移”。结合永续盘存法和索洛余值,运用数据包络分析法（DEA-Malmquist）估算全国29个省份水禽TFP指数,比较各地区的TFP增长率和贡献率,进而分析此期间的时空演进规律,结果显示：2014年TFP增长率大幅下跌,2015年又逐渐上升,2016年以后才趋于平稳增长,概括水禽TFP增长率的时空变化规律为先降后升的“U”型走势。运用Tobit模型分析其变动的影响因素,结果表明：受H7N9突发事件影响,水禽产业劳动力投入和资本投入发生了改变,主要影响因素为水电及燃料动力投入、基础设施维护及新增投入、疫苗防疫及医疗投入等,这些因素对水禽TFP增长的时空变动影响显著,进一步说明水禽技术效率有待提升,风险规避机制有待完善。     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

基于TEM-EDS对四川盆地大气单颗粒气溶胶的研究

为了解四川盆地大气中单颗粒气溶胶理化特征,分别在该区域典型城市（成都市）和背景地区（峨眉山）进行了大气单颗粒样品采集.基于带能谱的透射电子显微镜（TEM-EDS）对两地累计3923个单颗粒的化学组成、形貌特征及混合状态等进行了全面观测和分析,并对两地颗粒物差异性进行了对比分析.结果发现：两地气溶胶颗粒主要包括有机物、富硫、矿物、烟尘和飞灰/金属颗粒,除了以单独的外混形式存在外,大多数颗粒以两种及两种以上颗粒类型混合（即内混）形式存在.通过对成都市不同污染状况下单颗粒特征对比发现,"污染天"的内混颗粒占比高于"清洁天",分别为74.2%和68.6%;相比"清洁天","污染天"颗粒物粒径分布范围更广且峰值区间更大,表明污染过程中颗粒物的大气混合趋于更强.对比成都市与峨眉山分析结果得知,成都市以内混的有机物-硫颗粒为主导（占比为50.2%）,而峨眉山以外混的有机物颗粒为主导（占比为50.5%）;成都市含硫类颗粒物（如有机物-硫颗粒）贡献高于峨眉山,而峨眉山两种含碳类颗粒（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比高于成都市;此外,成都市与峨眉山两地大气颗粒物粒径分布范围及峰值区间均存在一定差异,进一步体现了两地颗粒物来源和老化混合的差异.在峨眉山,与非降雨天相比,一些易溶于水的颗粒物（如含硫类颗粒）在降雨天占比明显降低,而源自当地燃烧过程、粒径较小且疏水性强的颗粒物（如烟尘和有机物-烟尘颗粒）占比相应升高.