2005~2010年我国自然灾害救助应急响应的时间变化特征

自然灾害救助应急响应是减轻自然灾害风险的重要途径,也是政府的重要职责,2005年被纳入《国家自然灾害救助应急预案》,反映了我国自然灾害救助工作的发展变化和“以预防为主”的应急管理新思路。收集整理2005~2010年国家启动的历次自然灾害救助应急响应情况,对应急响应的时间变化特征进行分析讨论。结果表明：（1）2005~2010年,国家共针对130次重大灾害事件启动应急响应235次,各级别响应的比例与灾害发生的频次比例相当;（2）近年应急响应以洪涝、台风及其引发的滑坡和泥石流灾害为主,高发重发期在汛期（6～9月）,尤以7月为最;而旱灾、低温冷冻和雪灾以及风雹灾害的关键期分别为春夏秋三季、冬春季节和春末夏初;（3）应急响应特征研究启示减灾救灾工作要因时、因地、因灾制宜,并加快基于过程的灾害风险评估和脆弱性机理研究等 .     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

多种职业健康风险评估方法在汽车修理厂的应用比较

为探讨4种风险评估方法在汽车修理厂职业病危害因素健康风险评估的适用性,采用综合指数法、接触比值法、危险源辨识风险评价方法(MES模型)及国际采矿和金属委员会(ICMM)定量法等4种方法,分别对3家汽车修理厂进行职业健康风险评估,研究3家汽车修理厂的主要工艺、主要岗位及其所涉主要职业病危害因素,即噪声、苯、甲苯和乙苯。经调查3家汽车修理厂的职业病危害因素检测结果均在职业接触限值以内。职业健康风险评估结果主要表现为接触比值法<综合指数法≤MES模型相似文献   

城市燃气管网泄漏蒸气云爆炸事故风险评估

为解决城市燃气管网泄漏蒸气云爆炸事故的风险定量评估问题,提出一种网格化的风险评估方法。首先,综合分析管道故障的影响因素和管道泄漏蒸气云爆炸的后果损失类型,并计算管道的失效概率和管道某一点泄漏导致蒸气云爆炸后在一个网格内的后果损失货币量化值,两者相乘得到该网格中心点的风险值。然后,利用叠加场的原理,将对网格中心点有影响的管段各点风险值耦合叠加,得出各网格中心点的总风险值,进而绘制出评估区域的风险等值线。最后,应用于实例,绘制出某地区燃气管网泄漏蒸气云爆炸的风险等值线,根据风险可接受准则,评价区域划分为特别、重点和一般防护区,并得到相应的防护区域范围。结果表明：网格化的风险评估方法能够准确评估城市燃气管网泄漏蒸气云爆炸事故风险,并使区域风险划分相比传统方法更加精细和形象,有助于提高社会安全防护物资利用率。     

基于EWM-AHP-云模型的站场法兰系统密封失效风险评估

为提升站场法兰连接系统安全评估的准确性,提出一种基于熵权法(EWM)-层次分析法(AHP)-云模型的站场法兰系统密封失效风险评估方法。首先采用EWM和AHP组合权重降低单一AHP法计算权重的主观性,并采用云模型解决站场法兰连接系统密封失效风险因素的模糊性、随机性以及难以量化的问题;其次以我国华北地区某输气站场为例,验证该方法的科学性和有效性,并依据站场法兰历史失效数据建立法兰系统密封失效风险评估指标体系,采用EWM-AHP法确定各指标的组合权重;然后根据等级量化标准建立标准云,使用Matlab软件计算各风险指标的云数字特征值,并绘制云图;最后基于EW-型指数贴近度计算确定各风险指标的风险等级。结果表明：所评估法兰系统密封失效的综合风险等级为较高风险,评估结果与实际情况基本吻合。EWM-AHP-云模型能较好地实现法兰系统密封失效风险评估,该方法具有一定的科学性和有效性。     

物元可拓法在地铁盾构施工安全风险评估中的应用

针对地铁盾构施工安全风险评估结果不完善、精确度不高等问题,采用DEMATEL-ISM法与物元可拓评估模型相结合,对地铁盾构施工安全风险进行科学合理的评估。首先,以文献整理为基础,结合工程实际,从人员及管理、机械设备、施工材料、施工技术及施工环境5个方面建立地铁盾构施工安全风险评估指标体系;其次,采用DEMATEL-ISM法分析关键影响因素和影响程度以及因素间的层级结构;再次,考虑指标间的关联影响,引用shapley值法确定指标权重,采用物元可拓法构建地铁盾构施工安全风险评估模型;最后,对宁波地铁3号线一期句章-鄞州客运区间应用所建模型进行实例分析,结果表明,其风险评估等级为“中度风险”。其中,人员及管理、施工技术及施工环境所属风险等级相对较高,该区间盾构施工时管理人员应重点监测地质环境,并严格做好地基加固等施工技术工作。     

基于多维联系云模型的公路边坡施工安全风险评估

为有效规避山区公路边坡施工事故造成的损失,实现施工过程中风险的分级管理和有效防控,根据广西某公路边坡施工中的风险辨识和现行的边坡施工风险评估指标,建立了山区公路边坡施工安全风险评估指标体系和风险等级标准。首先,通过序关系分析法(Order Relation Analysis Method, G1法)和改进CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法确定边坡施工风险各评估指标的主观权重和客观权重,并使用博弈论优化以得到各评价指标的最优权重。然后,利用集对分析的同异反原理改进多维云模型的云联系度,建立了基于集对分析的多维联系云模型。最后将该模型应用于广西某公路的6个施工边坡,得出各边坡施工的风险等级,同时将风险评估结果与其他5种评价方法进行对比。结果表明,基于多维联系云模型的边坡施工安全风险评估结果有效可靠,且能够有效确定边坡施工安全风险的转化态势。     

某企业35~59岁职工缺血性心血管病10年发病风险评估

评估某企业35~59岁职工缺血性心血管病10年发病风险,为制定有针对性健康干预措施提供科学依据。收集2021年该企业职工健康体检数据及职工健康调查信息,选取19 912例35~59岁、既往无缺血性心血管病史的在职职工为研究对象,采用“国人缺血性心血管病10年发病危险度评估表”评估10年发病风险,并进行两组间Mann-Whitney秩和检验、多组间Kruskal-Wallis秩和检验、χ2检验和趋势χ2检验。结果表明,该企业35~59岁职工缺血性心血管病10年发病绝对危险度M(P25,P75)为2.1%(0.8%,3.9%),其中男性M(P25,P75)为2.1%(0.1%,3.9%),女性M(P25, P75)为0.3%(0.2%,0.8%),男性明显高于女性(P<0.05);男性40~49岁、55~59岁人群的绝对危险度高于同年龄段人群的平均危险;发病绝对危险度随着年龄增加而上升(P<0.05)。10年发病风险高危、中危和低危分别为4.04%、15.5%和80.43%,男性高危和中危比例高于女性(P<0.05);高危、中危比例随着年龄增长逐渐升高,吸烟、超重、肥胖、高收缩压、高总胆固醇、糖尿病人群高危和中危比例均高于正常人群(P<0.05)。说明该企业35~59岁职工有4.04%的人在未来10年发生缺血性心血管病的可能性超过10%,应关注男性职工,采取综合管理措施,降低缺血性心血管病发病风险。     

油田气开发的综合风险评估与管理框架

当前对于油田气开发综合风险的评估多采用灰色系统理论,但此方法易受到指标主观评估属性值的影响,导致评估结果的相对误差较大。为此,本研究提出油田气开发的综合风险评估与管理框架。通过多角度选取对评估结果贡献度较大的评估指标,并建立风险评估指标体系,采用指标决策矩阵计算指标的主观评估属性值,结合信息熵原理求取评估指标的综合权值,利用三角模糊判断算法确定风险量化值,由此确定油田气开发综合风险值,从而明确风险等级。本研究以某油田气开发项目为研究对象,运用所提方法对该项目的综合风险情况进行评估,结果显示,所提方法的评估准确性更高,具有较佳的评估性能。并基于油田气开发项目的实际状况与风险评估结果,从管理制度、管理体系和管理方法三个方面提出油田气开发管理框架,旨在为油田气开发工程总体方案的制定与管理水平的提升提供参考,以进一步降低开发风险。     

TLJ风险评估方法在平台弃置清洗风险辨识的应用研究——基于TRA、LEC、JSA三种风险评估方法的组合应用

为了对复杂的风险评价工作流程进行优化,笔者结合多年实际工作经验,对TRA、LEC、JSA三种风险评估方法进行了优化组合,简称TLJ风险评估法,并在实际工作中试用,收到了较好效果,得到了参与评价工作人员的认可。本文以某平台弃置清洗风险辨识工作为例,对TLJ风险评估方法进行介绍,以供安全管理工作者在实际工作中参考。