基于SEM的企业安全氛围诊断与测评研究

回顾和总结国外安全氛围诊断与测评的典型结构方程模型(SEM)。提出安全氛围需求-认知-参与模型及5因子结构,采用LISREL8.53软件对模型中的安全需求、安全认识、安全参与、安全地位、安全实施各因子及要素之间关系进行实证研究。研究发现,安全需求、安全认识、安全参与因子与企业管理层和员工对生产经营中的安全态度具有正效应;安全地位和安全实施因子,能反映企业安全管理和安全文化建设进程。     

青草沙输水隧道安全施工通风模型及湍流流动特性研究

随着我国隧道总里程的迅速增加,隧道施工的通风问题日益突出。文中将着重分析上海市青草沙水源地原水工程7200m过江隧道施工的通风问题,即从流体力学的三维不可压缩雷诺时均Navier-stokes方程出发,基于RNGk-ε湍流模型及近壁区两层壁面模型,采用有限体积方法和SIMPLE算法,对隧道内湍流流动进行数值模拟。数值分析有害气体的分布情况,讨论正常施工、发生事故时不同通风量条件下,隧道盾构掘进工作面附近流场、温度及有害气体浓度的变化规律。得出：对于隧道施工中有害气体的连续泄漏事故,随着通风风量的增加,有害气体的浓度逐渐降低。对于有害气体瞬时泄漏的事故,当盾构机架通风管的通风量约为380.00m3/min,放置于机架中部附近的排风管压力为200Pa时,隧道施工的通风效果最佳。本文涉及的通风方式和有关的研究结果为保证隧道施工的安全性提供理论依据。     

现代统计信息分析在安全工程方面的应用——卡尔曼滤波器基本知识

卡尔曼滤波器是现代控制理论中的一种最优理论,其目的是从大量偶然干扰中筛取主导因素,以对事物变化规律作出正确的估计。介绍了卡尔曼滤波器的基本思路及原理,以及在安全工程中使用卡尔曼滤波器时应注意的问题。     

基于SEM模型的热环境时空特征及影响因素分析:以西安都市圈为例

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODIS MYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据,综合利用ArcGIS空间地统计分析、冗余分析（RDA）和结构方程模型（SEM）,研究城市热环境在不同季节的时空分布特征,揭示城市热环境的主要影响因素并量化其直接和间接效应.结果表明:①西安都市圈的地表温度呈现北高南低,自城市中心向四周递减的空间格局,夏季热环境污染最严重.②冗余分析表明影响热环境的主要因素为:气温、不透水地表、植被和降水.③SEM结果显示,气象、地表和人类活动因子对城市热环境的直接影响显著并占主导地位,气温、不透水面和兴趣点密度对热环境有显著的直接正效应（0.10~0.33）,水体、降水和植被对热环境有显著的直接负效应（-0.29~-0.25）.人类活动对夜晚地表温度的直接影响力高于地表因子和气象因子,提高经济效益有利于缓解城市热环境效应.以上结果可为城市热岛局地气候变化研究和绿色生态宜居城市环境建设提供科学参考.     

Detecting pattern in biological stressor response relationships using model based cluster analysis

Environmental monitoring of aquatic systems is needed to estimate the quality of the systems, to evaluate standards and to study stressor–response relationships. Monitoring programs often focus on the collection of biological, chemical and physical measures of the system. An important concern is the effect of chemical and physical stressors on the biological community. Evaluation of relationships may be difficult as the extent of the relationship is not known. From a management perspective, interest is on what factors affect the biological community and where these factors have an influence. The focus of this paper is on the use of regression based cluster analysis as a tool for finding relationships between a single biological response and a suite of environmental stressors. The approach to cluster analysis uses a penalized regression classification likelihood and Markov Chain Model Composition Monte Carlo. This approach allows for simultaneous development of regression models and clustering of the regression models. The method is applied to the analysis of a data set describing stressors/response relationship in Ohio.     

江苏省环境负荷预测分析

江苏省在经济可持续发展中面临能源自给率不足、环境容量有限、生态调节能力较弱及节能环保压力.利用环境负荷控制方程,以能源消耗量作为表征参数,对江苏省2000─2005年的环境负荷现状进行计算,并对其进行分析.对2010,2015和2020年的环境负荷进行预测,结果表明:江苏省经济在GDP年递增率达10%的高速发展条件下,若万元GDP能源消耗年降低率仍维持在2000─2004年的3.23%的水平而不加以控制,则2010年总能源消耗量将达到2.30×108 t,并以8.38%的年增长率递增.为使江苏省能源消耗的水平基本维持在2005年的水平,必须使万元GDP能源消耗年降低率接近、等于甚至大于9.09%.从能源结构调整、技术进步等方面给出强化节能降耗的相关建议,以控制江苏省环境负荷,从而减轻能源和环境对经济发展的压力.      

饱和带有机污染物的厌氧反硝化微生物降解

以卤代烃和芳香烃为代表,通过室内实验模拟饱和带厌氧反硝化环境,对地下饱和带中有机污染物的厌氧反硝化可生物降解性,降解机理,降解动力学方程等进行了研究。实验结果表明,芳香烃较卤代烃易被微生物降解,在有低学葡萄糖存在时有 机物的最大生物降解速率Ｃ６Ｈ６：Ｌｍａｘ＝１７ｍｇ／（ｍ＾２．ｄ）,Ｃ７Ｈ８：Ｌｍａｘ＝４６ｍｇ／（ｍ＾２．ｄ）,ＣＣｌ４;Ｌｍａｘ＝７ｍｇ／（ｍ＾２．ｄ）,ＣＨＣｌ３：Ｌｍａｘ＝６     

对金州沿海地区地下水中氯离子与硬度相关关系的研究

根据1991～2002年大连市金州沿海地区地下水中硬度与氯离子的检测结果,对硬度 氯离子浓度进行一元线性回归,回归方程为y=2.1975x-3.1072,经相关系数和回归线的显著性检验,此方程有99%的可信度。     

甘肃省迭部县居民森林生态环境支付意愿影响因素分析

公众的生态环境认知水平及支付意愿对森林生态环境保护具有重要的影响和作用.根据甘肃省迭部县居民的291份有效调查问卷,采用描述性统计方法和结构方程模型对森林生态环境支付意愿的影响因素进行了分析.结果表明:①居民对生态环境服务价值的认知、对生态环境补偿的认知、对生态环境保护的预期收益、居民个人资金技术因素、外部环境因素与居民森林生态环境支付意愿之间存在正相关关系,且影响显著,其中影响程度最大的是外部环境因素,标准相关系数为0.830,解释效果良好,影响程度最小的是资金技术因素,相关系数仅为0.283.②多群组结构方程模型研究结果显示,男性居民的森林生态环境支付意愿主要受对森林生态环境认知程度的影响,女性更容易受外部环境因素的影响.不同年龄段的居民在森林生态环境服务价值认知、资金技术因素和外部环境因素方面存在差异性.不同教育程度居民之间的差异主要体现在对森林生态环境服务价值的认知和对森林生态环境补偿的认知上.③性别、年龄、教育程度等因素对生态环境服务价值认知、预期收益等有显著影响,且不同因素的影响程度存在差异.研究显示,对森林生态环境支付意愿影响因素分析反映了环境支付意愿的普适性问题,研究结果可为生态资源和环境管理等提供参考.      

Effect of lifestyle changes and consumption patterns on environmental impact: a comparison study of Pakistan and China

Increased economic development and industrialization put strain on environment, hence causing pollution and destroying ecosystem. Generally, many different factors affect the environment. These factors include GHG emissions, deforestation, and others. These are all related to human activities on Earth. Other factors that affect environment include population, consumption patterns, and changing life styles of people due to increased income. This study involves the comparison analysis of Pakistan and China on the basis of environmental impact caused by some major driving factors. China is the second largest CO₂ emitter in the world with a population of 1.37 billion in 2016 and the second largest economy in the world. Pakistan is ranked as 40th on the basis of nominal GDP. Both the countries observed noticeable growth in economic development for over 55 years, i.e. 1960–2016. This study identifies how population, affluence, consumption, and emissions as the major factors affect environmental pollution and use ImPACT equation, or I = PACT, to calculate the environmental impact and to determine which factors affect the environment the most. The study suggests that the people of both China and Pakistan have experienced increased income for the past 50 years and this increase has led to the changes in their lifestyles, from suitable clothing and quality food to comfortable living and increased energy consumption, thus affecting environment.