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121.
风暴潮天气是一种灾害性的自然现象。一般情况下,大于500 km的东到东北大风持续12个小时,且风速大于或等于6级,将在秦皇岛沿海形成风暴潮天气。通过分析引发风暴潮天气的动力条件,风暴潮与台风、温带气旋等天气系统相关联系,再根据天文、潮汐变化、台风、温带气旋24 h诊断预报,判断台风、温带气旋移动径,从而达到准确预报风暴潮天气之目的。分析表明:成灾风暴潮多发生在朔日和望日及其后的5天。 相似文献
122.
用人单位如果没有提供职业病诊断鉴定所需材料,职业病诊断鉴定机构应当参考监管信息,如果劳动者对用人单位所提供的材料存在异议的,职业病诊断鉴定机构应依法提请监管部门调查,而无权自行直接作出判断。基本案情杨斯同(化名)是一名土建监理工程师,工作中需要长时间在施工工地打桩设备旁监测(俗称"旁站")。2016年1月入职广州某大型地产公司,随即被派往海南某地产项目工地,由于该项目使用柴油冲压驱动的打桩机,工作现场存在较大噪声。 相似文献
123.
124.
应用支持向量决策方法,解决飞行器重着陆事件诊断中受力分析复杂、样本量小的问题。探索飞行器接地阶段重着陆事件的形成机制,分别建立翼根载荷与起落架载荷的受力模型,研究飞机主体载荷与重着陆事件的非线性关系。研究重着陆决策所需样本集的小样本特性,提出支撑向量驱动的智能决策规则方法,进行重着陆事件诊断模型的建模研究。最后,建立重着陆事件决策系统。实例表明:该决策方法对于实例样本的诊断精度达到95.7%,对于提高着陆阶段的安全具有实际意义。 相似文献
125.
案例:朱某某,女,32岁,淮安市金湖县某化工有限公司一名包板配胶工。该职工从2004年1月进入公司从事包板配胶工种,每天工作10小时左右。2005年4月开始,朱某某身体常常出现腹痛、腹涨、便秘等症状,经当地医院医生提议,朱某某于2005年12月到淮安市疾病预防控制中心住院诊治。2006年2月,朱某某经淮安市疾病预防控制中心诊断为职业性慢性中度铅中毒。2006年4月,朱某某携带职业病诊断证书及其他相关资料到金湖县劳动和社会保障局申请工伤认定。2006年5月,金湖县劳动和社会保障局依法作出朱某某受伤属因工受伤的行政决定。几天后,该公司向当地人民政府提出行政复议,申称金湖县劳动和社会保障局仅仅根据朱某某提供的职业病诊断证明书,在未到公司作任何调查了解的情况下直接作出工伤认定决定书.认定朱某某受伤属因工受伤.剥夺了企业对职业病诊断证明书提出异议及重新鉴定的权利,属于无效认定。提请当地政府撤销金湖县劳动和社会保障局已作出的工伤认定决定书。经金湖县人民政府裁定,认为朱某某因工受伤,事实清楚,程序合法,维持金湖县劳动和社会保障局认定对朱某某受伤属因工受伤的行政决定。 相似文献
126.
沿海地区台风灾害系统脆弱性过程诊断与评估——以福建省为例 总被引:2,自引:0,他引:2
基于自然灾害系统理论,分析了导致和影响台风灾害系统脆弱性过程的主要因素,并提出了脆弱性的诊断思路。通过分析,建立了台风灾害发生过程和灾害发生以后的脆弱性评估指标体系和评估模型,构建了台风灾害系统脆弱性综合指数模型,并以福建县域为单元,对福建省台风灾害系统脆弱性过程进行评价。研究表明,福建省台风灾害系统脆弱性呈上升趋势,空间上高值区集中分布在沿海地区,有从东部沿海向西部扩展的趋势。反映台风强度和福建人口、经济地区差异显著,建议应该制定区域综合减灾模式,逐步降低脆弱性,提高防御台风灾害能力。 相似文献
127.
低压触电事故,在各用电部门时有发生,一旦发生触电事故,患者往往迅即进入"假死"状态(心跳、呼吸停止),若抢救不及时,就会导致死亡.所以系统地分析影响触电危险程序的因素,熟练掌握正确的现场急救方法是非常重要的,尤其是对触电者的现场急救,一是要争分夺秒;二是救治方法要得当;三是医生诊断为死亡之前,救治必须坚持不间断地进行. 相似文献
128.
为了诊断企业安全生产标准化体系成长性态,将安全生产标准化内化为企业的安全管理方法,基于过程管理的基本理论,按照行为特性与工作流程,从策划行为域、实施行为域、可信度行为域3个层次界定安全生产标准化的体系结构;其次,从成熟度级别、共同特性和通用活动3个构成要素划分成长性态层次结构;然后,将安全生产标准化的体系结构和成长性态层次标识为企业安全生产标准化水平的二维结构,提出基于模糊区间的安全生产标准化体系成长性态诊断方法.结果表明,调查企业的安全生产标准化体系成长性态诊断结果位于规范级,但存在不平衡问题,在评估与确立安全目标、安全培训、细化安全目标要求、交底与配备资源和可信度论据等方面诊断值较低,需要加以改进. 相似文献
129.
130.
高分辨率PM2.5空间分布数据对动态监测和控制PM2.5污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM2.5浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM2.5浓度的重要因素,其相关系数分别为0.65、0.58、0.55、0.54和0.35.②iLME+Geoi-RF模型精度相较其他模型有较大提升,模型拟合Rl2、RMSR 和 MAE 分别为0.98、3.25 μg·m-3和 1.98 μg·m-3,交叉验证 R2、RMSR 和 MAE 分别为0.89、7.95 μg·m-3和4.81μg·m-3.该模型可获取更高精度的四川省PM2.5时空分布特征,为区域空气质量评估、人体暴露风险评价和环境污染治理提供更加合理地科学参考.③2016年四川省PM2.5浓度存在显著的季节性差异,各季节PM2.5浓度大小关系为:冬季>秋季>春季>夏季.2016年四川省月均PM2.5浓度总体上呈先降后升的"V"型趋势,最小值在6月,最大值在12月,8月和11月有微小起伏.在空间分布上四川省PM2.5浓度总体上呈东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.④虽然不同模型估算出的PM2.5浓度整体分布基本一致,但iLME+Geoi-RF模型能更准确有效地估算本研究区污染的空间分布. 相似文献