忠于事实 结群而生——学习荀子智慧创新应急管理思维(三)

作为儒家文化代表人物之一,荀子的哲学研究非常注重认识的力量。在荀子的哲学著作和言谈之中,对实践和认知重要性的阐述是很多的,这也是他思考的出发点和研究的原点。比如,他说“人生而有知,知而有志”,强调“认识”是一切知识的根源;“圣人知心术之患,见蔽塞之祸”,指出认识事物要客观公正、不偏不倚、忠实事实的原则;“人能群”,强调了“结群而生”的道理。这些认识,对于应急管理工作,在思想认识和思维方法上都有着很强的借鉴作用。     

大通县环境应急监测能力现状分析及对策

在对大通县环境监测站应对突发性环境污染事件应急监测能力现状分析的基础上,提出了大通县环境应急监测的对策建议,具有一定的现实意义和针对性。     

洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法

为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。     

黄明在学习贯彻全国两会精神视频会议上强调 推进应急管理高质量发展 以优异成绩庆祝建党100周年

3月12日,应急管理部召开全系统视频会议,传达学习贯彻习近平总书记在全国两会期间的重要讲话和全国两会精神。应急管理部党委书记黄明出席会议并讲话,强调要把思想和行动迅速统一到习近平总书记重要讲话和全国两会精神上来,把党中央决策部署抓紧抓实抓落地,推进应急管理高质量发展,为完成全年经济社会发展主要目标任务提供有力安全保障,以优异成绩庆祝建党100周年。     

提高应急管理能力是新时代消防干部队伍建设的关键

应急管理是一项系统工程,一门新兴学科,同时,中国国家治理体系和治理能力现代化也包括应急管理能力的提升和强化,而应急管理部成立后的主要职责就在于防范化解重大安全风险、应对各类灾害事故,保护人民群众生命财产安全以及维护社会稳定。国家综合性消防救援队伍是应急管理的主要力量,要完成好党和人民赋予的神圣职责和历史使命,成为党和人民信得过的力量,关键就在于不断提高干部队伍的综合能力,教育训练工作要以思想、政治、实践、专业四个方面为抓手,实训和实战相结合来提高应急管理能力。     

期权理论在排污权初始分配中的应用

排污权交易是当前总量控制目标下最具潜力的环境政策,它兼有环境质量保障和成本效率优化的特点.在对国内外排污权交易和初始分配充分考察的基础上,提出了在排污权初次分配中引入期权机制的尝试,并对这种方法的理论基础作了分析和讨论.     

个体防护装备的国际标准化

国际标准化组织（ISO）是目前世界上最大、最具权威的国际标准化组织之一，它促进了世界统一标准化及其有关活动的发展，从而便于国际物资交流和服务，并扩大了在知识、科学、技术和经济领域中的合作。而我国在加入WTO以后，采用国际标准参与国际标准化活动也成为我国标准化工作的当务之急。     

我国能源资源税改革对城乡居民的收入分配效应——基于CGE模型的分析

通过构建包含7个城镇居民组和5个农村居民组的多收入阶层CGE模型,并将劳动力要素分为农业劳动力、技术工人和生产工人3类,在低税率、实际税率和高税率三种情景下模拟了煤炭、石油和天然气资源税改革单独实施和同时实施对城镇和农村居民的收入分配效应,并对税收补偿措施的效果进行分析.结果表明：单独实施煤炭资源税或天然气资源税改革对城镇居民组收入差距有正向的缩小作用,有利于收入分配公平,但对农村居民组收入差距起到负向的扩大作用,不利于收入分配公平;单独实施石油资源税改革则同时缩小了城镇和居民组的收入差距,有利于收入分配公平;同时实施三类能源资源税改革的收入分配效应与税率组合方式有关;将能源资源税收入以补贴的方式返还给农村居民可以缩小其收入差距,有利于收入分配公平.     

重大环境自然灾害下的电网应急模型设计研究

在重大环境自然灾害下构建电网应急调度模型,确保电网畅通,提出一种基于区域网格分割和功率相关性调制的重大环境自然灾害下的电网应急模型,利用多个独立的网格分布模式进行电网和电力资源调度,采用Small-World模型构建电网应急调度网络结构,结合电网传输电力资源的相关性特征构建电力数据权重分配机制,采用自适应分配方法进行电网输出的网格模块化分区,通过区域网格分割进行电网应急调度的最优化分块设计,根据功率相关性调制方法提高电网的输出增益,避免重大环境自然灾害的影响。仿真结果表明,采用该方法进行重大环境自然灾害下的电网应急调度,能提高电网的连通性,电网的输出增益较好,组网能力较强。