组织及环境因素对员工不安全行为影响的SEM研究

为分析组织及环境因素对员工不安全行为意向和不安全行为的影响,收集7个煤矿的735名一线作业人员有效调查问卷,采用因子分析方法(FAM)和结构方程模型(SEM),构建组织与环境因素对不安全行为意向及其行为的SEM。结果表明:不安全行为意向与安全装备、安全理念、危险源管理、工作压力、违章处罚、安全管理行为显著相关;不安全行为与危险源管理、工作压力、管理承诺、物态环境、违章惩罚显著相关;不安全行为与安全理念、安全装备、安全管理行为关系不显著;不安全行为意向与管理承诺、物态环境关系不显著。     

海外石油钻探项目HSE管理能力评价指标体系研究 ——基于大庆油田海外项目的案例

石油是保障国民经济安全的重要战略资源。当今,国际石油企业间的竞争已由过去单纯依靠资本和技术的竞争,转化成包含健康、安全和环境（HSE）在内的多元要素的竞争。采用问卷调查方法,基于对大庆油田海外石油钻探项目团队349份有效问卷的数据,运用探索性因子分析和验证性因子分析方法,对海外石油钻探项目HSE管理能力评价指标体系和模型进行了实证研究,研究发现:（1）对员工进行适度的健康教育培训可以显著提高项目HSE管理水平;（2）健全的物料安全管理制度对于提高项目HSE管理水平至关重要;（3）预防及应对环境污染能力直接影响项目的HSE管理水平。最后,基于上述研究结论,提出了相应的对策建议。     

基于因子分析的开采层瓦斯抽采方法选择

基于煤与瓦斯的七个基本参数,应用因子分析方法,得到了反应本煤层抽放难易程度、突出危险性及瓦斯涌出量(不考虑邻近层影响)的三个因子。依据因子得分对开采层瓦斯抽放难易程度及煤与瓦斯突出危险性进行了分类,进而对开采层瓦斯预抽方法进行判断。结果表明,采用因子分析的方法进行开采层瓦斯预抽方法的选择与现场抽放设计基本一致,并且对于传统方法无法分类的情况也给出了合理的分类判断。采用该方法可以较客观、合理的选择开采层瓦斯抽采方法。     

建筑施工企业安全氛围量表初步开发—基于天津市建筑施工企业样本的研究

安全氛围是近年来安全领域关注的重要概念,对安全氛围的测量是其定量研究的基础。首先对国内外学者的研究成果进行了梳理,在此基础上,通过访谈获取的第一手资料,采用质性研究方法得到建筑施工企业安全氛围的初始量表。最后,通过412份有效问卷的定量分析确定了建筑施工企业安全氛围最终维度及测量量表,验证了量表的信度与效度。研究结果表明:建筑施工企业安全氛围具有二阶维度结构:管理者关注、监督者态度、工友行为影响、安全意识、安全沟通与参与,其中管理者关注包括管理者态度、安全规程、安全培训、工作环境4个子维度。     

煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。     

蓝藻衰亡过程中上覆水溶解性有机物变化特征

为探究蓝藻水华衰亡过程中溶解性有机物（DOM）的迁移转化机制,本文对蓝藻衰亡过程进行室内模拟实验,基于紫外-可见光谱（UV-vis）和三维荧光光谱（EEMs）表征上覆水溶解性有机物的光谱特征,同时分析水质理化指标及溶解性有机碳（DOC）、溶解性无机碳（DIC）含量变化.结果表明,蓝藻衰亡初期阶段释放出大量有机质,溶解氧（DO）急剧降低,随着反应时间延长,DOC逐渐转变为DIC,改变了水体氧化还原环境和酸碱环境;UV-vis光谱显示蓝藻衰亡释放出大量芳香性很高、腐殖化程度高的DOM,并且DOM随反应时间被逐渐降解.通过三维荧光光谱平行因子分析（EEM-PARAFAC）,解析出3种荧光组分,分别为难降解的类腐殖质（C1）,藻类产生的类蛋白质色氨酸（C2）,以及与微生物活动有关的类腐殖质富里酸（C3）.蓝藻衰亡产生的类蛋白质大部分被微生物降解成类富里酸,异养型微生物促进了藻源性DOM的生成,同时也加快了对新生DOM的降解.蓝藻衰亡产生的DOM最终大部分转化为较难降解类腐殖质.对水质参数、UV-vis光谱和EEMs光谱参数进行相关性分析可知,ORP与DO呈显著正相关（P<0.05）,pH与DOC呈显著负相关（P<0.05）,与DOC向DIC转变趋势相吻合;C1与Fn₃₅₅有显著正相关关系（P<0.05）,C2与DOC和Fn₂₈₀都有显著正相关关系（P<0.05）,C3与FI、BIX以及β∶α呈显著正相关（P<0.05）,这些光谱参数的变化趋势与DOM组分变化一致.综上所述,通过对蓝藻水华衰亡过程中上覆水DOM的水质特征和光谱特征的探究,为分析湖泊DOM的动态迁移转化和碳循环的变化提供技术支持.     

地下洞室群现场作业风险分析与向量模型

为了厘清地下洞室群施工现场作业风险因素间的关联效应,利用AMOS软件构建施工风险影响因素结构方程模型,对已建模型进行验证性因子分析,利用计算得出的M.I值对已构建的模型进行修正。根据所得模型计算出的路径系数和方差,对地下洞室群施工风险因素关联效应进行分析。结果表明:规章制度建设及执行、围岩稳定性、进场设备优良率、工人技术等级、工人逆反心理以及消极作业分别为各风险层次中影响最大的风险因素,且各风险层次间的关联效应表现出耦合关系;现场作业风险因素可分为现场主体因素、现场客体因素和现场控制因素3大类,它们之间成向量关系,以此为基础建立向量模型,可清晰直观地展示3大因素之间的主次关系。     

长江三角洲与苏北海岸动态类型划分及侵蚀危险度研究

利用统计分析模型对长江三角洲与苏北海岸动态类型及海岸侵蚀灾害危险度进行了初步研究。首先根据形态一致性将该区域海岸划分为21个岸段,选取年平均高潮位、潮滩宽度、潮滩平均坡度、平均高潮位以上潮滩滩高、0－5m海水年平均含沙量,年淤进率,年蚀退率,年下蚀率,年积高率和潮滩年沉积量等10个变量描述海岸潮滩动力、形态和演变特片,利用因子分析和聚类分析,提取共通性变量,综合反映潮滩的自然特征,对海岸进行定量化类型划分,并根据各岸段主成分得分评价各岸段海岸侵蚀的危险度。     

云南省粮食产量影响因素的实证研究

采用实证分析的方法，以云南省为例，选取影响云南省粮食产量的8个因素（耕地面积、粮食播种面积、粮食单产、有效灌溉面积、化肥施用量、受灾面积、农业机械总动力、农村用电量），并根据这8个因素对2000-2004年的原始统计数据进行了灰色关联度分析和因子分析。经研究表明，影响云南省粮食产量的因素可以归纳为农业土地利用状况和农业现代化水平，具体体现在耕地面积、粮食播种面积、粮食单产、化肥施用量、有效灌溉面积、农业机械总动力这6个方面。根据研究结论和目前云南省粮食产量的现状，提出了解决云南省粮食安全的对策与建议。     

企业安全生产主因素辨析的模糊数学模型及应用——来自电网企业的实证研究

应用模糊数学的思想建立了企业的安全主因素辨析的模糊数学模型。运用在电网企业调研的实际数据,分析和证实了影响电网经营企业安全的主要因素,它们依次是管理、员工素质、电网结构、环境。对电网企业而言,员工素质和电网结构在短期内具有不易变的特点,管理是影响安全效果的最活跃的因素。在对“管理”要素作为二级分析时,辨析出8个安全管理方面的“要素”,其分别影响着电网安全生产。研究结果对电网安全管理实践有一定的指导意义。