企业粉尘职业危害监督量化分级管理指标体系的筛选

目的是建立粉尘职业卫生监督量化分级管理指标体系,为企业的粉尘职业危害防治提供依据。对象与方法是以59名国内职业卫生领域专家为研究对象。通过编制的调查表,让专家依据各指标的重要程度打分。国内职业卫生领域符合条件的专家以电子邮件方式发送调查问卷70份,收回调查表59份。利用变异系数法,计算每一指标的平均分、变异系数和满分比,评价信度和效度,最终筛选确定粉尘企业职业危害监督量化分级管理的指标体系。结果如下,59名专家积极系数84.3%,8项一级指标和69项二级指标的平均值均超过2.5,变异系数均在50%以下,满分比均介于0-1之间,8项一级指标的克朗巴赫值均大于0.6,相关系数介于0.249-0.705之间。除预防措施和粉尘危害项目存在的问题外,其余均具有统计学意义。结论为企业粉尘职业危害监督量化分级管理指标体系经筛选包括8项一级指标和69项二级指标。     

关于GB18218-2009标准中易燃气体临界量分析

分析了我国重大危险源辨识标准的修订工作及评价方法的研究状况。新标准明确监管对象为危险化学品,并通过设立危险化学品类别及其临界量的方式拓展了监管范围。我国采用的重大危险源评价方法着重关注危险物质的种类和数量,以物质的固有危险性作为评判依据,更符合我国危险化学品现状。利用蒸气云爆炸及沸腾液体扩展蒸气爆炸两类事故模型对GB18218-2009中临界量的易燃气体可能的致害范围进行模拟分析。研究认为,危险化学品重大危险源的辨识是在物质固有危险性的基础上,综合考虑了事故发生频率、次要危险性、化学反应活性及对环境影响等诸多因素。     

糠醛厂生产过程安全评价

对企业生产过程中的危险有害因素进行安全评价,是当前企业预防事故发生的有效手段。安全评价技术在国内外已有较长的发展历史,但关于糠醛生产过程的安全评价方法及研究还比较匮乏。在糠醛生产过程中存在着火灾、爆炸、中毒、噪声等危险因素,极易造成大量的人员伤亡和财产损失。根据某糠醛厂的实际情况,结合安全评价的基本程序,采用重大危险源辨识及事故树分析评价法,对危险有害因素进行辨识和评价。结果显示,糠醛厂存在着锅炉超压爆炸的危险,利用事故树分析法可以及时的找出预防途径,有针对性地提出安全改进的合理建议,从而进一步改善糠醛厂生产过程中的环境。评价的结果对糠醛生产企业进行安全决策、减少事故隐患,具有积极的指导意义。     

基于GA优化算法的平遥县大气环境质量评价研究

本文以平遥县城及周边区域环境空气质量监测结果为依据,采用具有全局优化的遗传算法（GA）对平遥县及周边区域大气环境质量污染现状进行评价。用大气污染危害指数的普适公式和参数优化后的污染危害指数公式确定污染危害指数的取值范围与评价级别之间的对应关系,由此得出较符合平遥县及周边区域实际的评价结果,同时针对具体情况对此结果进行简单的分析。     

中部六省区制造业地理集中度分析

中部六省区在我国经济社会发展格局中占据重要地位.采用Eillison和Glaser设计的公式计算了中部六省区制造业17个行业从2007-2010年间的地理集中指数.通过对地理集中指数的分析发现,中部六省区制造业存在“小范围小幅度集中,大范围大幅度扩散”现象,且集中主要存在于化学纤维制造业、化学原料及化学制品制造业和专用设备制造业这些技术和资本密集型行业.从制造业17个行业扩散大于集中的现象可见,中部六省区目前还处于聚集效应的下降阶段.     

河北省县域可持续发展评价指标体系的建立与应用研究

以可持续发展相关理论为基础,利用系统工程的理论和方法建立了河北省县域可持续发展指标体系及其评价标准,并在全省范围应用,对全省136个县(市)可持续发展能力做出了评价。结合评价结果,阐述了河北省县域可持续发展能力的特征,提出了河北省县域可持续发展的方向和思路。     

老鹰岩滑坡基本特征及危害性分析

通过分析老鹰岩滑坡的地质环境特征和形态特征,揭示其形成机制和产生的危害,最后根据该区地质灾害特点,提出了灾后恢复重建的相关建议。     

“十一五”期间辽河铁岭段及支流水质变化趋势

用Daniel的Spearman秩相关系数法对辽河铁岭段及支流在"十一五"期间水质进行趋势检验,确定各监测断面超标污染物及综合污染指数上升或下降趋势的显著性,结合铁岭市"十一五"期间的污染治理措施,分析各项污染物产生变化的原因,提出了今后的工作方向,为进一步加强环境管理提供了依据。     

铅在搬迁企业原址场地土壤中的空间分布及生态风险

对重庆市某实施搬迁的烧结厂原址场地土壤中的铅进行了测定.采用富集系数法,研究了该企业原址场地土壤中铅的空间分布;采用Hakanson潜在生态危害指数法,评价了土壤铅的生态风险.研究表明,土壤总铅含量在23.4-8.90×10<'3>mg·kg<'-1>之间,其最大含量严重超过国家相应标准(HJ350-2007).土壤铅...     

Using simulation to explore the functional relationships of terrestrial carnivore population indices

Population indices based on visits to detection stations commonly are used to monitor wildlife populations. Inferences about populations are based on 1 of 2 measures: (1) change in the proportion of stations visited at least once or (2) change in the cumulative number of visits by unique individuals. The functional relationships between index responses and population density is poorly understood and can lead to misinterpretation of index data when an incorrect functional relationship (e.g. linear) is assumed. We created a flexible simulation environment to study the response of detection-based population indices under a wide variety of conditions meant to reflect species life history and study design. Proportional indices exhibited non-linear saturating responses to changes in population density while cumulative indices responded linearly. Shapes of responses were functions of home range sizes, individual detection probabilities, and spatial arrangement of animals and sampling stations. Non-linear relationships of proportional indices lead to under-estimation of mean population density when data are aggregated from multiple detection stations deployed in a heterogeneous landscape. Cumulative indices have significant statistical advantages over proportional indices including smaller sample sizes required to detect density change, linearity, consistent index responses across a wide range of densities, and ability to aggregate data to meet minimum sample size requirements. Our simulation provides a flexible tool for the interpretation of station-based population indices.