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1.
研究建筑施工过程安全隐患的分类与分级方法,对促进建筑施工安全隐患排查管理行动,提升安全生产绩效具有重大的理论和现实意义。为此,本文基于建筑施工安全生产的本质安全性理论与事故致因原理,建立了隐患演变为事故类型的关系模型;基于系统性、科学性、层次性和预防性原则,将建筑施工安全隐患分为结构类、功能类、流程类、防护类、环境类和行为类6大类;基于风险评估方法,建立了隐患演化为事故的可能性的隐患特征系数和严重性的隐患类别评估LC方法,将施工安全隐患分为特别重大隐患、重大隐患、较大隐患和一般隐患4级,便于与生产安全事故管理的协调,彰显"隐患就是事故"的观念。研究成果在多个工程的数十项危大工程进行施工安全隐患排查评估实践,据此,文章最后给出了典型的施工安全隐患排查评估案例。 相似文献
2.
在河南油田的安全管理工作中,几年来,通过建立HSE管理体系,树立对隐患问题"四不放过"的思想,倡导按"四项原则"抓安全检查,按"四个一切"抓安全工作的理念,逐步形成了具有河南油田特色的HSE执行文化.这里就河南油田HSE执行文化的建立实施情况谈一些认识. 相似文献
3.
《中国安全生产科学技术》2008,4(3)
2008年5月1日上午,国家安全生产监督管理总局召开全国安全生产紧急视频会,传达贯彻4月30日国务院第七次常务会议精神和国务院办公厅《关于进一步加强安全生产工作的通知》,进一步分析安全生产形势,吸取“4.28”特大事故教训,扎实开展百日安全督查,不断深化隐患排查治理,有效防范遏制重特大事故,努力保持全国安全生产形势的基本稳定。国家安全生产监督管理总局党组书记、局长王君主持会议并讲话。 相似文献
4.
生态足迹影响因子的定量分析 总被引:2,自引:0,他引:2
蒋莉 《长江流域资源与环境》2005,14(2):238-243
人口的膨胀和人类工业化进程的加剧,使得人类向自然界获取越来越多的资源,同时向环境源源不断的输入废弃物,已经严重超过了自然生态系统的供给能力和环境容量,生态环境日益恶化,水土流失、草场退化、植被消亡、生物多样性锐减、全球变暖等情况已经严重到难以遏制的地步,危及到人类自身的生存。在和平与发展成为世界两大主题的今天,人们越来越关注可持续发展的问题。在现有资料的基础上,利用主成分分析方法,定量地讨论了中国各省(区市)1999年生态足迹大小与其影响因子间的关系。结果表明,生态足迹的大小是各省(区市)的大中型企业个数、全社会固定生产投资等众多因子共同作用的结果,其中总人口和GDP是生态足迹大小的主要影响因子,其因子载荷量分别达到了0.940和0.913。值得一提的是非农业人口与生态足迹的相关系数超过了农业人口,这说明由于消费模式和生活水平等的差异,非农业人口对生态足迹的影响大于农业人口对生态足迹的影响。在此基础上建立了生态足迹影响因子的多元线性回归模型,以期为生态足迹在进行区域可持续发展评价的方法上提供新的思路。 相似文献
5.
6.
7.
8.
亚热带稻田土壤碳氮磷生态化学计量学特征 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解稻田土壤中是否存在稳定的土壤有机碳(C)、氮(N)和磷(P)比值,基于亚热带区110个水稻土剖面和587个发生层的土壤调查数据库,在区域尺度上分析了典型水稻土C∶N∶P比值的生态化学计量学特征,并应用相关分析和冗余分析,研究水稻土C∶N∶P比值与土壤-环境因子(地形和母质、土壤发生层、土壤类型和土壤理化性质)的关系.结果显示,亚热带区稻田土壤C∶N、C∶P和N∶P的剖面加权平均值分别为12. 6、49和3. 9,C∶N∶P为38∶3. 2∶1.不同母质起源、不同土壤亚类和不同发生层的水稻土C∶N变异相对较小;但C∶P和N∶P的变异很大,两者均值也远低于全球(186和13. 1)和中国土壤(136和9. 3)的C∶P和N∶P的平均水平.尽管稻田土壤剖面的C∶N∶P相对不稳定,但由于稻田表土生物与环境相互作用强烈,表土C∶N相对稳定(14. 2).这反映长期水耕熟化作用下,稻田表土中C和N仍存在紧密的耦合作用.然而,在稻田土壤剖面上,C∶P和N∶P并不稳定,SOC与全P含量、全N与全P含量也无显著相关性,表明环境变化可能导致土壤C∶N∶P解耦.地形、土壤质地、氧化铁和容重是调控稻田土壤剖面C∶N∶P的关键土壤环境因子. 相似文献
9.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%. 相似文献
10.
利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象. 相似文献