谈工程监理该不该管安全

工程监理对保证工程质量的强势作用,通过十几年来的实践已经显现出来,成为不争的事实。本文拟从四个方面对这一问题进行探讨。 首先应当肯定的是,安全监理的形式符合我国的“行政执法、企业管理、法人负责、职工守纪、     

应加强建筑临时设施的安全管理

近读史书，发现有一则西方民谣，含义深刻，值得一读。民谣的内容是一段顺口溜：丢失一个钉子，坏了一只蹄铁；坏了一只蹄铁，折了一匹战马；折了一匹战马，伤了一位骑士；伤了一位骑士，输了一场战斗；输了一场战斗，亡了一个帝国。民谣从一开头的“钉子”到末尾的“帝国”，整个过程和最后结果的根本就是一个不起眼的“小钉子”。     

公民对全球环境变化的响应——以上海、香港地区为例

工业革命以来，全球环境发生了前所未有的变化，将可能给地球系统带来灾难性后果，究其原因主要是由于人类活动造成的。人的行为深受意识的影响和制约,环境意识对于环境问题的产生和解决至关重要。本文选取上海、香港两个地区来分析公民对环境的关注度、公民的环保意识、环保行为以及公民对政府环境工作的看法和评价，研究公民对全球环境变化反应的区域差异，为政府制定相关环境保护政策提供理论依据。调查结果显示，上海、香港两地公民在很多环境闷题上具有共识。但是。在对手环境状况好转的期待值、参与环境保护活动的积极性、对人为因素主导力量的认识、环境保护与日常生活的切实关系、为环境保护的支付意愿、对于环境教育内容的认可度等方面存在着一定的差异。     

中国可持续发展综合评价研究

可持续发展作为一个动态、开放的复杂巨系统。人口、资源、经济、环境和科技构成了其关键要素。本文基于PREEST系统模型。首先提出了一套中国可持续发展综合评价指标体系：同时。借助于主成分分析法和隶属度分析法。就中国1987～2001年度的综合发展指数与协调发展指数进行了实证分析；最后。基于研究成果。对中国未来的可持续发展提出了若干政策建议。     

而今迈步从头越--本刊2003年工作要点

本刊2002年在主管、主办单位正确领导、理事单位及广大读者关心支持下,较好地贯彻了办刊宗旨和办刊方针,取得了较大的进步:顺利实现了改版,内容和形式更新,广告量和期刊发行量大幅度上升;调整了编委会,成立了期刊理事会;发展了一批通讯员,扩大了稿源和作者群;宣传了《安全生产法》、《职业病防治法》等法律法规;为适应振兴我国个体防护装备产业和形势发展的需要,提出并宣传了一些新理念、新观点;跟踪安全生产、政策法规、国内外新产品开发、产品质量监督管理、企业应对我     

基于底栖动物的松花江流域不同地形分区水质指标阈值研究

为全面了解松花江流域不同地形分区内底栖动物群落对水质指标的响应规律,识别不同分区水质指标指示物种的差异,于2016—2018年对松花江流域97个采样点的水质指标〔EC、ρ（DO）、ρ（COD_Mn）、ρ（NH₃-N）、ρ（TN）、ρ（TP）〕和大型底栖动物群落进行调查分析,采用临界指示物种分析法（threshold indicator taxa analysis,TITAN）分别探讨松花江流域山区、丘陵区和平原区水质指标的生态阈值,当污染物浓度超过负响应阈值时敏感种密度降低,当超过正响应阈值时耐受种也会受到明显影响,底栖动物群落结构会发生显著变化.将TITAN法所得的负响应阈值作为触发底栖动物群落发生变化的最低值,正响应阈值为底栖动物群落的耐受极限值.结果表明:①松花江流域水质指标在不同地形分区内的阈值不同,除ρ（DO）和ρ（COD_Mn）外,其他指标负响应阈值均表现为山区 < 丘陵区 < 平原区,ρ（DO）则表现相反,ρ（COD_Mn）在丘陵区出现最高阈值（5.46 mg/L）、山区出现最低阈值（4.01 mg/L）.除ρ（DO）以外,其他指标的正响应阈值均呈山区 < 丘陵区 < 平原区的趋势,ρ（DO）正响应阈值的变化趋势则与之相反.②松花江流域内超过50%的采样点水质指标值均超过其负响应阈值,超出正响应阈值的采样点比例在6%~40%之间,说明流域受到一定的干扰,但干扰程度不严重.③同一物种在不同地形分区内对水体理化指标的指示方向可能相反.萝卜螺属在丘陵区为ρ（NH₃-N）的正响应指示物种,在平原区则转变为负响应指示物种;短沟蜷属在丘陵区为ρ（TN）和ρ（TP）的正响应物种,在平原区则转变为负响应物种.研究显示,大型底栖动物群落结构的分布特征是影响水质指标阈值指示物种识别的主要原因,而不同分区的自然地理状况、栖境状况和水质状况则是造成大型底栖动物群落结构分布差异的主要因素.      

基于PCA-SOM的北京市平谷区地下水污染溯源

为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO₃2-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO₃-Ca型为主,其次为HCO₃-Mg型.NH₄+、SO₄2-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO₂指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH₄+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH₄+、NO₃-、NO₂三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析.      

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.