导读:本文包含了危害预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:滑坡,职业病,模型,趋势,风险,落石,病原体。
危害预测论文文献综述
张春华,唐国勇,李昆,和菊[1]（2019）在《漾濞泡核桃(Juglans sigillata)秋梢危害区分布预测》一文中研究指出了解和把握漾濞泡核桃(Juglans sigillata)发生秋梢危害与环境因子间的关系,为其引种和林分管理、新品种培育提供科学依据。利用漾濞泡核桃在云南发生秋梢危害区域位置信息及生物气象因子数据和最大熵模型(MaxEnt)对其秋梢危害区分布及面积进行预测。通过秋梢发生点间皮尔逊相关系(R)计算,选择了秋梢发生点间R>0.8的年平均温度、年平均降雨量、最干月降雨量来构建漾濞泡核桃秋梢分布区最大熵模型。模型的训练AUC值、测试AUC值分别为0.925、0.842,预测精度能达较好水平。年平均温度对模型的贡献率最高为48.5%,是影响漾濞泡核桃秋梢发生的第一因子;年平均降雨量对模型的贡献率次之为43.7%,为第二影响因子;最干月降雨量对模型的贡献率最小为7.8%,为第叁因子影响因子。而年平均温度超过16℃、年平均降雨量超过1 100 mm是漾濞泡核桃发生秋梢危害的主要气象条件,滇中高原的南缘低海拔地带是漾濞泡核桃发生秋梢危害的主要区域。(本文来源于《分子植物育种》期刊2019年15期）
叶利芹,刘俊,熊大斌,成聪,陈志银[2]（2019）在《江苏主要林业有害生物发生危害情况及趋势预测》一文中研究指出主要阐述了2018年江苏主要林业有害生物发生情况、发生特点,并对发生原因进行了分析。2018年该省主要林业有害生物发生面积15.09万hm2,属于中等偏轻、局部成灾。松材线虫病连续14 a实现发生面积与病死株数"双下降";美国白蛾疫情险情不断,但控制及时有效;杨树食叶虫害呈偏重发生,局部暴发成灾;其他病虫害危害有所加重。结合气象、林情、虫情等因素综合分析,预测2019年该省主要林业有害生物发生约16万hm2,并提出防控对策。(本文来源于《江苏林业科技》期刊2019年01期）
查富成,谢廷雷[3]（2019）在《公路落石威胁区域预测及对车辆危害研究》一文中研究指出为研究公路落石下落的动态过程及威胁区域,利用能量守恒原理,确定公路落石水平运动的最远距离,并通过偏移比来衡量公路落石横向偏移,最终预测公路落石的威胁区域。利用冲量定律,确定在车辆到达落块时,落块的运动情况来分析落块对公路车辆的威胁程度。基于此提出加强公路落石风险评估与管理,建立落石防治应急体系,减少落石危害。(本文来源于《智库时代》期刊2019年01期）
刘大伟[4]（2018）在《职业病危害暴露风险等级预测评估方法》一文中研究指出随着《职业病防治法》的修订完善,职业卫生监管职能不断调整,在新形势下,疾控机构应加强对职业病危险等级评估,积极主动开展职业病防治工作,降低职业危害,最大限度保护人们的生命健康,进一步促进我国经济水平的快速发展。基于此,笔者对职业病危害暴露风险等级的预测评估方法进行总结,为职业病防治工作的顺利开展提供指导依据。(本文来源于《临床医药文献电子杂志》期刊2018年94期）
刘超,李向欣,胡绪鑫,李祥岳[5]（2018）在《油罐区耦合事故危害范围的预测》一文中研究指出在分析油罐事故中各单一事故预测模型的基础上,结合油罐事故的特性,提出了油罐区耦合事故危害范围的预测方法。通过对事故的初始场景进行分析,判别可能耦合的单一事故类型,根据各单一事故的数学模型计算其在不同危害程度下的危害半径,比较数值间的大小得到重、中、轻度危害下危害半径最大值,借助耦合事故的危险性改变量,量化耦合事故危害后果,实例验证表明该方法的可行性及科学性。(本文来源于《安全》期刊2018年11期）
陈淑娟,薛凯,孙万峰[6]（2018）在《云南文山至麻栗坡高速公路水土流失预测及危害分析》一文中研究指出文章以文山至麻栗坡高速公路为例,通过工程建设水土流失预测,总结高速公路水土流失特点,分析水土流失的危害,为高速公路主体设计的优化、水土保持措施设计及水土流失监测方案的制定提供依据。(本文来源于《西部交通科技》期刊2018年06期）
赵国平[7]（2018）在《中国蜱类空间分布及其危害预测》一文中研究指出背景:蜱虫是一类重要医学节肢动物,是仅次于蚊子的第二大传染病媒介生物。蜱类刺叮宿主,是一类吸血寄生虫,由于蜱虫能够传播较多的人兽共患病,在全球范围对人畜健康造成很大危害。蜱虫在世界范围内广泛分布,迄今全世界记载的蜱种有3科共899种。我国记录的蜱种有9属124种。现代空间信息技术的发展能集成地理景观生态特点、传播媒介和宿主动物种群、人类经济活动等数据,在自然疫源性疾病监测和预测预警等研究方面的应用日趋广泛,利用地理信息系统、遥感、卫星定位系统等空间信息技术的特点和优势,研究自然疫源性疾病分布和自然疫源地景观结构特征,发现新的自然疫源地,预测传播危险区域和流行强度,为自然疫源性疾病研究提供了新的手段和视角。近年来,我国新发蜱媒传染病不断涌现,局部地区的暴发时有发生,对进入自然疫源地人群的健康产生较大的危害。我国生境类型多样,蜱虫种群分布复杂,蜱媒病原种类较多,而对于我国蜱虫的种群分布、病原体的分布、以及蜱媒传染病尤其是新发蜱媒传染病的疾病负担尚不清楚,缺乏新发蜱媒传染病的预测预警技术,一定程度上限制了蜱媒传染病的科学防控。开展蜱虫的种群分布及其病原体携带情况的分布研究,评估蜱媒传染病的传播风险,将有利于因地制宜、针对性防控措施的制定与实施,促进蜱媒传染病的防控。目的:明确我国各地区蜱种的分布。基于研究积累的数据,应用地理信息系统制作我国蜱虫分布图谱,明确我国各蜱属的分布特点。确定我国主要广布蜱种的种群分布及孳生地特征。基于蜱虫分布数据,结合气候生态、土地利用、海拔等影响因素数据,通过构建增强回归树模型,预测主要媒介蜱虫在我国的潜在分布区域,分析影响每种蜱虫分布的因素,进而评估受其影响的人口和面积。明确我国主要蜱传病原体的空间分布。建立我国蜱传病原体数据库,应用地理信息系统制作我国蜱传病原体的地理分布图谱。基于蜱传病原体的检出数据、媒介蜱的分布概率和能否传播蜱媒传染病的特点,针对不同病原体类别分别构建主要蜱传疾病的风险评估模型,评估每类病原体可能波及范围和对人群的威胁程度。方法:中国蜱类的空间分布特征研究:检索从1950年至2017年5月公开出版的关于蜱虫的专着和文献,汇总检索结果中关于蜱虫地理分布的数据和研究人员通过现场调查积累的蜱虫分布资料,对数据进行标准化,包括蜱虫名称、调查地域行政区划编码的标准化,建立我国蜱虫分布数据库,使用ArcGIS软件制作每个蜱属综合分布图和各蜱种的空间分布图,并对其地理分布特征进行描述。中国广布蜱种孳生地域及影响人群的预测研究:在R语言环境下,基于病例对照研究的设计,构建我国20种广布蜱种的增强回归树(Boosted regression trees,BRT)预测模型。模型使用了在县区级记录的所有20种蜱虫分布数据、海拔数据、分辨率为1km*1km的土地利用数据和基于全国1981-2010年30年的累年月气象数据计算得到的19个全国气候生态环境指标。对每个蜱种的分布分别构建模型,筛选影响蜱虫分布的主要因素,基于预测模型绘制20种广布蜱种的潜在分布图谱。统计纳入模型分析的所有变量的中位数,并对其进行标准化,结合各因素在模型中的相对贡献度大小,使用STATA10.0软件的加权平均聚类(Weighted-average linkage method)的方法对20种主要媒介蜱虫进行聚类分析。汇总蜱虫携带病原体数据,对蜱种和病原体的名称进行标准化处理,使用ArcGIS软件按照七类分别制作我国蜱虫携带病原体图谱。构建人感染斑点热群立克次体(Spotted fever group rickettsiae)、无形体科(Anaplasmataceae)、巴贝西虫(Babesia spp)风险评估模型。模型在全国县区级尺度构建,纳入分析的指标包括了蜱虫多样性、蜱虫潜在分布概率、距病原学阳性点距离指数和农村人口比例。将风险指数划分为无风险、低风险、中风险和高风险四个等级。结果:收集整理我国蜱虫分布数据共计7024条有效数据。记录蜱种分布最多的地区是云南西双版纳傣族自治州,其次是甘肃陇南市、新疆塔城地区、云南临沧市、新疆博尔塔拉蒙古自治州、福建南平市、新疆昌吉回族自治州、湖北恩施土家族苗族自治州,以上地市记录的蜱种均多达20种以上。硬蜱属共计26种,分布于30个省(自治区、直辖市),其中24种蜱在县区级有分布记录,共涉及全国432个县区。硬蜱属在我国各动物区划均有分布记录,但华中区和青藏区的硬蜱种类最多,分别是15种和14种。硬蜱属分布最广的是全沟硬蜱,分布于126个县区,主要分布于黑龙江、吉林和新疆等省份。血蜱属共计42种,种类最多,分布广。分布于32个省(自治区、直辖市),其中41种蜱分布于562个县。血蜱属在华中区的种类最丰富,达31种,其次是华南区有26种。血蜱属分布最广的是长角血蜱,共计299个县区有长角血蜱的分布记录,主要分布于华北区和华中区。花蜱属共计10种,分布分散,但都只见于东洋界,主要分布于云南和海南省,其中5种蜱分布于37个县。扇头蜱属种类虽少但分布广泛,共计8种,分布于29个省(自治区、直辖市)406个县。扇头蜱属分布最广的是血红扇头蜱,分布于我国210个县区,分布较分散。革蜱属共计15种,分布于26个省(自治区、直辖市),其中14种蜱分布于571个县。革蜱属在蒙新区的种类最多,共计11种。璃眼蜱属共计7种,分布于24个省(自治区、直辖市)301个县,主要分布在蒙新区。璃眼蜱属分布最广的是盾糙璃眼蜱,分布于全国230个县区,主要分布在陕西、甘肃、宁夏和新疆等省份。异扇蜱属的种类最少,共计3种,仅分布于新疆、西藏和青海的部分地区,分布涉及5个县区。钝缘蜱属共计4种,分布见于7个省(自治区),主要分布在新疆,分布涉及36个县区。锐缘蜱属共计9种,分布见于7个省(自治区),其中7种蜱分布于90个县区。锐缘蜱属分布最广的是波斯锐缘蜱,分布于68个县区,分布较分散。在县区尺度上建立我国20种主要媒介蜱虫分布的BRT预测模型,基于该模型绘制上述20种主要媒介蜱虫空间分布预测图,明确其主要的孳生地生境特征。聚类分析将20种广布蜱种分为七类,第一类包括草原革蜱(D.nuttalli)、森林革蜱(D.silvarum)、边缘革蜱(D.marginatus)、日本血蜱(Hae.japonica)、波斯锐缘蜱(Ar.persicus)。这类蜱虫的空间分布特点是均主要分布在北方。分布区的海拔相对较高,灌丛草地或针叶林的覆盖率越大越有利于这类蜱的孳生。预测分布的面积比实际记录的面积增加了20%–360%,受影响的人口增加了35%–165%。第二类包括亚洲璃眼蜱(Hy.asiaticum)、达吉斯坦革蜱(D.daghestanicus)、草原硬蜱(I.crenulatus)。这类蜱虫主要分布于新疆及毗邻地区。受影响面积大但受影响人口较少。最潮湿或最热季度的累计降水量对蜱的分布影响最大,降雨量越大的地方越不适合该类蜱虫的生存。预测分布的面积比实际记录的面积增加了44%–199%,受影响的人口增加了23%–119%。第叁类包括全沟硬蜱(I.persulcatus)、嗜群血蜱(Hae.concinna)。这两种蜱主要分布在东北的黑龙江和辽宁,新疆北部地区分布也较为集中。分布区的温度变化大是主要的影响因素,针阔混交林的覆盖率越大越适合这两种蜱的生存。预测分布的面积比实际记录的面积增加了114%–142%,受影响的人口增加了143%–235%。第四类包括长角血蜱(Hae.longicornis)、盾糙璃眼蜱(Hy.scupense)、血红扇头蜱(R.sanguineus)。这类蜱主要受影响的土地利用类型是灌丛草地的覆盖率。预测分布的面积比实际记录的面积增加了28%–167%,受影响的人口增加了104%–353%。第五类只有卵形硬蜱(I.ovatus)。卵形硬蜱分布较为分散,潜在分布于我国321个县区,但主要分布在西藏南部和云南、四川的部分地区,这些地方特点是海拔较高,气温的季节性变化(Temperature seasonality)相对较小,灌丛(Shrubland)的覆盖率少而以针阔混交林的覆盖率为主。预测分布的面积比实际记录的面积增加了323%,受影响的人口增加了427%。第六类包括微小扇头蜱(R.microplus)、镰形扇头蜱(R.haemaphysaloides)、拉格兰血蜱(Hae.lagrangei)、豪猪血蜱(Hae.hystricis)。这四种蜱主要分布在华中和西南地区,但在这两个区域内分布较为分散。分布主要受温度的季节性变化影响大,南方温度季节性变化相对较小的地方适合蜱虫的孳生。预测分布的面积比实际记录的面积增加了101%–400%,受影响的人口增加了110%–522%。第七类包括粒形硬蜱(I.granulatus)、中华硬蜱(I.sinensis)。这两种蜱主要分布于南部沿海地区,温度和降雨是主要的影响因素,该类蜱适宜在南方温度高且温差小的地区,尤其中华硬蜱的分布受冬季降雨的影响较大,降雨量多的地区适宜中华硬蜱的孳生。预测分布的面积比实际记录的面积增加了233%–378%,受影响的人口增加了286%–433%。收集整理我国蜱虫携带病原体的数据共计1190条有效数据。明确了已知44种蜱和62种蜱传病原体的二维矩阵关系。携带病原体最多的是长角血蜱(32种),其次是全沟硬蜱(20种)和森林革蜱(20种)。在我国从至少29种蜱中检测到13种斑点热群群立克次体,风险评估分析提示全国有217(7.6%)个县区属高风险区,主要集中在新疆、青海、甘肃南部、河北北部、黑龙江、辽宁等地,高风险区面积约170.8万平方公里,人口约5426万。检测到14种无形体科病原体的蜱种达22种。风险评估分析提示全国有372(13%)个县区属高风险区,主要集中在新疆、甘肃南部、陕西、山西北部、黑龙江、辽宁、福建北部和海南省,高风险区面积约201.8万平方公里,人口约1.1亿。16种巴贝西虫在至少17种蜱中被检测到,记录报道最多的是血红扇头蜱和全沟硬蜱。风险评估分析提示全国有303(10.6%)个县区属高风险区,主要集中在新疆北部、甘肃南部、陕西南部、黑龙江东部和福建北部地区。高风险区面积约97.8万平方公里,人口约1亿。黑龙江省处于高风险区的县区明显多于周边区域,新疆北部、甘肃的南部和陕西大部分地区风险等级也较高。携带泰勒虫的蜱种至少有16种。六种伯氏疏螺旋体在28种蜱中检测到。蜱传回归热的病原体波斯疏螺旋体和拉氏疏螺旋体分别在乳突钝缘蜱和特突钝缘蜱中检测到。携带森林脑炎病毒的蜱种有全沟硬蜱、森林革蜱、卵形硬蜱、嗜群血蜱和亚洲璃眼蜱。携带发热伴血小板减少综合征病毒的蜱种有长角血蜱、微小扇头蜱、嗜群血蜱和血红扇头蜱。携带克里米亚刚果出血热的蜱种是亚洲璃眼蜱。携带土拉弗朗西斯菌的蜱虫包括全沟硬蜱、长角血蜱、森林革蜱、西藏革蜱和亚洲璃眼蜱五种,而携带贝纳柯克斯体的蜱种多达14种。结论:本研究充分应用地理信息系统首次综合展示了我国已知记录的9个属,124种蜱的空间地理分布。重点通过增强回归树模型的方法,预测了我国20种主要媒介蜱虫的潜在分布区域,并制作了预测图。使用聚类方法将20种广布蜱种划分为七类,找出影响不同蜱种分布的土地利用类型、气象、海拔等因素的关系,统计分析可能受20种蜱虫危害的面积和相应的人口数。研究最大的亮点是在进行预测建模过程中使用病例对照的研究设计,使得预测结果更加可靠。综合描述了全国记录的蜱虫携带病原体的种类,明确了蜱和病原体的矩阵关系,并制作了空间分布图谱。对近年来不断发生的斑点热群立克次体、无形体科、巴贝西虫等蜱媒传染病,结合已发现蜱携带病原体的分布,进行了风险评估。(本文来源于《军事科学院》期刊2018-05-29）
陈传颖,陈宁[8]（2018）在《山崩地裂那一瞬 415人成功脱险》一文中研究指出4月8日，四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县龙溪乡阿尔村阿尔寨发生滑坡，滑坡方量约10万立方米。四川省煤田地质局成都兴蜀勘察基础工程公司作为汶川县龙溪乡阿尔寨滑坡的勘查设计单位，由于其防灾机制运转高效、对现场变形趋势科学把握、上报信息及时、提前避让果断，受威(本文来源于《中煤地质报》期刊2018-04-16）
阙冰玲,黎丽春,温薇,王烁[9]（2017）在《危害分析与关键控制点体系在海洋石油作业平台职业病危害预测中的应用》一文中研究指出目的应用危害分析与关键控制点(HACCP)体系对某海洋石油作业平台建设项目(简称"建设项目")进行职业病危害因素预测和作业场所关键控制点分析。方法以某新建海洋石油作业平台为研究对象。选择某省已投产运行的海洋石油作业平台为类比企业。根据HACCP体系和职业卫生现场调查结局,结合类比法、职业病危害因素检测法、经验法和文献分析法,对建设项目可能存在的职业病危害因素进行识别,并对作业场所关键控制因素进行预测,确定工作场所的关键控制点。结果类比企业存在的职业病危害因素包括噪声、高温、化学毒物、工频电磁场和微波辐射等。工作场所噪声强度范围71.8~101.9 d B(A),个体噪声超标率为33.3%;高温作业工种超标率为50.00%;化学毒物检测浓度低于职业接触限值。运用HACCP体系,将噪声、化学毒物、高温列为新建项目的关键控制因素,确定关键控制点。结论 HACCP体系可用于海洋石油作业平台建设项目职业病危害预测及关键控制点确定,对建设项目的职业病防护设施设计提供一定的科学依据。(本文来源于《中国卫生工程学》期刊2017年06期）
李培先[10]（2017）在《新疆草地突颊侧琵甲危害空间分析和潜在地理分布预测》一文中研究指出新疆天然草地面积为5.72588×105 km2,可利用草地面积为4.80068×105km2,作为我国畜牧业基地之一,同时也是遭受草地病虫鼠危害严重的地区之一。2013年新疆草地虫害面积为2.3073×104 km2,严重为害面积达1.0100×104km2,危害种类为蝗虫、突颊侧琵甲(1)、草地螟等。突颊侧琵甲是新疆草地危害性很大的地下害虫。为有效监测、预警和防控新疆突颊侧琵甲的发生和危害,本研究首先基于田间尺度,于2016年4月13-15日、4月28-29日、5月19-20日和6月2-3日四次前往突颊侧琵甲典型危害区玛纳斯-呼图壁县草场进行野外采样调查,获取了其不同发生期(前期、盛期、后期)虫口密度数据、样方土壤因子数据(土壤温湿度、土壤电导率)、GPS数据等,基于专家咨询法建立了突颊侧琵甲虫口密度和危害程度判定标准,结合“3S”(RS,GIS,GNSS)技术,在县域尺度上对危害区叁期Landsat8影像使用最大似然监督分类(MLC)进行遥感解译,解译精度可用于面积估算。得出2016年玛纳斯县-呼图壁县草场突颊侧琵甲危害变化总体呈现中度危害(10头/m2<x≤20头/m2)向轻度危害(0头/m2<x≤10头/m2)变化趋势。2013年—2016年典型危害区突颊侧琵甲危害最高等级从重度危害降为中度危害,各危害等级面积及其比重都在减小。同时采用不同空间插值方法(反距离权重法,IDW;径向基函数法,RBF;局部多项式法,LPI;核平滑法,KS)对野外实测虫口密度插值分析,运用交叉验证方法比较得出核平滑插值法(KS)精度总体最高。将空间分析方法生成虫害密度等值线与遥感解译结果进行相互验证,得出二者在虫害等级和分布结果上基本一致,提出MLC-KS方法,能细致反映虫害分布和虫害等级情况。从全疆尺度上,基于物种分布数据、当前气候条件下(1950-2000年)19个生物气候数据和1-12月降水数据、未来(BCC_CSM1.1模式)生物气候数据和典型危害区土壤因子数据、气象数据等,采用Max Ent模型对突颊侧琵甲新疆潜在地理分布进行预测和主要影响因子的分析与验证。结果表明:当前气候条件与未来气候情景下预测结果的AUC值(受试者工作特征曲线下面积)都大于或等于0.990,预测结果可靠。得出当前气候条件下(1950-2000年)新疆突颊侧琵甲的潜在地理分布在新疆天山一带,主要位于天山北坡和伊犁河谷。高度适生区与中度适生区具体分布在伊犁河谷新源县、尼勒克县、昭苏县、巩留县、特克斯县和察布查尔县,天山北坡昌吉州玛纳斯县、呼图壁县和昌吉市草原,塔城地区的沙湾县,博州精河县、博乐市的中部地区以及乌鲁木齐市达坂城区。采用BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center_Climate System Model version 1.1)气候模式,在2021-2040年(2030s)、2041-2060年(2050s)和2061-2080年(2070s)的叁种气候情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下,发现新疆突颊侧琵甲潜在地理分布格局保持不变。空间分布变化上,塔城地区托里县、额敏县、和布克赛尔县的适生区范围有所减小,博州博乐市、精河县适生区范围有所减小。适生区面积变化上,除在RCP8.5情景2070s(2061-2080年)外,其他情况下新疆突颊侧琵甲适生区都有所减少。突颊侧琵甲适生区的变化与气候变暖存在关系。突颊侧琵甲适生区的形成与多种环境因子有关,Max Ent模型中刀切法得出降水量是影响其潜在地理分布的主要因素,特别是5、6、11、12月降水量对其潜在分布影响最大。全疆多个危害区多年历史降水数据验证了分布概率响应曲线的准确性,可初步为新疆草地突颊侧琵甲虫害的针对性监测和预测提供参考;土壤湿度在15%~30%范围时,30cm处土壤湿度与虫口密度呈极显着弱正相关,10cm处土壤电导率与虫口密度也有显着关系,其它深度土壤因子与虫口密度未发现显着关系,验证了模型预测结果的准确性。研究表明:降水量和降水强度作为影响草地土壤温湿度、土壤含氧量的主要和直接自然因素,对突颊侧琵甲成虫和幼虫生存和发生程度起到重要作用。(本文来源于《新疆大学》期刊2017-05-31）
危害预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
主要阐述了2018年江苏主要林业有害生物发生情况、发生特点,并对发生原因进行了分析。2018年该省主要林业有害生物发生面积15.09万hm2,属于中等偏轻、局部成灾。松材线虫病连续14 a实现发生面积与病死株数"双下降";美国白蛾疫情险情不断,但控制及时有效;杨树食叶虫害呈偏重发生,局部暴发成灾;其他病虫害危害有所加重。结合气象、林情、虫情等因素综合分析,预测2019年该省主要林业有害生物发生约16万hm2,并提出防控对策。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
危害预测论文参考文献
[1].张春华,唐国勇,李昆,和菊.漾濞泡核桃(Juglanssigillata)秋梢危害区分布预测[J].分子植物育种.2019
[2].叶利芹,刘俊,熊大斌,成聪,陈志银.江苏主要林业有害生物发生危害情况及趋势预测[J].江苏林业科技.2019
[3].查富成,谢廷雷.公路落石威胁区域预测及对车辆危害研究[J].智库时代.2019
[4].刘大伟.职业病危害暴露风险等级预测评估方法[J].临床医药文献电子杂志.2018
[5].刘超,李向欣,胡绪鑫,李祥岳.油罐区耦合事故危害范围的预测[J].安全.2018
[6].陈淑娟,薛凯,孙万峰.云南文山至麻栗坡高速公路水土流失预测及危害分析[J].西部交通科技.2018
[7].赵国平.中国蜱类空间分布及其危害预测[D].军事科学院.2018
[8].陈传颖,陈宁.山崩地裂那一瞬415人成功脱险[N].中煤地质报.2018
[9].阙冰玲,黎丽春,温薇,王烁.危害分析与关键控制点体系在海洋石油作业平台职业病危害预测中的应用[J].中国卫生工程学.2017
[10].李培先.新疆草地突颊侧琵甲危害空间分析和潜在地理分布预测[D].新疆大学.2017
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