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1.
浙江省某地区农田土壤重金属污染的健康风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
以浙江省某地区永久农田保护区土壤为研究对象,随机采集63个土壤混合样,测试样品中铜、镍、铬、铅、镉、锌、汞、砷的含量;采用健康风险评价法评价研究区域土壤中这8种重金属对人体健康的影响.监测结果表明,研究区域农田土壤中重金属平均值均超过土壤背景值,土壤中8种重金属平均值全部低于农用地土壤污染风险筛选值,但个别点位出现Hg、As、Cu、Cd的含量超过农用地风险筛选值.健康风险评价结果显示,对于成人和儿童土壤中重金属的潜在总非致癌风险可以忽略,土壤中重金属潜在总致癌风险介于可接受的水平范围内. 相似文献
2.
[目的/意义]本研究旨在揭示低风险疾病情境下农村居民健康信息规避的程度、策略、成因及其关联。[方法/过程]研究采用理论抽样方法和半结构化访谈法收集了江苏省45位农村居民的相关数据。研究采用开放式编码和主轴编码方法对访谈数据进行分析,同时采用社会网络分析软件对规避策略和成因之间的关系进行可视化展示。[结果/结论](1)农村居民在低风险疾病情境下存在全面型和选择型两种不同程度的健康信息规避。其中,全面型健康信息规避主要发生在信息需求阶段,具体的规避策略为完全不治疗;而选择型信息规避发生在信息获取阶段,具体的规避策略为自己治疗或者拖延治疗。(2)该情境下农村居民健康信息规避的成因主要包括感知风险、对信息源的信任、健康信息素养水平、文化水平、情绪、经济水平、小世界、时间和医疗资源的可及性。(3)农民健康信息规避的成因与规避策略存在特定的关联。文化水平和医疗资源的可及性只对完全不治疗规避策略有影响;情绪因素只对拖延治疗规避策略有影响;健康信息素养水平只对自己治疗规避策略有影响。该研究可为改善农村居民的健康状况提供指导建议。 相似文献
3.
以重庆市江津区为研究区,采集2019年生产的63份大米籽粒和64份玉米籽粒,用电感耦合等离子质谱仪(ICP–MS)和原子荧光光谱仪(AFS)测定大米和玉米籽粒中砷(As)、钡(Ba)、镉(Cd)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、钼(Mo)、镍(Ni)和锌(Zn)的质量分数,并利用环境健康风险模型评价江津区大米和玉米中重金属的健康风险。结果表明:江津区大米和玉米籽粒中As最大质量分数分别为176.0、162.8 μg/kg,低于国家食品卫生As标准(<200 μg/kg);江津区3份大米和6份玉米样品中Cd质量分数超过国家食品卫生Cd标准(大米Cd质量分数<200 μg/kg、玉米Cd质量分数<100 μg/kg);大米籽粒中As和Mo质量分数均值显著高于玉米籽粒的(P<0.05),Cd质量分数均值略高于玉米籽粒的;大米籽粒中As、Cu、Mn和Zn的单因子污染指数均小于1,属于清洁水平,3份大米籽粒样品中Cd属于轻度污染;大米和玉米籽粒重金属综合污染指数分别为1.09和1.57,属于轻度污染,江津区玉米籽粒中重金属污染程度大于大米籽粒;大米籽粒中重金属As和Cd的致癌风险分别占健康总风险的82.7%和16.8%,表明江津区大米籽粒中As含量虽低于国家食品卫生标准安全值,但其健康风险较高,其次为Cd。可见,重庆地区需重点监控农作物中As和Cd的健康风险。 相似文献
4.
5.
针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。 相似文献
6.
根据邢台市1980—2019年逐日降水数据、1:25万高程数据以及相关社会、经济等基础资料,利用GIS技术构建邢台市暴雨洪涝灾害风险综合评价模型,从致灾因子的危险等级、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力4个方面对研究区域暴雨洪涝进行定量分析,计算出全市范围暴雨洪涝灾害综合风险指数,得到邢台市暴雨洪涝风险区划图.结果表明,邢台县、沙河市、内丘县、临城县西部地区属于洪涝灾害风险最高的地区;邢台市辖区和沙河市、临城县、内丘县、柏乡县大部分地区属于次高风险地区;其余县市属于中等及以下风险水平. 相似文献
7.
准确预测不同区域杂交中稻开花期与自然极端高温发生期相遇的概率,有利于制定当地水稻生产避险高产稳产技术。以四川省推广的22个杂交中稻新品种为材料,在四川盆地东南部不同生态点开展品种生态适应性试验,研究了基于经度、纬度和海拔高度的杂交中稻开花期受自然极端高温伤害风险的预测方法。结果表明,杂交中稻齐穗后第5天日序与经度呈显著负相关,与海拔高度呈极显著正相关,与纬度相关性不显著。建立的基于经度(x1)和海拔(x3)预测水稻齐穗后第5天日序的回归模型,F值为13.25**~13.56**,决定程度高达0.8688~0.8715。该模型经多个品种连续2年在6个生态点的验证,实测值与预测值1∶1回归模型的决定系数高达0.8362~0.8641,实测值与预测值之间的均方根差(RMSE)值为0.83%~1.18%,预测值与实测值之间具有较好的一致性。将本研究建立的齐穗期与地理位置关系模型与作者等先期建立的基于地理位置(纬度:x2、海拔:x3)预测≥35℃最早发生期预测模型相结合,探明了不同地理位置杂交中稻开花期受极端高温伤害的机率。利用地理位置信息可准确预测杂交中稻开花期受极端高温伤害的风险程度,具有较好的生产适用性。 相似文献
8.
在市场经济条件下,针对企业财务风险的内部控制,应了解其相应的目标和程序,研究企业财务风险类型及成因,从而采取适当的防范与控制策略。因此,以财务风险防范为导向,为企业提供财务风险的内部控制,对企业降低财务风险、提高经济效益,具有十分重要的意义。 相似文献
9.
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。 相似文献
10.
新型冠状病毒感染肺炎疫情带来的风险给居民生活必需农产品的有序供给造成影响,由黑天鹅和灰犀牛理论引发出关于建设居民食用农产品供应风险防御机制的思考,在风险发生的不同时段通过区块链、物联网等新兴数字技术对其进行分析,充分依托数字化农业保障民生、维稳社会秩序。 相似文献