最大可接受环境风险水平估算及区域差异性研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40901266
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0714.环境信息与环境预测
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本研究首先通过我国公众对多种风险源风险接受水平的调研,进行最大可接受环境风险水平(MAERL)影响因素的机理研究,构建MAERL估算的基本模型。再采用投标博弈法、二分法和支付卡问卷方式,探讨一种适用于我国国情的MAERL定量化计算方法。接着对我国东、中、西部几个典型地区进行MAERL估算及区域差异性的实证研究,构建造成MAERL区域差异性的表征模型,因变量为MAERL(由定量化评估求得),自变量分别为人群对风险特征感知因子、社会环境变量和风险源类别变量等。运用多元统计方法和SPSS统计技术,分别建立风险特征感知模型、社会环境模型和风险源模型,并确立与MAERL之间的相应权重或相关系数,从而进行区域差异性分析。最后基于理论研究基础,找出影响风险接受水平区域差异性的关键节点,进行区域环境风险管理的对策研究,为"全过程管理""优先管理"等风险管理和调控政策的制定提供理论支持和决策。

结项摘要

本研究以较为成熟的心理范式法为理论基础,从公众对风险的感知因子入手,找到影响最大可接受风险水平主要因素,初步建立以风险感知因子估算MARL的基本模型。同时对调研问卷进行合理设计,并大量发放到调研地区。其中,连云港地区单风险源调研问卷350份,在此问卷基础上加以改良,展开多风险源的问卷调研,分别为苏中地区(南京520份、扬州500份),苏北地区(宿迁淮安500份,盐城550份),苏南地区(苏州无锡500份),总计2920份,回收有效问卷2350份,回收率80.5%。通过连云港调研数据建立最大可接受风险水平的基础评估模型,并运用Spss和Lisrel等统计软件对基础模型进行验证和优化;通过对江苏省苏北、苏南、苏中等多个典型地区进行MARL评估模型的实证研究,希望从风险源特征、人群风险感知、社会环境、人群特征等多角度入手,确定造成MARL区域差异性的影响因素,以期修正在江苏不同区域条件下不同类型(可分为生态风险、技术风险和日常风险)风险源的MARL评估模型。本研究结果可见按区域划分江苏省三个区域的公众对风险的平均接受度依次顺序是:苏南 < 苏中< 苏北;另外发现不同区域公众对不同类型的风险接受水平均存在较大差异,各感知因素评估系数相差悬殊,但同时也发现存在一定程度的相似规律。再根据人口特征分析发现,不同的性别、年龄段、职业、教育程度和年收入的人群对各类风险最大可接受水平的存在显著差异,这可以帮助中国政府和政策制定者更好的了解不同人口特征的人群对不同类型的风险所关心的重点,加强政府与公众的交流和相互沟通,从而制定更为合理有效的风险管理体系,以便于更准确的制定各类型风险的最大控制标准。接着,根据风险感知模型得到的最大可接受风险水平值来分析区域社会因素(经济水平、文化教育水平、风险水平)对最大可接受风险水平的影响程度,建立社会影响标准化指标体系,据此可宏观估算江苏省十三个主要城市的风险接受水平。最后,通过最大可接受风险水平获得风险控制费用和效益关系,展开风险接受水平在风险管理中的应用研究,通过全过程管理和优先管理策略的研究获得最佳风险管理方案,对政府和主管部门的相关政策制定提供理论支持和数据支撑,指导其开展最优化的风险管理和控制。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
CO2 emission inventories for Chinese cities in highly urbanized areas compared with European cities
中国高度城市化地区城市与欧洲城市二氧化碳排放清单对比
  • DOI:
    10.1016/j.enpol.2012.04.071
  • 发表时间:
    2012-08
  • 期刊:
    Energy Policy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Wei Yu;Wei Yu;Roberto Pagani;Roberto Pagani;Lei Huang;Lei Huang
  • 通讯作者:
    Lei Huang
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  • DOI:
    10.2134/jeq2012.0178
  • 发表时间:
    2013-03-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF ENVIRONMENTAL QUALITY
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Ma, Zongwei;Chen, Kai;Huang, Lei
  • 通讯作者:
    Huang, Lei
Monte Carlo Simulation-Based Health Risk Assessment of Heavy Metal Soil Pollution: A Case Study in the Qixia Mining Area, China
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  • DOI:
    10.1080/10807039.2012.688697
  • 发表时间:
    2012-01-01
  • 期刊:
    HUMAN AND ECOLOGICAL RISK ASSESSMENT
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Qu, Changsheng;Sun, Kai;Bi, Jun
  • 通讯作者:
    Bi, Jun
洪泽湖生物多样性非使用价值评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    段百灵;黄蕾;班婕;毕军
  • 通讯作者:
    毕军
石化企业突发环境风险评价与分级方法研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾倩;黄蕾;袁增伟;张晓芳
  • 通讯作者:
    张晓芳

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  • 作者:
    黄蕾
  • 通讯作者:
    黄蕾

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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