风险评估及应对

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风险评估及应对范文第1篇

泾源县位于宁夏南部山区六盘山东麓，气候湿润，水草资源丰富，是天然牧区之一，有着悠久的养牛传统。一直以来，养牛业以粗放散养为主要方式，牛群结构、品种单一化，畜牧业收入占农业总收入的10%左右。近年来，随着县域经济结构的大幅度调整，养殖业在农业中所占比例日益增大，而肉牛养殖在草畜产业中占主导地位，优质泾河清真牛肉成了主打品牌。

自从泾源县被自治区确定为肉牛生产基地以来，县政府大力推进肉牛养殖业扩量、提质、增效进程后，生产模式和规模也逐年更新扩大，逐步向小、中、大型养殖公司、园区迈进。肉牛扩量初具成效，据2012年末统计，全县肉牛饲养量达到23万头，存栏9万头，年增长10%。而基层乡镇兽医站技术人员不足30人，老龄化程度日趋严重；村级防疫员文化程度普遍低，工资报酬低，流动性太大。除了要负责23万头牛的防疫任务外，还要负担11万只羊、16万只鸡的防疫工作，加之在防疫注射疫苗后副反应较大，有些养殖场和散养户畜主不愿配合，给现有的防疫人员增加了更大工作量和压力。通过春秋季集中免疫后县兽医实验室免疫抗体监测，养殖场、园区存栏牛口蹄疫免疫抗体低于70%的较多，保护率也未能达标，存在很大疫情隐患。

以千头良种肉牛育肥公司、百头肉牛饲养园区为模式更新了传统单一粗放散养模式的草畜产业县，发展速度之快前所未有，但抵御口蹄疫疫情风险的能力则是产业可持续发展的关键，而动物防疫自然成为产业链上重中之重。这些本文由收集整理公司、园区可持续发展的有力保障体系规范运行，将成为解决的首要问题。对泾源县大、中、小3种类型共20个肉牛养殖场进行实地调查，通过对14项考核指标打分测评，依照积分进行了疫情风险评估，呈现红色预警信号的场10个，呈现黄色预警信号的场6个，借此引起政府部门的高度重视，业务部门亦将尽早采取行之有效的措施，降低甚至消除养殖场疫情风险，真正达到扩量提质增效的目的，使这一产业快速和健康发展。现将评估分析报告总结如下。

1 肉牛规模养殖现状

1.1 养殖规模化发展，防疫程序欠到位

政府部门努力加大扩量、提质、增效工作力度，新的规模养殖场仍在促建。但是，养殖场的申报审核及评估程序不严格，致使大部分养殖场布局不合理，其中有4家千头肉牛养殖公司建厂于距交通公路主干线不足10 m的地方；百头肉牛养殖园区有13家建在距村庄不到300 m的地方；目前还有几家园区的防疫合格证尚未发放；园区内无消毒设备和无害化处理设施，或形如虚设，无消毒及无害化处理记录，致使粪便堆积如山，卫生条件极差。

1.2 养殖场各项制度还不完善

19家养殖场管理人员毫无养殖技术和经验，文化层次较低，对已建立起来的制度不执行。闲杂人员随意出入饲养棚；消毒池、紫外线灯未曾启用；无生产台账或记录不全；个别场主对新补栏的牛未经隔离观察、也没有进行口蹄疫疫苗免疫就进行混饲。没有无害化处理设施和条件，甚至没有粪便发酵池，致使粪便堆积如山，卫生条件差。

1.3 兽医与治疗药品不足，免疫跟踪监测效果较差

2 风险评估

2.1 积分规则

（1）制度建立6分。防疫制度、消毒制度、疫情报告制度、无害化处理制度、报检制度，每少1项减0.3分，每有1项执行不到位减0.5分。

（2）程序化免疫25分。牛o型、亚i型口蹄疫、a型口蹄疫，每少免1项减8分，免疫过期1项减3分。

（3）免疫记录免疫记录4分。详实、规范、真实4分。

（4）消毒10分。消毒设施有2分，无1分；消毒记录有2分，无1分；是否定期消毒，是3分，否2分，消毒记录符合要求，是3分，否1分。

（5）抗体监测10分。抗体水平是否合格，是10分，否5分，每低于标准3个百分点减1分。抗体检出率低于30%不得分。没有监测但免疫确实记录完整可靠得满分；没有监测但免疫确实记录完整可靠性存异酌情减分。

（6）检疫报检6分。调入调出动物是否报检，是6分，否3分。

（7）周围情况5分。周围1 000 m无同类动物养殖得5分；500 m无同类动物养殖得4分；500 m有同类动物养殖但免疫及时确实得5分；500 m内有同类动物养殖，免疫及时确实得3分；500 m内有同类动物养殖，没有免疫得0分。

（8）畜禽隔离3分。调入动物隔离3分，发病动物隔离2分，对传染性强的发病动物扑杀3分。

（9）生物安全措施6分。生产区生活区分离2分，进料通道与出粪通道分离1分，有病畜隔离区3分。

（10）无害化处理6分。死亡动物是否及时进行无害化处理，是6分，否3分。

（11）疫情报告3分。是3分，否1分。

（12）疫苗储存管理6分。是否按规定储存，是6分，否0分。无储存设备的是否在乡镇兽医站领疫苗并及时使用，是6分，否0分。

（13）卫生及饲养管理8分。卫生为好4分，一般2分，差1分。

（14）生产记录2分。记录完整规范，是2分，否1分。

2.2 风险预警标志

积分90分以上为绿色，风险较小；70～90分为黄色，有风险；70分以下为红色，风险较大。通过各养殖场分值表（表1）可以看出，20个养殖场出现绿色预警信号的有4个，黄色预警信号的有6个，红色预警信号的有10个，各占总数的20%、30%、50%，存在很大疫情风险。作为千头、百头肉牛生产基地，疫情风险意味着经济效益将会蒙受巨大损失，产业链被切断。养殖场肉牛饲养周期较短，应在口蹄疫基础免疫1个月后再强化免疫1次，使群体免疫抗体水平达到70%以上，才能有效保障安全生产。

风险评估及应对范文第2篇

关键词： 荔枝； 极端气候； 产量； 风险评估

中图分类号：S667．1 文献标识码：A 文章编号：1009－9980?穴2011?雪06－1093－06

Risk assessment of extreme climate on the yield of litchi in Fujian Province

CHEN Jia-jin， LI Li-chun， WANG Jia-yi，LIN Jing，YANG Kai， XU Zong-huan， MA Zhi-guo*

（Fujian Institute of Meteorological Science， Fuzhou，Fujian 350001 China）

Abstract: Taken the potential hazard of the meteorological events， vulnerability of the hazard-affected body and disaster coping capability as assessment indicators， extreme climate risk on the yield of Litchi in Fujian was assessed by risk assessment model constructed by various indicators， based on meteorological data， Litchi plant area and yield， and other socio-economic data in Litchi growing region in Fujian over years. The indicator weight of the assessment model was integrative determined by AHP method， expert grading method and entropy-weight coefficient method. The results showed that: risk of extreme climate in most growing regions south of Changle on the Litchi yield were lighter; risk in Pinghe， Nanjing and Huaan of Zhangzhou， Yongchun， Anxi of Quanzhou， inland of Putian and Xianyou， montain areas of Minqing， Minhou， Luoyuan and Fuzhou， Fuding， Fu'an， Ningde were above severe; risk in high latitude areas were severity; risk in the other regions was moderate.

Key words: Litchi； Extreme climate； Yield； Risk assessment

福建是中国荔枝的第三大产区，种植历史悠久，品种资源丰富，福建省漳州市还被国家林业局正式命名的“中国荔枝之乡”。福建荔枝主要分布在沿海地区，在荔枝生长发育过程中，常遭受极端气候的影响，冻害、暖冬、连阴雨、干旱、台风等农业气象灾害均会对荔枝产量构成不同程度的影响；在荔枝生产中存在不合理种植以及低产的风险问题。因此，我们拟对影响荔枝生长发育和产量的致灾因子危险性、荔枝脆弱性以及种植区的防灾减灾能力作出分析，综合评估极端气候对福建荔枝产量影响的风险大小和范围，以期为荔枝优化布局和防灾减灾提供依据。

1 资料和方法

1.1 资料

气象资料选用福建省荔枝种植区各县1971―2008年气温、降水、风速的日观测数据；荔枝种植面积、产量及其他社会经济资料选用1992―2008年统计数据，数据来源于历年《福建农村经济统计年鉴》。

1.2 方法

采用“多指标综合评估法” 评估极端气候对福建荔枝产量影响的风险。

1.2.1 构建指标体系 根据前人对荔枝的研究成果，结合走访福建省热带作物科学研究所的林智明、谢金凤、郑銮坚，漳州市农业局的郭建辉、纪旺盛，漳州市天宝国有林场的黄开成，厦门同安区农业局的林美媛，福建省气象科学研究所的李文，漳州市气象局的杨志强、林俩法，漳州市热带作物气象试验站的曾瑞涛，厦门同安区气象局的张翊，漳州平和县气象局的林连城等荔枝方面的高级专家及生产调查，从致灾因子危险性、承险体脆弱性以及应灾能力3个方面构建极端气候对荔枝产量影响的风险评估指标体系。

（1）致灾因子危险性指标。通过对影响荔枝产量的致灾因子危险性分析[1-9]，确定出影响荔枝产量的致灾因子危险性评估指标，即以越冬期极端最低气温、开花至成熟期日最大平均风速、花芽分化期日极端最低气温、秋梢抽生期连旱时间、开花期连阴雨时间5个致灾因子在不同强度下的历年平均发生频率分别作为越冬期冻害、开花至成熟期风害、花芽分化期暖害、秋梢抽生期旱害和开花期湿害的危险性评估指标，以考虑不同强度灾害对荔枝产量影响的风险大小。

（2）荔枝脆弱性指标。荔枝承险体的脆弱性从荔枝在面对极端气候造成危险时所表现出的物理暴露性、应对灾害打击固有的敏感性来考量[10]。对于荔枝这个承险体而言，各县荔枝种植面积占全省总种植面积可以反映荔枝的物理暴露性，种植面积越大，其所承受的灾害风险越大；而欠年的减产情况可一定程度综合反映荔枝自身的敏感性，采用荔枝单产量的欠年平均减产率、欠年减产率变异系数和减产率（≤-10%）发生概率3个指标来综合反映极端气候对荔枝产量影响的综合敏感性。

（3）种植区防灾减灾能力指标。对于荔枝来说，防止或减轻极端气候对荔枝产量的影响，在基础防灾减灾能力方面，主要还是对防御气象灾害的资金投入；而在工程抗灾方面，主要是为了防风害而建立的防护林工程，防干旱而建立的水利灌溉工程。因此，结合考虑数据的来源，选用防护林面积占耕地面积比、有效灌溉面积占耕地面积比、农民人均纯收入3个指标作为荔枝种植区防灾减灾能力评估指标。

1.2.2 确定指标权重 综合应用层次分析法、专家打分法和熵权系数法来确定风险评估指标权重。以县为最小评估单元，采用层次分析法（AHP法）和专家打分法确定风险评估指标的主观权重，通过16位果树专家对荔枝风险评估指标体系中各项指标的重要性进行两两比较打分，构建出各指标的判断矩阵，应用“和积法”求出各指标所对应的权值向量，并进行判断矩阵的一致性检验，得出各评估指标的主观权重ωi[11]。

再利用熵权系数法确定风险评估指标的客观权重αi，即按照风险评估指标体系逐级构建荔枝风险评估的特征矩阵，然后对各指标值进行归一化处理，计算第i个评价指标下第j个待评价对象评价指标特征值，即每个指标出现的概率Pij，最后得出各个评价指标的熵和熵权[12]。

最后为了全面反映评价指标的重要性，考虑决策者的经验判断能力，将决策者对各指标给出的主观权重ωi与客观权重αi相结合，由公式（1）确定出各指标的综合权重σi。

风险指标权重计算结果见表1~4。

1.2.3 风险评估指数的计算 在确定各风险指标的权重后，根据公式（2）逐级计算各个评价对象的风险评估指数λj。

1.2.4 构建评估模型 将计算得出的致灾因子危险性、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风险的构成因子权重进行加权，得出各风险指数评估模型（表5）。表5中，Ifi、Iwi、Ihi、Idi、Iri分别代表冻害、风害、暖害、干旱和连阴雨致灾因子的风险评估指数；Ipr、Irr、Ivi、Icp分别代表荔枝种植面积占全省总种植面积比、欠年平均减产率、欠年减产率变异系数和减产率（≤-10%）发生概率的评估指数，Isr、Iir、Ife 分别代表防护林面积占耕地面积比、有效灌溉面积占耕地面积比、农民人均纯收入的评估指数，Ih、Iv、Ic、I分别代表致灾因子危险性、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风险的评估指数。

1.2.5 划分风险等级 采用自然断点法这一种不等值分级方法来分级，即通过荔枝种植范围内所有风险评估指标的风险指数值与平均值之差的原则来寻找特征点，结合对实地风险大小调查的情况，按各风险指标归一化指数划分风险等级。

1.2.6 制作风险区划图 在GIS技术的支持下，将多指标的致险程度用栅格化图层来表示致险程度指标的地域分布，并按风险评估模型将各个图层叠加，从而得到综合灾害风险区划图。

2 结果与分析

2.1 致灾因子危险性指标分级

根据5个致灾因子不同强度对荔枝产量影响的程度，将越冬期极端最低气温、开花至成熟期日最大平均风速、秋梢抽生期连旱时间3个致灾因子危险性指标分为轻度、中度、重度和严重四级；而由于福建荔枝生产发育过程中未存在严重暖害和严重湿害情况，只将花芽分化期日极端最低气温、开花期连阴雨天数2个指标分为轻度、中度、重度三级，具体分级标准见表6。

2.2 评估单元综合风险指数分析

根据表7荔枝种植区评估单元的各风险指标归一化评估指数分析，致灾因子危险性归一化指数介于0.03~1，其中指数大于0.5的有福鼎、东山、福安和闽清，指数介于0.1～0.5的县市有霞浦、连江、罗源、永春、南靖和华安，其余县市指数在0.1以下。荔枝脆弱性归一化指数介于0.19～1，其中指数小于0.3的有福安、福清、闽侯、南安、安溪、永春和漳州市辖区，指数大于0.75的有漳浦、诏安和平和，其余种植区指数在0.3～0.75。种植区防灾减灾能力归一化指数介于0.16～1，其中指数小于0.35的有福安、罗源和晋江；指数大于0.65的有福州大部分县市（除罗源、连江和闽清外），泉州市的南安、永春，漳州市的龙海、漳浦、长泰和华安，宁德市的霞浦县；其余种植区指数介于0.35～0.65。

从荔枝种植区评估单元各指标综合风险归一化指数分布来看，指数介于0.01～1，其中指数大于0.5的有福安、福鼎、闽清和东山，指数介于0.1～0.5的县市有霞浦、连江、罗源、永春、南靖和华安，其余县市在0.1以下，以漳州市辖区为最小。

2.3 风险等级划分标准

根据各评估单元计算得出的风险指标评估指数，应用自然断点法与实地风险调查综合分析，得出各风险指标的具体等级划分标准。限于篇幅，表8仅列出各致灾因子、致灾危险性、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风险的等级划分标准，除花芽分化期暖害、开花期湿害、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力4个指标未设严重（或特高）级别外，其余风险指标均设4级标准。

2.4 综合风险评估

从荔枝种植区综合风险区划图上可以看出（图版），长乐以南沿海县市大部分种植区（除东山县外）极端气候对荔枝产量影响的风险较轻。重度风险以上的区域主要分布在漳州市的平和、南靖、华安，泉州市的永春、安溪，莆田和仙游的内陆地区，福州市的闽清、闽侯、罗源及市辖区的山区，宁德市的福鼎、福安、宁德辖区及福安的山区，其中海拔高的山区有严重风险。其余种植区属中度风险。

从风险构成来看，长乐以南沿海县市大部分种植区（除东山县外）的致灾因子危险性较低，同时防灾减灾能力也较强，虽然脆弱性也比较大，但由于影响权重较小，故使这个种植区的风险总体偏轻；而东山岛因为存在严重风害致使致灾危险性高，导致风险严重，内陆海拔较高的山区主要是因为存在重度以上冻害危险性，同时防灾减灾能力也较弱，会出现重度以上风险；其余种植区致灾因子危险性、承险体脆弱性和防灾减灾能力属中等，其综合风险属中度。

3 讨 论

风险评估结果是否符合实际情况，其关键技术是风险指标体系的构建以及指标权重的确定。在风险指标体系构建中，本文选择12个风险3级评估指标，能较为充分表达致灾因子危险性、荔枝脆弱性和种植区防灾减灾能力的情况，当然还有一些好的评估指标，如在反映种植区防灾减灾能力中，很重要的一点就是考虑防冻害能力，但由于缺乏防冻时消耗的农资、材料、财力、人力等数据来源，无法入选到指标体系当中。

在采用“多指标综合评估法”进行风险评估时，指标权重的确定方法很多，本文综合运用层次分析法、专家打分法和熵权系数法确定指标权重，通过主、客观权重的融合，能较好地反映各个评价指标的重要性，当然还可以通过各种不同的主、客观权重计算方法的组合，评估出风险大小，以评估结果是否符合实际情况来选择最佳的权重计算方法。

基于本研究构建的指标体系以及采用的多指标综合评估法，评估极端气候对福建省荔枝产量影响的风险大小与分布区域结果，结合实地考察应用，基本符合实际情况，可为福建各地进行荔枝规划布局和防灾减灾提供参考。（本文图版见插6）

参考文献 References:

[1] OU Liang-xi. Production technology for pollution-free Litchi[M]. Beijing: China Agricultural Press，2002: 29-30.

欧良喜. 荔枝无公害生产技术[M]. 北京: 中国农业出版社，2002: 29-30.

[2] CHEN Shang-mo， HUANG Shou-bo， WEN Fu-guang. Meteorology of Fruit[M]. Beijing: Meteorology Press， 1988: 430-439.

陈尚谟，黄寿波，温福光.果树气象学[M]. 北京:气象出版社，1988: 430-439.

[3] ZHI Shi-qun， ZHOU Shi-huai， ZHANG Yu. Analysis and divisions of meteorological conditions in litchi production in Guangdong[J]. Chinese Journal of Agrometeorology， 2002， 23（1）: 21-24.

植石群，周世怀，张羽. 广东省荔枝生产的气象条件分析和区划[J]. 中国农业气象，2002 ，23（1）: 21-24.

[4] GAO Su-hua， LIN Ri-nuan， HUANG Zeng-ming. The effects of winter temperature and freezing damage on the litchi yield in Guangdong[J]. Journal of Applied Meteorological Science， 2003， 14（4）: 496-498.

高素华，林日暖，黄增明. 广东冬季气温、冻害对荔枝产量的影响[J]. 应用气象学报， 2003， 14（4）: 496-498.

[5] LI Yan-lan，SU Zhi，TU Fang-xu. The Effects of climatic factors on yields of lichee and longan in Guangxi[J]. Journal of Guangxi Academy of Sciences， 2002， 18（3）: 136-140.

李艳兰，苏志，涂方旭. 若干气候因素对广西荔枝龙眼产量的影响[J]. 广西科学院学报， 2002， 18（3）: 136-140.

[6] GAO Su-hua，HUANG Zeng-ming. Thermal index in lichee bud differentiation period and its impact on yield[J]. Meteorology， 2004， 30（3）: 17-21.

高素华，黄增明. 荔枝花芽分化期的冷暖气候指标及对产量的影响[J]. 气象， 2004， 30（3）: 17-21.

[7] CAI Wen-hua， ZHANG Hui， XU Zong-huan，CHEN Hui，LIN Liang-fa，TAN Zong-kun. Primary research on index of litchi freeze injury[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2008， 24（9）: 353 -356.

蔡文华，张辉，徐宗焕，陈惠，林俩法，谭宗琨.荔枝树冻害指标初探[J].中国农学通报， 2008， 24（9）: 353-356.

[8] PANG Ting-yi. Frostbite low temperature index and selection of planting environment escaping cold for fruiters such as litchi[J]. Journal of Guanxi meteorology， 2000， 21（1）: 12-14.

庞庭颐.荔枝等果树的霜冻低温指标与避寒种植环境的选择[J].广西气象， 2000， 21（1）: 12-14.

[9] DU Peng， LI Shi-kui， WEN Fu-guang，ZHOU Shi-huai. Agrometedrologicai hazard risk analysis of four main fruit trees in Zhujiang delta of South China[J]. Quarterly Journal of Applied Meteorology， 1995， 6（Suppl.）: 26-32.

杜鹏，李世奎，温福光，周世怀.珠江三角洲主要热带果树农业气象灾害风险分析[J]. 应用气象学报，1995，6（增刊）: 26-32.

[10] GE Quan-sheng， ZOU Ming， ZHENG Jing-yun. Integrated assessment of natural disaster risks in China[M]. Beijing: Science Press， 2008: 102-232.

葛全胜，邹铭，郑景云. 中国自然灾害风险综合评估初步研究[M].北京: 科学出版社， 2008: 102-232.

[11] XU Jian-hua. Mathematical methods in contemporary geography[M]. Beijing: Higher Education Press， 2004: 224-250.

徐建华. 现代地理学中的数学方法[M]. 北京:高等教育出版社，2004: 224-250.

风险评估及应对范文第3篇

【关键词】 安卓系统； 心脏康复风险评估； 应用前景

【Abstract】 Objective： To provided the basis for further development and application of the evaluation software，based on the development of Android system， the application effect of cardiac rehabilitation risk assessment software was evaluated.Method：The Android-based cardiac rehabilitation risk assessment software consisting a cardiac rehabilitation risk model， which was built upon multiple parameters such as past medical history， family medical history， habits，basic physical monitoring index，cardiovascular behavior rating scale，and medication history were used for the study.A self-adjustable item pool was established based on such model.The cardiac risks then was assessed by utilizing computer’s adaptive principle. From January to June 2015，a survey was distributed to 300 patients from departments of cardiology in several general hospitals and community clinics in Guangzhou，their satisfaction of using assessment software，knowledge of cardiac rehabilitation and the need for evaluation of Android systems software were observed.Result：The patients had higher satisfactions of using Android-based cardiac rehabilitation risk assessment app in regards to its assessing time and accuracy.Meanwhile，the survey indicated that the majority of the patients had inadequate knowledge about cardiovascular diseases and were in great need of personalized management on cardiac rehabilitation.Conclusion：Patients have higher satisfactions toward using Android-based cardiac rehabilitation risk assessment software. Such application has broader applicable prospect and practical value of intervening risk factors of cardiovascular diseases，and realizing personalized management on cardiac rehabilitation.

【Key words】 Android system； Cardiac rehabilitation risk assessment； Application prospect

First-author’s address：Guangzhou Dongsheng Hospital，Guangzhou 510120，China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2016.19.037

心脏康复是一个多赢的健康体系，对患者而言，可改善生活质量、延长寿命；对医院而言可控制医疗成本，提高医疗服务质量及社会满意度；对国家而言可节约医疗资源。而心脏康复是一个缓慢的、系统的、长期的康复过程，仅在大、中型医院康复科进行康复治疗显然是远远不够的，而且长期住院康复的方法在我国现行的医疗体制下并不可行。因此，大力建设和发展社区心脏康复体系，对满足多层次心血管疾病人群的需要，具有重要意义[1]。现在针对心脏康复，已经有多种运行、心理、对症等措施，但是由于患者通常在院外，无法进行医疗的精确评估和治疗，因此对于各种康复手段的效果研究等工作，我国仍处于一个定性和粗略的阶段，正在不断探索适合我国国情的心脏康复及防预模式[2]。近年来文献[3-6]显示，美国、澳大利亚、荷兰等国家将信息化技术应用于MI患者的心脏康复程序，并应用相关软件收集患者的心血管危险因素及健康信息，通过互联网方式实时反馈给医护人员。通过对心脏康复成果的宣传，引起整个社会的重视，增强公众对于疾病预防及自我管理的意识，使预防、医疗、康复和保健更加完善地融为一体，造福广大的心脏病患者。所以本研究基于安卓系统开发心脏康复风险评估软件，通过问卷得到心脏康复风险评估软件的应用效果评价，同时调查患者对心脏康复知识的认知需求情况，为进一步推进评估软件的开发使用提供依据，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 2015年1-6月对广州市多家综合医院心内科和社区门诊有需要心脏康复患者300例进行调查，年龄45～65岁，平均（52±6.8）岁；男163例，女137例；文化程度均初中以上。由于心脏康复的概念较广，因此笔者重点调查心血管疾病的低危人群（无需ECG检测）。具体来说是符合如下指标的人群：（1）单纯冠状动脉再通后；（2）>7.5 METs（缺血发作3周后）；（3）无心肌缺血；（4）无左心功能不全；（5）无严重心律失常。

1.2 调查工具 参照中国心血管患者生活质量评定问卷，在咨询专家和文献分析的基础上自制患者对心脏康复知识的认知和应用安卓软件对心脏康复风险评估的满意度调查表。

1.3 方法

1.3.1 建立心血管疾病风险模型 采用既往史、家族史、生活习惯、基本生理检测指标、心血管医学行为量表与临床评分和用药史的方式结合进行。既往史/家族史包括如下内容：高血压、高脂血症、糖尿病、肥胖、缺少活动、精神紧张等；生活习惯包括如下因素：吸烟、饮酒、地域、饮食习惯等；基本生理测试指标包括：心率、心电图、体检结果等；行为量表和临床评分等包括：心血管疾病临床量表、Borg分级表、运动三原则量表（时长、频率、强度）。风险模型高度自定义，方便根据研究情况随时进行调整，心血管风险模型基于笔者改良的层次分析法（AHP）进行各种危险因素的全自动科学建模。

1.3.2 计算机自适应测评 每次风险评估除了填写相应的内容之外，通过计算机自适应测评的方式来进行。系统会根据患者所填写的资料，自动从内置的2000多个题库中抽取题目（都没有统一标准答案）。根据患者回答的情况，计算机测评自适应的原理，自动精简题库。最终回答题目一般不超过200个，不超过20 min。自适应题库将采用效度、信度和敏感度三个维度进行建设，采用SQLite数据库进行存储。在此基础上使用Android SDK的成熟开发方案创造应用程序，可用于支持安卓系统的移动终端如安卓智能手机、PDA等。

1.3.3 对上述自制安卓评估软件宣传实施环节 充分利用当前广州市比较成熟的社区网格化管理的公共卫生服务和医联体政策下的公共卫生服务团队（全科医师、全科护士、健康管理师、心里咨询员、康复护士、社区志愿者），心脏康复模型在安卓系统的应用可通过社区网格化服务的各个环节、社区门诊、综合性医院心脏专科门诊寻求到更大限度需要心脏康复的患者，认识到心脏康复模型在安卓系统的应用的好处―使得患者康复与便捷双赢。

1.3.4 调查问卷 调查患者使用上述手机安卓系统对心脏康复评估软件的满意度以及对心脏康复知识的认知情况问卷，收集结果并评分。前者按“非常满意”5分，“满意”4分，“一般”3分，“不满意”2分，“非常不满意”1分进行评分，分数越高表明满意度越高；后者以“是”或“否”作答。

2 结果

300份调查问卷收回有效问卷290份，回收率和有效率均为96.7%。结果显示，患者利用手机安卓系统对心脏康复动态评估软件各方面满意度评分分别为：操作方便（4.16±0.42）分、评估时间短（3.91±0.51）分、评估准确度高（4.21±0.53）分、操作程序好用（4.30±0.33）分、

健康宣教内容全面（4.51±0.66）分、信息反馈医护人员及时（4.31±0.54）分、掌握心脏康复知识提高（3.61±0.23）分，但对无线网络信号满意度低为（2.51±0.83）分。同时调查显示128例（44.13%）认识到心血管疾病的危险因素并预防其发生，87例（30.00%）了解出院后的心脏康复方式，63例（21.72%）认为心脏康复运动对身体有明显的益处，表明患者对心血管疾病和康复相关知识认知不足；276例（95.17%）愿意参与心脏康复，264例（91.03%）愿意参加心脏康复的知识讲座，270例（93.10%）希望得到更多关于心脏康复的专业指导，278例（95.86%）希望通过安卓系统软件评估对心脏康复个性化管理，表明患者非常需要心脏康复知识及希望通过安卓平台对心脏康复过程的动态评估和分析；110例（37.93%）了解什么饮食习惯对心脏疾病有好处，282例（97.24%）能主动戒烟或不抽烟，237例（81.72%）能坚持长期有规律的服药，275例（94.82%）能严格遵守医嘱。

3 讨论

心脏康复是一个综合的治疗过程，旨在帮助心脏病患者从入院到出院得到更好的康复，帮助患者了解与自己疾病相关的知识，个体化的饮食及生活方式改变的指导，心理调节，早发现早治疗等[7]。相关研究显示合理的心脏康复可使心血管疾病患者总死亡率降低20%，可减少患者再住院率，有效地改善患者的生活质量，使他们回归到社会家庭和工作岗位[8-9]。等[10]设计了社区医疗服务系统，基于互联网技术和现在医学信息技术，用户可在家中进行多项生理参数的检测，并通过网络将数据传输至社区医院进行后续诊断。这为本研究提供了重要依据，基于安卓系统对心脏康复风险评估软件应用调查的结果，提示患者利用手机安卓系统对心脏康复动态评估软件满意度高，95.86%患者希望通过安卓系统软件评估对心脏康复个性化管理，应用前景广泛。

3.1 推动心脏康复管理 面对日益增长的亟待进行心脏康复的广大患者，由于缺乏根据我国实际国情建立的心血管疾病风险模型，无法准确用于各种心脏康复手段（例如锻炼、心理等）的效果评估、动态分析和科学研究。为建立改善心血管疾病的慢性管理方式，探讨应用适宜技术支持，基于安卓的医疗信息系统在医疗领域已得到了广泛应用，能够为医疗信息系统的发展提供保证[11-12]。本研究利用手机平台这一普及率极高的工具，将慢性病管理随时在患者身边，以方便心脏康复管理。

3.2 推动医疗模式改革，向心脏康复模式转变 各大医院目前实施临床路径的医疗模式，以治疗疾病为中心的模式已经转为心理-生理-社会的预防康复模式，将改善预后作为关键的措施，传统模式并未形成慢性病管理方法。因此将心脏风险模式纳入到慢性病院外管理中，将营养、运动、心理、教育等内容延伸到家庭慢性病管理中，使心脏康复真正地融入患者的全程医疗[13]。康复过程中，医护人员可以通过信息管理指导帮助社区与家庭患者院外康复而保证心脏康复的延续性和系统性，本研究利用手机安卓平台能更细化管理院外心脏康复[14-16]。

3.3 突出以患者为主导的慢性病管理 慢性病患者自我防预意识不强，为持续改进和科学用药，倡导自身健康责任，调动心脏康复患者的慢性病管理主动性，保证医疗科技持续发展[9]。本研究显示多数患者对心血管疾病相关知识认知不足，通过心脏康复的风险模型建立，利用手机安卓系统软件对心脏康复风险评估，将心脏康复转归到自我责任，可引导患者在医生的指导下基于安卓平台的网络进行心脏康复自我管理。

3.4 创新心脏康复管理模式 创新心脏康复平台，利用手机互联网建立一个没有围墙的心脏康复管理联盟，指导患者对慢性病的管理，提高管理效率。可实时地将患者血压、血糖、血脂等检测结果反馈给医生，再通过网络达到对患者康复过程动态评估和调整患者心脏康复中的最佳靶心率与最佳运动时间等。根据运动时患者的生理指标、主观症状和自感疲劳程度，判断运动强度是否适宜等，本文研究安卓系统对心脏康复风险评估软件的开发，可有效提高连贯性。

3.5 社会效益 心脏康复可以提高冠心病患者的运动能力，促进其社会心理的健康，提高生活质量，降低冠心病患者的再入院率，从而降低住院费用等[17-18]。我国目前传统医疗模式仅注重心脏疾病治疗，缺乏对出院后的防治及管理[19]。本研究使用安卓系统心脏康复风险评估软件可对院外心血管病危险因素进行康复干预，以提高院外康复质量。

综上所述，基于安卓系统对心脏康复风险评估软件的开发和使用，患者使用需求和满意度高，通过使用手机安卓评估软件可对心血管病危险因素进行康复干预，并能实现心脏康复个性化的管理，创新心脏康复管理模式，具有及其广泛的应用前景和实用价值。

参考文献

[1]王磊，刘跃飞.建立我国城市社区心脏康复体系的构想[J].岭南心血管病杂志，2013，19（2）：127-128.

[2] Hillsdon K M，Kersten P，Kirk H J.A qualitative study exploring patients' experiences of standard care or cardiac rehabilitation post minor stroke and transient ischaemic attack[J].Clin Rehabil，2013，27（9）：845-853.

[3] Snoek J A，Cramer M J，Backx F J，Cardiao rehabilitationg：how much pain for the optimai gain[J].Neth Heart J，2013，21（3）：135-137.

[4] Pfaeffli L，Maddison R，Jiang Y，et al.Measuning pysical activity in a cardiac rehabilitation population using a smartphonebased questionaire[J].J Med Internet Res，2013，15（3）：61.

[5] Lee Y H，Hur S H，Sohn J，et al.Impact of home based exercise. training with wireless monitoring on patients with acute coronary syndrome undergoing percutaneous coronary intervention[J].Korean Med Sci，2013，28（4）：564-568.

[6] Piotrowicz E，Piotrowicz R，Backx F J.Cardiac telerehabilitation：current sitiuation and future challenges[J].Eur J PRER Cardiol，2013，20（Suppl2）：12-16.

[7]曹小翠.广东省25家医院I期心脏康复开展状况调查分析[J].护理学报，2012，19（3B）：28-30.

[8] Lawler P R，Filion K B，Eisenberg M J，et al.Efficacy of exercise-based cardiac rehabilitation post-myocardial infarction： asystematic review and meta-analysis of randomized trials[J].Am Hean J，2011，162（4）：571-584.

[9] Lewin R，Doherty P.Cardiac rehabilitation and mortality reduction after myocardial infarction：the emperor’s new clothes[J].Hert，2013，99（13）：909-911.

[10]吴昭，刘雷红.基于健康物联网的社区卫生服务系统设计[J].中国医药导报，2012，22（9）：166-168.

[11] Jolly K，Taylor R，Lip G Y，et al.The Birmingham Rehabilitation Uptake Maximisation Study （BRUM）.Home-based compared with hospital-based cardiac rehabilitation in a multi-ethnic population：cost-effectiveness and patient adherence[J].Health Technology Assess，2007，11（35）：116-118.

[12]祁晓煜，郑卫娟.基于安卓的医疗信息系统[J].数字技术与应用，2015，33（6）：105.

[13] van Het Reve E，Silveira P， Daniel F，et al.Tablet-based strength-balance training to motivate and improve adherence to exercise in independently living older people： part 2 of a phase II preclinical exploratory trial[J].Med Internet Res，2014，16（6）：e159.

[14]胡大一，马长生.心脏病学实践[M].北京：人民卫生出版社，2008：105.

[15]康晓凤，李峥.冠心病康复护理的研究进展[J].中华护理杂志，2004，39（6）：444.

[16]杨永祥，胡大一.心血管热点荟萃[M].北京：人民卫生出版社，2009：10.

[17]张宝慧.心脏康复研究的最新进展[J].中国临床康复，2003，7（1）：4-5.

风险评估及应对范文第4篇

关键词：隧道；风险评估；专项设计；AHP

中图分类号：X820.4文献标识码： A 文章编号：

1引言

隧道工程具有施工技术复杂、施工项目多、不可预见风险因素多和所处介质复杂多变等特点，是一项高风险建设工程[1]。目前国内外对隧道风险评估的研究日益深入，许多权威机构如国际隧道协会、中国土木工程学会已颁布了一系列相关规范规定，许多专家学者如Einstein H. H.[2]、黄宏伟[3]、仇[4]等已在该领域有所建树。

本文以新作坊隧道为工程依托，建立了适用于浅埋偏压不等跨双连拱隧道风险评价指标体系，提出综合利用层次分析法（AHP）[5]、专家调查法对其进行风险评估，并根据评估结果提出了有针对性的专项设计。以期为同类工程的风险评估及专项设计提供借鉴。

2工程概况

新作坊隧道位于重庆市合川区铜溪镇境内，总长为466m，起始于DK888+177，终止于DK888+643。隧址区为丘陵地带，最大埋深约89m，植被较发育，附近交通条件较差。隧址区基岩多，全隧穿越侏罗中统上沙溪庙组（J2s）紫红色泥岩夹砂岩，进口附近分布有坡残积（Q4dl+el）粉质粘土，出口附近少量人工填土（Q4ml）和坡残积（Q4dl+el）粉质粘土。隧道通过地段主要由泥岩夹砂岩组成，泥岩为相对隔水层，砂岩孔隙水水量有限，地下水不发育，预计隧道涌水量不大，地下水无侵蚀性。

该隧道DK888+177~DK888+600段为三线并行段落，DK888+600~DK888+626段为暗挖不等跨双连拱段，DK888+626~DK888+643段为明挖不等跨双连拱段（如图1所示）。该隧道穿越地层岩性为砂岩加泥岩，分化较严重，岩体较破碎，埋深较浅，地形偏压。DK888+600至DK888+643段采用不等跨连拱结构隧道通过，部分暗挖部分明挖，由于隧道开挖跨度、高度较大，致使施工阶段洞顶坍塌风险极大，有必要进行风险评估及专项设计。

图1 隧道出口平面图

3工程风险评估

针对新作坊隧道工程情况，首先结合事故统计、现场调研以及专家咨询等方法建立适用于浅埋偏压不等跨双连拱隧道风险评估的指标体系，利用层次分析法计算出各层指标权重，从而最终评价出风险发生的概率。

3.1 建立风险评价指标体系

在对隧道力学行为、风险因素以及本隧情况仔细研究之后，建立了适用于浅埋偏压不等跨双连拱隧道风险评估的指标体系，如表1所示：

表1风险评价指标体系

3.2 构造判断矩阵

建立风险评价指标体系后，可利用专家调查法对同层元素作两两比较，构造判断矩阵。专家小组由熟悉该工程的专家学者、设计施工技术人员等组成，人数为10人。针对本工程，构建出的逻辑层判断矩阵如下：

同理，可得到因素层风险因素各自的判断矩阵B1、B2、B3。

3.3 计算判断矩阵的特征向量

本文利用方根法计算判断矩阵的权重向量，以矩阵A的计算为例：

（1）计算每行元素方根均值

（2）归一化

由此得出，同理可得WB1、WB2、WB3。权重计算结果详见表1。

3.4 一致性检验

计算出权重向量后，还应进行一致性检验。首先计算相容性指标，再计算一致性比率，若C.R.

3.5 评估结果

由表1所示的权重排序可知，对安全风险影响程度由高到低依次为：岩性、节理裂隙、岩体完整性、风化程度、断面大小、设计施工情况等。故应针对这几方面制定风险应对措施。

4工程专项设计

（1）中隔墙结构设计

不等跨连拱隧道施工过程中中隔墙一直受到动态非对称力的作用，故应合理设计中隔墙，以提高其抗滑移、抗倾覆和承载力。本工程采用直中墙形式，墙体厚度由DK888+600的1.1m过渡到DK888+643的2.6m，并在中隔墙顶部与基底预埋厚160mm、长500mm、间距600mm的钢板。

（2）中隔墙开孔设计

本工程中采用了经济有效的直墙圆弧开孔式中隔墙结构，经计算确定孔洞高3m，宽2.5m，在DK888+600~+643段沿隧道纵向总计设置四处孔洞，可有效降低高速铁路隧道气动效应的影响。

（3）开挖工法设计

考虑到施工的安全性、便捷性和经济性，本工程采用“中导洞＋左右洞室台阶法”开挖工法，在保证施工安全的同时，显著加快了施工进度、降低了工程造价。

5结语

结合新作坊隧道的应用，对浅埋偏压不等跨双连拱隧道风险评估及专项设计进行了研究。实践表明建立的风险评价指标体系合理有效，应用层次分析、专家调查等方法对其进行风险评估是可行的，可为后期制定针对性的专项设计提供理论依据。

参 考 文 献

钱七虎，戎晓力.中国地下工程安全风险管理的现状、问题及相关建议.岩石力学与工程学报. 2008.4(4):649-655

风险评估及应对范文第5篇

关键词:内部控制;风险管理;风险管理审计

中图分类号:F239文献标识码:A

一、我国风险管理审计准则的内容及局限性

随着经济形势发展及我国内部审计自身发展的需要,我国内审也开始重视风险管理内部审计。2005年中国内部审计协会颁布了《内部审计具体准则第16号―风险管理审计》(以下简称风险管理审计准则)并要求于2005年5月1日起实施,该具体准则的出台为我国内部审计人员对组织内部风险管理状况进行审查和评价提供了规范指导。

风险管理审计准则第2条对风险管理做了如下定义:是对影响组织目标实现的各种不确定性事件进行识别与评估,并采取应对措施将其影响控制在可接受范围内的过程。风险管理旨在为组织目标的实现提供合理保证;第6条则描述了风险管理包括的主要阶段:风险识别、风险评估以及风险应对;在该准则的第4条中,还特别强调:风险管理是组织内部控制的基本组成部分,内部审计人员对风险管理的审查和评价是内部控制审计的基本内容之一。

可以看出,该准则所称的“风险管理”是从狭义上理解的风险管理,即风险管理活动的具体实施过程:风险识别、评估及应对。而广义的风险管理不仅包括上述的具体实施过程,还包括其他起辅助作用的要素:内部环境、控制活动以及监督。按目前狭义前提下制定的准则去执行,风险管理审计就会忽略这些起辅助作用的要素,以至于发现不了组织风险管理活动中可能存在的潜在问题。中航油案例就是一个很好的例证。

中国航油(新加坡)股份有限公司(下称中航油新加坡公司)曾聘请国际著名的安永会计师事务所为其编制《风险管理手册》,设有专门的风险管理委员会及软件监测系统,实施交易员、风险控制委员会、审计部、总裁、董事会层层上报,交叉控制,按照《风险管理手册》的规定,任何导致50万美元以上损失的交易将自动平仓。中航油新加坡公司共有10位交易员,损失的最大限额应是500万美元(10×50万=500万)。但是,中航油新加坡公司的衍生品交易最终亏损额高达5.5亿美元,以至申请破产保护。中航油事件的核心问题并不在于市场云谲波诡,而在于该公司从表面上看似乎已实施了风险管理的流程:风险识别、风险评估、风险应对;但缺少对风险管理系统中的其他辅助要素的合理关注,最终导致企业整体风险管理失败。这一案例也再次说明:风险管理不仅仅只包括风险识别、评估及应对,更包括内部环境、控制活动、信息和沟通以及监控;风险管理系统的有效运转依赖于各要素的通力协作,对风险管理不应停留于狭义上的理解;风险管理审计准则应指导内部审计人员从广义上理解风险管理的涵义,全盘考虑风险管理的构成要素及其运作方式,及时有效地发现企业风险管理实践中存在的短板。

二、重新认识内部控制与风险管理的关系

对风险管理审计的认识依赖于企业进行风险管理时所采取的企业风险管理框架或风险模型(用来反映风险管理过程和内容的程序图)。截至目前,已经有如下风险管理模型:1995年澳大利亚-新西兰联合委员会的AS/NZE4360;1998年的加拿大标准委员会模型;1997年全国虚假财务报告委员会下属的发起人委员会(下称COSO委员会)内部控制-整合框架的“目标―风险―控制”模型;2004年COSO委员会的企业风险管理-整合框架(简称ERM框架)模型。风险管理审计准则中出现的问题根源就在于准则中的“风险管理”概念采纳了COSO委员会1997年的内部控制-整合框架中的观点。然而,理论界和实务界还是认为该内部控制框架有些局限性,如对风险强调不够,使得内部控制无法与企业的风险管理相结合。COSO委员会2004年的ERM框架就是在1997年的内部控制-整合框架的基础上,结合《萨班斯――奥克斯利法案》的相关要求扩展得到的。相比内部控制框架,ERM框架在多个方面都有所发展和深化,具体表现在以下几个方面:

1、企业风险管理涵盖了内部控制。增加了新的要素或赋予原有要素新的含义,对内部控制框架下的风险管理要素进行细化,按风险管理的流程划分为:目标设定、事件识别、风险评估、风险反应四个要素。同时,在环境要素中增加了“风险管理哲学”以及风险“偏好”。对比二者的构成要素,可以发现风险管理框架中的目标制定、事项识别、风险评估、风险应对四个要素实质上就是风险管理的流程,也可以理解为狭义上的风险管理。这样看来,内部控制框架与风险管理框架中的要素完全一致。但是系统论认为,系统的性质不仅取决于组成系统的各要素,更依赖于组成系统的各要素的排列方式。在内部控制三个目标的基础上增加了战略目标,并扩大了报告目标的范围,将“财务报告的可靠性”发展为“报告的可靠性”。

2、企业风险管理更加强调管理风险。ERM框架强调在“组合”的基础上考虑风险,考虑风险的集合和风险的交互作用,并在此基础上考虑企业应采取的风险控制措施。在强调风险管理的环境下,ERM框架显然不同于内部控制框架。

总之,ERM框架扩展并详细地阐述了与企业风险管理相关的那些内部控制要素。从企业风险管理要求和实施来看,内部控制是ERM的主要构成部分,但绝对不能等于ERM范畴,ERM的理论和实务都要比内部控制宽泛得多,ERM更适合企业战略风险管理的要求。因此,不能说风险管理审计是内部控制审计的一部分。

三、建议

基于以上分析,要实现真正意义上的风险管理审计,对风险管理审计准则中的风险管理概念的理解就必须建立在广义的基础之上,即采纳COSO委员会(2004)ERM框架中的广义风险管理概念。鉴于内部控制与风险管理二者密不可分的联系,在现行的准则体系下可以协调内部控制审计准则与风险管理审计准则之间的关系,以使风险管理审计准则能得以更有效的实施。

(作者单位:江苏科技大学经济管理学院)

主要参考文献:

[1]中国内部审计协会.内部审计具体准则第16号――风险管理审计.2005.