重大节假日纪念日

2024-08-30

重大节假日纪念日（共4篇）

重大节假日纪念日篇1

2018年公益活动排期参考节庆日

一月

1月1日元旦节 1月5日小寒 1月24日腊八节 1月20日大寒

二月

2月2日世界湿地日2月4日立春 2月8日小年

2月10日国际气象节2月14日情人节 2月15日除夕 2月16日春节 2月19日雨水

三月

3月1日国际海豹日3月2日元宵节 3月5日惊蛰 3月7日女生节 3月8日妇女节 3月12日植树节 3月14日白色情人节3月15日消费者权益3月17日中国国医节3月18日龙抬头 3月21日春分

3月22日世界水日 3月23日国家气象日

四月

4月1日愚人节 4月2日国际儿童图

书日

4月4日寒食节 4月5日清明节 4月7日世界卫生日 4月13日泼水节 4月16日复活节 4月20日谷雨

4月22日世界地球日 4月26日国际知识产

权日

五月

5月1日劳动节 5月3日世界哮喘日 5月4日青年节 5月5日立夏

5月8日世界微笑日

红十字日

5月12日护士节 5月13日母亲节 5月17日世界电信日 5月18日国际博物馆

日

5月21日小满

5月31日世界无烟日

六月

6月1日儿童节 6月5日世界环境日 6月6日芒种

6月11日中国人口日 6月17日父亲节 6月18日端午节 6月21日夏至

6月23日奥林匹克日 6月25日全国土地日

七月

7月1日建党节 7月4日国际合作日 7月7日小暑 7月18日天贶节 7月23日大暑

八月

8月1日建军节 8月7日立秋 8月17日七夕节 8月23日处暑 8月25日中元节

九月

9月3日抗战胜利日 9月8日白露 9月10日教师节 9月20日全国爱牙日 9月21日国际和平日 9月22日世界无车日 9月23日秋分 9月24日中秋节十月

10月1日国庆节 10月8日寒露 10月17日重阳节 10月23日霜降

十一月

11月7日立冬

11月7日世界青年节 11月8日寒衣节 11月22日下元节 11月22日小雪 11月29日感恩节

十二月

12月1日世界艾滋病日

12月7日大雪

12月13日侵华日军南

京大屠杀死难者国家公祭日

12月22日冬至

12月26日毛泽东诞辰纪念

一月小寒接大寒，二月立春雨水连；惊蛰春分在三月，清明谷雨四月天；五月立夏和小满，六月芒种夏至连；七月大暑和小暑，立秋处暑八月间；九月白露接秋分，寒露霜降十月全；立冬小雪十一月，大雪冬至迎新年。

重大节假日纪念日篇2

在火灾风险分析中,基于历史火灾数据进行统计分析,挖掘出历史火灾数据中的信息,可以明确火灾风险,为制定消防策略提供科学依据。笔者综合考虑历史火灾数据,选取反映火灾风险的指标进行因子分析,试图得到可以表征不同地区火灾风险的综合因子。利用地理信息系统对中国重大节假日的火灾风险进行空间等级划分。

1 数据与方法

选取2004-2013年《中国消防年鉴》中春节与国庆期间各省、直辖市、自治区的火灾统计数据,如表1所示。火灾风险受不同因素影响,研究选取了火灾起数、死亡人数、受伤人数、直接损失(万元)、烧毁面积(m2)和受灾户数等可以表征火灾风险水平的6个评价指标。

采用因子分析,首先对原始变量进行标准化处理,然后根据变量相关系数矩阵构造因子荷载矩阵,再通过最大方差正交旋转实现对因子的命名和分类解释,利用回归思想估计因子得分,根据方差贡献率得到因子综合评价模型。

因子分析前应对原始数据进行检验,确定是否适合因子分析。常用的方法是KMO检验和Bartlett球形检验。其中,KMO检验用于检查变量间的偏相关性,KMO值越接近1,说明变量间相关性越强,因子分析效果越好。实际分析中,KMO统计量大于0.7时,认为比较适合因子分析,而小于0.5则认为不适合因子分析。Bartlett球形检验统计由原始变量的相关矩阵计算得到,卡方值显著且小于0.05则拒绝原假设,说明适合因子分析。

2 结果与讨论

2.1 重大节假日火灾形势

2004-2013年中国春节与国庆期间火灾起数与死亡人数整体变化趋势,如图1所示。

可以看出,春节火灾起数和死亡人数均高于国庆,但差距逐渐减小。春节火灾的突出特点是烟花爆竹火灾高发。2004-2011年,烟花爆竹火灾占春节火灾比例超过了30%,2012-2013年开始低于20%,烟花爆竹火灾比例降低是春节与国庆火灾差距减小的因素之一。2004-2011年,国庆与春节火灾起数和亡人数呈下降趋势,特别是2012年春节火灾起数和死亡人数均大幅减少,这是因为2011年9月至2012年2月开展的清剿火患运动在短期内起到了遏制作用。但2012年国庆火灾形势开始严峻,到2013年急剧恶化,主要由于火灾干预措施的效果逐渐减弱。2013年春节和国庆火灾起数分别比2012年增长149.7%和108.6%,死亡人数分别增长142.9%和34.5%。火灾形势的恶化应引起消防部门重视。

2.2 火灾风险因子分析结果

2.2.1 因子分析

火灾指标统计检验结果,如表2所示。春节和国庆火灾数据的Bartlett球形度检验结果均显著,拒绝变量独立的假设,即变量间具有较强的相关性。KMO检验值分别为0.726和0.740,适合因子分析。

因子载荷采用主成分法得到,通过对初始因子载荷矩阵进行旋转,进一步对因子进行分类解释。表3为方差解释输出结果。

图2为因子分析碎石图。可见从第四个主成分开始,特征值曲线表现出平稳趋势。表3中春节和国庆第一个因子方差贡献率均超过50%,且前三个特征根累计方差贡献率分别达到87.35%和87.07%,保留三个因子已经足够描述火灾风险的总体水平。

利用最大方差法对因子载荷矩阵旋转,根据因子荷载大小可以对各因子进行命名解释。如表4所示,对于春节火灾,第一个因子与火灾起数、直接损失和受灾户数具有较强的相关性,主要反映火灾发生频率;第二个因子与死亡人数和受伤人数关系强烈,反映火灾人员伤亡后果;第三个因子在烧毁面积上有较大载荷,主要反映火灾的影响范围。而对于国庆火灾,第一个因子反映直接损失、受伤人数和死亡人数,即火灾后果;第二个因子与受灾户数和火灾起数相关,主要反映火灾频率;第三个因子与烧毁面积相关,反映火灾影响范围。对因子命名后,可以进行不同地区火灾风险的对比分析和排序。

利用回归法可以计算得到因子得分函数系数矩阵,根据得分系数矩阵可以建立因子函数。其中,春节火灾因子得分表达式,如式(1)~式(3)所示。

国庆火灾因子得分表达式,如式(4)~式(6)所示。

三个公因子从不同方面反映春节和国庆期间各地火灾情况,为了得到各地区综合火灾风险水平,根据公因子相对方差贡献率计算综合因子得分。则春节火灾风险综合得分函数,如式(7)所示。

国庆火灾风险综合得分函数,如式(8)所示。

2.2.2 综合评价

根据因子得分函数可以得到各个因子的火灾风险得分以及火灾风险综合得分,根据综合得分可对各地区火灾风险进行分级和排序,见表5所示。因子得分及综合得分有正有负,负值可认为某省份的火灾风险水平低于全国平均水平。

表5中,春节因子1表示火灾起数、直接损失和受灾户数的火灾风险情况。其中辽宁得分最高,为4.50,说明火灾发生频率及直接损失较高。其中12个地区的火灾发生频率高于平均水平,辽宁、山东、四川、吉林、湖北得分高于0.5,具有较高的火灾发生风险。国庆因子2反映火灾起数和受灾户数,其中新疆、浙江、湖北、辽宁、山东和吉林的得分大于1,火灾发生频率远高于平均水平。

春节因子2与国庆因子1反映了火灾伤亡率水平。其中广东、浙江、江苏、云南和贵州的春节因子2得分大于1,人员伤亡位于高风险区,而广东、江苏、云南、浙江和湖南的国庆因子1得分大于0.5,人员伤亡处于高风险区。可见,节假日期间,易出现高伤亡的地区集中在广东和江浙等发达地区以及云南和贵州等少数民族聚集区。

根据因子综合得分,采用自然间断点分级法,把31个行政区划分为五个风险级别,并利用GIS绘制火灾风险分布图,其中火灾风险从1至5依次减弱,进行综合火灾风险分析。

根据综合得分,春节火灾中处于第一分区的为辽宁(得分2.54);第二和第三分区得分为0~1,包括浙江、云南、四川、湖北、广东、江苏、山东、湖南、江西、安徽、吉林、内蒙古、陕西和黑龙江。火灾风险较高的地区主要分布在中部、东部和东北等地。社会经济因素与火灾风险有明显的相关性,这些地区经济发达,人员密集场所火灾突出,可能出现群死群伤和巨额经济损失火灾。此外,四川和云南整体火灾风险明显偏高,两省消防建设缺口较大,四川消防站建设缺口高达45.5%。同时,四川与云南少数民族聚集、木质古建筑多、消防意识薄弱,发生火灾后果十分严重。2014年云南丽江束河古镇火灾、2015年云南巍山古城拱辰楼火灾等均造成了巨大损失。处于第四和第五分区的有16个省,得分小于0,火灾风险低于全国平均水平。

国庆火灾中,广东(2.36)、江苏(1.68)和浙江(0.96)处于第一分区,均为经济高度发达省份。这三个省的工业和制造业发达,消防投入较大,但人口密度大,特别是外来务工人口多,人们消防意识水平相差较大,发生火灾后,可能出现高死亡和较大经济损失。处于第二和第三风险水平的省份包括云南、福建、湖南、黑龙江、安徽、四川、新疆、湖北和山东,火灾风险高于全国平均水平。这些省份处于经济快速发展期,面临着火灾高发的威胁,应正确处理好经济发展与火灾隐患间的关系。

国庆火灾高风险区主要位于东南沿海发达地区,春节火灾高风险区在东北、西南、中部和东部均有体现。其中春节期间高于全国平均水平的省份15个,国庆期间为12个。北京、上海和天津总体得分均低于全国平均水平,这与直辖市的消防投入和消防力量充裕、社会消防意识较高有直接关系。但北京的人员伤亡因子1 得分为0.40,高于全国平均水平,说明尽管北京综合火灾风险不高,但发生高伤亡火灾的风险仍需要引起足够重视。

春节与国庆期间的火灾有各自的特点。春节处于冬季,东北寒冷地区和西南少数民族聚集区火灾风险明显较高。春节比例最高的为玩火,占比37.2%,电气火灾比例为16.7%;而国庆电气火灾比例最高,占28.9%,玩火比例仅为3.5%。春节期间应重点防范玩火引起的火灾,特别应加强对烟花燃放的控制,而国庆期间以庆祝和娱乐为主,应重点关注人员密集场所的电气火灾。

3 结论

通过对2004-2013年春节和国庆期间的火灾统计数据分析,利用因子分析对春节和国庆期间火灾风险的分布特征开展研究,得到以下结论:

(1)春节与国庆期间火灾高发,但春节火灾形势相比国庆节更严峻。春节火灾中烟花爆竹火灾所占比率远高于其他火灾,国庆期间主要以电气火灾为主。2004-2011年,春节与国庆火灾持续下降,但2013年火灾形势急剧恶化,特别是春节火灾快速增长。

(2)得到了国庆与春节的火灾风险综合得分模型,获取了火灾高风险地区。其中,春节火灾风险最高的地区为辽宁,得分为2.54,国庆火灾风险最高的依次为广东(2.36)、江苏(1.68)和浙江(0.96)。

(3)春节与国庆期间,不同地区的火灾风险差距较大,利用GIS将我国31个地区分为五个火灾风险等级。其中春节期间火灾风险高于平均水平的有15个省,国庆期间高于平均水平的有12个省。高风险地区以西南和东部为主。

(4)GIS技术可直观地反映火灾风险空间分布特征,为消防规划和监督管理提供帮助;因子分析可对多个火灾指标进行综合,得到整体火灾风险,避免了火灾风险难以量化的问题。

参考文献

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重大节假日纪念日篇3

一、重大节假日电力负荷情况

重大节假日主要是指春节、“五一”、“十一”期间，众所周知，近年来，我国经济发展迅速，人民生活水平不断提高，不管是个人还是企业，对于节假日的生活观念与工作观念都发生了巨大的变化，与正常双休日、正常工作日的电力负荷相比较，重大节假日的电力负荷具有特有的规律。

（一）除夕与春节期间

在除夕当天，白天会出现比其他时候相比大幅下降的低负荷情况，并会持续较长的时间，而到了晚上，由于出现大量人员收看春节联欢晚会或者通宵迎接新年的情况，夜间高负荷时间延长，并且负荷值较白天高出很多，已经完全打破了正常日用电谷峰期的规律，并且出现与正常日下半夜为低负荷时期的规律相反的情况。

在中国，春节是最为盛大的节日，在春节期间，多数企业、工厂进入了停止生产经营阶段，因此这个时期的用电负荷与正常日相比有较大的区别。在春节期间，用电负荷会大幅度下降，有时甚至低于正常日最大负荷的一半，并且与正常日相反的是春节期间的晚高峰用电负荷远远高于早高峰的用电负荷，主要是春节时期居民夜间娱乐活动较为丰富，用电量较大造成的。

（二）“十一”期间

“十一”期间，用电负荷水平较正常日相比会下降很多，也与正常日用电负荷情况变化规律有较大差别。在“十一”期间，整体用电负荷水平是逐日上升的，节假日的第一天与节前相比较，下降幅度较大，最大用电负荷出现在早高峰。“十一”期间用电负荷的谷峰时段除第一天外其余几天与正常日相似，与正常日相比，负荷率也无明显变化，其中用电负荷最小值出现在第二日晚上的低谷时期。据统计资料显示，近年来，在“十一”每年相同日期的用用电负荷水平都呈逐年上升趋势。

（三）“五一”期间和元旦期间

自从2008年，国家对法定节假日进行调整之后，“五一”期间的用电负荷情况与元旦期间的用电负荷情况相类似。“五一”与元旦期间的用电负荷水平低于正常日，并且与节前一天相比，节假日第一天下降幅度较大，之后的三天，整体用电负荷水平逐日上升，到第三天的用电负荷水平基本恢复到节前水平，其中用电负荷最小值出现在第二日晚上的低谷时期。“五一”和元旦期间的最大负荷率都出现在节假日第一天，而第二天与第三天基本与节前相同。据统计资料显示，“五一”和元旦期间每年相同日期的用用电负荷水平都呈逐年上升趋势，这与我国经济的逐年发展有较大联系。

二、重大节假日电网运行方式应注意事項

安排电网运行方式必须遵守经济性、可靠性、安全性、稳定性、灵活性的原则，充分考虑电力设备运行方面的限制、负荷和电源的分布状况、电网的结构等因素。针对重大节假日的用电负荷情况，完善电网运行方式极为重要，以下是几条在节假日期间电网运行需注意的事项：

（一）加强节假日期间电力负荷的分析预测

黄金周休假制度在我国已经实行很多年了在，春节、“五一”、“十一”这三大节假日期间，由于企业的放假或者停减产，大量人员的流动，使得用电需求产生了变化，但据目前来看，我国对这三大节假日的电力供需特点的缺少准确的分析和预测，不能及时改变电网运行方式，从而带来不想必要的损失。因此应该加强对这三大节假日电力负荷特征的分析和预测，促进国家节假日管理，并提高电力企业在节假日生产经营的效率，保证重大节假日期间的电压质量。

（二）优化电力市场资源配置

通过调查分析，我们可以看到华东地区在重大节假日期间电力负荷较其他时候相比产生了较大的变化，而华中地区与西北地区与华东地区相比，在影响的时间与幅度、变化的趋势上都存在很大的不同，华东地区与华中地区、西北地区在重大节假日期间的用电负荷具有互补性，相关人员可以针对这一特性进行深入研究分析，优化电力市场资源配置，应对重大节假日期间不同地区电力负荷的变化，达到充分利用电力资源的目的。

（三）采取各种手段调节节假日期间的电力需求

针对重大节假日期间电力负荷的特点，国家应采取一系列的经济手段来调节节假日期间的电力需求。例如调节节假日期间的电价，提高用电高峰期的电价，降低用电低峰期的电价，利用价格调节用电需求，再如发放重大节假日用电生产补贴等，采取一系列措施鼓励企业在重大节假日期间的用电低谷时段进行生产，缓解用电高峰用电紧张的情况，最大程度地提高电网利用效率，同时也可以达到降低电力损耗、促进节能减排的目的。

（四）加强重大节假日期间用户的无功补偿

在重大节假日来临之前，及时与用电大户进行沟通交流，在节假日电网电压较高时段，及时将用电大户的电容补偿装置退出。相关部门应该针对这一情况尽快出台一系列措施对市区配电、农电系统、用电大户等进行无功电压管理，改善当前对用户的无功管理状况。

参考文献

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