公立医院互联网医院建设模式及其驱动因素研究

这是一篇关于公立医院互联网医院,建设模式,驱动因素,扎根理论,优劣尺度法的论文, 主要内容为目的:互联网医院作为医疗服务的延伸载体,逐渐融入健康管理基础建设的环节,成为医疗服务的常态化赋能模式,医院、企业、政府多方力量抓住医疗服务变革的契机和互联网医疗的发展机遇,如何促进持续发展成为关键。同时,面对互联网医院建设,医院、企业、政府多方力量的参与形成了多模式的互联网医院发展格局。在此过程中,公立医院因其医疗资源和公众认可度在互联网医院的建设中具有天然优势,是引领各模式下的互联网医院齐头并进的关键,找到模式之间的区别与联系将会是优化医疗资源分配的突破口。纵观现有文献,尚未发现从资源角度剖析公立医院互联网医院建设模式的研究,缺少聚焦在互联网医院发展驱动上的挖掘,据此,本研究以公立医院的互联网医院为研究对象,站在资源理论的视角,厘清公立医院互联网医院模式的理论分类,并基于互联网医院建设驱动因素的梳理,探析公立医院互联网医院不同建设模式下对驱动因素上的偏好,以找到公立医院互联网医院的差异化发展路径,以及驱动的关键着力点,为后续公立医院的模式选择、资源匹配以及国家层面的相关政策制定提供依据。方法:(1)于2021年1月28日-2022年2月25日以“地区+互联网医院”为检索词,网页选取省份内率先建立、特色化的公立医院互联网医院为调研对象,对全国31个省份共计121家公立三甲医院的互联网医院进行线上调研,以官方报道为依据,收集平台建设现状、与企业合作状况、政府引导情况等信息,并于调研结束后一周内对调研结果进行二次复核和资料整理。(2)于2020年9月-2021年11月以互联网医院建设为访谈主题,抽取与互联网医院建设相关的国家政府部门、医院、企业、高校在内的13个组织机构共20名专家进行个人和小组座谈形式,进行半结构式访谈,征求知情同意后录音,访谈结束后由研究者将其整理成文本资料,2021年12月-2022年4月由两名研究者分别对访谈资料进行扎根理论三级编码,梳理互联网医院建设驱动因素并检验研究信度。研究者通过收集整理2020年7月-2021年12月的参会资料、网络公开报告、新媒体文章等资料对结论进行三角互证,验证效度。(3)最后,本研究依据前期调研整理所得的互联网医院建设驱动因素,于2022年2月18日-2022年3月2日通过问卷星平台设计优劣尺度法(Best-worst scaling,BWS)问卷,并通过医疗科技相关企业工作人员,依托合作组织,利用滚雪球的方式,以全国为范围发放问卷,最终共回收有效问卷529份。所得数据均采用EXCEL2020和SPSS25进行优劣尺度法估计值计算及箱式图绘制。结果:(1)公立医院互联网医院建设模式研究结果表明,从资源依赖理论视角,存在多种资源交互和组合模式,最终将公立医院互联网医院建设模式划分为资源内部整合(自建)和资源外部整合(共建)模式。(2)公立医院互联网医院建设驱动因素研究概化出患者服务需求因素、发展互联网医院资源储备、医院发展需求因素、技术发展及市场环境、政府行政推动力量这5个驱动因素。(3)不同模式的互联网医院建设驱动因素探析研究中,优劣尺度法结果显示,资源内部整合(自建)和资源外部整合(共建)模式对驱动因素的偏好差异主要集中在技术发展及市场环境、政府行政推动力量、医院发展需求因素上。医院群体相比其他互联网医院相关群体更认可医院发展需求因素的重要性驱动,医院内部医生与信息科等其他互联网医院建设群体在医院发展需求因素、政府的行政驱动力量、发展互联网医院资源储备因素上存在差异。结论:公立医院建设资源内部整合(自建)模式的互联网医院过程中受到更多的技术发展及市场环境的驱动,资源外部整合(共建)型互联网医院建设趋向于政府宏观指引,为实现医院自身的发展和资源的有效转化而凝聚建设驱动力量。资源内部整合(自建)和资源外部整合(共建)模式背景下,因公立医院对驱动因素的重要性偏好和敏感度有差异,形成“市场导向型自建驱动链”和“政府牵头型组合驱动链”两条差异化发展驱动路径,聚焦主体认知差异的行为驱动为进一步形成互联网医院健康生态提供参考。

RCEP区域贸易隐含碳转移测度及结构分解研究

这是一篇关于RCEP区域贸易隐含碳,多区域投入产出模型,结构分解分析,结构路径分解,驱动因素,关键路径的论文, 主要内容为《区域全面经济伙伴关系协定》(Regional Comprehensive Economic Partnership,RCEP)是一项由东盟于2012年发起的协议,由包括中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰和东盟十国在内的十五方共同制订。作为全球范围内人口最多、经贸规模最大、转型要求最高的自由贸易区,RCEP为其成员国带来了更低的关税和更加开放的市场。但庞大的贸易规模也引起了不可忽视的隐含碳流动问题。在经济全球化和全球气候问题日益严峻的背景下,从区域视角出发研究贸易活动中的隐含碳流动问题,既是对区域协调发展建言献策的重要手段,也是解决全球气候问题的必然要求。本文从RCEP区域的角度出发,回顾了国内外相关研究文献,使用多区域投入产出模型、结构分解分析以及结构路径分解方法,分别从总体和行业层面上测算了2012和2016年RCEP区域内15个国家间的隐含碳流动情况。在结构分解分析中分别从传统分解视角、产业关联视角和最终需求视角考察了区域内15个国家贸易隐含碳变化的12种驱动因素。在结构路径分析中,筛选了对RCEP各国贸易隐含碳变化贡献最大的增排路径和减排路径各30条作为关键路径,刻画了RCEP各国贸易隐含碳变化的完整路径并识别了关键产业部门。本文的主要研究结论包括:第一,中国和马来西亚是该区域主要的隐含碳净进口国,而日本和新加坡则是主要的隐含碳净出口国。在研究期间内,中国对区域内的净出口隐含碳降幅为58.37%,而日本和新加坡对区域内的净进口隐含碳降幅分别达到70.65%和50.04%。第二,引起RCEP各国出口隐含碳变化的主要驱动因素包括碳排放强度效应、国内产业关联效应、前向产业关联效应以及多种最终需求效应;研究期间中国、韩国、越南等国的碳排放强度效应和国内产业关联效应为减排做出了较大贡献;前向产业关联效应则主要促进了日本、马来西亚和印度尼西亚等国的贸易隐含碳减少;最终需求来源地结构效应表明中国、越南、韩国等国出口产品市场份额提高;RCEP区域外国家对区域内国家高碳排放产品需求减少;区域内国家更多地将高碳排放产品出口至RCEP区域内其他国家。第三,各国关键路径涉及的上游生产行业和下游最终需求国家差异较大,这是各国的资源禀赋和技术优势决定的,例如澳大利亚关键路径上游大多为资源开采行业,下游最终需求国家主要为中国。基于本文的研究结论,为促进区域协调发展和减排工作,提出如下政策建议:第一,深化区域学习合作与经验交流,实现技术创新和产业升级;第二,发挥各国资源禀赋和技术优势,发展特色产业,加强生产合作,实现贸易互补;第三,针对具体产业链制定减排策略,并采取上下游综合治理措施减少生产过程中的碳排放。

四川省沱江流域污染负荷评估及其管理系统开发研究

这是一篇关于沱江流域,污染负荷,情景预测,驱动因素,STIRPAT模型,水环境管理的论文, 主要内容为沱江是长江的一级支流,其水质对四川省及整个长江流域水环境有着至关重要的作用。近年来,流域内社会经济的快速发展导致水环境污染问题非常突出,已成为制约该流域高质量发展的突出瓶颈。污染负荷的评估及其管理系统开发研究是实施污染物总量控制,改善水环境的重要前提。因此,本研究以污染负荷估算-污染负荷驱动因素识别-污染负荷多情景预测-污染负荷管理系统开发为框架对沱江流域污染负荷进行详细研究,以期为改善该流域水环境质量,保障长江上游水生态安全提供理论和技术支持。首先,本研究采用排污系数法估算了沱江流域28个区县2007～2017年来自工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源的COD、NH3-N、TN和TP污染负荷,分析了其时空分布特征和空间相关性,识别其关键社会经济驱动因素。其次,引入社会经济驱动因子建立了修正的排污系数法,预测了2018～2030年各区县城市生活和农业面源主要污染负荷,探究了其时空变化特征;然后,运用STIRPAT模型识别了各区县污染负荷关键社会经济驱动因素,进而结合情景分析法探究了2018～2030年各区县主要污染负荷变化趋势;最后,采用Spring Boot和Vue.js框架设计开发了流域污染负荷管理系统,其主要研究结果如下:(1)2007～2017年COD、NH3-N、TN和TP污染负荷总体上均呈增加趋势,其中COD污染负荷增量最大,为74.65×103t。城镇生活和畜禽养殖是四种污染负荷的主要污染源。污染负荷较高的区县主要集中在中游地区。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均具有较强的空间正相关性。社会经济驱动因素对污染负荷的影响具有明显的空间异质性,总人口是促进四种污染负荷增加的主要因素。(2)2017～2030年,COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均将呈快速增加趋势,其增量将分别为3816.38×103t,255.15×103t,467.06×103t和64.16×103t。城镇生活和畜禽养殖仍将是主要污染源。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较高的区县将分布在新都区、龙泉驿区、安岳县、自流井区和江阳区。(3)2017～2030年COD、TN和TP污染负荷在RS、MS、SS和NS情景下均将呈增加趋势,其中,COD污染负荷在NS情景下增量将最大,为143.23×103t,TN和TP污染负荷均在RS情景下增量将最大,分别为30.52×103t和16.11×103t;NH3-N污染负荷在RS、MS和NS情景下均将呈增加趋势,在SS情景下将呈减少趋势。RS情景下NH3-N污染负荷增加将最明显,增量为43.40×103t。未来四种情景下COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较多的区县均将分布在中游和下游。(4)采用Spring Boot+Vue.js的框架设计开发流域污染负荷管理系统,实现了流域工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源COD、NH3-N、TN和TP污染负荷的估算、修正、预测以及污染负荷计算结果的下载与数据可视化,具有运算速度快、操作简捷、可扩展性强和易于维护等特点。本研究提出的流域污染负荷评估框架及设计开发的管理系统可推广到其他类似流域污染负荷的评估研究中,拓展了流域污染负荷的研究范畴。同时,本研究所得出的结论对恢复沱江流域水环境质量,保护好长江上游水生态安全具有一定参考意义。

四川省沱江流域污染负荷评估及其管理系统开发研究

这是一篇关于沱江流域,污染负荷,情景预测,驱动因素,STIRPAT模型,水环境管理的论文, 主要内容为沱江是长江的一级支流,其水质对四川省及整个长江流域水环境有着至关重要的作用。近年来,流域内社会经济的快速发展导致水环境污染问题非常突出,已成为制约该流域高质量发展的突出瓶颈。污染负荷的评估及其管理系统开发研究是实施污染物总量控制,改善水环境的重要前提。因此,本研究以污染负荷估算-污染负荷驱动因素识别-污染负荷多情景预测-污染负荷管理系统开发为框架对沱江流域污染负荷进行详细研究,以期为改善该流域水环境质量,保障长江上游水生态安全提供理论和技术支持。首先,本研究采用排污系数法估算了沱江流域28个区县2007～2017年来自工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源的COD、NH3-N、TN和TP污染负荷,分析了其时空分布特征和空间相关性,识别其关键社会经济驱动因素。其次,引入社会经济驱动因子建立了修正的排污系数法,预测了2018～2030年各区县城市生活和农业面源主要污染负荷,探究了其时空变化特征;然后,运用STIRPAT模型识别了各区县污染负荷关键社会经济驱动因素,进而结合情景分析法探究了2018～2030年各区县主要污染负荷变化趋势;最后,采用Spring Boot和Vue.js框架设计开发了流域污染负荷管理系统,其主要研究结果如下:(1)2007～2017年COD、NH3-N、TN和TP污染负荷总体上均呈增加趋势,其中COD污染负荷增量最大,为74.65×103t。城镇生活和畜禽养殖是四种污染负荷的主要污染源。污染负荷较高的区县主要集中在中游地区。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均具有较强的空间正相关性。社会经济驱动因素对污染负荷的影响具有明显的空间异质性,总人口是促进四种污染负荷增加的主要因素。(2)2017～2030年,COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均将呈快速增加趋势,其增量将分别为3816.38×103t,255.15×103t,467.06×103t和64.16×103t。城镇生活和畜禽养殖仍将是主要污染源。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较高的区县将分布在新都区、龙泉驿区、安岳县、自流井区和江阳区。(3)2017～2030年COD、TN和TP污染负荷在RS、MS、SS和NS情景下均将呈增加趋势,其中,COD污染负荷在NS情景下增量将最大,为143.23×103t,TN和TP污染负荷均在RS情景下增量将最大,分别为30.52×103t和16.11×103t;NH3-N污染负荷在RS、MS和NS情景下均将呈增加趋势,在SS情景下将呈减少趋势。RS情景下NH3-N污染负荷增加将最明显,增量为43.40×103t。未来四种情景下COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较多的区县均将分布在中游和下游。(4)采用Spring Boot+Vue.js的框架设计开发流域污染负荷管理系统,实现了流域工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源COD、NH3-N、TN和TP污染负荷的估算、修正、预测以及污染负荷计算结果的下载与数据可视化,具有运算速度快、操作简捷、可扩展性强和易于维护等特点。本研究提出的流域污染负荷评估框架及设计开发的管理系统可推广到其他类似流域污染负荷的评估研究中,拓展了流域污染负荷的研究范畴。同时,本研究所得出的结论对恢复沱江流域水环境质量,保护好长江上游水生态安全具有一定参考意义。

电商平台企业生态系统演化的驱动因素及实证研究

这是一篇关于电商平台企业,生态系统,驱动因素,演化的论文, 主要内容为随着电子商务的普及应用,研究电商平台企业的运作机理成为了必须的一项任务。对于现代企业建设,传统简单的链式发展模式已失去竞争力,演变为企业生态系统之间的竞争,生态系统越庞大、稳定性越强,抗风险能力越强,有利于降低运营成本、提高边际产品效益。因此,探究电商平台企业生态系统的演化驱动因素是管理者处理好管理事务的一项任务。首先,本文根据电子商务发展的背景与发展趋势,梳理了电商平台企业生态系统的发展脉络,包括构建生态系统的必要条件、运作机理和表现特征;其次,根据电商平台企业生态系统演化路径和表现的特征,构建了具有动态增长性的数学模型,分析和提取了演化过程中重要的驱动因素,并分析了驱动要素与生态系统演化之间的关系,概括出了生态系统演化的7条重要驱动因素层面;然后,利用专家打分法、问卷调查法与半结构化访谈进行了因素识别与验证,设置了22个题项对驱动因素进行了度量,同时利用统计管理软件SPSS16.0对数据进行了实证分析,得到了电商平台企业生态系统中核心企业的市场控制、技术转化和信息共享,外部的社会信誉、政府支持与市场竞争以及内部的技术利益和经济利益因素对企业发展具有重要推动作用的结论;最后对结论进行了管理讨论并提出了一些重要发展建议。总之,本文从微观层面上识别与提取了生态系统演化的驱动因素,从宏观层面提出了电商平台企业发展的管理措施以及发展建议,揭示了构建电商企业生态系统运营模式的重要性,为企业健康绿色、快速稳定和可持续发展提供了很好的借鉴。

四川省沱江流域污染负荷评估及其管理系统开发研究

这是一篇关于沱江流域,污染负荷,情景预测,驱动因素,STIRPAT模型,水环境管理的论文, 主要内容为沱江是长江的一级支流,其水质对四川省及整个长江流域水环境有着至关重要的作用。近年来,流域内社会经济的快速发展导致水环境污染问题非常突出,已成为制约该流域高质量发展的突出瓶颈。污染负荷的评估及其管理系统开发研究是实施污染物总量控制,改善水环境的重要前提。因此,本研究以污染负荷估算-污染负荷驱动因素识别-污染负荷多情景预测-污染负荷管理系统开发为框架对沱江流域污染负荷进行详细研究,以期为改善该流域水环境质量,保障长江上游水生态安全提供理论和技术支持。首先,本研究采用排污系数法估算了沱江流域28个区县2007～2017年来自工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源的COD、NH3-N、TN和TP污染负荷,分析了其时空分布特征和空间相关性,识别其关键社会经济驱动因素。其次,引入社会经济驱动因子建立了修正的排污系数法,预测了2018～2030年各区县城市生活和农业面源主要污染负荷,探究了其时空变化特征;然后,运用STIRPAT模型识别了各区县污染负荷关键社会经济驱动因素,进而结合情景分析法探究了2018～2030年各区县主要污染负荷变化趋势;最后,采用Spring Boot和Vue.js框架设计开发了流域污染负荷管理系统,其主要研究结果如下:(1)2007～2017年COD、NH3-N、TN和TP污染负荷总体上均呈增加趋势,其中COD污染负荷增量最大,为74.65×103t。城镇生活和畜禽养殖是四种污染负荷的主要污染源。污染负荷较高的区县主要集中在中游地区。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均具有较强的空间正相关性。社会经济驱动因素对污染负荷的影响具有明显的空间异质性,总人口是促进四种污染负荷增加的主要因素。(2)2017～2030年,COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均将呈快速增加趋势,其增量将分别为3816.38×103t,255.15×103t,467.06×103t和64.16×103t。城镇生活和畜禽养殖仍将是主要污染源。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较高的区县将分布在新都区、龙泉驿区、安岳县、自流井区和江阳区。(3)2017～2030年COD、TN和TP污染负荷在RS、MS、SS和NS情景下均将呈增加趋势,其中,COD污染负荷在NS情景下增量将最大,为143.23×103t,TN和TP污染负荷均在RS情景下增量将最大,分别为30.52×103t和16.11×103t;NH3-N污染负荷在RS、MS和NS情景下均将呈增加趋势,在SS情景下将呈减少趋势。RS情景下NH3-N污染负荷增加将最明显,增量为43.40×103t。未来四种情景下COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较多的区县均将分布在中游和下游。(4)采用Spring Boot+Vue.js的框架设计开发流域污染负荷管理系统,实现了流域工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源COD、NH3-N、TN和TP污染负荷的估算、修正、预测以及污染负荷计算结果的下载与数据可视化,具有运算速度快、操作简捷、可扩展性强和易于维护等特点。本研究提出的流域污染负荷评估框架及设计开发的管理系统可推广到其他类似流域污染负荷的评估研究中,拓展了流域污染负荷的研究范畴。同时,本研究所得出的结论对恢复沱江流域水环境质量,保护好长江上游水生态安全具有一定参考意义。

基于员工敬业度的人力资源诊断与改进研究——以BW公司为例

这是一篇关于员工敬业度,驱动因素,人事系统的论文, 主要内容为众所周知,快速消费品行业在经历了数十年的发展,已经形成了线下渠道为主,线上渠道为辅的基本格局。以酒精饮品行业来说,线下渠道类型繁多,如大卖场,连锁超市,KTV等;线上渠道则有官网、综合电商平台、天猫等;线上和线下共同构成了快消品行业获利的渠道终端体系,形成了全面的渠道竞争模式。不仅如此,随着我国经济的高速发展,越来越多的国际快消品巨头也不断加入中国市场,形成“大鱼吃小鱼”、“大集团与大集团合作”等态势,更加剧了整个快消品行业的竞争。BW集团公司作为全球快消品行业中最大的啤酒生产商于1995年加入中国市场,并迅速以并购当地啤酒厂商的方式快速占领市场,整合企业资源,并达到集中管理的运营模式,从而不断以更低的管理成本和人力成本扩大经营规模,提高利润率。由于不断的兼并和集中运营管理,其人力资源的整合难度远比业务及流程的整合难度大得多,而如何提升员工的敬业度,保持员工的工作热情,并愿意与公司共同发展,这是企业需要解决的重要问题。本文以BW公司为例,开发一套诊断BW公司基于员工敬业度的人力资源诊断方法,利用回归分析的方法找出影响BW员工敬业度的重要因素,从而进行针对性改进。通过本次研究,发现BW公司影响员工敬业度的问题主要有:1)组织支持与员工成长方面不足。如何提升员工的个人技能、拓展员工的职业发展路径,使员工发挥更大的积极性为企业服务,与企业共同发展是BW人力资源所面临的重要问题;2)组织环境与氛围的建立不够完善。建立“以人为本”的多元化和包容性的企业文化,以及良好的工作环境氛围将是员工敬业提升的重要保障;3)经理支持方面不足。管理者对员工的辅导与反馈必须及时有效,建立完善的员工评估体系,给予员工及时的认可和奖励等,提升员工的主人翁意识及敬业度。本文通过BW公司的实际案例调研分析,结合国内外关于员工敬业度研究的理论基础及研究成果,诊断出基于员工敬业度的人力资源问题,并提出针对性的改善建议,帮助企业提升员工敬业度。

基于战略地图的格力电器公司价值管理研究

这是一篇关于格力电器,价值管理,战略地图,驱动因素的论文, 主要内容为格力电器二十年间收入从28亿成长到1400亿,在空调市场市占率近400%,稳坐龙头宝座。然而格力电器在2015年营业收入、利润出现严重下滑,2016年营业收入略上升但尚未达到2014年数值。在和美的双寡头的竞争格局下,格力电器稳健性偏弱。本文以格力电器的价值管理为研究对象,首先回顾格力电器的价值历程,然后运用战略地图框架,由价值管理的有形成果入手,对格力电器过去企业财务状况特点进行分析,通过财务特点的总结为后续的价值动因分析提供线索。在此基础上,再由表及里依次分析:管理层是如何定位其价值来源,公司制定了哪些内部经营流程战略来实现其客户价值主张,企业的无形资产是否足以支撑内部流程战略的顺利进行,奠定价值增长的基石?深入分析这些价值因素,最终识别关键价值驱动因素及管理存在的漏洞。市场对于格力电器的产品、渠道、营销、公司文化等各个方面都曾有过深刻的研究,但近几年则很少有完整地从各个角度来剖析这家公司。本文研究思路与已有研究的区别在于以单个系统的案例研究清晰地展示多方面的价值管理决策。通过采用战略地图识别驱动企业价值的关键因素并构建它们之间的内在关系,为梳理与分析企业的价值管理现状提供了基本框架。研究发现,格力电器价值管理优势具体表现在:产品领先型的价值定位为公司的发展确立了正确的方向,在高技能员工和技术的支撑下,成本控制、自主创新、金牌服务、积极履行社会责任等直接驱动了价值提升。然而,公司的管理尚存在不足:过度坚守传统渠道导致销售费用高启;供应链模式有待优化;电商、多元化、全球化未明显发力。本文得到的启示:在公司价值管理过程中,一方面要关注研发、生产、服务等关键价值直接驱动因素,另一方面还需要注重人力资源、信息技术及组织能力等无形资产对价值提升的基础支撑作用。就战略地图分析得到的管理缺陷,管理层可以有针对性地采取措施,最终实现企业价值的优化。

四川省沱江流域污染负荷评估及其管理系统开发研究

这是一篇关于沱江流域,污染负荷,情景预测,驱动因素,STIRPAT模型,水环境管理的论文, 主要内容为沱江是长江的一级支流,其水质对四川省及整个长江流域水环境有着至关重要的作用。近年来,流域内社会经济的快速发展导致水环境污染问题非常突出,已成为制约该流域高质量发展的突出瓶颈。污染负荷的评估及其管理系统开发研究是实施污染物总量控制,改善水环境的重要前提。因此,本研究以污染负荷估算-污染负荷驱动因素识别-污染负荷多情景预测-污染负荷管理系统开发为框架对沱江流域污染负荷进行详细研究,以期为改善该流域水环境质量,保障长江上游水生态安全提供理论和技术支持。首先,本研究采用排污系数法估算了沱江流域28个区县2007～2017年来自工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源的COD、NH3-N、TN和TP污染负荷,分析了其时空分布特征和空间相关性,识别其关键社会经济驱动因素。其次,引入社会经济驱动因子建立了修正的排污系数法,预测了2018～2030年各区县城市生活和农业面源主要污染负荷,探究了其时空变化特征;然后,运用STIRPAT模型识别了各区县污染负荷关键社会经济驱动因素,进而结合情景分析法探究了2018～2030年各区县主要污染负荷变化趋势;最后,采用Spring Boot和Vue.js框架设计开发了流域污染负荷管理系统,其主要研究结果如下:(1)2007～2017年COD、NH3-N、TN和TP污染负荷总体上均呈增加趋势,其中COD污染负荷增量最大,为74.65×103t。城镇生活和畜禽养殖是四种污染负荷的主要污染源。污染负荷较高的区县主要集中在中游地区。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均具有较强的空间正相关性。社会经济驱动因素对污染负荷的影响具有明显的空间异质性,总人口是促进四种污染负荷增加的主要因素。(2)2017～2030年,COD、NH3-N、TN和TP污染负荷均将呈快速增加趋势,其增量将分别为3816.38×103t,255.15×103t,467.06×103t和64.16×103t。城镇生活和畜禽养殖仍将是主要污染源。COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较高的区县将分布在新都区、龙泉驿区、安岳县、自流井区和江阳区。(3)2017～2030年COD、TN和TP污染负荷在RS、MS、SS和NS情景下均将呈增加趋势,其中,COD污染负荷在NS情景下增量将最大,为143.23×103t,TN和TP污染负荷均在RS情景下增量将最大,分别为30.52×103t和16.11×103t;NH3-N污染负荷在RS、MS和NS情景下均将呈增加趋势,在SS情景下将呈减少趋势。RS情景下NH3-N污染负荷增加将最明显,增量为43.40×103t。未来四种情景下COD、NH3-N、TN和TP污染负荷较多的区县均将分布在中游和下游。(4)采用Spring Boot+Vue.js的框架设计开发流域污染负荷管理系统,实现了流域工业点源、城镇生活、农村生活、农村生活垃圾、农田径流、农田固废和畜禽养殖等7种污染源COD、NH3-N、TN和TP污染负荷的估算、修正、预测以及污染负荷计算结果的下载与数据可视化,具有运算速度快、操作简捷、可扩展性强和易于维护等特点。本研究提出的流域污染负荷评估框架及设计开发的管理系统可推广到其他类似流域污染负荷的评估研究中,拓展了流域污染负荷的研究范畴。同时,本研究所得出的结论对恢复沱江流域水环境质量,保护好长江上游水生态安全具有一定参考意义。