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キーワード “一種” に対する結果 “3066”件75ページ目
的に、すでに排水規制や一部日用品への使用規制が進められている。 国内では、環状シロキサンについて、化審法の第一種特定化学物質に関する審議が行われ、2018年4月に一部が監視化学物質に登録された。 これらを背景に、国内でも、特に
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/169244/h29shuryo-horii.pdf種別:pdf サイズ:215.327KB
ある。 研究内容(緊急性・必要性、新規性・独創性) HBCDは平成25年に残留性有機汚染物質(POPs)に指定され、翌年には化審法第一種特定化学物質に登録されたことから、現在は製造・使用等が禁止されている。 DPは平成30年にEUのREACH規則で高懸念物質
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/169255/h30shuryo-minomo.pdf種別:pdf サイズ:156.146KB
務用エアコンの管理者などを対象に、使用時の漏えいの防止のための調査、技術的助言及び指導をしました。 また、第一種フロン類充塡回収業者に対し、回収したフロン類を適正に破壊・再生業者に引き渡すよう指導しました。 ヒートアイ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/169863/p012_019_2-1.pdf種別:pdf サイズ:1793.71KB
0.6 0.7 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 (ppb) (ppb) (ppb) (H31.3.31現在) (単位:トン) 事業所数事業者数フロン排出抑制法第一種フロン充填回収業者2,904 2,762 自動車リサイクル法引取業者1,261 1,560 731 983 フロン類回収業者299 252 ※自動車リサイクル法について
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/169863/p084_095_siryo_02.pdf種別:pdf サイズ:864.969KB
ト型、ブルーレイディスクドライブ搭載、 テレビチューナー内蔵は除く 150008 147958 自動車教習料 Driving lesson fees 9325 第一種普通免許(AT限定)、所持免許なし、 一般コース、入所から卒業までの総費用 1回 299483 302981 諸雑費 Miscellaneous 理髪料 Men's haircut charges 9511 総合調髪(カット、シェ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/169938/1911a4.xlsx種別:エクセル サイズ:31.354KB
対応。 113 (2)住宅の分布状況計画区域及びその周辺の地域においては、計画区域北側の第二種低層住居専用地域、第一種中高層住居専用地域等に住居が分布している。 (図5.1-3参照) 5.1.6下水道、し尿処理及びごみ処理施設の整備状況 (1)
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/170075/dai5syo1.pdf種別:pdf サイズ:6915.598KB
などがある。 住宅の分布状況計画区域及びその周辺の地域においては、計画区域北側の第二種低層住居専用地域、第一種中高層住居専用地域等に住居が分布している。 下水道、し尿処理及びごみ処理施設の整備状況下水道計画区域の位
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/170075/gaiyou5.pdf種別:pdf サイズ:1084.66KB
の測定方法が、世界基準の国際標準化機構 (ISO)規格に認定された。 測定対象物質の環状シロキサンはシリコーンの一種で、同物質は水環境中に長期間残留し、生物に蓄積しやすいため、環境への影響が懸念されている。 2018. 9.25毎日新聞シリ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/171172/h30-3-009-020_jouhou.pdf種別:pdf サイズ:393.617KB
たが2015年度では不検出(ND)~6.7(平均:1.3) pg/m 3 となり、大幅な減少が見られた。 これは2014年にHBCD が化審法第一種特定化学物質に指定されたことにより、使用が制限され使用量が少なくなったためと考えられる。 これに対して使用制限さ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/171172/h30-7-1-093-114_jisyukenkyuu-r.pdf種別:pdf サイズ:2303.251KB
の電力・燃料需要を予測する統計モデルを構築した。 モデルの自由度と比べて標本サイズが小さいため、機械学習の一種であるエラスティック・ネット(L1/L2正則化)を用いてパラメータを推定した。 次に、構築したモデルに10種類の気候シ
https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/171172/h30-7-2-115-126_gaibukenkyuu.pdf種別:pdf サイズ:460.818KB