[职场] 高温津贴和防暑降温费是一样的吗? #职场发展#知识分享

本文介绍了高温津贴与防暑降温费的不同之处,包括适用人群、支付方式和归属类型。同时详细解读了广东省的高温津贴标准及《广东省高温天气劳动保护办法》中对劳动者权益的保障措施,如合理布局生产现场、调整作业时间和发放防暑物资等。

高温津贴和防暑降温费是一样的吗?

进入八月三伏天,已到了中伏后半段高温日常。出门一分钟,流汗两小时,户外工作的劳动者,尤其在辛苦高温环境下,如何有效保护劳动者?专“暑"权益快收好!

一、高温津贴、防暑降温费傻傻分不清?

对于高温天气作业很多人会想到高温津贴和防暑降温费,但二者是有区别的。

第一,针对人群不同

高温津贴针对室内外高温作业一线职工;防暑降温费针对高温期工作的所有职工。

第二,支付方式不同

高温津贴仅可现金支付;防暑降温费可现金支付或发放物品。

第三,归属类型不同

高温津贴属于职工工资组成部分;防暑降温费属于福利不计入工资总额√

二、不同省份发放的高温津贴—样吗?

我国南北气候差异大,不同省份发放高温津贴的标准和时间都不一样。据不完全统计,目前全国已经有28个省份明确了本地区的高温津贴发放标准。从2021年6月1日起广东省高温津贴标准由原来的每人每月150元调整至每人每月300元。

在广东省,有以下两种情形之一的用人单位应当向劳动者发放高温津贴。

1、从事露天岗位作业;

2、用人单位不能采取有效措施将工作场所温度降低到33℃以下的。

三、高温天气作业,劳动者权益如何保障?

除了高温津贴之外,《广东省高温天气劳动保护办法》还对劳动者在高温天气期间工作的做出了很多详细规定,一起来看!

01合理布局生产现场

用人单位应根据国家有关规定合理布局生产现场,改进生产工艺和操作流程,采用良好的隔热、通风、降温措施保证生产现场符合国家标准。

02合理安排作业时间

日最高气温达到39℃以上,当日应当停止户外露天工作;

日最高气温达到37℃以上至39℃以下(不含39℃),全天户外露天工作时间不得超

过6小时,12时至16时应当暂停户外露天工作;

日最高气温达到35℃以上至37°℃以下(不含37℃),用人单位应当采取换班轮休等

方式,缩短连续作业时间,并且不得安排户外露天作业劳动者加班;

用人单位不得安排怀孕的女职工和未成年工在35℃以上的高温天气露天工作及温度在33°℃以上的作业场所工作;

用人单位不得因高温天气停止工作、缩短工作时间而扣除或者降低劳动者工资。

03发放防暑物资

每年6月至10月的高温天气期间,用人单位应当向从事露天工作和室内高温工作的劳动者免费提供符合食品安全标准的清凉饮料;

用人单位应当在高温天气期间配备常用防暑药品。劳动者出现中暑时,应当立即采取救助措施;病情严重的,应当立即送医院治疗;

用人单位应当向劳动者提供高温天气必需的劳动防护设施和用品,并加强对劳动防护设施和用品的维护和管理;

用人单位应当在高温工作环境下设立休息场所,并设有座椅,保持通风良好或者配备空调等防暑降温设施;

用人单位对患有不适合在高温天气露天工作或者室内高温工作疾病的劳动者,应当在高温天气期间调整其工作地点或者工作岗位。

文章来源:51社保网公众号

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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