韓永華，季學偉，陳 濤，侯占杰

(1.北京市安全生產科學技術研究院，北京100070；2. 清華大學 工程物理系，北京 100084；3.清華大學 公共安全研究院，北京 100084)

0 引言

生產安全事故是指在生產經營活動中發(fā)生并造成人身傷亡或直接經濟損失的事故。據國家統(tǒng)計局統(tǒng)計[1]，2017年全國各類生產事故共死亡37 852人，其中工礦商貿企業(yè)就業(yè)人員10萬人生產安全死亡人數(shù)1.639人，比上年下降3.7%。安全生產形勢雖有所好轉，但總量仍然很大，安全生產仍是必須面對的重大問題。生產安全是城市安全的重要組成部分，研究北京市生產安全事故的特征規(guī)律有助于提升北京市城市公共安全水平。

劉艷等[2]對北京市2006—2015年有限空間作業(yè)的事故特征進行研究，并分析了其原因；殷文韜等[3]研究了2001—2012年我國重特大瓦斯爆炸事故特征及發(fā)生規(guī)律；李杰等[4]對北京市火災事故特征進行了統(tǒng)計分析；李曉東等[5-6]分析了我國房屋市政工程建筑生產安全事故。以上研究主要針對某一類型事故原因進行了分析，但對事故的時空特征研究有待深入。在公開的安全生產事故報告中，時間信息往往較為明確，而空間信息卻相對模糊，難以進行事故地點的準確定位。在進行事故的空間分析時，通常方法是對比不同行政區(qū)劃間的事故率、事故起數(shù)等指標，如文獻[5]和[7]。但不同行政區(qū)劃以及各行政區(qū)內部存在自然條件、社會經濟發(fā)展、人口分布不均衡，所以橫向對比安全發(fā)展水平存在諸多不合理之處。GIS(Geographic Information Systems)技術以地理空間為基礎，采用地理模型分析方法，提供多種空間和動態(tài)的地理信息，在多個領域被使用，是一種多學科交叉技術。GIS技術在社會治安[8-9]、道路交通[10-12]、自然災害[13-16]等領域中得到廣泛應用，為相關領域提供了有效的指導建議。

本文采用GIS技術，對北京市生產安全事故進行空間格局分析，確定事故高風險區(qū)域，并分析事故的時間特征，為政府的生產安全監(jiān)管和企業(yè)的事故預防等提供依據。

1 數(shù)據與方法

根據北京市安全生產監(jiān)督管理局發(fā)布的本市生產安全事故信息，選取2012—2017年事故快報，整理得到696條事故數(shù)據，事故主要為1人及以上死亡事故和?；愤\輸、燃氣爆炸等影響較大的事故。數(shù)據涉及北京市轄區(qū)內16個區(qū)以及經濟開發(fā)區(qū)，統(tǒng)計數(shù)據如表1所示。

表1 2012—2017年北京市各區(qū)生產安全事故起數(shù)Table 1 The number of work safety accidents in different districts of Beijing during 2012—2017

依據快報信息對數(shù)據進行預處理，分別得到每條事故數(shù)據的事發(fā)區(qū)縣、發(fā)生時間信息(年、月、日、時)、事故分類(按事發(fā)原因分)和事發(fā)地點，依據事發(fā)地點反演事發(fā)地址的經緯度信息(部分快報信息模糊，得到的為大概的經緯度信息)。結合《企業(yè)職工傷亡事故分類》(GB 6441-1986)和北京市事故快報的具體信息，將事故數(shù)據分為6類，如表2所示。其中，第1類煤礦事故主要集中在房山區(qū)和門頭溝區(qū)，且事故數(shù)量較少，第6類其他事故數(shù)量較少且分類不明，這2類事故在后續(xù)中不作具體分析，僅對其他4類事故進行詳細的時空分析。

表2 事故類型劃分及事故起數(shù)Table 2 Classification of accident types and number of accidents

本文對事故數(shù)據進行時間和空間分析。時間分析主要通過折線圖、雷達圖研究事故的時間分布規(guī)律；空間分析通過ArcGIS 10.2軟件實現(xiàn)。將事故發(fā)生地點經緯度信息轉化為地圖中的點要素，在北京市區(qū)劃地圖中可視化展現(xiàn)，并加載北京市主要環(huán)線和高速路圖層?？臻g分析主要進行核密度分析，發(fā)現(xiàn)事故多發(fā)區(qū)域。核密度估計法(Kernel密度估計法)是空間分析中運用最廣泛的非參數(shù)估計模型，具有表達直觀、概念簡潔、易于可視化的特點。本研究中核密度圖輸出單元格大小(out cell size)為300 m，搜索半徑(search radius)為3 000 m。

2 結果分析

2.1 生產安全事故時相分布

生產安全事故的發(fā)生可能呈現(xiàn)出年、月、日、時的時相特征。不同類型事故也具有獨特的時相特性。本文首先分析總體事故和4類事故逐年變化趨勢，如圖1所示。隨后進行事故的月、日和時的時相特征分析，如圖2所示。

從圖1可看出，2012—2017年北京市生產安全事故起數(shù)整體呈現(xiàn)下降趨勢，但高處墜落和坍塌事故以及觸電和機械等傷害事故整體事故起數(shù)較多。從圖2中可看出，事故具有明顯的時相差異性。從月份上看，總體上7、8月份事故多發(fā)，1、2月份事故較少；?；愤\輸事故4、6、7月份較多，1、2、8月份較少；燃氣相關及火災事故7、11月較多，8、9月較少；高處墜落及坍塌事故8月份最多，2月份最少，且上半年多于下半年；觸電及機械等傷害事故7、8月份較多，10月至次年2月事故起數(shù)相對較少。從日層面看，總體上星期一至星期日時相特征不明顯，星期四稍多；對于?；愤\輸事故，星期三和星期四較多，星期一和星期五較少；對于燃氣相關及火災事故，星期二至星期五均較多，星期一和星期六較少；對于高處墜落和坍塌事故，星期一、星期四和星期日較多，其他時間較少；對于觸電及機械等傷害事故，星期一、星期二、星期五和星期六較多，星期三和星期四較少。從每日工作時段看，時相特征明顯，總體上事故多發(fā)于9—12點和14—17點，是正常的工作時間段；對于?；愤\輸事故，在3—4點、8—9點、11—12點事故多發(fā)；對于燃氣相關及火災事故在10—12點多發(fā)；對于高處墜落和坍塌事故時相特征更為明顯，事故主要集中于9—12點和13—17點；對于觸電及機械等傷害事故主要集中于10—11點，其次是16—18點。

圖1 2012—2017年北京市生產安全事故逐年變化Fig.1 Work safety accident annual variation during 2012—2017 of Beijing

圖2 北京市生產安全事故時相分析(以時、日、月尺度)Fig.2 Temporal analysis of accidents: hourly, daily and monthly variations

2.2 生產安全事故空間分布

圖3為2012—2017年北京市生產安全事故的空間分布，圖中顏色越深代表事故的發(fā)生越集中。

圖3 2012—2017年北京市生產安全事故逐年空間分布Fig.3 Spatial distribution of work safety accidents annually in Beijing during 2012—2017

由圖3可知，每年的事故高發(fā)區(qū)域有所差異，2012年事故主要分布在西二環(huán)附近和西北三環(huán)內，2013年事故高發(fā)區(qū)域在東城區(qū)東二環(huán)區(qū)域，2014年事故高發(fā)區(qū)域較為分散，主要有西二環(huán)、西北二環(huán)、東北四環(huán)、京藏高速與北五環(huán)交界附近區(qū)域，2015年事故多發(fā)于京藏高速沿線，2016年事故多發(fā)于北三環(huán)和東三、東四環(huán)，2017年事故多發(fā)熱點相對分散且事故量較少。總體來看，北京市生產安全事故主要分布在六環(huán)高速內區(qū)域。

鑒于六環(huán)路內事故多發(fā)，重點關注六環(huán)內事故多發(fā)區(qū)域。采用區(qū)域統(tǒng)計方法，發(fā)現(xiàn)采集的696起事故中有480起發(fā)生在六環(huán)內。如圖4所示，圖中顏色越深代表事故的發(fā)生越集中，六環(huán)內事故多發(fā)區(qū)域有3個明顯高發(fā)區(qū)域，分別是西城西二環(huán)附近，東二環(huán)至東四環(huán)區(qū)域，北五環(huán)外京藏高速沿線。

圖4 2012—2017年北京市六環(huán)內生產安全事故空間分布Fig.4 Spatial distribution of work safety accidents within the sixth ring road in Beijing during 2012—2017

六環(huán)內4類事故的空間分布如圖5所示，圖中顏色越深代表事故的發(fā)生越集中。發(fā)現(xiàn)?；愤\輸事故主要發(fā)生于高速路及環(huán)線上，以京藏高速和南六環(huán)事故居多；燃氣相關及火災、爆炸事故多發(fā)于北二環(huán)與北三環(huán)間以及北五環(huán)外京藏高速沿線區(qū)域；高處墜落與坍塌事故多發(fā)于東二環(huán)至東四環(huán)區(qū)域；觸電及機械等傷害事故多發(fā)于東三環(huán)附近以及北三環(huán)偏西區(qū)域。

圖5 2012—2017年4種類型生產安全事故空間分布Fig.5 Spatial distribution of four pattern work safety accidents in Beijing during 2012—2017

3 討論

對北京市生產安全事故進行分析，發(fā)現(xiàn)北京市生產安全形勢整體好轉，北京市當前產業(yè)結構調整和非首都功能疏解等宏觀政策與之關系密切。同時，北京市在安全監(jiān)管領域投入6 300名專職安全員，明顯增強監(jiān)察力度，有助于減少事故發(fā)生。而高處墜落及坍塌事故依然多發(fā)，這是安全生產監(jiān)管的重點領域。從時相上看，7、8月份事故集中，1、2月份較少。這與夏季季節(jié)特點有關，天氣炎熱易影響作業(yè)人員身心，使之體力下降，情緒浮躁，且降雨天氣易于造成塌方、作業(yè)面濕滑等不利環(huán)境，以上均為事故多發(fā)的重要因素。1、2月份正值春節(jié)前后，建設減緩，來京務工人員返鄉(xiāng)過節(jié)，因此事故起數(shù)較少。高處墜落及坍塌和觸電及機械等傷害事故在月份的時相上表現(xiàn)尤為明顯，主要因為建筑等從業(yè)人員以來京務工人員為主。因此，一線城市流動人口的季節(jié)性遷徙是1、2月份事故量少的深層次原因，同樣的結果在上海市人為災害的研究中也得到印證[17]。通常生產經營單位多數(shù)經營采用調休制，不分工作日與周末，因此生產安全事故日的時相特征不明顯。但不同類型的事故有各自的時相特征，且非常明顯。其中?；愤\輸在3點、8點、11點多發(fā)，原因可能有疲勞駕駛、交通路況差等；燃氣相關及火災在10—12點，該類型事故主要集中在餐飲行業(yè)，通常餐飲在11點左右開始營業(yè)，在之前時段可能存在燃氣泄漏等情況并產生可燃氣體集聚，開始動火作業(yè)易于引發(fā)爆炸和火災；另2類事故在10—12點和14—17點多發(fā)，尤其是接近午休和下班時間多發(fā)，原因可能為工作2～3個小時后，工作人員進入疲憊狀態(tài)，安全意識降低，易導致事故發(fā)生。

北京市已建成城區(qū)基本環(huán)繞五環(huán)及五環(huán)周邊區(qū)域和各高速線路周邊區(qū)域，結合圖3～5可知，生產安全事故事發(fā)地點與現(xiàn)已建成城區(qū)重疊，主要集中于城市中心地帶。事故高發(fā)區(qū)域共同點是區(qū)域內生產經營單位和從業(yè)人員眾多，因此事故發(fā)生概率較高。不同年份事故的熱點區(qū)域有所變動，應與事故發(fā)生后短時期區(qū)域內安全監(jiān)察增強有關，但一段時期過后，事故多發(fā)區(qū)域依然會再次成為事故熱點。因此，加強城市人口高密度、生產經營單位高密度的中心城區(qū)的產業(yè)規(guī)劃，有助于事故量的降低。

4 建議

針對北京市2012—2017年生產安全事故特征提出以下幾點建議：

1)生產經營單位應制定合理的工作制度，在開工前進行安全檢查及安全教育，增長工作間歇尤其是在高溫高濕的7、8月份，以防出現(xiàn)人員體力下降、安全意識減弱等情況。

2)政府及監(jiān)管機構應加強對來京務工人員的技能培訓和安全教育，有助于減少建筑、制造等行業(yè)事故，從而降低整體事故發(fā)生率。

3)事故多發(fā)區(qū)域可能存在人口密集、功能規(guī)劃不合理等現(xiàn)象，應結合事故時空特征，加強重點區(qū)域的隱患排查，功能規(guī)劃調整等工作。該區(qū)域也是非首都功能疏解的重點區(qū)域。

4)使用GIS技術開展事故規(guī)律研究有助于提高監(jiān)管效能，在事故調查、隱患排查等安全監(jiān)管工作中應引入精確的地理信息。

5 結論

1)北京市生產安全事故總體呈現(xiàn)下降趨勢，不同事故類型的時相特性存在差異，但總體上事故多發(fā)月份為7、8月份，事故較少月份為1、2月份，多發(fā)時段為10—12時和16—17時。

2)北京市生產安全事故分布空間多發(fā)于城市中心區(qū)域，主要有3個核心高發(fā)區(qū)域，分別是西城西二環(huán)附近，東二環(huán)至東四環(huán)區(qū)域，北五環(huán)外京藏高速沿線。