中国重大事故灾害时空分布特征及危险性评价

何 敏, 王 军, 江 琴

(1.华东师范大学 地理信息科学教育部重点实验室,上海 200241；2.华东师范大学 地理科学学院,上海 200241)

引言

城市作为未来人类发展的重要载体，是集社会、经济、生态环境、基础设施等于一体的复杂庞大系统，也是人类文明与创新的核心载体，已成为国际社会公认的重大灾害高危险区[1-2]。改革开放以来，随着我国城市化进程的不断加快，社会经济发展欣欣向荣，据国家统计局发布的《2020年中国统计年鉴》，截至2019年底，我国常住人口城镇化率已由2000年的36.2%增长到60.6%，城市人口也由2000年的45906万人增长到84843万人，以人为核心的新型城镇化使城市公共安全受到严峻的挑战[3]。2005年国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》将突发公共事件划分为自然灾害、事故灾害、公共卫生事件、社会安全事故四类，由于事故灾害呈现多样性、突发性、连锁性、严重性、放大性等特点，现已成为学者重点研究的领域[4]。我国城市面临的事故灾害主要包括火灾爆炸、交通运输、工矿运输及建筑施工事故等。根据国家安全监督管理局统计，2000—2016年间全国发生安全事故826万起，共计造成150万人死亡。例如：2015年8月12日，天津港瑞海公司危险品仓库发生火灾爆炸事故，造成165人遇难，8人失踪，798人受伤，直接经济损失68.66亿元；2016年6月26日，湖南省郴州市宜凤高速发生交通事故，造成35人死亡，13人受伤，直接经济损失2290万。由此可见，随着人口的快速增长，城市规模和结构的持续发展，事故灾害给城市带来巨大的损失，已成为建设安全和谐社会的主要障碍，各个事故灾害领域的问题已成为城市可持续发展进程中所面临的主要问题。

准确把握事故灾害时空特征与危险性是城市危机管理的基础，城市危机管理对城市健康可持续发展具有重要的指导意义。不同学者从各自领域开展了事故灾害的特征分析与危险性评价。孙振华、曾小红等基于上海市交通、火灾及我国化工园区事故数据，建立灰色预测模型，得出事故的发生次数以及伤亡人数预测值[5-6]；张缔等选取2005—2017年的143起公交车火灾事故案例，从主观因素和客观因素构建风险评价指标体系，建立了公交车火灾事故风险因素鱼骨图[7]；孙丽璐基于全国31个省市自治区2004—2015年的面板数据，对我国交通损失影响因素进行了分析[8]；王智文等整理2004—2017年浙江省较大生产安全事故，并从事故发生的时间关系、区域分布、行业分布、事故类型分布等方面进行了特点研究[9]；黄继广等根据2009—2018年我国煤矿死亡事故统计数据，从煤矿事故发生级别和事故类型2个维度对我国煤矿安全事故进行了研究[10]；邱子桐统计2017年四川省道路运输行业安全生产事故，并从路段等级、事故形态、时间分布等对事故进行了深入分析[11]；张鸿辉、马小玲等基于我国2009—2018年建筑施工事故统计数据，并从事故年度变化、事故类型、事故分布、事故等级等方面进行了综合分析[12-13]；刘倩等统计了我国2000—2018年的工业企业爆炸事故，并对事故发生的区域、时间等进行了规律分析[14]；王亚军等系统梳理2008—2020年逐月的国内安全生产事故，并进行了简要的分析[15-16]。从现有研究看，事故灾害分析多关注单一灾种、单一城市的时空分布特征分析，对区域大尺度的多灾种重大事故灾害危险性研究较为欠缺，这不利于国家和区域大尺度上开展事故灾害的综合防范。

因此，本研究通过总结现有研究成果，梳理我国2000—2016年重大事故灾害，运用空间自相关模型和损失评价模型重点对我国火灾爆炸事故、建筑施工事故、交通运输事故、工矿企业事故开展时空格局分布以及危险性研究，研究成果可为我国城市公共安全管理提供新的切入点，为城市健康可持续发展提供科学依据，保障城市功能发挥实际效能。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

根据2007年实行的《生产安全事故报告和调查处理规定》(第493号)确定的安全事故等级，将造成10人以上30人以下死亡，或者50人以上100人以下重伤，或者造成5000万元以上1亿元以下直接经济损失的事故定义为重大事故[17]。基于此标准对《中国安全生产年鉴》中的典型事故案例进行统计、筛选、整理，构建了2000—2016年我国重大事故灾害数据库(不包括台湾)，共539件。每个样本主要包含事故类型、发生地点(省、市、县、街道名称、门牌号等)、经度、纬度、时间、死亡人数、直接经济损失与事故原因等属性信息(表1)。应用GIS软件将全国地级市代码与数据库相关联，建立地理信息数据库，绘制全国重大事故灾害空间分布图。

表1 典型重大事故灾害类型样本

1.2 研究方法

1.2.1 空间自相关 空间自相关是指检验客体某属性值与其相邻点上的属性值存在的潜在关联性的重要指标，其度量方式可以分为全局自相关和局部自相关[18-19]。常用的自相关分析方法有Moran’s I指数和Geary’C两种指数。本文采用Moran’s I指数，其计算公式如下：

(1)

(2)

通过GeoDa提供的局部自相关分析工具可以绘制LISA集聚地图，可以将第i个要素和相邻要素相关性划分为5类：“高-高”集聚、“高-低”集聚、“低-低”集聚、“低-高”集聚和“不显著”。

1.2.2 危害程度 危害程度是由死亡人数、受伤人数和直接经济损失进行加权叠加得到。其中人员损失主要包括因灾死亡损失和因灾受伤损失。前者是指因各类型灾害造成人员死亡而带来的损失，后者是指灾害造成的受伤、失踪等损失。因此人员损失可表示为

SH=SD+SI

(3)

式中：SH为人员损失(万元)；SD、SI分别表示因灾死亡损失(万元)和因灾受伤损失(万元)

但在定量化表达人员损失时，不可避免地要涉及到“人的价值”这一问题。赵源在2005年提出对于死亡个体，可以表示为他(她)作为生产者的时间(一般为30a)与其当年人均GDP的乘积[20]。为评价方便，可采用当年、当地的人均GDP的损失值来粗略估算。用公式表示为

SD=30×Y×P1

(4)

SI=Y×P2

(5)

式中：Y为当年当地的人均GDP(万元/人)，本文取当年全国人均GDP；P1、P2分别表示因灾造成死亡的的总人数(人)和因灾引起受伤、失踪的总人数(人)。

综合式(3)、(4)、(5)，事故灾害造成的人员损失SH可用下式表示为

SH=30×Y×P1+Y×P2

(6)

考虑通货膨胀的原因，使用居民消费指数(CPI)以2016年为基准线对各年直接经济损失进行换算，得到SJ。

综上，危害程度可以表示为

(7)

式中：impact表危害程度；wi表示权重；xi表示危害程度因子，这里指人员损失SH和经济损失SJ。

2 结果与分析

2.1 事故灾害时空分布特征

2000—2016年我国重大事故灾害逐年变化趋势以及演化态势如图1所示。我国重大事故灾害发生次数达539次，年均32次，共造成11807人死亡，直接经济损失127.6亿元。统计发现，从17年的总体特征看，重大事故灾害阶段性变化特征为逐年波动下降，大致分为2000—2003年、2004—2009年、2010—2016年三个阶段，其中2000—2003年处于波动上升阶段，灾害发生数量逐年波动增加，在2000年、2004年出现异常高值，分别发生灾害45起、65起，共计110起，占总数的20.4%；2004—2009属于波动下降阶段，灾害发生数量逐年波动减少；2010—2016属于继续波动下降，年均灾害频次变化速率增加。事故灾害时间分布特征的变化，与我国事故灾害管理制度及生产监管体制的不断完善有关，防控能力的提高对重大事故灾害的发生起到了明显的抑制作用。

图1 2000—2016全国重大事故灾害数量年际变化图Fig.1 Annual variation of the number of accident disasters from 2000 to 2016

2.1.1 时间变化特征 对于不同类型的事故灾害而言，灾害发生的月季变化特征有所差异。四种事故灾害月季变化统计图(图2)显示：火灾爆炸事故各月数量分布较均匀，10月、12月稍次之，全年共发生126起，占总数的23.4%；建筑施工事故主要集中在3—6月以及8—12月之间，共18起，占总数的3.3%；交通运输事故全年分布较均衡，春夏季略集中，共221起，占总数的41%；工矿企业事故集中在春季(3—5月)、夏季(6—8)和秋季(9—11月)，共174起，占总数的32.3%。

图2 2000—2016全国不同类型事故灾害年内变化图

图3 2000—2016年全国重大事故灾害事故分布图Fig.3 Distribution map of major accident disasters in China from 2000 to 2016

2.1.2 空间分布特征 从2000—2016年我国事故灾害的空间分布看，重大事故灾害主要分布在我国东、中部等人口较为稠密的地区，西部及内蒙古地区分布较少(图3)。统计我国各省市重大事故灾害事故发生的数量(图4)可看出，四川省、贵州省、云南省以及黑龙江省等地事故数量较多。另外，受地区经济发展差异、城市内部空间结构、人口密度、交通枢纽条件、道路密度等因素影响，各省份事故灾害发生数量差异较大。

2.2 事故灾害危险性分析

以全国地市级为评价单元，运用ArcGIS空间功能计算全国重大事故灾害人员损失、经济损失、危害程度以及危险性，危害程度是由人员损失、直接经济损失2个因子进行加权叠加，而事故灾害危险性是由灾变活动强度和活动频次(概率)决定的，一般强度越大，频次越高，其带来的损失越严重，可建立二维矩阵为[21]：R(危险)=[P(频率)，I(强投)]。

全国重大事故灾害人员损失在空间分布上存在明显的差异，极高人员损失值共有12个市，主要分布在重庆市、山西省临汾市、吕梁市、河南省洛阳市、江西省宜春市、山东省淄博市、云南省曲靖市以及天津市等地区(图5a)，高人员损失值主要分布在山东省东营市、河南省济源市、四川省成都市、黑龙江省哈尔滨市、鸡西市、河南省平顶山市、浙江省杭州市等15个市。全国事故灾害经济损失在空间上有着明显的差异，经济损失总量最高的位于天津市，其经济损失占总数的51.9%(图5b)。从危害程度来看，极高危害程度的地区一共有14个，高危害程度地区有13个，其中山西省临汾市、重庆市、江西省宜春市、天津市是危害程度最高的4个地级市(图5c)。根据全国重大事故灾害危险评价结果显示：重庆市、云南省曲靖市、江西省宜春市、贵州省六盘水市处于极重度危险区(图5d)。基于事故灾害空间分布、人员损失、经济损失、危害程度以及危险性评价综合分析结果可知，重大事故灾害在重庆市、天津市、云南省曲靖市以及江西省宜春市高值比较集中。

图4 2000—2016年全国重大事故灾害事故各省(市、自治区)分布统计图

图5 全国事故灾害人员损失(a)、经济损失(b)、危害程度(c)和危险性(d)空间分布图

2.3 事故灾害空间关联特征分析

为探究各单元之间的局部聚集特征，以2000—2016年全国历史事故灾害事故数量为基础，利用ArcGIS和GeoDa平台运用空间自相关模型进行空间关联特征分析，揭示全国市级事故灾害与相邻市级事故灾害的关系。Moran’s I指数值在-1～1之间，越靠近1，说明正相关越强烈，空间集聚特征越明显，反之存在负相关关系。本文分别以各省市火灾爆炸事故、建筑施工事故、交通运输事故、工矿企业事故数量为测度指标，绘制了LISA聚集地图，四类灾害事故的Moran’s I指数分别为0.092、-0.056、0.189、0.268，除建筑施工事故表现为负相关关系外，其余三类事故在空间上总体存在正相关性。基于局部自相关的结果，将全国事故灾害局部自相关结果分为“高-高”集聚、“高-低”集聚、“低-高”集聚、“低-低”集聚和“不显著”五类，其中，“高-高”集聚地区表示某一单元与邻接单元的事故灾害发生频率都较高，构成热点区域；“低-高”集聚地区表示某一单元的事故灾害发生频率较低，而周围单元较高；“低-低”集聚地区表示某一单元与邻接单元的事故灾害发生频率都较低，构成盲点区；“高-低”集聚地区表示某一单元的事故灾害发生频率较高，而周围单元较低。

火灾爆炸事故的局部空间聚集特征主要表现为3个区域(图6a):(1)显著的高-高集聚地区主要分布在河北省、广东省、天津市等，包括河北省承德市、唐山市、石家庄市、保定市、张家口市、山东省德州市、潍坊市、广东省惠州市、东莞市等10个我国重工业分布区。由于大量使用煤、燃料等能源，工人不按规定操作以及监管体制不完善等原因，使得这些地区成为火灾爆炸事故的热点区域。(2)显著的低-高集聚地区分布在河北省、四川省、山东省等省市，包括河北省廊坊市、衡水市、四川省泸州市、广安市以及山东省烟台市、日照市、聊城市、枣庄市等区域。这些区域由于远离重工业区，使得工业用煤、燃料等相对较少，从而使这些区域火灾爆炸事故明显低于周边地区。(3)显著的高-低集聚地区分布在内蒙古自治区、广西壮族自治区、四川省、河南省等省市，包括内蒙古包头市、呼伦贝尔市、广西壮族自治区梧州市、钦州市、四川省眉山市、宜宾市、攀枝花市、河南省鹤壁市、开封市等区域。这些区域作为重点工业城市，由于大量的燃料需求以及人员的活动使得这些区域的火灾爆炸事故发生频率较高。其余县域均未呈现显著的局部空间自行关。

建筑施工事故的局部空间聚集特征表现为2个区域(图6b):(1)显著的低-高集聚地区分布在辽宁省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、江西省、山东省、四川省等省市，包括辽宁省丹东市、大连市、营口市、辽阳市、黑龙江省伊春市、佳木斯市、七台河市、牡丹江市、江苏省徐州市、南通市、镇江市、浙江省嘉兴市、金华市、四川省泸州市、德阳市、广安市、雅安市、资阳市等区域。近年来，随着房地产行业的发展以及国家建筑行业标准的完善，越来越多的地方出台限购、不准私自建造房屋等措施，使得建筑行业越来越规范，从而减少了事故的发生；(2)显著的高-低集聚地区分布在黑龙江省、辽宁省、广东省、四川省等省，包括黑龙江省哈尔滨市、黑河市、辽宁省鞍山市、广东省江门市、茂名市、四川省成都市等区域，因建筑施工事故数据较少，在有记载的重大事故的地区，其发生的强度相对于周边地区来说，都是显著偏高的，这与当地建筑行业标准以及安全管理都有很大的关系。

交通运输事故的局部空间聚集特征表现为3个区域(图6c):(1)显著的高-高集聚地区主要分布在云贵川一带以及福建省，包含四川省泸州市、绵阳市、遂宁市、南充市、广安市、达州市、雅安市、贵州省贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市以及云南省邵通市、曲靖市等交通不便的区域，说明这些区域与邻接区域交通运输灾害发生概率都较高，并与周围单元构成交通运输事故热点区；(2)显著的低-高集聚地区主要分布在四川省、山东省、福建省等省市，包括四川省内江市、巴中市、资阳市、内江市、山东省潍坊市、威海市、福建省莆田市、三明市等区域，说明这些区域比周边邻接单元发生事故的频率相对较低；(3)显著的高-低集聚地区主要分布在河北省、山西省、江苏省、浙江省、湖南省等省市，包括河北省张家口市、山西省阳泉市、江苏省南京市、盐城市、浙江省杭州市、宁波市以及湖南省邵阳市和郴州市，说明这些区域与周边单元相比交通运输事故发生频率更高。

工矿企业事故的局部空间聚集特征表现为3个区域(图6d)：(1)显著的高-高集聚地区主要分布在山西省、黑龙江省、贵州省以及云南省等省市，包括山西省大同市、晋中市、忻州市、黑龙江省牡丹江市、七台河市、双鸭山市、贵州省贵阳市、六盘水市、安顺市以及云南省昆明市、曲靖市和昭通市等我国煤炭资源较丰富的地区，构成了工矿企业事故发生的热点区域；(2)显著的低-高集聚地区分布在内蒙古自治区呼和浩特市和乌兰察布市、湖南省衡阳市以及四川省自贡市和贵州省遵义市等我国比较偏远，工矿企业比较落后的地区；(3)显著的高-低集聚地区分布在东北三省以及四川省、湖北省等省市，包括黑龙江省鹤岗市、吉林省白城市、辽宁省葫芦岛市、山东省烟台市、湖北省荆州市、黄石市、四川省攀枝花市、雅安市等煤矿储量较多的城市，说明这些城市与周边单元相比工矿企业事故发生概率较高。

图6 各类型事故灾害LISA聚集地图

3 结论与相关建议

3.1 结论

基于2000—2016年全国重大事故灾害数据库，采用空间自相关的方法，运用GIS和GeoDa等软件对全国重大事故灾害“空间分布格局”与“危险”进行研究。主要结论为：①2000—2016年，我国重大事故灾害整体呈现波动下降的趋势，尤其2010—2016年灾害下降幅度更大。从年内变化特征来看，火灾爆炸事故数量各月接近均匀分布，10月、12月稍次之，建筑施工事故主要集中在3-6月以及8-12月之间，交通运输事故全年分布较均匀，春夏季略集中，工矿企业事故在1、2、12月分布较少。②事故灾害空间差异较大，主要集中在我国东、中部地区，而西部及内蒙古地区分布较少，四类事故灾害的Moran’s I指数分别为0.092、-0.056、0.189、0.268，除建筑施工事故表现为负相关关系外，其余三类事故在空间上总体存在正相关性，空间集聚特征明显。基于事故灾害空间分布、人员损失、经济损失、危害程度以及危险性综合分析结果可知，重大事故灾害在重庆市、天津市、云南省曲靖市以及江西省宜春市高值比较集中。③各灾害事故类型多数表现为相似的水平(低-高，高-低集聚)，而在局部市区则表现出差异性。火灾爆炸事故中显著的高-高集聚地区主要集中河北省、山东省以及广东省等我国重工业分布区；交通运输事故显著的高-高集聚地区主要分布在云贵川一带以及福建省等交通不便的区域；工矿企业运输事故中显著的高-高集聚地区主要集中在山西省、四川省以及云南省等我国煤矿资源储量丰富的地区。

3.2 相关建议

事故灾害的发生和发展极其复杂，人体行为不受控制，灾害的发生是综合因素作用下的产物。本文通过对中国重大事故灾害进行时空格局分析及危险评价，进一步探讨了四类事故灾害的主要致灾因素，可为针对性防范灾害发生提供科学依据。火灾爆炸事故主要致灾因素包括工厂非法组织生产、管理不规范、无证违规经营、违规操作、人员安全意识薄弱等；建筑施工事故主要致灾因素包括施工单位违规操作、管理混乱、人员安全意识薄弱等；交通运输事故主要致灾因素包括驾驶人员酒驾、超速、超载、无证行驶、违规载客载物、超车占道、疲劳驾驶、非法改装运营车辆、技术不过关、安全意识薄弱等因素；工矿企业运输事故主要致灾因素包括施工人员非法越界开采、非法组织生产、安全意识薄弱、技术力量薄弱、防突措施不足、单位管理混乱、非法采购，违规使用物品等。因此，基于上述致灾因素，给出如下对策建议：(1)对于火灾爆炸事故，企业应加大对火灾危险源的监测，明确行业许可相关标准，严格落实消防安全主体责任，各部门严格按照“谁主管、谁负责”的原则，制定监管部门责任清单，将监管体系纳入绩效考核，进一步完善企业监管制度，对照事故所呈现出的问题，实时进行行业自查，包括通风设备、消防基建、设备老化等，避免此类问题的再次发生。规范员工的作业流程，制定行业指导书，推进培训体制构建，提高工作人员素质，严格做到不落任何一个细节，并对一些特殊工作环境的员工做到穿着从头到尾严格规范。(2)建筑施工单位要建立完善安全生产责任体系，严格落实施工各方责任，切实提升总承包单位安全管理水平，定期对建筑材料、工具进行检查，对于老化、不安全的物体要进行及时的隔离与更新处理。建筑行业主管部门加快推进“打非治违”工作，如建设单位规避招标、不按规定将工程给不具有相应资质、无安全生产许可证的施工单位，施工单位又不按标准施工、偷工减料，出现转包、违法分包等行为。定期组织安全演练，以事故案例为切入点，全员参与，增强施工人员安全生产红线意识与防范技能。各单位还要就事故危险结果出发，切实切换行业组织管理制度，加强对重点施工环节的监控。(3)交通管理部门首先应强化对重点领域的安全监管，加大对“两客一危”的安全监管力度，特别是道路条件较差、车况不佳、视距不良以及“三无”车辆等诸多复杂环境引起的交通运输事故。其次在普通货运行业大力鼓励推行“无车承运人”企业，从而实现对资源的有效整合以及质量提升；再者完善路况“电子眼”监测体系，切实掌握驾驶员不良驾驶行为，实时更新驾驶动态，并做出相关惩罚。并在此基础上做好道路运输安全保障工作，督促企业开展隐患排查工作，严把出站、出城、上高速、过境“四关”，最大限度把执法力量投入一线。通过完善驾驶员技能培训体系，着重在典型路段、不同时间断、不同天气状况下的防御性驾驶行为培训，并借助“互联网+安全教育”云课堂积极推进驾驶员教育培训，提高驾驶员的安全红线意识和责任意识。(4)各级政府以及单位要做到齐抓共管，结合工矿企业事故的季节性、地区性等特征，在事故多发期和多发区域进行事故隐患排查和治理工作，完善煤矿井下安全避险“六大系统”建设规划，并指导矿工进行安全演练。加快推进相关法律法规的修订，坚决落实煤矿“四关闭、五停产”行业标准，切实整改企业风气，建设行业安全生产标准化制度。加强安全培训，提高矿业人员的综合素质，可以采取“以老带新、以熟带生”的模式，开展“结帮”组合安全操练，实施全员参与、分类培训、分步实施的细则。