朱玉修
(重慶市軌道交通(集團)有限公司,重慶 401123)
土木工程由于其本身內在的復雜性和諸多外部不確定因素的存在,致使安全事故頻發,安全管理形勢十分嚴峻,本文旨在通過數理統計方法找出事故發生時間分布性及事故因素對死亡人數的影響關系,具體分析內容如下:
(1)事故在一天和一周內發生時間段的分布情況,采用數理統計學中的非參數估計法驗證事故發生的時段是否服從均勻分布;
(2)事故發生的因素對事故死亡人數是否有顯著影響,采用的是單因素方差分析。
原始數據來自于國家安全生產監督管理總局網站,引用時間段為2010年1月1日至2014年9月30日,根據土木工程的施工時間和強度分布情況,整理形成表1和表2;按照單因素方差分析的要求,依據行政區域相互獨立的特點,分別統計事故因素造成的死亡人數,整理形成表3。
表1 事故一天內發生情況統計表
表2 事故一周內發生情況統計表
(1)模型假設前提
(3) 模型求解
將表1數據代入檢驗統計量,計算過程如表4。
計算得x2=54.214,通過查表得到拒絕域14.07},計算結果x2=54.214>14.07處于拒絕域內,拒絕原假設接受備擇假設,即在表1所示的時間段內事故的發生不服從均勻分布。
同理將表2數據代入統計量,計算過程如表5。
計算得x2=6.740,通過查表得到拒絕域K0={x2>x20.95(6)=12.59},計算結果處于拒絕域外,接受原假設,即在周一至周日事故的發生服從均勻分布。
(1) 假設前提
根據土壤污染風險等級,將耕地劃分為3個類別,將無污染的耕地劃為優先保護類,低風險和中度風險的耕地劃為安全利用類,高風險和極高風險的耕地劃為嚴格管控類。稻田土壤重金屬污染風險等級見表2。根據現階段Cd污染治理技術水平,以0.5為間隔劃分農產品風險等級。
表3 事故因素與地區死亡人員統計表
給定顯著水平α=0.05
(2) 模型構建
建立單因素方差分析模型:
(3) 模型求解
采用Microsoft Office Excel軟件提供的“單因素方差分析”功能對表3數據進行單因素方差分析,得出如表6結果。
在給定α=0.05的情況下,拒絕域K0={F>F0.95(10,172)=1.886}, 計 算 結 果F=7.737>1.886處于拒絕域內,拒絕原假設,即事故因素對事故死亡人數有顯著影響。
(1)根據統計計算結果,在一天之內事故的發生并未呈現均勻分布,將表1數據繪制為圖1。
圖1 一天內事故發生次數直方圖
從圖1可以明顯看出早晨、中午、凌晨(零時之后)發生事故次數遠少于其它時段,原因是作業工人人數較少,其它5個時段的事故發生次數經統計計算 (統計結果未單獨列出)是符合均勻分布的。如圖1所示,上午、下午、夜間(零時之前)事故次數呈上升趨勢,應與施工人員疲勞程度和作業環境變化有關系,比如白天不易發生的事故因照明原因在晚上易發,雖然單位小時內上午和下午的事故次數大于晚上,但考慮到晚上單位小時的作業人數遠小于白天,因此不能排除夜間更易發生事故的可能。
(2)根據統計計算結果,事故發生次數從周一至周日呈
表4 一天內事故x2樣本值計算表
表5 一周內事故x2樣本值計算表
表6 單方差分析表
現均勻分布,將表2數據繪制成圖2進行分析。
圖2 一周內事故分布直方圖
從圖2看,周日發生的事故數最多,其次為周三和周四,周一和周五發生的事故數最小,這反應出目前我國周末施工的情況非常普遍,同時推斷事故發生次數的多少應與心理因素和現場管理有關系。
根據統計計算結果,事故因素對死亡人數有著顯著的影響效果,將表3中各因素導致的死亡人數占全部死亡人數的百分比繪制成圖3。
圖3 事故因素死亡人數比例圖
如圖3所示,在所有事故因素中坍塌、垮塌和機械三類因素名列三甲,且三者之和占到所有因素的68.26%,這三種因素造成的死亡人數顯著高于其它因素,對其它因素的樣本數據再次進行單因素方差分析驗算(過程不再單獨列出),得出的結論是其它幾種因素對死亡人數不存在顯著影響,在安全管理工作中對事故比例高的這三類因素應給予重點預防和關注。
雖然我國目前土木工程的安全管理形勢不容樂觀,但是隨著新機械、新技術、新材料的出現,以及安全管理模式的創新,安全事故率肯定會逐漸下降,讓從業者能夠更加安全地享受工程建設過程。
[1]楊虎,劉瓊蓀,鐘波.數理統計[M].北京:清華大學出版社,2006.
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