土木工程安全事故的数理统计分析

2015-09-13朱玉修

重庆建筑 2015年1期

关键词：均匀分布时间段计算结果

朱玉修

（重庆市轨道交通（集团）有限公司，重庆 401123）

1 统计分析的目的和内容

土木工程由于其本身内在的复杂性和诸多外部不确定因素的存在，致使安全事故频发，安全管理形势十分严峻，本文旨在通过数理统计方法找出事故发生时间分布性及事故因素对死亡人数的影响关系，具体分析内容如下：

（1）事故在一天和一周内发生时间段的分布情况，采用数理统计学中的非参数估计法验证事故发生的时段是否服从均匀分布;

（2）事故发生的因素对事故死亡人数是否有显著影响，采用的是单因素方差分析。

2 统计样本数据的采集与整理

原始数据来自于国家安全生产监督管理总局网站，引用时间段为2010年1月1日至2014年9月30日，根据土木工程的施工时间和强度分布情况，整理形成表1和表2；按照单因素方差分析的要求，依据行政区域相互独立的特点，分别统计事故因素造成的死亡人数，整理形成表3。

表1 事故一天内发生情况统计表

表2 事故一周内发生情况统计表

3 统计模型及计算结果[1]

3.1 事故发生时间段的均匀分布统计计算模型

（1）模型假设前提

（3）模型求解

将表1数据代入检验统计量，计算过程如表4。

计算得x2=54.214，通过查表得到拒绝域14.07}，计算结果x2=54.214>14.07处于拒绝域内，拒绝原假设接受备择假设，即在表1所示的时间段内事故的发生不服从均匀分布。

同理将表2数据代入统计量，计算过程如表5。

计算得x2=6.740，通过查表得到拒绝域K0={x2>x20.95(6)=12.59}，计算结果处于拒绝域外，接受原假设，即在周一至周日事故的发生服从均匀分布。

3.2 事故因素的单因素方差分析

（1）假设前提

根据土壤污染风险等级，将耕地划分为3个类别，将无污染的耕地划为优先保护类，低风险和中度风险的耕地划为安全利用类，高风险和极高风险的耕地划为严格管控类。稻田土壤重金属污染风险等级见表2。根据现阶段Cd污染治理技术水平，以0.5为间隔划分农产品风险等级。

表3 事故因素与地区死亡人员统计表

给定显著水平α=0.05

（2）模型构建

建立单因素方差分析模型：

（3）模型求解

采用Microsoft Office Excel软件提供的“单因素方差分析”功能对表3数据进行单因素方差分析，得出如表6结果。

在给定α=0.05的情况下，拒绝域K0={F>F0.95(10,172)=1.886}，计算结果F＝7.737＞1.886处于拒绝域内，拒绝原假设，即事故因素对事故死亡人数有显著影响。

4 统计结果分析[2]

4.1 事故时间段分布分析

（1）根据统计计算结果，在一天之内事故的发生并未呈现均匀分布，将表1数据绘制为图1。

图1 一天内事故发生次数直方图

从图1可以明显看出早晨、中午、凌晨（零时之后）发生事故次数远少于其它时段，原因是作业工人人数较少，其它5个时段的事故发生次数经统计计算（统计结果未单独列出）是符合均匀分布的。如图1所示，上午、下午、夜间（零时之前）事故次数呈上升趋势，应与施工人员疲劳程度和作业环境变化有关系，比如白天不易发生的事故因照明原因在晚上易发，虽然单位小时内上午和下午的事故次数大于晚上，但考虑到晚上单位小时的作业人数远小于白天，因此不能排除夜间更易发生事故的可能。

（2）根据统计计算结果，事故发生次数从周一至周日呈

表4 一天内事故x2样本值计算表

表5 一周内事故x2样本值计算表

表6 单方差分析表

现均匀分布，将表2数据绘制成图2进行分析。

图2 一周内事故分布直方图

从图2看，周日发生的事故数最多，其次为周三和周四，周一和周五发生的事故数最小，这反应出目前我国周末施工的情况非常普遍，同时推断事故发生次数的多少应与心理因素和现场管理有关系。

4.2 事故因素对死亡人数的影响

根据统计计算结果，事故因素对死亡人数有着显著的影响效果，将表3中各因素导致的死亡人数占全部死亡人数的百分比绘制成图3。

图3 事故因素死亡人数比例图

如图3所示，在所有事故因素中坍塌、垮塌和机械三类因素名列三甲，且三者之和占到所有因素的68.26%，这三种因素造成的死亡人数显著高于其它因素，对其它因素的样本数据再次进行单因素方差分析验算（过程不再单独列出），得出的结论是其它几种因素对死亡人数不存在显著影响，在安全管理工作中对事故比例高的这三类因素应给予重点预防和关注。