中國重大事故災害時空分布特征及危險性評價

何 敏, 王 軍, 江 琴

(1.華東師范大學 地理信息科學教育部重點實驗室,上海 200241；2.華東師范大學 地理科學學院,上海 200241)

引言

城市作為未來人類發(fā)展的重要載體，是集社會、經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境、基礎(chǔ)設施等于一體的復雜龐大系統(tǒng)，也是人類文明與創(chuàng)新的核心載體，已成為國際社會公認的重大災害高危險區(qū)[1-2]。改革開放以來，隨著我國城市化進程的不斷加快，社會經(jīng)濟發(fā)展欣欣向榮，據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2020年中國統(tǒng)計年鑒》，截至2019年底，我國常住人口城鎮(zhèn)化率已由2000年的36.2%增長到60.6%，城市人口也由2000年的45906萬人增長到84843萬人，以人為核心的新型城鎮(zhèn)化使城市公共安全受到嚴峻的挑戰(zhàn)[3]。2005年國務院頒布的《國家突發(fā)公共事件總體應急預案》將突發(fā)公共事件劃分為自然災害、事故災害、公共衛(wèi)生事件、社會安全事故四類，由于事故災害呈現(xiàn)多樣性、突發(fā)性、連鎖性、嚴重性、放大性等特點，現(xiàn)已成為學者重點研究的領(lǐng)域[4]。我國城市面臨的事故災害主要包括火災爆炸、交通運輸、工礦運輸及建筑施工事故等。根據(jù)國家安全監(jiān)督管理局統(tǒng)計，2000—2016年間全國發(fā)生安全事故826萬起，共計造成150萬人死亡。例如：2015年8月12日，天津港瑞海公司危險品倉庫發(fā)生火災爆炸事故，造成165人遇難，8人失蹤，798人受傷，直接經(jīng)濟損失68.66億元；2016年6月26日，湖南省郴州市宜鳳高速發(fā)生交通事故，造成35人死亡，13人受傷，直接經(jīng)濟損失2290萬。由此可見，隨著人口的快速增長，城市規(guī)模和結(jié)構(gòu)的持續(xù)發(fā)展，事故災害給城市帶來巨大的損失，已成為建設安全和諧社會的主要障礙，各個事故災害領(lǐng)域的問題已成為城市可持續(xù)發(fā)展進程中所面臨的主要問題。

準確把握事故災害時空特征與危險性是城市危機管理的基礎(chǔ)，城市危機管理對城市健康可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導意義。不同學者從各自領(lǐng)域開展了事故災害的特征分析與危險性評價。孫振華、曾小紅等基于上海市交通、火災及我國化工園區(qū)事故數(shù)據(jù)，建立灰色預測模型，得出事故的發(fā)生次數(shù)以及傷亡人數(shù)預測值[5-6]；張締等選取2005—2017年的143起公交車火災事故案例，從主觀因素和客觀因素構(gòu)建風險評價指標體系，建立了公交車火災事故風險因素魚骨圖[7]；孫麗璐基于全國31個省市自治區(qū)2004—2015年的面板數(shù)據(jù)，對我國交通損失影響因素進行了分析[8]；王智文等整理2004—2017年浙江省較大生產(chǎn)安全事故，并從事故發(fā)生的時間關(guān)系、區(qū)域分布、行業(yè)分布、事故類型分布等方面進行了特點研究[9]；黃繼廣等根據(jù)2009—2018年我國煤礦死亡事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從煤礦事故發(fā)生級別和事故類型2個維度對我國煤礦安全事故進行了研究[10]；邱子桐統(tǒng)計2017年四川省道路運輸行業(yè)安全生產(chǎn)事故，并從路段等級、事故形態(tài)、時間分布等對事故進行了深入分析[11]；張鴻輝、馬小玲等基于我國2009—2018年建筑施工事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并從事故年度變化、事故類型、事故分布、事故等級等方面進行了綜合分析[12-13]；劉倩等統(tǒng)計了我國2000—2018年的工業(yè)企業(yè)爆炸事故，并對事故發(fā)生的區(qū)域、時間等進行了規(guī)律分析[14]；王亞軍等系統(tǒng)梳理2008—2020年逐月的國內(nèi)安全生產(chǎn)事故，并進行了簡要的分析[15-16]。從現(xiàn)有研究看，事故災害分析多關(guān)注單一災種、單一城市的時空分布特征分析，對區(qū)域大尺度的多災種重大事故災害危險性研究較為欠缺，這不利于國家和區(qū)域大尺度上開展事故災害的綜合防范。

因此，本研究通過總結(jié)現(xiàn)有研究成果，梳理我國2000—2016年重大事故災害，運用空間自相關(guān)模型和損失評價模型重點對我國火災爆炸事故、建筑施工事故、交通運輸事故、工礦企業(yè)事故開展時空格局分布以及危險性研究，研究成果可為我國城市公共安全管理提供新的切入點，為城市健康可持續(xù)發(fā)展提供科學依據(jù)，保障城市功能發(fā)揮實際效能。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)2007年實行的《生產(chǎn)安全事故報告和調(diào)查處理規(guī)定》(第493號)確定的安全事故等級，將造成10人以上30人以下死亡，或者50人以上100人以下重傷，或者造成5000萬元以上1億元以下直接經(jīng)濟損失的事故定義為重大事故[17]。基于此標準對《中國安全生產(chǎn)年鑒》中的典型事故案例進行統(tǒng)計、篩選、整理，構(gòu)建了2000—2016年我國重大事故災害數(shù)據(jù)庫(不包括臺灣)，共539件。每個樣本主要包含事故類型、發(fā)生地點(省、市、縣、街道名稱、門牌號等)、經(jīng)度、緯度、時間、死亡人數(shù)、直接經(jīng)濟損失與事故原因等屬性信息(表1)。應用GIS軟件將全國地級市代碼與數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)，建立地理信息數(shù)據(jù)庫，繪制全國重大事故災害空間分布圖。

表1 典型重大事故災害類型樣本

1.2 研究方法

1.2.1 空間自相關(guān) 空間自相關(guān)是指檢驗客體某屬性值與其相鄰點上的屬性值存在的潛在關(guān)聯(lián)性的重要指標，其度量方式可以分為全局自相關(guān)和局部自相關(guān)[18-19]。常用的自相關(guān)分析方法有Moran’s I指數(shù)和Geary’C兩種指數(shù)。本文采用Moran’s I指數(shù)，其計算公式如下：

(1)

(2)

通過GeoDa提供的局部自相關(guān)分析工具可以繪制LISA集聚地圖，可以將第i個要素和相鄰要素相關(guān)性劃分為5類：“高-高”集聚、“高-低”集聚、“低-低”集聚、“低-高”集聚和“不顯著”。

1.2.2 危害程度 危害程度是由死亡人數(shù)、受傷人數(shù)和直接經(jīng)濟損失進行加權(quán)疊加得到。其中人員損失主要包括因災死亡損失和因災受傷損失。前者是指因各類型災害造成人員死亡而帶來的損失，后者是指災害造成的受傷、失蹤等損失。因此人員損失可表示為

SH=SD+SI

(3)

式中：SH為人員損失(萬元)；SD、SI分別表示因災死亡損失(萬元)和因災受傷損失(萬元)

但在定量化表達人員損失時，不可避免地要涉及到“人的價值”這一問題。趙源在2005年提出對于死亡個體，可以表示為他(她)作為生產(chǎn)者的時間(一般為30a)與其當年人均GDP的乘積[20]。為評價方便，可采用當年、當?shù)氐娜司鵊DP的損失值來粗略估算。用公式表示為

SD=30×Y×P1

(4)

SI=Y×P2

(5)

式中：Y為當年當?shù)氐娜司鵊DP(萬元/人)，本文取當年全國人均GDP；P1、P2分別表示因災造成死亡的的總?cè)藬?shù)(人)和因災引起受傷、失蹤的總?cè)藬?shù)(人)。

綜合式(3)、(4)、(5)，事故災害造成的人員損失SH可用下式表示為

SH=30×Y×P1+Y×P2

(6)

考慮通貨膨脹的原因，使用居民消費指數(shù)(CPI)以2016年為基準線對各年直接經(jīng)濟損失進行換算，得到SJ。

綜上，危害程度可以表示為

(7)

式中：impact表危害程度；wi表示權(quán)重；xi表示危害程度因子，這里指人員損失SH和經(jīng)濟損失SJ。

2 結(jié)果與分析

2.1 事故災害時空分布特征

2000—2016年我國重大事故災害逐年變化趨勢以及演化態(tài)勢如圖1所示。我國重大事故災害發(fā)生次數(shù)達539次，年均32次，共造成11807人死亡，直接經(jīng)濟損失127.6億元。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，從17年的總體特征看，重大事故災害階段性變化特征為逐年波動下降，大致分為2000—2003年、2004—2009年、2010—2016年三個階段，其中2000—2003年處于波動上升階段，災害發(fā)生數(shù)量逐年波動增加，在2000年、2004年出現(xiàn)異常高值，分別發(fā)生災害45起、65起，共計110起，占總數(shù)的20.4%；2004—2009屬于波動下降階段，災害發(fā)生數(shù)量逐年波動減少；2010—2016屬于繼續(xù)波動下降，年均災害頻次變化速率增加。事故災害時間分布特征的變化，與我國事故災害管理制度及生產(chǎn)監(jiān)管體制的不斷完善有關(guān)，防控能力的提高對重大事故災害的發(fā)生起到了明顯的抑制作用。

圖1 2000—2016全國重大事故災害數(shù)量年際變化圖Fig.1 Annual variation of the number of accident disasters from 2000 to 2016

2.1.1 時間變化特征 對于不同類型的事故災害而言，災害發(fā)生的月季變化特征有所差異。四種事故災害月季變化統(tǒng)計圖(圖2)顯示：火災爆炸事故各月數(shù)量分布較均勻，10月、12月稍次之，全年共發(fā)生126起，占總數(shù)的23.4%；建筑施工事故主要集中在3—6月以及8—12月之間，共18起，占總數(shù)的3.3%；交通運輸事故全年分布較均衡，春夏季略集中，共221起，占總數(shù)的41%；工礦企業(yè)事故集中在春季(3—5月)、夏季(6—8)和秋季(9—11月)，共174起，占總數(shù)的32.3%。

圖2 2000—2016全國不同類型事故災害年內(nèi)變化圖

圖3 2000—2016年全國重大事故災害事故分布圖Fig.3 Distribution map of major accident disasters in China from 2000 to 2016

2.1.2 空間分布特征 從2000—2016年我國事故災害的空間分布看，重大事故災害主要分布在我國東、中部等人口較為稠密的地區(qū)，西部及內(nèi)蒙古地區(qū)分布較少(圖3)。統(tǒng)計我國各省市重大事故災害事故發(fā)生的數(shù)量(圖4)可看出，四川省、貴州省、云南省以及黑龍江省等地事故數(shù)量較多。另外，受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異、城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)、人口密度、交通樞紐條件、道路密度等因素影響，各省份事故災害發(fā)生數(shù)量差異較大。

2.2 事故災害危險性分析

以全國地市級為評價單元，運用ArcGIS空間功能計算全國重大事故災害人員損失、經(jīng)濟損失、危害程度以及危險性，危害程度是由人員損失、直接經(jīng)濟損失2個因子進行加權(quán)疊加，而事故災害危險性是由災變活動強度和活動頻次(概率)決定的，一般強度越大，頻次越高，其帶來的損失越嚴重，可建立二維矩陣為[21]：R(危險)=[P(頻率)，I(強投)]。

全國重大事故災害人員損失在空間分布上存在明顯的差異，極高人員損失值共有12個市，主要分布在重慶市、山西省臨汾市、呂梁市、河南省洛陽市、江西省宜春市、山東省淄博市、云南省曲靖市以及天津市等地區(qū)(圖5a)，高人員損失值主要分布在山東省東營市、河南省濟源市、四川省成都市、黑龍江省哈爾濱市、雞西市、河南省平頂山市、浙江省杭州市等15個市。全國事故災害經(jīng)濟損失在空間上有著明顯的差異，經(jīng)濟損失總量最高的位于天津市，其經(jīng)濟損失占總數(shù)的51.9%(圖5b)。從危害程度來看，極高危害程度的地區(qū)一共有14個，高危害程度地區(qū)有13個，其中山西省臨汾市、重慶市、江西省宜春市、天津市是危害程度最高的4個地級市(圖5c)。根據(jù)全國重大事故災害危險評價結(jié)果顯示：重慶市、云南省曲靖市、江西省宜春市、貴州省六盤水市處于極重度危險區(qū)(圖5d)?；谑鹿蕿暮臻g分布、人員損失、經(jīng)濟損失、危害程度以及危險性評價綜合分析結(jié)果可知，重大事故災害在重慶市、天津市、云南省曲靖市以及江西省宜春市高值比較集中。

圖4 2000—2016年全國重大事故災害事故各省(市、自治區(qū))分布統(tǒng)計圖

圖5 全國事故災害人員損失(a)、經(jīng)濟損失(b)、危害程度(c)和危險性(d)空間分布圖

2.3 事故災害空間關(guān)聯(lián)特征分析

為探究各單元之間的局部聚集特征，以2000—2016年全國歷史事故災害事故數(shù)量為基礎(chǔ)，利用ArcGIS和GeoDa平臺運用空間自相關(guān)模型進行空間關(guān)聯(lián)特征分析，揭示全國市級事故災害與相鄰市級事故災害的關(guān)系。Moran’s I指數(shù)值在-1～1之間，越靠近1，說明正相關(guān)越強烈，空間集聚特征越明顯，反之存在負相關(guān)關(guān)系。本文分別以各省市火災爆炸事故、建筑施工事故、交通運輸事故、工礦企業(yè)事故數(shù)量為測度指標，繪制了LISA聚集地圖，四類災害事故的Moran’s I指數(shù)分別為0.092、-0.056、0.189、0.268，除建筑施工事故表現(xiàn)為負相關(guān)關(guān)系外，其余三類事故在空間上總體存在正相關(guān)性。基于局部自相關(guān)的結(jié)果，將全國事故災害局部自相關(guān)結(jié)果分為“高-高”集聚、“高-低”集聚、“低-高”集聚、“低-低”集聚和“不顯著”五類，其中，“高-高”集聚地區(qū)表示某一單元與鄰接單元的事故災害發(fā)生頻率都較高，構(gòu)成熱點區(qū)域；“低-高”集聚地區(qū)表示某一單元的事故災害發(fā)生頻率較低，而周圍單元較高；“低-低”集聚地區(qū)表示某一單元與鄰接單元的事故災害發(fā)生頻率都較低，構(gòu)成盲點區(qū)；“高-低”集聚地區(qū)表示某一單元的事故災害發(fā)生頻率較高，而周圍單元較低。

火災爆炸事故的局部空間聚集特征主要表現(xiàn)為3個區(qū)域(圖6a):(1)顯著的高-高集聚地區(qū)主要分布在河北省、廣東省、天津市等，包括河北省承德市、唐山市、石家莊市、保定市、張家口市、山東省德州市、濰坊市、廣東省惠州市、東莞市等10個我國重工業(yè)分布區(qū)。由于大量使用煤、燃料等能源，工人不按規(guī)定操作以及監(jiān)管體制不完善等原因，使得這些地區(qū)成為火災爆炸事故的熱點區(qū)域。(2)顯著的低-高集聚地區(qū)分布在河北省、四川省、山東省等省市，包括河北省廊坊市、衡水市、四川省瀘州市、廣安市以及山東省煙臺市、日照市、聊城市、棗莊市等區(qū)域。這些區(qū)域由于遠離重工業(yè)區(qū)，使得工業(yè)用煤、燃料等相對較少，從而使這些區(qū)域火災爆炸事故明顯低于周邊地區(qū)。(3)顯著的高-低集聚地區(qū)分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、四川省、河南省等省市，包括內(nèi)蒙古包頭市、呼倫貝爾市、廣西壯族自治區(qū)梧州市、欽州市、四川省眉山市、宜賓市、攀枝花市、河南省鶴壁市、開封市等區(qū)域。這些區(qū)域作為重點工業(yè)城市，由于大量的燃料需求以及人員的活動使得這些區(qū)域的火災爆炸事故發(fā)生頻率較高。其余縣域均未呈現(xiàn)顯著的局部空間自行關(guān)。

建筑施工事故的局部空間聚集特征表現(xiàn)為2個區(qū)域(圖6b):(1)顯著的低-高集聚地區(qū)分布在遼寧省、黑龍江省、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省、山東省、四川省等省市，包括遼寧省丹東市、大連市、營口市、遼陽市、黑龍江省伊春市、佳木斯市、七臺河市、牡丹江市、江蘇省徐州市、南通市、鎮(zhèn)江市、浙江省嘉興市、金華市、四川省瀘州市、德陽市、廣安市、雅安市、資陽市等區(qū)域。近年來，隨著房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展以及國家建筑行業(yè)標準的完善，越來越多的地方出臺限購、不準私自建造房屋等措施，使得建筑行業(yè)越來越規(guī)范，從而減少了事故的發(fā)生；(2)顯著的高-低集聚地區(qū)分布在黑龍江省、遼寧省、廣東省、四川省等省，包括黑龍江省哈爾濱市、黑河市、遼寧省鞍山市、廣東省江門市、茂名市、四川省成都市等區(qū)域，因建筑施工事故數(shù)據(jù)較少，在有記載的重大事故的地區(qū)，其發(fā)生的強度相對于周邊地區(qū)來說，都是顯著偏高的，這與當?shù)亟ㄖ袠I(yè)標準以及安全管理都有很大的關(guān)系。

交通運輸事故的局部空間聚集特征表現(xiàn)為3個區(qū)域(圖6c):(1)顯著的高-高集聚地區(qū)主要分布在云貴川一帶以及福建省，包含四川省瀘州市、綿陽市、遂寧市、南充市、廣安市、達州市、雅安市、貴州省貴陽市、六盤水市、遵義市、安順市、畢節(jié)市、銅仁市以及云南省邵通市、曲靖市等交通不便的區(qū)域，說明這些區(qū)域與鄰接區(qū)域交通運輸災害發(fā)生概率都較高，并與周圍單元構(gòu)成交通運輸事故熱點區(qū)；(2)顯著的低-高集聚地區(qū)主要分布在四川省、山東省、福建省等省市，包括四川省內(nèi)江市、巴中市、資陽市、內(nèi)江市、山東省濰坊市、威海市、福建省莆田市、三明市等區(qū)域，說明這些區(qū)域比周邊鄰接單元發(fā)生事故的頻率相對較低；(3)顯著的高-低集聚地區(qū)主要分布在河北省、山西省、江蘇省、浙江省、湖南省等省市，包括河北省張家口市、山西省陽泉市、江蘇省南京市、鹽城市、浙江省杭州市、寧波市以及湖南省邵陽市和郴州市，說明這些區(qū)域與周邊單元相比交通運輸事故發(fā)生頻率更高。

工礦企業(yè)事故的局部空間聚集特征表現(xiàn)為3個區(qū)域(圖6d)：(1)顯著的高-高集聚地區(qū)主要分布在山西省、黑龍江省、貴州省以及云南省等省市，包括山西省大同市、晉中市、忻州市、黑龍江省牡丹江市、七臺河市、雙鴨山市、貴州省貴陽市、六盤水市、安順市以及云南省昆明市、曲靖市和昭通市等我國煤炭資源較豐富的地區(qū)，構(gòu)成了工礦企業(yè)事故發(fā)生的熱點區(qū)域；(2)顯著的低-高集聚地區(qū)分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市和烏蘭察布市、湖南省衡陽市以及四川省自貢市和貴州省遵義市等我國比較偏遠，工礦企業(yè)比較落后的地區(qū)；(3)顯著的高-低集聚地區(qū)分布在東北三省以及四川省、湖北省等省市，包括黑龍江省鶴崗市、吉林省白城市、遼寧省葫蘆島市、山東省煙臺市、湖北省荊州市、黃石市、四川省攀枝花市、雅安市等煤礦儲量較多的城市，說明這些城市與周邊單元相比工礦企業(yè)事故發(fā)生概率較高。

圖6 各類型事故災害LISA聚集地圖

3 結(jié)論與相關(guān)建議

3.1 結(jié)論

基于2000—2016年全國重大事故災害數(shù)據(jù)庫，采用空間自相關(guān)的方法，運用GIS和GeoDa等軟件對全國重大事故災害“空間分布格局”與“危險”進行研究。主要結(jié)論為：①2000—2016年，我國重大事故災害整體呈現(xiàn)波動下降的趨勢，尤其2010—2016年災害下降幅度更大。從年內(nèi)變化特征來看，火災爆炸事故數(shù)量各月接近均勻分布，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月之間，交通運輸事故全年分布較均勻，春夏季略集中，工礦企業(yè)事故在1、2、12月分布較少。②事故災害空間差異較大，主要集中在我國東、中部地區(qū)，而西部及內(nèi)蒙古地區(qū)分布較少，四類事故災害的Moran’s I指數(shù)分別為0.092、-0.056、0.189、0.268，除建筑施工事故表現(xiàn)為負相關(guān)關(guān)系外，其余三類事故在空間上總體存在正相關(guān)性，空間集聚特征明顯?；谑鹿蕿暮臻g分布、人員損失、經(jīng)濟損失、危害程度以及危險性綜合分析結(jié)果可知，重大事故災害在重慶市、天津市、云南省曲靖市以及江西省宜春市高值比較集中。③各災害事故類型多數(shù)表現(xiàn)為相似的水平(低-高，高-低集聚)，而在局部市區(qū)則表現(xiàn)出差異性?；馂谋ㄊ鹿手酗@著的高-高集聚地區(qū)主要集中河北省、山東省以及廣東省等我國重工業(yè)分布區(qū)；交通運輸事故顯著的高-高集聚地區(qū)主要分布在云貴川一帶以及福建省等交通不便的區(qū)域；工礦企業(yè)運輸事故中顯著的高-高集聚地區(qū)主要集中在山西省、四川省以及云南省等我國煤礦資源儲量豐富的地區(qū)。

3.2 相關(guān)建議

事故災害的發(fā)生和發(fā)展極其復雜，人體行為不受控制，災害的發(fā)生是綜合因素作用下的產(chǎn)物。本文通過對中國重大事故災害進行時空格局分析及危險評價，進一步探討了四類事故災害的主要致災因素，可為針對性防范災害發(fā)生提供科學依據(jù)?；馂谋ㄊ鹿手饕聻囊蛩匕üS非法組織生產(chǎn)、管理不規(guī)范、無證違規(guī)經(jīng)營、違規(guī)操作、人員安全意識薄弱等；建筑施工事故主要致災因素包括施工單位違規(guī)操作、管理混亂、人員安全意識薄弱等；交通運輸事故主要致災因素包括駕駛?cè)藛T酒駕、超速、超載、無證行駛、違規(guī)載客載物、超車占道、疲勞駕駛、非法改裝運營車輛、技術(shù)不過關(guān)、安全意識薄弱等因素；工礦企業(yè)運輸事故主要致災因素包括施工人員非法越界開采、非法組織生產(chǎn)、安全意識薄弱、技術(shù)力量薄弱、防突措施不足、單位管理混亂、非法采購，違規(guī)使用物品等。因此，基于上述致災因素，給出如下對策建議：(1)對于火災爆炸事故，企業(yè)應加大對火災危險源的監(jiān)測，明確行業(yè)許可相關(guān)標準，嚴格落實消防安全主體責任，各部門嚴格按照“誰主管、誰負責”的原則，制定監(jiān)管部門責任清單，將監(jiān)管體系納入績效考核，進一步完善企業(yè)監(jiān)管制度，對照事故所呈現(xiàn)出的問題，實時進行行業(yè)自查，包括通風設備、消防基建、設備老化等，避免此類問題的再次發(fā)生。規(guī)范員工的作業(yè)流程，制定行業(yè)指導書，推進培訓體制構(gòu)建，提高工作人員素質(zhì)，嚴格做到不落任何一個細節(jié)，并對一些特殊工作環(huán)境的員工做到穿著從頭到尾嚴格規(guī)范。(2)建筑施工單位要建立完善安全生產(chǎn)責任體系，嚴格落實施工各方責任，切實提升總承包單位安全管理水平，定期對建筑材料、工具進行檢查，對于老化、不安全的物體要進行及時的隔離與更新處理。建筑行業(yè)主管部門加快推進“打非治違”工作，如建設單位規(guī)避招標、不按規(guī)定將工程給不具有相應資質(zhì)、無安全生產(chǎn)許可證的施工單位，施工單位又不按標準施工、偷工減料，出現(xiàn)轉(zhuǎn)包、違法分包等行為。定期組織安全演練，以事故案例為切入點，全員參與，增強施工人員安全生產(chǎn)紅線意識與防范技能。各單位還要就事故危險結(jié)果出發(fā)，切實切換行業(yè)組織管理制度，加強對重點施工環(huán)節(jié)的監(jiān)控。(3)交通管理部門首先應強化對重點領(lǐng)域的安全監(jiān)管，加大對“兩客一?！钡陌踩O(jiān)管力度，特別是道路條件較差、車況不佳、視距不良以及“三無”車輛等諸多復雜環(huán)境引起的交通運輸事故。其次在普通貨運行業(yè)大力鼓勵推行“無車承運人”企業(yè)，從而實現(xiàn)對資源的有效整合以及質(zhì)量提升；再者完善路況“電子眼”監(jiān)測體系，切實掌握駕駛員不良駕駛行為，實時更新駕駛動態(tài)，并做出相關(guān)懲罰。并在此基礎(chǔ)上做好道路運輸安全保障工作，督促企業(yè)開展隱患排查工作，嚴把出站、出城、上高速、過境“四關(guān)”，最大限度把執(zhí)法力量投入一線。通過完善駕駛員技能培訓體系，著重在典型路段、不同時間斷、不同天氣狀況下的防御性駕駛行為培訓，并借助“互聯(lián)網(wǎng)+安全教育”云課堂積極推進駕駛員教育培訓，提高駕駛員的安全紅線意識和責任意識。(4)各級政府以及單位要做到齊抓共管，結(jié)合工礦企業(yè)事故的季節(jié)性、地區(qū)性等特征，在事故多發(fā)期和多發(fā)區(qū)域進行事故隱患排查和治理工作，完善煤礦井下安全避險“六大系統(tǒng)”建設規(guī)劃，并指導礦工進行安全演練。加快推進相關(guān)法律法規(guī)的修訂，堅決落實煤礦“四關(guān)閉、五停產(chǎn)”行業(yè)標準，切實整改企業(yè)風氣，建設行業(yè)安全生產(chǎn)標準化制度。加強安全培訓，提高礦業(yè)人員的綜合素質(zhì)，可以采取“以老帶新、以熟帶生”的模式，開展“結(jié)幫”組合安全操練，實施全員參與、分類培訓、分步實施的細則。