地球信息科学学报 ›› 2018, Vol. 20 ›› Issue (3): 311-320.doi: 10.12082/dqxxkx.2018.170277
张英慧1,2(), 高星1,*(
), 王伟1, 查欣洁1,2
收稿日期:
2017-06-19
修回日期:
2018-01-09
出版日期:
2018-03-20
发布日期:
2018-03-20
作者简介:
作者简介:张英慧(1992-),男,硕士生,研究方向为煤矿事故分析与数据挖掘。E-mail:
基金资助:
ZHANG Yinghui1,2(), GAO Xing1,*(
), WANG Wei1, ZHA Xinjie1,2
Received:
2017-06-19
Revised:
2018-01-09
Online:
2018-03-20
Published:
2018-03-20
Contact:
GAO Xing
Supported by:
摘要:
煤矿事故给国家和人民带来巨大的生命财产损失,科学把握煤矿事故发生的宏观规律及区域煤矿安全的影响因素有助于促进煤矿安全生产。本文尝试采用GIS空间分析方法开展区域煤矿事故的研究,基于空间自相关性、时空演化规律方法研究了2006-2015年中国省域煤矿事故的时空分异特点,并分析了省域煤矿安全的影响因素及相对风险度。主要结论:①中国各省区之间煤矿事故存在明显的空间自相关性,但随着各省区煤矿安全生产形势改善情况的不同,其自相关性在不断下降;②以空间重心转移曲线分析中国煤矿事故发生的时空演化规律,10年间煤矿事故空间重心向东北方向转移。③重特大事故频发的省区由于监管措施的有力执行往往具有较低的煤矿百万吨死亡率;平均煤矿生产能力低的省区具有较高的煤矿百万吨死亡率;④建立基于解释变量的贝叶斯空间模型,以煤炭百万吨死亡率为指标评估中国各省区煤矿事故相对风险度,中国煤矿安全生产相对危险度存在明显的空间分布规律且各省区差异较大,相对危险度较高的省区主要集中在南方地区,包括湖北、福建等,危险度较低的省区主要集中在中东部地区,包括山西、内蒙古等。
张英慧, 高星, 王伟, 查欣洁. 中国省域煤矿事故时空分异特征及影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(3): 311-320.DOI:10.12082/dqxxkx.2018.170277
ZHANG Yinghui,GAO Xing,WANG Wei,ZHA Xinjie. Spatial-temporal Variation and Influencing Factors of Coal Mine Accidents in China[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(3): 311-320.DOI:10.12082/dqxxkx.2018.170277
表2
2006-2015年中国煤矿事故数量Moran's I 指数表
年份 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | |
Moran's Index | 0.4097 | 0.4181 | 0.3965 | 0.3569 | 0.3529 | 0.3616 | 0.3482 | 0.2317 | 0.3210 | 0.3035 |
z得分 | 3.8605 | 3.9726 | 3.8494 | 3.5758 | 3.4943 | 3.4740 | 3.3210 | 2.2402 | 2.9698 | 2.7856 |
p值 | 0.0001 | 0.0001 | 0.0001 | 0.0003 | 0.0005 | 0.0005 | 0.0009 | 0.0251 | 0.0030 | 0.0053 |
表3
2006-2015年中国煤矿事故死亡人数Moran's I 指数表
年份 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | |
Moran's I | 0.3271 | 0.3255 | 0.3732 | 0.3054 | 0.3107 | 0.4070 | 0.3071 | 0.3494 | 0.2840 | 0.1164 |
z得分 | 3.0898 | 3.0724 | 3.4482 | 2.9418 | 2.9782 | 3.7892 | 2.9202 | 3.1649 | 2.6009 | 1.3244 |
p值 | 0.0020 | 0.0021 | 0.0006 | 0.0033 | 0.0029 | 0.0002 | 0.0035 | 0.0016 | 0.0093 | 0.1854 |
表4
2006-2015年中国煤矿事故重心转移距离及方向
时段 | 事故数量 | 死亡人数 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
距离/km | 角度/° | 方向 | 距离/km | 角度/° | 方向 | |
2006-2007 | 67.51 | 213.50 | 西南 | 64.37 | 230.44 | 西南 |
2007-2008 | 46.66 | 218.51 | 西南 | 23.99 | 48.16 | 东北 |
2008-2009 | 32.55 | 43.65 | 东北 | 24.76 | 58.93 | 东北 |
2009-2010 | 36.48 | 192.73 | 西南 | 75.08 | 221.03 | 西南 |
2010-2011 | 45.37 | 103.41 | 西北 | 64.08 | 224.55 | 西南 |
2011-2012 | 98.64 | 55.14 | 东北 | 160.24 | 67.10 | 东北 |
2012-2013 | 24.71 | 353.77 | 东南 | 61.58 | 24.92 | 东北 |
2013-2014 | 177.34 | 37.99 | 东北 | 39.27 | 75.11 | 东北 |
2014-2015 | 167.93 | 56.24 | 东北 | 300.31 | 36.44 | 东北 |
[1] | 苏苗罕. 美国联邦政府的煤矿安全生产监管制度研究[J].南京大学法律评论,2014(1):315-330. |
[Su M H.On the federal coal mine safety regulation in the United States[J].Nanjing University Law Review,2014(1):315-330.] | |
[2] |
Wu L, Jiang Z, Cheng W, et al.Major accident analysis and prevention of coal mines in China from the year of 1949 to 2009[J]. Mining Science and Technology (China), 2011,21(5):693-699.
doi: 10.1016/j.mstc.2011.03.006 |
[3] |
Chen H, Qi H, Long R, et al.Research on 10-year tendency of China coal mine accidents and the characteristics of human factors[J]. Safety science, 2012,50(4):745-750.
doi: 10.1016/j.ssci.2011.08.040 |
[4] |
Dai Ying Z, Bai Sheng N.Statistical analysis of China's coal mine particularly serious accidents[J]. Procedia engineering, 2011,26: 2213-2221.
doi: 10.1016/j.proeng.2011.11.2427 |
[5] |
Wang L, Cheng Y P, Liu H Y.An analysis of fatal gas accidents in Chinese coal mines[J]. Safety science, 2014,62: 107-113.
doi: 10.1016/j.ssci.2013.08.010 |
[6] |
Yin W, Fu G, Yang C, et al.Fatal gas explosion accidents on Chinese coal mines and the characteristics of unsafe behaviors: 2000-2014[J]. Safety Science, 2017,92:173-179.
doi: 10.1016/j.ssci.2016.09.018 |
[7] | 殷文韬,傅贵,袁沙沙,等.2001-2012年中国重特大瓦斯爆炸事故特征及发生规律研究[J].中国安全科学学报,2013,23(2):141-147. |
[Yin W T, Fu G, Yuan S S, et al.Study on basic characteristics and occurrence regularity of major gas explosion accidents in Chinese coal mines during 2001-2012[J]. China Safety Science Journal, 2013,23(2):141-147.] | |
[8] | 王修才,谢焱石,邓文辉,等.基于分形理论的煤矿透水事故空间分布规律研究[J].煤炭与化工, 2014,37(1):20-23. |
[ Wang X C, Xie Y S, Deng W H, et al. Study on spatial distribution patterns of flooding accidents of coal mines based on fractal theory[J]. Coal and Chemical Industry, 2014,37(1):20-23.] | |
[9] | 肖素丽. 分形理论在煤矿安全事故分析中的应用[D].衡阳:南华大学,2014. |
[Xiao X L.Application of fractal theory in the analysis of accidents of coal mine[D]. Hengyang: University of South China, 2014.] | |
[10] |
陈波. 中国煤矿灾害与地震活动时空分布丛集特征的初步研究[J].地学前缘,2016,23(3):156-169.
doi: 10.13745/j.esf.2016.03.020 |
[Chen B.The preliminary research on the cluster features of spatiotemporal distribution of Chinese coal mine disasters and earthquake activities[J]. Earth Science Frontiers, 2016,23(3):156-169.]
doi: 10.13745/j.esf.2016.03.020 |
|
[11] | 王劲峰. 空间分析[M].北京:科学出版社,2006. |
[Wang J F.Spatial analysis[M]. Beijing: Science Press, 2006.] | |
[12] | 邓宗兵,封永刚,张俊亮,等.中国粮食生产空间布局变迁的特征分析[J].经济地理,2013,33(5):117-123. |
[Deng Z B, Feng Y G, Zhang J L, et al.Analysis on the characteristics and tendency of spatial distribution of grain production in China[J]. Economic Geography, 2013,33(5):117-123. | |
[13] |
Getis A, Ord J K.The analysis of spatial association by use of distance statistics[J]. Geographical Analysis, 1992,24(3):189-206.
doi: 10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x |
[14] | 李光强,曾绍琴,邓敏,等.重心转移曲线在时空演化模式表达中的应用[J].武汉大学学报·信息科学版,2013,38(8):940-944. |
[Li G Q, Zeng S Q, Deng M, et al.Applicaiton of a centroid transferring curve to spatio-temporal evolution patterns[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013,38(8):940-944. | |
[15] |
付强,诸云强,孙九林,等.中国畜禽养殖的空间格局与重心曲线特征分析[J].地理学报, 2012,67(10):1383-1398.
doi: 10.11821/xb201210009 |
[ Fu Q, Zhu Y Q, Sun J L, et al. Analysis on spatial patterns and gravity centers curve of livestock and poultry breeding in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2012,67(10):1383-1398.
doi: 10.11821/xb201210009 |
|
[16] |
葛美玲,封志明.中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析[J].地理学报,2009,64(2):202-210.
doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2009.02.007 |
[Ge M L, Feng Z M.Population distribution of China based on GIS: classification of population densities and curves of population gravity centers[J]. Acta Geographica Sinica, 2009,64(2):202-210.]
doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2009.02.007 |
|
[17] | 廖伟斌,孙建国,雍万铃,等.贝叶斯模型和时空扫描统计量在胃癌死亡空间分布特征中的应用[J].中华疾病控制杂志,2016,20(8):847-850. |
[Liao W B, Sun J G, Yong W L, et al.Application of Bayesian model and spatial-temporal scanning statistic in spatial distribution characteristics of mortality of gastric cancer[J]. Chinese Journal of Disease Control Prevention, 2016,20(8):847-850.] | |
[18] |
吴北平,杨典,王劲峰,等.利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素[J].地球信息科学学报,2016,18(12):1645-1652.
doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.01645 |
[Wu B P, Yang D, Wang J F, et al.Spatiotemporal variability and determinants of hand, foot and mouth in Shandong province: A bayesian spatio-temporal modeling approach[J]. Journal of Geo-information Science, 2016,18(12):1645-1652.]
doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.01645 |
|
[19] |
Li G, Haining R, Richardson S, et al.Space-time variability in burglary risk: A Bayesian spatio-temporal modelling approach[J]. Spatial Statistics, 2014,9:180-191.
doi: 10.1016/j.spasta.2014.03.006 |
[20] | Mccullagh P M, Nelder J A S. Generalized Linear Models, 2nd Ed. Applied Statistics[M]. London: Chanpman and Hall, 1989. |
[21] |
Spiegelhalter D J, Best N G, Carlin B P, et al.Bayesian measures of model complexity and fit[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 2002,64(4):583-639.
doi: 10.1111/1467-9868.00353 |
[22] | 夏欣. 钉螺密度时空模型构建及血吸虫病感染率贝叶斯估计[D].武汉:武汉大学,2013. |
[Xia X.Spatiotemporal model of oncomelania density and Bayesian estimation of schistosomiasis infection rate[D]. Wuhan: Wu Han University, 2013. | |
[23] |
Ozer E, R. Yilmaz D. Evcuman, et al. Autopsy evaluation of coal mining deaths in the city of Zonguldak, Turkey[J]. Medical Science Monitor: International Medical Journal of Experimental and Clinical Research, 2014,20:438.
doi: 10.12659/MSM.890045 pmid: 3965337 |
[24] | 张洪杰. 煤矿安全风险综合评价体系及应用研究[D].徐州:中国矿业大学,2010. |
[Zhang H J.Research on comprehensive assessment system and application of coal mine safety risks[D]. Xuzhou: China University of Mining and Technology, 2010.] | |
[25] |
Zou J, Karr A F, Datta G, et al.A Bayesian spatio-temporal approach for real-time detection of disease outbreaks: A case study[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2014,14(1):108.
doi: 10.1186/s12911-014-0108-4 pmid: 4267748 |
[1] | 翁慧娴, 马廷. 基于微博数据的中国人群气温感知时空分异特征及影响因素分析[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(10): 2058-2070. |
[2] | 李颉, 郑步云, 王劲峰. 2008—2018年中国手足口病时空分异特征[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(3): 419-430. |
[3] | 张泽, 胡宝清, 丘海红, 邓雁菲. 桂西南喀斯特-北部湾海岸带生态环境脆弱性时空分异与驱动机制研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(3): 456-466. |
[4] | 裴韬, 王席, 宋辞, 刘亚溪, 黄强, 舒华, 陈晓, 郭思慧, 周成虎. COVID-19疫情时空分析与建模研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 188-210. |
[5] | 毕佳, 王贤敏, 胡跃译, 罗孟涵, 张俊华, 胡凤昌, 丁子洋. 一种基于改进SEIR模型的突发公共卫生事件风险动态评估与预测方法——以欧洲十国COVID-19为例[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(2): 259-273. |
[6] | 李照, 高惠瑛, 代晓奕, 孙海. 一种耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(11): 1924-1925. |
[7] | 朱净萱, 戴强, 蔡俊逸, 朱少楠, 张书亮. 基于多智能体的城市洪涝灾害动态脆弱性计算模型构建[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(10): 1787-1797. |
[8] | 李婉, 牛陆, 陈虹, 吴骅. 基于随机森林算法的地表温度鲁棒降尺度方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1666-1678. |
[9] | 朱伶俐, 任红艳, 丁凤, 鲁亮, 吴思佳, 崔成. 陕西省HFRS疫情时空分异特征及影响要素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(5): 1142-1152. |
[10] | 戚伟. 青藏高原城镇化格局的时空分异特征及影响因素[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(8): 1198-1206. |
[11] | 邹雨轩, 吴志峰, 曹峥. 耦合土地利用回归与人口加权模型的PM2.5暴露风险评估[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1018-1028. |
[12] | 武夕琳, 刘庆生, 刘高焕, 黄翀, 李贺. 高温热浪风险评估研究综述[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1029-1039. |
[13] | 韩燕, 张苑. 甘肃省县域经济差异时空分异及影响因子研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(11): 1735-1744. |
[14] | 代粮, 刘玉洁, 潘韬. 中国东北三省大豆虚拟水时空分异及其影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(9): 1274-1285. |
[15] | 王钰, 胡宝清. 西江流域生态脆弱性时空分异及其驱动机制研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(7): 947-956. |
|