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为探究我国重特大安全生产事故特征,选取2005-2019年国内852起重特大事故作为研究对象,基于Python编程语言针对重特大事故发生的年份、季度、月份、工作日与非工作日、地域特征进行分析.结果表明:2005-2019年,国内重特大安全生产事故起数和死亡人数均在不断下降;第四季度发生重特大事故最多,而第三季度平均每起事故造成的死亡人数最多;重特大事故数量和死亡人数随月份显示出反复波动的趋势,均呈现3个"^",形;工作日期间发生的重特大事故数量最多,非工作日平均事故率最大;国庆节是重特大事故发生最多的节假日;贵州、湖南、山西、云南、河南等省份"十四五"期间需要重点加强安全和应急管理.  相似文献   
2.
为实现我国较大及以上生产安全事故(MWSA)数据的有效管理,减少事故发生及降低事故严重程度,基于2010—2022年国务院安委会挂牌督办的278起MWSA,建立通用的MWSA数据库,从事故发生时间、空间、行业、类型维度探究事故特征分布,并依据事故严重程度的综合量化指标,构建分位数回归模型全面识别事故严重程度的影响因素。结果表明:在时空分布上,6—9月的事故起数和死亡人数处于高峰,日照充足的白天(7:00—18:00)事故起数和死亡人数占比多达2/3,经济发达省/直辖市(京津江浙沪闽)事故较少;爆炸和车辆伤害为主要事故类型。在0.05的显著性水平下,事故类型、发生日期、季节、日照条件、天气、平均温度、企业员工规模、企业成立时长等8个因素分别在不同分位点处与事故严重程度显著相关。其中,天气、平均温度是低严重度事故中影响事故后果的重要因素,100人以下的企业员工规模因素增大了极端严重事故发生的可能性。  相似文献   
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