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中国31个省市道路交通事故现状分析及实现SDGs死伤减半目标趋势预测

龚雪蕾 方菁 谭晓萍 廖爱梅 肖传浩

龚雪蕾, 方菁, 谭晓萍, 廖爱梅, 肖传浩. 中国31个省市道路交通事故现状分析及实现SDGs死伤减半目标趋势预测[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(1): 4-8. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.01.002
引用本文: 龚雪蕾, 方菁, 谭晓萍, 廖爱梅, 肖传浩. 中国31个省市道路交通事故现状分析及实现SDGs死伤减半目标趋势预测[J]. 中华疾病控制杂志, 2020, 24(1): 4-8. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.01.002
GONG Xue-lei, FANG Jing, TAN Xiao-ping, LIAO Ai-mei, XIAO Chuan-hao. Analysis of the current situation of road traffic accidents in the 31 provinces/municipalities of China and the projection for achieving the SDGs target of halving the numbers of death and injury[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2020, 24(1): 4-8. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.01.002
Citation: GONG Xue-lei, FANG Jing, TAN Xiao-ping, LIAO Ai-mei, XIAO Chuan-hao. Analysis of the current situation of road traffic accidents in the 31 provinces/municipalities of China and the projection for achieving the SDGs target of halving the numbers of death and injury[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2020, 24(1): 4-8. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.01.002

中国31个省市道路交通事故现状分析及实现SDGs死伤减半目标趋势预测

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2020.01.002
基金项目: 比尔及梅琳达·盖茨基金会在中国实现联合国健康相关可持续发展目标:开发循证政策行动建议国际合作项目(2830622)
详细信息
    通讯作者:

    方菁, E-mail:fangjing07@126.com

  • 中图分类号: R181.2

Analysis of the current situation of road traffic accidents in the 31 provinces/municipalities of China and the projection for achieving the SDGs target of halving the numbers of death and injury

Funds: Bill & Melinda Gates Foundation."Achieving Health SDGs in China:Developing Evidence-based Policy Options for Action"International Cooperation Project(2830622)
More Information
  • 摘要:   目的   分析2010-2017年我国31个省市道路交通事故发生数和死伤情况, 预测到2020年各省市实现可持续发展目标(sustainable development goals, SDGs)中设定的死伤人数较2015年减半的情况。   方法   分析31个省市道路交通事故现状, 利用趋势外推法预测2020年能否实现SDGs目标。   结果   2010-2017年广东、江苏、浙江、山东的交通事故发生数、死伤数呈下降趋势但仍居前列。2017年死亡率前两位是北京和贵州, 受伤率贵州和天津居高。预测显示, 到2020年全国道路交通事故的死亡和受伤人数分别增加了17%和1.3%, 难以实现减半的目标; 预计2020年湖南的死伤人数分别降至2015年的50.7%和65.3%, 能够达到目标; 上海的受伤人数降低83.3%, 但死亡人数只降低34.5%, 与目标有差距; 其余省市难以达到目标。预计到2020年11个省市的死亡人数将增加, 其中北京、吉林、江西、湖北和贵州增长最为明显; 有8个省市的受伤人数呈增长趋势, 其中吉林、江西、湖北和贵州四省增幅明显。   结论   除湖南省外, 全国和各省市均难以达到SDGs目标, 可以根据预测结果和实际现状制定有针对性的科学防控策略。湖南和上海在交通事故防控方面的措施有效, 值得借鉴。
  • 图  1  2017年全国31个省市交通事故发生起数分布图

    Figure  1.  Number of traffic accidents in 31 provinces and municipalities in China mainland in 2017

    表  1  全国31个省市2010-2017年交通事故死亡人数(人)及2018-2020年的预测值

    Table  1.   The number of deaths in traffic accidents in 31 provinces and municipalities in mainland China from 2010 to 2017 and their predicted values from 2018 to 2020

    实际值 预测值 幅度
    (倍/%)
    达标情况
    2015(基年) 2018 2019 2020
    全国 58 022 65 106 66 469 67 860 +17
    北京 922 1543 1 727 1 934 +1.1a
    天津 826 805 797 790 -4.4 较难
    河北 2 498 2 491 2 486 2 482 -0.7 较难
    山西 2 015 2 124 2 123 2 122 +5.3
    内蒙古 973 971 929 890 -8.5 较难
    辽宁 1 993 1 957 1 944 1 931 -3.1 较难
    吉林 1 301 2 253 2 522 2 822 +1.2a
    黑龙江 1 151 1 127 1 117 1 106 -3.9 较难
    上海 869 638 603 569 -34.5 有差距
    江苏 4 642 4 530 4 494 4 458 -4 较难
    浙江 4 275 3 656 3 483 3 319 -22.4 有差距
    安徽 2 651 2 701 2 709 2 718 +2.5
    福建 1 890 1 773 1 673 1 578 -16.5 较难
    江西 1 439 2 358 2 620 2 911 +1a
    山东 3 652 3 648 3 631 3 614 -1.04 较难
    河南 1 776 2 203 2 337 2 480 +39.6
    湖北 1 695 6 190 8 025 10 404 +5.1a
    湖南 1 792 1 057 967 884 -50.7 已达标
    广东 5 562 5 262 5 179 5 098 -8.3 较难
    广西 2 099 2 270 2 293 2 316 +10.4
    海南 629 712 751 793 +26.1
    重庆 969 939 932 924 -4.6 较难
    四川 2 640 2 074 1 987 1 903 -27.9 有差距
    贵州 741 5 217 7 839 11 779 +14.9a
    云南 3 036 3 108 3 308 3 522 +16
    西藏 168 151 138 126 -25 有差距
    陕西 1 615 1 513 1 466 1 421 -12 较难
    甘肃 1 396 1 295 1 271 1 247 -10.6 较难
    青海 531 525 522 520 -2.1 较难
    宁夏 395 370 365 359 -9.1 较难
    新疆 1 881 1 614 1 569 1 525 -18.9 较难
    注:a表示2020年与2015年相比,上升或降低多少倍,不足1倍用%表示,即2020年在2015年的基础上,上升或降低百分之几;“+”表示与2015年相比,2020年上升;“-”表示下降。下表同。达标情况:与2015年相比,2020年预测的死亡人数上升,判断为“难”;下降20%以内,判断为“较难”;下降20%—40%,判断为“有差距”;下降40%~50%,判断为“可能达标”;下降50%以上,判断为“已达标”。下表同。
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    表  2  全国31个省市2010-2017年交通事故受伤人数(人)及其2018-2020年预测值

    Table  2.   The number of injuries caused by traffic accidents in 31 provinces and municipalities in mainland China from 2010 to 2017 and their predicted values from 2018 to 2020

    实际值 预测值 幅度
    (倍/%)
    达标情况
    2015(基年) 2018 2019 2020
    全国 199 880 207 259 204 890 202 549 +1.3
    北京 2 617 2 628 2 464 2 310 -11.7 较难
    天津 5 954 5 878 6 234 6 612 +11.1
    河北 4 319 4 388 4 349 4 311 -0.2 较难
    山西 5 495 4 717 4 509 4 310 -21.6 有差距
    内蒙古 3 121 3 486 3 492 3 499 -12.1 较难
    辽宁 4 774 4 098 3 874 3 662 -23.3 有差距
    吉林 2 697 6 593 7 825 9 286 +2.4a
    黑龙江 3 442 3 927 4 018 4 110 +19.4
    上海 454 155 108 76 -83.3 已达标
    江苏 11 698 11 431 11 269 11 110 -5 较难
    浙江 16 157 11 062 10 063 9 154 -43.3 可能达标
    安徽 15 382 11 644 10 588 9 627 -37.4 有差距
    福建 8 737 9 139 8 947 8 760 +0.26
    江西 3 136 6 840 8 071 9 524 +2a
    山东 13 002 12 515 12 436 12 357 -5 较难
    河南 6 129 6 079 6 036 5 993 -2.2 较难
    湖北 4 638 11 620 12 197 12 803 +1.8a
    湖南 11 615 5 633 4 765 4 032 -65.3 已达标
    广东 27 754 23 117 21 833 20 620 -25.7 有差距
    广西 4 009 3 560 3 463 3 368 -16 较难
    海南 2 903 2 521 2 563 2 607 -10.2 较难
    重庆 6 577 5 537 5 188 4 862 -26.1 有差距
    四川 10 188 6 654 5 919 5 265 -48.3 可能达标
    贵州 1 150 29 890 41 183 54 278 +46a
    云南 5 914 5 450 5 396 5 343 -9.7 较难
    西藏 435 380 338 301 -30.9 有差距
    陕西 5 137 5 502 5 426 5 352 +4.2
    甘肃 3 553 3 053 2 977 2 904 -18.3 较难
    青海 1 183 1 135 1 097 1 060 -10.4 较难
    宁夏 1 963 1 578 1 485 1 398 -28.8 有差距
    新疆 5 747 5 460 5 399 5 339 -7.1 较难
    a表示上升或降低的倍数,未标注的均为上升或降低的幅度(%)。
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  • [1] Nantulya VM, Reich MR. The neglected epidemic: road traffic injuries in developing countries[J]. BMJ. 2002, 11;324(7346): 1139-1141. DOI: 10.1136/bmj.324.7346.1139.
    [2] World Health Organization. Global status report on road safety 2018[EB/OL]. (2018-12-7)[2019-4-26]. https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/.
    [3] United Nations General Assembly. Transforming our world: the 2030 agenda for sustainable development[EB/OL]. (2015-8-12)[2019-4-27]. https://sustainabledevelopment.un.org/post 2015/transformingourworld.
    [4] 孟祥海, 蒋艳辉, 郑洪岚.全国道路交通事故死亡人数预测研究[J].公路交通技术, 2017, 33(5): 126-131. DOI: 10.13607/j.cnki.gljt.2017.05.025.

    Meng XH, Jiang YH, Zheng HL, et al. Prediction of the number of deaths from road traffic accidents nationwide[J]. Technology of Highway and Transport, 2017, 33(5): 126-131. DOI: 10.13607/j.cnki.gljt.2017.05.025.
    [5] 杨书霞, 胡艳.基于动态灰色预测的交通事故损失预测[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2017, 39(6): 674-678. DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2017.06.006.

    Yang SX, Hu Y. Traffic accident loss prediction based on dynamic grey prediction[J]. Journal of WUT(Information & Management Engineering), 2017, 39(6): 674-678. DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2017.06.006.
    [6] 赵玲, 许宏科.基于改进的灰色马尔可夫链模型的交通事故预测[J].数学的实践与认识, 2013, 43(20): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2013.20.013.

    Zhao L, Xu HK. Traffic accident prediction based on improved grey markov chain model[J]. Mathematics In Practice and Theory, 2013, 43(20): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2013.20.013.
    [7] 唐秋生, 杜营营.基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真[J].交通信息与安全, 2011, 29(1): 68-70. DOI: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.01.017.

    Tang QS, Du YY. Traffic accident prediction model and simulation based on bp neural network[J]. Traffic Information and Security, 2011, 29(1): 68-70. DOI: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.01.017.
    [8] GBD SDG Collaborators. Measuring progress and projecting attainment on the basis of past trends of the health-related sustainable development goals in 188 countries: an analysis from the global burden of disease study 2016[J]. Lancet, 2017, 390(10100): 1423. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)32336-X.
    [9] 沈坤.我国道路交通事故死亡人数预测与管理对策[J].安全与环境工程, 2017, 24(5): 138-144. DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2017.05.025.

    Shen K. Forecast and management countermeasures of deaths in road traffic accidents in China[J]. Safety and Environmental Engineering, 2017, 24(5): 138-144. DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2017.05.025.
    [10] 陈锦华, 黄琳, 吴爱平.福建省卫生人力及床位预测方法探讨[J].华南国防医学杂志, 2009, 23(6): 60-62. DOI: 10.13730/j.1009-2595.2009.06.001.

    Chen JH, Huang L, Wu AP. Forecasting methods of medical human and bed resources in Fujian Province[J]. South China National Defense Medical Journal, 2009, 23(6): 60-62. DOI: 10.13730/j.1009-2595.2009.06.001.
    [11] 刘守信.青海玉树"1·3"特大交通事故的教训与反思[J].道路交通管理, 2006, (3): 30-34. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DLJG200603023.htm

    Liu SX. Lessons and reflections on the "1·3" extraordinary traffic accident in Yushu, Qinghai Province[J]. Road Traffic Management, 2006, (3): 30-34. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DLJG200603023.htm
    [12] 湖南省人民政府网. 2018年湖南道路交通事故万车死亡率降至2.14[EB/OL]. (2019-3-23)[2019-4-28]. http://www.hunan.gov.cn/hnyw/bmdt/201903/t20190323_5300150.html.

    Hunan Provincial People's Government Network.The number of deaths per 10, 000 vehicles from road accidents in Hunan dropped to 2.14 in 2018[EB/OL].(2019-3-23)[2019-4-28].http://www.hunan.gov.cn/hnyw/bmdt/201903/t20190323_5300150.html.
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-09
  • 修回日期:  2019-10-19
  • 刊出日期:  2020-01-10

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