因为，在庞大的人口基数背景下，单从数量上来看，哪怕是几百、几千的差距，也并不能看出太大的差别。

毕竟每年的人口也在不断的改变，只看数字并不能说明什么。

后来是这几种死亡方式，在所有死因中所占的比例有所增加，才引起了她的关注。而这个占比的变化，也并非在读表之初就被简仁注意到。

因为，每一项死因增加的比例并不算多，所以她并没有察觉有异。直到她发现车祸致死这一项变化有些大，而开始变化的时间也是五年前时，她才有所警觉。

这个发现，让她又将其他各项仔细检查了一遍。有了针对性，很快她便找出了其他同样在那个时间点开始发生变化的死亡原因。

找出这些从五年前开始发生变化的死因后，简仁又在表格后方新增了一项。

这一项是将这些有异的死因占比累加起来的总和。

比如在某一年中，因车祸死亡的人数占所有死亡人数的比例为1，非事故类死亡的占比为02，凶杀的占比为001

那么在表格中新增的这一项的数值则为1+02+001+…

从这一项中，可以明确的看出，这些所有从五年前开始存在突然变化的死因，在当年的各种死因中的占比。

这一简单的相加，简仁便发现了数据指标上明显的变化。

之前分散的各项死因，其变化波动并不算太大。但把每一项可疑的死因占比加在一起后，就很容易看出，从五年前开始，以这几种方式死亡的人数突然增多。

甚至在两个a级区域内，过去5年中，因车祸致死与意外死亡的这两项所占的比例，较之前几年也有了一个并不太明显的提升。

昨晚当简仁看到这两份表格时就有了一种十分不好的预感。更令她感到有些不寒而栗的是，此刻还放在一旁的第三份资料。

其上记录了过去10年中在这五个区域内，所有无法确认尸体身份的数量与占比。其上数据的陡然增加更是明显。而这个突然发生的变化，也是从那一年开始的。

三份不同的表格中，所有的矛头都指向了五年前这同一时间点。