К вопросу минимизации последствий чрезвычайных ситуаций



В статье сделана попытка определить наиболее эффективный путь управления рисками чрезвычайных ситуаций.

Ключевые слова: чрезвычайная ситуация, система, анализ, методика

Поступательное, а иногда и революционное, развитие современной техногенной цивилизации сопровождается одновременным появлением чрезвычайных ситуаций (далее — ЧС) техногенного характера. Причём прослеживается прямая связь между технологическими достижениями и масштабами потерь от ЧС: чем более «прогрессивно» достижение, тем более разрушительны последствия от его использования (например, изучение атомной энергии, помимо всех положительных аспектов её применения, известно также такими «достижениями» как Хиросима и Нагасаки, Чернобыль и пр.).

В связи с этим своевременная ликвидация последствий ЧС является одной из важнейших задач современной цивилизации. Но здесь стоит отметить ряд факторов, которые необходимо учитывать при разработке превентивных мероприятий для ликвидации последствий ЧС. Однако, в силу их вариативности, многофакторности и неопределённости сделать это зачастую достаточно сложно:

− неравномерный рост масштабов хозяйственной деятельности в разных регионах страны и, как следствие, разница в уровне социально-экономического, демографического развития. Отсюда следует также неравнозначность проводимых мероприятий по повышению устойчивости функционирования объектов экономики при ЧС;

− неоднозначность причин возникновения ЧС и их взаимообусловленность, взаимозависимость (антропогенные факторы могут являться причиной техногенной ЧС, которая, в свою очередь, может привести к природной ЧС; например, испытание подземного ядерного оружия может привести к возникновению землетрясения, цунами, которые в то же время приводят к масштабным разрушениям и гибели людей) и пр.;

− общее количество природных или техногенных источников ЧС, спрогнозировать которые не представляется возможным и т. д.

Общим правилом является то, что ЧС сопровождается не только материальными, но и огромными людскими потерями. Поэтому нужно выделить основные пути решения данной проблемы:

1) создание систем оперативного управления и ликвидации ЧС. Не нужно доказывать, что в условиях ЧС очень важно быстро и правильно принять решение по ликвидации последствий ЧС. Однако недостаток времени, неполнота и неудовлетворительное качество представления информации — типичные «спутники» лица, ответственного за разработку и принятие управленческих решений;

2) расчёт вероятности наступления ЧС.

Поэтому в рамках данной статьи мы кратко проанализируем эти подходы для выбора наиболее эффективного варианта действий.

Вообще, первое направление необходимо представить в нескольких системообразующих аспектах: 1) разработка систем поддержки принятия решений (В. В. Миронов, И. Ю. Юсупов, Н. И. Юсупова, Ю. М. Гусев, Л. Р. Черняховская); 2) разработка геоинформационных моделей развития ЧС природного и техногенного характера (В. Е. Гвоздев, С. В. Павлов); 3) построение многоуровневых иерархических систем в ЧС (Л. Б. Уразбахтина, В. И. Васильев).

Однако, сложность решения заключается в её многогранности, так как требует рассмотрения в комплексе различных аспектов: управленческих, информационных, кадровых, социально-экономических, организационных, технических, психологических и т. д. Вместе с тем, сама попытка комплексного рассмотрения этих проблем требует, в свою очередь, разработки новых концепций. Именно поэтому разработка научных основ поведения и организации управляемых сложных систем, в частности, т.н. «человеко-машинных» систем (Р. И. Айзман, С. В. Белов и др.), в экстремальных ситуациях является важной научной проблемой.

Именно этим обусловлено то обстоятельство, что задача анализа поведения управляемых сложных систем в условиях неопределённости, характерных для ЧС, относится к категории трудноформализуемых задач. А поэтому одним из основных методов исследования является метод моделирования. Стоит отметить и то, что процедура математического моделирования — достаточно трудоёмкий, занимающий много времени процесс, поэтому в условиях ЧС применять возможно лишь при его продолжительном течении.

Следующий подход — «Расчёт вероятности наступления ЧС» — также основан на математическом аппарате, но имеет ряд существенных преимуществ. Например, ориентирован он, прежде всего, на предварительной подготовке к возможным ЧС, т. е. носит превентивный характер. Кроме того, формульный ряд, используемый при подобных расчётах, достаточно легко «вогнать» в компьютерную программу и тогда скорость расчёта возрастает многократно.

Итак, кратко охарактеризуем данное направление.

В основе расчёта вероятности наступления ЧС лежит классический ряд формул, которые, в зависимости от имеющейся исходной информации, могут быть использованы различными методиками оценки риска:

− в основе «статистической» методики лежит положение, согласно которому вероятность ЧС определяется по имеющимся статистическим данным, т. е. при наличии репрезентативной выборки данных по частоте возникновения различных причин возникновения ЧС;

− «теоретико-вероятностная» методика используется для оценки рисков от достаточно редких событий, когда статистические данные либо отсутствуют, либо незначительны для возможного анализа;

− «эвристическая» методика — основывается на исследовании субъективных вероятностей, получаемых с помощью экспертного оценивания (как правило, используется при оценке комплексных рисков, когда отсутствуют не только статистические данные, пригодные для анализа, но и сами математические модели.

Представим ЧС j-го вида во времени в виде потока редких (= случайных) событий, что необходимо для оценки вероятности ЧС определённого вида. Считаем этот поток обладающим: 1) свойствами ординарности (т. е. за малый промежуток времени может произойти не более одной ЧС); 2) отсутствия последствий (после ЧС интенсивность её не изменяется) и 3) стационарности (интенсивность и частота возникновения ЧС в течение года постоянна). В этих условиях поток ЧС является пуассоновским, для которого случайное число ЧС j-го вида, происходящим в течение времени Δt, определено по закону Пуассона.

Для пуассоновского потока время T_j между ЧС подчиняется экспоненциальному закону, т. е. вероятность ЧС j-го вида в течение времени Δt можно вычислить следующим образом:

P_j = 1-exp (-λ_jΔt),

где λ_jΔt — параметр распределения Пуассона (иными словами, среднее число ЧС j-го вида в течение времени Δt).

Прогнозируемое число ЧС (на территории государства, федерального округа, субъекта федерации, муниципального образования) рассчитывается по формуле:

где N — количество ЧС за m лет, ед.;

m — годы наблюдений, лет;

K — коэффициент, учитывающий динамику повторяемости ЧС (значение K рассчитывается для каждой территории отдельно. При необходимости допускается использовать среднегодовое значение.

В то же время прогнозируемый уровень уязвимости (субъектов федерации, иных населённых пунктов) к различным источникам ЧС рассчитывается по формуле:

где I — показатель уязвимости;

K — коэффициент для учёта динамики изменений в инженерно-технической защищённости территорий и объектов на прогнозируемый период. Как в предыдущем случае значение K рассчитывается для каждой территории отдельно. При необходимости данный коэффициент можно оценить по показателю уязвимости I, который рассчитывается по формуле:

где N_{ЧС —} количество источников ЧС природного или техногенного характера (за период наблюдений),

N_ист — общее количество природных или техногенных источников (за период наблюдений).

Необходимо отметить также, что при прогнозировании вероятности наступления ЧС, источником которых выступают опасные (неблагоприятные) природные явления, выборку ЧС и происшествий для расчёта следует выбирать для событий, имеющих место ранее в период действия подобных природных явлений. То есть, при анализе данных нужно использовать метод корреляционного анализа по дате наступления события между опасными и неблагоприятными природными явлениями, с одной стороны, и произошедшими событиями на территории субъекта. Таким образом, при правильно проведённом структурировании данных определить вероятность наступления вида ЧС можно с детализацией до муниципальных образований (районов, городских округов), что тем более актуально как для субъектовых пожарно-спасательных подразделений МЧС России, так и для органов власти субъекта федерации в целях предварительного планирования мероприятий по повышению устойчивости функционирования объектов экономики в условиях ЧС.

Вероятность совместного появления нескольких независимых друг от друга ЧС можно вычислить как произведение их вероятностей:

P(AВ…n) =P(A)∙P(В)∙…∙P(n),

Следующим шагом анализа является классификация рисков ЧС по вероятности их возникновения.

Таблица 1

Классификация рисков по вероятности возникновения

Уровень риска	Вероятность возникновения (P)
	Количественный подход		Качественный подход
	P (баллы)	Р (в долях единицы)	Вероятностное описание	Цветовой фактор
Слабовероятные	1	0,0P≤0,1	Событие может произойти в исключительных случаях	Серый
Маловероятные	2	0,1P≤0,4	Редкое событие, но, как известно уже имело место.	Зеленый
Вероятные	3	0,4P≤0,6	Наличие свидетельств достаточных для предположения возможности события	Жёлтый
Весьма вероятные	4	0,6P≤0,9	Событие может произойти	Оранжевый
Почти возможные	5	0,9P≤0,1	Событие, как ожидается произойдет	Красный

Введение цветовой гаммы позволит, например, при использовании ГИС-технологий проводить сравнительное зонирование территорий для определения вероятности возникновения ЧС различного происхождения и интенсивности.

Таким образом, представленные варианты управления рисками ЧС, хоть и не исчерпывают все возможные научные исследования в данной области, но позволяют определить наиболее совершенные, эффективные направления деятельности в области управления силами и средствами, необходимыми для ликвидации последствий ЧС.

Литература:

1. Айзман Р. И. Теоретические основы безопасности жизнедеятельности / Р. И. Айзман, С. В. Петров, В. М. Ширшова. — Новосибирск: АРТА, 2011. — 208 с.

2. Бадамшин Р. А. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний — М.: Машиностроение, 2003. 239 с.

3. Белов С. В. Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды (техносферная безопасность): учебник / С. В. Белов. — 2 изд., испр. и доп. — М.: Юрайт, 2011. — 680 с.

4. Стратегические риски России: оценка и прогноз / МЧС России; под общ. ред. Ю. Л. Воробьева. — М.: Деловой экспресс, 2005. — 392 с.