Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор состояния исследований на основе анализа литературных источников 11
1.1. Влияние ресурсного потенциала и показателей деятельности Государственной противопожарной службы, технико-экономических показателей административно-территориальных образований на обстановку с пожарами 11
1.2. Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы 22
1.3. Факторы, определяющие коэффициенты резервов личного состава Государственной противопожарной службы 31
1.4. Выбор административно-территориального образования для исследований 45
1.5. Выводы и задачи исследования 50
2. Разработка математических моделей для оценки обстановки с пожарами в зависимости от показателей ресурсной оснащенности и деятельности государст венной противопожарной службы 53
2.1. Обоснование и выбор показателей для математического моделирования 53
2.2. Классификация административно-территориальных единиц по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономическим показателям 60
2.3. Результаты математического моделирования влияния ресурсного потенциала, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономических показателей на обстановку с пожарами 73
3. Разработка метода обоснования ресурсной потреб ности территориальных подразделений государственной противопожарной службы 86
3.1. Исследование влияния ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы на обстановку с пожарами 86
3.2. Оценка ресурсной потребности территориальных подразделений Государственной противопожарной службы 99
3.3. Обоснование коэффициентов резервов численности личного состава j^ Государственной противопожарной службы 113
3.4. Оценка финансовых затрат на содержание территориальных подраз делений Государственной противопожарной службы 122
Заключение 134
Список литературы
- Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы
- Выбор административно-территориального образования для исследований
- Классификация административно-территориальных единиц по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономическим показателям
- Обоснование коэффициентов резервов численности личного состава j^ Государственной противопожарной службы
Введение к работе
Анализ обстановки с пожарами в Российской Федерации за 1996 - 2002 годы /1,2/ показывает, что количество пожаров снижается. В 1996 году на территории Российской Федерации произошло 293,8 тыс. пожаров, а в 2002 году — 259,8 тыс. пожаров. В то же время существует тенденция роста других показателей обстановки с пожарами, в частности, гибели и травмирования людей при пожарах. В 1996 году в результате пожаров погибло 15855 человек, получили травмы — 14318 человек, а в 2002 году, соответственно, погибло 19906 человек, травмировано 14481 человек.
Чтобы не допустить ухудшения обстановки с пожарами на территории России, необходимо обосновать ресурсы Государственной противопожарной службы, дислоцированные в регионах Российской федерации. Существует 3 методологических подхода к обоснованию ресурсов пожарной охраны. Первый подход основан на принципах прямого нормирования (анализируются трудозатраты на выполнение того или иного вида деятельности пожарной охраны). Второй подход - аналитическое моделирование (разрабатываются математические модели зависимости показателей ресурсов пожарной охраны от технико-экономических показателей (ТЭП) объектов защиты). Третий подход -имитационное моделирование (обосновываются потребности в ресурсах ГПС на основе компьютерной имитации работы пожарной охраны).
Значительный научно-методический вклад в разработку и развитие данных подходов внесли д.т.н., профессор Н.Н. Брушлинский (аналитическое и имитационное моделирование деятельности оперативных подразделений ГПС); д.т.н., профессор Е.А. Мешалкин (обоснование ресурсов надзорно-профилактических подразделений ГПС); д.э.н., профессор А.К. Микеев (обоснование ресурсов добровольной пожарной охраны); д.т.н., профессор В.Л. Семиков, д.т.н., профессор В.И. Присадков, к.т.н. В.М. Гаврилей, к.т.н. Р.Г. Панова, Г.Н. Головнина, д.т.н., с.н.с. А.В. Матюшин (статистические
исследования зависимости ресурсов ГПС от технико-экономических показателей объектов защиты); д.т.н., профессор Ю.М. Глуховенко (проектирование организационных структур аппаратов управления и подразделений противопожарных служб); д.т.н., профессор СВ. Соколов (разработка компьютерных имитационных систем проектирования противопожарных служб в населенных пунктах) и другие.
В результате проведенных исследований, с использованием вышеуказанных подходов, разработан ряд нормативных документов, в которых отражены нормы по ресурсам ГПС. В частности, в Федеральном законе «О пожарной безопасности» от 21.12.94г. № 69 /3/ для территориальных подразделений ГПС установлена норма: одна единица личного состава ГПС приходится на 650 человек населения. В НПБ 101-95 /4/ в зависимости от численности населения и площади населенного пункта определяется количество основных и специальных пожарных автомобилей. В приказе МВД России № 67 от 18.02.93г. 151 утверждены типовые штатные расписания подразделений ГПС МВД России, где численность профилактических сотрудников ГПС определяется из расчета: 1 единица на 8-12 тыс. человек населения.
Вместе с тем в данных документах не учитываются региональные особенности социально-экономического развития и состояния геофизической среды административно-территориальных образований (АТО) России, в которых дислоцируются подразделения ГПС. Не учитываются потребности в резервах соответствующих ресурсов.
Назрела необходимость провести исследование на одном из АТО России, более однородном по своим характеристикам. Это исследование особенно актуально в том аспекте, что применить управленческие решения по ресурсам в отдельно взятом районе какого-либо АТО гораздо легче, чем на обширной территории республики или области с большим количеством техники и личного состава ГПС.
В этой связи, целью диссертационной работы является совершенствование методов обоснования ресурсной потребности, в частности, численности личного состава ГПС, ее технической оснащенности, а также обоснование коэффициентов резервов по трудовым ресурсам ГПС с учетом специфики по ТЭП АТО России (исследования проводились на примере Пермской области).
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:
проанализирована система нормативных документов по обоснованию ресурсной потребности ГПС с целью выявления их достоинств и недостатков;
с использованием методов многомерной классификации построены однородные группы городов и районов АТО по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере Пермской области);
разработаны математические модели для оценки влияния ресурсной оснащенности и деятельности ГПС, а также ТЭП на показатели обстановки с пожарами;
определены числовые значения показателей ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС в зависимости от показателей социально-экономической среды;
- разработана математическая модель расчета коэффициентов резервов
численности личного состава ГПС;
- проанализированы финансовые затраты на содержание территориальных
подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.
Область исследований - разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.
Объектом исследования диссертационной работы явились процессы влияния ресурсов и деятельности ГПС по предупреждению и тушению пожаров на оперативную обстановку с пожарами.
Предмет исследования - оценка ресурсной потребности для эффективного осуществления деятельности ГПС по предупреждению и
тушению пожаров.
Методы исследования - системный анализ; статистический анализ
данных, в том числе классификация многомерных наблюдений (метод К-
средних, иерархический метод), корреляционный и регрессионный анализ.
Научная новизна диссертации состоит в следующем:
разработаны математические модели регрессионного типа,
описывающие формирование показателей обстановки с пожарами (количество
пожаров, ущерб от них, гибель людей) в зависимости от показателей
,4а, ресурсной оснащенности, деятельности ГПС, а также технико-экономических
показателей АТО (на примере Пермской области);
разработаны методы обоснования ресурсной потребности ГПС
(численность сотрудников, количество пожарной техники) для городов и
районов АТО России;
разработана математическая модель определения резервов численности
личного состава с учетом процессов заболеваемости, травматизма и гибели
<4» сотрудников ГПС при исполнении служебных обязанностей.
Достоверность результатов и выводов обеспечивается применением современных методов исследования сложных систем, в том числе методов обработки статистических данных и значительным массивом их выборки (статистический массив составляет 6318 единиц данных, временной период наблюдения - 6 лет).
Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при принятии управленческих решении органами управления ГПС, государственной власти и местного самоуправления городов и районов АТО России по совершенствованию деятельности ГПС и обоснованию ресурсной оснащенности подразделений ГПС.
Апробация работы и внедрение результатов исследований. Основные
положения диссертационной работы опубликованы в научно-техническом
^ журнале "Пожарная безопасность"; представлены в докладах на XVI, XVII,
XVIII научно-практических конференциях ФГУ ВНИИПО МЧС России и на II Международной научно-практической конференции МЧС в г.Минске. Результаты диссертационных исследований внедрены в ФГУ ВНИИПО МЧС России при проведении НИР П.1.3.Н06.2001 "Трудовые ресурсы ГПС", П.1.3.Н06.2002 "Нормативы - ресурсы ГПС"; в учебном процессе Академии ГПС МЧС России, в частности, при проведении семинарских занятий с курсантами и слушателями по курсу «Организация и управление в области пожарной безопасности»; в учебном процессе учебного пункта У ГПС МЧС России Пермской области. Внедрены в Управлении ГПС Пермской области с целью обоснования численности личного состава и технической оснащенности подразделений ГПС в 1-ГГЧ и 8-СЧ 9-ОГПС по охране Ленинского района г.Перми, в 16-ОГПС по охране Верещагинского, Очерского, Карагайского и Сивинского районов, в 11-ОГПС по охране Чайковского района Пермской области.
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.
Публикации. По результатам диссертационных исследований опубликовано 11 печатных работ.
Краткое содержание работы.
Во введении рассматривается актуальность и практическая значимость решаемых задач, описывается цель, объект и предмет исследования, раскрывается научная новизна и методы исследования, а также указывается область практического применения результатов работы.
В первой главе анализируются методологические подходы и математические модели оценки состояния трудовых, технических ресурсов ГПС и их влияния на обстановку с пожарами. Анализируются нормативные документы по обоснованию ресурсной оснащенности ГПС. Приведены факторы, определяющие коэффициенты резервов личного состава ГПС. Приводится обоснование выбора Пермской области для целей исследования.
По результатам анализа ставятся цели и задачи диссертационного исследования.
Во второй главе обосновывается выбор статистических показателей для математического моделирования. С использованием методов К-средних и иерархической группировки строятся однородные классы городов и районов Пермской области по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП. На полученных классах строятся математические модели регрессионного типа, описывающие состояние обстановки с пожарами в зависимости от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС, а также социально-экономической среды. С использованием статистических критериев проверяется адекватность полученных моделей. В совокупности получено 21 регрессионное уравнение.
Третья глава посвящена вопросам практического применения полученных математических моделей. Выявлены показатели ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП, оказывающие ведущее влияние на формирование обстановки с пожарами в соответствующих классах. На основе анализа влияния ведущих факторов на оперативную обстановку с пожарами оценивается ресурсная потребность ГПС (численность личного состава, основная пожарная техника). Описывается разработанная математическая модель обоснования резервов численности ГПС и приводятся примеры вычисления коэффициентов резервов численности личного состава ГПС. Рассматриваются вопросы финансовых затрат на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.
В заключении сформулированы выводы по результатам проведенных исследований. В списке литературы приведен перечень документов и литературных источников, использованных при написании диссертации. В приложении представлены статистические данные и результаты промежуточных расчетов.
На защиту выносится:
Математические модели, описывающие формирование обстановки с пожарами, в зависимости от показателей ресурсной обеспеченности и деятельности ГПС, а также технико-экономических показателей АТО (на примере Пермской области).
Метод обоснования численности и технической оснащенности ГПС для городов и районов АТО Российской Федерации.
Математическая модель расчета резервов численности личного состава ГПС.
4.0ценка финансовых затрат на содержание территориальных подразделений ГПС.
Автор выражает глубокую признательность и благодарность доктору технических наук, старшему научному сотруднику А.В. Матюшину; научному руководителю работы кандидату технических наук, старшему научному сотруднику А.А. Порошину; кандидату технических наук, старшему научному сотруднику Е.Ю. Сушкиной; кандидату биологических наук, старшему научному сотруднику Е.В. Бобриневу; доктору технических наук, профессору Ю.М. Глуховенко; кандидату психологических наук И.В. Иванихиной за оказанную помощь и поддержку при подготовке материалов и работе над диссертацией.
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ
Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы
В Федеральном законе "О пожарной безопасности" от 24.12.94г. № 69 в ст. 10 для территориальных подразделений ГПС установлена норма: на 650 чел. населения приходится не менее одной единицы личного состава ГПС. Эта цифра не учитывает протяженность населенного пункта, развитие его инфраструктуры (промышленности, сельского хозяйства, торговли, здравоохранения, транспорта, связи и т.д.), географические особенности. НПБ 101-95 содержат основные требования к проектированию объектов пожарной охраны. В состав объектов пожарной охраны входят пожарные депо, производственные, складские, вспомогательные, общественные и др. здания. Численность оперативных подразделений в городах определяется по нормам пожарной техники, при этом предусмотрен косвенный расчет по количеству личного состава боевого расчета. Норматива на численность оперативных , подразделений на объектах нет, поэтому данная величина определяется Щ договором с объектом защиты. Основные пожарные автомобили нормируются по приложению 7 в соответствии с численностью населения и площадью территории. Специальные пожарные автомобили нормируются по приложению 1 в соответствии с численностью населения. Пожарные депо нормируются по НПБ-101-95(приложение 7) и ВСН-1-91 (приложение 1) /44/ соответственно численности населения, площади территории или категории объектов по ОНТП-96.
В приказе МВД России № 67 от 18.02.93г. 151 утверждены типовые штатные расписания подразделений ГПС, штатные нормативы положенности щ личного состава на пожарные машины, типовая структура управлений ГПС, перечень должностей и соответствующих им специальных званий начальствующего состава органов управления и подразделений ГПС.
Первым методом распределения ресурсов пожарной охраны является прямое нормирование. Примером может служить обоснование численности работников госпожнадзора в городах (городских районах), которое производится согласно рекомендациям ВНИИПО, 1990г. /45/ Расчетным путем ооосновЫвается рациональное распределение нагрузки инспекторского состава
ГПН пожарно-техническими обследованиями с учетом других видов пожарно-профилактической работы, например, дознание по пожарам и т. д. В основу расчета положены временные затраты инженерно-инспекторского состава ГПН.
Численность личного состава ГПН для города определяется по -ф номограмме, исходя из числа находящихся в зоне обслуживания объектов и класса города. Определение штатной численности подразделений ГПН предусматривает семь этапов: 1) отнесение города к классу по утвержденному перечню городов РФ; 2) выбор значений коэффициента ах соответствия определенному классу города; 3) сбор информации о количестве объектов разных групп (Qx. , Qi , Qn , Qm) расположенных в зоне обслуживания; 4) расчет суммарных трудозатрат Тпто на ПТО объектов в зоне обслуживания; 5) определение годового фонда времени на пожарно-профилактические работы с учетом коэффициента Р, где Р - коэффициент, учитывающий дни нетрудоспособности и другие факторы в соответствии с действующим законодательством (р = 0,96); 6) выбор коэффициента К, где К - коэффициент зависимости от числа рабочих дней в месяц, планируемых на ПТО объектов; 7) расчет необходимой численности работников ГПН в зоне обслуживания.
Численность личного состава ГПН для объектов определяется по методическим рекомендациям ВНИИПО, 1990г. исходя из параметров конкретного объекта. Например, численность инженерно-инспекторского состава госпожнадзора рассчитывается по формуле гпн — пто г ппр - 1 где Тпто - необходимые трудозатраты на проведение ПТО объектов в зоне обслуживания, час; Fnnp - годовой фонд рабочего времени на пожарно-профилактические работы с учетом дней нетрудоспособности сотрудников и других факторов, час; К - коэффициент зависимости от числа рабочих дней в месяц, планируемых на ПТО объектов. Численность личного состава ГПН для сельской местности определяется по методическим рекомендациям ВНИИПО, 1991г., экспертной оценкой, исходя из числа жилых домов и характеристик жилого фонда.
Кроме прямого нормирования существует косвенное нормирование, связанное с взаимосвязью статистических характеристик технико-экономического положения, социальной среды и обстановки с пожарами, ресурсами пожарной охраны. Примером косвенного нормирования является федеральный закон о пожарной безопасности, определяющий численность личного состава территориальных подразделений соотношением числа сотрудников к количеству человек населения.
В 70 - 80-е годы на основе математических моделей обстановки с пожарами был создан комплекс моделей оперативной деятельности противопожарных служб, позволяющий обосновать требуемое число и типы оперативных отделений, число пожарных депо для их размещения, варианты такого размещения, границы районов выезда подразделений, число полных и частичных отказов в обслуживании очередного вызова за определенный промежуток времени и др. Для удобства практического использования комплекса аналитических моделей создана специальная система, реализованная на IBM-совместимых компьютерах. К середине 80-х годов уже были созданы теоретические основы проектирования противопожарных служб в городах /46,47,48,49,50/. С их помощью удалось разработать и утвердить принципиально новые нормативы технической оснащенности противопожарных служб городов и других населенных пунктов, позволяющие в 2 раза уменьшить требуемое число пожарных автомобилей (по сравнению с предыдущим нормативом), без существенного снижения уровня противопожарной защиты объектов.
Выбор административно-территориального образования для исследований
В качестве АТО для исследований выбрана Пермская область исходя из следующих рассуждений.
Проведенный анализ позволил установить, что условия функционирования ГПС в различных АТО существенно различаются между собой по большому числу признаков. Нужно было выбрать АТО, которое состоит из однородных административно-территориальных единиц. При выборе АТО учитывалось: однородность природно-климатических факторов (рельефная особенность; площадь лесов; климатические характеристики -температура, влажность, сезонные колебания, водные акватории и т.п.); однородность по характеристикам населенных пунктов (уклад жизни, экономическая специализация населения, особенности домового фонда по обеспеченности инженерными коммуникациями и др.); однородность по щ экономическому потенциалу (стоимость основных фондов промышленности и сельского хозяйства, объем и структура регионального продукта, стоимость товарных запасов территории и т.п.); однородность по развитию инженерной инфраструктуры (транспортные коммуникации, теплогазоснабжение, электроснабжение, телефонизация и др.).
Административно-территориальные единицы Пермской области полностью отвечают требованиям принципа однородности по основным технико-экономическим показателям. Они расположены в одном климатическом поясе с примерно равными условиями по рельефным особенностям территории и с одинаковой растительной, водной насыщенностью. Экономический уклад жизни в городах и соответственно в сельских районах одинаков. Особенности климата сформировали примерно одинаковые характеристики домового фонда. Административно #? территориальные единицы Пермской области имеют схожие направления экономической специализации. Необходимое представление о социально-экономическом положении городов и районов Пермской области дает статистическая информация, приведенная в таблице П1.1 приложения 1 /100/.
Проведен анализ по сравнению показателей по обстановке с пожарами, деятельности и ресурсной оснащенности ГПС России и Пермской области за 1995-2000 годы. Выяснилось, что усредненные показатели за 6 лет по ж Пермской области почти совпадают с российскими. Количество пожаров на 10 тыс. населения по Пермской области на 5.2% выше российского показателя, гибель людей больше на 27.5%. Укомплектованность кадрами в Пермской области по сравнению с Россией лучше на 1.8%, основными пожарными автомобилями хуже на 5.5%, обеспеченность пождепо на 15.3% хуже российского показателя. Время прибытия к месту пожара практически совпадает с российским. Как исключение, сильно отличаются показатели по административной работе ГПС. Количество привлеченных к административной ответственности на 1 тыс. населения в Пермской области почти в 2 раза больше, чем по России, но количество приостановленных объектов больше всего лишь на 7.7%.
Временные тенденции обстановки с пожарами в Пермской области за 1995-2000 годы также похожи на российские. Если количество пожаров неуклонно снижается, то гибель склонна к росту. Так, гибель людей на 10 тыс. населения в Пермской области постоянно увеличивается с 1997г. от 1.15 до 1.35 в 2000г. и превысила уровень 1995г., когда она равнялась 1.34.
Пермскую область нередко называют Западным Уралом или Прикамьем. По своему экономическому потенциалу она завершает десятку наиболее развитых областей России /101/ (в СССР была на 14-м месте). Принадлежность области к Уралу дает возможность сопоставить ее промышленный потенциал с потенциалами других входящих в него областей: она занимает третье место после Свердловской и Челябинской областей. Сам Урал по своему промышленному потенциалу находится на втором месте среди крупных экономических регионов РФ, занимая только 4.8% ее территории. Приведем некоторые сопоставления потенциалов ведущих областей Урала (табл. 1.4.1).
Сельское хозяйство в этих областях России имеет преимущественно животноводческий профиль, а земледелие - кормовой. В целом это высокоурбанизированные индустриальные территории с гипертрофией ВПК, которая не ликвидирована до сих пор. Основу индустриальной мощи Урала составляют его богатейшие минерально-сырьевые ресурсы. Здесь за всю его историю обнаружено около тысячи минералов, свыше 12 тыс. месторождений полезных ископаемых. Из 55 элементов системы Менделеева, наиболее используемых в народном хозяйстве, на Урале добывается 48.
Пермская область относится к числу наиболее богатых природными ископаемыми и уникальными производствами. Наряду с добычей известняка, доломита, гипса, здесь ведутся разработки месторождений хрома, меди, свинца, цинка, титана, марганца, платины, драгоценных поделочных и облицовочных камней, а также месторождений алмазов, в том числе ювелирных. Ежегодно в Прикамье добывается около 100 тыс. карат алмазов и свыше 10 кг золота. На территории области расположено уникальное Верхнекамское месторождение хлористых солей натрия, калия, магния (запасы окиси калия - около 30 млрд. тонн), добыча которых составляет 100% в Российской Федерации. Главная роль в топливно-энергетическом комплексе (ТЭК) области принадлежит нефти и газу: здесь имеется более 100 месторождений и современный нефтеперерабатывающий комплекс. 8 ниток мощных нефте- и газопроводов российского и международного значения пересекают область во всех направлениях. Прикамье обладает значительными лесными ресурсами: 60% площади покрыто лесами, 70% из которых - хвойные, наиболее ценные в хозяйственном отношении.
Классификация административно-территориальных единиц по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономическим показателям
Для достижения однородности данных массив показателей разделен на 2 части: города и районы Пермской области. Согласно /100/ Пермская область состоит из 13 городов, 25 районов и Коми-округа. Так как Коми-округ по социально-экономическим характеристикам соответствует районам Пермской области, в дальнейшем будем рассматривать его как район.
Рассчитана корреляционная матрица для определения зависимости показателей ХІ5 Yj городов и районов от показателей обстановки с пожарами fc Zj. Анализ корреляционной матрицы показал, что связь между параметрами Xj, Yj и Zj слабая. Если мы хотим построить уравнения регрессии, то коэффициент корреляции между зависимой переменной и независимыми должен быть больше 0.6 /109,110/. Для городов выявилось 8 независимых переменных, у которых коэффициент корреляции как минимум с одной из зависимых переменных Zl, Z2, Z3 превышает 0.6. Та же самая ситуация у районов.
Тем не менее был проведен регрессионный анализ по построению уравнений зависимости Zj от Xj, Yj. Все уравнения проверены на достоверность по R2 - критерию (коэффициенту детерминации) и F - критерию Фишера. По F -критерию все уравнения оказались достоверными, т.е. расчетное значение F -критерия оказалось выше табличного. Как известно, уравнение считается достоверным по R2 - критерию, если его значение выше 0.6 /ПО/. По этому критерию оказалось достоверно только 1 уравнение для переменной Z3 по городам (значение критерия 0.7). Для остальных уравнений значение критерия колеблется от 0.35 до 0.58, т.е. они являются недостоверными.
В связи со слабой корреляцией переменных Z, и Xj, Y; было решено провести кластерный анализ /111,112/ городов и районов Пермской области по параметрам ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и социально-экономической среды. Кластерный анализ объединяет различные процедуры, используемые для проведения классификации. В результате применения этих процедур исходная совокупность объектов разделяется на кластеры или группы (классы) схожих между собой объектов. Под кластером обычно понимают группу объектов, обладающую свойством плотности, дисперсией, отделимостью от других классов, формой, размером. Сложность задач кластерного анализа состоит в том, что реальные объекты являются многомерными, то есть, описываются несколькими параметрами.
К таким объектам относятся и АТО России, в частности Пермская область. АТО можно классифицировать по достаточно большой группе показателей, к которым относятся параметры социально-экономической среды и показатели численности личного состава и ресурсной оснащенности ГПС. Большинство способов такой классификации сводится к тому, что по всему множеству факторов формируется обобщенный показатель, который отражает природу всех остальных /113,114/.
В целом методы классификации делятся на агломеративные и итеративные. В агломеративных методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один класс. В итеративных алгоритмы классификации непосредственно разделяют объекты на классы.
Расстояние между объектами - одна из мер сходства. Интуитивно понятно, что, чем меньше расстояние между объектами, тем они более схожи. Но как естественно для данной задачи измерить расстояние между объектами?
Часто используют обычную евклидову метрику, например, если объект описывается двумя параметрами, то он может быть изображен точкой на плоскости, а расстояние между объектами - это расстояние между точками, вычисленное по теореме Пифагора. Если вы просто просуммируете абсолютные значения покоординатных расстояний, то получите так называемое манхэттенское расстояние или «расстояние городских кварталов». Такое расстояние связано с перемещением человека по улицам города, а не с движением по ровной местности.
В программе STATISTIC А /111,115/ доступны следующие меры сходства объектов: евклидова метрика, квадрат евклидовой метрики, манхэттенское расстояние, метрика Чебышева, метрика Минковского, пирсоновский коэффициент корреляции, коэффициент совстречаемости.
В агломеративных методах существуют различные правила иерархического объединения кластеров: Метод одиночной связи, Метод полной связи, Невзвешенный метод «средней связи», Взвешенный метод «средней связи», Взвешенный центроидный метод, Метод Уорда.
В методе одиночной связи на первом шаге объединяются 2 объекта, имеющие между собой максимальную меру сходства. На следующем шаге к ним присоединяется объект с максимальной мерой сходства с одним из объектов класса. Таким образом процесс продолжается далее. В этом методе связь нового элемента с кластером определяется только по одному из элементов класса.
Обоснование коэффициентов резервов численности личного состава j^ Государственной противопожарной службы
Разработанные в главе 2 уравнения множественной регрессии определя ли ют зависимость обстановки с пожарами (Z,) от показателей ресурсной обеспе ченности и деятельности ГПС (Y,), технико-экономических показателей (X;) и позволяют количественно оценить влияние результатов работы ГПС на состоя ние пожарной безопасности городов и районов Пермской области. Анализ ко эффициентов уравнений позволяет сделать вывод о степени влияния каждого из рассматриваемых показателей Xj и Yj на выходной результат. Так как эти показатели имеют различные единицы измерения и разную размерность, пря мой анализ регрессионных коэффициентов является некорректным и не позво ляет определить, какие из рассматриваемых входных показателей оказывают наибольшее влияние на выходной показатель Zj. Например, показатель Y1 (укомплектованность личного состава) измеряется в процентах и изменяется от 80.6 до 100.0; показатель XI5 (объем промышленной продукции на душу насе ления) измеряется в тыс.рублей/чел. и изменяется от 0.01 до 79; показатель Х26 # (количество телефонных аппаратов в городах на душу населения) измеряется в ед/чел и изменяется от 0.03 до 0.22. Кроме того, прямым анализом нельзя опре делить, в изменении каких входных факторов заложены определенные улуч шения или ухудшения показателей обстановки с пожарами, потому что не учи тывается вариация входных показателей как по годам, так и по полученным классам.
Поэтому для объективной оценки влияния каждого из рассматриваемых показателей на выходной результат был применен подход, основанный на рас ч четах коэффициентов эластичности («-коэффициенты) и вариации (/?-коэффициенты).
В соответствии с этим подходом различия в единицах измерения показателей и их значениях устраняются в результате использования коэффициентов эластичности. Они вычисляются по формуле /116,117/: ai-aj-S-, (3.1.1) Z, где а.\ - коэффициент регрессии при і-том показателе (в уравнении, где ф данные не стандартизованы); % - среднее по і-му показателю (X, или Yj); Z, - среднее значение і-го выходного показателя. Коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов изменится выходной показатель при изменении на 1% одного из входных показателей при фиксированных значениях других параметров. Для определения показателей, в улучшении или ухудшении которых за ч ложены определенные резервы по увеличению или уменьшению выходных показателей с учетом степени их вариации, применяются J3 -коэффициенты. Они вычисляются по формуле /116,117/: /?,=а; М) (3.1.2) d(Z,) где а, - коэффициент регрессии при і-том показателе; Ф 6{Tt) - стандартное отклонение і-гб входного показателя; 5{Zi) - стандартное отклонение выходного показателя. Коэффициенты вариации показывают, на какую часть среднего квадрати-ческого отклонения изменяется итоговый показатель Ъх при изменении ХІ или Yj на величину его стандартного отклонения. Иначе говоря, коэффициент вариации показывает, какой из показателей Хь Y; и в какой степени оказывает наибольший эффект влияния на Zj.
Результаты расчетов коэффициентов эластичности и вариации по каждому из регрессионных уравнений представлены в табл. 3.1.1, 3.1.2.
Ниже приведен анализ значений а- и /?- коэффициентов по классам с целью выяснить влияние ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и социально-экономической среды на обстановку с пожарами.
Класс 1 (города Пермь, Березники). Рост на 1% плотности населения (Х6) численности безработных (Х10) может привести к росту количества пожаров соответственно на 2.24% и 0.32%. Сдерживающим фактором здесь является укомплектованность личным составом пожарной охраны (Y1). Если укомплектованность увеличить на 1%, количество пожаров может снизиться на 3%. Анализ коэффициентов вариации этих показателей показывает, что на изменение числа пожаров наибольшее влияние оказывает Yl (ft = 0.94), в то время как коэффициенты вариации Х6 и XI0 соответственно равны 0.45, 0.58. По балансу изменения показателей Х6 и Х10, инициирующих рост числа пожаров в рассматриваемых городах и факторов ресурсной оснащенности ГПС (Y1), способствующих их снижению, можно сказать, что эффект влияния ГПС существенен.
Из уравнения регрессии 2.4.5 следует, что рост на 1% розничного товаро оборота (Х23) может привести к увеличению материального ущерба от пожа ров на 0.57%. Сдерживающим фактором здесь является текучесть кадров по жарной охраны (Y4). Если текучесть кадров уменьшить на 1%, ущерб от пожа ров, вероятно, снизится на 2.01%. Анализ коэффициентов вариации этих пока зателей показывает, что на изменение ущерба от пожаров наибольшее влияние оказывает Y4 (/? = 0.91), в то время как коэффициент вариации Х23 равен 0.25. и Эта оценка говорит о больших возможностях влияния ГПС на снижение мате риального ущерба от пожаров при соответствующей ее ресурсной обеспеченности. Из уравнения регрессии 2.4.6 следует, что рост числа преступлений на 1% (Х28) может привести к увеличению гибели людей на пожарах на 0.64%. Сдерживающим факторами здесь являются укомплектованность боевыми рас четами (Y2) и среднее время прибытия пожарных подразделений на пожар (Y8). Если Y2 и Y8 увеличить на 1%, то, вероятно, гибель людей на пожарах соответственно снизится на 4.25% и 0.67%. Анализ коэффициентов вариации показывает, что преступность имеет значительный резерв во влиянии на ги бель людей на пожарах {/3 = 0.78), но и показатели Y2 и Y8 также имеют суще ственный резерв (/? = 0.33 и 0.75). Эта оценка говорит о больших возможно стях влияния ГПС на снижение гибели людей на пожарах при соответствую Щ щей комплектации боевых расчетов и своевременного прибытия на пожары.
Класс 2 (города Соликамск, Добрянка, Краснокамск, Губаха, Чайковский, Кунгур, Лысьва). Из уравнения регрессии 2.4.7 следует, что рост на 1% плотности населения (Х6) может привести к увеличению количества пожаров на 0.72%. Сдерживающим фактором здесь является среднее время прибытия на пожар (Y8).
