Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Влияние климатических и метеорологических факторов на пожарную обстановку 8
1.1 Современное состояние проблемы прогнозирования пожаров 8
1.2 Краткая характеристика районов исследования и обстановки с пожарами 16
1.3 Методы исследований 22
1.4 Выводы по первой главе 29
ГЛАВА 2. Моделирование динамики пожаров на основе автокорреляционных моделей 30
2.1 Оперативное прогнозирование количества пожаров 31
2.2 Прогнозирование количества пожаров в масштабе нескольких суток 43
2.3 Выводы по второй главе 45
ГЛАВА 3. Исследование зависимости параметров возникновения пожаров от погодно-климатических условий . 46
3.1 Закономерности пространственно-временного распределения пожаров, случаев травматизма и гибели людей 46
3.2 Закономерности возникновения пожаров, случаев травматизма и гибели людей 49
3.3 Статистический анализ рисков возникновения и последствий пожаров в природно-климатических зонах «Север» и «Крайний Север» 56
3.4 Моделирование оперативной обстановки с пожарами в районах Крайнего Севера 66
3.5 Реализация методики моделирования оперативной обстановки с пожарами в виде программного средства 71
3.6 Результаты апробации методики и данные сравнительной оценки 73
3.7 Выводы по третей главе 74
ГЛАВА 4. Порядок проведения противопожарных работ в зависимости от результатов прогнозирования 75
4.1 Порядок проведения противопожарных работ в зависимости от погодных условий 75
4.2 Методы определения объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности 77
4.3 Методики обработки результатов оценки экспертов 81
4.4 Анализ результатов исследования экспертных оценок 93
4.5 Выводы по четвертой главе 101
Заключение 103
Список литературы 106
- Краткая характеристика районов исследования и обстановки с пожарами
- Прогнозирование количества пожаров в масштабе нескольких суток
- Статистический анализ рисков возникновения и последствий пожаров в природно-климатических зонах «Север» и «Крайний Север»
- Методы определения объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности
Краткая характеристика районов исследования и обстановки с пожарами
Базовыми направлениями научно-технической политики МЧС России являются развитие общей теории безопасности и прикладных методов анализа и управления риском чрезвычайных ситуаций, научно-техническое и информационное обеспечение управления деятельности МЧС России и РСЧС, техническое и технологическое обеспечение деятельности сил и средств МЧС России.
В рамках этих направлений, важным звеном является научно-техническое обеспечение деятельности Государственной противопожарной службы МЧС России. Задачи, решаемые этой структурой многогранны и сложны. Однако, основными из них являются: организация разработки и реализация государственных мер, направленных на предотвращение пожаров, повышение эффективности противопожарной защиты населенных пунктов и предприятий, организаций, учреждений; организация и осуществление государственного пожарного надзора; тушение пожаров и проведение связанных с ними первоочередных аварийно-спасательных работ в населенных пунктах и на объектах [13].
Главный фактор, определяющий работу ГПС МЧС России – это количество пожаров. Действительно, от этого зависит и количество выездов подразделений пожарной охраны, с ним связаны такие важнейшие показатели, как количество погибших и спасенных на пожарах, ущерб и т.д. С другой стороны, количество пожаров характеризует деятельность государственного пожарного надзора. Несмотря на постоянное совершенствование методов и средств борьбы с пожарами, и систем предупреждения пожаров, это явление остается одним из самых серьезных в ряду угроз техносферной безопасности. Так, в 2013 году в Российской Федерации произошло 167 297 пожаров, на которых погибли 11 908 человек, и было уничтожено материальных ценностей на сумму 15 988 261 987 рублей [61].Снижение количества пожаров всего на один процент способно спасти более ста жизней и сэкономить более ста миллионов рублей.
Таким образом, знание количества пожаров - это необходимое условие для эффективного решения задач ГПС МЧС России. К настоящему времени в системе МЧС России сложилась достаточно успешная система учета происходящих пожаров. Однако, для решения задач стратегического и оперативного планирования, предотвращения негативных последствий пожаров необходимо наличие прогнозов пожарной обстановки в конкретных регионах.
Настоящая диссертация посвящена разработке эффективных методов прогнозирования количества пожаров на срок от нескольких суток до одного месяца и формирования на основе прогноза оперативной обстановки с пожарами регламента противопожарных мероприятий в регионе.
Обстановка с пожарами складывается под воздействием двух основообразующих факторов – антропогенного и природного. Первые действуют непосредственно. В частности, численность жителей определяется среднем многолетнем числом пожаров в регионе. В свою очередь, количество случаев травм и гибели людей определяется числом пожаров. Природные факторы влияют опосредовано через деятельность человека, поэтому рассматривать их действие следует в совокупности. Например, недостаточное теплоснабжение само по себе не может являться причиной пожара, но при низких температурах оно вынуждает людей пользоваться дополнительными источниками тепла [6]. Природные факторы в отличие от антропогенных можно только учитывать, так как контролю они не поддаются. Влияние климатических факторов на возникновение пожаров в населенных пунктах рассмотрено в работах Н.Н. Брушлинского, 1961, Е.А. Мешалкина, А.Г. Фирсова, А.А. Порошина, С.А. Лупанова, 1998, 2000, А.Г. Фирсова, 1996, В.П. Удилова, С.Н. Масликова, 1996 [23, 49, 67, 43].
Рядом авторов (А.Г. Фирсов, 1996, А.Г. Фирсов, Е.А. Мешалкин, А.А. Порошин, 1998, А.Г. Фирсов, А.А. Порошин, С.А. Лупанов, 2000, Артамонов В.С. [47 - 46]) проведены исследования влияния климатических факторов на обстановку с пожарами в регионах России. Результаты исследований показали, что значение показателей оперативной обстановки (количество пожаров, количество погибших и травмированных людей, уничтоженных строений и др.) в регионах России в определенной степени зависят от географического месторасположения административно–территориальных единиц (АТЕ), и соответственно, от тех климатических условий, которые свойственны той или иной АТЕ. Анализ результатов показал, что чем севернее расположен регион, тем выше значения показателей оперативной обстановки. Такая тенденция имеет две явно выраженные направленности. Первая характерна для европейской части России и имеет вектор направленности по увеличению показателей обстановки с пожарами с юга на север. Вторая – Сибири и Дальнему Востоку в направлении увеличения значений показателей оперативной обстановки в сторону Магаданской и Сахалинской областей.
Изучение влияния климатических факторов на обстановку с пожарами в населенных пунктах выявило зависимость возникновения пожаров от климатического состояния окружающей среды: температуры окружающего воздуха и его влажности, количества и агрегатного состояния осадков, точки росы, ветра, облачности и т.д. Атмосферные осадки могут затруднять своевременное прибытие пожарной техники к месту пожара, сильный ветер способствует быстрому распространению пожара на открытой местности, низкая температура воздуха в зимних условиях осложняет действия личного состава по ликвидации пожара, а высокая температура в летний сезон может привести к повышению пожарной опасности. На обстановку с пожарами большое влияние оказывают резкие колебания метеорологических факторов. Причем, наибольшее влияние на процесс формирования оперативной обстановки с пожарами в регионах оказывают сезонные колебания таких климатических показателей как: температурные характеристики атмосферы (число дней со среднесуточной температурой воздуха в диапазонах от - 600С до + 400С, абсолютные минимум и максимум температуры, среднесуточная температура наиболее холодного и жаркого месяцев и т.д.); атмосферные осадки (число дней с твердыми, жидкими и смешанными осадками, высота снегового покрова и т.д.); влажностные характеристики воздушных масс (среднемесячная относительная влажность воздуха наиболее холодного и жаркого месяцев) и др.
Отмечаются устойчивые сезонные колебания количества пожаров, связанные с динамикой погодно-климатических условий. Наибольшее количество пожаров в населенных пунктах приходится на май, июнь-август характеризуется спадом, с конца сентября число пожаров начинает расти, достигая максимальных показателей в декабре-январе [6].
Несмотря на полученные зависимости оперативной обстановки с пожарами от климатических условий, надежных математических моделей, пригодных для прогноза возникновения пожаров в населенных пунктах по условиям погоды, до настоящего времени не получено, что отрицательно сказывается на принятии управленческих решений по противопожарной защите населенных пунктов. Отсутствие прогнозов пожарной опасности приводит к тому, что работа по предупреждению пожаров не адекватна складывающейся обстановке, вследствие чего принимаемые меры не оказывают на нее существенного влияния.
Прогнозирование количества пожаров в масштабе нескольких суток
Необходимость составления прогноза пожаров на период 1-2 месяца обусловлена решением задач планирования обеспечения подразделений ГПС МЧС России, решения кадровых вопросов, определение режимов несения службы. Особенно актуальным это является в труднодоступных районах Крайнего Севера и обширных по площади регионах Сибири, где своевременное обеспечение подразделений всем необходимым может быть затруднено как протяженностью путей сообщения, так и погодными условиями. Кроме того, оперативный прогноз необходим для организации и проведения работ профилактике и предотвращению пожаров.
Как известно, прогноз изменения регистрируемой величины может делаться на основании имеющейся модели. В случае, если отсутствует адекватная модель поведения наблюдаемой величины или ее в принципе невозможно построить, для прогноза динамики наблюдаемой величины требуются специальные методы [41]. Рассмотренные в главе 1 особенности пожаров, как объекта моделирования, дают основание полагать, что «неклассические» методы прогнозирования могут быть применены в этом случае.
В настоящем разделе прогнозирование количества пожаров основано на использовании автокорреляционных функций, для прогнозирования временных рядов. Этот математический аппарат широко используется в экономике, демографии, метеорологии [70, 42, 71]. Однако, для решения задач обеспечения техносферной безопасности данный метод используется сравнительно редко [3]. Следует упомянуть работу Н.П. Третьякова [63], в которой рассмотрено применение автокорреляционных функций и моделей средней квадратичной коллокации для прогнозирования показателей пожарной обстановки. Однако, в упомянутой работе анализируется мировая статистика пожаров и зо прогнозируются глобальные показатели пожарной обстановки, что не приближает нас к решению практических задач.
Оперативное прогнозирование количества пожаров Точность прогнозирования количества пожаров путем сравнения с АППГ. Рассмотрим в качестве модельных регионов Иркутскую и Новосибирскую области и Красноярский и Забайкальский края. Используем данные о количестве пожаров в этих регионах по месяцам за период с января 2006 года по июнь 2011 [39]. На рисунке 2.1 приведен график изменения количества пожаров за 66 месяцев в Красноярском крае. Для других модельных регионов имеем аналогичную картину, с теми или иными нюансами в направлении и наклоне тренда.
Суть используемого метода прогнозирования по АППГ состоит в предположении, что в данном периоде текущего года будет такое же количество пожаров, как в аналогичном периоде прошлого года. В таблице 2.1 приведены данные о пожарах по месяцам в Красноярском крае и ошибка прогноза по «методу АППГ». Таблица 2.1 – Фактические данные по пожарам и ошибка прогноза по АППГ
Точность прогнозирования путем сравнения с АППГ составляет 84 - 88 %. По мнению автора, подобный подход к прогнозированию нуждается, по крайней мере, в уточнении. Для уточнения прогнозов предполагается использовать хорошо известный в экономике и эконометрике метод автокорреляции.
Как можно заметить из рисунка 2.1, зависимость количества пожаров от времени представляет собой периодическую функцию с линейным убывающим трендом (линия тренда добавлена на рисунке). Для составления прогноза воспользуемся методами прогнозирования временных рядов.
Предположим, что возникновение техногенных пожаров представляет собой стационарный процесс y(t). Найдем автокорреляционную функцию этого процесса. Основными статистическими характеристиками временного ряда являются математическое ожидание: y(t)=M\y{t)l (2.1) средние квадратические отклонения [12, 35]. В приведенных формулах и далее черта над переменной означает осреднение по времени. Оценками автокорреляционной функции являются выборочные коэффициенты автокорреляции: Коррелограмма количества возникших пожаров в модельных регионах представлена на рисунках 2.2 – 2.5. Пунктирными линиями показан интервал доверительной трубки при доверительной вероятности 0,95. Величина лага была выбрана от L = 1 до L = 15, что было несколько большие, чем визуально определяемый период колебания количества пожаров.
Статистический анализ рисков возникновения и последствий пожаров в природно-климатических зонах «Север» и «Крайний Север»
Статистический анализ обстановки с пожарами осуществлялся исходя из деления районов Крайнего Севера на две группы: «Север» (Республика Карелия, Мурманская область, Республика Коми, Архангельская обл., Тюменская область, Ханты-Мансийский АО Тюменской области, Эвенкийский АО Красноярского края) и «Крайний Север» (Ненецкий АО Архангельской обл., Ямало-Ненецкий АО Тюменской области, Таймырский АО Красноярского края, Республика Саха, Чукотский АО, Корякский АО, Магаданская область), а также деления всех пожаров на три группы причин: - социальная (неосторожное обращение с огнем, курение, детская шалость с огнем); - техногенная (неисправность и неправильная эксплуатация печей, недостатки конструкций, нарушение правил эксплуатации электрооборудования и бытовых электроприборов); - прочие причины (нарушение технологических работ, поджоги и т.п.). Возникновение пожаров социальной группы
Построим линейные математические модели для описания множественной регрессии, т.е. моделей для описания характера зависимости числа пожаров по этой группе причин от численности населения и среднесуточной температуры воздуха.
Выборочный коэффициент корреляции равен р = 0,79. Частные коэффициенты корреляции равны соответственно: pMz) =0,043, рМх) =-0,154, Р У) =-0,884.
Для проверки гипотезы о существовании линейной связи между переменными будем использовать критерий Фишера. Статистика критерия сводится к отношению выборочных дисперсий. Значение F-критерия равно 33,53, оно превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения F0052685 равного 3,00, из этого следует, что мы получили результат с высокой достоверностью. Гипотеза о существовании линейной связи между переменными принимается с 5 % уровнем значимости. Далее проверим каждое из значений коэффициентов регрессии. Граничные значения на 0,5 % уровне: t0joo5,685=±2,6. Таблица 3.2 - Значения t-критерия для независимых переменных Независимая переменная Значение t-критерия Достоверность на 0,5 % уровне значимости P - численность населения 49,4 достоверно T - температура окружающего воздуха 4Д достоверно В результате исследования значимости модели было доказано, что: - все независимые переменные на 0,5 %-ом уровне значимости достоверны; - значение F-критерия превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения. Следовательно, математическая модель для описания зависимости числа пожаров по социальным причинам от температуры воздуха для зоны «Север» достоверна.
Выборочный коэффициент корреляции равен p = 0,61. Частные коэффициенты корреляции равны соответственно: р (2) = 0,263 , ру(х) = 0,237 , рх2(у) =-0,656. Значение F-критерия равно 107,2, оно превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения F0052628 равного 3,00, из этого следует, что мы получили результат с высокой достоверностью. Гипотеза о существовании линейной связи между переменными принимается с 5 % уровнем значимости. Далее проверим каждое из значений коэффициентов регрессии. Граничные значения на 0,5% уровне: t0joo5j679=±2,6. Таблица 3.3 - Значения t-критерия для независимых переменных Независимая переменная Значение t-критерия Достоверность на 0,5% уровне P - численность населения 21,7 достоверно T - температура окружающего воздуха 6Д достоверно В результате исследования значимости модели было доказано, что: - все независимые переменные на 0,5 %-ом уровне значимости достоверны; - значение F-критерия превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения.
Следовательно, математическая модель для описания зависимости числа пожаров по социальным причинам от температуры воздуха для зоны «Крайний Север» достоверна.
Выборочный коэффициент корреляции равен р = 0,78. Частные коэффициенты корреляции равны соответственно: р (2) =-0,003,рМх) =0,107, Pxz(y) = _0,877. Значение F-критерия равно 26,4, оно превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения F0052867 равного 3,00, из этого следует, что мы получили результат с высокой достоверностью. Гипотеза о существовании линейной связи между переменными принимается с 5 % уровнем значимости. Далее проверим каждое из значений коэффициентов регрессии. Граничные значения на 0,5% уровне: t0joo5j867=±2,6.
Выборочный коэффициент корреляции равен р = 0,6. Частные коэффициенты корреляции равны соответственно: pMz) =0,135, рМх) = 0,431, рх2(у) = -0,578. Значение F-критерия равно 125,03, оно превосходит значение F-критерия из таблиц стандартного распределения F0052684 равного 3,00, из этого следует, что мы получили результат с высокой достоверностью. Гипотеза о существовании линейной связи между переменными принимается с 5 % уровнем значимости.
Методы определения объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности
Разработанные модели оценки рисков пожаров с использованием эмпирических данных и методов математической статистики позволяют моделировать обстановку с пожарами на 3-5-дневный период времени (время доступного среднесрочного метеопрогноза) и более (при наличии долгосрочного метеопрогноза) на уровне административных районов и крупных населенных пунктов и прогнозировать следующие показатели, позволяющие принимать адекватные складывающейся обстановке оперативные управленческие решения: - вероятное количество пожаров по техногенным, социальным и прочим причинам; - возможное число случаев травмирования и гибели людей при пожарах; - вероятное распределение числа пожаров, случаев травмирования и гибели людей в течение суток.
Процесс принятия оперативных решений адекватного складывающейся обстановке многомерен и сложен.
Управленческое решение - это результат конкретной управленческой деятельности руководителя. Принятие решений является основой управления. Выработка и принятие решений - это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня. Управленческие решения могут быть обоснованными, принимаемыми на основе анализа и многовариантного расчета, и интуитивными, которые, хотя и экономят время, но содержат в себе вероятность ошибок и неопределенность. Принимаемые решения должны основываться на достоверной, текущей и прогнозируемой информации, анализе всех факторов, оказывающих влияние на решения, с учетом предвидения его возможных последствий. Руководители обязаны постоянно и всесторонне изучать поступающую информацию для подготовки и принятия на ее основе управленческих решений, которые необходимо согласовывать на всех уровнях иерархической пирамиды управления.
Методы принятия решений, направленные на достижение намеченных целей, могут быть различными:
Проблема выбора руководителем предполагает необходимость всесторонней оценки самим руководителем конкретной обстановки и самостоятельность в принятии им одного из нескольких вариантов возможных решений.
Существенным фактором повышения научного уровня управления является применение при подготовке решений математических методов и моделей. Однако, полная математическая формализация технико-экономических задач часто неосуществима вследствие их качественной новизны и сложности. В связи с этим все шире используются экспертные методы, под которыми понимают комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, направленных на получение от специалистов информации, необходимой для подготовки и выбора рациональных решений. Для того чтобы повысить обоснованность решений и учесть многочисленные факторы, оказывающие влияние на их результаты, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях руководителей и специалистов, знакомых с состоянием дел и перспективами развития в различных областях практической деятельности.
Для получения приоритетных показателей в числовом виде был выбран метод экспертных оценок, описанный в главе 1.
Для реализации процедуры экспертной оценки была сформирована группа экспертов. Состав экспертной группы ограничен кругом должностных лиц, в функциональные обязанности которых входит обеспечение пожарной безопасности на территории или объекте одной из рассматриваемой климатической зоны, а именно инженерно-технические работники Заполярного филиала компании «Норильский Никель» (г. Норильск), сотрудники пожарной охраны г. Норильска и специалисты Главного управления МЧС России по Красноярскому краю, занимающие руководящие должности. Количество членов экспертной группы значительно меньше в сравнении с количеством респондентов, опрашиваемых при массовом опросе. Анкетирование является наиболее эффективным и самым распространенным видом опроса, позволяющим наилучшим образом сочетать информационное обеспечение экспертов с их самостоятельным творчеством. Для этих целей была составлена анкета (приложение №1) состоящая из двух блоков:
Перечень основных мероприятий которые необходимо выполнить в условии обстановки повышенной опасности.
Задача эксперта заключалась в определении очередности того или иного мероприятия и выставлении ему условного ранга (1-в первую очередь, 2-во вторую очередь, 3-в последнюю очередь). При этом эксперту предоставлялось право дополнить перечень мероприятием, не отраженным в приведенном списке. 2. Целесообразность основных противопожарных работ. Блок разбит на три раздела по условным показателям пожарной опасности. Для каждого раздела представлен перечень основных мероприятий, которые возможно выполнить в условии обстановки пожарной опасности. Задача экспертов заключалась в оценке целесообразности каждого из предложенного мероприятия при конкретной пожарной опасности (1-целесообразно, 2-нецелесообразно). При этом эксперту предоставлялось право дополнить перечень мероприятием, не отраженным в приведенном списке.
Одним из наиболее ответственных этапов обработки собранной информации является согласование экспертных мнений. Психологами доказано, что попарное сопоставление лежит в основе любого выбора, тем не менее, часто заранее составляют шкалу порядка и фиксируют в ней опорные точки (баллы). Результат проведенного анализа позволяет определить систему показателей, с помощью которой возможно оценить данный уровень.
