Техносферная безопасность / Akimov - Katastrofi i bezopasnost 2006

Глава 4

в ближайшем будущем синергетический метод прогнозирования возникновения и развития катастроф станет реальностью. Поскольку наука синергетика касается саморегуляции и управляемой саморегуляции сложных систем различного характера, в том числе и природных систем, то можно полагать, что в дальнейшем получат развитие и синергетические методы прогнозирования опасных природных явлений и катастроф.

Прогнозирование катастроф на основе вероятностных расчетов и оценки частоты редких событий

Если можно так выразиться, классические методы прогнозирования катастроф основываются на системном анализе и моделировании опасных процессов в техносфере, которые достаточно подробно рассмотрены в работе П.Г. Белова [3], в монографии И.А. Рябинина [33], а также нашли отражение в совместной монографии В.И. Измалкова и А.В. Измалкова [11]. Эти методы вписываются в блок-схему приведенной ранее системы прогнозирования и являются приемлемыми в методологическом плане. Однако для практического использования в системе прогнозирования они требуют дальнейшего развития и разработки процедурных расчетных методик. Следует также отметить, что вероятностные и логико-вероятностные расчеты, являющиеся наиболее важной частью процесса прогнозирования при рассматриваемом подходе, сопряжены с большими трудностями и не всегда могут обеспечить необходимую точность. Однако иногда применение вероятностного или логико-вероятнос- тного метода является неизбежным. Эти методы являются единственно возможными при отсутствии необходимых статистических данных, что имеет место при чрезвычайно редких событиях, таких, например, как чернобыльская катастрофа.

Второй подход, являющийся зачастую более приемлемым для прогнозирования катастроф техногенного, а еще в большей мере природного характера, основывается на анализе статистических данных и соответствующих оценках. Он предложен в работе В.А. Акимова, В.Д. Новикова и Н.Н. Радаева [9] для использования при оценке частоты аварий с тяжелыми последствиями. Представляется, что применение развитого в указанной работе подхода является целесообразным при прогнозировании техногенных и природных катастроф.

При рассматриваемом подходе предусматривается статистический анализ данных по авариям и опасным природным событиям, включая катастрофы. Поскольку катастрофы находятся на хвосте распределения частоты возникновения опасных событий, являются чрезвычайно редкими явлениями и характеризуются значительными флуктуациями определяющих параметров, возникает значительная статистическая неопределенность прогноза.

Для снижения статистической неопределенности прогноза возникновения катастроф в работе [2] предлагается применение метода статистического анализа, предусматривающего учет тенденций изменения числа опасных событий и их распределения по ущербу.

Суть метода состоит в следующем.

Пусть размер ущерба при опасном событии составляет w, а объем конечной выборки за год равен N, т.е. wk(k=1,2,...,N).

В неизменных условиях при t → ∞ имеет место генеральная совокупность из N → ∞ элементов, описываемая функцией распределения F (W ) = P(W < w).

81

Раздел I

Однако условия по годам не остаются неизменными, а изменение числа опасных событий N и их распределений по последствиям существенно усложняет решение задачи прогнозирования катастроф.

При наличии статистических данных (N 1, N 2, ..., N n) об опасных событиях за n лет (t 1, t 2, ..., t n), предшествующих оцениваемому году t°, необходимо учитывать, что случайные величины (W 1, W 2, ..., W n) принадлежат различным генеральным совокупностям, имеющим свои функции распределения (F 1(w), F 2(w),..., F n (w)) . При этом виды указанных функций распределения могут быть различными и отличающимися от функции распределения F 0 (w) = P(W 0 < w) возможных последствий аварий, иных опасных событий и катастроф в прогнозируемом году.

Задача состоит в том, чтобы по имеющимся статистическим данным за n лет спрогнозировать на очередной (n+1) год, обозначаемый t 0, математическое ожидание числа опасных событий a0j и вероятности их возникновения Qj0 .

Здесь индексом j обозначена категория опасных событий, которые по объему возникающего при них ущерба могут быть отнесены к катастрофам. Эта категория

событий выделяется в соответствии со следующим начальным условием:
z(w) = {z j , если wnj < w < wbj } ,	(1.21)
где: z(w) — категория опасного события как функция от W;
wnj , wbj — нижнее и верхнее критериальные значения для отнесения опасного
события к категории катастрофы.
Обратимся к методологии определения a0 .
j	a0j учи-
Для снижения статистической неопределенности при определении

тывается общее число опасных событий N и обобщенные статистические характеристики возникающего при них ущерба: математическое ожидание M[W]

идисперсия D[W].

Вэтом случае математическое ожидание числа ситуаций j-й категории опасных событий, т.е. числа катастроф, можно прогнозировать по формуле:

a0j = q j a0,

j = 1, 2,..., m,

(1.22)

где qj — доля катастроф j-й категории в распределении опасных событий по последствиям F [W];

a0 — прогнозируемое математическое ожидание общего числа опасных событий на очередной год.

q j = P(wnj <W ≤ wbj ) .

(1.23)

Величина qj может быть найдена, исходя из статистических данных (как частота), либо по известному виду распределения F [W] и его параметрам M [W] и D[W].

По данным [9], будет уместным привести два примера определения qj — при усеченном нормальном и логарифмически нормальном распределениях ущерба при опасных событиях.

82

Глава 4

Считая, что распределение случайной величины ущерба происходит по нормальному усеченному закону со степенью усечения, равной 0,5,

w
F '(w) = 2Φ			− 1 ,	(1.24)
	σ

где Ф(·) — функция Лапласа.

Отсюда легко находится формула для определения доли катастроф j-ой категории:

				w		bj
q = P(w <W ≤ w			) = 2 Φ
					σ
j	nj	bj

	w		nj
	− Φ			.	(1.25)
		σ

Формула достаточно проста. Однако ее использование при расчетах по прогнозированию катастроф нецелесообразно, так как она занижает вероятностную величину ущерба при крупномасштабных опасных событиях.

Для более точной аппроксимации распределения опасных событий по ущербу на «хвосте распределения» предпочтительнее использование логарифмически

нормального распределения. В этом случае:
	lnwbj		− μ		lnwnj		− μ		(1.26)
q j	= Φ				− Φ			.
		σ				σ

Таковы основные соображения общего характера, касающиеся прогнозирования катастроф, которые основываются на проанализированных литературных данных.

В заключение необходимо отметить, что перед авторами не стояла задача детального рассмотрения вопросов прогнозирования техногенных и природных катастроф конкретного вида. Задача состояла в теоретическом обобщении современных методических подходов к этому прогнозированию и в меньшей мере касалась природных катастроф. Что касается прогнозирования природных катастроф, то оно нашло отражение в многотомном труде «Природные опасности России» и, в частности, в тематическом томе «Оценка и управление природными рисками» под общей редакцией В.И. Осипова и С.К. Шойгу [29], а также в работах: С.М. Мягкова «География природного риска» [24] и А.П. Камышева «Методы и технологии мониторинга природно-тех- нических систем Севера Западной Сибири» [17] и др.

Литература к разделу I

1.Воробьев Ю.Л. Основные направления государственной политики в области регулирования природной и техногенной безопасности. Материалы конференции «Актуальные проблемы регулирования природной и техногенной безопасности

вXXI веке» М., 2005.

2.Катастрофы и общество. — М., 2000.

3.Гражданская защита (Энциклопедия) т. 2. — М., 2005.

4.Угроза с неба: рок или случайность. — М., 1999.

5.Владимиров В.А., Измалков В.И. Катастрофы и экология. — М., 2000.

6.Арнольд В.И. Теория катастроф. — М.: Едиториал УРСС, 2004. 128 с.

83

Раздел I

7.Воробьев Ю.Л. Основы формирования и реализации государственной политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций. — М.: ФИД «Деловой экспресс», 2000.

8.Директива Министра обороны Российской Федерации «О регулировании деятельности воинских частей и организаций Вооруженных сил в области использования атомной энергии при обращении с радиоактивными веществами» от 20 января 2003 г. № Д-3.

9.Акимов В.А., Новиков В.Д., Радаев Н.Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. — М.: ФИД «Деловой экспресс», 2001.

10.Ефимов Н.Н., Фролов В.С. О применении теории катастроф в военном деле. Ж. Военная мысль № 4, 1996.

11.Измалков В.И., Измалков А.В. Безопасность и риск при техногенных воздействиях. — М. — Спб.: СпбНИЦЭБ РАН, АГЗ МЧС, 1994.

12.Измалков А.В. Управление безопасностью социально-экономических систем и оценка его эффективности. — М.: Компания «Спутник», 2003.

13.Исследование подходов, разработка методик и компьютерная реализация базовых моделей для анализа радиационной обстановки при попадании радионуклидов в гидрологическую сеть (Шифр «Юнона-Ан»). — М.: ИБРАЭ РАН, 1993.

14.Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогноз будущего. — М., Едиториал УР СС, 2003.

15.Колесников А.А. Синергетические методы управленичя сложными системами: Теория системного синтеза. — М.: КомКнига, 2006. — 240с.

16.Кудрявцев И.К., Лебедев С.А. Синергетика как парадигма нелинейности. Вопросы философии № 12, 2002 г.

17.Камышев А.П. Методы и технологии мониторинга природно-технических систем Севера Западной Сибири. — М.: ВНИПИГАЗДОБЫЧА, 1999. — 230 с.

18.Лесков Л.В. Футуро-синергетика. Универсальная теория систем. — М.: «Экономика», 2005. 170 с.

19.Моисеев Н.Н. Быть или не быть человечеству? — Москва, 1999. 288с.

20.Малинецкий Г., Потапов А. Катастрофы и бедствия глазами нелинейной динамики. Ж. Знание-сила № 3, 1995.

21.Малинецкий Г., Каганов Ю. Россия в контексте мировой динамики: экобионический аспект. Международный журнал «Проблемы теории и практики управления» № 2, 2005.

22.Методика прогнозирования масштабов заражения сильно действующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте. РД.52.04.253-90. — Л.: Гидрометеоиздат, 1989.

23.Маршалл В. Основные опасности химических производств. — М.: Мир,

1989.

24.Мягков С.М. География природного риска. — М.: Издательство МГУ, 1995. — 224 с.

25.Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. — М.: СИНТЕГ, 2000.

26.Прангишвили И.В., Бурков В.Н., Горгидзе И.А., Джавахадзе Г.С., Хуродзе Р.А. Системные закономерности и системная оптимизация. — М.: СИНТЕГ, 2004– 03–21

27.Пригожин И., Стенгерс И. Квант, хаос, время. Пер. с англ. М.: Едиториал УРСС, 2003. — 240 с.

84

Литература к разделу I

28.Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. Пер. с англ. — М.: КомКнига 2005. — 296 с.

29.Природные опасности России, тематический том «Оценка и управление природными рисками»/Под общей редакцией В.И.Осипова и С.К.Шойгу — М.: Издательская фирма «КРУК», 2003. — 320 с.

30.Руководство по прогнозу загрязнения воздуха. РД.52.04.306-92. — Спб. : Гидрометеоиздат, 1993.

31.Руководство по анализу и управлению риском в промышленном регионе. — М.: ГК ЧС РФ, 1992.

32.Руководство по организации контроля природной среды в районе расположения АЭС/ Под ред. К.П. Махонько. — Л.: Гидрометеоиздат, 1990.

33.Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно сложных систем. — СПб.: Политехника, 2000. — 248с.

34.Сафронов В.С., Одишария Г.Э., Швыряев А.А. Отраслевое руководство по анализу и управлению риском. — М.: РАО «Газпром», 1996.

35.Степин В.С. Саморазвивающиеся системы и постнеоклассическая реальность. Вопросы философии № 8, 2003 г.

36.Управление риском. — М.: «Наука», 2000.

37.Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ.

38.Федеральный закон «О техническом регулировании» от 27 декабря 2002 г.

№184-ФЗ.

39.Федеральный закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21декабря 1994 г. № 68-ФЗ.

40.Федеральный закон «О радиационной безопасности населения» от 9 января 1996 г. № 3-ФЗ.

41.Хинце И.О. Турбулентность. — М.: Госфизматиздат, 1963.

42.Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). М.: Едиториал УРСС, 2004. — 288 с.

43.Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. — М.: «Рефл-бук», — Киев: «Ваклер», 2002.

44.Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б. Прогнозирование в военном деле. — М.: Воениздат, 1989.

85

Раздел II

БЕЗОПАСНОСТЬ КАК МЕЖДИСЦИПЛИНАРНАЯ

ОБЛАСТЬ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ

«Только после того как будет срублено последнее дерево, только после того как будет поймана последняя рыба, только тогда, когда будет отравлена последняя река, вы, наконец, осознаете, что деньги не съедобны»

(Индийское религиозное пророчество)

Историки будущего, изучая нашу эпоху, выделят, вероятно, три параллельных

ивзаимосвязанных процесса — радикальные изменения в области [1]:

—демографии. В ближайшие 50 лет численность населения планеты увеличится до 9 млрд. человек. При этом кардинально изменится соотношение молодых

истарых, богатых и бедных, горожан и сельских жителей. Выбор решений, которые нам предстоит принять сейчас и в ближайшие годы, определит, насколько успешно мы справимся со своим «взрослением»;

—экономики. Сегодня объемы мирового производства и потребления возросли до небывалых размеров. Обществу пора всерьез задуматься о том, как обеспечить свое дальнейшее существование в рамках ограниченной экосистемы.

—взаимодействия с окружающей средой. В зависимости от того, как человечество поведет себя в ближайшие десятилетия, мы либо придем к гармонии с окружающей средой, либо погибнем.

Происходящие радикальные изменения позволяют сделать вывод о недопустимости пренебрежения вопросами безопасности. Противопоставление экономического роста обеспечению безопасности — искусственно и контрпродуктивно, поскольку одно неразрывно связано с другим. Экономика без безопасности — вариант изначально нежизнеспособный [2].

Единственной основой для повышения уровня жизни каждого человека является правильный подход к системам жизнеобеспечения. Нам необходимо охранять

иподдерживать отношения в жизненной сфере. У нас есть сила и ответственность, чтобы модифицировать наши ценности, если они больше не служат поддержанию жизни. Чтобы воплотить это в жизнь, необходимо располагать всей суммой знаний в области безопасности жизнедеятельности, рассматривать решение проблем обеспечения безопасности как междисциплинарное исследование (см. рис. 2.1).

89

Рис. 2.1. Структура междисциплинарных исследований проблем безопасности

90