CC BY
09. Зоу Ю. Обзор управления рисками с помощью BIM и технологий, связанных с BIM / Ю. Зоу, А. Кивиниеми, В. Дж. Стивен // Наука о безопасности. - 2016. - № 1.
10. Бенджаоран В. Интегрированное управление безопасностью с управлением строительством с использованием модели 4D CAD / В. Бенджаоран, С. Бхоха // Наука о безопасности. - 2010. - Т. 48, № 3. - С. 395-403.
11. Рахим А. А. Реализация безопасности 23. Волков А.А., Сукнева Л.В. BIM-технологии в задачахрамки для строительной отрасли Пакистана / А. А. Рахим, Р. Р. А. Исса // Наука обезопасности. - 2016. - Т. 82. - С. 301-314.
12. Вилисова А. Д. Совершенствование управления в системе взаимодействия участников инвестиционно-строительных проектов на базе облачных технологий / А. Д. Вилисова // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. - 2022. - №4 (42). -С. 85-89.
13. Чжан С. Семантическое моделирование знаний о безопасности строительства на основе онтологий: на пути к автоматизированному планированию безопасности для анализа опасностей на рабочем месте (JHA) / С. Чжан, Ф. Букамп, Дж. Тейзер // Автоматизация в строительстве. - 2015. - Т. 52. - С. 29-41.
14. Реснянская А. С. Управление проектом высотного здания с учетом требований пожарной безопасности / А. С. Реснян-ская // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. - 2022. - № 4 (42). - С. 62-71.
© Н. И. Масягина, О. А Зорина
Ссылка для цитирования:
Масягина Н. И., Зорина О. А. Необходимость и возможность применения BIM-технологии в оценке уровня техносферной безопасности // Инженерно-строительный вестник Прикаспия : научно-технический журнал / Астраханский государственный архитектурно-строительный университет. Астрахань : ГБОУ АО ВО «АГАСУ», 2024. № 1 (47). С. 115-122.
УДК 004.622
DOI 10.52684/2312-3702-2024-47-1-122-128
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ПОТЕНЦИАЛ СРЕДОВОЙ ВОВЛЕЧЕННОСТИ К. А. Прошунина, Т. В. Хоменко
Прошунина Ксения Алексеевна, член Союза архитекторов Российской Федерации, доцент, заведующий кафедрой архитектуры и градостроительства, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: [email protected];
Хоменко Татьяна Владимировна, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированные системы обработки информации и управления», Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: [email protected]
Приведены результаты моделирования потенциала средовой вовлеченности от взаимосвязи независимых переменных в территориально-распределенной пространственной системе на примере существующей застройки жилых домов. При этом рассмотрено два фактора влияния: площадь благоустройства, количество жильцов. Анализ результатов показал процент влияния рассматриваемых факторов на возможности территориально-распределенной пространственной системы жилой среды, что чем выше показатели свободной территориальной площади благоустройства в существующей среде, тем выше значения потенциала средовой вовлеченности, и соответственно актуальней проведение мероприятий по замене существующих объектов благоустройства с учетом вместимости предлагаемых площадок, отвечающих запросам жильцов. Предложенный анализ может найти практическое применение при оценке существующей среды в генеративном проектировании общественных пространств, способствуя повышению обоснованности принимаемых решений.
Ключевые слова: территориально-распределенная пространственная система, потенциал средовой вовлеченности, количество жильцов, площадь благоустройства, влияние независимых переменных.
ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF FACTORS ON THE POTENTIAL OF ENVIRONMENTAL ENGAGEMENT
К. A. Proshunina, T. V. Khomenko
Proshunina Kseniya Alekseyevna, Member of the Union of Architects of the Russian Federation, Associate Professor, Head of the Department of Architecture and Urban Planning, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: [email protected];
Khomenko Tatyana Vladimirovna, Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department of Automated Information Processing and Control Systems, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: [email protected]
The results of modeling the potential of environmental involvement from the relationship of independent variables in a geographically distributed spatial system are presented using the example of existing residential buildings. In this case, two influencing factors were considered: the area of improvement, the number of residents. Analysis of the results showed the percentage of influence of the factors under consideration on the capabilities of a territorially distributed spatial system of the residential environment. The higher the indicators of free territorial improvement area in the existing environment, the higher the values of the potential for environmental involvement, and accordingly, the more urgent it is to carry out measures to replace existing improvement facilities, considering the capacity of the proposed sites that meet the needs of residents. The proposed analysis can find practical application in assessing the existing environment in the generative design of public spaces, helping to improve the validity of decisions made.
Keywords: territorially distributed spatial system, potential for environmental involvement, number of residents, improvement area, influence of independent variables.
Введение пространственной системы необходимо учесть
Для формирования комфортной городской взаимосвязи множества показателей, необходи-среды территориально-распределенной мых для вовлечения населения, среди которых
можно выделить условия безопасности, микроклиматические условия, оборудованность среды и др. Существующие условия выражают совокупность средового пространства, согласно которого можно произвести оценку средового окружения и определить наилучшие варианты организации пространства для населения. При этом оценка существующего пространства предполагает пост-фактумное заключение, что позволит выявить ошибки проектирования и применить меры по их ликвидации или учесть недочеты в последующем проектировании. Однако, изначально в территориально-распределенной пространственной системе многоквартирных жилых участков имеются предварительные показатели, на основании которых возможно генерировать проекты, формирующие среду с учетом запросов населения. Такими отправными количественными данными являются: количество жильцов (чел.), в границах рассматриваемого участка и площадь благоустройства (м2). Исследуя существующие пространства для предположительной реорганизации, предлагается установить зависимость на основании приведенных количественных данных, представив их в виде факторов, оказывающих влияние на территориально-распределенную пространственную
систему. Таким образом предлагается ввести понятие потенциала средовой вовлеченности.
Потенциал средовой вовлеченности, определяется в исследовании как мера доступности и использования пространственных ресурсов окружающей среды для удовлетворения потребностей населения. Потенциал средовой вовлеченности оценивает, насколько среда способствует вовлечению и активности людей, предоставляет возможности для социального взаимодействия, физической активности, отдыха и развлечений.
Тема городского развития получила широкое освещение, так вопросы градостроительной среды раскрыты, в контексте решения проблем, в исследованиях: экономических [1, 2], экологических [3-5], научно-технических [6, 7], социальных проблем [8], что прямо или косвенно затрагивает интересы каждого человека.
Методы, подходы, модели и алгоритмы поддержки приятия решений в задачах управления городом и обеспечения эффективной реализации потребностей жизнедеятельности человека в условиях городской среды рассмотрены в работах [9, 10], раскрывающих подход к поддержке принятия решений с использованием разнородных данных в задачах обеспечения потребностей жителей города с применением алгоритма обработки экспертной информации, основанного на технологии диалогического согласования открытых данных в логически замкнутом опросном цикле.
Автор исследования [11] задавался целью повысить эффективность принимаемых решений при обосновании мер по обеспечению экологической безопасности развития города в условиях нечеткой информации за счет обработки без огрубления экспертных оценок с реализаций полученных знаний
при анализе экологического состояния города -оценки степени загрязнения его атмосферы.
Вовлеченность граждан в преобразование городского ландшафта, посредством методов мультимодальной веб-географической информационной системы (далее - ГИС), рассматривают авторы [12], предполагая создание цифрового двойника, ориентированного на граждан. При этом исследование авторов рассматривает граждан как главный компонент управления инфраструктурой.
Исследователи [13] задаются вопросом управления: «Как машинное обучение может поддержать роль гражданской наукой в управлении окружающей средой?», в частности исследования затрагивают рециклинг твердых бытовых отходов.
Использование метода обработки и анализа текстовых данных пользователей социальных сетей для определения практических вариантов использования горожанами объектов городской среды предлагают исследователи [14], полученный метод позволит улучшить планирование детальных обследований и полевых исследований территории в проектах строительства и застройки.
Большинство рассмотренных исследований ориентировано на управление и формируют базы данных, представляющих возможности, за счет различных средств и методов, по-иному рассматривать подход к оценке городской среды с возможностью ее дальнейшего преобразования. Рассматриваются и анализируются факторы экономические, социального отклика, экологической нагрузки и др. Однако, вопрос градостроительного развития территории по формированию комфортной среды населению, по организации компонентного размещения объектов благоустройства в соответствии с запросами потребителей, остается открытым ввиду недостаточной выработки системного механизма для конкретной задачи рассматриваемого исследования и факторов, необходимых для ее разрешения.
Целью исследования является определение влияния факторов численности населения и площади потенциального благоустройства на потенциал средовой вовлеченности.
Объектом исследования является территориально-распределенная пространственная система участков многоквартирных жилых зданий.
Предметом исследования является влияние факторов на потенциал средовой вовлеченности.
В ходе проведения анализа влияния факторов на потенциал средовой вовлеченности определены следующие задачи:
• выполнить исследования средового пространства материально-пространственной среды участков многоквартирных жилых зданий;
• выдвинуть гипотезы и осуществить их проверку;
• определить влияние факторов на потенциал средовой вовлеченности и доли значимости влияния факторов;
• предложить прогнозное моделирование потенциала средовой вовлеченности в случае изменения количественных показателей факторов.
Методы
Проведен сбор и анализ данных посредством исследований существующей застройки домов средней и повышенной этажности Советского района города Астрахани. Отбор участков для исследования представлен зоной застройки многоквартирными жилыми домами, построенными в период второй половины XX века - начало XXI века. Схема отбора участков представлена на рисунке 1.
На первом этапе были проведены измерения и подсчеты количественных данных среды, включающие площадь территориально- распределенной пространственной системы (м2) участка и площадь транспортных коридоров, парковок (м2). На основании количества проживаемых жильцов (чел.) и данных нормативной документации, в частности: необходимого озеленения на 1 человека, определена площадь озеленения для рассматриваемых участков. Затем за исключением ранее измеренных и рассчитанных составляющих определена площадь возможного к преобразованию благоустройства (м2). Определен потенциал средовой вовлеченности, м2/чел.
На втором этапе в соответствии с необходимостью оценить достоверность различия между несколькими выборками использован метод дисперсионного анализа.
В проведенном исследовании проверяются нижеприведенные гипотезы.
Н0х1 - нулевая гипотеза: количество жильцов (чел.), (фактор - xi) не влияет на потенциал средо-вой вовлеченности (ПСВ) (м2/чел.), (изменчивость признака - у):
@гх = &гу,(&гх Сгу = 0);
Нх - альтернативная гипотеза: количество жильцов (чел.), (фактор - xi) влияет на потенциал сре-довой вовлеченности (ПСВ) (м2/чел.), (изменчивость признака - у):
0г* * оГТу, К* - оГТу * 0).
Гипотеза Н0х1 принимается, если соответствующее Р - значение > 0,05; F < FKp.
Н0х2 - нулевая гипотеза: площадь благоустройства (м2), (фактор - Х2) не влияет на потенциал сре-довой вовлеченности (ПСВ) (м2/чел.), (изменчивость признака - у); Н1х2 - альтернативная гипотеза: площадь благоустройства (м2), (фактор - Х2) влияет на потенциал средовой вовлеченности (ПСВ) (м 2 /чел.), (изменчивость признака - у).
Гипотеза Нох2 принимается, если соответствующее Р - значение > 0,05; F < FKp.
Н0х1х2 - нулевая гипотеза: совместно количество жильцов (чел.), (фактор - xi) и площадь благоустройства (м2), (фактор - Х2) не влияют на потенциал средовой вовлеченности (ПСВ) (м2/чел.).
Н, - альтернативная гипотеза: совместно
1Х1Х2
количество жильцов (чел.), (фактор - xi) и площадь благоустройства (м2), (фактор - Х2) влияют на потенциал средовой вовлеченности (далее -ПСВ, м 2 /чел.) (изменчивость признака - у).
Гипотеза Н0 принимается, если соответству-
ющее Р - значение > 0,05; F < FKp.
В гипотезе Н0п принимается предположение о том, что различия не являются статистически достоверными и носят случайный характер.
Рис. 1. Схема в границах фрагмента Советского района г. Астрахани (схема автора. Топографическая подоснова [15])
В гипотезе Н1п принимается предположение о том, что разность между генеральными дисперсиями сравниваемых групп не равна нулю, и исследуемые выборки не принадлежат одной генеральной совокупности, а различия, наблюдаемые между выборочными показателями, носят именно систематический, а не случайный характер.
На третьем этапе определена доля влияния факторов xi и Х2 на потенциал средовой
вовлеченности и выполнена проверка на наличие отличий между средними значениями по результатам двухфакторного дисперсионного анализа.
На четвертом этапе прогнозирования ситуации предлагается формирование модели, отображающей изменения за счет определенной зависимости потенциала средовой вовлеченности (у) от взаимосвязи независимых переменных х1, х2. Моделирование рассматривается как множественная линейная
регрессия. Количество жильцов и свободная территориальная площадь благоустройства, предполагаемая для внедрения объектов благоустройства, взяты в качестве объясняющих переменных (xi, Х2), показатель потенциала средовой вовлеченности в качестве переменной ответа (у):
у = ао + а1х1 + а2%2. (1)
Построен график наглядно демонстрирующий, что модель в достаточной степени предсказывает зависимые переменные потенциала средовой вовлеченности.
Результаты и обсуждения
В результате проведенных исследований 61 участка территориально- распределенной
пространственной системы получены количественные данные: xi - количество жильцов (чел.), в границах рассматриваемого участка, х2 - площадь благоустройства (м2),у - вычисленные показатели потенциала средовой вовлеченности (далее - ПСВ) (м2/чел.).
В программной среде [16] выполняем двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями. В соответствии с условиями принятия гипотез, на основании полученных значений проведенного двухфакторного дисперсионного анализа, подтверждены или опровергнуты выдвинутые гипотезы (табл. 1).
Таблица 1
Подтверждение/опровержение выдвинутых гипотез
Решение о принятии гипотезы Условия принятия гипотезы Результаты анализа Вывод о достоверности различий, наблюдаемых между выборочными дисперсиями
Фактор xi
Гипотезу Н0х1 принимают Fx-1 < ^Х^р' Р-значение >0,05 Рх 1 = 9,80, Fx - 2,39. М9,80) > Fx 1кр (2,39) Рх - значение = i,62403E-07, PXl - значение (1,62403E-07) < 0,05. Вывод: принимается гипотеза HUi, гипотеза Н0хЛ отвергается Различия являются статистически достоверными, то есть выборки взяты из разных генеральных совокупностей и a2™i * а2гу
Гипотезу Нг принимают (гипотезу Н0х1 отвергают) Рх > Рх , Х1 А1кр Р-значение <0,05
Фактор Х2
Гипотезу Н0х2 принимают Fx < Fx , х2 х2кр Р-значение > 0,05 Fx = 11,72 *2 Fx - 2,63 х2кр FX2 (11,72) > FXuf (2,63) РХ2 - значение = 2,50211E-07 РХ2 - значение (2,50211E-07) < 0,05 Вывод: принимается гипотеза Нг , гипотеза Н0 отвергается Различия являются статистически достоверными, то есть выборки взяты из разных генеральных совокупностей и а2ТХ2 * а2гу
Гипотезу Нг принимают (гипотезу Н0х2 отвергают) ^х2 > ^2 кр, Р-значение <0,05
Фактор xi, Х2
Гипотезу Н0 принимают и ✓ р . ГХ1Х2 < ГХ1Х2Кр; Р-значение > 0,05 Рх1х2 - 9,80 Р — л п о ГХ1Х2Кр 1,78 Рх1х2 (7,97) > Рх1х2кр (1,78) Рх1х2 - значение = 3,66361E-13 Рх1х2- значение (3,66361E-13) < 0,052 Вывод: принимается гипотеза Нг , гипотеза Н0 отвергается Различия являются статистически достоверными, то есть выборки взяты из разных генеральных совокупностей и а2™^ * а2гу
Гипотезу Нг принимают (гипотезу Н0 отвергают) V р . ГХ1Х2 > ГХ1^2Кр' Р-значение < 0,05
Таким образом, статистически доказано: влияние фактора количество жильцов (чел.) (фактор -xi) на потенциал средовой вовлеченности (м2/чел.) (изменчивость признака - у), величина Рх - значение < 0,05, следовательно, критерий Фишера значим; влияние фактора площади благоустройства (м2), (фактор - Х2) на потенциал средо-вой вовлеченности (м2/чел.) (изменчивость признака - у), величина РХ2- значение < 0,05, следовательно, критерий Фишера значим;. влияние факторов количество жильцов (чел.), (фактор - xi) и площади благоустройства (м2), (фактор - Х2) на потенциал средовой вовлеченности (м2/чел.), (изменчивость признака - у), величина Рх1х - значение < 0,05, следовательно, критерий Фишера значим.
На третьем этапе при проведении анализа доли влияния факторов xi, Х2 определено
незначительное влияние при осуществлении размещения объектов благоустройства. Результаты, определенные посредством программной среды [i6] представлены в таблице 2.
Проверка на наличие отличий между средними значениями по результатам двухфакторного дисперсионного анализа показала, что между уровнями фактора xi наблюдаются отличия по каждому уровню фактора x2, т.е. изменение численного количества населения оказывает влияние на потенциал средовой вовлеченности.
Рассматривая влияние независимой переменной xi, уравнение линейной регрессии имеет вид: у = -0,0013х1 + 7,5839. (2).
Визуализация исходных данных отображена на графике 1, выполненном в программных средах [16] и [17] (рис. 2).
xi не значим
d0
0,000000162
Доля влияния факторов на ПСВ Фактор xi
2,39
di
Фактор влияния xi:
R2 10%
Вывод: Фактор xi не значим, то есть количество жильцов в рассматриваемой среде влияет слабо.
Х2 не значим
d0
0,000000250
Фактор Х2
2,63
di
Таблица 2
xi значим —►
x2 значим ------►
Фактор влияния x2
R2 9%
Вывод: Фактор x2 не значим, то есть площадь благоустройства в рассматриваемой среде влияет слабо.
Факторы Х1Х2
Х1Х2 не значимы
d0
0,0000000000003664
i,78
Х1Х2 значимы
di
Фактор влияния xi, х2
R2 i9%
i00-R2 8i%
Рис. 2. График 1 исходных данных от независимой переменной xj в программных средах [16] (слева) и [17] (справа)
Визуализация данных в программных средах [16] и [17] наглядно демонстрирует зависимость потенциала средовой вовлеченности от количества жильцов рассматриваемого участка (xi). Чем выше показатели населения в существующей среде, тем ниже потенциал средовой вовлеченности (у), и соответственно актуальней проведение мероприятий по замене существующих объектов благоустройства с учетом вместимости предлагаемых площадок, отвечающих запросам жильцов.
Рассматривая влияние независимой переменной x2, уравнение линейной регрессии имеет вид: у = 0,0006х2 + 3,6565. (3).
Визуализация исходных данных отображена на графике 2, выполненном в программных средах [16] и [17] (рис. 3).
Визуализация данных в программных средах [16] и [17] наглядно демонстрирует зависимость потенциала средовой вовлеченности от свободной территориальной площади благоустройства (x2) рассматриваемого участка. Чем выше показатели свободной территориальной площади благоустройства в существующей среде, тем выше значения потенциала средовой вовлеченности (у), и соответственно актуальней проведение мероприятий по замене существующих объектов благоустройства с учетом разнообразия предлагаемых площадок, отвечающих запросам жильцов.
На четвертом этапе прогнозирования ситуации моделирование рассмотрено как множественная линейная регрессия, использующая количество жильцов и свободную территориальную площадь благоустройства, взятые в качестве объясняющих
переменных (xi, Х2), и показатель потенциала средо-вой вовлеченности в качестве переменной ответа (у): у = а0 + aixi + а^. (4)
Рис. 3. График2 исходных данных от независимой переменной х1 в программных средах [16] (слева) и [17] (справа)
После обработки данных на основании полученных результатов произведена интерпретация: в исследовании 70,4 % вариаций потенциала сре-довой вовлеченности можно объяснить количеством жильцов и свободной территориальной площадью благоустройства, предполагаемой для внедрения объектов благоустройства; стандартная ошибка соответствует 2,23, представляющая среднее расстояние, на которое наблюдаемые значения отходят от линии регрессии; Р-значение (меньше 0,05), связанное с общей статистикой F, указывает на то, что независимые переменные: количество жильцов и свободная территориальная площадь благоустройства вместе имеют статистическую значимую связь с потенциалом средовой вовлеченности; Р-значения, дают определение статистической значимости каждой независимой переменной: количество жильцов (Р = 8,96887E-12) и свободная территориальная площадь благоустройства (Р = 1,12111E—16) статистически
График 3 наглядно демонстрирует, что модель в достаточной степени предсказывает зависимые переменные потенциала средовой вовлеченности.
Таким образом, имея значения площадей, предполагаемых к возможному благоустройству, и количество жильцов в границах рассматриваемого участка, можно определить потенциал средовой вовлеченности (м2/чел.).
Значение потенциала средовой вовлеченности является основанием для выборки решений
значимы, при а = 0,05; коэффициенты для каждой независимой переменной указывают на среднее ожидаемое изменение переменной отклика при условии, что другая независимая переменная остается постоянной: в исследовании ожидается, что за каждого вновь заселившегося жильца, в существующую застройку рассматриваемого участка, потенциал средовой вовлеченности уменьшится на -0,006348408 при условии, что количество свободной территориальной площади благоустройства останется неизменным.
Результаты расчетных значений зависимой переменной у смоделированы, построен график 3 исходных и смоделированных значений зависимой переменной потенциала средовой вовлеченности (рис. 4). На графике по оси Х приведены номера наблюдений, по оси Y- фактические и расчетные значения зависимой переменной потенциала сре-довой вовлеченности (у).
объектов благоустройства из множества альтернатив, так как представляет количественный показатель, по которому можно обеспечить население рассматриваемого участка площадками для социального взаимодействия.
Заключение
В статье представлено эмпирическое исследование анализа влияния факторов на потенциал средо-вой вовлеченности на примере существующей
Рис. 4. График 3 исходных и смоделированных значений зависимой переменной: Ряд 1 - исходные значения; Ряд2 - смоделированные значения
застройки многоквартирных домов средней и повышенной этажности Советского района города Астрахани. В ходе исследования: статистически доказано влияние факторов численности населения и площади потенциального благоустройства на потенциал средо-вой вовлеченности; определены доли влияния факторов, выполнены графики, наглядно визуализирующие зависимость; для прогнозирования ситуации, в условиях изменения значений факторов, представлена модель исходных и смоделированных данных по
рассматриваемым участкам.
Результаты данного исследования могут внести вклад в отображение последовательности системного механизма при формировании комфортной городской среды и найти практическое применение при оценке существующей среды для последующих альтернативных решений генеративного проектирования общественных пространств локального уровня, способствуя повышению обоснованности принимаемых решений.
Список литературы
1. Плотникова Л.В. Экологическое управление качеством городской среды на высокоурбанизированных территориях: автореферат дис. док. экон. наук. - М. 2009, 376 с.
2. Кудрявцева О. В., Лихобабин В. К., Мордасова А. Ф., Кудрявцева М. А., Титаренко А. В. Влияние управления инвестиционной деятельностью на развитие экономики региона // Инженерно-строительный вестник Прикаспия / Астраханский государственный архитектурно-строительный университет. Астрахань : ГАОУ АО ВО «АГАСУ», 2023. № 3 (45). С. 91-96.
3. Городская среда: геоэкологические аспекты / В. С. Хомич [и др.] : НАН, Ин-т природопользования. - Минск: Беларуская навука, 2013. - 300 с.
4. Малышева, Е. В. Экологические факторы и здоровье человека / Е. В. Малышева, И. В. Якунина. - ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2015. - 123 с.
5. Стукалин А. В., Шикульская О. М., Сокольский А. Ф. Системный анализ двухступенчатой технологической схемы очистки воды // Инженерно-строительный вестник Прикаспия : научно-технический журнал / Астраханский государственный архитектурно-строительный университет. Астрахань : ГАОУ АО ВО «АГАСУ», 2023. № 3 (44). С. 109-114
6. Садовникова Н. П. Методологические основы поддержки принятия решений в задачах обеспечения экологической безопасности развития урбанизированных территорий: автореферат дис. кан. тех. наук. - Волгоград. 2013, 274 с.
7. Брума Е. В. Технологии обеспечения экологической безопасности и доступной среды биосферно-совместимого города для маломобильных групп населения: автореферат дис. кан. тех. наук. - Курск. 2014, 155 с.
8. Барышников С. В. Городская культурная среда: Становление и развитие. Социально-философский аспект / С. В. Барышников: автореф. дис. ... канд. филос. наук: 09.00.11. Москва, 1999. 158 с.
9. Парыгин Д. С. Информационные средства обеспечения жизнедеятельности человека в условиях городской среды: автореферат дис. кан. тех. наук. - Волгоград. 2013, 167 с.
10. Парыгин Д. С. Методы поддержки принятия решений на основе данных в задачах управления развитием урбанизированных территорий: автореферат дис. док. тех. наук. - Волгоград. 2023, 356 с. URL: https://www.vstu.ru/up-Ioad/iblock/073/07356ce44d1b7d834e2604e58ba95d45.pdf
11. Санжапов Р. Б. Методы и модели анализа нечеткой информации для обоснования мер по обеспечению экологической безопасности развития города: автореферат дис. кан. тех. наук. - Волгоград. 2019, 155 с. URL: http://www.vstu.ru/nauka/dis-sertatsionnye-sovety/grafik-zashchit/
12. Abdeen F. N., Shirowzhan S., Sepasgozar S.M.E. Citizen-centric digital twin development with machine learning and interfaces for maintaining urban infrastructure. Telematics and Informatics. Volume 84, 2023. URL: https://www.sciencedirect.com/science/arti-cle/pii/S0736585323000965
13. Yang E. J., Fulton J., Swarnaraja S., Carson C., Machine learning to support citizen science in urban environmental management. Heliyon. Volume 9, Issue 12, 2023. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023098961
14. Mityagin S.A., Yakimuk I., Tikhonova O., Sobolevsky S. Social network open data revealing for identification of citizens activities on urban environment objects. Procedia Computer Science. Volume 193, 2021, Pages 4-12. URL: https://www.sciencedirect.com/sci-ence/article/pii/S1877050921020433
15. Cadmapper.come URL: https://cadmapper.com/
16. Microsoft Excel. URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/microsoft-365/excel
17. PTC Mathcad URL: https://www.mathcad.com/en/
© К. А Прошунина, Т. В. Хоменко
Ссылка для цитирования:
Прошунина К. А., Хоменко Т. В. Анализ влияния факторов на потенциал средовой вовлеченности // Инженерно-строительный вестник Прикаспия : научно-технический журнал / Астраханский государственный архитектурно-строительный университет. Астрахань : ГБОУ АО ВО «АГАСУ», 2024. № 1 (47). С. 122-128.
УДК 005.6
DOI 10.52684/2312-3702-2024-47-1-128-132
ОЦЕНКА РИСКА В ИСПЫТАТЕЛЬНОЙ ЛАБОРАТОРИИ
О. Г. Мухамеджанова
Мухамеджанова Ольга Габитовна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Комплексная безопасность в строительстве», инженер по стандартизации, Институт комплексной безопасности в строительстве Национального исследовательского Московского государственного строительного университета, г. Москва, Российская Федерация, тел.: +7 (495) 287-49-14, доб. 30-66; e-mail: [email protected]
При аккредитации и подтверждении процедуры компетентности испытательная лаборатория должна внедрять риск-ориен-тированное мышление в свою лабораторную деятельность. Риск-ориентированный подход предполагает, что все риски определены и идентифицированы, рассчитана вероятность появления и уровень тяжести по каждому риску, установлены мероприятия по предупреждению каждого риска и ответственные лица. Поэтому в данной статье определены градации риска в испытательной лаборатории с помощью шкал вероятности и уровня рисков. На основе методики оценки рисков составлен реестр рисков
