CC BY
6
УДК 519.2:502+338
О.И.НИКОНОВ, Н.А.МЕДВЕДЕВ, М.А.МЕДВЕДЕВА, Т.В.ДУБИЩАК
Уральский государственный технический университет - УПИ,
г.Екатеринбург
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОГЕННЫМИ РИСКАМИ ЭКОЛОГИЧЕСКИ НЕГАТИВНЫХ СОБЫТИЙ В ИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНАХ (НА ПРИМЕРЕ УРАЛА)
Рассмотрен один из блоков программного комплекса, ориентированного на моделирование экологической динамики в индустриальном регионе. Обсуждаются некоторые особенности существующих моделей и программных продуктов, используемых в мировой практике. Предложен новый подход, применимый в условиях неполной информации и недостаточной статистики. Центральным моментом работы является генератор сценариев экологической динамики, базирующийся на подходящем вероятностном сочетании традиционных моделей и экспертных оценок.
The paper is devoted to a model-based software complex aimed at ecological dynamics modeling for an industrial region. We consider some features of the models and corresponding software for identifying and forecasting the ecological situation and environmentally negative accidents and catastrophic events used in worldwide practice. Then a new approach applicable under conditions of the lack of statistics available is discussed. The central point of the paper is a scenarios' generator based on the appropriate probabilistic combination of the traditional and expert estimation methods.
Инструментальные средства оценки и прогнозирования экологического состояния индустриального региона. Основой большинства средств являются широко применяемые на практике гауссовы дисперсионные модели, дополненные специальными моделями для расширения сферы применения программ (учет ветровой тени и ветрового следа зданий, учет рельефа, учет процессов осаждения и т.д.). Часто используют и лагранжевы модели переноса примеси с применением дисперсионных характеристик гауссова типа.
Применяемые в зарубежных методиках модели основаны на большом экспериментальном и теоретическом материале и по существу являются феноменологическими. Они описывают реальные ситуации настолько хорошо, насколько точно контролируются входные данные. Следует отметить, что в силу феноменологического характера гауссовой модели степень точности результатов определяется степенью точности исходных
данных, а наибольшей трудоемкостью обладает этап подготовки исходных данных.
Говоря о программных комплексах, выделим программы для расчетов уровней загрязнения и выпадений из атмосферы (SCREEN3, TSCREEN, ISCST3, SCIPUFF, CALPUFF и др.), программы расчета для специальных источников выбросов (например, взрывов, аварий - SLAB) и мощные многофункциональные программные комплексы, реализующие расчетные методики (SCIPUFF, CALPUFF).
В России аналогом модели SCREEN3 является методика, зафиксированная в ОНД-86 и реализованная в ряде программ, уступающих SCREEN3 по ряду позиций. Отметим, что, несмотря на многие привлекательные стороны, применение зарубежных разработок и их отечественных аналогов широким кругом потребителей, особенно на региональном уровне, весьма затруднительно из-за сложности использования.
Разрабатываемый в рамках проекта инструмент, сочетающий классические подходы с иными идеями, может быть полезным, доступным и более простым в эксплуатации. Кроме того, он ориентирован на расчет экономических характеристик ущерба, что расширяет область применения.
Комплекс системной поддержки принятия решений в области управления рисками. Программный комплекс, ориентированный на моделирование экологической динамики региона с последующим применением к различным аспектам природоохранной деятельности, представляет собой четырехуровневую систему.* Первому уровню отвечают программно-реализуемые алгоритмы, входными данными для которых является общая статистическая информация по региону, включающая доступную статистику аварий и катастроф с негативными экологическими последствиями и оценки нанесенного и компенсированного ущерба с указанием потенциально опасных производств и объектов. Существенными его элементами являются также данные экологического мониторинга с учетом географической, метеорологической и иной информации.
На втором уровне комплекса сосредоточены блоки моделирования, центральным звеном которых является генератор сценариев экологической динамики региона. Разрабатываемым программным комплексом предусмотрен и собственно расчет характеристик прогнозируемого ущерба, расчет страховых тарифов (третий уровень системы) и использование данного инструмента для анализа и выработки предложений по проведению природоохранных мероприятий и совершенствованию природоохранного законодательства (четвертый уровень).
Генератор сценариев экологической динамики. Предполагается, что в регионе выделены экологически опасные предприятия и производства, осуществлена их привязка к электронной карте региона.
* Моделирование сценариев экологической динамики региона и расчета страховых тарифов / О.И.Никонов, А.Н.Медведев, М.А.Медведева, С.В.Степанов // Записки Горного института. СПб, 2001. Т.149. С.291-293. 158 _
Модуль экспертных оценок обрабатывает мнения экспертов, относящиеся к количественным оценкам вероятностей и масштаба экологически негативных событий по каждому выделенному объекту и спецификации экологического нарушения. Вторым модулем, обеспечивающим генерацию сценариев экологической динамики, является блок, реализующий модели экологически негативных событий, основанные на эллиптической аппроксимации зон загрязнения как от постоянно действующих источников, так и в случае аварийных выбросов. Результирующим элементом однократного обращения к данному программному блоку является эллиптическая область на электронной карте местности, отвечающая виду и заданному уровню концентрации загрязняющей субстанции.
Собственно генератор сценариев экологической динамики устроен следующим образом. Предполагается, что в исследуемом регионе расположено М предприятий, представляющих потенциальную экологическую опасность. Возможные экологически негативные события, связанные с деятельностью данных предприятий, будем характеризовать двумя параметрами: временем осуществления негативного события £ и масштабом ущерба т£. Время измеряется во временных единицах (год, месяц и др.), параметр т£, может быть измерен в денежных единицах. Тогда он соответствует оценке ущерба, нанесенного аварией или иным негативным событием. Такой оценкой могут служить объемы средств, необходимых для ликвидации экологических последствий аварий, объемы уплаченных штрафов и др. В ином варианте mt характеризует количество загрязняющей субстанции, которое оказалось выброшенным в окружающую среду.
Вероятностные характеристики потенциального ущерба от конкретного предприятия в простейшей модели представлены плотностью распределения
т"
|gj(х^х = Р (т<т <т"),
т'
ISSN 0135-3500. Записки Горного института. Т.158
где правая часть соответствует вероятности того, что масштаб ущерба в течение выбранного единичного периода времени характеризуется числом из промежутка [т1, т"]. Построение приближений для функций gj(x) состоит из нескольких этапов:
1. Обработка статистической информации. Пусть по исследуемому предприятию доступна статистика за Т лет, т.е. набор (т1, т2, ..., тТ), где mt - масштаб ущерба за период Если техногенных нарушений не было, полагаем т( = 0. Далее частотная функция строится обычным образом: среди значений т( выбирается наименьшее т* и наибольшее т , промежуток [ т*, т*] делится на определенное число промежутков, определяется частота попадания в каждый промежуток, что и позволяет построить кусочно-постоянную функцию g 0 (т), аппроксимирующую искомую.
2. Экспертные оценки. Обрабатываются ответы на вопросы N экспертов. Каждый эксперт задает набор оценок предполагаемого ущерба в прогнозируемом временном периоде и вероятности наступления такого
ущерба. В результате для каждого эксперта ] получаем дискретное вероятностное распределение, по которому строится функция
g1j (х) - плотность распределения, определяемая экспертом.
3. Построение усредненных вероятностных характеристик экологической опасности каждого предприятия gj (х) по полученным плотностям распределения, взвешенным вместе с функциями g ® (т).
4. Генерирование параметров возможных экологически негативных событий с использованием соответствующим образом выбранного датчика случайных чисел.
Если в качестве параметров выбран объем выброса загрязняющей субстанции, то визуализируются соответствующие эллиптические области, дифференцированные по различным уровням поражения (загрязнения). Многократное повторение данного процесса позволяет получить представление об усредненных характеристиках экологической динамики региона.
