Методология анализа и среднесрочного прогнозирования травматизма и путей его профилактики применительно к транспортным автотракторным агрегатам Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

служб основам медицинских знаний, методам и средствам оказания доврачебной помощи и вменение в обязанности оказывать эту помощь (учитывая, что около 50% погибших в дорожно-транспортных происшествиях умирают по причине отсутствия своевременной медицинской помощи); широкое внедрение в практику эксплуатации транспортных средств обоснованных и разработанных трудоохранной наукой методов и средств инженерно-технического обеспечения безопасности [4]; дальнейшие исследования отдельных аспектов проблемы с выходом на практические результаты. Возможность профилактики дорожно-транспортных происшествий подтверждена результатами исследований проблемы трудоохранной научной школой СПбГАУ [1-5]. В настоящее время исследования проблем рассматриваемого плана в указанном направлении интенсивно продолжаются на факультете безопасности жизнедеятельности СПбГАУ.

Литература

1. Шкрабак, B.C. Прогнозирование травматизма в АПК и путей его профилактики / B.C. Шкрабак,

В.В. Шкрабак, Р.В. Шкрабак [и др.]. - СПб.: Изд-во СПбГАУ, 2002. - 112 с.

2. Шкрабак, В.В. Модель прогноза производственного травматизма в АПК / В.В. Шкрабак // Тракторы и с.-х.

машины. - 2005. - № 10. - С. 49-51.

3. Инженерно-технические методы и средства профилактики травматизма в АПК / B.C. Шкрабак, А.А. Попов, Р.В. Шкрабак [и др.]. - СПб., 2003. - С. 490.

4. Шкрабак, В.В. Инженерно-техническое обеспечение безопасности транспортных работ / В.В. Шкрабак, Р.В. Шкрабак // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2007. - № 3. - С. 32-33.

5. Шкрабак, Р.В. Инженерно-технические средства для предотвращения аварий автотракторных поездов /

Р.В. Шкрабак// Тракторы и с.-х. машины. - 2007. - № 3. - С. 47-49.

----------♦'------------

УДК 658.382.2 В.В. Шкрабак, Р.В. Шкрабак

МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И СРЕДНЕСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРАВМАТИЗМА И ПУТЕЙ ЕГО ПРОФИЛАКТИКИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ТРАНСПОРТНЫМ АВТОТРАКТОРНЫМ АГРЕГАТАМ

В статье рассматриваются проблемы прогнозирования и ликвидации производственного травматизма. Для удачной их реализации, по мнению авторов, необходимо знание тенденций его развития. Именно это позволит определить пути профилактики, противодействия негативным факторам, ведущим к травмам, авариям и другим нежелательным явлениям.

Как известно, производственный травматизм стабильно является постоянным спутником производства практически во всех отраслях хозяйства страны и мира. В некоторых из них с годами налицо тенденции к снижению числа травм, в других положение стабилизировалось на постоянном уровне, а в некоторых имеет место стабильная динамика роста. Общим практически для всех из них является рост травматизма на транспортных работах, выполняемых автотракторным парком. Причинами тому является ряд обстоятельств, характерных для условий современного производства, уровня автомобилизации населения в целом и роста грузоперевозок автотракторными поездами. Определяющими здесь являются: человеческий фактор в системе «человек - среда - транспортное средство», природно-климатические условия, состояние дорожной сети и организации работы по обеспечению безопасности на ней различными службами, оперативность и качество оказания первой и медицинской помощи пострадавшим, профессионализм и дисциплинированность водительского состава, а также пешеходов в части соблюдения требований правил дорожного движения, культура поведения на дорогах водителей транспортных средств и граждан, нормативно-правовое, кадровое и инженерно-техническое обеспечение безопасности и др. Как показывает практика и анализ проблемы в течение ряда десятилетий, без научного подхода цель снижения числа транспортных происшествий, раненых и погибших при этом людей недостижима.

Для обстоятельного научного решения проблем снижения и ликвидации производственного травматизма необходимо знать тенденции его развития (причины, источники, динамику, уровень и др.). Знание этих

тенденций позволит определить пути профилактики, т.е. выстроить систему противодействия негативным факторам, ведущим к травмам, авариям другим нежелательным явлениям. Вполне понятно, что достичь этого можно путем прогнозирования травматизма и на основе тенденций его развития - прогнозирования и обоснования путей его профилактики.

В практике распространено линейное и нелинейное прогнозирование. Линейное, как правило, рассчитано на краткосрочную перспективу (до 4-5 лет); нелинейное - на длительную (до 8-10 лет). Учитывая динамичность изменений в обществе в наше время (а значит и в производстве), на областном (краевом), районных и хозяйственных уровнях пользуются линейными моделями. Остановимся на этом подробнее.

Пусть у - некоторый средний показатель травматизма в регионе (республике, области, крае, зоне) в

_ ( 1 ^

Г году, определяемый как у = — 1£ Ук,,

V Ы , '

где N - число работающих в регионе (величина достаточно большая - порядка 105-106 и более); у к - значение показателя травматизма у в каждом случае в Г году.

В дальнейшем показатели травматизма и их средние величины будем считать случайными величинами и соответственно обозначать ук и у{.

Принимая во внимание центральную предельную теорему (285), можно моделировать средние значения У, в зависимости от времени Г. Линейная регрессия для величины у имеет вид:

___ 1 и

у, = а(Г - Г„) + С + Ф; Г0 = - £ Г,, (1)

П ,=1

где Г - год анализа; Го - среднее значение времени за п лет; Ф - нормально распределенная случайная величина с нулевым математическим ожиданием; а Ф, - значение ее в Г году.

Следует учесть, что фактически регрессия проводится по выборке объема п^ т.е. (У1--Ул;Ум+1—У2м;У(п-1)М+1—УпМX при выборке значений времени Г (Г1...Г1; Г2...Г2; Гп...Гп).

Линейная регрессия последней выборки следующая:

Ук = а(Гк -Го) + С + фк, (2)

- иЫ - иЫ иЫ

где Г =--------£ ГК; С =------------£ Ук; £ ФК = 0.

д (иЫ )^ (иЫ )Г Г

Покажем, что оценки параметров "а" и "С" в формулах (1) и (2) одинаковы и дисперсии этих оценок при больших N практически равны нулю (при условии неизменности причин появления травм), имеем:

Г =1 £1/N■ £Гк = 1/п£Г; С = 1/п£1/N £у„;

П і=1 (і-1) N і=1 і=1 (І-1) N

nN п iN п__

l/(nN )£Фк = 1/п£ N/1 £Фк = 0 ^ £ф = 0.

*=1 і=1 (і-1) N (і=1)

Таким образом, имеем как для (1), так и для (2):

п

1 п 1 __,

Го = - £ Гі; С = - £ укг

п"=1 п і=1

Для оценки параметра "а" получим:

иЫ иЫ ____ ___

^2 / — гу\/-п -л \2

а = £ (Ук - С)(Г, - Го)/£ (Г, - Го)2 = £ (У, - С)(Г, - Го)/£ (Г, - Го)2

к=1 к=1 ,=1 ,=1

Последнее удобно записать в виде а = х( У, Г)/ Д (Г),

и и

где х(У,Г) = 1/«£(У, - С)(Г, - Го); Д(Г) = 1/и£(Г, - Го)2. (3)

, =1 , = 1

Здесь по причинам, которые будут изложены ниже, удобно делить суммы на п, а не на п-1, как обычно при вычислении оценок дисперсии и корреляционного момента. Дисперсии оценок параметров регрессии находят по обычным формулам [1]:

пМ пМ

1 £ (у, - С)2 - а2£ (Гк - Г„)2

Д (о)=—2"—---------------------------;

Д (С) =

Е (Г к - Г „)

*=1

гаИ и#

( Е (У* - с )2 - «2 Е (Гк - Г о)2

1 *=1 *=1

(пИ - 2)

Е (пИ - 2)

*=1

Так как пЫ очень велико (порядка 106-107), то дисперсии оценок практически равны нулю, линии регрессии по п значениям средних ук практически находятся точно.

Определим доверительную полосу, в которой с заданной вероятностью находятся средние ук. Так как по предложению модели регрессии величины Фк имеем нулевое математическое ожидание, то оценка дисперсий величины Ф имеет вид

Д (Ф ) = 1/Е Ф,2 (4)

І=1

п

: учетом формул (3), (1) и того, что Д (у) = 1/ п Е (У. - с)2- (5)

1=1

п

или с учетом формул (3), (1) и того, что Д (у) = 1/ п

1=1

Д(Ф)=Д(у)-а2Д(Г). (6)

Таким образом, за счет формулы (4) для того, чтобы применить удобную для расчету формулу (6), в формулах (3) и (5) удобно делить суммы на п, а не на п-1, как обычно: у = о(Г - Г0) + С ± е;

е = Ф-‘(о)^ Д (Ф)/п,

где Ф-1 - обратная функция Лапласа.

По мере увеличения Г доверительная полоса не увеличивает своей ширины, что связано с практически точным определением регрессии. Таким образом, даже малые коэффициенты а будут значимыми (малые порядка 0,01, ибо если коэффициенты порядка 0,001^0,000001, то это будет совпадать с порядком ошибки в построении регрессии).

Изложенная методология позволяет вести анализ и прогнозирование травматизма и путей его профилактики на среднесрочную (до 5 лет) перспективу. Покажем это на примере количества дорожнотранспортных происшествий применительно, к примеру, к Ленинградской области, для которой получены соответствующие сведения в динамике.

Прогноз начинается с выбора базы прогноза. В качестве таковой в рассматриваемых условиях являются данные анализа статических сведений по Ленинградской области за восемь лет (1999-2006 гг.)(табл. 1).

Таблица 1

Статистические данные транспортных происшествий, 1999-2006 гг.

Показатель 1999 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г.

Число транспортных происшествий 2520 2508 2500 2750 3000 3000 3000 3318

На основе этих данных строят график динамики числа транспортных происшествий Чп по годам Г (рис.). На этот график наносят фактические значения числа транспортных происшествий ( — - линия в левой части графика на рис.). Далее фактические данные аппроксимируют соответствующими зависимостями: - линейная, квадратичная, экспоненциальная, параболическая и т.п. [1]. При этом для аппроксимации подбирается такая, которая была бы удобна для практического использования и с наименьшими погрешно-

стями описывала реальный процесс. Как видно из рис., в данном случае это осредненная прямая линия динамики Чп (— •— •— штрихпунктирная линия в левой части рис.), а число транспортных происшествий практически ежегодно растет с темпом 3,3% в год. Полученные данные позволяют осуществлять прогноз на перспективу (до 5 лет). Прогноз выполнен по приведенной выше методологии.

Чп 41003900 3700 3500 3300 3100 2900 2700

2500 I

Динамика (— факт,-----------------осреднение по факту,---------------прогноз) числа Чп

дорожно-транспортных происшествий в Ленинградской области (\\\ - полоса рассеивания фактических и прогнозных значений Чп)

Полученные в результате прогноза параметры следующие: Го =7,5; а=90,49; с=2144,825; £=526; в качестве исходного года Ги выбран 1995г., т.е. Ги=1995; годами Га анализа в данном случае являются 2007, 2008, 2009, 2010 и 2011 годы; тогда соответственно (Га-Ги)=(2007-1995)=12 и дальше 13; 14; 15; 16. Поэтому уравнение прогноза приобретает вид: для прогнозируемого числа Чпп транспортных происшествий: Чпп = 90,49(Га-Г„)+2144,525±526 и естественно:

Чпптіп=90,49(Га-Ги)і+2144,525-526;

Чпптах=90,49(Га-Ги)+2144,525+526.

Спрогнозированные по этим моделям значения Чпп, Чпптіп, Чпптах представлены на правой части рисунка (— средние значения Чпп, а ,----------------минимальные - ниже средней линии и максимальные -

выше средней линии) и в табл. 2.

Таблица 2

Динамика прогнозируемых значений числа транспортных происшествий в Ленинградской области на 2007-2011 гг.

Уравнения прогноза Год прогноза прогнозируемые значения

Средние Максимальные Минимальные

Чпп=а(Га-Ги)+в±£ Чпптіп=а(Г а-Г и)+в-£ Чпптах=а(Г а-Ги)+в+£ 2007 2704 3757 3231

2008 2794 3847 3321

2009 2885 3938 3411

2010 2975 4028 3502

2011 3065 4119 3592

Анализ этих данных показывает, что при неизменившейся ситуации с профилактикой транспортных происшествий на территории Ленинградской области в 2007-2011 гг. ожидается рост числа дорожнотранспортных происшествий в среднем ежегодно на 3,8%. Этот факт требует принятия неотложных мер для предупреждения этого роста. Практика показывает, что даже при благоприятных условиях на внедрение мероприятий, способных уменьшить число транспортных происшествий в масштабах области, требуется не менее 3-4 лет. Надежда на привлечение внимания к проблеме в масштабах страны, что может повлиять на

Годы

ситуацию в позитивную сторону. Было бы хорошо, если бы это влияние обеспечило динамику Чпп на указанные годы по минимальным значениям. Специалисты считают, что динамика Чпп вынуждает параллельно указанному вести научный поиск для решения проблем транспортной безопасности. Трудоохранная научная школа СПбГАУ полагает, что интенсивному решению проблемы будут способствовать кадровые, инженернотехнические, нормативно-правовые и организационные обеспечения транспортной безопасности. В этом направлении интенсивно ведутся исследования, которые внедряются в практику [2-5], способствуя решению проблемы.

Литература

1. Бронштейн, И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. - М.: Наука, 1986. - 544 с.

2. Инженерно-технические методы средства профилактики травматизма в АПК / B.C. Шкрабак, А.А Попов, Р.В. Шкрабак [и др.] - СПб., 2003. - С. 490.

3. Шкрабак, В.В. Инженерно-техническое обеспечение безопасности транспортных работ / В.В. Шкрабак, Р.В. Шкрабак // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2007. - № 3. - С. 32-33.

4. Шкрабак, Р.В. Инженерно-технические средства для предотвращения аварий автотранспортных поездов / Р.В. Шкрабак// Тракторы и с.-х. машины. - 2007. - № 3. - С. 47-49.

5. Шкрабак, В.В. О подготовке профессионалов охраны труда в АПК / В.В. Шкрабак// Охрана труда и социальное страхование. - 2001. - № 10. - С. 29-31.