CC BY
1492
/70 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31)
УДК 502.58; 504.056; 001.18
Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера
ISSN 1996-8493
© Технологии гражданской безопасности, 2012
С.В. Горбунов, Ю.Д. Макиев, В.П. Малышев
Аннотация
В статье рассматриваются технологии прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Выделены технологии долгосрочного и оперативного прогнозирования. Представлены подходы к оценке вероятности возникновения чрезвычайной ситуации и ущерба от чрезвычайной ситуации.
Ключевые слова: чрезвычайная ситуация; долгосрочное прогнозирование ЧС; оперативное прогнозирование ЧС; ущерб от чрезвычайной ситуации.
Monitoring and Forecast of Natural and Man-made Emergencies
ISSN 1996-8493
© Civil Security Technology, 20112
S. Gorbunov, Y. Makiev, V. Malyshev
Abstract
The article discusses emergency forecast technologies. The authors distinguish between technologies for long-term and operational forecasting, and present approaches to the estimation of the probability of disaster and related potential damage.
Key words: emergency; long-term forecast of emergencies; operational forecast of emergencies; disaster-related damage.
Опыт ликвидации крупных чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, имевших место в новейшей истории, показывает, что своевременный прогноз их возникновения приводит к существенному снижению масштабов и смягчению последствий воздействия источников ЧС.
Среди всех источников чрезвычайных ситуаций в первую очередь необходимо отметить источники природных ЧС, такие как эндогенные опасные геофизические явления (землетрясения, извержение вулканов); экзогенные геологические явления (лавины, сели, оползни, карст и т.п.); морские и материковые гидрологические опасные явления (цунами, циклоны, наводнения); гидрогеологические опасные явления, связанные с уровнем грунтовых вод; природные лесные, степные и торфяные пожары; инфекционные заболевания людей и сельскохозяйственных животных, эпифитотии.
К источникам техногенных ЧС относятся: транспортные аварии, пожары и взрывы в промышленном и жилом секторе; аварии с выбросом опасных химических, радиоактивных и биологически опасных веществ; обрушение зданий и сооружений; аварии на энергетических системах и объектах ЖКХ.
Кроме этого, в последнее время участилась реализация террористических угроз, которые в первой половине XXI века имеют тенденции к нарастанию. Многообразие источников предъявляет особые требования к технологиям прогнозирования чрезвычайных ситуаций.
Прогнозирование чрезвычайных ситуаций предполагает определение времени и места ЧС, вероятности наступления ЧС (и в первую очередь, вероятности возникновения источника чрезвычайной ситуации), возможного характера и масштаба чрезвычайных ситуаций.
Современные технологии прогнозирования чрезвычайных ситуаций можно условно подразделить на технологии долгосрочного прогнозирования и технологии оперативного (краткосрочного) прогнозирования опасных природных явлений (ураганов, смерчей, наводнений, природных пожаров, цунами и др.).
При подготовке прогнозов рассматриваются все возможные источники чрезвычайных ситуаций, характерные для региона. Это особенно важно при оценке возможности возникновения каскадных ЧС по типу эффекта «домино». Последствия последнего землетрясения в Японии наглядно продемонстрировали реализацию этой возможности. Действительно, 11 марта 2011 года началось 9-балльное землетрясение у острова Хонсю на глубине 24 км. Из-за подземных толчков автоматически останавливаются 1, 2, 3 энергоблоки АЭС «Фукусима-1». Толчки спровоцировали дополнительный эффект отключения АЭС от японской энергетической системы. Охлаждение АЭС продолжили резервные дизель-генераторы.
Менее чем через час по АЭС ударила первая волна цунами, которая повредила аварийный конденсатор, предназначенный для охлаждения пара. Через 15 минут вторая, 14-метровая волна цунами затопила сооружения «Фукусимы» и вывела из строя резервные дизель-генераторы (кроме одного подземного), что через несколько часов привело к частичному расплаву топлива и мощному взрыву паровоздушно-водородной смеси, разрушившему бетонную оболочку реактора. Авария отнесена к 6—7 уровню по международной шкале, но до уровня чернобыльской аварии не дошло, так как сами ядерные реакторы не были разрушены и диспергированное топливо по счастливой случайности не попало в окружающую среду. Таково содержание эффекта домино для рассматриваемого случая.
Оперативные (краткосрочные) прогнозы имеют целью получение исходных данных о возможной обстановке для принятия решений о защите населения и территорий от поражающих факторов чрезвычайных ситуаций. Оперативное прогнозирование базируется на комплексных технологиях, которые включают: технологии мониторинга, технологии математического моделирования, геоинформационные технологии.
К технологиям мониторинга следует отнести: наблюдение за состоянием природной среды, критически важными и потенциально опасными объектами;
сбор и обработку информации и оценку характеристик природной и техногенной опасности; экспертно-аналитические технологии. Актуальными технологиями математического моделирования в первую очередь являются:
экспериментальные методы моделирования природных и техногенных процессов; численные методы моделирования; использование действующих моделей и инженерных расчетов.
Геоинформационные технологии включают: создание и ведение банка данных; интерпретацию первичной информации; обработку данных для последующего использования в расчетах, моделировании и прогнозах.
Для повышения эффективности оперативного прогнозирования существенной является формализация методов и моделей.
Центром «Антистихия» разработаны автоматизированные системы краткосрочного (оперативного) прогноза ЧС природного и техногенного характера, в которых реализованы упомянутые выше технологии. Эти системы функционируют как на федеральном, так и региональном уровнях во всех региональных центрах МЧС России.
Такие системы позволяют рассчитать спектр вероятностей возникновения различных чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера с де-
тализацией до уровня территории субъектов РФ и объектов федерального значения.
В целях формализации реагирования на прогнозы, представляемые в виде спектра вероятности различных уровней ЧС приказом МЧС утверждены «Рекомендации по реагированию на краткосрочные, оперативные прогнозы». При этом оправдываемость прогнозов по оценкам специалистов центра «Антистихия» достаточно высокая и составляет 85— 90 процентов [1].
Долгосрочное прогнозирование имеет целью оценку комплексных рисков чрезвычайных ситуаций с учетом вероятности их возникновения и возможного ущерба.
Технологии долгосрочного прогнозирования используют методологию анализа и управления рисками. Результаты долгосрочного прогноза являются исходными данными для:
определения сосредоточения основных усилий органов управления в области реагирования на ЧС, разработки паспортов безопасности территорий, критически важных и потенциально опасных объектов;
разработки перспективных и текущих планов по предупреждению и ликвидации ЧС;
разработки федеральных и региональных целевых программ по снижению масштабов и смягчению последствий прогнозируемых чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера.
К основным технологиям долгосрочного прогнозирования относятся:
технологии сценарного моделирования; статистическая обработка данных мониторинга и прогнозов;
экстраполяция данных на контролируемых территориях;
методы и технологии картографического анализа рисков;
ведение баз данных сценариев возникновения и развития ЧС с учетом вероятностных распределений во времени и пространстве;
экспертно-аналитические технологии долгосрочного прогнозирования.
В настоящее время существенные усилия в области прогнозирования ЧС сосредоточены на создании информационно-аналитических технологий. Эти технологии позволяют контролировать параметры состояния природной среды, и с помощью соответствующих математических моделей оперативно прогнозировать возникновение и развитие опасных природных процессов, которые приводят к чрезвычайным ситуациям.
Положительный опыт создания подобных технологий имеется и может быть продемонстрирован на примере формирования технологии прогнозирования паводковой обстановки. Надежный контроль уровня воды, снежных запасов, толщины льда, температуры воздуха и других параметров в сочетании
с адекватными математическими моделями процесса позволяют с высокой точностью прогнозировать масштабы и последствия паводковых наводнений (рис. 1).
В настоящее время высокую степень проработки имеет технология прогнозирования лесных пожаров, в основе которой лежит комплекс взаимосвязанных метеорологических характеристик (количество и динамика осадков, температура и влажность воздуха, скорость и направление ветра), параметры и состояние лесного покрова и др.
Определенные успехи достигнуты в прогнозировании ураганов, схода снежных лавин, экстремальных осадков и других опасных гидрометеорологических явлений. Достоверность таких прогнозов может доходить до 70—80%.
В настоящее время в научно-техническом плане решена проблема создания информационно-аналитических технологий, позволяющих контролировать параметры состояния потенциально опасных объектов.
Для прогнозирования возможных аварийных последствий нарушения режимов нормальной эксплуатации может быть использован программный комплекс, разработанный ЦСИ совместно с ИРИС-СОФТ.
Комплекс базируется на совокупности сценариев развития аварий на основных типах потенциально опасных объектов, что позволяет в реальном масштабе времени оценивать возникающие риски и возможные последствия.
Основной научно-технической проблемой дальнейшего развития технологий прогнозирования является повышение достоверности как долгосрочных, так и оперативного прогнозирования.
Необходимо отметить, что для различных чрезвычайных ситуаций акценты в этом плане существенно разнятся.
Так, по данным Метеоинфо для метеорологических прогнозов оправдываемость тем выше, чем меньше срок прогнозирования. Это обусловлено массивом информации, необходимой для прогноза. Например, прогноз на 2 дня требует обстановки на территории нескольких тысяч километров, а на неделю — на всем земном шаре.
Поэтому прогнозы более чем на неделю основываются на методе аналогии и носят в общем-то случайных характер.
Совсем иное наблюдается при прогнозировании землетрясений и сходе снежных лавин, когда оправданность долгосрочных прогнозов достаточно высокая, а об оправданности оперативных мы можем говорить лишь с достаточной степенью условности.
Какова бы ни была природа сил, порождающих землетрясения, с точки зрения механики в ходе определенных процессов в недрах Земли в твердом веществе верхних слоев планеты нарастают механические
Рис. 1. Технология прогнозирования паводковой обстановки
напряжения, проявляющиеся в виде упругих деформаций. Когда механические напряжения превышают предел прочности недр в какой-то точке и ее окрестностях, тогда и там происходит быстрая пластическая деформация пород, то есть вертикальный и горизонтальный сдвиг, то есть происходит землетрясение в окрестностях этой самой точки.
Теперь понятно, почему не удавались краткосрочные прогнозы в отличие от краткосрочных. При долгосрочном прогнозе неявно делается упор на оценку главных движущих сил, пусть даже нам неизвестных, которые порождают землетрясение.
В краткосрочных же прогнозах решающую роль могут играть второстепенные факторы — так называемый эффект бабочки. Вклад этих факторов ничтожно мал, но они могут существенно повлиять на время конкретного проявления действия глобальных сил.
Таким образом, понятно, что предсказать момент начала землетрясения без учета этих быстроменяющихся, казалось бы, второстепенных сил, невозможно. Отметим, что картина начала землетрясения полностью аналогична началу схода снежной лавины.
Весомый вклад в повышение достоверности оперативных прогнозов опасных природных процессов и техногенных аварий может внести широкое применение космических технологий (рис. 2).
Например, на основе космических технологий можно собирать и обрабатывать сведения о положении точек земной поверхности, изменение взаиморас-
положения которых позволяет судить о нарастающих упругих деформациях.
Но все не так и просто, потому что земная кора и действующие на нее силы не просто пружина и крюк лебедки, а целый континуум пружин с различными коэффициентами упругости и разнонаправленными действующими силами. Кроме этого, механические напряжения передаются через твердую земную кору за многие тысячи километров от места возникновения до места, где эти напряжения измеряются и действуют.
Температурные режимы океана, материков, атмосферы Все типы загрязнения
атмосферы и гидросферы
Динамика лесных массивов, степные, Исследования явлений
лесные, торфяные пожары вулканизма
Динамика водных бассейнов, паводковая обстановка Исследование предвестников землетрясений
Рис. 2. Космические технологии прогнозирования Вместе с тем, исследования из космоса позволяют отслеживать температурные режимы океана, материков и атмосферы, динамики лесных массивов, степные, лесные и торфяные пожары, паводковую обстановку, загрязнения атмосферы и гидросферы,
вулканическую деятельность, проводить исследования предвестников землетрясений. Последних известно около 600. К наиболее изученным относится увеличение выноса водорода и теплового потока из недр земли, что приводит к возмущениям в ионосфере, которые и фиксируются спутниками. Практическая задача сводится к тому, чтобы научиться интерпретировать эти возмущения и связать их интенсивность (или иные параметры) со сроком и силой землетрясения.
В общем случае прогнозирование рассматривается как исследовательский и расчетно-аналитический процесс, целью которого является получение вероятностных данных о будущем состоянии и характере развития прогнозируемого явления, состоянии и определяющих параметрах функционирования систем или объекта [3].
Прогнозирование чрезвычайных ситуаций направлено на определение:
места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций;
вероятности появления чрезвычайных ситуаций; потенциально возможных негативных последствий чрезвычайных ситуаций.
Различные стороны и аспекты прогнозирования чрезвычайных ситуаций широко рассмотрены в научной литературе и специальных источниках.
В целом процесс прогнозирования чрезвычайных ситуаций может быть представлен принципиальной схемой, приведенной на рис. 3.
Результаты мониторинга источников опасности
1 г
Прогнозирование места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций
*
Определение вероятности появления чрезвычайных ситуаций
1
Прогнозирование негативных нос. потенциально возможных юдствий чрезвычайных итуаций
* г
Оценка риска чрезвычайных ситуаций
1
Разработка рекомендаций по использованию результатов прогноза чрезвычайных ситуаций
Рис. 3. Принципиальная схема прогнозирования чрезвычайных ситуаций
На всех этапах прогнозирования чрезвычайных ситуаций используется общий методический порядок действий:
сбор и анализ необходимых исходных данных; выбор и разработка математического аппарата, необходимого для прогнозирования: статистический анализ или моделирование процесса;
выполнение необходимых расчетных процедур; оценка достоверности получаемого прогноза. Прогнозирование места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций базируется на пространственном распределении потенциальных опасностей по территории страны.
Изучение природно-климатических условий позволило определить распределение природных опасностей по регионам страны (табл. 1) [4].
Распределение потенциальной опасности возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера определяется размещением по территории страны опасных производственных объектов (табл. 2).
Природные и техногенные опасности возникновения чрезвычайных ситуаций детализируются вплоть до конкретного места их размещения.
С точки зрения прогнозирования места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций эффективным средством оперативного прогнозирования являются географические информационные системы, позволяющие математически моделировать возникновение чрезвычайных ситуаций на конкретных территориях на основе обработки картографических и других данных об опасных природных явлениях и техногенных объектах. На практике успешно применяется созданная в нашей стране глобальная географическая информационная система «Экстремум».
Прогнозирование места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций, обусловленных террористическими проявлениями, основывается на оценках таких факторов как значимость возможного объекта террористического воздействия (критически важные или особо опасные объекты), уровня его физической защиты и активности террористических проявлений на определенной территории.
Подход к определению вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций может быть определен на основании общего процесса, когда вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций может быть представлена как:
Р = Л . Р2 . Рз , (1)
где Р — вероятность возникновения чрезвычайной ситуации;
Р1 — вероятность появления источника опасности, обусловливающего возможность возникновения чрезвычайной ситуации;
Р2 — вероятность образования опасного воздействия на объект защиты;
Таблица 2
Распределение техногенных опасностей по территории Российской Федерации
Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) Распределение природных опасностей по территории Российской Федерации
/75
Таблица 1
Регион Возможные природные опасности
Северо-Западный Затопления и наводнения, штормовые ветры, смерчи, ливни, град, снежные заносы, террасные и лесные пожары, сильные снегопады, обледенения, землетрясения, ураганы
Центральный Наводнения, штормовые ветры, ливневые дожди, снежные заносы, сильные морозы, торфяные и лесные пожары, затопления
Северо-Кавказский Затопления и наводнения, землетрясения, оползни, сели, снежные лавины, лесные пожары, ураганы, песчаные бури, пыльные бури
Приволжско-Уральский Наводнения, обильные снегопады, смерчи, лесные и торфяные пожары, затопления, половодья
Сибирский Сильные ветры, ураганы, суховеи, ливни, снежные заносы, метели, снегопады, сильные морозы, наводнения, землетрясения, лесные пожары, сейсмические опасности, паводки
Дальневосточный Землетрясения, цунами, муссонные ливни, тайфуны, затопления
Регион Количество потенциально опасных объектов
радиационно опасных химически опасных взрыво-, пожаро опасных
Северо-Западный 13 390 2350
Центральный 35 800 990
Северо-Кавказский 6 700 1400
Приволжско-Уральский 30 810 1600
Сибирский 18 460 800
Дальневосточный 7 440 270
Р3 — вероятность непосредственного возникновения чрезвычайной ситуации, инициируемой опасным воздействием.
Конкретный вид расчетных зависимостей для показателей Р, Рь Р2, Р3 зависит от конкретных рассматриваемых ситуаций для природных, технических, военных и социально-биологических опасностей и объектов.
Так прогнозирование возникновения чрезвычайных ситуаций природного характера включает прогноз катастрофического развития природных процессов и явлений раздельно: геологических (землетрясения, извержения вулканов, оползни, обвалы, сели и др.); гидрометеорологических (тайфуны, цунами, наводнения, паводки); климатических (засухи, пожары); биологических (эпидемии, нашествия саранчи и других вредителей), а также совместного их влияния.
Эти виды прогнозов дифференцируются в соответствии со специфическими условиями.
Для геологических процессов, как источников чрезвычайных ситуаций, выделяются пространственная (глобальные, региональные, локальные), временная (долгосрочные, краткосрочные и сезонные) и ак-тивностная (с учетом механизмов трансформации геологической среды) составляющие прогнозов.
В частности для прогнозов селей, как источников чрезвычайных ситуаций выявляются селевые бассейны или водотоки, в которых ожидается активация селевого процесса в течение периода активации селей, и определяются вызывающие их причины —
аномальное выпадение осадков, весеннее снеготаяние, интенсивное таяние ледников, прорыв запруд-ных озер.
Для гидрометеорологических и климатических процессов, как возможных предпосылок чрезвычайных ситуаций, характерно прогнозирование с учетом тенденций изменения основных определяющих параметров:
для температуры воздуха — с учетом потепления климата;
для атмосферных осадков — с учетом роста среднегодовых осадков для середины и конца 21-го века;
для баланса воды в почве — с учетом усиления испарения с поверхности суши и уменьшения влаго-содержания почвы;
для поверхностных вод — с учетом изменения речного стока на большинстве водосборов;
для состояния подземных вод — с учетом возможного перераспределения подземного стока в различных регионах.
Прогнозирование вероятности возникновения лесных пожаров, как источников чрезвычайных ситуаций производится на основе данных о:
классе пожарной опасности в лесу по условиям погоды;
местоположении и площади участков лесного фонда, где лесные горючие материалы могут гореть при появлении источников огня; рельефе местности;
наличии потенциальных источников огня; грозовой деятельности;
ретроспективном распределении пожаров по времени и по территории рассматриваемого региона.
Вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций, обусловленных техногенными причинами, определяется на основании использования двух групп методов:
на основе статистического анализа и
на основе моделирования возникновения чрезвычайных ситуаций.
При прогнозировании вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций на основе статистического анализа используются данные о количестве возникших техногенных чрезвычайных ситуаций в течение определенного количества времени.
В этом случае определяется количество чрезвычайных ситуаций в течение выбранного промежутка времени:
N
чс/ед. времени, (2)
где аср — среднее количество чрезвычайных ситуаций в течение заданного промежутка времени, например, среднегодовое;
N — общее количество чрезвычайных ситуаций техногенной природы, произошедших в течение периода времени Т.
Тогда величина
= (3)
может рассматриваться как частота возникновения чрезвычайных ситуаций, в первом приближении представляется как вероятность возникновения чрезвычайной ситуации Р на рассматриваемом промежутке времени, т.е.
X & Р.
При прогнозировании вероятности возникновения техногенных чрезвычайных ситуаций на основе моделирования составляются типовые сценарии возникновения этих ситуаций применительно к реализуемым технологическим процессам.
Характерной особенностью этого подхода является моделирование развития техногенной чрезвычайной ситуации от инициирования чрезвычайной ситуации до появления поражающего воздействия.
Примеры типовых сценариев развития техногенных чрезвычайных ситуаций приведены на рис. 4—8.
Для рассмотренных типовых сценариев возникновения техногенных чрезвычайных ситуаций вероятность взрыва заряда взрывчатого вещества, повреждение или разрушение радиационно-опасного производственного элемента, выброса токсичных веществ, выбросы горючих веществ и возникновение аварийной ситуации на гидротехническом сооружении могут быть идентифицированы с вероятностью Р3 непосредственного возникновения чрезвычайной
Образование ударной волны
Взрыв заряда метательных, бризантных, инициирующих и др. взрывчатых веществ
Поражение осколками
Термическое поражение
Рис. 4. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации, вызванной взрывчатыми веществами
ситуации, инициируемой опасным воздействием в зависимости (1). Расчетные зависимости для вероятности указанных событий определяются условиями конкретного производства.
В случае, когда Р1=Р2 =1, (что характерно для чрезвычайных ситуаций техногенного характера) Р =Р3, т.е. вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций определяется вероятностью возникновения причин, непосредственно вызывающей эти ситуации с образованием соответствующих поражающих факторов.
Вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций, обусловленных причинами военного характера, определяется принимаемым сценарием военных действий.
В качестве гипотетического примера такого сценария на рис. 9 приведена схема построения системы разведки и предупреждения о воздушно-космическом нападении.
Обозначая через:
Р1р — вероятность преодоления воздушно-космическими средствами противника первого эшелона разведки и предупреждения;
Р2р — вероятность преодоления воздушно-космическими средствами противника второго эшелона разведки и предупреждения;
Р3р — вероятность преодоления воздушно-космическими средствами противника третьего эшелона разведки и предупреждения, — в первом приближении получаем:
Р2 = Рр * Р2р * Рзр (4)
и при Р1=1 имеем Р2 = Р^ • Р2Р • Рзр • Рз , (5)
где величина Р3, как показано выше, определяется вероятностью возникновения причин, непосредственно вызывающих чрезвычайные ситуации, что рассмотрено применительно к техногенным чрезвычайным ситуациям.
При прогнозировании вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций, обусловленных угрозами биолого-социального характера, рассматриваются массовые инфекционные заболевания, случаи карантинных и особо опасных инфекций, а также превышение среднемноголетних уровней заболеваемости и смертности.
Основой прогнозирования в этом случае являются результаты мониторинга потенциальных источни-
Рис. 5. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации при повреждении или разрушении
радиационно-опасного производственного элемента
Рис. 6. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации при выбросе токсичных веществ
ков биолого-социальных объектов и территорий, статистические данные фоновых показателей инфекционной заболеваемости людей и животных.
Применительно к опасностям террористического характера вероятность возникновения террористической угрозы может быть определена [5] как:
Применительно к выражению (1) у = Р1 , а величина Р2 может рассматриваться как вероятность осуществления террористического воздействия на объект. В этом случае
Р2 = Рп '
Р
4« :
(7)
у = 10-П0+П1+П2+П3) ,
(6)
где у — вероятность возникновения террористической угрозы;
П0 — интегральная характеристика частоты возникновения террористической угрозы на территории Российской Федерации, П0 = 4;
П1 — показатель потенциальной опасности объекта, -1 < пх < 1;
П2 — показатель уровня физической защиты объекта, -\<П2<\\
П3 — показатель, характеризующий территорию,
на которой расположен защищаемый объект, .
где РП — вероятность проникновения нарушителя к критически важному элементу объекта, воздействие на который может инициировать возникновение техногенной чрезвычайной ситуации;
Р4« — вероятность осуществления несанкционированных действий в отношении критически важного элемента объекта.
На основании моделирования возникновения чрезвычайных ситуаций террористического характера
Рп = РН (1- Р2 • Р3 ),
(8)
где Р1Н — вероятность преодоления нарушителем физической защиты объекта;
Рис. 7. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации на взрывопожароопасном производстве
Прогнозирование величины ущерба за счет чрезвычайных ситуаций на основе выражения (9) производится при помощи известных методик [6] оценки воздействия поражающих факторов при возникновении чрезвычайных ситуаций, показанных на рисунках 2—6.
С учетом неопределенности возникновения чрезвычайных ситуаций в качестве наиболее общего показателя их последствий принимается величина показателя риска Ж, определяемая как
Рис. 8. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации на гидротехническом сооружении
Ж = Р. Э,
(10)
Первый эшелон разведки глубиной до 9000 км
Второй эшелон разведки глубиной до 4500 км
Третий эшелон глубиной до 600 км
Рис. 9. Схема построения системы разведки и предупреждения о воздушно-космическом нападении
Р2 — вероятность обнаружения действий нарушителя;
Р3 — вероятность пресечения действий нарушителя при его обнаружении.
Рассмотренные подходы к определению вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций характеризует особенности этого определения применительно к различным типам угроз, вызывающих эти чрезвычайные ситуации и с другой стороны иллюстрируют весь объем сложностей и объема этой составляющей процесса прогнозирования чрезвычайных ситуаций.
Разносторонние показатели последствий чрезвычайных ситуаций за счет их выражения в стоимостной форме могут быть сведены к единому показателю ущерба, обусловленному возникновением чрезвычайных ситуаций.
Величина ущерба Э за счет чрезвычайной ситуации в общем виде может быть представлена как
Э = Э,+Э9+Э3+Э4
(9)
где Э1 — ущерб за счет потерь населения, учитывающий:
ущерб за счет безвозвратных потерь; ущерб за счет санитарных потерь;
32 — материальный и финансовый ущерб в производственно-бытовой сфере, учитывающий:
ущерб в промышленном производстве; ущерб в сельском хозяйстве и других отраслях; ущерб в сфере инфраструктуры; ущерб в области жилого фонда и имущества граждан;
33 — ущерб окружающей природной среде, учитывающий:
компенсацию ущерба окружающей среде; ущерб животному и растительному миру; затраты на восстановление качества природной среды;
34 — ущерб за счет необходимости предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, учитывающий:
затраты на эвакуацию населения; затраты на проведение спасательных и других неотложных работ;
затраты на жизнеобеспечение пострадавшего населения;
затраты на выплату населению компенсаций.
Нормативы уровней рисков в чрезвычайных ситуациях
/79
Таблица 3
Вероятность возникновения Р Последствия чрезвычайных ситуаций
Федеральный уровень Региональный уровень Малосущественные Существенные Тяжелые Катастрофические
110-1 1 Область неприемлемого риска
110-2 1-10"1 Область Требуется принятие специальных
110-3 1-10"2 повышенного мер по обеспечению защищенности
Ы0"4 110-3 риска Требуется объекта
110-5 1-10-4 Область
Ь10-6 110-5 приемлемого риска
<110-6 <110-5 Специальных мер по защите объекта не требуется
Нормативы уровней рисков чрезвычайных ситуаций, обусловленных природными и техногенными причинами, установленные «Руководством по оценке рисков чрезвычайных ситуаций техногенного характера, в том числе при эксплуатации критически важных объектов Российской Федерации» [7] и распространенные на чрезвычайные ситуации, обусловленные военными и биолого-социальными угрозами, определяют области опасности возникающих чрезвычайных ситуаций и требуемые меры по обеспечению защищенности объектов от этих ситуаций (табл. 3).
Определение величины риска является завершающей операцией в общей процедуре прогнозирования чрезвычайных ситуаций.
Литература
1. Болов В.Р. Применение современных технологий, методов мониторинга и прогнозирования в обеспечении системы управления в кризисных ситуациях // Ж-л-каталог Средства спасения. Противопожарная защита. Российские инновационные системы. 2010. № 10.
2. Шумилов В.Н. Закон Архимеда и землетрясения. Киев: Ника-Принт, 2005.
3. Гражданская защита. Энциклопедия / Под. общ. ред. С.К.Шойгу. М.: Деловой экспресс, 2007.
4. Шахраманьян М.А., Акимов В.А., Козлов К.А. Оценка природной и техногенной безопасности России. Теория и практика. М.: ВНИИ ГОЧС,1998.
5. Исаев В.С., Макиев Ю.Д., Малышев В.П., Таранов А.А., Камзолкин В.Л. Методика оценки эффективности мероприятий
по повышению устойчивости функционирования критически важных объектов и объектов жизнеобеспечения в условиях угроз террористического характера // Информационный сборник. М.: ЦСИ ГЗ МЧС России, 2010. №42. С.52—68.
6. Комплекс методик прогнозирования возможной обстановки при нанесении ударов современными средствами поражения и объемов выполнения аварийно-спасательных и других неотложных работ. М.: ЦСИ ГЗ, ВНИИ ГОЧС МЧС России, 1997.
7. Методика оценки рисков чрезвычайных ситуаций и нормативы приемлемого риска чрезвычайных ситуаций // Проблемы анализа риска. 2007. Т. 4. № 4.
8. Горбунов С.В., Макиев Ю.Д., Малышев В.П. Анализ технологий прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Стратегия гражданской безопасности, проблемы и решения: Науч.-аналит. сб. М., 2011. Т.1. №1(1). С.43—53.
Сведения об авторах
Горбунов Сергей Валентинович: д.т.н., доцент, ЦСИ ГЗ
МЧС России, гл. специалист.
121352, Москва, ул. Давыдковская, 7.
Тел.: (495) 449-90-68.
E-mail: csi [email protected]
Макиев Юрий Дмитриевич: д.т.н., проф., ЦСИ ГЗ МЧС
России, гл. специалист. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. Тел.: (495) 449-90-68. E-mail: csi [email protected]
Малышев Владлен Платонович: д.х.н., проф., ЦСИ ГЗ МЧС России.
121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. Тел.: (495) 449-90-68. E-mail: csi [email protected]
