Обоснование допустимых значений параметров техногенных чрезвычайных ситуаций, связанных с пожарами, в Российской Федерации Текст научной статьи по специальности «Математика»

© by Wydawnictwo CNBOP-PIB

Please cite as: BiTP Vol. 41 Issue 1, 2016, pp. 107-114

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

канд. техн. наук Заворотный А.Г. / Zavorotnyy A.G., Ph.D.1 канд. техн. наук Копнышев С.Л. / Kopnyshev S.L., Ph.D.1 Финченко Ю.А. / Finchenko YU.A.1

Przyj^ty/Accepted/Принята: 10.06.2015; Zrecenzowany/Reviewed/Рецензирована: 02.03.2016; Opublikowany/Published/Опубликована: 31.03.2016;

Обоснование допустимых значений параметров техногенных чрезвычайных ситуаций, связанных с пожарами, в Российской Федерации2

Identification of Allowable Parameter Values in Respect of Fire Emergencies

in the Russian Federation

Окге&еше ^ршгсга1пусЬ ^аЛо^а рагате1г6^^ эуШас)! nadzwyczajnych wywolanych рггег czlowieka 1 гwЦгanych г рогагат1 w Federacji Rosyjskiej

АННОТАЦИЯ

Цель: Обоснование количественного критерия перехода к экстремальным значениям наступления редких и масштабных (крупных) чрезвычайных ситуаций для техногенной сферы, связанных с пожарами.

Введение: В последние годы в России, несмотря на общее снижение количества чрезвычайных ситуаций, наблюдается увеличение масштабов и соответственно ущербов от них. В них вовлекаются все большие массы людей, которые не только подвергаются воздействию прямых поражающих факторов, но и испытывают психологический стресс, как во время самой чрезвычайной ситуации, так и после. Управление риском, определяемым сочетанием вероятности и последствий чрезвычайных ситуаций, направлено в конечном итоге, как на снижение вероятности нежелательных событий, так и на уменьшение последствий чрезвычайных ситуаций, в том числе и связанных с пожарами. Пожароопасные факторы, действующие в техносфере и ставшие в последнее время настоящим бедствием, особенно опасны для нашей страны. В целом по стране ежегодно возникает около 300 тыс. пожаров. По этим показателям мы прочно удерживаем «первенство» не только среди стран Западной Европы и США, но и многих менее развитых стран мира. Ежегодно во время пожаров погибает 11-16 тыс. человек. Величина потерь от пожаров превышает общий ущерб государства от чрезвычайных ситуаций техногенного характера и является, по существу, безвозвратной. Урон от пожаров не только невосполним, но и требует еще больших затрат для восстановления уничтоженных материальных ценностей. В статье применяется статистика по пожарам и их последствиям по Российской Федерации на период с 2005 по 2014 г.г.

Методология: продемонстрирован метод построения статистических квантиль - диаграмм для обоснования законов распределения параметров чрезвычайных ситуаций для техногенной сферы, связанных с пожарами. Знание законов распределения позволяет оценивать риск возникновения таких чрезвычайных ситуаций и обосновывать комплекс мероприятий, необходимых для успешного их предотвращения.

Выводы: Решить задачу полного устранения негативных воздействий в техносфере нельзя. Для обеспечения защиты в условиях техногенной сферы реально лишь ограничить воздействие негативных факторов их допустимыми уровнями с учетом их сочетанного (одновременного) действия. Соблюдение предельно допустимых уровней воздействия - один из основных путей обеспечения безопасности жизнедеятельности человека в условиях техносферы.

Ключевые слова: закон распределения, пожары и их последствия, квантиль - диаграмма, количественный критерий, вероятность Вид статьи: тематическое исследование - анализ реальных случаев

ABSTRACT

Aim: Quantify the criterion for attainment of extreme/critical values for the infrequent occurrence of major scale fire emergencies caused by human behaviour.

Introduction: During recent years, despite an overall decline in number of emergencies in Russia, incidents have increased in magnitude and consequential scale of loss. Emergency situations increasingly affect more people who experience not only negative material consequences, but

1 Академия Государственной противопожарной службы МЧС России / State Fire Academy of EMERCOM of Russia; email: zavorotnyi_agz@mail.ru;

2 Процентное соотношение участия в создании статьи / Percentage contribution: Zavorotnyy A.G. - 34%, Kopnyshev S.L. - 33%, Finchenko Yu.A. - 33%;

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

also associated psychological stress at the time of the incident and the aftermath. Risk management, defined as the combination of likelihood and consequence of emergency incidents, is targeted at mitigating the probability of events occurring and restrain the effects, in this case the consequences of fire. In recent times, factors linked to human behaviour, which invoke the threat from fires, are a real problem and particularly dangerous for Russia. Generally, some 300 K fires are registered in Russia. According to the data, Russia occupies a leading position in this respect, not only among countries from Western Europe and USA, but also among many less developed countries of the world. Each year some 11K to 16K people die in fire incidents. The magnitude of loss caused by fires exceeds the sum of other losses in the country caused by emergencies linked to human activity, which in reality cannot be recouped. Destruction caused by fire is not only irreplaceable, but additionally requires bigger resources to restore damaged property. The article contains data about fire incidents and consequences, in the Russian Federation, for the years 2005 to 2014.

Methodology: Presented a method for the construction of statistical quantile diagrams to substantiate parameter distribution laws for emergency incidents associated with fires. The understanding and application of relevant distribution laws facilitates the prediction of risk, of an event occurring, and the identification of resources necessary to mitigate such risk.

Conclusions: It is not possible to completely eliminate negative consequences from emergencies in a society. In order to secure a degree of safety it is only possible to mitigate negative consequences up to an acceptable level, by taking account of combined (simultaneous) interaction of influences. Compliance with designated interaction boundaries is one of the main approaches for ensuring the safety of human life in the environment.

Keywords: laws of distribution, fires and their consequences, quantile diagram, quantitative criterion, probability Type of article: case study - analysis of actual events

ABSTRAKT

Cel: Okreslenie kryterium ilosciowego dla osi^gnifcia ekstremalnych/krytycznych wartosci wyst^pienia rzadkich i wielkoskalowych sytuacji nadzwyczajnych zwi^zanych z pozarami i wywolanych dzialalnosci^ czlowieka.

Wprowadzenie: W ostatnich latach w Rosji, mimo ogolnego spadku liczby sytuacji nadzwyczajnych, obserwuje sif zwifkszenie sif ich skali, a w nastfpstwie tego powodowanych przez nie szkod. Sytuacje nadzwyczajne dotykaj^ coraz wifksze grupy ludzi. Doswiadczaj^ oni nie tylko negatywnego wplywu bezposrednich czynnikow tych sytuacji, ale rowniez zwiqzanego z nimi stresu psychologicznego zarowno w czasie ich trwania, jak i po ich ustaniu. Zarz^dzanie ryzykiem, okreslane jako zwiqzek prawdopodobienstwa wyst^pienia sytuacji nadzwyczajnej oraz jej skutkow, ma na celu, w ostatecznym rozrachunku, zmniejszenie prawdopodobienstwa wyst^pienia niepoz^danych zdarzen oraz ograniczenie ich skutkow, w tym zwi^zanych z pozarami. W ostatnim czasie czynniki wywoluj^ce zagrozenia pozarowe zwi^zane z dzialalnosci^ czlowieka s^ prawdziw^ plag^ i s^ szczegolnie niebezpieczne dla Rosji. Ogolem w Rosji co roku rejestruje sif okolo 300 tysifcy pozarow. Wedlug tych danych Rosja jest pod tym wzglfdem „w czolowce" nie tylko krajow Europy Zachodniej i USA, ale rowniez wielu panstw mniej rozwiniftych. Co roku w pozarach ginie od 11 do 16 tysifcy ludzi. Wielkosc strat powstalych w wyniku pozarow przewyzsza sumf strat panstwa powstalych w wyniku sytuacji nadzwyczajnych zwiqzanych z dzialalnosci^ czlowieka i jest, tak naprawdf, nie do odzyskania. Szkody pozarowe bywaj^ nie tylko niemozliwe do odbudowy, ale wymagaj^ dodatkowo wifkszych srodkow do odtworzenia zniszczonych dobr materialnych. W artykule przedstawiona jest statystyka wystfpowania pozarow i ich skutkow w Federacji Rosyjskiej za okres od 2005 do 2014 roku. Metodologia: Przedstawiono metodf tworzenia wykresow kwantylowych w celu uzasadnienia praw rozkladu parametrow sytuacji nadzwyczajnych zwi^zanych z pozarami wywolanymi dzialalnosci^ czlowieka. Dzifki prawom rozkladu mozna oceniac ryzyko powstania takich sytuacji nadzwyczajnych i okreslic srodki konieczne do skutecznego zapobiegania im.

Wnioski: Rozwiqzanie problemu calkowitego usunifcia negatywnych skutkow sytuacji nadzwyczajnych w srodowisku technicznym czlowieka nie jest mozliwe. Aby zapewnic bezpieczenstwo ludziom w srodowisku technicznym mozliwe jest jedynie ograniczenie wplywu negatywnych czynnikow do ich dopuszczalnych poziomow z uwzglfdnieniem ich wspolnego (jednoczesnego) oddzialyw^nia. Przestrzeganie wyznaczonych granic oddzialywan to jedna z podstawowych metod zapewnienia bezpieczenstwa zycia ludzkiego w srodowisku technicznym.

Slowa kluczowe: prawo rozkladu, pozary i ich skutki, wykres kwantylowy, kryterium ilosciowe, prawdopodobienstwo Typ artykulu: studium przypadku - analiza zdarzen rzeczywistych

1. Введение

В последние годы в России, несмотря на общее снижение количества чрезвычайных ситуаций, наблюдается увеличение масштабов и соответственно ущербов от них. В них вовлекаются все большие массы людей, которые не только подвергаются воздействию прямых поражающих факторов, но и испытывают психологический! дистресс, как во время самой чрезвычайной ситуаци и, так и после [1].

Управление риском, определяемым сочетанием вероятности и последствий чрезвычайных ситуаций, направлено в конечном итоге, как на снижение вероятности нежелательных событий, так и на уменьшение последствий чрезвычайных ситуаций, в том числе и связанных с пожарами. Риск крупных чрезвычайных ситуаций характеризуется большим размером последствий для населения и окружающей среды (как правило, по масштабам - выходящим за пределы отдельного региона) и малыми величинами вероятностей (частот) наступления подобных событий. Эта специфика крупных чрезвычайных ситуаций, в том числе и связанных с пожарами, предопределяет ограниченную примени-

мость традиционных методов как при оценке рисков, так и управлении риском крупных чрезвычайных ситуаций! в техносфере [2-3]. В этом случае используют методы асимптотической теории вероятностей экстремальных значений.

В данной работе для анализа вероятностных; распределений чрезвычайных; ситуаций, связанных с пожарами, были использованы методы построения квантиль-диаграмм имеющихся статистических данных.

2. Анализ реальных событий

В основе построения квантиль-диаграмм лежит доказываемая в теории вероятностей теорема о том, что случайная величина tj, представляющая собой функцию распределения некоторой! другой! случайной величины р (n=F(0), имеет равномерное на отрееке [0,1] распределение [2]. Это означает, что если случайная величина точно следует зако-2у распределения F(x), то после упорядочения и перенумерации имеющихся статистических данных по возрастанию

x < x2... < xN (1)

ТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ - АНАЛИЗ РЕАЛЬНЫХ СОБЫТИЙ

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

и последующего нанесеноя точек

(F Н)

N+1

) на

график в декартовой системе координат, все они должны оказаться практически на одной! прямой. Отклонения точек от прямой будут теме меньше, чем точнее будрт установлена реалтная функция распределения случайной величины^ имеющей! вытборку (х^, х^ ...,хи)[2], [4].

Напрактике, как пртоило, нахндят значения функции £)(х) = ^ое)^ являющейся обратной к теоретической функции распределения случайной величины Р(х), /

в точках р =——г, I = 1,2...!:

N +1

q\ q\

N + 1

(2)

как функцию, определяющую для каждого значения р. такоа наимееьшее значение, слева от еоторого раепо-лагаетяя 100 р процентов статистическихданныах[ Посте ото го на плоскосеи в ортнгональнхй оин теме координ ат наносят точки с координатами (2 , х ) (теоретически определенные значения квтнтили - на горизонтальной! оси, статистические данные - на вертикальной) и, если точки попадают практически на одну прямую (при некотором их рассеянии), то предположение о принятой функции распределения случайной величины _Р(х) считается правдоподобным.

Методика построения квантиль - диаграмм подробно описана в работе [5].

Для демонстрации возможности использования квантиль - диаграмм при анализе данных о чрезвычайных ситуаций техногенного характера были использованы данные по пожарам, произошедшим в Российской Федерации в 2005-2014 годах [3], [6], [7], которые сведены в таблицу 1. г

В качестве основных показателей в таблице используются количество пожаров, материальный ущерб от пожаров, число погибших и травмированных человек.

Для выбора неизвестной функции распределения для указанных в таблице 1 статистических данных; по количеству пожаров, погибших и травмированных на пожарах, а также материальному ущербу, нанесенному

пожарами, использовались распределения:

экспоненциальное F (x) = 1 —

Вейбулла F(p) = 1 - е—'^, *>0

где X, т - параметры распределения;

н ормальн о е FF) = —1= f exp (—^ / a J /2a

(3) (41)

(5)

где я математическое ожидание; а - среднеквадр а-тическоч отклонение; и - парамеер интегроровония;

1 Г* 1 (lnu— и)2 / легнормелтное F(x) =—= -exp(-( 2)du (6)

д v 2x3-°u /2ст

еде с а - п араметры;

Пареоо F(x) = 1 - j для x>x0

(7)

Где х0, а - пар аметры1;

Гумбеля F (x) = ехр

где а,р - параметры;

Фреша F (х) = exp

(a- x - «Ф<—

(8)

,к>0, <<x<oo (9)

гдо /с, и ,е - о(ромеорыо.

На рисунках 1-4 представлены.1 квонтиль - диаграммы рассмотренных выше распределений по данным о чрезвычайных ситуациях, связанным с пожарами в 2005-201 4 годах. На эти же графики нанесены линии тренда (прямые).

Таблица 1. Количество пожаров и их последствий по Российской Федерации за период с 2005 по 2014 г.г. [6], [7] Table 1. Frequency of fires and their consequences in the Russian Federation for the period 2005 to 2014 [6], [7]

Год Year Кол-во пожаров Frequency of fires Кол-во погибших на пожарах Frequency of people k illed by fires Кол-во травмированных на пожарах Frequency of fire related injuries Материальный ущерб, [млн. руб.] Material loss, [mln. rub.]

2005 229800 18412 13362 6682,478

2006 220500 17238 13554 8475,058

2007 212600 16066 13688 8696,231

2008 202000 15301 12887 12228,599

2009 187571 13946 13269 11193,9

2010 179098 12983 13067 14097,9

2011 168500 12019 12516 16882,3

2012 162900 11635 11962 13970,3

2013 152675 10567 11062 13202,9

2014 149797 10037 10905 16000,0

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

а)

б)

12,5 12,4

IS jg

о -o

9 e

Si §

с H

12,3 12,2 12,1 12

y = -0,19 65x 12,3

In (1 -P)

12,4

-0,1 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5

-3,5 -3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5

в)

§ р

г)

235 225 000 000

205 000 0

000 y = - 33964 x + 18 6544

000 ф-Кр,

. 1.

д)

о -С

9 е § §

с Н

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5

12,5 12,4 12,3 12,2 12,1

12

y = -0,19 65x + 12,3

-1 n (1_ Pi) _

а й

I %

о -S

а =

£ i

в н

1 12 2,4 35

1

12 2,3 25

1

12 2,2

1 y = -0,1826x + 12,126

05

12

11 U-U,

I ,95

е)

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8

239500,

о S

? 3

ч в

О щ

a I

-0,1 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5

-0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

ж)

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

Рис. 1. Квантиль-диаграммы следующих распределений эмпирических данных о количестве пожаров за 2005-2014 г.г.: а) экспоненциального; б) Вейбулла; в) нормального; г) логнормального; д) Парето; е) Гумбеля; ж) Фреше Fig. 1. Quantile diagram for the following distributions of empirical data on the frequency of fires in 2005-2014: a) exponential; б) Weibull; в) normal, г) lognormal; д) Pareto; e) Gumbel; ж) Frechet Источник: Собственное исследование. Source: Own elaboration.

ТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ - АНАЛИЗ РЕАЛЬНЫХ СОБЫТИЙ

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

а)

9,55 -г

б)

а т я i

9,55

-3,3-3 -2,7-2,4-2,1-1,8-1,5-1,2-0,9-0,6-0,3 0 0,3 0,6

-3,3-3 -2,7-2,4-2,1-1,8-1,5-1,2-0,9-0,6-0,3 0 0,3 0,6

в)

г)

а ^

= 9

N

а ^

3 ^

& S

i- s

О S

ffl щ

й ■=

е Ь

я ^

14C 00

00

12c 00

00

115 110 00 00

- L- y = -1084,3x + 12627

чр,)

Я Я

®

а •-

® £ с

y = -0 1,0884 x + 9 4406

-■- r(p) ■ 1 ■ ■

-1,8 -1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5

д)

е)

- —

— С*

IД

г —

и о

; 3 = Й 5 н

-1 -и./ -и.4 -0,1 С,2 0,Ь О,В

'4 1./

9,55

X

s я <ы и 9,5

с a С 9,45

- с

* 2 9,4

t- E

C IE а s 9,35

й H 9,3

S

9,25

ж)

9,6

y = -0 ,1072s + 9,53 58

J

-1n (-1n(1-p.)) , ■ 1 ■ 1 ■ 1 ■,

0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,

2,1 2,4 2,7

-1 -0,7-0,4-0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3 2,6

Рис. 2. Квантиль-диаграммы следующих распределений эмпирических данных о количестве травмированных за 2005-2014 г.г.: а) экспоненциального; б) Вейбулла; в) нормального; г) логнормального; д) Гумбеля; е) Парето; ж) Фреше Fig. 2. Quantile diagram for the following distributions of empirical data on the number of injured in 2005-2014: a) exponential; б) Weibull; в) normal, г) lognormal; д) Pareto; e) Gumbel; ж) Frechet Источник: Собственное исследование. Source: Own elaboration.

0

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

а)

ч

о

И ,

2 0000

1 9000

1 8000

1 7000

1 6000

1 5000 y = -2 759,3 x + 1 5187 -

1 4000

1 3000

1 2000

1 -1 n (1-p) U-U

1 0000

б)

а «-

о ® С и

£ е &

Js £-1 -

9,8 7

9,7

y = -0,171 9x + 9,: 3887

9,4

9,3

9, -1n (-1n( . 1. . .

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

-3,2 -2,7 -2,2 -1,7 -1,2 -0,7 -0,2 0,3

в)

г)

ч

о

И ,

а 2

Ю та

О .С

9 S

4 s о с

5 J2

j= Н

9,9

9,8

9,7

9,6 0,248 1x + 9 ,5146

y =

9,4

9,3

9,2 -■-

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5

д)

е)

а %

S 2 if = О -

I1

й j=

2 0000

1 9000

1 8000

1 7000

1 6000

1 5000 У = -2 759,3 x + 1 5187 -

1 4000

1 3000

1 2000 -1n ( 1-p) —

1

1 0000

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

о .а

<? В

Ч S

о с

J3 н

9,8 9,7 9,6 9,5 9,4 9,3 9,2 9,1

У = -0,268x + 9,7524

-1 n (-1 u n(1 u p)) u

- u

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6

ж)

a s

о .а

9 а

Ч S

о с

& J2 j= Н

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3 2,6

Рис. 3. Квантиль-диаграммы следующих распределений эмпирических данных по количеству погибших за 2005-2014 г.г.: а) экспоненциального; б) Вейбулла; в) нормального; г) логнормального; д) Гумбеля; е) Парето; ж) Фреше Fig. 3. Quantile diagram for the following distributions of empirical data on the frequency of deaths in 2005-2014: a) exponential; б) Weibull; в) normal, г) lognormal; д) Pareto; e) Gumbel; ж) Frechet Источник: Собственное исследование. Source: Own elaboration.

0

ТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ - АНАЛИЗ РЕАЛЬНЫХ СОБЫТИЙ

DOI: 10.12845/bitp.41.1.2016.11

а)

б)

23,6

а

^23,4

= S»

£ - 23,2

¡S я

23 22,8 22,6 22,4

Я 1а

-4

--- y = 0,30 )9x + 22, 906

1

- in (1-p) 1 1

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4

в)

I S

£ * § "В

1 -IS

= >1 a 2

y = 3E+( )9x + 1E+ 0

? w ■ 1 ■ 1 ■

д)

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

23,6 23,4

'S ¡8

£ - 23,2

3 ]§

23

Я я

tU S

н ^ я

22,8 22,6 22,4

y = 0,30 >9x + 22, 906

-in (1-p.) 1 1 1

23,7

1n (-1n(1-p.)) ■ ' ' I

-3,2 -2,7 -2,2 -1,7 -1,2 -0,7 -0,2 0,3 0,8

г)

а

я 1 а -

3,5

3,3

2,9

2,7

y = 0,3207x + 23,181

Ф~1(Р)

-1,5 -1,2 -0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5

е)

5 -

А (Я

ад

г «

y = 4E+ 09x + 1E+ 10

in (-1n(1

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4

-1,5-1,2-0,9-0,6-0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8

ж)

3 ^

— «Л

А О

y = ,2499 >x + 2 3,058

-in (-1n(1-p.) ■ 1 ■ 1 ■ 1 ■

-1 -0,7 -0,4 -0,1 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2 2,3

Рис. 4. Квантиль-диаграммы следующих распределений эмпирических данных по материальному ущербу за 2005-2014 г.г.: а) экспоненциального; б) Вейбулла; в) нормального; г) логнормального; д) Парето; е) Гумбеля; ж) Фреше Fig. 4. Quantile diagram the following distributions of empirical data on material loss for 2005-2014: a) exponential; б) Weibull; в) normal, г) lognormal; д) Pareto; e) Gumbel; ж) Frechet Источник: Собственное исследование. Source: Own elaboration.

3. Подведение итогов. Выводы

Выбор глобальной модели распределения данных по пожарам, материальному ущербу, травмированным и погибшим осуществлялся на основе минимизации среднеквадратичного отклонения эмпирических данных от линии тренда.

Анализ представленных данных свидетельствует о том, что в качестве распределений случайных величин, описывающих общее количество пожаров в Российской Федерации и количество погибших на них, могут быть выбраны нормальное и логнормальное распределения. Данные по количеству травмированных удовлетворительно описываются экспоненциальным распределением и распределением Вейбулла, по объему материального ущерба - нормальным и логнормальным распределениями, а также распределением Вейбулла.

Кроме того, на всех диаграммах прослеживается существование двух линейных ветвей (участков прямых), отличающихся углом наклона каждой к оси абсцисс и некоторой переходной областью между ними. Такое поведение квантиль-диаграмм свидетельствует об отсутствии единой статистической закономерности для чрезвычайной ситуации, связанной с пожарами. Количество погибших и травмированных, материальные потери от небольших по масштабу пожаров, которые удается быстро локализовать и ликвидировать, оказываются, как правило, незначительными. В то же время широкомасштабные пожары, в том числе и лесные, приводят к значительному материальному ущербу, имеющему совершенно другую статистическую закономерность, нежели от средних и небольших пожаров. Поэтому «перегиб» графика квазилинейной зависимости квантиль-диаграммы эмпирических данных по вышеуказанным параметрам может служить критерием экстремальной чрезвычайной ситуации, связанной с пожарами в Российской Федерации.

Так, по количеству пожаров в стране в качестве статистического критерия допустимого уровня может быть принято значение в диапазоне 190.. .195 тыс. пожаров (возгораний), по количеству травмированных на пожарах -11.11,5 тыс. человек, погибших - 13,5.14 тыс. человек в год, по материальному ущербу - 9,7.10 млрд. руб. Годовое превышение этих значений будет свидетельствовать о необходимости проведения дополнительных мероприятий по обеспечению пожарной безопасности в стране. В частности, данные таблицы 1 за 2013 и 2014 годы свидетельствуют о том, что превышение указанных значений наблюдается

001: 10.12845/Ьйр.41.1.2016.11

только по материальному ущербу от пожаров (13,2 млрд. руб. в 2013 году и 16 млрд. руб. в 2014 году), а, следовательно, основные усилия в плане обеспечения пожарной безопасности в стране должны быть направлены на подготовку пожарных подразделений, уменьшение времени их реагирования на каждый поступающий сигнал о возгорании, повышение их технической оснащенности и качественное выполнение возложенных на них задач, что, в конечном счете, обеспечит уменьшение материального ущерба от пожаров в целом по стране до приемлемого уровня.

Литература

[1] Akimov V.A., Lesnyh V.V., Radaev N.N. Osnovy analiza i upravleniya riskom v prirodnoy i tehnogennoy sferah, Delovoy ekspress, Moscow 2004, 352.

[2] Akimov V.A., Bykov А.А., Schetinin E.Yu, Vvedenie v statistiku ekstremalnyh znacheniy i eeoprilozheniya, FGU VNII GOCHS (FTS) MCHS Rossii, Moscow 2009, 524.

[3] Finchenko Yu.A., Zavorotnyy A.G., Obosnovanie kolichestvennogo statisticheskogo kriteriya ekstremalnyh chrezvychaynyh situatsii dlya tehnogennoy sfery, svyazannyh s pozharami v Rossiyskoi Federatsii, [w:] Otcheot o nauchno-issledovatelskoy rabote, AGPS MCHS Rossii, Moscow 2012, 29.

[4] Akimov V.A., Bykov А.А., Schetinin E.Yu. Razrabotka veroyatnostno - statisticheskih metodov otsenki i prognozirovaniya riska vozniknoveniya chrezvychaynoy situatsii / Etap 2. Razrabotka i sovershenstvovanie prikladnyh metodov analiza riska krupnyh chrezvychaynyh situatsiy prirodnogo i tehnogennogo proishojdeniya s ispol'zovaniem sovremennyh dostijeniy teorii veroyatnostey ekstremalnyh sobytii, Tsentr strategicheskih issledovanii grazhdanskoy zaschity MCHS Rossii, Moscow 2007, 180.

[5] Zavorotnyy A.G., Kopnyshev S.L., Finchenko Yu.A., Ispol'zovanie kvantil' - diagram dlya obosnovaniya veroyatnostnyh raspredeleniy parametrov chrezvychaynyh situatsiy, svyazannyh s pozharami v Rossiyskoy Federatsii, "Problemy bezopasnosti i chrezvychaynyh situatsiy", Issue 2, 2014, pp. 54-64.

[6] Kopylov N.P. (ed.), Pozhary i pozharnaya bezopasnost' v 2009 godu: Statisticheskiy sbornik, VNIIPO, Moscow 2010, 135.

[7] Gosudarstvennyy doklad О sostoyanii zaschity naseleniya i territoriy Rossiyskoy Federatsii ot chrezvychaynyh situatsiy prirodnogo i tehnogennogo haraktera v 2005 (2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014) godu, FGU VNII GOCHS (FTS) MCHS Rossii, Moscow 2005 (2006-2014), 341.

A A A

Заворотный Александр Григорьевич - кандидат технических наук, доцент, начальник кафедры гражданской защиты (в составе учебно-научного комплекса гражданской защиты) Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Копнышев Сергей Львович - кандидат технических наук, старший научный сотрудник главный научный сотрудник научно-исследовательской группы безопасности в чрезвычайных ситуациях (в составе учебно-научного комплекса гражданской защиты) Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Финченко Юлия Александровна - слушатель 5-го года обучения (учебная группа 3210) факультета пожарной безопасности Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.