CC BY
21УДК 614.842.8 (047.3)
Брушлинский Н. Н., Соколов С. В., Григорьева М. П. ОРГАНИЗАЦИЯ ПОЖАРНО-СПАСАТЕЛЬНЫХ СЛУЖБ В ГОРОДАХ МИРА
Уже более века во всех крупных городах планеты существуют хорошо организованные пожарно-спасательные службы (ППС), защищающие их от пожаров, других деструктивных событий и оказывающие населению широкий спектр услуг экстренной помощи. Естественно, подходы к организации ППС всюду весьма разные, но тем не менее везде создают пожарные депо, оснащают их разнообразной техникой и личным составом (персоналом), обладающим различными видами квалификаций и уровнем подготовки.
Несмотря на разнообразие подходов к организации ППС в крупных городах мира, могут обнаруживаться некоторые стихийно возникающие закономерности, которые редко кто исследовал, хотя они могут представлять интерес для специалистов.
Ключевые слова: крупные города, пожарная статистика, пожарно-спасательные службы, пожарные подразделения, время следования.
Д
анная статья посвящена попытке най-^и некоторые общие закономерности в организации пожарно-спасательных служб (ППС) в крупных городах, используя главным образом статистические методы. Авторы, располагая необходимым статистическим материалом [1, 2], разделили проведение исследования на несколько этапов: анализ абсолютных значений параметров городов и их ППС; исследование относительных характеристик этих параметров, вытекающих из предыдущего анализа; сравнительный анализ некоторых параметров организации ППС в городах при использовании расчётных методов.
Абсолютные значения параметров пожарно-спасательных служб в городах. Исходные материалы для первичного исследования параметров ППС представлены в таблице 1, где приведены:
- параметры города (население, площадь);
- ППС (число депо, число автоцистерн АЦ (автонасосов);
- число автолестниц (АЛ; коленчатых подъёмников);
- численность пожарных;
- параметры оперативной деятельности (число выездов и пожаров, число погибших при пожарах).
Таким образом, в таблице 1 для 23 крупнейших городов мира в первом десятилетии XXI века представлены усредненные важнейшие 9 параметров для анализа организации в них ППС. Ранжирование городов произведено по численности их населения.
Указанные города расположены на всех континентах планеты (кроме Антарктиды):
- 15 европейских городов (Афины, Белград, Берлин, Будапешт, Бухарест, Варшава, Вена, Киев, Лондон, Мадрид, Минск, Москва, Париж, Санкт-Петербург, София);
- 5 азиатских городов (Дели, Гонконг, Тай-пей, Токио, Ханой);
- 1 американский город (Нью-Йорк);
- 1 город, находящийся в Африке (Каир);
- 1 австралийский город (Мельбурн).
Этот массив данных пока не позволяет сделать какие-либо глубокие выводы о наличии закономерностей в организации ППС в городах мира. Можно только заметить, что для близких по величине городов (Токио и Москва, Нью-Йорк и Лондон, Париж и Ханой и др.) разброс значений приведённых параметров вполне существенный.
Это во многом связано с подходом к определению параметров городов (население и площадь территории). Для некоторых городов учитывается население и площадь непосредственно города, для других - вся городская агломерация. Кроме того, число жертв пожаров в этих крупнейших городах - небольшое. Для углубления анализа нужно перейти к относительным показателям организации пожарной охраны в городах мира.
Относительные значения параметров пожарно-спа-сательных служб в городах. Показателей, характеризующих организацию ППС в городах, много:
- число пожаров (или других деструктивных событий), приходящихся в единицу времени
на единицу населения, Я1,
Пожар 103 чел. год
численность населения, приходящаяся 103 чел.
на одно пожарное депо, О0,
Депо
площадь территории города, приходящая-
ся на одно депо, 50
км Депо
Таблица 1
Абсолютные значения параметров городов и их ППС
Численность, Площадь, Число Среднее число в год
Город 103 чел. км2 Депо АЦ АЛ Персонал Выезды Пожары Погибшие
Афины 3 074 412 15 78 18 2 922 18 700 7 000 5
Белград 1 659 3 227 19 151 5 719 5 500 3 500 30
Берлин 3 375 938 77 193 40 4 830 330 000 7 700 30
Будапешт 1 700 525 21 65 15 2 246 11 500 2 800 18
Бухарест 1 883 228 26 60 16 2 710 57 000 2 000 20
Варшава 1 715 517 21 115 21 1 555 11 500 4 500 20
Вена 1 797 415 61 114 20 1 941 37 000 10 000 10
Гонконг 7 182 760 77 122 51 8 609 2 150 000 19 000 40
Дели 16 000 1 483 51 187 14 2 100 - 21 000 360
Каир 10 000 214 65 150 7 3 500 23 000 18 000 200
Киев 2 897 839 25 115 19 2 030 13 500 5 000 58
Лондон 8 204 1 580 112 300 32 7 000 120 000 40 000 45
Мадрид 3 100 608 14 45 14 4 830 - 6 000 11
Мельбурн 3 150 811 46 100 8 2 000 40 000 10 000 15
Минск 1 938 308 39 76 33 1 928 6 000 450 36
Москва 12 330 2 561 102 250 52 11 500 64 000 7 500 190
Нью-Йорк 8 406 834 218 198 143 10 332 520 000 42 000 70
Париж 6 635 1 104 88 111 21 9 266 770 000 7 000 15
Санкт-Петербург 5 020 1 436 66 180 41 4 630 56 600 3 500 150
София 1 221 1349 13 17 4 879 7 200 3 500 13
Тайпей 2 634 272 43 15 28 1 472 - 170 8
Токио 13 228 2 189 81 955 87 42 643 1 000 000 5 100 100
Ханой 6 552 3 345 15 83 6 2 090 - 200 10
Сумма 123 714 25 955 1 295 3 680 695 131 732 5 239 500 225 920 1454
число выездов, приходящихся в единицу
Выезд Депо год
число пожаров, приходящихся в единицу
времени на одно пожарное депо, М0.
времени на одно пожарное депо, М1,
Пожар
ное депо,С
Депо год_
- число АЦ, приходящихся на одно пожар-АЦ
Депо
ное депо, С1,
- число АЛ, приходящихся на одно пожар-АЛ
Депо
Первый параметр характеризует объём работы ППС: чем больше его значение, тем больше необходимо сил и средств ППС для его выполнения. По поводу второго и третьего параметра можно сказать, ориентировочно, что чем они больше, тем в целом слабее пожарная охрана города. Также становится очевидным тот факт, что чем больше значения четвёртого и пятого параметров,
тем больший объём работы выполняет персонал депо. Для последних двух параметров очевидно следующее: чем больше их значения, тем мощнее пожарная охрана города.
К этим семи параметрам можно добавить еще несколько: например, параметр числа пожарных, приходящихся на одно пожарное депо, С2,
Пожарные
Депо
Полезно также иметь представление
о числе жертв, приходящихся на один пожар, Я2,
Жертвы 100 пожаров
ся в единицу времени на человека, Я3,
, и числе жертв пожаров, приходящих
Жертвы
10 чел. год
Результаты вычисления параметров, упомянутых выше, представлены в таблице 2. Для наглядности и удобства анализа они изображены на рисунках 1-7.
Из таблицы 2 можно получить значительно больше ценной информации, чем из таблицы 1: например, из нижней строки видно, что в среднем в указанных городах за год на каждую тысячу
Таблица 2
Относительные параметры организации ППС в городах
Город я, N С0 с. я2
Афины 2,3 204,9 27,5 1 247 467 5,2 1,2 195 0,1 0,2
Белград 2,1 87,3 169,8 289 184 7,9 0,3 38 0,9 1,8
Берлин 2,3 43,8 12,2 4 286 100 2,5 0,5 63 0,4 0,9
Будапешт 2,6 81,6 24,6 548 214 5,5 1,0 74 0,4 1,2
Бухарест 1,1 72,4 8,8 2 192 77 2,3 0,6 104 1,0 1,1
Варшава 1,6 80,9 25,0 548 133 3,1 0,7 107 0,6 1,1
Вена 5,6 29,4 6,8 606 164 1,9 0,3 32 0,1 0,6
Гонконг 0,9 81,6 12,5 27 922 80 1,3 0,2 105 0,2 0,2
Дели 1,3 313,7 29,1 - 415 3,7 0,3 41 1,7 2,3
Каир 1,8 153,8 3,3 354 277 2,3 0,1 54 1,1 2,0
Киев 1,7 115,8 33,6 540 200 4,6 0,8 81 1,2 2,0
Лондон 4,9 73,2 14,1 1071 357 2,7 0,3 63 0,1 0,5
Мадрид 1,9 221,4 43,4 - 429 3,2 1,0 345 0,2 0,3
Мельбурн 3,2 68,4 17,6 870 217 2,2 0,2 43 0,1 0,5
Минск 0,2 49,6 7,9 154 124 1,9 0,8 49 8,0 1,9
Москва 0,6 120,8 25,1 627 74 2,5 0,5 113 2,5 1,5
Нью-Йорк 5,0 38,5 3,8 2 385 193 0,9 0,7 47 0,2 0,8
Париж 2,9 86,1 9,9 8 750 247 1,6 0,7 112 0,2 0,6
Санкт-Петербург 0,7 76,0 21,8 858 53 2,7 0,6 70 4,3 3,0
София 2,7 99,3 103,8 554 269 1,3 0,3 68 0,4 1,0
Тайпей 6,5 61,2 6,3 - 4 0,3 0,7 34 4,7 0,3
Токио 0,4 163,3 27,0 12 346 63 11,8 1,1 526 2,0 0,8
Ханой 0,03 436,8 223,0 - 13 5,5 0,4 139 5,0 0,1
Среднее 1,1 95,5 20,0 4 046 174 2,8 0,5 102 1,1 1,2
человек приходился 1 пожар (максимальные значения - в Вене, Нью-Йорке и Лондоне, минимальные - в Ханое и Тайпее).
Если отбросить крайние значения в данной выборке, то в среднем число пожаров на 103 чел. за год будет находиться в интервале от 1 до 4 (рис. 1). Даже не вычисляя среднее квадрати-ческое отклонение, можно сказать, что разброс совсем небольшой (на всех континентах), т. е. население городов ведёт себя, в сущности, одинаково.
Далее, одно депо в среднем обслуживает 96 тыс. чел. (максимальное значение - 437 тыс. чел. (Ханой), минимальное - 29 тыс. чел. (Вена)). При этом средняя площадь района обслуживания одного депо составляет 20 км2:
- максимальное значение - 223 км2 (Ханой),
- минимальные значения - 3,3 км2 (Каир) и 3,8 км2 (Нью-Йорк).
Для удобства анализа эти данные иллюстрируются на рисунках 2 и 3.
Объём оперативной деятельности одного депо определяется числом выездов и числом пожаров в год. В данном случае среднее число выездов в год равно примерно 4 тыс. выездов (1314 выездов в сутки), а среднее число пожаров -
Вена Нью-Йорк Лондон Мельбурн Париж Софья Будапешт Афины Берлин Белград Мадрид Каир Киев Варшава Дели Бухарест Гонконг Санкт-Петербург Москва Токио Минск Тайпей Ханой
0,39
0,23
0,07
0,03
2,1 1,9
1,1 0,97
0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
Значение числа Я,
Рисунок 1. Распределение пожаров, приходящихся в единицу времени на человека,
Пожар
Я
10 чел. год
около 170 (т. е. выезд на пожар осуществляется один раз в двое суток).
Из таблицы 2 и рисунков 4 и 5 видно, что больше всего выездов в год совершают подразделения
Вена Дели 313,7 М 436,8 Ханой Белград София Мадрид 160 я
Мадрид Афины Токио Каир 221,4 204,9 ■■ 153 8 ~ кз.4 ^ 103,8
Киев Дели 331б_ ^т 29,1
Москва Киев София 120,8 ^^^^^ 115,8 ^■ 99,3 Афины. Токио Москва 27,5 ^т 27,0 25.1
Белград Париж Будапешт т 87,3 т 86,1 Я 81,6 Варшава Будапешт Санкт-Петербург 25.0 24,6 ~ 21,8 ~
Гонконг 81,6 Мельбурн М 17,6
Варшава Санкт-Петербург Лондон 80,9 76,0 73,2 Лондон Гонконг Берлин ■ 14,1 ■ 12,5 ■ 12,2
Бухарест Мельбурн Тайпей 72,4 ^^т 63,4 ^^Я 61, В Париж Бухарест Минск. ■ 9,9 ■ 8,8 ■ 7,9
Минск Берлин ^ Нью-Йорк Вена 49,6 43,8 ~ 38,5 " ■ 29,4 Вена Тайпей Нью-Йорк. Каир ■ 6,8 ■ 6,3 1 3,8 3,3
223,0
100,0
200,0 300,0 Человек, тыс.
400,0 500,0
Рисунок 2. Распределение численности населения, приходящейся на одно пожарное депо, 103 чел.
^0
Депо
50,0
100,0
150,0
200,0 250,0
Площадь города, км2
Рисунок 3. Распределение площади территории города, приходящейся на одно пожарное депо,
Депо
0
0
а
Гонконга, Токио и Парижа (более 80 % всех выездов связаны с медицинским обслуживанием населения).
Наименьшее число выездов на пожар в год совершают подразделения Тайпея, Ханоя, Санкт-Петербурга, Токио, Москвы, Бухареста и Гонконга (от 13 до 80 выездов на пожар).
Наконец, на одно депо приходится в среднем 3 АЦ, 0,5 АЛ и около 102 чел. персонала (рис. 6-7). Больше всего пожарных автомобилей в одном депо находятся в Токио и Белграде. В остальных странах - от одного до пяти пожарных автомобилей (рис. 6). Автолестниц и коленчатых подъёмников всюду меньше в 5-10 раз (рис. 7).
Если удалить из списка огромный персонал пожарной охраны Токио, то на одно депо в горо-
дах будет приходиться в среднем около 102 чел., и тогда следует учесть трёхсменное (главным образом) дежурство, затем - большой управленческий аппарат. В итоге дежурная смена окажется совсем маленькой (даже слишком).
Что же касается жертв пожаров, то в среднем (во всех городах) на каждые 100 пожаров приходится один погибший, и за год на 105 чел. в каждом городе погибает от пожара один человек.
Максимальное значение риска Я2 зафиксировано в Минске, Ханое и Тайпее (в них достаточно мало пожаров, но сравнительно много их жертв), а наименьшие значения - в Афинах, Вене и Лондоне (один погибший на 100 пожаров).
Гонконг Токио Париж Берлин Нью-Йорк Бухарест Афины Лондон Мельбурн Санкт-Петербург Москва Вена София Варшава Будапешт Киев Каир Белград Минск
27
12 346
^т £ 750
23 35
■ 2 15 2
1247
■ 1071
■ 870
■ 858
627
606
554
548
548
540
354
289
154
0 5 000 10000 15000 20000 25000 30000 Число выездов, ед.
Рисунок 4. Распределение числа боевых выездов, приходящихся в единицу времени на одно пожарное депо,
Выезд
Афины Мадрид Дели Лондон Каир София Париж Мельбурн Будапешт Киев Нью-Йорк Блград Вена Варшава Минск Берлин Гонконг Бухарест Москва Токио Санкт-Петербург Ханой Тайпей
429 415
217 214 200 193 ■ 1в4 164
133 124 100
М 80 ■ 77 74 63 53
Nn
Депо год
0 100 200 300 400 501
Число пожаров, ед.
Рисунок 5. Распределение числа пожаров, приходящихся в единицу времени на одно пожарное депо,
Пожар
N..
Депо год
Токио Белград Будапешт Ханой Афины Киев Дели Мадрид Варшава Санкт-Петербург Лондон Берлин Москва Бухарест Каир Мельбурн Вена Минск Париж София Гонконг Нью-Йорк Тайпей
0
6
8
Афины Токио Будапешт Мадрид Минск Токио Варшава Тайпей Париж Нью-Йорк Бухарест Санкт-Петербург Берлин Москва Ханой София Белград Вена Лондон Дели Мельбурн Гонконг Каир
0,2 0,2
0,4
0,6
0,6
0
0,2
0,4 0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
Число АЦ, ед.
Число АЛ, ед.
Рисунок 6. Распределение числа АЦ, приходящихся на одно пожарное депо, АЦ
Сп.
Депо
Рисунок 7. Распределение числа АЛ, приходящихся на одно пожарное депо,
АЛ
С
Депо
2
4
10
12
14
Таким образом, с помощью относительных показателей организации ППС в городах мира удалось выяснить, что и обстановка с пожарами в большинстве городов, и подходы к организации в них ППС во многом похожи, хотя опираются на опыт и логику руководства городов, их здравый смысл.
Для продолжения анализа следует воспользоваться расчётными методами.
Анализ организации пожарной охраны в городах с помощью расчетных методов. Основной параметр оперативной деятельности ППС городов, на который опирается организация пожарно-спасательного гарнизона, это время прибытия первых пожарных подразделений к месту вызова и одной из основных его составляющих является время следования. Для дальнейшего анализа используется среднее значение времени следования тсрслед первых пожарных подразделений к месту вызова.
Этот параметр можно вычислить с помощью формулы [3]:
0,6АГН Г^
ср. след
V vN
г ср.след \ ' * д
Тогда формулу (1) можно представить
пг
в следующем виде: тср -а1ед =1,56 — . При этом важ-
V
но отметить, что среднее время следования к месту вызова зависит только от двух параметров: 5 -площадь города и N - число депо. Значения обоих параметров для каждого обследованного города можно найти в таблице 1 , поэтому возможно ориентировочно определить значения тфслед для каждого города (табл. 3).
Из таблицы 3 видно, что самые большие
значения т.
ср. след
(1)
где Кн - безразмерный коэффициент непрямолинейности уличной сети, который в городских условиях принимают равным в интервале от 1 до >/2 »1,4; Vсрслед - средняя скорость следования пожарных автомобилей в городе, км/мин; 5 -площадь территории города, км2; N - число пожарных депо в городе, ед.
Для всех городов примем значение Кн = 1,3, а для V = 30 км/ч = 0,5 км/мин, что соответ-
ср. след
ствует многочисленным исследованиям [4].
наблюдаются в Ханое и Белграде (больше 20 мин) - максимальные значения времени следования в этих городах будут превышать 70 мин, что для подразделений ППС недопустимо. Авторы статьи считают нужным отметить, что здесь и далее оценивается разброс реальных значений ^ср. след вокруг их средних значений с помощью распределения Эрланга того или иного порядка (обычно г = 2^4), которому, как правило, подчиняются реальные распределения времени следования в любом городе [7].
Самое естественное объяснение таким большим значениям тср -а1ед , какие наблюдаются в Ханое и Белграде, заключается в том, что общая площадь городов во много раз превосходит их застроенную территорию, где и происходит большинство пожаров, которые ликвидируют подразделения из пожарных депо. Поэтому в расчётной формуле (1) лучше использовать именно площадь застроенной территории города (которая в данном случае является неизвестной). Замечено, что такая же ситуация происходит и в Софии.
Во всех остальных городах из таблицы 3 значения тср след распределены в интервале от 3 до 10 мин. Наилучшая ситуация со временем следования складывается в Каире и Нью-Йорке, где имеется много пожарных депо на сравнительно небольших площадях (см. табл. 2).
В среднем же (табл. 3) для всех обследованных городов мира тср _след = 7,0 мин, максимальные значения будут составлять примерно 18 мин (очень маленькая доля ~ 0,5 %).
Для ориентировочной оценки числа депо в любом городе желательно использовать следующую формулу:
Q-KlS
2 2 > V т
г ср ср. след
(2)
где а - безразмерный коэффициент, учитывающий особенность конкретного города и находящийся в интервале от 0,3 до 0,5; Кн - безразмерный коэффициент непрямолинейности уличной сети, который в городских условиях принимают равным в интервале от 1 до л/2 «1,4; 5 - площадь территории города (лучше - застроенная), км2; V след -средняя скорость следования пожарных автомобилей в городе, км/мин; тср след - среднее время следования первых пожарных подразделений к месту вызова [3].
Например, для огромного Токио при условном нормативном значении тср след = 6 мин; V = 0,5 км/мин; К = 1,3; а = 0,4 ориентиро-
ср. след н
вочное число депо рассчитывается следующим образом:
N.
0,4 1,69-2189 _ 1479,8 1 0,25-36 " 9
: 164 депо,
Расчётные значения т„,
Таблица 3
для городов мира
Город S, км2 N д Vow мин С мин
Афины 412 15 8,2 20
Белград 3 227 19 20,3 70
Берлин 932 77 5,4 15
Будапешт 525 21 7,8 20
Бухарест 2 258 26 4,6 12
Варшава 517 21 7,7 20
Вена 415 61 4,1 11
Гонконг 1 104 88 5,5 15
Дели 1 483 51 8,4 20
Каир 214 65 2,8 7
Киев 839 25 9,0 22
Лондон 1 580 112 5,9 15
Мадрид 608 14 10,3 25
Мельбурн 811 45 6,7 18
Минск 308 39 4,4 12
Москва 2 561 102 7,8 20
Нью-Йорк 834 218 3,1 9
Париж 760 77 4,9 12
Санкт-Петербург 1 436 66 7,2 18
София 1 349 13 15,9 45
Тайпей 272 43 3,9 10
Токио 2 189 81 8,1 20
Ханой 3 345 15 23,3 75
Среднее 1 128 56 7,0 18
Вместе с тем в последние десятилетия появились чёткие теоретические основания, позволяющие достаточно обоснованно проектировать в городах системы любых аварийно-спасательных служб, в том числе и ППС [3].
т. е. в 2 раза больше, чем имеется в настоящее время.
Если же принять за нормативное значение тср.след = 7 мин, то по формуле (2) получится = = 121 депо (на 43 меньше!). Вот что значит одна минута во времени следования пожарных подразделений к месту вызова!
При этом в огромном Токио за год на 106 чел. от пожаров погибают 7-8 чел. (см. табл. 2), причём от времени следования это число почти не зависит, так как чаще всего люди при пожарах погибают ещё до прибытия пожарных подразделений [5, 6]. В данном случае большое значение приобретают экономические соображения.
Исследования показали, что в организации ППС в городах при почти интуитивном подходе к этому вопросу опытных руководителей прослеживаются определенные закономерности, которые легко обнаруживаются при статистическом анализе (см. табл. 2).
ЛИТЕРАТУРА
1. Brushlinsky N. N., Ahrens M, Sokolov S.K., Wagner P. World Fire Statistics. Report № 20. - Moscow, AGPS Emercom of Russia, 2015, 63 p.
2. Brushlinsky N. N., Ahrens M, Sokolov S.K., Wagner P. World Fire Statistics. Report № 21. - Moscow, AGPS Emercom of Russia, 2016, 60 p.
3. Брушлинский Н. Н., Соколов С. В., Вагнер П. Безопасность городов: имитационное моделирование городских процессов и систем. - М.: ФАЗИС, 2004. - 172 с.
4. Harald Herweg, Peter Wagner. Schnell wie die Feuerwehr. -VFDB, Heft 4, November 2013. - S.S. 194-204.
5. Брушлинский Н. Н., Соколов С. В. О нормировании времени прибытия пожарных подразделений к месту пожара // Пожаровзрывобезопасность. - 2011. - Том 20. - № 9. - C. 42-48.
6. Брушлинский Н. Н., Костюченко Д. А, Лупанов С. А, Соколов С. В. Фактор времени // Пожарное дело. - 2012. -№ 4. - С. 26-29.
7. Алёхин Е. М., Брушлинский Н. Н., Соколов С. В. О распределении Эрланга и некоторых его приложениях // Пожаровзрывобезопасность. - 2014. - Том 23. - № 6. - С. 11-17.
Материал поступил в редакцию 02 февраля 2017 года.
Brushlinsky N., Sokolov S., Grigorieva M.
ORGANIZATION OF FIRE AND RESCUE SERVICES IN CITIES AROUND THE WORLD
ABSTRACT
Purpose. For over a century in all major cities around the world well-organized fire and rescue services protecting them from fires and other destructive emergencies and providing the public with a wide range of emergency aid have been existing. Naturally, approaches to the organization of fire and rescue services are different, but fire stations are created everywhere, they are equipped with various equipment and personnel of different qualifications and level of training.
Methods. The study is based on statistics on the activities of fire and rescue services in major cities around the world. Firstly, absolute values of cities' parameters and their fire and rescue services have been analyzed. Secondly, relative characteristics of these parameters arising from the previous analysis have been studied. Thirdly, an attempt applying calculation
methods has been made to find some parameters of fire and rescue services organization in cities and carry out their comparative analysis.
Findings. General approaches and statistical regularities of the fire and rescue services organization in major cities are presented.
Research application field. The results of the study can serve as a good experience for organizing fire and rescue services in cities.
Conclusions. This article deals with the attempt to find some general regularities of fire and rescue services organization in major cities using statistical methods.
Key words: major cities, fire statistics, fire and rescue services, fire departments, time response.
REFERENCES
1. Brushlinsky N.N., Ahrens M., Sokolov S.V., Wagner P. World Fire Statistics. Report № 20. - Moscow, Academy of EMERCOM of Russia, 2015, 63 p.
2. Brushlinsky N.N., Ahrens M., Sokolov S.V., Wagner P. World Fire Statistics. Report № 21. - Moscow, Academy of EMERCOM of Russia, 2016, 60 p.
3. Brushlinsky N.N., Sokolov S.V., Vagner P. Bezopasnost' gorodov: imitatsionnoe modelirovanie gorodskikh protsessov i system [The security of cities: simulation of urban processes and systems]. Moscow, FAZIS, 2004, 172 p.
4. Harald Herweg, Peter Wagner. Schnell wie die Feuerwehr. -VFDB, Heft 4, November 2013. - pp. 194-204.
5. Brushlinsky N.N., Sokolov S.V. About Regulations of Response Time of Fire Services. Pozharovzryvobezopasnost', 2011, vol. 20, no. 19, pp. 42-48. (in Russ.).
6. Brushlinsky N.N., Kostiuchenko D.A., Lupanov S.A., Sokolov S.V. Factor of time. Pozharnoe delo, 2012, no. 4, pp. 26-29. (in Russ.).
7. Alekhin E.M., Brushlinsky N.N., Sokolov S.V. About erlang's distribution and some its applications. Pozharovzryvobezopasnost', 2014, vol. 23, no. 6, pp. 11-17. (in Russ.).
NiKOLAi BRUSHLiNSKY SERGEi SOKOLOV MARGARiTA GRiGORiEVA
Doctor of Technical Sciences, Professor
State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow, Russia
Doctor of Technical Sciences, Professor
State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow, Russia
State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow, Russia
