CC BY
7Научная статья УДК 005.7
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ НА ОБЪЕКТАХ ВОДНОГО ТРАНСПОРТА
Куватов Валерий Ильич; 3Заводсков Геннадий Николаевич; Колеров Дмитрий Алексеевич.
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, Санкт-Петербург, Россия 3ncuks73@mail.ru
Аннотация. Аварии и чрезвычайные ситуации на водном транспорте возникают главным образом в силу негативного воздействия человеческих факторов и природных аномалий. Знание этих факторов создает условия для разработки превентивных мероприятий, позволяющих снизить аварийность.
Система управления безопасности судов предназначена для обеспечения безопасности на объектах водного транспорта, предотвращения несчастных случаев или гибели людей, а так же для минимизации причинения ущерба окружающей среде и имуществу.
В статье проведена оценка эффективности управления безопасностью на объектах водного транспорта на основе статистического анализа аварий и происшествий, связанных с гибелью и травматизмом людей на торговых, рыбопромысловых судах и на судах внутренних водных путей. Статистический анализ проводился на основе использования F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Полученные результаты могут быть использованы в деятельности должностных лиц территориальных органов МЧС России по управлению безопасностью на водном транспорте, а именно при обосновании превентивных мероприятий, позволяющих снизить аварийность.
Ключевые слова: эффективность, управление безопасностью, водный транспорт, гибель, проверка гипотез, статистическая значимость, травматизм
Для цитирования: Куватов В.И., Заводсков Г.Н., Колеров Д.А. Оценка эффективности управления безопасностью на объектах водного транспорта // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2022. № 4. С. 81-90.
EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF SAFETY MANAGEMENT IN WATER TRANSPORT FACILITIES
Kuvatov Valery I.; 3Zavodskov Gennady N.; Kolerov Dmitry A.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia, Saint-Petersburg, Russia
3ncuks73@mail.ru
Abstract. Accidents and emergencies in water transport arise mainly due to the negative impact of human factors and natural anomalies. Knowledge of these factors creates conditions for the development of preventive measures to reduce accidents.
The ship safety management system is designed to ensure safety at water transport facilities, prevent accidents or loss of life, as well as to minimize damage to the environment and property.
© Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2022
81
The article evaluates the effectiveness of safety management at water transport facilities based on a statistical analysis of accidents and incidents associated with the death and injury of people on merchant, fishing vessels and on inland waterway vessels. Statistical analysis was performed using Fisher's F-test and Student's t-test.
The results obtained can be used in the activities of officials of the territorial bodies of the EMERCOM of Russia in managing safety in water transport, namely, in substantiating preventive measures to reduce accidents.
Keywords: efficiency, safety management, water transport, death, hypothesis testing, statistical significance, injury rate
For citation: Kuvatov V.I., Zavodskov G.N., Kolerov D.A. Evaluation of the efficiency of safety management in water transport facilities // Scientific and analytical journal «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia». 2022. № 4. P. 81-90.
Введение
Каждая третья авария, произошедшая на водном транспорте, влечет за собой гибель людей [1]. В силу того, что защита жизни и здоровья граждан является основным направлением государственной политики Российской Федерации, особую актуальность приобретает вопрос обеспечения безопасности на водном транспорте.
Аварии на водном транспорте в большинстве случаев происходят не вследствие природной стихии (штормов, сильного тумана и т.п.), а вследствие человеческого фактора (ошибки людей), который условно можно разделить на две группы: ошибки проектирования и строительства судов и ошибки при эксплуатации судов [2]. Последние, в свою очередь, составляют подавляющее большинство аварий, инцидентов и чрезвычайных ситуаций (ЧС) на воде (рис. 1).
Недооценка гидрометеорологических условий Ненадлежащая организация навигационной вахты Нарушение правил управления судном Несоблюдение правил ПБ Разрушение материалов корпуса Нарушение ТБ при рыбопромысловых операциях Несоблюдение ТБ на рыбопромысловых судах Несоблюдение ТБ при обслуживании механизмов
Потеря плавучести
г 10
"Г
15
Рис. 1. Статистика причин, повлекших аварии на морских судах в 2021 г. (ПБ - пожарной безопасности; ТБ - требований безопасности)
п 20
Неправильная эксплуатация судна может привести к столкновению, опрокидыванию, посадке на мель, удару о скалы и айсберги в воде, взрыву и пожару на борту.
Аварии могут быть вызваны перегрузкой судна людьми или грузом с нарушением правил перевозки опасных грузов. Некоторые корабли технически изношены и морально устарели в результате нахождения в эксплуатации в течение определенного периода времени.
Аварии судов, перевозящих опасные химические вещества, вызывают загрязнение окружающей среды, а пожары и взрывы нефтяных танкеров приводят к выливанию в океан большого количества нефти, что влечет экологические катастрофы (массовая гибель морских обитателей и водной растительности).
0
82
Частичное повреждение или полное уничтожение судна повлечет за собой серьезный материальный ущерб, связанный с повреждением или уничтожением груза во время аварии, и судно потребует ремонта.
При возникновении аварий и ЧС в порту к описанным последствиям добавляется разрушение портовых и городских зданий, сооружений и коммуникаций.
Следует отметить, что большая часть возникающих аварий и ЧС на водном транспорте происходит на море. Это связано с круглогодичной навигацией и большей численностью эксплуатируемых судов.
Общее количество аварий на море по видам за 2021 г. изображено на рис. 2 [3].
м Гибель человека -17 уЛишение возможности движения -20 уПосадка на мель -11 у Навал-3 у Пожар - 2
и Столкновение с притопленным предметом 2 I Касание грунта-1 м Столкновение 5 у Потеря буксируемого объекта - 2 у Потеря остойчивости, плавучести - 3 у Получение тяжких телесных повреждений -2 к Повреждение корпуса судна - 2
Рис. 2. Количество аварий за 2021 г. на море по видам
Показатели аварийности, гибели и травмирования людей на водном транспорте определяются эффективностью системы управления безопасностью судов, целью которой является:
- уменьшение риска влияния человеческого фактора на безопасную эксплуатацию
судов;
- улучшение взаимосвязи между береговым персоналом и экипажем судна(ов);
- снижение количества транспортных происшествий, опасных и аварийных ситуаций, несчастных случаев;
- исключение загрязнения окружающей среды с судов [4].
Данная статья посвящена решению задачи оценки эффективности управления безопасностью на объектах водного транспорта на основе анализа ЧС и происшествий, связанных с гибелью и травматизмом людей на водном транспорте.
Методы исследования
Эффективность управления безопасностью на объектах водного транспорта отражается количеством транспортных происшествий, опасных и аварийных ситуаций, несчастных случаев. Для решения поставленной задачи проводится статистический анализ аварий, связанных с гибелью и травматизмом людей на торговых судах, рыбопромысловых судах и на судах внутренних водных путей, используются методы проверки статистических гипотез. Если закон распределения генеральной совокупности неизвестен, но выборка из генеральной совокупности велика, то в соответствии с законом больших чисел генеральная совокупность имеет нормальное распределение [5-8]. В рассматриваемом случае объем выборок достаточно велик, поэтому принимается условие, что генеральная совокупность количества аварий, погибших, получивших тяжкий вред здоровью и т. д. распределена по нормальному закону. Однако математическое ожидание и дисперсия
83
генеральных совокупностей для этих видов аварий неизвестна. Для того чтобы установить правильность или ложность выводов, необходимо определить являются ли выборочные оценки математического ожидания и дисперсии статистически значимыми или нет [9-11].
Для проверки статистической значимости используется метод проверки статистических гипотез. В рассматриваемом варианте решения проверка гипотез состоит из двух шагов:
1. Проверка равенства дисперсий двух нормально распределенных генеральных совокупностей случайных величин.
2. Проверка равенства математических ожиданий двух нормально распределенных генеральных совокупностей случайных величин. Проверка равенства математических ожиданий осуществляется с помощью различных статистик в зависимости от того равны или нет дисперсии.
Результаты исследования и их обсуждение
В приказе Минтранса Российской Федерации [12] определена классификация транспортных происшествий на водных судах. В статье не рассматривались все классы аварий по тяжести и типу судов, а были проанализированы только три класса аварий: типовые, с серьёзными последствиями, с гибелью и травматизмом людей на судах торгового мореплавания, рыбопромысловых судах и на судах внутренних водных путей. Статистические данные об аварийности судов за 2016-2021 гг. представлены в табл. 1, 2 [4].
Таблица 1. Статистика аварий на морских судах
Тип судна Количество аварий в год За 2016-2021 гг.
2016 2017 2018 2019 2020 2021 Выб. знач. Выб. С.КО.
Аварии
Судно торгового мореплавания 45 44 64 39 27 31 41,67 13,05
Рыбопромысловое судно 33 32 35 20 25 36 30,17 6,1
Всего 78 76 99 59 52 67 71,83 16,58
Крупные аварии
Судно торгового мореплавания 2 5 3 7 3 2 3,67 1,97
Рыбопромысловое судно 2 3 1 1 5 1 2,17 1,60
Всего 4 8 4 8 8 3 5,83 2,40
Аварии, связанные с гибелью и травматизмом
Судно торгового мореплавания 4 11 3 4 5,5 3,70
Рыбопромысловое судно 19 10 14 16 14,75 3,77
Всего 23 31 17 20 22,75 6,02
Аварии, связанные с гибелью людей
Судно торгового мореплавания 0 2 6 16 5 3 5,5 5,65
Пассажирское судно 9 6 0 3 0 3,6 3,91
Рыбопромысловое судно 13 16 34 10 28 17 19,67 9,31
Всего 22 22 40 26 33 20 27,17 7,81
Аварии, связанные с получением тяжкого вреда здоровью
Судно торгового мореплавания 3 2 0 2 1 1 1,5 1,05
Пассажирское судно 0 0 0 1 0,25 0,5
Рыбопромысловое судно 2 4 4 0 2 1 2,17 1,60
Всего 5 6 4 2 3 2 3,67 1,63
84
Таблица 2. Статистика аварий на внутренних водных путях
Год За 2016-2021 гг.
Показатель 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Выб. Знач. Выб. С.К.О.
Количество аварий 6 5 1 7 1 0 3,33 3,01
Количество инцидентов - - 115 125 111 119 118 2,65
Количество погибших 2 2 1 3 2 0 1,67 1,03
Количество травмированных 3 0 0 2 0 0 0,83 1,33
В последних двух столбцах табл. 1, 2 приведены выборочное среднее и выборочное среднеквадратическое отклонение за анализируемый период. Анализ статистических данных позволяет сделать предварительные выводы:
1. Среднее количество аварий в море значительно превосходит количество аварий на внутренних водах.
2. Среднее количество аварий на судах торгового мореплавания больше, чем на рыбопромысловых судах.
3. Среднее количество погибших в результате аварий на море много больше количества погибших в результате аварий на внутренних водах.
4. Среднее количество погибших в результате аварий на судах торгового мореплавания меньше, чем количество погибших в результате аварий на внутренних водных путях.
5. Среднее количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях в море, значительно превышает количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях на внутренних водных путях.
6. Среднее количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях на судах торгового мореплавания, значительно превышает количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях на рыбопромысловых судах.
С целью оценки статистической значимости данных выводов была проведена их проверка с применением методов проверки статистических гипотез с использованием Б-критерия Фишера и ^критерия Стьюдента.
Предположение. Среднее ежегодное количество аварий в море значительно превосходит количество аварий на внутренних водных путях.
Проверка гипотезы о равенстве дисперсий количества аварий на море и на внутренних водах, производилась путём расчёта отношения большей дисперсии к меньшей (Бнабл). По таблице Фишера-Снедекора определялось значение (Бкрит). В первом выводе, поскольку Рнабл>Ркрит, принимается альтернативная гипотеза, в соответствии с которой дисперсия количества аварий на море больше дисперсии количества аварий на внутренних водах (табл. 3).
Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий количества аварий в море и на внутренних водах производилась путём сравнения нулевой и альтернативной гипотезы. Проверка нулевой гипотезы производилась при уровне значимости а=0,05 по результатам двух независимых выборок. Расчёт значений критерия (Тнабл) производился по формуле Стьюдента:
гр _ |^ср1_^ср2|
1набл _ .
п2
По таблице Стьюдента определялось значение (Ткрит), и формулировался вывод. В рассматриваемом случае первый вывод является статистически значимым, и математическое ожидание количества аварий на море больше, чем на внутренних водах (табл. 4).
Оценка остальных предположений проводилась по описанному выше алгоритму. Результаты представлены в табл. 3, 4.
85
Таблица 3. Результаты анализа с использованием метода сравнения дисперсий
Наименование вывода Полученные значения критерия (Рнабл) Критические значения (Ркрит) Вывод
1 2 3 4
Среднее ежегодное количество аварий в море значительно превосходит количество аварий 30,34 5,05 Принимается альтернативная гипотеза. Дисперсия количества аварий на море больше дисперсии количества аварий на внутренних водах
на внутренних водных путях
Среднее ежегодное количество аварий на судах торгового мореплавания больше, чем на рыбопромысловых судах Нулевая гипотеза принимается.
4,28 5,05 Дисперсия количества аварий с судами торгового мореплавания и с рыбопромысловыми судами равны
Принимается альтернативная
Среднее ежегодное количество гипотеза. Дисперсия количества
погибших в результате аварий погибших в результате аварий
в море намного больше, чем 57,49 5,05 на судах в море статистически
количество погибших значимо превышает дисперсию
в результате аварии количества погибших в результате
на внутренних водных путях аварий на внутренних водных путях
Среднее ежегодное количество погибших в результате аварий Принимается нулевая гипотеза. Дисперсия количества погибших
на судах торгового мореплавания 2,72 5,05 в результате аварий на судах
меньше, чем количество погибших в результате аварий на рыбопромысловых судах торгового мореплавания и на рыбопромысловых судах равны
Среднее ежегодное количество
людей, получивших тяжелые Принимается нулевая гипотеза.
травмы при авариях в море, Дисперсия количества
значительно превышает 1,5 5,05 травмированных в результате
количество людей, получивших аварий на море и на внутренних
тяжелые травмы при авариях водных путях равны
на внутренних водных путях
Среднее ежегодное количество Принимается нулевая гипотеза.
людей, получивших тяжелые Дисперсия количества людей,
травмы при авариях в море, получивших тяжелые травмы
значительно превышает 2,32 5,05 в результате аварий на судах
количество людей, получивших торгового мореплавания
тяжелые травмы при авариях и на рыбопромысловых судах
на внутренних водных путях равны
Таблица 4. Результаты анализа с использованием метода сравнения средних
Наименование вывода Полученные значения критерия (Тнабл) Критические значения (Ткрит) Вывод
1 2 3 4
Среднее ежегодное количество аварий в море значительно превосходит количество аварий на внутренних водных путях 9,96 2,015 Принимается альтернативная гипотеза. Математическое ожидание количества аварий в море больше, чем на внутренних водах
86
1 2 3 4
Среднее ежегодное количество аварий на судах торгового мореплавания больше, чем на рыбопромысловых судах 1,94 1,812 Принимается альтернативная гипотеза. Математическое ожидание количества аварий с судами торгового мореплавания значимо больше, чем с рыбопромысловыми судами
Среднее ежегодное количество погибших в результате аварий в море намного больше, чем количество погибших в результате аварий на внутренних водных путях 7,93 2,015 Принимается альтернативная гипотеза. Количество погибших в результате аварий на море больше, чем на внутренних водах
Среднее ежегодное количество погибших в результате аварий на судах торгового мореплавания меньше, чем количество погибших в результате аварий на рыбопромысловых судах 18,35 1,812 Принимается альтернативная гипотеза. Математическое ожидание количества аварий на судах торгового мореплавания больше, чем на рыбопромысловых судах
Среднее ежегодное количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях в море, значительно превышает количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях на внутренних водных путях 18,35 1,812 Принимается альтернативная гипотеза. Математическое ожидание количества травмированных в результате аварий в море статистически значимо больше ожидаемого значения количества травмированных в результате аварий на внутренних водных путях
Среднее ежегодное количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях в море, значительно превышает количество людей, получивших тяжелые травмы при авариях на внутренних водных путях 8, 56 1,812 Принимается альтернативная гипотеза. Математическое ожидание количества людей, получивших тяжкий вред здоровью при авариях на рыбопромысловых судах, значимо больше чем количество людей, получивших тяжкий вред здоровью в результате аварий на судах торгового мореплавания
Результаты проверки статистических гипотез обобщены и отображены в табличном виде (табл. 5).
Таблица 5. Результаты проверки статистических выводов по тяжести аварий
С Проверка равенства дисперсий Проверка равенства математических ожиданий
1 о? >а72 01 >02
2 2 2 = а$ 01 >02
3 о? >о? 01 >02
4 2 2 01 >02
5 2 2 = а$ 01 >02
6 2 2 01 >02
87
Из результатов анализа следует, что количество аварий с судами торгового мореплавания превышает количество аварий с рыбопромысловыми судами в 1,5 раза. В тоже время количество погибших в результате аварий на судах рыбопромыслового флота в 3,58 раза больше, чем на судах торгового мореплавания. Количество людей, получивших тяжкий вред здоровью в результате аварий на судах рыбопромыслового флота, в 1,45 раз больше, чем на судах торгового мореплавания. Причины такой ситуации описаны в работах [13, 14].
Отсюда возникает необходимость устранения, или, по крайней мере, минимизации этих причин в отношении судов рыбопромыслового флота.
Анализ табл. 1, 2 позволил определить весовые коэффициенты аварийности на судах торгового мореплавания, судах рыбопромыслового плавания и судах, ходящих по внутренним водным путям. Отношение среднего количества аварий на море к судам на внутренних водных путях равно 77,67/3,33=23,32. Если суммарную аварийность принять за 100 %, то доля количества аварий на море составит 77,67/(77,67+3,33)=0,96, а на внутренних водных путях - 0,04.
Отношение количества аварий на судах торгового мореплавания к судам рыболовного плавания равно 45,33/32,33=1,4. Отсюда получим, что доля аварий на судах торгового мореплавания составляет 45,33/(77,67+3,33)=0,56, доля аварий на судах рыбопромыслового флота 32,33(77,67+3,33)=0,40.
То есть при решении задач снижения аварийности основное внимание необходимо уделять судам торгового мореплавания и рыболовного мореплавания.
Заключение
Проведенный в статье анализ эффективности управления безопасностью на объектах водного транспорта позволил сформулировать выводы об уровнях аварийности с судами различных классов и установить статистическую значимость одних выводов, а так же ложность других.
В результате применения методов проверки статистических гипотез и метода сравнения средних была произведена оценка статистической значимости полученных ранее выводов. Результаты свидетельствуют о том, что основной причиной возникновения аварий и ЧС на объектах водного транспорта являются ошибки лица, принимающего решения, в том или ином проявлении.
Снижению рисков возникновения вышеуказанных нарушений и ошибок будут способствовать следующие условия: организация эффективной систематической работы с плавсоставом (подготовка и обучение, тренировка и проверка знаний и навыков); финансирование и реализация мероприятий, направленных на поддержание технически исправного состояния оборудования и механизмов судов; систематическое подтверждение практических навыков действий плавсостава судов в ЧС; соблюдение на судах требований трудового законодательства; использование дополнительной диагностирующей аппаратуры состояния лиц, исполняющих служебные обязанности на судне; установление безусловной ответственности за нарушение требований трудовой и служебной дисциплины.
Полученные результаты могут быть использованы в деятельности должностных лиц территориальных органов МЧС России по управлению безопасностью на водном транспорте, а именно при обосновании превентивных мероприятий, позволяющих снизить аварийность.
Список источников
1. Груздев М.Н. Классификация, статистика и основные причины морских происшествий. URL: http://www.podlodka.info (дата обращения: 10.10.2022).
2. Бондарев В.А., Ермаков С.В. Навигационная авария в контексте управления риском чрезвычайных ситуаций на море // Проблемы анализа риска. 2017. Т. 14. № 4. С. 58-65.
3. Анализ и состояние аварийности. URL: http://www.rostransnadzor.gov.ru (дата обращения: 15.10.2022).
88
4. ГОСТ Р 56023-2014. Система управления безопасностью судов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200110866 (дата обращения: 21.11.2022).
5. Системный анализ и принятие решений / В. С. Артамонов [и др.]. 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2017. 352 с. EDN WHAXWB.
6. Ross S.M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists. USA: Academic press, 2020.
7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для студентов вузов. 12-е изд. М.: ООО «Изд-во ЮРАЙТ», 2009. 478 с. ISBN 978-5-9692-0391-4. EDN QJUJHN.
8. Siegel A.F. Practical business statistics. USA: Academic Press, 2016.
9. Матвеев А.В. Методы моделирования и прогнозирования. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2022. 230 с. ISBN 978-5-907116-73-3. EDN IMLKWS.
10. Corral D., Healy A.F., Jones M. The effects of testing the relationships among relational concepts // Cognitive Research: Principles and Implications. 2022. Т. 7. № 1. С. 1-19.
11. Frost J. Hypothesis testing: An intuitive guide for making data driven decisions. Statistics by Jim Publishing, 2020.
12. Об утверждении Положения по расследованию, классификации и учету транспортных происшествий на внутренних водных путях Российской Федерации: приказ Минтранса Рос. Федерации от 29 дек. 2003 г. № 221. URL: https://docs.cntd.ru/document/902256548 (дата обращения: 21.11.2022).
13. Куватов В.И., Смирнов А.С., Шолин Н.А. Алгоритмическая модель обоснования требований к оперативной информации национального центра управления в кризисных ситуациях // Проблемы управления рисками в техносфере. 2008. № 4 (8). С. 157-162. EDN MCAEWJ.
14. Куватов В.И., Горбунов А.А., Колеров Д.А. Метод интеллектуальной поддержки управленческих решений с помощью ассоциативных связей при прогнозировании чрезвычайных ситуаций // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2022. № 2. С. 116-124. EDN MANVIT.
References
1. Gruzdev M.N. Klassifikaciya, statistika i osnovnye prichiny morskih proisshestvij. URL: http://www.podlodka.info (data obrashcheniya: 10.10.2022).
2. Bondarev V.A., Ermakov S.V. Navigacionnaya avariya v kontekste upravleniya riskom chrezvychajnyh situacij na more // Problemy analiza riska. 2017. T. 14. № 4. S. 58-65.
3. Analiz i sostoyanie avarijnosti. URL: http://www.rostransnadzor.gov.ru (data obrashcheniya: 15.10.2022).
4. GOST R 56023-2014. Sistema upravleniya bezopasnost'yu sudov. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200110866 (data obrashcheniya: 21.11.2022).
5. Sistemnyj analiz i prinyatie reshenij / V.S. Artamonov [i dr.]. 2-e izd., pererab. i dop. SPb.: S.-Peterb. un-t GPS MCHS Rossii, 2017. 352 s. EDN WHAXWB.
6. Ross S.M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists. USA: Academic press, 2020.
7. Gmurman V.E. Teoriya veroyatnostej i matematicheskaya statistika: uchebnoe posobie dlya studentov vuzov. 12-e izd. M.: OOO «Izd-vo YURAJT», 2009. 478 s. ISBN 978-59692-0391-4. EDN QJUJHN.
8. Siegel A.F. Practical business statistics. USA: Academic Press, 2016.
9. Matveev A.V. Metody modelirovaniya i prognozirovaniya. SPb.: S.-Peterb. un-t GPS MCHS Rossii, 2022. 230 s. ISBN 978-5-907116-73-3. EDN IMLKWS.
10. Corral D., Healy A.F., Jones M. The effects of testing the relationships among relational concepts // Cognitive Research: Principles and Implications. 2022. T. 7. № 1. S. 1-19.
11. Frost J. Hypothesis testing: An intuitive guide for making data driven decisions. Statistics by Jim Publishing, 2020.
89
12. Ob utverzhdenii Polozheniya po rassledovaniyu, klassifikacii i uchetu transportnyh proisshestvij na vnutrennih vodnyh putyah Rossijskoj Federacii: prikaz Mintransa Ros. Federacii ot 29 dek. 2003 g. № 221. URL: https://docs.cntd.ru/document/90225654S (data obrashcheniya: 21.11.2022).
13. Kuvatov V.I., Smirnov A.S., Sholin N.A. Algoritmicheskaya model' obosnovaniya trebovanij k operativnoj informacii nacional'nogo centra upravleniya v krizisnyh situaciyah // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 200S. № 4 (S). S. 157-162. EDN MCAEWJ.
14. Kuvatov V.I., Gorbunov A.A., Kolerov D.A. Metod intellektual'noj podderzhki upravlencheskih reshenij s pomoshch'yu associativnyh svyazej pri prognozirovanii chrezvychajnyh situacij // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2022. № 2. S. 116-124. EDN MANVIT.
Информация о статье:
Статья поступила в редакцию: 31.10.2022; одобрена после рецензирования: 24.11.2022; принята к публикации: 28.11.2022
The information about article:
The article was submitted to the editorial office: 31.10.2022; approved after review: 24.11.2022; accepted for publication: 28.11.2022
Сведения об авторах:
Куватов Валерий Ильич, профессор кафедры системного анализа и антикризисного управления Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 149), доктор технических наук, профессор, заслуженный работник Высшей школы Российской Федерации, e-mail: kyb.valery@yandex.ru
Заводсков Геннадий Николаевич, старший преподаватель кафедры системного анализа и антикризисного управления Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 149), e-mail: ncuks73@mail.ru
Колеров Дмитрий Алексеевич, начальник кабинета кафедры системного анализа и антикризисного управления Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 149), e-mail: dimallrus@inbox.ru
Information about the authors:
Kuvatov Valery I., professor of the department of system analysis and crisis management of the Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia (196105, Saint-Petersburg, Moskovsky ave., 149), doctor of technical sciences, professor, honored worker of the Higher school of the Russian Federation, e-mail: kyb.valery@yandex.ru
Zavodskov Gennady N., senior lecturer of the department of system analysis and crisis management of Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia (196105, Saint-Petersburg, Moskovsky ave., 149), e-mail: ncuks73@mail.ru
Kolerov Dmitriy A., head of the office of the department of system analysis and crisis management of the Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia (196105, Saint-Petersburg, Moskovsky ave., 149), e-mail: dimallrus@inbox.ru
90
