CC BY
24
I
BADANIA I ROZWÓJ
kpt. mgr inZ. Michat Pajgka), dr hab. inZ. Monika Madej, prof. PSkb)*, prof. dr hab. inz. Dariusz Oziminab)
a)Komenda Wojewodzka Panstwowej Strazy Pozarnej w Kielcach / Swiqtokrzyskie Headquarters of the State Fire Service
b)Politechnika Swiqtokrzyska / Kielce University of Technology *Autor korespondencyjny / Corresponding author: mmadej@tu.kielce.pl
Analiza ryzyka dla transportu drogowego towarow niebezpiecznych stwarzaj^cych zagrozenie wybuchem
Risk Analysis for Road Transport of Explosive Dangerous Goods Анализ риска автомобильного транспорта взрывоопасных грузов
ABSTRAKT
Cel: W artykule opisano metodykç analizy ryzyka grupowego dla transportu drogowego towarów niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem. Projekt i metody: Do okreslenia poziomu ryzyka zwiqzanego z transportem drogowym towarów niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem zastosowano dane przestrzenne obejmujqce swym zasiçgiem obszar calej Polski. Do przetworzenia wyzej wymienionych danych wykorzystano oprogramowanie GIS oraz bazç danych PostgreSQL z nakladkq Postgis. Analiza ryzyka zostala opracowana w oparciu o matrycç, której skladowymi byly: analiza prawdopodobiertstwa wystqpienia wypadku oraz jego skutków dla spoleczertstwa zamieszkujqcego wokól dróg krajowych. W analizie prawdopodobiertstwa uwzglçdniono: dotychczasowe miejsca wystçpowania wypadków z udzialem towarów niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem (w latach 2010-2015), przestrzenne rozmieszczenie parkingów ze stanowiskami dla pojazdów przewozqcych towary niebezpieczne, stan nawierzchni dróg krajowych oraz parametr okreslajqcy kolizyjnosc lub bezkolizyjnosc tych dróg. Przedstawiono równiez metodykç dotyczqcq sposobu selekcji akcji w transporcie drogowym z udzialem autocystern przewozqcych towary niebezpieczne stwarzajqce zagrozenie wybuchem. Omówiono takze statystykç wyzej wymienionych wypadków. W analizie skutków uwzglçdniono szczególowq gçstosc zaludnienia wokól dróg krajowych w promieniu do 1000 metrów. Analizy zostaly wykonane indywidualnie dla kazdego odcinka drogi krajowej o dlugosci do 1 km. Ich etapy zostaly zwizualizowane w formie map, które obejmujq swym zasiçgiem wszystkie drogi krajowe w Polsce.
Wyniki: Na podstawie przeprowadzonych badart okreslono poziom ryzyka grupowego zwiqzanego z transportem towarów niebezpiecznych stwarza-jqcych zagrozenie wybuchem dla wszystkich odcinków dróg krajowych. Wyniki przeprowadzonych badart mogq byc pomocne w bardziej swiadomym planowaniu tras przewozu tego typu towarów niebezpiecznych.
Wnioski: We wnioskach przedstawionych w artykule opisano dzialania majqce na celu obnizenie ryzyka zwiqzanego z transportem drogowym towarów niebezpiecznych. Uwzglçdniono w nich równiez rekomendacje majqce na celu optymalizacjç metodyki, na bazie której zostala opracowana analiza ryzyka. Stowa kluczowe: transport drogowy, towary niebezpieczne, wypadki, analiza ryzyka, analiza prawdopodobiertstwa, analiza skutków, zagrozenie wybuchem, gçstosc zaludnienia Typ artykutu: oryginalny artykul naukowy
Przyjçty: 22.11.2017; Zrecenzowany: 20.12.2017; Opublikowany: 29.12.2017;
Procentowy wklad merytoryczny w powstanie artykulu: M. Pajqk - 55%, M. Madej - 35%, D. Ozimina 10%;
Proszç cytowac: BiTP Vol. 48 Issue 4, 2017, pp. 54-69, doi: 10.12845/bitp.48.4.2017.3;
Artykul udostçpniany na licencji CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
ABSTRACT
Objective: This paper describes the methodology for analysing the societal risk involved in road transport of dangerous goods. Project and methods: Spatial data covering the whole territory of Poland were used to determine the level of risk involved in the transport of dangerous goods by road. The GIS software and PostgreSQL database with a POSTGIS extension were employed to process this data. The risk analysis was based on a matrix which included an accident-likelihood assessment and a consequence assessment for communities living near national roads. The likelihood assessment included the recorded locations of accidents involving explosive dangerous goods (in the years 2010-2015), the spatial distribution of parking areas with spaces intended for vehicles carrying explosive dangerous goods, the condition of pavements on national roads and whether these roads have partial or no grade separation, or full grade separation. The paper also presents a methodology for the selection of fire-service operations involving tanker lorries carrying explosive dangerous goods. The statistics of the abovementioned accidents are also discussed. The consequence assessment takes into account the specific population density around national roads within a radius of up to 1,000 meters. The assessments were undertaken individually for each national-road section with a length of up to 1 km. The individual stages of these assessments were visualised as maps covering all national roads in Poland.
Results: The study has established the level of societal risk associated with the transport of explosive dangerous goods for all national-road sections. The results of the study could help to make better-informed planning decisions regarding dangerous-goods routes.
Conclusions: In the conclusions section, the paper describes the measures to mitigate the societal risk associated with road transport of dangerous goods. The conclusions also include recommendations to optimise the methodology used in the risk analysis.
Keywords: road transport, dangerous goods, risk analysis, likelihood assessment, consequence assessment, explosion hazard, population density Type of paper: original scientific article
Received: 22.11.2017; Reviewed: 20.12.2017; Published: 29.12.2017; Percentage contribution: M. Pajqk - 55%, M. Madej - 35%, D. Ozimina 10%; Please cite as: BiTP Vol. 48 Issue 4, 2017, pp. 54-69, doi: 10.12845/bitp.48.4.2017.3;
This is an open access article under the CC BY-NC-SA 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
АННОТАЦИЯ
Цель: В статье описывается методология анализа группового риска автомобильных перевозок опасных грузов, представляющих угрозу взрыва. Проект и методы: Для определения уровня риска, связанного с автомобильным транспортом взрывоопасных товаров, были использованы пространственные данные, охватывающие всю территорию Польши. Для обработки этих данных было использовано программное обеспечение Геоинформационной системы и база данных PostgreSQL с интерфейсом Postgis. Анализ риска был разработан на основе матрицы, компонентами которой были: анализ вероятности аварии и анализ последствий для населения, живущего вокруг национальных дорог. Анализ вероятности включал в себя: фактические места происшествий с взрывоопасными товарами (в 2010-2015 гг.), пространственное расположение парковок, предназначенных для автомобилей, перевозящих взрывоопасные товары, состояние поверхности национальных дорог и параметр, определяющий количество ДТП либо безаварийность на национальных дорогах. Была также представлена методология выбора действий при транспортировке взрывоопасных товаров с участием автоцистерн. Обсуждалась также статистика вышеупомянутых аварий. В анализе последствий была учтена точная плотность населения, проживающего вокруг национальных дорог в радиусе до 1000 метров. Анализ проводился индивидуально для каждого участка национальной дороги протяженностью до 1 км. Этапы вышеуказанного анализа были отображены в виде карт, которые охватывают все национальные дороги в Польше.
Результаты: На основе проведенных исследований был определен уровень группового риска, связанного с транспортом взрывоопасных товаров для всех участков национальных дорог Результаты проведенных исследований могут быть полезны при более сознательном планировании маршрутов транспортировки таких товаров.
Выводы: В выводах, представленных в статье, описываются действия, направленные на снижение риска, связанного с перевозкой взрывоопасных товаров. Выводы включают также рекомендации, направленные на оптимизацию методологии, на основе которой был разработан анализ рисков.
Ключевые слова: дорожный транспорт, опасные грузы, аварии, анализ риска, анализ вероятности, анализ последствий, угроза взрыва,
плотность населения
Вид статьи: оригинальная научная работа
Принята: 22.11.2017; Рецензирована: 20.12.2017; Опубликована: 29.12.2017;
Процентное соотношение вклада в создание статьи: M. Pajqk - 55%, M. Madej - 35%, D. Ozimina 10%;
Просим ссылаться на статью следующим образом: BiTP Vol. 48 Issue 4, 2017, pp. 54-69, doi: 10.12845/bitp.48.4.2017.3;
Настоящая статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons. org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
Wprowadzenie
Towary stwarzajqce zagrozenie wybuchem sq najczç-sciej przewozonymi towarami niebezpiecznymi [1]. Spo-srod wszystkich klas towarow niebezpiecznych okreslo-nych w umowie ADR (1, 2, 3, 4.1, 4.2, 4.3, 5.1, 5.2, 6.1, 6.2, 7, 8 i 9) w przewazajqcej wiçkszosci zaliczajq siç one do trzech pierwszych.
Powszechnosc transportu towarow niebezpiecznych stwa -rzajqcych zagrozenie wybuchem powoduje, ze sposrod wszystkich towarow niebezpiecznych majq one najwiçkszy udziat w wypadkach [2]. Co wiçcej, analiza wypadkow drogowych z udziatem towarow niebezpiecznych wykazata, ze w najtra-giczniejszych zdarzeniach, z najwiçkszq liczbq ofiar smiertel-nych, transportowano towary klasy 2 i 3 [2].
W artykule postuzono siç nastçpujqcymi definicjami:
- towary niebezpieczne stwarzajqce zagrozenie wybuchem - towary niebezpieczne zaliczone do klasy 1, 2, 3, 5.2, 6.1, oraz 8, ktorych pary sq palne,
Introduction
Explosive dangerous goods are the largest component of all dangerous goods transported [1]. According to ADR, dangerous goods are divided into Classes 1, 2, 3, 4.1, 4.2, 4.3, 5.1, 5.2, 6.1, 6.2, 7, 8 and 9. Explosive dangerous goods are predominantly included in Classes 1, 2 and 3.
Explosive dangerous goods are transported on a regular ba -sis, which is why accidents involving them are the most common among all types of dangerous goods [2]. What is more, an analysis of road accidents involving dangerous goods showed that the most tragic accidents with fatalities were caused by vehicles carrying Class 2 and Class 3 goods [2].
The following definitions are used in this paper:
- explosive dangerous goods - Class 1 dangerous goods and Class 2, 3, 5.2, 6.1 and 8 dangerous goods with flam -mable vapours;
- risk - the product of hazard-trigger event probability (a road accident involving explosive dangerous goods
- ryzyko - iloczyn prawdopodobienstwa aktywizacji za-grozenia (zagrozeniem bçdzie wystqpienie wypadku drogowego z udziatem towarow niebezpiecznych stwa -rzajqcych zagrozenie wybuchem) oraz poziomu spowo-dowanych w zwiqzku z tym strat (w pracy przeanalizo-wano straty osobowe) [4],
- ryzyko grupowe - przedstawia prawdopodobienstwo tego, ze okreslona liczba osob, ktora znajduje siç na danym obszarze jest narazona na negatywne skutki zdarzenia niekorzystnego [13],
- analiza ryzyka - oszacowanie prawdopodobienstw, kon-sekwencji oraz poziomu ryzyka [5, 6],
- kolizyjne odcinki drog - odcinki drog, na ktorych znaj-dujq siç: swiatta drogowe, kolizyjne skrzyzowania lub bezkolizyjne skrzyzowania ze swiattami drogowymi,
- bezkolizyjne odcinki drog - wszystkie pozostate odcinki drog, ktore nie zostaty zaliczone do kolizyjnych.
W pracy przeprowadzono analizç dla ryzyka grupowego, ktore dotyczy spoteczenstwa zamieszkujqcego wokot drog kra-jowych DK na obszarze catego kraju. Ryzyko grupowe zosta-to oszacowane jako ryzyko powierzchniowe [3]. Dla kazdego odcinka drogi krajowej o dtugosci do 1 km wraz z obszarem w bezposrednim sqsiedztwie zostat oszacowany poziom ryzyka.
Wartosc ryzyka zostata obliczona jako iloczyn prawdopodobienstwa wystqpienia wypadku w transporcie drogowym z udziatem towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem oraz strat zwiqzanych z liczbq osob, ktora jest narazona na konsekwencje danego wypadku.
Do przeprowadzenia analizy ryzyka wykorzystano dane, kto-re majq odniesienie przestrzenne. Problematyka analizy ryzyka zawarta w artykule jest odmienna niz w pozostatych badaniach naukowych realizujqcych przedmiotowq tematykç. W wielu pu-blikacjach opiera siç ona gtownie na czynniku ludzkim (zacho-wanie kierowcy) [15, 16] lub na intensywnosci ruchu drogowego [17]. W niniejszej pracy jako sktadowe niezbçdne do oblicze-nia analizy ryzyka uwzglçdniono dane, ktore majq odniesienie przestrzenne oraz sq kompletne dla obszaru catej Polski, tj. infrastruktura drogowa i wypadki z udziatem towarow niebezpiecznych. Na potrzeby opracowania analizy ryzyka wykonano rowniez szacunkowy model gçstosci zaludnienia.
W celu opracowania analizy prawdopodobienstwa wystq-pienia wypadku z udziatem towarow niebezpiecznych wykorzystano dane:
- z warstwy cyfrowej drog krajowych pochodzqcej z za-sobow CODGIK (aktualnosc danych jest rozna dla po-szczegolnych wojewodztw: 13.09.2015-08.07.2016) [7],
- dotyczqce wypadkow z udziatem towarow niebezpiecznych, z warstwy cyfrowej z przestrzennym rozmiesz-czeniem wypadkow w transporcie drogowym z udziatem towarow niebezpiecznych za lata 2010-2015 [11],
- z warstwy kolizyjnosci i bezkolizyjnosci drog krajowych opracowanej na bazie warstwy drog krajowych pochodzqcej z zasobow CODGIK oraz na podstawie ogolno-dostçpnych danych [8],
- z warstwy stanu nawierzchni drog opracowanej na ba -zie warstwy drog krajowych pochodzqcej z zasobow
will be considered as a hazard-trigger event) and the resulting losses (this paper analyses the losses of life) [4];
- societal risk - represents the probability of a certain number of people in a given area being exposed to the negative effects of an adverse event [13];
- risk analysis - an estimation of likelihood, consequenc -es and risk [5, 6];
- partially separated or non-grade-separated road sections - sections with traffic lights, non-grade-separated junctions or grade-separated junctions with traffic lights;
- fully grade-separated road sections - all sections of roads other than partially separated or non-grade separated.
The paper analyses the societal risk for communities living near national roads (DK) across Poland. The societal risk was estimated as an area risk [3]. Risk levels were estimated for each section of a national road with a length of up to 1 km along with the area in the immediate vicinity.
The risk was calculated as the product of the likelihood of a road accident involving explosive dangerous goods and the number of people potentially exposed to the consequences of the accident.
The risk analysis used spatially referenced data. The risk analysis in this paper is approached differently from other stud -ies dealing with the subject at hand. Many publications focus primarily on the human factor (driver behaviour) [15, 16] or traffic intensity [17]. In this work, spatially referenced data for the whole territory of Poland were taken into account as the neces -sary components for risk estimation and analysis. These include road infrastructure and accidents involving dangerous goods. Furthermore, for the purposes of the risk analysis, a population density model was estimated.
For the purposes of assessing the likelihood of an accident involving dangerous goods, the following data were used:
- the digital layer of national roads from the resources of the Geodesic and Cartographic Documentation Centre (the timing of data collection varies between individual voivodships and includes the period between 13 September 2015 and 08 July 2016) [7];
- data on accidents involving dangerous goods from a digital layer with spatial distribution of accidents in road transport involving dangerous goods for the years 2010-2015 [11];
- the layer of fully grade-separated and partially or non-grade-separated sections of national roads, based on the layer of national roads from the Geodesic and Cartographic Documentation Centre's resources and on the basis of publicly available data [8];
- the layer of the road-pavement condition based on the national-road layer from the Geodesic and Cartographic Documentation Centre's resources and on the basis of publicly available data [9];
- data from General Directorate for National Roads and Motorways related to the spatial arrangement of parking
CODGIK oraz na podstawie ogólnodost^pnych danych [9],
- GDDKiA zwiqzane z przestrzennym rozmieszczeniem parkingów przeznaczonych dla pojazdów przewozq-cych towary niebezpieczne (wedtug stanu na sierpiert 2016 r.) [10].
Podczas opracowania analizy skutków zastosowano dane z:
- warstwy cyfrowej dróg krajowych pochodzqcej z za-sobów CODGIK (aktualnosc danych jest rózna dla po-szczególnych województw: 13.09.2015-08.07.2016) [7],
- warstwy punktów adresowych (aktualnej na dziert 15.11.2016 r. - zawierajqcej 7 437 098 adresów) opra-cowanej na podstawie danych z CODGIK [7],
- warstwy gçstosci zaludnienia w formie siatki o dtugosci boku 1 km, która zostata przygotowana na podstawie danych GUS dotyczqcych narodowego spisu powszech -nego z 2011 roku [11].
areas intended for vehicles carrying dangerous goods (as at August 2016) [10].
The following data were used in the consequence assessment:
- the digital layer of national roads from the resources of the Geodesic and Cartographic Documentation Centre (the timing of data collection varies between individual voivodships and includes the period between 13 September 2015 and 08 July 2016) [7];
- the address layer (as at 15 November 2016 - it contains 7,437,098 addresses) based on the Geodesic and Cartographic Documentation Centre's data [7];
- the layer of population density in the form of a grid with a side length of 1 km, developed on the basis of 2011 national-census data from the Central Statistical Office of Poland [11].
Metodyka badañ
Analiza prawdopodobieñstwa wystqpienia wypadku z udziatem towarów niebezpiecznych
W celu rozpatrzenia prawdopodobiertstwa wystqpienia wypadku w transporcie drogowym z udziatem towarów niebezpiecznych przeanalizowane zostaty nastçpujqce grupy przy-czyn: droga (stan nawierzchni, kolizyjnosc), ruch (intensywnosc transportu TN interpolowana na podstawie wystçpowania wypadków z ich udziatem) oraz cztowiek (dostçpnosc parkingów dla pojazdów transportujqcych towary niebezpieczne - mozli-wosc odpoczynku kierowcy).
W celu przeprowadzenia analizy prawdopodobiertstwa wystqpienia wypadku z udziatem towarów niebezpiecznych, kazde-mu odcinkowi drogi krajowej [DK] o dtugosci do 1 km przypisano wartosc prawdopodobiertstwa zgodnie ze wzorem:
P = 0,35W + 0,45K + 0,1 N +0,1A
gdzie:
W - warstwa dróg krajowych podzielona na odcinki z przypisa -nq wartosciq okreslajqcq czçstotliwosc dotychczasowego wy-stçpowania wypadków z udziatem autocystern przewozqcych towary niebezpieczne stwarzajqce zagrozenie wybuchem; skala wartosci: 0; 0,25; 0,5; 0,75; 1,
K - warstwa dróg krajowych podzielona na odcinki z przypisa-nq wartosciq okreslajqcq kolizyjnosc lub bezkolizyjnosc drogi; skala wartosci: 0; 1,
N - warstwa dróg krajowych podzielona na odcinki z przypisa -nq wartosciq okreslajqcq jakosc nawierzchni drogi; skala wartosci: 0; 0,2; 0,5; 1,
A - warstwa dróg krajowych podzielona na odcinki z przypi-sanq dostçpnosciq parkingów ze stanowiskami postojowymi dla pojazdów przewozqcych towary niebezpieczne; skala wartosci: 0; 0,5; 1.
Wartosci wag dla poszczególnych komponentów wzoru zostaty opracowane na podstawie: literatury, wyników badart i wie-dzy eksperckiej (tabela 1).
Nastçpnie opracowano warstwy:
Methodology
The likelihood assessment of an accident involving dangerous goods
In order to consider the likelihood of a road accident involving dangerous goods, the following groups of causes were taken into account: road-related (pavement condition, no grade separation), traffic-related (the intensity of traffic involving dangerous goods, interpolated on the basis of the occurrence of accidents involving dangerous goods) and human-related (the availability of parking areas for vehicles carrying dangerous goods - rest areas).
In order to assess the likelihood of an accident with involving dangerous goods, a likelihood is assigned to each national-road section with a length of up to 1 km, according to the following formula:
P = 0.35W + 0.45K + 0.1N + 0.1A
where:
W - the national-road layer divided into sections with an assigned value defining the frequency of accidents involving tanker lorries carrying explosive dangerous goods; the frequencies are on a scale of 0; 0.25; 0.5; 0.75; 1;
K - the national-road layer divided into sections with an assigned value defining whether the road is partially or non-grade-separated, or fully grade-separated; the values are on a scale of 0; 1;
N - then national-road layer divided into sections with an assigned value defining road pavement quality, the values are on a scale of 0; 0.2; 0.5; 1;
A - the national-road layer divided into sections with the assigned availability of parking areas for vehicles carrying dangerous goods, the values are on a scale of 0; 0.5; 1.
The weights of the individual components of the formula were calculated based on the literature, study findings and expert knowledge (Table 1).
Subsequently, layers were developed for: - accidents involving explosive dangerous goods;
wypadkow z udziatem towarow niebezpiecznych stwa-rzajqcych zagrozenie wybuchem, kolizyjnosci i bezkolizyjnosci drog, stanu nawierzchni drog,
dostçpnosci parkingow ze stanowiskami postojowymi dla pojazdow przewozqcych TN.
- partially or non-grade-separated roads and fully grade-separated roads;
- condition of road pavements;
- availability of parking areas with parking spaces intend -ed for vehicles carrying dangerous goods.
Tabela 1. Wagi dla wzoru okreslajgcego prawdopodobienstwo Table 1. Weights for the likelihood formula
Grupa przyczyn wypadku/Group of accident
Droga (0,55)/Road (0.55)
Ruch (0,45)/Traffic (0.45)
Kierowca (0,1)/Driver (0.1)
Waga - czynnik wystqpienia wypadku/ Weight - factor of accident
0,45 - kolizyjnosc /bezkolizyjnosc drogi 0.45 - partially or non-grade-separated roads and fully grade-separated roads
0,1 - stan nawierzchni drogi 0.1 - road pavement condition
0,45 - wystspowanie wypadkow w przesztosci 0.45 - accident occurrence in the past
0,1 - dostspnosc parkingu na ktorym kierowca moze odpoczqc 0.1 - availability of rest areas
>> £= N CT
S °
70% wypadkow na DK z udziatem cystern z TN zagrazajqcy-mi wybuchem miato miejsce na kolizyjnych odcinkach DK. Majqc na uwadze fakt, ze kolizyjne drogi stanowiq wiskszq czssc wszystkich DK, do ww. czynnika przypisano wags 0,45./70% of accidents on national roads involving tankers carrying explosive dangerous goods took place on non-grade-separated national roads. Considering that non-grade-separated roads constitute the majority of all national roads, a weight of 0.45 was assigned to this factor.
Zgodnie z literature
- niewtasciwa infrastruktura ma posredni lub bezposredni wptyw na 30% wszystkich wypadkow [12]
- stan nawierzchni drogi jest w niewielkim stopniu odpowie-dzialny za wystqpienie wypadku [18]. W nawiqzaniu do powyzszego dla czynnika zwiqzanego ze sta-nem nawierzchni drog przypisano wagç 0,1./
According to the literature:
- improper infrastructure has an indirect or direct impact on 30% of all accidents [12]
- road pavement condition is a minor factor in the accidents in question [18]. Accordingly,
a weight of 0.1 was assigned to this factor.
W pracy wyznaczono obszary, w ktorych dochodzito do wypadkow z udziatem TN. Zgodnie z literature skala natszenia ruchu jest propor-cjonalna do skali wypadkow [19]. Ze wzglsdu na duzq istotnosc tego czynnika przypisano wags 0,45. / The study identified areas where accidents involving dangerous goods occurred. According to the literature, the intensity of traffic is proportional to the frequency of accidents [19]. A weight of 0.45 was assigned due to the high significance of this factor.
Okreslono obszary dostspnosci ww. parkingow; jest to jeden z wielu czynnikow wptywajqcych na zacho-wanie kierowcy. Ze wzglsdu na fakt, ze zachowanie kierowcy jest kluczowym czynnikiem wystqpienia wypadku oraz ma na niego wptyw bardzo wiele skta-dowych [16], w pracy uwzglsdniono tylko jednq z nich i dlatego zatozono wags na poziomie 0,1./ Areas with parking-space availability were identified; this is one of the many factors affecting driver behaviour. Due to the fact that the driver's behaviour is a key factor in the occurrence of an accident and involves many aspects [16], only one of aspect of it was taken into account. Accordingly, a weight of 0.1 was assigned.
Zrodto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
causes
Warstwa zwiqzana z wypadkami z udziatem towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem dotyczy tylko zdarzen z udziatem autocystern, poniewaz podczas wypadku stwarzajq one najwiçksze zagrozenie. Dane dotyczqce wypadkow pochodzq ze statystyk Panstwowej Strazy Pozarnej za lata 2010-2015. W celu wyselekcjonowania zdarzen, ktore majq zwiqzek z wypadkami z udziatem towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem w transporcie dro-gowym, zastosowano nastçpujqce kryteria:
- uwzglçdniono akcje, ktore miaty miejsce w transporcie drogowym oraz do ktorych jednoczesnie przypisany zo -stat numer UN,
- uwzglçdniono akcje, w ktorych braty udziat ponad dwa zastçpy jednostek ochrony przeciwpozarowej,
- uwzglçdniono akcje, ktore dotyczyty wypadkow z udziatem autocystern.
Warstwa z wypadkami zostata opracowana w oprogramo-waniu GIS w nastçpujqcych krokach:
1) kazdy odcinek drogi przeksztatcono w punkt (algorytm „point on surface"),
2) do kazdego punktu stworzono bufor 15 km,
3) obliczono liczbç akcji w danym buforze (algorytm „point statistic for poligon"),
The layer concerning accidents involving explosive dangerous goods includes only events involving tanker lorries, since they present the greatest hazard. Data on accidents come from the State Fire Service and are for the years 2010-2015. Events related to road accidents involving explosive dangerous goods were identified on the basis of the following criteria:
- events which involved fire-service operations in road transport to which a UN number was assigned;
- events which involved fire-service operations carried out by more than two fire-service teams,
- events which involved fire-service operations related to accidents involving tanker lorries.
The layer of accidents was developed using the GIS software as follows:
1) each road section was converted to a point ("point on surface" algorithm);
2) a buffer of 15 km was established for each point;
3) the number of fire-service operations in a given buffer was calculated ("point statistic for polygon" algorithm);
4) centroids were made for the buffers;
4) wykonano centroidy ww. buforów,
5) utworzono kolumnç „wypadki" i przypisano do niej wartosci zgodnie z tabelq 1,
6) sporzqdzono histogram przedstawiajqcy zaleznosc licz-by wypadków dla obszarów o promieniu do 15 km w funk-cji odcinków dróg krajowych o dtugosci do 1 km (ryc. 1),
7) przyjçto piçciostopniowq skalç od 0 do 1, gdzie 0 - ozna-cza odcinki, na których nie wystçpowaty wypadki, 1 - oznacza odcinki o najwiçkszej liczbie wypadków,
8) do warstwy z odcinkami DK przypisano tabelç atrybu-tów ww. warstwy punktowej (algorytm „ztqcz atrybuty wedtug lokalizacji').
5) a column called "accidents" was created and values according to Table 1 were assigned to it;
6) a histogram showing the number of accidents in areas with a radius of up to 15 km as a function of national-road sections with a length of up to 1 km (Figure 1);
7) a five-point scale from 0 to 1 was adopted, where 0 means sections where no accidents occurred and 1 means sec -tions with the largest number of accidents;
8) a table of attributes of the above point layer was assigned to the layer with national roads sections ("join attributes by location" algorithm).
•73
25 000
ap
3 is ooo
•ë S . o ■
a c
С '
8
a S
10 000
5 000
I
ц - odchylenie standardowe о - srednia arytmetyczna
liczba wypadków w promieniu 15 km do danego odcinka DK
Rycina 1. Zaleznosc liczby wypadków dla obszarów o promieniu do 15 km od odcinków dróg krajowych Zródto: Opracowanie wtasne.
25 000-
20 000 ■
ro usi
CU "ü
15 000
10 000
5 000
] M ff —f+ * 45 m —О*
ц - standard deviatio о - arithmetic mean n
1 ■ _
Number of accidents within a radius of 15 km for a given section of a national road
Figure 1. The pattern for accidents on areas with a radius of up to 15 km from sections of national roads Source: Own elaboration.
Tabela 2. Poziomy czçstotliwosci wystqpienia wypadku Table 2. Accident frequencies
Cz^stotliwosc wypadkow/Accident frequency Skala/Scale Liczba wypadków w promieniu 15 km od danego odcinka DK/ Number of accidents within a radius of 15 km from a given national road section
1 - bardzo mata/ very small 0 0
2 - mata/ small 0,25 1
3 - srednia/ average 0,5 2-3
4 - duza/ large 0,75 4-7
5 - bardzo duza/ very large 1 8-9
Zródto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
Warstwa zwiqzana z kolizyjnosciq i bezkolizyjnosciq drogi powstata na podstawie ogolnodostçpnych danych [8]. Zostata ona opracowana z wykorzystaniem metodyki, w ramach ktorej:
- przyjçto dwustopniowq skalç od 0 do 1,
- bezkolizyjnym odcinkom DK (jedno- i dwupasmowym) przypisano wartosc: 0,
- kolizyjnym odcinkom DK (jedno- i dwupasmowym) przypisano wartosc: 1.
Warstwa zwiqzana ze stanem nawierzchni drog powstata na podstawie ogolnodostçpnych danych [9]. Opracowano jq z wykorzystaniem metodyki, w ktorej:
- przyjçto czterostopniowq skalç: 0; 0,2; 0,5; 1,
- odcinkom drog, ktorych stan nawierzchni jest bardzo dobry, przypisano wartosc: 0;
- odcinkom drog, ktorych stan nawierzchni jest dosta-teczny (bardzo mate koleiny, mata ilosc tat), przypisa-no wartosc: 0,2;
- odcinkom drog, ktorych stan nawierzchni jest zty (m.in. srednie koleiny, duza ilosc tat, dyskomfort podczas jaz-dy), przypisano wartosc: 0,5;
- odcinkom drog, ktorych stan nawierzchni jest bardzo zty (m.in. duze koleiny, duza ilosc dziur, bardzo duza ilosc tat, duzy dyskomfort podczas jazdy) przypisano wartosc: 1.
Wyzej wymienione wartosci zostaty przypisane do po-szczegolnych odcinkow drog na podstawie literatury [18] i wie-dzy eksperckiej. Dla drog dwupasmowych o roznych stanach nawierzchni na tym samym odcinku przypisywano wartosc usrednionq. Sredniq stosowano takze dla drog z odcinkami cha -rakteryzujqcymi siç roznym stanem nawierzchni na niewielkiej dtugosci.
Warstwa zwiqzana z dostçpnosciq parkingow ze stanowi-skami postojowymi dla pojazdow przewozqcych TN powstata na podstawie danych GDDKiA zawierajqcych wykaz oraz przestrzenne rozmieszczenie przedmiotowych parkingow. Zostata ona opracowana na podstawie metodyki sktadajqcej siç z na-stçpujqcych krokow:
1) kazdy odcinek drogi przeksztatcono w punkt (algorytm „point on surface"),
2) do kazdego punktu stworzono bufory 15 i 60 km,
3) obliczono liczbç parkingow w danym buforze (algorytm „point statistic for poligon"),
4) wykonano centroidy danych buforow,
5) do warstwy z odcinkami DK przypisano tabelç atrybutow wspomnianych warstw punktowych (algorytm „ztqcz atrybuty wedtug lokalizacji'),
6) utworzono kolumnç „parkingi" i przypisano do niej wartosci zgodnie z trzystopniowq skalq (0; 0,5; 1),
7) odcinkom drog, dla ktorych przedmiotowe parkingi sq dostçpne w promieniu 15 km, przypisano wartosc: 0,
8) odcinkom drog, dla ktorych przedmiotowe parkingi sq dostçpne w promieniu od 15 km do 60 km, przypisano wartosc: 0,5,
9) odcinkom drog, dla ktorych przedmiotowe parkingi sq dostçpne w promieniu powyzej 60 km, przypisano war-tosc: 1.
The layer connected with fully/partly grade-separated and non-grade-separated roads was based on publicly available data. It was developed using the following methodology:
- a 2-point 0-1 scale was adopted;
- the value of 0 was assigned to fully grade-separated sections of national roads (single and dual carriageways);
- the value of 1 was assigned to partially or non-grade-sep -arated sections of national roads (single and double carriageways).
The layer related to road pavement condition was based on publicly available data [9]. It was developed using the following methodology:
- a four-point scale was adopted - 0; 0.2; 0.5; 1
- road sections with a very good pavement condition were assigned the 0 value;
- road sections with a tolerable pavement condition (very small ruts, a small number of patches) were assigned the 0.2 value;
- road sections with a poor pavement condition (this includes medium-sized ruts, a large number of patches, discomfort while driving)were assigned the 0.5 value;
- road sections with a very poor pavement condition (this includes large ruts, a large number of potholes, a very large number of patches, high discomfort while driving), were assigned the 1 value.
These values were assigned to the individual road sections on the basis of literature [18] and expert knowledge. In the case of dual-carriageway roads whose road pavement conditions varied within a given section, the average value was assigned. The same applied to roads with sections whose pavement con -ditions varied within short distances.
The layer related to the availability of parking areas intend -ed for vehicles carrying dangerous goods was established on the basis of General Directorate for National Roads and Motorways data, including a list of such facilities and their spatial arrangement. It was developed using the following methodology:
1) each section was converted to a point ("point on surface" algorithm);
2) buffers of 15 km and 60 km were established for each point;
3) the number of parking areas in the given buffer was calculated ("point statistic for polygon" algorithm);
4) centroids were made of the above buffers;
5) a table of attributes of the above point layers was assigned to the layer with national roads sections ("join attributes by location" algorithm);
6) the "parking area" column was created and assigned val-ues on a 3-point scale (0; 0.5; 1);
7) the value of 0 was assigned to road sections for which parking areas are available within a radius of 15 km;
8) the value of 0.5 was assigned to road sections for which parking areas are available within a radius of 15 to 60 km;
9) the value of 1 was assigned road sections for which parking areas are available within a radius of over 60 km.
Analiza skutkow wystqpienia wypadku z udziatem towarow niebezpiecznych
W niniejszej pracy analizy zostaty przeprowadzone z uwzglçd -nieniem ryzyka grupowego, poniewaz dotyczyty one spoteczenstwa zamieszkujqcego wokot drog krajowych. W celu przeprowadzenia analizy skutkow dla wypadkow z udziatem cystern przewozqcych TN stwarzajqce zagrozenie wybuchem okreslono dwie wielkosci stref zagrozenia generowanego przez przewozone towary niebez-pieczne. Strefy zostaty zdefiniowane jako obszary w ksztatcie kot o promieniach 300 m i 1000 m. Ponizej przedstawiono umotywo-wanie wyboru wielkosci zasiçgu dla poszczegolnych stref.
1) strefa o promieniu 300 m - jest to strefa charakteryzu-jqca siç duzq wartosciq promieniowania cieplnego (po-wyzej 10 kW/m2 - po 1 min ekspozycji mogq pojawic siç ofiary smiertelne) w przypadku wybuchu typu BLEVE i pozaru kulistego FIREBALL cysterny przewozqcej TN stwarzajqce zagrozenie wybuchem,
2) strefa o promieniu 1000 m - maksymalna strefa zagrozenia wyznaczana przez stuzby ratownicze w przypadku zdarzen z udziatem autocystern przewozqcych TN stwa -rzajqce zagrozenie wybuchem, podczas ktorych istnieje zagrozenie wybuchem typu BLEVE i pozarem kulistym FIREBALL; wielkosc strefy jest zwiqzana m.in. z mozli-wosciq wystqpienia odtamkow.
Do okreslenia liczby osob znajdujqcych siç w powyzszych strefach wykorzystano warstwç gçstosci zaludnienia przygoto-wanq na podstawie danych Gtownego Urzçdu Statystycznego oraz Gtownego Urzçdu Geodezji i Kartografii [14].
The consequence assessment of accidents involving dangerous goods
The assessments in this study include societal risk, as they involved communities living near national roads. For the purposes of the consequence assessment of accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods, two types of hazard zones were identified that are generated by the goods in question. The zones are defined as circle-shaped areas with radii of 300 m and 1,000 m. Below is an explanation of why these rang -es were selected for individual zones:
- a zone with a radius of 300 m - a zone with high thermal radiation (above 10 kW/m2 - after 1 minute of exposure, fatalities may occur) in the event of a BLEVE and a FIREBALL of a tanker carrying explosive dangerous goods;
- a zone with a radius of 1,000 m - a maximum hazard area determined by emergency services in accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods where there is a risk of a BLEVE and FIREBALL; the size of the zone depends on splinter risk.
The population density layer based on the Central Statistical Office's and Head Office of Land Surveying and Cartography's data was used to determine the number of people in these zones [14].
Analiza ryzyka wystqpienia wypadku z udziatem towarów niebezpiecznych
Analiza ryzyka zostata opracowana poprzez zestawienie wyników: analizy prawdopodobienstwa oraz analizy skutków. Zostato to zrealizowane poprzez zastosowanie matrycy ryzyka. Dziçki temu do kazdego odcinka DK zostat indywidualnie przypisany poziom ryzyka.
Risk analysis for an accident involving dangerous goods
The risk analysis compared the results of the likelihood as -sessment and the consequence assessment using a risk matrix. As a result, each section of national roads was assigned an individual risk level.
Wyniki badan
Analiza prawdopodobienstwa wystqpienia wypadku z udziatem towarow niebezpiecznych
Ponizej przedstawiono wybrane warstwy bçdqce sktadowy -mi wzoru dotyczqcego analizy prawdopodobienstwa wystqpie-nia wypadku z udziatem towarow niebezpiecznych.
W tabeli 3 zestawiono towary niebezpieczne stwarzajqce za -grozenie wybuchem, ktorych udziat w wypadkach autocystern w latach 2010-2015 w transporcie drogowym byt najwiçkszy. Lqcznie odnotowano 108 wypadkow spetniajqcych powyzsze kryteria.
Results
The likelihood assessment of an accident involving dangerous goods
Below are selected layers which constitute the likelihood-assessment formula for an accident involving dangerous goods.
Table 3 lists the explosive dangerous goods that were most commonly involved in tanker-lorry road accidents in the years 2010-2015. In total, 108 fire-service operations met the criteria outlined above.
Tabela 3. Towary niebezpieczne, ktorych udziat w wypadkach byt najwiçkszy Table 3. Dangerous goods most commonly involved in accidents
Nr UN/ UN No. Numer rozpoznawczy zagrozenia/Hazard identification number Grupa pakowania/ Packing group Nazwa towaru niebezpiecznego stwarzaj^cego zagrozenie wybuchem/Name of explosive dangerous goods Liczba wypadkow/ Number of accidents Procent ogâlnej liczby wypadkow/Percentage of total accidents
1965 23 - LPG 51 47,7%
1203 33 II BENZYNA/PETROL 23 21,5%
1268 33 I DESTYLATY Z ROPY NAFTOWEJ/PETROLEUM DESTILATIONS 8 7,5%
1307 33 II KSYLENY/XYLENES 3 2,8%
1170 33 II ETANOL/ETHANOL 3 2,8%
1173 33 II OCTAN ETYLU/ETHYL ACETATE 3 2,8%
1972 223 - METAN SKROPLONY/LIQUEFIED METHANE 3 2,8%
1863 33 I PALIWO LOTNICZE/AVIATION FUEL 2 1,9%
1978 23 - PROPAN/PROPANE 2 1,9%
1993 33 I MATERIAL ZAPALNY CIEKLY I.N.O./ FLAMMABLE LIQUID MATERIAL I.N.O. 2 1,9%
1263 33 I FARBY/PAINTS 2 1,9%
Zrodto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
Ponad 45% zdarzen dotyczyto wypadkow z udziatem autocystern przewozqcych LPG.
Na rycinie 2 przedstawiono mapç wypadkow cystern prze-wozqcych towary niebezpieczne stwarzajqce zagrozenie wybuchem oraz siec drog krajowych z oznaczonq czçstotliwosciq tego rodzaju wypadkow.
More than 45% of accidents involved tankers carrying LPG.
Figure 2 presents a map of accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods and a network of national roads with frequencies of such accidents.
Rycina. 2. Czçstotliwosc wypadkow z udziatem towarow niebezpiecznych zagrazajgcych wybuchem Figure 2. The frequency of accidents with explosive dangerous goods Zrodto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
Ponad 50% zdarzen udziatem TN stwarzajqcych zagrozenie wybuchem miato miejsce na drogach krajowych.
Na rycinie 3 przedstawiono maps z przestrzennym rozmiesz-czeniem parkingow ze stanowiskami postojowymi dla samo-chodow przewozqcych towary niebezpieczne oraz sieciq drog krajowych z przypisanq dostspnosciq tego rodzaju parkingow.
More than 50% of accidents involving explosive dangerous goods occurred on national roads.
Figure 3 shows a map with the spatial distribution of parking areas with parking spaces for vehicles transporting dangerous goods and includes a network of national roads showing the availability of such facilities.
Rycina 3. Rozmieszczenie i dostspnosc parkingow dla samochodow przewozqcych TN
Figure 3. Spatial distribution and availability of parking areas for vehicles carrying dangerous goods
Zrodto: Opracowanie wtasne.
Source: Own elaboration.
Nalezy stwierdzic, ze parkingi przystosowane do postoju sa -mochodow transportujqcych TN sq nierownomiernie roztozone na obszarze catego kraju. Istniejq rowniez obszary o duzej gs-stosci wystspowania wypadkow (ryc. 2), w ktorych nie zostaty rozlokowane tego typu parkingi.
Po obliczeniu rownania P = 0,35W + 0,45K + 0,1N +0,1A dla odcinkow DK, kazdemu z nich przypisano wartosci od 1 do 5, ktore reprezentujq skals prawdopodobienstwa (tabela 4). Zostaty one zdefiniowane poprzez podziat ze wzglsdu na rownq liczbs odcinkow DK przypisanych do kazdej skali. Dziski zasto-sowaniu tego sposobu grupowania danych, wartosc mody (P = 0,5) dla przedmiotowego zbioru zostata okreslona jako sred-nie prawdopodobienstwo. Byto to istotne, ze wzglsdu na fakt, ze liczba odcinkow drog krajowych dla ktorych P = 0,5 stanowi okoto 31% wszystkich odcinkow DK.
The figure clearly shows that parking areas intended for ve -hicles carrying dangerous goods are unevenly distributed over the country. There are also areas with high accident density (Fig. 2) in which such facilities are not available.
After calculating the equation P = 0.35W + 0.45K + 0.1N + 0.1A for national-road sections, each section was assigned values from 1 to 5 as a measure of likelihood (Table 4). They were defined on the basis of the equal number of national-road sections assigned to each likelihood. Based on this grouping method, the mode value (P = 0.5) for the set was determined as the average likelihood. It was significant due to the fact that the number of national-road sections for which P = 0.5 constitutes approximately 31% of all national-road sections.
Tabela 4. Skala prawdopodobienstwa Table 4. Likelihood scale
Prawdopodobienstwo/Likelihood Zakres wynikow rnwnana P = 0,35W + 0,45K + 0,1N +0,1A Result range for P = 0.35W + 0.45K + 0.1N + 0.1A
1 - bardzo mate/very low 0,000 -f 0,436
2 - mate/low 0,437 - 0,487
3 - srednie/average 0,488 - 0,515
4 - duze/high 0,516 - 0,561
5 - bardzo duze/very high 0,562 - 0,820
Zrodto: Opracowano na podstawie [8-11]. Source: Own elaboration on the based on [8-11].
Rycina 4. Prawdopodobienstwo wystgpienia wypadku z udziatem TN zagrazajgcych wybuchem Figure 4. The likelihood of an accident involving explosive dangerous goods Zrodto: Opracowanie wtasne, na podstawie [8-11]. Source: Own elaboration based on [8-11].
Na rycinie 4 przedstawiono mapç prawdopodobienstwa wystqpienia wypadku w transporcie drogowym z udziatem cystern przewozqcych towary niebezpieczne stwarzajqce zagrozenie wybuchem.
Figure 4 shows the likelihood map of road accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods.
Analiza skutków wystqpienia wypadku z udziatem towarów niebezpiecznych
W wyniku przeprowadzonej analizy zostata opracowana statystyka okreslajqca procent populacji kraju mieszkajqcej w poblizu dróg krajowych (tabela 5).
Tabela б. Statystyka okreslajqca procent populacji kraju mieszkajqcej w poblizu DK Table б. Statistics showing the percentage of Poland's population living near national roads
Promien buforu dla drôg krajowych/Buffer radius for national roads Liczba pkt. adresowych znajduj^cych siç w danym buforze/ Number of address points located in a given buffer Liczba ludnosci znajduj^cej siç w danym buforze/Population in a given buffer % ludnosci/ % of population
300 881 953 5 565 690 14,58
1000 2 224 668 14 721 853 38,56
cata Polska/ Poland at large 7 437 098 38 179 065 100,00
Zródto: Opracowano na podstawie [14]. Source: Own elaboration on the based on [14].
The consequence assessment of an accident involving dangerous goods
The assessment produced statistics on the percentage of population living near national roads in Poland (Table 5).
W celu okreslenia skali skutków, do podziatu zbioru odcin-ków dróg krajowych DK wykorzystano zakres zmiennosci zwiq-zany z odchyleniem standardowym, który zostat obliczony dla usrednionej liczby ludnosci. Dla strefy o promieniu 300 metrów przeprowadzono agregacjç danych z 8 punktów na kazdy odci -nek drogi o dtugosci 1 km. Dla strefy o promieniu 1000 metrów wykonano agregacjç danych z 5 punktów na kazdy odcinek drogi o dtugosci 1 km (tabela 6) [14].
In order to determine the scale of consequences, the set of national-road sections was divided using standard-deviation based variability which was calculated for the average population. For zones with a radius of 300 meters, data from 8 points per each 1-km-long road section was aggregated. For zones with a radius of 1,000 meters, data from 5 points per each 1-km-long road section was aggregated (Table 6) [14].
Tabela 6. Zestawienie poziomów skutków w zaleznosci od gçstosci zaludnienia Table 6. List of consequence levels by population density
Skala skutków dla odcinka DK o dtugosci do 1 km/ Scale of effects for a 1-km-long section
Zagregowana do odcinkow o dtugosci do 1 km srednia liczba osob zamieszkuj^cych wzdtuz drogi krajowej w odlegtosci: Average number of people living along national roads, aggregated to a length of 1 km, within a distance of:
1000 m (srednia z б punktów na kilometr) 1,000 m (average of б points per km) З00 m (srednia z 8 punktów na kilo-metr)/ З00 m (average of 8 points per km)
Zakres danych Data range 0-52151 0-6 010
srednia arytm. - ^ arithmetic mean - ^ 2005,65 209,13
^"\odchylenie standardowe - с ^~\standard deviation - с
4593,53 502,44
zakres zmiennosci variability
< 0,2 с 0-919 0-100
1 - bardzo mate skutki 1 - very minor consequences
2 - mate skutki 2 - minor consequences
3 - srednie skutki 3 - average consequences 0,8s-1,6 с 3 675-7 350 402-804
4 - duze skutki 4 - major consequences 1,6s-2,4 с 7350-11 024 804-1 206
5 - bardzo duze skutki 5 - very major consequences > 2,4 с 11 024-52 151 1 206-6 010
Zródto: Opracowano na podstawie [14]. Source: Own elaboration on the based on [14].
0,2s-0,8 с
919-3 675
Koncowym etapem metodyki okreslajqcej analizç skutkow byto przypisanie okreslonych wag istotnosci dla stref 300 m i 1000 m. Wykonano to zgodnie ze wzorem: S = (0,7 * skala skutkow dla strefy 300 m) + (0,3 * skala skutkow dla strefy 1000 m).
Dobor powyzszych wartosci wag wynika z faktu, iz w przypadku realnych zdarzen, podczas ktorych doszto do wybuchu cysterny przewozqcej TN stwarzajqce zagrozenie wybuchem, najwiçcej poszkodowanych znajdowatoby siç w promieniu 300 metrow od miejsca wypadku [2].
Na rycinie 5 znajduje siç mapa przedstawiajqca wyniki ana -lizy skutkow wystqpienia wypadku z udziatem cystern przewo-zqcych TN stwarzajqce zagrozenie wybuchem.
The final step in the consequence assessment methodology was to assign the relevant weighs to 300 m and 1,000 m zones. This was done in accordance with the following formula: S = (0.7 * consequence scale for the 300 m zone) + (0.3 * consequence scale for the 1000 m zone).
The aforementioned weights were assigned with the fact in mind that in the case of real events involving the explosion of a tanker carrying explosive dangerous goods, the largest number of casualties would be within 300 meters of the accident site [2].
Figure 5 shows a map of the results of consequence assessment for accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods.
Rycina 5. Wyniki analizy skutkow wystgpienia wypadku Figure 5. Accident consequence assessment Zrodto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
Analiza ryzyka wystqpienia wypadku z udziatem towarow niebezpiecznych
Rycina 6 przedstawia mapç z wynikami analizy ryzyka wy-stqpienia wypadku w transporcie drogowym z udziatem cystern przewozqcych TN stwarzajqce zagrozenie wybuchem.
The risk analysis of accidents involving dangerous goods
Figure 6 is a map showing results of risk analysis for road accidents involving tankers carrying explosive dangerous goods.
Rycina 6. Analiza ryzyka wystqpienia wypadku Figure 6. Accident risk analysis Zródto: Opracowanie wtasne. Source: Own elaboration.
Powyzsza mapa zostata opracowana na podstawie matry-cy przedstawionej na rycinie 7. Niesymetryczny ksztatt matrycy ryzyka wynika z faktu, ze skutki majq wiçkszq wagç niz prawdopodobiertstwo ich wystqpienia. W omawianym przypadku skutki dotyczq liczby osób, które mogq zostac poszkodowane podczas wystqpienia wypadku w transporcie drogowym towa-rów niebezpiecznych.
The map is based on the matrix presented in Figure 7. The asymmetric shape of the risk matrix is attributable to the fact that the consequences have higher weights assigned to them compared to the potential risk of such consequences. In this case, the consequences concern the number of people at risk of injury from a road accident involving dangerous goods.
5 - bardzo duze prawdopodobiertstwo mate ryzyko srednie ryzyko duze ryzyko bardzo duze ryzyko bardzo duze ryzyko
4 - duze prawdopodobiertstwo mate ryzyko mate ryzyko srednie ryzyko duze ryzyko bardzo duze ryzyko
3 - srednie prawdopodobiertstwo bardzo mate ryzyko mate ryzyko srednie ryzyko duze ryzyko bardzo duze ryzyko
2 - mate prawdopodobiertstwo bardzo mate ryzyko mate ryzyko mate ryzyko srednie ryzyko duze ryzyko
1 - bardzo mate prawdopodobiertstwo bardzo mate ryzyko bardzo mate ryzyko mate ryzyko srednie ryzyko duze ryzyko
Prawdopodobiertstwo^^^^^^^^ — "" Skutki 1 - bardzo mate skutki 2 - mate skutki 3 - srednie skutki 4 - duze skutki 5 - bardzo duze skutki
Rycina 7. Matryca ryzyka Zródto: Opracowanie wtasne.
5 - very high likelihood low risk average risk high risk very high risk very high risk
4 - high likelihood low risk low risk average risk high risk very high risk
3 - average likelihood very low risk low risk average risk high risk very high risk
2 - low likelihood very low risk low risk low risk average risk high risk
1 - very low likelihood very low risk very low risk low risk average risk high risk
Likelihood —— _____—— Consequences 1 - very minor consquences 2 - minor consequences 3 - average consequences 4 - major consequences 5 - very major consequences
Figure 7. Risk matrix Source: Own elaboration.
Podsumowanie
Zastosowanie przedstawionej w pracy mapy ryzyka zwiq-zanej z transportem towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem pozwoli na bardziej swiadome plano-wanie tras przewozu tego typu towarow i wptynie korzystnie na obnizenie ryzyka.
Na podstawie przeprowadzanej analizy ryzyka sformutowa -no nastçpujqce wnioski:
1. Analiza przeprowadzona dla poszczegolnych drog krajo-wych pozwala stwierdzic, ze transport towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem wyko-rzystujqcy obwodnice gçsto zaludnionych aglomeracji miejskich znacznie obniza poziom ryzyka.
2. Mapa ryzyka, ktora zostata opracowana w wyniku prze-prowadzonej analizy powinna byc brana pod uwagç pod-czas wyznaczania drog tranzytowych dla transportu to -warow niebezpiecznych.
3. W celu bardziej wiarygodnego oszacowania poziomu ryzyka na drogach krajowych, zwiqzanego z transportem towarow niebezpiecznych stwarzajqcych zagrozenie wybuchem, nalezy opracowac analizç skutkow w oparciu o bardziej szczegotowe dane dotyczqce rozmieszczenia ludnosci wokot drog krajowych wraz z metodykq okre-slajqcq gradacje ludnosci w porze dziennej i nocnej.
4. Mapy skutkow, prawdopodobienstwa oraz ryzyka stano-wiq zrodto informacji dla stuzb ratowniczych, ktore moz-na spozytkowac w zakresie: rozbudowy analizy zagrozen, planowania operacyjnego oraz przygotowania sit i srod -kow do likwidacji przedmiotowych zdarzen (priorytety w zakupach sprzçtu i wyszkoleniu).
Artykut zostat opracowany w ramach pracy statutowej nu-mer 01.0.04.00/2.01.01.01.0034 MNSP.MKME.15.002.
Conclusions
The use of risk maps for the transport of explosive dangerous goods will aid better-informed planning of dangerous-goods routes, helping to mitigate the risks involved.
The risk analysis led to the following conclusions:
1. The risk analysis for individual national roads has led to
the conclusion that the road transport of explosive dangerous goods in densely populated urban areas involves a much lower risk when directed via ring roads.
2. The analysis produced a risk map, which should be taken into account when mapping out transit routes for the transport of dangerous goods.
3. For a more accurate estimation of the risk involved in the transport of dangerous goods on national roads, a consequence assessment should be undertaken based on more-detailed data on population distribution near national roads, along with a methodology for population gradation at night and at day.
4. The maps of consequences, likelihood and risk are sourc -
es of information for emergency services which could be useful for hazard analysis, operational planning, and the preparation of the forces and resources deployed to handle the accidents in question (supply of equipment and training should be prioritised).
The article was prepared under the statutory task no. 01.0.04.00/2.01.01.01.0034 MNSP.MKME.15.002.
Literatura/Literature
[1] Pajqk M., Madej M., Ozimina D., Milewski K., Transport drogo-wy towarow niebezpiecznych - prognoza na lata 2015-2020, „Au-tobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe" 2016, 4, 127-132.
[2] Pajqk M., Madej D., Ozimina K., Milewski K., Wypadki w transporcie drogowym towarow niebezpiecznych - analiza zdarzen z lat 2010-2015, „Autobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe" 2016, 10, 85-91.
[3] Roguski E.W., Wroblewski D., Diagnostyczna metoda oceny ryzyk i systemow reagowania POMRISCjako narzçdzie programowania zmian doskonalqcych systemy bezpieczenstwa i ich monitorowania, BiTP Issue 4, 2008, pp. 35-60.
[4] Jamroz K., Kustra W., Wachnicka J., Berkowski M., Metodologia klasyfikacji ryzyka dla wybranych rodzajow wypadkow drogowych na drogach wojewodzkich oraz dla obszarow wojewodztw i powiatow wraz z dokonaniem klasyfikacji iprzedstawieniem wynikow na mapach Etap I, Ministerstwo Infrastruktury i rozwoju, Warszawa / Gdansk 2015.
[5] Szymanek A., Rozwojstandardowzarzqdzania ryzykiem wtransporcie drogowym, „Logistyka" 2014, 3, 6185-6191.
[6] Norma PN-ISO 31000:2012 Zarzadzanie ryzykiem -Zasady i wy-tyczne.
[7] CODGIK, http://www.codgik.gov.pl/index.php/darmowe-dane.html [dostçp: 03.05.2017].
[8] Opracowanie wtasne na bazie warstwy drog krajowych pochodzq -cej z zasobow CODGIK oraz https://dl.dropboxusercontent.com/s/ hklowukui4pepx6/mapka-igorsel.png, [dostçp: 03.05.2017].
[9] Opracowanie wtasne na bazie warstwy drog krajowych pochodzq -cej z zasobow CODGIK oraz www: http://www.skyscrapercity.com/ showthread.php?t =1310317, [dostçp: 03.05.2017].
[10] Opracowanie wtasne na bazie danych GDDKiA, https://www.gdd-kia.gov.pl/pl/24/pliki-do-pobrania, [dostçp: 03.05.2017].
[11] Dane na temat wypadkow z udziatem towarow niebezpiecznych z Komendy Gtownej Panstwowej Strazy Pozarnej.
[12] Barcik J., Czech P., Wptyw infrastruktury drogowej na bezpieczen-stwo ruchu, cz. I i II, „Zeszyty naukowe Politechniki Slqskiej, seria Transport" 2010, 67, 69.
[13] Wroblewski D. (red.), Rekomendacje formalno-prawne z zakresu zarzqdzania kryzysowego, CNBOP-PIB, Jozefow 2015, s. 138.
[14] Pajqk M., Madej M., Tyczewski P., Gestose zaludnienia jako kryte-rium opracowania mapy zagrozen dla transportu towarow niebezpiecznych, „Studia i materiaty Miscellanea Oeconomicae" 2017, 1, 195-205
[15] Bçczkowska S., Grabatek S., Choromanski W., Model oceny ryzyka w drogowym transporcie towarow niebezpiecznych - wybrane za-gadnienia, „Prace naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport" 2013, 96 , 77-86.
[16] Bçczkowska S., Grabatek I., Zastosowanie technik heurystycznych wmodelowaniu czynnika ludzkiego w drogowym transporcie towarow niebezpiecznych, „Logistyka" 2014, 4, 1655-1664
[17] Conca A., Ridella C., Sapori E., A risk assessment for road transportation of dangerous goods: a routing solution, "Transportation Research Procedia" 2016, 14, 2890-2899.
[18] Drozdowska K., Stan infrastruktury drogowej, a bezpieczenstwo ruchu na przykladzie wojewodztwa opolskiego, „Autobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe" 2013, 3, 1489-1496.
[19] Kustra W., Jamroz K., Analiza czynnikow wplywajqcych na gçstosé ofiar Smiertelnych na drogach krajowych w Polsce, „Journal of KONBiN" 2010, 1(13).
Wykaz skrotow/List of abbreviations
DK - droga krajowa/national road
TN - towary niebezpieczne/dangerous goods
KPT. MGR INZ. MICHAt PAJ^K - absolwent studiow inzynierskich na Wydziale Nowych Technologii i Chemii Wojskowej Akademii Technicz-nej oraz studiow magisterskich na Wydziale Inzynierii Bezpieczenstwa Pozarowego Szkoty Gtownej Stuzby Pozarniczej. Od 2011 roku jest wojewodzkim koordynatorem ratownictwa chemicznego. Ukon-czyt szereg kursow z zakresu zastosowania systemow informacji przestrzennej GIS (ArcGIS, QGIS).
MICHAt PAJAK, M.ENG. - graduated from the Faculty of Advanced Technologies and Chemistry of the Military University of Technology (eng., 2011), the Faculty of Fire Safety Engineering of the Main School of Fire Service (MSc, 2014). Since 2011, he has been a regional coordinator of chemical rescue. He completed a number of courses in Geographic Information Systems (ArcGIS, QGIS).
DR HAB. INZ. MONIKA MADEJ - profesor Politechniki Swiçtokrzy-skiej, zatrudniona w Katedrze Mechaniki Wydziatu Mechatroniki i Bu-dowy Maszyn. Autorka i wspotautorka ponad 120 publikacji nauko-wych krajowych i zagranicznych, zwiqzanych z dyscyplinq budowa i eksploatacja maszyn w specjalnosciach: tribologia, inzynieria po-wierzchni, eksploatacja systemow, biomechanika.
MONIKA MADEJ, D.SC. ENG. PROF. PSk - Professor at the Kielce University of Technology, works at the Department of Mechanical Engineering, the Faculty of Mechatronics and Mechanical Engineering. She has authored and co-authored more than 120 Polish and international publications related to mechanical engineering with a focus on tribology, surface engineering, systems operation, biomechanics.
PROF. DR HAB. INZ. DARIUSZ OZIMINA - profesor zwyczajny, absolwent Politechniki Sleskiej, Wydziatu Technologii i Inzynierii Chemicz-nej, zatrudniony w Wydziale Mechatroniki i Budowy Maszyn Politechniki Swiçtokrzyskiej w Kielcach. Autor wielu publikacji zwiezanych z problematyke eksploatacji obiektów technicznych. Wspótpracuje z Wojskowe Akademie Techniczne, Instytutem Technicznym Wojsk Lotniczych oraz z Wojskowym Instytutem Techniki Pancernej i Samo-chodowej.
PROF. DARIUSZ OZIMINA, D.SC. ENG. - full professor, graduated from the Silesian University of Technology, Faculty of Technology and Chemical Engineering, works at the Faculty of Mechatronics and Mechanical Engineering of the Kielce University of Technology. He has authored many publications dealing with systems operations of technological objects. He cooperates with the Military University of Technology, the Air Force Institute of Technology and the Military Institute of Armour and Automobile Technology.
