CC BY
63
/4 Civil SecurityTechnology, Vol. 12, 2015, No. 3 (45) УДК 004.81
Системно-динамическая модель информирования населения при аварии на химически опасном объекте
ISSN 1996-8493
© Технологии гражданской безопасности, 2015
Р.А. Дурнев, А.С. Котосонова, Р.Л. Галиуллина
Аннотация
Представлена модель действий населения при аварии на химически опасном объекте с учетом уровня информированности людей. Модель позволяет определять рациональную частоту рассылки сообщений, реализуемых с помощью сервисов сотовой связи, и оценить вклад информирования в реализацию защитных мероприятий. Результаты моделирования будут положены в основу рекомендаций по информированию различных категорий населения в условиях чрезвычайных ситуаций.
Ключевые слова: системная динамика; авария; химически опасный объект; вероятность поражения; информирование населения; сообщение; защитные действия.
System and Dynamic Model of Informing the Population at Accident on Chemical Dangerous Object
ISSN 1996-8493
© Civil Security Technology, 2015
R. Durnev, A. Kotosonova, R. Galiyllina
Abstract
The model of actions of the population at accident on chemical dangerous object tak-ing into account the level of knowledge of people is presented. The model allows to determine the rational frequency of mailing of the messages realized by means of services of cellular communication and to estimate an informing contribution to realization of protective meas-ures. Results of modeling will be the basis for recommendations about informing various categories of the population in the conditions of emergency situations.
Key words: system dynamics; accident; chemical dangerous object; probability of defeat; informing population; message; protective actions.
Анализ показывает, что одним из возможных путей оповещения населения об угрозе и возникновении чрезвычайных ситуаций (далее — ЧС) является использование технологий рассылки сообщений на сотовые телефоны с использованием сервисов SMS, Live Screen, Cell Broadcast и др.При этом основные проблемы реализации данного пути связаны не с организационно-техническими аспектами, а с психофизиологическим и психосемантическим характером мотивации населения к приему сообщений, их правильным восприятием, осмыслением и инициированием последующих действий по защите в ЧС[1].
В работе [2] сформулирована научная задача по обоснованию рациональных параметров текстовых сообщений сотовой связи для оповещения населения при ЧС и описан методический замысел ее решения. Суть замысла заключается в том, что процесс информирования населения представляется в виде «черного ящика». В качестве его «входа» рассматриваются контролируемые факторы, определяемые параметрами ЧС и характеристикой реципиента информации, неопределенные факторы, связанные со случайным характером ЧС и нечеткостью восприятия информации, и управляющие факторы, включающие параметры текстового сообщения, а в качестве «выхода» — риск поражения населения при реализации действий по защите после получения сообщения. Варьируя управляющими факторами при фиксировании контролируемых и учете неопределенных факторов, можно установить рациональные параметры сообщения для каждого типа ЧС и группы населения.
Для реализации данного замысла было проведено практическое исследование, в ходе которого выполнялся социологический опрос студентов МАТИ-РГТУ им. К.Э. Циолковского с разными уровнями подготовки в области безопасности жизнедеятельности [3]. В ходе опроса студентам раздавались анкеты, состоящие из двух частей, — вводной информацией о ЧС и перечнем защитных действий, из которого они, в соответствии с вводной информацией, должны были выбрать правильные. После обработки результатов опроса были сформулированы рациональные текстовые сообщения для повышения безопасности действий людей в условиях ЧС (на примере аварии на химически опасном объекте (далее — ХОО).
Разработанный в [1—3] подход позволяет обосновать рациональные параметры тестовых сообщений, но, к сожалению, с помощью него невозможно определить другие параметры информирования населения при ЧС.
Так, например, неизвестна частота рассылки данных сообщений (количество в единицу времени) для различных категорий населения и видов чрезвычайных ситуаций. Очевидно, что недостаточная частота не позволит доводить до населения актуальную информацию о развитии опасности, изменениях обстановки, текущем характере и направлении действия поражающих факторов (далее — ПФ), мерах, предпринимаемых спасательными службами и т.п. По этой же причине может быть не достигнута тре-
буемая степень усвоения информации из-за малого количества ее повторов.
В то же время, избыточное количество сообщений будет отвлекать человека от правильных действий в условиях жесткого дефицита времени при угрозе или воздействии ПФ, осложнять понимание сообщений в случае даже незначительного изменения их содержания (особенно при слабом уровне подготовки), запутывать его поведение при неизбежных противоречиях в семантике этих сообщений и т.п.
В качестве примеров для конкретизации данной проблемы возможно взять информирование населения при землетрясении и аварии на ХОО. Так, при землетрясении, поражающие факторы действуют практически мгновенно и приводят к массовым повреждениям и разрушениям зданий и сооружений, гибели людей, блокированию их в завалах, состоящих из обломков строительных конструкций. При условии отсутствия угрозы повторных мощных сейсмических толчков обстановка в зоне землетрясения, как правило, изменяется незначительно и в основном в сторону ее улучшения (локализуются пожары и тления в завалах, деблокируются и извлекаются пострадавшие, разбираются завалы, укрепляются неустойчивые конструкции зданий). В этом случае нет необходимости в плотном потоке предупреждающей информации, достаточно отдельных сообщений о правилах поведения при возможных повторных толчках, местах нахождения пунктов жизнеобеспечения, спасательных служб.
При аварии на ХОО, связанной с проливом или выбросом аварийно химически опасных веществ (далее — АХОВ), образуются первичные и,в ряде случаев,вторичные облака зараженного воздуха. Параметры образования этих облаков случайны, что определяется видом и количеством вещества, условиями его хранения, состоянием атмосферы, подстилающей поверхности, характером мер безопасности на объекте и многими другими факторами. Еще в большей степени случайны траектории движения этих облаков, зависящие, в том числе, от атмосферной устойчивости приземных слоев воздуха, направлений ветра на различных высотах, рельефа местности, характера застройки (геометрических форм, размеров, высот зданий и сооружений, плотности застройки), воздушных потоков в населенных пунктах и др. В связи с динамическим характером указанных случайных факторов обстановка в зоне заражения часто меняется (например, при изменении направления или скорости приземного ветра иными становятся траектория, характер движения облака АХОВ и т.п.). В этом случае поток информирования должен быть более плотным — сообщения должны отражать основные изменения обстановки в зоне заражения, предписывать адекватные меры защиты, предупреждать панические настроения в условиях дефицита информации.
Кроме того, рассмотренный в [1—3] подход не позволяет оценить отдельные психофизиологические и психосемантические аспекты «обработки» человеком
предупреждающей информации — закономерности ее понимания, усвоения, реализации последующих действий, не понятен их общий вклад в реализацию защитных мер и многое другое.
При этом необходимо отметить наличие нелинейных связей (между числом сообщений, например, и правильностью действий по защите от ПФ), обратных связей (увеличение потока информации может привести к ухудшению процесса ее понимания), а также различных задержек, опозданий в реализации защитных мероприятий из-за затрат времени на осмысление сообщений и т.п.
В связи с этим, для обоснования рациональной частоты рассылки сообщений с предупреждающей информацией, оценки влияния психофизиологических и психосемантических аспектов ее восприятия и усвоения представляется целесообразным использование метода системной динамики [4—7], позволяющего учитывать изменения в сложных системах, обусловленные обратными, нелинейными связями и связями с задержкой.
В соответствии с указанным методом сложная система представляется в виде уровней какого-либо ресурса, потоков этого ресурса и темпа потока ресурсов (рис. 1).
— уровень —
~ - регулятор темпа уровень
_ — потока _
поток — _ поток И"« поток - _
-- 9 — —
Рис. 1. Гидродинамическая аналогия метода системной динамики
Уровни характеризуют текущие значения ресурса внутри системы и представляют собой значения переменных, накопленные в результате разности между входящими и исходящими потоками. Для оценки влияния информирования населения на его безопасные действия в ЧС необходимо рассмотреть уровни населения в различных состояниях (не поражено, поражено, спасено и т.п.) и информированности об опасности и порядке действий.
Сами потоки характеризуют перемещение ресурса от одного уровня к другому (например, населения из состояния «поражено» в состояние «спасено»), а темпы потоков — скорости изменения уровней, перемещающие содержимое одного уровня к другому. Применительно к решаемой задаче темпы потоков измеряются в количестве человек и числе сообщений в единицу времени.
Регуляторы темпа потока (функции решений)име-ют, как правило, форму уравнений, определяющих реакцию потока на состояние одного или нескольких уровней, и обеспечивают заданный темп потока. Например, темп «потока людей» из уровня «поражено» в уровень «спасено» зависит, в том числе, и от правильности действий населения.
В этой связи, в рассматриваемом методе динамику поведения сложной системы можно свести к
изменению значений уровней, а сами изменения регулировать потоками, наполняющими или исчерпывающими уровни. Все изменения в системе обусловливаются «петлями обратной связи», соединенными в большинстве случаев нелинейно. Под данными петлями понимают замкнутые цепочки взаимодействий, которые связывают исходные действия с его результатом [5]. При этом, если изменение исходного действия вызывает непропорциональное изменение результата, связь нелинейная. Аналогично, если увеличение исходного действия вызывает увеличение результата, то обратная связь положительная, в противном случае — отрицательная.
В соответствии с условными обозначениями, принятыми в методе системной динамики, потоки и уровни можно представить так, как показано на рис. 2.
поток X
уровень Б \ поток У
1 ^-
Рис. 2. Схема представления потоков и уровня в методе системной динамики (потоко-уровневая модель)
С учетом рис. 2 функциональное уравнение уровня можно представить следующим образом [8]:
5 ) = 5 (О + ) - 7 (Ф
(1)
где Б(() — уровень ресурса в момент времени ^количество человек или число сообщений, чел. или ед.);
— уровень ресурса в момент времени ^(чел. или ед.);
Х(0 — темп входящего потока (чел./ед. времени или ед./ед. времени);
7(0 — темп выходящего потока (чел./ед. времени или ед./ед. времени),
или в виде дифференциального уравнения:
(() &
X - У
(2)
Метод системной динамики включает еще такие понятия, как задержки (предназначенные для имитации задержки потоков и характеризуемые средним временем запаздывания), каналы информации (соединяющие функции решений с уровнями), вспомогательные переменные (располагаемые в каналах информации между уровнями и функциями решений, определяющие некоторую функцию и имеющие размерность уровней либо темпов) и др. [7].
Построение потоко-уровневой модели в рамках метода системной динамики осуществлялось для случая информирования населения (путем рассылки сообщений) при аварии на ХОО, динамика изменений которой условно представлена на рис. 3.
В соответствии со схемой на рис. 3 при построении потоко-уровневой модели приняты следующие исходные положения, предпосылки и допущения:
^ - люди на открытой местности ^ - время начала аварии на ХОО Рис. 3. Схема распространения облака АХОВ по территории населенного пункта
при аварии на ХОО происходит пролив на подстилающую поверхность и последующее длительное испарение АХОВ ингаляционного действия с образованием облаков зараженного воздуха;
с учетом направления ветра облако зараженного воздуха передвигается в сторону населенного пункта с постоянной скоростью;
количество людей в населенном пункте постоянно, люди находятся как в зданиях, так и на открытой местности;
концентрация АХОВ в воздухе зоны заражения практически не меняется в рамках времени моделирования и соответствует выводящей из строя дозе (Ю;100), т.е. количеству вещества ингаляционного действия, вызывающего при попадании в организм выход из строя 100 % пораженных как временно, так и со смертельным исходом [9];
в случае, если пострадавшему оказывается само-и взаимопомощь, то он считается спасенным (оставшимся в живых благодаря в т.ч. предупреждающей
информации), в противном случае наступает летальный исход;
мероприятия по защите населения, выполняемые силами РСЧС или ГО, не рассматриваются;
в сообщениях, рассылаемых населению на сотовые телефоны, доводится информация об опасности и мерах по защите от нее.
С учетом этого, потоко-уровневая модель действий населения схематично может быть представлена в следующем виде: см. рис. 4.
На рис. 4 показаны некоторые обратные связи (положительные, обозначенные знаком «+», и отрицательные, знаком «-»), смысл которых заключается в следующем:
А — чем больше населения поражено, тем выше темп его гибели;
Б — чем больше населения не поражено, тем выше темп его спасения;
В, Г — чем больше населения погибло или спасено, тем меньше темп его попадания в опасную зону;
Рис. 4. Схема потоков и уровней процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО
(на ближайший период времени после аварии)
Д — чем больше населения спасено, тем меньше темп его поражения и др.
Схема потоко-уровневой модели информирования показана на рис. 5.
Рис. 5. Схема потоков и уровней процесса информирования населения
«Облачка» слева и справа схемы на рис. 5 символизируют внешний, неограниченный в рамках модели, источник ресурса (в гидродинамической аналогии, например, водоем, море и т.п.).
Рассматривая поток из уровня«население на территории н/п» в уровень «население в опасной зоне» (см. рис.4) следует отметить, что на темп этого потока влияет, прежде всего, скорость распространения зараженного облака по территории населенного пункта и плотность населения. Т.е. чем быстрее будет распространяться облако и выше плотность населения, тем больше будет соответствующий темп опасности для людей. Данная величина должна иметь ту же размерность, что и регулятор потока для рассматриваемых уровней — человек в час. Для этого вспомогательную переменную «темп опасности», влияющую на регулятор потока из уровня «население на территории н/п» в уровень «население в опасной зоне», можно найти, как
= р •V
г н а
(3)
где т — темп опасности, чел./ч;
^ оп ' '
р — плотность населения, чел./км2;
"и ' '
Усхюв — площадная скорость распространения АХОВ6, км2/ч.
Значения последнего сомножителя можно оценить исходя из динамики изменения во времени пло-
щади эллипса облака зараженного воздуха (см. рис. 3) или размеров его большой и малой оси.
Указанные положения отражены на рис. 6.
Знаком «=» на вышеуказанном рисунке показана учитываемая в модели временная задержка от момента аварии на ХОО до прихода облака АХОВ в населенный пункт.
Очевидно, что в соответствии с рис. 4, население в опасной зоне может быть поражено путем токсического воздействия облака зараженного воздуха или остаться непораженным. Это будет зависеть как от параметров облака зараженного воздуха (концентрации АХОВ в облаке, время его действия и т.п.), так и от успешности действий населения по защите от ПФ. С учетом этого взаимосвязь вспомогательных переменных, влияющих на регуляторы темпов потоков из уровня «население в опасной зоне» в уровни «население поражено» и «население не поражено», показана на рис. 7.
Вероятность поражения АХОВ может быть найдена с учетом пробит-функции следующего вида [10]:
P„op = А + В ln(Cp
ppm
(4)
при этом
С = C • Мш*
РРт 1,2 Мвещ'
где Рпор — вероятность поражения АХОВ;
А, В — константы для вычисления пробит-функ-ции общих потерь вследствие воздействия АХОВ; Спртп — концентрацияАХОВ в parts per million; n — показатель степени, характеризующий механизм воздействия и природу АХОВ;
t — время действия (экспозиции) АХОВ, мин (ч); ^
С — концентрация АХОВ, мг/м3;
М
молекулярная масса воздуха (принимает-
ся равной 29);
М
молекулярная масса вещества.
Рис. 6. Схема влияния на регулятор темпа потока из уровня «население на территории н/п» в уровень «население
в опасной зоне»
Рис. 7. Схема влияния на регуляторы темпа потоков из уровня «население в опасной зоне» в уровни «население поражено» и «население не поражено»
Вероятный темп поражения АХОВ (т ) будет на-
ходиться по следующей зависимости:
т = т Р
вер оп пор
(5)
В свою очередь интегральный темп поражения определяется, как
Т = т (1 — Р )
поп вер\ дейст ''
(6)
где Тпюр — интегральный темп поражения населения, чел./ч;
Рдейст — вероятность правильных действий населения по защите от ПФ.
Из рис. 7 видно, что вспомогательная переменная «интегральный темп поражения» соединена положительной обратной связью с регулятором темпа потока из уровня «население в опасной зоне» в уровень «население поражено» (чем больше значение переменной, тем выше темп потока) и отрицательной обратной связью с регулятором темпа потока из уровня «население в опасной зоне» в уровень «население не поражено» (чем больше значение переменной, тем ниже темп потока).
Рассматривая вспомогательную переменную «вероятность правильных действий», следует отметить, что на ее величину влияет, прежде всего, уровень информированности населения по характеру опасности и защитным мероприятиям. В этой связи в общую модель процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО следует включить в качестве элемента потоко-уровневую модель информирования, уровень в которой измеряется в количестве сообщений, а темп потока — количестве сообщений в единицу времени. Для того, чтобы модель процесса действий населения непротиворечиво сочеталась с моделью информирования, необходимо, чтобы все вспомогательные переменные, влияющие на «вероятность безопасных действий», учитывали бы количество сообщений.
При этом очевидно, что как избыточное, так и недостаточное количество сообщений негативно влияет на безопасность действий населения при аварии на ХОО. Так, чрезмерное количество информации для населения, сложной в семантическом плане, уменьшает степень ее понимания. Для учета этого в модели возможно использование следующей ориентировочной зависимости вероятности правильного понимания информации [11]:
Р = е <<
(7)
где Рпон — вероятность правильного понимания информации;
k — количество сообщений, ед; 1Сооб — среднее время между сообщениями, ч. Аналогично, высокая частота информирования населения также негативно влияет на правильность его действий. Это связано с тем, что при приеме сообщения возникают отвлечения (потери времени) людей на понимание и усвоение информации. В условиях высокой динамики распространения ПФ аварии на ХОО это может послужить причиной возможного дефицита времени на реализацию действий по защите от них. Учет этого положения в первом приближении возможен с применением следующей формулы:
р = к
ПГИДП
(8)
где Р — вероятность отвлечения на понимание
" отвл *
и усвоение информации;
k — количество сообщений, ед; а — коэффициент скорости изменения значений вероятности в зависимости от количества сообщений
(а < 1).
В качестве другой вспомогательной переменной, влияющей на «вероятность правильных действий», возможно применение степени (вероятности) усвоения информации. В работах отмечается, что для относительно
ь
простой информации степень ее усвоения зависит от количества повторов («повторение — мать учения») [12,13]. И если для предыдущих двух вспомогательных переменных увеличение количества сообщений негативно влияет на действия населения, то рассматриваемая переменная вносит положительный вклад в «вероятность правильных действий». Значения данной переменной удобно определять по формуле [11]:
1
P =
уев
(9)
1 + е
И, наконец, человек может правильно понять и усвоить информацию, но не сумеет реализовать свои знания в конкретных условиях обстановки, т.е. не сможет перейти от знаний к умениям, тем более, к навыкам. Причиной этого может быть слабая практическая направленность его знаний или необходимость других, более глубоких «пластов» знаний. Например, при получении информации о том, что необходимо смочить ватно-марлевую повязку двухпроцентным раствором соды, возможно возникновение затруднений в понимании, что должна представлять собой данная повязка, как сделать такой раствор и т.д. В этой связи необходимо принимать во внимание и такую вспомогательную переменную, как «успешность само- и взаимопомощи после информирования». Величина ее может определяться путем:
Р = 1 - P„
(10)
где P — вероятность успешного само- или взаимопомощи после информирования;
P — вероятность поражения.
пор 1 1
Значения вероятности поражения приведены на рис. 8 [3].
С учетом сказанного, фрагмент модели процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО с учетом уровня информированности показан на рис. 9.
Следует отметить, что представленные зависимости (7)—(10) носят достаточно общий характер и
применимы только для простейших сообщений и условного реципиента информации. Это обусловлено, в свою очередь, общим характером потоко-уровневой модели, не содержащей деталей, связанных с содержанием доводимой информации, формой ее представления, конкретным текстом и т.п., а также предварительными задачами настоящего исследования, направленными на выявление тенденций в процессе информирования. В дальнейшем при получении и интерпретировании результатов моделирования возможно уточнение указанных зависимостей.
Обратные связи от рассмотренных вспомогательных переменных показаны на рис. 9. С учетом этого, значение вероятности правильных действий может находиться из соотношения:
P = P . P . P . P
дейст пон отвл усв спас '
(11)
Строго говоря, сомножители в (11) в определенной степени зависимые события, однако на данном этапе, при отсутствии результатов исследований по закономерностям влияния предупреждающей информации на человека, возможно использование формулы произведения вероятностей независимых событий.
Все указанные выше положения нашли свое отражение на рис.10.
Из рис. 10 видно, что темп потока для различных уровней зависит от следующих вспомогательных переменных:
от уровня «население на территории н/п» к уровню «население в опасной зоне» — от «темпа опасности»;
от уровня «население в опасной зоне» к уровням «население поражено» и «население не поражено» — от «интегрального темпа поражения»;
от уровня «население поражено» к уровню «население спасено» — от «вероятности правильных действий».
Таким образом, разработана потоко-уровневая модель процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО с учетом уровня информи-
k
Рис. 8. Вероятность поражения в зависимости от количества сообщений
Рис. 9. Фрагмент модели процесса действий населения с учетом уровня его информированности
рованности. Ее применение в программных средах Any Logic [6, 7] или других [14] позволит определить рациональную частоту рассылки сообщений, реализуемых с помощью различных сервисов сотовой связи, оценить отдельные психофизиологические и психосемантические аспекты «обработки» человеком
предупреждающей информации — закономерности ее понимания, усвоения, реализации последующих действий, определить общий вклад в реализацию правильных защитных мер. Данные результаты будут положены в основу методических рекомендаций по информированию различных категорий населения
Рис. 10. Схема потоко-уровневой модели процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО
с учетом уровня информированности
в условиях чрезвычайных ситуаций природного, техногенного и биолого-социального характера.
В следующей статье этой серии будут приведены результаты применения разработанной модели.
Литература
1. Дурнев Р.А., Котоснова А.С., Лукьянович А.В. Оповещение населения с использованием текстовых сообщений: анализ состояния вопроса // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2013. Вып. 3.
2. Дурнев Р. А., Котоснова А.С., Лукьянович А.В. Оповещение населения с использованием текстовых сообщений: методический подход к обоснованию рациональных параметров // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2014. Вып. 4.
3. Дурнев Р. А., Котоснова А.С., Лукьянович А.В. Оповещение населения с использованием текстовых сообщений: некоторые практические результаты // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2014. Вып. 6.
4. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятий. М.: Прогресс, 1971.
5. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002.
6. Маликов Р.Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде Any Logic 6: Учеб. пособ. Уфа: Изд-во БГПУ, 2013.
7. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с Any Logic. СПб.:БХВ-Петербург, 2005.
8. Дурнев Р.А., Мещеряков Е.М. Методические рекомендации по подготовке диссертационных работ. Комиксы для соискателей // Под ред. В.А. Акимова. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2014.
9. Саноцкий И.В. Методы определения токсичности и опасности химических веществ (токсикометрия). М.: Медицина, 1970.
10. Pietersen C.M. Consequences of accidental releases of hazardous material // Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 1990.Vol. 3. № 1. P. 136—141.
11. Информационно-коммуникационные технологии обеспечения безопасности жизнедеятельности // Под общ. ред. П.А. Попова. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ); ООО «ИПП Куна», 2009.
12. Психология рекламного влияния. Как эффективно воздействовать на потребителя / Эрик дю Плесси / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2007.
13. Кутлалиев А. Эффективность рекламы / А. Кутлалиев, А. Попов. М.: Экспо, 2005.
14. Сидоренко В.Н. Системно-динамическое моделирование в среде POWERSIM: Справочник по интерфейсу и функциям. М.: МАКС-ПРЕСС, 2001. 159 с.
Сведения об авторах
Дурнев Роман Александрович: д. т. н., доц., ФГБУ ВНИИ
ГОЧС (ФЦ), зам. нач. ин-та.
121352, Москва, ул. Давыдковская, 7.
Тел.: (499) 995-56-98.
E-mail: rdurnev@rambler.ru
SPIN-код — 3267-1337.
Котосонова Алена Сергеевна: ФГБУ ВНИИ ГОЧС, м. н. с. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. E-mail: center_kbg@mail.ru SPIN-код — 9150-0382.
Галиуллина Рената Линаровна: ФГБУ ВНИИ ГОЧС, лабо-рант-исслед.
121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. E-mail: galiullinarenata@mail.ru
Information about authors
Durnev Roman A.: ScD (Technical Sc.), Associate Professor, Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and High Technology), Deputy Head of the Institute. 121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. Tel.: (499) 995-56-98. E-mail: rdurnev@rambler.ru SPIN-scientific — 3267-1337.
Kotosonova Alena S.: Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and High Technology), Junior Researcher.
121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. E-mail: center_kbg@mail.ru SPIN-scientific — 9150-0382.
Galiullina Renata L.: Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and High Technology), Assistant Researcher. 121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. E-mail: galiullinarenata@mail.ru
