CC BY
6
УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
(ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ) MANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL SYSTEMS (TECHNICAL)
УДК 001.18; 502.58
ВЫБОР ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНОГО МЕТОДА (МЕТОДИКИ) ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ТЕРРИТОРИИ ИВАНОВСКОЙ ОБЛАСТИ
А. C. ГРАБЕЛЬНИКОВ
Главное управление МЧС России по Ивановской области Российская Федерация, г. Иваново E-mail: aad.andrianova97@mail.ru
В данной статье рассматривается вопрос о прогнозировании чрезвычайных ситуаций техногенного характера с помощью физико-математического моделирования. Произведен расчет чрезвычайных ситуаций техногенного характера на территории Ивановской области за последние 6 лет. Определена вероятность события чрезвычайных ситуаций на 2022 год.
Ключевые слова: прогнозирование; методы; чрезвычайная ситуация; техногенный характер; моделирование.
CHOICE OF THE PREFERRED METHOD (METHODOLOGY) FOR FORECASTING EMERGENCY SITUATIONS WITH RESPECT TO THE TERRITORY OF THE IVANOVO REGION
A. S. GRABEL'NIKOV
Main Directorate of the Ministry of Emergency Situations of Russia in the Ivanovo region
Russian Federation, Ivanovo E-mail: aad.andrianova97@mail.ru
This article discusses the issue of predicting man-made emergencies using physical and mathematical modeling. Calculation of man-caused emergencies on the territory of the Ivanovo region over the past 6 years has been made. The probability of an emergency event for 2022 is determined.
Key words: forecasting; methods; emergency; technogenic character; modeling.
Современные тенденции развития техносферы усиливают риски чрезвычайных ситуаций техногенного характера, количество и размер, которых имеет рост. Для снижения масштабов и смягчения последствий воздействия источников чрезвычайных ситуаций, производится расчет среднестатистических данных, предоставляющих возможность своевременного прогнозирования техногенных аварий и катастроф1.
© Грабельников А. С., 2022
1 О научно-технической деятельности в МЧС России в 2012 году и приоритетных направлениях развития науки, техники и технологий в системе МЧС России на 2014-2016 годы и на перспективу до 2020 года: Решение коллегии
Прогнозирование техногенных чрезвычайных ситуаций заключается в заблаговременном определении вероятности появления и развития источников, а так же масштаб воздействия на население и окружающую среду.
Под объектом исследования примем показатель количества техногенных чрезвычайных ситуаций на территории Ивановской области. Период исследования значений данного показателя - 6 лет (с 2016 по 2021 гг.) (табл.1) [1].
МЧС России от 6 мая 2013 года № 6/М // Гражданская защита. 2013. № 6.
Таблица 1. Сведения о чрезвычайных ситуациях техногенного характера на территории Ивановской области в период с 2016 по 2021 гг.
Ивановская область Количество
техногенных ЧС в год, ед. Описание ЧС
2016 год 3 Аварии (катастрофы) на автомобильных дорогах (крупные автомобильные катастрофы); Пожары (взрывы) в зданиях и сооружениях жилого, социально-бытового, культурного назначения.
2017 год 2 Инфекционная заболеваемость сельскохозяйственных животных. Выявлен эпизоотический очаг африканской чумы свиней; Обрушение зданий и сооружений жилого, социально-бытового и культурного назначения. Обрушение наружной стены угловой части 5-ти этажного жилого дома.
2018 год 1 Инфекционная заболеваемость сельскохозяйственных животных. Выявлен эпизоотический очаг африканской чумы свиней.
2019 год 1 Аварии (катастрофы) на автомобильных дорогах (крупные автомобильные катастрофы). ДТП с участием рейсового автобуса и грузового автомобиля.
2020 год 0 -
2021 год 4 Аварии (катастрофы) на автомобильных дорогах (крупные автомобильные катастрофы). ДТП с участием рейсового автобуса; Инфекционная заболеваемость сельскохозяйственных животных. Выявление эпизоотического очага вируса оспы овец; Аварии на энергосистемах (сетях) с долговременным перерывом электроснабжения основных потребителей или обширных территорий. Причина отключения - прохождение КНМЯ. Инфекционная заболеваемость сельскохозяйственных животных. Выявление эпизоотического очага вируса африканской чумы свиней.
Рис. 1. Графическое представление временного ряда (период с 2016 по 2021 годы)
При использовании графического изображения исходного временного ряда (рис. 1), применим подход на основе трендо-вой модели временного ряда [2], а именно параболический тренд (У = а + Ь + ^2).
Осуществим с помощью метода наименьших квадратов расчет оценок значе-
ний параметров выбранной функциональной зависимости, применяя предварительно перенос начала координат в середину временного ряда. Необходимые вспомогательные вычисления приведем в табл. 2.
Таблица 2. Свод данных для осуществления метода наименьших квадратов расчета оценок значений параметров выбранной функциональной зависимости
Годы yt t yt t t2 yt t2 t3 t4
2016 3 -3 -9 9 27 -27 81
2017 2 -2 -4 4 8 -8 16
2018 1 -1 -1 1 1 -1 1
2019 1 0 0 0 0 0 0
2020 0 1 0 1 0 1 1
2021 4 2 8 4 16 8 16
' 6а - ЗЬ + 19с = 11 —За + 19Ъ - 27с = -6 .19а - 21Ъ 4- 115с = 52
a = 1,83 + - 3,16с -За -Ь 19Ь -27с = -6 19а - 21Ъ -Ь 115с = 52
a = 1,33 -I- 0,5ö - 3,16с 17,5b - 17,52с = -0,51 .17,5 b + 54,96 с = 17,23
a = 1,83 -I- 0,5ö - 3,16c fa = 1,33 +- 0,5ü - 3,16c ( a = 1,19 17,5b - 17,52c = -0,51 -17,47c = -17,66 с = 0,24 ■b — 0,98 — 3,1c Uj = 0,93 -3,1c Vb = 0,23
По окончании решения системы уравнений получим следующие значения:
а=1,19; Ь=0,23; с=0,24.
Составим уравнение параболического
тренда:
у = 1,19 + 0,231 + 0,2412, при 1 = -3, -2, ..., 1, 2.
Далее необходимо провести анализ точности данной трендовой модели. В качестве ошибок единичного прогноза будем использовать следующие величины:
1) А1 = ^ - у (абсолютная ошибка прогноза);
2) б( = ^ (относительная ошибка про-
гноза).
При расчете обобщающих показателей точности модели будем использовать следующие характеристики:
1) MAD = ^ =1 [MI (Mean Absolute Derivation);
2) МАРЕ I?=L[StI 100% (Mean Absolute Percentage Error).
Критерии прогнозов:
1) высокая точность MAPE < 10 %,
2) средняя точность 10 % < MAPE < 20 %,
3) удовлетворительная точность
20 % < MAPE < 50 %,
4) неудовлетворительная точность
MAPE > 50 %.
Требуемые вычисления для расчета характеристик точности трендовой модели с параболическим трендом (табл. 3).
Модель с параболическим трендом имеет следующие характеристики точности:
• MAD = 10,63;
• MAPE = 3,38 %.
Таким образом, среднее расчетное значение исследуемого показателя отклоняется от его фактического значения на 1,2 проис-
шествия или на 0,1 %. Используя параболическую трендовую модель исходного временного ряда, составим точечный прогноз количества ЧС в 2022 году, т. е. на 7-й год с учетом переноса начала координат в середину временного ряда:
У2021(1) = 1,19 + 0,23 • 1 + 0,24 • 12 = 1,66.
Таблица 3. Свод данных для расчета характеристик точности трендовой модели с параболическим трендом
№ п/п t yt yt At I At I 6^100% I6tI100%
1 -3 3 4,36 -1,36 1,36 -0,154 0,154
2 -2 2 2,02 -0,02 0,02 -0,178 0,178
3 -1 1 1,6 -0,6 0,6 -0,118 0,118
4 0 1 1,6 0,6 0,6 0,138 0,138
5 1 0 3,36 -3,36 3,36 -2,229 2,229
6 2 4 8,69 -4,69 4,69 -0,563 0,563
Сумма - - - - 10,63 - 3,38
В результате проведенного анализа и выполненных расчетов можно сделать вывод, что если будут приняты требуемые организационно-управленческие решения в 2022 году, то это приведет к спаду последствий ЧС техногенного характера на 40 % [3].
Таким образом, с целью сохранения прогнозируемого результата в указанный период, предлагается использовать такие организационно-управленческие решения, как активизация профилактической работы с населением, повышение качества подготовки различных категорий работников и др. [4].
Список литературы
1. Полевой В. Г., Сарасеко В. В., Сулима Т. Г. Приоритеты реализации государственной программы вооружения на 2018-2027 годы для спасательных воинских формирований МЧС России (итоги проведения круглого стола) // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2018. № 3 (38) [Электронный ресурс]. URL https://cyberleninka.ru/ (Дата обращения: 14.05.2020).
2. Куприенко П. С. Анализ, оценки риска и ущерба, моделирование и прогнозирование чрезвычайных ситуаций на объектах техносферы // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 11. C. 172-177
3. Белов П. Г. Стратегическое планирование развития и обеспечения национальной безопасности России: прогнозирование и снижение риска чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2015. № 1 (9). С. 47-58
4. Светуньков И. С., Светуньков С. Г. Методы социально-экономического прогнозирования. Том 1. Теория и методология. М.: Юрайт, 2015. 351 с.
References
1. Polevoy V. G., Saraseko V. V., Sulima T. G. Prioritety realizacii gosudarstvennoj programmy vooruzheniya na 2018-2027 gody dlya spasatel'nyh voinskih formirovanij MCHS Rossii. [Priorities for the implementation of the state armament program for 2018-2027 for rescue military formations of the EMERCOM of Russia (outcomes of the round table)]. Nauchnyye i obrazovatel'nyye problemy grazhdanskoy zash-chity, 2018, vol. 3 (38) [Elektronnyj resurs]. URL https://cyberleninka.ru/ (Data obrashcheniya: 14.05.2020).
2. Kuprienko P. S. Analiz, ocenki riska i ushcherba, modelirovanie i prognozirovanie chrezvychajnyh situacij na ob"ektah tekhnosfery [Analysis, assessment of risk and damage, model-
ing and forecasting of emergency situations at technosphere facilities]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2008, vol. 4, issue 11, pp. 172-177
3. Belov P. G. Strategicheskoe plani-rovanie razvitiya i obespecheniya nacional'noj bezopasnosti Rossii: prognozirovanie i snizhenie riska chrezvychajnyh situacij [Strategic planning for the development and ensuring the national
security of Russia: forecasting and reducing the risk of emergencies]. Naclonal'naya bezopasnost' i strategicheskoe planirovanie, 2015, issue 1. pp. 47-58
4. Svetun'kov I. S., Svetun'kov S. G. Meto-dy social'no-ekonomicheskogo prognozirovaniya. Tom 1. Teoriya i metodologiya [Methods of socioeconomic forecasting. Volume 1. Theory and methodology]. M.: Yurajt, 2015, 351 p.
Грабельников Алексей Сергеевич
Главное управление МЧС России по Ивановской области
Российская Федерация, г. Иваново
Заместитель начальника Главного управления МЧС России по Ивановской области (по гражданской обороне и защите населения) E-mail: aad.andrianova97@mail.ru Grabel'nlkov Aleksey Sergeyevich
Main Directorate of the Ministry of Emergency Situations of Russia in the Ivanovo region Russian Federation, Ivanovo
Deputy Head of the Main Directorate of the Ministry of Emergency Situations of Russia for the Ivanovo Region (for civil defense and protection of the population) E-mail: aad.andrianova97@mail.ru
