Файл: Практические занятия по дисциплине Безопасность жизнедеятельности.docx

Возможность использования того или иного подходов зависит от соотношения случайности и предсказуемости опасных явлений. Когда о механизме формирования (возникновения, распространения) сопровождающих некоторый природный процесс опасных явлений ничего неизвестно, оно рассматривается как случайное явление. Случайность или неопределенность времени, места и силы опасных явлений обусловлена двумя основными причинами:

-отсутствием или недостаточностью наших знаний о закономерностях формирования в определенных месте и времени опасного природного явления;

-стохастическим характером влияющих на развитие процесса факторов.

По определению неопределенность – это понятие, отражающее отсутствие однозначности. Неопределенность обусловлена внутренними свойствами объектов и неполнотой сведений об объектах. Различают неопределенность стохастическую и детерминированную.

Чем больше на развитие природного процесса непредсказуемо (случайным образом) влияет факторов, тем меньше теоретически возможное время упреждения (Рис. 2, t₀ – текущий момент времени) о развитии опасного природного явления. В предельном случае это время равно нулю.

От этих же факторов зависит и точность прогноза. Чем меньше случайных факторов и глубже изучены физические процессы, приводящие к опасным явлениям, тем выше точность прогноза, а время упреждения t_упр, определяемое с достаточной точностью, больше может быть приближено к .

Стимулом к изучению эпизодически происходящих на рассматриваемой территории опасных природных явлений являются вызываемые ими экономические потери, требующие значительных затрат на защиту территории от происходящих в случайный момент времени и в произвольном месте опасных явлений. Чем чаще происходят опасные природные явления, тем больше внимания уделяется их изучению и тем сильнее по прошествии некоторого времени в результате целенаправленного выделения ресурсов на принятие мер защиты территория защищена от них. Это приводит к снижению потерь. Очевидно, что экономически выгоднее предпринимать меры защиты на локальных территориях (по отношению к конкретным объектам) в течение фиксированного интервала времени. Это стимулирует разработку методов прогноза места, силы и времени опасных природных явлений. Недаром говорят: «Знал бы, где (и когда) упадешь, соломку б постелил». Чем больше знаний, тем меньше неопределенность и больше предотвращаемый на основе предпринимаемых в соответствии с имеющимися знаниями мер защиты ущерб. Другими словами, чем больше знаний, тем выше эффективность мер защиты (больше предотвращенный ущерб на единицу затрат). Таким образом, наука является значимым фактором экономии ресурсов государства и, в итоге, его устойчивого развития.

---

В табл. 2 приведены три уровня наших знаний о времени, месте и силе опасных природных явлений. Если время наступления природного явления с некоторой силой в конкретном пункте на основе имеющихся знаний может быть предсказано с интервалом упреждения, отличным от нуля, то говорят о предсказуемых явлениях.

Табл. 2. Уровни определенности (неопределенности) и определяемые на их основе характеристики опасных природных явлений

Распределение	Уровень
	Полная неопределенность	Частичная определенность (неопределенность)	Полная определенность
Временное	Частота ОЯ, 1/год - повторяемость	Цикличность явлений; вероятность возникновения за заданный интервал времени в рассматриваемом пункте опасных явлений с силой, не менее заданной	Время возникновения tОЯ
Энергетическое	Распределение по силе FОЯ(u)=P(UОЯ<u) – встречаемость		Сила uОЯ
Пространственное	Область возможного возникновения FОЯ(x) = P(XОЯ<x) -опасная территория		Место xОЯ

В случае полной неопределенности механизмов возникновения и развития (распространения) опасных природных явлений их пространственное, временное и энергетическое распределения определяются по статистическим данным, полученным в ходе многолетних наблюдений, в виде характеристик повторяемости и встречаемости в областях возможного возникновения.

При частичной определенности механизмов возникновения и развития опасных природных явлений или наличии статистических данных, указывающих на некоторые закономерности их наступления (например, цикличность во времени) опасное явление может быть предсказано, хотя и со значительной погрешностью (например, в форме вероятности возникновения природного явления с силой, не менее заданной, на рассматриваемой территории или в определенном пункте за заданный интервал времени в будущем).

При полной определенности все три параметра опасного явления могут быть предсказаны с приемлемой точностью для своевременного принятия адекватных мер защиты, объем которых зависит от имеющихся материальных и временных (времени упреждения) ресурсов.

---

С увеличением интервала T наблюдения за развитием опасных природных процессов и явлений точность оценки повторяемости, встречаемости и областей возможного возникновения опасных явлений возрастает. При прогнозе времени, места и силы опасного явления с увеличением интервала упреждения t_упр точность наоборот падает (Рис. 2). Поэтому те меры защиты, которые не могут быть реализованы за время упреждения, определенное с приемлемой точностью, планируются на основе информации о повторяемости опасного явления.



Рис.2. Зависимость точности прогноза повторяемости от интервала наблюдения T (слева) и времени наступления опасного явления от времени упреждения t_упр (справа): (- - - ) хуже и ( _____ ) лучше изученный механизм формирования природного явления
Время определяется интервалом корреляции значений совокупности информативных параметров в момент времени t₀ и текущий момент t. Чем больше случайных факторов влияет на развитие природного явления (описывающих этот процесс информативных параметров во времени и пространстве), тем меньше интервал корреляции.

Изучение механизмов возникновения и развития опасных природных явлений сопровождается повышением точности прогноза их времени, силы и места, т.е. переходом от их описания как случайного явления к описанию как закономерного явления. Решение этой задачи проводится в рамках фундаментальных исследований в соответствующих областях знаний. На основе этой информации разрабатывается методический аппарат прогнозирования, в частности, использующий идеи обучения (теория распознавания образов, искусственный нейроинтеллект и др.).

Вероятностно-статистический подход основан на представлении природных явлений на рассматриваемой территории или аварийных ситуаций на совокупности однотипных объектов пуассоновским потоком случайных событий. Он используется для оценивания частот опасных явлений _ОЯс силой не менее заданной (u_ОЯu₀) и аварийных ситуаций определенного вида. В предположении стационарности, ординарности и отсутствия последействия, поток инициирующих событий характеризуется параметром a_ОЯ(t) = _ОЯt - средним числом событий за интервал времени t (обычно за год). Частота (интенсивность) инициирующих событий рассчитывается по их статистике:

---

_ОЯ = d_ОЯ /T,

где d_ОЯ - число инициирующих событий (опасных явлений) за интервал времени T>>t.

Повторяемость инициирующих событий (средний интервал времени между ними) определяется по формуле t_ср = 1/_ОЯ, лет.

При оценивании возможности наступления сравнительно редких событий (при a_ОЯ(t)<1) интерес представляет вероятность Q_ОЯ(t) хотя бы одного инициирующего события за предстоящий интервал времени t. В общем случае

Q_ОЯ(t/t^*) = P(t^* T_ОЯ t/T_ОЯ  t^*) = ,

где T_ОЯ – случайная величина продолжительности интервала между событиями, t* - момент начала рассматриваемого интервала времени t после реализации последнего инициирующего события.

Если инициирующее событие не произошло до момента времени t*, то его вероятность за последующий интервал времени рассчитывается по условному (усеченному) распределению. Для пуассоновского потока время между событиями подчиняется экспоненциальному закону. С учетом свойства отсутствия последействия
Q_ОЯ(t/t^*) = Q_ОЯ(t) = 1 -exp(-_ОЯt).
Для редких событий, когда a_ОЯ(t)<0,1,

Q_ОЯ(t) a_ОЯ(t).
По многолетним наблюдениям за природными явлениями на определенной территории определяется также их распределение по силе F_ОЯ(u) = P(U<u), где U – случайная по совокупности произошедших природных явлений величина уровней создаваемых ими поражающих факторов для объектов техносферы основан на установлении законов и закономерностей.

Вероятностно-детерминированный подход развития природных процессов во времени и пространстве, цикличности природных явлений, что можно использовать для целей их долго- и среднесрочного прогнозирования. Если имеется циклически действующий фактор, то свойство отсутствия последействия нарушается и поток природных явлений не подчиняется закону Пуассона. Например, если выявлена цикличность землетрясений, то время до очередного землетрясения подчиняется некоторому унимодальному распределению. При повторяемости (в отличие от пуассоновского потока здесь можно применять более узкий термин - периодичности) землетрясений t_ср с дисперсией _t², т.е. при нормальном распределении времени между землетрясениями T_ОЯN(t_ср, _t²)

,

где Ф() – функция Лапласа.

Так, сильные землетрясения в Алма-Ате случались в 1887 и 1911 годах. По оценкам специалистов, их цикличность составляет 10015 лет. Исходя из этого, с 1980 года алма-атинцы живут в период сейсмической активности. В течение 20-25 лет на территории города возможны сильные подземные катаклизмы.

Применительно к объектам техносферы вероятностно-детерминированный подход основан на установлении закономерностей развития деградационных процессов, накопления повреждений, образования и распространения трещин, приводящих к авариям, и состоит в прогнозировании срока службы их критичных по безопасности составных частей, ограничиваемого параметрическими отказами вследствие процессов старения, изнашивания, разрегулирования. На основе оценки вероятности параметрических отказов определяется необходимость профилактических замен составных частей с истекшим сроком службы.

При среднесрочном (месяцы, недели) прогнозировании на основе этой информации кроме вероятности может быть уточнено также наиболее вероятное время наступления инициирующего события

,

где f_ОЯ’(t) = f_ОЯ(t/T_ОЯt*) – плотность распределения вероятности условного времени до очередного инициирующего события при условии, что до момента времени t* оно не произошло.

С помощью методик прогнозирования, базирующихся на знании закономерностей формирования инициирующих событий, прогнозируется время t_ОЯ и место x_ОЯ природных явлений с силой, превышающей заданную величину u_н, время наступления на конкретных объектах техносферы аварийных ситуаций определенного вида.

Для краткосрочного (дни, часы) прогнозирования используется детерминированно-вероятностный подход, опирающийся главным образом на оперативную информацию, получаемую от сетей мониторинга – о предвестниках, о приближающемся опасном природном явлении, с учетом неопределенностей методик прогноза их развития и перемещения. При этом кроме времени наступления природного явления t_ОЯ прогнозируются его место x_ОЯ и сила u_ОЯ. Подход применим и для прогнозов аварийных ситуаций на технических объектах с непрерывным контролем технического состояния.

Показатели эффективности прогнозов. Относительно ЧС на рассматриваемом интервале времени могут быть высказаны две гипотезы: наступит или не наступит. Если ЧС предсказана и наступила (или не предсказана и не наступила), то это достоверный прогноз. Количественно степень достоверности прогноза ЧС на рассматриваемом интервале времени характеризуется показателями оправдываемости О и предсказуемости П (Табл. 3).

Табл.3. Показатели достоверности прогнозов возникновения ЧС

Прогноз ЧС	Предсказана		Не предсказана
Наступление ЧС	Не наступила	Наступила	Не наступила	Наступила
Показатели достоверности прогноза		О	-	

Пусть N_{наступило/предсказано} = N_{предсказано/наступило} – число наступивших ЧС из числа предсказанных или предсказанных ЧС из числа наступивших. Оно определяется как пересечение двух подмножеств (Рис. 12.2):

N_{наступило/предсказано} = N_{наступило}UN_{предсказано},

где N_{наступило}– число наступивших на рассматриваемом интервале времени ЧС, N_{предсказано}– число ЧС, наступление которых на рассматриваемом интервале времени предсказано. Тогда оправдываемость прогнозов ЧС на рассматриваемой территории, происходящих за интервал времени t, определяется по формуле

О = N_{наступило/предсказано} / N_{предсказано},

а предупрежденность произошедших ЧС -

П = N_{наступило/предсказано} / N_{наступило}.



Рис. 3. Оправдываемость прогнозов и предупрежденность ЧС
Если ЧС предсказана, но не наступила, то имеет место ошибка 1-го рода, которая характеризуется вероятностью , оценка которой определяется по формуле

.

Ошибка 2-го рода состоит в том, что ЧС не предсказана, но наступила. Она характеризуется вероятностью , оцениваемой по формуле

.

1   ...   9   10   11   12   13   14   15   16   17

---

Практические задания

Практические задания

Задание 1.

Используя литературу и интернет ресурсы выберите ситуацию для расчета по возмещению ущерба. Охарактеризуйте последствия.

Задание 2.

Разработайте и предложите механизмы по возмещению ущерба по типу ЧС.

Задание 3.

Используя литературу и интернет ресурсы проведите статистические исследования в области возмещению ущерба в соответствии с типом ЧС.

Задание 4.

Предложите эффективные методы для возмещения ущерба в соответствии с типом ЧС.

К РСЧС

Практическая работа № 11.

Превентивные меры защиты от ЧС

Превентивные меры защиты от ЧС – это предпринимаемые заблаговременно по прогнозу времени и места возникновения опасных природных, техногенных и социальных явлений, а при отсутствии такой информации - на основе прогноза их частоты (или вероятности за заданный интервал времени) на определенной территории, меры по уменьшению риска ЧС и смягчению их негативных последствий.

Превентивные меры защиты можно разделить по цели, уровню принимаемых решений на их осуществление, факторам риска и другим признакам.

По цели превентивные меры защиты можно разделить на следующие группы (Рис. 11.1):

-меры, направленные на предупреждение ЧС;

-меры, направленные на смягчение последствий ЧС, если она все-таки произойдет;

-меры общего характера – вводимые на государственном уровне механизмы, регулирующие определенные виды деятельности и отношения.


Рис. 11.1. Классификация превентивных мер защиты по цели
По уровню принимаемых решений превентивные меры защиты делятся на:

-меры, предпринимаемые на государственном уровне (механизмы государственного регулирования безопасности, нормативно-правовое регулирование взаимоотношений различных субъектов в области безопасности, принятие решений на освоение новых территорий или отселение, принятие схем районирования территорий по повторяемости и силе опасных природных явлений, принятие строительных норм и правил, регламентирующих стойкость различных объектов по отношению к различным негативным факторам, организация аварийно-спасательных служб, формирование федеральных финансовых и материально-технических резервов, разработка планов взаимодействия для создания необходимых группировок сил и средств для проведения аварийно-спасательных и других неотложных работ);

---