Анализ техногенных опасностей больших городов

Исследование риска различных техногенных опасностей при проектировании, строительстве и эксплуатации объектов различного назначения в больших городах с населением свыше пятисот тысяч жителей представляет важную научную теоретическую и практическую задачу. Актуальность подобных научно-исследовательских работ обусловлена сложностью решения ряда вопросов, в частности прогнозирования потенциальной опасности, и подтверждается масштабными пожарами в Москве, Грозном и других городах.

При изучении источников возможных техногенных рисков следует обратить внимание, в первую очередь, на характерные инфраструктурные особенности, присущие только крупным городам. К ним авторы относят следующие объекты и факторы: различные коммуникации (газопроводы, линии электропередач и т.д); высотные здания; метро и скоростной трамвай; химические и металлургические заводы, высокая концентрация автотранспорта; плотность городской застройки; наличие АЗС и АГЗС в городской черте, значительная удельная нагрузка на породный массив. Потенциальная опасность перечисленных объектов возрастает в процессе их функционирования. Как показывает практика, реальными являются сценарии возникновения пожаров вследствие короткого замыкания линий электропередач в районе нахождения АЗС и т.п. В контексте изложения вопроса уместно подчеркнуть, что отличительной особенностью современной городской среды является постоянно меняющаяся во времени ситуация и многообразие взаимосвязей различных техногенных факторов. Указанные характеристические признаки определяют необходимость улучшения качественных параметров принятия решения в области оценки техногенного риска и управления им.

Методология оценки техногенного риска достаточно разработана во многих аспектах, в том числе методы и математический аппарат [28-31]. Авторам представляется необходимым подробно рассмотреть вопрос, связанный с учётом фактора неопределённости и пути её снижения.

Риск как количественная мера опасности зависит от многих факторов, поэтому исходным тезисом, по мнению авторов, должно стать положение о необходимости оценки риска посредством системного анализа. Данный вывод вытекает из основного принципа прогнозирования, обуславливающего соответствие метода исследования прогнозируемому объекту. С помощью методики системного анализа производится корректная оценка прогнозных параметров системы элементов, достигается высокая надёжность и точность прогноза.

Одной из ключевых проблем при оценке риска и связанных с ним техногенных опасностей является отношение к научной неопределённости. По мере развития инфраструктуры больших городов, возведения новых объектов различного назначения увеличивается количество факторов, негативно влияющих на состояние безопасности жизнедеятельности населения. При этом проведение детальных и точных оценок факторов риска и опасностей наталкивается на серьёзные трудности, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на разработке организационно-технических мероприятий по управлению пожарным риском в пределах городской агломерации.

Для разработки методики снижения уровня научной неопределённости необходимо определить данное понятие и оценить причины возникновения неоднозначности решения задачи.

     В рассматриваемом аспекте проблемы неопределённости принято различать ряд терминологических понятий, характеризующих категорию «неопределённость» с различных позиций. При этом каждое положение о неопределённости является связанным с другими и не противоречит содержательному наполнению положений, а только дополняет и расширяет сложившиеся представления.

     Во-первых, неопределённость рассматривается как мера информации. Это понятие наиболее распространено в научных. Достаточность информации об условиях, ограничениях и параметрах возникающих техногенных событиях свидетельствует об определённости ситуации. В указанном контексте восприятия категории подразумевается, что совокупная информация о конкретном объекте, событии или явлении в априори составляет вполне приемлемую константу объективности имеющихся сведений и данных. Действительно, необходимое и достаточное количество фактического материала позволяет надёжно спрогнозировать ситуацию в динамике. Исходя из опыта изучения проблемы, можно выделить следующие причины информационной неопределённости:

– недостаточность данных, связанных с отсутствием материалов о неизвестных процессах;

– ошибочные источники сведений, связанные с неправильной технологией или методикой их получения;

– сложность взаимодействия населения и городской средой;

– появление новых технологий, для использования которых не накоплен достаточный опыт или массив данных;

– разрыв причинно-следственных связей в пространственно-временных координатах;

– неспрогнозированные или невыявленные источники опасности и взаимосвязи между ними.

     Во-вторых, неопределённость отражает состояние исследуемой системы по отношению к так называемым «идеальным условиям», когда наше знание обо всех аспектах риска полностью детерминировано. Это положение о разрыве между фактическим уровнем информированности и детерминированной ситуацией близко по своей сути к первому положению о неопределённости и является фактически его следствием. Таким образом, объём информации может быть выражен через энтропию. Установленное различие между фактическим содержанием исследуемых информационных потоков и идеальным объёмом истинных сведений и данных характеризует второе положение о неопределённости.

     Третий аспект состоит в том, что неопределённость воспринимается как возможность выбора альтернатив и множественность данного выбора. С одной стороны, множественность вызвана разнообразием вариантов; с другой стороны, в условиях неопределённости достаточно сложно установить строгие критерии оптимальности.

     В-четвёртых, неопределённость ситуации с техногенной опасностью обуславливает интегральное понятие «качество информации» то есть такие параметры как достоверность, полнота, надёжность В данном контексте анализ показывает, что содержательно группа понятий включает большее количество определений, которые использованным методом дают оценку данных.

    Последний важный аспект состоит в том, что неопределённость обуславливает неоднозначность реализации событий, порождаемая факторами неизвестной исследователям природы. Наличие условия неоднозначности реализации таких событий подразумевает равновероятного возникновения любого события.

     Изложенные аспекты анализа позволяют сделать вывод, что неопределённость является естественным ограничителем управляемости и стабильности техногенной ситуации в городской среде. Таким образом, в рассматриваемой организационно-технической системе обеспечения техносферной безопасности существует порог управляемости и стабильности, который детерминирован неопределённостью.

     В целях снижения неопределённости, а, следовательно, уменьшения риска необходимо выполнить ряд взаимосвязанных процедур, включающих следующие виды работ:

     – анализ объекта управления;

     – исследование информационной системы;

     – оценку состояния внешней среды;

     – прогнозирование и диагностика неопределённости;

        – анализ факторов неопределённости оценка уровня и вероятности воздействия;

     Авторами предлагается выполнять все процедуры оценки неопределённости с использованием моделирования.

     В рамках предлагаемой методики необходимо применять комплекс частных и интегральных моделей на всех этапах прогностических работ. Авторами предлагается использовать следующий модельный ряд:

     – модели объектов геологической среды, экомодели воздушной и

водной среды;

     – модели различных геомеханических и других техногенных процессов, происходящих в городской среде;

     – физико-математические модели для построения сети наблюдений;

     – информационные модели;

     – эталонные модели «нормального» безопасного состояния природных и технических объектов;

     – логические модели, определяющие применимость различных

методов исследований в конкретных условиях городской среды;

     – базовые интерпретационные модели;

     Для достижения высокой надёжности оценки риска необходимо соблюдать основные принципы и правила, определяющие процесс построения вышеперечисленных моделей: обоснованный технико-экономический компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели; баланс точности; достаточное разнообразие элементов модели; наглядность модели для исследователя; блочное представление модели; специализация моделей (целесообразность использования относительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализа объекта, системы или процесса в узком диапазоне условий).

     При разработке моделей также используются следующие процедуры: проверка соответствия модели и описания реального объекта, последовательное упрощение и последовательное усложнение сформированных моделей. Диагностическая система должна отражать основное требование, диктуемое сложившейся ситуацией: способность выполнять прогнозирование безопасного состояния сложных природно-технических объектов. В подобных системах задаётся совокупность методов, приёмов и процедур, позволяющих получать прогнозные оценки риска, которые ориентированы на определённую целевую функцию развития состояния объекта прогнозирования при приемлемом (по стоимости получения) объёме информации.

    Проектирование системы, решающей комплексную проблему: синтеза множества альтернатив, сравнение и выбор развития объекта прогнозирования – должно основываться на реализации следующих принципов: взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов различных уровней иерархии объекта прогнозирования, согласованности нормативных и поисковых прогнозов по мере поступления новой информации [4].

     Предлагаемая диагностическая система представляет собой, по сути, динамическую структуру управления с обратной связью Важным элементом функционирования системы является задание последовательной двухэтапной схемы оптимизации состояния прогнозируемого объекта. Первый этап – синтез альтернативных вариантов, их оценка по затратам на создание, формирование критериев предпочтения и выбор совокупности предпочтительных альтернатив.

Второй этап состоит в оптимизации параметров и включает процедуры оценки альтернатив по затратам при вариации параметров, формирования критериев оптимальности и выбора альтернативы по «облику» (прогнозному варианту состояния объекта) и параметрам.

     Заключительным этапом прогнозирования является синтез частных прогнозов, что обеспечивается направленным выбором оптимального прогноза развития объекта при заданных внутренних и внешних условиях. Синтез оценок позволяет использовать синергетическое свойство систем, которое в данном случае обеспечивает повышение качества прогноза риска.

     Процедура синтеза выполняется с использованием частных и комплексных критериев. При этом формирование комплексных критериев предпочтения альтернатив обликов объекта осуществляется на основе критерия оценки сравнительной эффективности предложенных вариантов. Количественное измерение критерия предпочтения определяется по совокупности характеристик объекта, для которых могут быть заданы количественные шкалы измерения. Комплексные критерии предпочтения представляют особую важность для прогнозно-диагностической системы, потому что позволяют вести направленный синтез вариантов прогноза и сокращают объём задачи по выбору предпочтительной альтернативы.

     Сущность объединения отдельных оценок (прогнозов) в общую логическую конструкцию заключается в получении средневзвешенной оценки из ряда прогнозных результатов с учетом их достоверности. Следовательно, чем менее результат, полученный каким-либо методом достоверен, тем меньше его вклад в синтезированный результат. Синтезированная оценка прогноза строится в виде линейной комбинации индивидуальных прогнозов. При этом вес отдельного прогноза следует выбирать по критерию минимума ошибок частных результатов. Вычисление весов индивидуальных прогнозов производится на основе решения задачи Лагранжа, а именно минимизации функции Лагранжа посредством решения системы соответствующих уравнений.

     Неотъемлемой процедурой синтеза прогнозных результатов, по мнению авторов, является оценка точности комбинированной оценки риска, поскольку данный параметр предельно важен для принятия управленческого решения. При прогнозировании развития динамических объектов, к которым относится городская среда, учёные рекомендуют применять процедуру, основанную на теории обучения [5]. Суть процесса состоит в том, что построение прогнозной модели представляет собой обучение на основе некоторой обучающей выборки или исходного временного ряда. При этом качество обучения на практике характеризует так называемую «близость» расположения реальных и расчётных величин, оцениваемую с помощью заранее заданного критерия. В результате выполнения процедуры, осуществляемой по стандартной математической схеме, строится доверительный интервал, который характеризует точность прогноза.

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РИСКА

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: