Оценка риска пожарной опасности больших городов в условиях научной определённости
ART 86520
Автор:
Е.
И. Костромина
Е.
И. Костромина Библиографическое описание статьи для цитирования:
Костромина
Е.
И. Оценка риска пожарной опасности больших городов в условиях научной определённости // Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2016. – Т. 11. – С.
2451–2455. – URL:
http://e-koncept.ru/2016/86520.htm.
Аннотация. В статье рассмотрены научно-методические подходы к оценке риска пожароопасности в условиях больших городов. Приведены результаты исследований специфики вопроса, в том числе источники, взаимосвязи объектов и их влияние на процесс. Изложены авторские взгляды на снижение научной неопределённости при прогнозировании потенциальной пожароопасности. Показана возможность применения системного прогнозирования.
Ключевые слова:
системный анализ, синергия, прогнозирование, модели, пожарный риск, источники опасности, сравнение альтернатив, научная неопределённость
Текст статьи
Молев Михаил Дмитриевич,доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Строительство и техносферная безопасность», Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской области2play_rnd14716@aaanet.ru
Стуженко Наталья Игоревна,старшийпреподаватель, аспирант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиn.stuzhenko@mail.ru
Крахмальный Глеб Витальевич,магистрант,Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ,г. Шахты Ростовской областиGleb1terra@mail.ru
Костромина Евгения Игоревна,магистрант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиkostromina_evgenia@mail.ru
Оценка риска пожарной опасности больших городов
в условиях научной определённости
Аннотация. В статье рассмотренынаучнометодические подходы к оценке риска пожароопасности в условиях больших городов. Приведены результаты исследований специфики вопроса, в том числе источники, взаимосвязи объектов и их влияниена процесс. Изложены авторские взгляды на снижение научной неопределённости при прогнозировании потенциальной пожароопасности. Показана возможность применения системного прогнозирования.Ключевые слова.Пожарный риск,источники опасности, системный анализ, сравнение альтернатив, модели, прогнозирование, научная неопределённость, синергия.
Исследование риска пожарной опасности 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 темы обусловлена сложностью решения ряда вопросов, в частности прогнозирования потенциальной опасности, и подтверждается масштабными пожарами в Москве, Грозном и других городах.При изучении источников возможных пожаров следует обратить внимание, в первую очередь, на характерные инфраструктурные особенности, присущие только крупным городам. К ним авторы относят следующие объектыи факторы: различные коммуникации (газопроводы, линии электропередачи 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.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 времениситуацияи многообразие взаимосвязей различных техногенных факторов. Указанные характеристические признаки определяют необходимость улучшения качественных параметров принятия решенияв области оценки риска пожароопасности и управления им.Методология оценки техногенного риска достаточно разработана во многих аспектах, в том числе методы и математический аппарат [13].Авторам представляется необходимым подробно рассмотреть вопрос, связанныйс 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[4].С помощью методики системного анализа производится корректная оценка прогнозных параметров системы элементов, достигается высокая надёжность и точность прогноза.Одной из ключевыхпроблем при оценке пожарного 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 пожарной безопасности. При этом проведение детальных и точных оценок факторов риска и опасностей наталкивается на серьёзные трудности, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на разработке организационнотехнических 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 рассматриваемомаспекте проблемы неопределённости принято различать ряд терминологическихпонятий, 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.Вопервых, неопределённость рассматривается как мера информации. Этопонятие наиболее распространено в научных кругах понимание неопределённости. Достаточность информации об условиях, ограничениях и параметрах возникающих техногенных событиях,в том числеи пожарах, 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 информационнойнеопределённости:
недостаточность данных, связанных с отсутствием материалов о неизвестных процессах;
jошибочные 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 причинноследственных связей в пространственновременных координатах;
неспрогнозированные или невыявленные источники опасности и взаимосвязи между ними.Вовторых, неопределённость отражает состояние исследуемой системы по отношению к так называемым «идеальным условиям», когда наше знаниеобо всех аспектах рискаполностью детерминировано.Этоположение о разрыве между фактическим уровнем информированностии детерминированной ситуацией близкопо своей сути к первому положению о неопределённости иявляется фактически егоследствием. Таким образомобъём информации может бытьвыражен 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 неопределённостидостаточно сложноустановить строгие критерии оптимальности.Вчетвёртых, 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.Следует указать, что, по нашему мнению, неопределённость является атрибутивным источникомриска.Пожарный риск априорнонаходится в прямой зависимости от неопределённости, а именно: при увеличении степенинеопределённости возрастает и рискпожароопасности.Последний важный аспект состоит в том, что неопределённость обуславливаетнеоднозначность реализации событий, порождаемая факторами неизвестнойисследователямприроды.Наличие условия неоднозначности реализации таких событий подразумевает равновероятного возникновения любого события.Изложенные аспекты анализа позволяют сделать вывод, что неопределённость является естественным ограничителем управляемости и стабильностипожароопасной ситуации в городской среде.Таким образом, в рассматриваемой организационнотехнической системе обеспечения пожарной безопасности существует порог управляемости и стабильности, который детерминирован неопределённостью.В целях снижения неопределённости, а, следовательно,уменьшения рисканеобходимо выполнить ряд взаимосвязанных процедур, включающих следующие виды работ:
анализ объектауправления;
исследование информационнойсистемы;4
оценку состояния внешней среды;
прогнозирование и диагностика неопределённости;
анализ факторов неопределённости оценка силы и вероятностивоздействия;
оценка степенинеопределённости.Авторами предлагается выполнять все процедуры оценки неопределённости с использованием моделирования.В рамках предлагаемой методикинеобходимоприменять комплекс частных и интегральных моделей на всех этапахпрогностических работ. Авторамипредлагается использовать следующиймодельный ряд:
модели объектов углепородного массива, экомодели воздушной иводной среды;
модели различных геомеханических и других техногенных процессов, происходящих в городской среде;
формализованные процедурные модели, описывающие процессынеобходимых натурных измерений;
физикоматематические модели для построения сети наблюдений;
информационные модели;
эталонные модели «нормального» безопасного состояния природныхитехнических объектов;
логические модели, определяющие применимость различныхметодов исследований в конкретных условияхгородской среды;
базовые интерпретационные модели;Для достижения высокой надёжности оценки рисканеобходимособлюдать основные принципыи правила, определяющие процесспостроения вышеперечисленных моделей:обоснованный техникоэкономический компромисс междуожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели;баланс точности;достаточное разнообразие элементов модели; наглядность модели для исследователя;блочное представление модели;специализация моделей (целесообразность использованияотносительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализаобъекта, системы или процесса в узком диапазоне условий).При разработкемоделей также используются следующие процедуры:проверка соответствия модели и описания реального объекта,последовательное упрощение и последовательное усложнениесформированных моделей.Диагностическая система должна отражать основноетребование, диктуемое сложившейся ситуацией:способность выполнять прогнозирование безопасного состояниясложных природнотехнических объектов. В подобных системах задаётсясовокупность методов, приёмов и процедур, позволяющих получатьпрогнозные оценки риска, которые ориентированы на определённую целевую функцию развитиясостояния объекта прогнозирования при приемлемом (по стоимости получения)объёме информации.Проектирование системы, решающей комплекснуюпроблему: синтезамножества альтернатив, сравнение и выбор развитияобъекта прогнозирования –должно основываться на реализацииследующих принципов:взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов различныхуровней иерархии объекта прогнозирования,согласованности нормативных и поисковых прогнозов по мерепоступления новой информации [4].Предлагаемая диагностическая система представляет собой, посути, динамическую структуру управления с обратной связьюВажным элементом функционирования системы является задание последовательной двухэтапной схемы оптимизации состоянияпрогнозируемого объекта. Первый этап –синтез альтернативныхвариантов, их оценка по затратам на создание, формирование критериевпредпочтения и выбор совокупности предпочтительных альтернатив.Второй этап состоит в оптимизации параметров и включает процедурыоценки альтернатив по затратам при вариации параметров, формирования критериев оптимальности и выбораальтернативы по «облику» (прогнозному варианту состоянияобъекта) и параметрам.Заключительным этапом прогнозирования является синтез частныхпрогнозов, чтообеспечивается направленным выбором оптимальногопрогноза 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 комплексныхкритериев. При этом формирование комплексных критериев предпочтенияальтернатив обликов объекта осуществляется на основе критерия оценкисравнительной эффективности предложенных вариантов. Количественноеизмерение критерия предпочтения определяется по совокупностихарактеристик объекта, для которых могут быть заданы количественныешкалы измерения. Комплексные критерии предпочтения представляютособую важность для прогнознодиагностической системы, потому чтопозволяют вести направленныйсинтез вариантов прогноза исокращают объём задачи по выбору предпочтительной альтернативы.Сущность объединения отдельных оценок (прогнозов)в общую логическуюконструкцию заключается в получении средневзвешенной оценки из рядапрогнозных результатов с учетом их достоверности. Следовательно, чемменее результат, полученный какимлибо методом достоверен, тем меньшеего вклад в синтезированный результат. Синтезированная оценка прогнозастроится в виде линейной комбинации индивидуальных прогнозов. Приэтом вес отдельного прогноза следует выбирать по критерию минимумаошибок частных результатов. Вычисление весов индивидуальныхпрогнозов производится на основе решения задачи Лагранжа, а именноминимизации функции Лагранжа посредством решения системысоответствующих уравнений.Неотъемлемой процедурой синтеза прогнозных результатов, помнению авторов, является оценка точности комбинированной оценки риска,поскольку данный параметр предельно важен для принятияуправленческого решения. При прогнозировании развития динамическихобъектов, к которым относитсягородская среда, ученые рекомендуют применять процедуру, основанную натеории обучения [5]. Суть процесса состоит в том, что построениепрогнозной модели представляет собой обучение на основе некоторойобучающей выборки или исходного временного ряда. При этом качествообучения на практике характеризует так называемую «близость»расположения реальных и расчётных величин, оцениваемую с помощьюзаранее заданного критерия. В результате выполнения процедуры,осуществляемой по стандартной математической схеме, строитсядоверительный интервал, который характеризует точность прогноза.Таковы основные теоретические и экспериментальные положенияметодики оценки риска пожарной опасности для больших городов в условияхфактическойнеопределённости.
Ссылки на источники1. Акимов В. А., Пучков В. А., Фалеев М. И. Надежность технических систем и техногенный риск. –
М.:ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2002 –
368 с.2. Чуев Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов. –М.: Мысль, 1985. –259 с.3. Молев М.Д., Молев А.М. Теория и практика управлениярегиональной экологической безопасностью: монография. –Шахты: Издво ЮРГУЭС, 2006. –84 с.4. Молев М.Д. Прогнозирование состояния техносферной безопасности: монография / М.Д. Молев, С.А. Масленников, И.А. Занина, Н.И. Стуженко –Шахты: ИСОиП (филиал) ДГТУ, 2015. –113 с.5.KokhanenkoV.N., DuvanskayaE.V., MolevM.D., ZaninaI.A., IlievA.G. The New Approach When Solving The Equation of The Extreme Current Line In The Problem of Free Spreading of A Turbulent Flow// International Journal of Applied Engineering Research. 2015. № 4. P. 1003310039.
Стуженко Наталья Игоревна,старшийпреподаватель, аспирант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиn.stuzhenko@mail.ru
Крахмальный Глеб Витальевич,магистрант,Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ,г. Шахты Ростовской областиGleb1terra@mail.ru
Костромина Евгения Игоревна,магистрант, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) ДГТУ, г. Шахты Ростовской областиkostromina_evgenia@mail.ru
Оценка риска пожарной опасности больших городов
в условиях научной определённости
Аннотация. В статье рассмотренынаучнометодические подходы к оценке риска пожароопасности в условиях больших городов. Приведены результаты исследований специфики вопроса, в том числе источники, взаимосвязи объектов и их влияниена процесс. Изложены авторские взгляды на снижение научной неопределённости при прогнозировании потенциальной пожароопасности. Показана возможность применения системного прогнозирования.Ключевые слова.Пожарный риск,источники опасности, системный анализ, сравнение альтернатив, модели, прогнозирование, научная неопределённость, синергия.
Исследование риска пожарной опасности 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 темы обусловлена сложностью решения ряда вопросов, в частности прогнозирования потенциальной опасности, и подтверждается масштабными пожарами в Москве, Грозном и других городах.При изучении источников возможных пожаров следует обратить внимание, в первую очередь, на характерные инфраструктурные особенности, присущие только крупным городам. К ним авторы относят следующие объектыи факторы: различные коммуникации (газопроводы, линии электропередачи 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.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 времениситуацияи многообразие взаимосвязей различных техногенных факторов. Указанные характеристические признаки определяют необходимость улучшения качественных параметров принятия решенияв области оценки риска пожароопасности и управления им.Методология оценки техногенного риска достаточно разработана во многих аспектах, в том числе методы и математический аппарат [13].Авторам представляется необходимым подробно рассмотреть вопрос, связанныйс 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[4].С помощью методики системного анализа производится корректная оценка прогнозных параметров системы элементов, достигается высокая надёжность и точность прогноза.Одной из ключевыхпроблем при оценке пожарного 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 пожарной безопасности. При этом проведение детальных и точных оценок факторов риска и опасностей наталкивается на серьёзные трудности, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на разработке организационнотехнических 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 рассматриваемомаспекте проблемы неопределённости принято различать ряд терминологическихпонятий, 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.Вопервых, неопределённость рассматривается как мера информации. Этопонятие наиболее распространено в научных кругах понимание неопределённости. Достаточность информации об условиях, ограничениях и параметрах возникающих техногенных событиях,в том числеи пожарах, 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 информационнойнеопределённости:
недостаточность данных, связанных с отсутствием материалов о неизвестных процессах;
jошибочные 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 причинноследственных связей в пространственновременных координатах;
неспрогнозированные или невыявленные источники опасности и взаимосвязи между ними.Вовторых, неопределённость отражает состояние исследуемой системы по отношению к так называемым «идеальным условиям», когда наше знаниеобо всех аспектах рискаполностью детерминировано.Этоположение о разрыве между фактическим уровнем информированностии детерминированной ситуацией близкопо своей сути к первому положению о неопределённости иявляется фактически егоследствием. Таким образомобъём информации может бытьвыражен 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 неопределённостидостаточно сложноустановить строгие критерии оптимальности.Вчетвёртых, 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.Следует указать, что, по нашему мнению, неопределённость является атрибутивным источникомриска.Пожарный риск априорнонаходится в прямой зависимости от неопределённости, а именно: при увеличении степенинеопределённости возрастает и рискпожароопасности.Последний важный аспект состоит в том, что неопределённость обуславливаетнеоднозначность реализации событий, порождаемая факторами неизвестнойисследователямприроды.Наличие условия неоднозначности реализации таких событий подразумевает равновероятного возникновения любого события.Изложенные аспекты анализа позволяют сделать вывод, что неопределённость является естественным ограничителем управляемости и стабильностипожароопасной ситуации в городской среде.Таким образом, в рассматриваемой организационнотехнической системе обеспечения пожарной безопасности существует порог управляемости и стабильности, который детерминирован неопределённостью.В целях снижения неопределённости, а, следовательно,уменьшения рисканеобходимо выполнить ряд взаимосвязанных процедур, включающих следующие виды работ:
анализ объектауправления;
исследование информационнойсистемы;4
оценку состояния внешней среды;
прогнозирование и диагностика неопределённости;
анализ факторов неопределённости оценка силы и вероятностивоздействия;
оценка степенинеопределённости.Авторами предлагается выполнять все процедуры оценки неопределённости с использованием моделирования.В рамках предлагаемой методикинеобходимоприменять комплекс частных и интегральных моделей на всех этапахпрогностических работ. Авторамипредлагается использовать следующиймодельный ряд:
модели объектов углепородного массива, экомодели воздушной иводной среды;
модели различных геомеханических и других техногенных процессов, происходящих в городской среде;
формализованные процедурные модели, описывающие процессынеобходимых натурных измерений;
физикоматематические модели для построения сети наблюдений;
информационные модели;
эталонные модели «нормального» безопасного состояния природныхитехнических объектов;
логические модели, определяющие применимость различныхметодов исследований в конкретных условияхгородской среды;
базовые интерпретационные модели;Для достижения высокой надёжности оценки рисканеобходимособлюдать основные принципыи правила, определяющие процесспостроения вышеперечисленных моделей:обоснованный техникоэкономический компромисс междуожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели;баланс точности;достаточное разнообразие элементов модели; наглядность модели для исследователя;блочное представление модели;специализация моделей (целесообразность использованияотносительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализаобъекта, системы или процесса в узком диапазоне условий).При разработкемоделей также используются следующие процедуры:проверка соответствия модели и описания реального объекта,последовательное упрощение и последовательное усложнениесформированных моделей.Диагностическая система должна отражать основноетребование, диктуемое сложившейся ситуацией:способность выполнять прогнозирование безопасного состояниясложных природнотехнических объектов. В подобных системах задаётсясовокупность методов, приёмов и процедур, позволяющих получатьпрогнозные оценки риска, которые ориентированы на определённую целевую функцию развитиясостояния объекта прогнозирования при приемлемом (по стоимости получения)объёме информации.Проектирование системы, решающей комплекснуюпроблему: синтезамножества альтернатив, сравнение и выбор развитияобъекта прогнозирования –должно основываться на реализацииследующих принципов:взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов различныхуровней иерархии объекта прогнозирования,согласованности нормативных и поисковых прогнозов по мерепоступления новой информации [4].Предлагаемая диагностическая система представляет собой, посути, динамическую структуру управления с обратной связьюВажным элементом функционирования системы является задание последовательной двухэтапной схемы оптимизации состоянияпрогнозируемого объекта. Первый этап –синтез альтернативныхвариантов, их оценка по затратам на создание, формирование критериевпредпочтения и выбор совокупности предпочтительных альтернатив.Второй этап состоит в оптимизации параметров и включает процедурыоценки альтернатив по затратам при вариации параметров, формирования критериев оптимальности и выбораальтернативы по «облику» (прогнозному варианту состоянияобъекта) и параметрам.Заключительным этапом прогнозирования является синтез частныхпрогнозов, чтообеспечивается направленным выбором оптимальногопрогноза 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 комплексныхкритериев. При этом формирование комплексных критериев предпочтенияальтернатив обликов объекта осуществляется на основе критерия оценкисравнительной эффективности предложенных вариантов. Количественноеизмерение критерия предпочтения определяется по совокупностихарактеристик объекта, для которых могут быть заданы количественныешкалы измерения. Комплексные критерии предпочтения представляютособую важность для прогнознодиагностической системы, потому чтопозволяют вести направленныйсинтез вариантов прогноза исокращают объём задачи по выбору предпочтительной альтернативы.Сущность объединения отдельных оценок (прогнозов)в общую логическуюконструкцию заключается в получении средневзвешенной оценки из рядапрогнозных результатов с учетом их достоверности. Следовательно, чемменее результат, полученный какимлибо методом достоверен, тем меньшеего вклад в синтезированный результат. Синтезированная оценка прогнозастроится в виде линейной комбинации индивидуальных прогнозов. Приэтом вес отдельного прогноза следует выбирать по критерию минимумаошибок частных результатов. Вычисление весов индивидуальныхпрогнозов производится на основе решения задачи Лагранжа, а именноминимизации функции Лагранжа посредством решения системысоответствующих уравнений.Неотъемлемой процедурой синтеза прогнозных результатов, помнению авторов, является оценка точности комбинированной оценки риска,поскольку данный параметр предельно важен для принятияуправленческого решения. При прогнозировании развития динамическихобъектов, к которым относитсягородская среда, ученые рекомендуют применять процедуру, основанную натеории обучения [5]. Суть процесса состоит в том, что построениепрогнозной модели представляет собой обучение на основе некоторойобучающей выборки или исходного временного ряда. При этом качествообучения на практике характеризует так называемую «близость»расположения реальных и расчётных величин, оцениваемую с помощьюзаранее заданного критерия. В результате выполнения процедуры,осуществляемой по стандартной математической схеме, строитсядоверительный интервал, который характеризует точность прогноза.Таковы основные теоретические и экспериментальные положенияметодики оценки риска пожарной опасности для больших городов в условияхфактическойнеопределённости.
Ссылки на источники1. Акимов В. А., Пучков В. А., Фалеев М. И. Надежность технических систем и техногенный риск. –
М.:ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2002 –
368 с.2. Чуев Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов. –М.: Мысль, 1985. –259 с.3. Молев М.Д., Молев А.М. Теория и практика управлениярегиональной экологической безопасностью: монография. –Шахты: Издво ЮРГУЭС, 2006. –84 с.4. Молев М.Д. Прогнозирование состояния техносферной безопасности: монография / М.Д. Молев, С.А. Масленников, И.А. Занина, Н.И. Стуженко –Шахты: ИСОиП (филиал) ДГТУ, 2015. –113 с.5.KokhanenkoV.N., DuvanskayaE.V., MolevM.D., ZaninaI.A., IlievA.G. The New Approach When Solving The Equation of The Extreme Current Line In The Problem of Free Spreading of A Turbulent Flow// International Journal of Applied Engineering Research. 2015. № 4. P. 1003310039.
