Мониторинг и прогнозирование. Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характераС. В. Горбунов, Ю. Д. Макиев, В. П. Малышев
 Скачать 1.22 Mb.
|
|
/70 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31) УДК 502.58; 504.056; 001.18 Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера С.В. Горбунов, Ю.Д. Макиев, В.П. Малышев Monitoring and Forecast of Natural and Man-made Emergencies S. Gorbunov, Y. Makiev, V. Malyshev Аннотация В статье рассматриваются технологии прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Выделены технологии долгосрочного и оперативного прогнозирования. Представлены подходы к оценке вероятности возникновения чрезвычайной ситуации и ущерба от чрезвычайной ситуации. Ключевые слова: чрезвычайная ситуация; долгосрочное прогнозирование ЧС; оперативное прогнозирование ЧС; ущерб от чрезвычайной ситуации. Abstract The article discusses emergency forecast technologies. The authors distinguish between technologies for long- term and operational forecasting, and present approaches to the estimation of the probability of disaster and related potential damage. Key words: emergency; long-term forecast of emergencies; operational forecast of emergencies; disaster-related damage. ISSN 1996-8493 © Технологии гражданской безопасности, 2012 ISSN 1996-8493 © Civil Security Technology, 20112 /71 Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) Опыт ликвидации крупных чрезвычайных ситуа- ций природного и техногенного характера, имевших место в новейшей истории, показывает, что своевре- менный прогноз их возникновения приводит к суще- ственному снижению масштабов и смягчению по- следствий воздействия источников ЧС. Среди всех источников чрезвычайных ситуаций в первую очередь необходимо отметить источники природных ЧС, такие как эндогенные опасные гео- физические явления (землетрясения, извержение вулканов); экзогенные геологические явления (лави- ны, сели, оползни, карст и т.п.); морские и материко- вые гидрологические опасные явления (цунами, ци- клоны, наводнения); гидрогеологические опасные явления, связанные с уровнем грунтовых вод; при- родные лесные, степные и торфяные пожары; инфек- ционные заболевания людей и сельскохозяйственных животных, эпифитотии. К источникам техногенных ЧС относятся: транспортные аварии, пожары и взрывы в промыш- ленном и жилом секторе; аварии с выбросом опас- ных химических, радиоактивных и биологически опасных веществ; обрушение зданий и сооружений; аварии на энергетических системах и объектах ЖКХ. Кроме этого, в последнее время участилась реа- лизация террористических угроз, которые в первой половине XXI века имеют тенденции к нарастанию. Многообразие источников предъявляет особые тре- бования к технологиям прогнозирования чрезвычай- ных ситуаций. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций пред- полагает определение времени и места ЧС, вероят- ности наступления ЧС (и в первую очередь, вероят- ности возникновения источника чрезвычайной ситу- ации), возможного характера и масштаба чрезвычай- ных ситуаций. Современные технологии прогнозирования чрез- вычайных ситуаций можно условно подразделить на технологии долгосрочного прогнозирования и техно- логии оперативного (краткосрочного) прогнозирова- ния опасных природных явлений (ураганов, смерчей, наводнений, природных пожаров, цунами и др.). При подготовке прогнозов рассматриваются все возможные источники чрезвычайных ситуаций, ха- рактерные для региона. Это особенно важно при оценке возможности возникновения каскадных ЧС по типу эффекта «домино». Последствия последнего землетрясения в Японии наглядно продемонстриро- вали реализацию этой возможности. Действительно, 11 марта 2011 года началось 9-балльное землетрясе- ние у острова Хонсю на глубине 24 км. Из-за подзем- ных толчков автоматически останавливаются 1, 2, 3 энергоблоки АЭС «Фукусима-1». Толчки спровоци- ровали дополнительный эффект отключения АЭС от японской энергетической системы. Охлаждение АЭС продолжили резервные дизель-генераторы. Менее чем через час по АЭС ударила первая вол- на цунами, которая повредила аварийный конденса- тор, предназначенный для охлаждения пара. Через 15 минут вторая, 14-метровая волна цунами затопила сооружения «Фукусимы» и вывела из строя резерв- ные дизель-генераторы (кроме одного подземного), что через несколько часов привело к частичному рас- плаву топлива и мощному взрыву паровоздушно- водородной смеси, разрушившему бетонную оболоч- ку реактора. Авария отнесена к 6—7 уровню по международной шкале, но до уровня чернобыльской аварии не дошло, так как сами ядерные реакторы не были разрушены и диспергированное топливо по счастливой случайности не попало в окружающую среду. Таково содержание эффекта домино для рас- сматриваемого случая. Оперативные (краткосрочные) прогнозы имеют целью получение исходных данных о возможной об- становке для принятия решений о защите населения и территорий от поражающих факторов чрезвычай- ных ситуаций. Оперативное прогнозирование бази- руется на комплексных технологиях, которые вклю- чают: технологии мониторинга, технологии матема- тического моделирования, геоинформационные тех- нологии. К технологиям мониторинга следует отнести: наблюдение за состоянием природной среды, критически важными и потенциально опасными объ- ектами; сбор и обработку информации и оценку характе- ристик природной и техногенной опасности; экспертно-аналитические технологии. Актуальными технологиями математического мо- делирования в первую очередь являются: экспериментальные методы моделирования при- родных и техногенных процессов; численные методы моделирования; использование действующих моделей и инженер- ных расчетов. Геоинформационные технологии включают: создание и ведение банка данных; интерпретацию первичной информации; обработку данных для последующего использо- вания в расчетах, моделировании и прогнозах. Для повышения эффективности оперативного прогнозирования существенной является формали- зация методов и моделей. Центром «Антистихия» разработаны автоматизи- рованные системы краткосрочного (оперативного) прогноза ЧС природного и техногенного характера, в которых реализованы упомянутые выше технологии. Эти системы функционируют как на федеральном, так и региональном уровнях во всех региональных центрах МЧС России. Такие системы позволяют рассчитать спектр ве- роятностей возникновения различных чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера с де- /72 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31) тализацией до уровня территории субъектов РФ и объектов федерального значения. В целях формализации реагирования на прогно- зы, представляемые в виде спектра вероятности раз- личных уровней ЧС приказом МЧС утверждены «Рекомендации по реагированию на краткосрочные, оперативные прогнозы». При этом оправдываемость прогнозов по оценкам специалистов центра «Антистихия» достаточно высокая и составляет 85— 90 процентов [1]. Долгосрочное прогнозирование имеет целью оценку комплексных рисков чрезвычайных ситуаций с учетом вероятности их возникновения и возможно- го ущерба. Технологии долгосрочного прогнозирования ис- пользуют методологию анализа и управления риска- ми. Результаты долгосрочного прогноза являются исходными данными для: определения сосредоточения основных усилий органов управления в области реагирования на ЧС, разработки паспортов безопасности территорий, кри- тически важных и потенциально опасных объектов; разработки перспективных и текущих планов по предупреждению и ликвидации ЧС; разработки федеральных и региональных целе- вых программ по снижению масштабов и смягчению последствий прогнозируемых чрезвычайных ситуа- ций природного и техногенного характера. К основным технологиям долгосрочного прогно- зирования относятся: технологии сценарного моделирования; статистическая обработка данных мониторинга и прогнозов; экстраполяция данных на контролируемых терри- ториях; методы и технологии картографического анализа рисков; ведение баз данных сценариев возникновения и развития ЧС с учетом вероятностных распределений во времени и пространстве; экспертно-аналитические технологии долгосроч- ного прогнозирования. В настоящее время существенные усилия в обла- сти прогнозирования ЧС сосредоточены на создании информационно-аналитических технологий. Эти тех- нологии позволяют контролировать параметры со- стояния природной среды, и с помощью соответ- ствующих математических моделей оперативно про- гнозировать возникновение и развитие опасных при- родных процессов, которые приводят к чрезвычай- ным ситуациям. Положительный опыт создания подобных техно- логий имеется и может быть продемонстрирован на примере формирования технологии прогнозирова- ния паводковой обстановки. Надежный контроль уровня воды, снежных запасов, толщины льда, тем- пературы воздуха и других параметров в сочетании с адекватными математическими моделями процес- са позволяют с высокой точностью прогнозировать масштабы и последствия паводковых наводнений (рис. 1). В настоящее время высокую степень проработки имеет технология прогнозирования лесных пожаров, в основе которой лежит комплекс взаимосвязанных метеорологических характеристик (количество и ди- намика осадков, температура и влажность воздуха, скорость и направление ветра), параметры и состоя- ние лесного покрова и др. Определенные успехи достигнуты в прогнозиро- вании ураганов, схода снежных лавин, экстремаль- ных осадков и других опасных гидрометеорологиче- ских явлений. Достоверность таких прогнозов может доходить до 70—80%. В настоящее время в научно-техническом плане решена проблема создания информационно- аналитических технологий, позволяющих контроли- ровать параметры состояния потенциально опасных объектов. Для прогнозирования возможных аварийных по- следствий нарушения режимов нормальной эксплуа- тации может быть использован программный ком- плекс, разработанный ЦСИ совместно с ИРИС- СОФТ. Комплекс базируется на совокупности сценариев развития аварий на основных типах потенциально опасных объектов, что позволяет в реальном масшта- бе времени оценивать возникающие риски и возмож- ные последствия. Основной научно-технической проблемой даль- нейшего развития технологий прогнозирования явля- ется повышение достоверности как долгосрочных, так и оперативного прогнозирования. Необходимо отметить, что для различных чрезвы- чайных ситуаций акценты в этом плане существенно разнятся. Так, по данным Метеоинфо для метеорологиче- ских прогнозов оправдываемость тем выше, чем меньше срок прогнозирования. Это обусловлено мас- сивом информации, необходимой для прогноза. Например, прогноз на 2 дня требует обстановки на территории нескольких тысяч километров, а на не- делю — на всем земном шаре. Поэтому прогнозы более чем на неделю основы- ваются на методе аналогии и носят в общем-то слу- чайных характер. Совсем иное наблюдается при прогнозировании землетрясений и сходе снежных лавин, когда оправ- данность долгосрочных прогнозов достаточно высо- кая, а об оправданности оперативных мы можем го- ворить лишь с достаточной степенью условности. Какова бы ни была природа сил, порождающих землетрясения, с точки зрения механики в ходе опре- деленных процессов в недрах Земли в твердом веще- стве верхних слоев планеты нарастают механические /73 Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) напряжения, проявляющиеся в виде упругих дефор- маций. Когда механические напряжения превышают предел прочности недр в какой-то точке и ее окрест- ностях, тогда и там происходит быстрая пластиче- ская деформация пород, то есть вертикальный и го- ризонтальный сдвиг, то есть происходит землетрясе- ние в окрестностях этой самой точки. Теперь понятно, почему не удавались краткосроч- ные прогнозы в отличие от краткосрочных. При дол- госрочном прогнозе неявно делается упор на оценку главных движущих сил, пусть даже нам неизвест- ных, которые порождают землетрясение. В краткосрочных же прогнозах решающую роль могут играть второстепенные факторы — так назы- ваемый эффект бабочки. Вклад этих факторов ни- чтожно мал, но они могут существенно повлиять на время конкретного проявления действия глобаль- ных сил. Таким образом, понятно, что предсказать момент начала землетрясения без учета этих быстроменяю- щихся, казалось бы, второстепенных сил, невозмож- но. Отметим, что картина начала землетрясения пол- ностью аналогична началу схода снежной лавины. Весомый вклад в повышение достоверности опе- ративных прогнозов опасных природных процессов и техногенных аварий может внести широкое приме- нение космических технологий (рис. 2). Например, на основе космических технологий можно собирать и обрабатывать сведения о положе- нии точек земной поверхности, изменение взаиморас- положения которых позволяет судить о нарастающих упругих деформациях. Но все не так и просто, потому что земная кора и действующие на нее силы не просто пружина и крюк лебедки, а целый континуум пружин с различными коэффициентами упругости и разнонаправленными действующими силами. Кроме этого, механические напряжения передаются через твердую земную кору за многие тысячи километров от места возникнове- ния до места, где эти напряжения измеряются и дей- ствуют. Рис. 2. Космические технологии прогнозирования Вместе с тем, исследования из космоса позволя- ют отслеживать температурные режимы океана, ма- териков и атмосферы, динамики лесных массивов, степные, лесные и торфяные пожары, паводковую обстановку, загрязнения атмосферы и гидросферы, Рис. 1. Технология прогнозирования паводковой обстановки /74 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31) вулканическую деятельность, проводить исследова- ния предвестников землетрясений. Последних из- вестно около 600. К наиболее изученным относится увеличение выноса водорода и теплового потока из недр земли, что приводит к возмущениям в ионо- сфере, которые и фиксируются спутниками. Практическая задача сводится к тому, чтобы нау- читься интерпретировать эти возмущения и связать их интенсивность (или иные параметры) со сроком и силой землетрясения. В общем случае прогнозирование рассматривает- ся как исследовательский и расчетно-аналитический процесс, целью которого является получение вероят- ностных данных о будущем состоянии и характере развития прогнозируемого явления, состоянии и определяющих параметрах функционирования си- стем или объекта [3]. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций на- правлено на определение: места возможного возникновения чрезвычайных ситуаций; вероятности появления чрезвычайных ситуаций; потенциально возможных негативных послед- ствий чрезвычайных ситуаций. Различные стороны и аспекты прогнозирования чрезвычайных ситуаций широко рассмотрены в на- учной литературе и специальных источниках. В целом процесс прогнозирования чрезвычайных ситуаций может быть представлен принципиальной схемой, приведенной на рис. 3. Рис. 3. Принципиальная схема прогнозирования чрезвычайных ситуаций На всех этапах прогнозирования чрезвычайных ситуаций используется общий методический поря- док действий: сбор и анализ необходимых исходных данных; выбор и разработка математического аппарата, необходимого для прогнозирования: статистический анализ или моделирование процесса; выполнение необходимых расчетных процедур; оценка достоверности получаемого прогноза. Прогнозирование места возможного возникнове- ния чрезвычайных ситуаций базируется на простран- ственном распределении потенциальных опасностей по территории страны. Изучение природно-климатических условий по- зволило определить распределение природных опас- ностей по регионам страны (табл. 1) [4]. Распределение потенциальной опасности возник- новения чрезвычайных ситуаций техногенного харак- тера определяется размещением по территории стра- ны опасных производственных объектов (табл. 2). Природные и техногенные опасности возникно- вения чрезвычайных ситуаций детализируются вплоть до конкретного места их размещения. С точки зрения прогнозирования места возмож- ного возникновения чрезвычайных ситуаций эффек- тивным средством оперативного прогнозирования являются географические информационные систе- мы, позволяющие математически моделировать воз- никновение чрезвычайных ситуаций на конкретных территориях на основе обработки картографических и других данных об опасных природных явлениях и техногенных объектах. На практике успешно приме- няется созданная в нашей стране глобальная геогра- фическая информационная система «Экстремум». Прогнозирование места возможного возникнове- ния чрезвычайных ситуаций, обусловленных терро- ристическими проявлениями, основывается на оцен- ках таких факторов как значимость возможного объ- екта террористического воздействия (критически важные или особо опасные объекты), уровня его фи- зической защиты и активности террористических проявлений на определенной территории. Подход к определению вероятности возникнове- ния чрезвычайных ситуаций может быть определен на основании общего процесса, когда вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций может быть представлена как: P = P 1 . P 2 . P 3 , (1) где P — вероятность возникновения чрезвычайной ситуации; P 1 — вероятность появления источника опасно- сти, обусловливающего возможность возникновения чрезвычайной ситуации; P 2 — вероятность образования опасного воздей- ствия на объект защиты; /75 Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) P 3 — вероятность непосредственного возникнове- ния чрезвычайной ситуации, инициируемой опасным воздействием. Конкретный вид расчетных зависимостей для по- казателей P, P 1 , P 2 , P 3 зависит от конкретных рассма- триваемых ситуаций для природных, технических, военных и социально-биологических опасностей и объектов. Так прогнозирование возникновения чрезвычай- ных ситуаций природного характера включает про- гноз катастрофического развития природных про- цессов и явлений раздельно: геологических (земле- трясения, извержения вулканов, оползни, обвалы, сели и др.); гидрометеорологических (тайфуны, цу- нами, наводнения, паводки); климатических (засу- хи, пожары); биологических (эпидемии, нашествия саранчи и других вредителей), а также совместного их влияния. Эти виды прогнозов дифференцируются в соот- ветствии со специфическими условиями. Для геологических процессов, как источников чрезвычайных ситуаций, выделяются пространствен- ная (глобальные, региональные, локальные), времен- ная (долгосрочные, краткосрочные и сезонные) и ак- тивностная (с учетом механизмов трансформации геологической среды) составляющие прогнозов. В частности для прогнозов селей, как источников чрезвычайных ситуаций выявляются селевые бас- сейны или водотоки, в которых ожидается активация селевого процесса в течение периода активации се- лей, и определяются вызывающие их причины — аномальное выпадение осадков, весеннее снеготая- ние, интенсивное таяние ледников, прорыв запруд- ных озер. Для гидрометеорологических и климатических процессов, как возможных предпосылок чрезвычай- ных ситуаций, характерно прогнозирование с учетом тенденций изменения основных определяющих па- раметров: для температуры воздуха — с учетом потепления климата; для атмосферных осадков — с учетом роста сред- негодовых осадков для середины и конца 21-го века; для баланса воды в почве — с учетом усиления испарения с поверхности суши и уменьшения влаго- содержания почвы; для поверхностных вод — с учетом изменения речного стока на большинстве водосборов; для состояния подземных вод — с учетом воз- можного перераспределения подземного стока в раз- личных регионах. Прогнозирование вероятности возникновения лесных пожаров, как источников чрезвычайных си- туаций производится на основе данных о: классе пожарной опасности в лесу по условиям погоды; местоположении и площади участков лесного фонда, где лесные горючие материалы могут гореть при появлении источников огня; рельефе местности; наличии потенциальных источников огня; грозовой деятельности; Таблица 1 Распределение природных опасностей по территории Российской Федерации Регион Возможные природные опасности Северо-Западный Затопления и наводнения, штормовые ветры, смерчи, ливни, град, снежные заносы, террасные и лесные по- жары, сильные снегопады, обледенения, землетрясения, ураганы Центральный Наводнения, штормовые ветры, ливневые дожди, снежные заносы, сильные морозы, торфяные и лесные по- жары, затопления Северо-Кавказский Затопления и наводнения, землетрясения, оползни, сели, снежные лавины, лесные пожары, ураганы, песча- ные бури, пыльные бури Приволжско-Уральский Наводнения, обильные снегопады, смерчи, лесные и торфяные пожары, затопления, половодья Сибирский Сильные ветры, ураганы, суховеи, ливни, снежные заносы, метели, снегопады, сильные морозы, наводне- ния, землетрясения, лесные пожары, сейсмические опасности, паводки Дальневосточный Землетрясения, цунами, муссонные ливни, тайфуны, затопления Таблица 2 Распределение техногенных опасностей по территории Российской Федерации Регион Количество потенциально опасных объектов радиационно опасных химически опасных взрыво-, пожаро опасных Северо-Западный 13 390 2350 Центральный 35 800 990 Северо-Кавказский 6 700 1400 Приволжско-Уральский 30 810 1600 Сибирский 18 460 800 Дальневосточный 7 440 270 /76 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31) ретроспективном распределении пожаров по вре- мени и по территории рассматриваемого региона. Вероятность возникновения чрезвычайных ситуа- ций, обусловленных техногенными причинами, опре- деляется на основании использования двух групп методов: на основе статистического анализа и на основе моделирования возникновения чрезвы- чайных ситуаций. При прогнозировании вероятности возникнове- ния чрезвычайных ситуаций на основе статистиче- ского анализа используются данные о количестве возникших техногенных чрезвычайных ситуаций в течение определенного количества времени. В этом случае определяется количество чрезвы- чайных ситуаций в течение выбранного промежутка времени: чс/ед. времени,(2) где α ср — среднее количество чрезвычайных ситуа- ций в течение заданного промежутка времени, на- пример, среднегодовое; N — общее количество чрезвычайных ситуаций техногенной природы, произошедших в течение пе- риода времени T. Тогда величина (3) может рассматриваться как частота возникновения чрезвычайных ситуаций, в первом приближении представляется как вероятность возникновения чрез- вычайной ситуации P на рассматриваемом проме- жутке времени, т.е. При прогнозировании вероятности возникнове- ния техногенных чрезвычайных ситуаций на основе моделирования составляются типовые сценарии воз- никновения этих ситуаций применительно к реали- зуемым технологическим процессам. Характерной особенностью этого подхода являет- ся моделирование развития техногенной чрезвычай- ной ситуации от инициирования чрезвычайной ситу- ации до появления поражающего воздействия. Примеры типовых сценариев развития техноген- ных чрезвычайных ситуаций приведены на рис. 4—8. Для рассмотренных типовых сценариев возник- новения техногенных чрезвычайных ситуаций веро- ятность взрыва заряда взрывчатого вещества, по- вреждение или разрушение радиационно-опасного производственного элемента, выброса токсичных ве- ществ, выбросы горючих веществ и возникновение аварийной ситуации на гидротехническом сооруже- нии могут быть идентифицированы с вероятностью P 3 непосредственного возникновения чрезвычайной ситуации, инициируемой опасным воздействием в зависимости (1). Расчетные зависимости для вероят- ности указанных событий определяются условиями конкретного производства. В случае, когда P 1 =P 2 =1, (что характерно для чрез- вычайных ситуаций техногенного характера) P =P 3 , т.е. вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций определяется вероятностью возникновения причин, непосредственно вызывающей эти ситуации с образо- ванием соответствующих поражающих факторов. Вероятность возникновения чрезвычайных ситуа- ций, обусловленных причинами военного характера, определяется принимаемым сценарием военных дей- ствий. В качестве гипотетического примера такого сце- нария на рис. 9 приведена схема построения системы разведки и предупреждения о воздушно-космическом нападении. Обозначая через: P 1р — вероятность преодоления воздушно- космическими средствами противника первого эше- лона разведки и предупреждения; P 2р — вероятность преодоления воздушно- космическими средствами противника второго эше- лона разведки и предупреждения; P 3р — вероятность преодоления воздушно- космическими средствами противника третьего эше- лона разведки и предупреждения, — в первом при- ближении получаем: P 2 = P 1р . P 2р . P 3р (4) и при P 1 =1 имеем P 2 = P 1р . P 2р . P 3р . P 3 , (5) где величина P 3 , как показано выше, определяется вероятностью возникновения причин, непосред- ственно вызывающих чрезвычайные ситуации, что рассмотрено применительно к техногенным чрезвы- чайным ситуациям. При прогнозировании вероятности возникнове- ния чрезвычайных ситуаций, обусловленных угроза- ми биолого-социального характера, рассматриваются массовые инфекционные заболевания, случаи каран- тинных и особо опасных инфекций, а также превы- шение среднемноголетних уровней заболеваемости и смертности. Основой прогнозирования в этом случае являют- ся результаты мониторинга потенциальных источни- Рис. 4. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации, вызванной взрывчатыми веществами /77 Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) ков биолого-социальных объектов и территорий, статистические данные фоновых показателей инфек- ционной заболеваемости людей и животных. Применительно к опасностям террористического характера вероятность возникновения террористиче- ской угрозы может быть определена [5] как: γ = 10 –(П 0 +П 1 +П 2 +П 3 ) , (6) где γ — вероятность возникновения террористиче- ской угрозы; П 0 — интегральная характеристика частоты воз- никновения террористической угрозы на территории Российской Федерации, П 0 = 4; П 1 — показатель потенциальной опасности объ- екта, П 2 — показатель уровня физической защиты объ- екта, П 3 — показатель, характеризующий территорию, на которой расположен защищаемый объект, Применительно к выражению (1) γ = P 1 , а величи- на P 2 может рассматриваться как вероятность осу- ществления террористического воздействия на объ- ект. В этом случае P 2 = Р П . Р 4н , (7) где Р П — вероятность проникновения нарушителя к критически важному элементу объекта, воздействие на который может инициировать возникновение тех- ногенной чрезвычайной ситуации; Р 4н — вероятность осуществления несанкциони- рованных действий в отношении критически важно- го элемента объекта. На основании моделирования возникновения чрез- вычайных ситуаций террористического характера Р П = Р 1Н (1– P 2 . P 3 ), (8) где Р 1Н — вероятность преодоления нарушителем физической защиты объекта; Рис. 5. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации при повреждении или разрушении радиационно-опасного производственного элемента Рис. 6. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации при выбросе токсичных веществ /78 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 1 (31) P 2 — вероятность обнаружения действий наруши- теля; P 3 — вероятность пресечения действий наруши- теля при его обнаружении. Рассмотренные подходы к определению вероят- ности возникновения чрезвычайных ситуаций харак- теризует особенности этого определения примени- тельно к различным типам угроз, вызывающих эти чрезвычайные ситуации и с другой стороны иллю- стрируют весь объем сложностей и объема этой со- ставляющей процесса прогнозирования чрезвычай- ных ситуаций. Разносторонние показатели последствий чрезвы- чайных ситуаций за счет их выражения в стоимост- ной форме могут быть сведены к единому показате- лю ущерба, обусловленному возникновением чрез- вычайных ситуаций. Величина ущерба Э за счет чрезвычайной ситуа- ции в общем виде может быть представлена как Э = Э 1 +Э 2 +Э 3 +Э 4 . (9) Прогнозирование величины ущерба за счет чрезвы- чайных ситуаций на основе выражения (9) производит- ся при помощи известных методик [6] оценки воздей- ствия поражающих факторов при возникновении чрез- вычайных ситуаций, показанных на рисунках 2—6. С учетом неопределенности возникновения чрез- вычайных ситуаций в качестве наиболее общего по- казателя их последствий принимается величина по- казателя риска W, определяемая как W = Р . Э, (10) где Э 1 — ущерб за счет потерь населения, учитываю- щий: ущерб за счет безвозвратных потерь; ущерб за счет санитарных потерь; Э 2 — материальный и финансовый ущерб в производственно-бытовой сфере, учитывающий: ущерб в промышленном производстве; ущерб в сельском хозяйстве и других отраслях; ущерб в сфере инфраструктуры; ущерб в области жилого фонда и имущества граждан; Э 3 — ущерб окружающей природной среде, учи- тывающий: компенсацию ущерба окружающей среде; ущерб животному и растительному миру; затраты на восстановление качества природной среды; Э 4 — ущерб за счет необходимости предупрежде- ния и ликвидации чрезвычайных ситуаций, учитыва- ющий: затраты на эвакуацию населения; затраты на проведение спасательных и других не- отложных работ; затраты на жизнеобеспечение пострадавшего на- селения; затраты на выплату населению компенсаций. Рис. 7. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации на взрывопожароопасном производстве Рис. 8. Типовой сценарий возникновения техногенной чрезвычайной ситуации на гидротехническом сооружении Рис. 9. Схема построения системы разведки и предупреждения о воздушно-космическом нападении /79 Технологии гражданской безопасности, том 9, 2012, № 1 (31) Нормативы уровней рисков чрезвычайных ситуа- ций, обусловленных природными и техногенными причинами, установленные «Руководством по оценке рисков чрезвычайных ситуаций техногенного харак- тера, в том числе при эксплуатации критически важ- ных объектов Российской Федерации» [7] и распро- страненные на чрезвычайные ситуации, обусловлен- ные военными и биолого-социальными угрозами, определяют области опасности возникающих чрезвы- чайных ситуаций и требуемые меры по обеспечению защищенности объектов от этих ситуаций (табл. 3). Определение величины риска является завершаю- щей операцией в общей процедуре прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Литература 1. Болов В.Р. Применение современных технологий, методов мо- ниторинга и прогнозирования в обеспечении системы управле- ния в кризисных ситуациях // Ж-л-каталог Средства спасения. Противопожарная защита. Российские инновационные систе- мы. 2010. № 10. 2. Шумилов В.Н. Закон Архимеда и землетрясения. Киев: Ника- Принт, 2005. 3. Гражданская защита. Энциклопедия / Под. общ. ред. С.К.Шойгу. М.: Деловой экспресс, 2007. 4. Шахраманьян М.А., Акимов В.А., Козлов К.А. Оценка природной и техногенной безопасности России. Теория и практика. М.: ВНИИ ГОЧС,1998. 5. Исаев В.С., Макиев Ю.Д., Малышев В.П., Таранов А.А., Камзолкин В.Л. Методика оценки эффективности мероприятий по повышению устойчивости функционирования критически важных объектов и объектов жизнеобеспечения в условиях угроз террористического характера // Информационный сбор- ник. М.: ЦСИ ГЗ МЧС России, 2010. №42. С.52—68. 6. Комплекс методик прогнозирования возможной обстановки при нанесении ударов современными средствами поражения и объемов выполнения аварийно-спасательных и других неот- ложных работ. М.: ЦСИ ГЗ, ВНИИ ГОЧС МЧС России, 1997. 7. Методика оценки рисков чрезвычайных ситуаций и нормативы приемлемого риска чрезвычайных ситуаций // Проблемы ана- лиза риска. 2007. Т. 4. № 4. 8. Горбунов С.В., Макиев Ю.Д., Малышев В.П. Анализ технологий прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техно- генного характера // Стратегия гражданской безопасности, проблемы и решения: Науч.-аналит. сб. М., 2011. Т.1. №1(1). С.43—53. Сведения об авторах Горбунов Сергей Валентинович: д.т.н., доцент, ЦСИ ГЗ МЧС России, гл. специалист. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. Тел.: (495) 449-90-68. E-mail: csi 430@yandex.ru Макиев Юрий Дмитриевич: д.т.н., проф., ЦСИ ГЗ МЧС России, гл. специалист. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. Тел.: (495) 449-90-68. E-mail: csi 430@yandex.ru Малышев Владлен Платонович: д.х.н., проф., ЦСИ ГЗ МЧС России. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. Тел.: (495) 449-90-68. E-mail: csi 430@yandex.ru Таблица 3 Нормативы уровней рисков в чрезвычайных ситуациях Вероятность возникновения Р Последствия чрезвычайных ситуаций Федеральный уровень Региональный уровень Малосущественные Существенные Тяжелые Катастрофические 1∙10 -1 1 Область неприемлемого риска 1∙10 -2 1∙10 -1 Область Требуется принятие специальных 1∙10 -3 1∙10 -2 повышенного мер по обеспечению защищенности 1∙10 -4 1∙10 -3 риска Требуется объекта 1∙10 -5 1∙10 -4 Область принятие определенных защиты 1∙10 -6 1∙10 -5 приемлемого риска мер по обеспечению защищенности объекта <1∙10 -6 <1∙10 -5 Специальных мер по защите объекта не требуется |