автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Совершенствование методов обоснования ресурсной потребности территориальных подразделений государственной противопожарной службы

ПУТИН ВЛАДИМИР СЕМЕНОВИЧ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБОСНОВАНИЯ РЕСУРСНОЙ ПОТРЕБНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ

Специальность: 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах

(технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПУТИН ВЛАДИМИР СЕМЕНОВИЧ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБОСНОВАНИЯ РЕСУРСНОЙ ПОТРЕБНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ

Специальность: 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах

(технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Работа выполнена в Федеральном государственном учреждении "Всероссийский ордена "Знак Почета" научно-исследовательский институт противопожарной обороны" Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (ФГУ ВНИИПО МЧС России)

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

кандидат технических наук, старший научный сотрудник Порошин Александр Алексеевич доктор технических наук, профессор Глуховенко Юрий Михайлович кандидат технических наук, старший научный сотрудник Студеникин Евгений Иванович Главное управление Государственной противопожарной службы МЧС России

Защита состоится

" г.

года

часов на за-

седании диссертационного совета Д205.002.01 в Академии Государственной противопожарной службы (Академии ГПС) МЧС России по адресу: 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии ГПС МЧС России.

Автореферат разослан 2004 года, исх. № ¿/А'/

Отзыв на автореферат с заверенной подписью и печатью просим направлять в Академию ГПС МЧС России по указанному адресу.

Телефон для справок: 283-19-05

в

Ученый секретарь диссертационного совета

к.ф-м.н.гдоцент*

РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ! БИБЛИОТЕКА СПс О»

ЕКА |

СЮ. Бутузов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Постановка проблемы и ее актуальность. Анализ обстановки с пожарами в Российской Федерации за 1996 - 2002 годы показывает, что количество пожаров снижается. В 1996 году на территории Российской Федерации произошло 293,8 тыс. пожаров, а в 2002 году — 259,8 тыс. пожаров. В то же время существует тенденция роста других показателей обстановки с пожарами, в частности, гибели и травмирования людей при пожарах. В 1996 году в результате пожаров погибло 15855 человек, получили травмы — 14318 человек, а в 2002 году, соответственно, погибло 19906 человек, травмировано 14481 человек.

На формирование состояния обстановки с пожарами, наряду с социально-экономическими условиями, оказывает деятельность Государственной противопожарной службы (ГПС) МЧС России. Целью деятельности ГПС является предупреждение возникновения пожаров, их тушение и спасение людей. Для осуществления данной цели ГПС необходимы трудовые и материально-технические ресурсы. Поэтому, чтобы адекватно влиять на обстановку с пожарами, необходимо обосновать, с научной точки зрения, ресурсную потребность подразделений ГПС, дислоцированных в регионах Российской Федерации.

Можно выделить три основных научно-методологических подхода к обоснованию ресурсов пожарной охраны. Первый основан на принципах прямого нормирования труда (анализируются трудозатраты на выполнение того или иного вида деятельности). Второй строится на основе аналитического моделирования (разрабатываются математические модели зависимости показателей ресурсов пожарной охраны от технико-экономических показателей объектов защиты). Третий подход основан на имитационном моделировании (обосновываются потребности в ресурсах ГПС на основе компьютерной имитации деятельности пожарной охраны).

Значительный научно-методический вклад в разработку и развитие данных подходов внесли д.т.н., профессор Н.Н. Брушлинский (аналитическое и имитационное моделирование деятельности оперативных подразделений ГПС); д.т.н., профессор Е.А. Мешалкин (обоснование ресурсов надзорно-профилактических подразделений ГПС); д.э.н., профессор А.К. Микеев (обоснование ресурсов добровольной пожарной охраны); д.т.н., профессор В.Л. Семиков, д.т.н., с.н.с. А.В. Матюшин, д.т.н., профессор В.И. Присадков, к.т.н. Гаврилей В.М., к.т.н. Панова Р.Г., Головнина Г.Н. (статистические исследования зависимости ресурсов ГПС от технико-экономических показателей объек-

тов защиты); д.т.н., профессор Ю.М. Глуховенко (проектирование организационных структур аппаратов управления и подразделений противопожарных служб); д.т.н., профессор СВ. Соколов (разработка компьютерных имитационных систем проектирования противопожарных служб в населенных пунктах) и другие.

В результате проведенных исследований, с использованием вышеуказанных подходов, разработан ряд нормативных документов, в которых отражены нормы по ресурсам ГПС. В частности, в Федеральном законе "О пожарной-безопасности" от 21.12.94г. № 69 для территориальных подразделений ГПС установлена норма: минимальная численность подразделений устанавливается из расчета - одна единица личного состава ГПС приходится на 650 человек населения. В нормах пожарной безопасности (НПБ) 101-95 в зависимости от численности населения и площади населенного пункта определяется количество основных и специальных пожарных автомобилей. В приказе МВД России от 18.02.93г. № 67 утверждены типовые штатные расписания подразделений ГПС, где численность профилактических сотрудников ГПС определяется из расчета: 1 единица на 8-12 тыс. человек населения.

Вместе с тем в данных документах не учитываются региональные особенности социально-экономического развития и состояния геофизической среды административно-территориальных образований (АТО) России, в которых дислоцируются подразделения ГПС. Не учитываются потребности в резервах соответствующих ресурсов.

Поэтому существует необходимость в совершенствовании методов обоснования ресурсов ГПС с учетом специфики АТО по технико-экономическим показателям (ТЭП) и геофизической среде. Вследствие этого необходимо совершенствование нормативной базы ГПС по ресурсам в современных условиях. Такая постановка вопроса определяет актуальность проведения диссертационных исследований.

В этой связи, целью диссертационной работы является совершенствование методов обоснования ресурсной потребности, в частности, численности личного состава ГПС, ее технической оснащенности, а также обоснование коэффициентов резервов по трудовым ресурсам ГПС с учетом специфики по ТЭП АТО России (исследования проводились на примере Пермской области).

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- проанализирована система нормативных документов по обоснованию

ресурсной потребности ГПС с целью выявления их достоинств и недостатков;

- с использованием методов многомерной классификации построены однородные группы городов и районов АТО по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере Пермской области);

- разработаны математические модели для оценки влияния - ресурсной оснащенности и деятельности ГПС, а также ТЭП на показатели обстановки с пожарами;

- определены числовые значения показателей ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС в зависимости от показателей социально-экономической среды;

- разработана математическая модель расчета коэффициентов резервов численности личного состава ГПС;

- проанализированы финансовые затраты на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.

Область исследований — разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.

Объектом исследования диссертационной работы явились процессы влияния ресурсов и деятельности ГПС по предупреждению и тушению пожаров на оперативную обстановку с пожарами.

Предмет исследования — оценка ресурсной потребности для эффективного осуществления деятельности ГПС по предупреждению и тушению пожаров.

Методы исследования - системный анализ; статистический анализ данных, в том числе классификация многомерных наблюдений (метод. К-средних, иерархический метод), корреляционный и регрессионный анализ.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

• разработаны математические модели регрессионного типа, описывающие формирование показателей обстановки с пожарами (количество пожаров, ущерб от них, гибель людей) в зависимости от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС, а также технико-экономических показателей АТО (на примере Пермской области);

• разработаны методы обоснования ресурсной потребности ГПС (численность сотрудников, количество пожарной техники) для городов и районов АТО России;

• разработана математическая модель определения резервов численности

личного состава с учетом процессов заболеваемости, травматизма и гибели сотрудников ГПС при исполнении служебных обязанностей.

Достоверность результатов и выводов обеспечивается применением современных методов исследования сложных систем, в том числе методов обработки статистических данных и значительным массивом их выборки (статистический массив составляет 6318 единиц данных, временной период наблюдения - 6 лет).

Практическая значимость работы. Разработанные методы могут быть использованы при принятии управленческих решений органами управления ГПС, государственной власти и местного самоуправления городов и районов АТО России по совершенствованию деятельности ГПС и обоснованию ресурсной оснащенности подразделений ГПС.

Апробация работы и внедрение результатов исследований. Основные положения диссертационной работы опубликованы в научно-техническом журнале "Пожарная безопасность"; представлены в докладах на XVI, XVII, XVIII научно-практических конференциях ФГУ ВНИИПО МЧС России и на II Международной научно-практической конференции МЧС в г.Минске. Результаты диссертационных исследований внедрены в ФГУ ВНИИПО МЧС России при проведении НИР П.1.3.Н06.2001 'Трудовые ресурсы ГПС", П.1.3.Н06.2002 "Нормативы - ресурсы ГПС". Внедрены в Управлении ГПС Пермской области с целью обоснования численности личного состава и технической оснащенности подразделений ГПС в 1-ПЧ и 8-СЧ 9-ОГПС по охране Ленинского района г.Перми, в 16-ОГПС по охране Верещагинского, Очерского, Карагайского и Сивинского районов, в 11-ОГПС по охране Чайковского района Пермской области.

На защиту выносится:

1. Математические модели, описывающие формирование обстановки с пожарами, в зависимости от показателей ресурсной обеспеченности и деятельности ГПС, а также технико-экономических показателей АТО (на примере Пермской области).

2. Метод обоснования численности и технической оснащенности ГПС для городов и районов АТО Российской Федерации.

3. Математическая модель расчета резервов численности личного состава

ГПС.

4. Оценка финансовых затрат на содержание территориальных подразде-

лений ГПС.

Публикации. По результатам диссертации опубликовано 11 печатных работ.

Объем работы. Содержание диссертации изложено на 213 страницах, включая 39 таблиц, 5 рисунков, 121 литературный источник, 7 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении рассматривается актуальность и практическая значимость решаемых задач, описывается цель, объект и предмет исследования, раскрывается научная новизна и методы исследования, а также указывается область практического применения результатов исследований.

В первой главе анализируются методологические подходы и математические модели оценки состояния трудовых, технических ресурсов ГПС и их влияния на обстановку с пожарами. Анализируются нормативные документы по обоснованию ресурсной оснащенности ГПС. Приведены факторы, определяющие коэффициенты резервов личного состава ГПС. Приводится обоснование выбора Пермской области для целей исследования. По результатам анализа ставятся цели и задачи диссертационного исследования.

В результате анализа литературных источников выявлено, что для определения зависимости обстановки с пожарами от показателей ресурсов и деятельности ГПС, ТЭП АТО используются методы многомерного статистического анализа и регрессионного многофакторного моделирования. Как правило, полученные регрессионные зависимости используются для получения прогнозной оценки обстановки с пожарами в АТО.

Анализируются подходы по построению аналитических и имитационных моделей оперативной деятельности противопожарных служб, на основе которых исследуются вопросы обоснования нормативов по созданию пожарных депо в городах, обоснованию требуемого числа пожарных автомобилей и др. Рассматриваются вопросы математического моделирования деятельности добровольной пожарной охраны (ДПО). Проведенный аналитический обзор состояния исследований по обоснованию ресурсной потребности ГПС позволяет сделать вывод о существовании трех основных подходов к нормированию ресурсов пожарной охраны, а именно: прямое нормирование, аналитическое и имитационное моделирование.

Анализ литературных источников показал, что факторами, влияющими на обоснование резервов численности личного состава ГПС, являются: укомплектованность; заболеваемость; травматизм и гибель пожарных, а также, в некоторой степени, психологический климат в коллективах и психофизиологическое состояние сотрудников ГПС.

Пермская область выбрана для анализа исходя из следующих рассуждений: во-первых, административно-территориальные единицы Пермской области полностью отвечают требованиям принципа однородности по основным геофизическим и технико-экономическим показателям, во-вторых, тенденция развития обстановки с пожарами в Пермской области характерна для всей Российской Федерации.

Во второй главе обосновывается выбор статистических показателей для математического моделирования. С использованием методов К-средних и иерархической группировки строятся однородные классы городов и районов Пермской области по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП. На полученных классах строятся математические модели регрессионного типа, описывающие состояние обстановки с пожарами в зависимости от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС, а также социально-экономической среды. С использованием статистических критериев проверяется адекватность полученных моделей. В совокупности получено 21 регрессионное уравнение.

Осуществлен сбор необходимых для моделирования статистических данных за период с 1995 по 2000 годы по Пермской области. Всего рассматривалось 138 показателей. В результате экспертно-логического отбора и анализа корреляционных связей между показателями обстановки с пожарами и показателями ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП Пермской области отобрано 25 показателей. Список отобранных показателей представлен в таблице 1. Показатели обстановки с пожарами обозначены Zj, показатели ресурсной оснащенности и деятельности ГПС обозначены Yi, технико-экономические показатели обозначены X].

Исходный массив данных по рассматриваемым показателям разделен на 2 части: города и районы Пермской области. Пермская область состоит из 13 городов, 25 районов и Коми-Пермяцкого автономного округа.

Итоговый список показателей для моделирования

Наименование области исследования Наименование показателя Единица измерения Кодировка

Обстановка с пожарами Количество пожаров на 10 тыс. населения Прямой ущерб в расчете на 1 пожар ед/чел тыс.руб/ ед чел/чел г\ 22

Количество погибших людей на 10 тыс. населения ъг

Трудовые ресурсы ГПС Укомплектованность личным составом Укомплектованность боевыми расчетами Текучесть кадров % % % У1 У2 У4

Пожарная техника Оснащенность основными пожарными автомобилями Оснащенность пожарными депо (количество существующих депо по отношению к нормам) % % У5 У7

Тактическая деятельность ГПС Среднее время прибытия мин. У8

Административная деятельность ГПС Привлечено человек к административной ответственности на 1 тыс. населения Приостановлено объектов на 1 тыс. населения Приостановлено работы участков, агрегатов, помещений на 1 тыс. населения чел/чел 1 ед/чел ед/чел У11 У12 У13

Населенность территории и демография Плотность населения на 1 кв. км Темпы прироста(снижения) населения на 1000 чел. чел/кв.км чел/чел Х6 Х7

Трудовая занятость Численность безработных на 1000 населения Несчастные случаи на 1000 работающих чел/чел чел/чел Х10 Х12

Промышленность Объем промышленной продукции на душу населения Производство потребительских товаров на душу населения Количество промышленных предприятий на. 10000 населения тыс.руб/ чел тыс.руб/ чел ед/чел Х15 Х16 Х18

Сельское хозяйство Объем с/х продукции всех категорий на душу населения тонн/чел Х20

Непроизводственная и социальная сфера Розничный товарооборот на душу населения Число преступлений на 10000 населения ■ Ввод жилых домов на 1000 населения тыс. руб/ чел ед/чел квм/чел Х23 Х28 Х29

Транспорт и связь Количество телефонных аппаратов в городах на душу населения Количество телефонных аппаратов в сельской местности на 1000 населения ед/чел ед/чел Х26 Х27

Проведена многомерная классификация данных для городов и районов Пермской области по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП. Применено 2 метода: агломеративный метод Джонсона (иерархическая группировка) и итеративный алгоритм Мак-Куина (метод к - средних). Применение двух алгоритмов позволяет сравнить полученные классификации по каждому из методов. При проведении классификации использовалась евклидова метрика. Для метода Джонсона было выбрано правило множественной связи объектов.

Перед проведением классификации была проведена процедура стандартизации данных. Целью такого преобразования являлось получение переменных с нулевым средним и единичной дисперсией, чтобы получить параметры единой размерности. При классификации не рассматривались показатели обстановки с пожарами, так как они являются выходным результатом.

Результаты классификации городов и районов Пермской области по методу Мак-Куина приведены в табл. 2, 3. Классификация городов по методу Джонсона практически совпала с классификацией по методу Мак-Куина за тем исключением, что г.Гремячинск попал в отдельный класс. Так как евклидово расстояние от этого города до центра третьего класса невелико (0.91), решено оставить Гремячинск в 3 классе. Классификация районов по методу Джонсона подтвердила результаты классификации по методу Мак-Куина с той лишь разницей, что было выявлено стремление Бардымского, Еловского и Ординского районов в отдельный класс. Ввиду компактного расположения классов 4, 5, 7 решено оставить Бардымский и Еловский районы в классе 5, а Ординский район - в классе 4. Таким образом, за основу дальнейших расчетов принят метод Мак-Куина.

На полученных классах проведен многомерный регрессионный анализ с целью получения математических моделей, описывающих зависимость показателей обстановки с пожарами от ресурсов ГПС и технико-экономических показателей городов и районов Пермской области. Получено 21 уравнение регрессии, достоверное по R2 - критерию и F - критерию Фишера. Для примера, в таблицах 4,5 приведены результаты регрессионного анализа для 1 и 2 классов.

Разработанные математические модели использованы для оценки ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС.

Результаты классификации городов по методу к - средних.

№ Города Классы Евклидово расстояние от объекта до центра класса

1 2 3

1 Пермь + 0.51

2 • Березники + 0.51

3 Соликамск + 0.82

4 Добрянка + 0.59

S Краснокамск + 0.50

6 Губаха + 0.65

7 Чайковский + 0.74

8 Кунгур + 0.75

9 Лысьва ■ + 0.60

10 Кизел + 0.61

11 Александров» + 0.65

12 Чусовой + 0.73

13 Гремячиисх + 0.92

Табл. 3

Результаты классификации райовов по методу к - средних.

№ Районы Классы Евклидово расстояние от объекта до центра класса

4 5 б 7

1 Куединский + . 0.67

2 Березовский 0.59

3 Ординский - + 1.01

4 Суксуксхий + 0.72

5 Кишертский + 0.59

6 Уинский + 0.61

7 СивинсккЙ + 0.56

8 Частинский + 0.72

9 БолыпесосновскиЙ + 0.79

10 Охакский + 0.69

11 Верещагинский + 0 86

12 Очерский + 0.54

13 Осинский + 0.56

14 Еловский + 0.91

15 Нытвенский + 0.44

16 Чериушинский + 0.53

17 Бардымский + 0.81

18 Красновишерский + 0.53

19 Усольсккй + 0.64

20 Пермский + 0.64

21 Ильинский + 0.60

22 Коми-округ + 0.50

23 Карагайский + 0.79

24 Октябрьский + 0.57

25 Горнозаводский 0.79

26 Чердьшский + 0.61

Математические модели формирования обстановки с пожарами _по первому классу (города Пермь, Березники)_

Показатель Расчетная формула Коэффициент детерминации Я2 Коэффициент Фишера Грае (Ргаб) Стандартная ошибка оценивания

Количество пожаров на 10 тыс. населения (Ъ1) Ъ\ = -0,94* У1 + 0.45 *Х6 + 0.58*Х10 0,79 Р(ЗД) = 53,98 (19,16) 0,17

Прямой ущерб на 1 пожар (И) 72 = -0,91 * У4 + 0,04*Х23 0,69 Е(2Г3) = 14,08 (9,55) 0,4

Гибель людей на 10 тыс. населения (5£3) г3=-0,33* У2-0.75*У8 + 0.78 *Х28 0,82 Р(3,2) = 45,27 (19,16) 0,19

Табл. 5

Математические модели формирования обстановки с пожарами по второму классу (города Соликамск, Добряпка, Краснокамск, _Губаха, Чайковский. Кунгур, Лысьва)._

Показатель расчетная формула Коэффициент детерминации Я2 Коэффициент Фишера Грае (Ртаб) Стандартная ошибка оценивания

Количество пожаров на 10 тыс. населения (71) Ъ\ = -0,54* У8 + 0.52*Хб 0,82 Г(2,4) = 9 (6,9) 0,52

Прямой ущерб на 1 пожар (22) г2 = -0,55*У1 -0,66*У12 + 0,47*Х10 0,61 Р(3,3) = 5,32 (5,39) 0,61

Гибель людей на 10 тыс. населения (73) 23=-0,67»У1+0.44*Х28 0,71 Р(2,4) = 7,02 (6,9) 0,65

Третья глава посвящена вопросам практического применения полученных математических моделей. Выявлены показатели ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП, оказывающие ведущее влияние на формирование обстановки с пожарами в соответствующих классах. На основе анализа влияния ведущих факторов на оперативную обстановку с пожарами оценивается ресурсная потребность ГПС (численность личного состава, основная пожарная техника). Описывается разработанная математическая модель обоснования резервов численности ГПС и приводятся примеры вычисления коэффициентов резервов численности личного состава ГПС. Рассматриваются вопросы финансовых затрат на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.

По уравнениям регрессии рассчитаны коэффициенты эластичности (альфа-коэффициенты), которые позволяют оценить влияние каждого из независимых показателей на выходной результат. В табл. 6 представлен список выявленных ведущих показателей по ресурсам и деятельности ГПС, технико-экономическим показателям на полученных классах.

Табл. 6

Ведущие показатели, оказывающие влияние на формирование обстановки с пожарами

Номер -класса Показатели социально-экономической среды городов и районов (значения коэффициентов эластичности) Показатели деятельности и ресурсной оснащенности ГПС (значения коэффициентов эластичности )

Хб - плотность населении на 1 кв. км (2.24%) Х28 - число преступлений на 10 тыс. населения (0.64%) У1 - укомплектованность личным составом (3.0%) У2 — укомплектованность боевыми расчетами (4.25%) У4 - текучесть кадров (2.0%)

2 XI0 -численность безработных на 1000 населения (0.68%) УI - укомплектованность личным составом (4.57%)

3 Х7 - темпы прироста (снижения) населения На 1000 чел. (0.94%) У 5 - оснащенность основными пожарными автомобилями (0.4%)

4 Х7 - темпы прироста (снижения) населения на 1000 чел. (0.29%) У7 • обеспеченность пожарными депо (0.29%)

5 Х29 - ввод жилых домов на 1 тыс. населения (0.28%) У1 - укомплектованность личным составом (2.54%)

6 Х23 - розничный товарооборот на душу населения (1.27%) VI - укомплектованность личным составом (521%) У7 • обеспеченность пожарными депо (5.8%) VII - привлечено к административной ответственно- сти человек на 1 тыс. населения (1.0%)

7 Х20 - объем с/х продукции всех категорий на душу населения (0.56%) У2 - укомплектованность боевыми расчетами (7.1%), У5 - оснащенность основными пожарными автомобилями (0.76%), УН - привлечено х административной ответственности Человек на 1 тыс. населения (0.53%)

Проведен логический анализ влияния ведущих показателей на обстановку с пожарами. Например, при росте показателя Х23 (розничный товарооборот) увеличивается количество торговых точек, соответственно возрастает вероятность возникновения пожаров. То же самое можно сказать о показателе Х20 (объем с/х продукции), влияние которого на обстановку с пожарами характерно для сельскохозяйственных районов.

Анализ структуры математических моделей показывает, что они представляют собой уравнения линейного типа:

г,= а,*Х, + Ь1^> (1)

где ^>0,Ь,<0.

При росте или снижении переменных X; и Yj выходной результат Z, растет или снижается на соответствующий параметр, задаваемый коэффициентами

регрессии. При этом технико-экономические показатели городов и районов определяют рост показателей обстановки с пожарами (коэффициенты при переменных Xj имеют положительные значения, см. табл. 4,5), а посредством переменных, описывающих .состояние ресурсной обеспеченности и деятельности' ГПС, можно оказывать тормозящее влияние на рост Zj (коэффициенты при переменных У]' имеют отрицательные значения).

Для обоснования ресурсов ГПС необходимо найти ответ на вопрос: как при изменении переменных X] определить изменение таким образом, чтобы выходной результат, определяемый переменной находился на некотором заданном уровне?

Проведено сравнение характеров прироста переменных X] и по коэффициентам эластичности. Расчеты альфа-коэффициентов показывают, что среди рассматриваемого набора показателей X] и У] есть наиболее существенные с позиции оценки влияния на обстановку с пожарами. Анализ этих показателей говорит о том, что полученный набор ведущих показателей можно разделить на отдельные смысловые группы. Так, по технико-экономической среде городов и районов можно выделить следующие группы:

демографическая - определяется показателями Х6, Х7; экономическая - Х23.Х20; социальная - Х28, Х29.

По показателям, характеризующим ГПС, выделим следующие группы: трудовые ресурсы - У1, У2, У4; технические ресурсы - У5, У7.

Исходя из этого выделены 2 основных (базовых) показателя ГПС: У1 и У5. По технико-экономическим показателям выделено 3 базовых: Хб, Х23, Х28. Сформированы следующие линейные комбинации зависимостей У] от X,: по количеству личного состава ГПС:

У1 = а1*Х6 + а2*Х23 + аЗ*Х28 (2)

по количеству основных пожарных автомобилей:

У5 = а4*Х6 + а5*Х23 + а6*Х28 (3)

С использованием коэффициентов регрессионных уравнений произведены вычисления коэффициентов а1-аб по каждому классу.

По усредненным за шестилетний период (1995-2000гг) числовым данным по показателям технико-экономической среды, вошедшим в формулы (2) - (3), рассчитаны значения по всем городам и районам Пермской области.

Проведенные расчеты служили основой для определения расчетного количества личного состава ГПС и основных пожарных автомобилей для городов

и районов Пермской области, а также для определения соответствующих пропорций для оценки ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС.

Усреднение по всей совокупности городов позволило установить, что на 1 единицу личного состава ГПС должно приходиться 561 чел. населения (фактическая цифра составляет 678 чел.). Для районов на 1 единицу личного состава ГПС должно приходиться 509 чел. населения (фактическая цифра составляет 559 чел.).

Аналогично вычислены оценки в отношении количества пожарной техники. Усреднение по всей совокупности городов позволило установить, что на 10000 чел. населения должно приходиться 2 основных пожарных автомобиля (фактическая цифра составляет 1 автомобиль). Для районов на 10000 чел. населения должно приходиться 3 основных пожарных автомобиля (фактическая цифра составляет 2 автомобиля).

На основе результатов математического моделирования определена потребность численности личного состава и технической оснащенности пожарной охраны городов и районов Пермской области. Например, численность личного состава ГПС и количество основных пожарных автомобилей для городов представлены в табл.7.

Табл. 7

Численность личного состава ГПС и количество основных пожарных автомобилей для городов Пермской области.

Наименование показателя Численность населения в городе, тыс. чел.

до 50 50-100 100 - 250 250 - 500 500-1000

Численность населения в расчете на I единицу личного состава ГПС 370 535 515 515 600

Колнчестао основных пожарных автомобилей на 10 тыс. населения* 2,37(2) 2,06(2) 2,05(2) 2(2) 1.2(1)

- в скобках приведено значение, округленное до целого

Градация городов по численности населения проводилась на основе НПБ 101-95 (прил.7). Некоторые интервалы по численности населения объединены в соответствии со спецификой Пермской области..

Таким образом, метод, примененный для обоснования ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС, можно описать по алгоритму, приведенному на рис. 1.

1 .Выбор и обоснование показателей для статистического моделирования (логико-экспертный, корреляционный анализ).

2.Многомерная классификация городов и районов рассматриваемого ATO по показателям ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП. Проверка устойчивости классификации.

3.Построение математических моделей регрессионного типа, описывающих состояние обстановки с пожарами в зависимости от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП иа полученных классах с отражением логики влияния вошедших в модель показателей на обстановку с пожарами.

4.0пределение ведущих показателей формирования обстановки с пожарами по коэффициентам эластичности для каждой модели.

¿.Формирование линейных комбинаций зависимостей показателей ресурсной оснащенности ГПС от ТЭП ATO. Определение коэффициентов линейных комбинаций по коэффициентам регрессии.

6.Расчет численности личного состава ШС и количества основной пожарной.техники для городов и районов рассматриваемого ATO России по полученным линейным комбинациям на фактических данных.

7.0пределение потребности численности личного состава ГПС и количества основной пожарной техники для городов и районов рассматриваемого ATO России по отношению к численности населения.

Рис.1. Алгоритм метода обоснования численности и технической оснащенности территориальных подразделений ГПС

Для обоснования количества необходимого резерва численности личного состава ГПС была разработана математическая модель корректировки данной численности с учетом таких факторов, как укомплектованность личным составом; заболеваемость, травматизм и гибель пожарных. Учитывались и социально-психологические характеристики коллективов и сотрудников ГПС. Модель представлена на рис.2. Так как сбор данных по социально-психологическим характеристикам не проводился, то в данной работе расчеты коэффициентов резервов численности личного состава ГПС проводились только по следующим факторам: укомплектованность, заболеваемость, травматизм.и гибель пожарных.

Проведенные расчеты по данной модели показали, что численность личного состава ГПС необходимо увеличить с учетом коэффициента резерва, который в среднем должен составлять 1.1. Таким образом, необходимо предусмотреть резерв численности личного состава территориальных подразделений ГПС на 10% от расчетной величины.

Проведен сравнительный анализ финансовых затрат на содержание территориальных подразделений ГПС. Анализ предусматривает сравнение текущего положения дел по численности и технической оснащенности и варианта ресурсного обеспечения, учитывающего расчетную потребность (табл. 7). Оцениваются доли содержания подразделений ГПС в бюджетах АТО (на примере Пермской области). В табл. 8 представлены результаты оценок экономических затрат на содержание территориальных подразделений ГПС Пермской области. Для анализа решено было рассмотреть 2 крупных промышленных города -Пермь и Березники, а также 1 сельскохозяйственный район - Верещагинский.

Анализ финансовых затрат на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой численности личного состава и технической оснащенности показывает следующее. Для г.Пермь (0,2% от бюджета города) и для Верещагинского района (0,6% от бюджета района) эти затраты представляются приемлемыми, т.е. органы администрации могут способствовать сдерживанию роста материального ущерба и гибели людей от пожаров путем финансирования ресурсов пожарной охраны. Чтобы увеличить численность личного состава и техническую оснащенность в г.Березники в соответствии

Рис.2. Математическая модель корректировки расчетной численности территориальных подразделений ГПС

Табл. 8

Финансовое содержание территориальных подразделений ГПС Пермской области

Бюджет Затраты горо- Численность Денежное Количество Затраты на со- Затраты на со-

города или да или района личного со- содержание 1 основных держание 1 еди- держание по-

района на ГПС става ГПС единицы лич- пожарных ницы основ- жарного депо в

общий (тыс. руб.) по факту ного состава автомобилей ных пожарных год (тыс. руб.)

(тыс. руб.) (чел.) в год по факту автомобилей в

(тыс. руб.) (ед.) год (тыс. руб.)

г. Пермь 5743545,6 42052,1 1594 93,0 106 54,97 502,8

Районы: -

Ленинский - 4854,3 158 93,0 5 54,97 170,4

Индустриальный - 5114,8 475 93,0 32 54,97 337,9

Мотовил ихинский - 7029,7 164 93,0 7 54,97 692,9

Кировский - 5880,1 186 93,0 15 54,97 384,6

Свердловский - 8396,9 292 90,8 20 54,97 731,4

Орджоникидзевский - 5578,6 153 86,9 19 • 54,97 502,8

Дзержинский - 5197,7 166 93,0 8 54,97 699,8

г. Березники 948971,4 6642,8 368 49,0 21 54,97 493,9

Верещагинский 335885 4097,7 96 55,8 8 54,97 529,8

район (областной

бюджет)

с ресурсной потребностью, нужно увеличить долю городского бюджета на пожарную охрану в 2 раза, что сделать довольно проблематично. Если администрации г.Березники не удастся найти соответствующие финансовые средства, то ГПС не сможет гарантировать сдерживание роста показателей обстановки с пожарами.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1.Разработан метод оценки ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС для городов и районов АТО России.

2.Разработана математическая модель обоснования резервов численности личного состава территориальных подразделений ГПС с учетом процессов заболеваемости, травматизма и гибели сотрудников ГПС.

3. Получены математические модели, описывающие зависимости показателей обстановки с пожарами в Пермской области от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и показателей социально-экономической среды. С использованием данных моделей возможна разработка прогноза развития обстановки с пожарами в Пермской области в зависимости от тенденций изменения социально-экономической среды и ресурсной обеспеченности ГПС. Полученные варианты прогноза могут быть использованы при подготовке информационно-аналитических материалов для органов администрации и местного самоуправления по состоянию дел в области пожарной безопасности, а также при рассмотрении вопросов о целесообразности укрепления или создания подразделений ГПС с целью эффективного влияния на негативные процессы развития обстановки с пожарами.

4. Выявлен ряд ведущих факторов как по технико-экономическим показателям, так и по ресурсной обеспеченности ГПС. Данные факторы следует рассматривать как системообразующие с позиции влияния на обстановку с пожарами в Пермской области.

Выявленные ведущие факторы по технико-экономической среде следует учитывать при разработке планов организационно-технических мероприятий по

пожарной безопасности населенных пунктов. Ведущие факторы по ГПС позволяют обосновывать с научной точки зрения эффективность деятельности ГПС при оценке ее влияния на обстановку с пожарами и аргументированно отстаивать интересы пожарной охраны при обосновании ее ресурсной потребности.

5. С позиции оценки эффекта нейтрализующего влияния ГПС на обстановку с пожарами получены соотношения между ресурсными составляющими ГПС и показателями технико-экономической среды городов и районов Пермской области. В частности, для городов получены следующие пропорции: на 1 сотрудника ГПС должно приходиться 561 чел. населения, на 10000 чел. населения должно содержаться 2 основных пожарных автомобиля. Соответствующие пропорции для районов: на 1 сотрудника ГПС должно приходиться 509 чел. населения, на 10000 чел. населения должно содержаться 3 основных пожарных автомобиля.

6. С использованием полученных пропорций вычислены оценки потребности численности ГПС и количества пожарной техники для городов и районов Пермской области. Полученные оценки рассматриваются с позиции минимальных требований, которые следует применять органам администрации и местного самоуправления при создании или укреплении подразделений ГПС в городах или районах.

7. Определены коэффициенты резервов личного состава ГПС для городов и районов Пермской области.Необходимо предусмотреть резерв численности личного состава подразделений ГПС Пермской области на 10% от расчетной величины. При существующей возможности финансирования органы администрации и местного самоуправления могут увеличивать численность резерва сотрудников ГПС.

8. Исследованы финансовые затраты на содержание подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности (численность личного состава и техническая оснащенность).

Таким образом, в некоторой мере, решена задача обоснования численности и технической оснащенности ГПС МЧС России на региональном уровне с

учетом специфики АТО по социально-экономической среде. Данная задача имеет важное значение для поддержания боеготовности подразделений ГПС.

Публикации по теме диссертации:

1. Порошин А.А., Путин B.C., Олейник С.А. Оценка состояния кадрового потенциала ГПС МВД России. // Материалы XVI научно-практической конференции "Крупные пожары: предупреждение и тушение". - 4.2. - М.: ФГУ ВНИИПО МВД России, 2001. - С. 492-493.

2. Путин B.C. Совершенствование управления трудовыми ресурсами ГПС Пермской области на основе статистических методов. // Материалы XVII международной научно-практической конференции "Пожары и окружающая среда". - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2002. - С. 354-356.

3. Лупанов С.А., Фирсов А.Г., Майоров М.М., Сибирко В.И., Путин B.C. Состояние ресурсной обеспеченности ГПС. // Пожарная безопасность. - 2003. -№2.-С. 142-148.

4. Матюшин А.В., Порошин А.А., Бобринев Е.В., Олейник С.А., Путин B.C. Разработка системы обоснования трудовых ресурсов ГПС. // Материалы XVIII научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей на пожарах". - 4.2. - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2003. - С. 281-283.

5. Порошин А.А., Путин B.C. Моделирование влияния состояния кадрового потенциала ГПС на обстановку с пожарами. // Материалы XVIII научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей на пожарах". - 4.2.

- М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2003. - С. 280-281.

6. Путин B.C., Сибирко В.И., Майоров М.М. Статистический анализ социально-экономического положения, пожарной безопасности, ресурсов и деятельности ГПС городов и районов Пермской области. // Материалы XVIII научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей на пожарах".

- 4.2. - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2003. - С. 318-322.

7. Сибирко В.И., Майоров М.М., Путин B.C. Моделирование процесса формирования обстановки с пожарами в целях выявления факторов, влияющих

на гибель людей на пожарах. // Материалы XVIII научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей на пожарах". - 4.2. - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2003. - С. 283-284.

8. Порошин А.А., Путин B.C., Сибирко В.И., Майоров М.М. Предупреждение пожаров и гибели людей посредством регулирования оснащенности кадровыми и техническими ресурсами ГПС (на примере Пермской области). // Материалы II международной научно-практической конференции МЧС "Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация", 4.2 - Минск: 2003.

- С. 127-129.

9. Порошин А.А., Путин B.C. Анализ пожарной безопасности, ресурсной обеспеченности ГПС и социально-экономического развития Пермской области// Материалы П международной научно-практической конференции МЧС "Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация", 4.2 - Минск: 2003.

- С. 129-132.

10. Порошин А.А., Бобринев Е.В., Барсков О.А., Путин B.C. Обоснование необходимого резерва численности личного состава ГПС МЧС России. // Пожарная безопасность. - 2003. -№ 5 - С. 63-67.

11. Матюшин А.В.,Порошин А.А.,Бобринев Е.В.,Барсков О.А., Путин B.C. Анализ тенденций и причин заболеваемости сотрудников ГПС за 1997 -2001 годы. // Пожарная безопасность. - 2003. - № 5 - С. 68-72.

Подписано в печать 16.03.04 г. Формат 60x84/16. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,39. Уч. изд. л. 1,19. Т. -100 экз. Заказ № 32.

Типография ВНИИПО МЧС России. 143903, Московская обл., Бапашихинский р-н, пос. ВНИИПО, д. 12

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ.

1.1. Влияние ресурсного потенциала и показателей деятельности Государственной противопожарной службы, технико-экономических показателей административно-территориальных образований на обстановку с пожарами.

1.2. Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы.

1.3. Факторы, определяющие коэффициенты резервов личного состава Государственной противопожарной службы.

1.4. Выбор административно-территориального образования для исследований

1.5. Выводы и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ОБСТАНОВКИ С ПОЖАРАМИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕСУРСНОЙ ОСНАЩЕННОСТИ И ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ.

2.1. Обоснование и выбор показателей для математического моделирования

2.2. Классификация административно-территориальных единиц по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономическим показателям.

2.3. Результаты математического моделирования влияния ресурсного потенциала, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономических показателей на обстановку с пожарами.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБОСНОВАНИЯ РЕСУРСНОЙ ПОТРЕБНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ.

3.1. Исследование влияния ресурсной оснащенности Государственной противопожарной службы на обстановку с пожарами.

3.2. Оценка ресурсной потребности территориальных подразделений Государственной противопожарной службы.

3.3. Обоснование коэффициентов резервов численности личного состава Государственной противопожарной службы.

3.4. Оценка финансовых затрат на содержание территориальных подразделений Государственной противопожарной службы.

Анализ обстановки с пожарами в Российской Федерации за 1996 - 2002 годы /1,2/ показывает, что количество пожаров снижается. В 1996 году на территории Российской Федерации произошло 293,8 тыс. пожаров, а в 2002 году — 259,8 тыс. пожаров. В то же время существует тенденция роста других показателей обстановки с пожарами, в частности, гибели и травмирования людей при пожарах. В 1996 году в результате пожаров погибло 15855 человек, получили травмы — 14318 человек, а в 2002 году, соответственно, погибло 19906 человек, травмировано 14481 человек.

Чтобы не допустить ухудшения обстановки с пожарами на территории России, необходимо обосновать ресурсы Государственной противопожарной службы, дислоцированные в регионах Российской федерации. Существует 3 методологических подхода к обоснованию ресурсов пожарной охраны. Первый подход основан на принципах прямого нормирования (анализируются трудозатраты на выполнение того или иного вида деятельности пожарной охраны). Второй подход - аналитическое моделирование (разрабатываются математические модели зависимости показателей ресурсов пожарной охраны от технико-экономических показателей (ТЭП) объектов защиты). Третий подход -имитационное моделирование (обосновываются потребности в ресурсах ГПС на основе компьютерной имитации работы пожарной охраны).

Значительный научно-методический вклад в разработку и развитие данных подходов внесли д.т.н., профессор H.H. Брушлинский (аналитическое и имитационное моделирование деятельности оперативных подразделений ГПС); д.т.н., профессор Е.А. Мешалкин (обоснование ресурсов надзорно-профилактических подразделений ГПС); д.э.н., профессор А.К. Микеев (обоснование ресурсов добровольной пожарной охраны); д.т.н., профессор В.Л. Семиков, д.т.н., профессор В.И. Присадков, к.т.н. В.М. Гаврилей, к.т.н. Р.Г. Панова, Г.Н. Головнина, д.т.н., с.н.с. A.B. Матюшин (статистические исследования зависимости ресурсов ГПС от технико-экономических показателей объектов защиты); д.т.н., профессор Ю.М. Глуховенко (проектирование организационных структур аппаратов управления и подразделений противопожарных служб); д.т.н., профессор C.B. Соколов (разработка компьютерных имитационных систем проектирования противопожарных служб в населенных пунктах) и другие.

В результате проведенных исследований, с использованием вышеуказанных подходов, разработан ряд нормативных документов, в которых отражены нормы по ресурсам ГПС. В частности, в Федеральном законе «О пожарной безопасности» от 21.12.94г. № 69 /3/ для территориальных подразделений ГПС установлена норма: одна единица личного состава ГПС приходится на 650 человек населения. В НПБ 101-95 /4/ в зависимости от численности населения и площади населенного пункта определяется количество основных и специальных пожарных автомобилей. В приказе МВД России № 67 от 18.02.93г. /5/ утверждены типовые штатные расписания подразделений ГПС МВД России, где численность профилактических сотрудников ГПС определяется из расчета: 1 единица на 8-12 тыс. человек населения.

Вместе с тем в данных документах не учитываются региональные особенности социально-экономического развития и состояния геофизической среды административно-территориальных образований (ATO) России, в которых дислоцируются подразделения ГПС. Не учитываются потребности в резервах соответствующих ресурсов.

Назрела необходимость провести исследование на одном из ATO России, более однородном по своим характеристикам. Это исследование особенно актуально в том аспекте, что применить управленческие решения по ресурсам в отдельно взятом районе какого-либо ATO гораздо легче, чем на обширной территории республики или области с большим количеством техники и личного состава ГПС.

В этой связи, целью диссертационной работы является совершенствование методов обоснования ресурсной потребности, в частности, численности личного состава ГПС, ее технической оснащенности, а также обоснование коэффициентов резервов по трудовым ресурсам ГПС с учетом специфики по ТЭП ATO России (исследования проводились на примере Пермской области).

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- проанализирована система нормативных документов по обоснованию ресурсной потребности ГПС с целью выявления их достоинств и недостатков;

- с использованием методов многомерной классификации построены однородные группы городов и районов ATO по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере Пермской области);

- разработаны математические модели для оценки влияния ресурсной оснащенности и деятельности ГПС, а также ТЭП на показатели обстановки с пожарами;

- определены числовые значения показателей ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС в зависимости от показателей социальноэкономической среды;

- разработана математическая модель расчета коэффициентов резервов численности личного состава ГПС;

- проанализированы финансовые затраты на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.

Область исследований - разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.

Объектом исследования диссертационной работы явились процессы влияния ресурсов и деятельности ГПС по предупреждению и тушению пожаров на оперативную обстановку с пожарами.

Предмет исследования - оценка ресурсной потребности для эффективного осуществления деятельности ГПС по предупреждению и тушению пожаров.

Методы исследования - системный анализ; статистический анализ данных, в том числе классификация многомерных наблюдений (метод К-средних, иерархический метод), корреляционный и регрессионный анализ.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

•разработаны математические модели регрессионного типа, описывающие формирование показателей обстановки с пожарами (количество пожаров, ущерб от них, гибель людей) в зависимости от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГТТС, а также технико-экономических показателей ATO (на примере Пермской области);

• разработаны методы обоснования ресурсной потребности ГПС (численность сотрудников, количество пожарной техники) для городов и районов ATO России;

• разработана математическая модель определения резервов численности личного состава с учетом процессов заболеваемости, травматизма и гибели сотрудников ГПС при исполнении служебных обязанностей.

Достоверность результатов и выводов обеспечивается применением современных методов исследования сложных систем, в том числе методов обработки статистических данных и значительным массивом их выборки (статистический массив составляет 6318 единиц данных, временной период наблюдения - 6 лет).

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при принятии управленческих решений органами управления ГПС, государственной власти и местного самоуправления городов и районов ATO России по совершенствованию деятельности ГПС и обоснованию ресурсной оснащенности подразделений ГПС.

Апробация работы и внедрение результатов исследований. Основные положения диссертационной работы опубликованы в научно-техническом журнале "Пожарная безопасность"; представлены в докладах на XVI, XVII,

XVIII научно-практических конференциях ФГУ ВНИИПО МЧС России и на II Международной научно-практической конференции МЧС в г.Минске. Результаты диссертационных исследований внедрены в ФГУ ВНИИПО МЧС России при проведении НИР П.1.3.Н06.2001 "Трудовые ресурсы ГПС", П.1.3.Н06.2002 "Нормативы - ресурсы ГПС"; в учебном процессе Академии ГПС МЧС России, в частности, при проведении семинарских занятий с курсантами и слушателями по курсу «Организация и управление в области пожарной безопасности»; в учебном процессе учебного пункта УГПС МЧС России Пермской области. Внедрены в Управлении ГПС Пермской области с целью обоснования численности личного состава и технической оснащенности подразделений ГПС в 1-ПЧ и 8-СЧ 9-ОГПС по охране Ленинского района г.Перми, в 16-ОГПС по охране Верещагинского, Очерского, Карагайского и Сивинского районов, в 11-ОГПС по охране Чайковского района Пермской области.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.

1.5. Выводы и задачи исследования.

Анализ математических методов оценки обстановки с пожарами и состояния ресурсов ГПС показал, что основными решаемыми задачами были: влияние ресурсов ГПС на обстановку с пожарами; влияние технико-экономических показателей регионов на обстановку с пожарами; обоснование требуемых трудовых ресурсов аппарата управления и подразделений ГПС; оценка эффективности деятельности ГПС. При решении данных задач применялись методы многомерного статистического анализа: классификация многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ и т.д.

При обосновании трудовых ресурсов ГПС не учитывались региональные особенности социально-экономического развития и состояния геофизической среды ATO России. Поэтому представляется актуальным рассмотреть вопрос по совершенствованию методов обоснования ресурсов ГПС на основе статистической информации, отражающей социально-экономическое состояние среды функционирования ГПС и показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС на примере одного из административно-территориальных образований. При этом в качестве основы были выбраны методы многомерного статистического анализа, как наиболее продуктивные при исследованиях в области ГПС.

Исходя из вышеизложенных выводов, целью диссертационной работы является совершенствование методов обоснования ресурсной потребности, в частности, численности личного состава ГПС, ее технической оснащенности, а также обоснование коэффициентов резервов по трудовым ресурсам ГПС с учетом специфики по ТЭП ATO России (исследования проводились на примере Пермской области).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- с использованием методов многомерной классификации построить однородные группы городов и районов ATO по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере Пермской области);

- разработать математические модели для оценки влияния ресурсной оснащенности и деятельности ГПС, а также ТЭП на показатели обстановки с пожарами;

- определить числовые значения показателей ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС в зависимости от показателей социально-экономической среды;

- разработать математическую модель расчета коэффициентов резервов численности личного состава ГПС;

- проанализировать финансовые затраты на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой ресурсной потребности.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ОБСТАНОВКИ С ПОЖАРАМИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕСУРСНОЙ ОСНАЩЕННОСТИ И ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ

2.1. Обоснование и выбор показателей для математического моделирования.

Исследование эффективности любой системы, в том числе и деятельности ГПС, необходимо проводить на основе методологии системного анализа с позиции структурного построения, раскрывающего понятия "деятельность" и "ресурсное обеспечение". Анализ нормативных документов, регламентирующих деятельность ГПС, позволил установить, что под ней понимается оперативная и профилактическая деятельность.

Ресурсное обеспечение, независимо от приложений этого понятия, включает в себя трудовые, материально-технические и финансовые ресурсы.

В настоящее время в системе ГПС МЧС России ежегодно собирается и обобщается информация о показателях обстановки с пожарами, состоянии ресурсов и результатах деятельности ГПС в каждом субъекте Российской Федерации. Сбор отчетности и ее объем регламентирован приказом МВД России от 01.07.98 № 398 /102/. Ранее порядок сбора информации об обстановке с пожарами, ресурсах и деятельности ГПС определялся приказами МВД России от 06.07.95 № 258 и от 31.07.96 №417/103,104/.

Значение ГПС в системе обеспечения пожарной безопасности по существу сводится к определению влияния деятельности ГПС на обстановку с пожарами и обоснованию ее ресурсов.

Приведем понятие оперативной обстановки с пожарами /82,105,121/. Под оперативной (пожарной) обстановкой в городе (регионе) будем понимать сложившийся в нем в тот или иной период времени комплекс условий, способствующих или препятствующих возникновению, развитию и ликвидации пожаров (и иных деструктивных ситуаций, в ликвидации последствий которых должна принимать участие пожарная охрана) и определяющих возможные масштабы их социально-экономических последствий.

В концепции оценки оперативной обстановки с пожарами, предложенной д.т.н., профессором H.H. Брушлинским, отмечается, что для ее характеристики могут быть использованы следующие основные понятия:

• уровень пожарной опасности объекта защиты (характеристики среды);

• возможности гарнизона пожарной охраны (характеристики системы);

• динамика реагирования гарнизона пожарной охраны на возникающие пожароопасные ситуации (взаимодействие системы и среды).

В предложенной концепции пожарная охрана рассматривается как сложная динамическая система, направленная на предупреждение и ликвидацию пожаров с целью ограничения их негативных последствий. Для выполнения этих задач пожарная охрана должна располагать финансовыми, материальными и трудовыми ресурсами. Поскольку пожарная охрана функционирует в некоторой среде, генерирующей пожароопасные ситуации, то необходимо уметь определять характеристики этой среды, которые в свою очередь зависят от уровня пожарной опасности объектов защиты.

В процессе своей деятельности по предупреждению и тушению пожаров во внешней среде, пожарная охрана неизбежно вступает во взаимодействие с элементами этой среды. Это взаимодействие описывается динамикой реагирования пожарной охраны на ситуации с пожарами. Поэтому оценивая характеристики реагирования, можно определить эффективность функционирования пожарной охраны.

В соответствии с положениями концепции обстановка с пожарами является многогранным явлением, зависящим от большого числа разнообразных факторов. При этом все разнообразие факторов находит достаточно объективное отражение в некотором компактном наборе основных параметров. Анализ и оценка этих параметров позволяет найти количественные закономерности, то есть сконструировать математические модели функционирования пожарной охраны. В результате использования данных моделей оценивается эффективность деятельности ГПС, обосновываются нормативы ее ресурсного обеспечения, а также определяются направления и способы совершенствования ее деятельности.

В первой главе диссертации проанализированы различные методологические подходы к реализации такого рода исследований. Установлено, что наиболее перспективным с точки зрения полноты охвата различных аспектов деятельности и ресурсной оснащенности ГПС, а также определения влияния этих аспектов на обстановку с пожарами, является статистический подход, который включает в себя элементы аналитического моделирования. Именно этот подход, как один из методов математического моделирования, применен в настоящей работе.

При обосновании набора показателей, на основе которого необходимо проводить статистическое моделирование, были применены 2 принципа. Во-первых, был учтен опыт предшествующих исследований в области ГПС, который описан в параграфе 1.1. Во-вторых, был применен экспертно-логический метод отбора показателей. В качестве экспертов использовались специалисты ФГУ ВНИИПО МВД России, работающие в области организации и управления пожарной охраной, также были опрошены специалисты УГПС МЧС России Пермской области. Первоначально рассматривалось 138 показателей. В результате экспертного опроса был сформирован список показателей, характеризующих состояние среды функционирования ГПС (технико-экономические показатели), состояние ресурсов ГПС и результатов ее деятельности. Для оценки динамики реагирования ГПС на пожароопасные ситуации использовались показатели обстановки с пожарами. Общее количество показателей в сформированном таким образом списке составляло 51 единицу.

Для целей выполнения математических процедур каждому показателю была присвоена соответствующая кодировка. Статистическому разделу обстановка с пожарами" присвоена кодировка Ъ\. Данный раздел содержал 4 показателя (фактора). Разделу "ресурсы и деятельность ГПС" присвоена кодировка Yj. Данный раздел состоял из следующих подразделов: трудовые ресурсы ГПС, пожарная техника, тактическая деятельность ГПС, административная деятельность ГПС. Этот раздел содержал 13 показателей. Разделу "технико-экономические показатели" присвоена кодировка Xj. Данный раздел состоял из следующих подразделов: населенность территории и демография, трудовая занятость, промышленность, сельское хозяйство, непроизводственная и социальная сфера, транспорт и связь. Он содержал 34 показателя.

По каждому из отобранных показателей был произведен сбор данных за период с 1995 по 2000 годы. Статистическая информация собиралась из различных источников.

Для формирования исходного массива данных использованы сведения Госкомстата Пермской области за 1995-2000 годы /100/; показатели обстановки с пожарами взяты из базы данных по пожарам Пермской области с помощью пакета "Статистика пожаров"; данные по кадрам извлечены из журнала учета штатной и фактической численности сотрудников ГПС; по технике и деятельности ГПН - из соответствующих ежегодных отчетов управления ГПС Пермской области.

Согласно /100/ Пермская область состоит из 13 городов, 25 районов и Коми-Пермяцкого автономного округа (в дальнейшем Коми-округ), итого - 39 административно-территориальных единиц (ATE). Составлен массив данных по ATE Пермской области размерностью 39*51.

По каждому показателю были вычислены среднее значение за представленный период лет, выборочная оценка случайной дисперсии, стандартное отклонение, коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс. Коэффициент вариации показывает /106/, насколько средняя величина свойственна рассматриваемому показателю, Он определяется как отношение стандартного отклонения к величине средней по временному ряду. В статистических исследованиях принято, что средняя величина типична для объекта изучения по временному ряду, если коэффициент вариации не превышает 40%. Коэффициент вариации показывает устойчивость показателей по городам и районам за установленный период лет.

Проведем анализ устойчивости показателей по городам и районам Пермской области по коэффициенту вариации.

Обстановка с пожарами. Показатель «количество пожаров» по всем городам и районам устойчив. Остальные показатели неустойчивы по более, чем 40% городов и районов: гибель людей - 55%; прямой ущерб - 42,5%; количество травм - 70%.

Показатели по трудовым ресурсам ГПС, технике и пожарным депо по всем городам и районам устойчивы.

Тактическая деятельность ГПС. Показатель «среднее время прибытия» неустойчив по 30% ATE, в то время как среднее время локализации и тушения неустойчивы почти по всем городам и районам.

Показатели административной деятельности ГПС неустойчивы по большинству ATE.

Демографические показатели. Показатель «плотность населения» по всем ATE устойчив, в то время как показатель «темпы прироста (снижения) населения» неустойчив по 22,5% городов и районов.

Трудовая занятость. Показатель «численность безработных» неустойчив по большинству ATE, но коэффициент вариации не превышает 60%.

Промышленность. Показатели «количество предприятий», «объем промышленной продукции» и «производство потребительских товаров» устойчивы по всем ATE, остальные показатели по большинству городов и районов неустойчивы.

Транспорт и связь. Показатели «легковые автомобили», «количество телефонных аппаратов» по всем ATE устойчивы.

После анализа коэффициентов корреляции между переменными Zj и независимыми переменными X,, Yj; коэффициента вариации за представленный период лет для моделирования было отобрано 25 показателей. Статистические данные по этим показателям приведены в приложении 1 (табл.П1.1). Наиболее существенно был сокращен список показателей, характеризующих технико-экономическое положение административно-территориальных единиц Пермской области. При формировании окончательного набора технико-экономических показателей учитывалась необходимость отражения в них новых процессов и явлений, возникших в социальной и экономической жизни России в последнее время. Список показателей моделирования представлен в таблице П2.1 приложения 2. Заметим, что все показатели относительные, т.е. приведены к численности населения, либо представлены в виде доли от штатной численности техники и личного состава ГПС или другого показателя.

Анализ таблицы П2.1 приложения 2 свидетельствует о том, что среди выбранного набора показателей содержатся факторы, отражающие изменение денежных единиц по годам. Необходимо было привести финансовые показатели к единой базе сравнения (к ценам базового года). Кроме того, необходимо было учесть проведенную в период с 1994 по 1999 годы переоценку основных фондов народного хозяйства.

В зарубежной литературе такого рода пересчеты реализуются с помощью формулы Ласпейреса (рассчитанные по формуле ценовые индексы показывают, насколько фиксированная товарная корзина базисного периода становится дороже в текущем периоде) или формулы Пааше (ценовые индексы показывают, насколько фиксированная товарная корзина текущего периода дороже или дешевле, чем в базисном периоде) /107/. В отечественной практике, а именно в системе ГПС такого рода пересчеты осуществляются в соответствии с документом, разработанным в ФГУ ВНИИПО МЧС России /108/.

Из сформированного списка показателей необходимо привести к единой базе сравнения следующие параметры: прямой материальный ущерб {Ъ2), объем промышленной продукции на душу населения (XI5), производство потребительских товаров на душу населения (XI6), розничный товарооборот на душу населения (Х23). В качестве базового расчетного года выбраны цены 2000 года.

Для показателей XI5, XI6, Х23 был использован алгоритм пересчета, учитывающий только инфляционные изменения по годам. При этом алгоритме пересчета цифровые значения показателей по данному году умножались на накопленное значение индекса потребительских цен на товары и услуги (коэффициент инфляции), рассчитанного по отношению к базовому году. Таким образом определялись данные статистики с учетом изменения инфляции по годам.

Известно, что определение прямого материального ущерба от пожаров происходит путем суммирования двух компонент: ущерб по основным и оборотным фондам. Поэтому при пересчете нужно было разделить эти составляющие. Доля прямого материального ущерба по оборотным средствам была выделена в общем объеме ущерба и осуществлен ее пересчет по отношению к базовому году с учетом только инфляции. Доля прямого материального ущерба по основным фондам была пересчитана с учетом проведенных переоценок основных фондов в период с 1995 по 2000 годы. Ущерб по основным и оборотным фондам складывался и получалась итоговая оценка прямого, материального ущерба от пожара.

В итоге объем выборки статистического массива для математического моделирования составил 6318 единиц данных.

Произведено оценивание характера распределений данных по их типу. Знание типа распределения позволяет аппроксимировать показатели обстановки с пожарами через другие параметры. Исследование типов распределений по каждой переменной с изменением по годам показало, что среди всего набора показателей наблюдается приближение к нормальному распределению. Коэффициент асимметрии для всех факторов находится в диапазоне от -1.45 до +1.45. Коэффициент эксцесса лежит в диапазоне от -2.33 до +2.33.

Таким образом, для математического моделирования показателей обстановки с пожарами в Пермской области с помощью экспертно-логического отбора, анализа коэффициентов корреляции и вариации отобрано 25 показателей. Статистический раздел "Обстановка с пожарами" содержит 3 показателя, раздел "Ресурсы и деятельность ГПС" состоит из 9 показателей, технико-экономических показателей осталось 13 единиц.

2.2. Классификация административно-территориальных единиц по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности Государственной противопожарной службы и технико-экономическим показателям.

В параграфе 2.1 обоснован выбор показателей для математического моделирования обстановки с пожарами. Список показателей моделирования приведен в табл. П2.1 приложения 2.

Для достижения однородности данных массив показателей разделен на 2 части: города и районы Пермской области. Согласно /100/ Пермская область состоит из 13 городов, 25 районов и Коми-округа. Так как Коми-округ по социально-экономическим характеристикам соответствует районам Пермской области, в дальнейшем будем рассматривать его как район.

Рассчитана корреляционная матрица для определения зависимости показателей Хь Y¡ городов и районов от показателей обстановки с пожарами Анализ корреляционной матрицы показал, что связь между параметрами Хь У^ и Ъх слабая. Если мы хотим построить уравнения регрессии, то коэффициент корреляции между зависимой переменной и независимыми должен быть больше 0.6 /109,110/. Для городов выявилось 8 независимых переменных, у которых коэффициент корреляции как минимум с одной из зависимых переменных Ъ\, Ъ2, 72 превышает 0.6. Та же самая ситуация у районов.

Тем не менее был проведен регрессионный анализ по построению уравнений зависимости Ъх от У;. Все уравнения проверены на достоверность л по R - критерию (коэффициенту детерминации) и F - критерию Фишера. По F -критерию все уравнения оказались достоверными, т.е. расчетное значение F -критерия оказалось выше табличного. Как известно, уравнение считается достоверным по R2 - критерию, если его значение выше 0.6 /110/. По этому критерию оказалось достоверно только 1 уравнение для переменной Z3 по городам (значение критерия 0.7). Для остальных уравнений значение критерия колеблется от 0.35 до 0.58, т.е. они являются недостоверными.

В связи со слабой корреляцией переменных Z¡ и X¡, Y¡ было решено провести кластерный анализ /111,112/ городов и районов Пермской области по параметрам ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и социально-экономической среды. Кластерный анализ объединяет различные процедуры, используемые для проведения классификации. В результате применения этих процедур исходная совокупность объектов разделяется на кластеры или группы (классы) схожих между собой объектов. Под кластером обычно понимают группу объектов, обладающую свойством плотности, дисперсией, отделимостью от других классов, формой, размером. Сложность задач кластерного анализа состоит в том, что реальные объекты являются многомерными, то есть, описываются несколькими параметрами.

К таким объектам относятся и ATO России, в частности Пермская область. ATO можно классифицировать по достаточно большой группе показателей, к которым относятся параметры социально-экономической среды и показатели численности личного состава и ресурсной оснащенности ГПС. Большинство способов такой классификации сводится к тому, что по всему множеству факторов формируется обобщенный показатель, который отражает природу всех остальных /113,114/.

В целом методы классификации делятся на агломеративные и итеративные. В агломеративных методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один класс. В итеративных алгоритмы классификации непосредственно разделяют объекты на классы.

Расстояние между объектами - одна из мер сходства. Интуитивно понятно, что, чем меньше расстояние между объектами, тем они более схожи. Но как естественно для данной задачи измерить расстояние между объектами?

Часто используют обычную евклидову метрику, например, если объект описывается, двумя параметрами, то он может быть изображен точкой на плоскости, а расстояние между объектами - это расстояние между точками, вычисленное по теореме Пифагора. Если вы просто просуммируете абсолютные значения покоординатных расстояний, то получите так называемое манхэттенское расстояние или «расстояние городских кварталов». Такое расстояние связано с перемещением человека по улицам города, а не с движением по ровной местности.

В программе STATISTIC А /111,115/ доступны следующие меры сходства объектов: евклидова метрика, квадрат евклидовой метрики, манхэттенское расстояние, метрика Чебышева, метрика Минковского, пирсоновский коэффициент корреляции, коэффициент совстречаемости.

В агломеративных методах существуют различные правила иерархического объединения кластеров:

• Метод одиночной связи,

• Метод полной связи,

• Невзвешенный метод «средней связи»,

• Взвешенный метод «средней связи»,

• Взвешенный центроидный метод,

• Метод Уорда.

В методе одиночной связи на первом шаге объединяются 2 объекта, имеющие между собой максимальную меру сходства. На следующем шаге к ним присоединяется объект с максимальной мерой сходства с одним из объектов класса. Таким образом процесс продолжается далее. В этом методе связь нового элемента с кластером определяется только по одному из элементов класса.

Метод полных связей позволяет устранить указанный недостаток. Здесь мера сходства между объектом - кандидатом на включение в класс и всеми членами класса не может быть меньше некоторого порогового значения.

В методе средней связи мера сходства между кандидатом и членами класса усредняется, например, берется просто среднее арифметическое мер сходства.

Идея еще одного агломеративного метода - метода Уорда состоит в том, чтобы проводить объединение, дающее минимальное приращение внутригрупповой суммы квадратов отклонений. Замечено, что метод Уорда приводит к образованию классов примерно равных размеров и имеющих форму гиперсфер.

Рассмотрим еще итеративный метод группировки к-средних. Данный метод работает непосредственно с объектами, а не с матрицей сходства. В этом методе объект относится к тому классу, расстояние до которого минимально. Расстояние понимается как евклидово расстояние, то есть объекты рассматриваются как точки евклидова пространства. При этом расстояние между объектом и классом понимается как расстояние между объектом и центром класса.

Метод к-средних работает следующим образом:

1. Вначале задается некоторое разбиение данных на кластеры (число кластеров определяется пользователем), вычисляются центры тяжести кластеров;

2. Происходит перемещение точек: каждая точка помещается в ближайший к ней класс;

3. Вычисляются центры тяжести новых классов;

4. Шаги 2,3 повторяются, пока не будет найдена стабильная конфигурация (классы перестанут изменяться) или число итераций не превысит заданное пользователем. Итоговая конфигурация и является искомой.

Классификация городов и районов Пермской области по показателям ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и ТЭП проводилась с помощью программного пакета STATISTIC А /111,115/.

Было принято решение применить 2 метода: агломеративный метод Джонсона (иерархическая группировка) и итеративный алгоритм Мак-Куина (метод к - средних). Применение двух алгоритмов позволяет сравнить полученные классификации по каждому из методов. В целях классификации использовалась евклидова метрика. Для метода Джонсона было выбрано правило множественной связи объектов.

Перед проведением классификации была проведена процедура стандартизации данных. Целью такого преобразования являлось получение переменных с нулевым средним и единичной дисперсией, чтобы получить параметры единой размерности. При классификации не рассматривались показатели обстановки с пожарами, так как они являются выходным результатом.

Результаты классификации городов и районов Пермской области по методу Мак-Куина приведены в табл. 2.3.1 - 2.3.4. Классификация городов по методу Джонсона практически совпала с классификацией по методу Мак-Куина за тем исключением, что г.Гремячинск попал в отдельный класс. Так как евклидово расстояние от этого города до центра третьего класса невелико (0.91), решено оставить Гремячинск в 3 классе. Классификация районов по методу Джонсона подтвердила результаты кластеризации по методу Мак-Куина с той лишь разницей, что было выявлено стремление Бардымского, Еловского и Ординского районов в отдельный класс. Ввиду компактного расположения классов 4, 5, 7 решено оставить Бардымский и Еловский районы в классе 5, а Ординский район - в классе 4.

Описательная статистика показателей по построенным классам и схематическое изображение расстояний между классами и расстояний объектов до центра класса для городов и районов приведены в приложении 3 (табл. П3.1 - П3.2, рис. П3.1 -П3.2).

Приведем краткое описание социально-экономического положения, а также анализ пожарной безопасности, ресурсов и деятельности ГПС городов и

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе получены следующие основные результаты.

1 .Разработан метод оценки ресурсной потребности территориальных подразделений ГПС для городов и районов ATO России.

2.Разработана математическая модель обоснования резервов численности личного состава территориальных подразделений ГПС с учетом процессов заболеваемости, травматизма и гибели сотрудников ГПС.

3.Получены математические модели, описывающие зависимости показателей обстановки с пожарами в Пермской области от показателей ресурсной оснащенности, деятельности ГПС и показателей социально-экономической среды. С использованием соответствующих критериев обоснована статистическая точность и достоверность полученных моделей. В итоге получено 21 регрессионное уравнение. С использованием данных моделей возможна разработка прогноза развития обстановки с пожарами в Пермской области в зависимости от тенденций изменения социально-экономической среды и ресурсной обеспеченности ГПС. Полученные варианты прогноза могут быть использованы при подготовке информационно-аналитических материалов для органов администрации и местного самоуправления по состоянию дел в области пожарной безопасности, а также при рассмотрении вопросов о целесообразности укрепления или создания подразделений ГПС с целью эффективного влияния на негативные процессы развития обстановки с пожарами.

4.Выявлен ряд ведущих факторов как по технико-экономическим показателям, так и по ресурсной обеспеченности ГПС. Данные факторы следует рассматривать как системообразующие с позиции влияния на обстановку с пожарами в Пермской области. К ним относятся: демографические: плотность населения; экономические: розничный товарооборот на душу населения; социальные: число преступлений на 10 тыс. населения; ресурсы ГПС: численность личного состава, количество пожарной техники.

Выявленные ведущие факторы по социально-экономической среде следует учитывать при разработке планов организационно-технических мероприятий по пожарной безопасности населенных пунктов, при проведении мероприятий по противопожарной пропаганде и обучению населения мерам пожарной безопасности. Ведущие факторы по ГПС позволяют обосновывать с научной точки зрения эффективность деятельности ГПС при оценке ее влияния на обстановку с пожарами и аргументированно отстаивать интересы пожарной охраны при принятии управленческих решений органами законодательной и исполнительной власти.

5. С позиции оценки эффекта нейтрализующего влияния ГПС на обстановку с пожарами получены соотношения между ресурсными составляющими ГПС и показателями социально-экономической среды городов и районов Пермской области. В частности, для городов получены следующие пропорции: на 1 сотрудника ГПС должно приходиться не более чем 561 чел. населения, на 10000 чел. населения должно содержаться не менее чем 2 основных пожарных автомобиля. Соответствующие пропорции для районов: на 1 сотрудника ГПС должно приходиться не более чем 509 чел. населения, на 10000 чел. населения должно содержаться не менее чем 3 основных пожарных автомобиля.

С точки зрения научного обоснования полученные пропорции позволяют определить предельную численность подразделений ГПС и обосновывать их техническую оснащенность. Данные пропорции могут быть использованы при проведении расчетов по финансовому и материально-техническому обеспечению ГПС в планируемых бюджетах органов администрации и местного самоуправления.

6. С использованием полученных пропорций вычислены оценки потребности численности ГПС и количества пожарной техники для городов и районов Пермской области. Полученные оценки рассматриваются с позиции минимальных требований, которые следует применять органам администрации и местного самоуправления при создании или укреплении подразделений ГПС в городах или районах.

7. Определены коэффициенты резервов личного состава ГПС для городов и районов Пермской области. Необходимо предусмотреть резерв численности личного состава подразделений ГПС Пермской области на 10% от расчетной величины. При существующей возможности финансирования органы администрации и местного самоуправления могут увеличивать численность резерва сотрудников ГПС.

8. Исследованы финансовые затраты на содержание территориальных подразделений ГПС с учетом предлагаемой численности личного состава и технической оснащенности.

Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе Академии ГПС МЧС России, учебного пункта УГПС МЧС России Пермской области; в ФГУ ВНИИПО МЧС России при проведении НИР по темам П.1.3.Н06.2001 "Трудовые ресурсы ГПС", П.1.3.Н06.2002 "Нормативы -ресурсы ГПС" в части разработки математических моделей по обоснованию ресурсной оснащенности подразделений ГПС; при принятии управленческих решений в УГПС Пермской области для обоснования численности личного состава и технической оснащенности подразделений пожарной охраны в отрядах - 9,11,16 ГПС Пермской области. Акты внедрения результатов исследований приведены в приложении 7.

Таким образом, в некоторой мере, решена задача обоснования численности и технической оснащенности территориальных подразделений ГПС МЧС России на региональном уровне с учетом специфики ATO по социально-экономической среде. Данная задача имеет важное значение для поддержания боеготовности подразделений ГПС.

Дальнейшим продолжением работы в данном направлении может быть: •прогнозная оценка обстановки с пожарами в Пермской области с использованием разработанных математических моделей при сохранении тенденций формирования социально-экономической среды;

•разработка методики расчета количества техники и численности личного состава ГПС при изменении тенденций формирования технико-экономических показателей Пермской области;

•применение методов обоснования ресурсной оснащенности ГПС для других ATO России.

1. Пожары и пожарная безопасность в 2000 году. Статистический сборник. -М.: ВНИИПО, 2001.

2. Пожары и пожарная безопасность в 2002 году. Статистический сборник. -М.: ВНИИПО, 2003.

3. Федеральный закон о пожарной безопасности. Принят Государственной думой 18 ноября 1994 года. Москва, Кремль 21 декабря 1994 года №69 ФЗ.

4. Щ Издание официальное. М.: 1995. - 48 с.

5. НПБ-101-95. Нормы проектирования объектов пожарной охраны. М.: ВНИИПО.- 1997.-22с.

6. Об утверждении типовых штатных расписаний подразделений ГПС МВД, ГУВД, УВД. / Приказ МВД России от 18.02.93 № 67.

7. Разработка оборудования и программных средств для медико-психологического комплекса по оценке, восстановлению и поддержанию боеготовности личного состава ГПС в экстремальных условиях. Отчет о НИР / ВНИИПО. - Рук. М.И. Марьин. - М., 1994. - 266 с.

8. Фирсов А.Г. Влияние геофизических факторов на обстановку с пожарами в административно-территориальных образованиях России. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. — М:, 1998 г.

9. Разработка рекомендаций и программного средства по аттестации ^ специалистов, оценке и оптимизации социально-психологического климатастиля руководства в подразделениях ПАСС. Отчет о НИР / ВНИИПО. -Рук. М.И. Марьин. -М., 1993. - 203 с.

10. Разработка программно-методического комплекса и рекомендаций по профессиональному отбору пожарных. Отчет о НИР / ВНИИПО. - Рук. М.И. Марьин. - М., 1995. - 176 с.

11. Методы количественной оценки уровня пожаровзрывоопасности объектов. / Гаврилей В.М., Шевчук А.П., Матюшин A.B., Иванов В.А.: Обзорная информация. М., ВНИИПО, 1987. - с. 55.

12. Гаврил ей В.М, Юрченко Д.И. Системный анализ проблем пожарной безопасности // Пожарная охрана: Итоги науки и техники. ВИНИТИ. М., 1987.-t.7-C. 42- 102.

13. Брушлинский H.H. Пожарная безопасность агропромышленных комплексов. // Пожарная охрана: Итоги науки и техники. ВИНИТИ. М., 1987. - т.7 - с. 103-131.

14. Научно-технический прогресс в пожарной охране. / Юрченко Д.И., Аверин Ю.Ф., Антонов A.B. и др. М.: Стройиздат, 1987, 376 с.

15. Микеев А.К. Добровольная пожарная охрана. М.: Стройиздат, 1987, 399 с.

16. Туркин Б.Ф., Порошин A.A., Фирсов А.Г., Салкин М.Б. Статистическое моделирование обстановки с пожарами в регионах России. // Научно-техническое обеспечение деятельности ГПС. М., ВНИИПО, 1997, с. 3-19.

17. Порошин A.A., Чумаченко H.A. Уровень пожарной опасности ATE и ресурсная оснащенность ГПС // Научно-техническое обеспечение деятельности ГПС. М.: ВНИИПО, 1997. - с. 72-95.

18. Расчетно-аналитическая система анализа обстановки с пожарами в регионах России / Туркин Б.Ф., Лупанов С.А., Порошин A.A., Фирсов А.Г., Салкин М.Б.// Организационное и научно-техническое обеспечение ГПС. М., ВНИИПО, 1998, с. 150-156.

19. Гаврилей В.М., Панова Р.Г., Сон Э.Г., Тарасов В.Н. Применение методов математического моделирования при оценке пожарной опасности. //Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1975. - вып.4.- с. 3 - 11.

20. Гаврилей В.М., Панова Р.Г. Использование экономико-математических методов для комплексной оценки пожарной опасности административно-территориальных единиц // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1976. - Вып. 5. - с. 3-13.

21. Гаврилей В.М., Минаев С.Н., Панова Р.Г., Тарасов В.Н. Использование расчетных методов для комплексной оценки пожарной опасности. // Пожарная наука и техника. М.: ВНИИПО, 1977. - с. 110-118.

22. Головнина Г.Н., Панова Р.Г. Влияние региональных особенностей экономического развития на пожарную опасность административно-территориальных единиц //Организационно-управленческие пробемы пожарной охраны: Сб. науч. тр. М.: ВНИИПО, 1982. - с. 69 - 74.

23. Гаврилей В.М., Панова Р.Г., Рыжиков B.C. Экономико-математическое моделирование критерия классификации районов города по пожарной опасности // Вопросы экономики в пожарной охране. М., ВНИИПО, 1981, с. 118-124.

24. Панова Р.Г. Экономико-математическая модель критерия пожарной безопасности ATE. // Пожарная профилактика, М., ВНИИПО, 1979, вып. 15, с. 75-81.

25. Панова Р.Г. Использование регрессионных моделей для количественной оценки пожарной опасности объектов. // Пожарная профилактика, М., ВНИИПО, 1980, вып. 16, с. 80-84.

26. Головнина Г.Н., Панова Р.Г. Влияние региональных особенностей экономического развитие на пожарную опасность административно-территориальных единиц //Организационно-управленческие проблемы пожарной охраны: Сб. науч. тр. -М.: ВНИИПО, 1985. С. 120-126.

27. Обухов Ф.В., Зенков В.В., Гаврилей В.М. Экономическое обоснование пожарной защиты зданий на основе количественной оценки категорий пожарной опасности // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1976. - вып.5. - с. 24-31.

28. Гаврилей В.М., Иванов H.A. Методологические аспекты обоснования требуемого уровня пожарной безопасности зданий // Противодымная защита многоэтажных зданий. М.: ВНИИПО, 1978. - вып.2 - с. 21-30.

29. Панова Р.Г. Использование регрессионных моделей для количественной оценки пожарной опасности объектов // Пожарная профилактика. М.: ВНИИПО, 1980. - вып. 16. - с. 80-84.

30. Гаврилей В.М., Сон Э.Г., Лупанова Л.И. Статистический анализ затрат времени на выполнение пожарно-профилактической работы // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1974. - вып. 3. - с. 15-30.

31. Гаврилей В.М., Минаев С.Н. Использование расчетных методов в организации работы по предупреждению пожаров // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1975. - Вып. 4. - с. 12-26.

32. Гаврилей В.М., Тарасов В.Н., Колганов В.А. Обоснование численностипожарной охраны на объектах народного хозяйства // Организационно-управленческие проблемы пожарной охраны: Сб. науч. тр. М.: ВНИИПО, 1982.-с. 4- 12.

33. Гаврилей В.М., Монахов В.Т. К вопросу обоснования численности работников пожарной профилактики // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1973. - Вып. 2. - с. 79-95.

34. Гаврилей В.М., Сон Э.Г. Использование криволинейной регрессии при расчетах численности работников пожарной охраны // Вопросы экономики в пожарной охране. M.: ВНИИПО, 1975. - Вып. 4. - с. 115-119.

35. Гаврилей В.М., Панова Р.Г. Экономико-математическая модель распределения численности работников пожарной охраны по регионам страны // Вопросы экономики в пожарной охране. М.: ВНИИПО, 1977. -Вып. 6. - с. 30-37.

36. Бурдаков Н.И., Панова Р.Г. Об оптимальном распределениии ресурсов ПО по регионам страны. // Организационно-управленческие проблемы ПО. М., ВНИИПО, 1982, с. 74-78.

37. Емельянов А.П. Противопожарная защита АПК. Рига: Авотс, 1986. - 197с.

38. Murrey Joe H., Pitts Robert E., Smith Dani A. The relationship between selected socioeconomy variables and measures arson: a cross-sectional study // Fire technol 1987. - N 1. - p. 60-73.

39. Baird B. Sc. Borrowing your wateh // Fire Fight Can., 1986. -N 4. p.8.

40. BCH-1-91. Нормы проектирования объектов пожарной охраны.

41. Обоснование численности работников госпожнадзора в городах (городских районах): Рекомендации. М.: ВНИИПО МВД СССР, 1990. - 19с.

42. Алехин Е.М., Брушлинский H.H., Соколов C.B. Имитационные системымоделирования аварийных служб города. Материалы международной конференции "Информатизация систем безопасности 92" М.: Академия МВД РФ 1992.

43. Алехин Е.М., Брушлинский H.H., Соколов C.B. Компьютерные имитационные системы для деятельности экстренных служб города. Программные продукты и системы, №4, 1994.

44. Алехин Е.М., Брушлинский H.H., Соколов C.B. Компьютерные системы для проектирования противопожарных служб в городах. Пожарное дело № 4, 1994.

45. СНиП 2.07.01-89. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.

46. СНиП П-60-75* Нормы проектирования. Планировка и застройка городов, поселков и сельских населенных пунктов.

47. СНиП 2.08.02-89. Общественные здания и сооружения.

48. Библиотека журнала "Социальная защита". Несчастный случай: от травмы до суда. Нормативные документы. Вып. №1, 1996г., 238стр.

49. Инвалидность в органах внутренних дел, причины и пути ее снижения. -Доклад специалистов и ученых МВД России. Пожарная безопасность, информатика и техника №3 (17), 1996г., стр.74.

50. Иванов В.П. Компьютерные технологии и анализ общественного здоровья. // Советское здравоохранение. 1990 - №7 - с.31-34.

51. ССБТ ГОСТ 12.0.003-74 Опасные и вредные производственные факторы. Классификация.5 8. Психофизиологическое обеспечение работоспособности сотрудников

52. Государственной противопожарной службы// Пособие. М.: ВНИИПО. 1998г.-95с.

53. Студеникин Е.И. Влияние условий профессиональной деятельности на некоторые показатели боеготовности личного состава ГПС. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М, 1998г.

54. Марьин М.И., Студеникин Е.И., Бобринев Е.В., Сушкина Е.Ю. Заболеваемость пожарных в различных подразделениях ГПС. / Тезисы докладов на конференцию ВНИИПО (2-4 июля 1997 г.).

55. Марьин М.И., Студеникин Е.И., Бобринев Е.В., Сушкина Е.Ю., Щербатых JI.B. Изучение оперативной обстановки в подразделениях ГПС для обоснования их производственно обусловленной заболеваемости. // Пожарное дело. - 1997. - N9. - с. 48-49.

56. Харисов Г.Х. Обоснование допустимой вероятности воздействия опасных факторов пожара на людей // Проблемы пожарной безопасности зданий и сооружений.- М.: ВНИИПО, 1990. с. 124-125.

57. Марьин М.И., Соболев Е.С. Исследование влияния условий труда на функциональное состояние пожарных// Психологический журнал.-1990.-т. 11, № 1 .-с. 102-108.

58. Обоснование профессиональной заболеваемости пожарных. Отчетная справка о НИР. М., ВНИИПО. Рук. М.И. Марьин. - Инв. № 4361. - 1995. -86 с.

59. Марьин М.И., Студеникин Е.И., Бобринев Е.В., Сушкина Е.Ю., Щербатых JI.B. Социально-демографические характеристики пожарных при обосновании их производственно обусловленной заболеваемости.

60. Научно-техническое обеспечение деятельности Государственной противопожарной службы: Сб.науч.тр. М.: ВНИИПО, 1997. - С. 199-203.

61. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. -М.: Прогресс, 1976. 496 с.

62. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. - 335 с.

63. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Наука. 1980. - 512 с.

64. Серебренников Е.А. Пожарная безопасность в Российской федерации// Вестник МВД России.- М., МВД России, 1999, № 5.-С.71-77.

65. Разработка нормативного акта по обоснованию дополнений к списку профессиональных заболеваний. Отчет о НИР / ВНИИПО; Рук. М.И. Марьин. - Инв. № 4585. - М., 1999 -25 с.

66. Марьин М.И., Сушкина Е.Ю., Студеникин Е.И., Бобринев Е.В. Оптимизация анализа данных о заболеваемости сотрудников ГПС./ Тезисы докладов на конференцию ВНИИПО (2-4 июля 1997 г.).

67. Инвалидность в органах внутренних дел, причины и пути ее снижения. // Государственный доклад "О положении инвалидов в Российской Федерации". М.: 1994.

68. Здравоохранение в Российской Федерации. Статистический сборник. М.:

69. Госкомстат России, 1995.- с. 11.

70. Провести исследования и разработать методику оценки влияния условий труда на функциональное состояние личного состава оперативного подразделения пожарной охраны. Отчет о НИР. ВНИИПО. Руководитель М.И. Марьин. - Инв. № 4211. - 1989. - 260 с.

71. Брушлинский H.H., Гришин А.Ф., Соболев H.H. Об имитационном моделировании процесса функционирования пожарной охраны //Труды Высшей школы МООП СССР. М., 1977. - Вып. 6. - с. 51-55.

72. Носов В.Б. Безопасность труда. М.: Машиностроение, 1994. - 144с.

73. Методические рекомендации по психологическому отбору пожарных(временные) / Марьин М.И., Ловчан С.И., Бобринев Е.В., Ефанова И.Н., Сушкина Е.Ю., Иванихина И.В., Веселова С.Г.- М.: ВНИИПО, 1996.-25с.

74. Системный анализ и проблемы пожарной безопасности народного хозяйства /H.H. Брушлинский, В.В. Кафидов, В.И. Козлачков и др. Под. ред. H.H. Брушлинского. М.: Стройиздат, 1988. - 413с.

75. Брушлинский H.H. Моделирование оперативной деятельности пожарной службы. М.: Стройиздат, 1981. - 96 с.

76. Дутов В.И., Бовин Б.Г., Рядов С.А., Кабанец Е.Е. Методические рекомендации по проведению психологического отбора начальников караулов подразделений пожарной охраны.- М.: ВНИИПО, 1989. 38с.

77. Самонов А.П. Психологическая подготовка пожарных.- М.: Стройиздат, 1982.- 78с.

78. Устав службы пожарной охраны. Приложение 1 к Приказу МВД России от 5.07.95 № 257.

79. Боевой Устав пожарной охраны. Приложение 2 к приказу МВД России от 5 июля 95г. № 257.

80. Мешалкин Е.А. Разработка методологии совершенствования ресурсного обеспечения надзорно-профилактической деятельности. Диссертация на соискание ученой степени доктора техн. наук / ВНИИПО МВД России.- М.: 1994.- 453с.

81. Брушлинский H.H., Воинов А.Н. Моделирование процесса функционирования противопожарной службы города с учетом неоднородности потока вызовов. В кн: Вопросы экономики в пожарной охране. М., 1978, вып. 7.

82. Брушлинский H.H. Проблемы управления подготовкой кадров для ГПС // Проблемы подготовки кадров для пожарной охраны: Материалы научно-практической конференции, 25 ноября 1998 г. М.: МИПБ МВД России, 1998г, с.76 - 79.

83. Брушлинский H.H. Моделирование процесса функционирования пожарной охраны // Итоги науки и техники. Серия "Пожарная охрана". М.:ВИНИТИ, 1977.-т. 2- с. 11-73.

84. Брушлинский H.H., Пранов Б.М. Системный анализ и операциональное определение понятия оперативной обстановки. В кн.: Проблемы горения и тушения пожаров. М., 1975.

85. Брушлинский H.H., Соболев H.H. Оценка уровня напряженности оперативной обстановки в городах // Экономика и управление в пожарной охране: Сб. науч. трудов. М.: ВНИИПО, 1985. - с. 70 - 75.

86. Мешалкин Е.А., Студеникин Е.И. Взаимосвязь оперативной обстановки с пожарами с производственно-обусловленной заболеваемостью пожарных // Организационное и научно-техническое обеспечение ГПС. М., ВНИИПО, 1998, с. 165-167.

87. Русинова В. Психическая напряженность в трудовой деятельности// Психическая напряженность в трудовой деятельности. М.: 1989, с. 5-14.

88. Исследование интегрального показателя психологической готовности пожарных к работе в экстремальных условиях / Марьин М.И., Ловчан С.И., Бобринев Е.В. и др. // Организационно-управленческие проблемы ГПС. М., ВНИИПО, 1995, с. 86-93.

89. Марьин М.И., Ловчан С.И., Леонова А.Б. Профессиональный риск пожарных // Организационное и научно-техническое обеспечение ГПС. -М.: ВНИИПО, 1998. с. 63-78.

90. ЮО.Основные показатели развития городов и районов Пермской области. Статистический сборник. Пермь: Пермский областной комитет государственной статистики, 2001. - 168с.

91. Прикамье. Век XX. Учебное пособие. Пермь, Книжный мир, 1999 - 367с.10206 утверждении форм статистической отчетности ГПС МВД России. / Приказ МВД России от 01.07.98 № 398. М. -- 36с.

92. Об утверждении форм статистической отчетности ГПС МВД России. / Приказ МВД России от 31.07.96 № 417. М. - 30с.10406 утверждении форм статистической отчетности ГПС МВД России. / Приказ МВД России от 06.07.95 № 258. М. - 26с.

93. Совершенствование организации и управления пожарной охраной:совместное издание СССР-НРБ / Н.Н.Брушлинский, А.К.Микеев, Г.С.Безуков и др. Под ред. Н.Н.Брушлинского. М.: Стройиздат, 1986. -125с.

94. Справочник по прикладной статистике. В двух томах. /Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.Айвазяна, М.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. -526с.

95. Методические положения по статистике. Вып.1 / Госкомстат России. М.: 1996.-с. 426-428.

96. Методические рекомендации по приведению номинального ущерба от пожаров к ценам анализируемого периода. / Б.Ф.Туркин, А.В.Матюшин, А.А.Герасимов и др.: журнал "Пожарная безопасность, информатика и техника", № 1(7). М.: ВНИИПО.- 1994. - с.75-81.

97. Дж.Вайнберг, Дж.Шумекер. Статистика. М.: Статистика, 1979. - 389с.

98. Ю.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. — М.:

99. Финансы и статистика, 1985. 357с. Ш.Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA - М.:

100. Компьютер Пресс, 1998 265 с. 112.Крамер Г. Математические методы статистики. - М.: Мир, 1975. - 648с.

101. З.Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов. М.: Советское радио,1980. 408с.

102. Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавания образов / Круг Г.К., Кабанов В.А., Фомин Г.А., Фомина Е.С. -М.: Наука, 1981.- 172с.

103. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA- Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. Издание 2-е, стереотипное М.: Инф.-издат. дом "Филин", 1997 - 608с.

104. Айвазян С.А., Енюков И.С., МешалкинЛ.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487с.

105. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы истатистика, 1981. 302с.

106. Вучков И., Бояджиева Д., Салаков Е. Прикладной линейный и регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. - 239с.

107. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1981. - 366с.

108. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 486с.

109. Брушлинский H.H. Системный анализ деятельности Государственной противопожарной службы. Учебник. М.: МИПБ МВД России, 1998. - 255с.