автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление регламентом противопожарных мероприятий в регионе на основе прогнозирования количества пожаров с учетом климатических факторов

Б пуро Алексей Николаевич

УПРАВЛЕНИЕ РЕГЛАМЕНТОМ ПРОТИВОПОЖАРНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ В РЕГИОНЕ НАОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОЛИЧЕСТВА ПОЖАРОВ С УЧЕТОМ КЛИМАТИЧЕСКИХ

ФАКТОРОВ

05.13.10 — управлек не в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005559805

Санкт-Петербург - 2014

005559805

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России»

Научный руководитель: Мельник Антон Анатольевич,

кандидат технических наук, доцент.

Официальные оппоненты: Бутузов Станислав Юрьевич,

доктор технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО Академия ГПС МЧС России, учебно-научный комплекс автоматизированных систем и информационных технологий, начальник;

Васьков Виктор Тихонович,

кандидат технических наук, Администрация Губернатора Санкт-Петербурга, дежурная служба Аппарата Губернатора Санкт-Петербурга, начальник отдела.

Ведущая организация: ФГБУН Институт вычислительного

моделирования СО РАН.

Защита диссертации состоится 29 января 2015 в 14:00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 205.003.02 при Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России

(196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149) и на сайте университета http://dsovet.igps.ru.

Автореферат разослан 014 года

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 205.003.02 кандидат технических наук, доцент

В.А. Онов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Один из основных факторов, определяющих работу ГПС МЧС России - это количество пожаров. От этого зависит и количество выездов подразделений пожарной охраны, с ним связаны такие важнейшие показатели, как количество погибших и спасенных на пожарах, ущерб и т.д.

Несмотря на постоянное совершенствование методов и средств борьбы с пожарами, и систем предупреждения пожаров, это явление остается одним из самых серьезных в ряду угроз техносферной безопасности. Так, в 2013 году в Российской Федерации произошло 167 297 пожаров, на которых погибли 11 908 человек, и было уничтожено материальных ценностей на сумму 15 988 261 987 рублей. Снижение количества пожаров всего на один процент способно спасти более ста жизней и сэкономить более ста миллионов рублей.

Таким образом, знание количества пожаров - это необходимое условие для эффективного решения задач стратегического и оперативного планирования ГПС МЧС России и предотвращения негативных последствий от них.

В настоящее время в подразделениях МЧС России для составления прогноза количества пожаров используется метод основанный на показателе АППГ. Данный метод заключается в том, что показатели обстановки с пожарами за предыдущий период времени переносятся на прогнозируемый, с внесением поправок, основанных на интуиции и субъективном опыте, без учета демографических, климатических, социально-экономических и других факторов, формирующих обстановку с пожарами. Такой подход превращает прогноз в весьма поверхностный, а разработанные мероприятия не достаточно обоснованными. Следовательно, для получения достоверных прогнозов количества пожаров необходимо применение методов математической статистики.

Однако прогноз сам по себе не является достаточным для эффективной поддержки процесса принятия решений при обеспечении пожарной безопасности. Прогноз должен быть дополнен методикой его применения, иначе говоря, формализованным набором методик реагирования по результатам прогноза. Таким образом, лицо, принимающее решения (ЛПР), будет обеспечено не только результатами прогноза количества пожаров, но и «подсказкой» как действовать в данной ситуации.

Цель работы

Целью работы является повышение эффективности управленческих решений по выбору комплекса противопожарных мероприятий на основе

прогноза оперативной обстановки с пожарами с учетом климатических факторов.

Научная задача: Разработка методик прогнозирования количества пожаров с учетом климатических факторов и формирования на основе прогноза оперативной обстановки с пожарами регламента противопожарных мероприятий в регионе.

Задачи работы

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Сформулировать требования к методикам прогнозирования количества пожаров.

2. Предложить методики прогнозирования количества пожаров с учетом выработанных требований.

3. Разработать регламент противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемого количества пожаров в регионе.

Объект исследования

Объектом диссертационного исследования является оперативная обстановка с пожарами в регионах Российской Федерации.

Предмет исследования

Закономерности возникновения пожаров в регионе.

Методы исследования

Методы системного анализа, математической статистики, анализа временных рядов.

Научная новизна работы

Впервые для прогнозирования количества пожаров на период в один месяц в масштабах региона используются автокорреляционные функции и пороговая фильтрация данных о пожарах.

Впервые предложена совокупность регрессионных моделей для прогнозирования количества пожаров в различных регионах Российской Федерации на период в несколько суток.

Практическая значимость данной работы заключается в разработанных методиках среднесрочного и краткосрочного прогнозирования количества пожаров в зависимости от погодно-климатических условий в регионе. Научно обоснованный регламент противопожарных работ в зависимости от прогноза позволит повысить эффективность управленческих решений по выбору комплекса противопожарных мероприятий на основе прогноза оперативной обстановки с пожарами с учетом климатических факторов.

Результаты работы внедрены в практическую деятельность Сибирского регионального центра МЧС России, образовательный процесс Сибирской

пожарно-спасательной академии - филиала Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, а также были использованы при выполнении НИР «Исследование влияния климатических условий на обстановку с пожарами в районах Крайнего Севера (п 1.1.3.45 Единого тематического плана научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ МЧС России на 2008-2010 годы утвержденного приказом МЧС России от 27.02.2008 г. № 87).

Значение для теории

Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, имеют значение для развития основ обеспечения пожарной безопасности.

Достоверность полученных результатов

Валидация результатов работы проведена с использованием большого объема данных о пожарах в различных регионах Российской Федерации. Достоверность результатов также определяется корректным использованием современного математического аппарата и подтверждается отсутствием противоречий с известными научными публикациями.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методика прогнозирования количества пожаров на период в один месяц в масштабах региона.

2. Методика краткосрочного прогнозирования количества пожаров на 3-5-дневный период времени (время доступного метеопрогноза) для различных регионов, основанная на использовании корреляционного и регрессионного анализа статистики пожаров, демографических и метеорологических параметров.

Апробация работы

Основные результаты работы представлены на следующих научных мероприятиях:

1. Школа молодых ученых и специалистов МЧС России «Интеллектуальный потенциал молодых ученых и специалистов МЧС России: комплексный подход к формированию научных кадров» (21-25 мая 2012 г, г. Москва).

2. XI Международная конференция «Финансово-актуарная математика и эвентология безопасности» (19-21 апреля 2012 г, г. Красноярск).

3. Научно-практический семинар «Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций» (15 июня 2011 г, 06 июня 2012 г, г. Железногорск).

4. Межкафедральный семинар «Математическое моделирование, методы защиты и обработки информации» (24 апреля 2012 г, г. Железногорск).

5. Межвузовская научно-практическая конференция «Молодые ученые в решении актуальных проблем безопасности» (20 апреля 2012 г, г. Железногорск).

6. Семинар «Концепции и методология создания современных информационных систем» Сибирского государственного технологического университета (10 декабря 2012 г, г. Красноярск).

7. Школа молодых ученых и специалистов МЧС России — 2014 (16-20 июня 2014 г, г. Екатеринбург).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 7 работ, из них 3 опубликованы в рецензируемых научных изданиях. Из работ, выполненных в соавторстве, в диссертацию включены результаты полученные автором лично.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 72 наименований и двух приложений. Общий объем работы 113 страниц. Диссертация содержит 34 рисунка и 37 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, поставлена цель и определены задачи работы, показана актуальность, научная новизна и практическая значимость результатов.

В первой главе «Влияние климатических и метеорологических факторов на пожарную обстановку» определены объект и предмет исследования, сформулирована актуальность, рассмотрены существующие на сегодняшний день методы прогнозирования количества пожаров, приведена краткая характеристика регионов, по которым проводилось исследование, описаны применяемые методы исследования.

Описано современное состояние проблемы прогнозирования пожаров. Обстановка с пожарами складывается под воздействием двух основообразующих факторов - антропогенного и природного. Антропогенные факторы действуют непосредственно. В частности, среднее многолетнее число пожаров в регионе определяется численностью его жителей. Природные факторы влияют опосредовано через деятельность человека, поэтому рассматривать их действие следует в совокупности. Например, недостаточное теплоснабжение само по себе не может являться причиной пожара, но при низких температурах оно вынуждает людей пользоваться дополнительными источниками тепла. Антропогенные факторы можно учитывать и контролировать, природные условия можно только учитывать, так как контролю они не поддаются. Влияние климатических факторов на

возникновение пожаров в населенных пунктах рассмотрено в работах H.H. Брушлинского, 1961, Е.А. Мешалкина, А.Г. Фирсова, A.A. Порошина, С.А. Лупанова, 1998, 2000, А.Г. Фирсова, 1996, В.П. Удилова, С.Н. Масликова, 1996.

Рядом авторов (А.Г. Фирсов, 1996, А.Г. Фирсов, Е.А. Мешалкин, A.A. Порошин, 1998, А.Г. Фирсов, A.A. Порошин, С.А. Лупанов, 2000, Артамонов B.C.) проведены исследования влияния климатических факторов на обстановку с пожарами в регионах России. Результаты исследований показали, что значение показателей оперативной обстановки в регионах России в определенной степени зависят от географического месторасположения административно-территориальных единиц (ATE) и соответственно от тех климатических условий, которые свойственны той или иной ATE.

Несмотря на полученные зависимости оперативной обстановки с пожарами от климатических условий, математических моделей, пригодных для прогноза возникновения пожаров в населенных пунктах по условиям погоды, до настоящего времени не получено, что отрицательно сказывается на принятии управленческих решений по противопожарной защите населенных пунктов.

Попытки оценивать уровень пожарной опасности в административно-территориальных единицах Советского Союза и Российской Федерации предпринимались во второй половине XX века разными специалистами (С.Н. Минаев, В.М. Гаврилей, В.Л. Семиков, Р.Г. Панова, Е.А. Мешалкин, А.Г. Фирсов и др.).

Приведена краткая характеристика районов исследования и обстановки с пожарами. В целях выявления закономерностей возникновения, пространственно-временного распределения и развития пожаров в зависимости от природно-климатических условий и гидрометеорологических явлений анализ основных показателей обстановки с пожарами выполнен в различных климатических зонах: районы Крайнего Севера, зоны с умеренным и резкоконтинентальным климатом.

В последние годы наблюдается тенденция преимущественного возрастания температуры воздуха, что должно благоприятно сказаться на основных показателях обстановки с пожарами, исключая ущерб от пожаров, который зависит преимущественно от экономических процессов.

Рассмотрены применяемые методы исследований. В работе применяются следующие методы исследований: корреляционный анализ, регрессионный анализ, анализ и прогнозирование временных рядов, метод экспертных оценок.

Выводы по первой главе. В первой главе рассмотрено современное состояние проблемы прогнозирования пожаров, приведена краткая

характеристика районов исследования и обстановки с пожарами в них, рассмотрены применяемые методы исследований.

Во второй главе «Моделирование динамики пожаров на основе автокорреляционных моделей» приведено исследование моделирования динамики пожаров на основе автокорреляционных моделей.

Рассмотрена точность прогнозирования количества пожаров путем сравнения с аналогичным периодом прошлого года (АГТПГ). Использовались данные о количестве пожаров в регионах РФ по месяцам, за период с января 2006 года по июнь 2011. На рисунке 1 приведен график изменения количества пожаров за 66 месяцев в Красноярском крае.

Рисунок 1 - Динамика пожаров в Красноярском крае

Суть используемого метода прогнозирования по АППГ состоит в предположении, что в данном периоде текущего года будет такое же количество пожаров, как в аналогичном периоде прошлого года. Ошибка прогнозирования путем сравнения с АППГ может достигать существенных величин. Как показали исследования, ошибка прогноза количества пожаров составляет 12 - 16% от среднего количества пожаров в регионе. Для уточнения прогнозов предполагается использовать хорошо известный в экономике и эконометрике метод автокорреляции.

Как можно заметить из рисунка 1, зависимость количества пожаров от времени представляет собой периодическую функцию с линейным убывающим трендом (линия тренда добавлена на рисунке). Для составления прогноза

воспользуемся методами прогнозирования временных рядов. Предположив, что возникновение техногенных пожаров представляет собой стационарный процесс у(1). Найдем автокорреляционную функцию этого процесса. Оценками этой функции являются выборочные коэффициенты автокорреляции г(1, иЬ,), где г — это время, Ь — временной лаг. Коррелограмма количества возникших пожаров в моделированном регионе на примере Красноярского края представлена на рисунке 2. Пунктирными линиями показан интервал доверительной трубки при доверительной вероятности 0,95. Величина лага была выбрана от Ь = 1 до Ь = 15, что было несколько большие, чем визуально определяемый период колебания количества пожаров. Статистический критерий Дарбина - Уотсона для приведенных данных составляет 0\\'=0,059, при ОХУир = 1,634 ОХУЪчу = 1,574 (по Красноярскому краю, по остальным -аналогично). Следовательно, можно предположить наличие положительной автокорреляции, по крайней мере, первого порядка. Проверка значимости коэффициентов автокорреляции по критерию Стьюдента на уровне значимости 0,05 показывает, что все коэффициенты значимо отличаются от нуля.

Как видно из рисунка 2, максимальные коэффициенты автокорреляции приходятся на Ь = 1 и Ь = 12, что говорит о наличии выраженной тенденции (тренда) и выраженной периодичности колебаний количества пожаров, с периодом в 12 месяцев. Это хорошо согласуется с априорной информацией.

0,600 0,500 0,400 0,300 0,200 0,100 ; о.ооо -0,100 -0,200 -0,300 -0,400 -0,500

Автокорреляционная функция АКФ()

12 3 4

|| I; 1

9 10 11 12 13 14 15 16

Лаг

Рисунок 2 - Коррелограмма, Красноярский край

Модель процесса представим в виде:

у(0 = a,y(t -1) + a2y(t - 2)+...+ any(t -n) + e(t), (1)

где n - максимальный учитываемый лаг, s{t) - ошибка модели в момент времени t. Параметры модели а, выражены через выборочные коэффициенты автокорреляции r(i) в системе уравнений Юла-Уокера:

г{1)=а, +а2г(Г) + --нгяг(п-Г),

г(2у=а,г(1) +а2 +.+аяГ(п-2),

: : : : : : * :: ' ^ ^

г(п)=а,г(п - 1)+а2г(п - 2)н—Уап, - где п - максимальный лаг.

Для удобства анализа временного ряда проведем его центрирование, вычтя из значений у(1:) трендовую составляющую:

*(0=у(0-у»г(0, (3)

где у(г(Ч) - линейный тренд процесса:

З'^СО = + (4)

Коэффициента линейной модели тренда, найденные по методу наименьших квадратов равны а = -0,9528, Ь = 435,93. Величина коэффициента а говорит о снижении количества пожаров в среднем на 1 пожар/мес. Далее, для центрированного процесса пересчитаем коэффициенты автокорреляции и решим систему уравнений Юла - Уокера. Подставив найденные значения в модель (1), при п = 12, получим прогнозирующую модель в виде:

г(1)=0,533-г(М)-0,015-2(1-2)-0,098-2(1-3)+0,042-г(М)-0,213-г0-5)-0,363-г(1-6)-0,187-г0-7)+0,032-2(1-8)-0,127-2(1-9)-0,084^010)+0,298-г(1-11)+0,579^-12).

(5)

Подставив значения центрированной функции, получим вектор модельных данных, без учета трендовой компоненты. Проведя преобразование, обратное (3), получим модель количества пожаров. Оценим ее погрешность:

Е = „.(„_!) ^ (6)

где Ха^-1 — критерий Стьюдента при уровне значимости а = 0,05, п — объем выборки.

Для данного примера получим, е = 114. Проверим метод с помощью ретро-прогнозирования на 1 месяц вперед, т.е. на июль (67-й месяц в нашей постановке задачи):

г(67) = 291 + 114 пожаров.

Фактически, на июль 2011 года в Красноярском крае было зарегистрировано 269 пожаров, ошибка прогноза составила 22 пожара, в сторону завышения, или 8,2 % от фактического числа пожаров.

Средняя ошибка прогноза составляет 51 пожар по абсолютной величине, или около 13% от среднего количества пожаров за рассматриваемый период.

Пример автокорреляционной модели для Красноярского края приведен на рисунке 3.

30 Меся!

Рисунок 3 — Сравнение исходных данных и автокорреляционной модели для Красноярского края Результаты моделирования показывают, что средняя ошибка составляет 30-51 пожаров по абсолютной величине или 9 - 13% от среднего количества пожаров в данном регионе. Таким образом, в работе получилось улучшение прогнозирующих характеристик модели, по сравнению с показателем АППГ.

Построим аналогичные модели для других регионов. Основные результаты моделирования приведены в таблице 1.

Таблица 1 —Характеристики автокорреляционных моделей для разных

регионов

Регион Математическое ожидание Полуширина доверительного интервала Средняя ошибка Доля ошибки от среднего, %

Красноярский край 406 114 51 13

Забайкальский край 177 49 19 10

Новосибирская область 337 77 30 9

Иркутская область 360 84 32 9

Как видно из таблицы 1, наихудшие результаты мы имеем для Красноярского края, что, по-видимому, связано с наибольшей географической неоднородностью территории данного региона.

Поскольку процесс возникновения пожаров можно рассматривать как некоторый сигнал дискретного времени, для построения прогнозирующих моделей имеет смысл рассмотреть спектр этого сигнала. Для получения спектра будем использовать преобразование Фурье:

(7)

о

где со - частота сигнала.

Вновь обратимся к данным по Красноярскому краю, сократив временной ряд до N=64 значений (это связано с реализацией алгоритма быстрого преобразования Фурье в системе МаШсаё). На рисунке 4 приведен спектр возникновения пожаров в Красноярском крае. Как мы видим из этого рисунка, существенные амплитуды имеются во всех частотных областях спектра, хотя больший вклад вносят области средних и низких частот. Применим пороговый фильтр:

С,=У,Ф(|У,|-Р), (8)

N

£ = YJ(Уj(t)-gJ(t))2

(9)

гдер - величина порога выбираемая исходя из условия,

где ¡уф - сигнал после фильтрации.

На рисунке 4 приведена величина выбранного порогар = 85.

Рисунок 4 - Спектр временного ряда количества пожаров в Красноярском крае

Рисунок 5 — Исходные данные и модель после пороговой фильтрации Построим автокорреляционную модель полученного после фильтрации сигнала, по методике, описанной выше.

Результаты прогнозирования для различных регионов приведены в таблице 2.

Таблица 2 —Характеристики автокорреляционных моделей для разных регионов после фильтрации

Регион Математическое ожидание Полуширина доверительного интервала Средняя ошибка Доля ошибки от среднего, %

Красноярский край 418 100 44 11

Забайкальский край 179 57 24 13

Новосибирская область 338 63 31 9

Иркутская область 364 73 30 8

Как показали исследования, имеются незначительные улучшение прогнозных характеристик модели по двум регионам, по Новосибирской области характеристики практически не изменились, по Забайкальскому краю наблюдается незначительное ухудшение характеристик. Ошибка прогнозирования составляет 8 - 13% от среднего количества пожаров в регионе. Таким образом, на данном этапе исследования, нельзя дать

однозначный ответ на вопрос о необходимости применения спектров Фурье и пороговой фильтрации в задачах прогнозирования пожаров, однако данное направление представляется перспективным.

Рассмотрено прогнозирование количества пожаров в масштабе нескольких суток. Прогноз количества пожаров на один месяц - достаточно грубая, оценочная величина. Для практической деятельности подразделений ГПС МЧС России представляет интерес прогноз количества пожаров на одни или несколько суток вперед. Исследуем возможность применения описанной выше методики к построению прогнозов в масштабе суток.

Проведя расчеты, аналогичные описанным выше, мы получим автокорреляционную модель процесса возникновения пожаров с частотой дискретизации одни сутки. Исследования показали существенно худшие характеристики модели. Так, для Красноярского края ошибка прогнозирования составляет 27%. Пороговая фильтрация дает существенное улучшение прогнозирующих характеристик модели (ошибка сокращается до 18%), однако качество прогноза остается все еще неудовлетворительным.

Для повышения качества ежедневных прогнозов, по-видимому, следует построить модель, учитывающую параметры, влияющие на возникновение пожаров. Этот вопрос рассматривается в главе 3.

Подводя итоги по второй главе, необходимо отметить, что предложенный выше метод позволяет повысить точность прогноза количества пожаров на месяц примерно на 3% по сравнению с используемым показателем АППГ, однако использование описанного метода для прогнозирования количества пожаров в масштабе нескольких суток дает неудовлетворительный результат.

Выводы по второй главе. Во второй главе рассмотрен подход к прогнозированию количества пожаров, основанный на использовании автокорреляционных функций и пороговой фильтрации. Показано, что предложенный метод позволяет повысить точность прогноза количества пожаров на месяц примерно на 3% по сравнению с используемым показателем АППГ.

В третьей главе «Исследование зависимости параметров возникновения пожаров от погодно-климатических условий» проведено исследование зависимости параметров возникновения пожаров от погодно-климатических условий.

Рассмотрены вопросы сезонности в распределении пожаров, а также вопросы возникновения пожаров в течение суток и изучено распределение объектов, на которых возникают пожары.

На основании сезонной динамики числа пожаров, можно выделить следующие три периода: I - октябрь-апрель; II - май-июнь; III - июль-сентябрь.

I период характеризуется увеличением количества пожаров по техногенным причинам, а также значительным ростом числа случаев гибели людей - в зимние месяцы гибнет людей в 3-4 раза больше, чем в летние; II период -увеличением в 1,5-2 раза числа пожаров вне зданий из-за весенних палов, сжигания мусора и т.п. Наиболее благоприятным с точки зрения пожарной безопасности является III период, в это время фиксируется наименьшее количество пожаров, случаев травматизма и гибели людей. Во II и III периодах пожары чаще всего возникают по социальной группе причин.

Наименьшее количество пожаров зафиксировано в 8 час утра, а наибольшее - в ночное, от 24 до 03 часов, и вечернее, от 17 до 20 часов, время, но амплитуда колебаний в городах и районах различна.

Абсолютное большинство случаев гибели людей при пожарах (85,3 %) связано с жилым сектором. Из остальных объектов можно выделить здания производственного назначения (4,9 %), транспортные средства (1,9 %) и строящиеся здания (1,2 %). В общей сложности на перечисленные объекты приходится более 93 % случаев гибели людей.

В соответствии с объектами пожаров распределены и места их возникновения, т.е. большая доля пожаров и гибели людей происходит в местах, которые характерны преимущественно для жилых зданий и сооружений - 45,2 % пожаров и 73,2 % гибели людей.

Показаны закономерности возникновения пожаров, случаев травматизма и гибели людей.

На основании результатов исследования закономерностей возникновения пожаров можно говорить о двух основообразующих факторах: антропогенном и природном, которые в свою очередь можно классифицировать на несколько составляющих (рисунок 6).

Рисунок 6 — Антропогенные и природные факторы обстановки с пожарами

Число пожаров в населенном пункте (районе, регионе) зависит от общей численности жителей, г = 0,99, где г - коэффициент парной корреляции. Количество людей, погибших и травмированных при пожарах, в свою очередь, в очень большой степени связано с числом пожаров, коэффициент корреляции в первом случае составляет 0,95, во втором - 0,97.

Эти зависимости выражаются уравнениями следующего вида:

N = 116,6 + 2,6Р, (10)

Мтр = 2,060 + 0,027Л?, (11)

Л/ги6 = 1,780 + 0,033ЛТ, (12) где ТУ - число пожаров за год;

Ытр — число травмированных людей за год;

Нгиб. — число погибших людей за год;

Р - численность населения, тыс. чел.

Количество пожаров техногенной группы при повышении температуры воздуха уменьшается (г = -0,72), а количество пожаров по социальной группе причин наоборот увеличивается (г = 0,73). Количество пожаров по прочим причинам с динамикой температуры практически не связано.

Л?тех = 0,730 - 0,0157\ (13)

МСоц = 1,770 + 0,0137-, (14)

где Мтех_ — частота пожаров по техногенным причинам, сл./100 тыс. чел. в сутки;

Nсо1,. - частота пожаров по социальным причинам, сл./100 тыс. чел. в сутки;

Т- температура воздуха, °С.

Исследования также показали, что доля пожаров по группам причин в общем количестве не постоянна и зависит от уровня урбанизации территории.

Характер зависимости частоты пожаров по социальной и техногенной группам причин от двух факторов - антропогенного и природного можно выразить алгебраическим уравнением второго порядка с тремя неизвестными х,у,г в виде:

Ах2 +Ву2 +Сг2 +Оху + Еуг+Ргх + Ох + Ну+Кг + Ь = 0, (15)

где, по крайней мере, одна из шести величин а,В,С,0,е,р не равна нулю.

По данным о пожарах в Красноярском крае получены уравнения следующего вида:

а) социальная группа причин пожаров:

М„ц = 2,07 * 10 ~*Рг-1,05 * 10 Г2 + 3,55 * 10"5 ТР+9,16 * 10"5 Т + 0,004Р + 0,05.

(16)

б) техногенная группа причин пожаров:

=1,97*10^Г2 - 4,31 *10"6Р2 -3,43* 10"5ТР-0,002Т + 0,006Р-0,083. (17)

Частота пожаров по прочим причинам от температуры воздуха не зависит и определяется уравнением:

Ыпр= 0,005 + 0,001Р, (18)

где Исоч_ - число пожаров по социальной группе причин в сутки;

Мтех. - число пожаров по техногенной группе причин в сутки;

Ы„р, - число пожаров по прочим причинам в сутки;

Т- температура воздуха, °С;

Р — численность жителей, тыс. чел.

Проведен статистический анализ рисков возникновения и последствий пожаров в природно-климатических зонах «Север» и «Крайний Север».

В результате статистического анализа можно констатировать, что:

1. Существует два сезона, которые различаются по показателям обстановки с пожарами: зимний (октябрь-апрель) и летний (май-сентябрь). В зимний сезон преобладают пожары техногенной группы причин, а в летний -пожары социальной группы. Большая часть пожаров и основное число случаев гибели людей при пожарах приходится на зимний сезон. В летнем сезоне можно выделить весенне-летний период (май-июнь), который характеризуется большим количеством пожаров вне зданий.

2. Среднестатистическое число пожаров в регионе определяется численностью его жителей, а отклонения от этой величины во многом вызваны погодно-климатическими условиями местности.

3. Частота пожаров, их распределение по причинам возникновения обусловлены преимущественно уровнем урбанизации территории и погодными условиями. Повышение уровня урбанизации и температуры воздуха вызывают увеличение доли пожаров по социальным причинам, а их снижение — доли пожаров по техногенным причинам. Зависимости числа пожаров этих двух групп от численности населения и температуры воздуха выражаются алгебраическим уравнением второго порядка. Число пожаров по прочим причинам от температуры воздуха не зависит.

4. Гибель людей при пожарах чаще связана с техногенной и социальной группами причин пожаров, а случаи травматизма — с прочими причинами, что вызывается различными обстоятельствами возникновения и развития пожаров.

Выявленные в результате статистического анализа закономерности возникновения пожаров, случаев травмирования и гибели людей при пожарах позволяют моделировать оперативную обстановку с пожарами.

Рассмотрено моделирование обстановки с пожарами на основании результатов статистического анализа исходя из деления районов Крайнего Севера на две группы: «Север» и «Крайний Север», и деления всех пожаров на три группы причин: социальная, техногенная и прочие причины.

Прогнозируются следующие показатели обстановки с пожарами:

NcyM. - общее количество пожаров в населенном пункте (районе) за моделируемый период, пожаров;

Nmex. — количество пожаров по техногенным причинам за моделируемый период, пожаров;

Ncoy. — количество пожаров по социальным причинам за моделируемый период, пожаров;

Nnp - количество пожаров по прочим причинам за моделируемый период, пожаров;

Nmp. - возможное число травмированных при пожарах людей в населенном пункте (районе) за моделируемый период, человек;

Nnar, — возможное число погибших при пожарах людей в населенном пункте (районе) за моделируемый период, человек;

f(r) — вероятное распределение числа пожаров, случаев травмирования и гибели людей в течение суток.

Определение общего вероятного числа пожаров за прогнозируемый период времени можно осуществлять суммированием вероятного числа пожаров по группам причин: социальной, техногенной и прочим причинам. Чем меньше продолжительность моделируемого периода, тем больше ошибка прогнозируемых показателей. Поэтому, период должен быть не менее 3—5 дней:

N =N +N +N П9}

сум. теX. * 1 соц. пр.-

Вероятное число пожаров по группам причин определяется по формуле (20) (техногенная и социальная группы) и по формуле (21) (прочие причины). При этом каждый из прогнозируемых показателей не должен быть меньше 1:

= max(l; n{Nnu:x (ani )tj! + )), (20)

N =nN

пр. пр.ср.

(21)

где

N„ех.ср — фактическое среднесуточное количество пожаров по техногенным причинам за год, пожаров/сутки;

Лсоч.ср. - фактическое среднесуточное количество пожаров по социальным причинам за год, пожаров/сутки;

^„р.ср. - фактическое среднее количество пожаров по прочим причинам за год, пожаров/сутки;

а, - эмпирический коэффициент пожаров/ °С;

Тер. — среднесуточная температура воздуха на прогнозируемый период времени, °С;

п - продолжительность моделируемого периода, дней.

Моделирование последствий пожаров заключается в определении возможного числа травмированных и погибших при пожарах людей.

^(„„„) = тах(1; Ъ, + (22)

где

Л„ с, - эмпирические коэффициенты.

Эмпирические коэффициенты а¡, /;„ с,- — определены в ходе исследований и представлены в диссертации.

Описан интерфейс программного средства прогнозирования оперативной обстановки с пожарами «Прогноз-Север».

Программа представляет собой приложение \Vin32 и состоит из двух

частей:

1. Исходные данные для расчета.

2. Результаты моделирования.

В исходные данные для расчета заносятся:

1. Средняя температура по моделируемым дням.

2. Выбирается субъект РФ, для которого проводится моделирование.

3. Выбирается численность населения в моделируемом субъекте.

4. Количество пожаров по трем группам за прошлый год.

5. Время суток для определения вероятного числа пожаров в определенный момент времени.

В результатах моделирования отображаются такие данные как:

1. Количество вероятного числа пожаров за моделируемый период времени по трем группам причин, общее количество вероятного числа пожаров за моделируемый период времени по трем группам, а также среднее количество вероятного числа пожаров по всем группам на один день.

2. Вероятное число пожаров в определенный момент времени.

3. Количество травмированных за моделируемый период.

4. Количество погибших за моделируемый период.

Выводы по третьей главе. В третьей главе рассмотрены вопросы сезонности возникновения пожаров, приведены исследования закономерностей возникновения пожаров по группам причин, показаны результаты статистического анализа рисков возникновения и последствий пожаров и реализация разработанных методов в виде программного средства.

В четвертой главе «Порядок проведения противопожарных работ в зависимости от результатов прогнозирования» рассматривается возможный порядок проведения противопожарных мероприятий в зависимости от результатов прогнозирования количества пожаров.

Рассмотрен порядок проведения противопожарных мероприятий в зависимости от погодных условий. Этот порядок определяет интенсивность и, в некоторых случаях, время и место выполнения следующих видов мероприятий:

противопожарная пропаганда и агитация; информирование населения; обучение населения мерам пожарной безопасности, направленное на формирование навыков осторожного обращения с огнем, безопасного использования приборов и устройств, обеспечивающих комфортные условия; проведение внеочередных проверок; организация дежурства граждан и работников предприятий в помощь членам добровольной пожарной дружины; подготовка для возможного использования имеющейся, приспособленной для целей пожаротушения, техники; усиление режима несения службы и т.д.

Для составления более полного перечня объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности проведен анализ с учетом территориальных и климатических особенностей исследуемых районов.

Рассмотрены методы определения объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности. Для того чтобы повысить обоснованность принимаемых решений и учесть многочисленные факторы, необходим разносторонний анализ, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях компетентных специалистов.

Для получения приоритетных показателей объема проводимых работ в условиях повышенной пожарной опасности в числовом виде был выбран метод экспертных оценок. Для этого была составлена анкета, состоящая из двух блоков:

1. Перечень основных мероприятий которые необходимо выполнить в условии обстановки повышенной опасности.

2. Целесообразность основных противопожарных работ. Блок разбит на три раздела по условным показателям пожарной опасности. Для каждого раздела представлен перечень основных мероприятий, которые возможно выполнить в условии обстановки пожарной опасности.

Приведены Методики обработки результатов оценки экспертов.

При обработке анкет использовались четыре основных показателя или метода:

1. Коэффициент конкордации (согласованности) Кендалла;

2. Метод группового оценивания.

3. Метод средних рангов.

4. Метод, основанный на использовании медианы Кемени.

Все использованные методы дают хорошо согласованные результаты.

Проведен анализ результатов исследования экспертных оценок. Полученные результаты сведены в таблицы, согласно прогнозируемой в регионе пожарной опасности. Проведенный экспертный анализ позволяет:

1. Составить перечень необходимых мероприятий при умеренной пожарной опасности.

2. Определить очередность мероприятий при умеренной пожарной опасности.

3. Составить перечень необходимых мероприятий при повышенной пожарной опасности.

4. Определить очередность мероприятий при повышенной пожарной опасности.

5. Составить перечень необходимых мероприятий при чрезвычайной пожарной опасности.

6. Определить очередность мероприятий при чрезвычайной пожарной опасности.

Таким образом, в четвертой главе диссертации разработан регламент (порядок) выполнения противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемой пожарной опасности. Этот порядок, в зависимости от уровня пожарной опасности по условиям погоды, уровня урбанизации, сезона и периода года (по лесным пожарам дополнительно день недели), определяет интенсивность и, в ряде случаев, время и место выполнения некоторых видов противопожарных работ.

Выводы по четвертой главе. В четвертой главе рассмотрен порядок и объем проведения противопожарных мероприятий, в зависимости от прогноза пожарной обстановки, полученного методами, описанными в главах 2 и 3. Содержание и объем противопожарных мероприятий обоснованы путем исследования результатов экспертных оценок.

В приложении А приведена анкета экспертной оценки.

В приложении Б приведены акты внедрения результатов работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационном исследовании разработаны методики прогнозирования количества пожаров на данной территории и комплекс мероприятий по обеспечению пожарной безопасности, выполняемых по результатам прогноза.

Показаны основные методы и рассмотрены разработанные на сегодняшний день математические модели прогнозирования количества пожаров, их достоинства и недостатки. Описаны основные климатические и социальные характеристики регионов РФ, для которых проводилось исследование.

Предложена методика прогнозирования количества пожаров на период в один месяц в масштабах региона. Методика базируется на использовании автокорреляционных функций и пороговой фильтрации данных о пожарах. Рассмотрено влияние величины временного лага и пороговой фильтрации на

точность прогнозирования количества пожаров. Проведено сравнение предложенного метода с показателем АППГ.

Установлено, что в районах Крайнего Севера можно выделить два сезона, которые различаются по показателям обстановки с пожарами. В зимний сезон преобладают пожары техногенной группы, а в летний — пожары социальной группы. Большая часть пожаров и основное число случаев гибели людей при пожарах приходится на зимний сезон.

Разработанные на основе выявленных закономерностей модели возникновения пожаров, с использованием эмпирических данных и методов математической статистики, позволяют моделировать обстановку с пожарами на 3-5-дневный период времени (время доступного среднесрочного метеопрогноза) и более (при наличии долгосрочного метеопрогноза) на уровне административных районов и крупных населенных пунктов.

С целью совершенствования процесса принятия оперативных управленческих решений по обеспечению пожарной безопасности, для органов МЧС России разработан регламент (порядок) выполнения противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемой пожарной опасности.

Достигнутые научные результаты позволяют продолжить исследования в выбранном направлении. Предполагается проведение исследований в следующих областях:

1. Дальнейшая разработка и совершенствование методик прогнозирования количества пожаров и регламента выполнения противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемой пожарной опасности.

2. Изучение возможности применения вейвлет - преобразования к представлению процесса возникновения пожаров как сигнала дискретного времени.

3. Адаптация предложенного комплекса моделей к другим регионам Российской Федерации.

Список публикаций по теме диссертации:

В научных журналах, включенных в перечень ВАК:

1. Батуро, А.Н. Закономерности возникновения пожаров по различным группам причин [Электронный ресурс] / А.Н. Батуро, A.A. Мельник, // Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России. - 2012. - №2. - С.43-51 - 0.93 пл.;

2. Батуро, А.Н. Прогнозирование количества пожаров в регионе на основе теории временных рядов [Текст] / А.Н. Батуро // Технологии гражданской безопасности. - 2013. - №3. - С. 84-88 - 0.75 пл.;

3. Батуро, А.Н. Регламент выполнения противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемой пожарной опасности / А.Н. Батуро, Д.В. Иванов, С.А. Техтереков, Н.В. Мартинович // Интернет-журнал «Науковедение», 2014 №3 (22) [Электронный ресурс] - М.: Науковедение, 2014. - Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/48TVN314.pdf, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

Прочие публикации:

4. Батуро, А.Н. Оперативное прогнозирование количества пожаров на региональном уровне [Текст] / А.Н. Батуро, B.C. Коморовский // Материалы XI Международной конференции «Финансово-актуарная математика и эвентология безопасности». - Красноярск: СиБГТУ. - 2012. - С. 86-90 - 0.31 пл.;

5. Батуро, А.Н. Зависимости параметров возникновения и распределения пожаров от погодно-климатических условий [Текст] /А.Н. Батуро, A.A. Мельник //Материалы Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Молодые ученные в решении актуальных проблем науки». - Москва: ВНИИГО и ЧС МЧС России. - 2012. -Т- 1.-С. 101-103 -0.62 пл.;

6. Батуро, А.Н. Разработка регламента выполнения противопожарных мероприятий в зависимости от прогнозируемой пожарной опасности [Текст] / А.Н. Батуро, Н.В. Мартинович, A.A. Мельник, // Материалы научно-практического семинара «Мониторинг, прогнозирование и моделирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций». — Железногорск. — 2011.-С.155-165 -0.62 пл.;

7. Батуро, А.Н. Разработка методики повышения точности прогнозирования количества пожаров [Текст] / А.Н. Батуро // Материалы научно-практического семинара «Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций». -Железногорск. -2012. - С.115-123 - 0.62 пл.

Формат 60x84 1/16 Тираж 100 экз.

Подписано в печать Печать цифровая

25.11.2014 Объём 1 п.л.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149