Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,813

О ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОМ СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ПОЖАРОВ

Белозеров В.В. 1 Олейников С.Н. 2
1 ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет»
2 ФГБОУ ВПО «Академия государственной противопожарной службы МЧС России»
Проведен анализ существующей системы государственной статистики пожаров и синтезирован метод совмещения статистического анализа временных рядов выполнения оперативно-тактических задач и пространственных рядов пожаров и последствий от них. Показано, что метод пространственно-временного статистического анализа (МПВСА) пожаров и последствий от них позволяет, во-первых, вскрыть специфические особенности административно-территориальных единиц (АТЕ) на предмет оптимизации методов и средств их противопожарной защиты без детализирования многих параметров (например, плотности застройки, численности населения, количества объектов и электроприборов и т.д.), а во-вторых, и это главное, синтезировать набор этих методов и средств путем моделирования их «виртуального внедрения» с помощью генерации соответствующих распределений Эрланга.
противопожарная защита
распределение Эрланга
временные ряды
статистика пожаров
1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. - М.: Мир, 1976. - 756 с.
2. Белозеров В.В. О применении закона больших чисел при статистическом анализе пожаров // Технологии техносферной безопасности: интернет-журнал. - 2010. - Вып. 2 (30). - 14 с. – URL: http://ipb.mos.ru/ttb/2010-2/2010-2.html.- 0421000050/0020.
3. Белозеров В.В. Методы, модели и средства автоматизации управления техносферной безопасностью: автореф. дис. … д-ра тех. наук: 05.13.06/05.13.10. – Ростов н/Д : ЮФУ, 2012. – 46 с.
4. Белозеров В.В., Олейников С.Н. К обеспечению пожарной безопасности в городах Юга России // Системы безопасности – СБ 2011: мат-лы 20-й науч.-тех. конф. – М. : АГПС МЧС РФ, 2011. - С. 222-225.
5. Дьяконов В.П., Исачков А.В., Кабанец Е.Е., Присадков А.И. Автоматизированная система обработки статистических данных о пожарах и загораниях // Применение математических методов исследования в вопросах пожарной охраны. - М.: ВНИИПО, 1982. - С. 83-88.

Введение

На протяжении последних 30 лет государственная статистика пожаров осуществляется с помощью автоматизированной системы обработки данных о пожарах (АСОД «ПОЖАРЫ»), которая разработана во ВНИИ противопожарной обороны МВД (ныне МЧС) России. При этом база данных включает до 150 параметров на каждый пожар, в числе которых 4 параметра времени в минутах (время сообщения, время прибытия, время локализации, время ликвидации) и 3 пространственных (расстояние до места пожара в метрах, уничтоженные и поврежденные площади в кв. метрах) [5].

Это позволяет, помимо применения метода статистического анализа временных рядов [1], во-первых, применить метод пространственного статистического анализа пожаров и последствий (ущерба, гибели, травм и т.д.) от них [2], а во-вторых, и это главное, осуществить синхронизацию этих двух методов, получив тем самым новые возможности анализа и синтеза методов и средств противопожарной защиты.

Цель исследования – разработка метода пространственно-временного статистического анализа пожаров.

Результаты исследования

Метод статистического анализа временных рядов дает возможность представить пожары и последствия от них в виде гистограмм (рис. 1), обработка которых на ЭВМ по методу выравнивания средних показала, что все огибающие, имеющие экстремумы, с достаточной точностью описываются трансцендентными функциями вида [3]:

а)  б)

в)  г)

Рис. 1 – Гистограммы времён выполнения оперативно-тактических задач на Юге России

y = a ·tb ·exр(-c·t), (1)

где b/c – максимум функции, (b+√b)/c – «правая» точка перегиба, (b-√b)/c – «левая» точка перегиба,

, (2)

которые при интегрировании дают гамма-распределения (распределения Эрланга) пожаров, ущерба, гибели, площадей и т.д. по временам выполнения оперативно-тактических задач:

, (3)

Пространственный статистический анализ (рис. 2а) позволяет оценить оптимальность территориальной организации противопожарной обороны в любой АТЕ, т.е. анализируя потери в зависимости от расстояний выезда боевых расчетов, принимать решения об организации (в населенных пунктах) и оснащении (пожарными автомобилями, мотопомпами) добровольных пожарных формирований для сокращения времени свободного горения (рис. 3).

а)  б)

Рис. 2 - Гистограммы радиусов выезда и времён свободного горения

И здесь возникает идея синхронной выборки из базы данных АСОД ПОЖАРЫ и статистического анализа временных и пространственных рядов пожаров и последствий от них.

Результаты такой выборки по Краснодарскому краю представлены ниже и позволяют увидеть все недостатки противопожарной защиты сельских населенных пунктов, в которых в совокупности с небольшими городами регионального подчинения возникает более 75% пожаров и около 80% пострадавшего населения и площадей (рис. 3).

а)

б)

в)

г)

Рис. 3 - Гистограммы пространственно-временного анализа

Получаемые результаты позволяют использовать новое уравнение оперативно-тактической деятельности (ОТД) при управлении силами и средствами ГПС [4], которое отличается от существующего тем, что времена в нём определяются по уравнению плотности вероятности (2), а вероятности, как обратные величины коэффициентов качества выполнения каждой ОТЗ - по уравнению вероятности событий (3):

, (4)

где tотд - время решения оперативно-тактических задач при пожаре; ti/Pi - времена и вероятности обнаружения и сообщения о пожаре, решения диспетчером задачи привлечения подразделений и сбора боевого расчета по тревоге; tm·Pm/Рм(1-Рn) - времена следования/возвращения к месту пожара, вероятности высылки ближайшего подразделения по кратчайшему маршруту и «невероятности» ДТП с ПА; tj/PjPk - времена и вероятности разведки, боевого развертывания, локализации и тушения пожара; tℓ/(1-Рℓ) - времена и вероятности «свертывания» и восстановления ресурсов.

Решение нового уравнения ОТД (4) для Юга России, в сравнении со «старым» уравнением ОТД при управлении силами и средствами ГПС, позволяет провести детальный анализ качества управления оперативно-тактической деятельностью всех гарнизонов ГПС [3; 4].

 ТЛИК = 9,1859 tлик

Так, коэффициент качества при ТС свидетельствует о том, что только в 36,59% случаях (1/2,7333) в обнаружении и сообщении о пожарах, на которые привлекалась ГПС, использовались технические средства. При этом вероятности обнаружения (0,99176), срабатывания (0,89688) и сообщения (0,96175) характеризуют низкий уровень надежности имеющихся средств автоматической пожарной сигнализации. Если «добавить» к оставшимся 63,41% пожарам 22,91%, на которые ГПС не вызывалась и не выезжала, то полученный показатель 86,32% свидетельствует о чрезвычайно низком уровне (13,68%) применения технических средств обнаружения и сообщения о пожаре, что подтверждается статистикой пожаров на объектах, оборудованных АПС и АУП.

Коэффициент качества при ТП свидетельствует о том, что время реакции гарнизонов ГПС, т.е. время прибытия к месту пожара, только в 65,93% случаев (1/1,5168) соответствует среднему радиусу выезда (RC=10,7 км), который в свою очередь более чем в 2 раза превышает нормативный. При этом вероятность достижения ПА своей конструктивной скорости (0,5506) говорит о неудовлетворительном состоянии дорожно-транспортной инфраструктуры, а вместе с вероятностью ДТП (1,866∙10-4) свидетельствует о том, что уровень безопасности в системах управления дорожным движением (0,999813) более чем в 500 раз ниже нормативного уровня безопасности населения. Низкая вероятность оптимальной маршрутизации (0,3722), т.е. привлечения сил и средств по кратчайшим путям, характеризует неадекватность оперативных планов и неоптимальность дислокации ПЧ, а вместе с невысокой вероятностью правильного решения задачи диспетчером (0,8485) – низкий уровень автоматизации решения ОТЗ.

Коэффициент качества при ТЛ характеризует тот факт, что время локализации, т.е. разведки, боевого развертывания и локализации пожара, только в 21,16% случаев (1/4,7259) соответствует нормативам. Практически равновероятные значения при временах разведки и боевого развертывания (0,5340) свидетельствуют об отсутствии необходимого информационного обеспечения боевых расчетов о каждом 2-м объекте пожара, а низкая вероятность локализации (0,1089) подтверждает, что только на одном из 10 пожаров управление привлеченными силами и средствами (численность, тип и интенсивность подачи ОТС и т.д.) соответствовали классу и рангу пожара.

Коэффициент качества при ТЛИК свидетельствует о том, что время ликвидации в 10,89% случаев (1/9,1859) соответствовало оптимальному, т.е. только на одном пожаре из 10-ти пожарная тактика соответствовала его классу и рангу.

Выводы

Пространственно-временной статистический анализ пожаров, синхронизируя территориальные и временные параметры пожаров и последствий от них, позволяет определить коэффициенты качества деятельности каждого гарнизона ГПС и выявить «слабые места» в противопожарной защите АТЕ, что дает возможность планирования целевых мероприятий (организация ДПД, укрупнение и перевооружение ПЧ, внедрение современных средств обнаружения и первичного тушения пожаров и т.д.), которые смогут обеспечить требуемый уровень пожарной безопасности населения (0,999999 по ГОСТ 12.1.004).

Рецензенты:

Бутузов С.Ю., д.т.н., доцент, начальник учебно-научного комплекса автоматизированных систем и информационных технологий Академии ГПС МЧС России, г.Москва.

Прус Ю.В., д.ф.-м.н., профессор, начальник научно-образовательного комплекса организационно-управленческих проблем ГПС Академии ГПС МЧС России, г.Москва.


Библиографическая ссылка

Белозеров В.В., Олейников С.Н. О ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОМ СТАТИСТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ПОЖАРОВ // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4.;
URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=9805 (дата обращения: 03.08.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074