Разработка математических моделей и методов обоснования ресурсной потребности территориальных подразделений МЧС РФ

Размещено на http://www.allbest.ru/

77

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

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

1.1 Влияние региональных факторов на обстановку с пожарами

1.2 Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности ГПС

1.3 Выбор административно-территориального образования для исследований

1.4 Выводы и задачи исследования

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ОБСТАНОВКИ С ПОЖАРАМИ

2.1 Обоснование и выбор показателей для регрессионных моделей

2.2 Классификация АТЕ по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП

2.3 Построение регрессионных моделей и использование результатов моделирования

ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ ПОЖАРНОЙ ОХРАНЫ

3.1 Необходимость моделирования системы пожарной охраны 49

3.2 Определение оперативной обстановки

3.3 Исследование потоков вызовов пожарных подразделений и временных характеристик пожаротушения

3.4 Математическое моделирование оперативной обстановки с пожарами на основе марковских случайных процессов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ



СОКРАЩЕНИЯ

ГПС - Государственная противопожарная служба

ТЭП - Технико-экономические показатели

НПБ - Норм пожарной безопасности

АТО - Административно-территориальное образование

АТЕ - Административно-территориальная единица

ВНИИПО - Всероссийский научно-исследовательский институт противопожарной обороны

УГПС - Университет Государственной противопожарной службы

ВСН - Ведомственные строительные нормы

ГПН - Государственный пожарный надзор

СНиП - Строительные нормы и правила

ВВЕДЕНИЕ

Современный этап развития нашего общества характеризуется постоянным ростом различного вида угроз, основными из которых для крупных городов, населенных пунктов и предприятий и поныне являются чрезвычайные ситуации. Рост этажности зданий и сооружений, создание супермаркетов и крупных торговых центров с массовым пребыванием людей, качественное и количественное развитие транспорта, рост энергонасыщенности объектов и т.п. с одной стороны ведут к улучшению качества жизни, а с другой - увеличивается число пожаров и ЧС, и как следствие рост - числа жертв, пострадавших и увеличение материального ущерба.система пожарный охрана

На территории Российской Федерации в 2010 году произошло 179098 чрезвычайных ситуаций, прямой ущерб от которых составил 14,097 млрд. рублей. При ЧС погибло 12983 человека, 13068 человек получили травмы. Снижение по количеству ЧС составило 4,5%, по количеству погибших 6,9%. Количество травмированных снизилось на 1,5%. Материальный ущерб увеличился на 25,9%. На ликвидацию чрезвычайных ситуаций подразделения МЧС РФ выезжали 415904 раза.

Конечно, развивается и пожарная охрана (ГПС) и другие подразделения МЧС РФ, призванные обеспечить безопасность людей и материальных ценностей - совершенствуется пожарная и аварийно-спасательная техника, средства связи и управления подразделениями, организационная структура МЧС РФ.

Тем не менее, тенденции таковы, что рост опасностей чрезвычайных ситуаций и ущерба от них несколько опережает рост защитных возможностей. Это связано со многими факторами, основными из которых являются:

· рост энергонасыщенности объектов, этажности зданий и плотности населения в крупных населенных пунктах;

· недостаточное знание населением и сотрудниками предприятий правил пожарной безопасности и пренебрежение этими правилами в быту и производственной деятельности, продолжающий оставаться высоким уровень криминализации общества, чрезмерное употребление алкоголя;

· перегруженность автомобильных магистралей и падение водительской дисциплины, затрудняющие оперативное прибытие пожарных подразделений;

· кадровые проблемы в МЧС РФ, выражающиеся в снижении процента укомплектованности структурных подразделений и снижении уровня подготовленности личного состава ввиду проводимого реформирования МЧС РФ;

· нехватка ресурсов территориальных подразделений МЧС РФ, позволяющих эффективно решать задачи по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Чтобы не допустить ухудшения обстановки с чрезвычайными ситуациями на территории России, необходимо обосновать территориальные ресурсы МЧС РФ. Существует 3 методологических подхода к обоснованию ресурсов МЧС РФ. Первый подход основан на принципах прямого нормирования (анализируются трудозатраты на выполнение того или иного вида деятельности МЧС РФ). Второй подход - аналитическое моделирование (разрабатываются математические модели зависимости показателей ресурсов МЧС РФ от технико-экономических показателей (ТЭП) объектов защиты). Третий подход - имитационное моделирование (обосновываются потребности в ресурсах МЧС РФ на основе компьютерной имитации работы структурных подразделений).

В результате проведенных исследований, с использованием вышеуказанных подходов, разработан ряд нормативных документов, в которых отражены нормы по ресурсам ГПС. В частности, в Федеральном законе от 21.12.1994 № 69-ФЗ (ред. от 29.12.2010) "О пожарной безопасности" (принятом ГД ФС РФ 18.11.1994) для территориальных подразделений ГПС установлена норма: одна единица личного состава ГПС приходится на 650 человек населения. В НПБ 101-95 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. 151 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 (АТО) России, в которых дислоцируются подразделения МЧС РФ. Не учитываются потребности в резервах соответствующих ресурсов.

Назрела необходимость провести исследование на одном из АТО 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 АТО гораздо легче, чем на обширной территории республики или области с большим количеством техники и личного состава МЧС РФ.

В этой связи, целью дипломной работы является разработка математических моделей и методов обоснования ресурсной потребности МЧС РФ с учетом специфики по ТЭП АТО России (исследования проводятся на примере г. Санкт-Петербург).

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

провести анализ системы нормативных документов по обоснованию ресурсной потребности МЧС РФ с целью выявления их достоинств и недостатков;

с использованием методов многомерной классификации построить однородные группы районов АТО по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере г. Санкт-Петербург);

разработать регрессионные модели для оценки влияния ресурсной оснащенности и деятельности МЧС РФ, а также ТЭП на показатели пожарной опасности социально-экономического образования;

разработать математические модели обоснования ресурсной потребности территориальных подразделений МЧС РФ на основе моделирования случайных процессов;

дать обоснованные на основе построенных моделей рекомендации по изменению ресурсной обеспеченности территориальных подразделений МЧС РФ.

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

Объектом исследования дипломной работы являются процессы влияния ресурсов и деятельности МЧС РФ по предупреждению чрезвычайных ситуаций на оперативную обстановку с чрезвычайными ситуациями.

Предмет исследования - оценка ресурсной потребности для эффективного осуществления деятельности МЧС РФ по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Методы исследования - системный анализ, математическое моделирование, теория марковских процессов, теория массового обслуживания, статистический анализ данных, кластерный и регрессионный анализ.

Научная новизна дипломной работы состоит в следующем:

· разработке моделей регрессионного типа, описывающих формирование показателей обстановки с ЧС (количество ЧС, ущерб от них, гибель людей) в зависимости от показателей, ресурсной оснащенности, деятельности МЧС РФ, а также технико-экономических показателей АТО (на примере г. Санкт-Петербург);

· разработке методов обоснования ресурсной потребности МЧС (укомплектованность личным составом и техникой) для районов АТО г. Санкт-Петербург;

· в прогнозировании риска возникновения чрезвычайных ситуаций на основе анализа показателей, ресурсной оснащенности, деятельности МЧС РФ, а также технико-экономических показателей АТО (на примере г. Санкт-Петербург);

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 1944 единицы данных, временной период наблюдения - 6 лет), а также применением адекватных аналитических, динамических моделей, строгими математическими доказательствами полученных результатов

Область возможного применения проекта. Полученные результаты могут быть использованы:

· при принятии управленческих решении органами управления МЧС РФ, государственной власти и местного самоуправления городов и районов АТО России по совершенствованию деятельности МЧС РФ и обоснованию ресурсной оснащенности структурных подразделений МЧС РФ;

· для разработки предложений по снижению рисков и смягчению последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера за счет совершенствования управления ресурсным потенциалом МЧС РФ.

Публикации. По теме дипломного проекта опубликовано 3 печатных работы.



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

1.1 Влияние региональных факторов на обстановку с пожарами

Под региональными факторами понимаются климат, экология, особенности питания, уровень развития экономики, наличие вредного и опасного производства, уровень образования населения, оснащенность пожарной техникой, уровень профилактической работы, морально-психологический климат и т.д.

Каждый из составляющих массива "Региональные факторы" требует отдельного детального описания и изучения.

Воздействие региональных факторов можно зафиксировать при анализе показателей оперативной обстановки в различных гарнизонах пожарной охраны России. Поэтому необходимо обладать информацией о показателях оперативной обстановки в административно-территориальных образованиях (АТО) России. До настоящего времени указанной информации было недостаточно.

Информация о различных аспектах функционирования ГПС и обстановки с пожарами в России содержится в федеральном банке данных (ФБД) "Статистика". Информация ФБД "Статистика" позволяет анализировать компоненты ресурсной оснащенности ГПС: кадров, пожарной техники и вооружения, объектов строительства. При этом представляются сводные индексы ресурсной оснащенности ГПС в регионах России, приводятся данные о распределении регионов по сводным индексам ресурсной оснащенности и индексам, характеризующим обстановку с пожарами в этих регионах.

Следует отметить, что АТО или субъекты России - это структурные части административно-территориального устройства, которые обладают политической самостоятельностью, т.е., могут издавать свои законы, не противоречащие законам Российской Федерации. В России наиболее распространенными видами АТО являются области, края, республики, автономные округа.

Существует также понятие административно-территориальные единицы (ATE) - это элементы административно-территориального устройства, которые не обладают политической самостоятельностью и находятся в определенном соподчинении между собой. В России наиболее распространенными видами ATE являются: район, район в городе, город районного подчинения, город областного подчинения.

Зависимость обстановки с пожарами от технико-экономических показателей (ТЭП) хорошо отражена в работах по оценке пожарной опасности ATE [20,21]. Оценка пожарной опасности ATE важна для решения многих организационно-технических задач :

· оценки эффективности деятельности подразделений пожарной охраны;

· обоснования численности подразделений пожарной охраны и добровольных пожарных формирований;

· разработки норм технической оснащенности пожарной охраны;

· расчета численности штатов региональных органов пожарной охраны и добровольных пожарных формирований;

· прогнозирования оперативной обстановки с пожарами и разработки перспективных планов развития пожарной охраны регионов;

· корректировки планов развития территориальных образований;

· выявления наиболее пожароопасных объектов, отраслей и регионов; определения сил и средств, требуемых для снижения их пожарной опасности.

Большое значение для оценки пожарной опасности ATE имеет выбор системы показателей, отражающей цели и задачи проводимого анализа. Нужно отметить, что оценка не может быть универсальной, пригодной для решения других задач. Как сама система показателей, так и методы расчета пожарной опасности должны определяться конкретной задачей (например, оценка результатов деятельности подразделений, распределение ресурсов, корректировка плана пожарно-технических обследований и т.д.).

В зависимости от характера используемой информации можно выделить 2 подхода к оценке пожарной опасности:

· прямая оценка; здесь за основу берутся показатели вероятности возникновения пожара и его последствий;

· косвенная оценка в качестве базовых использует показатели, характеризующие население, территорию, застройку населенных мест, технико-экономический потенциал и т.д.

Прямая оценка пожарной опасности предпочтительнее, так как позволяет измерять показатели, на которые целесообразно воздействовать для снижения вероятности возникновения пожара и его последствий. Прямой подход предполагает 2 метода обеспечения информацией: расчетный и статистический. При использовании расчетного метода вероятность возникновения пожара и его последствий оценивается на основе детального анализа объекта охраны и системы его пожарной безопасности.

Статистический метод вычисляет оценку пожарной опасности на основе статистических данных о пожарах и их последствиях по группам однородных объектов охраны. Целесообразно для получения количественных оценок пожарной опасности ATE использовать оба метода.

Из-за сложности комплексной оценки пожарной опасности ATE часто рассматриваются ее отдельные компоненты. Большое распространение получили исследования, в которых пожарная опасность определяется по статистическим данным о происшедших пожарах, при этом анализируются количество и динамика пожаров, материальный ущерб и гибель людей, причины и объекты возникновения пожаров. На основе этих данных рассчитываются различные индексы, коэффициенты и т.п.

Аналогичен описанному косвенный подход к оценке пожарной опасности ATE с учетом природно-климатических условий, технико-экономических и социально-демографических факторов, ресурсов и результатов деятельности подразделений пожарной охраны. Строятся регрессионные модели на основе дисперсионного анализа, факторного и кластерного моделирования. Использование этих показателей расширяет содержание, но усложняет методику оценки пожарной опасности.

В зависимости от целей анализа оценка пожарной опасности может быть скалярной, векторной и комплексной. При скалярной оценке вычисляется один, наиболее важный показатель (например, вероятность возникновения пожара), который используется в дальнейших расчетах. При векторной оценке применяется совокупность показателей (вероятность возникновения пожара, прямой ущерб и потери, гибель и травмы людей в результате опасных факторов пожара и др.). Эти параметры могут различными методами преобразовываться в комплексный показатель.

Методы оценки пожарной опасности ATE различаются в зависимости от времени анализа (статические и динамические), формы используемой информации (количественные и качественные), формы получения оценок (аналитические и логические), а также целей и уровня применения.

Важное место в исследованиях последних лет занимает комплексная оценка пожарной опасности на основе анализа косвенных данных о функционировании ATE. Начиная с 1993 года во ВНИИПО МВД России были развернуты научно-исследовательские работы по созданию системы анализа и прогнозирования обстановки с пожарами в АТО России, основываясь на параметрах социально-экономического развития, состояния природно-климатической среды, а также региональных особенностей по ресурсной оснащенности и деятельности ГПС МВД России. Актуальность этих работ была связана с потребностью в создании единой расчетно-аналитической системы анализа статистической информации, охватывающей диапазон от данных по обстановке с пожарами в регионах России и состоянию ресурсного потенциала ГПС до данных, характеризующих социально-экономическое развитие и природно-климатическую среду АТО.

Направления анализа базировались на таких аспектах, как организационное, информационное, программно-техническое и методическое обеспечение. По каждому из видов обеспечения разработаны соответствующие структурные схемы и определены нормативные документы, на которых базируется то или иное обеспечение.

В работе [27] осуществлена разработка комплекса математических моделей, описывающих причинно-следственные связи показателей обстановки с пожарами и их последствий с показателями, характеризующими технико-экономическое состояние административно-территориальных образований, ресурсы и деятельность ГПС. В качестве основных методов моделирования использовались корреляционно-регрессионный анализ, множественная (линейная и нелинейная) регрессии, факторный анализ.

В работе [26] осуществлено статистическое моделирование параметров обстановки с пожарами в зависимости от ТЭП АТО России, обеспеченности ресурсами и деятельности ГПС. Моделирование касалось построения аналитических зависимостей по методу многофакторной регрессии в контексте приведенных показателей:

· количество пожаров на 1 тысячу населения;

· убыток на 1 пожар;

· прямой ущерб на 1 пожар;

· гибель людей на 10 тыс. населения.

В процессе исследований исходная система натуральных показателей преобразована в синтетическую. Была осуществлена разбивка показателей на группы с учетом таких аспектов состояния АТО, как уровень жизни, развитие промышленного и сельскохозяйственного производства, демографическая ситуация и т.п.

Проведена оценка выходных показателей, описывающих обстановку с пожарами в АТО, при вариантном изменении входных показателей моделей. Предполагалось 3 возможных варианта: числовые значения показателей ТЭП, обеспеченности ресурсами и деятельности ГПС останутся на том же самом уровне, что и в базовом году, увеличатся или уменьшатся на 5 % по отношению к базовому. Цель исследования - прогнозирование обстановки с пожарами в зависимости от изменения состояния АТО.

В работе [22] рассмотрена задача, оценки влияния ресурсной оснащенности гарнизонов ПО на обстановку с пожарами в ATE. Построена математическая модель, описывающая зависимость обстановки с пожарами от укомплектованности ресурсами ГПС (трудовые ресурсы, пожарная техника и вооружение, объекты строительства). На основе фактических данных по ATE представлены результаты численных расчетов уровня пожарной опасности, приведенные к количеству пожаров и ТЭП регионов.

В работе [28] была разработана модель АТО в форме знакового ориентированного графа. Она описывает причинно-следственные связи формирования параметров обстановки с пожарами с учетом социально-экономического развития и природно-климатической среды АТО, ресурсов и деятельности ГПС. На основе орграфовой модели сформировано исходное множество показателей - 212 единиц.

На следующем этапе аналитических исследований построены многофакторные линейные регрессионные модели, описывающие количественные взаимосвязи параметров обстановки с пожарами с социально-экономическим развитием и природно-климатической средой АТО, показателями деятельности ГПС и ее ресурсным потенциалом.

В целях классификации АТО по показателям обстановки с пожарами в зависимости от социально-экономического развития и природно-климатической среды, ресурсов и деятельности ГПС был применен факторный и кластерный анализ. Для получения факторов проведено разбиение исходной матрицы данных на группы показателей:

· обстановка с пожарами;

· климат ATE;

· уровень жизни населения;

· демография и миграция населения;

· трудовая активность населения;

· промышленное производство;

· сельское хозяйство;

· непроизводственная сфера;

· социальное поведение и преступность;

· обеспечение жильем;

· инфраструктура региона;

· бюджет;

· профилактическая деятельность ГПС;

· оперативная деятельность ГПС;

· ресурсы ГПС.

С применением полученных регрессионных уравнений и построенных классификаций АТО осуществлен прогноз параметров обстановки с пожарами на 1997 год. Результаты расчетов по прогнозу представлены в виде карт.

Результаты изучения проблем комплексной оценки пожарной опасности ATE в зависимости от ресурсов ГПС и ТЭП представлены в работе [31]. Авторы отмечают, что оценка пожарной опасности ATE является более сложной задачей по сравнению с оценкой пожарной опасности зданий, сооружений и технологических процессов. ATE представляют собой совокупность зданий и объектов различного назначения, и необходимо учитывать влияние таких факторов, как плотность застройки, состояние дорог и водоснабжения, природно-климатические условия и др.

В работе используется метод главных компонент в сочетании с регрессионным анализом. Как зависимая переменная используется оценка вероятности возникновения пожаров. В качестве независимых переменных используются показатели:

· численность населения;

· количество жилых и нежилых зданий;

· количество зданий 4 и 5 степени огнестойкости;

· показатель, определяющий обеспеченность водоснабжением;

· характеристика протяженности и состояния дорог;

· показатель обеспеченности телефоном;

· численность работников профилактики.

В результате расчетов по регионам России был получен комплексный показатель.

В работе [32] изложены результаты последующих исследований, касающихся оценки пожарной опасности ATE. Критерий пожарной опасности представлен как функция вероятности возникновения пожаров и их последствий. С помощью метода главных компонент получают оценки критерия пожарной опасности ATE, которые могут использоваться как зависимые переменные при построении регрессионных моделей.

Получено 6 регрессионных моделей, в которых независимыми переменными являются:

· удельный вес жилых деревянных строений;

· продолжительность отопительного сезона;

· приведенная стоимость материальных ценностей;

· приведенная численность пожарной охраны;

· обеспеченность автоматическими средствами извещения о пожаре;

· состояние дорог;

· состояние водоснабжения.

На основе этих показателей были построены различные модели критерия пожарной безопасности. Построению различных регрессионных моделей для пожарной опасности в зависимости от ТЭП посвящены работы [18,34].Комплексный показатель пожарной опасности применяется для решения различных задач, в том числе, для классификации районов города по пожарной опасности; для определения категорий производственных и складских зданий; для обоснования требуемого уровня пожарной безопасности зданий на основе анализа параметров развития пожара и его последствий; для совершенствования планирования пожарно-профилактической работы.

В последние годы все чаще анализируется пожарная опасность ATE небольших регионов. В работе [19] составлена регрессионная модель для расчета ущерба от пожаров по статистическим данным, относящимся к сельской местности Латвии. Выделяется 10 независимых параметров:

· оснащенность пожарной и приспособленной для пожаротушения сельскохозяйственной техникой;

· обеспеченность источниками противопожарного водоснабжения;

· валовая продукция сельского хозяйства;

· капиталовложения в сельское хозяйство;

· потребление электроэнергии;

· численность населения;

· количество колхозов и совхозов;

· удельный вес крупных пожаров;

· количество инспекторов госпожнадзора;

· численность населения, обученного правилам пожарной безопасности.

Проверка уравнения по данным за 10 лет дала хорошие результаты. Проведенный многофакторный анализ позволил автору предложить ряд мероприятий по улучшению некоторых параметров:

· улучшение качества технического обслуживания и ремонта, приобретение новой пожарной техники и ее рациональное размещение;

· развитие в сети пожарных водоисточников;

· более рациональное обеспечение сельской местности работниками пожарной охраны;

· улучшение качества обучения населения правилам пожарной безопасности, разработка новых методов противопожарной пропаганды.

С помощью факторного анализа можно выявлять закономерности по различным причинам пожаров. В США поджоги обусловили 26 и 15 % материального ущерба от крупных пожаров. С помощью регрессионных уравнений определялись следующие параметры (в расчете на 1000 человек): суммарный ущерб от пожаров; число пожаров от поджогов; доля ущерба от пожаров, возникших по причине поджога; общее число пожаров. В качестве независимых переменных использовались: число преступлений на 100 тыс. человек; величина доходов; плотность населения; доля населения в возрасте до 24 лет; число разводов на 1000 человек; процент небелого населения; число аварий и инцидентов в промышленности и торговле на 1000 человек; показатель безработицы; доля семей с доходами ниже уровня бедности; доля подростков до 18 лет в семьях с обоими родителями; доля лиц в возрасте свыше 25 лет с образованием до 8 классов. Установлено, что больше поджогов в промышленных штатах страны; существенно меньше - в штатах с преимущественным развитием аграрного сектора.

Оценить эффективность работы пожарного департамента в регионе значительно труднее, чем на промышленном предприятии. В настоящее время не существует общепринятых интегральных критериев оценки, за исключением тех, которые используются при страховании от пожаров. Реальный уровень пожарной защиты каждого региона зависит не только от фактической пожарной опасности, но и от структуры региона, практического опыта сотрудников, финансовых возможностей. В большинстве случаев за критерий эффективности принимается время прибытия первого пожарного автомобиля на пожар. Этот критерий позволяет подобрать вариант оптимального размещения пожарных частей, но не может быть использован для решения других вопросов. С целью разработки оптимальных вариантов пожарной защиты региона рекомендуется имитационное моделирование на компьютере.

Таким образом, для определения зависимости обстановки с пожарами от кадрового потенциала, деятельности ГПС, технико-экономических показателей используется статистический подход и метод регрессионного многофакторного анализа. Как правило, полученные регрессионные зависимости используются для получения оценки пожарной опасности АТО. Однако, в большинстве случаев комплексная универсальная оценка пожарной опасности нецелесообразна. Методы оценки, система показателей и объем необходимой информации обусловлены целью анализа, уровнем подготовки решений и содержанием задачи, которую необходимо решать в конкретных организационно-правовых и технико-экономических условиях. В данной работе предпринята попытка решить проблему на примере одного из АТО России - города Санкт-Петербурга.

1.2 Нормативное обеспечение ресурсной оснащенности ГПС

В Федеральном законе "О пожарной безопасности" от 24.12.94г. (ред. от 29.12.2010) № 69 в ст. 10 для территориальных подразделений ГПС установлена норма: на 650 чел. населения приходится не менее одной единицы личного состава ГПС. Эта цифра не учитывает протяженность населенного пункта, развитие его инфраструктуры (промышленности, сельского хозяйства, торговли, здравоохранения, транспорта, связи и т.д.), географические особенности.

НПБ 101-95 содержат основные требования к проектированию объектов пожарной охраны. В состав объектов пожарной охраны входят пожарные депо, производственные, складские, вспомогательные, общественные и др. здания. Численность оперативных подразделений в городах определяется по нормам пожарной техники, при этом предусмотрен косвенный расчет по количеству личного состава боевого расчета. Норматива на численность оперативных подразделений на объектах нет, поэтому данная величина определяется договором с объектом защиты.

В приказе МВД России № 67 от 18.02.93г. 151 утверждены типовые штатные расписания подразделений ГПС, штатные нормативы распределения личного состава по пожарным машинам, типовая структура управлений ГПС, перечень должностей и соответствующих им специальных званий начальствующего состава органов управления и подразделений ГПС.

Первым методом распределения ресурсов пожарной охраны является прямое нормирование. Примером может служить обоснование численности работников госпожнадзора в городах (городских районах), которое производится согласно рекомендациям ВНИИПО, 1990г.

Расчетным путем основывается рациональное распределение нагрузки инспекторского состава ГПН пожарно-техническими обследованиями с учетом других видов пожарно-профилактической работы, например, дознание по пожарам и т. д. В основу расчета положены временные затраты инженерно-инспекторского состава ГПН.

Численность личного состава ГПН для города определяется по номограмме, исходя из числа находящихся в зоне обслуживания объектов и класса города. Определение штатной численности подразделений ГПН предусматривает семь этапов:

1. отнесение города к классу по утвержденному перечню городов РФ;

2. выбор значений коэффициента их соответствия определенному классу города;

3. сбор информации о количестве объектов разных групп (, , , ) расположенных в зоне обслуживания;

4. расчет суммарных трудозатрат на ПТО объектов в зоне обслуживания;

5. определение годового фонда времени на пожарно-профилактические работы с учетом коэффициента , где - коэффициент, учитывающий дни нетрудоспособности и другие факторы в соответствии с действующим законодательством ( = 0,96);

6. выбор коэффициента К, где К - коэффициент зависимости от числа рабочих дней в месяц, планируемых на ПТО объектов;

7. расчет необходимой численности работников ГПН в зоне обслуживания.

Численность личного состава ГПН для объектов определяется по методическим рекомендациям ВНИИПО, 1990г. исходя из параметров конкретного объекта.

Кроме прямого нормирования существует косвенное нормирование, связанное с взаимосвязью статистических характеристик технико-экономического положения, социальной среды и обстановки с пожарами, ресурсами пожарной охраны. Примером косвенного нормирования является федеральный закон о пожарной безопасности, определяющий численность личного состава территориальных подразделений соотношением числа сотрудников к количеству человек населения.

В 70 - 80-е годы на основе математических моделей обстановки с пожарами был создан комплекс моделей оперативной деятельности противопожарных служб, позволяющий обосновать требуемое число и типы оперативных отделений, число пожарных депо для их размещения, варианты такого размещения, границы районов выезда подразделений, число полных и частичных отказов в обслуживании очередного вызова за определенный промежуток времени и др. Для удобства практического использования комплекса аналитических моделей создана специальная система, реализованная на IBM-совместимых компьютерах. К середине 80-х годов уже были созданы теоретические основы проектирования противопожарных служб в городах [8,25,29,30]. С их помощью удалось разработать и утвердить принципиально новые нормативы технической оснащенности противопожарных служб городов и других населенных пунктов, позволяющие в 2 раза уменьшить требуемое число пожарных автомобилей (по сравнению с предыдущим нормативом), без существенного снижения уровня противопожарной защиты объектов. Кроме того, была обоснована текущая и перспективная потребность нашей страны в пожарных автомобилях. Аналитические модели [23], являясь мощным средством исследования процессов функционирования противопожарных служб, тем не менее, не могут отобразить многие принципиально важные детали и особенности этих процессов, которые необходимо учесть при более качественном проектировании противопожарных служб в каждом конкретном городе. Поэтому параллельно с разработкой аналитических моделей в 70-е годы начали создавать имитационные модели исследуемых процессов [8,25,29,30], которые могут воспроизвести эти процессы с любой разумной степенью точности.

В настоящее время создано несколько версий нового поколения таких моделей, которые фактически являются компьютерными имитационными системами, предназначенными прежде всего для экспертизы деятельности и разработки проектов реорганизации существующих противопожарных (и любых других) служб городов. Эти системы можно использовать в качестве инструмента для исследования деятельности различных экстренных служб, а также в системах автоматизированного проектирования этих служб для городов, экспертных системах функционирования экстренных служб, обучающих тренажерах и имитаторах для персонала этих служб.

Для анализа и прогнозирования объема работы пожарной службы города предложено использовать относительную количественную характеристику, определяемую числом выездов пожарной подразделений в единицу времени (год, сутки, часы), приходящимся на определенное число жителей города; временем прибытия пожарной службы к месту вызова, временем боевой работы, частотой выездов пожарных автомобилей, скоростью движения и рядом других параметров, в комплексе характеризующих оперативную обстановку в городе.

До 1990 года нормативный подход в определении количества пожарных автомобилей и пожарных депо был реализован в ряде нормативно-технических документов. Но во всех приведенных документах подход был единообразным и не претерпел каких-либо существенных изменений даже вплоть до наших дней. Так, например, в СНиП-II-60-75 число основной пожарной техники, предназначенной для тушения возникших пожаров в городе и населенных пунктах, определялось исходя из норматива: один пожарный автомобиль на 5000 человек (но не менее двух в населенном пункте). Условно можно принять одно пожарное депо с двумя выездами на 5 - 10 тыс. человек. Причем здесь накладывается еще одно ограничение - радиус обслуживания, который должен быть не менее 3 км. С 1990 года требования, касающиеся размещения пожарных депо, изложены в СНиП 2.07.01-89. Сам по себе подход остался прежним, но были введены новые нормы расчета количества основной пожарной техники. Таким образом, если в отмененном ранее документе количество автомобилей определялось исходя только из одного параметра (1 пожарный автомобиль на 5 тыс. жителей города или населенного пункта), несмотря на разную численность населения, то в документе СНиП 2.07.01-89 в зависимости от численности населения принимается соответствующее только ей количество пожарной техники и площадь земельного участка для устройства пожарного депо. Например, для населенного пункта с числом жителей 20 тыс. человек принимается 5 пожарных автомобилей и площадь земельного участка для пожарного депо 1 га. Следовательно, чем больше число жителей, тем больше должно быть количество пожарной техники и соответственно площадь земельного участка под пожарное депо. Однако, в данном документе не учитывается площадь населенного пункта (т.к. при одной и той же плотности населения может быть разная площадь), потребное количество пожарных депо (оно может быть определено только косвенно исходя из уже найденного количества пожарных автомобилей и радиуса обслуживания пожарным депо), место их размещения и др. При этом, следует добавить, что согласно СНиП 2.08.02-89 здания и сооружения пожарных депо относятся к группе общественных зданий и, следовательно, к ним должны предъявляться требования, изложенные в данном документе. Однако, специфические требования, касающиеся пожарных депо, в данном документе отсутствуют.

Отдельные недостатки были устранены с принятием ВСН-1-91 [1]. Данный документ был разработан СПАСР МВД России впервые. В документе пожарные депо разбиты на типы в зависимости от объекта обслуживания -город, населенный пункт или объект социально-экономической деятельности. Исходя из численности населения и площади города, можно определить не только общее количество пожарных депо, но и конкретное количество пожарной техники, размещаемое в них. Для каждого типа пожарного депо в зависимости от количества пожарных автомобилей приведена площадь земельного участка. К примеру, в городе с площадью 6000 га и численностью 250 тыс. человек должно располагаться 5 пожарных депо. Причем два на 8 выездов, а три на 6 выездов и с площадью земельного участка соответственно 1,75 га и 1,2 га. Дополнительно в зависимости от числа жителей в городе (населенном пункте) можно определить потребное количество специальной пожарной техники (автомобилей газодымозащитной службы, связи и освещения; автолестниц и автоподъемников). Введены отдельные показатели, касающиеся размещения пожарных депо. В частности сказано, что пожарные депо должны иметь выезды на магистральные улицы или дороги общего назначения и находиться на расстоянии не ближе 15 м от общественных и жилых зданий и не менее 25 м от школ, детских и лечебных учреждений. Однако, с принятием документа [1] противоречия в нормативном подходе не исчезли, а наоборот еще более обострились. Во-первых, стало непонятно, каким документом следует руководствоваться в первую очередь СНиП 2.07.01-89 или ВСН-1-91. Так как при одних и тех же исходных данных зачастую получаются различные итоговые величины. Например, при численности города в 1500 тыс. человек по документу СНиП 2.07.01-89 требуется для обслуживания 100 пожарных автомобилей, а по документу [1] (ВСН-1-91) минимальное количество требуемой пожарной техники составляет 132 единицы. Во-вторых, расчет количества пожарных депо и пожарных автомобилей приведен не для всех случаев. Как, к примеру, рассчитать число пожарных депо для города площадью 8000 га с числом жителей 50 тыс. человек. Таких данных в ВСН-1-91 нет. В-третьих, нет четких критериев, позволяющих рационально расположить пожарные депо на обслуживаемой ими территории города таким образом, чтобы их число было минимизировано, а отдача по оперативной деятельности от них была максимальной.

Методологические подходы к нормированию ресурсов ГПС России и их числовые характеристики сведены в обобщающую таблицу 1.1.

Таким образом, рассмотрен ряд аналитических и имитационных моделей оперативной деятельности противопожарных служб, на основе которых исследуются вопросы обоснования нормативов по развитию сети пожарных депо в городах, обоснованию требуемого числа пожарных автомобилей и др.

Сформированный в итоге аналитический обзор состояния исследований по формированию требований к ресурсам ГПС, позволяет сделать вывод о существовании трех подходов к нормированию ресурсов пожарной охраны.

Первый подход - прямое нормирование (анализируются трудозатраты на выполнение того или иного вида деятельности), второй - аналитическое моделирование (разрабатываются математические модели зависимости показателей ресурсов пожарной охраны от технико-экономических показателей объектов защиты), третий - имитационное моделирование(обосновываются потребности в ресурсах ГПС на основе имитации деятельности пожарной охраны).



Табл.1.1

Методологические подходы к нормированию ресурсов ГПС России

Показатели ресурсов	Нормативно-правовой документ	Способ представления норм, числовая характеристика	Методологическая база	По каким параметрам среды нормируется
Численность л/с территориальных подразделений	ФЗ "О пожарной безопасности" от 21.12.94г. №69	1 сотрудник на 650 чел. Населения	Не определена	Численность населения
Численность л/с ГПН (город)	Методические рекомендации, ВНИИПО,1990 г.	Номограмма (численность ГПН количество объектов по классам городов)	Расчет через определение трудозатрат на пожарно-технические обследования	Количество объектов в зоне обслуживания по классам городов
Численность л/с ГПН ( объекты)	Методические рекомендации, ВНИИПО,1990г.	Числовой расчет по конкретному объекту	Расчет через определение трудозатрат на профилактическую работу	28 параметров объекта (площадь помещений, этажность, АПЗ и т. п.)
Численность л/с ГПН ( сельская местность)	Методические рекомендации, ВНИИПО,1991 г.	Таблица (численность ГПН - число жилых домов)	Экспертная оценка	Число жилых домов, характеристики жилого фонда
Численность оперативных подразделений (город)	НПБ-101-95 (косвенный расчет)	Расчет через норму по пожарной технике	Косвенный расчет по количеству л/с боевого расчета	По нормам пожарной техники
Численность оперативных подразделений (объект)	По договорам с объектом защиты	Не определена	-	-
Пожарные автомобили (основные)	НПБ-101-95	Таблица (число автомобилей - площадь территории - численность населения)	Имитационное моделирование	Численность населения, площадь территории
Пожарные автомобили (специальные)	НПБ-101-95	Таблица ( число автомобилей - численность населения)	Имитационное моделирование, практический опыт	Численность населения
Пожарные депо	НПБ-101-95	Таблица (число депо-площадь территории -численность населения) Радиус обслуживания: 3 км - город; 2 км - категория объектов А, Б, В; 4 км - категория объектов Г, Д.	Имитационное моделирование Практический опыт	Численность населения, площадь территории Категории объектов по ОНТП -96

1.3 Выбор административно-территориального образования для исследований

В качестве АТО для исследований выбран город Санкт-Петербург исходя из следующих рассуждений.

Проведенный анализ позволил установить, что условия функционирования ГПС в различных АТО существенно различаются между собой по большому числу признаков. Нужно было выбрать АТО, которое состоит из однородных административно-территориальных единиц. При выборе АТО учитывалось: однородность природно-климатических факторов (рельефная особенность; площадь лесов; климатические характеристики -температура, влажность, сезонные колебания, водные акватории и т.п.); однородность по характеристикам населенных пунктов (уклад жизни, экономическая специализация населения, особенности домового фонда по обеспеченности инженерными коммуникациями и др.); однородность по экономическому потенциалу (стоимость основных фондов промышленности и сельского хозяйства, объем и структура регионального продукта, стоимость товарных запасов территории и т.п.); однородность по развитию инженерной инфраструктуры (транспортные коммуникации, теплогазоснабжение, электроснабжение, телефонизация и др.). Административно-территориальные единицы Санкт-Петербурга полностью отвечают требованиям принципа однородности по основным технико-экономическим показателям. Они расположены в одном климатическом поясе с примерно равными условиями по рельефным особенностям территории. Экономический уклад жизни в районах города одинаков. Особенности климата сформировали примерно одинаковые характеристики домового фонда. Административно-территориальные единицы Санкт-Петербурга имеют схожие направления экономической специализации. Был проведен анализ по сравнению показателей по обстановке с пожарами ГПС России и Санкт-Петербурга за 2005-2010 годы. Выяснилось, что усредненные показатели за 6 лет по Санкт-Петербурге почти совпадают с российскими. Количество пожаров на 10 тыс. населения по Санкт-Петербургу на 10.2% ниже российского показателя, гибель людей ниже на 37.5%. Временные тенденции обстановки с пожарами в Санкт-Петербурге за 2005-2010 годы также похожи на российские. Количество пожаров и гибель населения неуклонно снижается. Таким образом, тенденция развития обстановки с пожарами в Санкт-Петербурге характерна для всей России. Город является вторым по значимости после столицы Российской Федерации. Административно-территориальные единицы Санкт-Петербурга полностью отвечают требованиям принципа однородности по основным геофизическим и технико-экономическим показателям. Из вышеизложенного следует вывод, что совершенствование методов обоснования ресурсной потребности ГПС можно провести на примере города Санкт-Петербурга.

1.4 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 АТО 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 дипломной работы является разработка математических моделей и методов обоснования ресурсной потребности МЧС РФ с учетом специфики по ТЭП АТО России (исследования проводились на примере города Санкт-Петербурга).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

· с использованием методов многомерной классификации построить однородные группы городов и районов АТО по показателям ресурсной обеспеченности, деятельности ГПС и ТЭП (на примере города Санкт-Петербурга);

· разработать регрессионные модели для оценки влияния ресурсной оснащенности и деятельности МЧС РФ, а также ТЭП на показатели пожарной опасности социально-экономического образования;

· разработать математические модели обоснования ресурсной потребности территориальных подразделений МЧС РФ на основе моделирования случайных процессов;

· дать обоснованные на основе построенных моделей рекомендации по изменению ресурсной обеспеченности территориальных подразделений МЧС РФ;

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ОБСТАНОВКИ С ПОЖАРАМИ

2.1 Обоснование и выбор показателей для построения регрессионных моделей

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 [3]. 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[4,24].

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 [23,24,35]. 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 Н.Н. 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 дипломной работы 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.