О формировании рационального плана проведения мероприятий противопожарной профилактики в субъекте

СНИЖЕНИЕ РИСКОВ И ЛИКВИДАЦИЯ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

УДК 614.841.3

О ФОРМИРОВАНИИ РАЦИОНАЛЬНОГО ПЛАНА ПРОВЕДЕНИЯ МЕРОПРИЯТИЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ПРОФИЛАКТИКИ В СУБЪЕКТЕ

Н.А. Дрожжин

Приводится описание подхода к формированию плана проведения мероприятий противопожарной профилактики в лесах субъекта РФ. Такой план является динамическим и может быть скорректирован в зависимости от прогноза количества лесных пожаров. Процесс распределения средств на мероприятия противопожарной профилактики рассматривается как управляемая система. Исследование основано на методах динамического программирования и построении деревьев решений.

Ключевые слова: план мероприятий противопожарной профилактики в лесах, прогноз количества лесных пожаров, задача динамического программирования, деревья решений.

Одним из наиболее распространённых стихийных бедствий являются лесные пожары. Каждый год в мире происходит до 400 тысяч лесных пожаров, которые повреждают около 0,5 % общей площади лесов и выбрасывают в атмосферу колоссальный объем продуктов сгорания.

Прогноз количества лесных пожаров - одно из основных условий эффективного управления лесным хозяйством. Он может являться аналитической основой для выработки оперативных мероприятий противопожарной профилактики в лесах. Прогноз количества лесных пожаров позволяет повысить эффективность принятия управленческих решений в области предупреждения и борьбы с ними.

Реальный экономический ущерб от лесного пожара складывается не только из урона, нанесенного лесу, промышленным и другим объектам, но и из затрат, связанных непосредственно с тушением лесного пожара. Именно поэтому субъектами РФ ежегодно осуществляется комплекс превентивных мероприятий, направленных на предупреждение лесных пожаров.

Для предупреждения и снижения негативных последствий лесных пожаров в субъектах РФ проводится противопожарная профилактика, предусматривающая проведение комплекса

мероприятий, направленных на предупреждение возникновения лесных пожаров, ограничение их распространения и создание условий для обеспечения успешной борьбы с ними [1].

Основными документами,

регламентирующими проведение мероприятий противопожарной профилактики лесов в субъектах Российской Федерации (далее РФ), являются планы проведения мероприятий по предупреждению и борьбе с лесными пожарами, планы противопожарного обустройства лесов, а также сводные планы тушения лесных пожаров в субъектах РФ [2]. При этом оперативные мероприятия противопожарной профилактики в зависимости от класса лесной пожарной опасности указываются только в сводных планах тушения лесных пожаров.

Проведенный анализ нормативных документов, регулирующих разработку противопожарных мероприятий, сводных планов тушения лесных пожаров, методик прогнозирования лесной пожарной опасности, позволил выделить недостатки и противоречия, влияющие на эффективность проведения мер противопожарной профилактики в лесах [3].

В связи с этим ключевой идеей работы является разработка аппарата прогнозирования количества лесных пожаров, а затем на их основе

формирование оптимального плана мероприятий противопожарной профилактики в лесах субъекта РФ.

Анализ статистических оперативных данных космического мониторинга лесных пожаров и статистических данных по погодным условиям в рамках определенной территории показывает, что между погодными факторами и количеством лесных пожаров имеется высокая корреляция. Нахождение зависимостей количества пожаров от погодных условий можно осуществить при помощи методов Ба1аМ1т^, а именно построения деревьев решений. Такие зависимости лягут в основу модели оперативного прогнозирования количества лесных пожаров в зависимости от условий погоды. Эта модель при подстановке в нее прогнозных данных по погодным условиям может выдавать прогноз количества лесных пожаров на рассмотренной территории с заданной точностью.

Далее на основе полученного прогноза необходимо решить задачу выбора оптимальных

мероприятий, направленных на предотвращение и снижение последствий лесных пожаров. Эта задача предполагает разработку рационального плана проведения мероприятий противопожарной профилактики, позволяющего в условиях меняющейся обстановки и ограниченного финансирования выбрать именно те мероприятия, которые окажутся наиболее эффективными. Уход от интуитивного принятия решений о выборе таких мероприятий, выбор их рациональным образом, основываясь на результатах прогноза ЛПО, позволит снизить опасность воздействия лесных пожаров на население, проживающее на территории субъекта РФ.

Постановка задачи прогнозирования количества лесных пожаров и задачи разработки рационального плана проведения мероприятий противопожарной профилактики приведена в [3].

Этапы решения задачи представлены на

рис. 1.

Рис. 1. Этапы решения задачи.

Решение задачи прогнозирования количества лесных пожаров можно разбить на 4 этапа:

1. Получение и обработка исходных статистических данных по погодным условиям и лесным пожарам.

Для проведения работы были использованы данные космического мониторинга термоточек системы МОБШ, а также данные по погодным условиям с Интернет-портала «ООО Расписание погоды» за период с 2009 по 2015 года. Основные используемые метеорологические факторы: температура воздуха, влажность воздуха, атмосферное давление, скорость ветра, облачность и др.

Обработка данных по лесным пожарам заключается:

- в ручной верификации данных, устранении аномальных значений, а также расчете количества пожаров;

- выделении пожароопасных периодов (в

работе выделяются пожароопасные периоды с интервалом в 1 неделю для каждого муниципального образования, при построении модели берутся в рассмотрение только те дни, которые относятся к пожароопасной неделе, таким образом удается избавиться от «нулевых» недель).

Обработка данных по погодным условиям заключается в очистке данных, устранении пропусков в данных, устранении несоответствия данных формату, усреднении данных по погоде.

2. Выбор метеорологических факторов, которые в наибольшей степени влияют на возникновение лесных пожаров.

Для выбора метеорологических факторов были определены следующие признаки агрегирования:

1) по величине значения: максимальное, минимальное, среднее;

2) по степени усреднения: среднедневное, среднесуточное;

3) по времени измерения: за текущий день, на 13:00 текущего дня, за 1 (2, 3) дня до текущего дня, за неделю до текущего дня.

В соответствии с этими признаками из 9 метеорологических факторов составлено 189 комбинаций и на основе расчета коэффициента корреляции Пирсона с количеством лесных пожаров определены 29 наилучших комбинаций по убыванию коэффициента корреляции. Эти факторы будут использоваться непосредственно для обучения модели [4].

3. Построение математической модели прогнозирования количества лесных пожаров.

Исходные данные, полученные в результате этапов 1 и 2, можно представить в виде выборки, которая будет использоваться для обучения модели прогнозирования (табл.).

Представление исходных

Для построения моделей прогнозирования был использован метод DataMining, деревья решений. Сущность предлагаемого подхода к построению моделей прогнозирования лесных пожаров состоит в том, что модели строятся отдельно для каждого муниципального образования. Это позволяет учесть их территориальные, климатические особенности и специфику возникновения лесных пожаров в каждом районе.

В контексте данной задачи дерево решений представляет собой иерархическую структуру, в узлах которой находится условие на тот или иной метеорологический показатель, а в листах -значение количества лесных пожаров (рис. 2).

Таблица

в виде обучающей выборки

Муниципальное образование Дата Макс. темп. воздуха за пред. сутки, с Мин. атм. давл за прош. нед., мм рт. ст. Средн. относит. влажн. воздуха за тек сут. % Кол-во лесных пожаров

Абанский район 01.05.2009 17,21 760,1 41,4 5

Абанский район 02.05.2009 18,19 762,7 45,7 7

Абанский район 03.05.2009 16,41 761,4 40,8 10

Абанский район 04.05.2009 17,91 766,2 45,8 8

Абанский район 05.05.2009 18,54 768,8 42,1 6

Рис. 2. Пример дерева решений.

Построение дерева для каждого муниципального образования ведется с помощью специального алгоритма машинного обучения -метода градиентного бустинга деревьев решений [5]. Бустинг - это процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного

обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов. При использовании градиентного бустинга деревьев решений задача состоит в нахождении функции (1), минимизирующей функционал

/ = аг&птр ^ , Г (х)) где цу,Г(х)) - квадратичная функция потерь:

L

То есть необходимо найти такую функцию F(x), которая бы минимизировала сумму функций потерь по всей исходной выборке (табл.). Алгоритм бустинга предполагает последовательное построение нескольких моделей, дающих функцию F(x), причём каждая следующая модель использует данные об ошибках предыдущих моделей. В качестве F(x) используется дерево решений. Построение одного дерева решений производится с помощью алгоритма Cart.

2.....

4. Прогнозирование количества лесных пожаров.

Для прогноза лесных пожаров на вход полученной модели (функции (1)) подаются прогнозные значения погодных условий в соответствующем муниципальном образовании (рис. 3). Дальность прогноза количества лесных пожаров составляет 6 суток. Это обусловлено дальностью прогноза погодных условий. При этом в очередной день прогноз на ближайшие 6 суток пересчитывается и уточняется.

2

15

ш

I 10

я

Í 5 S О

«A «

Af \\

rt^'Tr ......Ч 1 1,1 и . i .  i Iiifif>/|

1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л|Л1ЛЛ1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л1Л I-H i—I »—I »—I <—I »—I f-H r—t *Н т—i i—I t-H i—I tH i—I t—i t—I «-H i—I i—I i—I i—I t-H i—I t-4 1 iH

ooooooooooooooooooooooooooo

rs fN « (4 f *' "

-4-

C\j rvl

if) ir,

oooooooo

U1 LO

о о о

rsj rsj l/i L/"l

N(NfNf>J(N(NfNfNrv|r\iNfNNN

poqqooooooooooooo

m ю cri rsi

Дата

"Факт — — — Прогноз

Рис. 3. Прогноз количества пожаров в Абанском районе.

Прогноз количества лесных пожаров используется в качестве исходных данных для формирования рационального плана проведения мероприятий противопожарной профилактики (рис. 1).

Задачу формирования такого плана можно разбить на 3 этапа:

Получение и обработка исходных данных. Из всех требующихся исходных данных наиболее сложным является прогноз количества пожаров так как от него зависит качество разрабатываемого плана. Прогноз количества пожаров можно получить при помощи модели, рассмотренной выше.

Набор всех возможных оперативных мероприятий противопожарной профилактики и предполагается составить путем анализа действующих сводных планов тушения лесных пожаров, нормативных документов,

регламентирующих проведение мероприятий противопожарной профилактики, а также при помощи экспертов.

Выбор таких исходных данных, как показатели опасности населения стоимость При этом уравнения

выполнения мероприятий с, коэффициенты снижения опасности р, приоритеты выполнения мероприятий g может быть произведен при помощи экспертов с использованием методов обработки результатов анкетирования.

Выбор оптимальных мероприятий при помощи метода динамического

программирования.

После получения всех необходимых исходных данных решение задачи можно осуществить при помощи оптимизационных методов (в частности метода динамического программирования) [6]. Данный метод позволяет разбить процесс принятия решения на более простые подзадачи, после чего объединить решение подзадач в одно общее решение.

В соответствии с постановкой задачи [3] необходимо определить совокупность управлений

переводящих систему из начального состояния ¿о0в конечное состояние ¿^и минимизирующих суммарную опасность для населения.

состояний stl = f(stl_ j, X i) принимают вид:

Xt,l = Xt ,l(S,J, ctJ ) = Xt ,l (&t,i (ut,i A 1), c, 1 (u, 1)).

Целевые функции на каждом шаге принимают вид:

Zt,i = f К,^ Xt,i, Pt ,i,i ] Тогда уравнения Беллмана принимают вид:

zh-i (5,,/-2)=}m^sf ¡-i (st, i-2,х,, í-i,р,,г-1)+(st, -)},

St,i=St, i-i- Xt,i,

а условный максимум целевой функции на n-шаге:

Kl

\Ät l }

б0 - сумма денежных средств, выделяемых на проведение мероприятий противопожарной профилактики. Для решения задачи необходимо для каждого 1 = (1,6), используя уравнения Беллмана и уравнения состояний, найти последовательно Х(1, б^, затем Х^2, и т.д.

Решение задачи позволит определить список мероприятий противопожарной профилактики в субъекте на каждый день в зависимости от прогнозируемого количества лесных пожаров. Мероприятия выбираются таким образом, чтобы снизить суммарную опасность для населения от лесных пожаров, при этом придерживаясь установленного бюджета. Задача определения максимального объема денежных средств на

каждый день (т.е. определения б^0) требует дальнейшей проработки.

Формирование рационального плана противопожарной профилактики.

Полученный при помощи метода динамического программирования список мероприятий противопожарной профилактики в лесах на каждый из 6-ти дней необходимо представить в виде динамического плана, руководствуясь которым лицо, принимающее решение, сможет управлять пожароопасной обстановкой. В таком плане полученный список мероприятий должен быть распределен по группам, в плане должна быть указана стоимость выполнения мероприятий, ответственное подразделение или исполнитель, время выполнения мероприятий и другая необходимая информация.

Библиографический список

1. Рекомендации по противопожарной профилактике в лесах и регламентации работы лесопожарных служб от 17.11.1997 г. [Электронный ресурс] : URL: http://docs.cntd.ru/document/58830380 (дата обращения: 17.06.16).

2. Лесной кодекс Российской Федерации (утв. Федеральным законом РФ от 4.12.2006 г. № 200-ФЗ). -М.: изд-во «Проспект», 2016. - 112 с.

3. Дрожжин Н.А., Рыбаков А.В. Постановка задачи разработки рационального плана проведения мероприятий противопожарной профилактики в субъекте (на основе прогнозирования количества пожаров) / Н.А. Дрожжин, А.В. Рыбаков // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. -№1 (28). - 2016. - С. 29-35.

4. Дрожжин Н.А., Белоусов Р.Л., Воронецкий А.В. Прогнозирование количества лесных пожаров по данным космического мониторинга / Н.А. Дрожжин, Р.Л. Белоусов, А.В. Воронецкий // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. -2014. - № 2. - С. 61-66.

5. Дружков П.Н., Половинкин А.Н. Реализация параллельного алгоритма обучения в методе градиентного бустинга деревьев решений для систем с распределенной памятью / П.Н. Дружков, А.Н. Половинкин // Параллельные вычислительные технологии 2012 (ПАВТ'2012). Новосибирск, 26-30 марта 2012 г. - Новосибирск, 2012. - С. 459-465.

6. Кремер Н.Ш. Исследование операций в экономике: учеб. пособие для бакалавров / Н.Ш. Кремер -М.: Изд-во Юрайт; ИДЮрайт, 2012. - 430 с.

References

1. Rekomendacii po protivopozharnoj profilaktike v lesah i reglamentacii raboty lesopozharnyh sluzhb ot 17.11.1997 g. [Jelektronnyj resurs] : URL: http://docs.cntd.ru/document/58830380 (data obrashhenija: 17.06.16).

2. Lesnoj kodeks Rossijskoj Federacii (utv. Federal'nym zakonom RF ot 4.12.2006 g. № 200-FZ). - M.: izd-vo «Prospekt», 2016. - 112 s.

3. Drozhzhin N.A., Rybakov A.V. Postanovka zadachi razrabotki racional'nogo plana provedenija meroprijatij protivopozharnoj profilaktiki v sub 'ekte (na osnove prognozirovanija kolichestva pozharov) /N.A. Drozhzhin, A. V. Rybakov // Nauchnye i obrazovatel'nye problemy grazhdanskoj zashhity. - №1 (28). - 2016. - S. 29-35.

4. Drozhzhin N.A., Belousov R.L., Voroneckij A.V. Prognozirovanie kolichestva lesnyh pozharov po dannym kosmicheskogo monitoringa / N.A. Drozhzhin, R.L. Belousov, A.V. Voroneckij // Nauchnye i obrazovatel'nye problemy grazhdanskoj zashhity. - 2014. - № 2. - S. 61-66.

5. Druzhkov P.N., Polovinkin A.N. Realizacija parallel'nogo algoritma obuchenija v metode gradientnogo bustinga derev'ev reshenij dlja sistem s raspredelennoj pamjatju / P.N. Druzhkov, A.N. Polovinkin // Parallel'nye vychislitel'nye tehnologii 2012 (PAVT'2012). Novosibirsk, 2630 marta 2012 g. - Novosibirsk, 2012. - S. 459-465.

6. Kremer N.Sh. Issledovanie operacij v jekonomike: ucheb. posobie dlja bakalavrov / N.Sh. Kremer - M.: Izd-vo Jurajt; ID Jurajt, 2012. - 430 s.

ABOUT THE FORMATION OF A RATIONAL PLAN FOR FIRE PREVENTION MEASURES IN THE REGION

The article provides a description of the approach to the formation of a plan for fire prevention measures in the forests of the Russia subject. Such a plan is dynamic and can be adjusted depending on the forecast of the number of forest fires. The process of allocation of funds for fire prevention measures is seen as a managed system. The study is based on the methods of dynamic programming and construction of decision trees.

Keywords: plan offire prevention measures in the forests, the forecast number of forest fires, the task of dynamic programming, decision trees.

Дрожжин Никита Александрович,

адъюнкт,

Академия гражданской защиты МЧС России, Россия, г. Химки.

Drozhzhin N.A.,

adjunct,

The Civil Defense Academy of EMERCOM of Russia, Russia, Khimki.

© Дрожжин Н.А., 2016