Результаты моделирования процесса информирования населения при химической аварии

/10 Civil SecurityTechnology, Vol. 12, 2015, No. 4 (46) УДК 004.81

Результаты моделирования процесса информирования населения при химической аварии

ISSN 1996-8493

© Технологии гражданской безопасности, 2015

Р.А. Дурнев, А.С. Котосонова, Р.Л. Галиуллина

Аннотация

Приведены результаты моделирования действий людей в указанных условиях, позволяющие определить рациональную частоту рассылки сообщений и оценить вклад информирования в реализацию защитных мероприятий. Результаты положены в основу рекомендаций по информированию населения в условиях чрезвычайных ситуаций.

Ключевые слова: системно-динамическая модель; авария; химически опасный объект; информирование населения; сообщение; защитные действия; моделирование; машинный эксперимент.

Results of Modeling of Process of Informing the Population at Chemical Accident

ISSN 1996-8493

© Civil Security Technology, 2015

R. Durnev, A. Kotosonova, R. Galiyllina

Abstract

The results of modeling of actions of people in the specified conditions allowing to determine the rational frequency of mailing of messages and to estimate an informing contribution to realization of protective measures are given in the present article. These results are the basis for recommendations about informing the population in the conditions of emergency situations.

Key words: system and dynamic model; accident; chemically dangerous object; informing the population; the message; protective actions; modeling; machine experiment.

В предыдущей статье [1] описана системно-динамическая (потоко-уровневая) модель процесса действий населения в зоне заражения аварийно химически опасными веществами (АХОВ) при аварии на химически опасном объекте (ХОО). Предполагалось, что её применение в различных программных средах позволит определить рациональную частоту рассылки сообщений, реализуемых с помощью различных сервисов сотовой связи, оценить отдельные психофизиологические и психосемантические аспекты «обработки» человеком предупреждающей информации -закономерности её понимания, усвоения, реализации последующих действий, определить общий вклад в реализацию правильных защитных мер.

Скриншот схемы данной модели, представленной в программной среде Anylogic 7.1.2, показан на рис. 1.

Вначале проводились машинные (на ПЭВМ) эксперименты, в которых моделировались потоки по-

количества погибших и спасенных людей от таких составляющих переменной «вероятность правильных действий», как «вероятность правильного понимания информации»

4 отвл 7 А ^ 4 усв'

и «вероятность успешной само- или взаимопомощи после информирования» (Рспас) (см. [1]). При этом потоки сообщений, влияющие на данные вероятности в соответствии с формулами и графиками, приведенными в статье [1], на данном этапе не реализовывались.

Для оценки указанных зависимостей в разных сериях машинных экспериментов значения одной из указанных составляющих изменялись от 0 до 0,8 с шагом 0,1. Одновременно с этим, другие составляющие переменной «вероятность правильных действий», а также все остальные входные переменные модели

Рис. 1. Скриншот схемы системно-динамической модели процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при

аварии на ХОО

гибших и спасенных людей при воздействии на них АХОВ без учета уровня их информированности (без правой части схемы на рис. 1). Из графика на рис. 2 видно, что зависимость количества погибших и спасенных человек от площадной скорости распространения АХОВ (V ) имеет линейный характер. Ко-

4 s ахов7 г г

личество спасенных человек значительно превышает количество погибших по причине незначительных концентраций указанных веществ и скорости их распространения.

В последующих машинных экспериментах моделировались потоки людей при воздействии на них АХОВ уже с учетом уровня информированности. Для этого вначале оценивалась зависимость

Рис. 2. Зависимость количества погибших и спасённых людей от площадной скорости распространения АХОВ

/12 См! SecurityTechnology, Уо1. 12, 2015, N0. 4

Рис. 3. Зависимость количества погибших и спасенных людей от составляющих переменной «вероятность правильных

действий»

(площадная скорость распространения АХОВ, время его действия и т.п.) фиксировались на определённом уровне, т.е. учитывались в качестве констант. Полученные графики зависимостей количества погибших и спасенных людей от различных составляющих вспомогательной переменной «вероятность правильных действий» представлены на рис. 3.

Из рис. 3 видно, что указанные зависимости являются однотипными — монотонными, нелинейными (экспоненциальными). При этом количество спасенных возрастает, а погибших уменьшается при

росте Р , Р , Р и уменьшении Р . ОпределенА пон 7 усв 7 спас ^ отвл А

ное различие указанных зависимостей заключается в скорости возрастания либо убывания количества погибших и спасенных людей. Так, например, для значений аргумента (вероятности), равных 0,8, значения функции примерно равны:

800 спасенных и 100 погибших для Р ;

пон

700 спасенных и 200 погибших для Р ;

отвл7

850 спасенных и 50 погибших для Р ;

усв'

750 спасенных и 150 погибших для Р .

спас

В этой связи можно заключить, что на переменную «вероятность правильных действий» большее влияние оказывает «вероятность усвоения информации» и «вероятность правильного понимания информации» и меньшее — «вероятность успешной само- или взаимопомощи после информирования» и «вероятности отвлечения на понимание и усвоение информации».

Следующие машинные эксперименты проводились для оценки зависимости количества погибших и спасённых людей от среднего темпа оповещения населения с помощью текстовых сообщений (т, количество сообщений в единицу времени, ед/час).

Для оценки указанных зависимостей в разных сериях машинных экспериментов значения одной из рассматриваемых составляющих (Р , Р , Р

пон отвл усв

или Р ) изменялись в соответствии с потоком сооб-

спас

щений, показанным в правой части схемы на рис. 1. Одновременно с этим, другие составляющие переменной «вероятность правильных действий» фиксировались на определённом уровне.

Характер большинства вышеприведенных зависимостей показывает (рис. 4), что есть рациональное число сообщений в единицу времени, до которого количество погибших снижается и после него растёт, а количество спасённых растет и потом снижается. Это связано с тем, что при получении дополнительных сообщений увеличивается количество информации, объясняющей порядок действий при аварии на ХОО, и вероятность правильных действий людей растет. В то же время, при превышении рационального числа сообщений в единицу времени, количество спасённых убывает (количество погибших увеличивается) в связи с тем, что люди получают избыточную информацию, теряются, возникает информационный шум, который мешает принимать правильные и быстрые решения.

Рис. 4. Зависимости количества погибших и спасённых людей от количества сообщений в единицу времени

Исключением является график «вероятности отвлечения на понимание и усвоение информации». Его интерпретация может быть связана с тем, что чем больше сообщений человек получает, тем больше тратит времени на выполнение защитных мероприятий. При этом в условиях дефицита времени при воздействии поражающих факторов в зоне заражения АХОВ увеличивается количество погибших и уменьшается количество спасенных людей.

В следующей серии машинных экспериментов оценивалась зависимость количества спасенных людей от темпа сообщений. Для этого учитывались все входные переменные модели, а также вышерассмо-тренные составляющие переменной «вероятность безопасных действий» (Р , Р , Р и Р ), кото-

4 пон 7 отвл 7 усв спас'7

рые изменялись в зависимости от числа сообщений в единицу времени по формулам, приведенным в статье [1].

На рис. 5 приведен график зависимости количества спасённых людей от темпа сообщений.

Из рис. 5 видно, что рациональное число сообщений в единицу времени для площадной скорости распространения АХОВ (соответствующей скорости ветра около 3 м/с) составляет 4 (ед./ч). Для того, чтобы установить рациональное число текстовых сообщений в час при различных параметрах развития аварии на ХОО, зависящих в связи с особенностями

модели, в основном, от скорости ветра, проводилась очередная серия машинных экспериментов.

Из графика (рис. 6), построенного по их результатам, видно, что если площадная скорость распространения АХОВ незначительная (при скорости ветра около 2 м/с), то рациональным числом является 6—8 сообщений за час.

Это связано с тем, что облако зараженного воздуха распространяется достаточно медленно, и люди в спокойной обстановке успевают прочитать и усвоить сообщения. При этом скорость изменения параметров обстановки незначительная, поэтому содержа-

Рис. 5. Зависимость количества спасённых людей от темпа сообщений

/14 Civil SecurityTechnology, Vol. 12, 2015, No. 4

Рис. 6. Зависимость количества спасённых людей от темпа сообщений с учётом площадной скорости распространения

АХОВ

ние сообщений, отправленных в разное время, не противоречит друг другу.

При увеличении V (соответствующая скорость ветра около 4 м/с) рациональное число сообщений уменьшается и становится равным 4-6 сообщениям в час. И, наконец, при значительной площадной скорости распространения АХОВ (при скорости ветра около 6 м/с), когда поражающие факторы действуют быстро, рациональным числом сообщений может быть 1—2 сообщения в час. С помощью данных сообщений должны доводиться до населения только самые необходимые, первоочередные действия, связанные, например, с эвакуацией в сторону, перпендикулярную направлению движения облака зараженного воздуха, а также укрытием в подвальных помещениях или на верхних этажах зданий в зависимости от плотности АХОВ.

С учетом сказанного в работе [2], даны рекомендации по содержанию и частоте доведения сообщений до населения.

Таким образом, приведены результаты машинных экспериментов с системно-динамической моделью процесса действий населения в зоне заражения АХОВ при аварии на ХОО с учетом уровня информированности людей. Они позволили оценить влияние

закономерностей понимания и усвоения предупреждающей информации на реализацию правильных защитных мер, а также установить рациональную частоту рассылки сообщений, реализуемых с помощью различных сервисов сотовой связи. Это, в свою очередь, являлось основой для разработки рекомендаций по структуре и содержанию текстовых сообщений, содержащих информацию о характере чрезвычайной ситуации, прогнозе её развития, первоочередных (до прибытия спасательных служб) мерах само- и взаимопомощи населения в условиях опасности.

Литература

1. Дурнев Р.А., Котоснова А.С., Галиуллина Р.Л. Системно-динамическая модель информирования населения при аварии на химически опасном объекте // Технологии гражданской безопасности. 2015. Вып. 3.

2. Галиуллина Р.Л. Разработка методических рекомендаций по информированию населения в условиях аварии на химически опасном объекте на базе системно-динамического моделирования: Выпускная квалификационная работа. М.: МАТИ-РГТУ им. К.Э.Циолковского, 2015. 55 с.

Сведения об авторах

Дурнев Роман Александрович: д. т. н., доц., ФГБУ ВНИИ

ГОЧС (ФЦ), зам. нач. ин-та.

121352, Москва, ул. Давыдковская, 7.

E-mail: rdurnev@rambler.ru SPIN-код — 3267-1337.

Котосонова Алена Сергеевна: ФГБУ ВНИИ ГОЧС, м. н. с. 121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. E-mail: center_kbg@mail.ru SPIN-код — 9150-0382.

Галиуллина Рената Линаровна: ФГБУ ВНИИ ГОЧС, лабо-рант-исслед.

121352, Москва, ул. Давыдковская, 7. E-mail: galiullinarenata@mail.ru

Information about authors

Durnev Roman A.: ScD (Technical Sc.), Associate Professor, Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of

Science and High Technology), Deputy Head of the Institute. 121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. E-mail: rdurnev@rambler.ru SPIN-scientific — 3267-1337.

Kotosonova Alena S.: Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and High Technology), Junior Researcher.

121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. E-mail: center_kbg@mail.ru SPIN-scientific — 9150-0382.

Galiullina Renata L.: Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and High Technology), Assistant Researcher. 121352, Moscow, str. Davydkovskaya, 7. E-mail: galiullinarenata@mail.ru