РАНЖИРОВАНИЕ ТЕРРИТОРИЙ КРАСНОЯРСКОГО КРАЯС ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РИСК-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

УДК 004.41:614.8:005.334

https://doi.org/10.32686/1812-5220-2019-16-4-48-63

ISSN 1812-5220

© Проблемы анализа риска, 2019

Ранжирование территорий Красноярского края с использованием риск-ориентированного подхода*

Иванова У. С.*, Москвичев В. В.,

Институт вычислительных технологий СО РАН, 660049, Россия, г. Красноярск, проспект Мира, д. 53, Сибирский федеральный университет,

660041, Россия, г. Красноярск, пр. Свободный, д. 79

Тасейко О. В.,

Институт вычислительных технологий СО РАН, 660049, Россия, г. Красноярск, проспект Мира, д. 53, Сибирский государственный университет науки и технологии им. Решетнева, 660037, Россия, г. Красноярск, проспект им. Газеты «Красноярский рабочий», д.31

Аннотация

С позиций ненулевой концепции риска аварий и катастроф рассмотрена проблема устойчивого развития промышленных территорий. Выбраны математические модели оценки рисков для использования в информационной системе территориального управления рисками и безопасностью. Цель работы — определение и анализ базовых техногенных рисков для информационной системы территориального управления рисками и безопасностью (ИСТУ РБ) Красноярского края, обеспечивающей информационную поддержку принятия решений по реализации мероприятий, направленных на снижение рисков устойчивого развития. В работе поставлены следующие задачи: определение базовых рисков техносферы; расчет и анализ рисков ЧС техногенного характера на примере Красноярского края; анализ безопасности региона. Для реализации цели работы использовались вероятностно-статистические методы исследования. Актуальность работы определяется необходимостью реализации стратегии национальной безопасности на региональном уровне посредством оценки и анализа рисков. Итогом работы является оценка техногенных рисков и обобщенный анализ безопасности территорий Красноярского края. Определены базовые риски развития и алгоритмы оценки территориальных рисков с использованием статистического анализа, получены диапазоны значений индивидуального, коллективного, материального и социального рисков при ЧС техногенного характера. Проведено ранжирование территорий Красноярского края по степени техногенной опасности (высокоопасные, пограничные, безопасные). На основании полученных результатов сделан вывод, что для достижения приемлемых значений рисков необходимо использовать комплексный системный подход к многофункциональному мониторингу территорий. Перечень показателей, используемых для оценки состояния социально-природно-техногенных систем, должен формироваться не только на основе анализа предметной области, но и с учетом доступности актуализируемых данных мониторинга территорий, объемов и качества архивов наблюдений.

Ключевые слова: социально-природно-техногенная система, информационная система территориального управления рисками и безопасностью, базовые техногенные риски.

Для цитирования: Иванова У. С., Москвичев В. В., Тасейко О. В. Ранжирование территорий Красноярского края с использованием риск-ориентированного подхода // Проблемы анализа риска. Т. 16. 2019. № 4. С. 48—63, https://doi.org/10.32686/1812-5220-2019-16-4-48-63

* Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта № 18-47-240006: «Методы и информационные технологии оценки рисков развития соци-ально-природно-техногенных систем промышленного региона».

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

Ivanova Ulyana S.*, Moskvichev Vladimir V.,

Institute of Computational Technologies SB RAS, 660049, Russia, Krasnoyarsk, Mira av., 53,

Siberian Federal University, 660041, Russia, Krasnoyarsk, Svobodny pr., 79

Taseiko Оlga V.,

Institute of Computational Technologies SB RAS, 660049, Russia, Krasnoyarsk, Mira av., 53,

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology,

660014, Russia, Krasnoyarsk, Krasnoyarsky Rabochy Av., 31

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

Annotation

The problem of sustainable development of industrial territories is considered with using a nonzero risk concept of accidents and catastrophes. The mathematical models for risk assessment were chosen for the information system of territorial risk management and safety. The purpose of the work is to identify and analyze basic technological risks for the information system of territorial risk management and safety (IST RMS) of the Krasnoyarsk territory. This information system provides making decision on the implementation of measures aimed at reducing the risks of sustainable development. The following tasks are set in the work: determination of the basic technospheric risks; calculation and analyzing risk of anthropogenic emergencies on the example of the Krasnoyarsk territory; safety analysis of the region. To achieve the purpose of this work were used probabilistic-statistical research methods. The relevance of the work is determined by the need to implement a national safety strategy at the regional level through risk assessment and analysis. The result of the work is an assessment of technological risks and a generalized security analysis of the municipalities and regions in the Krasnoyarsk territory. We obtained the basic development risks and algorithms for assessing territorial safety are determined using statistical analysis, ranges of individual, collective, material and social risks in an anthropogenic emergency. The classifying of territories according to the degree of anthropogenic hazard was carried out. Based on the obtained results, we conclude that in order to achieve acceptable risk values, it is necessary to use an integrated system approach to multifunctional monitoring of territories.

Keywords: social-natural-technogenic system, information system of territorial risk and safety management, basic technogenic risks.

For citation: Ivanova Ulyana S., Moskvichev Vladimir V., Taseiko Оlga V. Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach // Issues of Risk Analysis. Vol. 16. 2019. No. 4. P. 48—63 (Russia), https://doi.org/10.32686/1812-5220-2019-16-4-48-63

Содержание

Введение

1. Безопасность социально-природно-техногенной системы — механизм устойчивого развития

2. Организация системы мониторинга на территории Красноярского края

3. Характеристика безопасности территорий Красноярского края Заключение

Литература

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

Введение

Научно-технический потенциал страны характеризуется наличием стратегически и критически важных и потенциально опасных объектов техносферы. Формирование критической инфраструктуры техносферы позволяет добиться значительных технологических достижений в различных областях, однако наличие объектов техносферы приводит к возникновению ранее не существовавших угроз окружающей среде обитания, человеку и обществу в целом. Ненулевая концепция риска аварий и катастроф отражает тот факт, что довольно сложно полностью предотвратить и исключить возникновение техногенных аварий, природных катастроф и других чрезвычайных ситуаций. Ставится задача снизить их количество, уменьшить ущерб от их последствий путем мониторинга и анализа рисков развития, обеспечить реализацию мероприятий по их предотвращению.

При оценках комплексной безопасности территориальных образований большое внимание уделяется разработке и использованию критериев и методов анализа рисков. Цель работы — определение и анализ базовых техногенных рисков для информационной системы территориального управления рисками и безопасностью (ИСТУ РБ) Красноярского края, обеспечивающей информационную поддержку принятия решений по реализации мероприятий, направленных на снижение рисков устойчивого развития.

Актуальность определяется необходимостью реализации стратегии национальной безопасности на региональном уровне на базе разработки методов и моделей анализа природно-техногенной безопасности региональных социально-природно-тех-ногенных систем в рамках концепции устойчивого развития путем управления рисками и безопасностью территорий[1, 2].

В работе поставлены следующие задачи:

• определение базовых рисков техносферы;

• расчет и анализ рисков ЧС техногенного характера на примере Красноярского края;

• анализ безопасности региона.

Для повышения эффективности управления территорией (муниципальным образованием, регионом, страной) за последние 25 лет в России создаются на разных уровнях и в различных областях автоматизированные системы, позволяющие хранить, искать и обрабатывать потоки мониторинговой информации для решения конкретных

отдельных задач по подготовке и принятию управленческих решений. На сегодняшний день в России ведутся разработки ряда информационных систем комплексного мониторинга и прогнозирования возможных чрезвычайных ситуаций, включающих в ряде случаев анализ рисков [3—7].

1. Безопасность социально-природно-техногенной системы — механизм устойчивого развития территорий

Стратегия национальной безопасности и федеральное законодательство в области стратегического планирования определили базовые стратегические цели — сохранение народонаселения, повышение уровня жизни и обеспечение национальной безопасности, основанные на снижении рисков жизнедеятельности [8, 9]. Реализация комплексного подхода к достижению безопасности на всех уровнях управления определяется решением ряда научных и организационных задач в рамках единой социально-при-родно-техногенной системы (С-П-Т системы) [1].

Устойчивое развитие территории предопределяется соответствующим уровнем безопасности. Определение, оценка и анализ безопасности территории невозможны без систематизации и обобщения необходимой исходной информации. Понятие С-П-Т системы рассматривается как основа для систематизации данных, механизмы и закономерности которой позволяют рассматривать территорию как систему взаимосвязанных элементов социо-эко-техносферы (рис. 1), в пределах которой формируются и реализуются комплексы социальных, природных и техногенных рисков ее развития и функционирования. Оценка базовых рисков С-П-Т системы позволит определять уровни безопасности как отдельных элементов системы, так и всей территории в комплексе. В работе рассматривается элемент системы — техносфера и анализ рисков функционирования данного элемента на примере промышленной агломерации Красноярского края.

Оценка рисков развития С-П-Т систем требует сбора, обработки и анализа огромных массивов данных мониторинга состояния основных элементов, что предполагает необходимость разработки ИСТУ РБ для отдельных промышленных агломераций, субъектов и регионов, основанной на информационных технологиях нового поколения (рис. 2) [1, 3].

При создании ИСТУ РБ решается проблема информационного обеспечения принятия решений

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

Рис. 1. Структурные элементы С-П-Т системы Figure 1. The structure of the social-natural-technogenic system

Рис. 2. Блок-схема информационной системы территориального управления рисками и безопасностью

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

территориального управления исходя из данных мониторинга, модельных и прогнозных оценок рисков социально-экономического и научно-технологического развития, рисков возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера и обеспечения безопасности.

2. Организация системы мониторинга на территории Красноярского края

В соответствии с постановлением правительства Красноярского края от 09.02.2011 № 80-П «Об утверждении Положения о краевой подсистеме мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на территории Красноярского края» на территории действует ряд государственных организаций, деятельность которых связана с мониторингом.

В табл. 1 представлены территориальные органы, осуществляющие мониторинг техногенного характера на территории Красноярского края [10]. Территориальные структуры подчинены разным ведомствам и министерствам и, как следствие, слабо

взаимодействуют между собой, поэтому на данный момент в Красноярском крае отсутствует комплексная и взаимосвязанная система мониторинга, объединяющая информацию о текущем состоянии природно-техногенной безопасности на территории края. Частично данную функцию выполняет Территориальный центр мониторинга и прогнозирования ЧС по Красноярскому краю, который обеспечивает всесторонний мониторинг и оперативное прогнозирование ЧС природного и техногенного характера на территории Красноярского края.

3. Характеристика безопасности территорий Красноярского края

Красноярский край — субъект Российской Федерации в Сибирском федеральном округе; относится к Восточно-Сибирскому экономическому району [11]. В Красноярский край входят следующие административно-территориальные единицы: 13 краевых городов, 3 ЗАТО и 44 муниципальных района края.

Красноярский край, имеющий обширную территорию и наличие крупных промышленных комплексов, подвержен риску возникновения опасных

Таблица 1. Территориальные структуры природно-техногенного мониторинга Красноярского края

Table 1. Services of natural and technogenic monitoring in the Krasnoyarsk territory

Федеральное ведомство Территориальный орган исполнительной власти Мониторинг

Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор) Енисейское управление Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору Учет ОПО (ГТС, ХОО, ВПОО, РОО). Учет аварий и травматизма на ОПО. Учет аварий на теплоэнергетическом,электроэнергетическом комплексах. Производственный контроль

Министерство природных ресурсов и экологии РФ Федеральное государственное бюджетное учреждение «Среднесибирское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» Мониторинг гидрометеорологических явлений, мониторинг состояния и загрязнения окружающей среды

Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС России) Территориальный центр мониторинга и прогнозирования ЧС по Красноярскому краю Сбор, обработка и анализ информации о потенциальных источниках чрезвычайных ситуаций природного, техногенного и биолого-социального характера

Государственная корпорация по космической деятельности «Роскосмос» Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр Сибирского отделения РАН"» Сбор, хранение и отображение материалов космического мониторинга по территории и отдельным объектам Красноярского края

Министерство внутренних дел РФ УГИБДД ГУ МВД России по Красноярскому краю Мониторинг аварийности на дорогах Красноярского края

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

природных явлений и техногенных аварийных ситуаций, связанных с выбросом радиоактивных веществ, выбросом АХОВ, затоплением при разрушении гидротехнических сооружений, крупными производственными авариями и пожарами, лесными пожарами, наводнениями, крупными ДТП, авариями на авиа- и железнодорожном транспорте и пр.

На рис. 3 представлены статистические данные Государственных докладов МЧС России по Красноярскому краю за период 1997—2016 гг. Основную долю чрезвычайных ситуаций в период 1999—2017 гг. на основании официальной базы данных АИУС РСЧС составляют техногенные аварии и катастрофы (в табл. 2 представлена характеристика степени опасности по административным территориальным единицам Красноярского края за период 1999—2017 гг.).

Наличие большого числа потенциально опасных объектов с функционально сложными и высокоопасными системами производства увеличивает вероятность возникновения различных аварий и катастроф техногенного характера:

• аварии на химически опасных объектах (23 чрезвычайные ситуации);

• обрушения зданий и сооружений (10);

• пожары и взрывы на промышленных объектах (90);

• аварии на транспорте (ж/д, воздушном, автомобильном, водном) (85);

• аварии на коммунально-энергетических сетях (57);

• пожары и взрывы на социальных объектах (278);

• аварии на нефтепроводе (2);

• аварии на радиационно опасных объектах (2);

• аварии на гидротехнических сооружениях (1). Последствия чрезвычайных ситуаций и катастроф

подразделяются на три группы ущербов [12, 13]:

• причинение ущерба жизни и здоровью людей;

• экономические ущербы;

• ущерб и неблагоприятные последствия для окружающей среды и культурных ценностей.

В соответствии с приведенной информацией к базовым рискам развития промышленных регионов относятся [14, 15]:

• индивидуальный риск;

• коллективный риск;

• социальный риск;

• материальный риск;

• экономический риск.

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10

и

0 1Ч1 "I1 мг-Ч'Ч"^"1! "I nh "h Ч Ч Ч "I И 'I И

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Год

Количество природных ЧС

Количество биолого-социальных ЧС

Количество техногенных ЧС Количество террористических актов

Рис. 3. Статистические показатели по видам ЧС в Красноярском крае

Figure 3. Statistical indicators of the types for emergency situations in Krasnoyarsk territory

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

Таблица 2. Характеристика уровня опасности административно-территориальных единиц Красноярского края

Table 2. Characteristics of the hazard level for municipalities and regions of Krasnoyarsk territory

Административно-территориальные Средняя Площадь, Количество ЧС Количество ЧС Количество ЧС

единицы численность км2 и происшествий и происшествий и происшествий

населения техногенного природного биолого-

за период характера характера социального

1999—2017 гг. характера

Абанский р-н 24,1 9512 26 1

Ачинский р-н 15,4 2522,58 35 3

Балахтинский р-н 23 10 249,8 33 1 1

Березовский р-н 38,4 4315,9 69

Бирилюсский р-н 11,8 11 800 11

Боготольский р-н 11,6 2992,21 25 1

Богучанский р-н 48,7 54 000 61 38 1

Большемуртинский р-н 19,9 6855,71 30

Большеулуйский р-н 8,3 2590 13 4

г. Ачинск 112 101,75 85 2

г. Боготол 22,4 62,81 19

г. Бородино 18 35,17 4 1

г. Дивногорск 29,5 501,5 26

г. Енисейск 19,4 66,41 21 1

г. Канск 98,5 100,6 98 2

г. Красноярск 958,1 379,49 1145 4 6

г. Лесосибирск 63,5 270,83 56

г. Минусинск 69,7 60,5 55 2

г. Назарово 54,8 87,93 35 2

г. Норильск 173,5 4509 204 1 1

г. Сосновоборск 32,3 26,641 17

г. Шарыпово 39,4 28,97 19 2

Дзержинский р-н 15,3 3610 14 1

Емельяновский р-н 46,6 7437,08 114 1

Енисейский р-н 28,5 106 300 34 4

Ермаковский р-н 21,4 17 652 22 9 2

ЗАТО г. Железногорск 90,1 456,67 15 3

ЗАТО г. Зеленогорск 66,9 162 1 1 2

Идринский р-н 13,7 6070 13

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

Административно-территориальные Средняя Площадь, Количество ЧС Количество ЧС Количество ЧС

единицы численность км2 и происшествий и происшествий и происшествий

населения техногенного природного биолого-

за период характера характера социального

1999—2017 гг. характера

Иланский р-н 26,4 3750,35 27 1

Ирбейский р-н 17,8 10 921 20 4 2

Казаченский р-н 11,5 5754,95 23

Канский р-н 27,6 4246 36 2 1

Каратузский р-н 17,3 10 236,17 18 2

Кежемский р-н 23,4 34 540,54 17 51 1

Козульский р-н 17,9 5305 34 2

Краснотуранский р-н 16,1 3461,93 12 1

Курагинский р-н 49,6 24 073 42 9 1

Манский р-н 17,3 5976 41 2

Минусинский р-н 26,4 3185,29 39 4 3

Мотыгинский р-н 17,5 18 100 33 4

Назаровский р-н 23,7 4230 24 2

Нижнеингашский р-н 35,9 6143 37

Новоселовский р-н 15,1 3880,66 16 2

Партизанский р-н 11,2 4955,14 16 4

Пировский р-н 8,2 6242 11 1

Рыбинский р-н 26,2 3526,5 63 1 2

Саянский р-н 13,1 8031,02 18 2 1

Северо-Енисейский р-н 11,4 47 242 12 4

Сухобузимский р-н 21,8 5600,55 37 1

Таймырский Долгано-Ненецкий р-н 36,6 879 929 40 1

Тасеевский р-н 14,8 9923 21

Туруханский р-н 15,4 209 309,18 40 4

Тюхтетский р-н 9,5 9339 15

Ужурский р-н 34,4 4226 27 3

Уярский р-н 23,1 2197 33 1

Шарыповский р-н 16,5 3764 30

Шушенский р-н 35,1 10 140 20 2 1

Эвенкийский р-н 16,8 763 197 94 2 1

Итого по краю 3196 182 40

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

На основании Государственных докладов МЧС России и методических рекомендаций проведен анализ базовых техногенных рисков при чрезвычайных ситуациях техногенного характера на примере Красноярского края [11 —13]. В табл. 3 приведены статистические расчетные значения, на основании которых проведена оценка рисков. Величина ущерба определена как осредненное значение стоимости летальных и нелетальных исходов [12]. В табл. 4 представлены значения индивидуальных, коллективных, материальных и социальных рисков по годам.

1. Индивидуальный риск. При техногенных опасностях индивидуальный риск определяется потенциальным территориальным риском — вероятно-

стью нахождения человека в районе возможного действия опасных факторов, характеризуется одним числовым значением и является универсальной характеристикой опасности для человека. Определяется в соответствии с методикой и рассчитывается по формуле [16]:

N

R = -

N..

где — среднее количество погибших в год при определенном виде ЧС и происшествии на заданной территории;

Мн — количество населения, проживающего на данной территории.

Таблица 3. Статистические расчетные значения для оценки риска ЧС техногенного характера для Красноярского края

Table 3. Calculated risk levels for technogenic emergencies in the Krasnoyarsk territory

Год Количество ЧС Погибшие Пострадавшие Численность населения Вероятность Ущерб

1996 54 50 52 3 099 424 0,147945 71,123

1997 32 27 44 3 085 791 0,084932 97,375

1998 32 30 554 3067863 0,087671 119,509

1999 48 40 359 3048716 0,131507 85,15

2000 45 41 67 3 022 092 0,123288 72,622

2001 55 50 88 3 000 891 0,150685 118,21

2002 14 45 76 2 966 042 0,038356 58,109

2003 5 8 299 2961 871 0,013699 78,1

2004 8 8 23 2 941 993 0,021918 11,92

2005 93 192 170 2 925 330 0,254795 217,652

2006 64 145 6613 2906181 0,175342 817,04

2007 58 125 100 2 893 748 0,158904 193,164

2008 8 26 43 2 890 350 0,021918 31,12

2009 5 20 31 8669355 0,013699 23,79

2010 3 21 732 2828 187 0,008219 94,452

2011 5 1 20 648 2829 105 0,013699 2068,934

2012 3 2 40 2 838 396 0,008219 11

2013 5 17 23 2 846 475 0,013699 19,303

2014 4 11 22 2 852 810 0,010959 19,32

2015 6 39 121 2 858 773 0,016438 55,574

2016 6 13 36 2 866 490 0,016438 23,35

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

Таблица 4. Расчетные значения рисков ЧС техногенного характера

Table 4. Calculated risks of technogenic emergency

Год Индивидуальный риск Коллективный риск Материальный риск Социальный риск

1996 1,61 • 10-5 8,14 • 10-1 1,39 1,6 • 10-1

1997 8,75 • 10-6 3,4 • 10-1 2,03 8,7 • 10-2

1998 9,78 • 10-6 2,7 • 10-1 6,8 • 10-1 9,8 • 10-2

1999 1,31 • 10-5 9,2 • 10-1 2,08 1,3 • 10-1

2000 1,36 • 10-5 1,12 1,7 1,4 • 10-1

2001 1,67 • 10-5 9,8 • 10-1 1,9 1,7 • 10-1

2002 1,52 • 10-5 3,1 • 10-1 3,9 • 10-1 1,5 • 10-1

2003 2,7 • 10-6 2,7 • 10-2 4,6 • 10-1 2,7 • 10-2

2004 2,72 • 10-6 1,3 • 10-1 1,8 • 10-1 2,7 • 10-2

2005 6,56 • 10-5 46,12 50,6 6,5 • 10-1

2006 4,99 • 10-5 20,78 27,9 4,9 • 10-1

2007 4,32 • 10-5 14,72 17,5 4,3 • 10-1

2008 9 • 10-6 3,6 • 10-1 4,1 • 10-1 8,9 • 10-2

2009 6,92 • 10-6 1,1 • 10-1 1,3 • 10-1 6,9 • 10-2

2010 7,43 • 10-6 5,7 • 10-2 2,6 • 10-1 7,4 • 10-2

2011 3,53 • 10-7 2,7 • 10-3 5,7 3,5 • 10-3

2012 2,47 • 10-6 5,4 • 10-3 3 • 10-2 2,4 • 10-2

2013 5,97 • 10-6 1,3 • 10-1 1,5 • 10-1 5,9 • 10-2

2014 3,86 • 10-6 3,1 • 10-2 5,3 • 10-2 3,8 • 10-2

2015 1,36 • 10-5 6,4 • 10-1 9,1 • 10-1 1,3 • 10-1

2016 4,54 • 10-6 2,1 • 10-1 3,8 • 10-1 4,5 • 10-2

Допустимое значение риска, установленного в [16], составляет [Л] = 1  10-5.

На рис. 4 изображена кривая индивидуального риска от ЧС техногенного характера.

2. Коллективный риск определяет ожидаемое количество пострадавших людей в результате возможных аварий за определенный интервал времени и рассчитывается по формуле [12]:

к

^колл

где п — значение величины людских потерь при реализации г-го сценария аварийной ситуации из к возможных;

p¡ — вероятность аварийной ситуации.

На рис. 5 приведены количественные показатели коллективного риска при ЧС техногенного характера.

3. Материальный риск связан с потерей материальных или финансовых средств в результате возможных техногенных ЧС и рассчитывается по формуле [12]:

^

где g¡ — значение стоимостной оценки материального ущерба при реализации г-го сценария аварийной ситуации из к возможных;

р г — вероятность аварийной ситуации. Для материального риска введены параметры приемлемого риска, представленные на рис. 6,

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

0,00007 0,00006 0,00005 I 0,00004

CL

0,00003 0,00002 0,00001 0

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Год

Рис. 4. Кривая индивидуального риска ЧС техногенного характера для Красноярского края: 1 — допустимый риск; 2 — расчетный риск

Figure 4. The curve of individual technogenic risk emergencies for the Krasnoyarsk territory: 1 — acceptable risk; 2 — calculated risk

50 40

I 30

CL

20 10 0

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Год

Рис. 5. Кривая коллективного риска ЧС техногенного характера для Красноярского края

Figure 5. The curve of collective technogenic risk emergencies for the Krasnoyarsk territory

Частота ЧС

Более 1 1—0,1 0,1—0,01 0,01—0,001 0,001—0,0001 0,0001—0,00001 0,00001—0,000001 Более 0,000001

Менее 100 тыс.

Размер материального ущерба

От 100 тыс. до 50 млн От 50 до 500 млн Свыше 500 млн

Зона неприемлемого риска

Зона

повышенного

Зона

Зона приемлемого

2012 г., 2013 г., 2014 г., 2016 г.

условно

риска

приемлемого

1996 г., 2004 г., 2008 г., 2009 г., 2010 г., 2015 г.

риска

риска

1997 г., 1998 г., 1999 г., 2000 г., 2001 г., 2002 г., 2003 г., 2005 г., 2006 г., 2007 г., 2010 г.

Рис. 6. Значения материального риска ЧС техногенного характера для Красноярского края по годам Figure 6. Annual dynamics of the material technogenic risk for the Krasnoyarsk territory

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

с выделением по годам зон условно приемлемого, повышенного и неприемлемого рисков.

4. Социальный риск оценивается динамикой погибших в пересчете на 10 000 человек и характеризует масштабы и тяжесть чрезвычайных ситуаций:

10 000 С.

R =-

~(t),

где C — число умерших в единицу времени t (смертность) в исследуемой группе;

L — общая численность исследуемой группы.

5. Экономический риск определяется соотношением пользы и вреда, получаемых обществом, от рассматриваемого вида деятельности [12]. Определение экономического риска от техногенных ЧС достаточно сложно в связи с отсутствием полноты информации по данным показателям.

При анализе риска на территории Красноярского края были выявлены основные причины, которые в большей степени влияют на уровень риска (рис. 7). Основной вклад по количеству ЧС вносят пожары и взрывы на объектах промышленного

Количество ЧС

Количество погибших

Аварии на речном транспорте Аварии с выбросом РВ

Обрушения Аварии нефтепровода Аварии на ж/д

ДТП Аварии на ГТС Взрывы/пожары Аварии ЖКХ Аварии на воздушном транспорте Аварии с выбросом АХОВ

100

200

300

400

0 100 200 300 400 500 600

0

Материальный ущерб, млн руб.

Индивидуальный риск, год-

Аварии на речном транспорте Аварии с выбросом РВ

Обрушения Аварии нефтепровода Аварии на ж/д

ДТП Аварии на ГТС Взрывы/пожары Аварии ЖКХ Аварии на воздушном транспорте Аварии с выбросом АХОВ

2,3 • 10-7 0

1,97 • 10-7 0

1,75 • 10-8

3,12 • 101,71 • 10-8

1,57 • 10-7

1,73 • 10-6 7,71 • 10-8

9,85 • 10-

50

100

150

200

Рис. 7. Основные показатели и индивидуальный риск территорий Красноярского края по видам ЧС техногенного характера

Figure 7. Key indicators and individual technogenic risks of Krasnoyarsk territory

Оригинальная статья Original article

и социального значения, аварии жилищно-коммунальной сферы (теплосети, электросети, водоснабжение и пр.) и аварии на транспорте. По количеству погибших наибольший показатель от пожаров и взрывов и аварий на транспорте (воздушный, наземный). Однако наибольший материальный ущерб приносят аварии в жилищно-коммунальной сфере, что связано с большим числом пострадавших и экономическими потерями при ликвидации ЧС и аварийно-восстановительных работах. Значения индивидуальных рисков (среднее значение за 20 лет по каждому показателю) не превышают предельно допустимого (Я < 10-5), но наблюдается высокий риск от ЧС, связанных с пожарами и взрывами. Наблюдаются повышенные характеристики индивидуального, социального и материального рисков, что свидетельствует о необходимости их снижения с целью эффективного экономического развития региона.

При анализе индивидуального риска от ЧС техногенного характера

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

по районам Красноярского края (рис. 8) было проведено ранжирование муниципальных образований (на опасные, пограничные и безопасные) по количественной оценке риска.

Заключение

На основании анализа существующих подходов к оцениванию и управлению территориальными рисками можно сделать вывод, что ощутимый прогресс в поиске путей достижения приемлемых значений рисков может быть достигнут при комплексном системном подходе к многофункциональному мониторингу территорий. Перечень показателей, используемых для оценки состояния социально-природно-техногенных систем, должен формироваться не только на основе анализа предметной области, но и с учетом доступности актуализируемых данных мониторинга территорий, объемов и качества архивов наблюдений.

В рамках данной работы были получены следующие результаты.

Безопасные

г. Бородино

г. Дивногорск

г. Красноярск

г. Лесосибирск

г.Сосновоборск

г. Шарыпово ЗАТО

г. Железногорск

ЗАТО г. Зеленогорск

Идринский р-н

Пировский р-н

СевероЕнисейский р-н

Шушенский р-н

0,00002 0,00004 0,00006 0 0,00001 0,00002

Высокоопасные

Пограничные

Ачинский р-н Балахтинский р-н Березовский р-н Бирилюсский р-н Боготольский р-н Большемуртинский р-н Большеулуйский р-н Енисейский р-н Ермаковский р-н Казаченский р-н Каратузский р-н Кежемский р-н Козульский р-н Краснотуранский р-н Манский р-н Минусинский р-н Назаровский р-н Нижнеингашский р-н Рыбинский р-н Саянский р-н Сухобузимский р-н Таймырский р-н Тасеевский р-н Туруханский р-н Тюхтетский р-н Уярский р-н Шарыповский р-н Эвенкийский р-н

г. Ачинск г. Боготол г. Енисейск г. Канск г. Минусинск г. Назарово г. Норильск Абанский р-н Богучанский р-н Дзержинский р-н Емельяновский р-н Иланский р-н Ирбейский р-н Канский р-н Мотыгинский р-н Новоселовский р-н Партизанский р-н

0,0001 0,0002 0,0003

0

0

Рис. 8. Ранжирование муниципальных образований по степени риска

Figure 8. Classifying of municipalities and regions according to risk levels

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

1. Определены базовые риски развития и алгоритмы оценки территориальных рисков с использованием статистического анализа, позволившие осуществить расчеты значений индивидуальных, коллективных, социальных и материальных рисков возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера для населения городов и районов Красноярского края.

2. Для Красноярского края получен диапазон значений индивидуального риска при ЧС техногенного характера от 5,97  10-6 до 6,56  10-5. Среднее значение индивидуального риска при ЧС техногенного характера составляет 1,5  10-5, при этом наблюдается превышение допустимого показателя риска, равного 1  10-5.

3. Получен диапазон значений материального риска, который находится в условно приемлемой, повышенной и неприемлемой зонах.

4. Нормативные методики оценки коллективного и социального риска не имеют предельно-допустимых показателей, на основании которых возможен анализ. Необходима доработка нормативно-правовой базы.

5. Проведено ранжирование территорий Красноярского края по степени техногенной опасности (высокоопасные, пограничные, безопасные). Наиболее опасными являются Боготольский, Большеулуйский, Козульский, Манский, Туруханский и Эвенкийский районы края (значение индивидуального риска превышает допустимый уровень более чем в 10 раз).

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта «Методы и информационные технологии оценки рисков развития социально-природно-тех-ногенных систем промышленного региона».

Литература [References]

1. Москвичев В. В., Бычков И. В., Потапов В. П., Тасей-ко О. В., Шокин Ю. И. Информационная система территориального управления рисками развития и безопасностью // Вестник Российской академии наук. 2017. № 8. С. 696—705. DOI: 10.7868/ S0869587317080035. [Moskvichev V. V., Bychkov I. V., Potapov V. P., Tasei-ko O. V., Shokin Yu. I . Information system of territorial development and security risk management // Herald of

the Russian Academy of Sciences. 2017. № 8. P. 696—705 (Russia). DOI: 10.7868/ S0869587317080035].

2. Левкевич В. Е., Лепихин А. М., Москвичев В. В., Ни-китенко П. Г., Ничепорчук В. В., Шапарев Н. Я., Шокин Ю. И. Безопасность и риски устойчивого развития территорий. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. 224 с. [Levkevich V. E., Lepikhin A. M., Moskvichev V. V., Nikitenko P. G., Niceporchuk V. V., Shaparev N. I., Shokin Yu. I. Security and risks of sustainable development of territories. Krasnoyarsk: Siberian Federal University, 2014. 224 p. (Russia).]

3. Бычков И. В., Ружников Г. М., Хмельнов А. Е. и др. Инфраструктура информационных ресурсов и технологии создания информационно-аналитических систем территориального управления. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2016. 237 c. [Bychkov I. V, Ru-hnikov G. M., Hmelnov A. E., etc. Infrastructure of information resources and technologies of creation of information and analytical systems of territorial administration. Novosibirsk: SB RAS, 2016. 237 p. (Russia).]

4. Далматов В. В., Стасенко В. Л., Турчанинов Д. В. Реализация системного подхода в теории и практике современной эпидемиологии // Здоровье населения и среда обитания. 2004. № 5. С. 29—34. [Dalmatov V V, Stasenko V L., Turchaninov D. V Implementation of the systemic approach in the theory and practice of modern epidemiology // Population health and habitat. 2004. № 5. P. 29—34 (Russia).]

5. Арефьева Е. В. Особенности использования оценочного инструментария международной кампании ООН «Мой город готовится» в Арктической зоне Российской Федерации // Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций в арктическом регионе. Безопасный город в Арктике: Материалы конференции МЧС России, 2016. С. 156—160. [Arefieva E. V. Peculiarities of using the Evaluation Toolkit of the UN International campaign "My City is preparing" in the Arctic Zone of the Russian Federation // Problems of prevention and liquidation of emergency situations in the Arctic region. Safe city in the Arctic: Materials of the Conference of MES of Russia. 2016. P. 156—160 (Russia).]

6. Большаков Б. Е., Шевенина Е. В. Методологические принципы бездефектного управления безопасностью и развитием территориальных и производственных систем // Науковедение. Т. 8. 2016. № 2. С. 1—18. [Bol-shakov B. E., SheveniM E. V. Methodological principles of non-defective management of security and development of territorial and production systems // Science. Vol. 8. 2016. № 2. P. 1—18 (Russia).]

Original article

Regional Security Issues of Risk Analysis, Vol. 16, 2019, No. 4

7. Немтинов В. А. Информационные технологии принятия решений по обеспечению экологической безопасности промышленных объектов // Вестник ТГТУ 2008. № 14. С. 13—19. [Nemtinov V. A. Information technologies of decision-making on maintenance of ecological safety of industrial objects // Herald of TGTU. 2008. № 14. P. 13—19 (Russia).]

8. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года / Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 12 мая 2009 г. № 537. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant. ru/document/cons_doc_LAW_ 87685/ [National security strategy of the Russian Federation until 2020 / Approved by the Decree of the Russian Federation of May 12, 2009 № 537. [Electronic resource]. Access mode: http://www.consultant. ru/document/cons_doc_LAW_ 87685/ (Russia).]

9. Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г. / Распоряжение Правительства Российской Федерации от 12 мая 2009 г. № 1120-р. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_ 103600/ [Strategy of socioeconomic development of Siberia to 2020 // Regulation of the Government of the Russian Federation of May 12, 2009. № 1120-P. [Electronic resource]. Access mode: http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_ 103600/ (Russia).]

10. Распоряжение Правительства РФ от 27.08.2005 № 1314-р «Об одобрении Концепции федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры РФ и опасных грузов». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru/cons/cgi/ online.cgi?req=doc&base= LAW&n= 55325&fld=134&d st=100008,0&rnd=0.9947080386050011 [Order of the RF government from 27.08.2005 № 1314-р "On approval of the concept ofthe federal system ofmonitoring ofcritical objects and (or) potentially dangerous objects of infrastructure of the Russian Federation and dangerous goods" [Electronic resource]. Access mode: http://www.consultant.ru/cons/ cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=55325&fld=134& dst=1000080&rnd=0.9947080386050011 (Russia).]

11. О состоянии защиты населения и территорий Красноярского края от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: Государственный доклад. М.: МЧС России, 1996—2016 гг. [On the state ofprotection of population and territories of Krasnoyarsk region from emergency situations of natural and technogenic character: the State report. Moscow: EMERCOM of Russia, 1996— 2016 (Russia).]

12. Сборник методических документов, применяемых для независимой оценки рисков в области пожарной безопасности, гражданской обороны и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. Союз организаций, осуществляющих экспертную деятельность в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций промышленной, пожарной и экологической безопасности. М., 2008. Ч. 1. 704 с. [Collection of methodical documents used for independent assessment of risks in the field of fire safety, civil defense and protection of population and territories from emergency situations. Union of organizations carrying out expert activity in the field of protection of population and territories from emergency situations of industrial, fire and ecological safety. Moscow, 2008. Part. 1. 704 р. (Russia).]

13. Сборник методических документов, применяемых при анализе и оценке техногенных рисков. Союз организаций, осуществляющих экспертную деятельность в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, промышленной, пожарной и экологической безопасности. М., 2011. 416 с. [Collection of methodical documents used in the analysis and assessment of technogenic risks. Union of organizations carrying out expert activity in the field of protection of population and territories from emergency situations, industrial, fire and ете^^! safety. Moscow, 2011. 416 p. (Russia).]

14. Москвичев В. В., Тасейко О. В., Иванова У С., Черных Д. А. Базовые риски природно-техногенной безопасности Красноярской промышленной агломерации // Проблемы анализа риска. Т. 15. 2018. № 1. С. 42—47. [Moskvichev V. V., Taseiko O. V., Ivanova U. S., Chernykh D. A. Basic risks of natural and technogenic safety in Krasnoyarsk region // Issues of risk analysis. Vol. 15. 2018. № 1. P. 42—47 (Russia).]

15. Иванова У. С. Динамика изменений техногенных рисков промышленных регионов: Красноярский край, Кемеровская область // Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2017): Труды Всероссийской конференции. Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2017. С. 316—318. [Ivanova U. S. Dynamics of changes in technogenic risks of industrial territories: Krasnoyarsk region, Kemerovo region // Spatial data processing in the tasks of monitoring of natural and anthropogenic processes (SDM-2017): Works of the All-Russian conference. Novosibirsk: Russian Academy of Sciences, 2017. P. 316— 318 (Russia).]

Ivanova Ulyana S. et al.

Classifying of Krasnoyarsk territory using a risk-based approach

16. МР 2-4-71-40 Методические рекомендации «По порядку разработки, проверки, оценки и корректировки электронных паспортов территорий (объектов): утв. Министерством РФ по гражданской обороне, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий от 15.07.2016). [MR 2-4-71-40 Methodical recommendations "On the Order of development, verification, evaluation and correction of electronic passports of territories (objects): utv. Ministry of the Russian Federation on civil defense, emergency situations and liquidation of consequences of natural disasters from 15.07.2016) (Russia).]

Сведения об авторах

Иванова Ульяна Сергеевна: Институт вычислительных технологий СО РАН, Сибирский федеральный университет

Количество публикаций: 9

Область научных интересов: методы и средства сбора, обработки и анализа статистической информации Контактная информация:

Адрес: 660049, г. Красноярск, проспект Мира, д. 53 / 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, д. 79 Тел.: +7 (923) 281-94-64 E-mail: ulyana-ivanova@inbox.ru

Москвичев Владимир Викторович: доктор технических наук, профессор, Институт вычислительных технологий СО РАН, Сибирский федеральный университет Количество публикаций: 457

Область научных интересов: природно-техногенная безопасность населения и объектов экономики Контактная информация:

Адрес: 660049, г. Красноярск, проспект Мира, д. 53 Тел.: +7 (391) 227-29-12 E-mail: krasn@ict.nsc.ru

Тасейко Ольга Викторовна: кандидат физико-математических наук, доцент, Институт вычислительных технологий СО РАН, Сибирский государственный университет науки и технологии имени академика М. Ф. Решетнева Количество публикаций: 91

Область научных интересов: математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды Контактная информация:

Адрес: 660049, г. Красноярск, проспект Мира, д. 53 / 660037, г. Красноярск, проспект им. Газеты «Красноярский рабочий», д. 31

Тел.: +7 (923) 280-52-10 E-mail: taseiko@gmail.com

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Дата поступления: 11.04.2019 Дата принятия к публикации: 15.04.2019 Дата публикации: 30.08.2019

The authors declare no conflict of interest. Came to edition: 11.04.2019 Date of acceptance to the publication: 15.04.2019 Date of publication: 30.08.2019