МОДЕЛЬ РАСЧЕТА РЕАКЦИИ НАСЕЛЕНИЯ ПРИ ОПОВЕЩЕНИИ ОБ УГРОЗЕ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОПАСНЫХ МЕТЕОУСЛОВИЙ

НАУЧНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL ARTICLE УДК 353.5

DOI 10.25257/FE.2022.1.87-93

© Д. А. БЕРЕЖНОЙ1

1 Академия ГПС МЧС России, Москва, Россия

Модель расчёта реакции населения при оповещении об угрозе возникновения опасных метеоусловий

АННОТАЦИЯ

Тема. Чрезвычайные ситуации, создаваемые неблагоприятными погодными условиями, могут повлечь гибель людей и значительный материальный ущерб. Последствия может усугублять ряд факторов: недостаточный охват населения при оповещении, несвоевременность оповещения, халатность самих граждан или незнание правил поведения в подобных ситуациях и др. В работе рассмотрены авторские методы расчёта социального эффекта, который наступает при оповещении населения об угрозе возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС), вызванных опасными метеоусловиями.

Задача исследования: повышение эффективности системы оповещения и информирования населения при ЧС, вызванных опасными метеоусловиями, в целях обеспечения необходимого уровня безопасности, в том числе на территории Республики Крым.

Методы. В целях исследования был использован метод регрессионного анализа. В статье предложены критерии, влияющие на социальный эффект при оповещении населения об угрозе возникновения ЧС. Весовые значения критериев определены методом анализа иерархий. Показатели критериев предложено определять путём проведения социального эксперимента.

Результаты. Дано определение социальному эффекту и выявлены критерии, влияющие на его эффективность, в числе

которых такие, как ценность полученной информации; полнота охвата населения; уровень знаний населения по правилам поведения и прочие.

Представлена математическая модель оценки эффективности социального эффекта при оповещении населения об угрозе возникновения и возникновении ЧС, вызванных опасными и неблагоприятными метеоявлениями на основе регрессионного анализа.

Область применения результатов. Статья несет концептуальный характер. Для апробирования результатов необходимо провести ряд социальных экспериментов (опросов) непосредственно в регионе, где может быть применена данная модель.

Выводы. Предложенный метод позволяет объективно оценить социальный эффект при оповещении населения об угрозе возникновения и возникновении ЧС, вызванной опасными и неблагоприятными метеоявлениями. На основании проведённых расчётов возможно предпринять меры по повышению уровня социального эффекта, приблизив данный показатель к 100 %.

Ключевые слова: неблагоприятные погодные условия, катаклизм, природные чрезвычайные ситуации, социальный эффект, регрессионный анализ

© D.A. BEREZHNOY1

1 State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow, Russia

A model for calculating population response to warnings about hazardous weather conditions threats

ABSTRACT

Purpose. Emergencies caused by adverse weather conditions can result in fatalities and significant property damage. The consequences can be aggravated by a number of factors: incomplete coverage of population when alerting, untimely notification, negligence of citizens, or ignorance of the rules of behaviour in such situations, etc. The article considers the author's methods for calculating social effect that occurs when population is notified about the threat of emergencies caused by hazardous weather conditions.

Research objective: improving the efficiency of public warning and information system in case of emergencies caused by hazardous weather conditions in order to ensure the required level of safety, including the territory of the Republic of Crimea.

Methods. For research purposes the method of regression analysis has been used. The article proposes the criteria that impact the social effect in case of public warning about threat of an emergency. Weight values of the criteria have been determined by means of hierarchy analysis method. Criteria

parameters are proposed to be determined by conducting a social experiment.

Findings. The definition of the social effect has been given and the criteria that influence its efficiency have been identified, including such criteria as the value of the obtained information; completeness of population coverage; the level of public knowledge on the rules of conduct and others.

The mathematical model for evaluating the efficiency of the social effect in case of public warning about the threat of an emergency or an emergency itself caused by hazardous and adverse weather conditions on the basis of the regression analysis has been presented.

Research application field. The article has a conceptual character. To test the results it is necessary to carry out a number of social experiments (surveys) directly within the region this model can be applied in.

Conclusions. The proposed method makes it possible to objectively assess the social effect when warning population

FIRE AND EMERGENCIES: PREVENTION, ELIMINATION. 2022. No. 1

about the threat of an emergency or an emergency itself caused by hazardous and adverse weather conditions. Based on the calculations, it is possible to take measures to increase the level of social effect by bringing this parameter closer to 100 %.

Key words: adverse weather conditions, cataclysm, natural disasters, social effect, regression analysis

О

ВВЕДЕНИЕ

дним из приоритетных направлений защиты населения от чрезвычайных ситуаций природного характера является предупреждение, в которое входит своевременное оповещение и информирование населения об угрозе возникновения чрезвычайной ситуации [1].

В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 13.11.2012 г. № 1 522 ведётся создание комплексной системы экстренного оповещения населения об угрозе возникновения или о возникновении ЧС на федеральном, межрегиональном, региональном, муниципальном и объектовом уровнях. Целью создания системы является своевременное доведение до каждого человека, находящегося на территории, где существует угроза возникновения чрезвычайных ситуаций, либо в зоне ЧС, достоверной информации об угрозе возникновения или о возникновении чрезвычайных ситуаций, правилах поведения и способах защиты в такой ситуации.

Так, в результате подтоплений ряда населённых пунктов Крыма в июне-июле 2021 г. пострадали более 4 000 человек, два человека погибли, один пропал без вести. Всего в результате резкого подъёма воды было подтоплено 43 населённых пункта в шести муниципальных образованиях Крыма. В зону подтопления попали 524 частных жилых дома, 136 многоквартирных домов и 74 социально значимых объекта. В результате стихийного бедствия было повреждены 30 мостов, а также участки автомобильных дорог общей протяжённостью более 72 км.

Причинами гибели людей и значительного материального ущерба являются ряд факторов: недостаточный охват населения при оповещении, несвоевременность оповещения, халатность самих граждан или незнания правил поведения при неблагоприятных погодных условиях и др. Анализ показал, что система оповещения и информирования населения в Республике Крым не эффективна и требует новых подходов к обеспечению безопасности жизни и здоровья населения [2-4].

Для решения выявленных проблем разработана расчётная модель социального эффекта при оповещении населения об угрозе возникновения опасных метеоусловий на основе регрессионного анализа.

Социальный Э

эффект

-

Рисунок 1. Схематичное изображение системы информирования и оповещения населения в ЧС:

Э = f(xr x2.....x„);

п - количество рассматриваемых критериев x: Figure 1. Scheme of the public warning and information system in case of emergency: Э = /(xr x2.....xn); n - the number of the criteria x: under consideration

Регрессионный анализ - статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных Х1, Х2, ..., Хр на зависимую переменную У [5].

Математическое моделирование оценки социального эффекта при оповещении и информировании населения предлагается провести с использованием базовой модели [5], которая схематично представлена на рисунке 1.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ

ИНФОРМИРОВАНИЯ О НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ЯВЛЕНИЯХ С УЧЁТОМ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ

Социальная система управления, в которой отсутствует обратная связь между субъектом и объектом управления, является неэффективной. Если элементы системы не взаимодействуют между собой или это взаимодействие не сбалансировано, формализовано, отсутствует ответная реакция на воздействие, то данная система не может эффективно достигать целей и задач, поставленных в её рамках [6].

В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 13.11.2012 г. № 1 522 ведётся создание комплексной системы экстренного оповещения населения об угрозе

Если рассматривать систему оповещения и информирования на территории Республики Крым (рис. 2), то можно говорить, что ответная реакция населения на получение сигнала об опасности возникновения или возникновении чрезвычайной ситуации не изучена и, соответственно, не применяется для анализа эффективности проведения оповещения в целом [2].

х

1

х

2

N

Рисунок 2. Автоматизированная модель информирования населения, служб взаимодействия и подчинённых подразделений о неблагоприятных явлениях

с учётом обратной связи Figure 2. The automated model of warning public, response services and subordinated units about adverse events including feedback

На рисунке 2 представлены этапы работы автоматизированной модели информирования с учётом обратной связи:

1 этап - во внешней среде (А) появляются предпосылки развития чрезвычайных ситуаций, связанные с ухудшением метеоусловий или опасными явлениями, информация о которых поступает в гидрометцентр (Б);

2 этап - гидрометцентр (Б) автоматически передаёт информацию в автоматизированную программу (В) - систему поддержки принятия решения;

3 этап - прогнозная информация поступает лицу, принимающему решение (ЛПР) (Г);

4а этап - ЛПР (Г) передаёт информацию населению (Д) через средства оповещения;

4б этап - ЛПР (Г) передаёт информацию службам взаимодействия (Е) через средства оповещения;

5 этап - службы взаимодействия (Е) влияют на население (Д);

6а этап - ответная реакция на внешнюю среду (А) от населения (Д) (обеспечение собственной безопасности и безопасности окружающих);

6б этап - ответная реакция на внешнюю среду (А) от служб взаимодействия (Е) (ликвидация чрезвычайных ситуаций, обеспечение жизнедеятельности населения);

7 этап - наблюдение за ответной реакцией населения (Д) и дальнейшим состоянием внешней среды (А).

Предлагается проанализировать социальный эффект (6а), который наступает при получении населением сигнала оповещения от всех источников (4а; 5).

Социальный эффект - это конкретный общественный и социально значимый результат, ожидаемый от реализации управленческого решения (воздействия) [7]. При оповещении населения он зависит от следующих критериев [8]:

1) ценность полученной информации;

2) полнота охвата населения;

3) уровень знаний населения по правилам поведения при угрозе и возникновении ЧС;

4) способность людей оценивать поступившую информацию об угрозе и возникновении ЧС;

5) синергетический эффект при передаче информации окружающим.

Построим математическую модель оценки эффективности социального эффекта при оповещении населения об угрозе возникновения и возникновении чрезвычайных ситуаций, вызванных опасными и неблагоприятными метеоявлениями на основе регрессионного анализа [9].

Значения параметров социального эффекта имеют значения из области (х х2, х3, х4, х5) и соотносятся с перечисленными критериями следующим образом: х1 - ценность информации К^ х2 -полнота охвата населения К2; х3 - уровень знаний К3; х4 - уровень восприятия информации К4; х5 - синергетический эффект К5.

Выражение для определения социального эффекта представим в виде:

Э = x Ki + x2 K2 + x3 K3 + x4 K4 + x5 K5 ,

где К1, К2, К3, К4, К5 - весовые значения критерия, которые определим методом анализа иерархий (рис. 3).

Таким образом К1 = 0,4; К2 = 0,1; К3 = 0,16; К4 = 0,24; К5 = 0,1.

Выражение для определения социального эффекта примет вид:

Э = 0,4x1 + 0,1 x2 + 0,16x3 + 0,24x4 + 0,1x5 .

Определить значения х1-х5 предлагается с помощью социального эксперимента, который позволит проанализировать и посчитать социальный эффект при оповещении населения. Данный эксперимент проводится путём социального опроса населения, обработки данных и анализа полученных результатов.

Опросник предлагается составить из следующих блоков:

1) личность респондента;

2) проверка уровня готовности населения к правильным действиям при получении информации об угрозе возникновения ЧС;

3) предметный блок (сценарии поведения).

В первом блоке выясняются ФИО респондента, его пол, возраст, уровень образования, сфера деятельности, территориальная принадлежность.

FIRE AND EMERGENCIES: PREVENTION, ELIMINATION. 2022. No. 1

Ценность информации К] Полнота охвата населения if: Уровень знаний К, Уровень восприятия информации Kt Синергия Jfj Средние геометрические Нормализованный вектор приоритетов (НВП) - Вес критерия

Ценность информации 1 4 3 2 3 2,35 0,4

Полнота охвата населения 1/4 1 1/2 1/3 1 0,53 0,1

Уровень знаний К3 1/3 2 1 1/2 2 0,92 0,16

Уровень восприятия информации К4 1/2 3 2 1 2 1,43 0,24

Синергия К! 1/3 1 1/2 1/2 1 0,61 0,1

Рисунок 3. Матрица сравнения и расчёта значения приоритетов критериев л = 5,13; ИС = 0,0325; ОС = 0,029 < 10 %

max

Figure 3. Comparison and calculation matrix of criteria priority values

л = 5.13; ИС = 0.0325; ОС = 0.029 < 10 %

Во втором блоке определяется уровень знаний правил поведения при угрозе возникновения или возникновении ЧС.

В третьем блоке выявляется способность людей определять уровень ценности поступившей информации об угрозе и возникновении ЧС. Определяется также синергетический эффект при передаче информации окружающим [10].

В общем виде модель поведения человека при получении сообщения об угрозе возникновения или возникновении ЧС приведена на рисунке 4.

В данной модели рассматривается четыре варианта происходящего при получении сигнала оповещения в зависимости от ценности информации (В1-В4) [11]:

1) полученная информация не достоверная;

2) полученная информация достоверная, несвоевременная;

3) полученная информация достоверная, своевременная, не адресная;

4) полученная информация достоверная, своевременная, адресная.

Человек при получении информации об угрозе и возникновении ЧС выбирает модель поведения (М1-Мп) в определённой экстремальной ситуации (С1 - Сл) при каждом варианте восприятия информации [12, 13].

Посчитав значения показателя х1 для каждого варианта происходящего (В1- В4) при получении сигнала оповещения в зависимости от ценности

Вариант 1

Поступление информации

в1с1

Вариант 2 /^^С1

вс-

Ситуация 1

в1с1м\

всм, Ситуация 2

"вссж'

Модель поведения 1

Модель поведения 2

Вариант 3

Ситуация п

Модель поведения п

Вариант 4

Рисунок 4. Модель поведения человека при получении сообщения об угрозе возникновения или возникновении ЧС Figure 4. The model of human behavior when getting warning about emergency threat or an emergency itself

вс

Bic\\bc

в.с.м

i i i

в

в.с.м

в

вс

вс

в

3 2

всм

ВС

всм

3 3 22

в

всм

в.с

33

вс

вс

информации, применив метод анализа иерархий, получим значения х1 = (0; 0,3; 0,6; 1).

Критерий степени охвата населения в зоне опасности предлагается оценить следующим способом [14]:

«1» -100 % населения;

«0,8» - 80 % населения;

«0,1» - 10 % населения.

Данный критерий может быть рассчитан следующим образом:

где N - количество оповещённого населения

оп.нас

с помощью одного способа оповещения; лсроп - количество видов средств оповещения; N - общее количество населения на территории субъекта.

Уровень знаний населения правил поведения при угрозе и возникновении чрезвычайных ситуаций оценивается по результатам прохождения тестирования во втором блоке опросника. В тесте 10 вопросов, за каждый правильный ответ начисляется 0,1 балла. Например, если респондент ответил на все вопросы правильно, то х3 = 1, если ответил правильно на половину вопросов, то х3 = 0,5.

Способность людей оценивать поступившую информацию об угрозе и возникновении чрезвы-

чайных ситуаций определяется по результатам прохождения тестирования в третьем блоке опросника. Если респондент правильно оценил ситуацию, то начисляется 0,1 балла. Например, если респондент ответил на все вопросы правильно, то х4 = 1, если ответил правильно на половину вопросов, то х4 = 0,5.

Синергетический эффект при передаче информации окружающим оценивается по результатам прохождения тестирования в третьем блоке опросника. Если респондент оповестит своих близких, то начисляется 0,1 балла. Например, если респондент оповестит о каждой ситуации, то х5 = 1, если оповестит о половине ситуаций, то х5 = 0,5.

После проведения социального опроса можно разделить респондентов по различным категориям, например, возраст, пол, образование и др. Далее - проанализировать, какая категория населения при проведении оповещения вызовет наибольший социальный эффект.

Предложенная методика позволяет объективно оценить социальный эффект при оповещении населения об угрозе возникновения и возникновении ЧС, вызванной опасными и неблагоприятными метеоявлениями. На основании проведённых расчётов возможно предпринять меры по повышению уровня социального эффекта, приблизив данный показатель к 100 %.

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Гилимшин Р. Ф, Бережной Д. А, Бутузов С. Ю. Концептуальная модель системы антикризисного управления для поддержки принятия управленческих решений // Гражданская оборона на страже мира и безопасности: Материалы V Международной научно-практической конференции, посвященной Всемирному дню гражданской обороны. В 4-х ч. М.: Академия ГПС МЧС России, 2021. С. 277-283.

2. Бережной Д. А., Бутузов С. Ю. Модель оценки необходимого времени срабатывания системы информирования и оповещения населения при чрезвычайных ситуациях и крупных пожарах // Системы безопасности - 2020: Материалы международной научно-технической конференции. М.: Академия ГПС МЧС России, 2020. № 29. С. 203-209.

3. Бутузов С. Ю, Присяжнюк Н. Л., Бережной Д. А. Оценка экономической эффективности автоматизированной модели информирования населения, служб взаимодействия и подчиненных подразделений о неблагоприятных явлениях // Социально-экономические аспекты принятия управленческих решений: Материалы 5-го научного семинара. М.: Академия ГПС МЧС России, 2021. С. 101-112.

4. Бойко Д. А, Шабалин Р. И. Способы организации оповещения и информирования населения при чрезвычайных ситуациях // Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2017. Т. 1. С. 28-32.

5. Tapaнцев A. A. Регрессионный анализ и планирование испытаний в задачах принятия решений: монография. СПб: ИПТ РАН, 2017. 174 с.

6. Костина Н. Б., Дуран Т. В., Калугина Д. А. Теория управления. М.: Инфра-М, 2017. 252 с. 001:10.12737Дех№сск _58е74Ш9Ьа680.66410298

7. Информационно-коммуникационные технологии обеспечения безопасности жизнедеятельности. Монография / Под ред. П. А. Попова. М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ) МЧС России, 2009. С. 267.

8. Бережной Д. А, Бутузов С. Ю, Косоруков О. А. Моделирование угроз возникновения опасных метеоусловий с помощью теории размытых множеств [Электронный ресурс] // Технологии техносферной безопасности. 2021. Вып. 4(94). С. 187-200. Режим доступа: Ьйр8://еНЬгагу.гиДет.азр?1а=47931921 (дата обращения: 15.01.2021) 001:10.25257/ТТЭ.2021.4.94.187-200

9. Ражников С. В., Бутузов С. Ю. Эффективность управления системой оповещения населения в чрезвычайных ситуациях [Электронный ресурс] // Технологии техносферной безопасности. 2017. Вып. 1(71). С. 180-189. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29871095 (дата обращения 10.03.2022).

10. Ражников С. В. Задачи системы управления оповещением и обучением населения при чрезвычайных ситуациях муниципального уровня // Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Материалы 4-й всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Воронеж: Воронежский институт ГПС МЧС России, 2015. С. 241-254.

11. Ражников С. В. Бутузов С. Ю, Попов А. Л. Модели и алгоритмы управления оповещением и информированием населения при чрезвычайных ситуациях и пожарах на муниципальном уровне // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2019. № 3. С. 5-14. 001 10.25257/РБ.2019.3.5-14

12. Баранов Д. П., Курочкин Б. Н. Совершенствование комплексной системы информирования и оповещения населения в местах массового пребывания людей // Мир инноваций. 2020. № 4. С. 40-44.

FIRE AND EMERGENCIES: PREVENTION, ELIMINATION. 2022. No. 1

13. Разводов М. А. Совершенствование организации и функционирование системы оповещения и информирования населения о чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера // Пожарная и аварийная безопасность: Сборник материалов XIV Международной научно-практической конференции, посвященной 370-й годовщине образования

пожарной охране России. Иваново: Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2019. С. 335-339.

14. Ражников С. В. Критерии оценки эффективности системы информирования и оповещения населения в чрезвычайных ситуациях // Вестник Кокшетауского технического института. 2017. № 1 (25). С. 29-37.

REFERENCES

1. Gilimshin R.F., Berezhnoi D.A., Butuzov S.Iu. A conceptual model of the crisis management system to support management decision-making. Grazhdanskaia oborona na strazhe mira i bezopasnosti: Materialy VMezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, posviashchennoi Vsemirnomu dniu grazhdanskoi oborony. V 4-kh chastiakh [Civil Defense on the Guard of Peace and Security: Materials of the Vth International Scientific and Practical Conference dedicated to the World Civil Defense Day. In 4 parts]. Moscow, State Fire Academy of EMERCOM of Russia Publ., 2021, pp. 277-283 (in Russ.).

2. Berezhnoi D.A., Butuzov S.Yu. Model otsenki neobkhodimogo vremeni srabatyvaniia sistemy informirovaniia i opoveshcheniia naseleniia pri chrezvychainykh situatsiiakh i krupnykh pozharakh. Materialy mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii "Sistemy bezopasnosti - 2020" [A model for estimating the required response time of the public information and notification system in emergency situations and large fires Proceedings of International Scientific-Technical Conference "Safety Systems-2020"]. Moscow, State Fire Academy of EMERCOM of Russia Publ., 2020, no. 29, pp. 203-209 (in Russ.).

3. Butuzov S.Yu., Prisyazhnyuk N.L., Berezhnoy D.A. Evaluation of the cost-effectiveness of the automated model of informing the population, interaction services and subordinate units about adverse events. Sotsialno-ekonomicheskie aspekty priniatiia upravlencheskikh reshenii: Materialy piatogo nauchnogo seminara (Socio-economic aspects of managerial decision-making: Materials of the fifth scientific seminar). Moscow, February 26, 2021. Moscow, State Fire Academy of EMERCOM of Russia Publ., 2021, pp. 101-112 (in Russ.).

4. Boyko D.A., Shabalin R.I. Ways to organize public awareness and information in emergency situations. Problemy obespecheniia bezopasnosti pri likvidatsii posledstvii chrezvychainykh situatsii (Problems of ensuring safety in the aftermath of emergencies). 2017, vol. 1, pp. 28-32 (in Russ.).

5. Tarantsev A.A. Regressionnyy analiz i planirovanie ispytaniy v zadachakh prinyatiya resheniy [Regression analysis and test planning in decision making tasks]. St. Petersburg, IPTR RAS Publ., 2017. 174 p. (in Russ.).

6. Kostina N.B., Duran T.V., Kalugina D.A. Teoriia upravleniia [Theory of Management]. Moscow: Infra-M Publ., 2017. 252 p. (in Russ.). D0I:10.12737/textbook_58e741bf9ba680.66410298

7. Informatsionno-kommunikatsionnye tekhnologii obespecheniia bezopasnosti zhiznedeiatelnosti [Information and communication technologies for ensuring life safety [ed. by P.A. Popov]. Moscow, FSU VNII GOChS (FC), 2009, p. 267 (in Russ.).

8. Berezhnoy D.A., Butuzov S.Yu., Kosorukov O.A. Modeling the threats of dangerous weather conditions using the theory of blurred sets. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti (Technology of Technosphere Safety). 2021, no. 4(94), pp. 187-200 (in Russ.).

Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=47931921 (accessed January 15, 2022) (in Russ.). DO1 10.25257/TTS.2021.4.94.187-200

9. Razhnikov S.V., Butuzov S.Yu. Effective management of the system for warning the population in emergencies. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti (Technology of Technosphere Safety). 2017, no. 1(71), pp. 180-189 (in Russ.). Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29871095 (accessed January 10, 2022) (in Russ.).

10. Razhnikov S.V. Zadachi sistemy upravleniia opoveshcheniem i obucheniem naseleniia pri chrezvychainykh situatsiiakh munitsipalnogo urovnia. Materialy 4-i vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem "Problemy obespecheniia bezopasnosti pri likvidatsii posledstvii chrezvychainykh situatsii" [Tasks of the management system for notification and training of the population in emergency situations at the municipal level. Materials of the 4th All-Russian scientific and practical conference with international participation "Problems of ensuring safety in the aftermath of emergencies"]. Voronezh: Voronezh Institute of EMERCOM of Russia Publ., 2015, pp. 241-254 (in Russ.).

11. Razhnikov S.V. Butuzov S.Yu., Popov A.L. Model and algorithms of managing warning and informing population at emergency situations and fires at the municipal level. Pozhary i chrezvychaynyye situatsii: predotvrashcheniye, likvidatsiya (Fire and Emergencies: Prevention, Elimination). 2019, no. 3, pp. 5-14. DO1 10.25257/FE.2019.3.5-14

12. Baranov D.P., Kurochkin B.N. Improvement of the integrated system for informing and alerting the population in places of mass stay of people. Mir innovatsii (World of innovation), 2020, no. 4, pp. 40-44 (in Russ.).

13. Razvodov M.A. Improvement of the organization and functioning of the notification and information system of the population about emergency situations of natural and technogenic character. Sbornik materialov XIV Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, posviashchennoi 370-i godovshchine obrazovaniia pozharnoi okhrane Rossii "Pozharnaia I avariinaia bezopasnosf' (Collection of materials of the X1V International Scientific and Practical Conference dedicated to the 370th anniversary of the formation of the Fire protection of Russia "Fire and Emergency Safety"). Ivanovo. Ivanovo Fire Rescue Academy of State Firefighting Service of Ministry of Russian Federation for Civil Defence, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters Publ. 2019, pp. 335-339 (in Russ.).

14. Razhnikov S.V. Criteria for evaluating the effectiveness of the public information and notification system in emergency situations. Vestnik Kokshetauskogo tekhnicheskogo instituta (Bulletin of the Kokshetau Technical Institute), 2017, no. 1 (25), pp. 29-37 (in Russ.).

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ Денис Анатольевич БЕРЕЖНОЙ Н

Преподаватель кафедры информационных технологий,

Академия ГПС МЧС России, Москва, Российская Федерация

SPIN-код 9983-1667

ДийгЮ: 1093773

ORCID Ю: 0000-0003-3991-1445

Н berejnoydenis@mail.ru

Поступила в редакцию 01.02.2022 Принята к публикации 18.03.2022

INFORMATION ABOUT THE AUTHOR Denis A. BEREZHNOY H

Teacher of the Department of Information Technology,

State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow, Russian Federation

SPIN-KOA: 9983-1667

AutorlD: 1093773

ORCID ID: 0000-0003-3991-1445

H berejnoydenis@mail.ru

Received 01.02.2022 Accepted 18.03.2022

Для цитирования:

Бережной Д. А. Модель расчёта реакции населения при оповещении об угрозе возникновения опасных метеоусловий // Пожары и чрезвычайные ситуации: предупреждение, ликвидация. 2022. № 1. С. 87-93. 001:10.25257/РЕ.2022.1.87-93

For citation:

Berezhnoy D.A. A model for calculating population response to warnings about hazardous weather conditions threats. Pozhary i chrezvychaynyye situatsii: predotvrashcheniye, likvidatsiya (Fire and emergencies: prevention, elimination). 2022, no. 1, pp. 87-93. DO1:10.25257/FE.2022.1.87-93