Системный подход к прогнозированию и обеспечению готовности реагирования на чрезвычайные ситуации

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 

Authors:


Г. В. Иванец, orcid.org/0000-0002-4906-5265, Национальный университет гражданской защиты Украины, г. Харьков, Украина, е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

С. A. Горелышев, orcid.org/0000-0003-1689-0901, Национальная академия Национальной гвардии Украины, г. Харьков, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Д. С. Баулин, orcid.org/0000-0002-7082-6954, Национальная академия Национальной гвардии Украины, г. Харьков, Украина, e-mail: baulinds1966@ukr.net

M. Г. Иванец, orcid.org/0000-0002-3106-7633, Харьковский Национальный университет Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба, г. Харьков, Украина, е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

E. A. Новикова, orcid.org/0000-0003-3557-5210, Национальная академия Национальной гвардии Украины, г. Харьков, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.


повний текст / full article



Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2020, (6): 109 - 114

https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-6/109



Abstract:



Цель.
Разработка системного подхода и формирование комплекса методов совместного прогнозирования чрезвычайных ситуаций и обеспечения готовности реагирования подразделений гражданской защиты в реальных условиях.


Методика.
При разработке методов прогнозирования чрезвычайных ситуаций и возможного ущерба вследствие их использован полиноминально-регрессионный метод с варьированным порядком, взвешенный метод наименьших квадратов, вероятностно-статистический метод, методы временных рядов и математической статистики. При разработке моделей ресурсного обеспечения готовности реагирования на чрезвычайные ситуации использованы методы регрессионного анализа, временных рядов и математической статистики. Принцип прогноза затрат средств на ликвидацию последствий чрезвычайных ситуаций основывается на том, что они определяются затратами на ликвидацию техногенных и природных чрезвычайных ситуаций. При выборе моделей прогнозирования технического обеспечения и количества необходимого личного состава для ликвидации чрезвычайных ситуаций исходили из того, что они должны определяться не только прогнозным количеством чрезвычайных ситуаций, но и их характером. В основу модели оптимизации территориальных структур гражданской защиты положен принцип соответствия численности региональных структур уровню техногенных и природных угроз на этих территориях. При исследовании эффективности применения системного подхода относительно совместного прогнозирования и обеспечения готовности реагирования на чрезвычайные ситуации использованы методы математической статистики и математического моделирования.


Результаты.
Предложены методы прогнозирования процессов возникновения чрезвычайных ситуаций и ущерба вследствие их, модели оптимизации территориальных структур гражданской защиты с учетом состояния техногенно-природной опасности регионов государства, прогноза технического обеспечения и количества личного состава для ликвидации возможных чрезвычайных ситуаций.


Научная новизна.
Предложен системный подход к решению задачи совместного прогнозирования чрезвычайных ситуаций и поддержания готовности реагирования подразделений гражданской защиты с целью минимизации последствий этих ситуаций.


Практическая значимость.
Предложенный комплекс методов и моделей является фундаментом для обоснования организационно-технических мероприятий по адекватному реагированию на чрезвычайные ситуации как в масштабах государства, так и его регионов.


Ключевые слова:
чрезвычайная ситуация, гражданская защита, готовность реагирования, ресурсное обеспечение, модель

References.


1. Guskova, N. D., & Neretina, E. A. (2013). Threats of natural character, factors affecting sustainable development of territories and their prevention. Journal of the Geographical Institute Jovan Cvijic, SASA, 63(3), 227-237. https://doi.org/10.2298/ijgi1303227g.

2. Dubinin, D., Korytchenko, К., Lisnyak, А., Hrytsyna, I., & Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(10(90)), 11-16. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504.

3. Rybalova, O., Artemiev, S., Sarapina, M., Tsymbal, B., Bakharevа, A., Shestopalov, O., & Filenko, O. (2018). Development of methods for estimating the environmental risk of degradation of the surface water state. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(10(92)), 4-17.
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.127829.

4. Bakharevа, A., Shestopalov, O., Filenko, O., Tykhomyrova, T., Rybalova, O., Artemiev, S., & Bryhada, O. (2018). Studying the influence of design and operation mode parameters on efficiency of the systems of biochemical purification of emissions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(10(93)), 59-71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133316.

5. Tiutiunyk, V. V., Ivanets, H. V., Tolkunov, I. A., & Stetsyuk, E. I. (2018). System approach for readiness assessment units of civil defense to actions at emergency situations. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (1), 99-105. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/7.

6. Ivanets, G. V., & Gorelyshev, S. A. (2016). Assessment of the level of technogenic-natural-social danger of regions of the state based on the method of vector-statistical analysis, taking into account the area of their territory and the number of population. Scientific journal “POWER AND SOCIETY”, 3(39), 162-174.

7. Novoselov, S. V., & Panikhidnikov, S. A. (2017). Problems of predicting the number of emergencies by statistical methods. Mining information and analytical bulletin, (10), 60-71.

8. Ivanets, H., Horielyshev, S., Ivanets, M., Baulin, D., Tol­ku­nov, I., Gleizer, N., & Nakonechnyi, A. (2018). Development of combined method for predicting the process of the occurrence of emergencies of natural character. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(10(95)), 48-55. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.143045.

9. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., & Gornostal, S. (2018). Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(10(95)), 25-30. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142995.

10. Vasiliev, M., Movchan, I., & Koval, O. (2014). Dimini­shing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (5), 106-113.

11. Mygalenko, K., Nuyanzin, V., Zemlianskyi, A., Dominik, A., & Pozdieiev, S. (2018). Development of the technique for restricting the propagation of fire in natural peat ecosystems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(10(91)), 31-37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.121727.

12. Kryanev, A., Ivanov, V., Romanova, A., Sevastianov, L., & Udumyan, D. (2018). Extrapolation of Functions of Many Variables by Means of Metric Analysis. EPJ Web of Conferences, 173:03014. https://doi.org/10.1051/epjconf/201817303014.

13. Sun, B. Z., Ma, W. M., & Zhao, H. Y. (2013). A Fuzzy Rough Set Approach to Emergency Material Demand Prediction over Two Universes. Applied Mathematical Modelling, 37, 7062-7070. https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.02.008.

14. Deng, S. C., Wu, Q., & Shi, B. (2014). Prediction of Resource for Responding Waterway Transportation Emergency Based on Case-Based Reasoning. China Safety Science Journal, 24, 79-84.

15. Zhuang, Yue (2017). Constructing Effective Mechanism of Reflection on Major Accidents Zhang Supei. China Safety Science Journal, (6), 1-6.

16. Martha, A., & Centeno, A. (2014). Markov chain location-allocation meta-model for hurricane relief planning. International Journal of Emergency Management, 10(3/4), 209-240. https://doi.org/10.1504/IJEM.2014.066477.

17. West Virginia State Fire Commission. Requirements for West Virginia Fire Departments (n.d.). Retrieved from http://www.firemarshal.wv.gov/Documents/Multimedia.

18. Ivanets, G. V., Pospelov, B. B., Tolkunov, I. A., Stetsyuk, E. I., & Ivanets, M. G. (2017). Model for forecasting emergencies: the regional dimension. East journal of security studies. Collection of scienstific papers, 2/2, 41-55.

19. Analytical review of the state of man-made and natural security in Ukraine in 2017. UkrRI CSUE (2018). Kyiv. Retrieved from https://www.dsns.gov.ua/files/prognoz/report/2017/ %D0%90%D0%9E_2017.pdf.

20. Report on the main results of the Civil Service of Ukraine for Emergencies in 2018 (n.d.). Retrieved from http://www.dsns.gov.ua/files/2018/1/26/Zvit%202017(КМУ). pdf.

 

Следующие статьи из текущего раздела:

Предыдущие статьи из текущего раздела:

Посетители

3254640
Сегодня
За месяц
Всего
57
7274
3254640

Гостевая книга

Если у вас есть вопросы, пожелания или предложения, вы можете написать их в нашей «Гостевой книге»

Регистрационные данные

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины.
 Регистрационный номер КВ № 17742-6592ПР от 27.04.2011.

Контакты

40005, г. Днепр, пр. Д. Яворницкого, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Вы здесь: Главная Главная RusCat Архив журнала 2020 Содержание №6 2020 Системный подход к прогнозированию и обеспечению готовности реагирования на чрезвычайные ситуации