link4884 link4885 link4886 link4887 link4888 link4889 link4890 link4891 link4892 link4893 link4894 link4895 link4896 link4897 link4898 link4899 link4900 link4901 link4902 link4903 link4904 link4905 link4906 link4907 link4908 link4909 link4910 link4911 link4912 link4913 link4914 link4915 link4916 link4917 link4918 link4919 link4920 link4921 link4922 link4923 link4924 link4925 link4926 link4927 link4928 link4929 link4930 link4931 link4932 link4933 link4934 link4935 link4936 link4937 link4938 link4939 link4940 link4941 link4942 link4943 link4944 link4945 link4946 link4947 link4948 link4949 link4950 link4951 link4952 link4953 link4954 link4955 link4956 link4957 link4958 link4959 link4960 link4961 link4962 link4963 link4964 link4965 link4966 link4967 link4968 link4969 link4970 link4971 link4972 link4973 link4974 link4975 link4976 link4977 link4978 link4979 link4980 link4981 link4982 link4983 link4984 link4985 link4986 link4987 link4988 link4989 link4990 link4991 link4992 link4993 link4994 link4995 link4996 link4997 link4998 link4999 link5000 link5001 link5002 link5003 link5004 link5005 link5006 link5007 link5008 link5009 link5010 link5011 link5012 link5013 link5014 link5015 link5016 link5017 link5018 link5019 link5020 link5021 link5022 link5023 link5024 link5025 link5026 link5027 link5028 link5029 link5030 link5031

Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4

4. Физическое и компьютерное моделирование риска

Многие аварии и природные катастрофы — от столкновения кометы Шумейкера–Леви с Юпитером до Чернобыльской аварии — демонстрируют целый ряд эффектов, явлений, механизмов, ранее неизвестных науке. Это, на первый взгляд, обесценивает исследования, ранее проводившиеся в этих областях, и ставит под вопрос саму ценность математического и иного моделирования.

Здесь существует принципиальный методический момент — для многих аварий и кризисных ситуаций полномасштабный натурный эксперимент принципиально невозможен. К тому же экономика, социум, техносфера представляют собой уникальные, необратимо развивающиеся системы и дают нам лишь фрагментарное и приблизительное знание, что затрудняет переход от формальных (общих) математических моделей к конкретным. Поэтому приходится исследовать отдельные механизмы и процессы, которые играют ключевую роль в катастрофах, на более простых модельных объектах (зачастую даже относящихся к другой области науки) и далее из этих фрагментов создавать целое.

Возможность поставить компьютерный эксперимент, провести достаточно подробное имитационное моделирование значительно расширили возможности исследователей. Можно проследить десятки и сотни компьютерных катастроф, чтобы найти способы предотвращения реальных. Кроме того, существуют две важные взаимосвязи. Первая — компьютерные модели помогают создать обучающие программы, тренажеры, комплексы для обучения персонала, помогающие эффективно действовать в кризисных ситуациях. Вторая — они часто показывают, какую информацию и в каком объеме следует собирать.

В конце 90-х годов XX века в России была реализована Государственная научно-техническая программа (ГНТП) "Безопасность". Анализ имеющихся математических моделей, проведенный в ее рамках, показал, что их арсенал явно недостаточен. Взаимная увязка этих моделей, которая и позволяет собрать из частей целое, модель аварии или катастрофы, также пока несовершенна. Однако без таких моделей, которые находятся гораздо ближе к фундаментальной науке, чем к инженерным разработкам, риск принимаемых решений был бы гораздо больше — реальные угрозы усугублялись бы нашим незнанием.

Технологии управления риском, по-видимому, будут находиться в центре внимания исследователей и руководителей в следующем веке. Математические модели при этом будут играть двоякую роль. С одной стороны, они позволят оценить ряд принимаемых решений. С другой — в них в ясном, четком и формализованном виде, допускающем проверку, критику и коррекцию, будут выражены имеющиеся представления о рисках, используемых стратегиях и методиках. Коренные изменения в области обеспечения безопасности, происшедшие в последние десятилетия, делают сейчас актуальной проблему построения нового поколения моделей.

Вспомним пример, обсуждавшийся в начале главы, и обратим внимание на новые принципиальные моменты, которые приходится учитывать исследователям.

В упоминавшихся теориях речь шла о денежном выигрыше, с которым связаны принимаемые решения. В действительности ситуация сложнее. Нам приходится обычно иметь в виду не один критерий, а несколько. Например, в простейшем случае следует минимизировать и число жертв, и экономический ущерб. Иногда эту трудность обходят, сводя все к деньгам. К примеру, в американских методиках по повышению безопасности жертвы относятся к экономическому ущербу. При этом человеческая жизнь оценивается в 400 тыс. долл. Однако в общем случае перед нами стоит задача многокритериальной оптимизации. При этом обычно математик строит поверхность "наилучших решений" в пространстве параметров, а руководитель, исходя из принятой стратегии, выбирает точку на этой поверхности.

Вторая проблема связана с вероятностями, фигурирующими в формулах , , или в более сложных функционалах. С одной стороны, исследуемые объекты слишком сложны, чтобы можно было оценить соответствующие вероятности теоретически (например, как в случае игральной кости). С другой стороны, если речь идет о крупных катастрофических событиях, то обычно они редки, и поэтому статистики для оценки вероятностей pi недостаточно, а в случае новых технологий ее просто нет. Основной подход здесь состоит в том, чтобы по результатам мониторинга, по статистике малых событий той же природы, судить о вероятности катастроф.

Например, по данным о сейсмической активности, о "малых землетрясениях", приходится судить о частоте разрушительных землетрясений в данном регионе.

Кроме того, встает проблема, связанная с уникальностью ситуации или с тем, что принятые решения могут принципиально ее изменить. То есть и выигрыши, и вероятности, и условия принятия решений для второй попытки реализовать какой-либо проект могут оказаться совершенно не такими, как для первой. Условно это можно назвать эффектом решения.

Наконец, при обеспечении безопасности часто сталкиваются с парадоксом планировщика, когда выбранная стратегия оказывается оптимальной в 5‑10‑летней перспективе, удовлетворительной на временах 15‑20 лет и неприемлемой, если иметь в виду более длительную перспективу. Проблема демонтажа энергоблоков АЭС, обновление сети трубопроводов, обеспечение безопасности плотин и водохранилищ дают многочисленные примеры того, что "откладывать на завтра" меры по обеспечению безопасности можно далеко не всегда. Обычно "завтра" наступает гораздо быстрее, чем рассчитывали.

Вы здесь: Главная БЖД и Охрана труда Чрезвычайные ситуации Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4