09 февраля 2015
Статистические характеристики пожаров в административных зданиях
Г.Е. Шепитько,
Д-р техн. наук, профессор
аналитик безопасности
В работе [1] проведён анализ усреднённых характеристик пожаров на всех разнородных объекта РФ. Для решения задач власти и управления весьма важными являются такие объекты защиты, как административные здания (административные здания органов государственной власти и органов местного самоуправления, административные здания государственных и частных, предприятий и т.п.). Поражающие факторы пожара действуют на этих объектах, а не на всей территории РФ, поэтому надо знать количество людских и материальных ресурсов именно на этих объектах. Кроме того, эти объекты оснащены компьютерными системами поддержки принятия управленческих решений, поэтому простой в предоставлении информации из-за пожара приводит к косвенному ущербу и делает актуальной проблему оценки информационных ресурсов на этих объектах. Солидный объём исходных данных содержат карточки учёта пожаров и базы данных Росстата.[2] Однако по ряду позиций информация – неполная, что вынуждает принимать меры контроля.
Целью работы является систематизация исходных данных об административных зданиях и оценка статистических характеристик пожаров в них.
По данным Росстата известно число госслужащих в органах власти и местного самоуправления Госслуж и количество работников на государственных и частных предприятиях, что позволило расчётным путём оценить по нормативу 5% долю управленческого персонала на государственных УправГП и частных предприятиях УправЧП . Результаты представлены на рис.1.
Рис.1 Зависимость от времени количества служащих в административных зданиях
Эти результаты будут использованы для оценки вероятности пожара в административных зданиях.
Для оценки стоимости информационных ресурсов необходимо знать исходные данные о степени оснащённости Пк объектов компьютерами и зависимость доли Zи стоимости информационных ресурсов от степени важности информации. [1]
По данным Росстата [2] о компьютеризации рабочих мест в органах власти и управления полученная зависимость Пк от времени представлена на рис.2.
Рис.2. Зависимости оснащённости объектов компьютерами от времени
С учётом того, что стоимость простоя 1 часа рабочего времени составляет несколько тысяч рублей, на основе расчётных соотношений в [3] получена зависимость Zи (при суточном простое после пожара) от степени важности информации и представлена на рис.3.
Рис.3. Зависимость относительной стоимости информационных ресурсов от степени важности информации
Для особо важной управленческой информации значение Zи достигает 4, поэтому в соответствии с [1] количество единиц информационных ресурсов на объектах управления может превышать 4.
При проведении статистического анализа контролировались характеристики пожаров (среднее значение m, среднеквадратическое значение s, коэффициент вариации v = s/m и функция распределения вероятностей f(x)). Проанализировано более 18 тыс. карточек учёта пожаров за период 2002 - 2014 г.г. Линейная корреляционная связь между показателями пожаров не обнаружена.
Установлено, что вероятность распределения прямого ущерба от пожаров подчиняется логарифмически нормальному закону, среднее значение ущерба увеличивается во времени. Результаты представлены на рис. 4.
Рис.4. Функции распределения вероятностей ущерба
Показано, что вероятность распределения стоимости спасённых материальных ценностей от пожаров подчиняется также логарифмически нормальному закону, среднее значение стоимости слабо увеличивается во времени. Результаты представлены на рис. 5.
Рис.5. Функции распределения вероятностей стоимости МЦ
На рис.6 показана динамика экономических показателей пожаров.
Рис.6. Зависимость показателей от времени
Из этого рисунка следует, что средняя стоимость спасенных материальных ценностей практически не меняется во времени, при этом доля карточек учёта пожаров Долзкп с заполнением данных по этому показателю уменьшается с 0,5 до 0,25. Поэтому экономические показатели нуждаются в корректировке не только в связи с инфляционными процессами, но из-за зависимости Долзкп от времени.
Показано, что вероятность распределения пострадавшей (уничтоженной или повреждённой) площади от пожаров подчиняется экспоненциальному закону, среднее значение площади пожара практически не меняется во времени. Результаты представлены на рис. 7.
Рис.7. Функции распределения вероятностей площади пожара
Выявлено, что вероятность распределения числа пострадавших людей (погибших или травмированных) от пожаров подчиняется экспоненциальному закону, среднее количество людей не меняется во времени. Результаты представлены на рис. 7.
Рис.7. Функции распределения вероятностей числа пострадавших
Установлено, что вероятность распределения числа спасённых людей на пожарах подчиняется экспоненциальному закону, среднее количество спасённых не меняется во времени, но коэффициент вариации несколько завышен. Результаты представлены на рис. 8.
Рис.8. Функции распределения вероятностей числа спасённых
Таким образом, в работе проведена систематизация исходных данных об административных зданиях и сделана оценка статистических характеристик пожаров в них. Установлена неполнота исходных данных об экономических показателях в карточках учёта пожаров. На основе полученных результатов в следующей статье будут выполнены расчёты вероятности совершения пожаров, вероятности противопожарной защиты, среднего ущерба и экономического риска.
Полученные функции распределения вероятностей показателей пожаров в административных зданиях могут быть полезными при обосновании ставок страхования от пожаров.
Литература
-
Шепитько Г.Е. Оценка вероятности совершения пожаров на объектах МЧС. Портал Sec.ru от 28.11.2014. [Электронный ресурс]. URL: http://daily.sec.ru/2014/11/28/Otsenka-veroyatnosti-soversheniya-posharov-na-obektah-MCHS.html
-
Сайт Федеральной службы государственной статистики от 09.01.2015. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135087342078
-
Шепитько Г.Е. Экономика защиты информации: учебное пособие. – М.: МФЮУ, 2011. – 64 с.
