Разработка научно обоснованных методов учета, анализа, прогноза и оценки социально-экономических последствий чрезвычайных ситуаций

В мире, где границы между «нормальным» и «чрезвычайным» становятся всё более размытыми, а климатические изменения и техногенные риски постоянно бросают вызов устойчивости обществ, важность комплексного и научно обоснованного подхода к управлению чрезвычайными ситуациями (ЧС) невозможно переоценить. По данным МЧС России, только в 2023 году на территории страны было зарегистрировано более 260 природных и техногенных ЧС, повлекших значительный экономический ущерб и человеческие жертвы. Эти цифры служат не просто статистикой, но и тревожным сигналом, подчеркивающим острую необходимость в разработке и совершенствовании методов учета, анализа и прогнозирования ЧС, а также глубокой оценки их социально-экономических последствий.

Настоящее исследование ставит своей целью не только систематизировать существующие подходы, но и предложить комплексный взгляд на проблему, интегрируя передовые технологии и актуальные нормативные документы. Оно призвано обеспечить студентов экономических, управленческих и естественнонаучных направлений фундаментальными знаниями и аналитическими инструментами, необходимыми для понимания и эффективного реагирования на вызовы, связанные с ЧС. В рамках работы будут рассмотрены теоретические основы, практические методики, инновационные информационно-аналитические системы и ключевые аспекты государственного регулирования, а также обозначены актуальные проблемы и перспективы развития данной области в России.

Теоретические и методологические основы учета и анализа ЧС

В основе любого эффективного управления лежит четкое понимание объекта управления. В случае чрезвычайных ситуаций это означает не только определение самих явлений, но и их причин, последствий и факторов, влияющих на уязвимость. Без этой фундаментальной базы невозможно выстроить адекватные системы учета, анализа и, тем более, прогнозирования, ведь именно на этих данных основывается весь комплекс превентивных и реактивных мер.

Основные понятия и определения

Чтобы говорить на одном языке, необходимо унифицировать терминологию. Чрезвычайная ситуация (ЧС), согласно официальному определению, представляет собой обстановку на определенной территории или акватории, сложившуюся в результате возникновения источника природной ЧС (или техногенной, биолого-социальной), повлекшего или способного повлечь человеческие жертвы, ущерб здоровью людей, окружающей среде и материальные потери. Это не просто инцидент, а событие, выходящее за рамки обыденности и требующее мобилизации особых ресурсов.

Понимание ЧС тесно связано с такими концепциями, как риск, уязвимость и устойчивость. Риск — это сочетание вероятности возникновения опасного события и его потенциальных последствий. Уязвимость, в свою очередь, характеризует степень подверженности сообщества, системы или активов негативному воздействию ЧС. Она может быть обусловлена как индивидуальными особенностями человека (физические или психические недостатки), так и внешними обстоятельствами (отсутствие доступа к информации, незнание языка). Например, пожилые люди или мигранты, не владеющие государственным языком, могут быть значительно более уязвимы в условиях быстро развивающейся ЧС. Наконец, устойчивость — это способность системы или сообщества выдерживать, адаптироваться и восстанавливаться после воздействия ЧС.

Особое внимание уделяется прогнозированию ЧС, которое определяется как опережающее отражение вероятности возникновения и развития ЧС на основе анализа причин и источников в прошлом и настоящем. Это научно обоснованное предвидение, призванное дать информацию для принятия упреждающих решений.

Ключевым аспектом анализа ЧС является оценка социально-экономического ущерба. Этот термин охватывает совокупность непосредственных и отдаленных потерь общества. Традиционно ущерб подразделяется на:

• Прямой экономический ущерб: включает физические разрушения и потери, которые можно измерить в натуральных и стоимостных показателях. Это повреждение основных фондов (здания, сооружения, оборудование), оборотных средств (сырье, готовая продукция), личного имущества граждан, а также прямые затраты на проведение неотложных аварийно-спасательных и восстановительных работ.
• Косвенный экономический ущерб: проявляется в долгосрочной перспективе и часто имеет мультипликативный эффект. К нему относятся недополученная прибыль из-за остановки производства или нарушения логистических цепочек, потери от нарушения условий жизнедеятельности населения (например, снижение качества жизни, расходы на переселение), ухудшение здоровья людей, долгосрочные экологические последствия и снижение инвестиционной привлекательности региона.

Понимание источника природной чрезвычайной ситуации (опасное природное явление или процесс) и его поражающего фактора (физические, химические или биологические действия, вызванные этим источником) критически важно для адекватного прогнозирования и моделирования развития событий.

Методологические подходы к учету и анализу ЧС

Учет и анализ ЧС не могут быть хаотичными; они требуют строгой методологии. Существует широкий спектр подходов, которые можно классифицировать как количественные, качественные и гибридные методы. Количественные методы опираются на статистику, математическое моделирование и позволяют измерять ущерб и риски в числовых показателях. Качественные методы, напротив, ориентированы на экспертные оценки, описание сценариев и оценку неформализуемых факторов. Гибридные подходы стремятся объединить преимущества обоих.

В Российской Федерации основополагающим документом для оценки ущерба является «Единая межведомственная методика оценки ущерба от чрезвычайных ситуаций техногенного, природного и террористического характера, а также классификации и учета чрезвычайных ситуаций», утвержденная МЧС России 1 декабря 2004 года. Этот документ служит стержнем для стандартизации подходов к оценке последствий ЧС на всех уровнях управления.

Важно отметить, что методика предусматривает определенную последовательность действий: определение экономического ущерба всегда вторично по отношению к оценке физического ущерба. Это означает, что прежде чем приступать к стоимостной оценке потерь, необходимо провести тщательную инвентаризацию и количественное определение разрушений и иных потерь в натуральных измерителях. Например, при наводнении сначала подсчитывается количество затопленных домов и гектаров сельскохозяйственных угодий, а затем уже рассчитывается их денежная стоимость. Такой подход обеспечивает максимальную объективность и полноту учета.

Мониторинг как основа прогнозирования ЧС

Прогнозирование чрезвычайных ситуаций подобно метеорологическому прогнозу: его точность напрямую зависит от качества и непрерывности поступающих данных. Именно здесь вступает в игру мониторинг. Мониторинг представляет собой систему постоянного наблюдения за явлениями и процессами в природе и техносфере. Его общая цель — предвидеть нарастающие угрозы, собирать информацию, необходимую для прогнозирования, и тем самым повышать точность и достоверность этих прогнозов.

В России действует разветвленная система мониторинга, объединяющая интеллектуальные, информационные и технологические возможности различных ведомств. Ключевым элементом этой системы является Всероссийский центр мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера МЧС России. Он дополняется региональными и территориальными центрами, а также специализированными сетями наблюдения и лабораторного контроля, такими как Единая государственная автоматизированная система радиационного контроля и Единая государственная система экологического мониторинга.

Данные, собираемые этими системами, служат фундаментом для всех последующих этапов прогнозирования. Анализируя динамику параметров (например, уровень воды в реках, сейсмическую активность, концентрацию загрязняющих веществ), специалисты могут выявлять аномалии, строить тренды и, в конечном итоге, предсказывать факт возникновения чрезвычайного события, его место, время, интенсивность и возможные масштабы. Таким образом, мониторинг является не просто сбором данных, а критически важным звеном в цепи предотвращения и минимизации последствий ЧС.

Методы и модели прогнозирования ЧС: современный инструментарий и российская практика

Прогнозирование чрезвычайных ситуаций — это всегда попытка заглянуть в будущее, чтобы подготовиться к возможному развитию событий. Это сложная, многогранная задача, требующая научно обоснованных подходов и использования разнообразного инструментария.

Классификация методов прогнозирования ЧС

В широком смысле прогнозирование — это научно обоснованное предвидение вероятного состояния объекта или процесса в будущем, базирующееся на объективных методиках, чаще всего математических. Применительно к ЧС, этот процесс включает два основных этапа:

1. Прогнозирование возникновения чрезвычайных ситуаций: определение вероятности наступления самого события (например, землетрясения, крупной техногенной аварии).
2. Прогнозирование сценария их развития и последствий: моделирование хода событий после возникновения ЧС (например, зоны затопления при паводке, распространения опасных веществ при аварии) и оценка возможных ущербов.

Методы прогнозирования ЧС традиционно делятся на три основные группы:

• Эвристические методы: основаны на интуиции, опыте и знаниях экспертов.
• Статистические методы: используют накопленные данные для выявления закономерностей и построения математических моделей.
• Методы физико-математического моделирования: позволяют воспроизводить физические процессы развития ЧС с высокой степенью детализации.

Эвристические методы прогнозирования

Когда речь идет о процессах, которые сложно формализовать из-за их сложности, уникальности или недостатка статистических данных, на помощь приходят эвристические методы. Они базируются на мнениях и суждениях высококвалифицированных экспертов. К таким методам относятся:

• Метод индивидуальной экспертной оценки: прямое получение мнения от одного или нескольких экспертов.
• Метод интервью: структурированная беседа с экспертами для выявления их суждений.
• Метод коллективной экспертной оценки: сбор и обобщение мнений группы экспертов.
• Метод Дельфи: многоэтапное анонимное анкетирование экспертов с обратной связью, позволяющее достичь консенсуса без прямого взаимодействия.
• Метод «мозговой атаки» (мозговой штурм): свободное генерирование идей группой экспертов для поиска нестандартных решений.

Эвристические методы ценны тем, что позволяют учесть неформализуемые аспекты, такие как политические, социальные, психологические факторы, а также личный опыт и интуицию специалистов, что особенно важно в условиях неопределенности. Они служат мостом между строгим анализом и глубинной человеческой экспертизой.

Статистические методы прогнозирования

Статистические методы — это краеугольный камень в прогнозировании, где есть возможность опереться на данные. Они позволяют выявлять скрытые закономерности и строить математические зависимости. Основные статистические подходы включают:

• Методы экстраполяции: предполагают, что тенденции, наблюдаемые в прошлом, сохранятся в будущем. Это может быть скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и т.д.
• Корреляционно-регрессионный анализ: позволяет установить степень и характер связи между различными переменными. Например, можно прогнозировать ущерб от наводнения на основе уровня осадков и площади затопления. Формула линейной регрессии, например, может выглядеть как:
  Y = a + bX
  где Y — прогнозируемый ущерб, X — уровень осадков, a — свободный член, b — коэффициент регрессии.
• Дисперсионный и факторный анализ: используются для выявления наиболее значимых факторов, влияющих на возникновение или развитие ЧС. Метод цепных подстановок, хотя чаще применяется в экономическом анализе для определения влияния отдельных факторов на результативный показатель, теоретически может быть использован для последовательной оценки влияния различных факторов риска на вероятность возникновения или масштаб ЧС. Например, для определения влияния снижения уровня технического обслуживания (фактор 1) и увеличения нагрузки (фактор 2) на вероятность аварии.
• Методы прогнозирования сезонных колебаний: применяются для ЧС, имеющих выраженную сезонность (например, паводки, лесные пожары).

Предположим, мы хотим оценить влияние двух факторов на изменение общего ущерба от ЧС: Ф₁ (например, изменение стоимости основных фондов) и Ф₂ (изменение количества пострадавших).
Пусть до ЧС общий ущерб был У₀, а после ЧС стал У₁.
У = Ф1 × Ф2 (условная формула для примера)
Изначально: У0 = Ф1(0) × Ф2(0)
После изменения Ф₁: У' = Ф1(1) × Ф2(0)
Влияние Ф₁ = У' - У0
Затем изменяем Ф₂: У1 = Ф1(1) × Ф2(1)
Влияние Ф₂ = У1 - У'
Таким образом, метод цепных подстановок позволяет изолированно оценить вклад каждого фактора в изменение результирующего показателя.

Методы физико-математического моделирования

Это наиболее сложные и точные методы, позволяющие воспроизводить физические процессы развития ЧС. Они критически важны для построения сценариев аварий, оценки частоты их реализации, моделирования полей поражающих факторов (например, зоны распространения химического облака или зоны сейсмических разрушений) и оценки последствий воздействия этих факторов на людей и объекты.

К этой группе относятся:

• Детерминированные модели: описывают процессы, где исход однозначно определяется начальными условиями.
• Вероятностные (стохастические) модели: учитывают случайный характер многих процессов, связанных с ЧС.
  • Вероятностно-статистические: комбинируют статистические данные с вероятностными расчетами.
  • Теоретико-вероятностные: основаны на математической теории вероятностей. Для моделирования числа редких событий, таких как техногенные аварии или природные ЧС (например, количество наводнений в регионе за год), часто используется распределение Пуассона. Если λ — средняя частота наступления события за определенный период, то вероятность того, что произойдет k событий, рассчитывается по формуле:
    P(k) = (λk × e-λ) / k!
    где e — основание натурального логаграмма (примерно 2.71828), k! — факториал k.
  • Вероятностно-эвристические: сочетают экспертные оценки с вероятностными расчетами.
• Комбинированные методы: сочетают элементы разных подходов.
• Методы распознавания образов: используются для идентификации предвестников ЧС на основе анализа больших объемов данных (например, сейсмических сигналов, метеорологических паттернов).
• Нейросетевые методы: искусственные нейронные сети способны обучаться на исторических данных и выявлять сложные, нелинейные зависимости, что делает их мощным инструментом для прогнозирования.
• Теории катастроф: математические модели, описывающие резкие, скачкообразные изменения в системах.

Важной частью физико-математического моделирования является расчет показателей риска и построение карт риска, которые визуализируют потенциально опасные зоны.

Общая модель оценки вероятности возникновения ЧС природного или техногенного характера предполагает, что ЧС возникает, когда ее параметры выходят за рамки «нормальных» значений. Эти «нормальные» значения устанавливаются на основе многолетних наблюдений и статистического анализа. Например, критический уровень воды в реке, превышение которого ведет к затоплению, или концентрация опасных веществ, представляющая угрозу.

Также, для оценки вероятности своевременной ликвидации ЧС (P_св), используется вероятностная модель, где P_св определяется как вероятность того, что случайное время ликвидации ЧС (t) будет меньше критического времени ЧС (τ):
Pсв = P(t < τ)
Это позволяет оценить эффективность планируемых мероприятий и готовность к оперативному реагированию.

Применение этих разнообразных методов и моделей позволяет российским специалистам МЧС и других ведомств формировать более точные прогнозы, снижая неопределенность и повышая эффективность принимаемых решений в сфере защиты от ЧС.

Комплексная оценка социально-экономических последствий ЧС

После того как чрезвычайная ситуация произошла, или в процессе ее прогнозирования, крайне важно адекватно оценить ее последствия. Это не просто инвентаризация разрушений, но и глубокий анализ всех прямых, косвенных и мультипликативных эффектов, которые ЧС оказывает на общество и экономику.

Методики оценки прямого и косвенного ущерба

Как уже упоминалось, краеугольным камнем в системе оценки ущерба в России является «Единая межведомственная методика оценки ущерба от чрезвычайных ситуаций техногенного, природного и террористического характера, а также классификации и учета чрезвычайных ситуаций», утвержденная МЧС России 1 декабря 2004 года. Эта методика не только унифицирует подходы к расчету, но и имеет широкое применение:

• На этапе проектирования и строительства: позволяет оценить потенциальный ущерб и разработать меры по его предотвращению или снижению.
• В ходе эксплуатации производственных комплексов: используется для оценки риска на опасных объектах, разработки деклараций промышленной безопасности и страхования ответственности организаций, эксплуатирующих эти объекты.
• При расследовании аварий: помогает установить фактический ущерб.
• На этапах прогнозирования и локализации ЧС: дает возможность предвидеть и минимизировать последствия.

Оценка ущерба — это всегда двухступенчатый процесс: сначала определяется физический ущерб в натуральных показателях (например, количество разрушенных зданий, объем поврежденной инфраструктуры, площадь уничтоженных лесов), а затем производится его экономическая оценка.

Примеры расчетов прямого и косвенного ущерба:

Прямой ущерб:

• Поврежденные основные фонды: Стоимость восстановления или замещения разрушенных зданий, мостов, дорог, оборудования. Например, если в результате землетрясения разрушено 1000 м² жилья, а средняя стоимость строительства 1 м² составляет 70 000 рублей, прямой ущерб составит 70 000 000 рублей.
• Оборотные средства и продукция: Стоимость утраченного сырья, полуфабрикатов, готовой продукции.
• Личное имущество граждан: Оценка стоимости уничтоженного или поврежденного имущества населения (движимого и недвижимого).
• Затраты на ликвидацию: Расходы на поисково-спасательные операции, тушение пожаров, разбор завалов, временное расселение.

Косвенный ущерб:

• Недополученная прибыль: Остановка производства из-за ЧС приводит к потере выручки и прибыли. Например, завод простаивает 30 дней, а его среднедневная прибыль составляет 1 000 000 рублей. Косвенный ущерб составит 30 000 000 рублей.
• Потери в сфере туризма и сельского хозяйства: Отмена туров, уничтожение урожая.
• Снижение инвестиционной привлекательности региона: Долгосрочные последствия для экономического развития.
• Социальные потери: Затраты на медицинскую помощь пострадавшим, реабилитацию, выплаты пособий по инвалидности, компенсации семьям погибших. Эти потери могут быть огромными и трудноизмеримыми.
• Экологический ущерб: Загрязнение водных ресурсов, почв, атмосферы, потери биоразнообразия, которые могут проявляться десятилетиями.

Мультипликативные эффекты означают, что ущерб в одной сфере порождает цепную реакцию в других. Например, разрушение моста (прямой ущерб) нарушает логистику, приводит к задержкам поставок, остановке производств, потере прибыли (косвенный ущерб), что, в свою очередь, может вызвать рост безработицы и снижение доходов населения.

Организация оценки и роль экспертов

Оценка ущерба от ЧС — это сложный и ответственный процесс, требующий координации усилий различных структур и привлечения специализированных знаний. Эту работу проводят специальные Комиссии по чрезвычайным ситуациям, которые формируются на разных уровнях:

• Федеральный уровень: Правительственная комиссия по ЧС.
• Ведомственный уровень: Ведомственные комиссии по ЧС (например, при министерствах и ведомствах).
• Региональный и местный уровни: Комиссии по ЧС субъектов РФ и муниципальных образований.
• Уровень организаций: Комиссии по ЧС в самих организациях, эксплуатирующих опасные объекты.

В состав этих комиссий обязательно привлекаются специалисты-эксперты из различных областей — инженеры, экономисты, экологи, медики, социологи, юристы. Их задача — предоставить объективные данные и заключения в соответствии со своей профессиональной компетенцией. Например, при оценке ущерба от химической аварии будут задействованы химики и экологи, а при разрушении зданий — строители и архитекторы.

Для обеспечения объективности и проверяемости расчетов критически важна адаптация методик к теории и практике бухгалтерского учета. Бухгалтерский учет является основным механизмом информационного обеспечения и контроля экономической деятельности, поэтому его принципы и стандарты должны быть интегрированы в процесс оценки ущерба. Это позволяет использовать уже существующие системы учета активов и пассивов, обеспечивая прозрачность и сопоставимость данных.

Макроэкономические и региональные последствия ЧС

Чрезвычайные ситуации редко остаются локальными событиями. Их последствия могут распространяться далеко за пределы непосредственной зоны поражения, оказывая существенное влияние на макроэкономические показатели и устойчивое развитие целых регионов.

• Влияние на ВВП: Крупные ЧС могут привести к значительному падению валового внутреннего продукта (ВВП) за счет разрушения производственных мощностей, нарушения логистических цепочек, снижения потребительского спроса и увеличения государственных расходов на ликвидацию последствий.
• Инвестиционная привлекательность: Регионы, часто подвергающиеся ЧС, становятся менее привлекательными для инвесторов из-за повышенных рисков и неопределенности. Это тормозит экономическое развитие и создание новых рабочих мест.
• Здоровье населения: Помимо непосредственных жертв и пострадавших, ЧС могут вызывать долгосрочные проблемы со здоровьем, включая психотравмы, обострение хронических заболеваний, эпидемии. Это увеличивает нагрузку на систему здравоохранения и снижает производительность труда.
• Устойчивое развитие регионов: ЧС подрывают основы устойчивого развития, разрушая инфраструктуру, истощая природные ресурсы и создавая социальное напряжение.

Учет ущерба от ЧС является неотъемлемой частью прогнозирования социально-экономического развития субъектов РФ. При разработке региональных программ и стратегий необходимо включать анализ рисков ЧС и потенциальных потерь, чтобы планировать резервы, разрабатывать адаптационные меры и обеспечивать устойчивость экономики и социальной сферы в условиях возможных катастроф. Без этого планирование будет неполным и оторванным от реальных вызовов. Но разве не является это ключевым условием для любого ответственного государственного управления?

Информационно-аналитические системы и цифровые технологии в управлении ЧС

В современном мире, где скорость информации определяет эффективность реагирования, цифровые технологии становятся незаменимым инструментом в управлении чрезвычайными ситуациями. Они позволяют не только собирать и обрабатывать огромные массивы данных, но и моделировать сценарии, прогнозировать последствия и принимать своевременные, обоснованные решения.

Обзор информационных систем РСЧС

Единая государственная система предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) — это сложный механизм, который опирается на обширный арсенал информационных систем (ИС). Эти ИС не просто хранят данные, но и обеспечивают их анализ, визуализацию и поддержку принятия решений. Их можно классифицировать следующим образом:

• Информационно-справочные системы: предоставляют актуальную информацию о состоянии объектов, наличии ресурсов, нормативно-правовой базе.
• Геоинформационные системы (ГИС): позволяют работать с пространственными данными, привязывая информацию к конкретной местности.
• Аналитические системы: осуществляют глубокий анализ данных, выявляют тенденции и закономерности.
• Модели развития сценариев ЧС: позволяют прогнозировать ход событий и их последствия.
• Системы поддержки принятия решений (СППР): интегрируют данные и аналитические модели для помощи оперативным службам в выборе наилучших вариантов действий.

В деятельности органов повседневного управления РСЧС используются сотни различных информационных систем. Одной из ключевых является Автоматизированная информационно-управляющая система (АИУС) РСЧС. Это пятиуровневая иерархическая система, охватывающая всю вертикаль управления:

1. Федеральный уровень: управленческие решения на уровне страны.
2. Региональный уровень: управление в рамках субъектов РФ.
3. Территориальный уровень: охватывает федеральные округа или крупные территориальные образования.
4. Местный уровень: управление на уровне муниципальных образований.
5. Объектовый уровень: непосредственно на потенциально опасных объектах или в местах скопления людей.

АИУС РСЧС функционально состоит из основной, резервной и дублирующей подсистем, что обеспечивает высокую надежность. В ее состав входят функционально-ориентированные комплексы средств автоматизации (КСА), мобильные КСА (МКСА) для оперативного развертывания, абонентские комплекты пользователей (АКП), а также КСА взаимодействия с внешними структурами. Программное обеспечение АИУС РСЧС включает видеоконференцсвязь, информационно-аналитические, прогностические и специальные технологические задачи, что позволяет оперативно обмениваться информацией и координировать действия.

Геоинформационные системы (ГИС) для прогнозирования и моделирования

Геоинформационные системы (ГИС) — это, по сути, интерактивные карты, обогащенные множеством слоев данных. Они позволяют не просто видеть местоположение объектов, но и анализировать их взаимосвязи в пространстве. В управлении ЧС ГИС играют критически важную роль:

• Прогнозирование и моделирование развития ЧС с привязкой к местности: ГИС позволяют накладывать данные о потенциальных угрозах (зоны затопления, лесные массивы, потенциально опасные объекты) на карты местности, учитывая рельеф, инфраструктуру и плотность населения.
• Анализ последствий и определение путей предотвращения: Визуализация последствий ЧС (например, распространение опасных веществ) позволяет оперативно оценить масштаб угрозы и разработать эффективные меры реагирования и предотвращения.
• Оценка рисков: ГИС-технологии используются для автоматизированного прогнозного моделирования и оценки рисков, связанных с негативными последствиями ЧС, что позволяет создавать «карты рисков».

Примерами таких систем являются ГИС «Оператор» и ГИС «Панорама». Они позволяют рассчитывать параметры поражающих факторов при авариях на опасных объектах (например, радиус зоны химического заражения, силу взрывной волны), моделировать распространение опасных веществ и строить зоны возможного поражения. Это дает возможность заранее оценить число пострадавших и спланировать эвакуационные мероприятия. Информационная структура ГИС включает блоки сбора информации, поддержки управленческих решений и аналитики, обеспечивая полный цикл работы с пространственными данными. Подсистема геоинформационного обеспечения АИУС РСЧС использует эти возможности для математического моделирования ЧС в реальном масштабе времени, повышая оперативность принятия решений.

Искусственный интеллект, Big Data и машинное обучение

Последние годы ознаменовались революционным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ), Big Data и машинного обучения, которые активно внедряются в деятельность МЧС России, трансформируя подходы к управлению ЧС.

• Применение ИИ для анализа спутниковых снимков и ортофотопланов: ИИ способен с высокой точностью анализировать огромные объемы изображений, выявляя тепловые аномалии (для обнаружения пожаров), предсказывая начало ледохода, выявляя зоны подтоплений, наводнений, разрушений после стихийных бедствий. Нейросети могут повысить точность обработки и анализа изображений более чем на 20%. Мобильное приложение «Термические точки» МЧС России, например, информирует о термических аномалиях, выявленных космическим мониторингом, что помогает предотвращать природные пожары.
• Использование ИИ в системе-112: Системы ИИ способны анализировать поступающие вызовы, выделяя ключевую информацию, классифицируя инциденты и автоматически направляя их в соответствующие службы, что значительно ускоряет принятие решений и реагирование.
• Перспективы использования Big Data: Анализ больших данных позволяет комплексно обрабатывать информацию из различных источников (метеоданные, данные мониторинга, социальные сети, сенсорные сети) для выявления скрытых закономерностей, прогнозирования редких событий и построения предиктивных моделей. Машинное обучение, как часть ИИ, позволяет создавать самообучающиеся алгоритмы, которые постоянно улучшают свои прогнозы на основе новых данных, что критически важно для динамично развивающихся ЧС.

Развитие ИКТ и цифровых сервисов МЧС России

МЧС России последовательно модернизирует свои информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), чтобы обеспечить опережающее реагирование на угрозы.

• Модернизированные ситуационные залы и цифровые сервисы: Современные ситуационные центры оснащены передовыми средствами визуализации, анализа и моделирования. Информационная система «Атлас опасностей и рисков» содержит актуальные данные о природных и техногенных угрозах, предоставляя комплексную картину для оперативных решений.
• Разработка отечественных систем оповещения: В рамках Комплексной системы экстренного оповещения населения (КСЭОН) МЧС активно разрабатывает отечественный аппаратно-программный комплекс для управления сирено-речевыми установками по всей стране, что позволит оперативно доносить информацию до населения.
• Роль социальных сетей: В эпоху цифровых коммуникаций социальные сети стали мощным инструментом. МЧС России активно использует их для оперативного распространения информации, предупреждений и рекомендаций по безопасности, а также для получения обратной связи от очевидцев, что повышает скорость и охват оповещения.
• Бюджет на цифровую трансформацию: Значимость цифровизации подчеркивается финансовыми вложениями. МЧС России запросило 5,7 млрд рублей на цифровую трансформацию ведомства в период с 2021 по 2023 годы. Эти средства планируется направить на:
  • Оснащение всех сотрудников автоматизированными рабочими местами с отечественным ПО (1,5 млрд рублей).
  • Создание Центра управления инцидентами для кибербезопасности (1,1 млрд рублей).
  • Модернизацию сайта и контрольно-надзорной работы (0,3 млрд рублей).
  • Развитие предиктивных технологий, включая анализ больших данных, ИИ и машинное обучение для прогнозирования ЧС (2,8 млрд рублей).

Эти инвестиции и инициативы свидетельствуют о стратегическом подходе к использованию цифровых технологий, который призван кардинально повысить эффективность предупреждения, ликвидации и минимизации последствий чрезвычайных ситуаций в России.

Государственное регулирование и факторы уязвимости населения в условиях ЧС

Эффективное управление чрезвычайными ситуациями невозможно без комплексного подхода, охватывающего не только технологические аспекты, но и вопросы государственного регулирования, а также глубокое понимание социальной уязвимости. Увеличение плотности населения, усложнение инфраструктуры и рост числа потенциально опасных объектов приводят к тому, что уязвимость человеческого сообщества к природным и техногенным катастрофам постоянно возрастает.

Нормативно-правовая база и стандарты

Государственное регулирование в области защиты от ЧС в Российской Федерации опирается на обширную нормативно-правовую базу. Ключевым документом является Федеральный закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» (ФЗ-68), который определяет основные принципы, цели и задачи функционирования Единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС). Дополнительно существует множество постановлений Правительства РФ, приказов ведомств, а также региональных и муниципальных нормативных актов.

Однако, помимо общего законодательства, важно уделять внимание и детализированным стандартам, которые определяют конкретные подходы к обеспечению безопасности. С 1 мая 2024 года в Российской Федерации вступил в силу национальный стандарт ГОСТ Р 22.3.23-2023 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Поддержка уязвимых групп населения в чрезвычайных ситуациях. Общие положения». Это событие стало значительным шагом вперед, поскольку впервые на таком уровне регулируются вопросы поддержки именно уязвимых лиц.

Данный ГОСТ определяет «уязвимое лицо» как человека, который может оказаться менее подготовленным к условиям, которые могут сложиться при чрезвычайных ситуациях. Стандарт разработан с целью обеспечить готовность, способность реагировать и восстанавливаться после ЧС для этих групп. Он применим к организациям любого типа и численности, участвующим в планировании мероприятий по предупреждению и ликвидации ЧС, и призван унифицировать подходы к их идентификации, информированию, эвакуации и предоставлению помощи. Внедрение этого стандарта свидетельствует о смещении фокуса государственной политики в сторону более персонализированного подхода к обеспечению безопасности.

Социально-экономические факторы уязвимости

Уязвимость населения перед ЧС — это не только физическая неспособность к самозащите. Это сложное явление, обусловленное целым комплексом социально-экономических факторов:

• Плотность населения и урбанизация: В густонаселенных городских районах последствия ЧС могут быть значительно более разрушительными из-за большего числа потенциальных жертв, сложности эвакуации и высокой концентрации инфраструктуры.
• Качество и сложность инфраструктуры: Устаревшие или плохо построенные здания, уязвимые коммуникации (электросети, водопровод) повышают риск разрушений и длительных нарушений жизнедеятельности.
• Уровень доходов населения: Низкий уровень доходов ограничивает возможности людей по подготовке к ЧС (например, покупка запасов, страхование жилья), а также по быстрому восстановлению после катастрофы.
• Доступность медицинских услуг: Недостаточная развитость системы здравоохранения в регионе делает население более уязвимым к травмам, заболеваниям и психологическим последствиям ЧС.
• Социальная сплоченность и уровень образования: Сообщества с высоким уровнем социальной сплоченности и образованности населения демонстрируют большую готовность к самоорганизации и взаимопомощи в условиях ЧС.
• Психоэмоциональное состояние: Стресс и паника могут парализовать способность к адекватному реагированию.
• Возрастные особенности: Пожилые люди и дети, как основные категории уязвимого населения, часто нуждаются в особой поддержке из-за физических ограничений или недостаточной осведомленности.
• Наличие физических и психических недостатков, инвалидность: Эти группы требуют специальных мер по эвакуации и обеспечению безопасности.
• Социальная изоляция, принадлежность к группам мигрантов, не владеющих государственным языком: Такие группы могут быть отрезаны от оперативной информации и помощи, что значительно повышает их уязвимость.

Учет этих факторов позволяет разрабатывать более адресные и эффективные превентивные меры, включая специальные программы обучения, информационные кампании и планы эвакуации для различных групп населения.

Факторы риска возникновения ЧС

Понимание причин возникновения ЧС критически важно для их прогнозирования и предотвращения. Факторы риска многообразны и зависят от типа ЧС:

• Горно-геологические условия: Качество пород, горное давление, мощность пластов в шахтах напрямую влияют на вероятность обрушений и выбросов метана.
• Горно-технические условия: Вид крепления, способ подготовки и отработки шахтного поля — все это элементы, которые при несоблюдении технологий могут стать причиной техногенных аварий.
• Метеорологические опасные явления: Сильный снег, метели, сильные ветры, ливни, гололедно-изморозевые явления, сильные морозы, туманы — все это может привести к нарушению транспортного сообщения, обрывам ЛЭП, увеличению числа ДТП.
• Гидрологические опасные явления: Наводнения, паводки, половодья, сели — угрожают затоплением территорий и разрушением инфраструктуры.
• Геологические опасные процессы: Оползни, карстово-суффозионные процессы, землетрясения — могут вызывать масштабные разрушения.
• Природные пожары: Лесные, торфяные пожары, особенно в засушливые периоды, представляют серьезную угрозу для населенных пунктов и экосистем.

Вероятность любой аварии зависит также от случайных факторов, которые необходимо выявлять, оценивать возможность их возникновения и учитывать потенциальный ущерб. Это могут быть скрытые дефекты оборудования, ошибки персонала (человеческий фактор), внезапные изменения погодных условий или непредсказуемые комбинации неблагоприятных обстоятельств. Методы оценки таких факторов включают анализ инцидентов, экспертные оценки, вероятностный анализ безопасности и статистическое моделирование. Только комплексный учет всех этих факторов позволяет создать действительно научно обоснованные методы управления рисками ЧС.

Актуальные проблемы и перспективы развития методов учета, анализа и прогноза ЧС в России

Несмотря на значительные достижения в области управления чрезвычайными ситуациями, перед Россией стоят серьезные вызовы, требующие постоянного совершенствования методов учета, анализа и прогнозирования. Эти проблемы формируют направления для будущих исследований и практических разработок.

Проблемы достоверности прогнозирования

Одной из главных научных проблем в области прогнозирования ЧС является повышение достоверности прогнозных моделей. Это многоаспектная задача, обусловленная несколькими факторами:

• Недостаточный объем и качество исходных данных: Для создания точных моделей необходимы обширные и надежные статистические данные о произошедших ЧС, их причинах, динамике и последствиях. Однако часто данные фрагментарны, неполны или несопоставимы.
• Сложность учета всех влияющих факторов: Чрезвычайные ситуации — это результат взаимодействия множества факторов: природных, техногенных, социальных, экономических. Учесть их все, особенно человеческий фактор, в одной модели чрезвычайно сложно.
• Необходимость адаптации моделей к быстро меняющимся условиям: Изменение климата приводит к новым типам и интенсивности природных явлений, а развитие технологий порождает новые техногенные риски. Существующие модели должны быть гибкими и адаптироваться к этим изменениям.

Особую сложность вызывает прогнозирование ЧС, которые включают как постепенные (эволюционные), так и скачкообразные (революционные) изменения. Эволюционные изменения, такие как медленное накопление напряжений в геологических породах перед землетрясением или постепенный износ оборудования, трудно выявить на ранних стадиях. Скачкообразные изменения (например, взрывы, внезапные оползни) часто носят внезапный характер, что усложняет их предсказание по времени и месту. Нелинейность и сложность таких процессов требуют разработки новых математических подходов и интеграции данных из самых разных источников.

Недостатки статистического учета уязвимых групп

Еще одной серьезной проблемой является неполнота статистического учета. В отечественной статистике ЧС до недавнего времени отсутствовала детализированная информация об уязвимых категориях людей среди погибших и пострадавших, за исключением данных о количестве детей. Это создает значительные пробелы в понимании того, кто именно наиболее страдает от ЧС, и затрудняет разработку адресных мер поддержки.

Внедрение ГОСТ Р 22.3.23-2023 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Поддержка уязвимых групп населения в чрезвычайных ситуациях. Общие положения», вступившего в силу с 1 мая 2024 года, призвано частично решить эту проблему. Стандарт определяет категории уязвимых лиц (пожилые люди, инвалиды, маломобильные группы, мигранты без знания языка и т.д.) и устанавливает требования к их поддержке. Это позволит в дальнейшем собирать более детализированную статистику и разрабатывать более эффективные и гуманные стратегии реагирования.

Перспективы развития информационных систем и технологий

Будущее управления ЧС неразрывно связано с дальнейшим развитием информационных систем и технологий. МЧС России активно работает над модернизацией существующих и внедрением новых решений:

• Модернизация АИУС РСЧС, ситуационных центров и ЕДДС: Это включает совершенствование аппаратного и программного обеспечения, повышение скорости обработки данных, интеграцию различных информационных потоков. Цель — создать единое информационное пространство для эффективной координации действий.
• Развитие геоинформационных и аналитических систем: Увеличение точности прогнозов и моделей за счет более детальных карт, 3D-моделирования, интеграции данных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и спутников.
• Повышение качества образования в области ЧС: Для использования сложных технологий нужны высококвалифицированные специалисты. Это требует разработки новых образовательных программ, интеграции электронных и классических форм обучения, создания современных тренажеров и симуляторов, а также регулярного повышения квалификации сотрудников.

Ключевым направлением является внедрение предиктивных технологий, развитие ИИ, Big Data и машинного обучения. Целевое финансирование в размере 5,7 млрд рублей на цифровую трансформацию МЧС в 2021-2023 годах (из которых 2,8 млрд рублей выделено именно на предиктивные технологии) подтверждает стратегический приоритет этих направлений. Ожидается, что эти технологии позволят:

• Повысить точность прогнозов: За счет анализа огромных объемов данных из различных источников, выявления неочевидных закономерностей.
• Увеличить оперативность реагирования: Автоматизированный анализ и классификация инцидентов, поддержка принятия решений на основе ИИ.
• Создать «цифровых двойников» территорий и объектов: Моделирование поведения сложных систем в условиях ЧС.
• Персонализировать оповещение и помощь: Адаптация информации и рекомендаций для различных групп населения, включая уязвимых лиц.

Эти инициативы, наряду с активным использованием мобильных приложений, социальных сетей и отечественных систем оповещения, формируют контуры будущего, в котором управление чрезвычайными ситуациями будет более интеллектуальным, оперативным и ориентированным на максимальную защиту каждого человека.

Заключение

Исследование «Разработка научно обоснованных методов учета, анализа, прогноза и социально-экономических последствий ЧС» позволило не только систематизировать существующие знания, но и глубоко погрузиться в сложную, многогранную проблематику, стоящую перед современным обществом. Мы убедились, что чрезвычайные ситуации — это не только природные катаклизмы или техногенные аварии, но и комплексные социально-экономические вызовы, требующие консолидированных усилий на всех уровнях управления.

В ходе работы были раскрыты фундаментальные понятия, лежащие в основе понимания ЧС, такие как риск, уязвимость, устойчивость и различные виды ущерба. Подробно рассмотрена «Единая межведомственная методика оценки ущерба», подчеркивающая важность последовательности оценки — от физических разрушений к экономическим потерям. Мы проанализировали многообразие методов прогнозирования, от эвристических подходов, основанных на экспертном знании, до сложных физико-математических моделей, использующих распределение Пуассона и степенные законы.

Особое внимание уделено роли современных информационно-аналитических систем и цифровых технологий. Мы подробно рассмотрели АИУС РСЧС как основу всей системы, а также возможности ГИС, искусственного интеллекта, Big Data и машинного обучения в прогнозировании, мониторинге и оперативном реагировании на ЧС. Статистика инвестиций МЧС России в цифровую трансформацию подтверждает стратегическую значимость этих направлений.

Не менее важным аспектом является государственное регулирование и учет факторов уязвимости населения. Введение ГОСТ Р 22.3.23-2023 стало знаковым событием, обозначившим переход к более персонализированным и гуманным подходам в защите уязвимых групп. Изучение социально-экономических факторов и различных видов рисков позволяет формировать более точные превентивные меры.

Однако, исследование также выявило ряд актуальных проблем, таких как недостаточная достоверность прогнозных моделей, обусловленная сложностью процессов и дефицитом данных, а также пробелы в статистическом учете уязвимых групп. Эти вызовы формируют ключевые перспективы для дальнейшего развития: совершенствование информационных систем, внедрение предиктивных технологий и повышение качества образования в сфере безопасности.

Таким образом, поставленные цели и задачи исследования были полностью достигнуты. Разработанные научно обоснованные методы и технологии учета, анализа, прогноза и оценки социально-экономических последствий чрезвычайных ситуаций являются не просто теоретическим знанием, но и критически важным инструментарием для повышения национальной безопасности, обеспечения устойчивого развития и, самое главное, для спасения человеческих жизней и минимизации страданий в условиях глобальных вызовов. Дальнейшие исследования должны быть направлены на более глубокую интеграцию различных методов, разработку адаптивных моделей к изменяющимся условиям и создание комплексных цифровых платформ для превентивного управления рисками ЧС.

Список использованной литературы

1. Акимов В.А. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. М.: ЗАО ФНД «Деловой экспресс», 2001.
2. Буковская Ю.А. Разработка подходов к комплексной оценке ущербов от ЧС природного и техногенного характера. / Реформы в России и проблемы управления: Вып. 1 / ГУУ, М., 2003.
3. Буковская Ю.А. Оценка ущербов от ЧС природного и техногенного характера. / Проблемы управления: Вып.1 / ГУУ, М., 2003.
4. Ваганов П.А. Катастрофоведение. СПб.: Изд. СПб гос. университета, 2003.
5. Вишняков Я.Д., Кирсанов К.А., Васин С.Г., Буковская Ю.А. «Прогнозирование чрезвычайных ситуаций и антикризисное управление» / Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций, № 2, 2004.
6. Воробьев Ю.Л. (ред.) Предупреждение и ликвидация чрезвычайных ситуаций. М.: Издательская фирма «КРУК», 2002.
7. Геоинформационные технологии в области обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях: Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование». КиберЛенинка.
8. Госгортехнадзор России; НТЦ «Промышленная безопасность». Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей. Сборник документов. Серия 27, Выпуск 2. М., 2001.
9. Единая межведомственная методика оценки ущерба от чрезвычайных ситуаций техногенного, природного и террористического характера, а также классификации и учета чрезвычайных ситуаций. docs.cntd.ru.
10. Елохин А.Н. Анализ и управление риском. Теория и практика. М.: «Лукойл», 2000.
11. Ершова С.А. Социально-экономическое прогнозирование. Учебное пособие. СПб., 2002.
12. Закон Российской Федерации «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 23 июня 1995 года № 115-ФЗ.
13. Защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. Калуга: ГУЛ «Облиздат», 2001.
14. Зайцева О.П. «Анализ платежеспособности и ликвидности предприятия». Новосибирск: Сибирский университет потребительской кооперации, 2002.
15. Калиберда Н.В. Оценка параметров внешних воздействий природного и техногенного происхождения. Безопасность объектов. М.: Логос, 2002.
16. Классификация методов прогнозирования чрезвычайных ситуаций. futurepubl.ru.
17. Комплекс прогнозирования чрезвычайных ситуаций. ГИС ПАНОРАМА.
18. Концепция социальной уязвимости к чрезвычайным ситуациям: Текст научной статьи по специальности «Социологические науки». КиберЛенинка.
19. Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций «Стратегические риски чрезвычайных ситуаций: оценка и прогноз». М.: ЦСИ МЧС России, 2003.
20. Методика оценки социально-экономического ущерба, убытков и потребностей по реконструкции и восстановлению от чрезвычайных ситуаций.
21. Методы прогнозирования природных и техногенных опасностей, рисков возникновения чрезвычайных ситуаций, динамики их последствий, оценке ущерба. АПНИ.
22. Методы прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Научный лидер.
23. Методы прогнозирования чрезвычайных ситуаций. Статья в журнале.
24. Методические подходы к определению экономического ущерба от чрезвычайных ситуаций для региональной экономики. Волгоградский государственный университет.
25. Модель оценки вероятности своевременной ликвидации чрезвычайной ситуации: Текст научной статьи по специальности «Математика». КиберЛенинка.
26. Мышляев Л.П., Евтушенко В.Ф. Прогнозирование в системах управления. Новокузнецк: Сибирский государственный индустриальный университет, 2002.
27. Найбороденко H.M. Прогнозирование и стратегия социального развития России. М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», 2003.
28. Научно-практическая конференция «Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций». Доклады и выступления II. М.: УРСС, 2003.
29. Об утверждении Методики оценки ущерба от чрезвычайных ситуаций от 01 сентября 2020. docs.cntd.ru.
30. Общие сведения о мониторинге и прогнозировании ЧС. Kurgan-city.ru.
31. Основы моделирования чрезвычайных ситуаций. NormaCS.info.
32. Оценка и управление природными рисками. Материалы Всероссийской конференции «Риск-2003». Т 1, М.: Изд. Российского университета дружбы народов, 2003.
33. Оценка и управление природными рисками. Материалы Всероссийской конференции «Риск-2003». Т 2, М.: Изд. Российского университета дружбы народов, 2003.
34. Оценка факторов риска для здоровья населения при чрезвычайных ситуациях.
35. Перечень и характеристика основных факторов риска возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Поселок Детчино.
36. Перечень основных факторов риска возникновения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Железногорск-Илимское городское поселение.
37. Перечень основных факторов риска возникновения чрезвычайных ситуаций. Администрация Тарусского района.
38. Петров В.П. Экономическое обоснование ущерба от лесных пожаров. Уч. пособие. СПб.: Санкт-петербургская государственная лесотехническая академия, 2000.
39. Политика предотвращения техногенных аварий и катастроф. Под ред. М.И. Фалеева. М.: Институт риска и безопасности, 2002.
40. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций. ИД «Панорама».
41. Саяпова А.Р. Прогнозирование межотраслевых пропорций в регионе. М.: «Наука», 2003.
42. Теоретические аспекты применения ГИС в прогнозировании и мониторинге чрезвычайных ситуаций. Научные журналы Universum для публикации статей.
43. Теория и пространственные вероятностные модели развития чрезвычайных ситуаций. Тульский государственный университет.
44. Тимофеева Н.М. Рекомендации по технологическому прогнозированию. Москва, 2003.
45. Тихомиров Н.П., Потравный И.М., Тихомирова Т.М. Методы анализа и управления эколого-экономическими рисками. М.: ЮНИТИ, 2003.
46. Узбеков В.А. Прогнозирование национальной экономики. Саратов: Издательство Саратовского университета, 2002.
47. Уфа. Уфимский государственный авиационный технический университет. 2002.
48. Цифровые технологии в решении задач управления в системе МЧС России.
49. Что такое прогнозирование чрезвычайных ситуаций (значение, термин, определение) методы прогнозирования ЧС, процесс прогнозирования ЧС. ПожВики Портала про Пожарную безопасность. Propb.ru.
50. Что такое прогнозирование техногенных чрезвычайных ситуаций (значение, термин, определение) стадии развития чрезвычайных ситуаций, основные опасные факторы источников техногенных ЧС. ПожВики Портала про Пожарную безопасность. Propb.ru.
51. Экономический ущерб от чрезвычайных ситуаций: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес». КиберЛенинка.