Анализ моделей и методов управления чрезвычайными ситуациями на Кольцевой автомобильной дороге Санкт-Петербурга (КАД СПб)

Скоростные автомагистрали, такие как Кольцевая автомобильная дорога (КАД) вокруг Санкт-Петербурга, являются ключевыми элементами транспортной системы региона, обеспечивая высокую пропускную способность и связность. Однако высокая интенсивность движения (достигающая на отдельных участках 150 000 — 200 000 автомобилей в сутки) и высокие скоростные режимы делают эти дороги зонами повышенного риска. Любая чрезвычайная ситуация (ЧС) — крупное дорожно-транспортное происшествие (ДТП), возгорание, разлив опасных веществ или массовое затруднение движения — ведет к немедленной парализации транспортных потоков, многомиллионному экономическому ущербу и, что наиболее критично, угрозе жизни и здоровью граждан. Неудивительно, что эффективное управление этими рисками становится приоритетной задачей для всех ответственных служб.

Целью настоящей работы является всесторонний анализ и оценка существующих моделей и методов управления экстренными службами и обслуживающими организациями, ответственными за ликвидацию чрезвычайных ситуаций на КАД Санкт-Петербурга.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие исследовательские задачи:

1. Систематизировать организационную структуру и распределение полномочий между ключевыми службами, участвующими в управлении ЧС на КАД.
2. Оценить роль Интеллектуальных Транспортных Систем (ИТС) в процессе оперативного реагирования и управления инцидентами.
3. Проанализировать применение количественных (математических и логистических) моделей для прогнозирования рисков и оптимизации дислокации ресурсов.
4. Рассмотреть нормативное регулирование и методы обеспечения безопасности труда при проведении дорожных работ.
5. Сформулировать предложения по совершенствованию системы управления ЧС на основе анализа международных практик.

Ключевые исследовательские вопросы, структурирующие данную работу, включают: Какова актуальная организационная структура и распределение полномочий служб (МЧС, ГИБДД, обслуживающие организации) по управлению и реагированию на ЧС на КАД СПб? Какие математические и логистические модели используются для прогнозирования и минимизации рисков возникновения аварийных ситуаций, и как они помогают предотвращать катастрофы? Каким образом Интеллектуальные Транспортные Системы (ИТС) интегрированы в процесс управления ЧС?

Организационно-правовая база и межведомственное взаимодействие при ликвидации ЧС

Управление чрезвычайными ситуациями на Кольцевой автомобильной дороге (А-118) представляет собой сложный механизм, основанный на строгой нормативно-правовой базе и четко регламентированном межведомственном взаимодействии. В России данный процесс регулируется федеральными законами «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», а также региональными планами и постановлениями, детализирующими порядок взаимодействия экстренных и обслуживающих служб на транспортной инфраструктуре.

Структура и полномочия служб: Роль ФКУ Упрдор «Северо-Запад»

Оперативное управление и содержание Кольцевой автомобильной дороги Санкт-Петербурга находится в ведении Федерального казенного учреждения «Управление федеральных автомобильных дорог «Северо-Запад» имени Н. В. Смирнова Федерального дорожного агентства» (ФКУ Упрдор «Северо-Запад»), подведомственного Росавтодору. ФКУ Упрдор является не только балансодержателем, но и основным координатором процесса ликвидации инцидентов.

Взаимодействие при ликвидации ЧС на КАД является межведомственным и включает трех ключевых участников:

1. ФКУ Упрдор «Северо-Запад» и подрядные дорожные организации: Отвечают за содержание дороги, оперативное реагирование на инциденты (перекрытие движения, эвакуация поврежденного транспорта, очистка дорожного полотна) и восстановление транспортного процесса.
2. ГУ МЧС России по Санкт-Петербургу: Отвечает за спасательные работы, пожаротушение, ликвидацию последствий аварий, связанных с опасными грузами, и оказание первой помощи.
3. УГИБДД ГУ МВД России по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области: Отвечает за регулирование дорожного движения, оформление ДТП, обеспечение безопасности участников движения и дорожных рабочих, а также расследование причин инцидентов.

Ключевым координационным звеном в этой сложной структуре выступает Территориальный ситуационный центр (ТСЦ) ФКУ Упрдор «Северо-Запад». ТСЦ функционирует как единый пункт принятия решений, где круглосуточно аккумулируется информация о состоянии дорожной обстановки (от ИТС, Росгидромета, МЧС) и откуда осуществляется диспетчеризация ресурсов всех задействованных структур.

Механизмы оперативного реагирования

Оперативность — критический фактор в управлении ЧС на скоростных магистралях. Процесс реагирования начинается с обнаружения инцидента, его верификации и передачи информации.

Важную роль в сокращении времени реагирования играет интеграция современных технологий. Система «ЭРА-ГЛОНАСС» обеспечивает автоматическое или ручное информирование экстренных служб о происшествии непосредственно с места ДТП. Согласно данным ФКУ Упрдор «Северо-Запад», использование этой системы позволяет сократить время информирования служб на 50%. Это достигается за счет исключения человеческого фактора на начальном этапе и немедленной передачи точных координат инцидента, что является существенным преимуществом в условиях, когда каждая минута на счету.

Этапы оперативного реагирования на ЧС на КАД:

Этап	Участники	Функция
1. Обнаружение и оповещение	ИТС, «ЭРА-ГЛОНАСС», Оперативные дежурные ТСЦ	Автоматическая или ручная фиксация инцидента и немедленное уведомление ТСЦ, МЧС и ГИБДД.
2. Диспетчеризация и выезд	ТСЦ, ГИБДД, Дорожные службы	Оценка масштаба, определение необходимых ресурсов и направление ближайших экипажей (дорожников, МЧС, ГИБДД) на место происшествия.
3. Локализация и ликвидация	МЧС, Дорожные службы	Проведение спасательных работ, ликвидация последствий аварии, оказание помощи.
4. Восстановление движения	Дорожные службы, ГИБДД	Очистка проезжей части, восстановление дорожного полотна, снятие временных ограничений.

Подрядные дорожные организации обязаны не только передать информацию, но и оперативно прибыть на место для обеспечения безопасности периметра, установки временных ограждений и знаков, а также скорейшей ликвидации последствий для восстановления движения. Эффективность этого процесса регулярно анализируется на межведомственных совещаниях для выработки мер по повышению безопасности движения.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) как платформа управления инцидентами на КАД

Интеллектуальная транспортная система (ИТС) перестала быть просто набором устройств мониторинга; она стала центральным нервным узлом, обеспечивающим прогнозирование, управление и оперативное реагирование на дорожные инциденты. Согласно ГОСТ Р 70124-2022, ИТС — это система управления, интегрирующая современные информационные, коммуникационные и телематические технологии для автоматизированного поиска и принятия максимально эффективных сценариев управления транспортно-дорожным комплексом.

На КАД СПб ИТС реализована в виде автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДД), главной задачей которой является не только повышение безопасности, но и максимизация показателей использования дорожной сети.

Функции ИТС и роль табло переменной информации (ЗПИ)

В контексте управления ЧС ИТС выполняет три ключевые функции: мониторинг, информирование и управление потоками.

Система непрерывно собирает данные с детекторов движения, видеокамер и метеостанций. При возникновении инцидента, АСУДД немедленно информирует ТСЦ, а затем приступает к активному управлению трафиком.

Критически важным элементом являются знаки переменной информации (ЗПИ) и табло. Эти средства позволяют ИТС регулировать транспортные потоки в режиме реального времени, выводя информацию о:

• Типе и местоположении ДТП.
• Ограничениях скорости или полосности.
• Рекомендуемых объездных маршрутах.

Своевременное информирование через ЗПИ позволяет водителям принять решение о смене маршрута, предотвращая «эффект домино» — вторичные ДТП, вызванные внезапным торможением в заторе. Таким образом, ИТС переводит управление ЧС на КАД из режима исключительно физического реагирования в режим информационно-логистического управления. Почему это так важно? Потому что это позволяет действовать на опережение, а не только реагировать на уже произошедшие события.

Показатели эффективности ИТС в контексте ЧС

Эффективность ИТС измеряется не только техническими параметрами, но и влиянием на безопасность и пропускную способность.

В контексте управления чрезвычайными ситуациями ключевыми показателями эффективности ИТС являются:

1. Сокращение среднего времени ликвидации дорожных инцидентов: Чем быстрее ИТС обнаружит, верифицирует инцидент и оповестит соответствующие службы, тем быстрее начнется фаза локализации и ликвидации. Экономический эффект от каждой сэкономленной минуты на скоростной магистрали огромен.
2. Повышение пропускной способности дорожной сети: ИТС позволяет сохранить частичную или полную пропускную способность, даже когда одна или несколько полос перекрыты. Путем регулирования скорости и перераспределения потоков система минимизирует образование заторов.
3. Снижение вторичной аварийности: Предупреждение водителей об опасности заранее (через ЗПИ) является прямым способом снижения риска возникновения повторных ДТП в зоне первичного инцидента.

В мировой практике «умных дорог» (концепция Vision Zero) активно используются технологии искусственного интеллекта и мультиагентные системы, которые могут стать перспективным направлением для дальнейшего развития ИТС КАД, позволяя прогнозировать не только риски, но и оптимальное поведение транспортного потока в условиях кризиса.

Математические и логистические модели оптимизации управления рисками и ресурсами (УИП)

Современное управление ЧС на транспортной инфраструктуре отходит от интуитивных методов, переходя к предиктивному и оптимизированному управлению, основанному на количественных моделях. Это позволяет не только прогнозировать места возникновения инцидентов, но и оптимизировать логистику реагирующих служб.

Модели машинного обучения для прогнозирования ДТП

Для повышения безопасности на КАД критически важна возможность прогнозирования потенциально опасных участков и оценки тяжести последствий ДТП. В российских научных исследованиях активно применяется арсенал моделей машинного обучения для решения этой задачи.

Модели, такие как Random Forest (Случайный лес), XGBoost и CatBoost, используют множество входных параметров (время суток, погодные условия, интенсивность трафика, тип дорожного покрытия, наличие элементов ИТС) для выявления нелинейных зависимостей, ведущих к авариям.

Принцип работы моделей:

• Оценка вероятности: Модели обучаются на исторических данных о ДТП, определяя, какие сочетания факторов (например, «ночь + гололед + высокая интенсивность движения») приводят к наибольшей вероятности аварии на конкретном километре дороги.
• Прогнозирование тяжести: Кроме вероятности, модели могут прогнозировать тяжесть последствий (смертельный исход, тяжелые травмы, легкий ущерб), что позволяет ТСЦ заранее подготовить соответствующие ресурсы (например, МЧС вместо стандартного экипажа дорожной службы).

Внедрение таких предиктивных моделей в АСУДД КАД позволяет перейти от равномерного контроля к сфокусированному управлению рисками, концентрируя внимание и ресурсы на потенциально опасных зонах.

Оптимизация дислокации экипажей экстренных служб

Скорость реагирования прямо пропорциональна расстоянию между местом базирования экипажа и местом происшествия. Задача оптимального размещения (дислокации) аварийных комиссаров, дорожных служб и машин МЧС решается с помощью логистических моделей.

Наиболее распространенным методом для оптимизации размещения стационарных ресурсов является метод Хакими (задача о p-медиане). Эта модель направлена на минимизацию суммарного взвешенного расстояния (или времени) от всех потенциальных мест ЧС до ближайшего пункта базирования.

Математическая формулировка задачи о p-медиане:

Задача состоит в том, чтобы найти p оптимальных мест размещения аварийных экипажей, чтобы суммарное время доставки помощи по всей дорожной сети было минимальным.


Минимизировать
Σj∈J Σi∈I hi dij xij


При условиях:

1. Каждое потенциальное место ДТП должно быть приписано к одному и только одному ближайшему месту базирования:
   
Σj∈J xij = 1, ∀ i ∈ I

2. Экипаж может быть приписан к месту базирования j только в том случае, если это место выбрано для размещения:
   
xij ≤ yj, ∀ i ∈ I, j ∈ J

3. Общее количество выбранных мест базирования должно быть равно p:
   
Σj∈J yj = p

4. Переменные принятия решений являются бинарными:
   
xij ∈ {0, 1}, yj ∈ {0, 1}


Где: I — множество узлов (потенциальных мест ДТП) на КАД; J — множество потенциальных мест размещения экипажей; p — количество размещаемых экипажей; h_i — вес или частота возникновения ДТП в узле i; d_ij — расстояние (или время в пути) между узлом i и местом базирования j.

Применение этой модели позволяет ФКУ Упрдор «Северо-Запад» и его подрядным организациям принимать обоснованные решения о стационарном размещении дорожных служб, что напрямую влияет на сокращение времени реагирования и снижение ущерба от ЧС.

Моделирование перевозки опасных грузов (ОГ) и оценка рисков

Перевозка опасных грузов (ОГ) по КАД представляет собой отдельный класс рисков, требующий специализированного управления. Регулирование этой деятельности в Российской Федерации базируется на международных стандартах и национальных нормативно-правовых актах.

Основным международным документом является Европейское соглашение о международной дорожной перевозке опасных грузов (ДОПОГ), которое устанавливает классификацию грузов, требования к упаковке, маркировке, транспортным средствам и квалификации водителей. На национальном уровне действуют Постановление Правительства РФ № 2200 от 21.12.2020 «Об утверждении Правил перевозок грузов автомобильным транспортом» и другие отраслевые документы.

Ключевые аспекты моделирования рисков ОГ на КАД:

1. Согласование маршрутов: При перевозке ОГ, особенно «особо опасных грузов», требуется обязательное предварительное согласование маршрута с УГИБДД. Это позволяет исключить прохождение транспорта через зоны повышенной плотности населения, критические объекты инфраструктуры или участки с высоким уровнем аварийности.
2. Обязательное сопровождение: Для особо опасных грузов законодательство требует обязательного сопровождения специально ответственным лицом — представителем грузоотправителя или грузополучателя. В некоторых случаях (особо опасные или крупногабаритные грузы) требуется сопровождение патрульными автомобилями ГИБДД.
3. Логистические модели рисков: При выборе маршрута используется анализ, учитывающий не только кратчайшее расстояние, но и факторы риска (R — Risk). Маршрут выбирается по критерию минимизации интегрального риска, который может быть рассчитан как произведение вероятности инцидента на тяжесть последствий: R = P_inc · C. Учитываются зоны пересечения с густонаселенными районами, близость водоемов и т.д.

Таким образом, управление перевозками ОГ на КАД представляет собой превентивную модель управления, направленную на минимизацию потенциальных катастрофических последствий.

Обеспечение безопасности труда при производстве дорожных работ на КАД

Проведение любых видов работ (ремонт, содержание, строительство) на скоростной магистрали, где средняя скорость движения превышает 100 км/ч, автоматически создает условия повышенной опасности как для дорожных рабочих, так и для участников движения. Эффективное управление безопасностью здесь требует строгого соблюдения отраслевых стандартов.

Нормативно-технические требования к организации работ

Ключевым докумен��ом, регулирующим вопросы организации движения и обустройства дорог при всех видах работ, является национальный стандарт ГОСТ Р 70124-2022 «Дороги автомобильные общего пользования. Организация и безопасность дорожного движения на автомагистралях и скоростных автомобильных дорогах. Общие требования».

Принципиально важными мерами, применяемыми на КАД, являются:

1. Ступенчатое ограничение скорости: На скоростных магистралях нельзя ограничивать скорость движения резко (например, со 110 км/ч до 40 км/ч). Необходимо последовательное, ступенчатое ограничение скорости (например, 90 км/ч, затем 70 км/ч, затем 50 км/ч), что регламентируется требованиями ГОСТ Р 52289 и ГОСТ Р 58350. Это позволяет водителям плавно адаптироваться к изменяющейся дорожной обстановке и снижает риск столкновения в рабочей зоне.
2. Машины прикрытия: Обязательное использование машин прикрытия, оснащенных яркими световыми указателями и буферами безопасности, которые располагаются на безопасном расстоянии перед рабочей зоной. Их задача — принять на себя удар в случае ошибки водителя.
3. Временное перекрытие: В случае выполнения особо опасных работ, таких как надвижка пролетных строений, ФКУ Упрдор «Северо-Запад» применяет временное полное перекрытие движения по участку. Это делается в заранее оговоренные часы (обычно ночью) с обязательным привлечением патрульных экипажей ГИБДД для регулировки и обеспечения безопасности.

Соблюдение этих правил гарантирует, что рабочая зона становится изолированной, а участники движения получают максимально полную информацию о предстоящих изменениях. Разве не это является фундаментом безопасного дорожного движения?

Требования к квалификации и охране труда персонала

Безопасность дорожных работ напрямую зависит от квалификации и дисциплины персонала.

Обеспечение безопасности труда регулируется «Правилами охраны труда при строительстве, ремонте и содержании автомобильных дорог» и системой стандартов безопасности труда.

Требования к персоналу дорожно-строительного комплекса детализированы в Профессиональном стандарте «Дорожный рабочий» (Приказ Минтруда России № 804н от 17.11.2020). Профстандарт устанавливает, что персонал обязан:

• Проходить краткосрочное обучение или инструктаж по охране труда перед началом работ, особенно при изменении вида деятельности или условий труда.
• Использовать средства индивидуальной защиты (СИЗ), соответствующие требованиям ГОСТ.
• Проходить обязательные предварительные и периодические медицинские осмотры для подтверждения пригодности к работе в условиях повышенной опасности.

Повышение квалификации и строгое соблюдение регламентов являются превентивными мерами, направленными на минимизацию человеческого фактора — одной из главных причин несчастных случаев при работе на скоростных дорогах.

Заключение

Анализ моделей и методов управления чрезвычайными ситуациями на КАД Санкт-Петербурга продемонстрировал переход от преимущественно реактивной модели к комплексному, интегрированному и предиктивному управлению, основанному на технологиях и количественных методах.

Основные выводы:

1. Организационная эффективность: Система управления ЧС на КАД является межведомственной и координируется Территориальным ситуационным центром (ТСЦ) ФКУ Упрдор «Северо-Запад». Ключевым показателем повышения эффективности оперативного реагирования является использование системы «ЭРА-ГЛОНАСС», которая обеспечивает сокращение времени информирования экстренных служб на 50%.
2. Роль ИТС: Интеллектуальная транспортная система, реализованная как АСУДД, является критической платформой для управления инцидентами. Ее эффективность измеряется способностью регулировать потоки через ЗПИ и прямым влиянием на сокращение среднего времени ликвидации дорожных инцидентов.
3. Прогресс в количественных методах (УИП): Внедрение математических моделей, таких как Random Forest и XGBoost, позволяет точно прогнозировать места и тяжесть потенциальных ДТП. Применение метода Хакими (задачи о p-медиане) обеспечивает научное обоснование для оптимальной дислокации экипажей дорожных служб, минимизируя время прибытия к месту ЧС.
4. Безопасность и регулирование: Организация дорожных работ строго регламентирована ГОСТ Р 70124-2022, требуя обязательного применения ступенчатого ограничения скорости и машин прикрытия. Качество человеческих ресурсов поддерживается согласно Профессиональному стандарту «Дорожный рабочий».

Предложения по совершенствованию системы управления ЧС на КАД СПб:

Для дальнейшего повышения оперативности и безопасности на КАД целесообразно рассмотреть следующие направления, основанные на международных практиках и развитии технологий:

1. Развитие предиктивного управления на основе ИИ: Углубленная интеграция моделей машинного обучения в ТСЦ для не просто прогнозирования, а для автоматизированного принятия решений о превентивном ограничении скорости или перераспределении полос движения в условиях резкого ухудшения погоды или трафика (принцип «самоуправляемой дороги»).
2. Применение мультиагентных систем: Внедрение мультиагентных технологий, которые позволят дорожным службам, МЧС и ГИБДД обмениваться не просто данными, но и моделями поведения в кризисной ситуации, оптимизируя совместные действия в режиме реального времени.
3. Внедрение концепции «Vision Zero» (Нулевой смертности): Переход от минимизации ущерба к полному исключению смертности. Это потребует инвестиций в пассивную безопасность (улучшение конструкции дорожных ограждений, расширение зон безопасности) и использование ИТС для постоянного мониторинга опасного вождения.
4. Усиление контроля за перевозкой ОГ: Внедрение автоматизированной системы отслеживания маршрутов особо опасных грузов (с использованием ГЛОНАСС-трекеров) и их автоматической синхронизации с данными ГИБДД и МЧС.

Таким образом, модель управления ЧС на КАД СПб демонстрирует высокую степень зрелости, но требует постоянного обновления и интеграции передовых математических методов для обеспечения соответствия возрастающим требованиям к безопасности на одной из ключевых транспортных артерий России.

Список использованной литературы

1. Санкт-Петербург. Карта-схема. – М.: АСТ, Астрель, 2010. – 2 с.
2. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Управление проектами: справочное пособие. – М.: Высшая школа, 2007. – 875 с.
3. Флегонтов Н.С., Мартынюк И.В., Попов О.Н. Методы анализа риска возникновения чрезвычайных ситуаций на транспорте // Руководящий документ (Проект). – Ростов н/Д: РГУПС, 2002. – 45 с.
4. Нефедов Л.И., Филь Н.Ю., Губин Ю.Л. Метод поиска прецедентов проектов ликвидации чрезвычайных природных ситуаций на магистральных автомобильных дорогах // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2010. – №1/3 (43). – С. 50-52.
5. Бабков В.Ф., Андреев О.В. Проектирование автодорог. – М.: Транспорт, 1987.
6. «Методология и обоснование оптимальных маршрутов крупномасштабных перевозок опасных грузов на основе оценки рисков возникновения аварийных ситуаций и ущербов от них по различным направлениям автодорог»: Промежуточный отчет. – Ростов н/Д: РГУПС, 2004. – 101 с.
7. ГОСТ Р 70124-2022. Дороги автомобильные общего пользования. Организация и безопасность дорожного движения на автомагистралях и скоростных автомобильных дорогах. Общие требования. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200189973 (дата обращения: 27.10.2025).
8. Особенности применения метода Хакими при определении оптимального местоположения экипажей по ликвидации последствий ДТП. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-primeneniya-metoda-hakimi-pri-opredelenii-optimalnogo-mestopolozheniya-ekipazhey-po-likvidatsii-posledstviy-dtp (дата обращения: 27.10.2025).
9. Умные дороги: использование интеллектуальных систем и мультиагентных технологий. URL: https://naukaru06.ru/nauka/article/umnie-dorogi-ispolzovanie-intellektualnih-sistem-i-multiagentnih-tehnologiy (дата обращения: 27.10.2025).
10. Модели машинного обучения для оценки вероятности появления ДТП и его серьезности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-mashinnogo-obucheniya-dlya-otsenki-veroyatnosti-poyavleniya-dtp-i-ego-serieznosti (дата обращения: 27.10.2025).
11. «Умные дороги»: безопасность пешеходов и водителей. URL: https://panor.ru/articles/umnye-dorogi-bezopasnost-peshekhodov-i-voditeley/64368.html (дата обращения: 27.10.2025).
12. Умные дороги и Интеллектуальная транспортная система. URL: https://uniz.spbstu.ru/article/17_2/9/ (дата обращения: 27.10.2025).
13. Транспортировка опасных грузов. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transportirovka-opasnyh-gruzov (дата обращения: 27.10.2025).
14. Транспортно-складская логистика грузовых перевозок. Сервис на воздушном транспорте. URL: https://www.intermedia-publishing.ru/pdf/manukyan-shvedov-transportno-skladskaya-logistika.pdf (дата обращения: 27.10.2025).
15. ФКУ Упрдор «Северо-Запад»: Дорожники назвали основные причины ДТП на КАД Санкт-Петербурга. URL: https://rosavtodor.gov.ru/press-tsentr/novosti/335894/ (дата обращения: 27.10.2025).
16. ФКУ Упрдор «Северо-Запад»: В день МВФ частично перекроют КАД. 2020. URL: https://protradnoe.ru/news/2020-07-25/fku-uprdor-severo-zapad-v-den-mvf-chastichno-perekroyut-kad/ (дата обращения: 27.10.2025).
17. Съезд на развязке КАД с Московским шоссе будет полностью перекрыт 2 ноября. 2024. URL: https://vecherka-spb.ru/2024/10/12/sezd-na-razvyazke-kad-s-moskovskim-shosse-budet-polnostyu-perekryt-2-noyabrya/ (дата обращения: 27.10.2025).
18. Изучение технологии производства работ по содержанию автомобильных дорог. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/izuchenie-tehnologii-proizvodstva-rabot-po-soderzhaniyu-avtomobilnyh-dorog (дата обращения: 27.10.2025).
19. Правила охраны труда при строительстве, ремонте и содержании автомобильных дорог — Редакция от 27.12.1991. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=1328 (дата обращения: 27.10.2025).
20. Новости (ФКУ Упрдор «Северо-Запад»: Для обеспечения бесперебойного и безопасного проезда ведут постоянный мониторинг уровня воды). 2020. URL: https://kc-ozd.ru/news/2020-04-10/ (дата обращения: 27.10.2025).