Многомерный анализ показателей оперативного реагирования пожарных подразделений

Многомерный анализ показателей оперативного реагирования пожарных подразделений

УДК 614.841.

К.С. Власов, нач. сектора (ФГБУ ВНИИПО МЧС России), А. Н. Денисов профессор, канд. техн. наук (ФГБОУ АГПС МЧС России), В. В. Зыков нач. отдела (ФГБУ ВНИИПО МЧС России).

Основной недостаток методов, используемых для оценки эффективности деятельности подразделений пожарной охраны в том, что статистические показатели анализируются разрозненно, без учета взаимных влияний и определения общих трендов. Методами многомерного анализа предлагается выявить связи и степень влияния различных факторов на деятельность оперативных пожарных подразделений.

Ключевые слова: оперативные пожарные подразделения, многомерный анализ, корреляция, теория графов.

По сложившейся практике [1, 5, 13 и др.] деятельность пожарных подразделений, как правило, оценивается по темпу прироста статистических показателей относительно времени или сравнением между различными категориями (субъекты Российской Федерации, города и села и т. д.). К преимуществам такого метода оценки можно отнести большой опыт использования и достаточно простой математический аппарат. Однако эта простота кажущаяся, приводящая к необходимости усреднения тысяч показателей без учета дисперсии и других индивидуальных характеристик, что может приводить к некорректным выводам. К тому же непосредственное сравнивание показателей измеряемых по различным шкалам (например, ущерб и время тушения пожара) математически недопустимо без предварительной обработки данных [8, 10]. В результате выявленные статистические зависимости невозможно сопоставлять между собой по всей совокупности и определять влияния отдельных факторов на конечный результат. Поэтому необходимо использовать другие более достоверные методы оценки деятельности пожарных подразделений.

В качестве альтернативы традиционному методу предлагается многомерный статистический анализ, который позволяет систематизировать и обрабатывать большие объемы статистических данных, выявлять характер и структуру взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака, получать науч-ные и практические выводы относительно всей совокупности данных с учетом их возможной ограниченности или неполноты. Поэтому его использование является не только оправданным, но и существенно необходимым.

Используемые в настоящее время показатели оперативного реагирования (время следования, локализации и ликвидации пожара и др. [1]) рассматриваются как наиболее объективные характеристики эффективности деятельности пожарных подразделений по тушению пожаров. Кроме того, они используются в расчетных методиках для определения различных параметров функционирования противопожарной службы в целом, а также ее структурных подразделений.

Анализ статистических данных показывает устойчивую тенденцию к снижению показателей средних времен локализации и ликвидации пожара, а с 2007 года и среднего времени следования (Рис. 1) [1, 5, 13].

Рис. 1 Основные показатели оперативного реагирования по Российской Федерации за 1996;2012 гг.

Следует отметить, что резкое снижение среднего времени ликвидации пожаров в 2009 году произошло после разделения в соответствии с Порядком учета пожаров [2] данного показателя на показатели — «Ликвидация открытого горения» и «Ликвидация последствий пожара», что позволило раздельно учитывать периоды времени активного ведения боевых действий и последующих действий по проливке, окарауливанию пожара и др., когда не требуется привлечения большого количества сил и средств. В данной статье принят термин «Ликвидация», который соответствует определению, установленному Инструкцией [4], если пожар произошёл до 2009 года и соответственно Порядку [2], если пожар произошел после 2009 года.

Визуально на диаграмме (Рис. 1) можно выделить два временных периода показателей оперативного реагирования — с 1998 по 2008 год и с 2009 по 2012 год. Применяя метод аналитического выравнивания [6] возможно выявить основные тенденции (тренды) изменения показателей за рассматриваемые периоды времени (Рис. 2).

Рис. 2 Тренды и прогнозы динамики показателей оперативного реагирования

• 1 — ликвидация (1998;2008 г. г.); 2 — локализация (1998;2008 г. г.); 3 — следование (1998;2008 г. г.);
• 4 — ликвидация (2009;2012 г. г.); 5 — локализация (2009;2012 г. г.); 6 — следование (2009;2012 гг.);

пунктиром показаны прогнозы для показателей Линейные функции и основные расчетные значения, обосновывающие соответствие вышеупомянутых выше трендовых моделей фактической ситуации, а так же достоверность прогнозов приведены в Таблице 1.

Таблица 1 — Функциональные зависимости.

Примечания: 1) нумерация строк таблицы соответствует нумерации линий трендов на диаграмме (Рис. 2); 2) в функциях приняты относительные значения параметра d, где 1 соответствует 1998 год.

Коэффициенты детерминации (R2) всех рассматриваемых моделей достаточно близки к максимальному значению 1, и относительно низкие значения у2 позволяют сделать вывод о том, что предлагаемые зависимости приемлемы для изучения процесса на некотором ограниченном временном интервале. Исключение составляет только зависимость для времени следования (1998;2008г.г.), где R2 = 0.489. Это объясняется тем, что значение показателя в течении рассматриваемого периода, имея незначительную тенденцию к росту, практически не изменялось.

Анализ прогнозов трендовых моделей (Рис. 2) показывает, что рассматриваемые показатели оперативного реагирования начинают приближаться к некоторым пороговым значениям, дальнейшее снижение которых при существующих условиях невозможно. Например, по прогнозу, в 2020 году среднее время локализации пожара в Российской Федерации должно приблизиться к нулю. То есть, на каждый пожар должно прибывать такое количество сил и подаваться такое количество огнетушащих средств, чтобы пожар ликвидировался в тех размерах, какие он принял на момент прибытия пожарных подразделений. Следовательно, сразу после прибытия пожарных к месту вызова, минуя этап локализации, должен наступать этап ликвидации пожара. Такое возможно только в двух случаях:

• 1) если период свободного развития пожара (включающий себя периоды обнаружения, сообщения, следования и другие действия до начала активного тушения пожара) будет относительно непродолжительным, и пожар, возможно, будет ликвидировать силами первого прибывшего к месту вызова подразделения;
• 2) даже на развившемся пожаре будет практически одновременно сосредотачиваться необходимое для его локализации количество сил и средств.

Справедливо предположить, что снижение показателей оперативного реагирования, как направление улучшения эффективности деятельности оперативных пожарных подразделений, в ближайшие годы неизбежно достигнет своего естественного предела.

В качестве одного из вариантов решений, обозначенной проблемной ситуации, предлагается: 1) Принять в качестве ориентировочных некоторые фиксированные значения показателей оперативного реагирования, (возможно дифференцированных для групп регионов) и использовать их в качестве базовых для оценки эффективности деятельности; 2) Расширить диапазон рассматриваемых причинно-следственных связей и приоритетов в деятельности оперативных пожарных подразделений.

Исходя из основной задачи пожарных подразделений (снижение гибели и травматизма людей, а так же уменьшение материального ущерба причиняемого пожарами), то целесообразно выявить основные взаимосвязи факторов, влияющих на эти показатели и их связи с показателями оперативного реагирования.

В отличие от ранее проводимых исследований по данному направлению [5, 11, 12] в первом приближении предлагается рассмотреть взаимное влияние 17 факторов:

• 1) продолжительность свободного горения;
• 2) продолжительность тушения пожара;
• 3) количество погибших при пожаре людей;
• 4) количество людей, травмированных на пожаре;
• 5) уничтоженную и поврежденную пожаром поэтажную площадь;
• 6) количество пожарной техники, задействованной на пожаре;
• 7) материальный ущерб от пожара;
• 8) расстояние до места пожара;
• 9) количество стволов поданных на тушение пожара и защиту;
• 10) создание штаба пожаротушения;
• 11) условия, способствовавшие развитию пожара.

Графически вышеперечисленные факторы и предполагаемые направления влияния изображаются в виде ориентированного графа (Рис. 3). Сокращения названий узлов графа обозначают: Св. Гор — время свободного горения, мин.; Туш — время тушения пожара, мин.; Гиб — количество погибших, чел.; Трав — количество травмированных, чел.; Sп — площадь пожара, м2; Nпа — количество пожарной техники, ед.; Ущ — материальный ущерб, руб.; Расст — расстояние до места пожара, км; Ств — количество стволов, подаваемых на тушение и защиту, ед.; Штаб — создание штаба пожаротушения. Цифрами от 1 до 7 обозначены группы условий, способствовавших развитию пожара [3, Прил.2 п.50]. Для условий входящих в группы на Рис. 3 приняты обозначения вида «5`53» где первая цифра соответствует номеру группы условий, число после знака апострофа соответствует коду условия принятому в Порядке [3, Прил.2 табл.17]. Например, 1`11 — позднее обнаружение пожара в результате отсутствия персонала на объекте пожара и т. д.

Для проведения анализа ориентированный граф (Рис. 3) представлен в виде матрицы смежности (Рис. 4) размером 17×17. Дополнительные связи групп условий развития пожара в матрице не отражены и будут рассмотрены отдельно. Учитывая то, что изучаемые данные представляют собой разнородные физические величины (время, количество, площадь, события) для выявления связей между рядами данных применены различные виды корреляционных зависимостей: линейная корреляция Пирсона (на Рис. 4 обозначена литерой — «Л»); точечная бисериальная корреляция (Т); контингенция Пирсона (ц — коэффициент) (ф). Показатели гибели и травмирования людей, ввиду сравнительно малых значений, оценивались не по количеству людей, а только по наличию факта гибели или травмирования людей, и поэтому для их оценки не применялась линейная корреляция.

Рис. 3 Влияние факторов, характеризующих деятельность оперативных подразделений пожарной охраны на последствия пожаров

Рис. 4 Условия и факторы деятельности оперативных пожарных подразделений Л — линейная корреляция Пирсона;

Т — точечная бисериальная корреляция; ф — контингенция Пирсона (ц — коэффициент) Исходные данные для расчетов статистических показателей были взяты из федеральной государственной информационной системы «Федеральный банк данных «Пожары» (ФГИС «Пожары»). При этом рассматривались только данные по пожарам, данные по загораниям (см. определение п. 14 Приложения к Порядку [2]) не учитывались. Расчеты выполнялись с использованием СУБД Microsoft Access 2007.

Расчетные значения коэффициентов корреляции (Рис. 4), проверялись по статистической значимости. При уровне значимости б = 0,05 из 137 связей не подтвердилось 28 и 27 соответственно для 2011 и 2012 годов, при более строгих условиях проверки б = 0,01 количество таких связей возросло до 31 и 33. ликвидация пожар оперативный реагирование Статистические выборки за 2011 и 2012 годы показателей оперативного реагирования и других рассматриваемых факторов принадлежат одной генеральной совокупности, поэтому возможно сравнить выборочные коэффициенты корреляции для двух рассматриваемых выборок с целью установления общности генерального коэффициента корреляции, который характеризует всю генеральную совокупность случаев тушения пожаров на территории Российской Федерации.

Проверка нулевой гипотезы о незначимости различий между двумя коэффициентами корреляции произведена по формуле.

(1).

где r1 и r2 — значения коэффициентов корреляции соответственно для 2011 и 2012 года; n1 и n2 — размеры выборок.

В результате проверки значимости различий коэффициентов корреляции, для дальнейших исследований приняты данные за 2012 год, из которых исключены данные по 64 связям не соответствующим критерию z? 1,960, на основе которых построен ориентированный нагруженный граф из 17 узлов и 45 ребер (связей), вес ребер соответствует абсолютным значениям корреляции и изображается линиями разной толщины.

Направления связей выбраны на основе метода экспертных оценок. Для показателей «Гибель» и «Травмы» направления влияния определяются почти однозначно, принято, что показатели оперативного реагирования могут оказывать на них воздействие, а обратные влияния отсутствуют. У таких пар показателей как «Площадь пожара» — «Время тушения», «Количество стволов» — «Количество техники» и др. в зависимости от обстановки на пожаре направление влияния может неоднократно меняться, поэтому условно приняты направления, соответствующие последовательности проведения расчета сил и средств на тушение пожара [9].

Рис. 5 Условия и факторы деятельности оперативных пожарных подразделений (все значимые связи)

После удаления несущественных связей и перераспределения узлов графа (Рис. 3) с использованием алгоритма «Yifan Hu Proportional» компьютерной программы Gephi 0.8.2, граф (Рис. 5) выглядит более упорядоченно, но тем не менее еще остается достаточно сложным. Для выполнения анализа топологии, возможно, еще упростить структуру графа и разбить его на два подграфа. Например, по отрицательным (Рис. 6) и положительным (Рис. 7) значениям коэффициентов корреляции.

Рис. 6 Условия и факторы деятельности оперативных пожарных подразделений (положительные связи)

На графе с прямыми связями (Рис. 6) показаны такие направления влияний факторов, при которых изменение влияющего фактора в любую сторону приводит к пропорциональному изменению зависимого фактора в ту же сторону. Некоторые связи могут опосредованно определяться влиянием третьего показателя и (или) быть только статистическими, но не причинно-следственными. Например, количество пожарных отделений связано с количеством погибших людей, хотя известно [5], что основные причины гибели людей являются результатом стечения, не рассматриваемых здесь обстоятельств (состояние погибшего, состояние объекта пожара и др.).

Рис. 7 Условия и факторы деятельности оперативных пожарных подразделений (отрицательные связи)

На графе с обратными связями (Рис. 7) показаны случаи, когда увеличение влияющего фактора приводит к пропорциональному уменьшению зависимого. Связи между условиями развития пожара, показанные на графе (Рис. 5), исключены из дальнейшего рассмотрения, т.к. являются только статистическими отношениями.

Для примера рассмотрим некоторые выводы по результатам исследования — продолжительность свободного горения (Рис. 6) влияет на увеличение площади пожара т.к. коэффициент корреляции положительный (r = 0.014) и в меньшей мере на условия необходимости создания штаба пожаротушения (r = 0.01). Штаб влияет на количество пожарной техники (r = 0.298) и количество подаваемых на тушение стволов (r = 0.212) и в несколько меньшей степени (r = 0.048) на продолжительность тушения пожара.

Гибель и травмирование людей на пожаре в первую очередь зависят от продолжительности тушения (r = 0.048), количества привлекаемой на тушение техники (r = 0.071) и подаваемых стволов (r = 0.073), а так же форс-мажорных обстоятельств (r = 0.016). Стечение перечисленных обстоятельств характерно для пожаров на сложных в пожарно-тактическом отношении объектах, характеризуемых большим количеством людей, сложной планировкой и т. п. Выявленные зависимости (Рис. 6, Рис. 7) позволяют произвести и более детальный анализ обстоятельств причинения вреда здоровью людей на пожарах Таким образом, используемый в настоящее время одномерный статистический анализ совокупности данных, состоящих из наблюдений и характеризующих их переменных, заключающийся в рассмотрении каждой отдельной переменной и исследовании их попарной взаимосвязи весьма ограничен. Потому что закономерности и взаимосвязи, присущие всей совокупности, не возможно выявить, исследуя каждую перемен-ную в отдельности. Поэтому наиболее целесообразным, с точки зрения прикладных исследований является многомерный статистический анализ данных [10].

Несмотря на то, что предлагаемая методика еще требует некоторой доработки и практической проверки, но уже сейчас она может способствовать разрешению ситуаций, рассмотренных в начале статьи, когда единообразное использование статистических методов для всей совокупности данных приводит к неоднозначным выводам. В целом применение методики многомерного анализа позволит объективно оценить практически весь комплекс показателей характеризующих деятельность оперативных пожарных подразделений и выявить основные тенденции дальнейшего развития.

Библиографические ссылки

• 1. Пожары и пожарная безопасность в 2008 году: статистический сборник. Под общей редакцией Н. П. Копылова. — М.: ВНИИПО, 2008, — 137 с: ил. 40.
• 2. Приказ МЧС РФ № 714 от 21.11.2008 «Об утверждении порядка учета пожаров и их последствий»
• 3. Приказ МЧС РФ от 10 декабря 2008 г. № 760 «О формировании электронных баз данных учёта пожаров (загораний) и их последствий»
• 4. Приказ МВД РФ от 30.06.1994 № 332 «Об утверждении документов по государственному учету пожаров и последствий от них в Российской Федерации» (вместе с «Инструкцией о порядке государственного статистического учета пожаров и последствий от них в Российской Федерации») (Зарегистрирован в Минюсте РФ 19.07.1994 № 638)
• 5. Отчеты по НИР «Анализ действий пожарной охраны при тушении крупных пожаров и проведении связанных с ними аварийно-спасательных работ на территории Российской Федерации», ВНИИПО. 2000 — 2012 г. г.
• 6. Макарова Н. В., Трофимец В. Я. Статистика в Excel: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 386 с.: ил.
• 7. Оре О. Теория графов. — 2-е изд. — М.: Наука, 1980. — С. 336.
• 8. Харченко М. А. Корреляционный анализ: Учебное пособие для вузов. — Воронеж: ГОУ высш. проф. образования «Воронежский государственный университет», 2008.
• 9. Иванников В. П., Клюс П. П. Справочник руководителя тушения пожара. — М.: Стройиздат, 1987. — 288 с.: ил.
• 10. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. 3-е издание. Учебн. — М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. — 512.: ил.
• 11. Денисов А. Н., Лукьянченко А. А., Соколов А. В., Григорьев А. Н., Исследование факторов влияющих на управление пожарными подразделениями при тушении пожаров в помещениях. [Текст] // Научно-технический журнал Пожаровзрывобезопасность № 8 (том 20) 2011. стр. 48−52
• 12. Подгрушный А. В. Совершенствование управления боевыми действиями пожарных подразделений на основе повышения их тактических возможностей: Автореф. канд. техн. наук: 05.13.10: Москва, 2004 24 c.
• 13. Статистика пожаров в Российской Федерации за 2000;2012 г.

V.K. Vlasov, A.N. Denisov, V.V.Zykov.

MULTIVARIATE ANALYSIS OF INDICATORS OF RAPID REACTION.

The main imperfection of the methods aimed at assessment of efficiency of operative activities of fire service divisions consist in uncoordinated analysis of statistical indicators without taking into consideration mutual influences and definition of common trends. It is suggested to reveal the bonds and the degree of influence of various factors on the activities of operative fire divisions by the methods of multivariate analysis.

Keywords: operative fire divisions, multivariate analysis, dependences, correlation, graph theory.

Власов Константин Сергеевич — начальник сектора ФГБУ ВНИИПО МЧС России. Тел. (495) 521−84−25, E-mail: Этот адрес e-mail защищен от спам-ботов. Чтобы увидеть его, у Вас должен быть включен Java-Script; Денисов Алексей Николаевич — профессор, кандидат технических наук ФГБОУ АГПС МЧС России; Зыков Вадим Витальевич — начальник отдела ФГБУ ВНИИПО МЧС России.

Адрес: мкр. ВНИИПО, 12, Балашиха, Московская область, 143 903, Россия.

Vlasov Konstantin Sergeevich — Chief of Sector (FGBU VNIIPO EMERCOM of Russia) Phone: (495) 521−84−25, E-mail: Этот адрес e-mail защищен от спам-ботов. Чтобы увидеть его, у Вас должен быть включен Java-Script; Denisov Aleksey Nikolaevich — Candidate of Technical Siences, Professor (State Fire Academy of EMERCOM of Russia); Zykov Vadim Vitalievich — Chief of Departament (FGBU VNIIPO EMERCOM of Russia).

Address: mkr. VNIIPO, 12, Balashikha, Moscow Region 143 903, Russia.