Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/14853
Назва: Формалізована математична модель сумісного прогнозування та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації
Автори: Іванець, Григорій Володимирович
Іванець, Михайло Григорович
Толкунов, Ігор Олександрович
Попов, Іван Іванович
Ключові слова: модель
керуючий алгоритм
надзвичайна ситуація
збитки від надзвичайних ситуацій
рівень готовності
Дата публікації: 2021
Видавництво: Збірник наукових праць «Системи управління, навігації та зв’язку»
Серія/номер: Цивільна безпека – Полтава: Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» (National University «Yuri Kondratyuk Poltava Polytechnic»);Вып. №2(64). – 176 с. – С.112-118.
Короткий огляд (реферат): Попередження надзвичайних ситуацій слід розглядати як складний сумісний процес прогнозування надзвичайних ситуацій та завчасного реагування на загрози їх виникнення або пом’якшення можливих наслідків. Мета. Розробка формалізованої математичної моделі сумісного прогнозування надзвичайних ситуацій та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації. Метод. Формалізована математична модель сумісного прогнозування та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації – це система аналітичних залежностей, які в сукупності дозволяють вирішити поставлену проблему дослідження. Вона реалізує принцип системного підходу до вирішення проблеми попередження надзвичайних ситуацій з метою недопущення їх виникнення або мінімізації можливих наслідків. Попередження надзвичайних ситуацій – це складний системний процес, пов'язаний з аналізом загроз виникнення надзвичайних ситуацій, їх прогнозуванням та забезпеченням готовності реагування підрозділів цивільного захисту. Результати. Розроблено формалізовану математичну модель сумісного прогнозування та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації і керуючий алгоритм, який реалізує розроблену математичну модель. Формалізована математична модель сумісного прогнозування та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації уявляє собою об’єднання двох взаємозв’язаних моделей: моделі прогнозування надзвичайних ситуацій та можливих завданих збитків внаслідок них і моделі забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації. Висновки. Формалізована математична модель сумісного прогнозування та забезпечення готовності реагування на надзвичайні ситуації включає математичні моделі прогнозування надзвичайних ситуацій за характером, видами, рівнями та можливих наслідків внаслідок них як в державі в цілому, так і її регіонах; математичні моделі оцінки потенціальної технічної спроможності та готовності підрозділів до виконання завдань за призначенням, оптимального розподілу ресурсів для забезпечення готовності підрозділів, оптимізації територіальних структур цивільного захисту, прогнозу витрат коштів, технічного та людського забезпечення для ліквідації надзвичайних ситуацій. Отримані результати дослідження є фундаментом для обґрунтування організаційно-технічних заходів щодо адекватного реагування на надзвичайні ситуації різного характеру в реальних умовах.
Опис: 1. Rybalova, O., Artemiev, S., Sarapina, M., Tsymbal, B., Bakharevа, A., Shestopalov, O., Filenko, O. (2018). Development of methods for estimating the environmental risk of degradation of the surface water state. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2(10 (92)), 4–17. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.127829. 2. Bakharevа, A., Shestopalov, O., Filenko, O., Tykhomyrova, T., Bryhada, O. (2018). Studying the influence of design and operation mode parameters on efficiency of the systems of biochemical purification of emissions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(10(93)), 59–71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133316. 3. Guskova, N.D., Neretina, E.A. (2013). Threats of natural character, factors affecting sustainable development of territories and their prevention. Journal of the Geographical Institute Jovan Cvijic, SASA, 63(3), 227–237. 4. Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(10 (90), 11–16. https:// doi.org/ 10.15587/1729-4061.2017.114504.1. 5. Nivolianitou Z., Synodinou B. A Towards emergency management of natural disasters and critical accidents: The Greek experience // Journal of Environmental Management. 2011. Vol. 92, Issue. 10, 2657–2665. 5. Новоселов С.В., Панихидников С.А. Проблемы прогнозирования количества чрезвычайных ситуаций статистическими методами // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017. No10, 60–71. 6. Deng, S.C., Wu, Q., Shi, B. (2014) Prediction of Resource for Responding Waterway Transportation Emergency Based on Case-Based Reasoning // China Safety Science Journal, 24, 79–84. 7. Vasiliev M., Movchan I., Koval O. Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards // Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2014. Issue 5, 106–113. 8. Mygalenko, K., Nuyanzin, V., Zemlianskyi, A., Dominik, A., Pozdieiev, S. (2018). Development of the technique for restricting the propagation of fire in natural peat ecosystems // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10(91)), 31–37. 9. Sun, B.Z., Ma, W.M. and Zhao, H.Y. (2013) A Fuzzy Rough Set Approach to Emergency Material Demand Predictiono ver Two Universes. Applied Mathematical Modeling, 37, 7062–7070. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2013.02.008. 10. Development of combined method for predicting the process of the occurrence of emergencies of natural character. / Ivanets H., Horielyshev S., Ivanets M., D. Baulin, Tolkunov I., Gleizer N., Nakonechnyi A. //Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 5, Issue 10(95), 48–55. doi:https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.143045. 11. Неклонський І.М., Самарін В.О., Харламов В.В. Спектральний підхід до оцінювання готовності аварійно-рятувальних підрозділів до дій за призначенням / Проблеми надзвичайних ситуацій. Х.: НУЦЗУ, 2016. Вип. 23, 113–120. 12. Самарин В.А., Сокол Я.С. Модель готовности спасательных систем, использующих техническое оснащение для проведения аварийно-спасательных работ. Проблеми надзвичайних ситуацій. Х.: НУЦЗУ, 2015. Вип. 21, 76–82. 13. Самарін В.О. Модель готовності складових рятувальних сил до дій за призначенням / В.О. Самарін, І.М. Неклонський, Д.Л. Соколов // Проблеми надзвичайних ситуацій: зб. наук. пр. Харків: НУЦЗУ, 2015. Вип. 22, 113–118. 14. Власов К.С., Денисов А.Н. Методика анализа показателей оперативного реагирования пожарно-спасательных подразделений // Технология техногенной безопасности, 2016. No 3(67), 207–213. 15. Lee, Yohan, Byungdoo Lee, and Kyung Ha Kim (2014). Optimal spatialallocation of initial attack resources for firefighting in the republic of Korea using a scenario optimization model. Journal of Mountain Science, 11.2, 323–335. 16. Martha A. Centeno A Markov chain location-allocation meta-model for hurricane relief planning / Martha A. Centeno, Desiree Tejada-Calvo// Int. J. of Emergency Management. 2014 Vol.10. No.3/4, 209–240. 17. Рогозін А.С. Оптимізація розподілу сил цивільного захисту по регіонах України / А.С. Рогозін, О.В. Пирогов, Є.А. Яровий // Проблеми надзвичайних ситуацій. Харків: НУЦЗУ, 2016. Вип. 23, 134–140. 18. Іванець Г.В., Іванець М.Г., Матухно В.В., Толкунов І.О., Стецюк Є.І., Попов І.І. Формалізована математична модель прогнозування надзвичайних ситуацій та можливих завданих збитків внаслідок них // Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава: ПНТУ, 2020. Вип. 4(62), 92–97.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/14853
ISSN: 2073-7394
Розташовується у зібраннях:Кафедра піротехнічної та спеціальної підготовки



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.