Комплексное оценивание техногенного риска для информационной поддержки процессов управления безопасностью территорий в составе промышленного региона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Иванов, Игорь Викторович

• Иванов, Игорь Викторович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Иванов, Игорь Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К ОЦЕНИВАНИЮ ТЕХНОГЕННОГО РИСКА. ПРОБЛЕМА РАНЖИРОВАНИЯ ТЕРРИТОРИЙ ПО УРОВНЮ ОПАСНОСТИ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Понятие риска и необходимость управления уровнем опасности для территорий промышленных регионов.

1.2 Чрезвычайные ситуации и опасные объекты, их классификация.

1.3 Системный подход к ранжированию территорий по уровню риска.

1.3.1 Оценка риска как мера определения уровня опасности для ранжирования территорий.

1.3.2 Определение приемлемого риска.

1.3.3 Показатели степени тяжести последствий в случае реализации опасных факторов.

1.3.4 Формализация учета степени неопределенности.

1.3.5 Экспертное оценивание уровня потенциальной опасности техногенных объектов.

1.4 Сравнительный анализ существующих подходов к построению систем ранжирования территорий по уровню риска.

1.5 Постановка задачи исследования.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексное оценивание техногенного риска для информационной поддержки процессов управления безопасностью территорий в составе промышленного региона»

Актуальность темы

Наметившаяся в последние десятилетия неблагоприятная тенденция роста количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) техногенного характера в Российской Федерации существенно сказывается как на экологической обстановке в различных регионах страны, так и на степени безопасности населения и территорий.

Отмеченный факт заставляет акцентировать внимание на проблемах управления безопасностью населения и территорий, что не представляется возможным без систем поддержки принятия решений на основе достоверной информации об уровне техногенного риска. Актуальность данной проблемы также отражена в Федеральной целевой программе «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года».

Созданию методов оценивания риска и, в частности, алгоритмов ранжирования территорий по соответствующему признаку посвящены исследования и публикации многих отечественных ученых и специалистов -В. А. Акимова, Р.Н. Бахтизина, Г.М. Вахаповой, Ю.Л. Воробьева, В.Е. Гвоздева, А.И. Гражданкина, А.Н. Елохина, А.В. Измалкова, А.Ю. Кудрина, И.Р. Кузеева, В.В. Кульбы, В.И. Ларионова, Н.А. Махутова, Г.М. Нигметова, B.C. Сафонова, С.В. Павлова, А.С. Печеркина, Б.Е. Прусенко, М.И. Фалеева, Р.З. Хамитова, А.Н. Черноплекова, М.А.Шахраманьяна, А.А. Швыряева, И.У. Ямалова и других. Указанные задачи рассматриваются также в работах ряда зарубежных ученых, среди которых следует назвать Дж. Апостолакиса, Л. Госсенса, С. Гуаро, Р. Кука, X. Кумамото, Ф. Лисса, В. Маршалла, Э. Пате-Корнель, О. Ренна, Э. Хенли, Ф. Юбера.

Тем не менее, круг нерешенных в этой области проблем еще достаточно широк. В частности, остается открытым вопрос о формировании универсальной модели, с помощью которой оказалось бы возможным оценивать риски для различных участков территорий с учетом полной совокупности воздействующих на обстановку объектов и связанных с ними опасных факторов.

Другая группа вопросов обусловлена тем, что оценивание уровня риска для территорий осуществляется в условиях неопределенности, которая в том числе носит характер неизвестности, неполноты и недостоверности исходных данных. Поиск решений при наличии неопределенности может быть реализован в рамках подходов, предложенных такими отечественными учеными и специалистами, как В.И. Васильев, Ю.М. Гусев, В.Н. Ефанов, Г.Н. Зверев, Б.Г. Ильясов, О.И. Ларичев, И.А. Рябинин, Е.Д. Соложенцев, А.Х. Султанов, Р.И. Трухаев, а также зарубежными - Дж.А. Вильсоном, К. Генестом, Е.Т. Джейнсом, М. Джоини, Р.Т. Клеменом, Р. Куком, Дж.Р. Маккензи, Т. Рейли.

В то же время, в существующей практике отсутствуют методики определения результирующих показателей опасности (риска) с комплексным привлечением располагаемой информации, представленной и накопленными статистическими сведениями, и экспертными оценками.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность сформулированной темы исследования, направленного на разработку подхода к комплексному оцениванию уровней техногенного риска для территорий с целью их ранжирования по степеням опасности и организации поддержки принимаемых управленческих решений.

Цель работы - разработка методов и реализующих их алгоритмов, обеспечивающих комплексное оценивание уровней техногенного риска для территорий промышленного региона и осуществление их последующего ранжирования по этому признаку.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Формирование обобщенной математической модели, позволяющей на основе комплексного использования имеющихся статистических данных и результатов экспертного оценивания производить определение уровней техногенного риска для участков территории промышленного региона с учетом совокупности воздействующих опасных факторов, которые, в свою очередь, обусловлены функционированием ряда объектов, а также взаимосвязи указанных факторов.

2. Разработка метода определения вероятности возникновения нештатной ситуации (первой компоненты риска) применительно к заданным участкам территории с использованием сформированной математической модели, которая дает возможность принимать во внимание статистические характеристики всех воздействующих опасных факторов и состояний объектов, влияющих на их возникновение.

3. Разработка метода определения меры тяжести потенциальных потерь от реализации различных сценариев нештатной ситуации (второй компоненты риска) применительно к заданным участкам территории на базе предложенного подхода к построению статистической модели оценивания последствий в условиях влияния совокупности взаимосвязанных факторов и неопределенности, относящейся к развитию ситуации.

4. Разработка методики ранжирования территорий по уровню техногенного риска с учетом его обеих компонент (вероятности неблагоприятных событий и тяжести ожидаемых последствий). Создание программных продуктов, реализующих компоненты подсистемы оценивания риска в составе системы стратегического управления безопасностью населения и территорий, а также исследование эффективности разработанных методов в процессе решения задач ранжирования территорий промышленного региона по степени техногенной опасности.

Научная новизна

1. На основе анализа влияния опасных факторов на участки территории сформирована математическая модель, позволяющая определить вероятность возникновения неблагоприятных событий (аварий, катастроф техногенного характера) на данном участке. Модель отличается тем, что ее построение базируется на применении вероятностных распределений особого типа - так называемых функций связки, или копул. При этом:

- свойства каждого опасного фактора описываются его частной функцией распределения вероятностей (маргиналом);

- взаимосвязь опасных факторов учитывается по результатам экспертного оценивания, представленным величинами парных ранговых корреляций Спирмена;

- при помощи аппарата вайнов предлагается восстанавливать неизвестные значения элементов полной корреляционной матрицы, что позволяет устранить противоречия, которые могут возникать при несогласованном задании корреляций различного порядка;

- получение плотности копулы производится с использованием принципа максимизации энтропии системы рассматриваемых случайных переменных, что уменьшает объем субъективной информации в итоговом решении.

2. Предложен метод определения вероятностей неблагоприятных событий в заданной точке территории. Метод предполагает использование отмеченной выше модели, сформированной с помощью аппаратов копул и вайнов. Новизна метода обуславливается применением нового подхода к алгоритмизированному построению многомерных функций распределения величин, характеризующих уровни опасных факторов.

3. Разработана процедура восстановления многомерной функции распределения показателей частных видов потенциальных последствий, а также алгоритм расчета осредненной категории тяжести указанных последствий. Новизна подхода определяется тем, что:

- в пространстве значений показателей тяжести последствий выделяются гиперпараллелепипеды, стороны которых задаются выбранными интервалами указанных значений по каждому показателю;

- вероятности попадания величин показателей в тот или иной гиперпараллелепипед находятся исходя из результатов восстановления многомерного распределения этих величин с помощью аппаратов копул и вайнов;

- после экспертного присвоения каждому из отмеченных гиперпараллелепипедов определенной категории тяжести последствий для всего диапазона варьирования значений показателей вычисляется осредненная категория, которая выступает далее в качестве обобщенной оценки второй компоненты риска.

4. На основе предложенных подходов к определению обеих компонент оценочной функции риска (вероятности неблагоприятных событий и меры тяжести потенциальных последствий) разработана методика двухкритериального ранжирования территорий по уровню техногенного риска.

Содержание методики отличается тем, что при ранжировании территорий применяется «принцип предосторожности» (приоритета значимости последствий по отношению к вероятности событий).

Следует подчеркнуть, что новизна всех основных результатов работы связана также с рациональным комплексным использованием как накопленных статистических данных, так и экспертных суждений.

Практическая ценность и реализация результатов работы

По результатам выполненных работ внедрены в Научно-исследовательском институте безопасности и жизнедеятельности Республики Башкортостан:

- методика формирования совокупности показателей для оценивания риска применительно к территории, на которой расположен ряд потенциально опасных промышленных объектов;

- методика комплексного оценивания техногенного риска для указанных территорий;

- программы моделирования последствий техногенных аварий, а также систематизированного учета потенциально опасных объектов на заданной территории.

Отмеченные результаты используются при оценке риска, связанного с эксплуатацией объектов различного назначения (прежде всего, предприятий нефтехимического профиля) применительно к территориям в составе Республики Башкортостан. Использование отмеченных результатов позволяет на 20% сократить время, требуемое для выполнения расчетных работ.

На защиту выносятся:

1. Статистическая модель, характеризующая влияние потенциально опасных объектов (ПОО) и связанных с ними взаимосвязанных опасных факторов на показатели техногенного риска для территорий.

2. Метод и реализующие его алгоритмы определения вероятности неблагоприятных событий на заданном участке территории промышленного региона, учитывающие функции распределения вероятностей опасных факторов и их корреляции.

3. Метод и реализующие его алгоритмы определения меры тяжести последствий неблагоприятных событий, учитывающие функции распределения и корреляции частных видов потенциального ущерба, исходная информация о которых получена на основе экспертного оценивания и анализа статистических данных.

4. Методика ранжирования территорий промышленного региона по уровням техногенного риска на основе применения предложенных подходов к определению вероятностей неблагоприятных событий и оцениванию их последствий, а также с использованием «принципа предосторожности».

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

1. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Технология и оборудование современного машиностроения», УГАТУ, г.Уфа, 1998.

2. Международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», УГАТУ, г. Уфа, 1999.

3. Всероссийская студенческая научно-практическая конференция «Взаимоотношение общества и природы: история, современность и проблемы безопасности», ИрГТУ, г. Иркутск, 1999.

4. Международная научно-техническая конференция «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта», ВоГТУ, г. Вологда, 2001.

5. Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2001.

6. Международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», УГАТУ, г. Уфа, 2001.

7. Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций», МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2002.

8. Всероссийская молодежная научно-техническая конференция с международным участием «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», УГАТУ, г. Уфа, 2003.

Публикации

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 12 источниках, включая 1 статью в издании из перечня, утвержденного ВАК России («Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций»), 8 материалов докладов научных конференций и 3 программных продукта, зарегистрированных в РосАПО (Роспатенте).

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 162 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 102 наименований и одного приложения.

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы ее задачи, отмечаются новизна и практическая ценность результатов.

В первой главе проведен сравнительный анализ существующих подходов к построению систем управления техногенной безопасностью в регионах. Рассмотрены показатели техногенной опасности, а также процедуры ранжирования территорий по уровню техногенного риска. В результате сформулирована постановка задачи исследования.

Вторая глава посвящена вопросам оценивания вероятности возникновения нештатной ситуации на рассматриваемом участке территории промышленного региона. Разработана модель, используемая для указанной цели и ориентированная на применение специализированных аппаратов копул и вайнов. Описываемая в данной главе модель позволяет также комплексировать накопленные статистически данные и данные экспертного оценивания.

В третьей главе исследованы проблемы оценки тяжести потенциальных последствий. Приведены методы и алгоритмы восстановления многомерной совместной функции распределения показателей тяжести потенциальных последствий, основанные на использовании аппаратов копул и вайнов. Разработана процедура получения функций распределения частных видов последствий на основе экспертного оценивания с использованием квантильного подхода.

Четвертая глава работы посвящена вопросам ранжирования территорий по уровню техногенного риска. Приведены расчеты показателей риска с использованием реальных данных для ряда участков территории Республики Башкортостан и последующее ранжирование этих участков с учетом выполненного анализа. Рассмотрены программные реализации компонентов подсистемы информационной поддержки принятия решений для стратегического управления уровнем техногенной безопасности в Республике Башкортостан. Данные программные продукты позволяют моделировать последствия в случае разливов нефти и нефтепродуктов на поверхности водоемов, а также оценивать потенциальную опасность техногенных объектов с учетом комплекса возможных сценариев развития нештатной ситуации на указанных объектах.

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Иванов, Игорь Викторович

4.5 Основные результаты и выводы по главе 4.

1. Разработана процедура двухкритериального ранжирования территорий промышленного региона с использованием двумерной оценочной функции риска. Данная процедура предполагает последовательное сравнение участков территории по следующим компонентам риска:

- осредненной категории тяжести последствий;

- вероятности возникновения ЧС.

Достоинство предлагаемой процедуры ранжирования заключается в том, что она предполагает учет исходной информационной неопределенности, так как составляющие компоненты оценочной функции риска (вероятность возникновения нештатной ситуации и осредненная категория тяжести последствий) получены с учетом статистических характеристик опасных факторов, воздействующих на данный участок территории, и частных видов тяжести последствий неблагоприятных событий. При построении статистических моделей использовались аппараты копул и вайнов, что позволило формализовать процедуру восстановления многомерных распределений рассматриваемых случайных величин с учетом их всевозможных корреляций.

2. На основе подхода, предложенного в настоящей работе, решены задачи определения значений компонент оценочной функции риска для различных участков территорий промышленного региона. С использованием этой информации и «принципа предосторожности», который предполагает задание приоритета показателей тяжести последствий по отношению к вероятностной компоненте риска, выполнено ранжирование указанных участков территории по степени опасности. Исследование показало высокую адаптивность предложенных моделей к особенностям ситуаций, возникающих на практике и характеризующихся неопределенностью в исходных данных. Продемонстрировано, что разработанные модели обладают универсальностью, а соответствующие им алгоритмы -приемлемыми уровнями аналитической и вычислительной сложности.

3. Разработан ряд компонентов программного обеспечения, необходимого для информационной поддержки стратегического управления уровнем безопасности территорий, в частности:

• программа для прогнозирования сценариев развития нештатной ситуации на техногенных объектах с целью определения уровня их потенциальной опасности;

• программа расчета характеристик распространения зон загрязнения на поверхности водоемов в случае разливов нефти и нефтепродуктов.

Алгоритмы, реализуемые отмеченными программными средствами, базируются на учете совокупности реальных воздействующих факторов. Программные средства показали эффективность при оценивании потенциальных последствий загрязнения определенных участков водоема (водозаборов) разлившимися нефтью и нефтепродуктами, а также при оценке уровня опасности техногенных объектов, и могут быть применены при расчете компонент оценочных функций риска.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По итогам проведенных исследований можно сформулировать следующие основные результаты и выводы.

1. В работе предложена математическая модель, позволяющая определять уровни техногенного риска для участков территории промышленного региона с целью поддержки принятия решений при управлении безопасностью в указанном регионе. Модель предполагает построение многомерного совместного распределения величин, характеризующих влияние опасных факторов на те или иные точки территории. При этом предусматривается возможность учета взаимосвязей факторов. Реализующие представленную модель методы ориентированы на использование субъективных (экспертных) вероятностей и накопленных статистических данных, а также их комплексирование.

2. Разработан метод определения вероятности возникновения нештатной ситуации (первой компоненты риска) применительно к заданным участкам территории. Данный метод предполагает восстановление совместных функций распределения опасных факторов, оказывающих влияние на территории, на основе аппарата копул (связок) случайных переменных. При этом взаимосвязь факторов учитывается с помощью коэффициентов парных ранговых корреляций Спирмена, а полная матрица корреляций формируется на базе анализа специализированных структур -вайнов, что позволяет находить некоторые неизвестные значения элементов этой матрицы. Результирующий вид плотности вероятностей для копулы находится в процессе максимизации энтропии совокупности рассматриваемых величин (уровней опасных факторов), что обеспечивает уменьшение степени дополнительно вносимой в модель субъективной информации. Метод дает возможность принимать во внимание как накопленные статистические данные, так и результаты экспертного оценивания. Его применение повышает достоверность оценивания вероятностей возникновения нештатной ситуации на участках территории промышленного региона.

3. Разработан метод определения меры (осредненной категории) тяжести потенциальных последствий нештатных ситуаций на участках территории (второй компоненты риска), характеризующей возможность возникновения потерь нескольких видов (наличие погибших, пострадавших, материальный ущерб и т.д.). Данная мера формируется как математическое ожидание категории тяжести последствий с учетом того факта, что показатели отдельных (частных) видов потерь представляют собой зависимые случайные величины. В свою очередь, совместное распределение отмеченных показателей определяется путем построения соответствующей функции связки (копулы). Применение осредненной категории тяжести последствий обеспечивает возможность перехода от многокритериального ранжирования участков территории по масштабу ожидаемых последствий к их сопоставлению по скалярному критерию, что существенно облегчает принятие управленческих решений.

4. Разработан алгоритм двухкритериального ранжирования участков территории промышленного региона по уровню техногенного риска. Алгоритм ориентирован на применении «принципа предосторожности» и учитывает двумерную оценочную функцию риска, формируемую из ранее найденных компонент (вероятности возникновения нештатной ситуации на участке территории и осредненной категории тяжести последствий). На основе результатов ранжирования могут быть приняты управленческие решения по предотвращению возникновения нештатных ситуаций на участках территории промышленного региона, а также по подготовке к ликвидации ожидаемых последствий. Также предложены алгоритмы и разработаны программные средства, предназначенные для использования в подсистеме информационной поддержки принятия решений при стратегическом управлении безопасностью в промышленном регионе. Одно из указанных средств реализует модель распространения зон загрязнения в результате разлива нефти и нефтепродуктов на поверхности водоемов. Другой программный продукт представляет собой средство оценки уровня опасности техногенных объектов, учитывающее различные сценарии реализации ЧС на указанных объектах. Эти программные средства в совокупности с предложенными методами позволяют систематизировать ряд операций, связанных с анализом техногенного риска для участков территории промышленного региона.

Разработанные методики, алгоритмы и программы используются в Научно-исследовательском институте безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан. Они входят в комплекс средств, с помощью которых обеспечивается функционирование подсистемы информационной поддержки управленческих решений по предотвращению чрезвычайных ситуаций на территории Республики Башкортостан.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Иванов, Игорь Викторович, 2007 год

1. Азанов С.А. Еще раз о риске / С.А. Азанов, С.Н. Вангородский, Ю.Ю. Корнейчук и др. // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1999. - №7. - С. 32-51.

2. Айвазян С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян-М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

3. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Термины и определения основных понятий: ГОСТ Р 22.0.02-94. М. :Изд-во стандартов, 1994.

4. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения: ГОСТ Р 22.0.05-94. М.: Изд-во стандартов, 1994.

5. Бешелев С. Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. -М.: Статистика, 1974. -159 с.

6. Бурдаков Н. И. Концепция стратегического управления техногенным и природным риском в регионе / Н. И. Бурдаков, В. В. Кульба, В. Н. Назаретов // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -М.: ВИНИТИ, 1992.- №2. С. 52 - 57.

7. Бурков В. Н. Экологическая безопасность / В. Н. Бурков, А. В. Щепкин. М.: ИПУ РАН, 2003. - 92 с.

8. Вахапова Г.М. Оценка потенциальной опасности опасных производственных объектов по интегральному параметру на примере технологических установок НПЗ / Вахапова Г.М., Чиркова А.Г. // Безопасность жизнедеятельности, №2,2004.

9. Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология./ Е. С. Вентцель. М.: Наука, 1980. - 208 с.

10. Вильсон А. Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем / А. Дж. Вильсон / Перев. с англ. Дубова В.А. Под ред. Попкова Ю.С. -М.: Наука, 1978.-248 с.

11. Воронов А. А. Основы теории автоматического регулирования и управления / А. А. Воронов. -М.: Высшая школа, 1977. 519 с.

12. Гавзов Д. В. Обзор по безопасности дискретных систем / Д. В. Гавзов, В. В. Сапожников, В. Вл. Сапожников // Автоматика и телемеханика. 1994.-№8. -С.31-51.

13. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 1999. - 479 с.

14. Государственный доклад МЧС России о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2004 году — М.: МЧС, 2005.

15. Государственный доклад МЧС России о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2005 году — М.: МЧС, 2006.

16. Гроот М. Д. Оптимальные статистические решения / М. Д. Грот. -М.: Мир, 1974. -492 с.

17. Декларирование безопасности промышленной деятельности: методы и практические рекомендации/ под ред. Маганова Р. У. М.: нефтяная компания "Лукойл", 1999. -85 с.

18. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений / Л. Г Евланов. -М.: Экономика, 1984. 176 с.

19. Евланов Л. Г. Экспертные оценки в управлении / Л. Г. Евланов, В. А. Кутузов -М.: Экономика, 1978. 133 с.

20. Елохин А. Н. Анализ и управление риском: теория и практика / А. Н. Елохин Страховая группа "Лукойл", 2000. - 186 с.

21. Елохин А. Н. Методология комплексной оценки природных и техногенных рисков для населения регионов России / А. Н. Елохин и др. // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ, 1996. -№11. - С. 36-54.

22. Зонирование территории Республики Башкортостан по степени опасности для населения / Р. 3. Хамитов и др. // Башкирский экологический вестник. -2000. -№1.-С. 25-30.

23. Иванов И. В. Программа расчета потенциальной опасности промышленных объектов / И. В. Иванов, В. Г. Крымский, А. Р. Юнусов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №980413.-М.: РосАПО, 1998.

24. Измайлов А. В. Методологические основы управления риском и безопасностью населения и территорий / А. В. Измайлов, О. В. Бодриков // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997,- №1. - С. 3251.

25. Комплексная оценка риска от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера / М. А. Шахраманьян и др.// Безопасность жизнедеятельности. -2001. -№12. С.8-14.

26. Кропоткин М. П. Взаимосвязь рисков различных видов / М. П. Кропоткин // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. -№8. -С. 62-64.

27. Кузьмин И. И. Безопасность и техногенный риск: системно-динамический подход / И. И. Кузьмин // Журн. Всесоюз. Хим. Об-ва им. Д.И. Менделеева. 1990. - №4. - С. 415-420.

28. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений / О. И. Ларичев. М.: Наука, 1979. - 200 с.

29. Лисанов М. В. О техническом регулировании и критериях приемлемого риска / М. В. Лисанов // Безопасность труда в промышленности. -2004.-№6.

30. Маршал В. Основные опасности химических производств / В. Маршал. М.: Мир, 1989. - 671 с.

31. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей: РД 03-409-01: утверждена Постановлением Госгортехнадзора России №37 от 24 августа 2001 г.

32. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. М.: НТЦ «Промбезопасность», 2001. - 30 с.

33. Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов: РД 08-12-96. М.: ВНИИ ГОЧС, 1996. - 34 с.

34. О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: федеральный закон от 21 декабря 1994 г. № 68 ФЗ.

35. Об охране окружающей среды: федеральный закон от 10 января 2002 г. № 7 ФЗ.

36. Оксенгендлер Г. И. Химические аварии / Г. И. Оксенгендлер // Природа. -М.: 1992.-№2.-С.34-41.

37. Основные показатели риска в терминах теории вероятностей / А. И. Гражданкин и др. // Безопасность труда в промышленности. 2002. -№7.-С. 35-37.

38. Писков Г. И. Оптимизация параметров риска при проектировании летательных аппаратов / Г. И. Писков // Авиационная промышленность. -1995.-№3-4.

39. Плис А. И. Mathcad: математический практикум / А. И. Плис, Н. А. Сливина. М.: Финансы и статистика, 1999. - 656 с.

40. Показатели и критерии опасности промышленных аварий / А. И. Гражданкин и др. // Безопасность труда в промышленности. 2003. - №3. -с. 30-32.

41. Программа расчета показателей риска промышленных аварий / В. Ю. Брылин, И. В. Иванов, А. С. Кузнецов, В. Г. Крымский / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990439. М.: РосАПО, 1999.

42. Проценко А. Н. Региональная безопасность: концептуальные принципы управления и основные направления их реализации / А. Н. Проценко // Проблемы безопасности при ЧС. М.: ВИНИТИ, 1996. -№11.-С. 3-26.

43. Разработка структуры и функционального состава Государственного реестра опасных объектов на территории Республики: Отчет о НИР / В. Г. Крымский // гос. Per. №01960003929, ВИНИТИ инв. №0290003983. Уфа: УГАТУ, 1996. - 178 с.

44. Райфа Г. Анализ решений: Пер. с англ. / Г. Райфа. М.: Наука, 1977.-409 с.

45. Рябинин И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем / И. А. Рябинин. СПб: Политехника, 2000. - 248 с.

46. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ/ Дж. Себер . М.: Мир, 1980.-456 с.

47. Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Республике Башкортостан до 2005 года: республиканская целевая программа. Уфа, 2000. - 77с.

48. Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года: федеральная целевая программа утверждена постановлением Правительства РФ от 6 января 2006 г. № 1.

49. Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р. И. Трухаев. М.: Наука, 1981. - 258 с.

50. Ферстер Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Фестер, Б. Ренц. -М.: Финансы и статистика, 1983. 302 с.

51. Фишберн П. С. Теория полезности для принятия решений / П. С. Фишберн. М.: Наука, 1978. - 308 с.

52. Хамитов Р. 3. Построение системы стратегического управления уровнем безопасности в промышленном регионе (опыт Республики Башкортостан) / Р. 3. Хамитов, В. Г. Крымский, С. В. Павлов. Уфа: Экология, 1999.- 118с.

53. Харисов Г. X. Обоснование затрат, выделяемых на предотвращение гибели людей при несчастных случаях, авариях, катастрофах, стихийных бедствиях / Г. X. Харисов // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1993. - №8. - С. 52-55.

54. Хенли Э. Надежность технических систем и оценка риска / Э. Хенли, X. Кумамото. М.: Машиностроение, 1984. - 528 с.

55. Barlow R.E., Proschan F. Statistical theory of Reliability and Life Testing: Probability Models — Holt, Rinehart and Winston, 1974. — 290 p.

56. Bedford T.J, Cooke R.M. Vines a new graphical model for dependent random variables — Delft: Delft University of Technology, 1999.

57. Bedford T.J., Cooke R.M. Probability density decomposition for conditionally dependent random variables modelled by vines— Vol. 32, Nos. 14. — Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 2001. — pp. 245-268

58. Bouye E., Durrleman V., Nikeghbali A., Riboulet G., Roncalli T. Copulas: an open field for risk management. March, 2001.

59. Bunea C., Bedford T. The Effect of model Uncertainty on Maintenance Optimization— IEEE Transaction on Reliability, vol. 51, № 4, December 2002

60. Clemen R.T., Reilly T. Correlations and Copulas for Decision and Risk Analysis — Management Science: Vol. 45, No. 2, February 1999. — pp.208224.

61. Clemen R.T., Winkler R.L. Aggregating Probability Distributions — Fuqua School of Business, Duke University, 2005. — 37 p.

62. Cooke R.M. Experts in Uncertainty — New York: Oxford University Press, 1991. —324 p.

63. Copulas: an open field for risk management / Bouye E., Durrleman V., Nikeghbali A., Riboulet G., Roncalli T.— First World Congress of the Bachelier Finance Society, March 2001. — 8 p.

64. Frank M.J. On the Simultaneous Associativity of F(x), x+y-F(x,y). Aequationes Mathematicae. 1979, № 19. — pp. 194-226

65. Genest C., Mackay RJ. Copules archimediennes et families de lois bidimensionnelles dont les marges sont donnees.— La Revue Canadienne de Statistique, 14,1986. — pp.145-159.

66. Guarro S.B. Risk Analysis and Risk Management Models for Information Systems Security Applications // Reliability Engineering and System Safety, 1989, v.25. —pp. 109-130.

67. Jaynes E.T. Information Theory and Statistical, Phys. Review, vol. 106 (Part I, PP.620-630) and vol.108 (Part II, PP. 171-190), 1957.

68. Joe H. Families of m-variate distributions with given margins and m(m-l)/2 bivariate dependence parameters— Distributions with fixed marginals and related topics. IMS Lecture Notes Monograph Series, 1996. Vol. 28. — pp. 120-141.

69. Joini M., Clemen R.T. Copula models for Aggregating Expert Opinions — Operations Research, 44,1996. —pp.444-457

70. Kelly K.S., Krzysztowicz R. A Bayesian Model and Choice of Expert — University of Virginia, 1996, draft.

71. Kurowicka D., Cooke R.M. Conditional and Partial Correlation For Graphical Uncertainty Models — Delft University of Technology, 2000

72. Lehmann E.L. Some Concepts of Dependence — Annals of Mathematical Statistics, Vol. 37,№5,1966. —pp. 1137-1153.

73. MacKenzie G.R. Approximately maximum-entropy multivariate distributions with specified marginals and pairwise correlations. PhD dissertation. — University of Oregon, 1994. — 56 p.

74. Morgan M.G., and Henrion M. Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis— Cambridge University Press, Cambridge, 1990. — 344 p.

75. Morris P.A. Combining Expert Judgments: a Bayesian Approach.— Management Science, 1977,23. —pp. 679-693

76. O'Riordan Т., Cameron J. Interpreting the Precautionary Principle — London: Earthscan Publishers, 1996.

77. Reliability And Safety Of Processes And Manufacturing Systems. 12 Annual Symp., Tampere, Finland, 1991.

78. Rosenberg J.V., Schuermann T. A General Approach to Integrated Risk Management with Skewed, Fat-Tailed Risk— Staff Report no. 185.—

79. Federal Reserve Bank of New York, 2004. — 56 p.

80. Siegal S., N. Castellan Nonparametric Statistics for the Behavioural Sciences — Second Edition. — New York: McGraw-Hill, 1988.

81. Sklar A. Fonctions de repartition a n dimensions et leures marges — Publications de l'lnstitut de Statistique de L'Universite de Paris, vol. 8, 1959. — pp. 229-231

82. Theil H., Fiebig D.G. Exploiting Continuity: Maximum Entropy Estima-tion of Continuous Distributions. Cambridge, Massachusetts, 1984.

83. Van Seiver G.R. Quantitative Risk Analysis in the Chemical Process Industry //Reliability Engineering and System Safety, 1990. V.29. —pp.55-68.

84. Winkler R.L. Combining Probability Distributions from Dependent Sources — Management Science, 27,1981. — pp.479-488.

85. Wu FC, Tsang YP Second-order Monte Carlo uncertainty/variability analysis using correlated model parameters: application to salmonid embryo survival risk assessment— Ecological Modelling, 2004, vol. 177, n°3-4, pp. 393414.