Диссертация (1172891), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Моделирование динамики удельных показателей деятельностипротивопожарной службы в кластерахКак показано в работе [125], для решения задач оптимального управленияпротивопожарными службами необходимо аналитически обосновать их влияниена состояние пожарной безопасности в динамическом и в территориальномаспектах [1, 8].Построим зависимость от времени числа пожаров во Вьетнаме в пересчетена одного пожарного.
В работе [125] этот относительный показатель названудельнойнагрузкойпопожарам–УНП,отражающейнагрузкунапротивопожарную службу. На рисунке 3.1 показана динамика УНП в период с2006 по 2016 годы. Специальными знаками на рисунках 3.1 - 3.8 показан прогнозна 2017, 2018 годы, а звездочкой - реальные данные за 2016 г.Из рисунка 3.1 следует, что снижающаяся УНП хорошо описываетсяполиномом второго порядка:h = 0,001·t2- 0,0331·t+0,3625(3.1)Коэффициент корреляции [59, 63] равен 0,81, что свидетельствует овысокой объясняемости реальных данных полиномиальной моделью (3.1).Между тем, более простая экспоненциальная модель (рис. 3.2) также даетвысокую объясняемость:h = 0,3633·e-0,101·t(3.2)с квадратом коэффициента корреляции, равным 0,8.Соотношения (3.1) - (3.2) могут быть использованы для краткосрочного (1-3года) прогноза УНП во Вьетнаме, служа основой планирования развитияпротивопожарной службы страны в динамическом аспекте.Удельная нагрузка по пожарам, h1290,3502016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.0,3300,2990,3000,288h = 0,001t2 - 0,0331t + 0,3625R² = 0,810,2640,2440,2500,1900,2000,1710,1490,1310,1500,1350,1000,050Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.1 – Динамика УНП во Вьетнаме с 2006 по 2016 годыУдельная нагрузка по пожарам, h(полиномиальная модель)0,3502016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.0,3300,2990,3000,288h = 0,3633e-0,101tR² = 0,80,2640,2440,2500,1900,2000,1710,1310,1500,1490,1350,1000,050Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.2 – Динамика УНП во Вьетнаме с 2006 по 2016 годы(экспоненциальная модель)Стойилиинойстепеньюточностиподобныединамическиеэкспоненциальные закономерности наблюдаются и применительно к другимкластерам.Так, на рис.
3.3 для примера приведена динамика УНП во втором кластере с2006 по 2016 годы.Из рисунка 3.3. следует, что экспоненциальная зависимость130h = 0,507·e-0,093·t(3.3)достаточно убедительно описывает динамику УНП во втором кластере - квадратУдельная нагрузка по пожарам, hкоэффициента корреляции равен 0,8.2016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.0,6000,5000,478 0,4750,400h = 0,507e-0,093tR² = 0,80,360 0,3530,3070,3000,3000,2500,2250,2270,2000,100Годы, t0,0002007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.3 – Динамика УНП во 2 кластере с 2006 по 2016 годы(экспоненциальная модель)В таблице 3.4 приведены параметры экспоненциальных зависимостей УНПи коэффициенты объясняемости применительно к кластерам Вьетнама.Таблица 3.4–Параметры экспоненциальных зависимостей УНП икоэффициенты объясняемости применительно к кластерам ВьетнамаНомеркластераКластер 1Кластер 2Кластер 3Кластер 4Кластер 5Коэффициент передэкспонентой0,5080,5070,4660,2440,409Показательэкспоненты- 0,115- 0,093- 0, 151- 0, 073- 0, 084Коэффициентобъясняемости0,60,80,80,430,8Экономический ущерб от пожара, приходящийся на одного пожарного(удельная нагрузка от пожара по экономическому ущербу – УНПЭУ), выступаетодним из важнейших удельных показателей.
На рис. 3.4 приведен УНПЭУ поВьетнаму в целом в период 2006-2016 годы.Удельная нагрузка отпожаров поэкономическму ущербу, е1312016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.7,05,936 5,7566,05,2995,04,4223,7644,03,04,3013,656e = -0,102·t2 + 1,262·t + 1,291R² = 0,673,686 3,7032,4712,01,0Годы, t0,02006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.4 – Динамика УНПЭУ во Вьетнаме с 2006 по 2016 годы(полиномиальная модель)Из анализа рисунка 3.4 следует, что УНПЭУ хорошо описываетсяполиномом второго порядка:e = -0,102·t2+ 1,262·t+1,291(3.4)При этом квадрат коэффициента корреляции равен 0,67, что говорит одостаточно высокой объясняемости реальных данных полиномиальной моделью(3.4).
Чего не скажешь об объясняемости зависимости динамики УНПЭУдостаточно простыми моделями в кластерах, что во многом связано сосложностью происходящих там социально-экономических процессов и другимиизменениями, которые прямо не учитываются в моделях.Соотношение (3.4) также можно использовать для краткосрочного (1-3 года)прогноза УНПЭУ во Вьетнаме, а, следовательно, служить основой планированияразвития противопожарной службы страны с учетом названного негативногофактора. Это тем более важно, что во Вьетнаме происходит увеличениемощности и экономической эффективности хозяйствующих субъектов, связанныхс необходимостью потребления электрической энергии, ростом урбанизациипоселений, количества торговых центров и промышленных площадок, зонпереработки экспортных товаров.Статистически надежным при достаточно больших числах является132показатель числа погибших от пожара, приходящихся на одного пожарного(удельная нагрузка по числу погибших на пожарах – УНПП [125]).
При этомнужно учитывать, что во Вьетнаме и в его территориях наблюдаетсяотносительно небольшое, по сравнению с другими странами, число погибших напожарах. На рисунке 3.5 приведена динамика УНПП во Вьетнаме в целом впериод 2006 - 2016 годы.2016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.Удельный показатель по числупогибших на пожарах, d0,0140,0120,0120,0100,0090,0090,0080,008d = 0,012e-0,113tR² = 0,610,0080,0070,0060,0060,0040,0040,0040,0030,002Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.5 – Динамика УНПП во Вьетнаме с 2006 по 2016 годы(экспоненциальная модель)Экспоненциальная модель с точностью 61% объясняет динамику удельнойнагрузки по числу погибших на пожарах во Вьетнаме:d = 0,012·e-0,1133·t(3.5)В кластерах 3 и 4 числа погибших на пожарах являются величинамистатистически достаточными, чтобы построить устойчивые динамическиекривые, описывающие УНПП в указанных однородных группах территорий.
В тоже время, из-за редких событий, когда на пожарах есть погибшие, в кластерах 1, 2и 5 этого сделать не удается.В таблице 3.5 приведены параметры экспоненциальных зависимостей УНППи коэффициенты объясняемости применительно к 3 и 4 кластерам Вьетнама.133Таблица 3.5Параметры экспоненциальных зависимостей УНПП и–коэффициенты объясняемости применительно к Вьетнаму в целом и его 3, 4кластерамКоэффициент передэкспонентой0,020,0390,012Номер кластераКластер 3Кластер 4Вьетнам в целомПоказательэкспоненты- 0,154- 0,308- 0,113Коэффициентобъясняемости0,870,740,61Изменение во времени УНПП в 3 и 4 кластерах с разной степенью точностиописываются семейством экспоненциальных кривых.
На рисунке 3.6 для примераприведена для третьего кластера динамика УНПП с 2006 по 2016 годы,описываемая экспоненциальной кривойd = 0,02·e-0,154·t(3.6)с квадратом коэффициента корреляции, равном 0,87.2016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.Удельный показатель по числупогибших на пожарах, d0,0300,0250,0240,020d = 0,02e-0,154tR² = 0,870,0150,011 0,0110,0100,0050,0090,0100,0070,0080,0060,0050,004Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.6 – Динамика УНПП в 3 кластерес 2006 по 2016 годы (экспоненциальная модель)Схожая динамика наблюдается применительно к такому показателю, какудельная нагрузка по числу травмированных на пожарах – УНТП [125].На рисунке 3.7 приведена динамика этого показателя во Вьетнаме в период2006-2016 годы.134Модель описывается экспоненциальной кривойw = 0,032· e-0,105·t(3.7)с квадратом коэффициента корреляции, равным 0,7.2016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.Удельный показатель по числутравмированных на пожарах, w0,0400,0340,0350,030w = 0,032e-0,105tR² = 0,70,0250,0250,0220,022 0,0220,0200,014 0,015 0,0140,0150,0150,0090,0100,005Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.7 – Динамика УНТП во Вьетнаме с 2006 по 2016 годы(экспоненциальная модель)В таблице 3.6 приведены параметры экспоненциальных зависимостейУНПП и коэффициенты объясняемости применительно к 1, 3 и 4 кластерамВьетнама.
С учетом достаточно малых значений числа травмированных напожарах во 2 и 5 кластерах логически понятные модели динамики УНППпостроить в них не удалось.Таблица 3.6 – Параметры экспоненциальных зависимостей УНПП икоэффициенты объясняемости применительно к Вьетнаму в целом и его 1, 3, 4кластерамНомер кластераКластер 1Кластер 3Кластер 4Вьетнам в целомКоэффициент передэкспонентой0,04290,04980,03220,032Показатель Коэффициентэкспоненты объясняемости- 0,1840,83- 0,1240,53- 0,1460,82- 0,1050,7135Динамика УНТП в кластерах 1, 3, 4 неплохо описывается семействомэкспоненциальных кривых. На рисунке 3.8 приведен пример описания динамикиУНТП для четвертого кластера с 2006 по 2016 годыw = 0,0322· e-0,146·t(3.8)Удельный показатель по числутравмированных на пожарах, wс квадратом коэффициента корреляции, равном 0,82.2016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.0,0300,0260,0250,0250,0230,022w = 0,0322e-0,146·tR² = 0,820,0200,0150,0150,0130,0110,0100,0100,0070,0080,005Годы, t0,0002006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Рисунок 3.8 – Динамика УНТП в 4 кластере с 2006 по 2016 годы(экспоненциальная модель)Аналитические модели (3.1) - (3.8), описывающие УНП, УНПЭУ, УНПП,УНТП, позволяют применительно ко всей территории Вьетнама и выделеннымоднородным кластерам: осуществлять краткосрочное (до 3 лет) планирование и прогнозированиеразвития противопожарной службы в кадровом аспекте, учитывая особенноститипологизации; оценивать последствия пожаров по экономическому ущербу, числупогибших и травмированных на пожарах с учетом нагрузки на противопожарнуюслужбу; формально поставить и решить задачи оптимального территориальнодинамического распределения ресурсов противопожарной службы по кластерам.1363.3.
Модели взаимосвязей удельных показателей деятельностипротивопожарной службы в территориальных кластерахКак показано в работе [125], эффективное решение задач управленияресурсами противопожарной службы связано с количественным исследованиемзависимостей удельных показателей деятельности пожарной безопасности вовремени и в территориальном аспекте.В первую очередь, рассмотрим во Вьетнаме в целом и в еготерриториальных кластерах связь удельной нагрузки по числу погибших напожарах (УНПП) с удельной нагрузкой по пожарам (УНП).На рисунке 3.9показаны эмпирические данные и теоретическое описание взаимосвязи УНПП отУНП во Вьетнаме в период с 2006 по 2016 годы.1,410,80,60,40,2Удельный показатель почислу погибших на пожарах, d1,22016 г.Прогноз на 2017-2018 гг.d = 0,33·e107,23·hR² = 0,731Удельная нагрузка по пожарам, h000,0020,0040,0060,0080,010,0120,014Рисунок 3.9 – Эмпирические данные и теоретическое описание связиУНПП от УНП во Вьетнаме с 2006 по 2016 г.
г. (экспоненциальная модель)Как видно из рис. 3.9, прослеживается следующая тенденция - чем вышеУНП, тем выше УНПП. Эта зависимость хорошо описывается следующейэкспоненциальной кривой (объясняемость - 73%):d = 0,33·exp(107,23·h)(3.9)Примерно такую же объясняемость (76%) характеризует эмпирическаясвязь удельной зависимости по числу травмированных на пожарах от удельной137нагрузки по пожарам, которую описывает экспоненциальная кривая (рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
