Экологическая обстановка в промышленных городах зависит от ряда факторов, в том числе от особенностей рельефа, разнообразия природно-климатических условий, географического расположения, развития в промышленном секторе экономики, экологической грамотности администрации населенных пунктов и населения [1].

Экологическая безопасность определяется степенью защищенности от совокупности всевозможных рисков, как существующих, так и возможных. Таким образом, в данной работе уровень экологической безопасности промышленных городов определяем экологическим вызовом – возникновением угрозы от совокупности существующих и возможных рисков воздействий на состояние таких подсистем как почвенный покров, водные объекты (поверхностные и подземные воды), воздушная среда, шумовое загрязнение, радиационная обстановка и состояние питьевой воды. Сегодня только комплексный анализ риска позволяет эффективно оценить уровень экологической безопасности, как отдельных объектов, так и регионов.

Целью настоящей работы является построение компьютерной модели комплексной оценки уровня экологической безопасности промышленного города с применением логико-вероятностного подхода.

Для достижения поставленной цели были сформированы следующие задачи:

– рассмотреть основные методы проведения комплексной оценки влияния негативных факторов на состояние окружающей среды промышленных городов и здоровье населения таких городов;

– проанализировать существующие методы комплексной оценки уровня экологической безопасности промышленных городов;

– разработать логико-вероятностную модель для оценки уровня экологической безопасности промышленного города;

– разработать компьютерную модель комплексной оценки экологической безопасности промышленных городов экологической безопасности с применением логико-вероятностного подхода.

Анализ литературных источников показал, что безопасность общества и окружающей среды определяется комплексным риском, который складывается из экологического, социально-экономического, техногенного и милитаристического рисков. Так, например, российские ученые:

– для комплексной оценки природной среды применяют такие методы исследования, как структурно-иерархическое пространственно-временное моделирование оценки риска эколого-экономического ущерба от воздействия на окружающую среду, а также системный и комплексный анализы антропогенного воздействия на экосистему [2];

– применяют теорию нечеткой логики для прогнозирования заболеваний, вызываемых экологическими и техногенными факторами риска [3];

– занимаются экологическим прогнозированием изменения качества атмосферы с учетом климатически обусловленных рисков. Развиваемая методика основана на совокупном использовании фактической информации и математических моделей [4];

– проводят исследования в области прогнозирования экологических рисков при работе промышленных предприятий России [5, 6];

  – разрабатывают методы оценки прогнозирования и предупреждения развития чрезвычайных ситуаций (ЧС) техногенного характера, в основе чего применяют регулярную оценку тенденции развитий настоящей ситуации, а также ресурсов, необходимых и для ее улучшения, стабилизации и снижения тяжести последствий ее развитий [7].

Кроме того, у зарубежных ученых также имеется удачный опыт:

– прогнозирования и оценки возможного экологического риска загрязнения почвы тяжелыми металлами вокруг свалки жирного угля [8];

– моделирования комплексной оценки риска загрязнения подводных вод [9];

– установлению вероятности побочных эффектов для здоровья человека и окружающей среды от конкретного химического, биологического и физического воздействия [10];

– разработки и расчета индекса качества окружающей среды – Шум-Воздух города. При помощи вычислительных имитационных моделей извлечения и распространения шума и дисперсии загрязнителей воздуха были созданы карты шума и концентраций выбросов [11];

– прогнозирования экологических рисков с использованием анализа иерархии и теории нечетких множеств [13].

В результате анализа применяемых методов для проведения комплексной оценки экологической обстановки промышленных городов выявлен дефицит способов количественной оценки её безопасности на основе концепции экологического риска. При решение подобных актуальных проблем успешно применяется логико-вероятностный подход в управлении риском в технических, социальных и экономических системах. Поэтому в данной работе применен логико-вероятностный метод, который позволяет производить оценку воздействия негативных, а также положительных факторов на состояние природной среды.

На состояние каждой из представленных ранее подсистем оказывают негативное влияние источники загрязнения и источники самоочищения, которые оказывают нейтрализующее воздействие. Источники загрязнения окружающей среды могут быть как естественного, так и антропогенного происхождения. Кроме того, необходимо антропогенные источники загрязнения рассматривать как совокупность воздействия негативных факторов на каждую из исследуемых подсистем и мероприятий, проводимых для предотвращения и сокращения негативного воздействия.

К антропогенным источникам относятся транспорт (воздушный, наземный и водный), промышленность, сельское хозяйство и бытовые источники, к естественным – загрязнители растительного, минерального и микробиологического происхождения.

Применяя логико-вероятностный подход, воздействия всех негативных факторов на каждую исследуемую подсистему складываются (применяется логическая операция дизъюнкция – логическое «ИЛИ»). Аналогичным образом поступаем и с положительными факторами.

Стоит учитывать, что загрязнение и мероприятия по предотвращению и сокращению воздействий негативных факторов происходят одновременно, тем самым оказывают нейтрализующее воздействие друг на друга. Поэтому воздействие отрицательных и положительных факторов между собой умножаются (применяется логическая операция конъюнкция – логическое «И»).

Применяя такой подход, была разработана логико-вероятностная модель оценки воздействия различных факторов на состояние окружающей среды промышленного города. Общее количество элементов в разработанной модели составило 1355 единиц, из которых 885 обозначают отрицательные и положительные факторы воздействия на состояние представленных раннее подсистем. При этом, для осуществления количественной оценки уровня экологической безопасности промышленного города для каждого такого положительного и отрицательного фактора была составлена шкала оценок, в основе которых лежат лингвистические значения параметров риска (табл. 1) [13].

Таблица 1

Универсальная шкала базовых оценок параметров риска

Кроме того, была разработана компьютерная модель логико-вероятностной оценки уровня экологической безопасности промышленного города в программном комплексе «АРБИТР».

«АРБИТР» – программный комплекс автоматизированного расчета безопасности и технического риска. В настоящее время программный комплекс «АРБИТР» позволяет автоматически строить математические модели и рассчитывать показатели свойств надежности, стойкости, живучести, устойчивости, технического риска, ожидаемого ущерба и эффективности, а также решать задачи оптимизации надежности. Кроме того, данная программа успешно применяется для вероятностного анализа безопасности атомных электростанций.

Разработанная методика имеет большой объем данных, что не позволяет единовременно провести полный расчет, поэтому логико-вероятностную модель была разбита на фрагменты, некоторые из которых представлены на рис. 1, 2.

Рис. 1. Бытовые и сельскохозяйственные источники воздействия на состояние атмосферного воздуха

Рис. 2. Факторы воздействия на состояния атмосферного воздуха

В компьютерной модели жёлтыми вершинами представлены факторы, оказывающие негативное воздействие на состояние окружающей среды, а зелёными – мероприятия по предотвращению и сокращению негативного воздействия на состояние природной среды.

Кроме того, разработанная компьютерная модель была апробирована в программном комплексе «АРБИТР» путем проведения оценки состояния атмосферного воздуха на примере г. Таганрога. По результатам расчета получено, что наибольший вклад в загрязнение атмосферного воздуха вносят эксплуатация автомобильного транспорта, производство черной металлургии, бытовые источники загрязнения, а также эксплуатация морского и воздушного транспорта. Вот почему значение вероятности комплексного воздействия на состояние атмосферного воздуха составило Р₁ = 0.91600, что является довольно правдоподным.

Для снижения уровня воздействия негативных факторов на состояние атмосферного воздуха предложено проведение некоторых мероприятий по охране атмосферного воздуха, с учетом которых были внесены коррективы в значения соответствующих мер возможности, а затем и произведен перерасчет значения вероятности комплексного воздействия на состояние атмосферного воздуха Р₂. После ввода их уменьшенных значений в ПК «АРБИТР» было получено новое значение риска, которое оказалось равным Р₂ = 0.91584. Не слишком заметное уменьшение этой вероятности вполне объяснимо: реально действующих факторов очень много, и воздействия лишь на некоторые из них не гарантирует резкого снижения этого риска. При этом также было выявлено перераспределение вкладов учтенных в модели факторов.

Таким образом, можно утверждать не только о результативности предложенных мер, но и о перераспределении вкладов соответствующих предпосылок и иных факторов. Тогда как более существенное уменьшение значений вероятностей комбинированных вершин, обозначающих факторы негативного воздействия на состояние атмосферного воздуха, может потребовать дополнительного комплекса, что и предполагается осуществить в последующем. При этом, как и ранее, новые предложения должны будут касаться тех факторов-предпосылок, которые оказывают наиболее существенный отрицательный вклад, например, эксплуатация автомобильного транспорта, автозаправочные станции, выбросы выхлопных газов.

Практическая реализация разработанной логико-вероятностной модели позволит оценивать не только существующий уровень экологической безопасности, но и проводить расчеты эффективности проводимых природоохранных мероприятий для снижения экологической опасности, а также сформировать прогноз развития исследуемых промышленных городов.

Литература

1. Плуготаренко Н.К., Долгополова А.Г. Методика комплексной оценки экологической безопасности города с применением логико-вероятностного подхода // Безопасность в техносфере. – Москва: ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2017. – № 4. – С. 75-82.

2. Мусихина Е.А. Оценка экологического риска территории Иркутской области // Успехи современного естествознания. – 2012. – № 2. – С. 26-30.

3. Кореневский Н.А., Крупчатников Р.А., Чурсин Г.В., Коптева Н.А., Афанасьев В.И. Прогнозирование заболеваний, вызываемых экологическими факторами риска, характерными для Курской области // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2009. – № 3. – С. 60-65.

4. Пененко В.В., Цветова Е.А. Экологическое прогнозирование с учетом климатически обусловленных рисков // Вычислительные технологии. – 2006. – Т. 11., Ч. 2. – С. 134-144.

5. Кравцова М.В. Оценка техногенного риска технически сложных производственных объектов машиностроения // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2012. – Т. 14. – № 1-3. – С. 877-884.

6. Кравцова М.В., Евсеев А.И. Повышение эксплуатационной устойчивости сложных технических систем // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. – 2011. – № 4. – С. 67-70.

7. Соколов Э.М., Панарин В.М., Горюнкова А.А., Пушилина Ю.Н., Телегина Н.А. Разработка методов оценки, прогнозирования и предупреждения развития чрезвычайных ситуаций техногенного характера // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2010. – Вып. 4, Ч. 2. – С. 259-265.

8. Jiang X., Lu W.X., Zhao H.Q., Yang Q.C., Yang Z.P. Potential ecological risk assessment and prediction of soil heavy-metal pollution around coal gangue dump // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. – 2014. – P. 599-1610.

9. Jianbing Li, Gordon H. Huangb, Guangming Zengc, Imran Maqsoodd, Yuefei Huange An integrated fuzzy-stochastic modeling approach for risk assessment of groundwater contamination // Journal of Environmental Management. – 2007. – № 82. – P. 173-188.

10. Bridges, J. Human health and environmental risk assessment: the need for a more harmonised and integrated approach / Jim Bridges // Chemosphere. – 2003. – №52. – P. 1347-1351.

11. Lígia T. Silva, José F.G. Mendes City Noise-Air: An environmental quality index for cities // Sustainable Cities and Society. – 2012. – № 4. – Р. 1-11.

12. Риахи Р., Безносик Ю.А., Бугаева Л.Н., Статюха Г.А. Прогнозирование экологических рисков с использованием анализа иерархий и теории нечетких множеств // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2006. – №5. – С. 114-118.

13. Долгополова А.Г., Плуготаренко Н.К. Логико-вероятностная оценка уровня экологической безопасности промышленных городов // Технологии техносферной безопасности. – 2017. – Вып. 4 (74). – 11 с. http://academygps.ru/1312/