Методы оценки энвиронментальных рисков

Методы оценки энвиронментальных рисков основаны на общих методах оценки рисков. В России применение теории рисков для природных явлений и связанных с ними ущербов ведется в Институте геоэкологии РАН, Центре стратегических исследований гражданской защиты МЧС и других научно-исследовательских центрах. Большинство из них основаны на статистических данных и применении методов теории вероятностей.

Рассмотрим применение различных методов оценки рисков для энвиронментальных рисков первого рода. Наибольшее распространение получили методы статистического направления. В рамках этих методов оцениваются некие средние по времени и пространству характеристики ущербов от различных опасных явлений природы, являющихся составляющими энвиронментальных рисков первого рода.

Оценивается процент территории, подверженной воздействию того или иного опасного явления. Оценивается частота или вероятность опасных явлений природы. Оценивается и средний ущерб за год для каждого опасного явления природы. Количество статистических характеристик по рискам, связанным с опасными явлениями природы, может быть достаточно большим.

Из них наиболее часто используются:

- частота появления опасного явления природы на определенной территории, 1/год;

- процент территории, подверженной воздействию опасного явления природы;

- средний материальный ущерб от опасного явления природы за год для определенной территории, например, в млн. долл./год т;

- средний материальный ущерб за один инцидент для определенной территории, например, среднее количество разрушенных домов/(инцидент.

- индивидуальный риск летального исхода, связанный с опасным явлением природы, 1/год;

- индивидуальный риск здоровью из-за опасного явления природы, 1/год.

В табл. 5.4.1 приведены данные о подверженности территории и населения России опасным явлениям природы.

Отметим, что индивидуальные риски летального исхода и здоровью используются для оценки среднего количества погибших или заболевших конкретным заболеванием в год на данной территории от данного опасного явления природы. Эти средние значения получаются умножением индивидуального риска на количество людей в группе риска.

Статистические характеристики энвиронментальных погодных и климатических рисков первого рода получаются таким же образом специалистами в различных отраслях экономической деятельности. Эти оценки имеют существенную территориальную зависимость. Для этих подгрупп энвиронментальных рисков первого рода статистическое направление является основным способом оценки рисков.

Отметим, что для исследования изменений климатических характеристик в рамках статистического подхода необходимы длинные ряды наблюдений за многие десятки лет. Для получения таких наблюдений в мире создана специальная сеть гидрометеорологических станций, на которых наблюдения за погодой осуществляются уже сотни лет.

Процессы	Подверженность, %			Плотность населения в зоне поражения явлением, чел./км2
Геологические:
землетрясения	34	10(103)*	16	4,8
оползни и обвалы	5	71(725)	7	14,0
лавины	9	0,6(8)	3	3,3
сели	5	0,6(13)	2	4,0
просадки лесов	11	55(563)	26	23,6
подтопление территорий	0,5	93(960)	69	1291
карст	13	30(301)	19	14,6
суффозия	9	92(958)	30	29,3
эрозия речная	0,2	43(442)	0,3	13,2
эрозия плоскостная и овражная	10	75(734)	25	21,9
переработка берегов морей и водохранилищ	39**	5(53)	5	627,5
Геокриологические:
пучение	61	81(841)	60	8,6
термокарст, термоэрозия	45	7(72)	6	1,2
солифлюкция	6	6(60)	4	6,6
Геолого-гидрол отческие
цунами	0,1	1(14)	0,1	8,8
Гидрологические
наводнения	2,4	70(746)	0,9	3,4
наледеобразование	0,08	17(174)	0,1	11,0
Метеорологические
сильные морозы, метели	100	100	100	8,6
засухи	24	8	13	2,9
ураганы и смерчи	21	49(500)	12	5,0
Биологические
Природные пожары	44,6	<1	0,02	3,8
Итого	98	100	93	8,3

* В скобках приведено количество городов, подверженных явлению.

** По линии берега, %.

Наиболее полной характеристикой потенциального ущерба, связанного с конкретным опасным явлением природы, погодным или климатическим фактором, является его функция распределения вероятностей или функция плотности распределения вероятностей. Оценка этих вероятностных характеристик требует значительных объемов статистических данных. В последнее время получили исследования, направленные на прогноз климатических рисков, связанных с проблемой потепления климата.

Целый ряд климатических характеристик (температура воздуха, осадки, расходы рек и т.п.), полученных в результате статистической обработки длинных рядов наблюдений, подтверждают данную гипотезу. С потеплением климата связаны и специфические риски, особенно для России, где более 60 % территории подвержены геокриологическим явлениям. Возможно также усиление рисков наводнений, которые и сейчас являются самым опасным явлением в России по величине ущербов.

Для определения этих функций по сравнительно небольшим объемам данных используются методы параметрической статистики. Часто функцию плотности распределения вероятностей изображают в двойных логарифмических координатах и называют q-U кривыми, где q - вероятность приписываемая ущербу величиной U.

Иногда функции плотностей распределения вероятностей ущербов, связанные с опасными явлениями природы, относятся к распределениям с «тяжелыми хвостами». Для таких распределений сумма накопленного за некий период ущерба в вероятностном смысле стремится с точностью до множителя к максимальному за этот период ущербу.

Известно, что для таких распределений среднее значение ущерба не является мерой риска, так как не характеризует сумму накопленного ущерба. Тогда в качестве меры риска можно принять максимальный потенциальный ущерб за некий период.

Использование статистического подхода предполагает получение достаточного количества данных об ущербах от энвиронментальных рисков первого рода, связанных с конкретными опасными явлениями природы, за определенный период времени для определенных территорий. В дальнейшем эти данные подвергаются статистической обработке осреднения по пространству и по времени.

Использование таких данных для прогноза будущих значений энвиронментальных рисков первого рода основывается на инерционном принципе и гипотезе о стационарности случайного процесса энвиронментальных ущербов во времени.

Очевидно, что с ростом плотности и сложности технической инфраструктуры на некоторой территории, а также с ростом плотности населения на рассматриваемых территориях средние характеристики ущербов для данной территории будут изменяться во времени в сторону увеличения. Следовательно, процесс формирования энвиронментальных рисков первого рода является нестационарным по математическому ожиданию и, по-видимому, по дисперсии. Можно сказать, что с увеличением плотности населения и ростом технической инфраструктуры территории такие риски будут расти со временем.

Существует и противоположный процесс снижения энвиронментальных рисков первого рода на рассматриваемой территории со временем. Он связан с внедрением новых методов и средств технической защиты, с уменьшением рисков за счет совершенствования законодательства и систематического выполнения организационных мероприятий.

В этом случае статистические характеристики ущербов будут снижаться во времени. Примером является строительство сейсмостойких зданий, строительство дамб и плотин, внедрение противоселевой защиты и т.п. Естественно, что внедрение защитных систем само основывается на статистической информации об энвиронментальных рисках первого рода, связанных с опасными явлениями природы.

Преимуществом статистического направления оценки энвиронментальных рисков первого рода является простота вводимых оценок таких рисков, возможность их использования в прямом сравнении с другими видами риска, понятность для широкого круга пользователей и субъектов риска. Недостатком такого направления является достаточно высокая стоимость процесса сбора необходимой первичной информации, ее статистической обработки, а затем и распространения информации о рисках заинтересованным лицам, в том числе и субъектам риска, органам контроля и надзора. Отсутствие необходимой первичной информации или ее недостаточный для статистической обработки объем делает применимость данного направления оценки энвиронментальных рисков первого рода невозможным.