CC BY
15
СИСТЕМАТИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ПОЖАРНОЙ СТАТИСТИКИ
А.В. Меньших, преподаватель, к.т.н., Н.Н. Тараненко, курсант, Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж
Под пожарной статистикой понимается совокупность данных, влияющих на пожарную обстановку, упорядоченную по временному фактору. Математически это может быть представлено как совокупность временных (динамических) рядов, каждый из которых относится к определённому показателю пожарной статистики. Важную роль при принятии управленческих решений в Государственной противопожарной службе имеет анализ данных пожарной статистики, пример которых для Воронежской области приведён в таблице.
Таблица
Показатели пожарной статистики по Воронежской области _ в период с 2006 ^ по 2014 год__
т, год 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
у, количество пожаров (ед.) 3224 3094 3045 2981 2952 2658 2517 2339 2233
x1, прямой мат. ущерб, (тыс. руб.) 72136 87637 113408 22778 64596 96235 91883 117400 161295
x2, погибло всего людей, (чел.) 298 284 279 274 236 211 198 177 168
x3, травмировано всего людей, (чел.) 144 153 146 126 101 123 130 167 158
х4, денежные доходы, (в мес; руб.) 7020 8530 10896 12376 13883 15909 18948 22056 25050
х5, удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилищного фонда (%) 0,7 1,1 1,1 1,1 1,1 1,0 0,9 1,0 0,9
x6, численность населения, (тыс. чел.) 2354 2345 2339 2335 2335 2332 2330 2329 2331
Для анализа указанных данных могут быть использованы методы математической статистики [1, 2]. Например, для измерения тесноты связи различных показателей пожарной статистики целесообразно использовать
коэффициент линейной корреляции г = соу(хХ у), где соу(х, у) = ху - х ■ у -
у а а
х у
коэффициент ковариации, ах и ау - среднеквадратические отклонения. Коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1. Положительные значения г свидетельствуют о прямой зависимости случайных величин, а
отрицательные - об обратной. Модуль коэффициента корреляции характеризует силу связи.
Например, известно, что количество пожаров имеет высокую взаимосвязь с количеством погибших при пожаре, что подтверждается значением коэффициента корреляции: г = 0,97. Коэффициент корреляции между количеством пожаров и
удельным весом ветхого и аварийного жилищного фонда гу = 0,1,
свидетельствует об отсутствии взаимосвязи.
Однако формальное использование описанных методов без учёта особенностей предметной области может приводить к неправильным результатам и, следовательно, к принятию ошибочных управленческих решений. Например, во избежание ошибок при исследовании взаимосвязи необходимо выявить структуру каждого временного ряда, описывающего сравниваемые показатели, и исключить компоненты, которые могут приводить к возникновению ложной корреляции [3].
Приведем результаты анализа особенностей данных пожарной статистики, вытекающие их природы.
1) Действие одного и того же фактора, влияющего на количество пожаров может быть различным для разных типов объектов. Например, величина штрафов будет иметь высокую корреляционную зависимость с количеством пожаров на хозяйственных объектах и незначительную - с количеством пожаров в жилом секторе. Следовательно, эти типы объектов целесообразно рассматривать раздельно [4].
2) При принятии управленческих решений необходимо учитывать, что существенно различаются возможности пожарной охраны в сельской и городской местности. Это связано, например, с тем, что время прибытия первых подразделений на пожар сильно отличается в сельской и городской местности, которая имеет высокую корреляционную зависимость с величиной материального ущерба [5].
3) Если показатель пожарной статистики имеет денежный эквивалент (материальный ущерб, величина штрафов и т.п.), то при исследовании корреляционной зависимости следует учитывать показатель инфляции.
4) Данные необходимо проверять на полноту и достоверность. Например, официальные данные о прямом материальном ущербе по Воронежской области за 2009 и 2010 годы существенно нарушают общую тенденцию, несмотря на то, что объективных причин для этого нет. Кроме того, частично отсутствуют данные для Ненецкого, Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов, Чеченской республики и Забайкальского края.
5) При исследовании статистических данных следует учитывать изменения в нормативно-правовой базе в области пожарной безопасности. Так, например, принятие в 2012 году Ф3-123 повлияло на учёт, а, следовательно, и на количественные значения статистических данных.
Полученные результаты могут быть использованы в процессе принятия управленческих решений в Государственной противопожарной службе [6].
Список использованной литературы
1. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика / Н.Ш. Кремер. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 551 с.
2. Кремер Н.Ш. Эконометрика / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 311 с.
3. Эконометрика / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2011. - 288 с.
4. Меньших А.В. Моделирование структуры временных рядов пожарной статистики / А.В. Меньших, С.Н. Тростянский // Вестник Воронежского института МВД России, 2012. - № 4. - С. 97-103.
5. Меньших А.В. Методы выявления полифрактальности во временных рядах пожарной статистики / А.В. Меньших // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук, 2014, т. 16, № 1, с. 60-62.
6. Меньших А.В. Исследование взаимосвязи показателей пожарной статистики / А.В. Меньших, С.Н. Тростянский // Вестник Воронежского института МВД России, 2013. - № 1. - С. 48-53.
