Статистичні закономірності виникнення пожеж в містах під час воєнного стану

Коваленко Роман Іванович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-2083-7601

Назаренко Сергій Юрійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-0891-0335

Михлюк Едуард Ігорович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-4850-3566

Семків Валерія Олексіївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-1584-4754

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2023-38-13

Ключові слова: пожежа, воєнний стан, статистична гіпотеза, закон розподілу, аварійно-рятувальне формування, критерій Пірсона

Анотація

Досліджено процес виникнення пожеж в містах, які перебувають поблизу лінії розмежування під час дії воєнного стану. Предметом дослідження є статистичні закономірності, які дозволяють описати процес виникнення пожеж в містах під час дії воєнного стану. Опрацьовано дані про пожежі, які траплялися в сімнадцяти міських населених пунктах України, котрі перебувають у безпосередній близькості від лінії розмежування за період 2022 року. Перевірені статистичні гіпотези, які дозволяють описати потік пожеж, які періодично траплялися в містах продовж досліджуваного періоду, а також інтервали часу між моментами їх виникнення. Встановлено, що кількість пожеж, які періодично виникають на території міст під час дії воєнного стану не можна описати законом розподілу Пуассона. Натомість для 59 % досліджуваних міст підтвердилася гіпотеза про геометричний закон розподілу. Для окремих міст у яких за період 2022 року кількість пожеж склала менше 50 не вдалося отримати жодного результату. Встановлено, що для 35 % від загальної кількості аналізованих міст висунута статистична гіпотеза про можливість опису часових інтервалів між моментами виникнення пожеж експоненційним законом розподілу була підтвердженою. У якості критерію узгодженості під час перевірки статистичних гіпотез було використано критерій Пірсона. Значно гірший результат було отримано під час перевірки можливості описання часових інтервалів між моментами виникнення пожеж іншими законами розподілу. Отже, при необхідності описання процесу виникнення пожеж в міських населених пунктах під час дії воєнного стану ймовірнісними закономірностями необхідно досліджувати кожний окремий випадок. Результати досліджень можуть бути використані для побудови інформаційних систем підтримки прийняття рішень керівним складом, який залучається до ліквідації наслідків небезпечних подій і надзвичайних ситуацій, які пов’язані з пожежами.

Посилання

1. Tiutiunyk V., Ivanets H., Tolkunov I., Stetsyuk E. System approach for readiness assessment units of civil defense to actions at emergency situations. Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2018. № 1. P. 99–105. doi: https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/7
2. Nazarenko S., Kushnareva G., Maslich N., Knaub L., Naumenko N., Kovalenko R., Konkin V., Sukharkova E., Kolienov, O. Establishment of the dependence of the strength indicator of the composite material of pressure hoses on the character of single damages. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. Vol. 6. № 1(114). P. 21–27. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248972
3. Popov O., Iatsyshyn A., Kovach V., Artemchuk V., Taraduda D., Sobyna V., Sokolov D., Dement M., Yatsyshyn T. Conceptual approaches for development of in-formational and analytical expert system for assessing the NPP impact on the environ-ment. Nuclear and Radiation Safety. 2018. № 3(79). P. 56–65. doi: 10.32918/nrs.2018.3(79).09
4. Popov O., Iatsyshyn A., Kovach V., Artemchuk V., Taraduda D., Sobyna V., Sokolov D., Dement M., Yatsyshyn T., Matvieieva I. Analysis of possible causes of NPP emergencies to minimize risk of their occurrence. Nuclear and Radiation Safety. 2019. № 1(81). P. 75–80. doi: 10.32918/nrs.2019.1(81).13
5. Aldabbas M., Venteicher F., Gerber L., Widmer M. Finding the Adequate Lo-cation Scenario After the Merger of Fire Brigades Thanks to Multiple Criteria Decision Analysis Methods. Foundations of Computing and Decision Sciences. 2018. № 43(2). P. 69–88. doi: 10.1515/fcds-2018-0006
6. Usanov D., Guido Legemaate А., Peter M. van de Ven, Rob D. van der Mei. Fire truck relocation during major incidents. Naval Research Logistics. 2019. Vol. 66. № 2. P. 105–122. doi: 10.1002/nav.21831
7. Kovalenko R., Kalynovskyi A., Nazarenko S., Kryvoshei B., Grinchenko E., Demydov Z., Mordvyntsev M., Kaidalov R. Development of a method of completing emergency rescue units with emergency vehiclesdoi. Eastern-European Journal of En-terprise Technologies. 2019. Vol. 3. № 3(100). P. 54–62. doi: 10.15587/1729-4061.2019.175110
8. Ivanets H., Horielyshev S., Ivanets M., Baulin D., Tolkunov I., Gleizer N., Na-konechnyi A. Development оf combined method for predicting the process of the oc-currence of emergencies of natural character. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 5. № 10(95). P. 48–55. doi: 10.15587/1729-4061.2018.143045
9. Ivanov E., Loboichenko V., Artemev S., Vasyukov A. Emergency situations with explosions of ammunition: Patterns of occurrence and progress. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2016. Vol. 1. № 10. P. 26–35. doi: 10.15587/1729-4061.2016.59684
10. Guangyin J., Qi W., Cunchao Z., Yanghe F., Jincai H., Xingchen H. Urban Fire Situation Forecasting: Deep sequence learning with spatio-temporal dynamics. Ap-plied Soft Computing. 2020. Vol. 97. 106730. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106730
11. Gorzelanczyk P. Using neural networks to forecast the number of road acci-dents in Poland taking into account weather conditions. Results in Engineering. 2023. Vol. 17. 100981. doi: 10.20858/sjsutst.2023.118.4
12. Ferreira L., Vega-Oliveros D., Zhao L., Cardoso M., Macau E. Global fire sea-son severity analysis and forecasting. Computers & Geosciences. 2020. Vol. 134. 104339. doi: 10.1016/j.cageo.2019.104339
13. Gudmundsson L., Rego F., Rocha M., Seneviratne S. Predicting above normal wildfire activity in southern Europe as a function of meteorological drought. Environ-mental Research Letters. 2014. Vol. 9. 084008. doi: 10.1088/1748-9326/9/8/084008
14. Marcos R., Turco M., Bedía J., Llasat M. C., Provenzale A. Seasonal predicta-bility of summer fires in a Mediterranean environment. International Journal of Wildland Fire. 2015. № 24(8). P. 1076–1084. doi: 10.1071/WF15079
15. Chowdhury E., Hassan Q. Development of a New Daily-Scale Forest Fire Danger Forecasting System Using Remote Sensing Data. Remote Sens. 2015. № 7(3). P. 2431–2448. doi: 10.3390/rs70302431
16. Spessa A., Field R., Pappenberger F., Langner A., Englhart S., Weber U., Stockdale T., Siegert F., Kaiser J., Moore J. Seasonal forecasting of fire over Kaliman-tan, Indonesia, Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2015. Vol. 15. P. 429–442. doi: 10.5194/nhess-15-429-2015