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

Остапов Костянтин Михайлович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-1275-741X

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2024-39-13

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

Анотація

Досліджено процес виникнення пожеж в містах України з чисельністю населення понад 500 тисяч осіб. Предметом дослідження є статистичні закономірності, які дозволяють описати процес виникнення пожеж в містах України з чисельністю населення понад 500 тисяч осіб. Опрацьовано дані про пожежі, які виникали за період з 2021 по 2023 рік. Окремо досліджувалися статистичні дані по кожному місту і по кожному року. Серед статистичних закономірностей роз-глядалися нормальні та дискретні закони розподілу, а саме: нормальний, експоненційний, гамма, логнормальний, хі-квадрат, Пуассона та геометричний. Очікувалося, що найімовірніше процес виникнення пожеж може бути описаний законом розподілу Пуассона, враховуючи те, що у бага-тьох з попередньо аналізованих робіт так вважалося. Встановлено, що ні до введення воєнного стану ні після його введення процес виникнення пожеж в містах України з чисельністю населен-ня понад 500 тисяч осіб не може бути описаний законом розподілу Пуассона. Натомість в окре-мих випадках цей процес може бути описаний експоненційним законом розподілу, що не зовсім є зрозумілим. Крім цього, не виявлено залежності між розрахованими значеннями стандартного відхилення і досліджуваними статистичними закономірностями виникнення пожеж. Досліджен-ня обмежується тим, що не можна порівняти отримані результати з іншими подібними, які вико-нувалися в період з 2021 по 2023 рік для інших міст світу. Основним недоліком цих досліджень є те, що можливість отримання статистичних даних про пожежі за попередні періоди по містам України є обмеженою. Відповідно це не дозволяє визначити, якими статистичними законами розподілу описувався або не описувався процес виникнення пожеж в той період часу. В подаль-шому планується дослідити можливість встановлення закону розподілу для процесу виникнення пожеж в містах з чисельністю населення менше 500 тисяч осіб.

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: 10.29202/nvngu/2018-1/7
2. Gudmundsson L., Rego F., Rocha M., Seneviratne S. Predicting above normal wildfire activity in southern Europe as a function of meteorological drought. Environmen-tal Research Letters. 2014. Vol. 9. 084008. doi: 10.1088/1748-9326/9/8/084008
3. 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
4. Guangyin J., Qi W., Cunchao Z., Yanghe F., Jincai H., Xingchen H. Urban Fire Situation Forecasting: Deep sequence learning with spatio-temporal dynamics. Applied Soft Computing. 2020. № 97. 106730. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106730
5. Gorzelanczyk P. Using neural networks to forecast the number of road acci-dents in Poland taking into account weather conditions. Results in Engineering. 2023. № 17. 100981. doi: 10.20858/sjsutst.2023.118.4
6. Usanov D., G. A. Guido Legemaate, 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 Enter-prise Technologies. 2019. № 3(100). P. 54–62. doi: 10.15587/1729-4061.2019.175110
8. Bilir S., Gurcanli G. E. A Method to Calculate the Accident Probabilities in Construction Industry Using a Poisson Distribution Model. Advances in Safety Man-agement and Human Factors: Proceedings of the AHFE 2016 International Conference on Safety Management and Human Factors, July 27–31, 2016. Florida: Walt Disney World. 2016. P. 513–523.
9. Ribeiro E. E., Zeviani W. M., Hinde J. Reparametrization of COM–Poisson re-gression models with applications in the analysis of experimental data. Statistical Mod-elling. 2019. Vol. 20. № 5. doi: 10.1177/1471082X19838651
10. Коваленко Р. І., Назаренко С. Ю., Михлюк Е. І., Семків В. О. Статистичні закономірності виникнення пожеж в містах під час воєнного стану. Проблеми надзвичайних ситуацій. Харків. 2023. № 2(38). С. 194–207.