Розробка організаційно-технічного метод формування ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації

Новожилова Марина Володимирівна

Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

http://orcid.org/0000-0002-9977-7375

Михайловська Юлія Валеріївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-1090-5033

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400160

Ключові слова: надзвичайна ситуація внаслідок вибухів боєприпасів, оптимізація ресурсного забезпечення, ліквідація надзвичайних ситуацій, прогнозування, мобільний центр допомоги

Анотація

Розроблено організаційно-технічний метод формування ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації техногенного характеру регіонального рівня, зокрема, що виника-ють внаслідок вибухів боєприпасів на арсеналах та складах. Новий науковий результат полягає в низці математичних моделей, що створені в рамках застосування ідеології сценарного підходу до прогнозування обсягів ресурсного забезпечення реагування на надзвичайні ситуації внаслідок вибухів боєприпасів з урахуванням невизначеності їх параметрів на етапі стратегічного плану-вання, що здійснюється заздалегідь у повсякденному режимі функціонування територіальних підрозділів Державної служби України з надзвичайних ситуацій. Запропоновано та введено до розгляду поняття мобільного центру допомоги, яке розширює поняття пересувних пунктів управління, що уможливлює розвиток організаційних засад щодо заходів з реагування на надзвичайні ситуації внаслідок вибухів боєприпасів. Складовими організаційно-технічного методу, що розглядається, є методика визначення параметрів ураженої зони можливої надзвичайної ситуації регіонального рівня внаслідок вибухів боєприпасів, що дозволяє врахувати просторову розподіленість її наслідків, формування потреби в ресурсах життєзабезпечення для населення ураженої зони, визначення шляхів евакуації постраждалих з урахуванням стану транспортної інфраструктури зони надзвичайної ситуації. Показано, що при побудові стратегічного плану реагування на надзвичайну ситуацію регіонального рівня внаслідок вибухів боєприпасів, на основі дослідження наявних статистичних даних, шляхом прийняття оперативних управлінських рішень можливо обґрунтоване формування характеристик розподілу параметрів можливої надзвичайної ситуації, що є вхідною інформацією реалізації формалізованого сценарного підходу. В роботі побудоване інформаційне середовище та наведені результати чисельних експериментів щодо ви-значення множини сценаріїв на прикладі надзвичайної ситуації внаслідок вибухів боєприпасів на військовому арсеналі боєприпасів у м. Балаклія Харківської області 23 березня 2017 р.

Посилання

1. Lyubinsky, A. (2015). Current state and prospects of modernization of the civil defense system of Ukraine. Efficiency of public administration, 43, 104–109.
2. Sebatli, А., Cavdur, F., Kose-Kucuk, M. (2017). Determination of relief supplies demands and allocation of temporary disaster response facilities. Transportation Re-search Procedia, 22, 245–254.
3. Brito, I. Jr., Leiras, A., Yoshizaki, H. (2015). Stochastic optimization applied to the pre-positioning of disaster relief supplies in Brazil. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Porto de Galinhas, PE. https://www.researchgate.net/publication/ 303939071
4. Ozdamar, L., Demir, O. A. (2012). hierarchical clustering and routing proce-dure for large scale disaster relief logistics planning. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 48(3), 591–602.
5. Xiang, Li, Yongjian, Li. (2012). A Model on Emergency Resource Dispatch under Random Demand and Unreliable Transportation Systems. Engineering Procedia, 5. 248–253.
6. Wang, W., Huang, L., Guo, Z. (2017). Optimization of emergency material dis-patch from multiple depot locations to multiple disaster sites. Sustainability, 9, 1978–1991.
7. Zheng, Y.-J., Ling, H.-F. (2012). Emergency transportation planning in disaster relief supply chain management: a cooperative fuzzy optimization approach. Soft Com-puting, 17(7), 1301–1314.
8. Salman, F. S., Gul, S. (2014). Deployment of field hospitals in mass casualty incidents. Computers & Industrial Engineering, 74, 37–51.
9. Gormez, N., Koksalan, M., Salman, F. S. (2011). Locating disaster response fa-cilities in Istanbul. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1239–1252.
10. Zhang, M.-X., Zhang, B., Zheng, Yu-J. (2014). Bio-Inspired Meta-Heuristics for Emergency. Transportation Problems Algorithms, 7. 15–31.
11. Yu-Jun, Zheng, Sheng-Yong, Chen, Hai-Feng, Ling. (2015). Evolutionary optimi-zation for disaster relief operations: A survey. Applied Soft Computing, 27, 553–566.
12. 12 Chiyoshi, F., Iannoni, A. P., Morabito, R. A tutorial on hypercube queueing models and some practical applications in Emergency Service Systems. Pesquisa Operacional, 2011, 31(2), 271–299.
13. Levterov, O. A., Shevchenko, R. I. (2019). Hardware and software implemen-tation of modern approaches to the prevention of natural emergencies. Problems of emergencies, 1(29), 47–61.
14. Guojun, Ji, Caihong, Zhu. (2012). A Study on Emergency Supply Chain and Risk Based on Urgent Relief Service in Disasters. Systems Engineering Procedia, 5, 313–325.
15. Novozhilova, M. V., Chub, O. I., Mykhailovska, Y. V., Gudak, R. V, Melezhik, R. S. (2019). Development of a hierarchical strategy to increase the level of man-made safety of the territory. Problems of emergencies, 30, 164–177.