Fire Statistics as a Tool for Emergency Prevention
https://doi.org/10.23947/2541-9129-2022-3-32-36
Abstract
Introduction. It is known that fires are one of the most large-scale emergencies. It is possible to systematize and formalize their causes only if you take into account the effective analysis of statistical data. The scientific problem lies in the lack of effective mathematical tools and techniques that allow the use of fire statistics as an emergency prevention tool. The solution of this problem is relevant for science and technology. Based on the identified problem, the purpose of this study is formulated, which consists in the analysis of fire statistics and its formalization in predicting emergencies.
Problem Statement. The objective of this study is to analyze the state and causes of fires, as well as to find a tool for their prediction.
Theoretical Part. The methodological tools for solving this problem are the use of multiple regression and correlation analysis methods that allow criticizing and formalizing the available fire statistics. It is established that an acceptable parameter characterizing the reliability and closeness of the connection of empirical data with their mathematical function in relation to the task is the correlation coefficient.
Conclusions. It is proved that an effective tool for predicting fires is the use of linear regression analysis methods. The practical significance of the results obtained for science and technology lies in the possibility of creating digital tools for predicting and preventing emergencies, which will significantly reduce resource costs for eliminating their consequences.
About the Authors
S. A. KhlebunovRussian Federation
Rostov-on-Don
K. V. Khokhlova
Russian Federation
Rostov-on-Don
References
1. Реестр ЕМИСС / Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт // rosstat.gov.ru : [сайт]. — URL: https://rosstat.gov.ru/emiss (дата обращения : 23.03.2022).
2. Шабанов, Н. С. Анализ статистики пожаров на объектах здравоохранения, домах-интернатах в период 2016-2020 годов / Н. С. Шабанов, В. В. Малов // Техносферная безопасность в XXI веке. — 2021. — С. 228–231.
3. Анализ статистики пожаров с использованием математических и статистических методов / А. П. Дарманян, Н. М. Веселова, Д. Д. Нехорошев, В. П. Мороз // Безопасность жизнедеятельности. — 2019. — № 2 (218). — С. 53–58.
4. Козлова, А. С. Единая государственная система учета пожаров и их последствий как инструмент пожарной статистики / А. С. Козлова, Д. А. Чуйков, Г. И. Сметанкина // Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидаций последствий чрезвычайных ситуаций. — 2019. — № 1 (10). — С. 153–155.
5. Мордвиненко, С. Е. Экспресс-метод оценки соответствия объекта надзора требованиям пожарной безопасности / С. Е. Мордвиненко, А. В. Ершов, Д. С. Пикуш // Безопасность техногенных и природных систем. — 2021. — № 4. — С. 29–35. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2021-4-29-35
6. Егельская, Е. В. Аспекты применения риск-ориентированного подхода на опасных производственных объектах / Е. В. Егельская, М. Ю. Романенко // Безопасность техногенных и природных систем. — 2020. — № 4. — С. 45–49. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2020-4-45-49
7. Система адаптивного дистанционного мониторинга и контроля эксплуатации опасных объектов на основе риск-ориентированного подхода / А. В. Панфилов, О. А. Бахтеев, В. В. Дерюшев, А. A. Короткий // Безопасность техногенных и природных систем. — 2020. — № 2. — С. 19–29. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2020-2-19-29
8. Венцель, Е. С. Исследование операций / Е. С. Вентцель. — Москва : Советское радио, 1976. — 552 с.
9. Вознесенский, В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях / В. А. Вознесенский. — Москва : Статистика, 1974. — 192 с.
10. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: уч. пособие ля ВУЗов / В. Е. Гмурман. — Москва : Высшая школа. — 2003. — 479 с.
11. Санковец, А. А. Математический анализ использования производственных мощностей предприятия с применением корреляционно-регрессионного анализа (на примере ООО «Угольный разрез») / А. А. Санковец, И. С. Резуваева // Вектор экономики. — 2021. — № 3 (57).
12. Статистический анализ размерных характеристик пыли, образующейся при механической обработке металлов / Н. H. Азимова, Е. Н. Ладоша, С. Н. Холодова [и др.] // Вестник Донского государственного технического университета. — 2020. — № 1(20). — С. 68–78. https://doi.org/10.23947/1992-5980-2020-20-1-68-78
Review
For citations:
Khlebunov S.A., Khokhlova K.V. Fire Statistics as a Tool for Emergency Prevention. Safety of Technogenic and Natural Systems. 2022;(3):32-36. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2022-3-32-36