Обоснование необходимости использования службы радиационной и химической защиты в составе специализированных пожарно-спасательных частей в субъектах Российской Федерации

Введение. В последнее время большое внимание уделяется вопросам перспективного развития специализированных пожарно-спасательных частей Федеральной противопожарной службы Государственной противопожарной службы (ФПС ГПС). В связи с этим существует потребность в разработке критериев для обоснования использования той или иной службы в составе специализированных пожарно-спасательных частей (СПСЧ). Поэтому цель данного исследования состояла в разработке математической модели для обоснования необходимости использования службы радиационной и химической защиты в составе СПСЧ в субъектах Российской Федерации.

Материалы и методы. Обоснование необходимости использования службы радиационной и химической защиты (РХЗ) в составе СПСЧ проведено с использованием теории нечетких множеств. В математической модели учитываются природно-климатические и географические особенности субъектов, показатели социального и технико-экономического развития и риски возникновения чрезвычайных ситуаций и пожаров. Также учитывается наличие сил и средств РСЧС в каждом субъекте Российской Федерации. Всего отобрано 15 показателей, характеризующих необходимость использования службы РХЗ в составе СПСЧ. Для каждого показателя определена функция желательности, которая показывает, какие значения показателя являются наиболее приемлемыми с точки зрения необходимости использования службы РХЗ в составе СПСЧ.

Результаты исследования. С использованием разработанной модели определены субъекты Российской Федерации, в которых потребность в службе РХЗ в составе СПСЧ наиболее высокая. Службу РХЗ 1-го разряда предлагается создать в Московской, Свердловской и Ростовской областях, в Красноярском и Приморском краях и в г. Санкт-Петербурге. В 21 субъекте предлагается использовать службу РХЗ 2-го разряда. В остальных субъектах предложено присвоить службе РХЗ 3-ий разряд.

Обсуждение и заключения. Разработанная с использованием теории нечетких множеств математическая модель позволит более дифференцированно подходить к созданию службы РХЗ в составе СПСЧ и повысить эффективность функционирования данной службы и СПСЧ в целом. Представленная модель может быть применена для обоснования необходимости использования других служб и групп в составе СПСЧ.

1. Киселёв Д.В. Модели управления развитием специализированных пожарно-спасательных частей. Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2020;3:77–83. https://doi.org/10.25257/FE.2020.3.77-83

2. Дагиров Ш.Ш., Алешков М.В., Ищенко А.Д. и др. Специализированные подразделения пожарной охраны: монография. Москва: Академия ГПС МЧС России; 2017. 173 с.

3. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. 2-е изд. Москва: Бином. Лаборатория знаний; 2013. 798 с.

4. Tzeng G.H., Huang J.J. Fuzzy Multiple Objective Decision Making. New York: Chapman and Hall/CRC; 2013. P. 1–299. https://doi.org/10.1201/b15337

5. Zhu K., Zhan J. Fuzzy parameterized fuzzy soft sets and decision making. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2016;7(6):1207–1212. https://doi.org/10.1007/s13042-015-0449-z

6. Bloch I. Fuzzy sets for image processing and understanding. Fuzzy Sets and Systems. 2015;281:280–291. https://doi.org/10.1016/j.fss.2015.06.017

7. Dubois D., Perny P. A review of fuzzy sets in decision sciences: Achievements, limitations and perspectives. International Series in Operations Research and Management Science. 2016;233:637–691. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47024-1_11

8. Straszecka E., Pander E. Possible Use of Fuzzy Sets Similarity for Patient’s Parameters Observation. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021;1081:92–102. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47024-1_11

9. Коршунов В.А. Ограничение «семь плюс-минус два» и многоуровневое структурирование информации. Вестник образовательного консорциума Среднерусский университет. Серия: Гуманитарные науки. 2014 4:12–20.

10. Khan A., Hadi A, Khan S.A., Hussain F. A decision making approach based on multi-fuzzy bipolar soft sets. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2019;37(2):1879–1892. 10.3233/JIFS-179250

11. Fischer A., Scheck W., Izmailov A.F. et al. Adjusting dual iterates in the presence of critical Lagrange multipliers. SIAM Journal on Optimization. 2020;30(2):1555–1581. https://doi.org/10.1137/19M1255380

12. Цаликов Р.Х., Акимов В.А., Козлов К.А. Оценка природной, техногенной и экономической безопасности России. Москва: Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России; 2009. 464 с.

13. Гржибовский А.М. Анализ номинальных данных (независимые наблюдения). Экология человека. 2008;6:58–68.

14. Balakrishnan N., Voinov V., Nikulin M.S. Chi-squared goodness of fit tests with applications. Amsterdam: Elsevier Inc.; 2013. 229 p.