Вероятностно-статистический метод

Учет информации о распределении ЧС по последствиям. Статистика ЧС с тяжелыми последствиями (региональных, федеральных, трансгранич­ных) существенно ниже статистики общего числа ЧС. Так, за 1997-2000 г.г. произошла 21 региональная ЧС. Следовательно, в соответствии с (9.2)

1/(страна-год), а по (9.3) для доверительной вероятности =0,9получим значения относительных погрешностей = 19 %, = 35%.

Еще меньше статистика ЧС отдельных видов или статистика ЧС по ре­гионам (субъектам федерации), что приводит к значительной статистической неопределенности оценок их повторяемости.

Точность оценки частоты достаточно редких событий можно повысить путем привлечения дополнительной информации. По ее виду различают спо­собы объединения информации о величине оцениваемого параметра (в свою очередь делятся на методы объединения данных, оценок [46] и комбиниро­ванные методы) и привлечения информации о вероятностных распределени­ях.

Для повышения точности используется объединение однородных (вклю­чая байесовские методы объединения априорной информации и данных на­блюдений) и неоднородных данных. Объединение однородных (принадлежа­щих одной генеральной совокупности) данных проводится путем их суммирования. Для объединения неоднородных данных необходимы процедуры пе­ресчета, основанные на привлечении дополнительной информации о моделях переноса информации. К методам объединения оценок относятся линейное объединение независимых оценок, применение множественной регрессии для линейного объединения оценок и др.

Рассмотрим вероятностно-статистический метод оценки частоты редких ЧС с тяжелыми последствиями, основанный на использовании оценки часто­ты происходящих достаточно часто ЧС всех видов и дополнительной ин­формации о распределении ЧС по ущербу F(w).

Пусть последствия ЧС характеризуются размером w ущерба. Рассмотрим
интервал времени At в один год, статистика чрезвычайных ситуаций за который представляет собой конечную выборку объемом N с элементами
. В неизменных условиях при получим генеральную совокупность из элементов, описываемую функцией распределения , которой принадлежит статистика.

Пусть критерием классификации ЧС как ЧС j-го класса по степени тяже­сти является , где w - последствия ЧС. Точность оценки частоты редко повторяющихся ЧС с тяжелыми последствиями по статистическим данным низка . Для получения более точной, оценки с помощью F(w) получим вероятности и , которым про­порциональны частоты наступления соответствующих ЧС. Здесь и>до) - кри­териальное значение для классификации событий как ЧС (автомобильные ка­тастрофы, в которых погибло 4 и более человек; природные пожары, площадь очагов которых составляет более 100 га и др.). Тогда оценка частоты ЧСу'-го класса по степени тяжести определится по формуле

. (9.7)

Точность этой оценки зависит от точности оценок qj и /. Полагая, что в (9.7) имеет место произведение некоррелированных составляющих, получим:

,

где вычисляется по (9.6).

Обе составляющие погрешности зависят от объема статистических дан­ных, а первой составляющей и от; адекватности используемого распределения F(w) фактическому. Если пренебречь относи тельной погрешностью _q оценки q_j, то получим, что точность оценки Л) останется на уровне точности оценки .

Поиск по сайту: