ОЦЕНКА РИСКОВ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ГОРОДСКОЙ ТЕРРИТОРИИ МЕТОДОМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Мурадов А.А.

Аспирант, Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет

ОЦЕНКА РИСКОВ ЭКОЛОГИЧЕСОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ГОРОДСКОЙ ТЕРРИТОРИИ МЕТОДОМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Аннотация

В статье рассмотрены принципы формирования механизма поддержки принятия решений для оценки риска экологической безопасности. Представлена схема формализации исходной качественной информации при использовании теории нечетких множеств. Показана целесообразность использования предложенных процедур при стратегическом экологическом оценивании проектов развития городских территорий.

Ключевые слова: экологическая безопасность, нечеткие множества, риск, экспертные оценки.

Muradov A.A.

Postgraduate student, Volgograd State University of Architecture and Civil Engineering (VSUACE)

ENVIRONMENTAL SAFETY RISK ASSESSMENT OF URBAN AREAS BY FUZZY LOGIC

Abstract

In the article the principles of decision support tools for risk assessment of environmental safety.A scheme for the formalization of the original quality information using fuzzy set theory is represented. The expediency of the proposed procedures for strategic environmental evaluating of urban development projects is considered.

Keywords: environmental safety, fuzzy sets, risk, expert estimates.

В настоящее время наиболее загрязненными участками являются городские и пригородные территории. В связи с этим необходимо использовать существующие и разрабатывать новые методы принятия проектных решений, с помощью которых можно прогнозировать развитие городской среды с учетом  экологической безопасности.

На современном этапе принятая система проектирования развития урбанизированных территорий на основе оценки влияния на окружающую среду (ОВОС) в недостаточной мере использует экспертные оценки.

Это обусловлено, в частности, отсутствием научной базы, требованием прогноза только ограниченного количества показателей и другими причинами. 

Экспертные оценки отражают субъективное мнение специалистов в данной предметной области – экспертов. Они задаются как в количественном, так и в качественном виде, поэтому возникают трудности с количественной интерпретацией полученных результатов для их использования в системах принятия решений. В связи с этим необходима разработка информационной поддержки принимаемых решений на основе использования методов обработки информации и компьютерных технологий.

 На сегодняшний день наиболее значимым законодательным документом, который определяет минимальные общие процедуры для СЭО является  Европейская Директива 2001/42/EC по оценке экологических последствий реализации отдельных планов и программ [1].  В Директиве прописана процедура проведения систематической, превентивной, основанной на экологической оценке проектов и открытой с участием различных заинтересованных сторон и общественностью процедуры СЭО.

Таким образом, решаемая проблема состоит в разработке и развитии моделей и методов обработки нечеткой информации в процессе проведения экологической экспертизы и мероприятий  при СЭО объектов градостроительной деятельности.

Одним из основных аспектов при этом является идентификация рисков - выявление угроз и определение степени их опасности в дальнейшем. Для этого необходимо собрать и проанализировать информацию, в том числе, качественную, характеризующую виды и особенности угроз экологической безопасности, определить параметры воздействия. Выявить источники угроз и недостатки организации системы безопасности. В качестве рисков экологической безопасности будем понимать нарушение экологического баланса, превышение допустимой антропогенной нагрузки, превышение допустимого уровня загрязнения различных сред.

В настоящий момент считается, что экологический риск – это ущерб от наступления события, имеющего неблагоприятные последствия для природной среды и вызванного негативным воздействием хозяйственной и иной деятельности, чрезвычайными ситуациями природного и антропогенного характера. Для обоснования общеметодологических принципов и подходов для анализа и управления экологическими рисками недостаточно оценивать только вероятность наступления события, имеющего неблагоприятные последствия. Необходимо учитывать степень этого воздействия на окружающую среду. Поэтому, далее, под экологически риском R будем понимать произведение  вероятности P , зависящей, в общем случае, от реализации отдельным источником угрозы  и отдельной потенциальной уязвимости, и результирующего влияния  I этого события на экосистему города: R=P· I.

Заметим, что величина риска R , в случае количественных оценок вероятности  P и ущерба  I, представляет собой значение математического ожидания ущерба при неблагоприятном для окружающей среды событии.

Сложная система нелинейных связей, определяющих взаимовлияние различных угроз и отсутствие необходимой информации для получения статистических или экспертных оценок, значительно осложняют задачу оценки экологических рисков. Использование аппарата нечетких множеств для решения задач оценки рисков позволяет включать в анализ качественные переменные и использовать стандартные правила преобразования нечетких данных в четкие числа и алгоритмы нечеткого вывода[2].

Будем считать, что риск R , вероятность  P и ущерб I являются лингвистическими переменными с  соответствующими терм- множествами T_R={отсутствует, незначительный, низкий, средний, высокий, очень высокий, недопустимый}, T_P = {невероятно ,более или менее вероятно, вполне вероятно, достаточно вероятно, вероятно, очень вероятно, близкое к 1},  T_I ={ приемлемый, средний, выше среднего, существенный, критический, катастрофический}. Функции принадлежности каждого значения терм-множеств определены на отрезке [0,1] и являются функциями гауссовского типа. База знаний записывается в виде следующих продукционных правил[3].

ЕСЛИ  (x₁ =) И (x₂ = ) И…И(x_n=) с весом 

ИЛИ   (x₁ =) И (x₂ =) И…И(x_n=) с весом 

ИЛИ   (x₁ =) И (x₂ =) И…И(x_n=) с весом 

 

ТО y=d_j ,   j=.

Здесь  x_i – название лингвистических переменных, i =,   (p=) - значения переменной x_i в строке p  для правила j(j=),  

  – вес предпосылки в правиле j, l= , принимающий значение из отрезка [0,1],  - количество предпосылок в правиле с номером j, m- количество термов- значений выходной переменной  y – величина риска R, d_j- значения из терм-множества T_R.

Введем следующие обозначения:(u_i) – функция принадлежности значения u_i нечеткому терму   ,  i= , j=  , p= , тогда нечеткое множество запишется как

= , u_i  ,

 функция принадлежности значения  нечеткому терму  из множества Т (экологическое состояние), тогда это нечеткое множество представим в виде

Для принятия решений по обеспечению экологической безопасности необходимо вычислить четкое значение , которое соответствует состоянию (вектору входных параметров) . Для этого будем вычислять дефаззификацию по методу центра тяжести[2]:

В качестве примера приведем одно из используемых правил, которое имеет вид:

ЕСЛИ P= более или менее вероятно И  I= выше среднего

ИЛИ P= вполне вероятно И I= средний,

ИЛИ P= невероятно И I= критический,

ТО R= незначительный, вес этого правила w=1.

Следует заметить, что при выборе методов оценки альтернатив необходимо учитывать, что определение способа формализации процесса принятия решений зависит от многих факторов, свойства которых могут меняться в зависимости от задачи, типа экспертной информации, типа шкал измерения, системы предпочтений и пр. Более того, система приоритетов может носить иерархический характер,  и для этого необходимо использовать методы обработки информации, заданной при учете, в общем случае, полимодальности функций принадлежности [3]. Также необходимо учитывать согласованность уровней решаемых задач при учете возможности реализации характеристик входящих в систему средств  [4].