2024. — Т 16. — № 5 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/73ecvn524.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 424.9 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Попова, Е. А. Статистический метод прогноза чрезвычайных ситуаций природного характера / Е. А. Попова, Р. С. Рожков, М. К. Фадеев [и др.] // Вестник Евразийской науки. — 2024. — Т 16. — № 5. — URL: https://esj.today/PDF/73ECVN524.pdf (дата обращения: 13.01.2025).

Статистический метод прогноза чрезвычайных ситуаций природного характера

Попова Елена Анатольевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности»
ФГБВОУ ВО «Академия гражданской защиты МЧС России», Химки, Россия
Профессор кафедры «Философии, истории и культурологии»
Кандидат исторических наук
E-mail: ElAPopova@fa.ru

Рожков Роман Сергеевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности»
ФГБВОУ ВО «Академия гражданской защиты МЧС России», Химки, Россия
Профессор кафедры «Экономики, менеджмента и организации государственных закупок»
Кандидат экономических наук
E-mail: RSRozhkov@fa.ru

Фадеев Михаил Константинович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности»
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», Москва, Россия
Доцент кафедры «Истории и философии»
Кандидат исторических наук
E-mail: MKFadeev@fa.ru

Масалева Мария Владимировна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности»
Кандидат технических наук
E-mail: MVMasaleva@fa.ru

Аннотация. В данной статье рассмотрены особенности применения статистического метода для прогнозирования чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного характера. На основе анализа множества данных о природных катастрофах и их характеристик выявляются вероятные закономерности, позволяющие предсказать вероятность возникновения ЧС. В статье приводится нормативно-правовая база, рассматриваются основные угрозы и опасности, а также описывается возможность применения корреляционно-регрессионного анализа. Особое внимание уделено методам статистического анализа и моделирования, что помогает оценить и предсказать влияние природных явлений на уровень ЧС. Представлены таблицы с анализом данных и описаны основные статистические модели прогнозирования.

ЧС представляют значительную угрозу для жизни людей, экономики и окружающей среды. В последние десятилетия статистические методы стали популярными для оценки вероятности ЧС и их последствий. Они позволяют обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и предсказывать будущие события. Прогнозирование и предотвращение ЧС регулируется рядом нормативных документов, включая федеральные законы и международные стандарты, которые создают правовую основу для применения статистических методов.

Одним из ключевых методов, обсуждаемых в статье, является корреляционно-регрессионный анализ. Этот метод позволяет выявлять взаимосвязи между природными показателями и вероятностью ЧС. Он помогает оценивать вероятность возникновения ЧС и разрабатывать стратегии по их предотвращению. Однако для достижения максимальной эффективности требуется системный подход, включающий интеграцию современных технологий, междисциплинарные исследования и сотрудничество между научными учреждениями и государственными органами.

В статье подчеркивается важность точности данных для успешного прогнозирования. Недостаточная точность данных, сложность учета нелинейных факторов и редкость некоторых событий могут затруднять прогнозирование. Для повышения точности прогнозов рекомендуется использовать современные технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект.

Ключевые слова: чрезвычайные ситуации; прогнозирование; статистический анализ; природные катастрофы; корреляционно-регрессионный анализ; риск; вероятностные методы; математическое моделирование; предупреждение ЧС

Скачать