Висновки
Додатки (при необхідності)
Список використаної літератури.
1.4. Оцінка роботи
При оцінці роботи береться до уваги використання основної та додаткової літератури, логіку викладення. зв’язок теорії з практикою, обгрунтовані висновки, орфографічні та стилістичні помилки, акуратність.
Таблиця 1. Скидки, що застосовуються при оцінці творчого завдання
| Вид скидки | % скидки |
| 1. Репродуктивний рівень виконання. Значні помилки. | |
| 2. Значні помилки при аналізі матеріалу. Відсутність висновків. | |
| 3. Аналіз матеріалу на належному рівні, помилки при формулюванні висновків. | |
| 4. Відсутність посилань на літературні джерела | |
| 5. Значні орфографічні та стилістичні помилки, використання суржику | |
| 6. Орфографічні та стилістичні помилки | |
| 7. Неакуратність |
2. МЕТОДИЧНІ Рекомендації щодо виконання розрахунково-графічної роботи
Виконання розрахунково-графічної роботи в основному базується на знаннях отриманих під час вивчення перших двох тем курсу «Безпека життєдіяльності».
2.1. Базові теми курсу для виконання розрахунково-графічної роботи.
ТЕМА 1. Категорійно-понятійний апарат з безпеки життєдіяльності, таксономія небезпек. Ризик, як кількісна оцінка небезпек.
Зміст теми. Модель життєдіяльності людини. Головні визначення – безпека, загроза, небезпека, надзвичайна ситуація, ризик. Безпека людини, суспільства, національна безпека. Культура безпеки як елемент загальної культури, що реалізує захисну функцію людства. Аксіоми безпеки життєдіяльності. Методологічні основи безпеки життєдіяльності. Системний підхід у безпеці життєдіяльності. Таксономія, ідентифікація та квантифікація небезпек. Види небезпек: мікро- та макро-біологічна, вибухопожежна, гідродинамічна, пожежна, радіаційна, фізична, хімічна, екологічна. Критерії переходу небезпечної події у НС, одиниці виміру показників класифікаційної ознаки НС та їхні порогові значення у природному середовищі, виробничій, транспортній та інших сферах життєдіяльності. Класифікація НС за причинами походження, територіального поширення і обсягів заподіяних або очікуваних збитків.
Ідентифікація та оцінювання рівня небезпеки за допомогою імовірнісних структурно-логічних моделей, застосованих у спорті. Визначення потенційно-небезпечних об’єктів і територій. Об’єкти підвищеної небезпеки та класи їхньої небезпечності.
ТЕМА 2. Застосування ризик-орієнтованого підходу для побудови імовірнісних структурно-логічних моделей виник-нення та розвитку НС.
Зміст теми. Загальний аналіз ризику і проблем безпеки складних систем, які охоплюють людину (керівник, оператор, персонал, населення), об’єкти техносфери та природне середовище. Індивідуальний та груповий ризик. Концепція прийнятного ризику. Розподіл підприємств. установ та організацій за ступенем ризику їхньої господарської діяльності щодо забезпечення безпеки та захисту населення і територій від НС. Управління безпекою через порівняння витрат та отриманих вигод від зниження ризику.
Головні етапи кількісного аналізу та оцінки ризику. Методичні підходи до визначення ризику. Статистичний метод. Метод аналогій. Експертні методи оцінювання ризиків. Застосування у розрахунках ризику імовірнісних структурно-логічних моделей. Визначення базисних подій. Ідентифікація ризику. Розробка ризик-стратегії з метою зниження вірогідності реалізації ризику і мінімізації можливих негативних наслідків. Вибір методів (відмова від ризиків, зниження, передача і ухвалення) та інструментів управління виявленим ризиком.
Визначення наявних проблем з безпеки і захисту ОГ у НС, рівня їхнього ризику.
ТЕМАТИЧНИЙ СЛОВНИК
Безпека — це такий стан об’єкту (складної системи в т. ч. людини), за якого дія зовнішніх та внутрішніх факторів не призводить до негативних наслідків.
Безпека людини – це такий стан людини, коли дія зовнішніх і внутрішніх факторів не призводить до смерті, погіршення функціонування і розвитку організму, свідомості, психіки та людини в цілому, не перешкоджає досягненню певних бажаних для людини цілей.
Безпека життєдіяльності —інтегральна наука, що вивчає процеси взаємодії людини з внутрішнім та навколишнім середовищем у всіх сферах життєдіяльності людини.
Ергономіка — наука, що вивчає допустимі фізичні, нервові та психічні навантаження на людину а процесі праці, проблеми оптимального пристосування навколишніх умов виробництва для ефективної праці.
Життєдіяльність — процес існування людини в просторі та часі.
Квантифікація — кількісне вираження якісних ознак. Квантифікація небезпеки - введення кількісних характеристик небезпеки.
Небезпека — вірогідність виникнення обставин, за яких матерія, поле, енергія, інформація чи їх поєднання можуть таким чином вплинути на об’єкт (складну систему), що це призведе до негативних наслідків (погіршення чи неможливості функціонування і розвитку об’єкту).
Ризик — кількісна оцінка небезпеки.
Гранично допустимий рівень негативного фактора (ГДР) – рівень фактора, який при щоденній (крім вихідних днів) праці на протязі 8 годин або іншого часу, але не більше 41 години в тиждень, на протязі всього трудового стажу не може викликати захворювань або відхилень у стані здоров’я, що виявляються сучасними методами досліджень в процесі роботи або у віддалені строки життя даного чи наступних поколінь.
Шкала порівняння ризиків смертності
| Упорядкована шкала ризиків смертності | ||||||||
| Низький | Середній | Високий | ||||||
| Знехтуваний | Низький | Відносно низький | Середній | Відносносередній | Високий | Дуже високий | Екстремальний | |
| <1*10-8 | 1*10-8 | 1*10-7 | 1*10-6 | 1*10-5 | 1*10-4 | 1*10-3 | 1*10-2 | >1*10-2 |
ЛД— летальна доза, ЛД 100 (ЛД 50)— це доза фактора або хімічної речовини, що призводить до смерті 100% (50%) істот.
Потенціал фактора— його кількісна сторона, наприклад: рівень шуму, напруга електричного струму, загазованість повітря.
Якість фактора відображає його специфічні особливості, що впливають на організм людини, наприклад: дисперсність пилу, частотний склад шуму, вид електричного струму.
2.2. Теоретичні засади визначення та прогнозування ризику
Взначення ризику повязано з прогнозуванням. Статистичний аналіз характеризує частоту настання негативних подій, що може слугувати для обчислення (прогнозування) ризику.
Сьогожні існує більше ніж 220 методів прогнозування, але найчастіше на практиці використовуються не більше 10, серед них: фактографічні (екстраполяція, інтерполяція, тренд-аналіз), експертні (в т.ч. опитування, анкетування), публикаційні (в т.ч. патентні), цитатно-індексні, сценарні, матричні, моделювання, аналогії, побудова графів і т.д.
Найбільш загальні методи визначення ризику:
v інженерний — спирається на статистику, розрахунки частоти проявлення небезпек, імовірнісний аналіз безпеки та на побудову "дерев" небезпек;
v модельний — базується на побудові моделей впливу небезпек як на окрему людину так і на соціальні, професійні групи;
v експертний — за ним ймовірність різних подій визначається досвідченими спеціалістами-експертами;
v соціологічний (соціометрична оцінка) — базується на опитуванні населення та працівників.
ТЕМАТИЧНИЙ СЛОВНИК
Метод – це складний прийом, упорядкована сукупність простих прийомів, спрямованих на розробку прогнозу в цілому; шлях, спосіб досягнення мети, що виходить із знання найбільш загальних закономірностей.
Методи (методика) прогнозування - певне поєднання прийомів (способів) виконання прогностичних операцій, отримання і обробка інформації про майбутнє на основі однорідних методів розробки прогнозу.
Методологія прогнозування - область знання про методи, способи, системи прогнозування. Методології прогнозування розділилися по наступним категоріям: передбачення, цілепокладання, планування, програмування, проектування, перспективи розвитку процесів з метою виявлення проблем, що підлягають вирішенню.
Методика розробки прогнозу - вибране конкретне поєднання прийомів і методів прогнозування.
Система прогнозування («прогнозирующая система») - це упорядкована сукупність методик, технічних засобів, призначена для прогнозування складних явищ або процесів.
Прийом прогнозування - конкретна форма теоретичного або практичного підходу до розробки прогнозу; одна або декілька математичних або логічних операцій, спрямованих на отримання конкретного результату в процесі розробки прогнозу.
Екстраполяція– наближення (приближення), знаходження за рядом даних значень функції інших її значень, що містяться поза цим рядом.
Інтерполяція — в обчислювальній математиці спосіб знаходження проміжних значень величини за наявним дискретним набором відомих значень.
Екстраполювати, (рос. экстраполировать, англ. extrapolate, нім. extrapolieren) – поширювати висновки, одержані щодо однієї частини якоїсь системи, на іншу частину тієї самої системи.
Апроксима́ція (лат. approximare — наближати) — наближене вираження одних математичних об'єктів іншими, простішими, наприклад, кривих ліній — ламаними, ірраціональних чисел — раціональними, неперервних функцій — многочленами.
Прогноз(грец. prognosis – «знання наперед») — являє собою спеціальне наукове дослідження конкретних перспектив розвитку якого-небудь явища. Прогноз, оскільки він є формою наукового передбачення, є середньою ланкою побудови проекції майбутнього, яка є необхідною загальновизнаною умовою наукового дослідження та проектування майбутнього. Прогноз є результатом процесу прогнозування.
Прогнозування — процес передбачення майбутнього стану предмета чи явища на основі аналізу його минулого і сучасного, систематична інформація про якісні й кількісні характеристики розвитку цього предмета чи явища в перспективі. Результатом прогнозування є прогноз — знання про майбутнє і про ймовірний розвиток сьогочасних тенденцій.
Футурологія (від лат. futurum — майбутнє та грец. λόγος — вчення) — наука прогнозування майбутнього, в тому числі шляхом екстраполяції існуючих технологічних, економічних або соціальних тенденцій чи спробами передбачення майбутніх тенденцій.
Тренд (від англ. Trend — тенденція) — загальна тенденція при різнонаправленому русі, визначена загальною спрямованістю змін показників часового ряду. Графіки можуть описуватись різними рівняннями - лінійними, логарифмічними, степеневими і т.д.. Фактичний тип графіка встановлюють за графічним зображенням даних часового ряду, шляхом усереднення показників часового ряду, на основі статистичної перевірки гіпотези про сталість параметрів графіка. Тренд — в широкому розумінні, тренд — це тривала зміна рівня середнього випадкового процесу.
Детально розглянемо методи прогнозування. Існують два підходи до прогнозування: якісний та кількісний.
Кількісний підхід базується на математичних моделях й історичних даних.
Якісний підхід покладається на наукову та професійну думку, інтуїцію й досвід професіоналів
Кількісні методи діляться на два види: причинно-наслідкові й моделі часових рядів.
Часові ряди діляться на:
Ø моделі з декомпозицією;
Ø моделі згладжування:
§ Середнє арифметичне
§ Ковзне середнє арифметичне;
§ Середнє зважене;
§ Ковзне середнє зважене;
§ Експоненційне згладжування.
Арифмети́чне сере́днє n чисел a1, a2, ..., аn — частка від ділення суми цих чисел на їх кількість: а = (a1 + a2 + ... + аn) : n. Наприклад, арифметичне середнє чисел 3, 4, 5 дорівнює (3 + 4 + 5) : 3 = 4.
Середнє зважене, точніше середнє арифметичне зважене для дійсних чисел x1,….xn з ваговими коєфіцієнтами w1,….. wn визначається як
Коли всі вагові коефіцієнти рівні між собою w1=w2=….=wn середнє арифметичне зважене буде дорівнювати середньому арифметичному.
Існують також зважені версії середнього геометричного, середнього гармонійного, середнього степеневого, а також їх узагальнення — середнього за Колмогоровим.
Методи соціального прогнозування (за Шепітько Г.Є.)
v Формалізовані:
Ø Метод трендів екстраполяції;
Ø Методи кореляційного і регресійного аналізів;
Ø Методи математичного моделювання;
v Експертні:
Ø Індивідуальні:
§ Метод складання сценаріїв;
§ Метод «інтерв'ю»;
§ Метод аналітичних доповідних записок;
Ø Колективні:
§ Метод анкетних опитувань;
§ Метод «комісій»;
§ Метод «мозкових атак»;
§ Метод «Дельфі».
Нові методи прогнозування:
Адаптивні методи прогнозування – побудова самонастроювальних рекурентних моделей, здатних відображати динамічні властивості часового ряду які змінюються в часі і враховувати інформаційну цінність його членів;
Морфологічне досліження – для систематичного і неупередженого відбору можливостей у зв'язку з пошуковим прогнозуванням;
Ретроальтернативістика;
Метод «дерево цілей» для нормативного прогнозування і оцінки «спільних елементів»;
Контекстуальне картографування (contextual mapping);
Причинно-наслідковий метод, близький до проблемно-цільового методу Базарова-Руднєва;
Комбінований прогноз - певна узагальнююча оцінка, отримана на основі формального чи неформального об'єднання приватних прогнозів, найчастіше шляхом підсумовування їх з певними ваговими коефіцієнтами.
Прогнозна оцінка обов'язково включає в себе елементи екстраполяції і моделювання. Процес екстраполяції неможливий без елементів оцінки і моделювання в свою чергу моделювання передбачає попередню оцінку і экстраполювання.
При прогнозуванні часто доводиться прогнозувати не один, а кілька показників. При цьому прогноз розвитку одного показника можна виконувати одним методом, а іншого показника - іншим методом, тобто використовуються поєднання методів.
Найбільш поширеними методами (понад 90% усіх вироблених у світі прогнозів) є експертиза і фактографічні методи. Популярний метод аналогій, методи лінійного програмування, побудова циклів (Кондратьєв М.Д.) широко використовуються в науці.
Коротко розглянемо суть деяких методів прогнозування які можуть бути використанні для прогнозування ризику для тих чи інших обєктів безпеки.
Аналогія(передбачення за аналогією, метод загальних тенденцій) - передбачає, що достатньою мірою враховує поточну ситуацію, щоб шукати для неї аналогією на основі досвіду, найчастіше за допомогою аналогії з досить добре відомими подібними явищами і процесами, і здатний, спираючись на референтну ситуацію, встановити основні риси, які дають підставу говорити про збіг напрямку розвитку подій. Аналогія - більш раціональний процес, ніж екстраполяція.
Метод аналітичних доповідних записок - самостійна робота експерта над аналізом динаміки об'єкта прогнозування і можливі шляхи його розвитку.
Метод «мозкових атак» (мозкового штурму), - ґрунтується на колективній генерації ідей, висловлюваних спонтанно учасниками різних професій і спеціальностей.
Метод «Дельфі» отримав свою назву по імені грецького античного міста Дельфи, де проживали відомі дельфійські оракули. Метод є подальшим розвитком методів анкетного опитування і складається з кількох турів послідовного анонімного анкетування експертів зі зворотним зв'язком. Зворотній зв'язок здійснюється за рахунок того, що перед кожним наступним туром опитування експертам повідомляють узагальнені результати попереднього туру. Кількість турів визначається або необхідним рівнем точності, або встановленої ступенем деталізації проблеми. Дельфійська процедура використовує тільки числа.
Експертні методи прогнозування добре працюють на великі періоди і є основними для довгострокового прогнозу. Вважається, що для короткострокового прогнозу експертні прогнози менш ефективні.
Математичні методи.
Математична модель - модель об'єкту, описана у вигляді математичних співвідношень між математичними поняттями.
Для опису математичних моделей складних об'єктів використовуються такі розділи математики:
•теорія функцій (детерміновані моделі),
•математична статистика (імовірнісні моделі),
•теорія нечітких множин (моделі на основі нечітких думок експертів),
•теорія нелінійних рівнянь (квазидетерміновані моделі на базі теорій керованого хаосу, теорії катастроф, синергетики - науки про самоорганізацію систем і фрактального аналізу).
Види математичних методів прогнозування: кореляційний аналіз, регресійний аналіз, факторний аналіз, розпізнавання образів, варіаційне обчислення, спектральний аналіз, ланцюги Маркова, алгебра логіки, теорія ігор та ін
Статистичний метод (екстраполяція і інтерполяція; математичний аналіз; математична статистика, аналітичне моделювання) - це метод прогнозування часових рядів на перспективу, він передбачає екстраполяцію (розвиток у часі) та інтерполяцію - виявлення проміжного значення двома відомими моментами процесу. Це умовне продовження в майбутнє спостережуваних об'єктів (тенденцій, закономірності розвитку яких в минулому і сучасному досить добре відомі). Побудова динамічних рядів показників розвитку прогнозованого явища на протязі періодів підстави прогнозу в минулому і упередження прогнозу в майбутньому (ретроспекції і проспекції прогнозних розробок).
Основою сттистичного методу є визначення ризику за відомими статистичними даними.
 |
Ризик обчислюють за формулою:
де: R – ризик за певний період часу,
n – кількість фактичних проявів небезпеки (травм, аварій, катастроф) за певний період часу,
N – теоретично можлива кількість небезпек для даного виду діяльності чи об’єкта.
Фактично визначений ризик R не є ризиком а частотою прояву негативних подій, адже в даному випадку обчислюється частота подій які відбулися. Ризик завжди виступає як вірогідність настання негативних подій у майбутньому. Проте для спрощення розуміння, ці умовності опускаються.
Статистичний прогноз - це статистичний опис майбутніх значень досліджуваного показника (змінної). Даний прогноз підрозділяється на короткострокові (на один інтервал спостереження вперед), середньотермінові (на термін до п'яти інтервалів) і довгострокові (понад п'ять інтервалів). Розрізняють точковий (представляється єдиним значенням) і інтервальний (задається двома числами - нижньою і верхньою межею інтервалу) статистичний прогноз.
Різновиди статистичного методу:
- математична статистика - використання динамічних рядів характеристик об'єкта;
- математичний аналіз - використовує екстраполяції, тобто лінійний розвиток у часі.
При побудові прогнозу динаміки якої-небудь системи за даним методом необхідно отримання повного опису всіх її параметрів, а також їх взаємозв'язки і залежності від зовнішніх для системи факторів.
Аналітичне (математичне) моделювання працює в тому випадку, якщо є модель розвитку (наприклад, у вигляді плану).
Математична статистика має найбільш потужне програмне забезпечення, в яке входять такі відомі прикладні програми, як Excel, Statgraphics, Stadia та ін.
Недоліки статистичного методу:
•призводить до абстрактних схем, малопогоджених з фізикою явища,
•не пояснює причин подій,
•дає короткостроковий прогноз,
•характеризується невисокою достовірністю і стійкістю,
•має надмірну точність (це пов'язано з тим, що статистика має справу з сукупністю, а не з окремими одиницями. А в сукупності ознака варіює),
•нерідко містить логічну помилку. Вона виникає тому, що статистичний метод використовується при розв'язуванні конкретних задач в економіці, біології, метеорології, фізиці, науці про безпеку та ін, а статистичні дані - це просто вихідна інформація.
Статистичний метод передбачає наявність закономірності тобто однаковості ходу подій. Роль статистики у даному випадку допоміжна. Статистика не встановлює закони, а підказує, де їх шукати; не дає рецепт вирішення тієї чи іншої проблеми, а підводить до можливого вихідного пункту її вирішення. Статистичні дані потрібно інтерпретувати.
Сценарний метод прогнозування (метод «сценарію»). Це один з найстаріших методів. Він дає можливість отримання не тільки загальних даних про майбутню ситуації, в якій буде перебувати прогнозований об'єкт, але і встановлює можливість зміни цієї ситуації в бажаному для нього напрямку. У конкретних задачах прогнозування необхідно провести класифікацію ризиків, поставити задачу оцінювання конкретного ризику, провести структуризацію ризику, зокрема, побудувати «дерева причин» (в іншій термінології, «дерева відмов») і «дерева наслідків» («дерева подій»).
Розробку сценарного прогнозу виконують у тих випадках, коли прогноз неможливо або недоцільно виконати статистичними методами або використанням спеціальних економіко-математичних моделей.
Причинно-наслідковий метод. В причинно-наслдковому методі закономірність сприймається як результат взаємодії великого числа елементарних явищ (фону), що розглядаються як реальна сукупність. Метод заснований на знаходженні причини, яка продовжує діяти, а потім визначається її основний ефект.
Екологічно-техногенне прогнозування
Одним з найважливіших напрямків сучасного прогнозування є науково-обгрунтоване передбачення екологічно-техногенних надзвичайних ситуацій, особливо: землетрусів, цунамі, катастроф на важливих гідрологічних та ядерних об'єктах. В Україні, науковим прогнозуванням соціальних наслідків можливих катастроф на великих водосховищах та атомних електростанціях займається Міжнародна громадська група незалежних фахівців з питань прогнозування соціальних наслідків катастроф та надзвичайних ситуацій.
Оцінка прогнозу
Надзвичайно важливо оцінювати прогноз. Серед безлічі надійних методів є декілька, які найпростішими, але, поєднані разом, дають безпомилкову оцінку якості поданого плану продажу та його фактичного виконання. Це:
v середнє абсолютне відхилення / Mean Average Deviation (MAD);
v сума помилок прогнозу зростаючим підсумком / Running Sum of Forecast Error (RSFE);
v сигнал відслідковування / Tracking Signal (TS)
2.3. Приклад виконання розрахунково-графічної роботи.
Умова задачі.
Обчисліть середньоарифметичний ризик смерті, травмування та загальний ризик для людей зайнятих певним видом діяльності (в розрахунку за рік) на основі статистичних даних. Побудувати графіки динаміки зміни рівня ризику, окремо для ризику травмування, смертності та загального ризику. Зробити прогноз за допомогою методу лінійної або нелінійної екстраполяції на два наступних роки.
| Рік | Кількість травмованих людей | Кількість загиблих людей | Середньорічна кількість людей, що займається даним видом діяльності |
Порівняти обчислений ризик з нормованим (прийнятним на сьогоднішній день) у світовій практиці.
Розв’язок. Визначаємо середньоарифметичну річну кількість людей, що займається даним видом діяльності.
де a1; an – середньостатистична кількість людей, що займається даним видом діяльності; T – період часу (кількість років).
Додаємо середньорічну кількість людей, що займається даним видом діяльності та ділимо на кількість років.
Отже, середньоарифметична кількість людей становить 22597,7 осіб.
Далі, знаходимо середньоарифметичну кількість травмованих осіб – n.
де тр1; трn – середньостатистична кількість травмованих людей;
T – період часу (кількість років).
Додаємо середньорічну травмованих кількість людей та ділимо на кількість років.
Отже, середньоарифметична кількість травмованих людей становить 16,5 осіб/рік.
Величину ризику травмування знаходимо за формулою.
де: n – середня кількість негативних подій (травмування, смерть, катастрофа тощо) за певний період часу; N – максимальна (теоретична можлива) кількість негативних подій за аналогічний період часу.
Знаходимо величину ризику травмування за вище поданою формулою.
Відповідь – ризик травмування дорівнює 0,00073 або 7,3·10-4.
У наступні частині задачі необхідно порівняти отриманий результат з величиною прийнятного ризику, який визначений у світовій практиці і дорівнює 1·10-6, для цього отриманий результат ділимо на прийнятний ризик.
 |
Відповідь на другу частину задачі – "Ризик травмування людей більший за прийнятний у 730 разів".
Аналогічно розраховуємо ризик смертності під час даного виду діяльності.
Знаходимо середньоарифметичну кількість осіб які загинули – nзаг.
де nзаг1; nзагn – середньостатистична кількість загиблих людей;
T – період часу (кількість років).
Додаємо середньорічну кількість загиблих людей та ділимо на кількість років.
Отже, середньоарифметична кількість загиблих людей становить 3,2 осіб/рік.
Знаходимо величину ризику смертності за вище поданою формулою.
Відповідь – ризик смерті дорівнює 0,00014 або 1,4·10-4.
Порівнюємо отриманий результат з величиною прийнятного ризику, який визначений у світовій практиці і дорівнює 1·10-6, для цього отриманий результат ділимо на прийнятний ризик.
 |
Відповідь на другу частину задачі – "Ризик загибелі людей більший за прийнятний у 140 разів".
Знаходимо загальний рівень ризику за видом діяльності. Цей показник визначаємо додавши середньоарифметичну кількість загиблих та травмованих осіб.
Nсум=Nзаг+Nтр=3,2+16,5=19,7 осіб/рік
Знаходимо величину загального ризику (смертності та травмування).
Відповідь – загальний ризик загибелі та травмування дорівнює 0,00087 або 8,7·10-4.
Порівнюємо отриманий результат з величиною прийнятного ризику, який визначений у світовій практиці і дорівнює 1·10-6, для цього отриманий результат ділимо на прийнятний ризик.
 |
Відповідь на другу частину задачі – "Загальний ризик загибелі та травмування людей більший за прийнятний у 870 разів".
Наступна частина задачі пов’язана з побудовою графіків за статистичними даними та екстраполяцією результатів на найближчі 2 роки.
Дану частину задачі краще виконувати за допомогою комп’ютерної програми Excel.
В даній програмі необхідно вирахувати ризик окремо для травматизму та для смертності, а також загальний ризик по роках (Рис. 1). Розрахунок проводиться за вищевказаною формулою.
Колонка H розраховується як сума кількості загиблих і травмованих людей – колонка E+F.
Ризик травмування (колонка I) розраховується діленням кількості травмованих за певний рік на середньорічну кількість людей, що займаються даним видом діяльності (значення клітинки в колонці E поділена на значення клітинки в колонці G того самого рядка. Результат записаний у відповідній клітинці колонки I).
Ризик смертності (колонка J) розраховується діленням кількості загиблих за певний рік на середньорічну кількість людей, що займаються даним видом діяльності (значення клітинки в колонці F поділена на значення клітинки в колонці G того самого рядка. Результат записаний у відповідній клітинці колонки J).
Загальний ризик (колонка K) розраховується діленням кількості загиблих та травмованих за певний рік на середньорічну кількість людей, що займаються даним видом діяльності (значення клітинки в колонці H поділений на значення клітинки в колонці G того самого рядка. Результат записаний у відповідній клітинці колонки K).
Рис. 1. Таблиця та розрахунок ризику смертності і травматизму по роках.
За допомогою функції вставки графіка побудуйте графік травмування людей.
Рис. 2. Функція вставки графіка в програмі Excel.
При побудові графіка додайте функцію транду. Вид тренду можна обрати згодом. Для вирішення задачі достатньо обрати лінійний тренд.
Рис. 3. Вставка тренда в графік в програмі Excel.
В результаті отримуємо графік травмування (Рис. 4.), смертності (рис. 5) та графік загального ризику (Рис. 6).
|
|
Рис. 4. Графік динаміки ризику травмування та прогноз (лінійний тренд) на 11 та 12 роки.
Рис. 5. Графік динаміки ризику смертності та прогноз (логарифмічна лінія тренда) на 11 та 12 роки.
Рис. 6. Графік динаміки загального ризику та прогноз (поліноміальна лінія тренду) на 11 та 12 роки.
Замість кількох графіків можна побудувати один графік вказавши в легенді відповідні дані (рис. 7.).
Рис. 7. Графік динаміки ризику травматизму, смертності та загального ризику і прогноз (тренди) на 11 та 12 роки.
Числові значення екстраполяції можуть бути вирахувані за формулою представленою на графіку y=5E-05x+0.0005. Проте точні значення ризику не завжди необхідні, часто достатньо побачити загальну картину та загальну тенденцію. Важливо вірно обрати вид екстраполяції: лінійну, експоненціальну, логарифмічну, поліноміальну, ступіньну чи лінійну фільтрацію.
2.4. Завдання для виконання розрахунково-графічної роботи
| Рік | Кількість травмованих людей | Кількість загиблих людей | Середньорічна кількість людей, що займається даним видом діяльності |
| Варіант 1. | |||
| Варіант 2. | |||
| Варіант 3. | |||
| Варіант 4. | |||
| Варіант 5. | |||
| Варіант 6. | |||
| Варіант 7. | |||
| Варіант 8. | |||
| Варіант 9. | |||
| Варіант 10. | |||
| Варіант 11. | |||
| Варіант 12. | |||
| Варіант 13. | |||
| Варіант 14. | |||
| Варіант 15. | |||
| Варіант 16. | |||
| Варіант 17. | |||
| Варіант 18. | |||
| Варіант 19. | |||
| Варіант 20. | |||
| Варіант 21. | |||
| Варіант 22. | |||
| Варіант 23. | |||
| Варіант 24. | |||
| Варіант 25. | |||
| Варіант 26. | |||
| Варіант 27. | |||
| Варіант 28. | |||
| Варіант 29. | |||
| Варіант 30. | |||
| Варіант 31. | |||
СПИСОК РЕКОМЕНДОВАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1. Безопасность жизнедеятельности: Учебник для вузов / С. В. Белов, А.В. Ильницкая, А. Ф. Козьяков и др., Под. общ. ред. С.В. Белова. – М.: Высш. шк., 1999. – 448 с.
2. Безпека життєдіяльності : навч. посібник / Петро Атаманчукта ін. ; Кам’янець-Подільський нац. ун-т ім. Івана Огієнка. - К. : Центр учбової літератури, 2011. - 275 с.
3. Безпека життєдіяльності: Навч. посіб. / За ред. В.Г. Цапка. - 2-ге вид., перероб. і доп. - К., 2003. - 397 с.
4. Вавилов С.И. Большая советская энциклопедия: Союз Советских Социалистических Республик / под редакцией: С.И.Вавилова, К.Е.Ворошилова, А.Я.Вышинского и др. – М. : Государственный научный институт «Советская энциклопедия», ОГИЗ СССР, 1948. – 1946 с.
5. Гайченко, Віталій Андрійович Основи безпеки життєдіяльності людини.- Міжрегіональна академія управління персоналом. - 3-є вид. переробл. і допов. - К. : МАУП, 2006. - 425 с.
6. Геврик, Євген Олександрович Безпека життєдіяльності / Євген Геврик ; Мін-во освіти і науки України. - К. : Ельга-Н : КНТ, 2007. - 382с.
7. Демиденко Григорій Петрович. Безпека життєдіяльності: навч. посібник для студ. вищ. навч. закладів / Національний технічний ун-т України Київський політехнічний ін-т. — К. : НТУУ КПІ, 2008. — 300с. — Бібліогр.: с. 270-271. — ISBN 978-966-622-288-9.
8. Державна служба з надзвичайних ситуацій. Сайт. http://www.mns.gov.ua
9. Дуднікова, Ірина Ігорівна Безпека життєдіяльності : Навч. посібник Європейський ун-т. - 2-е вид., доп. - К. : Вид-во Європейського ун-ту., 2006. - 267 с.
10. Желібо Є. П., Заверуха Н. М., Зацарний В. В. Безпека життєдіяльності. Навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів освіти України I-IV рівнів акредитації/ за ред. /Є. П. Желібо, і В.М. Пічі. – Львів: Піча Ю.В., К.: "Каравела", Львів: “Новий Світ-2000”. – 2002. – 328 с.
11. Желібо Є.П., Заверуха Н.М., Зацарний В.В. Безпека життєдіяльності: Навчальний посібник для студентів вищих закладів освіти України I-IV рівнів акредитації/За ред. Є.П. Желібо і В.М.Пічі. - Київ: «Каравела»; Львів: «Новий Світ-2000», 2001. - 320 с.
12. Желібо, Євген Петрович. Безпека життєдіяльності : навч. посіб. для студ. вищ. навч. закладів / Євген Желібо, Нелі Заверуха, Віктор Зацарний; за ред. Є. П. Желібо. - 6-те вид. - К. : Каравела, 2009. - 342 с.
13. Загальні вимоги до розвитку і розміщення потенційно небезпечних виробництв з урахуванням ризику надзвичайних ситуацій техногенного походження. Наукові керівники: чл.-кор. НАН України С.І. Дорогунцов, генерал-лейтенант Б.Ф. Гречанінов. – К: НАН України РВПСУ, 1995. – 120 с.
14. Заплатинський В. М. Безпека життєдіяльності: Опорний конспект лекцій. – К.: Київ. держ. торг.-екон. ун-т, 1999. – 207 с.
15. Заплатинський В. М. Основи кримінологічної безпеки сучасного бізнесу: Навч. посіб. для вузів. – К.: Київ. держ. торг.-екон. ун-т, 2000. – 141 с.
16. Заплатинський В. М. Полімовний тлумачний словник з безпеки. Підручник. – К.: Центр учбової літератури, 2009. – 120 с. ISBN 978-911-01-0002-1
17. Запорожець О.І., Заплатинський В.М. та ін. Безпека життєдіяльності. Підручник . - К. : Центр учбової літератури, 2013. - 447 с.
18. Іванова І.В., Заплатинський В.М., Гвоздій С.П. "Безпека життєдіяльності" навчально-контролюючі тести. – Київ: "Саміт-книга", 2005. – 148 с.
19. Іванова І.В., Заплатинський В.М., Гвоздій С.П. Безпека життєдіяльності: навчально-контролюючі тести: навч.-метод. посібник для студ вищих навч. закладів/ – 2 вид., переробл. та доповн. – Одеса: Видавець Букаєв Вадим Вікторович, 2009. – 161 с. ISBN 978-966-2070-25-5
20. Константиновская Л. В. Прогнозирование. [Електронний ресурс] Режим доступу: http://www.astronom2000.info
21. Лапін Віктор Миколайович. Безпека життєдіяльності людини.- 7-ме. вид., перероб. і доп. - К. : Знання, 2011. - 334 с.
22. Михайлов Л. А., Соломин В. П., Михайлов, Старостенко А. В. и др. Безопасность жизнедеятельности: Учебник для вузов / - СПб.: Питер. 2006 - 302 с.
23. Міністерство екології та природних ресурсів України http:Верховна Рада УкраїниВерховна Рада УкраїниВерховна Рада УкраїниВерховна Рада УкраїниВерховна Рада України//www.menr.gov.ua/.
24. Мягченко, Олександр Петрович. Безпека життєдіяльності людини та суспільства : навчальний посібник / Олександр Мягченко. - К. : Центр учбової літератури, 2010. - 383 с.
25. Надзвичайні ситуації. Основи законодавства України. – К., 1998. – 544 с.
26. Піскунова Л. Е., Прилипко В. А., Зубок Т. О. Безпека життєдіяльності. Підручник. – К.: "Академія", 2012, – 224 с.
27. Росохата А.С. Аналіз теоретичних основ наукового прогнозування на засадах маркетингу // Маркетинг і менеджмент інновацій. Науковий журнал. — 2012, №2