Ретроспективный фазо-ориентированный индекс сложности реагирования на пожары объектов топливно-энергетического комплекса

Введение. Пожары на объектах топливно-энергетического комплекса представляют собой сложные управленческие ситуации, связанные с длительным активным тушением, высокой ресурсной нагрузкой и координацией участников. Формальные критерии крупного пожара не всегда отражают тактическую сложность реагирования, что ограничивает возможности ретроспективного анализа и подготовки личного состава.

Цели и задачи. Цель работы — построить ретроспективный фазо-ориентированный индекс сложности реагирования на пожары объектов ТЭК, в котором веса признаков и блоков определяются статистически, без экспертного назначения коэффициентов. Для этого сформирована блочная структура индекса, рассчитаны внутриблоковые и межблоковые веса, проверена их устойчивость к выбору корреляции и выполнена валидация полученной шкалы сложности.

Методы. Использована выборка из 194 завершенных пожаров из федеральной базы данных «Пожары» за 1999–2021 гг. Применялись робастная нормировка числовых признаков с усечением по квантилям Q0,05 и Q0,95, двухуровневое взвешивание методом CRITIC, межблоковая и повторная вневыборочная перекрестная проверка, критерий Манна – Уитни, дельта Клиффа, поправка Бенджамини – Хохберга и точный критерий Фишера с поправкой Холдейна – Анскомба.

Результаты и их обсуждение. Получен воспроизводимый индекс, объединяющий временной, ресурсный, тактический, контекстный и организационный блоки. Индекс без временного блока сохраняет связь с затяжными сценариями (площадь под ROC-кривой 0,772), а полный индекс достигает 0,914. Высокие уровни сложности устойчиво связаны со специальной пожарной техникой, лафетными стволами и участием нескольких видов пожарной охраны. Межблоковые веса оказались устойчивыми к выбору корреляции Пирсона или Спирмена, а сопоставление с Парето-фронтом показало, что индекс формирует упорядоченную шкалу сложности для всех исследуемых пожаров.

Заключение. Предложенный индекс создает статистически воспроизводимую основу для ретроспективного анализа сложности реагирования, отбора сложных сценариев и последующей внешней проверки конструктной валидности. Отказ от экспертного назначения весов позволяет использовать индекс в цифровом двойнике пожарно-спасательного реагирования, подготовке руководителей тушения пожаров и совершенствовании процессов реагирования.

1. Власов К.С., Данилов М.М., Денисов А.Н. Крупные пожары — критерии отбора // Пожарная безопасность. 2020. № 3 (100). С. 65–72. DOI: 10.37657/vniipo.pb.2020.99.86.008. EDN GLYIJG.

2. Порошин А.А., Власов К.С. Понятие «крупный пожар» и критерии его определения // Сибирский пожарно-спасательный вестник. 2021. № 3 (22). С. 37–44. DOI: 10.34987/vestnik.sibpsa.2021.64.89.005. EDN XIXCZW.

3. Денисов А.Н., Порошин А.А., Данилов М.М., Власов К.С., Мешалкин Е.А., Шевцов М.В. Генезис развития, современные реалии научно-методического и нормативного правового обоснования понятий «крупный пожар», «сложный (затяжной) пожар» // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. 2025. № 34 (2). С. 5–19. DOI: 10.22227/0869-7493.2025.34.02.5-19. EDN XVYUPE.

4. Власов К.С., Порошин А.А. Индексы деятельности пожарных подразделений при организации тушения пожаров на объектах топливно-энергетического комплекса // Технологии техносферной безопасности. 2015. №. 2 (60). С. 218–225. EDN UJEOVB.

5. Увалиев Д.С., Ищенко А.Д., Мироненко Р.В., Павлов А.В. К вопросу классификации сложности пожаров по номерам (рангам): анализ и проблемные аспекты // Сибирский пожарно-спасательный вестник. 2025. № 1 (36). С. 46–56. DOI: 10.34987/vestnik.sibpsa.2025.88.78.001. EDN RNXBTS.

6. Михайлин П.О. Разбор пожаров в подразделениях пожарной охраны // Пожарная безопасность. 2022. № 4 (109). С. 63–72. DOI: 10.37657/vniipo.pb.2022.109.4.007. EDN HKLXCW.

7. Власов К.С., Горбунов М.Н., Порошин А.А., Рожков Е.П. Применение методов многокритериальной оптимизации для определения параметров крупных пожаров // Пожары и чрезвычайные ситуации: предот­вращение, ликвидация. 2025. № 2. С. 119–126. DOI: 10.25257/FE.2025.2.119-126. EDN JPYAML.

8. Diakoulaki D., Mavrotas G., Papayannakis L. Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method // Computers & Operations Research. 1995. No. 22 (7). Pp. 763–770. EDN APJSMP.

9. Shannon C.E. A mathematical theory of communication // Bell System Technical Journal. 1948. No. 27. Pp. 379–423. URL: https://www.sci-hub.ru/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x

10. Jolliffe I.T. Principal Component Analysis. 2nd ed. New York : Springer, 2002. 487 p. URL: http://cda.psych.uiuc.edu/statistical_learning_course/Jolliffe%20I.%20Principal%20Component%20Analysis%20(2ed.,%20Springer,%202002)(518s)_MVsa_.pdf

11. Hwang C.L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin : Springer, 1981. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-48318-9

12. Zeleny M. Multiple Criteria Decision Making. New York : McGraw-Hill, 1982. URL: https://books.google.ru/books?id=vTayAAAAIAAJ

13. Mann H.B., Whitney D.R. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other // Annals of Mathematical Statistics. 1947. No. 18 (1) Pp. 50–60. DOI: 10.1214/aoms/1177730491

14. Cliff N. Dominance statistics: Ordinal analyses to answer ordinal questions // Psychological Bulletin. 1993. No. 114 (3). Pp. 494–509. DOI: 10.1037/0033-2909.114.3.494. EDN HKCRAX.

15. Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1995. No. 57 (1). Pp. 289–300. DOI: 10.2307/2346101.URL:https://www.researchgate.net/publication/221995234_Controlling_The_False_Discovery_Rate_-_A_Practical_And_Powerful_Approach_To_Multiple_Testing

16. Anscombe F.J. On estimating binomial response relations // Biometrika. 1956. No. 43 (3–4). P. 461. EDN ILOCWR.

17. Campbell D.T., Fiske D.W. Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix // Psychological Bulletin. 1959. No. 56 (2). Pp. 81–105. DOI: 10.1037/h0046016

18. Вилисов В.Я., Хабибулин Р.Ш. Статистический анализ и моделирование данных о ликвидации пожаров на топливно-энергетических предприятиях // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2023. № 3. С. 63–74. DOI: 10.25257/FE.2023.3.63-74. EDN XQZVXI.

19. Хабибулин Р.Ш. Технология цифровых двойников для тестирования сценариев реагирования пожарно-спасательных подразделений на пожары объектов ТЭК с интеграцией марковских моделей // Обеспечение безопасности нефтяных объектов : сб. мат. II Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 06–08 августа 2025 года. М. : Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (федеральный центр науки и высоких технологий), 2025. С. 26–35. EDN LMFLFU.

20. Хабибулин Р.Ш. Теоретико-множественное описание и информационная технология статистического цифрового двойника процессов реагирования пожарно-спасательных подразделений // Технологии техно­сферной безопасности. 2025. № 2 (108). С. 8–22. DOI: 10.25257/TTS.2025.2.108.8-22. EDN KIGJZO.