ОЦЕНКА ОПОЛЗНЕВОЙ ОПАСНОСТИ

(продолжение)

Оценка множественных оползневых опасностей

В литературе часто используется термин «множественные опасности» [291, 292
] для случаев, когда проводится параллельный анализ множества источников (причин) опасности, а в конечном итоге его результаты объединяются для анализа множественных рисков. Оценка множественных опасностей должна, строго говоря, относиться к совместной вероятности независимых событий, происходящих на одной и той же территориии за определенный промежуток времени. Однако на практике она часто рассматривается исключительно в сочетании с анализом риска как оценка ожидаемых потерь. Это связано с тем, что уязвимость объектов зависит от типов и интенсивностей оползней и объединение вероятностей их возникновения на стадии опасностей в единое целое может помешать правильному определению риска на последующих стадиях.

При анализе нескольких невзаимодействующих источников опасности ее оценка проводится независимо для каждого источника в соответствии с конкретными руководствами. В этом смысле не выполняется достоверная оценка множественных опасностей, а интеграция разных источников осуществляется на уровне риска (например, комбинирование кривых вероятностей количества жертв, суммирование ожидаемых потерь).

Оценка множественных опасностей становится актуальной, если источники опасности могут взаимодействовать с эффектом «домино», который возникает, когда опасное событие вызывает вторичное событие (например, когда оползень сходит на дно долины и перекрывает ее, а затем эта плотина разрушается).

В литературе есть несколько примеров учета комбинированных воздействий разных природных (или антропогенных) опасностей на определенные группы объекторв риска [293–296]. Авторы работы
[297] предлагают следующее уравнение для двух взаимодействующих опасностей с проявлениями E₁ и E₂ (где H₁ – вероятность возникновения события E₁):

p – вероятность или распределение вероятностей.

Обобщение уравнения (9) для более чем двух событий не является какой-либо особой концептуальной проблемой, хотя и может потребовать громоздких вычислений [297].

Несмотряя на то что серьезные последствия таких последовательностей по принципу «домино» хорошо известны, до сих пор не существует хорошо обоснованной общепризнанной методики выявления и количественной оценки опасности, связанной с эффектами «домино».

Разными авторами прелагались критерии для проверки возможности возникновения «домино»-событий на качественном уровне, в то время как лишь в нескольких новаторских исследованиях рассматривалась проблема количественной оценки риска, связанного с эффектами «домино», обычно в связи с землетрясениями (например, [274, 298]).

Методики оценки «домино»-опасностей, связанных со стихийными бедствиями (например, оползнями, наводнениями, цунами и т.д.), могут быть получены и адаптированы на основе методик, разработанных для техногенных опасностей (в частности, в работе [299]). Частота вторичного события B рассчитывается по формуле:

где f_B – ожидаемая частота вторичного события B, f_A – ожидаемая частота (событий в год) первого события A; P_d – вероятность распространения (продвижения), выражаемая следующим образом:

где P(B|A) – условная вероятность наступления события B при условии наступления события A.

Фундаментальный инструмент для работы с взаимосвязанными вероятностями (широко признанный в качестве стандартного для оценки воздействия на окружающую среду и анализа промышленных рисков) – дерево событий (ДС) или причинно-следственная сеть. ДС – это графическая или логическая схема, которая способна представлять прямые и косвенные причинно-следственные цепочки как следствия начального события, обычно называемого исходным.

Есть разные типы деревьев событий – начиная от чисто категориальных (в которых описательная или наглядная последовательность событий воспроизводится со всеми предсказуемыми ветвлениями) и заканчивая количественными (в которых численное представление условной вероятности или периода повторяемости для каждого отдельного узла цепочки вычисляется с использованием подходящих методов) [14]. Наиболее часто используемым типом ДС, основанным на условной вероятности, является байесовское дерево событий (БДС).

Разные подходы к оценке относительной или абсолютной вероятности для множественных источников опасности можно в общих чертах сгруппировать в следующие классы.

А. Совместная вероятность (joint probability). Вероятность одновременного возникновения событий можно рассчитать, объединив их вероятности с использованием подходящих правил и методов (в соответствии с основами теории вероятностей). Это очень простой, но важный инструмент, который не учитывает пространственные измерения, каскадные эффекты или динамику системы.

Б. Дерево событий – байесовское дерево событий. В эту категорию входят описательные ДС, БДС и общие причинно-следственные сети распространения (продвижения). Ветвления могут быть множественными или бинарными. Каждой ветви может быть присвоена условная вероятность (в случае БДС). Этот подход явным образом принимает во внимание каскадные эффекты более высоких порядков, но не в полной мере учитывает пространственную размерность вероятностных траекторий. По этой причине в контексте анализа рисков такие методы более уместно называть байесовскими деревьями событий на основе сценариев.

В. Пространственно усредненное ДС – БДС. При работе с многими траекториями при множественных опасностях в заданном географическом пространстве может быть предусмотрена специальная пространственно приуроченная версия байесовского дерева событий. В зависимости от уровня пространственных и временнЫх знаний об отдельных опасностях, это может быть:

1) пространственное распределение отдельных независимых БДС: когда карта опасностей показывает заданную вероятность возникновения H(I) за заданный промежуток времени в определенных местах;

2) пространственное усреднение вероятностных результатов использования БДС путем статистического усреднения: когда карта опасностей показывает пространственно усредненную (или статистически выведенную) степень опасности с точки зрения либо относительной вероятности, либо вероятности во времени;

3) пространственное объединение разных БДС: когда требуемые данные известны только для дискретных областей с постоянными значениями.

Г. Пространственно усредненное функциональное БДС. В данном случае физические объекты в географическом пространстве динамически взаимодействуют между собой и демонстрируют поведение, которое меняется во времени в результате эволюции системы. Это в явном виде не учитывается при использовании предыдущих методов, но может быть включено в анализ множественных опасностей путем применения методов, которые могут динамически изменять деревья событий в соответствии с правилами функционального поведения [300, 301]. Это новый и сложный подход, который практически не применялся в исследованиях оползней. Очевидно, что он требует необычайно большого количества доступных данных, что на данном этапе делает его более подходящим для исследований в локальном масштабе.

В практическом отношении для оценки множественной оползневой опасности можно основываться на четырех разных сценариях:

1) несколько типов оползней: когда несколько типов оползней происходят в одном и том же месте, но не взаимодействуют друг с другом и не вызывают каскадного эффекта или эффекта «домино» и не обязательно происходят в одно и то же время;

2) комбинированные (composite) по характеру движения оползни: когда сложный оползень одновременно проявляет по крайней мере два типа движения в разных частях смещающейся массы (согласно работе [4]);

3) комплексные (сomplex) по характеру движения оползни: когда сложный оползень проявляет по крайней мере два типа движения во временнОй последовательности, что приводит к своего рода каскадному эффекту (согласно работе [4]);

4) множество взаимодействующих оползней: когда оползни разных типов (или оползни одного типа), которые происходят в одном и том же месте или в разных местах, взаимодействуют так, что имеется точка во времени и пространстве (confluence point – «точка пересечения»), в которой эффекты суммируются с использованием подходящих концепций.

В случае первого сценария оценка опасности проводится независимо для каждого типа оползня, а объединяются результаты только на уровне риска. При втором сценарии для оценки множественной опасности может быть рассмотрен подход с определением совместной вероятности. В третьем случае, если оползень скольжения по ходу движения превращается в оползень-поток, можно использовать ДС или БДС. При четвертом сценарии требуется распределенное использование ДС или БДС либо одного ДС/БДС для учета кумулятивных/каскадных эффектов вниз по долине от «точки пересечения». Наилучший для использования вариант ДС или БДС из перечисленных ранее зависит от масштаба анализа и выбранных дескрипторов опасности.

В таблицах 14 и 15 приведены предлагаемые методы оценки оползневой опасности для ее разных масштабов и типов на основе только что перечисленных категорий методов.

Таблица 14. Предлагаемые методы оценки множественных опасностей в региональном масштабе

Таблица 15. Предлагаемые методы оценки множественных опасностей в локальном масштабе

Перевод статьи выполнен при поддержке ГК «ПЕТРОМОДЕЛИНГ» и Алексея Бершова.

—

Продолжение следует