Россия
В статье исследована проблема оперативного управления в ЧС. На содержательном уровне проведен анализ стратегического, тактического и оперативного управления в ЧС, определено их целевое назначение. Исследовано содержание оперативных управленческих решений на разных стадиях ЧС. Выявлены ограничения, которые напрямую влияют на оперативное управление в ЧС. Проведен системный анализ научных исследований и приведены примеры в контексте работ, связанных с оперативным управлением в ЧС относительно этапов развития ЧС, среди которых выделяются работы в области математического моделирования, имитационного моделирования, теории игр и принятия решений, искусственного интеллекта и управления знаниями. Выявлены основные перспективные направления для дальнейших исследований.
управление, оперативное управление, принятие решений в чрезвычайных ситуациях, чрезвычайная ситуация, моделирование
1. Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2022 году» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://mchs.gov.ru/deyatelnost/itogi-deyatelnosti-mchs-rossii/2022-god.
2. Шофеев Т.Г. Модель принятия решений при реагировании на чрезвычайные ситуации в условиях неопределенности // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". - 2023. - № 1. - С. 190-203. - EDN HCRSUA.
3. Максимов А.В., Матвеев А.В. Перспективы использования коллективных знаний при реагировании на чрезвычайные ситуации // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". - 2019. - № 4. - С. 89-97. - EDN QPBTLA.
4. Максимов А.В. Организационное обеспечение информационной системы по разработке планов реагирования на чрезвычайные ситуации // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". - 2020. - № 2. - С. 32-38. - EDN WVWLIG.
5. Глазов А. Координация деятельности организаций различной ведомственной принадлежности при обеспечении готовности к ликвидации аварийных разливов нефти // Инженерная защита. - 2015. - № 4 (9). - С. 22-28 - EDN UIPQOB.
6. Кульба В.В., Шульц В.Л., Шелков А.Б., Чернов И.В. Методы и механизмы планирования и управления в условиях чрезвычайных ситуаций // Тренды и управление. - 2013. - № 2. - С. 134-155 - EDN RCHLMF.
7. Берестевич М.О., Калайдов А.Н., Копытов Д.О. Управление природно-техногенным риском с использованием программно-технического комплекса обеспечения природно-техногенной безопасности // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2022. - № 3. - С. 61-74. - EDN XECSEK.
8. Ильченко А.Н., Бутько Е.В. Информационно-методическое обеспечение задачи моделирования экономических рисков и оптимизации прогнозируемых затрат на ликвидацию чрезвычайных ситуаций // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2015. - № 3 (43). - С. 79-90. - EDN UMMDYN.
9. Водахова В.А., Максимов А.В., Матвеев А.В. Комплексная математическая модель процесса управления силами и средствами гарнизона пожарной охраны // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2015. - № 2 (34). - С. 85-96 - EDN UGLUTN.
10. Крупкин А.А., Максимов А.В., Матвеев А.В. Методика оценки эффективности управления силами и средствами гарнизона пожарной охраны // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". - 2015. - № 4. - С. 30-34. - EDN VHNSPZ.
11. Сергеев И.Ю., Молотков Ю.И., Мартинович Н.В., Шкаберина Т.В., Бушмакин А.А. Анализ подходов при решении задач оценки рисков в рамках современных концепций // Сибирский пожарно-спасательный вестник. - 2021. - № 4 (23). - С. 104-108. - EDN DEACAD.
12. Авдеева М.О., Савельев Д.И. Разработка расширенной модели имитации сбора и эвакуации населения при чрезвычайной ситуации на базе по Anylogic // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. - 2020. - Т. 9. - № 4 (52). - С. 126-130. - EDN GHPPME.
13. Тараканов Д.В., Саттаров И.Ф. Компьютерная модель ликвидации пожаров для тактической подготовки пожарных // Технологии техносферной безопасности. - 2014. - № 6 (58). - С. 14. - EDN TMPMUL.
14. Суходолов А.П., Андриянов В.Н., Маренко В.А., Ложников В.Е. Применение когнитивного моделирования для исследования аспектов чрезвычайных ситуаций // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. - 2018. - Т. 4. - № 4. - С. 235-248. - EDN YRQFZB.
15. Пономарев В.М. Система оперативного поддержания темпов восстановительных работ при ликвидации последствий ЧС на железнодорожном транспорте // Транспорт Урала. - 2011. - № 3 (30). - С. 32-35. - EDN OGIPXN.
16. Думачев В.Н., Пешкова Н.В., Калач А.В., Чудаков А.А. Ситуационное моделирование работы Зейской ГЭС во время аномальных наводнений // Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. - 2014. - № 2 (11). - С. 18-25. - EDN SECWKN.
17. Вилков В.Б., Федорова Н.В., Черных А.К. О подходе к оценке вероятностей предупреждения ЧС на основе использования теории игр // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Современные методы и технологии предупреждения и профилактики возникновения чрезвычайных ситуаций: Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 27 сентября 2019 года. - СПб: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2019. - С. 63-67. - EDN UGEWFV.
18. Ляшенко Е.Н. Формализация знаний экспертов по управлению процессами ликвидации последствий крупномасштабных чрезвычайных ситуаций // Вестник Херсонского национального технического университета. - 2017. - № 4 (63). - С. 167-173. - EDN YRZAZC.
19. Топольский Н.Г. и др. Нейросетевое моделирование эффективности реагирования на чрезвычайные ситуации в многоуровневой системе управления // Технологии техносферной безопасности. - 2021. - № 2 (92). - С. 79-93. - EDN CBJJJW.
20. Москвина Н.В. Применение искусственного интеллекта в системе-112 // Столыпинский вестник. - 2023. - Т. 5. - № 4. - EDN ERLYGT .
21. Юсупова Н.И., Шахмаметова Г.Р., Еникеева К.Р., Пензина В.Ю. Модели и методы управления знаниями для поддержки принятия решений в аварийных ситуациях при бурении и транспортировке нефти // Проблема сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. - 2011. - № 2. - С. 182. - EDN ONHCBR.
22. Колесенков А.Н., Костров Б.В., Ручкин В.Н. Нейронные сети мониторинга чрезвычайных ситуаций по данным ДЗЗ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2014. - № 5. - С. 220-225. - EDN STINNN.
23. Matveev A., Maximov A., Bogdanova E. Intelligent decision support system for transportation emergency response // Transportation Research Procedia. - 2020. - № 50. - P. 444-450. - EDN FACOLJ.
24. Матвеев А.В., Максимов А.В., Попивчак И.И. Перспективные направления информацинно-аналитической деятельности в области обеспечения пожарной безопасности // Геополитика и безопасность. - 2015. - № 2(30). - С. 113-117. - EDN VMLYLY.
25. Sergeev I.Yu., Molotkov Yu.I., Martinovich N.V., Shkaberina T.V., Bushmakin A.A. Analysis of approaches to solving problems of risk assessment within the framework of modern concepts // Siberian Fire and Rescue Bulletin. - 2021. - No. 4 (23). - P. 104-108. - EDN DEACAD.
