Статья: ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ПРИ ПЕРЕВОЗКЕ НЕФТЕПРОДУКТОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ В УСЛОВИЯХ УГРОЗЫ ТЕРРОРИСТИЧЕСКИХ АКТОВ (2025)

Обнаружение пожара на ранних стадиях является важным фактором, способным обеспечить снижение ущерба экономике и экологии, а также уменьшения количества пострадавших. Несмотря на возрастающую популярность нейронных сетей как современного метода решения задач в сфере компьютерного зрения, в работах в данной предметной области часто возникают методологические проблемы, ведущие к снижению или полному обесцениванию практических результатов. Данное исследование посвящено поиску таких проблем среди имеющихся работ по обнаружению пожара. В первом разделе проведен контрастный анализ двух работ, в ходе которого были выделены 11 метакритериев для оценки качества исследований. Во втором разделе проведен обзор нескольких работ, посвященных обнаружению пожара в различных условиях, как «классическими» методами, так и с помощью сверточных нейронных сетей. Показана важность правильного выбора метрик, необходимость выбора модели как процесса, полноценного описания исходных данных.

Представлены обобщенные сведения о чрезвычайных ситуациях и пожарах, зарегистрированных в Российской Федерации в 2024 году. Проведен анализ динамики, структуры и последствий техногенных и природных чрезвычайных ситуаций, а также пожарной обстановки. Отмечены расхождения между снижением общего числа происшествий (чрезвычайных ситуаций) и ростом тяжести их последствий. Особое внимание уделено выявлению факторов, влияющих на эффективность реагирования, включая межведомственное взаимодействие и временные характеристики оперативных мероприятий. По итогам анализа обозначены ключевые вызовы в сфере предупреждения и ликвидации происшествий (чрезвычайных ситуаций) и определены направления, требующие совершенствования.

Совокупность информационных, производственных рисков и их агрегирование в пожарной опасности имеют разрушительный характер для техносферы. Ограниченные несистемные исследования в области формального описания моделей информационной, функциональной и пожарной безопасности на опасных производственных объектах обусловливают необходимость развития комплексной математической модели применительно к техносфере. Рассмотрены математические модели на основе Марковских процессов, которые используются при решении различных задач для чрезвычайных ситуаций на опасных производственных объектах.

Цель исследования – анализ влияния повышенных уровней воды и выхода реки на пойму на условия судоходства, включая оценку рисков и разработку адаптационных мер. Исследование основано на анализе многолетних гидрологических данных (уровни воды) и их сопоставлении с эксплуатационными параметрами судоходства. Выявлены критические уровни воды по постам на р. Пур, при которых сокращается эффективность навигации из-за затопления знаков и смещения фарватера, скорость течения возрастает, повышая аварийность. Установлена 5–7-летняя цикличность экстремальных паводков, требующая коррекции навигационных графиков. Определены наиболее уязвимые участки (посты Тарко-Сале и Самбург), где выход на пойму приводит к ежегодным экономическим потерям. Исследование показывает необходимость интеграции гидрологического мониторинга и управленческих решений для минимизации рисков в условиях учащения экстремальных подъемов уровня воды арктических рек.