Проблемы анализа риска, 2018, том 15, № 4

ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский 
институт по проблемам гражданской обороны 
и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ) 

Том 15, 2018, № 4 
ISSN: 1812-5220
Vol. 15, 2018, No. 4

Научно-практический журнал
Проблемы анализа риска

Scientifi c and Practical Journal
Issues of Risk Analysis

Общероссийская общественная организация 
«Российское научное общество анализа риска»
Финансовый издательский дом 
«Деловой экспресс»

Редакционный совет:

Воробьев Юрий Леонидович (председатель)
кандидат политических наук, заместитель Председателя Совета Федерации
Федерального Собрания Российской Федерации, председатель Экспертного совета МЧС России

Акимов Валерий Александрович (заместитель председателя)
доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, главный научный сотрудник ФГБУ «Всероссийский 
научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ)

Шарков Андрей Валентинович
генеральный директор АО ФИД «Деловой экспресс»

Фалеев Михаил Иванович
кандидат политических наук, начальник ФКУ «Центр стратегических исследований гражданской защиты МЧС России», 
Президент Российского научного общества анализа риска

Редакционная коллегия:

Быков Андрей Александрович (Главный редактор)
доктор физико-математических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, 
вице-президент Российского научного общества анализа риска

Порфирьев Борис Николаевич (заместитель Главного редактора)
академик РАН, доктор экономических наук, профессор, руководитель Центра анализа и управления рисками 
и заведующий лабораторией анализа и прогнозирования природных и техногенных рисков экономики, 
Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН

Башкин Владимир Николаевич
доктор биологических наук, профессор, главный научный сотрудник Института физико-химических 
и биологических проблем почвоведения РАН

Голембиовский Дмитрий Юрьевич
доктор технических наук, профессор, профессор кафедры исследования операций факультета вычислительной 
математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова

Елохин Андрей Николаевич
доктор технических наук, член-корреспондент РАЕН, начальник отдела страхования ПАО «ЛУКОЙЛ»

Живетин Владимир Борисович
доктор технических наук, профессор, ректор Международного института проблем риска

Каранина Елена Валерьевна
доктор экономических наук, доцент, член-корреспондент Российской академии естествознания, заведующий кафедрой финансов 
и экономической безопасности ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет»

Колесников Евгений Юрьевич
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры безопасности жизнедеятельности Поволжского государственного 
технологического университета, Председатель Российского научного общества анализа риска в Республике Марий Эл

Макашина Ольга Владиленовна
доктор экономических наук, профессор, профессор Департамента общественных финансов, Финансовый 
университет при Правительстве РФ

Малышев Владлен Платонович
доктор химических наук, профессор, главный научный сотрудник ФКУ «Центр стратегических исследований гражданской защиты 
МЧС России»

Махутов Николай Андреевич
член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор, Председатель Рабочей группы при Президенте РАН по анализу 
риска и проблем безопасности, главный научный сотрудник Института машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Мельников Александр Викторович
доктор физико-математических наук, профессор, факультет математических и статистических наук, Университет 
провинции Альберта, Эдмонтон, Канада

Морозко Нина Иосифовна
доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры «Денежно-кредитные отношения и монетарная политика», 
Финансовый университет при Правительстве РФ

Ревич Борис Николаевич
доктор медицинских наук, профессор, заведующий лабораторией прогнозирования качества окружающей среды и здоровья 
населения Института народнохозяйственного прогнозирования РАН

Родионова Марина Евгеньевна
кандидат социологических наук, PhD, профессор Российской Академии Естествознания, доцент Департамента социологии, 
заместитель проректора по проектам Финансового университета при Правительстве РФ

Сорогин Алексей Анатольевич
кандидат технических наук, директор по специальным проектам АО ФИД «Деловой экспресс»

Сорокин Дмитрий Евгеньевич
член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, Финансовый университет при Правительстве РФ

Соложенцев Евгений Дмитриевич
доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий лабораторией интегрированных систем 
автоматизированного проектирования Института проблем машиноведения РАН

Сосунов Игорь Владимирович
кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт 
по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (ФЦ)

Содержание

Колонка редактора

 
4 О подходах к определению значимости риска
А. А. Быков, Главный редактор

Риск чрезвычайных ситуаций

 
6 Методология и технология дистанционной оценки риска
М. И. Фалеев, ФКУ ЦСИ ГЗ МЧС России, г. Москва
И. Ю. Олтян, Е. В. Арефьева, ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), г. Москва
М. В. Болгов, Институт водных проблем РАН, г. Москва

Риск  стихийных бедствий

 20 «Мой город готовится»: участие и воздействие жителей на существующие формы управления 
снижением рисков бедствий при развитии российских городов
С.В. Белкин, В.В. Воронин, А.С. Гудожникова, О.Н. Попова, Ассоциация малых и средних городов России, 
г. Москва

 30 Опыт Японии в преодолении последствий стихийных бедствий
Ю. И. Соколов, Российское научное общество анализа риска, г. Москва

Риск  техногенный

 44 Анализ рисков нефтяных разливов при транспортных операциях в прибрежных водах морей и океанов
Б.В. Архипов, Д.А. Шапочкин, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» 
Российской академии наук, г. Москва

Риск  экологический

 54 Риск загрязнения окружающей среды метанолом в газовой промышленности
Р. В. Галиулин, Р. А. Галиулина, ФГБУН Институт фундаментальных проблем биологии РАН, Московская 
область, г. Пущино

Риск  природный

 60 Статистический метод прогноза снеголавинной активности на юго-западе Магаданской области
М. В. Ушаков, ФГБУН Северо-Восточный комплексный научно-исследовательский ин ститут им. Н. А. Шило 
Дальневосточного отделения РАН, г. Магадан

Риск профессиональный

 66 Новые подходы к оценке профессиональных рисков
И. В. Алибекова, Е. В. Кулакова, ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет 
имени Н. В. Парахина»

Региональные финансовые риски

 72 Волатильность депозитных ресурсов банковской системы на региональном уровне 
О. В. Луняков, Н. А. Лунякова, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 
г. Москва

Дискуссионный клуб

 86 Оценка рисков в многоуровневой организации 
С. А. Черкашин, Банк России, г. Москва 
В. С. Черкашина, Международная Компания “Grupo NEAT SL”, Мадрид, Испания 

 92 Соболезнование

 93 Аннотации статей на английском языке

 95 Инструкция для авторов

Колонка редактора   Проблемы анализа риска, том 15, 2018, № 4

О подходах к определению 
значимости риска
ISSN 1812-5220
© Проблемы анализа риска, 2018

А. А. Быков, 
Главный редактор

Уважаемые коллеги!

Главная тема настоящего номера журнала — «Уп равление риском бедствий и катастроф». Причиной такого выбора стала подборка статей по дистанционной 
интегральной оценке риска чрезвычайных ситуаций, 
связанных со стихийными бедствиями, участию и воздействию жителей на существующие формы снижения рисков бедствий в процессе развития российских 
городов, а также по анализу опыта Японии в преодолении последствий стихийных бедствий, в основном вызванных землетрясением и цунами в марте 2011 г. Безусловно, вызовут интерес и статьи по анализу рисков нефтяных разливов в прибрежных водах морей 
и океа нов, методам прог ноза снеголавинной активности и по оценке профессионального риска.
Мне же хотелось остановиться на проблематике управления рисками в организациях. По этой теме 
в данном номере мы публикуем статью в рубрике «Дискуссионный клуб», в которой рассматривается проблема организации системы управления рисками для компании с широкой филиальной сетью и имеющей многоуровневую организационную структуру управления. 
Авторами для оценки рисков такой организации сделана попытка развить давно и широко применяемую методологию качественной оценки рисков организации. 
В основе методологии лежит идея экспертной балльной оценки вероятности и последствий (как правило, 
от 1 до 5) реализации риска с последующей визуализацией оценки на т. н. матрице рисков (рис. 1). Матрица рисков — это представление информации о рисках 
в определенном формате, позволяющем определить 
значимость или существенность рисков и в дальнейшем произвести их ранжирование.
Методология была разработана в начале 90-х гг. 
прошлого века и до сих пор используется на практике. 
Однако положенные в основу методологии допущения 
ограничивают ее возможности эффективного практического применения. Кроме того, некоторые реко
мендуемые подходы с методологической точки зрения 
не вполне корректны.
Первое, на что следует обратить внимание, — это 
предлагаемый подход по определению ранга риска 
в виде произведения баллов по вероятности и последствиям. При умножении баллов появляется диагональная ассиметрия рангов на матрице (рис. 1б), которая 
в конечном итоге при агрегировании рисков может 
приводить к искаженным или некорректным результатам. При суммировании баллов (рис. 1а) подобных искажений не наблюдается. Поэтому подход, основанный 
на суммировании баллов, представляется более корректным с методической точки зрения.
Ограниченность методологии связана также с 
предположением о том, что т. н. рисковое событие может произойти с некоторой вероятностью и привести 
к последствиям, определяемым точечно (единственным числом) или интервально (диапазоном). По сути, 
предполагается, что реализация одного фактора приведет к одному последствию (факторы риска с определенной долей условности можно определять как причины реализации риска). На практике, как правило, 
трудно установить причинно-следственную связь одного фактора и одного последствия (рис. 2). Поэтому 
широкое применение имеет подход, который получил 
название «галстук-бабочка». Левая часть включает дерево отказов, а правая часть — дерево событий. 
Метод построения и анализа деревьев отказов используется для выявления причин возникновения 
критических, головных или рисковых событий, то есть 
для выявления факторов риска в узком смысле причин реализации. Построение и анализ дерева событий 
представляет собой алгоритм построения последовательности возможных событий, исходящих из головного или инициирующего события. Метод используется для анализа возможных последствий реализации 
риска (например, развития аварийной или чрезвычайной ситуации).

Рис. 1. Оценка значимости риска с использованием матрицы рисков 

5
6
7
8
9
10

4
5
6
7
8
9

3
4
5
6
7
8

2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5

а

Вероятность

Последствия

Суммирование баллов (симметрия)

5
5
10
15
20
25

4
4
8
12
16
20

3
3
6
9
12
15
2
2
4
6
8
10
1
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5

б

Вероятность

Последствия

Умножение баллов (ассимметрия)

А. А. Быков. О подходах к определению значимости риска
5

Схема «галстук-бабочка» получила также название 
«песочные часы», поскольку такое название в большей степени отражает ее суть: если «песочные часы» 
установить «угрозами» вверх, то развитие событий 
(движение песка) образно показывает динамику событий — от «угроз» к «следствию», и по количеству песка, достигающего дна, где расположены «следствия», 
можно судить о действенности функциональных и организационных барьеров. Барьеры безопасности снижают вероятность наступления событий, а также снижают уровень последствий от их наступления. 
Важно подчеркнуть, что результаты применения 
методов построения деревьев отказов или событий, 
а также их комбинации («галстук-бабочка») не удается 
нанести на матрицу рисков в виде точки или кружка. 
Встают вопросы: «Насколько универсальна матрица 
рисков в том виде, как она предлагается в стандартах? 
Нужна ли она вообще?»
Гораздо более продуктивный подход графического 
отображения и определения значимости рисков связан 
с использованием т. н. F/N-кривых — частоты (F) реализации риска с последствиями больше N. Если под N понимается число погибших или пострадавших, то такие 
кривые получили название кривых социального риска.

Впервые такая количественная технология была 
продемонстрирована известным ученым Фармером 
в отчете WASH 1400 в 70-х гг. прошлого века при обосновании безопасности эксплуатации атомных станций. Выборочные результаты приведены на рис. 3. 
Отметим одно из преимуществ данной технологии — 
возможность достаточно простого агрегирования рисков. Другими словами, по определенному алгоритму можно построить результирующую кривую (она 
изображена с цифрой 1 на рис. 3.), характеризующую 
в данном примере интегральный социальный риск 
от стихийных бедствий.
Другим преимуществом технологии является достаточно простой способ введения нормативных 
уровней риска (рис. 4), в частности предельно допустимого уровня риска (граница критических и существенных рисков) и порогового уровня риска (граница 
существенных и несущественных рисков). Такой подход активно используется на практике и показал свою 
эффективность.
Так нужна ли матрица рисков? Предлагаем читателям высказаться на эту тему в рубрике «Дискуссионный клуб».

Рис. 2. Иллюстрация схемы «галстук-бабочка» развития сценария опасных событий с конкретным критическим 
(рисковым) событием

1 — все стихийные бедствия
2 — смерчи
3 — ураганы
4 — землетрясения
5 — радиационные аварии 100 АЭС
6 — падение метеоритов

Ось y — частота гибели с числом 
жертв N и более
Ось x — число жертв

Источник: Быков А. А., Мурзин Н. В. Проблемы анализа 
безопасности человека, общества, природы. СПб.: Наука, 1997.
Рис. 3. Частота стихийных бедствий с числом жертв 
больше N

y

1
3

2

100

101
102
103
104
105
106

10-1

10-2

10-3

10-4

10-5

4

6
5

x

Рис. 4. Применение принципа «светофора» для 
определения значимости социального риска

1
10
100
1000

10-9

10-5

10-3

Области значений социального риска

Частота (F) аварий с числом
смертей N и более, 1/год

Критический риск

Несущественный
риск

Существенный риск

Фактор 1

Фактор 2

Фактор 3

Фактор n

Последствие 1

Последствие 2

Последствие 3

Последствие n

Рисковое
событие

Древо отказов

Текущие события

Нежелательные
события

Инициирующие
события

Критические события

Вторичные критические события

Опасные
феномены

Серьезные инциденты
Древо событий

У
г
р
о
з
ы

С
л
е
д
с
т
в
и
я
Барьеры

Барьеры безопасности

Инциденты
(критические события)

Источник: Менеджмент рисков / Е. Р. Петросян. М.: Ин но вационный фонд 
«Росиспытания», 2009. 540 с. 

Риск чрезвычайных ситуаций   Проблемы анализа риска, том 15, 2018, № 4

Методология и технология 
дистанционной оценки риска

Аннотация
В статье рассмотрены методология и технология дистанционной оценки риска ЧС для 
субъектов Российской Федерации на основе построения интегрального индекса риска, состоящего из совокупности показателей, отражающих опасности природного и техногенного характера, уязвимость (населения, объектов и территорий), потенциал противодействия (силы и средства предупреждения, реагирования и ликвидации ЧС, а также системы 
инженерной защиты территорий от опасных природных процессов).

Ключевые слова: риск, чрезвычайная ситуация, интегральный индекс риска, дистанционная оценка 
риска, уязвимость, потенциал противодействия угрозам.

Содержание

Введение 
1. Международный подход к оценке риска INFORM
2. Модифицированный подход к оценке риска на основе INFORM: методология и технология 
дистанционной оценки риска
3. Исходные данные
4. Реализация подхода на примере пилотного субъекта Российской Федерации 
Заключение
Литература

УДК: 004.94

ISSN 1812-5220
© Проблемы анализа риска, 2018

М. И. Фалеев,
ФКУ ЦСИ ГЗ МЧС России,
г. Москва

И. Ю. Олтян,
Е. В. Арефьева,
ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ),
г. Москва

М. В. Болгов,
Институт водных проблем РАН,
г. Москва

Введение
На современном этапе рост числа и масштабности катастрофических событий, 
а также ущербов от них носит явно нелинейный характер, и зачастую малые негативные воздействия могут приводить к катастрофическим последствиям. Для 
выработки и принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций (далее — ЧС) используется понятие риска ЧС.
В общем случае методы оценки риска ЧС могут быть качественными и количественными. По классификации стандарта ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 «Менеджмент риска. Методы оценки риска» основными количественными методами 
оценки риска ЧС принято считать статистические, логико-вероятностные (например, анализ причин и последствий) и метод индексов риска (рис. 1).
Управление рисками опирается на деятельность по идентификации риска, прогнозированию развития опасных процессов и явлений, а также возможных аварий, 
и деятельность по выработке управленческих решений по снижению риска ЧС.
Наиболее распространенным подходом в прогнозировании развития опасностей и их поражающих воздействий на население, объекты и территории является статистический анализ динамических рядов параметров и данных о ЧС для 
последующего построения трендовых зависимостей развития опасных процессов 
и их последствий. Но в силу нелинейности воздействия поражающих факторов 
по трендовым моделям не всегда удается предсказать последствия воздействия 

М. И. Фалеев и др. Методология и технология дистанционной оценки риска
7

негативных факторов и степень поражения объекта 
и прилегающей территории, а также оценить степень 
защищенности населения и территории от угроз 
природного и техногенного характера. Поэтому инструментарий, основанный на анализе статистических данных о ЧС, нуждается в дополнении другими 
методами анализа и прогноза развития как источников ЧС, так и оценки их последствий с учетом состояния объектов экономики и инфраструктуры, систем инженерной защиты населения и территорий.

1. Международный подход к оценке 
риска INFORM

В настоящее время использование методов индексов риска является перспективным направлением 
оценки и управления рисками ЧС, принятыми в зарубежных странах. В частности, Европейская комиссия начиная с 2012 г. развивает первый глобальный, 
объективный, открытый информационный проект 
INFORM [1] для понимания рисков гуманитарных 
катастроф, основанный на методах индексов риска.
Метод INFORM основан на оценке трех составляющих риска путем измерения соответствующих 
групп индикаторов в каждом из трех направлений:
 • степени опасностей;
 • уровня уязвимости;
 • потенциала противодействия угрозам и опасностям.
Этот подход позволяет получать прогнозную оценку рисков ЧС на основе построения трендов опасностей, уязвимостей и отсутствия потенциалов противо
действия. INFORM является также сравнительным 
инструментом для выявления наиболее опасных и уязвимых регионов, районов, муниципалитетов [2].
Интегральный индекс риска INFORM включает 
около 50 различных индикаторов для измерения 
опасностей и воздействия на них, показателей уязвимости и определения необходимых ресурсов для 
купирования опасностей и определяется как среднее геометрическое по формуле [2]:

 
3
R =   H ×V × L, 
(1)

где H — индикатор опасности и угроз; 
V — индикатор уязвимости; 
L — индикатор недостаточности потенциала 
противодействия опасностям и угрозам.
В соответствии со структурой интегрального индекса риска индикаторы распределены по трем измерениям (опасность, уязвимость и недостаточность 
потенциала противодействия опасностям и угрозам), 
в каждом из трех измерений соответствующий индикатор оценивается по 10-балльной интервальной 
шкале. Для получения интегрального индекса риска 
используется вместо индекса «потенциал противодействия» — индекс «отсутствие потенциала противодействия». Такой прием позволяет в расчетах интегрального индекса риска использовать как усредненные формулы (среднее геометрическое, среднее 
арифметическое и др.), так и линейные комбинации.
Более подробно показатели и конкретные индикаторы описаны в монографии [2]. Все показатели 

Рис. 1. Основные количественные методы оценки риска чрезвычайных ситуаций [2]

Индексов риска

Методы оценки риска ЧС

Исходные данные

Количество
погибших/пострадавших 
в ЧС на единицу населения,
период наблюдения 

Исходные данные
Индекс опасности
Индекс уязвимости
Индекс потенциала 
противодействия

Исходные данные

Зоны действия поражающих
факторов
Частота ЧС
Вероятность реализации
сценария ЧС
Вероятность поражения в ЧС

Статистические
Логико-вероятностные
(анализ причин и последствий)

Риск чрезвычайных ситуаций   Проблемы анализа риска, том 15, 2018, № 4

нормированы и принимают значения от 0 до 10. 
Чем ближе значение показателя к нулю, тем более 
благоприятна ситуация в той области, которая измеряется соответствующим показателем.
Результаты оценки интегрального индекса риска 
INFORM для большого числа стран показывают, 
что развитые страны Западной Европы имеют низкие значения индекса, что характеризует их способность быстро восстанавливаться после стихийных 
бедствий (наводнений, ураганов и т. д.). Развивающиеся страны имеют традиционно высокие показатели риска, что свидетельствует о высокой уязвимости и слабой возможности адекватно реагировать 
на угрозы, т. е. они характеризуются отсутствием 
потенциала противодействия. Информация по базе 
данных и результатам расчетов INFORM представлена в открытом доступе на сайте www.informindex.org.
Данный инструментарий позволяет оптимально 
распределять финансовые ресурсы для управления 
рисками и осуществлять соответствующие стратегии по снижению опасностей и ущербов от бедствий. Система индикаторов позволяет использовать предложенные индексы как внутри стран, 
областей, муниципалитетов, так и для отдельных 
объектов.

2. Модифицированный подход 
к оценке риска на основе INFORM: 
методология и технология 
дистанционной оценки риска для 
муниципальных образований 
и субъектов Российской Федерации
Основная идея дистанционной оценки риска заключается в том, что данные для оценки должны 
быть получены из открытых баз данных, автоматически запрашиваться и обрабатываться без привлечения экспертов. В методологии дистанционной 
оценки риска, созданной в рамках работы, выполненной в 2017 г., за основу также взяты три составляющих индекса риска: опасность, уязвимость и потенциал противодействия [3]. 
В качестве индикаторов рассматриваются: 
1) весь спектр возможных опасностей и угроз 
природного и техногенного характера, свойственных данной территории (опасность);
2) состояние защищаемого объекта (территории) (уязвимость);

3) наличие и состояние системы инженерной защиты, системы информирования населения и реагирования на ЧС (потенциал противодействия угрозам).
В качестве основных опасностей для субъектов 
Российской Федерации наиболее характерны:
 • наводнения и нагонные явления;
 • сейсмическая активность;
 • оползни, сели, лавины;
 • природные пожары;
 • ураганы, смерчи, сильные ветры;
 • подтопления;
 • техногенные ЧС на потенциально опасных 
объектах (далее — ПОО) (радиационно, химически, 
пожаровзрывоопасных, гидротехнических сооружениях);
 • техногенные ЧС на транспортных коммуникациях;
 • техногенные ЧС на транспорте.
В качестве параметров уязвимости будем рассматривать:
 • уязвимость населения, включая уязвимые 
группы (инвалиды, дети и пр.);
 • уязвимость потенциально опасных объектов 
(с учетом износа);
 • уязвимость объектов ЖКХ (с учетом износа);
 • уязвимость территории (отсутствие систем 
инженерной защиты).
В качестве потенциала противодействия будем 
рассматривать:
 • системы оповещения и информирования;
 • системы реагирования на ЧС;
 • системы инженерной защиты;
 • запасы резервов материальных и финансовых 
ресурсов, медицинских средств и пр.
Система показателей для формирования каждой из трех составляющих интегрального индекса 
риска формируется с учетом показателей, обозначенных в приказе МЧС России от 25.10.2004 № 484 
«Об утверждении типового паспорта безопасности территорий субъектов Российской Федерации 
и муниципальных образований».
Кроме указанных показателей в интегральном 
индексе используются показатели, характеризующие социально-экономическое развитие субъекта 
и муниципальных образований.
В табл. 1 представлены основные показатели и 
единицы измерения индекса опасностей природного и техногенного характера.

М. И. Фалеев и др. Методология и технология дистанционной оценки риска
9

Основные показатели и единицы измерения для формирования индекса опасностей 
Таблица 1

Вид опасности
Единицы измерения, комментарии

I. Природные опасности

1. Природные пожары

1.1. Лесные пожары
га, % от площади территории 

1.2. Торфяные пожары
га, % от площади территории

2. Землетрясения
Балл сейсмичности
Размер зон вероятной ЧС, км2

2.1. Природные землетрясения
Размер зон вероятной ЧС, км2

Объекты экономики, ПОО в зоне сейсмической активности

Объекты критической инфраструктуры в зоне сейсмической активности

Жилищный сектор, частные домохозяйства в зоне сейсмической активности

Объекты экономики, ПОО в зоне сейсмической активности

2.2. Наведенные землетрясения
Магнитуда, частота

3. Геологические опасности

3.1. Оползни, сели
Площадь подверженной территории, охваченная оползнями, м2, % от площади территории

3.2. Карстово-суффозионные опасности
Районирование, площадь подверженной территории, охваченная карстово-суффозионной 
опасностью, м2, % от площади территории

3.3. Эрозия, овраги
Районирование, площадь подверженной территории, охваченная оврагами и эрозией, м2, % 
от площади территории

4. Метеорологические опасности

4.1. Сильный ветер, ураган
Скорость ветра, м/сек

4.2. Экстремальные температуры
Предельные уровни и критические, max и min для данной местности

4.3. Экстремальные ливни, осадки
мм

4.4. Грозы, град
Наличие гроз, диаметр градины, мм

4.5. Снежные лавины
Районирование, площадь подверженной территории, охваченная лавинами, км2, % от 
площади территории

5. Гидрологические и гидрогеологические

5.1. Наводнения
(природные)
Предельные уровни и критические, max и min для данной местности

Площадь территории, подверженная затоплению, км2, % от площади территории

Число ПОО и КВО в зоне потенциального затопления, число объектов, % от общего числа

Жилищный сектор, частные домохозяйства в зоне потенциального затопления
Число хозяйств, % от общего числа домохозяйств

Количество населения в зоне потенциального затопления, % от общего числа

5.2. Штормы, цунами
Длина береговой линии, подверженной цунами, км

Число объектов в зоне потенциального действия цунами, % от общего числа

Количество населения в зоне потенциального действия цунами, % от общего числа

5.3. Подтопление
Районирование территории по подтоплению

Риск чрезвычайных ситуаций   Проблемы анализа риска, том 15, 2018, № 4

Вид опасности
Единицы измерения, комментарии

II. Техногенные опасности
Общее число техногенных ЧС

Общее число погибших,  число пострадавших

1. ЧС на транспорте
Общее число погибших на транспорте

Общее число пострадавших на транспорте

1.1. Автомобильный транспорт
Число ДТП 

Число погибших 

Число пострадавших

1.2. Железнодорожный транспорт
Число аварий на ж/д 

Число погибших 

Число  пострадавших

1.3. Воздушный транспорт
Число происшествий и аварий на воздушном транспорте

Число погибших

Число пострадавших

1.4. Речной и морской транспорт
Число происшествий и аварий на речном и морском транспорте

2. Техногенные ЧС на ПОО
Общее число ЧС на ПОО

Общее число погибших

Общее число пострадавших 

Число населения в зоне потенциального поражения от аварии на ПОО

2.1. ЧС на химически опасном объекте 
(далее — ХОО)
Число ЧС на ХОО

Число погибших 

Число пострадавших

Число населения в зоне потенциального поражения от аварии на  ХОО

2.2. ЧС на радиационно опасном объекте 
(далее — РОО)
Число ЧС на РОО

Число погибших 

Число пострадавших

Число населения в зоне потенциального поражения от аварии на  РОО

2.3. ЧС на пожаровзрывоопасном объекте 
ПВОО
Число ЧС на ПВОО

Число погибших 

Число пострадавших

Число населения в зоне потенциального поражения от аварии на  ПВОО

2.4. ЧС в системах жизнеобеспечения, ЖКХ
Число ЧС в системах жизнеобеспечения и ЖКХ

Число погибших 

Число пострадавших

2.5. ЧС на магистральных трубопроводах
Число ЧС на магистральных трубопроводах 

Продолжение таблицы 1

М. И. Фалеев и др. Методология и технология дистанционной оценки риска
11

Окончание таблицы 1

Вид опасности
Единицы измерения, комментарии

3. Обрушения зданий и пород

3.1 Обрушение зданий и сооружений
Число обрушенных зданий, сооружений

3.2 Обрушение пород
м3

4. Пожары бытовые
Общее число пожаров

Число бытовых пожаров

Число погибших на пожарах

Число пострадавших на пожарах

В табл. 2 представлены основные показатели 
и единицы измерения для формирования индекса 
уязвимости.

Аналогично формируется индекс потенциала 
противодействия (табл. 3).

Основные показатели и единицы измерения для формирования индекса уязвимости 
Таблица 2

№ 
п/п
Наименование показателя
Единицы измерения

1
Социально-экономическое развитие города

Плотность населения
чел./км2

Средняя продолжительность жизни
год

Общая смертность 
чел./год

Общедушевой доход
руб./чел.

Число детей до 7 лет
чел., % от общего числа

Число пенсионеров
чел., % от общего числа

2
Неравенство, число за чертой бедности
чел., % от общего числа

3
Зависимость от внешней помощи (дотационность)
Да или нет 

4
Люди с ограниченными возможностями
чел., % от общего числа

5
Другие уязвимые группы населения
чел., % от общего числа

8
Износ основных производственных фондов на ПОО (РОО, ХОО, ПВОО)
% общий и по отраслям

9
Износ городской критической инфраструктуры
%

10
Количество населенных пунктов (для субъекта) и домохозяйств (для города), не обеспеченных 
подъездными дорогами с твердым покрытием
ед., % от общего числа

11
Количество населенных пунктов (для субъекта) и домохозяйств (для города), не обеспеченных 
телефонной связью
ед., % от общего числа

12
Административные районы, в пределах которых расположены участки автодорог, подверженных 
размыву, оползневой, селевой и др. опасности

13
Объекты экономики, ПОО в зоне сейсмической активности
число, % зданий 
без сейсмоусиления