Методы оценки техногенных рисков разрабатываются достаточно давно, и по ним получены впечатляющие результаты. Большинство из них основаны на статистических данных и применении методов теории вероятностей.
В статистическом направлении оцениваются некие средние по времени и пространству характеристики ущербов от различных техногенных причин или инцидентов. Оценивается частота или вероятность самих инцидентов, аварий, катастроф. Оценивается и средний ущерб на один инцидент и т.п. Количество статистических характеристик по техногенным рискам может быть достаточно большим.
Из них наиболее часто используются:
— частота инцидентов определенной категории, например, катастроф на железнодорожном транспорте, в год на определенной территории, 1/год;
— средний материальный ущерб за один инцидент для определенной территории, например, в млн. долл./инцидент;
— средний натуральный ущерб за один инцидент для определенной территории, например, среднее количество пролившейся нефти в тоннах/инцидент.
— индивидуальный риск летального исхода, связанный с техническим источником, 1/год;
— индивидуальный риск здоровью, 1/год.
Отметим, что индивидуальные риски летального исхода и здоровью используются для оценки среднего количества умерших или заболевших конкретным заболеванием в год на данной территории от данного техногенного фактора. Эти средние значения получаются умножением индивидуального риска на количество людей в группе риска. Группа риска может включать те или иные слои профессиональных работников или населения.
Использование данного подхода предполагает получение достаточного количества данных об ущербах техногенного характера за определенный период времени для определенных территорий. В дальнейшем эти данные подвергаются статистической обработке осреднения по пространству и по времени. Использование таких данных для прогноза будущих значений техногенных рисков основывается на инерционном принципе и гипотезе о стационарности случайного процесса техногенных ущербов во времени.
Очевидно, что с ростом плотности и сложности технической инфраструктуры на некоторой территории, а также с ростом плотности населения в окрестностях технических крупных объектов средние характеристики ущербов для данной территории будут изменяться во времени в сторону увеличения. Следовательно, процесс формирования техногенных ущербов является нестационарным по математическому ожиданию и, по-видимому, по дисперсии. Можно сказать, что с увеличением плотности населения и ростом технической инфраструктуры территории техногенные риски будут расти со временем.
Существует и противоположный процесс снижения техногенных рисков на рассматриваемой территории со временем. Он связан с внедрением новых методов и средств технической защиты, уменьшения рисков за счет совершенствования законодательства и систематического выполнения организационных мероприятий. В этом случае статистические характеристики ущербов будут снижаться во времени.
Преимуществом статистического направления оценки техногенных рисков является простота вводимых оценок техногенных рисков, возможность их использования в прямом сравнении с другими видами риска, понятность для широкого круга пользователей и субъектов риска. Недостатком такого направления является достаточно высокая стоимость процесса сбора необходимой первичной информации, ее статистической обработки, а затем и распространения информации о рисках заинтересованным лицам, в том числе и субъектам риска, органам контроля и надзора. Отсутствие необходимой первичной информации или ее недостаточный для статистической обработки объем делает применимость данного направления оценки техногенных рисков невозможным. В последнее время широкое применение получили так называемые параметрические методы оценки вероятностных характеристик различных случайных величин и процессов, которые позволяют получить оценки техногенных рисков по весьма малым объемам выборки первичной информации.
Прямая оценка техногенных рисков в виде средних по времени и пространству ущербов наталкивается на серьезное препятствие, связанное с так называемой проблемой «тяжелых хвостов» или редких явлений. Эта проблема связана с тем, что функция распределения вероятностей ущербов демонстрирует конечную вероятность сколь угодно больших ущербов, так называемый «тяжелый хвост». В таких условиях ущерб от редкого события как угодно много может превышать его среднее значение, характеризующееся значением риска. Более того, известно, что для таких распределений конечные моменты, в том числе и уже первый, могут не сходиться по вероятности. В таких условиях среднее значение по любому периоду само является случайной величиной, которая не сходится по вероятности к математическому ожиданию. Показано, что основной вклад в среднее значение в таких случаях вносит наибольшее значение, связанное с самым тяжелым по последствиям редким событием. В таких условиях нет смысла вести регулярные наблюдения и учитывать незначительные ущербы от мелких инцидентов. Однако в случае техногенных рисков проблема «тяжелых хвостов» не является такой серьезной, как в случае природных катастроф. Количество сверхтяжелых техногенных катастроф все-таки пока достаточно мало и их вклад в средний техногенный риск пока невысок. Даже сверхтяжелая по последствиям Чернобыльская катастрофа не внесла определяющего вклада в техногенный риск наиболее пострадавших от них Белоруссии и Украины. Однако со временем эта проблема может стать достаточно серьезной. Такая же ситуация проявляется по мере уменьшения территории осреднения. Например, экологическая и энвиронментальная катастрофа Аральского моря оказалась вызванной техногенными причинами и явилась определяющей в фактическом ущербе регионов вокруг этого моря. Можно постфактум сказать, что техногенный риск проекта орошения земель для среднеазиатского региона за счет изъятия стока вод Аму-Дарьи и Сыр-Дарьи оказался высочайшим для Приаралья, но его не удалось спрогнозировать.
Многие исследователи понимают, что прогноз техногенного риска для инновационных технических проектов не может быть достаточно точно осуществлен инерционным методом по существующим оценкам средних ущербов. Необходимо учитывать особенности функционирования самих систем и влияние этих особенностей на техногенные риски. Целый ряд оценок риска базируется на феноменологическом подходе, когда возможность или невозможность аварийных процессов основывается на физических или иных известных законах природы. С помощью этого метода обычно выбираются рабочие или штатные условия для функционирования технических систем, когда условия для аварийных режимов исключаются. Можно сказать, что с помощью феноменологического подхода определяются области отсутствия техногенных рисков, связанных с авариями и катастрофами.
Однако практика показала, что функционирование технических устройств всегда связано с различными инцидентами (отказы, аварии, катастрофы). Часть из этих инцидентов стала учитываться при проектировании. Они получили название нормальных или проектных инцидентов, аварий. Для них разрабатываются меры защиты и организационные мероприятия по их пресечению и устранению. Часть аварий и катастроф оказывается за пределами рассмотрения проекта. Они получили название запроектных инцидентов или аварий.
Для описания и моделирования проектных и запроектных инцидентов с участием технических систем используются детерминистический и вероятностный подходы. В детерминированном подходе предусматривается анализ последовательности развития инцидента, начиная от исходного события через последовательность предполагаемых стадий отказов, деформаций и разрушения компонентов до установившегося состояния. Ход аварийного процесса изучается и предсказывается с помощью математического и физического моделирования, для чего проводятся многочисленные лабораторные и натурные эксперименты. Детерминистический подход позволяет выявить причины инцидентов, разработать методы защиты на уровне конструктивных решений, снизить вероятность наступления инцидента за счет выбора материалов и конструктивных решений. Недостатком этого метода является сложность, высокая стоимость, вероятность пропуска важного фактора риска, недооценка случайных составляющих риска.
В вероятностном анализе проводится оценка вероятности возникновения инцидента, расчет вероятности того или иного сценария инцидента, анализируются разветвленные и пересекающиеся цепочки событий. Расчетные модели при этом оказываются значительно упрощенными по сравнению с детерминистическим подходом и соответствующими моделями. В этих случаях широко используются метод построения дерева отказов, СП-анализ и метод Монте-Карло, называемый также методом статистического моделирования.
Отличительной чертой всех указанных выше методов, как при детерминированном, так и при вероятностном подходе, является построение некоторой модели исследуемой технической системы. Эта модель может учитывать разные существенные факторы, в том числе и взаимное влияние окружающей среды и технической системы. Таким образом, в отличие от метода статистических характеристик все остальные методы оценки техногенных рисков основываются на моделировании. Процесс моделирования является сам по себе неоднозначным инструментом научного познания. С его помощью могут быть получены полезные результаты, но могут быть совершены и серьезные ошибки. Применение методов моделирования требует участия узких специалистов на всех этапах моделирования, от постановки задачи, до интерпретации результатов и верификации моделей. Прямой перенос результатов моделирования техногенных рисков на практическую почву может привести к неправильным выводам, неверным управленческим решениям, включая выбор методов защиты и борьбы с последствиями техногенных катастроф. Существующая практика моделирования техногенных рисков с помощью перечисленных выше методов показала их надежность, эффективность. Имеются некоторые проблемы, связанные с пониманием результатов таких исследований для различных субъектов риска и ЛПР. Зачастую результаты по оценке техногенных рисков, полученные в рамках этих методов, неправильно интерпретируются или не учитываются в ЛПР в практической деятельности. Для устранения разрыва между получением оценок техногенного риска и их использованием в практике деятельности различных пользователей этой информации в последнее время интенсивно развивается такое направление теории риска, как методы распространения информации о риске (в англоязычном варианте risk-communication).