2.3. Физическое и компьютерное моделирование - Управление риском. Риск. Устойчивое развитие. Синергетика - Неизвестен - Синергетика

Многие аварии и природные катастрофы – от столкновения кометы Шумейкера–Леви с Юпитером до Чернобыльской аварии – демонстрируют целый ряд эффектов, явлений, механизмов, ранее неизвестных науке. Это, на первый взгляд, обесценивает исследования, ранее проводившиеся в этих областях, и ставит под вопрос саму ценность математического и иного моделирования.

Здесь существует принципиальный методический момент – для многих аварий и кризисных ситуаций полномасштабный натурный эксперимент принципиально невозможен. К тому же экономика, социум, техносфера представляют собой уникальные, необратимо развивающиеся системы. Имея дело с ними, мы обречены на гораздо более фрагментарное и приблизительное знание, чем то, которое доступно в случае более простых объектов, допускающих экспериментальное изучение.

Поэтому приходится исследовать отдельные механизмы и процессы, которые играют ключевую роль в катастрофах, на более простых модельных объектах (зачастую даже относящихся к другой области науки) и далее из этих фрагментов создавать целое.

Возможность поставить компьютерный эксперимент, провести достаточно подробное имитационное моделирование значительно расширили возможности исследователей. Можно проследить десятки и сотни компьютерных катастроф, чтобы найти способы предотвращения реальных. Кроме того, существуют две важные взаимосвязи. Первая – компьютерные модели помогают создать обучающие программы, тренажеры, комплексы для обучения персонала, помогающие эффективно действовать в кризисных ситуациях. Вторая – они часто показывают, какую информацию и в каком объеме следует собирать.

Арсенал имеющихся математических моделей в России и в мире, как показали научные исследования в рамках ГНТП "Безопасность", явно недостаточен. Взаимоувязка этих моделей, которая и позволяет собрать из частей целое, модель аварии или катастрофы, также пока несовершенна . Однако без таких моделей, которые находятся гораздо ближе к фундаментальной науке, чем к инженерным разработкам, риск принимаемых решений был бы гораздо больше – реальные угрозы усугублялись бы нашим незнанием.

Технологии управления риском, по-видимому, будут находиться в центре внимания исследователей и руководителей в следующем веке. Математические модели при этом будут играть двоякую роль. С одной стороны, они позволят оценить ряд принимаемых решений. С другой – в них в ясном, четком и формализованном виде, допускающем проверку, критику и коррекцию, будут выражены имеющиеся представления о рисках, используемых стратегиях и методиках. Коренные изменения в области обеспечения безопасности, происшедшие в последние десятилетия, делают сейчас актуальной проблему построения нового поколения моделей.

Вспомним пример, обсуждавшийся в начале главы, и обратим внимание на новые принципиальные моменты, которые приходится учитывать исследователям.

В упоминавшихся теориях речь шла о денежном выигрыше, с которым связаны принимаемые решения. В действительности ситуация сложнее. Нам приходится обычно иметь в виду не один критерий, а несколько. Например, в простейшем случае следует минимизировать и число жертв, и экономический ущерб. Иногда эту трудность обходят, сводя все к деньгам. К примеру, в американских методиках по повышению безопасности жертвы относятся к экономическому ущербу. При этом человеческая жизнь оценивается в 400 тыс. долл. Однако в общем случае перед нами стоит задача многокритериальной оптимизации. При этом обычно математик строит поверхность "наилучших решений" в пространстве параметров, а руководитель, исходя из принятой стратегии, выбирает точку на этой поверхности.

Вторая проблема связана с вероятностями, фигурирующими в формулах (1), (2), (3) или в более сложных функционалах. С одной стороны, исследуемые объекты слишком сложны, чтобы можно было оценить соответствующие вероятности теоретически (например, как в случае игральной кости). С другой стороны, если речь идет о крупных катастрофических событиях, то обычно они редки, и поэтому статистики для оценки вероятностей pi недостаточно, а в случае новых технологий ее просто нет. Основной подход здесь состоит в том, чтобы по результатам мониторинга, по статистике малых событий той же природы, судить о вероятности катастроф.

Например, по данным о сейсмической активности, о "малых землетрясениях", приходится судить о частоте разрушительных землетрясений в данном регионе.

Кроме того, встает проблема, связанная с уникальностью ситуации или с тем, что принятые решения могут принципиально ее изменить. То есть и выигрыши, и вероятности, и условия принятия решений для второй попытки реализовать какой-либо проект могут оказаться совершенно не такими, как для первой. Условно это можно назвать эффектом решения.

Наконец, при обеспечении безопасности часто сталкиваются с парадоксом планировщика, когда выбранная стратегия оказывается оптимальной в 5‑10‑летней перспективе, удовлетворительной на временах 15‑20 лет и неприемлемой, если иметь в виду более длительную перспективу. Проблема демонтажа энергоблоков АЭС, обновление сети трубопроводов, обеспечение безопасности плотин и водохранилищ дают многочисленные примеры того, что "откладывать на завтра" меры по обеспечению безопасности можно далеко не всегда. Обычно "завтра" наступает гораздо быстрее, чем рассчитывали.

В некотором приближении модели управления риском можно разделить на несколько уровней.

Глобальный уровень

Поскольку глобальные проблемы являются источниками многих природных и техногенных катастроф, то управление риском во многом зависит от параметров мира, биосферы, техносферы как единой глобальной системы.

Например, угроза голода, эпидемий, этнических конфликтов в различных регионах мира непосредственно связана с величиной валового внутреннего продукта на душу населения в странах, которые находятся на этой территории. Эта величина зависит от того, насколько быстро в них растет население. Последнее определяется их уровнем развития и т.д.

Этот круг причинно-следственных связей отражают появившиеся в 70‑х годах модели мировой динамики. По-видимому, первая модель такого класса была построена Дж. Форрестером. В ней фигурировали такие переменные, как "производство", "загрязнение", "население" и др., характеризующие мир в целом. Большое влияние на общество оказала книга Р. Медоуза "Пределы роста" где также рассматриваются возможные варианты развития цивилизации при различных выбранных стратегиях и управляющих воздействиях. Модели такого типа сыграли важную роль в осознании того, что предшествующая траектория расширенного воспроизводства, "все более полного удовлетворения растущих потребностей" зашла в тупик. Они широко обсуждались в различных экологических изданиях. Однако они могут сыграть важную роль и в теории управления риском.

Продолжительность жизни, статистика смертности, социальные последствия бедствий и катастроф, вред, причиняемый техникой природе, в развитых и в развивающихся странах существенно отличаются. Есть болезни богатых и болезни бедных государств. При одной стратегии развития мирового сообщества как целого эти различия будут сглаживаться, при другой – нарастать (что и происходит сейчас). В настоящее время большую популярность получили идеи устойчивого развития. Одним из элементов этой стратегии является смягчение последствий возможных бедствий и катастроф. Исключительно важным представляется конкретный анализ всей предлагаемой стратегии устойчивого развития и блока, связанного с бедствиями. Очевидно, цена за изменение курса развития цивилизации будет велика. Но для того, чтобы всерьез говорить об этой концепции, важно оценить ее и понять, кто и какую долю расходов будет нести. Без этого подобные проекты останутся благими пожеланиями.

Другой класс моделей этого же уровня связан с влиянием отдельных катастроф на будущее человечества. Одним из наиболее ярких примеров таких моделей является глобальная модель атмосферы, океана, биосферы, построенная коллективом исследователей из Вычислительного центра Академии наук под руководством Н.Н. Моисеева .Эта модель позволила оценить климатические последствия полномасштабного обмена ядерными ударами. Математическая модель показала, что выброс значительного количества пыли и сажи в атмосферу может привести к "ядерной ночи" или даже к "ядерной зиме", что может на долгий срок изменить глобальную циркуляцию атмосферы и погубить биосферу. Эта модель позволила также дать прогноз климатических изменений, обусловленных ростом содержания углекислого газа в атмосфере.

Модели такого типа стали широко использоваться в связи с проблемой трансграничного переноса – оценкой того, какие страны и какой вклад вносят в загрязнение воздуха или воды на данной территории и какие издержки на них можно возложить. Последствия гигантских извержений вулканов, падения больших астероидов на Землю также анализировались в рамках подобных описаний.

Ряд воздействий, которые носят иной характер, также имеют глобальное значение. В частности, набор первоочередных проблем, которые приходится решать мировому сообществу, кардинально зависит от численности населения планеты. Поэтому глобальные демографические модели также оказываются непосредственно связаны с риском и безопасностью. По-видимому, управляющими воздействиями здесь могут служить меры, направленные на внедрение более эффективных технологий, на повышение уровня образования и изменение стереотипов массового сознания. Модели, описывающие эпидемии глобального масштаба, в частности, эпидемию СПИДа, также отражают общие для всего человечества риски.

Следует подчеркнуть, что научное сообщество в настоящее время не представляет себе всех окон уязвимости нашей цивилизации. Малые воздействия способны сейчас менять многие системные свойства нашего мира. Например, радикально изменились возможности и уровень защиты глобальных компьютерных сетей с появлением компьютерных вирусов. Гонка "более совершенные вирусы – более эффективные антивирусные программы" продолжается. По мере того как роль информационной инфраструктуры будет возрастать, данный класс рисков может стать еще более важным. Этот классический пример показывает, что опасности и риски могут исходить от человека, не порождаясь какой-либо технологической необходимостью.

Глобальные системы телекоммуникаций открывают принципиальные возможности для тотального контроля. Естественно предположить, что активно будут создаваться и средства противодействия. Это означает появление новых рисков. Ряд экспертов полагает, что одной из главных арен противостояния в следующем веке станет информационная сфера, область смыслов и ценностей. Последние становятся гораздо более важным объектом, чем информация сама по себе. Несмотря на отдельные модели, адекватного описания этих важнейших процессов пока нет.

Многие современные опасные технологии и связанные с ними риски были вызваны к жизни военным, идеологическим, этническим, геополитическим противостоянием стран и регионов. Число жертв такого противостояния даже в наше время несравнимо с числом погибших в результате аварий и стихийных бедствий. Так, например, в 1994 г. в Руанде от рук пришедшего к власти режима, в который входили представители одной народности, погибло не менее миллиона человек, принадлежавших к другой народности. Поэтому ряд моделей стратегической стабильности, безусловно, может быть отнесен к моделям управления риском глобального уровня.

Государственный уровень

До недавнего времени ключевыми инструментами для прогнозирования развития страны и планирования на различные сроки служили макроэкономические модели .В таких моделях последствия бедствий и катастроф игнорировались, либо учитывались как малые поправки. Однако в последние годы ситуация изменилась и, вероятно, факторы, учитывающие риск и неопределенность, станут неотъемлемым атрибутом этих моделей. Причин для этого несколько.

         Чем меньше валовой внутренний продукт (ВВП), тем большая его доля, как показывает статистика, идет на ликвидацию последствий катастроф и стихийных бедствий. Если в развитых странах эта доля составляет 3‑5%, то известное землетрясение в Никарагуа нанесло ущерб, превышающий весь ВВП страны. Как известно, ВВП России в последнее десятилетие значительно сократился. Если в 80‑х годах страна занимала второе место в мире по этому показателю, то сегодня она находится на 15‑й позиции и на 109‑м месте по ВВП на душу населения. С другой стороны, число аварий стремительно растет. Экстраполяция такого роста на ближайшее десятилетие показала, что эта доля может достигнуть четверти всего бюджета государства. Сейчас существенное сокращение числа аварий и смягчение последствий катастроф может дать увеличение бюджета на суммы, превышающие итоги многих планов стабилизации и экономических реформ.

         Рост масштабов катастроф делает их все более заметным фактором экономической жизни. Достаточно напомнить об объеме затрат Советского Союза на ликвидацию последствий Чернобыльской аварии.

         Устойчивость общества по отношению к бедствиям непосредственно зависит от состояния экономики. Она же, в случае слабой экономики, непосредственно зависит от мировой конъюнктуры. Ее изменение может быть сравнимо с последствиями крупной войны. Это означает новые опасности для людей в природной и техногенной сферах.

         Глобальные климатические изменения привели к тому, что урожаи во многих районах рискованного земледелия стали гораздо менее стабильными (засухи в одних местах, ливни и наводнения в других, подъем уровня водоемов и т.д.).

Три последних фактора приводят к тому, что традиционные для макроэкономики переменные (стоимость основных фондов, доходы бюджета и др.) становятся случайными величинами. Это приводит к необходимости разработки своеобразной "макроэкономики риска".

Другой класс моделей связан с технологической политикой национального уровня, с изменением структурной политики. Характерный пример – стратегия развития топливно-энергетического комплекса. Здесь есть широкий спектр альтернатив. От полного отказа от атомной энергетики и рисков, связанных с ней (по этому пути сейчас идут в Швеции), до ее форсированного развития (во Франции атомные электростанции дают более 70% энергии). Каждый из способов промышленного получения энергии имеет свои недостатки и несет свои опасности (загрязнение окружающей среды кислотными дождями и потребление невосполнимых ресурсов для тепловых станций, затопление больших территорий, сложные и дорогие технологии поддержания плотин в рабочем состоянии для ГЭС). Решения в этой сфере должны основываться на моделях типа "управление ресурсами". При этом управлять приходится не только финансовыми потоками и материальными ресурсами, но и связанными с ними рисками.

Еще один класс моделей связан со структурой государственного управления. Многие крупные государства имеют федеративное устройство. Встает вопрос о взаимодействии субъектов федерации в области риска и безопасности. Типичный пример – неурожай или стихийные бедствия, поразившие ряд регионов. Очевидная идея состоит в страховании территорий, в трансфертных платежах, которые направляют благополучные субъекты пострадавшим. Математическое моделирование в этой важной области только начато. Вместе с тем надо отдавать себе отчет, что региональное страхование и трансферты будут эффективны, если бедствий такого масштаба достаточно мало, а благополучных субъектов много.

Длинные цепи причинно-следственных связей, упоминавшиеся выше, могут быть исключительно важны на характерных временах в десятки лет. К таким связям относятся социальные, связанные с пенсионным обеспечением (напомним слова одного римского императора о том, что основой величия и могущества Рима является его отношение к ветеранам), с помощью пострадавшим во время бедствий. Обсуждавшиеся выше пенсионные схемы – традиционные объекты актуарной математики – исходят из чисто экономических соображений. Это представляется недостаточным. Здесь нужны модели, которые бы учитывали психологические и социально-психологические факторы. В самом деле, должно ли государство только накормить и обогреть пострадавшего и оказать ему медицинскую помощь или также взять на себя заботы по его дальнейшему трудоустройству или обеспечению жильем? В разных странах политика различна. Она определяется не только уровнем жизни общества, но и традициями, социально-психологическими факторами, ролью государства в жизни человека. Управляя уровнем социальных гарантий, мы управляем отношением большой прослойки людей к системообразующим ценностям.

Большой класс математических моделей можно назвать моделями мониторинга федерального уровня. Эти модели лежат в основе всех систем сбора и анализа информации, систем прогноза, на основе которого и должны приниматься решения.

Системы космического наблюдения, сеть сейсмостанций и метеостанций и др. определяются тем, какая информация и в каком объеме нам нужна. Это диктуется теми представлениями о стихийных бедствиях и катастрофах, которыми мы располагаем. А они, в свою очередь, опираются на математические модели. В моделировании ряда бедствий был достигнут большой прогресс который, вероятно, приведет к успехам и в предсказании опасностей.

Регионально‑отраслевой уровень

Модели этого уровня представляются особенно важными, поскольку основная тяжесть работ по предупреждению угроз и наибольшие возможности для смягчения последствий бедствий относится именно к нему. Гражданская защита в России обеспечивается распределенной системой сил, средств, органов управления, информационных центров. Модели управления риском предназначены для этих структур.

Это прежде всего экономические модели управления риском для территориально-производственных комплексов, которыми располагают субъекты федерации. Цель этих моделей – оценить опасности существующих объектов, меры по предупреждению аварий и катастроф и выстроить систему приоритетов. При этом модели должны давать и оценки возможного ущерба, если те или иные меры приняты не будут. Работа над проектом Федеральной программы по прогнозу и предупреждению аварий, катастроф и стихийных бедствий и смягчению их последствий показала неудовлетворительное положение дел в части, касающейся приоритетов. Общая сумма заявленных субъектами мероприятий превысила 10% государственного бюджета. Это означает, что срочные, первоочередные проекты оказались не отделены от второстепенных. Модели и системы поддержки принятия решений здесь были бы очень полезны.

В рамках отрасли эти модели условно можно отнести к классу моделей "оптимальный режим обновления оборудования".

Обычные модели этого типа ориентированы только на экономическую эффективность. Для управления риском этого недостаточно. Эти модели должны отражать состояние промышленных объектов и инфраструктуры в данной отрасли, давать прогноз ожидаемого числа рисков и аварий и позволять оценивать экономический эффект от различных стратегий повышения устойчивости работы отрасли. Традиционная задача здесь состоит в определении того, какую долю оборудования и инфраструктуры следует обновить при данном уровне инвестиций, оптимизируя и экономическую эффективность, и уровень безопасности.

Кроме того, на региональном уровне обычно есть свои системы мониторинга, свои источники опасности: загрязнение окружающей среды различными опасными химическими веществами, опасности характерных для региона наводнений или эпидемий и т.д. Здесь существует большой набор уже построенных и апробированных моделей, и задача часто сводится к их разумному выбору и привязке к реалиям региона.

Сценарно‑объектовый уровень

Каждый опасный объект, как правило, имеет свои особенности, свой набор проектных и запроектных аварий и катастроф. Современные средства математического моделирования для большинства из них (взрывы, разливы сильнодействующих ядовитых веществ и т.д.) позволяют выяснить типовой сценарий аварии, характерную картину ее разных стадий. На этой основе обычно легче планировать спасательные работы. Модели позволяют, как правило, выяснить "окна уязвимости" тех предприятий или территорий, о безопасности которых следует заботиться в первую очередь. Во многих конкретных случаях анализ этих моделей помогает понять, как следует строить систему мониторинга на данном объекте .