Красноярск, Россия
В работе проведены апостериорная оценка индивидуального риска и его распределение по причинам смерти для населения города Красноярска и Красноярского края. Сравнительный анализ причин смерти в трудоспособном возрасте показал, что смертность, помимо болезней системы кровообращения, обусловливали злокачественные новообразования, болезни органов дыхания и внешние причины (неестественные). Также предложен метод прогнозирования индивидуального риска смерти населения промышленного региона, основанный на нейросетевых технологиях. Для построения нейросетевой модели использовался пакет NeuroPro. В качестве основных индикаторов здоровья населения принимались официальные данные о динамике естественного движения населения, ожидаемой продолжительности жизни и заболеваемости. Результаты работы показали хорошую сопоставимость с данными статистики, что свидетельствует о том, что применение нейросетевых технологий для решения задач, связанных с прогнозированием индивидуального риска, является перспективным направлением. Предложенный метод может быть внедрен в практику контроля состояния природной среды, «переобучение» нейросетевой модели позволит адаптировать ее для любой территории.
риск, факторы риска, прогнозирование, техногенный объект, промышленный регион, нейросетевые технологии
Содержание термина «риск» охватывает практически все области реальной жизни человека и общества. Этот термин используется во многих общественных и естественных науках, каждая из которых имеет свой предмет, свою направленность в исследовании риска и пользуется для этого собственными методами [1, 2, 3, 4, 5].
Естественно, каждая дисциплина имеет собственный взгляд, из-за чего понятие риска оказалось размытым и даже противоречивым. Известно, что нечеткими понятиями очень трудно пользоваться в научном познании, употреблять их в качестве инструмента систематизации и упорядочения информации. В связи с этим возникает потребность в проведении теоретико-методологического анализа проблемы [4, 6]. Области научных приложений исследований риска многообразны, поэтому часто одному понятию различные научные дисциплины придают разную смысловую нагрузку, что приводит к большому разнообразию в научных концепциях риска [4].
Риск в общем случае интерпретируется как вероятностная мера возникновения техногенных и природных явлений, сопровождающихся возникновением, формированием и действием опасности и нанесенного при этом социального, экономического и экологического ущерба [4, 5, 7]. Риск позволяет переводить опасность в разряд измеряемых категорий, т. е. это количественная мера опасности и характеризует уровень безопасности [4, 7].
1. Балдин К. В., Воробьев С. Н. Управление рисками. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 511 с.
2. Буянов В. П., Кирсанов К. А., Михайлов Л. М. Рискология. Управление рисками. — М.: Экзамен, 2003. — 382 с.
3. Быков Л. А., Порфирьев Б. Н. Об анализе риска, концепциях и классификациях рисков //Проблемы анализа риска. — 2007. — Т. 3. — № 4. — С. 319–337.
4. Сугак Е. В., Бразговка О. В., Бельская Е. Н. Техногенные социально-экологические риски населения промышленного региона // Актуальные направления научных исследований начала XXI века. сборник научных трудов. — Ростов-на-Дону: Изд-во Международного исследовательского центра «Научное сотрудничество», 2015. C.13–24.
5. Акимов и др. Надежность технических систем и техногенный риск. — М.: Деловой экспресс, 2002. — 368 с.
6. Зубков В. И. Риск как предмет социологического анализа: дис. … д-ра социол. наук. — М.: Моск. гос. ун-т пищевых производств, 2005. — 306 с.
7. Чура Н. Н. Техногенный риск: учебное пособие / Н. Н. Чура; под ред. В. А. Девисилова. — М.: КНОРУС, 2017. — 280 с.
8. Сугак Е. В., Кузнецов Е. В., Назаров А. Г. Информационные технологии оценки экологической безопасности // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2009. — Т. 18. — № 12. — С. 39–45.
9. Биомаркеры и оценка риска: концепции и принципы. Гигиенические критерии состояния окружающей среды // Бюллетень ВОЗ. — Вып. 155. — М., 1996. — 96 с.
10. Thomas D. C. Statistical Methods in Environmental Epidemiology. — Oxford University Press, 2009. — 449 p.
11. Сугак Е. В., Окладникова Е. Н., Ермолаева Л. В. Информационные технологии управления социально-экологическим риском // Вестник Сибирского гос. аэрокосмического ун-та. — 2008. — Вып. 4 (21). — С. 87–91.
12. Государственный доклад «О состоянии окружающей природной среды Красноярского края в 1999 году». — Красноярск, 2000. — 192 с.
13. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с.
14. Здравоохранение в г. Красноярске в 2012 году: стат. бюллетень № 8–5.2. — Красноярск: Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Красноярскому краю, 2013. — 15 с.
15. Бельская Е. Н., Бразговка О. В., Сугак Е. В. Методика расчета экологических рисков // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. C.84–91.
16. Потылицына Е. Н., Липинский Л. В., Сугак Е. В. Использование искусственных нейронных сетей для решения прикладных экологических задач // Современные проблемы науки и образования. — 2013. — № 4. — С. 1–8 [Электронный ресурс]. — URL: http://www.scienceeducation.ru/110–9779 (дата обращения: 29.06.2016).
17. Khritonenko D. I., Semenkin E. S., Sugak E. V., Potilitsina E. N. Solving the problem of city ecology forecasting with neuro-evolutionary algorithms // Vestnik SibGAU. — 2015. — Vol. 16. — № 1. — P. 137–142.
