The object of the study is the fire risk of the local area. The problem to be solved is to take into account most of the significant parameters in the territorial placement of fire-rescue units of different functional capacities. As part of the solution to this problem, a technique for assessing the fire risk of a large-scale local area has been developed. The methodology is focused on local territories of a large area with a low population density. A special feature of the proposed method is the differentiated fire risk assessment of each point of the surface plane. For such an assessment, the parameters that are decisive from the point of view of impact on the fire hazard are analyzed and structured. The specified factors include the spatial distribution of population density and buildings, the transport and communication network, the spatial distribution of the density and type of vegetation, and statistical data on landscape fires. The use of existing geo-informational resources in real time is foreseen. A new approach of ranking the fire risk of the elementary plane of the territory in accordance with the necessary number of resources of rescue units to ensure the appropriate level of safety is proposed. Neural network data processing methods were used to compare local area parameters with fire risk ranks. A neural network capable of comparing the fire risk of the territory with its parameters was obtained. The functionality of the developed methodology was tested and the fire risk levels of an arbitrary area were graded with an average degree of correlation of 0.97. The proposed method allows for assessment and correction of the state of provision of local territories with civil protection resources. The developed methodology is especially relevant when creating new fire and rescue units of territorial communities.
Розроблено математичну модель територіального розміщення пожежних підрозділів різної функціональної спроможності. Модель заснована на математичних методах геометричного розміщення просторових об’єктів складної форми. Функціональні спроможності пожежних підрозділів ранжовані за кількістю сил та засобів та співставленні з рівнями пожежної небезпеки локальних територій та окремих об’єктів. Запропонований підхід по розподілу об’єктів за окремими рівнями, що відповідають необхідній кількості пожежних підрозділів для забезпечення достатнього рівня пожежної безпеки дозволяє отримувати карту пожежної небезпеки локальної території. Модель територіального розміщення пожежних підрозділів враховує час прямування до місця пожежі з урахуванням існуючої мережі транспортних комунікацій та постадійне нарощування сили та засобів при гасінні масштабних пожеж. Цільовою функцією моделі є мінімізація кількості пожежних підрозділів на окремій локальній території із забезпеченням відповідного рівня пожежної безпеки в кожній точці цієї території. Розв’язання задачі комбінаторної оптимізації за допомогою дерева рішень дозволяє використовувати добре відомі та ефективні способи та алгоритми автоматизованого розв’язання. Розроблена математична модель дозволяє визначати, як найбільш оптимальні місця розміщення пожежних підрозділів в міській забудові, так і допустимі області їх розміщення для допомоги у плануванні забудови головному архітектору міста. Також дана модель дозволяє визначати допустимі області розміщення центрів допомоги громадян на території об’єднаних територіальних громад із сукупним врахуванням районів обслуговування пожежної охорони, швидкої медичної допомоги та поліції. Зворотне вирішення описаної в роботі задачі дозволяє перевіряти правильність вже розміщених пожежних підрозділів та визначати райони міста із недостатнім рівнем захищеності від пожежної загрози
Розроблено автоматизований програмний комплекс Fire Emergency Department Direction для перевірки достовірності математичної моделі просторового розміщення пожежних підрозділів різної функціональної спроможності на локальних територіях з різними соціально-техногенними властивостями та працездатності методу на її основі. Програмний комплекс дозволяє спростити процес оптимізації територіального розміщення пожежних підрозділів та вибору оптимального шляху руху до місця пожежі. Проведені розрахунки показали, що запропонована математична модель дозволяє оптимізувати місце розташування декількох пожежних підрозділів відносно потенційно-небезпечних об’єктів по часу прямування до місця пожежі в якості визначального критерію. Розроблений програмний комплекс на основі математичної моделі просторового розміщення пожежних підрозділів може використовуватись керівниками гасіння пожежі для автоматизації управління пожежними підрозділами та задіяння додаткових ресурсів. Перевірена ефективність розробленого методу територіального розміщення пожежних підрозділів шляхом порівняння результатів розрахунку коефіцієнтів покриття із найближчим за властивостями методом, який обрано в якості прототипу та має практичну апробацію. Порівняння результатів розрахунків показали, що при використанні усередненої тотожної функціональної спроможності пожежних підрозділів на окремій територіальній громаді розроблений метод та прототип дають співставні результати з похибкою близько 1 %, тоді як врахування різної функціональної спроможності призводить до уточнення результатів за прототипом близько 15 %. Запропонований метод просторового розміщення пожежних підрозділів може бути використаний при перевірки відповідності розміщення існуючих пожежних підрозділів соціально-техногенним властивостям локальної території, при проектуванні забудови нових локальних територій та облаштуванні центрів допомоги громадян на території об’єднаних територіальних громад.
The architecture of the fire information management geographic information system has been developed using standard extensions for SQL servers and includes at least 7 layers, some of which have interactive connections with additional databases. The developed architecture allows to solve a complex of questions of management of fire divisions, both at a stage of designing of building of local territory and during management of process of fire extinguishing in this territory. Integrating data with the distribution of fire risk in the local area and the location of fire and rescue units in an interactive form will optimize the location of fire and rescue units at the construction stage, as well as determine the relevance of existing buildings to fire risk levels. Integration into the geographic information system of the database with the description of poten-tially dangerous objects and objects of increased danger allows the fire chief to promptly obtain information about the object, to determine in advance the existing dangers, methods of extinguishing, location of forces and means and to establish operational communication with representatives of the object for successful firefighting. Interactive information on the availability of rescue equipment in the relevant units and the state of the transport network on the way to the fire allows the fire chief and the operational dispatch service to quickly determine what type and number of equipment and personnel can be used to eliminate a fire, determine the arrival time to the place of the call, as well as quickly redirect reserves if necessary. The combined use of the developed architecture of the geographic information system with a satellite traffic control system allows to control the movement of rescue units and redistribute forces and resources within the local area.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.