Другие приемы анализа риска

1. Анализ видов отказов и последствий.

С помощью анализа видов отказов и последствий систематически, на основе последовательного рассмотрения одного элемента за другим анализируются все возможные виды отказов или аварийные ситуации и выявляются их результирующие воздействия на систему. Отдельные аварийные ситуации и виды отказов элементов выявляются и анализируются для того чтобы определить их воздействие на другие близлежащие элементы и систему в целом.

Анализ видов отказов и последствий существенно более детальный, чем анализ с помощью дерева отказов, так как при этом необходимо рассмотреть все возможные виды отказов или аварийные ситуации для каждого элемента системы

Для каждого вида отказа анализируются последствия, намечаются методы устранения или компенсации отказов.

Дополнительно для каждой категории должен быть составлен перечень необходимых проверок.

Например, для баков, емкостей, трубопроводов этот перечень может включать следующее:

• переменные параметры (расход, количество, температура, давление, насыщение и т.д.);

• системы (нагрева, охлаждения, электропитания, управления и т.д.);

• особые состояния (обслуживание, включение, выключение, замена содержимого и т.д.);

• изменение условий или состояния (слишком большие, слишком малые, гидроудар, осадок, несмешиваемость вибрация, разрыв, утечка и т.д.)

Используемые при анализе формы документов подобны применяемым при выполнении предварительного анализа опасностей, но в значительной степени детализирован.

2. Анализ критичности.

Этот вид анализа предусматривает классификацию каждого элемента в соответствии со степенью его влияния на выполнение общей задачи системой. Устанавливаются категории критичности для различных видов отказов:

категория 1 – отказ, приводящий к дополнительному незапланированному обслуживанию

категория 2 – отказ, приводящий к задержкам в работе или потере трудоспособности;

категория 3 – отказ, потенциально приводящий к невыполнению основной задачи;

категория 4 – отказ, потенциально приводящий к жертвам.

Данный метод не дает количественной оценки возможных последствий или ущерба, но позволяет ответить на следующие вопросы:

• какой из элементов должен быть подвергнут детальному анализу с целью исключения опасностей, приводящих к возникновению аварий;

• какой элемент требует особого внимания в процессе производства;

• каковы нормативы входного контроля;

• где следует вводить специальные процедуры, правила безопасности и другие защитные мероприятия;

• как наиболее эффективно затратить средства для предотвращения аварий.

Сравнительные данные различных методов анализа.

1. Предварительный анализ опасностей – определяет опасности для системы и выявляет элементы для проведения анализа с помощью дерева отказов и анализа последствий. Частично совпадает с методом анализа последствий и анализом критичности.

Преимущества: является первым необходимым шагом. Недостатки: нет.

2. Анализ с помощью дерева отказов – начинается с инициирующего события, затем рассматриваются альтернативные последовательности событий.

Преимущества: широко применим, эффективен для описания взаимосвязей отказов, их последовательности и альтернативных отказов.

Недостатки: большие деревья отказов трудны в понимании, требуется использование сложной логики. Непригодны для детального изучения.

3. Анализ видов отказов и последствий – рассматривает все виды отказов по каждому элементу. Ориентирован на аппаратуру.

Преимущества: прост для понимания, широко применим, непротиворечив, не требует применения математического аппарата.

Недостатки: рассматривает неопасные отказы, требует много времени, часто не учитывает сочетания отказов и человеческого фактора.

4. Анализ критичности – определяет и классифицирует элементы для усовершенствования системы.

Преимущества: прост для пользования и понимания, не требует применения математического аппарата.

Недостатки: часто не учитывает эргономику, отказы с общей причиной и взаимодействие системы.

На практике, при исследовании опасности системы, чаще всего последовательно применяются различные методы (например, предварительный анализ, затем - дерево отказов, затем – анализ критичности и анализ видо вотказов и последствий).

Для оценки эффективности затрат, связанных с уменьшением риска, можно использовать упрощенный подход, рассмотренный ранее (график R_т + R_сэ) или воспользоваться другими.

Главной целью при изучении опасностей, свойственных системе, является определение причинных взаимосвязей между исходными аварийными событиями, относящимися к оборудованию, персоналу и окружающей среде и приводящими к авариям в системе, а также отыскание способов устранения вредных воздействий путем перепроектирования системы или ее усовершенствования.

Причинные взаимосвязи можно установить с помощью одного из рассмотренных методов, а затем подвергнуть качественному и количественному анализам. После того, как сочетания исходных аварийных событий, ведущих к возникновению опасных ситуаций в системе выявлены, система может быть усовершенствована и опасности уменьшены.

Необходимо отметить, что использование некоторых из упрощенно рассмотренных выше методов требует работы со сложными логическими структурами, их построение и количественный анализ требует, по меньшей мере, твердых знаний математической логики, булевой алгебры, теории множеств и других сложных разделов современной математики.

1.3. Некоторые сведения из теории вероятностей и методов оценки риска.

При оценке последствий воздействия чрезвычайных ситуаций (например, землетрясений) на различные объекты неизбежно возникает задача определения вероятности поражения объекта, а также оценки ущерба и потерь. Случайной величиной является либо значение параметра воздействующего поражающего фактора при землетрясении, либо результат самого воздействия [ 9-12 ].

Отнесение значения параметра воздействующего фактора к категории случайных величин оправдано тем, что интенсивность землетрясения зависит от ряда непредсказуемых причин, например, энергии землетрясения, глубины очага, физико-механических свойств грунта, по которому распространяются сейсмические волны.

Столь же справедливым является предположение о случайном характере воздействия конкретного поражающего фактора на объект. Причинами, определяющими случайность воздействия, являются, например, неточности в оценке прочностных характеристик сооружения, погрешности в оценки эпицентрального расстояния до объекта.

Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принимать то или иное значение (заранее не известно, какое именно). Она может быть непрерывной или дискретной.

Основное представление о случайной величине дает закон ее распределения – соотношение между значениями случайной величины и вероятностями их реализации [19].

Функцией распределения случайной величины называется функция , выражающая вероятность того, что случайная величина примет значение меньше, чем некоторое заданное значение .

, (1.1),

где – вероятность.

Значение находится по формуле

(1.2).

Функция есть неубывающая функция

Плотностью распределения случайной величины называется функция

(1.3)

Плотность распределения любой случайной величины неотрицательна .

Основным свойством плотности распределения является равенство единице ее интеграла в пределах возможного интервала изменения значений случайной величины

(1.4)

График плотности называется кривой (законом) распределения.

Элементом вероятности для случайной величины называется величина , приближенно выражающая вероятность попадания случайной точки в элементарный отрезок , примыкающий в этой точке. График плотности распределения демонстрирует изменение вероятности появления каждого конкретного значения случайной величины, рис. 1.6.

Рис. 1.6 Закон распределения случайной величины.

На этом рисунке заштрихованная область соответствует вероятности того, что случайная величина примет значение меньше заданного значения (определяется по формуле (1.2)); - математическое ожидание величины .

Математическим ожиданием случайной величины называется ее среднее значение, вычисляемое по соотношениям

- для непрерывных случайных величин (1.5)

- для дискретных случайных величин

Дисперсией непрерывной случайной величины называется величина, характеризующая разброс значений случайной величины относительно ее математического ожидания.

(1.6)

Дисперсией дискретной случайной величины называется математическое ожидание квадрата соответствующей центрированной случайной величины

(1.7)

В соотношениях (1.5),(1.7) значения - это вероятности величин .

Вероятность попадания случайной величины на участок, протяженностью от до , находится по соотношению

(1.8)

Средним квадратическим отклонением случайной величины называется корень квадратный из дисперсии

(1.9)

Нормальный закон распределения случайной величины. Распределение Пуассона.

Во многих случаях распределение случайной величины подчиняется нормальному закону распределения.

Непрерывная случайная величина называется распределенной по нормальному закону, если плотность ее распределения подчинена зависимости

(1.10)

Используя подстановку , вероятность попадания случайной величины , распределенной по нормальному закону, в интервал можно представить в виде

(1.11)

где , .

Интеграл вида

(1.12)

часто встречается в задачах теории вероятностей. Его значение -табулированная функция Лапласа. На практике удобнее пользоваться аппроксимационными зависимостями

Для оценки вероятности поражения объекта можно использовать аппроксимацию типа

, (1.13)

где функция определена только для положительных значений аргумента .

(1.14)

Поскольку функция Лапласа обладает свойством симметрии, принимается

(1.15)

Вероятность поражения объекта

(1.16)

Для удобства пользования последнее соотношение можно представить в виде

при

при (1.17)

В формулах (1.17) нормированное отклонение находится по соотношению

(1.18)

Учитывая особенности нормального закона распределения, для которого вероятность реализации случайной величины, значения которой не превосходят , составляет 0,0014, а вероятность реализации случайной величины, значения которой не превосходят , составляет 0,9984, можно сказать, что в случае, если значение случайной величины укладываются в интервал , то вероятность ее реализации равна единице.

С учетом этого допущения, значения нормированного отклонения , математического ожидания и среднеквадратического отклонения при определении вероятности поражения объекта при землетрясении находятся по соотношениям

(1.19)

,

где - максимальное значение параметра, определяющего нижнюю границу значений безусловного поражения объекта;

- минимальное значение параметра, определяющего верхнюю границу значений безопасности объекта;

- воздействующее значение параметра (интенсивность землетрясения), для которого рассчитывается вероятность поражения объекта.

Распределением Пуассона обычно описывается распределение дискретной случайной величины.

Случайная величина называется распределенной по закону Пуассона, если она принимает счетное множество возможных значений с вероятностями [8-14]

, , (1.20),

где - параметр распределения; - число рассматриваемых событий.

Примеры пользования соотношениями (1.17), (1.20) можно рассмотреть в рамках построения параметрического и координатного законов поражения.

Параметрическим законом поражения называется зависимость вероятности поражения объекта от заданных значений характеристик поражающего фактора (в рассматриваемом случае – интенсивности землетрясения).

Алгоритм построения параметрического закона поражения [20-21]:

• определить значения поражающего фактора, характеризующие безопасность и безусловное поражение объекта;

• задаться количеством рассматриваемых точек и соответствующими значениями воздействующего фактора в каждой точке выбранного интервала;

• по формулам (1.19) вычислить для каждого заданного значения воздействующего фактора соответствующие константы нормального закона распределения;

• по формуле (1.17) найти вероятности поражения объекта, соответствующие каждому значению поражающего фактора;

• построить график изменения вероятности поражения объекта при различных значениях воздействующего фактора.

Пример. Определить вероятность поражения промышленного здания при воздействии землетрясения интенсивностью балла, если величина , определяющая нижнюю границу значений безусловного поражения данного здания, составляет 9 баллов, безопасное значение баллов.

Решение. 1. По формулам (1.19) вычисляем значения параметров нормального закона распределения

баллов, балла, .

2. По третьему соотношению (1.19) вычисляем значение функции .

2. Вероятность поражения здания находим по первому соотношению (1.19).

Пример. При условиях предыдущего примера построить параметрический закон поражения.

Решение. 1. В пределах диапазона значений интенсивности землетрясения от баллов до баллов зададимся несколькими значениями с шагом, например, 0,5 балла. Для каждого значения находим вероятность поражения здания (по аналогии с предыдущим примером). Результаты расчетов сведены в табл. 1.2..

Таблица 1.2..Характеристики параметрического закона поражения.

Интенсивность землетрясения, балл	Нормированное отклонение,	Вероятность поражения
6,0	-3	0,002
6,5	-2	0,033
7,0	-1	0,155
7,5	0	0,500
8,0	1	0,845
8,5	2	0,977
9,0	3	0,998

2. Строим график параметрического закона поражения.

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0 , балл

6 7 8 9

Рис. 1.7а. Параметрический закон поражения.

Координатным законом поражения называется зависимость вероятности поражения объекта от координат источника воздействия и объекта поражения. Случайной величиной, как правило, является расстояние между ними.

В большинстве случаев с увеличением расстояния вероятность поражения объекта уменьшается. Таким образом в отличие от параметрического закона поражения максимальному значению аргумента (максимальному расстоянию) будет соответствовать граница безопасности, а минимальному – граница безусловного поражения.

Алгоритм построения координатного закона поражения практически соответствует алгоритму построения параметрического закона, за исключением формулы вычисления вероятности поражения, которая в данном случае принимает вид

при

при (1.21),

где - случайная величина расстояния между источником воздействия и объектом поражения (при землетрясении под величиной подразумевается расстояние ,); - заданное значение расстояния.

Пример. Построить координатный закон поражения кирпичных многоэтажных зданий при землетрясении, если безопасное расстояние для данного типа зданий составляет 120 км, а на расстоянии 30 км (и меньших расстояниях) имело место полное разрушение зданий.

Решение. 1. По формулам (1.21) вычисляем значения констант нормального закона распределения и .

км, км

2. В пределах диапазона значений расстояний от 30 км до 120 км зададимся несколькими значениями , например, с шагом 10 км. Для каждого находим значение параметра и величину . Результаты расчетов сведены в табл. 1.8.

Таблица 1.3.Характеристики координатного закона поражения

Расстояние, км	Нормированное отклонение,	Вероятность поражения
30	-3,00	0,998
40	-2,33	0,990
50	-1,67	0,953
60	-1,00	0,845
70	-0,33	0,633
80	0,33	0,368
90	1,00	0,155
100	1,67	0,047
110	2,33	0,010
120	3,00	0,002

2. Строим график координатного закона поражения, рис. 1.3.

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0 , км

30 60 90 120

Рис. 1.7б. Координатный закон поражения.

Самостоятельный интерес представляет оценка вероятности дискретной случайной величины.

При изучении опасных природных процессов часто бывает необходимым оценить вероятность какого-либо события в течение определенного временного интервала. Вероятность появления рассматриваемых событий за период времени определяется в зависимости от среднего числа таких событий в единицу времени по формуле (1.20), которая может быть представлена в виде

, (1.22).

В этой формуле параметр распределения Пуассона записан в виде .

Опираясь на соотношение (1.22), нетрудно определить вероятность того, что произойдет ровно одно событие

(1.23).

Вероятность того, что не произойдет ни одного события

, (1.24).

а вероятность того, что произойдет хотя бы одно (не менее одного) события

(1.25).

В работе [13] делается попытка на основе законов Гаусса и степенного распределения вероятности событий (рис.1.4.) рассмотреть авария, бедствия, катастрофы самого различного происхождения. Сравнение степенной и обычной гауссовой статистики приведено на рис. 1.8.

Рис. 1. 8.Гауссово и степенное распределения вероятностей в обычном (слева) и двойном логарифмическом масштабе (справа).

Их пример - известный закон Рихтера-Гутенберга распределения землетрясений по энергиям N(E) ~ Е^-(1+l) (N здесь количество землетря­сений с энергией Е, l ~ 0,6). В рамках правила "трех сигм", когда за три стандартных отклонения выходит не более одной тысяч­ной происходящих событий. Для большинства бедствий статистика имеет степенной вид (но вероятность этих событий, как правило, не укладывается в эти рамки). Рис. 1.9, на котором фигурируют не только дан­ные по землетрясениям, но также по наводнениям, торнадо, ураганам [5] описываются с одним и тем же законом для разных явлений, но далеко не для всего многообразия чрезвычайных ситуаций.

Второй пример — динамика одного из основных экономических пока­зателей, индекса Доу-Джонса, перед кризисом 1929 г. [13] (рис. 1.10) и со­держания ионов хлора в источниках перед землетрясением в Кобе (рис. 1.11.) в 1995г. .

Рис.1.9 Зависимость числа бедствий от количества погибших в ре­зультате ЧС

Величина F характеризует логарифм среднего числа погибших ежегодно в США за последние сто лет. Приведены данные для торнадо (ромбы), на­воднений (квадратики), ураганов (кружки), землетрясений (треугольники). Идеальным степенным законам соответствуют прямые. Видно, что эти за­коны являются хорошим приближением для реальной статистики бедствий и катастроф. В обоих случаях она хорошо описывается одной и той же формулой :

I(t)= А + B{t, -t)^l[l + Ccos(w*log(t, -t)- ф)], (1.26),

к оторая, по-видимому, как считают в [13] обусловлена коллективным поведением одного и того же типа.

Рис.1.10. Динамика индекса Доу-Джонса перед кризисом 1929 г.

По оси абсцисс представлено время в годах (1921, 1922 и т.д.), по оси ор­динат - логарифм индекса Доу-Джонса (линия соответствует сглаженной зависимости). Кризис в этом случае "готовился" по крайней мере четыре года.

В работе [13], эту законо­мерность на основе совпадения математического описания разных проявлений ЧС, объясняется тем , что существует единый подход к расчёту множества различных рисков, которые рассматривают такие разнообразные задачи как математическое моделирование землетрясений, лавин, биржевых крахов, наводнений, инцидентов при хранении ядерных боеприпасов, утечки конфиденциаль­ной информации, моделирование динамики рынка товаров, биологиче­ской эволюции и т.п. Однако, механизм и природу физических, социальных и иных проявлений разнообразных ЧС не возможно описать одной формулой типа 1.26, но поиск частных и тем более универсальных способов численного моделирования ЧС с целью их прогноза и предупреждения есть насущная задача ,требующая своего решения в XXI веке.

В XX веке, за время жизни нескольких поколений, появились атомные электростанции, сотни тысяч новых химических продуктов, биотехнология, новые методы управления массовым сознанием, инфор­мационная экономика. и учитывать реалии новой технологической эпохи в XXI веке должна помочь теория и исследования, связанные с математическим моделированием поведе­ния человека в чрезвычайной ситуации. Несколько круп­нейших аварий 90-х годов, проявления международного терроризма в XXI веке привели к осознанию обществом необходимости изме­нения алгоритмов развития мирового сообщества, разработки новых концепций устойчивого развития. Построение математической теории безопасности и риска при чрезвычайных ситуациях является актуальной задачей, подходы к решению которой пытаются найти с использованием теории вероятности и катастроф, на основе методов нелинейной динамики, прогнозирующих нейросетей, теории динамического хаоса и других , но реализация таких подходов ещё далека до практики их использования в ЧС.

Рис. 1.11. Зависимость логарифма концентрации ионов хлора в источни­ках от времени перед землетрясением в Кобе в 1995 г хорошо описывается формулой типа (1.26).

В России после Чернобыльской аварии были широко развернуты на­учные исследования по предупреждению и прогнозированию бедствий и катастроф в природной и техногенной сфере. Многие из них уже около 10 лет ведутся в рамках Государственной научно-технической программы "Безопасность". Исходно организаторы этой программы планировали сосредоточить внимание на инженерных аспектах повышения безопасности объектов атомной энергетики. Однако жизнь выдвигала новые проблемы, связанные с угрозами регионального, национального и транснационального уровней. От того насколько быстро и уверенно мы начнем ориентироваться в этом мире, порожденном новыми рисками техносферы и глобальными проблемами, вставшими перед человечеством, зависит наше будущее. Роль интегрирующего начала, способного собрать воедино данные и модели из различных областей, информационные потоки, принадлежит компьютерному моделированию, системному анализу и нелинейной динамике.

Это обстоятельство было осознано не только в России, но и в других странах. В течение десятков лет задачами анализа мировой динамики и ее прогнозом в США занималась известная корпорация RAND. Однако в последние годы было понято, что анализ сложных необратимо развивавшихся систем, таких как техносфера и биосфера, система международных отношений и экономика, требует новых концептуальных подходов новых парадигм. Для их разработки в США был создан Институт сложности в Санта-Фе. Его сотрудниками являются лауреаты Нобелев­ской премии в области физики Гел-Манн и в области экономики Брайен Артур. Одним из наиболее важных приложений для исследователей этого института стали работы по анализу и прогнозированию природных бед­ствий и катастроф, "социальных неустойчивостей". На повестку дня по­ставлено построение парадигмы сложности, позволяющей строить тео­рии сложных нелинейных систем, в которых возможны редкие катастро­фические события. Аналогичные работы развернуты в Европе и, в част­ности, в России[5].

1.4. Систематизация чрезвычайных ситуаций Для установления единого подхода к оценке чрезвычайных ситуаций и адекватного реагирования на них чрезвычайные ситуации могут быть подразделены по типам, видам, масштабам, тяжести последствий и т.д. [ 4,5,8].

Если брать всю совокупность возможных ЧС, то их можно в первую очередь разделить на конфликтные и бесконфликтные. К конфликтным могут быть отнесены военные столкновения, экстремистская политическая борьба, социальные взрывы, национальные и религиозные конфликты, терроризм, разгул уголовной преступности и др. Здесь же будут рассмотрены бесконфликтные ЧС - природного, техногенного и экологического характера. Они могут быть классифицированы по значительному числу признаков, описывающих явления с различных сторон их природы и свойств.

Важной является классификация, построенная по масштабу распространения чрезвычайных событий. При этом следует иметь в виду, что учитываются не только размеры территории, подвергнувшейся воздействию ЧС, но и возможные ее косвенные последствия. Это, скажем, тяжелые нарушения организационных, экономических, социальных и других существенных связей, действующих на значительных расстояниях. Кроме того, принимается во внимание тяжесть последствий, которая и при небольшой площади ЧС порой может быть огромной.

В соответствии с Федеральным законом "0 защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера", разработано и утверждено постановлением Правительства Российской Федерации Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. В постановлении правительства РФ № 1094 от 13 сентября 1996г. ЧС классифицируются в зависимости от количества людей, пострадавших в этих ситуациях, или людей, у которых оказались нарушены условия жизнедеятельности, размера материального ущерба, а также границы зон распространения поражающих факторов ЧС.

Итак по масштабу распространения и тяжести последствий ЧС подразделяются на локальные, местные, территориальные, региональные, федеральные и трансграничные(табл.1.4.).

Таблица 1.4. ЧС по масштабам распространения и тяжести последствий

		Показатели. характеризующие ЧС
Вид ЧС	Числен­ность постра­давших	Кол-во че­ловек с нарушен­ными усло­виями жиз­недея­тельности	Размер ма­тери-ального ущерба, тыс. мрот* на день возник­новения ЧС	Размеры зоны ЧС (пределы террито­рии)	Выделе­ние сил и средств для лик­видации ЧС
		ЛИБО	ИЛИ
Локаль­ная	Не более 10	Не более 100	Не более 1	Объект произ- вод­ственного или соци­ально- го назначе­ния	Объект
Местная	10-50	100-300	1-5	Населен­ный пункт, город, район	Органы местного само­управле­ния
Террито- риальная	50-500	300-500	5-500	Субъект РФ	Субъект РФ
Регио­наль- ная	50-500	500-1000	500-5000	2 субъекта РФ	Субъект РФ
Феде­раль- ная	свыше 500	свыше 1000	Свыше 5000	Более 2-х субъек- тов РФ	Субъект РФ
Транс- ­гранич­ная	ЧС, поражающие факторы которой выходят за пре­делы РФ, либо ЧС, которая произошла за рубежом, но затрагивает территорию РФ				Прави­тельство РФ

Локальная - это такая ЧС, в результате которой пострадало не более 10 человек, либо нарушены условия жизнедеятельности не более 100 человек, либо материальный ущерб составляет не более 1 тыс. минимальных размеров оплаты труда (МРОТ) на день возникновения чрезвычайной ситуации и зона ее не выходит за пределы территории объекта производственного или социального назначения.

К местной относится чрезвычайная ситуация, в результате которой пострадало свыше 10, но не более 50 человек, либо нарушены условия жизнедеятельности свыше 100, но не более 300 человек, либо материальный ущерб составляет свыше 1 тыс., но не более 5 тыс. МРОТ на день возникновения чрезвычайной ситуации и зона чрезвычайной ситуации не выходит за пределы населенного пункта, города, района.

К территориальной относится чрезвычайная ситуация, в результате которой пострадало свыше 50, но не более 500 человек, либо нарушены условия жизнедеятельности свыше 300, но не более 500 человек, либо материальный ущерб составляет свыше 5 тыс., но не более 0,5 млн минимальных размеров оплаты труда на день возникновения чрезвычайной ситуации и зона чрезвычайной ситуации не выходит за пределы субъекта Российской Федерации.

К региональной относится чрезвычайная ситуация, в результате которой пострадало свыше 50, но не более 500 человек, либо нарушены условия жизнедеятельности свыше 500, но не более 1000 человек, либо материальный ущерб составляет свыше 0,5 млн. но не более 5 млн МРОТ на день возникновения чрезвычайной ситуации и зона чрезвычайной ситуации охватывает территорию двух субъектов Российской Федерации.

К федеральной относится чрезвычайная ситуация, в результате которой пострадало свыше 500 человек, либо нарушены условия жизнедеятельности свыше 1000 человек, либо материальный ущерб составляет свыше 5 млн. МРОТ на день возникновения чрезвычайной ситуации и зона чрезвычайной ситуации выходит за пределы более чем двух субъектов Российской Федерации.

К трансграничной относится чрезвычайная ситуация, поражающие факторы которой выходят за пределы Российской Федерации, либо чрезвычайная ситуация, которая произошла за рубежом и затрагивает территорию Российской Федерации.

Ниже приводится классификация, построенная по типам и видам чрезвычайных событий, инициирующих ЧС.