20.Количественные показатели риска

Для управления риском его необходимо выявить и оценить. Ввиду приведенного выше определения риска, его количественный показатель представляет собой численные значения вероятности наступления нежелательного события или (и) результатов нежелательных последствий (ущерба).

Количественно риск может быть определен как частота реализации определенной опасности.

Изучение статистических данных позволяет выявить частоту возникновения опасных событий. Однако серьезность последствий событий (даже внутри одного класса происшествий) может значительно изменяться от события к событию. Это вызывает необходимость введения категорий событий (например, события с тяжелыми, средними или легкими последствиями – катастрофы, авиационные происшествия без человеческих жертв, инциденты) и рассмотрения частоты каждой из таких категорий. Достичь этого можно путем приписывания каждому классу или подклассу показателя риска (числа событий за определенный период времени, деленный на длительность этого периода), имеющего размеренность обратного времени (например "час^-1", "год^-1"). Этот показатель иногда рассматривается как мера “вероятности” возникновения события. Поскольку реализация опасности явление случайное, риск опасности (как бы ни определять его - как частоту или вероятность) есть числовая характеристика соответствующей случайной величины, используемой для описания данной опасности. В качестве простейшего примера возможного формального подхода рассмотрим случайную величину s - длительность периода безаварийной работы функциональной системы ВС, областью определения которой служит множество режимов эксплуатации за произвольное (возможно, бесконечное) время. Оказывается возможным явно вычислить функцию распределения этой величины F_s(t) = P(s£t), предположив ее независимость от предыстории функционирования системы (такое предположение является наиболее оптимистичным в отношении уровня безопасности). Существует единственное решение, удовлетворяющее сформулированному условию:

F_s(t)= для t>0;

F_s(t)=0 для t<0,

Это так называемое показательное распределение. Математическое ожидание М_s случайной величины s есть

М_s = 1/p,

что позволяет интерпретировать параметр p как среднюю (ожидаемую) частоту происшествий или риск происшествий. Вероятность происшествий p_т за период времени, не превосходящий Т, определяется, как

р_т=Р(s£T) = .

21.Приемлемый риск

Существует уровень риска, который можно считать пренеб-режимо малым. Если риск от какого-то объекта не превышает такого уровня, нет смысла прини-мать дальнейшие меры по повы-шению безопасности, поскольку это потребует значительных зат-рат, а люди и окружающая среда из-за действия иных факторов все равно будут подвергаться почти прежнему риску. С другой стороны, есть уровень максималь-ного приемлемого риска, который нельзя превосходить, каковы бы ни были расходы. Между двумя этими уровнями лежит область, в которой и нужно уменьшать риск, отыскивая компромисс между социальной выгодой и финансо-выми убытками, связанными с повышением безопасности. Реш-е о том, какой уровень риска счи-тать приемлемым, а какой нет, носит не технический, а полити-ческий характер и во многом определяется экономическими возможностями страны.