1
advertisement
1
Введение
Наука о риске сформировалась в последней четверти XX в., и она
безусловно будет одной из ведущих в новом столетии. Причина этого — в том
месте, которое заняли связанные с риском проблемы. Важнейшая особенность
науки о риске — ее междисциплинарный характер с теснейшим
взаимодействием естественных и гуманитарных наук.
В индустриально развитых странах постоянно растет финансирование
научных исследований в области анализа и оценки риска. Например, в
химической промышленности США на решение проблем риска ассигнуется
сейчас 25–30% средств на научные разработки, а в фармакологии — более
50%. За рубежом сформировался круг специалистов нового типа — экспертов
риска, которые, по мнению социологов, будут составлять новую элитную
прослойку постиндустриального общества.
К сожалению, нельзя сказать, что в России наука о риске получила
необходимое развитие. В бывшем Советском Союзе этой науки практически
не существовало. Такие категории, как допустимый или приемлемый риск,
или такие процессы, как регулирование риска, не рассматривались. Термина
“риск” нет ни в последних изданиях Большой советской энциклопедии и
Советского энциклопедического словаря, ни в Философской энциклопедии, ни
в изданном в 1987 г. словаре «Научно-технический прогресс».
Развитие новых технологий, увеличение объемов промышленного и
сельскохозяйственного производства, расширение сети транспортных систем
и систем передачи энергии и энергоносителей сопровождаются ростом
техногенной нагрузки на биосферу. Следствием этого являются все чаще
возникающие
чрезвычайные
ситуации,
аварии
и
катастрофы,
характеризующиеся значительными материальными, социальными и
экологическими последствиями. При этом, как показали события последних
десятилетий, реализуются считавшиеся ранее весьма маловероятными
крупные аварии и катастрофы на таких объектах высокой технологии, как
атомные электростанции, химические комбинаты, нефте- и газопроводы и т.д.
Стала очевидной необходимость в разработке новых подходов к обеспечению
безопасности людей и природной среды. Именно поэтому в странах с развитой
экономикой сформировалась новая отрасль знания анализ экологических
рисков и управление ими. Естественно, что актуальной стала подготовка
специалистов, которые могут квалифицированно заниматься исследованием
рисков. Основная задача таких специалистов (иногда их называют рискменеджерами) — вырабатывать для лиц, ответственных за принятие решений,
рекомендации по эффективным мерам управления рисками.
Теория риска интенсивно развивается, однако многие основополагающие
положения этой науки остаются дискуссионными. До сих пор нет единого
определения самого понятия “риск”, очень часто термин “риск” употребляется
как тождественный термину “опасность” или как синоним вероятности. Этим
объясняется тот факт, что учебники по анализу риска практически
отсутствуют.
2
Предлагаемое издание представляет собой учебное пособие для курса
лекций «Экологические риски и катастрофы», подготовленного авторами для
чтения студентам Санкт-Петербургского государственного университета в
рамках специальности 013100 «Экология» и студентам Университета штата
Северная Каролина (США). Однако здесь не рассматриваются вопросы
ядерного риска, которые изложены в [5].
Цель настоящего учебного пособия — содействовать подготовке
специалистов в области анализа экологических рисков и управления ими. По
мнению авторов, такой специалист должен
знать закономерности восприятия экологического риска отдельными
индивидуумами
и
социальными
группами,
идентифицировать
психологические факторы и механизмы этого восприятия, устанавливать
причины неадекватного восприятия риска;
уметь пользоваться методами качественного и количественного оценивания
экологического риска, моделирования и прогнозирования развития опасных
ситуаций; владеть приемами анализа всей достоверной информации и
сопоставления различных точек зрения в процессе принятия решения;
проводить эффективную коммуникацию экологического риска, рассматривать
ее как интерактивный процесс, не ограничиваясь простым информированием
аудитории о риске, а стимулируя обсуждение сопряженных с риском проблем;
быть способным рекомендовать меры по снижению экологического риска, с
анализом всех имеющихся альтернатив и сопоставлением необходимых затрат
с ожидаемыми эффектами по каждому из планируемых вариантов стратегии
управления риском; выявлять приоритеты в реализации мероприятий,
направленных на уменьшение риска.
Перечисленные задачи определили структуру и содержание настоящего
учебного пособия. Материал книги был подготовлен авторами в процессе
совместной работы в Университете штата Северная Каролина (г. Роли, США),
где один из них (П.А. Ваганов) находился в 1997/98 учебном году в качестве
участника
программы
Фулбрайта.
Его
работа
финансировалась
Информационным Агентством США, которому профессор Ваганов выражает
искреннюю благодарность.
Авторы
благодарят
Американский
совет
по
международным
исследованиям и обменам (АЙРЕКС) за предоставление в 2001 г. гранта для
подготовки второго (переработанного и дополненного) издания книги.
3
1. РИСК И ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ РИСК
1.1. Определения риска
Прежде чем оценивать риск, надо определить сам термин “риск”, однако на
этом пути встречаются трудности. Дело в том, что в литературе используются
противоречащие друг другу определения. Нередко термин “риск”
употребляется как тождественный термину “опасность”, можно привести
целый ряд примеров определений типа “риск — опасность будущего ущерба
или “риск — это опасность возникновения неблагоприятных последствий
рассматриваемого события”. Другая тенденция в определении риска состоит в
том, что под риском подразумевают возможность или вероятность
неблагоприятного события или процесса. Например, в словаре «Webster» риск
определяется как “опасность, возможность убытка или ущерба»; французский
энциклопедический словарь «Grand Larousse» определяет риск как
“возможность или вероятность факта или события, рассматриваемого как
некое зло или некий ущерб”. Даже в выпущенной в 1994 г. «Энциклопедии
окружающей среды» можно прочесть: “риск представляет собой шанс того,
что может случиться нечто нежелательное” [19]. По-видимому, эта тенденция
в определении риска унаследована из гражданского права, точнее — из
практики страхования, где под риском понимают вероятность (шанс)
наступления нежелательных последствий. В опубликованной в 1993 г.
монографии У. Хэлленбека, посвященной проблемам количественного
оценивания экологического риска и риска профессиональных заболеваний,
термин “риск” рассматривается как синоним терминов “вероятность” и
“частота” [22].
Еще не сложились представления о риске, связанном с проявлением
конкретных природных процессов. Так, до настоящего времени отсутствует
единая методология оценки риска геологических процессов. При оценивании
риска от воздействия землетрясений рассматриваются различные виды ущерба
на конкретных объектах, а значения суммарного ущерба считаются
случайными величинами. При этом сейсмический риск определяется
вероятностными функциями распределения этих величин, заключенными в
определенных интервалах времени. В то же время геологический и
геохимический риски определяются как “вероятности активизации и
проявления природных или техногенных геологических процессов на
определенной территории” [2]. Так называемый эколого-геоморфологический
риск определяется как “степень вероятности совокупного проявления опасных
и катастрофических процессов рельефообразования за опре-деленный
интервал времени, влекущих за собой экологические последствия” [1]. В
терминах вероятности определяет геологический риск Е.С. Дзекцер, предлагая
использовать в качестве общего выражения для оценки риска формулу полной
вероятности [6].
Обзор научных публикаций показывает, что все большее распространение
получает такой подход к определению риска неблагоприятного события,
4
который учитывает не только вероятность этого события, но также все его
возможные последствия. Вероятность события или процесса здесь выступает
одним из компонентов риска, а мера последствий (ущерба) — другим. Такое
двумерное определение риска используется при количественном оценивании
риска.
Однако существует и иной подход к определению риска — многомерный.
Он основан на многочисленных факторах, ответственных за восприятие риска
и влияющих на принятие связанных с риском решений. Эти факторы,
выявленные психологами, рассматриваются в главе 3, все они имеют
качественный характер. Чтобы сравнивать степени проявления этих факторов,
им приписывают условные единицы (например, по пятибалльной системе:
если данный фактор считается очень сильным, то его “вес” принимают за 5, а
если очень слабым, то за 1). После этого все “веса” суммируются, в этом
заключается сущность так называемого психометрического подхода к риску,
использующего его многомерное определение. Многомерное определение
носит качественный характер, оно полезно при выявлении приоритетов людей
в их отношении к совокупности опасных событий или процессов (см. гл. 3).
1.2. Опасность и риск
Рассмотрим простой пример, иллюстрирующий различие между
опасностью и риском. Вождение автомобиля — это опасность, ее можно
выразить с помощью той доли, которую составляет гибель людей в
автомобильных авариях в общем количестве смертей, фиксируемых ежегодно
в определенной стране. Так, в США шанс среднего американца погибнуть за
рулем составляет примерно 3% от числа всевозможных случающихся там
смертей. Следовательно, американец, садясь за руль своей машины,
подвергается опасности, а риск здесь — не только в том, что он может попасть
в те самые три процента, которые статистическое ведомство США подсчитает
к концу текущего года. Надо еще учесть ущерб, связанный с аварийным
состоянием автомобиля, потери страховой компании, расходы на похороны,
моральный ущерб родственников и т. д. Риск выступает здесь количественной
мерой, учитывающей не только вероятность опасности, но и
конкретизированные последствия ее проявления.
Опасность — это угроза людям и всему тому, что представляет для них
ценность. Опасность является вероятностной категорией, которая может
меняться в пространстве и во времени. Под характеристикой опасности,
связанной с конкретным событием или процессом, следует понимать
вероятность проявления этого события или процесса в данном месте и в
заданное время. Опасности различных событий или процессов сопоставляют
путем усреднения вероятностей их проявления по пространственным и
временным параметрам.
В ряде случаев пространственную и временную зависимости вероятности
проявления опасности можно рассматривать отдельно друг от друга. Тогда, в
5
соответствии с теоремой умножения вероятностей, вероятность опасности P
можно представить в виде произведения:
P = PSPT,
(1.1)
где PS и PT — соответственно вероятности опасности, зависящие от
пространственных и временных характеристик.
В других случаях опасность проявляется в определенных обстоятельствах,
при осуществлении совокупности некоторых событий S1, S2, ... , Sn. Тогда ее
вероятность может быть выражена с помощью формулы полной вероятности:
P = P (G/Si)P(Si),
(1.2)
i
где P(G/Si) — условная вероятность опасности G, т. е. вероятность,
проявляющаяся при условии совершения некоторого события Si; P(Si) —
вероятность этого события.
Итак, риск, в отличие от опасности, нельзя рассматривать в отрыве от
возможных последствий проявления данной опасности. Риск —
количественная мера опасности с учетом ее последствий. Последствия
проявления опасности всегда приносят ущерб, который может быть
экономическим, социальным, экологическим и т. д. Следовательно, оценка
риска должна быть связана с оценкой ущерба. Чем больше ожидаемый ущерб,
тем значительнее риск. Кроме того, риск будет тем больше, чем больше
вероятность проявления соответствующей опасности. Поэтому риск R может
быть определен как произведение вероятности опасности рассматриваемого
события или процесса P на магнитуду ожидаемых последствий (ущерба) Q:
R=P·Q.
(1.3)
Таким образом, понятие “риск” объединяет два понятия — “вероятность
опасности” и “ущерб”.
1.3. Разновидности риска
В современной научной литературе рассматривается несколько
разновидностей риска, каждая из которых имеет свои особенности. По
мнению Рао Коллуру, имеются пять таких разновидностей [24]:
риски, угрожающие безопасности (safety risks);
риски, угрожающие здоровью (health risks);
риски, угрожающие состоянию среды обитания (environmental risks);
риски, угрожающие общественному благосостоянию (public welfare/goodwill
risks);
финансовые риски (financial risks).
Риски, угрожающие безопасности, обычно характеризуются малыми
вероятностями, но тяжелыми последствиями; они проявляются быстро, к ним,
в частности, могут быть отнесены несчастные случаи на производстве. Риски,
угрожающие здоровью, напротив, обладают довольно высокой вероятностью
и часто не имеют тяжелых последствий, многие из них проявляются с
определенной задержкой. Под рисками угрозы состоянию среды обитания Рао
Коллуру понимает бесчисленное количество эффектов, мириады
6
взаимодействий между популяциями, сообществами, экосистемами на микрои макроуровнях, при наличии весьма существенных неопределенностей как в
самих эффектах, так и в их причинах. Риски, угрожающие общественному
благосостоянию, обусловлены тем, как общество воспринимает и оценивает
деятельность данного объекта (промышленного, сельскохозяйственного,
военного и т.д.), в какой степени эта деятельность связана с рациональным
использованием природных ресурсов, как она отражается на состоянии
окружающей среды; негативное восприятие деятельности рассматриваемого
объекта проявляется быстро и оказывается устойчивым. Финансовые риски
связаны с возможными потерями собственности или доходов, неполучением
страховой премии или прибыли от инвестиций (включая инвестиции в
природоохранные мероприятия).
По-видимому, распределение рисков по перечисленным разновидностям
является условным. Очень часто риски, сопряженные с угрозой состоянию
среды обитания, одновременно являются рисками для жизни и здоровью
людей.
Власта Молак полагает, что к настоящему времени сформировались шесть
типов анализа риска [29], они обладают следующими особенностями.
Анализ
химического
риска
охватывает
риски,
вызываемые
неканцерогенными химическими веществами. Характерная черта химических
рисков состоит в том, что они проявляются лишь в тех случаях, когда доза
токсиканта превзойдет определенную величину, называемой пороговой. Цель
этого анализа — найти значения предельно допустимых концентраций
токсических веществ в воде, воздухе и почвах, для чего служат эксперименты,
проводимые на животных.
Анализ канцерогенного риска рассматривается отдельно от других типов в
силу важности и необходимости частого использования. Развитие
злокачественных образований (раковых опухолей) может быть вызвано
химическими веществами (канцерогенами) или ионизирующими излучениями.
Канцерогенное действие ионизирующих излучений считается беспороговым.
Анализ канцерогенных рисков основан на использовании вероятностностатистических представлений.
Эпидемиологический анализ риска призван установить корреляции
(статистические зависимости) и причинные связи между свойствами
источников риска и количеством индуцированных заболеваний. Этот тип
анализа выполняется, как правило, при исследовании профзаболеваний людей,
но из-за нехватки данных допускает экстраполяцию результатов, получаемых
в процессе опытов с животными.
Вероятностный анализ риска предназначен для того, чтобы обеспечить
безопасность сложных и потенциально опасных технологических процессов,
прежде исторически первым типом анализа риска, после проведенных в США
сложных расчетов вероятностей всевозможных аварий на реакторах атомных
электростанций. Важная особенность этого типа анализа заключается в
использовании так называемого метода деревьев, учитывающего все
возможные отказы оборудования, технологических узлов и крупных блоков,
7
причем каждый отказ характеризуется собственной вероятностью. Это
позволяет не только рассчитать вероятности сложных событий, но и оценить
их конкретные последствия (например, выброс в атмосферу определенного
токсиканта или радионуклида).
Апостериорный анализ риска, в сферу которого входят как природные
катастрофы (землетрясения, наводнения, оползни и т.д.), так и сопряженная с
опасностью деятельность людей (аварии на транспорте, острые отравления
пестицидами, заболевания раком в результате курения и т.п.). Термин
“апостериор-ный” означает, что данный тип анализа использует результаты
статистической обработки проявлений опасных событий и процессов в
прошлом.
Качественный анализ риска приходится использовать в тех случаях, когда
количественное рассмотрение опасного события или процесса оказывается
практически невозможным. Например, очень трудно оценить количественным
образом риски, обусловленные кислотными дождями или глобальным
изменением климата.
Все перечисленные виды анализа риска имеют непосредственное
отношение к экологическим рискам, под которыми следует понимать
совокупность рисков, угрожающих здоровью и жизни людей, и рисков угрозы
состоянию среды обитания
1.4. Особенности экологического риска
Агентство по защите окружающей среды США рассматривает
экологические риски (ecological risks) отдельно от рисков, угрожающих
здоровью людей (health risks). По мнению экспертов Агентства, в начале 1990х годов самыми серьезными экологическими рисками были следующие:
глобальное изменение климата;
обеднение озонового слоя в стратосфере;
изменение компонентов среды обитания;
гибель популяций и потери в биологическом разнообразии.
Те же эксперты указали в качестве наиболее серьезных перечисленные
ниже риски угрозы здоровью людей:
загрязнение атмосферного воздуха (газами, аэрозолями);
накопление радиоактивного газа радона в помещениях;
загрязнение воздуха в помещениях;
загрязнение питьевой воды;
присутствие химических загрязнителей (токсикантов) на рабочих местах;
загрязнение почв и вод пестицидами;
обеднение озонового слоя в стратосфере.
Сопоставление этих перечней показывает, что разделение рисков на
экологические и риски угрозы здоровью является условным и неоднозначным.
Видно, что при этом обеднение озонового слоя приходится включать в оба
списка. Распространение пестицидов приняло такие масштабы (их следы
обнаружены даже в тканях обитающих в Антарктиде пингвинов), что
8
вызываемый пестицидами риск следует считать не только риском угрозы
здоровью, но и экологическим. То же можно сказать и о загрязнении воздуха и
воды, которое наблюдается повсеместно.
При проведении социологических опросов, направленных на выявление
приоритетов в обеспокоенности людей состоянием среды обитания,
экологические риски не отделяют от рисков, угрожающих здоровью. Ниже в
виде ранжированного по значимости позиций списка приводятся результаты
такого опроса, выполненного в 1990 г. в США (перечислены первые 20 рисков
из длинного перечня; в скобках указан процент опрошенных,
классифицировавших соответствующий экологический риск как “очень
серьезный”).
1. Действующие полигоны захоронения опасных отходов (67%).
2. Недействующие (старые) полигоны захоронения опасных отходов (65%).
3. Загрязнение воды стоками промышленных предприятий (63%).
4. Химические токсиканты на рабочих местах (63%).
5. Разливы нефти и нефтепродуктов (60%).
6. Разрушение озонового слоя (60%).
7. Аварии на атомных электростанциях (60%).
8. Аварии в промышленности, приводящие к выбросам загрязнителей (58%).
9. Излучение от радиоактивных отходов (58%).
10. Загрязнение воздуха промышленными предприятиями (56%).
11. Утечки из подземных хранилищ нефтепродуктов (55%).
12. Загрязнение прибрежных вод (54%).
13. Твердые отходы и мусор (53%).
14. Риск от пестицидов для фермеров (52%).
15. Загрязнение воды стоками сельскохозяйственных предприятий (51%).
16. Загрязнение воды очистными сооружениями (50%).
17. Загрязнение воздуха транспортными средствами (50%).
18. Остаточные пестициды в пищевых продуктах (49%).
19. Парниковый эффект (48%).
20. Загрязнение питьевой воды (46%).
Сравнение этого перечня с приведенными выше мнениями экспертов
показывает, что простые люди и специалисты по-разному оценивают важность
того или иного экологического риска. Так, опрос общественного мнения не
выявил повышенной обеспокоенности ни глобальным изменением климата, ни
воздействием радиоактивного газа (радона), ни сокращением биологического
разнообразия. Эксперты и неспециалисты расходятся в оценках серьезности
риска, вызываемого постоянно возрастающим количеством полигонов
захоронения опасных отходов. Подобные различия отчасти обусловлены
различием в информированности экспертов и обывателей, однако
специальные исследования выявили и ряд иных причин. Оказалось, что весьма
существенными являются факторы и механизмы восприятия риска, которые
рассматриваются в главе 3 настоящего учебного пособия.
В 1994 г. несколько международных организаций — Программа ООН по
окружающей среде (UNEP), Организация объединенных наций по
9
промышленному развитию (UNIDO), Международное агентство по атомной
энергии (IAEA) и Всемирная организация здравоохранения (WHO) —
разработали рекомендации по оценке и управлению рисками, связанными с
угрозами здоровью людей и состоянию среды обитания в результате действия
энергетических и промышленных комплексов. В состав этих рекомендаций
входят основные признаки экологических рисков, связанных с угрозами
здоровью и жизни людей и состоянию среды обитания, они перечислены в
табл. 1.1.
Таблица 1.1. Основные признаки экологических рисков, связанных
с угрозой здоровью людей и состоянию среды обитания
Категории
Для людей
Характер действия Непрерывный
источника риска
Разовый (аварийный)
Контингент
Население данной местности
(группы) риска
Персонал предприятия
Продолжительность Кратковременное
действия
Средней длительности
Длительное
Последствия
По степени тяжести:
фатальные (риск смерти),
нефатальные (риск травмы
болезни и т.п.)
По времени проявления:
немедленные
отдаленные
Для среды обитания
Непрерывный
Разовый (аварийный)
Кратковременное
Средней длительности
Длительное
По распространению:
Локальные
Региональные
Глобальные
По продолжительности:
Кратковременные
средней длительности
длительные
Таблица показывает, что экологические риски, связанные с угрозой
здоровью и жизни людей, с одной стороны, и с угрозой состоянию среды
обитания, с другой, характеризуются как одинаковыми, так и различными
признаками. И те и другие риски могут происходить от источников
непрерывного или разового действия. К источникам непрерывного действия
относятся вредные выбросы от стационарных установок, а также от
транспортных систем. К ним же следует отнести результаты использования в
сельском хозяйстве удобрений, инсектицидов и гербицидов. Непрерывными
поставщиками загрязнителей в среду обитания являются места
сосредоточения промышленных и бытовых отходов (отвалы пород вблизи
угольных шахт, хвостохранилища горно-металлургических предприятий,
городские свалки и т.п.). Разовыми источниками являются аварийные
выбросы вредных веществ в результате взрывов или других аварийных
ситуаций на промышленных объектах, а также серьезные дорожнотранспортные происшествия при перевозке ядовитых веществ. Причинами
10
разовых выбросов могут быть, разумеется, и природные катастрофы
(землетрясения и оползни, бури и ураганы, наводнения и вулканические
извержения).
Независимо от характера действия источника опасности, результатом ее
проявления последней выступает ущерб, который наносится и людям и
окружающей среде. Это требует одновременного рассмотрения обоих видов
экологического риска. Вместе с тем, во многих случаях экологические риски,
связанные с угрозой здоровью и жизни людей необходимо рассматривать
отдельно от рисков, обусловленные угрозой состоянию среды обитания.
11
2. “ОБЩЕСТВО РИСКА” И ОСОБЕННОСТИ
ПРИНЯТИЯ РИСКОВАННЫХ РЕШЕНИЙ
2.1. Социологическая теория “общества риска”
Сравнительно недавно, в середине 1980-х годов появилась новая
социологическая теория современного общества, автором которой является
немецкий ученый Ульрих Бек . Согласно этой теории, в последней трети ХХ в.
человечество вступило в новую фазу своего развития, которую следует
называть обществом риска [11]. Общество риска — это постиндустриальная
форма-ция, от индустриального общества оно отличается рядом коренных
особенностей. Главное отличие состоит в том, что если для индустриального
общества характерно распределение благ, то для общества риска —
распределение опасностей и обусловленных ими рисков. Эволюция
индустриального общества сопровождалась появлением все новых и новых
факторов,
улучшающих
жизнь
людей
(рост
урожайности
сельскохозяйственных культур, автоматизация производственных процессов,
развитие средств транспорта и связи, прогресс в медицине и фармакологии и
т.д.). Иначе говоря, возникало и распределялось между членами общества то,
что приносило, в целом, хорошее. В обществе риска складывается иная
ситуация: по мере его развития появляется все больше плохого, и это плохое
распределяется между людьми. Сокращение биологического разнообразия,
загрязнение воздуха и воды химикатами, постоянный рост числа
поступающих в среду обитания токсикантов, истощение озонового слоя,
тенденция к изменению климата — все это привело и продолжает приводить к
созданию разнообразных опасностей и рисков. Таким образом, в
индустриальном обществе производились и распределялись главным образом
положительные достижения, а в обществе риска, которое “врастает” в
индустриаль-ное, накапливаются и распределяются между членами
негативные следствия развития последнего.
Конечно, и ранее в индустриальном обществе имели место опасные
события и процессы. Однако опасности, проявляющиеся в обществе риска,
принципиально отличаются от прежних тем, что они не имеют границ ни в
пространстве, ни во времени. Для этих опасностей не существует
государственных границ — можно привести немало примеров экологического
риска, причи-ны которого находятся в одних странах, а места проявления — в
других. Так, в Канаде весьма существенно влияние промышленных выбросов
предприятий США, а в странах Скандинавии — Германии. В этом смысле
человечество приближается к общемировому обществу риска. Отсутствие
границ во времени означает, что экологический риск распространяется на
будущие поколения людей. Сейчас при захоронении ядовитых отходов часто
никто не знает, каковы последствия воздействия на людей и на биосферу
вообще того или иного токсиканта, эти проблемы придется решать в будущем.
Еще больше неопределенностей в случае захоронения радиоактивных отходов
12
— среди них есть целый ряд долгоживущих радионуклидов, распад которых
будет длиться не одну тысячу лет.
Согласно концепции Бека, для того, чтобы появилось общество риска,
необходимы два объективных условия. Во-первых, оно возникает прежде
всего там, где материальные потребности людей могут быть в значительной
степени удовлетворены (создано “общество потребления”), как в результате
научно-техни-ческого прогресса, так и вследствие принятия мер социальной
защиты. Во-вторых, темпы и степень развития производительных сил должны
быть такими, что наработка и активизация побочных, существенно
отрицательных явлений и процессов приобретает невиданные до того
масштабы. Для индустриального (классового) общества характерно главное
противоречие — между трудом и капиталом, оно выражается в неравном
распределении благ. Социальные институты капиталистического общества
пытаются обосновать и узаконить это неравенство. Обществу риска
приходится решать иные проблемы:
как предотвратить, ограничить или свести к минимуму опасности и риски,
которые все в большей степени сопровождают постиндустриального
развитие?
где, когда и как проявятся пока еще скрытые (латентные) негативные
эффекты?
каким образом вести управление рисками с целью такого их распределения,
при котором, с одной стороны, не тормозился бы научно-технический
прогресс, а с другой — соблюдались бы требования (экологические,
медицинские, психологические и социальные) приемлемости рисков?
Ульрих Бек подчеркивает, что в новых условиях изменился смысл самого
понятия “риск”. Риск играл большую роль на протяжении всей истории
человечества. Риску подвергался любой, кто начинал новую для людей
деятельность, особенно если вспомнить, к примеру, первооткрывателей не
известных ранее стран или целых континентов. Но эти риски, во-первых, были
добровольными, и, во-вторых, индивидуальными (персональными). Так,
Колумб знал, что рискует собственной жизнью и жизнями своих спутников,
но он считал это допустимым риском, и в его власти было принимать
рискованные решения. В новых условиях нависшие над природой и
человечеством опасности лишают риски индивидуального характера,
экологические риски становятся глобальными. Кроме того, экологические
риски все труднее понять и осознать — сущность их действия заключена в
загадочных для простого человека химических (токсины) или физических
(электромагнитные поля) формулах. Еще одна важнейшая особенность
экологических рисков обусловлена количеством новых технологий.
Действительно, вводимых посредством их в биосферу веществ так много, что
это делает практически невозможной оценку всех вызываемых последствий.
Подобно классовому обществу, общество риска поляризовано, но это
поляризация “наоборот”. В классовом обществе богат-ства и блага
сосредоточены на вершине социальной пирамиды, а в обществе риска —
13
внизу, в ее основе. Можно сказать, что бедность как бы притягивает к себе
риск. Это касается и экологических рисков — компании и фирмы развитых
стран выносят вредное производство в бедные страны Азии, Африки и Южной
Америки. Казалось бы, богатые классы могут “откупиться” от экологического
риска. Однако в обществе риска действует так называемый “эффект
бумеранга”. Для экологических катастроф не существует ни государственных
границ, ни классовых различий. Радиоактивные осадки в результате
испытаний ядерного оружия или аварий на АЭС, кислотные дожди, изменения
климата в равной степени действуют как на богатых, так и на бедных. Что же
касается “экспорта вредных производств”, то “эффект бумеранга” проявляется
и здесь. Выращенные в бедных странах культуры — кофе, какао, фрукты —
все в большей степени оказываются загрязненными (как пестицидами, так и
токсикантами, выброшенными из труб химических заводов). Ясно, что ввоз
таких продуктов в страны Запада сопровождается увеличением риска для их
населения. Таким образом, рано или поздно риску подвергаются и те, кто
вначале извлекал пользу из развития опасных технологий. Наихудший
сценарий будущего человечества, как известно, включает в себя ракетноядерную войну, в которой не будет победителей. Пессимистические варианты
эволюции общества риска в определенной мере схожи с этим сценарием, так
как после глобальных экологических катастроф на Земле не останется ни
“экологических преступников”, ни их жертв.
Как и любая общественная формация, общество риска характеризуется
собственными противоречиями и социальными конфликтами. Сейчас трудно
сказать, по какому пути пойдет его эволюция. В отличие от индустриального
общества, где настоящее во многом определяется прошлым, про общество
риска можно сказать, что его настоящее зависит от будущего. Это означает,
что требуют учета и рассмотрения все опасные последствия современных
технологий и обусловленных ими рисков. Ульрих Бек полагает, что должна
принципиально измениться мотивация поведения людей, живущих в обществе
риска. На заре развития классового (индустриального) общества его
движущую силу можно было выразить одной фразой: “Я голоден!”.
Экологические опасности наших дней позволяют перефразировать ее: “Я
боюсь!”. Для классового общества характерна мечта: «каждый может и
должен получить свою “долю пирога”», в обществе риска эта мечта (которая
может стать утопической) формулируется иначе: “каждый должен быть спасен
от отравления”. В индустриальном обществе трудящиеся добились
перераспределения материальных и социальных благ в результате солидарных
действий, направленных на удовлетворение их потребностей. В обществе
риска на смену солидарности потребностей должна придти солидарность
тревоги, которая может стать важной политической силой. На это указывает, в
частности, успех партий “зеленых” в странах Западной Европы и
антиядерного движения в США.
14
2.2. Особенности принятия рискованных решений
Задачи, связанные с оцениванием экологического риска и разработкой мер
по его снижению, требуют собственного математического подхода, для чего
может быть использован аппарат теории принятия решений. Ниже
рассматриваются его основы в предельно упрощенном виде [27].
В настоящее время для анализа и решения проблем, вовлекаемых в процесс
принятия связанных с риском решений, широко используется так называемый
метод деревьев. К числу его достоинств относятся удобство и наглядность
графического представления, а также существенное облегчение расчетов на
компьютерах. Метод деревьев особенно эффективен в тех случаях, когда
сложная проблема может быть расчленена на то или иное количество
сравнительно простых задач, каждая из которых решается отдельно, а затем
производится своеобразный синтез сложного решения. Подобно обычному,
дерево решений содержит различные части — ствол и разные по величине
ветви, причем все они формируют единый организм. Поведением этого
организма и отдельных его частей в случае обыкновенного дерева управляют
законы биологии, а в случае дерева решений — законы теории вероятностей.
Последние обеспечивают когерент-ность (согласованность) системы, которой
является рассматриваемое дерево.
2.2.1. Построение дерева решений
Рассмотрим пример построения дерева для решения так называемой задачи
инвестиций, заключающейся в следующем. Некий бизнесмен имеет в своем
распоряжении 5000 долларов и стоит перед дилеммой: оставить эти деньги в
банке или закупить на них товар, который затем предполагается выгодно
продать. Однако, эта операция связана с риском, так как цена данного товара
на рынке может или повыситься, или, наоборот, понизиться. Бизнесмен готов
пойти на риск потери, оцениваемой в 1000 долларов, и в то же время он
предполагает получить в результате операции прибыль, которая составит, по
его оценке, также 1000 долларов. Пусть вероятность повышения цены товара
на рынке в полтора раза больше вероятности понижения этой цены, тогда
первому событию (повышение цены) надо приписать вероятность 0,6, а
второму событию (понижение цены) — вероятность, равную 0,4.
Сформулированные условия можно представить в виде простой таблицы
(табл. 2.1) со следующими обозначениями: а1 и а2 — рассматриваемые
события (повышение и понижение цены товара соответственно); d1 и d2 —
возможные решения, т.е. соответственно инвестировать и оставить деньги в
банке; p(аi) — вероятность события а1 (i=1) или а2 (i=2).
15
Таблица 2.1. Возможные последствия решений, выраженные
в долларах, и вероятности событий а1 и а2
События
d1: инвестировать
d2: оставить в банке
р(аi)
а1: цена повысится
6000
5000
0,6
а2: цена понизится
4000
5000
0,4
Предположим теперь, что бизнесмен прибегает к услугам брокера, который
за плату в t долларов консультирует его по инвестированию средств в
рассматриваемую операцию с товаром. Очевидно, что возможны два совета
брокера: покупать товар (обозначим этот вариант x1) или не покупать (вариант
x2). Пусть надежность советов брокера оценивается вероятностями:
p(x1/a1) = 0,70 — вероятность правильного совета (покупать) в случае
повышения цены товара;
p(x2/a2) = 0,65 — вероятность правильного совета (не покупать) в случае
понижения цены товара.
Видно, что эти вероятности являются по своей структуре условными. Ими
могут выступать субъективные оценки данного бизнесмена или же сведения,
полученные им от третьих лиц. Приведенные конкретные значения этих
вероятностей говорят о том, что бизнесмен считает брокера более способным
к выигрышу (прибыли), нежели к потере (к потерям надо относить и
неполученную прибыль). Действительно, шансы брокера на выигрыш
составляют 70%, а на проигрыш — 65%.
Таким образом, инвестор должен решить, во-первых, покупать ли ему
консультацию (совет) брокера, и во-вторых, покупать ли товар (как с
консультацией брокера, так и без нее). Дерево решений для этой проблемы
изображено на рис. 2.1. Представляемое дерево “растет” не вертикально, а
горизонтально, при этом будем считать, что ствол расположен слева, а все
ветви направлены вправо.
Рассмотрение начнем с левого края рисунка, т.е. от ствола дерева.
Начальная стадия состоит в том, что бизнесмен должен выполнить одно из
трех действий, изображенных тремя ветвями. Первая ветвь имеет обозначение
“брокер” и соответствует обращению к брокеру и оплату его консультации.
Вторая ветвь (d1) означает решение инвестировать без совета брокера, а третья
(d2) — решение оставить деньги в банке.
16
Рис. 2.1. Дерево решений в задаче об инвестициях
На рис. 2.1 имеются четырехзначные суммы в долларах, которые будут
объяснены ниже, а пока будем следовать по ветви с маркировкой “брокер”.
Поскольку обращение за консультацией состоялось, то возможны два
варианта совета: покупать или не покупать товар. В соответствии с этим ветвь
расщепляется на две, одна их них имеет маркировку x1 (“покупать”), другая —
x2 (“не покупать”). Какой бы из этих двух ветвей ни следовать, каждый раз
нужно будет выбирать между действиями d1 (“инвес-тировать”) и d2
(“оставить деньги в банке”). Отсюда — дальнейшее разветвление, причем
каждая из новых ветвей, в свою очередь, дает еще по два отвода, в
соответствии с повышением (a1) или понижением (a2) цены товара.
Аналогичным образом прослеживается часть дерева с ветвями d1 и d2,
“растущими” из начальной точки — каждая из них расщепляется на две, что
означает учет как повышения, так и понижения цены товара.
Следовательно, мы получили дерево, составленное из нескольких ветвей, и
каждая ветвь отображает собой или принятое решение или полученный
результат. Подчеркнем, что при построении дерева (слева направо)
соблюдался нормальный порядок следования рассматриваемых событий — от
прошлого к будущему.
Рассмотрим теперь подробнее те точки, в которых происходит
расщепление ветвей, они называются узлами. Существуют узлы двух
принципиально различных типов, будем называть их узлами решений и
узлами случаев. Обратимся снова к узлу в левой части рис. 2.1, здесь
находится первый узел, дающий три ветви (“брокер”, d1 и d2). Выбор одной из
этих ветвей зависит от лица, которое принимает решение после рассмотрения
всех трех возможностей. По этой причине данный узел и называют узлом
решения, обозначая квадратиком. Если следовать по любой из трех отходящих
от этого узла ветвей, например, по ветви “брокер”, то на пути встретится узел
с ветвями x1 и x2. Лицо, принимающее решение, не держит под контролем
17
ситуацию, отображаемую этим узлом (здесь решение принимает брокер),
следовательно, оно не может выбрать ту или иную ветвь. Правда, это лицо
способно приписать разветвлениям от данного узла некоторые вероятности.
Именно поэтому рассматриваемый узел логично назвать узлом случаев, такие
узлы будем обозначать кружками.
Ветви x1 и x2 приводят к узлам решений, поскольку при подходе к ним
бизнесмену надлежит решить: инвестировать деньги или же оставить их в
банке. А каждая из ветвей, обозначенная на рассматриваемом дереве, как d1
или d2, должна заканчиваться узлом случаев, так как бизнесмен не может знать
заранее, как поведет себя цена товара на рынке.
2.2.2. Анализ дерева решений с количественными оценками последствий
Для анализа дерева решений привлекаются два вида величин: вероятности
событий и оценки последствий принятых решений. В качестве последних во
многих случаях выступают оценки той выгоды, которая может быть получена
в результате принятых решений. Так, в рассматриваемом примере роль оценок
последствий играют денежные суммы, выраженные в долларах.
Начнем с подсчета вероятностей. В нашем примере (см. рис. 2.1) надо
вычислить вероятности, которые связаны с ветвями, исходящими из узлов
случаев. Развитие дерева во времени идет слева направо, и следовательно,
находясь в любом узле, мы имеем всю информацию о происшедшем ранее, но
ничего не знаем о том, что произойдет впоследствии. Как и прежде, следуем
от ствола дерева и выберем направление по одной из ветвей, например, по
ветви d1. Она ведет к узлу случаев, от него отходят ветви, соответствующие
событиям a1 и a2, и поскольку обращение к брокеру здесь отвергнуто, то
вероятности, характеризующие ветви, просто равны начальным (априорным)
значениям, приведенным в табл. 1: p(a1) = 0,6; p(a2) = 0,4. То же можно сказать
и о ветви d2, в узле случая она расщепляется на две, одной из них приписана
вероятность 0,6, а другой — вероятность 0,4 (см. рис. 4.1).
Рассмотрим теперь третью ветвь, отходящую от узла решения — ту, на
которой написано “брокер”. После узла случая она разделяется на две, в
соответствии с двумя возможностями: x1 (совет “покупать”) и х2 (совет “не
покупать”). Какие вероятности характеризуют эти ветви? Находясь в этом
узле случая, мы еще не знаем, какое из двух событий (а1 или а2) произойдет,
поэтому нельзя использовать условные вероятности типа p(x1/a1) или p(x1/a2).
Обозначим вероятности ветвей, отходящих из узла случая, через p(x1) и
p(x2). События x1 и x2 образуют полную группу, поэтому p(x2)=1–p(x1). Чтобы
определить p(x1), можно использовать формулу полной вероятности, которая
примет вид:
р(х1) = р(х1/а1)р(а1)+р(х1/а2)р(а2) = 0,70,6+0,30,4 = 0,56.
Получив значение р(х1), найдем р(х2): р(х2) = 1 р(х1) = 0,44.
Таким образом, шансы получить от брокера совет “покупать”, составляют
56%, а шансы на то, что тот же самый брокер посоветует не покупать товар,
18
равны 44%. Эти значения, как показывает рис. 2.1, характеризуют ветви х1 и
х2, отходящие от узла случая.
Продвигаясь по ветвям х1 и х2, мы подходим к узлам решений, после
каждого из них имеем разветвление, соответствующее альтернативе “покупать
(решение d1) или не покупать (решение d2)”. Если совет брокера х1 (покупать)
принят, то нужно двигаться по ветви d1, она приводит к узлу случая, после
которого происходит расщепление, отвечающее событиям а1 и а2. Ветви этого
расщепления характеризуются условными вероятностями р(а1/х1) и р(а2/х1).
Последние показывают вероятности, соответственно, повышения и понижения
цены товара на рынке, с учетом того, что брокер посоветовал купить товар и
этот совет был принят. Это — апостериорные вероятности, так как они
представляют собой переоценки первичных (априорных) вероятностей
событий а1 и а2 после того, как произошло событие х1 (получен и принят к
действию совет “покупать”).
Вероятности р(а1/х1) и р(а2/х1) подсчитываются по формуле Бейеса:
р(аi/x1) = p(x1/ai)p(ai)/p(x1),
где i принимает значения 1 и 2.
Условные вероятности р(х1/аi) и р(х2/аi) обладают следующими свойствами:
р(х1/а1) + р(х2/а1) = 1, р(х1/а2) + р(х2/а2) = 1.
Таким образом:
р(а1/х1) = р(х1/а1)р(а1)/р(х1) = 0,70,6/0,56 = 0,75;
р(а2/х1) = р(х1/а2)р(а2)/р(х1) = [1–p(x2/a2)]·p(a2)/p(x1) =
= 0,350,4/0,56 = 0,25.
Теперь мы знаем апостериорные вероятности, которыми характеризуются
ветви, отходящие от узла случая и соответствующие событиям а1 и а2 (правый
верхний угол рис. 2.1). Пока мы рассмотрели только один узел случая, к
которому подходит ветвь d1. Ко второму узлу случая подходит ветвь d2,
однако после разветвления в узле мы имеем те же два события а1 и а2,
апостериорные вероятности которых будут равны уже вычисленным
величинам — 0,75 и 0,25.
Полученные данные показывают, что оценка вероятности повышения цены
товара возросла с 60 до 75%, что является результатом обращения к брокеру и
получения от него совета “покупать”. Существенно возросло отношение
вероятностей повышения и понижения цены, теперь оно составляет 0,75/0,25 =
3, в то время как прежде оно было равно 0,6/0,4=1,5. Значительно снизился
риск потери 1000 долларов — с 40 до 25%.
Проследим ветвь х2 (совет “не покупать), которая после узла решения дает
ветви d1 и d2. Последние подходят к узлам случаев и разветвляются на ветви а1
и а2, для которых надо оценить апостериорные вероятности р(а1/х2) и р(а2/х2).
Как и ранее, эти вероятности вычисляются по формуле Бейеса:
р(а1/х2)=р(х2/а1)р(а1)/(х2)=[1p(x1/a1)]p(a1)/p(x2)=0,30,6/0,44=0,41;
р(а2/х2)=р(х2/а2)р(а2)/р(х2)=0,650,4/0,44=0,59.
Итак, всем ветвям дерева приписаны соответствующие вероятности.
Подчеркнем, что при вычислениях мы использовали основные свойства
19
вероятностей (формулу полной вероятности, формулу Бейеса), поэтому
полученные величины сходятся (являются когерентными). Сходимость
величин выражается прежде всего в том, что сумма вероятностей событий,
составляющих полную группу, равна единице.
Следующий этап анализа дерева решений заключается в расчете оценок
последствий решений, т.е. выгоды, получаемой при следовании по ветвям. В
нашем случае эти оценки даются в виде денежных сумм, выражаемых в
долларах. Они приведены на рис. 2.1 и характеризуют, во-первых, терминалы
(конечные точки) рассматриваемого дерева и, во-вторых, все имеющиеся
узлы. На рис. 2.1 даны четырехзначные оценки полезности последствий
решений в долларах, причем на ветвях и на узлах дерева, образовавшихся
после обращения к брокеру, к каждой оценке добавлена стоимость услуги
брокера в виде отметки “минус t”.
Как рассчитываются показатели полезности последствий? Расчет начинается с
терминалов дерева и направлен к его стволу, т.е. идет справа налево. При этом
необходимо придерживаться следующего правила: для каждого узла случаев
надо вычислять математическое ожидание показателя, а при подходе к узлу
решений нужно проводить максимизацию приписанных к соответствующим
ветвям значений показателя (т.е. просто брать наибольшее из них).
Начнем анализ с правого верхнего угла рис. 2.1. Здесь имеется узел случаев
с двумя ветвями, у первой — вероятность 0,75 и показатель последствий 6000,
у второй — вероятность 0,25 и показатель 4000 (пока не будем учитывать
стоимость консультации брокера, т.е. величину t). Математическое ожидание
показателя для этого узла составит 0,75·6000 + 0,25·4000 = 5500 долларов.
Аналогичный подсчет для второго узла случаев (он находится под первым)
даст 0,75·5000 + 0,25·5000 = 5000 долларов. Для третьего узла случаев
получим 0,41·6000+0,59·4000=4800 долларов. Четвертый узел случаев (он
замыкает вертикальный ряд узлов в правой части рис. 2.1) будет
характеризоваться математическим ожиданием показателя, равным 5000
долларов.
Вернемся теперь к паре верхних узлов случаев, имеющих показатели 5500
и 5000. Ветвями d1 и d2 они соединяются с узлом решений, следовательно,
здесь нужно провести максимизацию. Для этого из двух величин 5500 и 5000
— выбираем наибольшее и присваиваем это значение данному узлу решений.
Ветвь d2 оказывается, таким образом, непригодной, на рисунке это отмечено
ее перечеркиванием. Подход ко второму узлу решений (он находится под
только что рассмотренным) должен также сопровождаться максимизацией. Из
двух значений — 4800 и 5000 — выбираем последнее и считаем его
показателем этого узла. Следование по ветви d1 полагаем нецелесообразным,
на рис. 2.1 она перечеркнута.
По аналогии, проводя максимизацию, отбрасываем из двух нижних ветвь
d2 (она перечеркнута на рис. 2.1). Остается рассмотреть две величины 5280 и
5200, выбор одной из них зависит от стоимости услуги брокера. Именно
теперь мы должны обратиться к величине t, о которой прежде умалчивали. В
самом деле, теперь мы имеем оценки полезности последствий решений, одно
20
из которых связано с обращением к брокеру (5280–t долларов), а другое
означает инвестировать без консультаций с брокером (5200 долларов). Сейчас
можно с уверенностью сказать, что обращаться к брокеру стоит только в том
случае, если за свой совет он возьмет меньше 80 долларов. Мы получили эту
величину как разницу между показателями ценности решений, показанными
ветвями “брокер” и d1, которые отходят от начального узла решений. Стало
быть, если брокер запросит 50 долларов, то стоит консультироваться с ним, а
если он потребует 100, то не стоит.
Итак, мы не только нашли путь снижения риска потери (в данной задаче —
потери 1000 долларов), но также количественно оценили, во-первых, на
сколько именно он снизится (в нашем случае — с 40 до 25%), и во-вторых,
разумный предел дополнительных вложений (не более 80 долларов за совет
брокера), которые обеспечат указанное уменьшение риска.
Тот факт, что анализ дерева рискованных решений ведется от его
терминалов к стволу, означает, что первыми рассматриваются те события,
которые произошли последними. А то, что совершилось первым,
проанализировано последним. Оказывается, что это приводит к
фундаментальному выводу. В случае задачи об инвестициях он состоит в
следующем: мы не можем решить, обращаться ли к брокеру, до тех пор, пока
мы не определили, насколько выгоден его совет. В общем виде это можно
сформулировать так: мы не можем решить, что сделать сегодня, пока не знаем
всех последствий возможных решений. Интуитивно люди (конечно, не все)
так и поступают, но далеко не всегда.
2.2.3. Построение и анализ дерева решений с качественными оценками
последствий
В предыдущем разделе рассмотрена ситуация, в которой оценками
последствий решений служили денежные суммы, поэтому было
целесообразно говорить об оценках выгоды этих решений. На практике
приходится иметь дело не только с количественными, но и с качественными
оценками, характеризующими последствия принятых решений. При этом
термин “выго-да” может оказаться неуместным, лучше использовать термин
“оценка последствий” или “показатель ценности последствий”. В качестве
примера, требующего построения и анализа дерева решений с качественными
оценками последствий, разберем задачу о медицинской операции.
Предположим, что лечащий врач должен решить, следует ли делать сложную
и достаточно опасную операцию пациенту, у которого подозревается
серьезное заболевание, например, раковая опухоль. Если у данного пациента
действительно есть опухоль, и если ему сделать операцию, то шанс на
выздоровление считается равным 50%. Без операции этот шанс снижается в
10 раз и составляет всего 5%, т.е. надеяться на выздоровление можно лишь в
одном случае из 20. В то же время, если у пациента нет опухоли и он
подвергнется операции, то вероятность вызванного ее последствиями
смертельного исхода отнюдь не мала: один шанс из 5, т.е. 20%. Если же
21
опухоли нет и при этом не будет операции, то вероятность смерти можно
считать нулевой (разумеется, в пределах сравнительно небольшого
промежутка времени после принятия того или иного решения). Спрашивается,
какое решение должен принять врач? Делать или не делать операцию при
данных условиях? Добавим, что при построении дерева любые последствия
будут приводить к одной и той же альтернативе: выздоровление или смерть (в
реальной жизни бывают более сложные разветвления последствий, но мы
ограничимся простым случаем).
Так как врач поставлен перед необходимостью принять одно из двух
сформулированных выше решений, то дерево будет начинаться с узла
решений с двумя отходящими ветвями “де-лать операцию” и “не делать” (рис.
2.2). Эти ветви подходят к узлам случаев, каждый из которых дает новую пару
ветвей, связанных с наличием или отсутствием опухоли. Какие вероятности
надо приписать ветвям “есть опухоль” и “нет опухоли”? В условии задачи
ничего не сказано о надежности диагноза, поэтому можно сделать несколько
оценок этой надежности. Пусть вероятность правильного диагноза составляет
0,75, тогда это значение нужно проставить на ветви “есть опухоль”, в то время
как ветви “нет опухоли” будет соответствовать вероятность неправильно
поставленного диагноза, т.е. 0,25.
Как показывает рис. 2.2, ветви “есть опухоль” и “нет опухоли” идут от
узлов случаев и заканчиваются новыми узлами случаев, после которых
каждый раз имеем разветвление “выздоров-ление — смерть”. Однако
вероятности этих исходов будут каждый раз существенно разными.
Направление, задаваемое ветвями “делать операцию” и “есть опухоль”,
приведет к узлу случаев, после которого шансы на выздоровление и
летальный исход, по условию задачи, одинаковы (вероятность 0,5). Следуя
направлению “делать операцию” — “нет опухоли”, подойдем к узлу, за
которым вероятность выздоровления составит 0,8, а вероятность смерти —
0,2. Направление “не делать” — “есть опухоль” дает узел с разветвлением, при
котором вероятность выздоровления 0,05 (один шанс из 20), а вероятность
смерти 0,95 (19 шансов из 20). Наконец, направление “не делать” — “нет
опухоли” приводит к последнему узлу случаев, новые ветви которого
характеризуются стопроцентным выздоровлением (вероятность смерти равна
нулю).
22
Рис. 2.2. Дерево решений в задаче о медицинской операции
В рассматриваемой ситуации отсутствуют количественные оценки
последствий искомого решения, поэтому придется ввести условный
показатель ценности этих последствий. Так как все терминалы полученного
дерева представляют одну и ту же пару конечных результатов, то достаточно
ввести всего две условных оценки последствий требуемого решения.
Смертельный исход условимся оценивать нулем, а выздоровление —
показателем, равным 100 (далее увидим, что абсолютная величина этой
оценки не имеет значения, вместо 100 можно взять 1, или 10, или 1000 и т.д.).
Вспомним теперь, что анализ дерева решений ведется от его терминалов к
стволу, т.е. справа налево. Напомним также, что все узлы случаев
характеризуются математическими ожиданиями показателей ценности
последствий, и по ним выбирается ветвь на основе максимизации.
Начнем анализ с правого верхнего угла рис. 2.2. Находящемуся здесь узлу
следует приписать математическое ожидание показателя последствий, равное
сумме произведений вероятностей на соответствующие им возможные
значения этого показателя: 0,5·100+0,5·0=50. Второй узел случаев, который
расположен под только что рассмотренным, будет иметь математическое
ожидание показателя последствий, равное 0,8·100+0,2·0=80. Для следующего
узла (он находится под вторым узлом) получим значение показателя, которое
составит 0,05·100+0,95·0 = 5. Последний узел (в нижнем правом углу рисунка)
получит значение показателя ценности последствий, равное 1·100+0·0 = 100.
Далее необходимо рассмотреть два других узла случаев, каждый из
которых связан с ветвями “есть опухоль” и “нет опухоли”. Верхний из них
характеризуется
следующей
величиной
показателя
последствий:
0,75·50+0,25·80=57,5. Нижний узел получит значение показателя, равное
0,75·5+0,25·100=28,75.
Теперь осталось провести максимизацию значений, полученных для только
что рассмотренных узлов, поскольку в левой части дерева расположен узел
23
решений. Наибольшей из двух величин является 57,5, ее и надо оставить. Эта
величина характеризует узел с ветвью “делать операцию”, следовательно,
ответ на заданный вопрос получен. Ветвь, идущую к узлу с меньшим
значением показателя последствий, т.е. ветвь “не делать”, зачеркнем (что уже
сделано на рис. 2.2).
Проведенный анализ позволяет дать количественную оценку снижения риска
для решения “делать операцию”. Она представляет собой отношение чисел
57,5 и 28,75. Поделив первое на второе, получим 2, т.е. в данном случае
операция снижает риск летального исхода в два раза. Теперь должно быть
понятно, почему не имела значения абсолютная величина показателя ценности
последствий решения — она сокращается при делении первой величины на
вторую. Так, если условное значение 100 заменить, например, на 10, то вместо
величин 57,5 и 28,75 получатся соответственно 5,75 и 2,875, но их отношение,
очевидно, не изменится.
Из-за отсутствия в условии задачи данных о надежности диагноза можно
провести анализ при разных уровнях этой надежности. Легко показать, что
если вместо рассмотренной выше надежности 75% (p = 0,75) взять 100%
(абсолютно надежный диагноз: p = 1), то решение “делать операцию” станет
предпочтительней не в 2, а в 10 раз. Иными словами, в новых (предельных)
условиях диагностики операция снижает риск смерти в 10 раз.
Конечно, к обеим рассмотренным конкретным задачам надо относиться как к
простым моделям, иллюстрирующим анализ процесса принятия решений с
привлечением метода деревьев. Этот метод легко реализуется на современных
компьютерах, так как он требует выполнения всего двух операций: подсчета
математического ожидания и максимизации. Поэтому во многих
разнообразных по характеру задачах можно строить и анализировать очень
сложные деревья, с тысячами ветвей и сотнями узлов. Основные трудности
программирования связаны здесь, главным образом, с представлением
информации в виде, удобном для ввода в компьютер. Методом деревьев часто
решаются и задачи, связанные с оценкой и анализом различных видов
экологического риска (см. гл. 7).
24
3. ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
Восприятием риска управляют сложные процессы, имеющие
психологическую, антропологическую и социально-психологи-ческую
природу. Накоплен обширный материал, позволивший понять основы этих
процессов и выявить их закономерности. Прежде всего целесообразно
рассмотреть психологическую базу восприятия риска.
3.1. Психологические аспекты восприятия риска
Согласно теории личности и личностного роста, разработанной одним из
основателей так называемой гуманистической психологии А. Маслоу, всем
индивидуумам присущи не только физиологические, но и психологические
потребности [28]. Последние, наряду с физиологическими потребностями,
должны удовлетворяться для сохранения здоровья. В число психологических
потребностей входит потребность в безопасности, ее роль и положение
относительно других потребностей играют важнейшую роль в понимании
психологической основы восприятия риска.
В наборе основных потребностей человека действует, по Маслоу,
определенная иерархия приоритетов, которая включает пять следующих
уровней:
потребность в самоактуализации (в развитии способностей),
потребность в уважении (в самоуважении, признании),
потребность в любви и принадлежности (в семье, дружбе),
потребность в безопасности (в стабильности, порядке),
физиологические потребности (в пище, воде, сне и т. п.).
Наинизший
уровень
отвечает
примитивным
(физиологическим)
потребностям человека, которые служат фундаментом для психологических
потребностей. Непосредственно на этом фундаменте находится низший
уровень психологических потребностей, занятый потребностью в
безопасности. Потребности низших уровней требуют удовлетворения в
первую очередь. Как только они удовлетворяются, сразу же заявляют о себе
потребности более высоких уровней. Высший уровень занят потребностью в
самоактуализации, которая представляет собой полное использование
талантов, способностей, возможностей и т.п.
Потребность в безопасности имеет собственную внутреннюю структуру —
она включает не только обеспечение физической безопасности, но также
достижение чувства защищенности от физических и эмоциональных угроз.
Чувство эмоциональной безопасности (комфорта) можно считать очень
близким к чувству защищенности от болезни. Потребность в эмоциональной
безопасности в весьма значительной степени определяет восприятие риска.
Маслоу подчеркивает, что как только данная потребность удовлетворяется,
она перестает быть мотиватором поведения. В то же время потребности не
статичны, для них существенны факторы времени и внешние обстоятельства.
25
Так, даже если потребности в безопасности уже удовлетворены, но появилась
угроза, подвергающая безопасность риску, то эти потребности вновь
активизируются в качестве мотиваторов поведения. Концепция Маслоу
особенно важна при изучении отношения людей к риску, поскольку она дает
основу для рассмотрения действий индивидуума в связанных с риском
ситуациях, когда такие факторы, как угроза смерти, боли, страдания не
проявляются непосредственным образом.
При исследовании психологических аспектов риска следует учитывать
изученный Маслоу феномен, названный им “ком-плексом Ионы”. Этот термин
характеризует отказ человека от деятельности по полной реализации своих
способностей. Подобно библейскому пророку Ионе, стремившемуся избежать
ответственности пророчества, большинство людей действительно не желают
использовать свои способности в максимальной степени. Вместо того чтобы
преследовать цели, для достижения которых требуется полнота собственного
развития, они предпочитают умеренность и ограниченность в целях.
Умеренность дает им ощущение безопасности, когда не нужны ни особые
интеллектуальные усилия, ни ответственность за принятие решений, ни
попытки по преодолению соблазна подмены собственных вкусов и суждений
внешними (социальными) стандартами. Комплекс Ионы приводит к тому, что
средний человек, предпочитая безопасность даже небольшому риску, является
существом с подавленными или заглушенными способностями и
одаренностями.
Концепция Маслоу была развита в работах другого американского
психолога — У. Роу [32], который придавал особое значение последствиям
действий человека в сопряженных с риском ситуациях. Роу полагает, что при
таком подходе иерархия должна быть обратной, на верхний уровень
последствий он помещает преждевременную смерть. По сравнению с
иерархией Маслоу, предлагаемая Роу иерархия последствий насчитывает
большее количество уровней:
преждевременная смерть,
болезнь, инвалидность,
уязвимость основных факторов выживания,
истощение ресурсов (плодородной земли, энергоносителей и т.д.),
угроза безопасности (гарантиям прав, защите собственности и т.п.),
потеря любви и принадлежности (семьи, друзей),
нарушение центрального положения собственного “я” (эгоцентризма),
подавление самоактуализации.
В данной иерархии присутствуют те же потребности, которые были
рассмотрены выше. Как только одна из потребностей удовлетворена,
доминирующим становится более низкий уровень, хотя потребности,
связанные с вышележащими уровнями, могут вновь выходить на сцену. Риск,
по Роу, представляет собой угрозу удовлетворению одной из потребностей.
Следовательно, если появляется угроза уже удовлетворенной потребности
верхнего уровня, последняя вновь оказывается доминирующей на данный
26
момент. Ситуация осложняется тем, что вместе с этой потребностью после
возникшей угрозы могут активизироваться и другие потребности,
соответствующие более высоким уровням. Так, при угрозе безопасности могут
напомнить о себе угроза истощения ресурсов, обеднение комплекса факторов
выживания, возможность заболевания. Существенно, что риск истощения
ресурсов (включая энергоресурсы) характеризуется более высоким
приоритетом, нежели риск, ставящий под угрозу безопасность.
3.2. Факторы восприятия риска
Выявлением и изучением факторов, определяющих восприятие риска,
занимаются психологи и социальные психологи. Важнейшая цель этих
исследований состоит в том, чтобы установить связь между двумя
процессами: восприятием риска и выработкой решений по приемлемости
(допустимости) риска. От восприятия риска зависит его оценка, управление им
(принятие мер по его предотвращению или снижению), а также выбор пути
информирования людей о том или ином риске. Психологи установили, что
уровень риска далеко не единственный фактор, влияющий на восприятие
риска. Специально ставившиеся опыты показали, что это восприятие зависит
от многочисленных факторов, с которыми приходится считаться. Основные из
них перечислены ниже вместе с краткой характеристикой.
Фактор катастрофичности означает, что события, в результате которых
появляются человеческие жертвы, сгруппированные во времени и
пространстве (например, взрыв на химическом комбинате), вызывают
усиленное восприятие риска по сравнению с событиями, жертвы которых
рассеяны по пространству и времени. Пример последних — аварии
автомобильного транспорта. Влияние фактора знакомства приводит к тому,
что риски, вызванные мало или совсем незнакомыми явлениями или
процессами, воспринимаются с трудом. Так, большинство людей не знают,
почему использование некоторых веществ (фреона и других фтороводородов)
влечет за собой истощение озонового слоя Земли, зато они хорошо знакомы с
последствиями удара молнии.
Фактор понимания обусловлен тем, насколько данные явления или
процессы понятны простым людям. Чем меньше понимание, тем больше
внутренняя обеспокоенность и недоверие и, как следствие, меньшая
склонность воспринимать соответствующий риск. Например, степень
восприятия риска, связанного с воздействием радиации, существенно ниже,
нежели риска, которому подвергается переходящий улицу пешеход.
Фактор неопределенности в последствиях событий или процессов
вызывает обострение воспринимаемого риска. Чем меньшим объемом
имеющихся научных данных характеризуется событие или процесс, тем
интенсивнее восприятие обусловленного им риска. Примером могут служить
проекты создания хранилищ высокорадиоактивных отходов в геологических
формациях, в которых содержится целый ряд неопределенностей, связанных
27
прежде всего с необходимостью обеспечить экологическую безопасность в
течение исключительного большого срока — порядка 10 тыс. лет.
Фактор контролируемости действий или событий на восприятие риска
проявляется в виде осознаваемой индивидуумом возможности влиять на то
действие (событие), в которое он вовлечен. Если человек находится в
ситуации, развитие которой происходит независимо от его личного контроля,
он склонен к большему беспокойству за последствия этого развития, его
восприятие риска интенсифицировано. Исследования, в частности,
показывают, что человек за рулем автомобиля воспринимает риск попасть в
аварию в меньшей степени, чем его пассажир.
Фактор добровольности подвергнуться риску весьма существенно
действует на его восприятие. Люди гораздо меньше задумываются о риске,
если они идут на него по собственной воле. Увлечение альпинизмом или
солнечным загаром сопряжено с немалыми опасностями, однако в этих
случаях проблем с восприятием риска нет, поскольку действует пословица
“охота пуще неволи”. Напротив, экологические риски, обусловленные,
например, загрязнением питьевой воды или воздуха воспринимаются
болезненно, так как они отнюдь не являются добровольными.
Фактор воздействия на детей приводит к усиленному восприятию риска,
вызванного такими событиями или процессами, последствия которых
сказываются в первую очередь на детях. Примером может служить опасность
попадания пестицидов или иных токсикантов в продукты, предназначенные
для детского питания. К этому фактору близок другой, зависящий от
воздействий на будущие поколения. Люди склонны проявлять тревогу не
только за будущее детей, но и за судьбу отдаленных поколений. Этим
обусловлено повышенное восприятие риска от таких процессов, как генерация
генетических дефектов, индуцируемых ионизирующим излучением.
Фактор времени проявления эффектов связан с тем, что последствия
опасных событий различны по скорости их развития — они бывают как
немедленными, так и задержанными. Исследования показывают, что
восприятие риска, обусловленного задержанными эффектами, более
интенсивно, чем восприятие риска от немедленных эффектов.
Фактор идентифицируемости жертв проявляется в различном отношении
людей к конкретным лицам, пострадавших в опасных ситуациях, и к так
называемым статистическим (неидентифицируемым) жертвам. Риск группы
шахтеров, оказавшихся в завале на глубине, воспринимается значительно
острее, когда известно время и место катастрофы, по сравнению с
восприятием статистических сведений о среднем числе шахтеров,
погибающих под землей ежегодно.
Фактор устрашения означает, что риск воспринимается особым образом,
если вместе с его восприятием появляется чувство сильной тревоги, страха и
ужаса. Примером такой реакции является обостренное чувство опасности от
возможности повторения катастрофы типа чернобыльской.
Фактор обратимости опасных событий или процессов по-разному влияет
на восприятие вызванного ими риска в зависимости от того, обратимы они или
28
нет. Необратимые события (например, кислотный дождь) характеризуются
усиленным восприятием риска, обратимые (например, перелом ноги лыжника
при неудачном спуске с горы) — ослабленным.
Под фактором доверия понимают доверие ответственным за управление
риском институтам. Этот фактор ослабляет восприятие риска при достаточно
высоком уровне этого доверия, и, напротив, усиливает воспринимаемый риск
в случае дефицита доверия к указанным институтам. Исследования
общественного мнения, проведенные в США, показали, что Департамент
энергетики, ответственный за эксплуатацию и развитие атомных
электростанций, перестал вызывать должное доверие. Следствием этого
оказался значительный рост сомнений в надежности ядерной энергетики.
Иными словами, стал больше воспринимаемый американцами риск,
обусловленный возможностью аварий на АЭС.
Фактор внимания средств массовой информации имеет особое значение в
связи быстрым развитием телевидения, средств коммуникации и
компьютерных сетей. Если средства массовой информации совсем не уделяют
внимания каким либо опасным событиям или информируют о них в
незначительной мере, то восприятие риска этих событий как бы заторможено.
Но стоит сведениям о таких событиях появиться в заголовках новостей, как
соответствующие риски переходят на значительно более высокий уровень
восприятия.
Влияние фактора предшествующей истории несчастных случаев
заключается в том, что риск деятельности, в ходе развития которой не было ни
крупных аварий (катастроф), ни даже сравнительно мелких несчастных
случаев, воспринимается как малосущественный. Наоборот, если в истории
производства или иной деятельности были как небольшие аварии, так и
катастрофы, то риск воспринимается как весьма серьезный. Так, новая отрасль
технологии — генная инженерия — имеет совсем короткую историю, в ней
еще нет никаких фатальных происшествий. Поэтому люди не относят ее риск
к разряду важных (хотя на самом деле это может быть неверным). История
ядерной энергетики включает, как известно, несколько очень крупных аварий,
следствием этого является подчеркнутое восприятие ее риска.
Фактор справедливости приводит к существенно различному отношению к
опасному событию или процессу в зависимости от того, как распределяется
соответствующий риск между членами общества. Если риск распределен
более или менее равномерно, то влияние этого фактора невелико, однако оно
резко увеличивается при явно неравномерном распределении риска.
Фактор выгоды зависит от того, насколько очевидна польза, которую
предполагается извлечь в результате воздействия риска. Если эта польза ясна,
то влияние фактора выгоды мало, в противном же случае — велико. Фактор
личной вовлеченности прямо пропорционален степени подверженности риску
отдельного (данного) индивидуума.
Фактор происхождения отражает различие в восприятии риска,
обусловленного антропогенными и неантропогенными опасностями.
Чувствительность к риску, вызываемому опасными действиями (или
29
бездействием) людей, выше чувствительности к риску, обусловленному
явлениями природы или проявлением высших сил (Бога).
Действие всех перечисленных факторов на восприятие риска можно
изучать количественно, так поступают при проведении исследований,
называемых
психометрическими.
Каждому
фактору
приписывают
взвешивающий коэффициент, который может принимать дискретные значения
(1, 2 и т.д.), соответствующие субъективным качественным оценкам влияния
фактора (“очень слабое”, “слабое”, “среднее” и т. д.). Затем выполняется
анкетирование, в котором принимает участие несколько десятков или сотен
опрашиваемых. Данные анкетирования подвергаются обработке с помощью
одного из методов многомерной статистики (как правило, факторного
анализа).
На рис. 3.1 представлены результаты факторного анализа, выполненного с
привлечением методики главных компонент [17]. Главные компоненты
представляют собой первые две или три новые (обобщенные) координаты из
полного списка этих координат, упорядоченного по вкладу каждой новой
координаты в полную изменчивость (дисперсию) исходного массива данных.
Участникам эксперимента (опроса) предлагалось оценить собственное
восприятие риска от различных событий и процессов. Были представлены как
обычные события и процессы (курение, алкоголь, полеты на самолете,
рентгенодиагностика и т.п.), так и экстраординарные (аварии на реакторах
АЭС, действия с радиоактивными отходами, биогенетические эксперименты с
ДНК, применение ядерного оружия).
В рассматриваемом случае, как следует из рис. 3.1, главная компонента F1
зависит от десяти исходных факторов, а главная компонента F2 — от пяти
факторов. Перечни факторов, являющихся факторными нагрузками для
главных компонент F1 и F2, показывают, что в значение F1 основную нагрузку
вносят факторы контролируемости и устрашения риска, а величину F2
определяют, в основном, факторы наблюдаемости и знакомства с риском.
Наибольшими положительными значениями компонент F1 и F2
характеризуются следующие события и процессы: биотехнологии с ДНК,
радиоактивные отходы, аварии на АЭС, испытания ядерного оружия. Как
показывает рис. 3.1, соответствующим им точки расположены в той части
правого верхнего квадранта диаграммы, которая отвечает большим
положительным значениям величин обеих главных компонент.
30
Риск контролируем
Риск не устрашающий
Катастрофы не
глобальны
Последствия не
фатальны
Риск распределен
справедливо
Риск индивидуален
Риск для будущих
поколений мал
Риск снижается легко
Снижающийся риск
Риск доброволен
-F1
Риск не наблюдаем
Риск не знаком
Последствия задержаны
Риск новый
Риск не контролируем
Риск устрашающий
Катастрофы глобальны
Риск не изучен наукой
Последствия фатальны
+F2
-F2
Риск наблюдаем
Риск знаком
Последствия
немедленные
Риск не новый
Риск изучен наукой
Риск распределен
+F1 несправедливо
Риск катастрофичен
Риск для будущих
поколений велик
Снижение риска
затруднительно
Возрастающий риск
Риск не доброволен
Рис 3.1. Результаты многомерной статистической обработки (факторного
анализа) данных по восприятию рисков различных событий и процессов
Иллюстрацией того, что люди склонны легко мириться с источниками
опасности, характеризуемым относительно большим риском, и в то же время
часто переоценивают опасности, сопряженные со значительно меньшим
риском служат результаты опроса, проведенного в США [8]. Исследовалось
восприятие риска американцами, представляющими три социальные группы.
Первую группу составляли женщины (члены Лиги женщин-избирательниц),
31
вторую — студенты высших учебных заведений, третью — бизнесмены, т.е.
представители деловых и промышленных кругов. Им предлагалось
расположить в порядке убывания 30 возможных источников повышенной
опасности. Статистические показатели по этим источникам сравнивались с
усредненными результатами опроса. Результаты исследования представлены в
табл. 3.1.
Таблица 3.1. Рейтинги восприятия источников повышенной опасности
представителями трех социальных групп США в сравнении со
статистическими данными [8]
Женщины
Студенты
Бизнесмены
Статистика
1. Ядерн.
1. Ядерн.
1. Огнестр. оружие
1. Курение
энергетика
энергетика
2. Мотоциклы
2. Алкоголь
2. Автомобили
2. Огнестр.
3. Автомобили
3. Автомобили
3. Огнестр. оружиеоружие
4. Курение
4. Огнестр. оружие
4. Курение
3. Курение
5. Алкоголь
5. Электричество
5. Мотоциклы
4. Пестициды
6. Пожары
6. Мотоциклы
6. Алкоголь
5. Антибиотики 7. Работа в полиции
7. Плавание
7. Авиация
6. Мотоциклы 8. Ядерн. энергетика 8. Хирургич. операции
8. Работа в
7. Алкоголь
9. Хирургич. операции 9. Рентг. облучение
полиции
8. Работа в
10. Охота
10. Железные дороги
9. Пестициды
полиции
...
...
10. Хирургич. 99. Противозач.
20. Ядерн. энергетика
операции
средства
....
10. Пожары
...
Как следует из табл. 3.1, самые опасные с точки зрения людей события,
угрожающие их здоровью и жизни, далеко не всегда являются таковыми на
самом деле. Видно, что ядерная энергетика, которую женщины и студенты
поставили на первое место, а бизнесмены — на восьмое место в
последовательности убывания риска, занимает в действительности (по
статистическим данным) двадцатое место. Таким образом, между
предполагаемыми и реальными опасностями есть существенные различия,
обусловленные неадекватным восприятием риска людьми.
3.3. Механизмы восприятия риска
Механизмы восприятия риска исследуются целым рядом наук, главным
образом в психологии и в социальной психологии. Ниже рассматриваются
наиболее значительные из них.
32
3.3.1. Принцип асимметрии
Эксперименты по восприятию сопряженных с риском событий и процессов
показали, что при обработке получаемой информации люди по-разному
относятся к “хорошим” и “плохим” новостям. Оказалось, что человеческой
психике присущ особый механизм, который значительно повышает
чувствительность восприятия негативной информации. Этот механизм
действует согласно так называемому принципу асимметрии, который
проявляется в том, что “плохие” новости отфильтровываются от “хороших”.
По мнению Пола Словича, причины такой фильтрации заключаются в
следующем [33]. Во-первых, по сравнению с положительными событиями
отрицательные события представляются более зримыми, более эффектными,
более выпуклыми. Это означает, что негативные события (катастрофы, аварии,
разоблачение лжи или преступных действий, выявление ошибок) значительно
чаще принимают более четкую и определенную форму. Положительные
события, как правило, характеризуются нечеткой и даже расплывчатой
формой. Во-вторых, когда вниманию общественности предоставляются
различные факты, то те из них, которые являются отрицательными, несут на
себе больший “вес” и производят больший эффект. В-третьих, люди склонны
полагать, что источники “плохих” новостей более надежны и в большей
степени заслуживают доверия, нежели источники, из которых поступает
положительная информация.
Принцип асимметрии действует в процессе восприятия экологического
риска. Его эффективность существенно усиливается в сочетании с другими
механизмами восприятия, к которым относится так называемое социальное
усиление риска.
3.3.2. Социальное усиление риска
Исследования в области социальной психологии показали, что
прохождение сообщений, несущих сведения о сопряженных с риском
событиях, по информационным системам и каналам (прежде всего, через
средства массовой информации), сопровождается изменениями нагрузки этих
сообщений риском. Выделены два вида таких изменений: во-первых, сигналы
о риске могут стать усиленными или ослабленными, и, во-вторых, эти сигналы
бывают как бы “отфильтрованными”. Последнее означает, что из сообщений
могут быть удалены признаки риска или все то, что подчеркивает их важность.
Механизм социального усиления (ослабления) риска представляет собой
взаимодействие первичных сигналов об опасном событии с другими
сигналами, характерными для психологических, социальных и культурных
процессов [23]. Это взаимодействие может привести к усилению или
ослаблению восприятия сигналов о риске, что обычно отражается в изменении
поведения. Последнее, в свою очередь, вызывает вторичные эффекты —
социальные, экономические, культурные. Вторичные эффекты могут во много
33
раз превзойти ущерб, обусловленный воздействием первичного события или
процесса.
Таким образом, механизм усиления характерен для сообщений о
технологическом и экологическом рисках. Его роль возрастает по мере
развития современных технологий в связи со следующими обстоятельствами.
В настоящее время существенно расширились возможности выявления в среде
обитания низких концентрации опасных веществ. Это обусловлено, в
основном, совершенствованием аналитических методов, повышением их
чувствительности и точности, а также появлением новых методов.
Следовательно, резко возросло количество первоначально слабых
коммуникационных сигналов о риске, которые могут усилиться в
информационных системах. Кроме того, усилилась зависимость людей от
новых технологий, многие из которых случае в серьезных нарушений
“штатных” ситуаций способны привести к тяжким последствиям. Это
способствует процессу усиления сигналов о риске.
Известно, что в последние годы имели место экологические и
технологические катастрофы (Чернобыль в СССР, взрыв на химическом
комбинате Бхопал в Индии, гибель космического корабля “Челленджер” в
США), которые исключительно широко освещались средствами массовой
информации. При этом подчеркивалось, что эти катастрофы произошли
именно там, где были приняты максимальные меры по обеспечению
безопасности. Результатом является снижение доверия к оценкам
безопасности, делаемым специалистами, и как следствие, расширение сферы
действия механизма усиления риска.
Следует также отметить, что постоянно идут дискуссии о проблемах риска,
в ходе которых одни авторитетные специалисты выступают против других, не
менее авторитетных. Как только о подобной конфронтации узнают читатели
газет и телезрители, у них сразу же падает доверие к обеим сторонам,
участвующим в спорах. В этом случае сами потребители склонны усиливать
сигналы о риске.
Наличие выгод от научно-технического прогресса обычно считаются не
требующим особых доказательств, его полагают само собой разумеющимся
делом. Поэтому, когда люди затрудняются осознать выгоды от какого-либо
вида деятельности, они могут стать нетерпимыми к любой степени риска. С
другой стороны, сегодня людям говорят, что они способны контролировать
многие виды риска. Действительно, использование ремней безопасности
снижает количество жертв аварий на автотранспорте, отказ от курения
уменьшает шанс заболеть раком легких, соблюдение определенной диеты
предотвращает появление лишнего веса и ведет к увеличению
продолжительности жизни и т.д. Возросшая уверенность в способности
держать ряд рисков под контролем приводит к тому, что люди болезненно
реагируют на ситуацию, в которой они оказываются в результате увеличения
количества неподконтрольных им рисков. Следовательно, и здесь сфера
проявления механизма усиления риска оказывается расширенной.
34
Еще одно важное обстоятельство обусловлено данными психологических
исследований, которые показывают, что чем богаче люди, чем больше у них
того, что можно потерять, тем более осторожными они становятся при
принятии решений. Это относится не только с богатству, но и к здоровью.
Осторожность принятия решений, касающихся здоровья, создает
благоприятные условия для усиления даже самых слабых сигналов о риске.
Наконец, как считают некоторые исследователи, изменилась природа
современных рисков — в том смысле, что возрос их катастрофический
потенциал. Это вызвано многообразием новых технологий, их сложностью и
взаимосвязью различных технологических систем. Все это также не может не
влиять на возрастание роли механизма усиления риска.
Механизм усиления или ослабления риска приводит к тому, что в процессе
передачи сведений средствами массовой информации многим важным данным
научного характера уделяется очень мало внимания. Журналистов обычно не
интересуют количественные оценки вероятности и последствий опасностей,
они скорее склонны искать связанные с ними политические причины или
социальные
конфликты.
В
результате
неадекватно
освещаются
предположения и догадки о вине конкретного лица или организации, и чем
больше престиж вовлеченных участников, тем значительнее может быть мера
искажений. Поскольку сигналы о количественных характеристиках риска
оказываются ослабленными, то даже крупные экологические катастрофы
получают в средствах массовой информации внимание, никак не связанное с
их масштабом. Так, было подсчитано, что американская телевизионная
компания CBS потратила в 1986 г. 129 минут эфирного времени на сообщения
об аварии в Чернобыле, где погиб 31 человек, а на информацию о
землетрясении в Китае, жертвами которого стало 800 тысяч человек, та же
компания отпустила всего лишь 9 минут.
3.3.3. Неадекватное восприятие вероятностей
Механизм неадекватных оценок вероятностей был изучен Тверским и
Канеманом, заметившими, что люди очень часто неправильно судят о
вероятности различного рода действий или событий. На это указывают, в
частности, результаты следующих психологических экспериментов. В первом
эксперименте участники должны были выбрать одно из двух предложений:
получить наверняка (с вероятностью 100%) некоторую сравнительно
небольшую сумму денег (например, 100 долларов) или же попытаться
выиграть значительно большую сумму (1000 долларов) путем угадывания
результата однократного подбрасывания монеты, т.е. с вероятностью 50%.
Этот опыт показал, что подавляющее большинство людей предпочитает
первый вариант. Во втором эксперименте тем же участникам предлагалось
сделать выбор также между двумя вариантами: первый представлял собой
приглашение участвовать в игре на выигрыш 100 долларов с вероятностью
10%, а второй состоял в попытке выиграть 1000 долларов, но с вероятностью,
равной 5%. С точки зрения теории вероятностей условия первого и второго
35
опыта одинаковы, поскольку в обоих случаях вероятность получить
значительную сумму превышает вероятность выиграть небольшую сумму
ровно в два раза. Судя по результатам первого эксперимента, можно было
ожидать, что предпочтение получит вариант, связанный с большей
вероятностью. Однако на самом деле участники второго эксперимента
поступают иначе, выбирая, как правило, шанс выигрыша большой суммы
денег.
Следовательно, люди могут действовать вопреки логике, следующей из
вероятностных представлений. Это относится не только к рядовым
обывателям, но и к специалистам в той или иной области (экспертам).
Действие указанного механизма зависит от нескольких факторов, ведущим из
них является, по мнению многих психологов, двойственный характер
вероятности. Последний состоит в том, что кроме объективной вероятности,
рассматриваемой в математике, вводится так называемая субъективная
вероятность, определяемая как степень уверенности индивидуума в
совершении действия или события. Объективная вероятность предполагает
возможность использования частотного подхода к интерпретации вероятности
(чем чаще происходит событие, тем больше его вероятность). Такой подход
характерен для специалистов, простые же люди склонны полагаться на
интуитивную степень уверенности, т.е. пользоваться субъективной
вероятностью.
Если события или процессы происходят достаточно часто, то при решении
связанных с экологических риском задач трудностей обычно не возникает.
Действительно, здесь для оценки вероятности какого-либо неблагоприятного
события можно ориентироваться на величину его частости, и применять таким
образом объективную вероятность. Но если приходится оценивать
вероятность уникального или крайне редкого события, частотный подход не
возможен, и тогда приходится прибегать к субъективной вероятности.
Субъективные вероятности используются в качестве экспертных оценок как
раз в тех случаях, когда нужно знать вероятность очень редких или вообще
никогда не происходивших событий. Экспертные оценки играют важную
роль, например, в разработке проектов захоронения высокорадиоактивных
отходов в геологических формациях, когда требуется учет многих событий,
которые могут произойти в течение весьма длительного (порядка 10 тыс. лет)
интервала времени в будущем.
Разновидностью механизма неадекватного восприятия вероятностей
является систематическое искажение оценок риска. Это проявляется в
недооценке людьми относительно высоких уровней риска и, напротив,
переоценке ими низких уровней риска. Установлено, например, что
подавляющее большинство людей преувеличивает риск полетов на самолете и
занижает риск езды на автомобиле. Такие выводы были получены после
сопоставления результатов опросов и соответствующих статистических
данных, их можно объяснить влиянием таких факторов восприятия риска, как
контролируемость, добровольность, понимание и т.д.
36
Искажение оценок вероятности приводит к тому, что риски,
характеризуемые низкими вероятностями событий, но тяжелыми
последствиями их, воспринимаются как более угрожающие по сравнению с
рисками, обусловленными событиями с большой вероятностью, но с
относительно умеренными последствиями. По этой причине общественное
мнение склонно преувеличивать опасность от использования ядерных
реакторов для производства электроэнергии.
3.3.4. Стратегия оптимизации риска
Механизм, получивший название “стратегия оптимизации риска”, близок к
механизму неадекватного восприятия вероятностей, но его следует
рассматривать независимо от других эффектов. Суть названной стратегии
состоит в том, что человек обычно идет на определенный риск, чтобы
предотвратить потерю чего-либо или свести эту потерю к минимуму, даже
если при этом он рискует большей потерей. В других ситуациях, когда речь
идет не о потере, а о возможном приобретении, люди, как правило, не желают
подвергаться риску, предпочитая получить меньше, но со стопроцентной
уверенностью. Иллюстрацией этого служат результаты многочисленных
эмпирических исследований, одно из них описывается ниже [26].
Проводились двухэтапные эксперименты, связанные с подбрасыванием
монеты. На первом этапе испытуемым предлагалась беспроигрышная игра, в
результате которой они могли или получить по 1000 долларов (результат
подбрасывания угадан) или не получить (но и не потерять) ничего (результат
подбрасывания не угадан). Перед самым подбрасыванием участникам опытов
предлагали продать право на эту игру. Так как средний выигрыш
(математическое ожидание) должен в данном случае равняться 500 долларам,
то представлялось естественным, что право на игру будет продано, в среднем,
именно за эту сумму. Однако эксперимент показал, что испытуемые уступают
это право за меньшие деньги — в среднем, за 350 долларов. Это говорит о том,
что люди предпочитают заручиться меньшим, по сравнению с ожидаемым по
теории вероятности, но получить его наверняка, без всякого риска.
Второй этап отличался тем, что участникам еще до начала опытов были
розданы деньги, по 1000 долларов каждому, но с условием — принять участие
в той же игре с однократным подбрасыванием монеты. При этом испытуемых
предупреждали, что деньги останутся у них, только если результат
подбрасывания монеты будет ими угадан, в противном же случае им придется
расстаться со всей полученной суммой. Как и прежде, участникам предлагали
отказаться от игры, точнее — откупиться от нее. Какую часть от полученных
денег готовы были отдать за это участники опытов? Теория вероятности, как и
ранее, предсказывает, что эта часть составит 500 долларов. Если же учесть
результаты первого этапа экспериментов, то можно было предполагать, что
участники отдадут, в среднем, по 650 долларов. Действительно, тогда, как и
прежде, их “чистая прибыль” будет равна 350 долларам. Однако оказалось,
что испытуемые были готовы вернуть, в среднем, лишь 350 долларов. Это
37
означает, что они, отказываясь получить в виде “чистой прибыли” 500 и даже
600 долларов, соглашались подвергнуться риску потерять все, что им было
дано.
Ясно, что результаты описанных опытов не имеют ничего общего с
научными прогнозами, сделанными на основе вероятностно-статистических
соображений. Эти эксперименты свидетельствуют об определенной
склонности людей подвергнуться риску с тем, чтобы избежать потерь, и в то
же время об явной недооценке ими перспективы выигрыша. В этом
заключается так называемая стратегия оптимизации риска, ее смысл
отображен в таких народных пословицах, как “лучше синица в руках, чем
журавль в небе”. Аналоги этой пословицы есть во всех языках, англичане,
например, говорят: “одна птица в руках стоит двух в кустах”.
3.3.5. Устрашение “скрытыми” рисками
Механизм устрашения рисками, условно называемыми “скрытыми”,
близок по действию к эффектам, проявляющимся в случае восприятия риска
от крайне редких, но очень опасных событий. Выше говорилось о том, что
люди склонны преувеличивать риск, обусловленный весьма маловероятными
событиями или процессами, являющимися катастрофами. Термин “скрытые
риски” следует понимать в двух разных значениях. Во-первых, он охватывает
риски, связанные с гипотетическими событиями или процессами, которые
никогда не имели места, но теоретически могут произойти. К ним можно
отнести ядерную войну, столкновение Земли с крупным астероидом,
катастрофическое изменение климата. Именно вследствие очень малой
вероятности подобных событий их восприятие оказывается неопределенным и
совершенно различным у разных людей, прежде всего у экспертов и
неспециалистов. Например, в разгар холодной войны в США проводились
социологические опросы, в ходе которых часто задавался вопрос: “Какова
Ваша оценка шанса того, что в течение ближайших 10 лет начнется война с
широким применением ядерного оружия?”. Большинство американцев давало
тогда очень высокую оценку вероятности этого события, ее среднее значение
равнялось примерно 1/3, в то время как оценки экспертов не превышали 10 -3.
Психологи полагают, что сходная ситуация наблюдается в настоящее время,
когда результаты изучения общественного мнения выявляют большую
обеспокоенность людей последствиями таких событий, как крупная авария на
атомной электростанции или утечка радионуклидов из подземного хранилища
радиоактивных отходов.
Второе значение термина “скрытые риски” относится только к
разновидностям ядерного или радиационного рисков. Угроза радиации
воспринимается людьми по-особому, так как они знают, что ее носитель
невидим и обладает высоким энергетическим потенциалом. Ядерная энергия
появилась во время войны и дала возможность быстро закончить у войну. В
течение многих лет все связанное с ядерной энергией хранилось в тайне. С
термином “ядерная энергия” ассоциируются представления о мощных
38
взрывах, разрушениях, радиоактивных осадках, лучевой болезни, генных
мутациях. Все это способствовало формированию “ядерного страха”,
радиофобии (боязни облучения) и негативного отношения к ядерной
энергетике. Устрашение необходимо учитывать при исследовании механизмов
восприятия риска.
3.3.6. Архетип “поверженного героя”
Выдающимся психологом Карлом Юнгом было введено понятие о
коллективном бессознательном, обозначающее ту область человеческой
психики, в которой удерживается и из которой передается по наследству
многое из накопленного психологической сферой всего человечества.
Имеются существенные различия между личным и коллективным
бессознательным, последнее можно считать суммой всех наследственных
факторов духовной эволюции людей. Фрейд, как известно, считал область
бессознательного вместилищем вытесненных комплексов (в основном
сексуальных), т.е. той доли психической субтанции, которая выходит за
пределы сознания в течение жизни индивидуума. Юнг полагает, что
коллективное бессознательное отнюдь не является простым вместилищем
комплексов, оно представляет собой более глубинный и несравненно более
важный слой, в фундаментальной части которого хранится генетическая
память всего человеческого рода. Коллективное бессознательное
возрождается в мозгу каждого индивидуума, где оно впоследствии
функционирует и проявляется. Основные виды этого проявления —
разнообразные образы и символы, за которыми угадываются контуры
универсальных структур, называемых архетипами.
По Юнгу, архетипы — это те устойчивые формы, в которых существует
коллективное бессознательное. Их универсальная природа доказывается тем,
что порождаемые ими символические представления с постоянством
повторяются в снах, видениях, галлюцинациях и фантазиях совершенно
различных людей в абсолютно разных условиях и обстоятельствах, а также —
в мифах совершенно различных народов, причем заведомо никогда не
имевших контактов друг с другом. Архетипы несут на себе мощную
эмоциональную нагрузку и могут интенсивно влиять на сознание человека, на
его поведение, на отношение к чему-либо. В общем, архетипические
структуры коллективного бессознательного постоянно и активно
воздействуют на сознание и играют решающую роль в его формировании.
Архетипы находятся вне сферы личного осознанного контроля, они могут
быть вызваны некоторым стимулирующим сигналом в виде конкретного
послания, мысли или внешнего события. Именно архетипы создают религии,
мифы и философские течения, которые влияют на судьбы народов и
характеризуют целые исторические эпохи. Одним из самых распространенных
и наиболее известных является миф о герое.
Миф о герое встречается повсюду — в античной мифологии Греции и
Рима, в средневековых сказаниях европейских стран, в эпосе народов стран
39
ближнего и дальнего Востока, в сказках современных американских индейцев.
Детали этого мифа, разумеется, варьируют, однако главное остается
неизменным: некий герой сперва был любим и обласкан богами, но потом
возгордился и восстал против них, вследствие чего был жестоко наказан. Это
составляет основу архетипа поверженного героя, его типичными
представителями можно считать Икара и Прометея.
Недавно было высказано предположение о том, что архетип поверженного
героя играет значительную роль в формировании негативного отношения к
ядерной энергии и в проявлении радиофобии. Последняя тесно связано с
представлением об энергии атома и заключается в неоправданном страхе,
вызываемом возможностью подвергнуться даже ничтожной дозе облучения.
Не исключено, что люди подсознательно проводят аналогию между ситуацией
с высвобождением атомной энергии и мифом о Прометее. По этой аналогии,
современный человек, овладевший невиданной энергией, уподобился
похитившему у богов огонь Прометею и должен быть за это сурово наказан.
Доказательством этому должны служить такие катастрофы, как
чернобыльская или возможность гибели цивилизации в результате ядерной
войны.
Значение архетипов состоит в том, что человек становится зависимым, им
управляет некая сила, о которой он ничего не знает, но которая еще с
доисторических времен является ему в представлениях, “напоминая” с их
помощью о себе. Зависимость людей от архетипов не может не проявиться в
процессе восприятия ими риска.
4. КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ
ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ
Возможность экологических катастроф и негативного воздействия на
людей и природу техногенных процессов обусловливает необходимость
количественного оценивания риска, характеризующего подобные события и
процессы. О важности такого оценивания свидетельствует тот факт, что
законодательство ряда экономически развитых стран начинает использовать
нацеленные на охрану здоровья людей и среды обитания стандарты и
нормативы, основанные не только на предельно допустимых дозах вредных
веществ, но и на связанных с ними риском. Так, Агентство США по
окружающей среде в 1995 г. пересмотрело нормативные акты, регулирующие
строительство и эксплуатацию первого на американском континенте
геологического хранилища высокорадиоактивных отходов в штате Невада,
заменив предельные дозы облучения населения при возможном
высвобождении радионуклидов на расчетные оценки максимально
допустимого риска.
Количественные оценки необходимы при анализе различных по своей
природе рисков, в том числе и тех, которые должна рассматривать новая
научная дисциплина — экологическая геология. Действительно, несмотря на
глобальную роль техногенных и антропогенных процессов, во многих случаях
40
именно геологическая среда выступает генератором основных причин
возникновения опасных экологических ситуаций. Параметры геологической
среды являются неотъемлемой частью моделей, имитирующих как чисто
природные, так и техногенно обусловленные аварии, катастрофы и прочие
неблагоприятные события и процессы.
4.1. Оценки социального и индивидуального рисков
При оценивании риска различают две его разновидности — социальный и
индивидуальный риски. Социальный риск Rs характеризует возможные аварии
на промышленных, энергетических, военных и иных объектах, которые
вызывают тяжелые последствия и, прежде всего, гибель людей. Этот риск
принято выражать следующим образом:
l
R wi N i ,
s
(4.1)
i
где wi — частота i-й аварии, Ni — количество смертельных случаев,
обусловленных ею, l — возможное число всех аварий на данном объекте.
Законодательство ряда стран использует определенные значения частоты
аварии и количество вызванных ею смертельных случаев для оценки
допустимого социального риска эксплуатации того или иного объекта. Так, в
соответствии с экологической программой Нидерландов, риск от
потенциально опасной установки, авария на которой может вызвать гибель 10
человек, может считаться допустимым, если частота этой аварии не
превышает 104 в год (иначе говоря, рассматриваемая авария может произойти
не чаще, чем один раз в 10 тыс. лет). Этот же документ указывает, что если
последствия аварии в n раз больше, то соответствующая частота должна быть
в n2 раз меньше. Таким образом, если на установке возможна авария, которая
способна вызвать смерть не 10, а 20 человек, то частота такой аварии не может
превышать 2,510–5 в год.
Социальный риск, обусловленный действием на людей вредных веществ,
находящихся в воздухе, воде или пище, определяют несколько иным образом.
Количественные оценки и ана-лиз риска, обусловленного присутствием
загрязнителей в компонентах среде обитания, детально рассматриваются в
главе 5, здесь рассматриваются лишь основные понятия.
Для оценки влияния токсиканта, присутствующего в окружающей среде,
вводится понятие “риска от дозы i токсиканта j”, обозначаемого через [Pe(D)]ij
[22]. Фактически величина [Pe(D)]ij является вероятностью, она зависит от так
называемого фактора риска данного токсиканта Fr и его дозы D. Доза
измеряется в мг, а фактор риска имеет размерность (мг1) и представляет
собой риск, приходящийся на единицу дозы. Величина фактора риска должна
быть установлена в результате специальных исследований. Если связь между
дозой и риском линейна, а воздействие токсиканта не имеет порога, то
величина [Pe(D)]ij определяется простой формулой
[Pe(D)]ij = (Fr D)ij = (Fr c v t)ij, (4.2)
41
где c — концентрация токсиканта, v — его ежедневное поступление в
организм, t — время воздействия токсиканта.
Число тяжелых последствий (например, раковых заболеваний) действия
токсикантов на людей определяется выражением
n
k
qe = [Pe(D)]ij Nij,
i 1 j 1
(4.3)
где Nij — количество людей, подвергающихся действию токсикантов; k —
количество токсикантов; n — количество уровней доз каждого токсиканта.
Символ “e” показывает, что речь идет о дополнительных (excess) случаях
заболевания, вызванных рассматриваемыми токсикантами (при малых дозах
величина qe может быть столь незначительна, что ее трудно выявить на фоне
“обычных” случаев данного вида рака).
Формулу (4.3) можно применять для экспрессных количественных оценок
социального риска. Пусть, например, после ввода в строй некоторого
промышленного объекта проживающее поблизости население в количестве 10
тыс. чел. в течение 3 лет постоянно (24 часа в сутки) подвергается действию
находящегося в воздухе токсиканта-канцерогена, концентрация которого
равна 0,01 мг/м3. сколько дополнительных случаев рака можно ожидать от
этого токсиканта за время эксплуатации объекта, если фактор риска
токсиканта составляет 106 мг–1? В данном примере двойное суммирование не
требуется, так как i =1 и j =1. Если считать, что средний объем воздуха,
вдыхаемый ежеминутно, равен 7,5 л/мин, то объем загрязненного воздуха,
проходящий через легкие каждого человека ежесуточно, составит:
v = 7,5 л/мин 103 м3/л 60 мин/ч 24 ч/день = 10,8 м3/день.
С помощью формул (4.2) и (4.3), получаем
qe = Fr v c t N =
6
1
3
=10 мг 10,8 м /день 0,01 мг/м3 365 дней/год (3 г.) (104 чел.)=1,3.
Таким образом, для приведенных условий рассматриваемый объект может
вызвать приблизительно лишь один случай заболевания раком.
Количественные оценки и анализ риска, обусловленного присутствием
загрязнителей в компонентах среды обитания, детально рассматриваются в
главе 5.
Индивидуальный риск, как показывает сам термин, определяется
вероятностью экстремального вреда смерти индивидуума от некоторой
причины, рассчитываемой для всей его жизни или для одного года. Часто в
литературе термины “индивидуальный риск” и “вероятность” употребляются
как синонимы, однако помимо вероятности события здесь присутствует (“по
умолчанию”) его последствие — гибель человека. Федеральные ведомства
США, разрабатывающие нормативные акты, в которых устанавливаются
стандарты экологических рисков, ориентируются на такой нижний
теоретический предел допустимого индивидуального риска, который можно
считать пренебрежимо малым. Этот предел соответствует увеличению
вероятности смерти на один шанс на миллион (10–6) за всю жизнь человека,
продолжительность которой принимается равной 70 годам. В расчете на один
42
год идеальный, пренебрежимо малый индивидуальный риск составляет,
следовательно, 10–6:70 = 1,43·10–8 год–1.
Для оценки допустимых индивидуальных рисков, связанных с опасными
видами деятельности, в Великобритании используются так называемые
критерии Эшби [13]. Они представляют собой вероятности одного фатального
случая (одной смерти) в год. Характеристики этих критериев даны в табл. 4.1.
Таблица 4.1. Критерии приемлемости риска (по Эшби)
Ранг
риска
1
2
3
4
Вероятность
одной смерти в
год
Не менее 1·10–3
10–4
10–5
10–6
Степень приемлемости
Риск неприемлем
Риск приемлем лишь в особых обстоятельствах
Требуется детальное обоснование приемлемости
Риск приемлем без ограничений
Видно, что четыре ранга риска перекрывают более трех порядков
вероятности одной смерти в год, причем для неограниченно приемлемого
риска принят такой же порядок вероятности, какой характерен для природных
катастроф (10–6). В табл. 4.2 представлены порядки вероятностей
индивидуального риска смерти в год, усредненные по статистическим данным
Великобритании [12].
Таблица 4.2. Порядки вероятности индивидуального риска смерти,
рассчитанные для одного года
Причины смерти
Все причины
Все “внутренние” причины (болезни)
Все “внешние” причины (аварии,
отравления, насилие и т.п.)
Все аварии на транспорте
Случайные отравления
Травматизм на производстве
Аварии на воздушном транспорте
Вероятность
одной смерти
в год
102
102
104
104
105
105
106
Эти вероятности подсчитаны путем деления количества наблюдавшихся
ежегодно смертей на число жителей страны. Видно, что “внутренними”
причинами объясняется подавляющее большинство всех смертей, “внешние”
причины меньше их на два порядка величины. В то же время среди внешних
43
причин резко доминируют аварии на транспорте. Аварии на воздушном
транспорте характеризуются тем же риском, что и природные катастрофы.
Ричард Вильсон рассчитал увеличение индивидуального риска смерти на
–6
10 в год, вызванное различными причинами, часть его данных представлена
в табл. 4.3.
Таблица 4.3. Причины увеличения индивидуального риска смерти на
106 в год (по Р. Вильсону)
Вид деятельности
Причины смерти
Выкурить 1,4 сигареты
Рак, болезнь сердца
Пробыть 1 час в угольной шахте
Болезнь легких
Провести 2 дня в Нью-Йорке
"
Проехать 300 миль на автомобиле
Авария
Проехать 10 миль на велосипеде
"
Пролететь 1000 миль на самолете
"
Прожить 2 месяца в горах
Рак (космические лучи)
Прожить 2 месяца рядом с курильщиком
Рак, болезнь сердца
Сделать рентгеновское исследование грудной клетки Рак (облучение)
Прожить 150 лет на расстоянии 20 миль от ядерного
реактора
"
Комиссия США по окружающей среде установила предельно-допустимые
концентрации канцерогенных веществ в воздухе, исходя из величины
индивидуального риска и количества дополнительных случаев рака,
генерируемых ежегодно среди населения. Комиссия считает приемлемыми
индивидуальные риски в диапазоне от 10–5 до 10–3, если их значения
соответствуют возможным дополнительным случаям рака, число которых
лежит в интервале от 0,006 до 0,08 в год. Здесь учтены как вероятности
вредных воздействий, так и число их фатальных последствий (при проведении
подобных оценок полагают, что все дополнительные случаи заболевания
раком сопровождаются смертельным исходом).
Выражение последствий риска количеством фатальных случаев (смертей) в
единицу времени (за один год или за 70 лет) получило широкое
распространение, однако оно не является единственным. В 1996 г. Кунрейтер
и Слович предложили несколько иных способов выражения риска смерти,
которые представляют следующий ряд [25]:
количество смертей на один миллион населения;
количество смертей на один миллион населения в пределах зоны
определенного радиуса с центром в месте источника опасного воздействия;
количество смертей на единицу концентрации токсиканта в окружающей
среде;
количество смертей, обусловленных функционированием данного объекта;
44
количество смертей на одну тонну токсиканта, поступившего в организмы
людей;
количество смертей на одну тонну вещества, выработанного на данном
объекте;
количество смертей на один миллион долларов вырабатываемого вещества;
сокращение ожидаемой продолжительности жизни, вызванное опасностью.
4.2.Риск как произведение вероятности события на
магнитуду его последствий
В главе 1 было показано, что риск нельзя рассматривать в отрыве от
последствий проявления данной опасности. Это приводит к следующему
определению: риск — это количественная мера опасности с учетом ее
последствий. Оценка риска, следовательно, должна быть двумерной: величина
риска R равна произведению вероятности рассматриваемого события или
процесса P на меру ожидаемых последствий (ущерба) Q:
R=P·Q.
(4.4)
Важно, чтобы мера ожидаемого ущерба включала в себя все возможные
последствия данного события или процесса. Полная мера последствий должна
включать в себя различные виды ущерба — социального, экологического,
экономического, морального и т.д. Социальный ущерб обусловлен
заболеваниями и гибелью людей, психическими травмами и стрессами, а
также различными неудобствами, снижающими качество жизни.
Экологический ущерб определяется отрицательными последствиями опасных
событий и процессов, вызывающими ухудшение состояния среды обитания.
Экономический ущерб характеризуется денежным выражением негативных
последствий опасных событий, явлений и процессов. Все виды ущерба тесно
связаны друг с другом, при этом социальный, экологический и моральный
ущербы также могут иметь денежное выражение [9]. Монетарное выражение
экологического ущерба связано с проблемой количественной оценки
человеческой жизни, которая рассматривается, в частности, в монографии
У. Роува [32].
Таким образом, если какая либо опасность характеризуется вероятностью,
оцениваемой величиной 10–1, а суммарный ожидаемый ущерб от этой
опасности составляет 200 млн рублей, то оценка соответствующего риска
выразится суммой в 20 млн рублей. Следует еще раз подчеркнуть, что
рассматриваемый подход основан на монетарном выражении ущерба.
Двумерное определение риска было предложено более 20 лет назад, но оно
использовалось только при расчетах риска аварий на реакторах атомных
электростанций. Однако формула (4.4) оказалась пригодной и для оценки
многих других рисков (см., например, монографию Оссенбрюггена [30].
Вместе с тем формула (4.4) приводит к одинаковым оценкам рисков,
связанных с событиями или процессами, которые могут резко различаться по
своим
последствиям.
Предположим,
например,
что
некоторый
45
технологический процесс обладает вероятностью серьезной аварии,
характеризуемой частотой, равной 105 в год (один раз в 100 тыс. лет), и при
каждой такой аварии может погибнуть 1 тыс. человек. Пусть другой процесс
имеет частоту (вероятность) аварии, равную 10–2 в год (один раз в 100 лет),
причем каждая авария влечет за собой гибель одного человека. Оценка рисков,
вызванных этими процессами, в соответствии с формулой (4.4), дает одну и ту
же величину (R = 0,01 чел/год), но при сопоставлении этих процессов
(например, с целью выбора одного из них) как отдельный индивидуум, так и
общество в целом предпочтет, несомненно, второй, а не первый.
Приведенный пример отражает особое отношение людей к рискованным
событиям или процессам, описываемым малыми вероятностями, но весьма
тяжелыми последствиями. Для таких событий и процессов были предложены
скорректированные алгоритмы оценки риска, однако ни один из них не
получил распространения, поэтому формула (4.4) остается основной при
количественном оценивании риска. Следует подчеркнуть, что, строго говоря,
вероятность P в формуле (4.4) является условной, поскольку она относится к
конкретному событию или, как говорят, сценарию риска.
4.3.Оценка риска по сокращению ожидаемой
продолжительности жизни
Бернард Коэн предложил оценивать и сравнивать риски по величине,
называемой сокращением ожидаемой продолжитель-ности жизни. Эта
величина, обозначаемая LLE (loss of life expectancy), показывает, на какой срок
укорачивается, в среднем, жизнь индивидуума, подвергающегося данному
риску. Преимущество ее использования состоит в наглядности — так,
показатель смертности, выраженный величиной 1104, труднее для
восприятия, нежели характеризующая тот же риск значение LLE, равное, к
примеру, 20 дням. Методика расчета LLE предложена Б. Коэном, она основана
на использовании детальных статистических данныx США [14, 15].
Если зарегистрированы статистические показатели смертности для всех
возрастных групп, то подсчет значений LLE проводится следующим образом.
Каждой возрастной группе приписывается индекс i (i = 1 для возрастной
группы от 0 до 1 года, i = 2 для возрастной группы от 1 до 4 лет, i = 3 для
возрастной группы от 5 до 9 лет, и т. д.), а вероятность смерти m(i) для каждой
возрастной группы берется из статистических данных. В США такие данные
сосредоточены в фондах Федерального Бюро переписи, где они представлены
в виде количества смертей, приходящихся на 100 тыс. жителей в год. В
расчете на 100 тыс. жителей число ожидаемых смертей в интервале возрастов
от 0 до 1 года составит n(1) = m(1) 100 000, а количество оставшихся в живых и
достигших возраста в 1 год, будет равно а = 100 000 n(1). В общем виде
можно записать
n(i) = a(i 1)m(i),
(4.5)
46
a(i) = a(i 1) n(i),
где a(0) = 100 000.
С помощью уравнений (4.5) рассчитываются все значения n(i). Средним
количеством лет t(i), прожитых теми, кто умер в возрастном интервале i,
выступает середина этого интервала (например, для возрастной группы от 25
до 29 лет значение t равно 27), а полное количество лет, прожитых лицами
этой группы, составит n(i)t(i). Ожидаемая продолжительность жизни для
индивидуума в этой группе будет
E = [ n(i)t(i)]/100 000.
(4.6)
Если какой-нибудь данный риск устранен, то смертность m(i) изменится и
примет новое значение m(i), которое даст новую величину ожидаемой
продолжительности
жизни
E.
Тогда
сокращение
ожидаемой
продолжительности жизни, вызванное данным риском, представит собой
разность
LLE = E E.
(4.7)
В табл. 4.4 приведены оценки величины LLE в США для различных
экологических причин. Для того, чтобы можно было сопоставить
экологические риски, представленные в табл. 4.4 с рисками повседневной
деятельности, обычных заболеваний и стихийных бедствий, в табл. 4.5 даны
соответствующие оценки значений LLE, рассчитанные Б. Коэном по
статистическим данным США [14, 15].
Таблица 4.4. Сокращение ожидаемой продолжительности жизни (LLE),
вызываемое различными экологическими причинами (по Б. Коэну)
Причины риска
Радон в помещениях
Работа с химикалиями
Постоянная работа с излучением
Обеднение озонового слоя в стратосфере
Пестициды в пищевых продуктах
Загрязнение наружного атмосферного воздуха
Загрязнение питьевой воды
Проживание вблизи АЭС
LLE, дни
35
30
25
22
12
10
1,3
0,4
Оценивание риска с использованием величины сокращения ожидаемой
продолжительности жизни может рассматриваться как частный случай
использования формулы (4.4). Действительно, значение LLE зависит от
вероятности осуществления рассматриваемого опасного события (или
состояния, или действия) P и средней величины оставшейся жизни человека L,
подвергающегося при этом риску:
LLE = P · L.
(4.8)
Величина L играет, таким образом, роль последствий опасного события,
действия или процесса. Угроза со стороны опасного события действует на
47
ожидаемый остаток жизни в виде соответствующей вероятности. Если,
например, 40-летний житель некоторой страны, средняя продолжительность
жизни в которой составляет 70 лет, подвергается риску смерти, оцениваемому
в 1%, то теоретическое сокращение его жизни LLE, будет равно 0,01·30 = 0,3
года.
Количественные оценки экологических рисков необходимы для
ранжирования проблем, связанных со здоровьем людей и состоянием среды
обитания, и принятия соответствующих мер. Такое ранжирование
способствует выделению приоритетов при распределении средств,
предназначенных на экологические мероприятия. Количественные оценки
важны для сопоставления и сравнения различных рисков. Установлено, что
большинство людей не может “уловить” различие двух индивидуальных
рисков, оценки которых даются, например, в виде чисел 1·10–4 и 1·10–5.
Поэтому столь серьезное внимание уделяется сравнительным оценкам типа
тех, которые приведены в табл. 4.4 и 4.5. Их цель — научить людей мыслить в
категориях риска.
Таблица 4.5. Сокращение ожидаемой продолжительности жизни (LLE)
в США, вызываемое повседневной деятельностью, болезнями и
стихийными бедствиями (по Б. Коэну)
Причины риска
LLE, дни
Курение (мужчины, 1 пачка сигарет в день) 2300
Сердечно-сосудистые заболевания
2100
Работа в шахте (добыча угля)
1100
Рак
980
Избыточный вес (15 кг)
900
Инсульт
520
Алкоголь
230
Автомобильные аварии
180
Грипп и воспаление легких
130
Наркотики
100
Убийство
90
Несчастные случаи на работе
74
СПИД
70
Пожары и смертельные ожоги
27
Кофе (3 чашки в день)
26
Авиакатастрофы
1
Ураганы, торнадо
1
Наводнения
0,4
Землетрясения
0,2
Следует отметить, что оценивание риска должно предусматривать
развитие неблагоприятных событий по различным сценариям, поэтому
формулу (4.4) следует обобщить:
48
R = ( P Q ) ij ,
(4.9)
i, j
где индекс i относится к событию, а индекс j — к рассматриваемому
сценарию.
4.4.Оценки экологических рисков с учетом
жизненного цикла промышленных продуктов
(методики «Экоиндикатор 95» и «Экоиндикатор 99»)
Группой компаний и исследовательских организаций Ни-дерландов были
разработаны методики расчета экологических рисков, ориентированные на
оценку жизненного цикла основ-ных видов промышленной продукции и
процессов (методики «Экоиндикатор 95» и «Экоиндикатор 99» [20, 21]).
Основная идея этих методик состоит в детальном учете (инвентаризации) всех
потребляемых ресурсов и попадающих в среду обитания загрязнителей в
течение жизненного цикла определенного продукта (например, стали, бумаги,
пластических материалов и т.д.) или процесса (выработка электрической или
тепловой энергии, транспортировка грузов и т.п.). Методики используют
европейский масштаб для оценки ущерба экосистемам и здоровью людей, это
означает, что учитываются потребляемые ресурсы и поступающие в
окружающие среду вещества в результате промышленного производства во
всех странах Западной и Восточной Европы. Расчеты показали, что при оценке
воздействия жизненного цикла (Life Cycle Impact Assessment) надлежит
учитывать девять основных процессов, причиняющих вред здоровью людей и
ущерб экосистемам, причем каждому из этих процессов приписывается
определенный весовой коэффициент (табл. 4.6).
Таблица 4.6. Процессы, причиняющие вред здоровью людей и среде
обитания, их весовые коэффициенты и критерии выявления
(для стран Европы, методики «Экоиндикатор 95» и «Экоиндикатор 99»)
Процессы
Обеднение озонового слоя
Действие пестицидов
Действие канцерогенных
веществ
Повышение кислотности
водоемов
Эвтрофикация
Действие тяжелых металлов
Весовые
Критерии выявления
коэффициенты
100
Вероятность одной смерти в
год на 106 жителей
25
5%-я деградация экосистемы
10
Вероятность одной смерти в год
на 106 жителей
10
5%-я деградация экосистемы
5
5
5%-я деградация экосистемы
Учитывается концентрация
кадмия основного
экотоксиканта среди тяжелых
металлов
49
Действие зимнего смога
Действие летнего смога
5
2,5
Парниковый эффект
2,5
Учет жалоб в период действия
смога, особенно со стороны
астматиков и пожилых людей
Повышение температуры на
0,1С каждые 10 лет, 5%-я
деградация экосистем
Видно, что максимальный и минимальный весовые коэф-фициенты
отличаются в 40 раз, для европейских стран основ-ными факторами
экологического риска считаются обеднение озонового слоя, действие
пестицидов и канцерогенов, а также повышение кислотности водоемов.
Разработанные методики позволяют вычислять значения комплексных
индикаторов для основных промышленных про-дуктов и процессов. Эти
вычисления были проведены по схеме, представленной на рис. 4.1.
Инвентаризация всех процессов
жизненного цикла
Моделирование “эффект-ущерб”
Ущерб
здоровью
людей
Ущерб
экосистем
ам
Ущерб
природны
м
ресурсам
Нормирование и взвешивание всех
видов ущерба
Комплексные экоиндикаторы
Рис. 4.1. Схема расчета комплексных экоиндикаторов
(методики «Экоиндикатор 95» и «Экоиндикатор 95»)
50
Комплексный характер экоиндикаторов обусловлен тем, что они учитывают
три компонента ущерба здоровью людей, эко-системам и природным
ресурсам. Ущерб здоровью людей выра-жается так называемым приведенным
количеством потерянных лет (ПКПЛ или DALYs — disability adjusted life
years). Термин “приведенное количество” означает, что суммируются как
потерянные годы жизни (YLL — years of life lost), так и годы прожитые в
состоянии инвалидности (YLD — years lived disabled), и полученная сумма
делится на число жителей Евро-пы. В табл. 4.7 приведены показатели ущерба
здоровью людей, наносимого основными воздействиями, рассчитанные на
одного жителя Европы.
Таблица 4.7. Показатели ущерба здоровью людей, наносимого основными
видами воздействия, выраженные в единицах ПКПЛ/год — приведенного
количества потерянных лет, отнесенного к одному году (методика
«Экоиндикатор 99») [21]
Вид воздействия
Заболевания органов дыхания (действие
неорганических веществ)
Изменение климата
Канцерогенные эффекты
Обеднение озонового слоя
Заболевания органов дыхания (действие
органических веществ)
Ионизирующая радиация
Суммарный ущерб здоровью людей
Ущерб на одного жителя
Европы, ПКПЛ/год
0,0108
0,00239
0,00200
0,000219
0,0000684
0,0000268
0,0155
Ущерб экосистемам выражается путем использования двух величин: доли
видов, затронутых данным техногенным воздей-ствием, и доли видов,
исчезнувших в результате такого воздей-ствия. Эти величины умножаются на
площадь экосистемы и время воздействия. В табл. 4.8 представлены
показатели ущерба экосистемам, наносимого различными видами
воздействия. Эти показатели отнесены к одному году длительности каждого
тех-ногенного воздействия.
51
Таблица 4.8. Показатели ущерба экосистемам, наносимого различными
видами воздействия, рассчитанные по методике «Экоиндикатор 99» [21]
(ДЗВ — доля затронутых видов; ДИВ — доля исчезнувших видов)
Вид воздействия
Единица измерения
Экотоксиканты
ДЗВ·м2·год/год
Экотоксиканты
ДИВ·м2·год/год
Подкисление природных вод и
эвтрофикация
ДИВ·м2·год/год
Землепользование
ДИВ·м2·год/год
Суммарный ущерб экосистемам
ДИВ·м2·год/год
Ущерб
8110
811
375
3950
5130
Ущерб, наносимый природным минерально-сырьевым ре-сурсам, был
рассчитан для двух видов ресурсов: минералов и ископаемого топлива. Это
означает, что рассматриваемый ущерб учитывается двояким образом. Вопервых, рассчитываются эко-логические последствия вовлечения в
переработку сырья с постоянно уменьшающимся промышленным
содержанием добываемого компонента (например, руд со все более низким
содержанием меди). Во-вторых, оцениваются экологические эффекты
перехода от традиционных видов ископаемого топлива (нефти и газа) к новым
энергоносителям (таким, как горючие сланцы и битумные пески),
обладающим меньшей теплотворной способностью. Результаты расчетов даны
в табл. 4.9.
Таблица 4.9. Показатели ущерба, наносимого природным минеральносырьевым ресурсам (методика «Экоиндикатор 99» [21])
Вид ресурсов
Единица измерения
Минералы
МДж/год
Ископаемое топливо
МДж/год
Суммарный ущерб минеральноМДж/год
сырьевым ресурсам
Ущерб
150
5790
5940
Итак, каждый из трех компонентов ущерба характе-ризуется
собственным суммарным показателем. Значения этих показателей
используются в качестве коэффициентов нормиро-вания для дальнейших
расчетов. Кроме того, для этих расчетов вводятся коэффициенты взвешивания,
характеризующие отно-сительный вклад каждого из трех компонентов ущерба
(сумма этих коэффициентов равна единице). Коэффициенты нормиро-вания и
взвешивания, используемые в методиках «Экоиндикатор 95» и «Экоиндикатор
99», представлены в табл. 4.10.
52
Таблица 4.10. Коэффициенты нормирования и взвешивания,
используемые для вычисления показателей ущерба
Вид показателей
Показатели ущерба здоровью людей
Показатели ущерба экосистемам
ППоказатели ущерба, наносимого
природным минерально-сырьевым
ресурсам
Коэффициенты
нормирования
взвешивания
0,0155
0,3
5130
0,5
5940
0,2
В табл. 4.11. приведены примеры расчета комплексных экоиндикаторов,
характеризующих жизненный цикл некоторых промышленных продуктов и
процессов.
Таблица 4.11. Примеры расчета комплексных экоиндикаторов
(«Экоиндикатор 95», [20])
Производственные процессы
Производство металлов (на 1 кг)
Медь
Алюминий
Нержавеющая сталь
Сталь
Производство пластических материалов (на 1 кг)
Полиуретан
Поликарбонат
Полипропилен
Производство бумаги (на 1 кг)
Производство стекла (на 1 кг)
Производство электроэнергии и тепла
Электроэнергия низкого напряжения (на 1 кВтч)
Электроэнергия высокого напряжения (на 1 кВтч)
Тепловая энергия от сжигания нефти (на 1 МДж тепла)
Тепловая энергия от сжигания газа (на 1 МДж тепла)
Перевозка грузов (на 1 т.км)
Грузовики 28 тонн
Суда-контейнеровозы
Товарные поезда
Экоиндикаторы,
усл.ед.
85
18
17
4,1
14
13
3,3
3,3
2,1
0,67
0,57
0,15
0,063
0,34
0,056
0,043
Значения экоиндикаторов выражены в некоторых условных единицах,
которые позволяют сравнивать экологические риски, связанные с
производством разных продуктов или с различны-ми видами
53
производственной деятельности. Видно, например, что экоиндикатор
производства меди в двадцать с лишним раз превышает экоиндикатор
производства стали. Это обусловлено тем обилием выбросов вредных
загрязнителей, которыми сопро-вождается выплавка меди. С другой стороны,
как показывает табл. 4.11, некоторые пластические материалы также имеют
высокие значения экоиндикаторов, что связано со значительными
количествами потребляемой энергии и, следовательно, повышенным
загрязнением среды обитания.
Другая группа экоиндикаторов, рассчитанных по методике «Экоиндикатор
99», включает в себя показатели ущерба здо-ровью людей, наносимого
различными загрязнителями. Рассчи-тывались три величины: фактор ущерба
(ФУ), нормированный фактор ущерба (НФУ) и взвешенный фактор ущерба
(ВФУ). Нормированный фактор ущерба получался путем деления фак-тора
ущерба на коэффициент нормирования (суммарный ущерб здоровью людей,
равный 0,0155 ПКПЛ/год), а взвешенный фак-тор ущерба равнялся
нормированному фактору, умноженному на коэффициент взвешивания (0,3).
Значения всех трех факто-ров ущерба выражались в единицах ПКПЛ и
относились к 1 кг вещества, поступившего в один из трех компонентов среды
обитания (воздух, вода и почва). В табл. 4.12 приведены по-казатели ущерба
здоровью людей, вызываемого воздействием некоторых канцерогенных
веществ.
Таблица 4.12. Показатели ущерба здоровью людей, вызываемого
воздействием некоторых канцерогенных веществ («Экоиндикатор 99»
[21])
Вещества
Бензо-(а)пирен
Диоксины
Мышьяк
Кадмий
Хром (VI)
Никель
ФУ
0,004
179
0,025
0,135
1,75
0,024
Воздух
НФУ
0,257
11500
1,59
8,71
113
1,52
ВФУ
0,077
3460
0,476
2,61
33,9
0,455
ФУ
2,99
2020
0,066
0,071
0,343
0,031
Вода
НФУ ВФУ
193 57,9
1,3·105 3,9·104
4,24 1,27
4,59 1,38
22,1 6,64
2,01 0,602
ФУ
0,002
7,06
0,013
0,004
0,271
0,004
Почва
НФУ
0,133
455
0,851
0,257
17,5
0,254
ВФУ
0,04
137
0,255
0,077
52,5
0,076
Видно, что на первом месте по канцерогенному действию стоят диоксины,
их факторы ущерба весьма значительны для всех компонентов среды
обитания. Среди тяжелых металлов наи-большим канцерогенным эффектом
обладает шестивалентный хром.
В табл. 4.13. даны показатели ущерба здоровью людей, вызываемого
воздействием неорганических веществ на дыха-тельные пути. Эта таблица
показывает, что из перечисленных веществ наибольшую опасность
представляет тонкая фракция пыли, находящейся в воздухе. Среди
кислотообразующих окис-лов наибольший вред дыхательным путям наносят
NO и NO2.
54
Таблица 4.13. Показатели ущерба здоровью людей, вызываемого
воздействием неорганических веществ на дыхательные пути [21])
Вещества
Пыль, фракция 2,5 мкм
Пыль, фракция 10 мкм
NO
NO2
SO2
SO3
NH3
CO
ФУ
НФУ
ВФУ
4
0,045
0,0135
7,0·10
0,0073
3,8·104 0,024
1,4·104 0,0088 0,0026
8,9·105 0,0058 0,0017
5,5·105 0,0035 0,0011
4,4·105 0,0028 0,00085
0,0055 0,00165
8,5·105
4,7·105 1,4·105
7,3·107
В табл. 4.14 представлены показатели ущерба, наносимого воздействием
токсичных веществ воздуху, воде и почве.
Таблица 4.14. Показатели ущерба, наносимого воздействием токсичных
веществ компонентам среды обитания («Экоиндикатор 99», [21])
Вещества
Воздух
ФУ НФУ
Бенз(а)пирен
142
0,028
5
Диоксины
1,310 25,7
Мышьяк
0,115
592
Никель
1,38
7100
Хром
4130 0,805
Цинк
2890 0,563
Медь
1460 0,285
Кадмий
1,88
9650
Свинец
2540 0,495
Ртуть
0,162
829
Вода
ВФУ ФУ НФУ
0,014 36,8 0,007
12,9 1,9105 36,5
0,058 11,4 0,0022
0,692 143 0,028
0,403 68,7 0,013
0,282 16,3 0,0032
0,142 147 0,285
0,941 480
0,29
0,248 7,39 0,0014
0,081 197 0,038
Почва
ВФУ ФУ НФУ ВФУ
0,0036 7250 1,41 0,707
18,2 2,9105 40,7 20,4
0,0011 610 0,119 0,059
0,014 7320 1,43 0,713
0,0067 4240 0,827 0,413
0,0016 2980 0,581 0,290
0,0142 1500 0,285 0,146
0,047 9940 1,94 0,969
7,2104 12,9 0,0025 0,0013
0,019 1680 0,32 0,164
Как и в предыдущих случаях, рассчитывались три вида факторов: ФУ —
фактор ущерба, НФУ — нормированный фактор ущерба и ВФУ —
взвешенный фактор ущерба; значения всех факторов даны в единицах
ДИВм2год и рассчитаны на 1 кг токсиканта, поступившего в среду обитания).
Данная таблица показывает, что в отношении экологического риска,
вызываемого загрязнением воздуха, рассмотренные токсиканты образуют
следующий ряд:
диоксины > Cd > Ni > Cr > Zn > Pb > Cu > Hg > As > бензо(а)пирен.
При загрязнении воды те же вещества формируют несколько измененный ряд
экологического риска:
диоксины > Cd > Hg > Cu > Ni > Cr > бензо(а)пирен > Zn > As > Pb.
55
При загрязнении почвы ряд экологического риска имеет сле-дующий вид:
диоксины > Cd > Ni > бензо(а)пирен > Cr > Zn > Hg > Cu > As > Pb.
У большинства рассматриваемых токсикантов значения ВФУ снижаются в
последовательности: почва > воздух > вода, только у свинца порядок
уменьшения величины ВФУ иной: воздух > почва > вода. В приведенной
таблице роль хрома учитывается вне зависимости от его валентности. Видно,
что среди тяжелых металлов первое место занимает кадмий.
56
5. КОЛИЧЕСТВЕННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ РИСКА УГРОЗЫ ЗДОРОВЬЮ,
ОБУСЛОВЛЕННОГО ЗАГРЯЗНИТЕЛЯМИ
Число химических веществ, используемых человечеством, уже превысило 100
тыс. Суммарная стоимость разбросанных по всему земному шару
предприятий, на которых они производятся, к середине 1990-х гг. достигла
1550 млрд долларов — это в четыре раза больше, чем тридцать лет назад.
Значительная часть этих веществ попадает в воздух, почву, в поверхностные
или грунтовые воды. Многие загрязнители среды обитания представляют
опасность для здоровья и жизни людей.
Для оценивания риска угрозы здоровью и жизни людей требуется
установить соотношение, которое связывает определенное количество
вредного вещества (токсиканта, канцерогена) с мерой вызванных им
негативных последствий. Эта связь, которую часто называют соотношением
“доза – отклик”, должна быть количественной, для выявления ее
характеристик необходимы специальные исследования, охватывающие
эксперименты с животными и статистическую обработку наблюдений над
людьми [22]. На базе таких исследований можно создавать конкретные
математические модели. Подобное моделирование позволяет прогнозировать
результаты воздействия токсикантов (канцерогенов) на людей, в этом состоят
основные задачи количественного оценивания риска, обусловленного
загрязнителями среды обитания. В круг важнейших задач входят также
расчеты допустимых концентраций токсикантов или канцерогенов. Пути
решения этих задач существенно различаются в зависимости от того,
являются ли рассматриваемые вредные вещества пороговыми или
беспороговыми. Кроме того, подход к этим задачам зависит от вида
контингента риска, который может охватывать всех жителей подвергшейся
загрязнению местности (население) или же только персонал, имеющий дело с
загрязнением на рабочих местах.
В количественных оценках экологического риска, связанного с
загрязнителями компонентов окружающей среды, важное место принадлежит
величине, называемой частостью дополнительного риска.
5.1. Частость дополнительного риска
Исследование негативных воздействий токсикантов (канцерогенов) показывает,
что точно такие же воздействия могут наблюдаться (как правило, в
значительно меньших масштабах) и там, где рассматриваемый загрязнитель
отсутствует, т.е. в контрольных группах, которые используются для
сравнения. Так, случаи заболевания раком легких, вызываемые типичным
представителем полиароматических углеводородов — бензо(а)пире-ном,
приходится выявлять на фоне случаев рака легких, обусловленных совсем
другими причинами. Следовательно, надо учитывать, что связанный с данным
веществом риск обычно накладывается на уже существующий риск, поэтому
его называют дополнительным.
57
Механизмы формирования негативных эффектов, обусловленные уже
существующим и дополнительным рисками, могут быть как весьма близкими,
так и существенно различными. Чтобы установить частость риска, связанного
с действием только данного загрязнителя, следует внести такую поправку в
данные по исследуемой группе (группе риска), которая учитывала бы
появление аналогичных эффектов в контрольной группе. Это предусматривает
следующая формула:
qе = (qt - qc)/(1 - aqc),
(5.1)
где qe — частость вредных воздействий, обусловленных только
рассматриваемым веществом (частость дополнительного риска); qt и qc —
частости появления таких же негативных эффектов в группе риска и в
контрольной группе соответственно (qt = Et/Nt, qc = Ec/Nc, где Et и Ec —
количества негативных эффектов в группе риска и в контрольной группе, Nt и
Nc — численность группы риска и контрольной группы соответственно); a —
коэффициент, характеризующий долю проявленных в контрольной группе
изучаемых эффектов, связанных с независимыми механизмами их
формирования.
Коэффициент а может меняться от 0 до 1. Если механизмы формирования
вредных воздействий в исследуемой и контрольной группах одинаковы, то a =
0 и формула (5.1) упрощается:
qe = qt – qc.
Если же эти механизмы различны, то a = 1 и формула (5.1) принимает вид:
qе = (qt - qc)/(1- qc),
(5.2)
Точное значение коэффициента a установить очень трудно, поэтому
обычно полагают a =1. Это приводит к несколько завышенным оценкам
дополнительного риска, т.е. по сравнению с формулой (5.1) соотношение (5.2)
является более консервативным.
Пример 5.1. С целью оценки вредных воздействий некоторого токсического
вещества проводились наблюдения за двумя группами, каждая из которых
насчитывала по 100 чел. В контрольной группе выявлено 5 патологических
случаев, а в группе лиц, подвергавшихся действию токсиканта, наблюдались
10 случаев такой же патологии. Найти частость дополнительного риска,
вызванного данным веществом.
В данном примере Nt = Nc =100, Ec = 5, Et = 10. Сначала надо определить
частости qt и qc: qt = Et/Nt = 10/100 = 0,1; qc = Ec/Nc = 5/100 = 0,05. Искомая
частость qe вычисляется по формуле (5.2):
qе=(qt-qc)/(1-qc)=(0,1-0,05)/(1-0,05)=0,053.
Иногда в качестве значений qc могут быть использованы величины,
полученные в результате статистической обработки больших массивов
данных. Например, если оценке подлежит риск, связанный с конкретным
воздействием некоторого канцерогенного вещества на город или регион, то
можно использовать результаты наблюдений над населением этого города или
региона.
Пример 5.2. Предварительная оценка дополнительного риска,
возникающего при планируемом использовании некоторого канцерогена в
58
химическом производстве, показала, что он может вызвать у рабочих
(мужчин) заболевание раком легких с частостью, равной 0,25. Во сколько раз
эта величина больше вероятности развития рака легких, никак не связанного с
применением этого вещества?
Для ответа на поставленный вопрос нужна надежная статистическая база.
Наиболее полные онкологические данные собраны в США, они выявили
существенные
различия
вероятностей
развития
злокачественных
новообразований в зависимости от расовых и половых признаков. Если
работающие являются белыми мужчинами, то, как следует из табл. 5.1,
вероятность развития у них рака легких составляет 0,087. Эту величину можно
принять за значение qc, а по условию задачи qe = 0,25.
Таблица 5.1. Вероятности развития некоторых раковых заболеваний,
рассчитанные на момент рождения белых граждан США [17]
Пораженный орган
Желудок
Легкие
Молочная железа
Предстательная железа
Мужчины
0,012
0,087
–
0,087
Женщины
0,008
0,042
0,100
–
Прежде всего надо получить значение qt. Из формулы (5.2) следует, что qt =
qc + qe (1–qc). В данном случае qt = 0,087+0,25·(1–0,087) = 0,32. Отношение qt /qc
= 0,32/0,087 3,7. Таким образом, уровень риска заболеть раком легких
превосходит базовое значение приблизительно в 4 раза. Такой
дополнительный риск должен обязательно проявиться в результате
наблюдений за группой риска. Если же в случае того же канцерогена оценка
частости дополнительного риска составляет в 10 раз меньшее значение, т.е. qe
= 0,025, то аналогичное сравнение с базовым значением даст qt = 0,025(1–
0,087) = 0,11. Отношение qt/qc = 0,11/0,087 1,3. Несмотря на то, что qt
превышает qc, обусловленный дополнительным риском эффект трудно
выявить на фоне статистических флуктуаций.
5.2.Соотношение между дозой загрязнителя и откликом на нее
Дополнительный риск, обусловленный присутствием в окружающий среде
вредного вещества, зависит от его дозы, поступившей в организм человека.
Иными словами, частость дополнительного риска является функцией дозы: qe
= f(D). Существуют различные виды зависимости qe от дозы D, два из них
представлены на рис. 5.1.
Первым видом зависимости характеризуются так называемые
беспороговые загрязнители, у которых связь между дозой и обусловленным
ею риском линейна. Такими веществами являются канцерогены.
Зависимостью второго вида обладают пороговые загрязнители, действие
59
которых вызывает негативные последствия, только когда величина дозы
превзойдет пороговое значение. Пороговыми загрязнители выступают
неканцерогенные вещества.
Рис. 5.1. Соотношение между дозой (D) и откликом на нее
(частостью дополнительного риска qe).
а — линейная связь для беспорогового загрязнителя;
б — сложная связь для порогового загрязнителя.
В качестве функции f(D), описывающей эффекты действия пороговых
токсикантов, используется одна из математических моделей, вид и параметры
которой определяются в результате специальных исследований (как уже
отмечалось, ими могут быть как наблюдения над людьми, так и опыты на
животных). Назначение математической модели — отражать основные
закономерности соотношения между дозой и откликом (реакцией) на нее,
установленные в процессе предварительных исследований.
Доза D определяется произведением концентрации вещества с, скорости
его поступления в организм v и полным временем поступления t:
D = c v t.
(5.3)
3
Концентрацию с обычно выражают в мг/м (для воздуха), в мг/л (для воды)
или в мг/кг (для продуктов питания). Скорость (интенсивность) поступления v
измеряется в л/мин или м3/день (воздух), л/день (вода), кг/день (продукты
питания). Когда речь идет о времени поступления, охватывающем всю жизнь
человека, то в качестве t обычно берут 70 лет.
В табл. 5.2 приведены стандартные количества поступающих в организм
человека объема воздуха и массы воды, принятые в Российской Федерации.
Стандартные значения скорости поступления в организм воздуха, воды и
пищи, которые используются для расчетов в США, приведены в табл. 5.3.
60
Таблица 5.2. Стандартные количества поступающих в организм человека
объема воздуха и массы воды, принятые в Российской Федерации
Контингент
Население
Персонал
Воздух
7,310 л/год = 20 м3/день
2,5106 л/год = 10 м3/день
(если в году 250 рабочих дней)
6
Вода
800 л/год = 2,2 л/день
0
Таблица 5.3. Стандартные значения скорости поступления воздуха,
воды и пищи в организм людей и животных, принятые в США
(T — средняя продолжительность жизни; M — масса тела, для
пищи указан “сырой вес”) [22].
Вид
Пол
Человек
м
ж
м
ж
Мышь
T, годы М, кг Воздух,
Вода, Пища,
л/мин
мл/день г/день
72
75
7,5
2000
1500
79
60
6,0
2000
1500
2,5
0,030
0,03
5
3,6
2,5
0,025
0,03
5
3,25
Приведены скорости поступления воздуха для состояния покоя. При
легкой физической нагрузке эта скорость принимается равной 29 л/мин у
мужчин и 19 л/мин у женщин, а при тяжелой физической работе эти значения
возрастают соответственно до 43 л/мин и 25 л/мин.
Пример 5.3. Вычислить частость дополнительного риска в следующих
условиях. Группу риска составляют работающие в помещениях, воздух
которых содержит токсикант с концентрацией 0,2 мг/м3. Предполагается, что
группа риска будет работать в этих помещениях ежедневно в течение 8 час на
протяжении 10 лет (считать, что в году 250 рабочих дней). Использовать
соотношение между дополнительным риском и дозой, описываемое
уравнением: qe = 0,03 lnD + 0,05. Последнее было получено в результате
опытов над животными, в которых исследуемый интервал доз составлял 2000–
20 000 мг, а отношение длительности времени экспериментов к средней
продолжительности жизни животных равнялось 0,15.
Согласно данным табл. 5.2, в течение рабочего дня человек вдыхает 10 м3
воздуха. По условиям задачи c = 0,2 мг/м3, a время накопления дозы t равно
25010 = 2500 дней. Накопленная доза равна
D = cvt = (0,2 мг/м3) · (10 м3/день) · (2500 дней) = 5000 мг.
Это количество находится в пределах вышеуказанного интервала
исследованных доз. Время, равное 10 годам, соответствует доле 10/70 = 0,14
от средней продолжительности жизни человека (если полагать, что последняя
составляет 70 лет) — это также практически совпадает с величиной,
характеризующей условия экспериментов над животными. Таким образом,
61
полученную в результате наблюдений формулу можно использовать и для
оценки дополнительного риска, обусловленного действием рассматриваемого
токсического вещества на людей. Искомая частость риска будет равна
qe = 0,03 ln5000 + 0,05 = 0,31.
Для описания связи между дозой и откликом на нее предложено несколько
математических моделей. Ниже рассматриваются две из них — модель оценки
риска c использованием распределения Вейбулла–Гнеденко и линейноквадратичная модель.
5.2.1. Модель оценки риска, использующая распределение
Вейбулла–Гнеденко
Распределение Вейбулла–Гнеденко описывается выражением
b
F(x) = 1 eax ,
(5.4)
где а и b — положительные параметры.
При изучении влияния токсического вещества на здоровье людей роль
независимой переменной величины играет доза этого вещества D. Функция
qe(D) моделирует зависимость “доза – отклик” и дает оценку частости риска,
привносимого токсикантом:
b
qe(D) = 1 e aD .
(5.5)
Выражение (5.5) можно линеаризовать двойным логарифмированием:
ln[ln(1qe(D)] = lna +blnD.
(5.6)
Эта зависимость может использоваться в качестве уравнения линейной
регрессии. Его параметры a и b можно найти, если есть по крайней мере две
пары значений, полученных при токсикологических (экспериментальных)
исследованиях. Если было установлено, что значению D1 соответствует
частость qe,1, а величине D2 — частость qe,2, то коэффициенты уравнения
линейной регрессии вычисляются по формулам:
b = ln[–ln(1–qe,2)] – ln[–ln(1 – qe,1)]}/ln(D2/D1),
(5.7)
b
b
a = ln(1 qe,1)/D1 или a = ln(1 qe,2)/D2 .
(5.8)
Зная коэффициенты a и b, можно определить дозу токсиканта,
соответствующую частости обусловленного им риска, преобразовав
выражение (5.4):
D = [–ln(1–qe)]/a}1/b.
(5.9)
Пример 5.4. В процессе выявления профессионального риска, связанного с
воздействием некоторого токсиканта, фиксировались случаи патологических
изменений в двух группах персонала, испытавших раз-ные дозовые нагрузки.
Первая группа риска насчитывала 100 человек, каждый из которых получил
малую дозу токсиканта — 0,1 мг. В этой группе было отмечено 13 случаев
патологии, в то время как число ожидавшихся случаев этой патологии
предполагалось равным 8. Во второй группе риска было 120 человек, каждый
из них получил дозу, равную 2,0 мг. Число патологических нарушений,
зафиксированных в этой группе, составило 32 против 10 ожидавшихся.
62
Требуется определить коэффициенты зависимости (5.5) и найти дозу, при
которой частость дополнительного риска равна 0,1.
В данной задаче Nt,1 = 100, D1 = 0,1 мг, Nt,2 = 120, D2 = 2,0 мг, Et,1 = 13, Eс,1 =
8, E t,2 = 32, E с,2 = 10. Условия задачи позволяют вычислить частости
дополнительного риска для каждой из исследованных групп:
qe,1 =(qt,1 qc,1)/(1 qc,1)=[(E t,1/Nt,1)(Eс,1 /Nt,1)]/(1 E с,1 /Nt,1) =
= [(13/100)(8/100)]/(18/100) = 0,05 ,
qe,2=(qt,2 qc,2)/(1 qc,2)=[(E t,2/Nt,2)(E с,2/Nt,2)]/(1 E с,2/Nt,2) =
= [(32/120)(10/120)]/(110/120) = 0,2.
Так как имеются две точки для линии регрессии, то коэффициенты
выражения (5.5) вычисляются по формулам (5.7) и (5.8):
b=ln[ln(10,2)]ln[ln(10,05)]/ln(2/0,1)=0,49 ,
a = ln(1 0,05)/(0,1)0,49 = 0,15.
Таким образом, в рассмотренном случае зависимость между дозой
токсиканта и реакцией на нее в виде избыточного риска можно представить
следующим выражением:
0 , 49
qe(D) = 1 e 0,15D .
Можно сказать, что в результате решения данной задачи проведено
моделирование воздействия токсиканта на основе использования
распределения Вейбулла-Гнеденко. Теперь, чтобы получить значение дозы
при установленной величине частости риска 0,1, надо применить формулу
(5.9):
D = [ln(1 0,1)]/0,151/0,49 = 0,48 мг.
5.2.2. Линейно-квадратичная модель оценки риска
Линейно-квадратичная модель использует следующий вид связи между дозой
токсиканта и откликом на нее:
qe = aD + bD2.
(5.10)
Eсли имеются две пары значений, полученных в результате
предварительных (экспериментальных) исследованиях, то нетрудно найти
коэффициенты a и b. Пусть значению D1 соответствует частость qe,1, а
величине D2 — частость qe,2, тогда эти коэффициенты вычисляются по
формулам:
b = (qe,1/ D1 qe,2/ D2)/( D1 D2),
a = (qe,1 b D12)/ D1 или a = (qe,2 b D22)/ D2 .
(5.11)
Величина дозы, соответствующая значению частости риска qe, находится
из квадратного уравнения, следующего из выражения (5.10):
bD2 + aD – qe = 0 ,
D = ( a a 2 4b qe )/2b.
(5.12)
Пример 5.5. В процессе выявления профессионального риска, связанного с
воздействием некоторого токсиканта, фиксировались случаи патологических
изменений в двух группах персонала, испытавших раз-ные дозовые нагрузки.
63
Первая группа риска насчитывала 100 человек, каждый из которых получил
дозу токсиканта, равную 0,1 мг. В этой группе было отмечено 11 случаев
патологии, в то время как число ожидавшихся случаев этой патологии
предполагалось равным 9. Во второй группе риска было 80 человек, каждый
из них получил дозу, равную 0,5 мг. Число патологических нарушений,
зафиксированных в этой группе, составило 18 против 10 ожидавшихся.
Требуется определить коэффициенты зависимости (5.5) и найти дозу, при
которой частость дополнительного риска равна 0,1.
В данной задаче Nt,1 = 100, D1 = 0,1 мг, Nt,2 = 80, D2 = 0,5 мг, Et,1 = 11, Eс,1 =
9, E t,2 = 18, E с,2 = 10. Условия задачи позволяют вычислить частости
дополнительного риска для каждой из исследованных групп:
qe,1 =(qt,1 qc,1)/(1 qc,1)=[(E t,1/Nt,1)(Eс,1 /Nt,1)]/(1 E с,1 /Nt,1) =
= [(11/100)(9/100)]/(19/100) = 0,022,
qe,2=(qt,2 qc,2)/(1 qc,2)=[(E t,2/Nt,2)(E с,2/Nt,2)]/(1 E с,2/Nt,2) =
= [(18/80)(10/80)]/(110/80) = 0,114.
Коэффициенты b и a определяются с помощью выражений (5.11):
b = [0,022/0,1 0,114)/ 0,5]/(0,1 0,5) = 0,02,
a = (0,022 0,020,01)/0,1 = 0,22.
Следовательно, линейно-квадратичная модель зависимости частости риска
от дозы в данном случае имеет вид:
qe = 0,22D +0,02D2.
Значение дозы, соответствующее заданной частости риска qe = 0,1,
вычисляется по (5.12):
D = [–0,22 (0,22)2 4 0,02 0,1 ] / (2·104),
D1 = 0,42 мг, D2 = –11,5 мг.
Квадратное уравнение дает два решения, второе из них надлежит
отбросить, поскольку доза не может быть отрицательной. Таким образом,
искомое значение дозы D = 0,42 мг.
Линейно-квадратичная модель зависимости частоcти риска от дозы
значительно меняется при малых и больших значениях D. При малых дозах
снижается вклад квадратичного слагаемого (если a > 0 и b > 0), и уравнение
(5.10) может быть представлено в линейной форме:
qe = a D .
При больших дозах уравнение (5.10) приводит к завышенным результатам, это
можно скорректировать введением экспоненциального сомножителя:
qe = (aD + bD2) e ( cDdD ) .
(5.13)
Полученная
зависимость
называется
линейно-квадратичноэкспоненциальной (модель ЛКЭ). Коэффициенты с и d, как и коэффициенты a
и b, находятся из экспериментальных исследований. Для этого приходится
решать систему из четырех уравнений, что требует применения компьютера.
Модель
ЛКЭ
используется,
например,
в
радиобиологических
исследованиях для описания зависимости между дозой ионизирующего
излучения и вызванными ею последствиями (гибель клеток, хромосомные
аберрации, появление злокачественных новообразований и т.д.). При малых
2
64
дозах радиации справедлива линейная модель, с увеличением дозы становится
существенным вклад квадратичного члена, а при еще больших значениях дозы
количество наблюдаемых негативных эффектов снижается. Это объясняется
тем, что при таких дозах многие клетки погибают и, следовательно, не
участвуют в продуцировании фиксируемых последствий. Экспоненциальный
сомножитель отражает количество клеток, еще оставшихся живыми после
получения данной дозы излучения. Сначала начинает сказываться линейная
часть экспоненциального спада, а затем и квадратичная.
5.2.3. Гипотеза о линейном характере связи между дозой и откликом
Если величина дозы загрязнителя находится в пределах изученного
интервала значений, (в процессе установления зависимости “доза – отклик”),
то использование полученной модели является оправданным. В случае же доз,
величины которых меньше нижнего предела исследованных значений,
приходится проводить экстраполяцию. При этом предполагается, что в
области малых доз соотношение между дозой и реакцией на нее является
линейным. Кроме того, считается, что действие загрязнителя не имеет порога,
т.е. рассматривается случай а на рис. 4. На самом деле это далеко не всегда
можно считать корректным, очень многие токсические вещества проявляют
свое негативное воздействие только после того, как их доза превзошла
пороговое значение. Предположение об отсутствии порога приводит к
некоторому завышению эффектов и риска, это делается сознательно для
перестраховки рассчитываемых оценок.
Таким образом, гипотеза о линейном и беспороговом характере
зависимости “доза – отклик” в области малых (субэкспериментальных)
значений порога позволяет оценивать дополнительную частость риска с
помощью простого соотношения:
qe = Fr D = Fr c v t,
(5.14)
где Fr — фактор риска, выражаемый в мг1, который показывает
дополнительную частость, отнесенную к единице дозы. Величину Fr можно
получить, например, путем деления частости риска qe, мин, соответствующей
минимальной исследованной дозе (нижней границе изучавшегося интервала
значений доз), на величину минимальной из исследованных доз Dмин [22]:
Fr = qe, мин/Dмин .
(5.15)
Пример 5.6. В питьевой воде по месту проживания некоторой семьи
определена концентрация загрязнителя, равная 3 мкг/л. В процессе
экспериментальных наблюдений над его действием установлено, что
наименьшей из изученных доз Dмин = 200 мг соответствует частость риска qe,
мин, равная 0,1. Эксперименты проводились с животными в течение периода
времени, составившего 0,3 их средней продолжительности жизни. Как оценить
дополнительный риск, которому будет подвергаться данная семья после 10 лет
проживания в этом месте, если считать, что рассматриваемое вещество
относится к беспороговым?
65
При расчетах риска, связанного с вредными веществами в питьевой воде
принято считать, что каждый человек потребляет, в среднем 2,2 литра в день
(см. табл. 5.2). Следовательно, за 10 лет (3650 дней) суммарная доза составит:
D = cvt = (3 мкг/л)(2,2 л/день)(3650 дней) = 24,1 мг. Эта величина
значительно меньше минимально исследованной дозы, поэтому надо провести
экстраполяцию в область малых доз, предполагая линейную зависимость
частости риска от дозы. Очевидно, что такая экстраполяция внесет свою
погрешность в оценку риска. Время в 10 лет составляет следующую долю от
средней продолжительности жизни человека: 10/70 = 0,14. Это существенно
меньше доли 0,3, характеризующей условия опытов. Таким образом,
добавляется еще один источник погрешности в оценке риска. Фактор риска
определяется по формуле (5.15):
Fr = qe,мин/Dмин = 0,1/200 = 5104 мг1.
Дополнительный риск, которому подвергаются члены рассматриваемой
семьи, характеризуется частостью:
qe=FrD=(5104 мг1)(24,1 мг)=0,01.
5.3. Способы выражения фактора риска
В уравнении (5.15) фактор риска Fr представлял собой риск, отнесенный к
единице дозы вредного вещества и выражался в обратных миллиграммах (мг–
1
). Иногда требуется дать зависимость риска R не от дозы, а от концентрации
вещества с:
R = Fr·c .
(5.16)
3
Если концентрация имеет размерность мкг/м (в случае, когда загрязнитель
находится в воздухе), то фактор риска должен быть отнесен к единице
концентрации и, следовательно, быть выраженным в (мкг/м3)–1. Связь между
значениями фактора риска, выраженными в (мг–1) и в (мкг/м3)–1, имеет
следующий вид:
Fr (мкг/м3)–1 = Fr (мг–1)·103·v·t, (5.17)
где v — интенсивность ежедневного поступления загрязнителя в организм, а t
— длительность поступления. Это соотношение может быть использовано,
если определено ежедневное поступление загрязненного воздуха и
установлено время воздействия загрязнителя на группу риска.
Пример 5.7. Найти связь между значениями фактора риска в единицах мг–1
и (мкг/м3)–1 для персонала, работающего в течение 20 лет во вредных
условиях, вызванных загрязнением воздуха.
Принятое в Российской Федерации стандартное значение объема воздуха,
поступающего в легкие персонала, составляет 2,5·106 л/год = 2,5·103 м3/год
(табл. 5.1.). Следовательно, соотношение между значениями фактора риска
будет следующим:
Fr(мкг/м3)–1 =Fr(мг–1)·10–3 · 2,5·103(м3/год)·20 лет = 50 Fr(мг–1).
(5.18а)
66
Пример 5.8. Найти связь между значениями фактора риска, выраженными
в (мг–1) и в (мкг/м3)–1, для населения, постоянно проживающего в местности с
загрязненным атмосферным воздухом.
Принятое в Российской Федерации стандартное значение объема воздуха,
поступающего в легкие населения, составляет 7,3·106 л/год = 7,3·103 м3/год
(табл. 5.2.). Если считать, что каждый житель подвергается риску в течение
всей жизни, средняя продолжительность которой составляет 70 лет, то
соотношение между значениями фактора риска будет таким:
Fr(мкг/м3)–1 =Fr(мг–1)·103 7,3·103(м3/год)·70 лет = 511 Fr(мг–1). (5.18б)
Обозначим через qe количество дополнительных случаев тяжелых
последствий действия токсиканта на людей, отнесенное к одному году. Оно
может быть записано в следующем виде:
n
qe = [ Fr (мкг/м3)–1 · (c N )i ] / T . (5.19)
i=1
В этом выражении подразумевается, что каждая i-я доза загрязнителя
действует на количество людей, равное N; n — полное количество доз
загрязнителя, а Т — время экспозиции, т.е. количество лет воздействия
вредного вещества.
Еще один способ выражения фактора риска обусловлен возможностью
связи риска R c мощностью дозы токсиканта или канцерогена HD:
R = Fr·HD
(5.20)
В этой формуле мощность дозы представляет собой количество токсиканта
(канцерогена) в 1 мг, отнесенное к 1 кг массы тела человека и к одному дню
экспозиции. Таким образом, величину HD следует выражать в мг/(кг·день), а
фактор риска Fr — в обратных единицах, т.е. в [мг/(кг·день)]–1. Если принять
среднюю массу тела человека за 70 кг, то легко записать соотношение между
значениями фактора риска, выраженного в [мг/(кг·день)]1 и в мг1:
Fr [мг/(кг·день)]1 = Fr (мг1)·70 (кг)·t (дни),
(5.21)
где t — время экспозиции.
Пример 5.9. Найти связь между факторами риска в [мг/(кг·день)]–1 и в мг–1
для персонала, работающего во вредных условиях, связанных с поступлением
в организм некоторого токсиканта. Считать, что количество рабочих дней в
году равно 250, а полный стаж работы во вредных условиях — 20 лет.
Значение Fr с размерностью [мг/(кг·день)]1 будет иметь вид
Fr[мг/(кг·день)]1 = Fr(мг1)·70(кг) 250(дни/год)·20 лет =
= 3,5·105 Fr(м1).
(5.22а)
Пример 5.10. Найти связь между факторами риска, выраженными в
[мг/(кг·день)]1 и в мг1 для населения, постоянно проживающего в
загрязненной местности.
Если считать, что средняя продолжительность жизни человека составляет
70 лет, то искомую связь можно определить таким образом:
Fr [мг/(кг·день)]1 = Fr (мг1)·70 (кг)· 365 (дней)·70 =
= 1,79·106 Fr (мг1).
(5.22б)
67
Количество дополнительных случаев тяжелых последствий действия
токсиканта на людей, отнесенное к одному году (qe), можно записать в виде
n
qe = {Fr [мг/(кг·день)]1· ( H D N )i }/T .
i=1
(5.23)
Как и прежде, подразумевается, что каждая i-я доза (воздействие)
токсиканта действует на количество людей, равное N; n — полное число
воздействий токсиканта; Т — количество лет действия токсиканта (время
экспозиции).
Используя приведенные выше формулы, можно установить соотношение
между значениями фактора риска в (мкг/м3)1 и в [мг/(кг·день)]–1 для
персонала и населения. Так, для персонала, работающего в условиях
загрязнения воздуха, это соотношение получается делением уравнения (5.18а)
на (5.22а):
Fr (мкг/м3)1/Fr [мг/(кг·день)]1 =
= 50 Fr (мг1)/3,5·105 Fr (мг1) Fr (мкг/м3)1,
Fr (мкг/м3)1 = 1,43·104 Fr [мг/(кг·день)]1.
(5.24)
А для населения, постоянно проживающего в загрязненной местности,
аналогичное соотношение получается делением (5.18б) на (5.22б):
Fr (мкг/м3)1/ Fr [мг/(кг·день)] 1 = 511 Fr (мг1)/ 1,79·106 Fr (мг1),
Fr (мкг/м3)1 = 2,85·10–4 Fr [мг/(кг·день)]1.
(5.25)
Таблица 5.4. Факторы риска и значения ПДК тяжелых металлов,
токсичных неметаллов (мышьяка и сурьмы) и бора, находящихся
в питьевой воде
Фактор
Химический
ПДК,
риска,
Доминирующее действие
элемент
1 мг/литр
(мг/литр)
Ртуть
10
0,001 На почки и нервную систему (метилртуть)
Кадмий
3
0,003 На почки
Сурьма
2
0,005 На образование глюкозы и холестерина в
крови
Мышьяк
1
0,01 Развитие рака кожи
Свинец
1
0,01 На биосинтез крови, нервную систему и
кровяное давление
Никель
0,5
0,02 Потеря веса
Хром
0,2
0,05 Мутагенные эффекты, при вдыхании –
развитие рака
Барий
0,14
0,07 На кровяное давление и на кровеносные
сосуды
Бор
0,03
0,3 На способность к деторождению
Марганец
0,02
0,5 На нервную систему
Медь
0,005
2
На печень
68
В табл. 5.4 по данным Всемирной Организации Здравоохранения и
методики «Экоиндикатор 95» [20] сопоставляются значения факторов риска и
предельно-допустимых концентраций (ПДК) тяжелых металлов, токсичных
неметаллов (мышьяка и сурьмы) и бора, находящихся в питьевой воде. Видно,
что чем больше фактор риска, тем ниже величина ПДК.
5.4. Оценка допустимых концентраций беспороговых
токсикантов
Метод расчета допустимых концентраций загрязнителя (токсиканта) по
значению обусловленного его воздействием допустимого риска зависит от
того, какова связь между дозой этого токсиканта и вызываемым им эффектом
[22]. Как известно, эта связь может быть пороговой или беспороговой. Если
соотношение “доза – эффект” не имеет порога, то допустимая концентрация
может
быть
рассчитана
по
величине
дополнительного
риска,
устанавливаемого для всей продолжительности жизни индивидуума, или по
количеству дополнительных случаев тяжелых последствий, относимых к
одному году. Если же связь “доза – эффект” характеризуется наличием
пороговой дозы (или пороговой мощности дозы), то допустимая концентрация
определяется по значению этой дозы (или мощности дозы).
5.4.1. Оценка допустимых для населения концентраций
загрязнителей по заданному значению допустимого
риска
Пусть в g компонентах среды обитания (например, g =3 при рассмотрении
воздуха, воды и пищи) присутствуют (k–1) беспороговых загрязнителей, к
которым добавляется еще один (k-й) загрязнитель, также не имеющий порога
в соотношении “доза – эффект”. Полный риск, обусловленный воздействием
всех k беспороговых веществ, определяется следующим выражением:
k -1
R = ( Rgj + Rgk ) ,
g
(5.26)
j 1
где R — значение индивидуального риска, устанавливаемое для
продолжительности всей жизни индивидуума; Rgj — значение
индивидуального риска, связанного с присутствием j-го загрязнителя в g-м
компоненте окружающей среды; Rgk — значение индивидуального риска,
вызванного появлением k-го загрязнителя в g-м компоненте окружающей
среды.
В соответствии с формулой (4.2) выражение (5.26) будет иметь вид:
k -1
R=
( [ P ( D)]
g
j 1
e
gj
+ Pe(D)gk ),
(5.26а)
где D — доза загрязнителя, накопленная на протяжении всей жизни
индивидуума (D=c·v·t, где c — концентрация загрязнителя, v — скорость его
поступления в организм, t — средняя продолжительность жизни человека).
69
Для линейной связи между дозой вредного вещества и вызываемым
эффектом можно использовать выражение qe(D) из (5.14):
Pe (D) = Fr·D = Fr·c·v·t .
(5.27)
Подставив его в формулу (5.26а), получим
k -1
k -1
R= [ ( Fr D) gj + (Fr·D)gk ]= [ ( Fr – v t ) gj + (Fr·c·v·t)gk ], (5.28)
g
j 1
j 1
g
где R — значение допустимого риска; c — допустимая концентрация
загрязнителя в одном из компонентов окружающей среды.
Для населения, постоянно проживающего в загрязненной местности, t =
365 дней ? 70 лет = 25550 дней. Подставив это значение в уравнение (5.28),
получим
k -1
R = 25550
[ ( Fr – v) gj + (Fr·c·v)gk ]. (5.29)
g
j 1
Если k-й загрязнитель вводится лишь в один из компонентов среды, то
можно получить его допустимую концентрацию в этом компоненте ck:
k -1
R = 25550
(F
g
j 1
r
с v ) gj + (Fr·c·v)k ,
откуда
ck = [R – 25550
k -1
(Fr – v) gj ]/(25550·Frk ·vk).
g
j 1
(5.30)
Если по уже присутствующим в окружающей среде веществам данные
отсутствуют, то в предположении, что других загрязнителей нет, допустимая
концентрация вводимого загрязнителя может быть рассчитана по упрощенной
формуле, которая следует из уравнения (5.30):
ck = Rk/( 25550· Frk · vk) .
(5.31)
Пример 5.11. Ввод в эксплуатацию некоторого промышленного объекта
сопряжен с выбросом в атмосферу загрязнителя-канцерогена. Рассчитать его
допустимую концентрацию при следующих условиях:
допустимый для всей жизни человека индивидуальный риск, обусловленный
присутствием в окружающей среде всех канцерогенов, принять равным 5·106;
устанавливаемый для всей жизни человека индивидуальный риск, вызванный
присутствием ранее имеющимися k–1 канцерогенами в окружающей среде
канцерогенов с допустимыми концентрациями, составляет 2·106;
фактор риска нового канцерогена, отнесенный ко всей продолжительности
жизни, равен 1·105 мг–1;
время ежедневной экспозиции новому канцерогену — 8 часов.
Средняя скорость поступления воздуха в организм составляет для
населения 20 м3 в день (см. табл.5.2). Ежедневное поступление загрязненного
воздуха будет равно 8 ч /24 ч? 20м3/день = 6,66 м3/день. Величину ck можно
определить по формуле (5.30):
ck=(5·106–2·106)/(25550 ·1·105 ·6,66)=1,8·106 мг/м3 =1,8·103 мкг/м3.
70
Пример 5.12. Рассчитать допустимую для населения концентрацию в
воздухе канцерогена, который поступает в атмосферу 16 часов ежедневно и
характеризуется фактором риска, равным 1·105 мг–1. Значение допустимого
риска, задаваемое для продолжительности всей жизни, принять равным 5·106.
Как и в предыдущем примере, в качестве значения средней скорости
поступления воздуха в организм следует принять 20 м3/день. Ежедневное
поступление загрязненного воздуха будет равно 16 ч / 24 ч ? 20м3/день =
13,3 м3/день. В соответствии с формулой (5.31) получим
ck = 5·106 / (25550 ·1·105 ·13,3) = 1,5·106 мг/ м3 = 1,5·103 мкг/м3.
5.4.2. Оценка допустимых для населения концентраций
загрязнителей по ежегодному количеству
дополнительных случаев заболеваний
Как и прежде, расчеты будут проводиться для населения, проживающего в
условиях загрязнения среды обитания. Пусть в компонентах среды уже
имеется некоторое количество беспороговых загрязнителей, к которым
предполагается добавить еще один. При этом количество дополнительных
случаев тяжелых последствий суммарного воздействия вредных веществ не
должно превзойти некоторого заданного значения qе. Последнее можно
записать в следующем виде:
n
k 1
qe= [ ( Rgij N gij ) + Rgik N gik ] =
i 1 j 1
g
n
k 1
i 1
j 1
= {[ Pe ( D) gij N gij ] + Pe ( D) gik N gik } ,
g
(5.32)
где (k–1) — количество веществ, уже находящихся в среде обитания, к
которым добавляется k-й загрязнитель; n — количество доз загрязнителей; Rgij
и Rgik — значения отнесенных ко всей продолжительности жизни
индивидуальных рисков для j-го и k-го загрязнителей соответственно, при i-й
дозе в одном g-м компоненте окружающей среды; Ngij и Ngik — количества
людей, подвергающихся воздействию соответственно j-го и k-го
загрязнителей, присутствующих в i-й дозе в g-м компоненте окружающей
среды; (D =c·v·t, где c — концентрация загрязнителя, v — скорость его
поступления в организм, t =365 дней).
Если связь между дозой вещества и вызываемым эффектом линейна, то
Pe (D) = Fr· D = Fr· c· v· t .
(5.33)
Подставив выражение для Pe (D) в формулу (5.32), получим
n
k 1
qe= {[( Fr D) gij N gij ] +(Fr·D)gik·Ngik} =
g i 1
n
j 1
k 1
[ ( Fr c v t N ) gij + (Fr·c·v·t·N)gik ], (5.34)
g i 1 j 1
где с — допустимая концентрация загрязнителя в компоненте окружающей
среды.
71
Полагая, что все индивидуумы на протяжении всего года получают
одинаковые ежедневные дозы (количество которых n равно 365) загрязнителя,
можно переписать формулу (5.34) в следующем виде:
qe =
k 1
365[ ( Fr c v N ) gj
g
+ ( Fr c v N ) gk ] .
(5.35)
j 1
Если k-й загрязнитель может находиться только в одном из компонентов
среды обитания, то его допустимая концентрация ck определится упрощенным
выражением:
qe =
k 1
365 ( Fr c v N ) gj
+ ( Fr ck v N ) gk ,
g j 1
k -1
ck = [qe – 365 ( Fr с
v N ) gj
]/(365 · Frk · vk·Nk).
g j 1
(5.36)
Здесь ck — допустимая концентрация k-го загрязнителя в рассматриваемом
компоненте окружающей среды; Nk — численность группы людей, на которую
он действует.
Если по уже присутствующим в окружающей среде токсическим веществам
данные отсутствуют, то допустимая концентрация вводимого загрязнителя
может быть рассчитана по упрощенной формуле, которая следует из
уравнения (5.36):
ck = qe / (365· Frk · vk · Nk) .
(5.37)
Пример 5.13. Ввод в эксплуатацию некоторого промышленного объекта
может сопровождаться выбросом в атмосферу канцерогена. Рассчитать его
допустимую концентрацию, исходя из предельно допустимого количества
дополнительных случаев онкологических заболеваний. Расчет произвести при
следующих условиях:
допустимое количество дополнительных раковых заболеваний, вызываемых
ежегодно вследствие наличия в окружающей среде всех канцерогенов,
принять равным 1;
количество
дополнительных
раковых
заболеваний,
обусловленное
канцерогенами, уже присутствующими в среде обитания, составляет 0,8 в год;
количество людей, подвергающихся воздействию рассматриваемого
канцерогена, составляет 106;
фактор риска рассматриваемого канцерогена равен 1·105 мг1;
время ежедневной экспозиции новому канцерогену — 8 часов.
Скорость поступления воздуха в организм составляет 20 м3/день (см.
табл. 5.2). Используя формулу (5.36), получим
ck = (1 – 0,8)/ (365 ·1·105 (8/24)·20·106) = 8·106 мг/ м3 = 0,008 мкг/ м3.
Пример 5.14. Рассчитать допустимую концентрацию в воздухе канцерогена,
который будет поступать в атмосферу ежедневно в течение 8 часов. Фактор
риска канцерогена равен 1·105 мг1; количество людей, которые будут
подвергаться его действию, составляет 5·104. Считать, что допустимое
количество дополнительных раковых заболеваний составляет 0,1 в год.
72
Скорость поступления воздуха в организм составляет 20 м3/день (см.
табл. 5.2). Используя формулу (5.37), получим
ck = 0,1/ (365·1·105 ·(8/24)·20 · 5·104) = 8·105 мг/ м3 = 0,08 мкг/ м3.
5.4.3. Оценка допустимых для персонала концентраций
загрязнителей по заданному значению
допустимого риска
Для того, чтобы рассчитать допустимую концентрацию беспорогового
загрязнителя, присутствующего в одном из компонентов окружающей среды и
воздействующего на персонал предприятия, можно воспользоваться
модифицированной формулой (5.31). Напомним, что эта формула
справедлива, если рассматриваемое вещество находится только в одном из
компонентов среды и отсутствует информация по уже присутствующим в
среде загрязнителям. При оценке возможной опасности условий труда
наиболее важным является учет вредных веществ в воздухе рабочих
помещений. При этом надлежит иметь в виду, что величина допустимой
концентрации будет усреднена по длительности рабочего дня. Если считать,
что количество рабочих дней в году равно 250, а полное время работы в
рассматриваемых условиях составляет 40 лет, то уравнение (5.31) можно
записать в следующем виде:
ck = Rk./ 10000· Frk · vk ,
(5.38)
где Rk — допустимый индивидуальный риск, вызываемый k-м веществом и
устанавливаемый для всего рабочего стажа в рассматриваемых условиях.
Пример 5.15. Рассчитать для персонала допустимую концентрацию
загрязнителя в воздухе рабочих помещений, если им является канцероген с
фактором риска, равным 1·105 мг1. Допустимый индивидуальный риск,
обусловленный рассматриваемым канцерогеном и устанавливаемый для
полного рабочего стажа, составляет 1·104.
Скорость поступления загрязненного воздуха в помещение составляет
2,5·103 м3/год; при числе рабочих дней в году, равным 250, это соответствует
10 м3/день (см. табл. 5.2). По формуле (5.38) получим
ck = 1·104 / (104 ·1·105 · 10) = 1·104 мг/ м3 = 0,1 мкг/ м3.
Если рабочие места загрязнены не одним, а несколькими веществами, то
следует предусмотреть меры для того, чтобы вызванный ими риск не
превысил значения допустимого риска, устанавливаемого для полного
рабочего стажа. Пусть в воздухе производственных помещений присутствует
несколько загрязнителей, каждый из которых характеризуется собственной
допустимой концентрацией, оцениваемой на основе одного и того же значения
допустимого риска. В этом случае должно соблюдаться следующее условие:
k
(с j / c j ) (c1 / c1 ) (c2 / c2 ) (ck / ck ) 1,
(5.39)
j 1
73
где k — количество загрязнителей, присутствующих в воздухе,
соответственно усредненные и допустимые концентрации.
сj
и cj
Пример 5.16. В течение 30 лет персонал некоторого промышленного
объекта может подвергаться воздействию трех находящихся в воздухе
канцерогенов. Концентрации этих загрязнителей, усредненные по
длительности рабочего дня, составляют соответственно 5, 10 и 15 мкг/м3, а их
допустимые концентрации равны соответственно 20, 30 и 40 мкг/м3. Величины
последних получены на основе одного и того же значения допустимого риска
(равного 1·10–4) и установленного для всего 30-летнего стажа. Превышает ли
суммарный риск, обусловленный действием трех канцерогенов, заданную
величину допустимого риска, равную 1·104?
Условие (5.39) в данном случае примет вид:
(5/20)+(10/30)+(15/40)=0,96 <1.
Поскольку условие выполнено, суммарный риск не должен превзойти
величину, равную 1·104.
5.4.4. Оценка допустимых для персонала концентраций
загрязнителей по ежегодному количеству
дополнительных случаев заболеваний
Расчет допустимых концентраций на основе установленного значения
допустимого риска означает, что оценки должны исходить из учета
приемлемого количества дополнительных случаев тяжелых последствий
(например, раковых заболеваний), возникающих ежегодно у работников
рассматриваемого предприятия. Для этого может быть использовано
приведенное выше уравнение (5.37). Напомним, что это уравнение
справедливо тогда, когда загрязнитель находится только в одном компоненте
окружающей среды, например в воздухе, и нет сведений о других
загрязнителях. Загрязнение воздуха рабочих помещений наиболее часто
встречается в расчетах допустимых для персонала концентраций вредных
веществ. Если принять, что количество рабочих дней в году равно 250, то
уравнение (5.37) можно записать в виде:
ck = qe./ (250· Frk · vk · Nk ) ,
(5.40)
где qe — допустимое дополнительное число тяжелых последствий действия
загрязнителя, которые могут возникать ежегодно.
Если в окружающей среде находятся несколько загрязнителей, то следует
проверить условие (5.39); это позволит убедиться в том, что количество
ежегодно возникающих дополнительных случаев проявления тяжелых
последствий не превысит допустимый уровень.
Пример 5.17. Рассчитать допустимую усредненную по времени рабочего
дня концентрацию канцерогена в воздухе рабочего помещения при
следующих условиях:
74
фактор риска Frk канцерогена составляет 1·105 мг1;
количество людей подвергающихся воздействию канцерогена Nk = 400;
допустимое количество дополнительных случаев онкологических заболеваний
qe = 0,1 в год.
Скорость поступления воздуха в организм работающих составляет
10 м3/день (см. табл. 5.2). Используя формулу (5.40), получим
ck = 0,1/ 250· 1·105 ·10 ·400 = 0,01мг/м3 = 10 мкг/м3 .
Пример 5.18. Группа рабочих подвергается воздействию трех
канцерогенных веществ. Усредненные за рабочий день концентрации
канцерогенов равны соответственно 10, 15 и 20 мкг/м 3, а допустимые
концентрации составляют 60, 70 и 80 мкг/м3 соответственно. Каждое из
значений допустимой концентрации установлено с учетом числа работников и
предполагает, что допустимое количество дополнительных случаев раковых
заболеваний составляет 0,5 в год. Превысит ли этот принятый допустимый
уровень (0,5 год1) полное количество дополнительных случаев рака,
вызванное действием трех канцерогенов?
По неравенству (5.39) имеем:
(10/60)+(15/70)+(20/80)=0,63<1.
Так как сумма отношений меньше единицы, количество дополнительных
случаев онкологических заболеваний не должно превзойти установленного
уровня.
5.5.Оценка пороговых значений дозы и мощности дозы
загрязнителей
Надежность оценивания риска зависит от того, как согласуются
экспериментальные данные (установленные в опытах над животными или
следующие из эпидемиологических исследований) с результатами
наблюдений над группами риска. К последним могут относиться как
коллективы, работающие во вредных условиях (“персонал”), так и жители,
среда обитания которых загрязнена (“население”). Согласование
экспериментальных данных с результатами наблюдений над группами риска
требует учета следующих факторов [22].
1. Химическая форма загрязнителя (токсиканта);
2. Путь поступления токсиканта (экспозиция) в организм (воздух, вода,
продукты питания);
3. Возраст человека во время первого воздействия данного токсиканта;
4. Пол;
5. Биокинетические особенности токсиканта;
6. Механизм токсичности;
7. Доза токсиканта и ее мощность;
8. Фактор времени, выражающий отношение длительности экспозиции к
средней продолжительности жизни.
75
Первые шесть из перечисленных факторов определяют качественную
сторону согласования данных экспериментов и результатов изучения групп
риска. Чтобы обеспечить количественное согласование, необходимо выяснить,
как определяются мощность дозы и доза токсиканта, а также временной
фактор его действия.
Практика исследований зависимости между значением дозы токсиканта и
его действием (эффектом) показала, что целесообразно рассматривать четыре
следующих величины мощности дозы. Эти четыре введенных величины
представляют собой различные подходы к выражению пороговой мощности
дозы:
HNOEL — выявленная опытным путем наибольшая мощность дозы, которая не
приводит к появлению каких бы то ни было статистически или биологически
значимых эффектов (NOEL означает “no-observed-effect level”, т.е. уровень,
при котором эффекты не наблюдаются);
HNOAEL — наибольшая мощность дозы, которая не приводит к появлению
статистически или биологически значимых неблагоприятных эффектов
(NOAEL означает “no-observed-adverse-effect level”, т.е. уровень, при котором
не наблюдаются неблагоприятные эффекты);
HLOEL — выявленная опытным путем наименьшая мощность дозы, которая
приводит к появлению каких бы то ни было статистически или биологически
значимых эффектов (LOEL означает “lowest-observed-effect level”, т.е.
наинизший уровень, при котором наблюдаются эффекты);
HLOAEL — выявленная опытным путем наименьшая мощность дозы, которая
приводит к появлению статистически или биологически значимых
неблагоприятных эффектов (LOAEL означает “lowest-observed-adverse-effect
level”, т.е. наинизший уровень, при котором наблюдаются неблагоприятные
эффекты).
Все
четыре
величины
измеряются
количеством
загрязнителя,
поступающего в единицу времени в организм человека или животного и
нормированного на единицу массы тела. Обычно количество токсиканта
измеряется в миллиграммах, единицей времени служит день, а единицей
массы тела — килограмм; следовательно, размерность перечисленных
величин — мг/(кг·день).
Пороговая мощность HD,T (в зависимости от подхода в качестве HD,T берется
какая-либо из величин HNOEL-A, HNOAEL-A, HLOEL-A, HLOAEL-A) вычисляется по
экспериментальным данным с помощью простой формулы:
HD,T = c·v/M,
(5.41)
где c — содержание токсиканта в единице массы или объема загрязненного
компонента среды; v — ежедневное поступление в организм загрязненного
компонента среды, выражаемое его массой или объемом; М — масса тела.
Оптимальное согласование экспериментальных данных и результатов
наблюдений над группами риска означает, что имеется достаточная
информация по всем перечисленным выше факторам. Однако на практике
такое согласование обеспечить не удается. Поэтому приходится вводить
76
коэффициенты неопределенности, которые играют роль своеобразного “запаса
надежности” в процессе вычисления мощности дозы. Обычно используют три
коэффициента: F1, F2 и F3, на их произведение делят величину пороговой
мощности дозы:
HD,A = HD,T /(F1·F2·F3),
(5.42)
где HD,A — скорректированное значение пороговой мощности дозы.
Коэффициент F1 используется для учета возможных межвидовых вариаций
в проявлении эффектов от одной и той же мощности дозы, т.е. он
характеризует межвидовые различия в чувствительности к токсиканту. Если
биокинетические особенности токсиканта и механизмы его токсичности у
экспериментальных животных и людей различаются сильно, то коэффициенту
F1 приписывают максимальное значение, равное 10. Если биокинетика и
механизмы токсичности у экспериментальных животных и людей схожи, то
F1=1.
Коэффициент F2 ответствен за внутривидовые различия в действии
токсиканта, которые обусловлены индивидуальной чувствительностью. Его
значения могут меняться от 1 до 10; также обычно полагают F2=1 (если
существенные индивидуальные различия в чувствительности к данному
токсиканту не выявлены).
Коэффициент F3 повышает надежность расчетов, связанных с переходом от
сравнительно кратковременных наблюдений к оценкам эффектов на
значительно больший период времени. Значение этого коэффициента может
варьировать от 10 до 100. Когда требуется оценить HNOEL или HNOAEL для всей
жизни животного или человека, а имеются данные только по
кратковременным экспериментам, то полагают F3=10. Для оценки же HLOEL
или HLOAEL при тех же условиях используется максимальное значение F3=100.
Таким образом, введение коэффициентов неопределенности F1, F2 и F3
существенно снижает значение пороговой мощности дозы.
Пример 5.19. Опыты по воздействию некоторого токсиканта на животных в
течение короткого промежутка времени установили, что значение HNOAEL
составляет 1 мг/кг·день. Ни по биокинетике, ни по чувствительности людей к
этому токсиканту данных нет. Как оценить значение HNOAEL для людей в
предположении, что рассматриваемый токсикант действует на них в течение
всего времени жизни?
В данном случае значения коэффициентов неопределенности будут
следующими. Коэффициент F1 = 10, поскольку данные по биокинетическим
особенностям и механизмам токсичности отсутствуют и возможны
проявления межвидовых различий в чувствительности к нему животных и
людей. Коэффициент F2=1, так как нет сведений о том, что возможны
существенные вариации индивидуальной чувствительности людей к
рассматриваемому токсиканту. Коэффициент F3=10, так как требуется
определить значение HNOAEL для всей жизни человека, а экспериментальные
данные по HNOAEL получены из кратковременных наблюдений.
Таким образом, по формуле (5.42):
HNOAEL-A =HNOAEL /(10·1·10) = 0,01 мг/кг·день.
77
5.6. Оценка допустимых концентраций пороговых
токсикантов
Как указывалось выше (см. раздел 5.4), на практике не удается обеспечить
оптимальное согласование экспериментальных данных и результатов
наблюдений над группами риска. Поэтому приходится вводить коэффициенты
неопределенности F1, F2 и F3, на их произведение делить величину пороговой
мощности дозы. В результате получают скорректированные значения
пороговой мощности дозы HD,A, т.е. HNOEL-A, HNOAEL-A, HLOEL-A, HLOAEL-A.
5.6.1. Оценка допустимых концентраций токсикантов
с целью предотвращения отдаленных последствий
Пороговые отдаленные последствия (эффекты) могут возникать вследствие
кратковременных или длительных воздействий токсикантов. Под термином
“отдаленные последствия” понимаются такие реакции организма или его
отдельного органа, которые появляются через несколько дней, недель, месяцев
или лет после воздействия первой дозы токсиканта. Отдаленные эффекты
условно
разделяются
на
быстропроявляемые
и
отдаленные.
Быстропроявляемые эффекты обнаруживаются через несколько дней, недель
или месяцев, а отдаленные — через несколько лет после действия первой
дозы.
Допустимая концентрация токсиканта может быть вычислена посредством
величин пороговой мощности доз HNOEL-A или HNOAEL-A:
ck = HNOEL-A (или HNOAEL-A)·70·f·365·70/vk ·Tk ,
ck = 1,79·106 HNOEL-A (или HNOAEL-A,)·f/vk ·Tk ,
(5.43)
где ck — допустимая концентрация k-го токсиканта, выраженная в количестве
мг на единицу массы или объема загрязненной среды; HNOEL-A и HNOAEL-A —
скорректированные пороговые мощности дозы; f — отношение длительности
экспозиции токсиканту к средней продолжительности жизни; vk — ежедневное
поступление воздуха, воды или пищи в организм человека (в единицах массы
или объема), Tk — длительность воздействия k-го токсиканта (время
экспозиции). Сомножитель 1,79·106 равен произведению трех величин:
средней массы тела взрослого человека (70 кг), количества дней в году — 365,
средней продолжительности жизни человека (70 лет).
Необходимо подчеркнуть, что действие нескольких пороговых
загрязнителей, принадлежащих одному и тому же классу токсичных веществ
(если, например, все рассматриваемые токсиканты могут вызвать заболевание
печени или привести к раку легких), должно быть таким, чтобы не был
превышен комбинированный порог, определяемый неравенством (5.39).
Пример 5.20. Рассчитать допустимую концентрацию в воздухе порогового
токсиканта, позволяющую предотвратить его неблагоприятное воздействие (в
виде отдаленных эффектов) на жителей, постоянно проживающих в
78
загрязненной местности (f =1). Наиболее подходящим к данным условиям
оказалось значение пороговой мощности дозы (HNOAEL-A), полученное в
результате экспериментов над животными, включавшими длительные
экспозиции и наблюдения над отдаленными последствиями. Оно составило 2
мг/кг·день при f = 0,65.
Полное время воздействия токсиканта Tk =365·70=25550 дней. Его скорость
ингаляционного поступления в организм vk =20 м3/день. Поскольку в
рассматриваемом случае f =1, то можно считать, что его значение не очень
сильно отличается от величины 0,65, которая характеризует опыты с
животными.
По формуле (5.41) имеем:
ck = 1,79·106· 2·0,65 /(20· 25550) = 4,56 мг/м3.
Пример 5.21. Рассчитать допустимую концентрацию в питьевой воде
порогового токсиканта, позволяющую предотвратить его неблагоприятное
воздействие (в виде быстропроявляемых эффектов) на жителей,
употреблявших загрязненную этим токсикантом воду в течение 120 дней.
Наиболее подходящим к данным условиям оказалось значение пороговой
мощности дозы HNOAEL-A, полученное в результате экспериментов над
животными, включавшими кратковременные экспозиции и наблюдения над
задержанными последствиями. Это значение составило 0,3 мг/кг·день при f =
0,005.
Полное время воздействия токсиканта Tk=120 дней. Скорость поступления
токсиканта в организм c питьевой водой vk=2,2 л/день. Значение
коэффициента f для человека в данном случае составляет f = 120/(365·70) =
0,005; это совпадает с величиной f, которая характеризует опыты с
животными. По формуле (5.41) получаем:
ck = 1,79·106· 0,3 · 0,005 /2,2 · 120 = 10,2 мг/л.
Пример 5.22. Рассчитать допустимую концентрацию в пище порогового
токсиканта, позволяющую предотвратить его неблагоприятное воздействие (в
виде отдаленных эффектов) на жителей, употребляющих загрязненную этим
токсикантом пищу на протяжении всей жизни. Наиболее подходящим к
данным условиям оказалось значение пороговой мощности дозы HNOAEL-A,
полученное в результате экспериментов над животными, включавшими
длительные экспозиции и наблюдения над отдаленными последствиями. Это
значение оказалось равным 0,1 мг/кг·день при f = 0,7.
Полное время воздействия токсиканта Tk =365·70=25550 дней. Скорость
поступления токсиканта в организм с пищей vk =1,5 кг/день. Коэффициент f
для людей в рассматриваемом случае равен единице — можно считать, что его
значение не очень сильно отличается от величины 0,7, которая характеризует
опыты с животными.
Применяем формулу (5.41):
ck = 1,79·106· 0,1·0,7 /1,5 · 25550 = 3,3 мг/кг.
Пример 5.23. Рассчитать допустимую концентрацию в воздухе порогового
токсиканта, позволяющую исключить его неблагоприятное воздействие (в
виде отдаленных эффектов) на персонал, работающих в загрязненных
79
условиях 8 часов ежедневно в течение 20 лет. Число рабочих дней в году —
250. Наиболее подходящим к данным условиям оказалось значение пороговой
мощности дозы HNOEL-A, полученное в результате экспериментов над
животными, включавшими длительные экспозиции и наблюдения над
отдаленными последствиями. Это значение составило 0,1 мг/кг·день при f =
0,2.
Полное время воздействия токсиканта Tk = 250·20 = 5000 дней. Скорость
ингаляционного поступления токсиканта в организм vk = 10 м3/день.
Коэффициент f для человека в рассматриваемом случае равен 250·20/(365·70)
= 0,2; это значение точно совпадает с величиной, которая характеризует
опыты с животными.
По формуле (5.41) вычисляем:
ck = 1,79·106· 0,1·0,2 /10 · 5000 = 0,72 мг/м3.
Пример 5.24. Персонал подвергается воздействию присутствующих в
воздухе трех пороговых токсикантов, относящихся к одному и тому же классу.
Усредненные за рабочий день концентрации токсикантов равны
соответственно 15, 25 и 40 мкг/м3. Установленная допустимая концентрация
каждого загрязнителя позволяет предотвратить отдаленные последствия, они
базируются на значениях пороговой мощности дозы HNOEL-A, полученных в
результате длительных экспериментов с животными с наблюдениями
отдаленных эффектов. Величины этих допустимых концентраций составляют
30, 100 и 200 мкг/м3 соответственно. Будет ли превышен комбинированный
порог?
По условию (5.39): (15/30)+(25/100)+(40/200)=0,95 <1. Комбинированный
порог не превзойден, следовательно, отдаленные последствия не должны
иметь места.
5.6.2. Оценка допустимых концентраций токсикантов
с целью предотвращения немедленных последствий
Как организм в целом, так и какой-либо его орган может реагировать на
действие порогового токсиканта немедленно. В подобных случаях допустимая
концентрация может быть рассчитана по выражению, получаемому из
формулы (5.41) после исключения из нее зависящих от времени величин:
ck = (HNOEL-A или HNOAEL-A) · 70/vk . (5.44)
Под величиной ck следует понимать предельно допустимую концентрацию
токсиканта.
Пример 5.25. Рассчитать предельно допустимую концентрацию порогового
токсиканта в воздухе, воде и пище (данные по скорости поступления их в
организм даны в табл. 5.2), необходимую для предотвращения немедленных
эффектов его воздействия на население. Наиболее подходящим к данным
условиям оказались значения пороговой мощности дозы HNOAEL-A, полученные
в результате экспериментов над животными, включавшими кратковременные
экспозиции и наблюдения над последствиями.
80
а. Для воздуха значение пороговой мощности HNOAEL-A составило
0,2 мг/кг·день. Скорость поступления воздуха в организм человека составляет
20 м3/день. Используя выражение (5.44), получим ck = 0,2·70/20 = 0,7 мг/м3.
б. Для воды значение пороговой мощности HNOAEL-A составило
0,5 мг/кг·день. Скорость поступления воды в организм человека составляет
2,2 л/день. Используя выражение (5.44), получим ck = 0,5·70/2,2 = 16 мг/л.
в. Для пищи значение пороговой мощности HNOAEL-A составило
0,1 мг/кг·день. Скорость поступления пищи в организм человека составляет
1,5 кг/день. Из выражения (5.44) следует: ck = 0,1 · 70/ 1,5 = 4,7 мг/кг.
Пример 5.26. Рассчитать предельно допустимую концентрацию порогового
токсиканта в воздухе, необходимую для предотвращения немедленных
эффектов воздействия этого токсиканта на персонал. Значение пороговой
мощности дозы HNOAEL-A, полученное в результате экспериментов над
животными, включавшими кратковременные экспозиции и наблюдения над
последствиями, составило 1,2 мг/кг·день.
Скорость поступления воздуха в организм человека за рабочий день
составляет 10 м3/день. Из выражения (5.44) следует: ck=1,2·70/10= 8,4 мг/м3.
Пример 5.27. Персонал подвергается воздействию присутствующих в
воздухе трех пороговых токсикантов, принадлежащих одному и тому же
классу. Усредненные за рабочий день концентрации этих загрязнителей равны
соответственно 3, 9 и 12 мкг/м3. Установленные предельно допустимые
концентрации токсикантов, которые позволяют предотвратить немедленные
последствия, базируются на значениях пороговой мощности дозы HNOEL-A,
полученных в результате кратковременных экспериментов с животными.
Величины этих допустимых концентраций составляют 20, 30 и 40 мкг/м3
соответственно. Будет ли превышен комбинированный порог?
По условию (5.39) имеем: (3/20)+(9/30)+(12/40)=0,75 <1. Комбинированный
порог не превзойден, поэтому немедленные последствия не должны иметь
места.
81
6. КОММУНИКАЦИЯ РИСКА
6.1. Основные цели коммуникации риска
Коммуникация риска представляет собой целенаправленный процесс
обмена сведениями о различных видах риска (технологического,
экологического, риска для здоровья) между заинтересованными сторонами
[16]. Обмен сведениями может затрагивать, во-первых, уровень риска; вовторых, его значимость для здоровья человека и состояния среды обитания и,
в-третьих, различные решения и действия (политические, административные,
правовые, экономические), направленные на управлением риском.
Заинтересованные стороны — это правительственные учреждения,
промышленные предприятия, профсоюзы, средства массовой информации,
ученые, общественные организации и отдельные граждане. Следует
подчеркнуть, что приведенное выше определение предполагает процесс
коммуникации риска не односторонним, а интерактивным, базирующимся на
существовании и действии обратных связей, обеспечивающих взаимный
обмен сведениями. В этом заключается отличие коммуникации риска от
информирования о нем.
По О. Ренну, основные задачи коммуникации риска состоят в следующем:
сделать сообщения максимально доступными, чтобы все адресаты смогли
понять его смысл;
обеспечить условия для широкого обсуждения проблем риска с привлечением
всех заинтересованных участников, в рамках демократического и
эффективного процесса, направленного на разрешение конфликтов;
создать предпосылки для того, чтобы убедить получателей сообщений
изменить свое отношение к тому или иному виду риска.
Коммуникация риска является неотъемлемой частью более общего
процесса — анализа риска. Взаимосвязь между основными компонентами
анализа риска показана на рис. 6.1. Видно, что коммуникация риска имеет
двусторонние связи с оцениванием риска и управлением риском.
Коммуника
ция риска
Оценивани
е риска
Управление
риском
Рис. 6.1. Взаимосвязи между основными компонентами анализа риска
Инструментами управления риском выступают результаты образования
(обучения), экономические и социальные мотивы, правовые ограничения.
Выбор инструментов определяется уровнем риска (результатом процесса
оценивания), техническими возможностями по его предотвращению или
82
снижению, а также политическими и социальными критериями,
определяющими приемлемый (допустимый) риск. Формирование этих
критериев зависит от процесса коммуникации риска. Действительно,
представления о допустимом риске не могут сложиться без знаний и обмена
мнениями о всех сторонах сопряженного с риском события, о его
последствиях, о возможных альтернативах этому событию. Чем сложнее
связанная с риском проблема, тем больше необходимо исходных сведений и
больше подготовительной работы с тем, чтобы прийти к согласию и принятию
соответствующего решения.
Таким
образом,
методология
коммуникации
риска
позволяет
аргументированно воздействовать на общественное мнение, ориентируя его на
объективные, а не на эмоциональные или популистские оценки.
6.2. Технократический и социолого-культурологический
подходы к коммуникации риска
Научные исследования процессов, протекающих при формировании,
передаче и приеме сообщений о риска, начались совсем недавно, в конце 80-х
годов. Они показали, что эффективность подобных сообщений часто бывает
низкой. Это обусловлено прежде всего тем, что люди, как правило, не
понимают смысл таких выражений, как “увеличение индивидуального риска
характеризуется величиной, не превышающей 106”, или “оценка частоты
смертельных случаев составляет 105 в год”, или “среднее сокращение
ожидаемой продолжительности жизни, обусловленное данным риском, равно
60 дням”. Если сообщения такого рода вполне обычны для специалистов, то
для обывателей они звучат так, как будто написаны на иностранном языке. Но
оказалось, что дело не только в отличии “жаргона” экспертов от обычного
языка. Более глубокие различия были выявлены в самих подходах к
коммуникации риска.
А. Плаф и С. Кримски выделяют два подхода к коммуникации риска —
технократический
и
социолого-культурологичес-кий.
Эти
подходы
сопоставляются в табл. 6.1.
Таблица 6.1. Технократический и социолого-культурологический
подходы к коммуникации риска (по Плафу и Кримски)
Технократический подход
Используются научные методы и
доказательства
Признается авторитет ученых и
экспертов
Границы анализа фиксированы и
сравнительно узкие
Социолого-культурологический
подход
Делается упор на демократические
методы и политическую культуру
Признается роль опыта, народной
мудрости и традиций
Границы анализа широки и
охватывают аналогии и исторические
83
прецеденты
Риски деперсонифицированы,
Риски персонифицируются,
учитываются статистические показатели учитывается их влияние на семью и
общество
Последствия сопряженных с риском
Непредвиденные или неотчетливые
событий могут не рассматриваться, если риски подлежат рассмотрению
они не имеют четких характеристик
Технократический подход допускает возможность абстрактного анализа
риска, вне связи с конкретными условиями и обстоятельствами его
проявления. Он оперирует с вероятно-статистическими оценками,
вырабатываемыми специалистами. Сфера действия технократического
подхода ограничена. Она практически закрыта для широких слоев населения.
Вследствие этого чисто технократический путь коммуникации риска
оказывается неприемлимым.
Социолого-культурологический подход, как показывает табл. 6.1, обладает
рядом преимуществ. Главное из них состоит в том, что подвергающийся риску
индивидуум рассматривается не изолированно, а ставится в центр социума.
Результатом этого должно явится чувство социальной защищенности, которое
может изменить индивидуальное восприятие риска. Вместе с тем социологокультурологический подход нуждается в услугах технократической элиты
общества, поскольку лишь она способна выполнить профессиональное
оценивание того или иного риска.
6.3. Коммуникация риска и средства массовой информации
Роль средств массовой информации (СМИ) в коммуникации
экологического риска трудно переоценить, поскольку общеизвестно значение
СМИ в жизни современного человека. Это значение непрерывно возрастает,
что обусловлено рядом особенностей современных СМИ, которые
характеризуются следующим.
Роль электронных СМИ растет при одновременном снижении значения
печатных СМИ.
Развиваются как технические, так и организационные формы СМИ, что резко
увеличивает объем передаваемой информации и сферу ее распространения.
Проявляется
определенная
“конвергенция”
(сходимость)
СМИ,
выражающаяся в размывании прежде весьма четких границ между
телевидением, радио и прессой.
Происходит интернационализация СМИ, включающая такие аспекты как
владение, финансирование, организация, производство, распространение
продукции, содержание и объем информации, правовое регулирование.
Особое влияние СМИ на восприятие риска объясняется в рамках теории
социального обучения. Согласно этой теории, последние достижения в
развитии средств коммуникаций существенно повысили роль так называемого
84
замещающего обучения, возникающего в среде символов и базирующегося на
этих символах. Это означает, что вместо непосредственных контактов с
объектами с целью их изучения, люди все чаще знакомятся с
представляющими эти объекты образами (символами). В процессе
замещающего изучения сравнительно легко происходит искажение
подлинных знаний об объектах. Эффекты такого искажения широко
используются в рекламе, когда требуется индуцировать явно приукрашенное
представление о товаре. Напротив, при описании какой-нибудь новой
технологии довольно просто вызвать обеспокоенность последствиями ее
применения. В результате формируется неадекватное отношение к
технологическому и к часто связанному с ним экологическому риску.
В своих сообщениях о технологическом и экологическом рисках СМИ
почти всегда делают упор на ущербе — в них говорится о материальных
потерях, о заболеваниях, о человеческих жертвах, которые могут иметь место
или уже произошли где-то. Однако эти сообщения обычно не упоминают о
положительных результатах использования той же самой технологии в ряде
других мест. Действительно, не бывает, чтобы информация об аварии
самолета сопровождалась, например, таким дополнением: “Остальные
самолеты (а их было несколько тысяч), выполнявшие свои рейсы в тот же
день, благополучно приземлились в аэропортах назначениях”. С точки зрения
теории социального обучения, подобный сдвиг информации в негативную
область будет неминуемо смещать реакцию регулярно принимающих ее
индивидуумов в том же направлении. Замещающее обучение способно
внушать страх, и такое внушение будет иметь гораздо больший социальный
эффект, нежели страх, возникший после непосредственного контакта с
опасным событием, поскольку замещающее обучение, благодаря СМИ,
затрагивает жизни огромных количеств людей.
Таким образом, нельзя утверждать, что параллельно развитию СМИ
происходит совершенствование процесса коммуникации риска. Ученые
постоянно упрекают журналистов в том, что в их материалах есть искажения и
смещены акценты, что они слишком упрощены, что это является следствием
погони за сенсациями. Со своей стороны, журналисты жалуются на то, что
ученые не дают им всех нужных сведений, употребляют слишком много
непонятных терминов, а иногда вообще отказываются разговаривать или
давать интервью.
Журналисты, представляя широкой публике информацию о риске,
поднимают те вопросы, ответы на которые хочет получить большинство
людей. К ним относятся вопросы о потенциально катастрофических событиях,
степени их изученности, неопределенности понимания их природы и
особенностей, возможности устранения научной неопределенности,
распределении риска между нынешним и будущими поколениями и т.д. Все
эти проблемы стоят и перед специалистами, работающими в области
экологической безопасности и общественного здравоохранения. Однако
анализ задач, решаемых СМИ и специалистами, работающими в области
экологии и охраны здоровья, выявил ряд существенных различий. Д. Мак
85
Коллам и Л. Сантос показали, что некоторые эти задачи противоречат друг
другу, о чем говорит их сопоставление в табл. 6.2.
Специфика задач СМИ в процессе формирования связанных с риском
сообщений приводит к неадекватному освещению событий. Известно, что
СМИ склонны “сгущать краски”, чтобы придать оттенок сенсации любому
сообщению, если имеется хотя бы минимальный повод для этого. Помимо
сенсационности, подчеркиваются разногласия между учеными в описании или
объяснении сопряженных с риском событий, дефицит научных данных, их
неточность и т.п.
Таблица 6.2. Задачи, решаемые средствами массовой информации
и специалистами в области экологии и охраны здоровья
Задачи средств массовой
информации
Информировать или развлекать
Освещать кратковременные события
Задачи экологов и специалистов
в области охраны здоровья
Обучать
Работать по долгосрочным
программам
Концентрироваться на наиболее
Обеспечивать понимание сложной
“выпуклых” новостях
информации
Отражать события и процессы в
Изменять события и процессы в
обществе
обществе
Обращаться к озабоченности отдельнойОбращаться к озабоченности всего
личности
общества
Получать прибыль
Улучшать здоровье людей и
состояние среды обитания.
Особый характер стоящих перед СМИ задач приводит к ограничению их
возможностей в адекватной подаче информации. У этого ограничения есть
свои объективные причины, на них указал В. Ковелло [16]. По его мнению,
необходимо учитывать следующее. Большинство журналистов работают в
постоянном цейтноте, это лимитирует время для расследований и получения
выверенных и более надежных сведений. Журналисты, за небольшим
исключением, располагают слишком коротким телевизионным временем (или
временем на радио) и малым объемом газетного (или журнального) текста,
чтобы изложить сложность и неопределенность ситуации, связанной с риском.
Понятие об объективности (истине) в журналистике и в науке не является
абсолютно одинаковым; журналистам необходимо прежде всего выявить
различия в противоречащих друг другу мнениях и честно осветить их,
поэтому они достигают объективности путем сбалансированного
представления противоположных точек зрения. Журналисты в значительной
степени зависят от источников информации, они почти всегда полагаются на
более доступные и склонные к открытости источники; те же источники,
контакты с которыми затруднены или те, которые неохотно дают сведе-ния, не
освещаются СМИ вообще или очень мало. Наконец, среди журналистов
86
весьма немногие имеют достаточный уровень образования, чтобы воспринять
довольно сложные научные дан-ные о риске или разобраться в дискуссиях
специалистов о нем.
Д. Пауэлл и У. Лейсс отмечают существенность различий в языках, на
котором говорят специалисты в области риска и обычные люди, к которым,
естественно, относятся и журналисты. Эти различия характеризуются табл.
6.3.
Таблица 6.3. Различия между языком специалистов по оценке
риска и обычным языком
Язык специалистов по оценке риска
Обычный язык
Оперирует с научными данными
Базируется на интуиции
Использует технический жаргон
Использует простые и ясные
выражения
Рассматривает вероятности событий
Ставит вопросы типа “да или нет?”
Подразумевает, что знания о событии
Ставит вопросы типа “так или не
или о процессе могут меняться
так?”
Акцентирует сравнение рисков
Делает упор на конкретные события
Оперирует со статистически,
Имеет дело с последствиями касаюусредненными последствиями
щимися конкретного человека
Руководствуется принципом: “смерть
Руководствуется принципом “обстоесть смерть”
ятельства смерти имеют значение”
6.4. Необходимость совершенствования коммуникации
риска
Очевидна
необходимость
повышения
эффективности
процесса
коммуникации риска, для этого разрабатываются специальные рекомендации.
Д. МакКоллам и Л. Сантос полагают, что совершенствование этого процесса
требует разработки особых программ, каждая из которых должна
предусматривать следующие действия.
Понять сущность и изучить основные характеристики риска, сведения о
котором будут распространяться.
Выявить особенности всех разновидностей аудитории (слушателей, зрителей
или читателей), для которых предназначена информация. К этим
особенностям относятся демографические и психологические характеристики,
данные по восприятию риска и отношению к его источникам, пути и
направления использования получаемых сведений.
Подготовить и апробировать сообщения. Последние должны быть такими,
чтобы привлечь внимание всех разновидностей аудитории, стимулировать
намерение изменить отношение к риску и обусловленному им поведению,
указать конкретные способы и приемы изменения поведения.
87
Организовать и передать сообщения. При этом необходимо точно рассчитать
время передачи и ее дозировку, выбрать подходящие каналы передачи и тех
лиц, которые будут непосредственно передавать информацию (телеведущие,
журналисты, политические или общественные деятели, ученые, врачи и т.д.).
Закрепить воздействие сообщений и индуцированного ими изменение
поведения. Это означает поощрение индивидуальных контактов телезрителей,
радиослушателей или чита-телей, выявление и поддержку связанных с
изменением по-ведения социальных сдвигов, оценку эффективности всех
этапов программы.
Перечисленные действия должны учитывать психологические факторы и
механизмы восприятия риска, рассмотренные в главе. 3. Особое значение
имеет так называемый “эффект обрамления” сведений о риске, влияние
которого иллюстрируется следующим примером. В одном из экспериментов
испытуемым предлагалось представить, что у них выявлен рак легких, и
необходимо выбрать один из двух методов лечения — хирургическую
операцию или лучевую терапию. Участники опыта разделялись на две группы,
каждая из которых получала одну и ту же информацию о методах лечения, но
подача этой информации была различной. Первую группу участников опыта
знакомили с кумулятивными вероятностями, характеризующими процент
выживших после лечения в зависимости от количества прошедших после него
лет. Второй группе представляли те же фактические данные, но в
комментариях о них говорилось не о выживаемости, как в первом случае, а о
смертности. Например, если участникам первой группы было сказано, что
68% подвергнувшихся операции проживут не менее года, то членам второй
группы говорили, что после операции 32% больных умрут в течение первого
года. Аналогичный переход к терминам смертности был сделан и при
сообщении сведений о результативности лучевой терапии. Такое
“обрамление” сведений о риске привело к тому, что число участников
эксперимента, выбравших лучевую терапию, резко сократилось — с 44 до
18%. Этот пример — лишь один в ряду многочисленных исследований,
показывающих, что различное (но логически эквивалентное) представление
одной и той же информации о риске может вести к разным оценкам и
решениям.
С 1988 г. Агентство США по охране окружающей среды использует в
своей эколого-информационной политике так называемые “семь
кардинальных правил” [17]. Эти правила формулируются следующим
образом.
1. Рассматривать общественность в качестве полноправного партнера и
привлекать ее к участию в процессе коммуникации риска.
2. Тщательно готовить все связанные с коммуникацией риска мероприятия и
давать им оценку.
3. Прислушиваться к мнению аудитории.
4. Быть честными, искренними и открытыми.
5. Сотрудничать и координировать действия с заслуживающими доверия
источниками.
88
6. Удовлетворять запросы средств массовой информации.
7. Говорить ясно и с заинтересованностью.
Вводя эти правила, Агентство отмечало, что цель коммуникации риска
заключается не в том, чтобы распространить обеспокоенность
общественности или предотвратить какие-либо действия. Цель этого процесса
— прийти к информированному обществу, подготовленному к диалогу и
совместным
действиям,
заинтересованному
в
этих
действиях,
ориентированному на принятие конструктивных решений. Сперва “семь
кардинальных правил” предназначались для коммуникации химического
риска, сейчас они рекомендуются для решения более общих проблем,
связанным с экологическим риском.
Практика показала, что не все из перечисленных правил дают одинаковую
эффективность. Так, обобщение деятельности по коммуникации риска органов
общественного здравоохранения США выявило наивысшую степень эффекта
у правил 1 и 5 при относительно слабом действии правила 2.
Немецкие исследователи разработали собственные рекомендации для
вовлечения общественности в принятие решений, сопряженных с
экологическим риском. Они представляют собой следующее.
Стратегия коммуникации должна быть хорошо структурирована и тщательно
подготовлена. Фактический материал, его интерпрета-ция, мнения и выводы, а
также оценки этих выводов должны рассматриваться и готовиться по
отдельности, с учетом возможных изменений формы коммуникации на
каждом этапе.
Стратегия коммуникации должна ориентироваться на диалог. Аудитория
должна иметь возможность не только высказывать свое отношение к
рассматриваемым проблемам, но также принимать участие в подготовке
соответствующей программы и иметь доступ к тем, кто ответствен за
экологическую политику.
В процессах всестороннего оценивания риска и последующего управления им
должны учитываться трудности, стоящие перед теми, кто вырабатывает и
принимает решения (администраторы, юристы и т.п.). Это подразумевает
наличие доверия к властным структурам.
О том, насколько важна информированность людей о риске, связанным с
производством ядерной энергии, можно судить на примере Франции. В
настоящее время в этой стране три четверти всей электроэнергии
вырабатывается на АЭС, ядерная энергетика стала здесь жизненно
необходимой. На ряде французских АЭС ведется широкая просветительская
работа с населением, проживающим в данной местности — устраиваются
экскурсии и “дни открытых дверей”, издаются популярные брошюры и
буклеты, которые распространяются бесплатно. В результате удается
формировать адекватное восприятие ядерного риска, о чем свидетельствуют
результаты социологического опроса, проведенного во Франции в 1996 г.
Респондентам предлагалось оценить риск различных источников повышенной
89
опасности, обработка ответов позволила определить рейтинги этих
источников, которые распределились следующим образом.
1. Дорожные аварии (80%)
2. Алкоголь (77%)
3. Лесные пожары (74%)
4. Курение (70%)
5. СПИД (64%)
6. Городские опасности, уличная преступность (62%)
7. Озоновая “дыра” (58%)
8. Бытовые аварии (52%)
9. Изменение климата (52%)
10. Химические заводы (46%)
11. Транспортировка опасных веществ (42%)
12. Промышленные аварии (33%)
13. Ядерная энергетика (32%)
14. Авиация (26%)
15. Железные дороги (24%)
16. Землетрясения (24%)
17. Пожары в производственных помещениях (19%)
18. Пожары в жилых помещениях (13%).
Видно, что в списке рейтингов ядерная энергетика занимает тринадцатое место,
ее показатель значительно ниже, чем у химических заводов, что отражает
реальное соотношение между соответствующими факторами риска.
90
7. УПРАВЛЕНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ РИСКАМИ
Люди управляют риском уже около четырех тысячелетий. Известно, что
примерно 3900 лет назад в древней Месопотамии уже проводилось
страхование имущества. В своде законов царя Хамураппи, датируемым 1950 г.
до нашей эры, были записаны правила выдачи ссуд под залог корабля,
которые предусматривали страховой риск и выплату соответствующей суммы
в случае гибели судна и потери его груза. Этот вид страхования был развит
позже в Древней Греции. Первый страховой полис, страховавший
человеческую жизнь, появился много позже — в 1583 г. в Англии.
Первым законодательным актом, нацеленным на снижение экологического
риска, можно считать указ английского короля Эдуарда I, подписанный им
более семисот лет назад, в 1285 г. Этот указ запрещал сжигать в печах,
служивших для обжига и сушки кирпича, так называемый “мягкий” уголь, в
котором много загрязняющих воздух примесей.
Для процессов управления экологическим риском важное значение имеют
результаты исследования его восприятия. Выявленные приоритеты в
обеспокоенности общества состоянием окружающей среды должны быть
учтены при подготовке необходимых экологических мероприятий.
Предотвращение риска или его снижение должны принимать во внимание не
только количественные, но и качественные характеристики риска, которые
обусловлены различными факторами и механизмами восприятия риска (см. гл.
3). Данные по исследованию восприятия риска существенны для адекватной
коммуникации риска, поэтому вовлеченные в процесс управления риском
менеджеры должны быть заинтересованы в расширении использования таких
данных.
С целью предотвращения или уменьшения риска разрабатываются
многочисленные и разнообразные документы, сферы действия которых могут
ограничиваться каким-нибудь одним предприятием, а могут распространяться
и на всю страну. К таким документам относятся законодательные акты и
нормативы, направленные на охрану здоровья, улучшение условий труда,
снижение загрязнения среды обитания, обеспечение безопасности на дорогах,
стандартизацию качества продаваемых товаров и т.д. Всем известная надпись
на сигаретных пачках «Минздрав предупреждает: курение опасно для вашего
здоровья» представляет собой пример простейшей меры по снижению риска.
В последние годы определилась тенденция регулировать экологический
риск законодательным путем, причем на самых высоких уровнях. Так, в
1995 г. Конгресс США постановил, чтобы все будущие законодательные акты
в области здравоохранения и экологической безопасности основывались на
таких научных данных, которые, во-первых, содержат оценки
соответствующих рисков, и в которых, во-вторых, сочетаются эффективные
меры снижения рисков с лежащими в разумных пределах затратами [25].
91
7.1. Допустимые и пренебрежимые риски угрозы здоровью
Использование в законодательстве параметров риска требует точного
количественного определения двух важнейших понятий — максимально
допустимого риска и пренебрежимо малого (безусловно приемлемого) риска.
Риск признается пренебрежимым, если его уровень в силу своей малости не
может быть надежно выявлен на фоне уже имеющихся рисков. В большинстве
стран Западной Европы индивидуальный риск, которому подвергается
население (а не работающий на производстве персонал), считается
пренебрежимым, если его уровень не превышает величину 106 за год.
Исключение составляют Нидерланды, где значение 106 в год считается
максимально допустимым риском, а пренебрежимый риск зафиксирован на
уровне 108 год1. В США индивидуальный допустимый риск, составляющий
106, установлен не для одного года, а для всей жизни человека, средняя
продолжительность которой принимается равной 70 годам. Следовательно,
ежегодный индивидуальный допустимый риск составляет в США величину,
равную 106/70 = 1,43108 год1.
Следует отметить, что приведенные значения индивидуального риска
являются
теоретическими.
Практические
значения
допустимых
индивидуальных рисков могут быть гораздо выше. Например, Верховный Суд
США установил нижний предел значимого индивидуального риска,
обусловленного присутствием в окружающей среде канцерогенов, равным
величине 1·10–3. Следовательно, в данном случае незначимым надлежит
считать любой индивидуальный риск меньше 1·10–3. Согласно нормативам
Агентства США по окружающей среде, допустимый (приемлемый) риск от
веществ с канцерогенными свойствами лежит в интервале от 10–4 до 10–6 [24].
Верхняя граница допустимого риска (максимально допустимый риск)
различна у населения и персонала, работающего во вредных условиях. В
России максимально допустимый индивидуальный риск для техногенного
облучения лиц из персонала принят равным 1,0103 за год, а для населения —
5,0105 за год (последняя величина в 50 раз превышает уровень
пренебрежимого риска, который в Российской Федерации принят равным 10 6
за год).
92
Рис. 7.1. Индивидуальный риск смерти, отнесенный к одному году
(по статистическим данным Англии).
Сплошная кривая — для мужчин, штриховая — для женщин.
Горизонтальные линии указывают средний риск смерти в результате: 1 —
загрязнения воздуха; 2 — транспортной аварии; 3 — удара молнии.
Заштрихована область между уровнями приемлемого (А) и недопустимого (Б)
рисков.
На рис. 7.1 представлены уровни недопустимого (10–3) и допустимого (10–
6
) рисков вместе с возрастной зависимостью индивидуального риска смерти,
отнесенного к одному году жизни.
Эта зависимость отражает статистические данные по населению Англии,
значения недопустимого и допустимого рисков усреднены по возрастам и
считаются и одинаковыми для мужчин и женщин. На этом же рисунке
показаны
уровни
аналогичным
образом
усредненные
значения
индивидуальных рисков смерти в результате загрязнения воздуха,
транспортной аварии и удара молнии.
На рис. 7.2 показано, как зависят установленные правительством
Нидерландов предельные значения социального риска от числа возможных
жертв в результате техногенных аварий. Напомним, что социальный риск
выражается величиной f — отнесенной к одному году частотой таких аварий
на одном объекте, количество жертв которых не превышает значение N.
93
Частота аварий (катастроф)
-6
10
Предельно
допустимый
риск
-4
10
ь
ен
ов
Ур
-6
а
ск
ри
о
ог
им
ст
а
пу
ск
до
ри
о
го
ьн
мо
ел
ед
жи
пр
ре
еб
ен
пр
Пренебрежимый
риск
-8
-10
10
Область
недопустимого
риска
ь
ен
ов
Ур
-8
10
10
10
Область
приемлемого
риска
-10
10
10
100
1000
Количество
погибших
Рис. 7.2. Уровни предельно допустимого и пренебрежимого рисков, принятые
в Нидерландах.
График относится к социальному риску, а левая вертикальная ось — к
индивидуальному; все значения отнесены к одному году.
Значения допустимого риска используются в качестве критериев в
процессе управления экологическими рисками. Цель этого процесса —
снизить уровень риска до приемлемого. На рис. 7.3 представлены стадии
процесса управления риском.
Определение параметров
имеющейся или
планируемой ситуации
Оценивание
риска
Определение
критериев
принятия
решений
Сравнение результатов
оценки риска с критериями
принятия решений
Поиск вариантов снижения
риска
Оценки затрат и
эффективности снижения
риска для каждого из
вариантов
94
Сопоставление вариантов
Выбор оптимального
варианта
Рис. 7.3. Схема процесса управления риском
Процесс управления риском базируется на результатах количественного
оценивания риска, которое позволяет
сопоставлять альтернативные проекты потенциально опасных объектов и
технологий
выявлять наиболее опасные факторы риска, действующие на данном объекте
создавать базы данных и базы знаний для экспертных систем поддержки
принятия технических решений и разработки нормативных документов
определять приоритетные направления инвестиций, направленных на
снижение риска и уменьшение опасности.
Как следует из рис. 7.3, сначала осуществляется сравнение результатов
оценки риска для рассматриваемой ситуации и соответствующих критериев.
После этого сравнения находятся варианты снижения риска, каждый из
которых оценивается с учетом затрат на его реализацию. Оценка вариантов
является итеративной операцией, она повторяется до тех пор, пока не будет
выбрано оптимальное решение.
7.2.Прогнозирование и моделирование чрезвычайных
ситуаций с целью управления рисками
Существенным этапом процесса поиска вариантов снижения риска (см.
рис. 7.3) является прогнозирование изменения параметров имеющейся
ситуации и моделирование поведения рассматриваемого объекта. Под
научным прогнозом понимают высказывание в виде вероятностного
утверждения о зависящем от неопределенных или неизвестных факторов
поведении некоторой системы в будущем, сделанное на основании изучения и
обобщения опыта прошлого с использованием интуитивных представлений о
развитии данной системы в будущем. Научные прогнозы делаются
экспертами — специалистами в рассматриваемой области. В основе
прогнозных экспертиз лежит особая научная дисциплина — прогностика.
Часто вместо термина “научный прогноз” употребляют термин “экспертные
оценки”.
Сущность метода экспертных оценок заключается в том, что специалистам
предлагают ответить на вопросы о будущем поведении объектов или систем,
характеризующихся неопределенными параметрами или неизученными
95
свойствами. Экспертные оценки оформляются в виде качественных
характеристик или количественных значений вероятностей рассматриваемых
событий или процессов, отнесенных к определенному отрезку времени.
Важное значение при этом придается формированию оценочной шкалы,
используемой экспертами. Установлено, что оптимальная оценочная шкала
должна иметь сравнительно небольшое число градаций (от 3 до 8), каждой
градации приписывается определенный вероятностный интервал или
некоторое значение вероятности. Кроме того, каждая градация должна
сопровождаться краткой качественной характеристикой (вербальным или
лингвистическим пояснением).
Методы экспертных оценок с использованием вероятностей составляют
часть вероятностного анализа безопасности технологических объектов с
труднопредсказуемым поведением, обусловленным неизвестными значениями
определяющих это поведение факторов. Вероятностный анализ безопасности
может охватывать десятки и сотни различных сценариев (например, при
использовании метода деревьев), но может и быть ограничен рассмотрением
единичных событий или процессов.
В настоящее время известно несколько десятков методов экспертных
оценок, наиболее известный из них — коллективное обсуждение и
согласование по методу Дельфи. Можно сказать, что создателями метода
экспертных оценок были дельфийские оракулы, то есть жрецы храма
Аполлона у подножия горы Парнас в Греции. Их предсказание о том или ином
событии в античной Греции сообщалось народу только после того, как все
члены совета мудрецов ознакомились со всеми обстоятельствами дела и
обсудили их со всех сторон.
Принятие экспертных решений по методу Дельфи проводится в следующем
порядке:
1. Формирование группы экспертов — крупных специалистов в той области,
в которой находится данная проблема.
2. Первичное заполнение экспертами подготовленных опросных листов,
сопровождаемое предоставлением им всей име-ющейся информации по
проблеме (первый тур);
3. Обработка опросных листов и письменное изложение ее основных
результатов.
4. ознакомление экспертов с результатами обработки опросных листов и
вторичное заполнение ими аналогичных листов (второй тур) с указанием о
том, что на те же вопросы должны быть даны новые ответы с учетом
результатов первого тура. Таких туров может быть два или больше, в
зависимости от степени согласованности ответов.
Метод Дельфи применялся, в частности, при анализе возможных
нарушений целостности емкостей в хранилище радиоактивных отходов в
ядерном центре Хэнфорд США. Каждый из многочисленных сценариев
возникновения аварийной ситуации в течение заданного интервала времени
эксперты характеризовали одной из трех градаций оценочной шкалы с
96
соответствующими интервальными значениями вероятности осуществления
данной ситуации:
1. “Представляется возможным, может считаться предвидимым в разумных
пределах” (reasonably foreseeable): вероятность P > 10–2.
2. “Очень неправдоподобен” (very unlikely): 10–4 < P < 10–2.
3. “В высшей степени неправдоподобен” (extremely unlikely): P < 10–4.
Более детализированной является оценочная шкала, предложенная
Хантером и представленная в табл. 7.1.
Таблица 7.1. Связь между количественными характеристиками
возможности события и значениями соответствующей вероятности
(шкала Хантера)
Качественная характеристика возможности события Вероятность
Событие является достоверным или гипотезу о нем можно
считать весьма правдоподобной
1
Событие не может считаться достоверным, но гипотеза о
нем представляется правдоподобной
10–1
Гипотеза о событии представляется неправдоподобной,
однако ее нельзя исключить
10–2
Событие, вероятно, не произойдет — судя по имеющимся
данным, его надо считать невероятным, однако эти данные
вызывают сомнение
10–3
Данные о событии являются надежными, но гипотеза о
том, что оно произойдет, весьма неправдоподобна
10–4
Гипотеза о событии в высшей степени неправдоподобна
10–5
Событие физически возможно, но оно почти наверняка не
произойдет
10–6
C учетом всех имеющихся данных, событие надо считать
физически невозможным
0
Таким образом, метод экспертных оценок применяется для решения задач,
связанных с управлением риском (например, по планированию систем
обеспечения технологической, экологической и социальной безопасности
некоторого объекта) в тех случаях, когда строгий расчет невозможен из-за
наличия принципиальных неопределенностей. Ниже рассматриваются
примеры его конкретного использования в сочетании с другим методом,
называемым методом деревьев (см. гл. 2). Этот метод широко используется
при принятии связанных с риском решений. К числу его достоинств относятся
удобство и наглядность графического представления, а также существенное
облегчение расчетов на компьютерах. Метод деревьев особенно эффективен в
тех случаях, когда сложная проблема может быть расчленена на то или иное
количество сравнительно простых задач, каждая из которых решается
отдельно, после чего производится своеобразный синтез сложного решения. В
процессе прогнозирования чрезвычайных ситуаций и их моделирования
97
использование метода деревьев позволяет рассчитать вероятность реализации
определенного сценария, включающего несколько событий. Структура дерева
основывается на основных теоремах теории вероятности теоремы сложения
и теоремы умножения.
Первый пример связан с моделированием аварии на магистральном
газопроводе (МГП), которая может привести к конкретной чрезвычайной
ситуации (ЧС) выбросу газа в атмосферу и его последствиям. Сотрудниками
Института ВНИИГАЗ была разработана вероятностная модель такой аварии,
которая представляет собой дерево сценариев развития ЧС с учетом ее
возможных последствий (см. рис. 7.4.). Группа экспертов оценивала
вероятность отдельных событий, формирующих рассматриваемое дерево.
Вероятность возникновения моделируемой ЧС условно принята равной
единице. Экспертное оценивание вероятностей последствий производилось
путем попарного рассмотрения каждого разветвления на дереве. Для каждой
пары совокупностей событий (процессов) определялась условная вероятность,
причем каждая такая пара рассматривалась как полная группа событий,
поэтому сумма соответствующих условных вероятностей равнялась единице.
Так, разветвление на “одностороннее истечение” и “двустороннее истечение”
было охарактеризовано условными вероятностями, равными соответственно
0,78 и 0,22. Вероятность осуществления цепи событий определяется путем
перемножения вероятностей событий, составляющих эту цепь. Так,
вероятность того, что выброс газа будет характеризоваться односторонним
истечением, и при этом произойдут возгорание и взрыв, определяется
произведением 0,780,400,66 и равна 0,21.
Подземный
участок
МГП
ЧС – разрыв МГП и
выброс
газа
Наземный
участок
МГП
Подводный
участок
МГП
Одностороннее
истечение
Р =0,78
Выброс
газа
Р=1,00
Двустороннее
истечение
Р =0,22
Истечение
с
возгоранием
Р=0,40
Истечение
без
возгорания
Р=0,60
Истечение
без
возгорания
Р=0,60
Истечение
с
возгоранием
Р=0,40
Возгорани
е без
взрыва
Р=0,33
Возгорание со
взрывом
Р=0,66
Возгорание без
взрыва
Р=0,33
Возгорание со
взрывом
Р=0,66
98
Рис. 7.4. Дерево сценариев развития чрезвычайной ситуации (ЧС) — разрыва
магистрального газопровода (МГП) с выбросом газа и вызываемыми
последствиями (вероятностная модель)
Второй пример касается анализа безопасности природно-техногенных
гидротехнических систем. Это весьма актуальная проблема для России, так
как многие из плотин, сооруженных 50 или 70 лет назад, пришли в аварийное
состояние. Подсчитано, что сейчас в России аварийные плотины удерживают
приблизительно 9 млрд кубометров воды. Имеется целый ряд причин ЧС,
представляющей собой разрушение плотины. Чтобы учесть эти причины,
экспертные оценки целесообразно использовать в сочетании с методом
деревьев. О таком подходе к оценке геоэкологического риска говорилось в
докладе сотрудников Института Гидропроект на научной конференции «Риск2000». Оценивалась вероятность возникновения конкретной геоэкологической
катастрофы прорыва напорного фронта плотины и образования волны
прорыва в результате экстремального развития техно-природных процессов.
Разработка сценариев событий и процессов, ведущих к рассматриваемой
катастрофе, представляла собой построение дерева ЧС и вызывающих их
причин в последовательности от более общих событий к более частным.
Дерево ЧС прорыва напорного фронта плотины и образования волны
прорыва и вызывающих их природных и техногенных процессов
представлено на рис. 7.5. Как и в первом примере, вероятность возникновения
ЧС условно принята равной единице. Из рисунка следует, что одна из ветвей
построенного дерева представляет собой следую-щую последовательность
процессов и их вероятностей: “экстре-мальное развитие геодинамических
процессов, P1 = 0,75” — “экстремальное развитие экзогенных
геодинамических процессов, P2 = 0,90” — “деформационные процессы, P3 =
0,30” — “деформации уплотнения, P4 = 0,50” — “деформация плотины в
результате неравномерной осадки ее тела, P5 = 0,40”. Развитие событий по
этой ветви (сценарию) описывается произведением вероятностей P1P2
P3P4P5, что дает вероятность данного сценария, равную 0,04. Каждая ветвь,
т.е. каждый сценарий характеризуется собственной вероятностью.
В соответствии с общим определением, риск определяется произведением
величины ущерба в результате реализации сценария и его вероятности. Если
величина ущерба при осуществлении различных сценариев является
постоянной и не зависит от причин развития ЧС, то относительные оценки
риска будут равны полученным оценкам вероятностей. Если же величина
ущерба меняется от одного сценария к другому, то следует выполнить
экспертные оценки ущерба с использованием того же дерева, по которому
делались оценки вероятностей. Эксперты дают относительные оценки ущерба,
взвешенные по факторам возникновения ЧС, при этом они исходят из
суммарной величины ущерба, в которой учтены все факторы. Относительные
оценки риска получаются путем перемножения относительных величин
каждого компонента ущерба и его вероятности.
99
Деформации
уплотнения
Р=0,50
Деформационные
процессы
Р=0,30
Экстремальное развитие
техногенных
процессов
Р=0,25
ЧС – прорыв
плотины и
образование
волны прорыва Р=1,00
Экзогенные процессы
Р=0,90
Экстремальное развитие
геодинамических
процессов
Р=0,75
Сдвиговые
деформации
Р=0,50
Воздействие
подземных
вод Р=0,60
Водно-механические
процессы
Р=0,70
Воздействие
поверхностн
ых вод
Р=0,40
Эндогенные
процессы
Р=0,10
Деформация плотины
в результате ее
неравномерной
осадки
Р = 0,40
Разрушение гребня
плотины в результате
осадки основания и
примыканий Р=0,60
Разрушение плотины
в результате
оползневых
смещений Р=0,30
Образование трещин
и разрушение
плотины в результате
ее смещения Р=0,70
Разрушение основания плотины в результате суффозии
Р=0,30
Размыв основания и
разрушение плотины
в результате
фильтрации Р=0,70
Размыв и разрушение
плотины в результате
перелива при
нерасчетном паводке
Р=0,40
Разрушение плотины
в результате
землетрясения Р=0,10
Рис. 7.5. Дерево чрезвычайных ситуаций (ЧС) прорыва напорного фронта
плотины и образования волны прорыва — и вызывающих их природных и
техногенных процессов (по данным исследований Института Гидропроект,
Москва)
100
7.3.Роль человеческого фактора в оценках риска
и в управлении им
В процессе количественного оценивания риска и управления им
значительные трудности вызываются наличием неопределенностей в
характеристиках надежности персонала, занятого на потенциально опасных
объектах. Такие техногенные катастрофы, как взрыв ядерного реактора на
Чернобыльской АЭС или утечка токсичных газов на заводе по производству
пестицидов в Бхопале (Индия), показали, что с помощью чисто инженерных,
технологических или организационных методов решить проблему снижения
риска не удается. В значительной степени это связано с тем, что в подобных
чрезвычайных ситуациях возникают не предусмотренные сценарии развития
событий, в которых реакция персонала является неадекватной, вследствие
чего выполняются ошибочные действия. Проведенный в США анализ около
30 тысяч инцидентов на объектах ядерной энергетики показал, что примерно в
половине из них складывалась уникальная комбинация технологических
отказов и человеческих ошибок. Расширение сферы применения
автоматизированных средств приводит к новым проблемам, поскольку при
этом появляются новые типы отказов и ошибок. Компьютеризация приводит к
опасным ошибкам, связанным с программным обеспечением. Кроме того, в
этих условиях непредсказуемым образом меняется весь комплекс отношений
между человеком, с одной стороны, и машиной или компьютером, с другой.
Исследования,
выполненные
в
экономически
развитых
странах,
свидетельствуют о необходимости всестороннего изучения роли
человеческого фактора в сопряженных с риском технологиях и на
потенциально опасных объектах.
В течение последних двух десятилетий методы количественной оценки
человеческой надежности существенно изменились, сейчас они резко
отличаются от подходов, традиционно используемых в расчетах показателей
надежности оборудования. Для изучения человеческого фактора создаются
специальные технические средства моделирующие взаимодействие человека
с машиной комплексы, имитационные установки и исследовательские
тренажеры. Они используются для всестороннего изучения действий
персонала, анализа стратегии поведения операторов, выявления основных
ошибок. Одним из направлений изучения роли человеческого фактора
является выявление причин ошибочных действий людей, обслуживающих
сложные технологические установки. Чтобы определить характеристики
различных по природе ошибок, психологи разрабатывают их классификацию.
Одна из таких классификаций была предложена в 1990 г. Ризоном в его книге
«Человеческие ошибки», она представлена на рис. 7.6.
101
Промахи
Недостатки
внимания
Упущения
Недостатки
памяти
Ненамеренные
действия
Опасные
действия
Оплошности
Оплошности при
выполнении правил
Оплошности из-за
недостатка знаний
Намеренные
действия
Нарушения
Нарушения в
штатных ситуациях
Нарушения в
нештатных ситуациях
Акты саботажа
Рис. 7.6. Классификация причин опасных действий персонала, могущих
привести к техногенным чрезвычайным ситуациям (по Ризону)
Приведенная
классификация
используется
в
моделировании
взаимодействия человека с машиной. Схема на рис. 7.6. показывает, что все
опасные действия, которые могут вызвать техногенную чрезвычайную
ситуацию или катастрофу, можно разделить на ненамеренные и намеренные.
Первые из них, в свою очередь, подразделяются на промахи и упущения, а
вторые — на оплошности и нарушения. Причинами промахов выступают
недостатки внимания (например, перепутан порядок выполнения двух
последовательных операций), в то время как причинами упущений являются
недостатки памяти (например, оператор забыл об одном звене в цепи
необходимых операций). Причинами оплошностей могут быть неправильное
выполнение действующих правил (например, неверное выполнение правила,
необходимого в данной ситуации, или действие по такому правилу, которое
вообще неприменимо в сложившейся обстановке) или же недостаточные
знания о действиях как в штатных, так и в нештатных ситуациях. Нарушения
представляют собой сознательные действия, ведущие к отклонениям от
нормального функционирования объекта.
Моделирование человеческого фактора стало неотъемлемой частью
вероятностного анализа безопасности (ВАБ) потенциально опасных объектов.
Эта часть ВАБ является наиболее сложной, она позволяет учитывать лишь
сравнительно простые ошибки персонала. Серьезную проблему представляет
собой учет действий персонала в стрессовых условиях аварии при неизбежном
дефиците времени. Сложные ошибки, число которых может быть весьма
велико, очень трудно промоделировать, а множественные ошибки (подобные
совершенным на Чернобыльской АЭС) практически вообще не поддаются
анализу.
102
Несмотря на создание современных моделей, позволяющих в
определенных рамках описывать взаимодействие оператора с машиной,
проблемы, обусловленные ролью человеческого фактора, еще далеки от
решения. Актуальность этих проблем привела к возникновению новой отрасли
знания — культуры безопасности. Термин “культура безопасности” был
введен в 1986 г. экспертами Международной консультативной группы по
ядерной безопасности (МКГЯБ) Международного Агентства по атомной
энергии (МАГАТЭ) в итоговом документе по рассмотрению причин и
последствий аварии в Чернобыле. В последующем документе МКГЯБ
МАГАТЭ «Основные принципы безопасности атомных электростанций»,
опубликованном в 1990 г, культура безопасности была охарактеризована в
качестве “фундаментального управленческого принципа”. Согласно
принятому МАГАТЭ определению, культура безопасности это такой набор
характеристик и особенностей деятельности организаций и отдельных лиц,
который устанавливает, что проблемам безопасности ядерного объекта как
обладающим высшим приоритетом уделяется внимание, определяемое их
значимостью. Впоследствии определение культуры безопасности было
распространено на любые потенциально опасные объекты и связанные с
высоким риском технологии. Так, по определению Меррита-Хельмрейха
(1996), культура безопасности — это больше, чем просто группа
индивидуумов, соблюдающих набор правил по безопасному ведению работ;
это группа таких людей, которые в своем поведении руководствуются общей
уверенностью в важности обеспечения безопасности и понимают
необходимость того, чтобы каждый член коллектива сам с готовностью
поддерживал нормы коллективной безопасности и помогал другим членам
коллектива стремиться к этой общей цели.
7.4.Цена риска и принцип оптимизации вариантов
его снижения
Считается, что социально-экономический ущерб Y, обусловленный
воздействием на людей присутствующих в среде обитания опасных веществ,
прямо пропорционален риску угрозы здоровью R:
Y = R,
(7.1)
где — коэффициент пропорциональности, называемый ценой риска. Риск R
измеряется числом случаев смерти на 1 млн человек, проживающих в течение
всей жизни (70 лет) в условиях данного риска, или же — количеством лет
сокращения продолжительности жизни.
Цена риска определяется количеством денег, приходящимся на одну
дополнительную смерть или — на один человеко-год сокращения
продолжительности жизни. Использование цены риска позволяет перейти к
монетарным показателям, то есть выражать социально-экономический ущерб,
определяющий потери общества вследствие нанесенного ущерба здоровью, в
денежных единицах.
103
Средний суммарный риск смерти для населения развитых стран считается
равным приблизительно 102 год1. Значительную долю (около 10%) от этой
величины составляют вклады техногенных факторов (загрязнение среды
обитания). В зарубежных публикациях цену риска часто нормируют на
единицу социального риска, равную 1, и называют ценой жизни (точнее,
одной среднестатистической жизни). К настоящему времени сформировались
следующие концепции измерения цены человеческой жизни [4]:
оценивание с позиций теории человеческого капитала (“human capital”
approach);
косвенное оценивание, с учетом немонетарных общественных затрат;
оценивание по готовности физических лиц платить за устранение риска
смерти;
оценивание на основе определения страховых премий и компенсаций по суду;
оценивание по инвестициям общества, направленным на снижение риска
преждевременной смерти отдельного индивидуума.
Ни одна из этих концепций не может считаться совершенной и не может
служить в качестве рабочего инструмента. Рассмотрим вкратце сущность
концепция использования теории человеческого капитала. Эта концепция
базируется на предположении о том, что степень полезности индивидуума для
общества зависит главным образом от его продуктивности, поскольку в этой
теории каждое физическое лицо рассматривается с точки зрения его
способности участвовать в процессе общественного производства и
зарабатывать при этом деньги. Потеря жизни, по этой теории, приводит к
снижению производительного потенциала общества, которое должно
проявиться уже в ближайшем будущем. В качестве меры стоимости жизни
предлагается использовать суммарную заработную плату лица, неполученную
им по причине преждевременного ухода из жизни. Поэтому рассматриваемый
подход называют еще концепцией способности индивидуума заработать
предназначенные ему на всю жизнь деньги (“lifetime earning power of the
individual” concept) или просто концепцией предстоящей зарплаты (“foregone
ear-nings” approach). Теория человеческого капитала обещала простые
количественные оценки жизни, поэтому на первых порах она получила
сравнительно широкое распространение. Однако вскоре выяснилось, что на
пути ее применения возникают существенные трудности.
Во-первых, оказалось необходимым уточнять, кому в первую очередь
причиняется ущерб от преждевременной смерти данного лица — либо самому
этому лицу, либо членам его семьи, либо тому обществу, членами которого
являются это лицо и его семья. Иными словами, речь идет о приоритете
результатов труда индивидуума, о соотношении микроуровня (повышение
благосостояния семьи) и макроуровня (развитие общества), на которых
фиксируются эти результаты. Для прояснения ситуации были введены “нетто”
и “брутто” оценки жизни — первая из них учитывает только ущерб,
наносимый обществу, а вторая принимает во внимание полный ущерб. Оба
104
вида ущерба, разумеется, зависят от размера оплаты труда уходящего из
жизни работника.
Во-вторых, использование как “нетто”, так и “брутто” оценок жизни
вызвало дополнительные трудности, обусловленные неполной занятостью
населения, характерной для ряда индустриально развитых стран, и действием
в этих странах системы социальной защиты. Потеря жизни работника создает
вакансию на рынке труда, заполнение которой приводит к сокращению на
единицу количества лиц, получающих пособие по безработице. Последнее
означает сокращение расходов общества на выплату пособий и, следовательно
должно
считаться
положительным
эффектом
потери
работника,
сопутствующим явно негативному непосредственному эффекту от этой
потери. Чтобы скорректировать проводимые оценки, необходимо
использовать алгебраические величины.
В-третьих, критики концепции оценивания с позиций теории человеческого
капитала указывают на ее дискриминационный характер в отношении
возраста работника. Действительно, эта концепция придает больший вес
несчастному случаю на производстве, вызвавшему смерть молодого рабочего,
нежели неизлечимому профзаболеванию пожилого рабочего, трудившегося в
сходных условиях. Отсюда следует, что жизнь молодого работника должна
оцениваться выше.
В-четвертых, рассматриваемый подход ставит в неравные условия лиц,
получающих разную оплату за свой труд — это приводит к занижению оценки
жизни бедных слоев общества. Напротив, жизнь людей, относящихся к
сверхвысокооплачиваемым, получает чрезмерную оценку.
Несмотря на недостатки существующих теорий, оценки одной
среднестатистической жизни в условиях действия рыночной экономики
оказываются необходимыми. В зависимости от различных методов оценок,
получаемые и публикуемые значения попадают в широкий диапазон значений.
Для США и стран Европейского сообщества этот диапазон составляет от 0,5
до 7 млн долларов. В качестве среднего (медианного) значения часто
используется величина 3,2 млн долларов за статистическую жизнь (70 лет) или
приблизительно 45 тыс. долларов за один человеко-год.
Монетарная оценка одной среднестатистической жизни используется при
оценках затрат на мероприятия по снижению экологического риска,
ориентированных как раз на сохранение определенного количества
человеческих жизней. Такого рода оценки выполнены в США на основе
анализа достаточно большого объема исходных данных [34]. В табл. 7.2
приведены
оценки
ежегодных
затрат
на
сохранение
одной
среднестатистической жизни в результате проведения экологических
мероприятий, ориентированных на улучшение качества среды обитания
(рассматриваются меры по снижению содержания в биосфере токсикантов и
источников излучений).
105
Таблица 7.2. Оценки затрат на некоторые экологические мероприятия с
целью сохранения одной человеческой жизни в год (по Т.Тенгсу и др.)
Мероприятия
Хлорирование питьевой воды
Контроль за загрязнением воздуха тепловыми
электростанциями, работающими на каменном угле
Снижение концентрации радона в жилых помещениях
Запрещение использования формальдегида для
теплоизоляции зданий
Контроль за выбросами бензола в фармацевтической
промышленности
Контроль за ионизирующим излучением в урановых
шахтах
Запрещение использования асбеста в строительстве
зданий
Снижение выбросов мышьяка на стекольных заводах
Снижение выбросов диоксина на предприятиях
целлюлозно-бумажной промышленности
Снижение выбросов мышьяка на медеплавильных
заводах
Затраты
(в долларах США)
3100
37 тыс.
от 6,1 до 140 тыс.
от 11 до 220 тыс.
460 тыс.
от 79 тыс. до 3,9 млн
от 550 тыс. до 5,2 млн
от 2,3 до 51 млн
от 4,5 до 7,5 млн
от 36 тыс. до 890 млн
Данные таблицы обнаруживают значительный разброс величин с
проявлением как внутригрупповой, так и межгрупповой дисперсии. При этом
четко выражена обратная корреляция между величиной риска и затратами на
его снижение. Например, расходы на снижение выбросов мышьяка при
выплавке меди малы на предприятиях с относительно высоким уровнем
загрязнения окружающей среды этим элементом и напротив, возрастают более
чем в десять тысяч раз, если этот уровень сравнительно низок. Применение
медиан дает следующую усредненную оценку отнесенной к одному году
стоимости сохранения одной жизни в США в результате осуществления
различных экологических мероприятий: 4,2 млн долларов. Это примерно в 200
раз больше, чем усредненные затраты, связанные с реализацией медицинских
мер по спасению одной среднестатистической жизни в США. Привлечение
медианных значений позволяет сделать усредненные оценки затрат для
спасения одной жизни в год по мероприятиям, направленным на снижение
бытового травматизма (36 тыс. долларов), повышение безопасности
использования транспортных средств (56 тыс. долларов) и снижение уровня
профзаболеваний (350 тыс. долларов) [34]. Рассмотренные данные
свидетельствуют о том, что снижение экологического риска обходится дорого.
Это подчеркивает необходимость принятия заблаговременных мер по
сохранению состояния среды обитания и предотвращению экологического
риска, связанного с планируемым вводом в эксплуатацию потенциально
опасных объектов.
106
В процессе управления риском важно провести оптимизацию безопасности
и риска, которая сводится к поиску экстремума некоторой функции. Эту
функцию называют целевой, она характеризует экономический эффект,
получаемый, с одной стороны, при определенных ограничениях, налагаемых
требованиями по обеспечению безопасности, а с другой стороны, путем
использования дополнительных приемов управления риском.
Одним из основных экономических методов, применяемых в процессе
управления риском угрозы здоровью со стороны техногенных факторов,
является анализ затрат и получаемых в результате выгод (анализ “затратывыгоды”). Суть этого метода состоит в следующем. Сначала рассматриваются
все варианты (сценарии) возможных действий и мер по снижению риска. Для
каждого i-го сценария (i = 1, 2, …, n) вычисляются затраты Wi на его
реализацию и планируемая при этом выгода Vi. Кроме того, для каждого
сценария оцениваются значения так называемого остаточного риска Ri, к
которому приведет осуществление i-го сценария. Чистый экономический
эффект Еi для каждого сценария определяется разностью выгод и затрат:
Еi = Vi Wi.
(7.2)
Затраты Wi на реализацию мероприятий по i-му сценарию рассчитываются
как приведенная стоимость осуществления этих мероприятий (проекта),
усредненная по времени экономической жизни проекта:
1
1
r 1
Wi = j 0 (C j tD j )
t
1 rj
j
,
(7.3)
где t время жизни проекта, Сj и Dj капитальные и текущие затраты
соответственно, rj среднегодовая процентная ставка j-го года.
При осуществлении затрат в конце года суммирование в этой формуле
следует проводить от j = 1 до j = t.
Выгоду от реализации i-го сценария можно определять различными
способами, унифицированного метода оценки выгод не существует. Наиболее
употребительным является способ оценки выгоды через предотвращенный
социально-экономичес-кий ущерб [3]. Для этого нужно сначала рассчитать
остаточный социально-экономический ущерб после реализации i-го сценария.
Остаточный экономический ущерб Yi определяется произведением цены
риска и остаточного риска (напомним, что риск в рассматриваемом случае
измеряется числом случаев смерти на 1 млн человек, проживающих в течение
всей жизни в условиях данного риска, или же — количеством лет сокращения
продолжительности жизни). Остаточный среднегодовой приведенный
социально-экономический ущерб вычисляется по формуле:
1
1
r 1
Yi = j 0 α j Ri , j
t
1 rj
j
,
(7.4)
где j — цена риска для j-го года, Rii — остаточный риск j-го года для i-го
сценария.
Выгода как предотвращенный ущерб оценивается следующим образом.
Если Yo — социально-экономический ущерб, имевшийся до принятия каких107
либо действий по возможным сценариям, а Yi остаточный социальноэкономический ущерб после реализации i-го сценария, то предотвращенный
ущерб Yi определяется разностью:
Yi = Yo Yi.
(7.5)
Эта разность и используется в качестве меры выгоды от реализации i-го
сценария:
Vi = Yi .
(7.6)
Чистый экономический эффект Еi определяется выражением:
Еi = Yi Wi = Yo (Yi + Wi). (7.7)
Сумму (Yi + Wi) называют обобщенными приведенными затра-тами. Формула
(7.7) показывает, что чистый экономический эффект будет максимален при
минимуме обобщенных приведенных затрат:
max Еi min (Yi + Wi).
(7.8)
Полученное соотношение отражает сущность принципа опти-мизации
вариантов (сценариев) снижения риска.
Общие принципы критериев, устанавливающих приемлемость риска,
наиболее полно разработаны для защиты людей от воздействия
ионизирующего излучения (радиационного риска). Концепция о преобладании
пользы над издержками выступает первым общим принципом радиационной
защиты и выработки критериев приемлемого радиационного риска. Для
краткости его называют принципом обоснованности, он требует проведения
расчетов затрат и ожидаемой прибыли в каждом конкретном случае.
Применение принципа обоснованности призвано оценивать предварительные
условия, необходимые для внедрения в практику рассматриваемого вида
деятельности.
Тот способ, с помощью которого будет реализован получивший свое
обоснование и спланированный вид деятельности, составляет предмет второго
общего принципа радиационной защиты и определения критериев
приемлемого риска. Он называется принципом оптимизации и заключается в
нахождении минимума затрат, на которые может пойти общество с целью
реализации данного вида деятельности. В случае радиационного риска
минимальные расходы получают путем суммирования двух слагаемых:
стоимости вреда для здоровья людей, который может быть причинен
облучением при данном уровне радиационной защиты, и расходов на эту
защиту. Очевидно, что таким вредом являются злокачественные
новообразования и генетические заболевания. Можно допустить, как это
делает Международная комиссия по радиационной защите (МКРЗ), что между
полученной дозой и вероятностью возникновения злокачественных опухолей
и наследственных нарушений существует прямая зависимость (линейная
связь). Тогда стоимость компенсации ожидаемого вреда для здоровья (эту
стоимость можно назвать “ценой здоровья”) выразится в виде некоторой
функции коллективной дозы, складывающейся из тех индивидуальных доз,
которые будут получать отдельные лица в результате реализации
рассматриваемого вида деятельности.
108
Принцип оптимизации позволяет обрести уверенность в том, что данная
деятельность будет внедрена в практику при достаточно низком и
оптимальном уровне облучения. При этом уровне любое дополнительное
снижение дозы (выраженное в виде коллективной дозы) не будет
оправданным с точки зрения новых затрат, нужных для такого снижения. В
научной литературе вместо термина “принцип оптимизации” иногда
используют другой — так называемый принцип АЛАРА. Его происхождение
связано с формулировкой “as low as reasonably achievable”, первые буквы этих
слов образуют сокращение ALARA. Сама формулировка входит в
разработанный МКРЗ критерий, который гласит: при любой ситуации дозы
облучения должны поддерживаться на таких низких уровнях, каких только
можно разумно достичь с учетом экономических и социальных факторов.
На рис. 7.7 представлены три зависимости от коллективной дозы,
отмеченные индексами А, В и А+В. Прямая А показывает зависимость от
коллективной дозы цены здоровья, как было сказано выше, эта зависимость
линейна. Кривая В характеризует зависимость затрат на радиационную защиту
(т.е. на снижение риска) от величины коллективной дозы. Затраты на
радиационную защиту весьма велики при обеспечении малых коллективных
доз и становятся меньше, если допускаются большие приемлемые дозы.
Рис. 7.7. Зависимость цены здоровья (прямая А), затрат на радиационную
защиту (кривая В) и суммы общих издержек (А + В) от величины
коллективной дозы
Как показывает рис. 7.7, суммарная кривая А+В имеет единственный
минимум, который и соответствует оптимальным величинам цены здоровья и
затрат на радиационную защиту (снижение риска). В установлении этого
минимума заключается алгоритм практического применения принципа
АЛАРА. Нетрудно видеть, что показанный на рис. 7.7 минимум соответствует
рассмотренным выше результатам анализа “затраты-выго-ды”, согласно
которым чисто экономический эффект достигает максимума при минимизации
обобщенных приведенных затрат.
Конечно, расчеты по оптимизации не могут считаться универсальными.
Они должны быть проведены для каждого конкретного случая и для
109
определенных условий, характерных для данной страны. Наклон прямой А и
форма кривой В не будут одинаковыми в разных ситуациях и сферах работы с
излучениями. Самым трудным этапом расчетов по оптимизации является
определение наклона прямой А. Трудности здесь вызваны необходимостью
установления денежного эквивалента единицы коллективной дозы облучения,
которой
соответствует
определенная
вероятность
возникновения
злокачественных новообразований и наследственных заболеваний.
При изложенном подходе к процедуре оптимизации принимается во
внимание состояние здоровья всего общества в целом, т.е. ставится задача
обеспечить коллективную защиту от риска, но не защиту отдельных
индивидуумов. Могут сложиться условия, в которых оптимальная
коллективная доза включает в себя в качестве отдельных слагаемых
достаточно большие индивидуальные дозы. В подобных случаях требуется
обеспечить защиту отдельных лиц, подвергаемых риску наибольшего
облучения. Предотвращение облучения индивидуумов чрезмерно высокими
дозами является содержанием третьего принципа радиационной защиты и
критериев приемлемого риска, его называют принципом ограничения
индивидуальных доз.
Рекомендации МКРЗ по соблюдению сформулированного принципа
заключаются в следующем. Безопасными и приемлемыми могут считаться
такие дозы облучения, при которых вероятность образования злокачественных
новообразований и генетических дефектов близка к аналогичной вероятности,
связанной
с
воздействием
естественного
фона
радиации.
Для
профессиональных работников рекомендованы более высокие пределы
допустимых доз, чем для населения в целом, так как допустимый уровень
производственного риска выше приемлемого риска в обычной жизни. На
практике принцип ограничения индивидуальных доз осуществляется в
следующей форме. Комиссия по ядерному регулированию США установила
предельную индивидуальную дозу облучения, которая может быть получена
любым человеком в результате нормальной работы АЭС. Эта доза не должна
превышать 0,05 мЗв в год, причем термин “любой” означает, что указанная
величина не должна зависеть от того, где живет человек — близко от станции
или далеко. Доза 0,05 мЗв/год составляет менее 2% от чисто естественного
радиационного фона. В России в 1996 г. были введены индивидуальные
дозовые пределы, согласно которым эффективная эквивалентная доза,
установленная для населения и обусловленная всеми источниками излучения,
не должна превышать 1 мЗв/год.
Рассмотренные три принципа имеют общее значение и применимы на
разных уровнях радиационной защиты. Более того, они пригодны также и при
оценке защитных мер в случае сходных опасных ситуаций, не связанных с
защитой от ионизирующих излучений.
110
7.5.Приоритизация экологических рисков
По современным требованиям, разрабатываемые программы по снижению
экологических рисков должны предусматривать тщательно выверенные
оценки необходимых затрат. При этом необходимо определить приоритетные
направления расходования средств. Критерии для выбора приоритетов могут
быть разными. Так, Закон США о бюджете на 1996 год отводил Департаменту
энергетики 6,5 млрд долларов на расходы по улучшению состояния
окружающей среды, причем львиная доля этой суммы — 5,1 млрд —
предназначалась на мероприятия по уменьшению экологического риска. При
обосновании своих финансовых нужд Департамент энергетики представил
качественные критерии оценки экологических рисков, распределив их на
высокие, средние и низкие.
В настоящее время все большее распространение получает точка зрения,
согласно которой надлежит использовать количественные критерии
выявления приоритетов. Последнее означает, что управление риском
проводится по схеме, учитывающей категории его обоих компонентов —
вероятности опасного события P и его последствий Q. Для этого
рассматривается некоторое число категорий вероятности и последствий, и
каждой категории присваивается определенный рейтинг.
На рис. 7.8 в виде квадратной таблицы представлены пять категорий
вероятности некоторого события и пять категорий вызванных этим событием
последствий [31]. Сначала вероятность и последствия данного опасного
события разделяются на пять категорий, каждая из которых характеризуется
следующими качественными характеристиками: минимальная, низкая,
средняя, высокая и максимальная. Затем этим категориям присваиваются
рейтинги от 1 до 5. Величины риска R как произведения PQ также
подразделяются условно на пять категорий, например, следующим образом:
максимальный риск R = PQ > 20,
высокий риск 15 < R < 20,
средний риск 10 < R < 15,
низкий риск 5 < R < 10,
минимальный риск R < 5.
В таком представлении максимальный и высокий риски обычно считаются
недопустимыми, средний и низкий риски ограниченно допустимыми, а
минимальный риск рассматривается как безусловно допустимый. В
соответствии с этим на рис. 7.8 области недопустимых, ограниченно
допустимых и безусловно допустимых рисков выделены графически.
Ценность рассмотренной схемы состоит в том, что в зависимости от
величины рисков может проводиться их приоритизация, то есть расстановка
по порядку. Это необходимо для установления очередности природоохранных
мероприятий и соответствующего распределения средств на их проведение
(инвестиций).
111
P
5
4
3
2
1
1
2
3
4
5
Q
Рис. 7.8. Таблица категорий вероятности опасного события P и его последствий Q. Выделены области недопустимых (темная заливка), ограниченно
допустимых (светлая заливка) и безусловно допустимых рисков
Рассмотренный принцип применяется, в частности Департаментом
обороны США для приоритизации экологических проектов и оптимизации
расходов на природоохранные мероприятия. В качестве примера можно
привести методологию, применяемую на базах и в подразделениях Военновоздушных сил США [18]. Эта методология использует для количественных
оценок экологических рисков таблицу коэффициентов, в которой
рассматриваются пять категорий вероятности события и четыре категории его
последствий (табл. 7.3).
Видно, что строки таблицы характеризуют категории степени тяжести
последствий неблагоприятных событий, а ее столбцы приписывают
количественные оценки (квантифицируют) категории вероятности (частости)
таких событий. Регулирующие документы ВВС США содержат пояснения по
обоим видам этих категорий, которые сводятся к следующему.
Таблица 7.3. Оценивание экологических рисков в подразделениях
ВВС США
Категории
тяжести
последствий
Катастрофические
Критические
Незначительные
Пренебрежимо малые
Категории вероятности (частости) события
Частое
1
3
4
13
Вероятное Возможное
2
5
11
16
6
7
12
18
Редкое Невероятное
8
10
14
19
9
15
17
20
112
Катастрофическими называются последствия, характеризующиеся
полным нарушением функционирования объекта, полным выходом из строя
его систем, материальными потерями на сумму более 1 млн долларов,
наличием смертельных случаев или тяжелых травм у персонала, или же
нанесенным среде обитания необратимым ущербом, сопровождающимся
нарушением экологического законодательства. Критическими являются
последствия, характеризующиеся существенным нарушением функций
объекта, выходом из строя основных узлов его систем, материальными
потерями на сумму более 200 тыс., но менее 1 млн долларов, появлением
постоянной нетрудоспособности, тяжелых травм или профзаболеваний у не
менее чем у трех человек из персонала, или же нанесенным среде обитания
обратимым
ущербом,
вызвавшим
нарушение
экологического
законодательства. К незначительным (маргинальным) относятся последствия,
характеризующиеся несущественным нарушением функционирования
объекта, малозначащими повреждениями его систем, материальными
потерями на сумму более 10 тыс., но менее 200 тыс. долларов, появлением
повлекшими потерю одного рабочего дня легких травм или профзаболевания,
или же нанесенным среде обитания восстановимым ущербом, не
сопровождающимся
нарушением
экологического
законодательства.
Пренебрежимо малыми считаются последствия, характеризующиеся весьма
незначительным
нарушением
функций
объекта,
малозначащими
повреждениями его систем, материальными потерями на сумму более 2 тыс.,
но менее 10 тыс. долларов, появлением таких легких травм или
профзаболевания, которые не привели к потере даже одного рабочего дня, или
же нанесенным среде обитания минимальным восстановимым ущербом, не
сопровождающимся нарушением экологического законодательства.
Для характеристики категорий вероятности (частости) экологически
неблагоприятных событий признается целесообразным использовать не
только количественные, но и качественные признаки (табл. 7.4).
Таблица 7.4. Качественные и количественные признаки категорий
вероятности (частости) экологически неблагоприятных событий,
используемые в ВВС США
Категории
вероятности Качественное определение
(частости)
события
Частое
Событие происходит достаточно часто на
протяжении времени существования
системы
Вероятное
Событие происходит несколько раз на
протяжении времени существования
системы
Количественное
определение
вероятности
события P
Более 0,1
Менее 0,1,
но более 0,01
113
Возможное
Редкое
Невероятное
Событие происходит в среднем один раз
на протяжении времени существования
системы
Событие вряд ли произойдет за время
существования системы, но его нельзя
исключать из рассмотрения
Событие весьма неправдоподобно; можно
полагать, что оно не произойдет за все
время существования системы
Менее 0,01,
но более 0,001
Менее 0,001,
но более 10–6
Менее 10–6
После количественного оценивания того или иного экологического риска
рекомендуется сделать качественное заключение об его уровне, для чего в
ВВС США используется следующая таблица (табл. 7.5).
Таблица 7.5. Соотношение между количественными и качественными
оценками экологического риска, используемое в подразделениях
ВВС США
Оценка риска
(количественные данные)
1–3
4–8
9 – 13
14 – 20
Уровни риска
(качественные характеристики)
Исключительно высокий
Высокий
Средний
Низкий
Например, исключительно высокий уровень риска может быть
идентифицирован для катастрофических последствий вероятного события
(коэффициент равен 2) или для критических последствий частого события
(коэффициент равен 3).
Методология приоритизации экологических проектов, принятая в ВВС
США, лишь недавно стала применяться на практике, но она уже успела
зарекомендовать себя с положительной стороны. В США ее ставят в пример
другим ведомствам, перед которыми стоят задачи по выработке юридических
документов, призванных регулировать природоохранную деятельность.
7.6.Экологическое законодательство и стандарты —
инструменты управления экологическими рисками
Управление экологическими рисками производится путем разработки и
применения нормативно-правовых актов, в которых устанавливается экологоправовая ответственность. В России (точнее, в бывшем СССР) понятие
эколого-правовой ответственности впервые было сформулировано в Законе
РСФСР «О предприятиях и предпринимательской деятельности», в котором
предусматривалось возмещение ущерба от загрязнения и нерационального
114
использования природной среды. Затем это положение было развито в
специальном Законе РСФСР «Об охране окружающей природной среды», где,
в частности, устанавливались три типа ущерба, подлежащего компенсации:
ущерб, причиненный окружающей природной среде источником повышенной
опасности;
ущерб, причиненный здоровью граждан неблагоприятным воздействием на
окружающую природную среду;
ущерб, причиненный имуществу граждан.
Принятый в 1997 г. Закон Российской Федерации «О промышленной
безопасности опасных производственных объектов» предусматривает, что
предприятие, являющееся источником повышенной опасности, обязано
обеспечить меры по защите населения и окружающей среды от опасных
воздействий. В этом законе также вводится порядок лицензирования опасных
производств и рассматриваются возможности отзыва или приостановления
лицензии в случае невыполнения требований промышленной безопасности
или несоответствия принятым нормативам. Кроме того, в этом законе впервые
в России было введено обязательное экологическое страхование,
представляющее собой страхование ответственности за причинение вреда
(например, аварийного загрязнения окружающей среды) при эксплуатации
опасного производственного объекта. Минимальный объем страховой
ответственности предприятий определяется в зависимости от уровня
опасности производства. Законом определено, что для наиболее опасных
производственных объектов размер страховой суммы не может быть ниже 70
000 минимальных размеров оплаты труда (МРОТ), установленных
законодательством Российской Федерации на день заключения договора о
страховании. Экологическое страхование следует считать важ-ной составной
частью механизма управления экологическими рисками.
Управление экологическими рисками непосредственно связано с
экологическим
менеджментом.
Понятие
“система
экологического
менеджмента” впервые было определено и введено в специальном стандарте
Великобритании BS 7750 (Environmental Management Systems) в 1992 г. Через
несколько лет появились международные стандарты, устанавливавшие
рекомендации по управлению качеством среды обитания, они составили так
называемую серию ISO 14000. Серия ISO 14000 включает в себя следующие
стандарты:
ISO 14001 —
Системы управления окружающей средой. Требования и
руководство по применению (En-vironmental management systems —
Specification with guidance for use).
ISO 14004 —
Системы управления окружающей средой. Общие
руководящие указания по принципам, системам и средствам обеспечения
функционирования (Environmental management systems — General guidelines on
principles, systems and supporting techniques).
ISO 14010 —
Руководящие указания по экологическому аудиту. Основные
принципы (Guidelines for environ-mental auditing — General principles).
115
ISO 14011 —
Руководящие указания по экологическому аудиту.
Процедуры аудита. Проведение аудита для систем управления окружающей
средой (Guide-lines for environmental auditing — Audit proce-dures — Auditing
of environmental management systems).
ISO 14012 —
Руководящие указания по экологическому аудиту.
Квалификационные критерии для аудиторов в области экологии (Guidelines for
environmental auditing — Qualification criteria for environmental auditors).
ISO 14020 —
Экологические термины и формулировки. Основные
принципы (Environmental labels and declarations — General principles).
ISO 14031 —
Управление окружающей средой. Оценивание состояния
экосистем. Проект руководящих указаний (Environmental management —
Environmen-tal performance evaluation — Guidelines (a draft).
ISO 14040 —
Управление окружающей средой. Оценка жизненного цикла
(продукции). Принципы и сфера применения (Environmental management —
Life cycle assessment — Principles and framework.)
ISO 14041 —
Управление окружающей средой. Оценка жизненного цикла
(продукции). Определение цели и аспектов инвентаризационного анализа
(Envi-ronmental management — Life cycle assessment — Goal and scope
definition and inventory analysis).
ISO 14050 —
Управление окружающей средой. Словарь терминов
(Environmental management — Vocabulary).
В стандартах серии ISO 14000 содержатся важные определения и
основополагающие положения, ниже приводятся некоторые из них.
Экологическая цель — общая экологически значимая цель деятельности
организации, установленная ее экологической политикой; степень достижения
цели оценивается в тех случаях, когда это практически возможно (ISO 14001.
Definitions. 3.7. Environmental objective).
Экологическая задача (задача экологической деятельности) — детальное
требование в отношении экологических показателей деятельности
организации в целом или ее подразделений, которое следует из установленной
экологической цели деятельности организации и подлежит выполнению в
порядке достижения этой цели (ISO 14001. Definitions. 3.11. Environmental
target).
Организация должна установить процедуру идентификации экологических
аспектов и выполнять ее в отношении всех видов деятельности, продукции и
услуг, в отношении которых она может осуществлять контроль и на которые
она может оказывать влияние. Указанные процедуры необходимы для того,
чтобы определить те наиболее значимые экологические аспекты деятельности,
продукции или услуг, которые могут оказывать значительное воздействие на
окружающую среду (ISO 14001. 4.3.1. Environmental aspects). Организация
обязана обеспечить, чтобы все значимые экологические аспекты (то есть те, с
которыми связано вероятное значительное воздействие на окружающую
среду) были учтены при постановке экологических целей. Эта информация
116
должна быть актуальной (отражать реальную ситуацию) и постоянно
обновляться (ISO 14001. 4.3.1. Environmen-tal aspects).
Организация должна разрабатывать, внедрять и развивать программу
(программы) экологического менеджмента для достижения экологических
целей и решения задач. Программы включают в себя распределение
ответственности за достижение целей и решение задач на всех уровнях
организации, а также необходимые средства и периоды времени, в течение
которых цели должны быть достигнуты (ISO 14001. 4.3.4. Environmental
management programme). Программы экологического менеджмента помогают
организации улучшить экологические показатели ее деятельности. Они
должны быть динамичными, регулярно пересматриваться и отражать
изменение целей и задач организации (ISO 14004. 4.2.6. Environmental
management pro-gramme).
Система экологического менеджмента — часть общей системы
менеджмента, включающая организационную структуру, планирование
деятельности, распределение ответственности, практическую работу, а также
процедуры, процессы и ресурсы для разработки, внедрения, оценки
достигнутых результатов реализации и совершенствования экологической
политики, целей и задач (ISO 14001. Environmental management systems —
Specification with guidance for use. Definitions. 3.5. Environmental management
system).
Последовательное улучшение — процесс развития системы экологического
менеджмента, направленный на достижение лучших показателей во всех
экологических аспектах деятельности предприятия, там, где это практически
достижимо в соответствии с его экологической политикой (ISO 14001.
Definitions. 3.1. Continual improvement).
Серия стандартов ISO 14000 содержит перечень рекомендуемых процедур,
планирование и выполнение которых данной организацией или предприятием
должно обеспечить экологическую безопасность. В этот перечень входят
следующие мероприятия:
выявление экологических аспектов деятельности предприятия;
идентификация законодательных и нормативных актов, а также других
документов, определяющих экологические требования к деятельности
предприятия, и обеспечение доступа к ним;
обучение персонала;
обмен информацией (коммуникации);
создание системы собственных документов экологического менеджмента и
обеспечение контроля за ней;
контроль за соблюдением экологических требований на рабочих местах
(производственный экологический контроль);
прогнозирование потенциальных аварийных ситуаций и определение
необходимых действий персонала в этих ситуациях;
мониторинг и измерение экологических показателей деятельности
предприятия;
117
оценка соответствия фактических экологических показателей установленным
требованиям;
определение прав и обязанностей лиц, участвующих в экологическом
менеджменте, и их ответственности при выявлении несоответствий
экологических показателей установленным требованиям и нормативам;
проведение аудитов системы экологического менеджмента.
Стандарты серии ISO 14000 послужили основой стандартов в области
экологического менеджмента, принятых в Российской Федерации:
ГОСТ Р ИСО 14001–98. Системы управления окружающей средой.
Требования и руководство по применению.
ГОСТ Р ИСО 14004–98. Системы управления окружающей средой. Общие
руководящие указания по принципам, системам и средствам обеспечения
функционирования.
ГОСТ Р ИСО 14010–98. Руководящие указания по экологическому аудиту.
Основные принципы.
ГОСТ Р ИСО 14011–98. Руководящие указания по экологическому аудиту.
Процедуры аудита. Проведение аудита для систем управления окружающей
средой.
ГОСТ Р ИСО 14012–98. Руководящие указания по экологическому аудиту.
Квалификационные критерии для аудиторов в области экологии.
Вопросы экологического менеджмента вместе с основами управления
природо- и недропользованием рассмотрены в учебном пособии
В.В. Куриленко [7].
118
УКАЗАТЕЛЬ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ананьев Г.С. Методология изучения катастрофических процессов
рельефообразования и вопросы эколого-геоморфологического риска // Обзор
картографирования природных опасностей и стихийных бедствий. М., 1992.
C. 54–59.
2. Бахирева Л.В., Осипов В.И., Кофф Г.Л., Родина Е.Е. Геологический и
геохимический риск как критерий геоэкологического нормирования
территорий // История взаимодействия общества и природы: факты и
концепции. Тез. докл. Ч. 1. М., 1990. С. 98–102.
3. Быков А.А., Соленова Л.Г., Земляная Г.М., Фурман В.Д. Методические
рекомендации по анализу и управлению риском воздействия на здоровье
населения вредных факторов окружающей среды. М., 1999. 70 с.
4. Ваганов П.А. Риск смерти и цена жизни // Правоведение. 1999. N 3. С. 67–82.
5. Ваганов П.А. Ядерный риск. СПб., 1997. 112 с.
6. Дзекцер Е.С. Методологические аспекты проблемы геологической опасности
и риска // Геоэкология. 1994. N 3. С. 41–47.
7. Куриленко В.В. Основы управления природо- и недропользованием.
Экологический менеджмент. СПб., 2000. 206 с.
8. Радиация. Дозы, эффекты, риск. Пер. с англ. М., 1988. 79 c.
9. Шеко А.И., Круподеров В.С. Оценка опасности и риска экзогенных
геологических процессов // Геоэкология. 1994. N 3. С. 53–59.
10. Bartell S.M. Ecological/Environmental Risk Assessment // Risk Assessment and
Management Handbook. New York, 1996. P. 10.3–10.59.
11. Beck U. Risk Society. Towards a New Modernity. London, 1992. 298 p.
12. Chicken J.C. Risk Handbook. London, 1996. 310 p.
13. Chicken J.C., Harbison S.A. Differences Between Industries in the Definition of
Acceptable Risk // New Risks. New York, 1990. P. 123–128.
14. Cohen B.L. Catalog of Risks Extended and Updated // Health Physics. 1991.
Vol. 61. P. 89–96.
15. Cohen B.L. The Nuclear Energy Option. An Alternative for the 90s. New York,
1990. 320 p.
16. Сovello V.T. Communications Risk in Crisis and Noncrisis Situations // Risk
Assessment and Management Handbook. For Environmental, Health, and Safety
Professionals. New York, 1996. P. 45–65.
17. Covello V.T., Sandman P.T., Slovic P. Guidelines for Communicating Information
about Chemical Risks Effectively and Responsibly // Acceptable Evidence. Science
and Values in Risk Management. New York, 1991. P. 66–90.
18. Dzuray E.J, Maranto A.R. Assessing the Status of Risk-Based Approaches for the
Prioritization of Federal Environmental Spending // Federal Facilities
Environmental J. 1999. N 5. <http://www.research.umbc.edu/~maranto/fedfac.htm>.
19. Environmental Encyclopedia. Detroit, 1994. 110 p.
20. Goedkoop M. The Eco-indicator 95. Final Report. Utrecht, The Netherlands. 1995.
<http://www.pre.nl/eco-indicator95/ei-95-reports.htm>
119
21. Goedkoop M., Spriensma R. The Eco-indicator 99. A damage oriented method for
Life Cycle Impact Assessment. Methodology Report. Amersfoort, The Netherlands,
2000. <http://www.pre.nl/download/EI99_methodology_v2.pdf>
22. Hallenbeck W.H. Quantitative Risk Assessment for Environmental and Occupational Health. Boca-Raton, 1993. 212 p.
23. Kasperson R.E., Renn O., Slovic P. et al. The Social Amplification of Risk: A
Conceptual Framework // Risk Analysis. 1988. Vol. 8. N 2. P. 177–187.
24. Kolluru R.V. Health Risk Assessment: Principles and Practices // Risk Assessment
and Management Handbook. For Environmental, Health, and Safety Professionals.
New York, 1996. P. 123–151.
25. Kunreuther H., Slovic P. Science, Values, and Risk // Challenges in Risk
Assessment and Management. Thousand Oaks; London, 1996. P. 116–125.
26. Lewis H.W. Technological Risk. New York; London, 1990. 280 p.
27. Lindley D.V. Making Decisions. 2nd edition. London, 1985. 286 p.
28. Maslow A.H. The Farther Reaches of Human Nature. New York, 1971. 266 p.
29. Molak V. Introduction and Overview // Fundamentals of Risk Analysis and Risk
Management. Boca Raton, 1997. P. 1–10.
30. Ossenbruggen P.J. Fundamental Principles of Systems Analysis and DecisionMaking. New York, 1994. 312 p.
31. Preyssl C. The Evolution and Process of Risk Management at the European Apace
Agency ESA // International Journal of Risk Assessment and Management. 2000.
Vol.1. N 1/2. P. 80-89.
32. Rowe W.D. An Anatomy of Risk. Malabar, Florida, 1988. 416 p.
33. Slovic P. Perceived Risk, Trust and Democracy // Risk Analysis. 1993. Vol. 13. N
6. P. 675–682.
34. Tengs T.O., Adams M.E., Pliskin J.S. et al. Five-Hundred Life-Saving
Interventions and Their Cost-Effectiveness // Risk Analysis. 1995. Vol. 15. N 3.
P. 369–387.
120
СОДЕРЖАНИЕ
Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1. Риск и экологический риск. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1. Определения риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2. Опасность и риск. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3. Разновидности риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4. Особенности экологического риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2. “Общество риска” и особенности принятия рискованных
решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1. Социологическая теория “общества риска” . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2. Особенности принятия рискованных решений. . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1. Построение дерева решений. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.2. Анализ дерева решений с количественными оценками последствий. . . .
....................................
2.2.3. Построение и анализ дерева решений с качественными оценками
последствий. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3. Восприятие риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1. Психологические аспекты восприятия риска. . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2. Факторы восприятия риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3. Механизмы восприятия риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1. Принцип асимметрии. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.2. Социальное усиление риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.3. Неадекватное восприятие вероятностей. . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.4. Стратегия оптимизации риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.5. Устрашение “скрытыми” рисками . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.6. Архетип “поверженного героя”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4. Количественное оценивание экологического риска. . . . . . . . . . . . . . .
4.1. Оценки социального и индивидуального рисков. . . . . . . . . . . . . . . .
4.2. Риск как произведение вероятности события на магнитуду его
последствий. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3. Оценка риска по сокращению ожидаемой продолжительности жизни. . .
...............................................
4.4. Оценки экологических рисков с учетом жизненного цикла
промышленных продуктов и процессов (методики «Экоиндикатор 95» и
«Экоиндикатор 99»). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5. Количественное оценивание риска угрозы здоровью,
обусловленного загрязнителями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1. Частость дополнительного риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2. Соотношение между дозой загрязнителя и откликом на нее. . . . . .
5.2.1. Модель оценки риска, использующая распределение Вейбулла–
Гнеденко. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2. Линейно-квадратичная модель оценки риска. . . . . . . . . . . . . .
5.2.3. Гипотеза о линейном характере связи между дозой и
откликом. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
5
–
7
8
10
15
–
19
–
23
27
32
–
35
42
–
–
45
47
49
50
52
–
57
59
62
71
72
74
77
79
81
121
5.3. Способы выражения фактора риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83
5.4. Оценка допустимых концентраций беспороговых токсикантов. . . . 86
5.4.1. Оценка допустимых для населения концентраций загряз-нителей по
заданному значению допустимого риска. . . . . . . .
–
5.4.2. Оценка допустимых для населения концентраций загрязни-телей по
ежегодному количеству дополнительных случаев заболеваний. . . . . . . . . .
..............................
89
5.4.3. Оценка допустимых для персонала концентраций загрязнителей по
заданному значению допустимого риска. . . . . . . . . .
91
5.4.4. Оценка допустимых для персонала концентраций загрязнителей по
ежегодному количеству дополнительных случаев заболеваний. . . . . . . . . .
..............................
93
5.5. Оценка пороговых значений дозы и мощности дозы загрязнителей. . . . .
...............................................
94
5.6. Оценка допустимых концентраций пороговых токсикантов. . . . . . . 97
5.6.1. Оценка допустимых концентраций токсикантов с целью
предотвращения отдаленных последствий. . . . . . . . . . . . . . . .
98
5.6.2. Оценка допустимых концентраций токсикантов с целью
предотвращения немедленных последствий. . . . . . . . . . . . . . .
100
6. Коммуникация риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
6.1. Основные цели коммуникации риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
–
6.2. Технократический и социолого-культурологический подходы к
коммуникации риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
104
6.3. Коммуникация риска и средства массовой информации. . . . . . . . . .
106
6.4. Необходимость совершенствования коммуникации риска. . . . . . . .
110
7. Управление экологическими рисками. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
7.1. Допустимые и пренебрежимые риски угрозы здоровью. . . . . . . . . .
115
7.2. Прогнозирование и моделирование чрезвычайных ситуаций с целью
управлении рисками. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
119
7.3. Роль человеческого фактора в оценках риска и в управлении им. . .
126
7.4. Цена риска и принцип оптимизации вариантов его снижения. . . . .
129
7.5. Приоритизация экологических рисков. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
139
7.6. Экологическое законодательство и стандарты — инструменты
управления экологическими рисками. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
143
Указатель литературы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
149
122
