Fire Statistics as a Tool for Emergency Prevention

Author:

Khlebunov S. A.1ORCID,Khokhlova K. V.1ORCID

Affiliation:

1. Don State Technical University

Abstract

Introduction. It is known that fires are one of the most large-scale emergencies. It is possible to systematize and formalize their causes only if you take into account the effective analysis of statistical data. The scientific problem lies in the lack of effective mathematical tools and techniques that allow the use of fire statistics as an emergency prevention tool. The solution of this problem is relevant for science and technology. Based on the identified problem, the purpose of this study is formulated, which consists in the analysis of fire statistics and its formalization in predicting emergencies.Problem Statement. The objective of this study is to analyze the state and causes of fires, as well as to find a tool for their prediction.Theoretical Part. The methodological tools for solving this problem are the use of multiple regression and correlation analysis methods that allow criticizing and formalizing the available fire statistics. It is established that an acceptable parameter characterizing the reliability and closeness of the connection of empirical data with their mathematical function in relation to the task is the correlation coefficient.Conclusions. It is proved that an effective tool for predicting fires is the use of linear regression analysis methods. The practical significance of the results obtained for science and technology lies in the possibility of creating digital tools for predicting and preventing emergencies, which will significantly reduce resource costs for eliminating their consequences.

Publisher

FSFEI HE Don State Technical University

Reference12 articles.

1. Реестр ЕМИСС / Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт // rosstat.gov.ru : [сайт]. — URL: https://rosstat.gov.ru/emiss (дата обращения : 23.03.2022).

2. Шабанов, Н. С. Анализ статистики пожаров на объектах здравоохранения, домах-интернатах в период 2016-2020 годов / Н. С. Шабанов, В. В. Малов // Техносферная безопасность в XXI веке. — 2021. — С. 228–231.

3. Анализ статистики пожаров с использованием математических и статистических методов / А. П. Дарманян, Н. М. Веселова, Д. Д. Нехорошев, В. П. Мороз // Безопасность жизнедеятельности. — 2019. — № 2 (218). — С. 53–58.

4. Козлова, А. С. Единая государственная система учета пожаров и их последствий как инструмент пожарной статистики / А. С. Козлова, Д. А. Чуйков, Г. И. Сметанкина // Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидаций последствий чрезвычайных ситуаций. — 2019. — № 1 (10). — С. 153–155.

5. Мордвиненко, С. Е. Экспресс-метод оценки соответствия объекта надзора требованиям пожарной безопасности / С. Е. Мордвиненко, А. В. Ершов, Д. С. Пикуш // Безопасность техногенных и природных систем. — 2021. — № 4. — С. 29–35. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2021-4-29-35

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3