Еще одной важной особенностью анализа риска является высокая степень неопределенности. Во-первых, большинство оценок имеет вероятностный характер. Во-вторых, во многих случаях отсутствует какая-либо статистика. В-третьих, неопределенность присуща практически всем элементам задачи. Например, необходимо проанализировать риск влияния новой технологии на здоровье людей. При этом отсутствует достоверная информация о надежности самой технологии (если она новая), о ее влиянии на здоровье, об отношении общественности к этим проблемам и т.п.
Например, обычный способ изучения влияния на человеческий организм малых доз токсических веществ или новых лекарств заключается, как правило, в том, что их действие в больших дозах (для ускорения экспериментов) проверяется на различных животных, а затем полученные результаты экстраполируются на организм человека. Однако возможности и пределы, а следовательно, адекватность такой экстраполяции до конца неясны. Различия в соответствующих экспертных оценках достигают нескольких порядков. Кроме того, практически не поддаются изучению возможности потенциальных эффектов от применения комбинаций химических веществ. Все это обусловливает большую степень неопределенности при оценке такого рода воздействий.
Очевидно, что соответствующие проблемы характерны не только для медицинских или экологических задач, но и для технических проблем, где оценка нового оборудования возможна лишь путем экстраполяции оценок безопасности уже апробированных систем. Таким образом, часто приходится иметь дело с большой неопределенностью относительно оценок риска, что значительно затрудняет процесс принятия решений.
Исследования в области анализа рисков
В настоящее время над проблемами анализа риска работают группы специалистов, объединяющие психологов, математиков, инженеров, специалистов по информатике, технологов различных профилей. Можно выделить три основных направления исследований в этой области:
1. Измерение риска, способы его количественного определения. Рассматриваются вопросы создания банков данных по поломкам и авариям; расчета надежности систем; построения математических моделей аварий; восприятия риска населением и т.д.
2. Повышение безопасности крупномасштабных технологических систем. Рассматриваются вопросы определения допустимого уровня риска (установление стандартов); выбора места расположения новых систем; взаимодействия человек-машина; разработки более безопасных технологий; определения экономически оправданного уровня затрат на безопасность.
3. Аварии и их анализ. Рассматриваются причины возникновения и процесс развития аварий; организационно-управленческие вопросы подготовки к возможным авариям; управление в чрезвычайной обстановке; анализ последствий аварий.
Все эти направления связаны друг с другом. И измерение риска, и анализ аварий необходимы в конечном счете для повышения безопасности технологий. Посмотрим, какие результаты получены в каждом из этих направлений.
Анализ подходов к измерению рисков
Под измерением риска понимают определение опасности от той или иной технологии для индивидуума или группы. Различают риск коллективный и индивидуальный. В измерениях риска можно выделить четыре основных направления.
4.1. Инженерный подход
Инженерный подход применяется при оценке риска в промышленных технологиях. При оценке надежности технологии исследователь может столкнуться с двумя полярными ситуациями. В первой он имеет дело со старой или традиционной технологией. В этом случае он может воспользоваться статистическими данными о работоспособности технологии, о вероятностях ее отказов, аварий и т.п. Имея статистические данные о нескольких отдельных элементах технологии, инженер может использовать вероятностный анализ рискадля оценки вероятности аварий при данной технологии.
Когда же рассматривается безопасность новой технологии, то строятся так называемые деревья отказов и деревья событий.
Построение дерева отказов (faulttree) начинается с определения некоторого конечного (аварийного) состояния системы. Далее перечисляются все подсистемы и связанные с ними события, которые могут привести к аварии системы. Для каждой подсистемы эта процедура повторяется, т.е. определяются те события, которые могут привести к ее аварии. Окончание этой процедуры определяется или требуемой степенью детализации, или невозможностью дальнейшего «расщепления» рассматриваемой системы. Таким образом строится дерево отказов.
Отдельные элементы этого дерева могут находиться между собой в одной из двух логических зависимостей. Первая заключается в том, что событие (авария) произойдет только при одновременном осуществлении нескольких других событий (И), т.е. событие А может произойти, лишь если одновременно произойдут события В, С, D. Вторая ситуация имеет место тогда, когда, для того чтобы произошло событие А, достаточно, чтобы произошло хотя бы одно из событий В, С, D (ИЛИ). События или подсистемы, не подлежащие дальнейшей детализации, называются базисными.
Далее это дерево может использоваться для качественного и количественного анализа исходной системы. Качественный анализ состоит в нахождении всех возможных комбинаций базисных или элементарных событий, которые могут обусловить наступление исследуемого конечного события. Количественный анализ дерева заключается в определении вероятности наступления конечного события (аварии) на основе данных о вероятностях наступления базисных событий.
Деревья событий или деревья решений предназначены для решения в определенном смысле обратной задачи. С их помощью пытаются воссоздать возможные последствия того или иного начального решения, действия, события. При анализе риска таким начальным событием являются авария или отказ некоторой системы. Построение дерева заключается в последовательном нахождении всех возможных состояний других систем, деятельность которых связана с рассматриваемой и отказы которых могут повлиять на характер развития аварии, инициируемой отказом в исследуемой системе.
Таким образом, использование деревьев определяется тем, за какими причинно-следственными связями необходимо проследить. Если требуется выяснить, к каким последствиям может привести авария системы, строится дерево событий. Если требуется понять, что может стать причиной аварии системы, строится дерево отказов.
Заметим, что деревья отказов и деревья событий являются взаимодополняющими методами исследования надежности сложных систем. Действительно, если построить гипотетический граф всех возможных событий и их взаимосвязей, имеющих отношение к безопасности объекта, то деревья отказов и деревья событий будут представлять собой фактически разные фрагменты этого графа. Вероятностные оценки, полученные на основе одного дерева, могут использоваться для получения аналогичных оценок в другом дереве событий.
4.2. Модельный подход
Второе направление в измерении риска можно назвать модельным. В нем разрабатываются модели процессов, приводящих к нежелательным событиям. К нему относятся работы, в которых пытаются найти статистически значимую зависимость между действием опасных веществ на человека и увеличением числа тех или иных заболеваний. Разрабатываются модели воздействия различных веществ на население непосредственно и через продукты питания. Существуют модели воздействия опасных веществ на окружающую среду, позволяющие оценить уровень ее загрязнения и даже предсказать моменты экологических катастроф. Так, для оценки вредного влияния сброса промышленных отходов в реку строится модель распространенности загрязнения с потоком воды, оцениваются концентрации опасных веществ на различных расстояниях от места сброса.
Для снабжения городов водой активно используются подземные воды влагосодержащих пластов. При этом становится актуальным уменьшение загрязнения подземных пластов вредными примесями. Одним из способов достижения такой цели является установка специальных скважин, накачивающих чистую воду в пласт и создающих принудительное течение грунтовых вод, препятствующее распространению вредных примесей.
4.3 Экспертный подход и восприятие риска
Как правило, риск, связанный с какой-либо активностью человека, компенсируется личной или социальной выгодой. Риск, представленный только своими негативными последствиями, лишен смысла. Казалось бы, степень приемлемого риска должна находиться в прямой зависимости от получаемой при этом выгоды. В работе В.Старра, в которой анализируются исторически сложившиеся в различных областях человеческой деятельности соотношения между риском и выгодой, показано, что это далеко не так. Отмечено, что в случае добровольного участия в какой-либо деятельности человек склонен принимать большую степень риска, чем в случае его вовлечения в эту деятельность силой обстоятельств. Так, при одном и том же уровне выгоды в первом случае люди допускают риск в 1000 раз больший, чем во втором.
Одной из первых работ, в которой была предпринята попытка экспериментальным путем выделить критерии, которые применяют люди при оценке риска при использовании различных видов технологий, является работа П.Словика, В.Фиш-хофа и С. Лихтенштейн, которая так и называлась «Ранжирование риска». В качестве испытуемых были взяты представители различных социальных групп (студенты, бизнесмены, члены женского клуба, эксперты), по 30-40 человек в каждой. Испытуемым предлагалось проранжировать 31 различную технологию, расположив их по порядку — от менее опасной к более опасной.