Krasnoyarsk, Russian Federation
In this work a posteriori assessment of individual risk and its distribution on causes of death for the population of Krasnoyarsk city and Krasnoyarsk Krai has been carried out. The comparative analysis of mortality causes for the population at working-age has shown that, besides blood circulatory system diseases the mortality was caused by malignant neoplasms, respiratory diseases and the external causes (unnatural). A method of forecasting for individual death risk of the industrial region’s population based on neural network technologies has been offered as well. The NeuroPro package was used for neural network model construction. Official data on dynamics of the population’s natural movement, disability-adjusted life expectancy and disease incidence have been accepted as main indicators of the population health. Results of work showed good comparability to statistical data that demonstrates that use of neural network technologies for the solution of the tasks connected with forecasting of individual risk is a perspective direction. The offered method can be introduced in environmental monitoring practice, and “overtraining” of neural network model will allow adapt it for any other territory.
risk, risk factors, forecasting, technogenic object, industrial region, neural network technologies
Содержание термина «риск» охватывает практически все области реальной жизни человека и общества. Этот термин используется во многих общественных и естественных науках, каждая из которых имеет свой предмет, свою направленность в исследовании риска и пользуется для этого собственными методами [1, 2, 3, 4, 5].
Естественно, каждая дисциплина имеет собственный взгляд, из-за чего понятие риска оказалось размытым и даже противоречивым. Известно, что нечеткими понятиями очень трудно пользоваться в научном познании, употреблять их в качестве инструмента систематизации и упорядочения информации. В связи с этим возникает потребность в проведении теоретико-методологического анализа проблемы [4, 6]. Области научных приложений исследований риска многообразны, поэтому часто одному понятию различные научные дисциплины придают разную смысловую нагрузку, что приводит к большому разнообразию в научных концепциях риска [4].
Риск в общем случае интерпретируется как вероятностная мера возникновения техногенных и природных явлений, сопровождающихся возникновением, формированием и действием опасности и нанесенного при этом социального, экономического и экологического ущерба [4, 5, 7]. Риск позволяет переводить опасность в разряд измеряемых категорий, т. е. это количественная мера опасности и характеризует уровень безопасности [4, 7].
1. Baldin K. V., Vorob´ev S. N. Upravlenie riskami. - M.: YuNITI-DANA, 2005. - 511 s.
2. Buyanov V. P., Kirsanov K. A., Mikhaylov L. M. Riskologiya. Upravlenie riskami. - M.: Ekzamen, 2003. - 382 s.
3. Bykov L. A., Porfir´ev B. N. Ob analize riska, kontseptsiyakh i klassifikatsiyakh riskov //Problemy analiza riska. - 2007. - T. 3. - № 4. - S. 319-337.
4. Sugak E. V., Brazgovka O. V., Bel´skaya E. N. Tekhnogennye sotsial´no-ekologicheskie riski naseleniya promyshlennogo regiona. Aktual´nye napravleniya nauchnykh issledovaniy nachala XXI veka. sbornik nauchnykh trudov. - Rostov-na-Donu: Izd-vo Mezhdunarodnogo issledovatel´skogo tsentra «Nauchnoe sotrudnichestvo», 2015. C.13-24.
5. Akimov i dr. Nadezhnost´ tekhnicheskikh sistem i tekhnogennyy risk. - M.: Delovoy ekspress, 2002. - 368 s.
6. Zubkov V. I. Risk kak predmet sotsiologicheskogo analiza: dis. … d-ra sotsiol. nauk. - M.: Mosk. gos. un-t pishchevykh proizvodstv, 2005. - 306 s.
7. Chura N. N. Tekhnogennyy risk: uchebnoe posobie / N. N. Chura; pod red. V. A. Devisilova. - M.: KNORUS, 2017. - 280 s.
8. Sugak E. V., Kuznetsov E. V., Nazarov A. G. Informatsionnye tekhnologii otsenki ekologicheskoy bezopasnosti. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten´ (nauchno-tekhnicheskiy zhurnal). - 2009. - T. 18. - № 12. - S. 39-45.
9. Biomarkery i otsenka riska: kontseptsii i printsipy. Gigienicheskie kriterii sostoyaniya okruzhayushchey sredy. Byulleten´ VOZ. - Vyp. 155. - M., 1996. - 96 s.
10. Thomas D. C. Statistical Methods in Environmental Epidemiology. - Oxford University Press, 2009. - 449 p.
11. Sugak E. V., Okladnikova E. N., Ermolaeva L. V. Informatsionnye tekhnologii upravleniya sotsial´no-ekologicheskim riskom. Vestnik Sibirskogo gos. aerokosmicheskogo un-ta. - 2008. - Vyp. 4 (21). - S. 87-91.
12. Gosudarstvennyy doklad «O sostoyanii okruzhayushchey prirodnoy sredy Krasnoyarskogo kraya v 1999 godu». - Krasnoyarsk, 2000. - 192 s.
13. Kruglov V. V., Borisov V. V. Iskusstvennye neyronnye seti. Teoriya i praktika. - M.: Goryachaya liniya-Telekom, 2002. - 382 s.
14. Zdravookhranenie v g. Krasnoyarske v 2012 godu: stat. byulleten´ № 8-5.2. - Krasnoyarsk: Territorial´nyy organ Federal´noy sluzhby gosudarstvennoy statistiki po Krasnoyarskomu krayu, 2013. - 15 s.
15. Bel´skaya E. N., Brazgovka O. V., Sugak E. V. Metodika rascheta ekologicheskikh riskov. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2014. № 6. C.84-91.
16. Potylitsyna E. N., Lipinskiy L. V., Sugak E. V. Ispol´zovanie iskusstvennykh neyronnykh setey dlya resheniya prikladnykh ekologicheskikh zadach. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. - 2013. - № 4. - S. 1-8 [Elektronnyy resurs]. - URL: http://www.scienceeducation.ru/110-9779 (data obrashcheniya: 29.06.2016).
17. Khritonenko D. I., Semenkin E. S., Sugak E. V., Potilitsina E. N. Solving the problem of city ecology forecasting with neuro-evolutionary algorithms. Vestnik SibGAU. - 2015. - Vol. 16. - № 1. - P. 137-142.
