Крупномасштабные чрезвычайные ситуации, риски социальных и медико-биологических последствий в мире и ведущих странах (2012-2021 гг.)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Крупномасштабные чрезвычайные ситуации, риски социальных и медико-биологических последствий в мире и ведущих странах (2012-2021 гг.)

В.И. Евдокимов

Актуальность. Крупномасштабные чрезвычайные ситуации (ЧС) серьезно нарушают привычную жизнедеятельность и обусловливают значительную перестройку сил и средств при их ликвидации.

Цель - проанализировать динамику возникновения крупномасштабных ЧС в мире и риски социальных и медико биологических последствий ЧС в мире и некоторых странах за последние 10 лет (2012-2021 гг.).

Методология. Объект исследования составили показатели крупномасштабных ЧС в мире, представ ленные в базе данных The Emergency Events Database (EM DAT: OFDA/CRED). Все ЧС сгруппированы в две обобщенные группы - природные (стихийные бедствия) и техногенные. Риски социальных и медико-биологических последствий ЧС вычислили на 1 млн человек населения (х10⁶). В тексте указаны медианы, верхний и нижний квартиль показателей ЧС и их последствий (Me [q₂₅; q₇₅]). Развитие сведений представили в виде динамических рядов, для чего построили полиномиальные тренды 2 го порядка.

Результаты и их анализ. По данным EM DAT, в 2012-2021 гг. в мире были учтены 5533 крупномасштабных ЧС, в том числе 3807 (67,2 %) - природных и 1814 (32,8 %) - техногенных. Оказалось, что общемировые риски оказаться в условиях ЧС, погибнуть, получить травму (заболеть), лишиться жилья были больше в природных ЧС по сравнению с техногенными. По характеру происхождения среди крупномасштабных природных ЧС геофизических было 301 (7,9 %), метеорологических - 1238 (32,5 %), климатологических - 272 (7,1 %), гидрологических - 1780 (46,9 %), биологических - 215 (5,6 %). Больше всего пострадавших наблюдалось при гидрологических ЧС, медиана - 34,8 млн человек или 0,45 % населения мира. Наиболее выраженные медико-биологические последствия наблюдались при метеорологических ЧС (риск погибнуть был 0,55 * 10^-6, получить травму или заболеть - 2,38 * 10^-6), социальные последствия - при гидрологических и метеорологических ЧС (риск лишиться жилья - 35,8 * 10^-6 и 16,1 * 10^-6 соответственно), экономические последствия - при климатологических и метеорологических ЧС (средний экономический ущерб 1 крупномасштабной ЧС составляет 1 млрд 727 млн и 1 млрд 600 млн долларов США соответственно). Среди крупномасштабных техногенных ЧС промышленных было 225 (13,1 %), транспортных - 1206 (70 %), бытовых- 291 (16,9 %). Наиболее выраженные медико-биологические последствия наблюдались при транспортных ЧС (риск погибнуть был 0,54 * 10^-6, получить травму или заболеть - 0,25 * 10^-6), социальные последствия - при бытовых ЧС (риск лишиться жилья - 1,12 * 10^-6). Среди всех крупномасштабных ЧС в Европе были зарегистрированы 648 ЧС (11,7 %), Азии - 2281 (41,2 %), Америке - 1167 (21,1 %), Африке - 1279 (23,1 %), Австралии - 158 (2,1 %). Как правило, риски медико-биологических и социальных по следствий крупномасштабных ЧС в проанализированных ведущих странах (Германия, Индия, Китай, США и Япония) были меньше, чем общемировые. Необходима синхронизации сведений по отечественным крупномасштабным ЧС, которые осуществляют российские специалисты и сотрудники EM DAT

Заключение. Рассчитанные показатели могут быть использованы для определения необходимости разработки мероприятий по профилактике ЧС или минимизации их последствий в мире и регионах.

Ключевые слова: чрезвычайная ситуация, техногенная катастрофа, стихийное бедствие, риск, гибель, пострадавшие, The Emergency Events Database.

Чрезвычайная ситуация (ЧС) - это обстановка на определенной территории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, распространения заболевания, представляющего опасность для окружающих, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей (Федеральный закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» от 21.12.1994 № 68 ФЗ»).

ЧС оказывают существенное влияние на привычный характер жизнедеятельности - возникает угроза здоровью или даже жизни людей, наносится ущерб имуществу населения, экономике и экологическому состоянию окружающей среды. На основании Постановления Правительства России «О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» (от 21.05.2007 г. № 304, с изм. и доп), в России по масштабам по следствий ЧС подразделяются на локальные, муниципальные, межмуниципальные, региональные, межрегиональные и федеральные. Понятия «крупномасштабные» ЧС в нормативных документах России нет. В научных публикациях под крупномасштабными понимаются ЧС регионального, межрегионального и федерального характера [1].

При ликвидации крупномасштабных ЧС выявляются методические, юридические, экономические, политические и другие особенности [2, 6]. Например, массовое появление пострадавших при крупномасштабной ЧС определяет необходимость оказания муниципальным органам здравоохранения помощи извне, особой организации работы медицинских учреждений, участвующих в ликвидации последствий ЧС. Основными особенностями медикосанитарного обеспечения в этих ЧС являются [5]:

- нуждаемость значительной части пораженных в немедленной медицинской помощи по жизненным показаниям на месте ЧС или территориях вблизи от него;

- выполнение медицинских пособий в сжатые сроки с сокращением объемов медицинской помощи;

- состояние многих пострадавших требует специализированной медицинской помощи, которую невозможно обеспечить на месте;

- эвакуация пораженных в специализированные стационары, включая их медицинскую подготовку перед эвакуацией.

Сведения о крупномасштабных ЧС необходимы для разработки профилактических мероприятий и прогноза готовности сил и средств региональных организаций для их ликвидации. В некоторых современных публикациях указывается на тенденции увеличения количества ЧС в мире и их последствий. Практика показывает, что улучшение технологических условий производства и оценка предвестников возникновения стихийных бедствий могут свидетельствовать об обратном. Безусловно, учесть все ЧС, происходящие в мире, практически невозможно.

На сегодняшний день имеются, по край ней мере, 6 крупных мировых баз данных о ЧС: Emergency Events Database (EM DAT); Natural catastrophe services (NatCatSERVICE); SIGMA (Swiss Re); GLobal unique disaster IDEntifier (GLIDE); The Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR); BD CATNAT Global12 [7, 8].

Анализ более 11,1 тыс. крупномасштабных ЧС в мире, проиндексированных в EM DAT в 1990-2020 гг, показал, что недостающие сведения об общем экономическом ущербе от ЧС были в 41,5 %, о количестве пострадавших - в 22,3 %, пропавших без вести - в 14,7 %, погибших - в 13,1 % [7]. Установлено, что в странах с низким экономическим развитием, которые являлись получателями международной помощи, данные представлялись более полно [8]. Необходимо согласование методических условий представления сведений о ЧС в крупных международных базах данных с организациями учета ЧС в странах.

Наиболее значимой базой данных о ЧС является The Emergency Events Database (EM DAT: OFDA/CRED). Она содержит обширные сведения о более 22 000 крупномасштабных техногенных катастрофах и стихийных бедствиях в мире с 1990 г. EM DAT позволяет провести поиск ЧС по типам (природные, техногенные, комплексные), медико-биологическим и социально экономическим последствиям ЧС для населения в мире, континентов и стран. Ежегодно добавляются бо лее 300 записей о ЧС. База данных EM DAT включает крупномасштабные ЧС, при которых было (вместе или отдельно):

- количество погибших - 10 человек и бо лее;

- количество пострадавших - 100 человек и более;

- объявление режима ЧС в регионе;

- обращение за международной помощью.

Поддерживают EM DAT персонал Центра исследований эпидемиологии бедствий (The Centre for Research on the Epidemiology of Disasters, CRED), сотрудничающего с ВОЗ, при Католическом университете Лувена (UCLouvain), расположенном в г. Брюсселе (Бельгия). С 1999 г CRED получает также поддержку от Управления иностранной помощи в случае стихийных бедствий (OFDA) Агентства США по международному развитию (USAID). Авторские права на базу данных принадлежат Католическому университету Лувена.

Цель - проанализировать динамику возникновения крупномасштабных ЧС в мире и риски социальных и медико-биологические последствий ЧС в мире и некоторых странах за последние 10 лет (2012-2021 гг).

Материал и методы

Объект исследования составили показатели крупномасштабных ЧС в мире, представ ленные в базе данных The Emergency Events Database (EM DAT: OFDA/CRED). На официальном сайте открывали страницу базы данных (DATABASE) (рис. 1, п. 1), а затем через указанный адрес (см. рис. 1, п. 2) в окне идентифицировали сведения о пользователе - вводили созданный личный логин и пароль (см. рис. 1, п. 3). Открывалась страница сведений о ЧС, которые можно изучать при помощи инфографики или XL таблиц. Задавали период исследования, в нашем случае - за последние 10 лет (с 2012 по 2021 г.) (см. рис. 1, п. 4), и тип по развитию ЧС (природные, в том числе, биолого-социальные, техногенные или комплексные). В нашем исследовании было решено вывести данные о природных ЧС (см. рис. 1, п. 5).

Поиск позволил создать XL таблицу с подробными сведениями о 3807 крупномасштабных природных ЧС в мире, проиндексированных в EM DAT в 2012-2021 гг. (см. рис. 1, п. 6). Сохраняли эту таблицу на личном компьютере и изучали ее.

Рис. 1. Поиск крупномасштабных природных ЧС в мире в базе данных ЕМ йАТ в 2012-2021 гг.

При необходимости изучить крупномасштабные ситуации при помощи инфографики открывали страницу Mapping Tool (рис. 2, п. 1). Во всплывающих окнах следует задать тип ЧС (см. рис. 2, п. 2) и изучаемые последствия ЧС (см. рис. 2, п. 3). Указывали период исследования (см. рис. 2, п. 4). В нашем исследовании изучали число крупномасштабных природных ЧС, проиндексированных в EM DAT в 2012-2021 гг.

Выводили инфограмму количества крупно масштабных природных ЧС в мире (см. рис. 2, п. 5) и схему по 10 странам, в которых было самое большое число изучаемых показателей ЧС (см. рис. 2, п. 6). Например, наибольшее количество природных ЧС в 2011-2021 гг регистрировались в Китае (278), США (260), Индонезии (169), Индии (161) и Филиппинах (142), однако, их влияние на экономику, эко логию и жизнедеятельность населения было различным, для чего высчитали основные риски социальных и медико-биологических по следствий.

Рис. 2. Поиск схем количества крупномасштабных природных ЧС в мире в базе данных ЕМ йДТ в 2012-2021 гг.

Методически все ЧС в ЕМ ОДТ сгруппированы в две обобщенные группы: природные (стихийные бедствия) и техногенные. В рамках обобщенной группы ЧС подразделяются на подгруппы, типы и подтипы ЧС. Каждой номинации ЧС присвоены сокращенные индексы, которые отражены в сведениях о ЧС в формате XL. Классификация ЧС показана в табл. 1.

Классификация ЧС, проиндексированных в базе данных EM DAT

В базе данных EM DAT представлены следующие медико-биологические и социально экономические последствия ЧС:

- погибшие (total deaths) - количество погибших и пропавших без вести в результа те ЧС;

- раненые и заболевшие (injured) - лица, по лучившие телесные повреждения, травмы или заболевания, требующие экстренной медицинской помощи в результате ЧС. Если в первичном источнике информации было указано «сотни раненых», то в базу данных вносится число 200 раненых, которых, возможно, было и больше;

- пораженные (affected) - люди, которым требуется первая помощь в период ЧС (нуждающиеся в основных жизненных потребностях, таких как пища, вода, жилье, санитария и пр.) и экстренная медицинская помощь. Раненые или госпитализированные входят в число пораженных. Если в первичном источнике информации было указано «тысячи пораженных», то в базу данных вносится число 2000 пострадавших (хотя это число может быть заниженным);

- лишившиеся крова (бездомные, home less), люди, потерявшие жилье, чей дом раз рушен или сильно поврежден в результате ЧС, и поэтому они нуждаются в убежище;

- общее число пострадавших представляет собой сумму пораженных и оставшихся без крова;

- общий предполагаемый экономический ущерб - в долларах США в год возникновения

ЧС, без поправки и с поправкой на инфляцию - сумма всех убытков и экономических потерь, прямо или косвенно связанных с ЧС. К сожалению, этот показатель присутствует не у всех ЧС.

Зная количество происшествий или стихийных бедствий и количество рискуемых лиц, рассчитали индивидуальные риски для населения мира (страны) погибнуть, получить травму или заболевание в ЧС, лишиться жилья. Полагаем, что рассчитанные риски имеют очень обобщенный характер, должны быть использованы только для проведения широкомасштабных научных обобщений и характеризуют так называемые допустимые риски негативных последствий. Эти показатели могут быть использованы для определения необходимости разработки мероприятий по профилактике ЧС или минимизации их последствий. Риски вычислили на 1 млн человек населения (х10⁶).

Количество населения получили из сайта. Обычно количество ЧС представляется на конец года, а число населения на указанном сайте - на начало года (на 1 января), в связи, с чем при определении рисков брали сведения о населении по предыдущему году.

Результаты проверили на нормальность распределения признаков. В связи с высокой вариабельностью возникновения крупномасштабных ЧС в тексте представили медиану, верхний и нижний квартиль (Ме [д₂₅; д₇₅]). Развитие показателей представили в виде динамических рядов, для чего рассчитали полиномиальный тренд 2 го порядка. Коэффициент детерминации (Я²) показывал объективность полученной кривой, чем больше был Я² (максимальный 1,0), тем более приближался построенный тренд к реальной динамике. Конгруэнтность (согласованность) трендов определили при помощи коэффициента корреляции (г) Пирсона.

Результаты и их анализ

Группы ЧС. По данным ЕМ С)ДТ, в 20122021 гг. в мире были учтены 5533 крупномасштабных ЧС, в том числе, природных ЧС - 3807 (68,8 %) и техногенных - 1726 (31,2 %). Среднегодовое количество пострадавших людей в крупномасштабных ЧС составляет 1,44 % от всего населения в мире, в природных - 1,44 %, в техногенных - 0,0004 %.

Медико-биологические и социальные по следствия крупномасштабных ЧС в мире представлены в табл. 2. Индивидуальный риск оказаться в условиях ЧС для населения мира был 0,08 * 10^-6 ЧС/(человек * год), в том числе, в природных - 0,05 * 10^-6, техногенных - 0,03 * 10^-6 соответственно. Вероятность оказаться в условиях крупномасштабной ЧС в год была для 8 человек, в природной - для пяти человек, в техногенной - для трех человек на 100 млн человек населения мира.

Таблица 2. Медико-биологические и социальные последствия в группах крупномасштабных ЧС в мире (2012-2021 гг.)

Риск погибнуть в результате крупномасштабной ЧС был 2,56 * 10^-6 смертей/(чело век * год), быть травмированным (заболеть) - 21,27 * 10^-6 травм/(человек * год), лишиться жилья - 84,2 * 10^-6 жилье/(человек * год). Оказалось, что риск погибнуть в крупномасштабной природной ЧС был в почти 2,7 раза больше, чем в техногенной, получить травму (заболеть) - в 29 раз больше, лишиться жилья - в 62,8 раза больше (см. табл. 2). Струк тура основных сведений о природных и техногенных ЧС показана на рис. 3А. Подробные сведения о группах крупномасштабных ЧС в мире будут изложены в статье, принятой к печати в журнале «Медицина катастроф» (2023 г, № 1).

Подгруппы ЧС. По характеру происхождения среди 3807 крупномасштабных природных ЧС геофизических было 301 (7,9 %), метеорологических - 1238 (32,5 %), климатологических 272 (7,1 %), гидрологических - 1780 (46,9 %), биологических - 215 (5,6 %). Более подробные показатели в подгруппах природных ЧС представлены в табл. 3. Структура обобщенных показателей природных ЧС показана на рис. 3Б.

Рис. 3. Структура обобщенных показателей крупномасштабных ЧС в мире (А), подгрупп природных ЧС (Б). Здесь и на рис. 9: 1- число ЧС; 2 - количество погибших людей; 3 - количество травмированных (заболевших); 4 - количество людей, лишившихся жилья; 5 - количество пострадавших.

Наиболее выраженные медико-биологические последствия наблюдались при метеорологических ЧС (риск погибнуть был 0,55 * 10^-6, получить травму или заболеть - 2,38 * 10^-6), социальные последствия - при гидрологических ЧС (риск лишиться жилья - 35,8 * 10^-6), экономические последствия - при климатологических и метеорологических ЧС (средний экономический ущерб 1 крупномасштабной ЧС составляет 1 млрд 727 млн и 1 млрд 600 млн долларов США соответственно) (см. табл. 3).

Таблица 3. Медико-биологические и социальные последствия в подгруппах крупномасштабных ЧС в мире (2012-2021 гг.)

Развитие медико-биологических и социальных рисков в подгруппах крупномасштабных ЧС представляется на рис. 4-8. Как правило, отмечаются низкие коэффициенты детерминации показателей, что может свидетельствовать только о тенденциях в динамике. В отечественных работах показатели рисков в крупномасштабных природных ЧС в мире исследуются впервые. Необходим более подробный их анализ.

Полиномиальные тренды крупномасштабных гидрологических ЧС показывают тенденции уменьшения рисков гибели (см. рис. 4А), получить травму (заболеть) (см. рис. 4Б) и лишиться жилья (см. рис. 4В). Пик показателей риска гибели в 2013 г. (см. рис. 4А) обусловливался речным паводком во время муссонного дождя в Западной Бенгалии (Индия, Южная Азия), во время которого погибли около 5 тыс. человек или 50 % от общего количества погибших в этом году.

Рис. 4. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б), лишиться жилья (В) в крупномасштабных гидрологических ЧС для населения мира.

Пик риска получить травму (заболеть) в 2015 г. (см. рис. 4В) создали 20,6 тыс. чело век, которым требовалась экстренная медицинская помощь в результате речного паводка и обильных дождей в провинции Читтагонг (Пакистан, Южная Азия). В общей сложности в этом году в экстренной медицинской помощи нуждались 23,5 тыс. человек.

Пик риска потерять жилье при гидрологических ЧС в 2016 г. (см. рис. 4В) был обусловлен внезапными наводнениями в результате проливных дождей в Индии и Судане (Северная Африка), при которых лишились жилья около 2 млн и 110 тыс. человек соответственно. Все го в 2016 г, по данным ЕМ ОЛТ, лишились жилья 2 млн 251 тыс. человек.

При разных по значимости коэффициентах детерминации полиномиальные тренды рисков погибнуть в крупномасштабных климатологических ЧС (см. рис. 5А) и получить травму (заболеть) (см. рис. 5Б) показывают увеличение данных, риск лишиться жилья - тенденции уменьшения показателей в последний период наблюдения (см. рис. 5В).

Резкое увеличение риска гибели в 2021 г. (см. рис. 5А) обусловливалось последствия ми прорыва ледникового озера в штате Утта ракханд (Индия) с гибелью 234 человек. В об щей сложности в 2021 г в климатологических ЧС погибли 378 человек. Пик риска получить травму (заболеть) в 2015 г. (см. рис. 5Б) воз ник в результате распространения возгорания травы и кустарника при экстремально сухой погоде и шквального ветра в Республике Хакасия, Читинской области и Агинском Бурятском округе (Россия). По данным ЕМ ОЛТ, травмированными были около 1 тыс. человек. Пик аналогичного риска в 2019 г. (см. рис. 5Б) образовался в результате лесного пожара в дельте р. Амазонки (Бразилия, Южная Америка), при котором нуждались в оказании экстренной медицинской помощи 2,2 тыс. человек, что со ставило 48,6 % от общего количества травмированных (заболевших) в этом году.

Пик подъема риска лишиться жилья в 2017 г в климатологических ЧС (см. рис. 5В) был в результате, в том числе, последствий лесного по жара в восточном штате Калифорния (США). В этом ЧС лишились жилья 9 тыс. человек. Всего остались без крова в 2017 г 20,9 тыс. человек.

При низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды рисков погибнуть, получить травму или лишиться жилья при крупномасштабных метеорологических ЧС показывают тенденции уменьшения данных (см. рис. 6). Динамика рисков погибнуть образует пики в 2013 г., 2015 г. и 2020 г (см. рис. 6А). В 2013 г. в результате тропического циклона на Филиппинах (Юго-Восточная Азия) погиб ли 7354 человека или 70,9 % от всех погибших в этом году. В 2015 г по причине экстремально высоких температур воздуха (более 40 °С) во Франции, по данным ЕМ ОЛТ, погибли 3275 человек, в Индии при температурах воздуха около 48 °С - 2248 человек. Всего погибли при метеорологических ЧС в этом году 8713 человек. В 2020 г. в результате экстремальной жары погибли во Франции 1924 человека, в Великобритании - 2556, при том, что всего в этом году погибли 8101 человек.

Рис. 5. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б), лишиться жилья (В) в крупномасштабных климатологических ЧС для населения мира.

Пик риска быть травмированным или за болеть в метеорологических ЧС в 2013 г. (см. рис. 6Б) определялся уже упомянутым тропическим циклоном на Филиппинах, при котором были травмированы (заболели) 28,7 тыс. человек, и экстремальными температурами окружающей среды (около 41 °С) в Японии - 54 тыс. человек. Всего в этом году нуждались в оказании экстренной медицинской помощи 92,1 тыс. человек.

Высокий риск потерять жилье в метеорологических ЧС наблюдался в 2012 г. и 2017 г. (см. рис. 6В). Например, в 2013 г потеряли жилье в результате тропических муссонов около 278,4 тыс. человек во Вьетнаме (Юго Восточная Азия) и 162,6 тыс. человек - на Кубе (Карибский бассейн, Америка); в 2017 п - 210 тыс. - в Пуэрто Рико (Карибский бассейн, Америка), 60 тыс. - в Индии и 70 тыс. человек - в США.

При низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды рисков погибнуть или лишиться жилья при крупномасштабных геофизических ЧС напоминают инвертированные и кривые с максимальными показателя ми в 2015-2016 гг. с тенденциями уменьшения данных в последний период наблюдения, риск получить травму показывает снижение показателей (см. рис. 7).

Рис. 7. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б), лишиться жилья (В) в крупномасштабных геофизических ЧС для населения мира.

В динамике риска погибнуть в геофизических ЧС выявлены пики в 2015 г. и 2018 г. (см. рис. 7А). Подъем риска в 2015 г. обусловливал ся землетрясением (8 баллов по шкале Рихтера) в Непале (Южная Азия) с гибелью 8831 человека или 92,3 % от всех погибших в этом году, в 2018 г. - в Индонезии (Юго Восточная Азия) при землетрясении (8 баллов по шкале Рихтера) погибли 4140 человек или 69,1 % от всех погибших в 2018 г.

Риск получить травму в геофизических ЧС имел пик в 2015 г. (см. рис. 7Б), который об условливался землетрясением (8 баллов по шкале Рихтера) в Афганистане (Южная Азия) с количеством травмированных 58,1 тыс. человек и с уже упомянутым землетрясением в Непале - 17,9 тыс. человек. Всего в 2015 г. нуждались в оказании экстренной медицинской помощи 81,9 тыс. человек.

Риск потерять жилье в геофизических ЧС имел подъем в 2015 г. (см. рис. 7В). Он определялся землетрясением (8 баллов по шкале Рихтера) в Пакистане, во время которого ли шились жилья 133,9 тыс. человек, и упомянутым землетрясением в Непале - 34,6 тыс. человек. Всего в этом году лишились жилья 195,2 тыс. человек.

Полиномиальные тренды при низких коэффициентах детерминации показывали тенденции уменьшения биологических крупномасштабных ЧС (см. рис. 8А) при увеличении погибших (см. рис. 8Б) и заболевших в них (см. рис. 8В). Пики риска гибели в биологических ЧС были обусловлены в 2014 г эпидемиями вируса Эбола в Гвинеи (Центральная Африка), Либерии (Западная Африка), Сьерра Леоне (Западная Африка), во время которых, по данным ЕМ [ЭАТ, погибли 2544, 4810 и 3956 человек соответственно; в 2019 г. - вирусными эпидемиями кори в Конго (Центральная Африка), в результате которых в разных провинциях страны умерли 7226 человек. В 2014 г погибшими были признаны 12,9 тыс. человек, в 2019 г - 10,7 тыс. человек.

Рис. 8. Динамика крупномасштабных биологических ЧС (А), риски погибнуть (Б), заболеть (получить травму) (В) для населения мира.

Подъем риска заболевших в 2019 г наблюдался за счет эпидемий инфекции холеры в Йемене (Западная Азия), во время которой была оказана неотложная медицинская по мощь 461,5 тыс. человек, упомянутой вирус ной инфекции кори в Конго - 180 тыс. человек, вирусной инфекции денге на Филиппинах, в Колумбии (Южная Америка) и Никарагуа (Центральная Америка), Йемене и Пакистане - 106,6, 79,6, 94,5, 59,5 и 53,8 тыс. человек соответственно. В общей сложности экстренная медицинская помощь в этом году потребовалась 1 млн 206,5 тыс. человек.

Рис. 9. Структура показателей крупномасштабных техногенных ЧС.

Среди крупномасштабных техногенных ЧС промышленных было 225 (13,1 %), транспортных - 1206 (70 %), бытовых - 291 (16,9 %). Наиболее выраженные медико-биологические по следствия наблюдались при транспортных ЧС (риск погибнуть был 0,54 * 10^-6, получить травму - 0,25 * 10^-6), социальные последствия - при бытовых ЧС (риск лишиться жилья - 1,12 * 10^-6) (см. табл. 3). Структура основных показателей медико-биологических и социальных последствий в подгруппах техногенных ЧС показана на рис. 9, их динамика - на рис. 10-12.

Рис. 10. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б) в крупномасштабных транспортных ЧС для населения мира.

Полиномиальные тренды при значимых коэффициентах детерминации демонстрировали уменьшение рисков гибели (см. рис. 10А) и получить травму (см. рис. 10Б) во время крупномасштабных транспортных ЧС.

В динамике отмечается увеличение риска гибели в 2014-2015 гг. (см. рис. 10А). В 2014 г. было 8 транспортных ЧС, при которых погибли 100 человек и более, в 2015 г. и 2016 г - по 7 таких ЧС. В эти годы погибли 4949, 5006 и 4865 человек соответственно, в сумме - 14 820 человек. Например, в 2014 г. в транспортной аварии на водном пароме в Южной Корее (Восточная Азия) погибли 304 человека; в 2015 г. на водной лодке в провинции Хубэй (Китай) - 442 человека, на морских судах в г. Большая Лам педуза (Италия) и городах Зувара и Триполи (Ливия, Северная Африка) - 329 и 822 мигранта из Африки соответственно; в 2016 г. на морских судах в г Ближний Крит (Греция, Южная Европа) и в Ливии в двух ЧС - 358, 500 и 366 мигрантов соответственно.

Выявлено увеличение риска получить травму в транспортных ЧС в 2015 г и 2016 г (см. рис. 10Б). В 2015 г высокий риск был об условлен, в том числе, в результате последствий аварии на дороге в Сенегале (Западная Африка), при которой получили ранения 466 человек, и железнодорожной аварии в г Йоханнесбург (Южно Африканская Республика) - около 300 человек. В 2016 г высокий риск определили последствия железнодорожных аварий в г Эсека (Камерун, Централь ная Африка), г. Канпур (Индия) и г. Сан Хосе (Коста Рика, Центральная Америка), во вре мя которых получили ранения 600, 260 и 245 человек соответственно.

При невысоких коэффициентах детерминации полиномиальные риски гибели в крупномасштабных промышленных ЧС показывают тенденции уменьшения данных (см. рис. 11А), риски получения травм (см. рис. 11Б) и ли шиться жилья (см. рис. 11В) - увеличения показателей в последний период наблюдения.

Выраженные пики риска гибели были в 2013 г и 2019 г (см. рис. 11А). В 2013 г про изошло обрушение здания текстильной фабрики в Бангладеш (Южная Азия), при котором погибли 1127 человек или 59,7 % от всех по гибших в этом году, в 2019 г - обрушение плотины в Бразилии (Южная Америка) с гибелью 334 человек или около 27 % от всех погибших в 2019 г

Значительный подъем рисков получить травму (см. рис. 11Б) и лишиться жилья (см. рис. 11В) в промышленных ЧС в 2020 г был об условлен взрывом селитры в портовом складе в г Бейрут (Ливан, Западная Азия), во время которого получили травмы около 6 тыс. чело век и лишились жилья около 300 тыс. человек.

При низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды рисков погибнуть при крупномасштабных бытовых ЧС показывали тенденции уменьшения данных (см. рис. 12А), получить травму - напоминали и кривую (см. рис. 12Б), лишиться жилья - инвертированную и кривую (см. рис. 12В).

Рис. 11. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б), лишиться жилья (В) в крупномасштабных промышленных ЧС для населения мира.

Рис. 12. Риски погибнуть (А), получить травму (заболеть) (Б), лишиться жилья (В) в крупномасштабных бытовых ЧС для населения мира.

Выраженный подъем риска погибнуть в бытовых ЧС в 2015 г (см. рис. 12А) обусловливался, в том числе, паническим бегством, давкой во время хаджа в г Мекка (Саудовская Аравия, Западная Азия) - погибли 2236 человек или 66,9 % от всех погибших в этом году.

Пик риска получить травму в 2019 г. (см. рис. 12Б) составили последствия пожара в трущобах г. Читтагонг (Бангладеш, Южная Азия), в результате чего получили травму 2350 человек и бытовой ЧС (отравление вредными парами в р. Ким) в г Джохор (Малайзия, Юго Восточная Азия) с учтенными 2355 травмированными людьми. По происхождению, по всей видимости, эту ЧС следует отнести к промышленной, она возникла в результате несанкционированного сброса токсичных отходов в реку.

Пик риска лишиться жилья при бытовых ЧС в 2015 г (см. рис. 12В) был обусловлен шестью ЧС с количеством лишившихся жилья от 1,5 до 5 тыс. человек, в общей сложности - 18 тыс. человек. Например, при пожаре в трущобах рядом с портом г Манила (Филиппины) остались без жилья около 5 тыс. человек. Уместно указать, что пожар в трущобах г Манила в 2017 г. оставил без крова уже 15 тыс. человек.

Континенты. Среди всех крупномасштабных ЧС в Европе были зарегистрированы 648 ЧС (11,7 %), Азии - 2281 (41,2 %), Америке - 1167 (21,1 %), Африке - 1279 (23,1 %), Австралии и Океании - 158 (2,1 %). Структура погибших, по лучивших травмы (заболевших) и лишившихся жилья в результате крупномасштабных ЧС по континентам, показана на рис. 13.

Рис. 13. Структура ЧС, медико-биологических и социальных последствий по виду происхождения крупномасштабных ЧС и континентам мира.

В Европе были зарегистрированы 462 (12,1 %) крупномасштабных природных ЧС, Азии - 1593 (41,8 %), Америке - 901 (23,7 %), Африке - 699 (18,4 %), Австралии и Океании - 152 (4,0 %) (см. рис. 13).

Среди всех крупномасштабных техногенных ЧС в мире были зарегистрированы в Европе 184 (10,6 %), Азии - 688 (39,5 %), Америке - 266 (15,3 %), Африке - 580 (33,3 %), Австралии и Океании - 6 (0,3 %) (см. рис. 13).

Самое большое количество погибших, по лучивших травмы или заболевших, лишившихся жилья, наблюдалось в самом большом по численности континенте Азии, значительная доля последствий крупномасштабных ЧС была также в Африке. Как и следовало ожидать, минимальное количество крупномасштабных ЧС и их последствий регистрировалось в малонаселенном континенте Австралии. Если количество крупномасштабных ЧС в Америке и Африке различалось не очень значительно, то доля их последствий в Америке была несоизмеримо меньшей (см. рис. 13). В Африке имеются большие возможности по минимизации крупномасштабных ЧС.

Страны мира. База данных ЕМ ОЛТ позволяет выделить и проанализировать крупно масштабные ЧС по странам мира. В динамике сведения по определенной стране можно по лучить из сформированной общей таблицы по ЧС, а общие показатели за указанный период времени - из инфографики (см. рис. 2).

В 2012-2021 гг в EM DAT были проиндексированы данные по 108 крупномасштабным ЧС, происшедшим в России, в том числе, по 29 - природным и 79 - техногенным. За аналогичный период времени из официального банка данных о российских ЧС были получены сведения по ЧС, при которых погибшие составили 10 человек и более, пострадавшие - 100 чело век и более (как в EM DAT). Количество таких ЧС (без учета крупных террористических актов) в российском банке данных оказалось больше. Общее количество проиндексированных ЧС в EM DAT составило 51 % от 212 ЧС в российском банке данных, в том числе, природных (+биолого социальных) - 21 % от 137 ЧС, техногенных - 104 % от 76 ЧС соответственно.

Как и следовало ожидать, разными были и сведения о погибших и пострадавших при ЧС. Однако конгруэнтность общего количества погибших и пострадавших, представленных в официальном российском банке данных и EM DAT, - высокая, положительная и статистически значимая (г = 0,785 при p < 0,01 и г = 0,759 при p < 0,05), что указывает на влияние в их развитии одинаковых факторов. Сравнительный анализ показателей российских крупных ЧС будет дан в отдельном исследовании.

В публикации А.А. Востриковой и О.А. Морозовой показана методология критериев представления показателей в российской и мировой базах данных о ЧС, а также проведен сравни тельный анализ данных за 2010-2020 гг. Напри мер, погрешность соответствия показателей покрупномасштабным техногенным ЧС составляла 5 %, в то же время по природным ЧС она было значительно больше [3]. Высказываются мнения о необходимости синхронизации сведений по отечественным крупномасштабным ЧС, которые осуществляют российские специалисты в составе межучрежденческой и экспертной группы ООН по статистике, связанной со стихийными бедствиями [4].

В табл. 4 показаны сведения по крупно масштабным ЧС в ведущих странах мира. Как правило, риски медико-биологических и социальных последствий в проанализированных странах были меньше, чем общемировые.

По данным EM DAT, в Китае возникли 387 крупномасштабных ЧС, в том числе, 278 - природных и 109 - техногенных. Риск погиб нуть в природной ЧС для населения Китая со ставил 0,39 * 10^-6, в техногенной - 0,20 * 10^-6, получить травму (заболеть) - 0,67 * 10^-6 и 0,16 * 10^-6 соответственно (см. табл. 4). При разных по значимости коэффициентах детерминации полиномиальные тренды показывали тенденции уменьшения числа крупномасштабных природных и техногенных ЧС и их медико-биологических рисков (рис. 14, 15).

По данным ЕМ ОЛТ, в США возникли 289 крупномасштабных ЧС, в том числе, 260 - природных и 29 - техногенных. Риск по гибнуть в природной ЧС для населения США составил 0,86 * 10^-6, в техногенной - 0,08 * 10^-6, получить травму (заболеть) - 0,98 * 10^-6 и 0,58 * 10^-6 соответственно (см. табл. 4).

Рис. 14. Динамика крупномасштабных природных ЧС в Китае (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Рис. 15. Динамика крупномасштабных техногенных ЧС в Китае (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Таблица 4. Медико-биологические и социальные последствия крупномасштабных ЧС в некоторых странах мира (2012-2021 гг.)

При низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды показывают тенденции увеличения числа природных крупномасштабных ЧС, рисков погибнуть и уменьшения рисков получить травму (заболеть) в природных ЧС (рис. 16). Также при низких коэффициентах детерминации полиномиальный тренды демонстрировали практически аналогичную динамику таких же показателей при техногенных ЧС (рис. 17).

Рис. 16. Динамика крупномасштабных природных ЧС в США (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Рис. 17. Динамика крупномасштабных техногенных ЧС в США (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

По данным ЕМ ОЛТ, в Индии произошли 292 крупномасштабные ЧС, в том числе, 161 - природная и 131 - техногенная. Риск погибнуть в природной ЧС для населения Индии составил 1,61 * 10^-6, в техногенной - 0,27 * 10^-6, получить травму (заболеть) - 0,35 * 10^-6 и 0,30 * 10^-6 соответственно (см. табл. 4).

При низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды демонстрировали тенденции увеличения числа крупномасштабных природных ЧС и тенденции уменьшения рисков гибели, получения травм или заболеть в этих ЧС (рис. 18). При разных по значимости коэффициентах детерминации полиномиальные тренды показателей при техногенных крупномасштабных ЧС напоминали инвертированные и кривые с тенденцией уменьшения данных в последний период наблюдения (рис. 19).

Рис. 18. Динамика крупномасштабных природных ЧС в Индии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Рис. 19. Динамика крупномасштабных техногенных ЧС в Индии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

По данным ЕМ ОЛТ, в Японии были учте ны 89 крупномасштабных ЧС, в том числе, 81 -природная и 8 - техногенных. Риск погибнуть в природной ЧС для населения Японии со ставил 1,07 * 10^-6, в техногенной - 0,10 * 10^-6, получить травму (заболеть) в природной ЧС - 73,5 * 10^-6 (см. табл. 4). Уместно указать, что риск получить травму или заболеть в крупномасштабных природных ЧС в Японии был в 3,5 раза больше, чем аналогичный общемировой риск (см. табл. 2).

При низких коэффициентах детерминации полиномиальный тренды показывали тенденции уменьшения числа рисков гибели и получения травм (заболеть) в крупномасштабных природных ЧС (рис. 20). Также при низких коэффициентах детерминации полиномиальные тренды напоминали U кривые числа крупно масштабных техногенных ЧС и увеличения рисков погибнуть в них в последний период наблюдения (рис. 21).

Рис. 20. Динамика крупномасштабных природных ЧС в Японии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Рис. 21. Динамика крупномасштабных техногенных ЧС в Японии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

По данным ЕМ ОЛТ, в Германии возник ли 25 крупномасштабных ЧС, в том числе, 21 -природная и 4 - техногенных. Риск погибнуть в природной ЧС для населения Германии составил 0,07 * 10^-6, получить травму или за болеть - 0,02 * 10^-6 (см. табл. 4). Вероятность погибнуть в крупномасштабной природной ЧС составляет 7 человек на 100 млн человек населения, в техногенной - 2 человека на 100 млн человек населения, при том, что общая численность населения Германии составляет около 83 млн человек.

В связи с малым количеством ЧС динамика показателей крупномасштабных природных и техногенных ЧС в Германии и их медико-биологических рисков представляла тенденции развития показателей (рис. 22, 23).

Рис. 22. Динамика крупномасштабных природных ЧС в Германии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

Обсуждение результатов

Регистрация показателей последствий всех ЧС, возникающих в мире, чрезвычайно трудоемкий процесс. Например, ежедневно регистрировались не менее 1-2 ЧС, которые по данным учета в ЕМ ОЛТ трактовались как крупномасштабные. В статье [3] показаны проблемы статистического сбора сведений о ЧС:

Рис. 23. Динамика крупномасштабных техногенных ЧС в Германии (А), рисков погибнуть (Б) и получить травму (заболеть) (В).

- цель (намерения) предоставления данных региональными организациями. Например, при нуждаемости в оказании гуманитарной и финансовой помощи сведения даются в наиболее полном или даже в большем объеме, с политической точки зрения имеются факты сокрытия реальных последствий ЧС;

- несогласованность терминологии, интерпретации стихийных бедствий. Например, в годовых отчетах о ЧС в России не выделяются люди, получившие травмы (заболевшие), которым требуется оказание неотложной медицинской помощи и пр.;

- отсутствие международно-признанных методов оценки ущерба катастроф, в том числе, прямого негативного воздействия или негативного последействия, связанного с потерей прибыли или более высокими операционными расходами;

- в некоторых странах нет единого органа, отвечающего на ликвидацию ЧС, как следствие - учета числа ЧС, оценок ущерба и социальных последствий;

- географическое положение ЧС. Если ЧС распространяются вне зависимости от политических границ, например, стихийные бедствия (наводнения, землетрясения и пр.), то они могут регистрироваться во всех пострадавших странах, а затем расцениваться как разные события;

- первоначальный сбор информации из открытых источников (средства массовой ин формации), которая нередко предварительная и дальнейшем должна быть уточнена, проанализирована и систематизирована.

Не случайно индексация ЧС в России, по данным EM DAT, и показателей в ежегодных государственных докладах, формируемых МЧС России, выявила несовпадения сведений по некоторым ЧС при высокой конгруэнтности (р < 0,01) медико-биологических последствий в динамике крупномасштабных ЧС, что указывает на влияние в их развитии однонаправленных факторов.

В то же время в статье «Human and economic impacts of natural disasters: can we trust the global data?» [7], в которой были проанализированы более 11,1 тыс. крупно масштабных ЧС, представленных в EM DAT, показана высокая согласованность данных медико-биологических последствий ЧС с реальными событиями (рис. 24).

Рис. 24. Согласованность представления сведений о более 11,1 тыс. крупномасштабных ЧС в EMЙОDAT [адаптировано по 7].

Полагаем, что данные о крупномасштабных ЧС в мире или регионах, содержащиеся в EM DAT, следует рассматривать как обобщенные результаты, показывающие риски возникновения негативных социальных и медикобиологических последствий ЧС для расчета сил и средств по их минимизации. В работе межучрежденческих и экспертных групп ООН по статистике следует акцентировать внимание на создание международного корректного учета стихийных бедствий и техногенных катастроф [4]. Эти и другие мероприятия позволят с высокой долей вероятности судить о конкретных ЧС и межстрановых показателях.

риск медико-биологический чрезвычайный травма

Заключение

По данным ЕМ ОЛТ, в 2012-2021 гг. в мире были учтены 5533 крупномасштабные чрезвычайные ситуации, в том числе, 3807 (68,8 %) - природных и 1726 (31,2 %) - техногенных. Оказалось, что общемировые риски оказаться в условиях чрезвычайных ситуаций, погибнуть, получить травму (заболеть), лишиться жилья были больше в природных чрезвычайных ситуациях по сравнению с техногенными.

По характеру происхождения среди крупномасштабных природных чрезвычайных ситуаций геофизических было 301 (7,9 %), метеорологических - 1238 (32,5 %), климатологических - 272 (7,1 %), гидрологических - 1780 (46,9 %), биологических - 215 (5,6 %). Больше всего пострадавших наблюдалось при гидрологических ЧС, медиана - 34,8 млн человек или 0,45 % населения мира. Наиболее выраженные медико-биологические последствия наблюдались при метеорологических ЧС (риск по гибнуть был 0,55 * 10^-6, получить травму или заболеть - 2,38 * 10^-6), социальные последствия - при гидрологических и метеорологических ЧС (риск лишиться жилья - 35,8 * 10^-6 и 16,1 * 10^-6 соответственно), экономические последствия - при климатологических и метеорологических ЧС (средний экономический ущерб 1 крупномасштабной ЧС составляет 1 млрд 727 млн и 1 млрд 600 млн долларов США соответственно).

Среди крупномасштабных техногенных чрезвычайных ситуаций промышленных было 225 (13,1 %), транспортных - 1206 (70 %), бытовых - 291 (16,9 %). Наиболее выраженные медико-биологические п...