Systemy Wspomagania Decyzji W Zarządzaniu Kryzysowym Zespół Badawczy Modelowania, Symulacji i Informatycznego Wspomagania Decyzji w Sytuacjach Konfliktowych i Kryzysowych Kierownik Zespołu: prof. WAT, dr hab. inż. Andrzej Najgebauer
Definicje Zarządzanie kryzysowe Działalność organów administracji publicznej będąca elementem kierowania bezpieczeństwem narodowym: zapobieganie sytuacjom kryzysowym, gotowość do ich wystąpienia, reagowanie w przypadku wystąpienia, kontrolowanie ich w drodze planowych działań, usuwanie skutków, odtwarzanie zasobów i infrastruktury krytycznej: zaopatrzenia w energię i paliwa, łączności i sieci teleinformatycznych, finansów, zaopatrzenia w żywność i wodę, ochrony zdrowia, transportowych i komunikacyjnych, Informatyczny system ratowniczych, zarządzania kryzysowego zapewniających ciągłość działania administracji publicznej, produkcji, składowania, przechowywania i stosowania substancji chemicznych i promieniotwórczych, w tym rurociągi substancji niebezpiecznych; 2
Informatyczny system zarządzania kryzysowego Informatyczny system zarządzania kryzysowego W odniesieniu do systemu informatycznego to potrzeba: monitorowania otoczenia i obiektów infrastruktury; gromadzenia danych o stanie: otoczenia, infrastruktury, sił i środków oraz źródeł zagrożeń; przetwarzania dużej ilości danych przez: selekcję, weryfikację i analizę danych, wykrywanie zmian progowych (krytycznych) oraz ocenę zagrożenia dla czasu (prognozowanie); zobrazowanie użytkownikowi stanu aglomeracji oraz oceny zagrożenia, w tym mapy: zagrożeń i ryzyka; wspomagania procedur reagowania poprzez: symulację rozwoju zjawisk oraz wspomaganie decyzji ciągłe i bieżące informowanie oraz zapewnienie przepływu informacji (zakres informacji zależny od szczebla oraz roli) sterowanie przepływem czynności i obiegiem dokumentów w 3 proceduralnych działaniach zgodnie z podjętymi decyzjami
Informatyczny system zarządzania kryzysowego Architektura systemu wspomagania zarządzania kryzysowego Modele i metody wspomagania decyzji - Przetwarzanie danych semantycznych - Sieci złożone - Analiza regresji - Optymalizacja - Symulacja komputerowa 4 4 4
Informatyczny system zarządzania kryzysowego Jak powstaje system adekwatny do potrzeb: Analiza procesów i czynności wynikiem jest m.in. opis procedur działania, identyfikacja ról i zakresów odpowiedzialności użytkownika oraz specyfikacja obszarów wspomaganych narzędziami informatycznymi; Modelowanie systemu celem jest zrozumienie zasad działania systemu oraz opracowanie formalnych modeli i algorytmów na potrzeby katalogu zagrożeń, rozpoznawania zagrożeń, oceny poziomu zagrożenia, symulacji zjawisk oraz prognozowania skutków; Specyfikacja wymagań funkcjonalnych i dodatkowych w postaci zdefiniowanych przypadków użycia systemu, scenariuszy interakcji z systemem oraz kluczowych zdarzeń; Projekt architektury i składowych systemu (podsystemy, usługi, składnice danych, systemy spadkowe, szyny komunikacyjne) w perspektywach: logicznej, procesów, komponentów i konstrukcyjnej; Implementacja, adaptacja, dostosowanie, testowanie posiadanych, gotowych i dedykowanych składowych systemu informatycznego; Wdrożenie, użytkowanie, podążanie za zmianami cykliczne iteracje; 5
Etap: Modelowanie rzeczywistego systemu Formalne modele i algorytmy na potrzeby katalogu zagrożeń, rozpoznawania zagrożeń, oceny poziomu zagrożenia, symulacji zjawisk oraz prognozowania skutków podstawa dla adekwatnej struktury zasobów informacyjnych (dane i relacje) i opracowanie algorytmów usług systemu na założonym w modelu poziomie szczegółowości; Modele Teren Aglomeracja Sieć drogowo-kolejowa Katalog zagrożeń Zagrożenia Ubywanie zasobów Zmiany stanów w czasie 6 Metody Przeszukiwanie semantyczne Sieci złożone Symulacja komputerowa Optymalizacja Analiza regresji Systemy ekspertowe Sieci neuronowe
Model bezpieczeństwa aglomeracji MBA(t) = (Aglomeracja(t), Model_zagrożeń, Zagrożenia(t)) Aglomeracja(t) = (Teren(t), Infrastruktura_komunalna(t), Firmy_komunalne(t), Obiekty_chronione(t), Służby_ochrony(t)) Model_zagrożeń = ((Źródło(k), Zdarzenie(k), Czynnik(k), Medium(k), Skutki(k), Chrakterystyki_ilościowe(k)) k=1,..,k K liczba różnych typów zagrożeń Zagrożenia(t) = (Zagrożenie(t,r) r=1,..,r(t) ) R(t) liczba zagrożeń, które już wystąpiły lub prawdopodobieństwo ich wystąpienia przekroczyło minimalny próg Zagrożenie(t,r) = (Typ(t,r), Źródło(t,r), Zdarzenie(t,r), Czynnik(t,r), Medium(t,r), 7 Ocena_ilościowa_skutków(t,r))
Katalog_zagrożeń = ((Źródło(k), Zdarzenie(k), Czynnik(k), Medium(k), Skutki(k), Chrakterystyki_ilościowe(k)) k=1,..,k Źródło byt (zjawisko, obiekt lub zgromadzenie ludzkie), którego zmiana stanu może zwiększyć p-stwo wystąpienia sytuacji kryzysowej, a jego stan możemy monitorować (badać): obiekt naturalny; obiekt techniczny; populacja (ludzka, zwierzęca); Zdarzenie (tzw. inicjujące) zmiana stanu źródła zagrożenia, powodująca wzrost p-stwa wystąpienia sytuacji kryzysowej; Czynnik wywołuje lub powoduje skutki: czynnik niszczący (np. ogień, substancja toksyczna, promieniowanie); krytyczny niedobór (np. energii elektrycznej, lekarstw, wody); Medium nośnik czynnika (np. powietrze, woda, sieci); Skutki={( obiekt zagrożony, zdarzenie) } negatywne zmiany stanu obiektu zagrożonego, w tym: obiektów technicznych (np. uszkodzenie); obszaru (np. zalanie, skażenie chemiczne); populacji ludzkiej (np. zachorowanie, uszkodzenie ciała, panika); 8
Katalog rozpatrywanych zagrożeń obejmuje: Siły natury (klęski żywiołowe); Pożary; Skażenia: biologiczne, chemiczne, promieniotwórcze; Systemy: ciepłowniczy, wodociągowy, kanalizacyjny, energetyczny oraz gazowniczy; Infrastruktury: telekomunikacyjna i teleinformatyczna; Awarie techniczne; Transport drogowy, kolejowy oraz metro; Zakłócenia porządku i bezpieczeństwa publicznego; Działania terrorystyczne; Wybuchy lub atak rakietowy; Obiekty infrastruktury krytycznej; 9
Wiki baza wiedzy o zagrożeniach 10
Model ontologiczny katalogu zagrożeń 11
Przetwarzanie danych semantycznych model zagrożeń 12
Przetwarzanie danych semantycznych model zagrożeń 13
Przetwarzanie danych semantycznych - mechanizmy wnioskowania 14
Analiza sieci złożonych - Modele sieci złożonych Sieci o bardzo dużej liczbie węzłów i powiązań pomiędzy nimi: najczęściej powstają spontanicznie posiadają specyficzne cechy Random Graph Small World Scale Free 15
Analiza sieci złożonych - Przykłady sieci 16
1 n k Center i Degree i V j ij V j ij Closeness i d n n d Center 1 1 1 2) ( 1) ( ), ( ),, ( n n v v v v v Center V v V v v y x y i x Load i x x y e A e A e e e A e const N j j ij i 1 1. 1 1 max Radius i ij Center d 17 Ocena istotności węzłów
Analiza sieci złożonych - analiza zmian charakterystyk 18
Analiza sieci złożonych - analiza zmian charakterystyk Zastosowanie modeli: Ochrona kluczowych węzłów informacyjnych i łączności; Identyfikacja osób będących przywódcami organizacji; Modelowanie epidemii (CARE2): Symulacja rozprzestrzeniania się dowolnej choroby zakaźnej w populacji (sieci społecznej) o dowolnej topologii; Identyfikacja osobników istotnych z punktu widzenia walki z epidemią ( super-spreaders ); Ocena skuteczności proponowanych strategii szczepień, wybór strategii efektywnej; Szacowanie środków medycznych niezbędnych do hamowania epidemii. 19
Model sieci komunikacyjnej uwarunkowanej czasowo Sieć uwarunkowana czasowo (TDN) i, k U S( t) G,, D( t) D( t) d t : i, k U ik d : T T, T=[0, ) ik zbiór funkcji kosztu czasowego funkcja kosztu czasowego G W, U W zbiór wierzchołków grafu, W={1,2,...,NG}, U zbiór łuków grafu, U u, u ' : u, u ' W d ik (t) - czas potrzebny na pokonanie łuku pomiędzy i oraz k dla chwili wystartowania z wierzchołka i równej t
Modelowanie grup ludzi (tłumu) - ewakuacja symulacyjny model odwzorowujący zachowanie dużej grupy ludzi (nazywanej tłumem) w sytuacjach braku zagrożenia (opuszczanie stadionu, kina) oraz w sytuacjach występującego zagrożenia (np.: ewakuacja z budynku w sytuacji pożaru lub zagrożenia bombowego) wyniki: wizualizacja przebiegu symulacji, czas ewakuacyjny: całkowity, średni, czas opuszczenia terenu, czas osiągnięcia celu, intensywność ewakuacji w liczbie jednostek poza obszarem objętym ewakuacją, intensywność ewakuacji w liczbie jednostek w obszarze objętym ewakuacją, zagęszczenie jednostek w otoczeniu charakterystyka zmieniająca się w czasie, średnie zagęszczenie jednostek w otoczeniu, miejsca powstawania zatorów, średnie czasy oczekiwania (na zwolnienie się przejścia) jednostek, całkowity czas reakcji odwzorowuje dużą liczbę zdarzeń w otoczeniu. 21
Mapy zagrożeń Obrazują obszar geograficzny objęty zasięgiem zagrożenia, z uwzględnieniem różnych scenariuszy zdarzeń oraz skojarzone z nimi mapy ryzyka w zakresie: Prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożenia w określonym rejonie i określonym czasie; Rozkład (wartość oczekiwana) liczby ofiar i poszkodowanych w różnym stopniu; Rozkład (wartość oczekiwana) strat materialnych (sumarycznie i w podziale na typy zagrożeń); Oszacowanie wskaźników wypadkowości na danych odcinkach dróg; Liczba i typ sił i środków koniecznych do likwidacji źródła zagrożenia; Liczba i typ sił i środków koniecznych do likwidacji skutków wystąpienia zagrożenia; Oczekiwany czas likwidacji źródła zagrożenia; Oczekiwany czas likwidacji skutków wystawienia zagrożenia; 22
Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej wraz z systemem zarządzania kryzysowego na przykładzie m. st. Warszawy Zaawansowany prototyp rozproszonego informatycznego systemu wspomagania zarządzania kryzysowego: programowe procedury wspomagania decyzji, symulatory rozprzestrzeniania się zagrożeń, narzędzia wizualizacji, baza danych rozszerzająca zasoby informacyjne systemu zainstalowanego w BBiZK; Opracowania analityczne: modele zagrożeń, ekspertyzy dot. procedur reagowania, dane historyczne, prognozy zagrożeń m.st. W-wy; 23
Przykłady systemów Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej wraz z systemem zarządzania kryzysowego na przykładzie m. st. Warszawy Stan stabilności atmosfery Rodzaj uwolnienia Natężenie wypływu Stężenie dla odległości 100m Odległość do występowania stężenia w kierunku wiatru Powierzchnia strefy zagrożenia Czas trwania uwolnienia Prognozowana liczba ofiar z podziałem na stopień rażenia (np. Poparzenia) oraz strefy obiekty objęte zagrożeniem 24
Przykłady systemów Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej wraz z systemem zarządzania kryzysowego na przykładzie m. st. Warszawy Symulacja rozprzestrzeniania się dowolnej choroby zakaźnej w populacji (sieci społecznej) o dowolnej topologii; Identyfikacja osobników istotnych z punktu widzenia walki z epidemią ( super-spreaders ); Ocena skuteczności proponowanych strategii szczepień, wybór strategii efektywnej; Szacowanie środków medycznych niezbędnych do hamowania epidemii. 25
Przykłady systemów Modele zagrożeń aglomeracji miejskiej wraz z systemem zarządzania kryzysowego na przykładzie m. st. Warszawy Ryzyko (np. Prawdopodobieństwo) wystąpienia wypadku drogowego lub kolejowego dla środka transportu przewożącego niebezpieczne materiały; Maksymalne skutki wypadku drogowego (kolejowego) z udziałem pojazdu przewożącego niebezpieczne materiały, np. Wielkość populacji ludności objętej skutkami wypadku (np. Skażeniem) w najgorszym przypadku; Minimalny czas dojazdu służb ratowniczych do miejsca wypadku (w najgorszym przypadku); PRZED PO 26 Średni przepływ Żoliborz-Wilanów i Wilanów-Żoliborz (godz. 16:15-17:15)
Przykłady systemów System symulacyjnego wspomagania szkolenia operacyjnego Złocień System umożliwiający szkolenie dowództw na szczeblu brygady, dywizji i korpusu: wspomagania procesu planowania i kierowania wojskami realizowanego przez sztaby symulowanie działania podległych wojsk zgodnie z zadaniami postawionymi przez sztaby i uwzględniające przy tym możliwości tych wojsk oraz warunki działania, narzędzie badawcze w celu optymalizacji struktur wojsk oraz sposobu ich użycia w operacjach 27
Definicje Rządowe Centrum Bezpieczeństwa Wojewódzkie Centra Zarządzania Kryzysowego Powiatowe Centra Zarządzania Kryzysowego Użytkownicy: Pracownicy centrów (kraj)/wydziałów (województwo)/biur (miasto)/zespołów (powiat, gmina) Dyspozytorzy CPR, PSP, Pogotowia
Przykład systemu - SARNA
Zasadnicza formatka placówki zdrowotnej Przykład systemu - SARNA
Przykład systemu - SARNA
Liczba osób Raport XII2009 - Liczba hospitalizowanych 1200 1000 800 600 400 200 0 09.12 10.12 11.12 12.12 13.12 14.12 15.12 16.12 17.12 18.12 19.12 20.12 21.12 Dzieci (do 14 lat) 202 251 277 187 188 255 264 248 219 203 110 114 173 Dorośli (od 15 lat) 798 828 822 543 779 828 765 701 702 633 354 404 553 Łącznie 1000 1079 1099 730 967 1083 1029 949 921 836 464 518 726
Dane po sezonie 2009/2010 (XI III)