Criteria for evaluating an index for risk-management of extraordinary situations of various genesis for the territory of.pdf Введение В первые десятилетия ХХ в. в мире наблюдается устойчивая тенденция существенного роста материальных потерь в результате природных и техногенных катастроф, размер которых только в 2011 г. достиг рекордного значения в истории, превысив 370 млрд долл. США [Порфирьев, 2016]. В общем случае катастрофы представляют собой неблагоприятное сочетание факторов и событий, создающих угрозу жизни, нарушающих условия нормальной жизнедеятельности, препятствующих производственной, бытовой и другим видам деятельности человека [Шульц и др., 2013]. Критерии оценки интегрального индекса риска выходят на первый план для определения региональных особенностей развития природных и техногенных катастроф, при этом во главу угла ставится вопрос о согласовании этих региональных особенностей с устойчивым развитием [Жуков, Жукова, 2016]. Международный подход к определению риска чрезвычайных ситуаций Для мирового сообщества разработаны многочисленные базы данных по рискам возникновения природных и техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС). К ним можно отнести [Европейская экономическая комиссия...] Экономическую и социальную комиссию для Азии и Тихого океана (ЭСКАТО), Межправительственную группу экспертов пo изменению климата (МГЭИК), Управление по координации гуманитарной деятельности (УКГД) ООН, Международную стратегию уменьшения опасности бедствий Организации Объединенных Наций (МСУОБ ООН), Платформу Организации Объединенных Наций для использования космической информации в целях предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций и экстренного реагирования (СПАЙДЕР-ООН), Глобальный фонд снижения опасности бедствий и ликвидации их последствий (ГФСОБЛП) Всемирного банка, сотрудничающий Исследовательский центр по проблемам эпидемиологии бедствий (ИЦЭБ) Всемирной организации здравоохранения [EM-DAT: The Emergency Events Database]. © Игнатьева А.В., Кнауб Р.В., 2021 D0I: 10.17223/25421379/18/6 Согласно [Европейская экономическая комиссия...], при наличии столь большого количества баз данных по рискам ЧС природного и техногенного характера, существует ряд проблем, связанных с использованием этих баз данных на практике. Сюда относится отсутствие общих определений и классификаций бедствий, унификации по одним показателям всех баз данных, дублирование информации. Помимо проблем унификации статистических показателей ЧС существует проблема единого подхода к оценке интегрального показателя риска на уровне всех стран мира. В настоящее время в рамках Сендайской рамочной программы [Протоколы...], активно развивается новый подход к построению интегрального показателя риска ЧС. Этот подход, получивший название «методология INF0RM», представляет собой универсальный инструментарий, применимый на глобальном, национальном, региональном и муниципальном уровнях [Index... 2015]. Методология основана на оценке степени опасностей, уровня уязвимости и потенциала противодействия угрозам. Таким образом, методология INFORM позволяет рассчитать оценку рисков ЧС на основе построения тенденций изменения опасностей, уязвимостей и отсутствия потенциала противодействия. В соответствии с международным опытом, методология INFORM также является удобным инструментом сравнительного анализа для выявления наиболее уязвимых регионов, районов, муниципалитетов [Жуков, Жукова, 2016]. Интегральный индекс риска в методологии INFORM учитывает около 50 различных индикаторов для измерения опасностей и воздействия на них, показателей уязвимости и определения необходимых ресурсов для предотвращения опасностей [Арефьева, Рыбаков, 2016]. Поэтому предлагается формализованное представление интегрального индекса риска INFORM как функции трех аргументов: R = f (H, V, L), (1) где H - индикатор угроз опасностей; V - индикатор уязвимости к опасностям; L - индикатор недостаточности потенциала противодействия бедствиям (ЧС). Данное представление более подробно характеризует исследуемые показатели и в большей степени отвечает современным международным стандартам в данной сфере. При внедрении данного подхода в нашей стране необходимо учитывать следующие положения. В рамках существующей методологии INFORM интегральный индекс риска определяется по формуле [Index... 2015]. Индикатор опасностей и угрозы включает индикаторы по природным и техногенным опасностям, которые, в свою очередь, подразделяются на подгруппы. Индикатор уязвимости характеризует состояние уязвимости и включает две группы индикаторов: индикаторы социально-экономической уязвимости и индикаторы уязвимых групп населения. Индикатор отсутствия потенциала противодействия показывает недостаточность ресурсов, которые необходимы для противодействия и предупреждения опасностей и угроз. Все индикаторы нормированы и принимают значения от 0 до 10. Чем ближе значение индикатора к нулю, тем более благоприятна ситуация в том аспекте, который измеряется соответствующим индикатором. Напротив, значения индикатора, близкие к 10, характеризуют ситуацию как более опасную. Материалы исследования Основными источниками фактических данных явились материалы из государственных докладов и отчетов МЧС РФ, архив МЧС РФ, материалы многолетних исследований авторов по изучению потенциальных источников ЧС различного генезиса на территории Сибирского федерального округа (СФГО). В основу работы были положены руководящие документы МЧС РФ. К выполнению исследования привлекались также фактические материалы исследований соответствующей тематики, опубликованные в научных работах, посвященных изучению чрезвычайных ситуаций, их комплексной оценке и районированию. При описании чрезвычайных ситуаций была использована следующая терминология. Чрезвычайная ситуация - совокупность условий и обстоятельств, создающих опасную для жизнедеятельности человека обстановку на конкретном объекте, территории (акватории), возникших в результате совершившейся аварии или катастрофы, опасного природного явления. Риск - это вероятность наступления какого-то непредвиденного события. Существует множество определений риска, рожденных в различных ситуационных контекстах и различными особенностями применений. Различия в определениях риска зависят от контекста потерь, их оценки и измерения, когда же потери являются ясными и фиксированными, например «человеческая жизнь», оценка риска фокусируется только на вероятности события (частоте события) и связанных с ним обстоятельств [Офици-альн^1й сайт МЧС России, 2019]. Теоретико-методологической базой исследования явились разработки отечественных и зарубежных ученых в области прогноза, районирования и оценки воздействия чрезвычайных ситуаций, представленные в работах [Воробьев и др., 1997; Шойгу и др., 1997; Акимова, 2004а, b; Баринова, 2009; Порфирье-ва, 2009; Олтян, Ляховец, 2016] и др. Региональный интегральный индекс риска чрезвычайных ситуаций Интегральный индекс риска рассчитывается на основании методологии INFORM по формуле R =VHXVXL, (2) где H - индикатор угроз опасностей; V - индикатор уязвимости к опасностям; L - индикатор недостаточности потенциала противодействия бедствиям (ЧС). На основании методологии INFORM интегральный индекс риска нами был предложен для выявления наиболее уязвимых субъектов СФО. Применяя формулы (4), (6), (7) и с учетом методики [Kuzmin, 2015], предложена следующая формула для расчета интегрального индекса риска чрезвычайных ситуаций на территории Сибирского федерального округа: (3) R = и Не хКух Vc, где Hc - коэффициент природной опасности (формула (4)); Ky - коэффициент уязвимости региона (формула (6)); Vc - коэффициент защищенности от стихийных бедствий (формула (7)). Данная формула получена в результате обобщения трех коэффициентов, что позволит сделать комплексный анализ природно-техногенной безопасности в субъектах. Коэффициент природной опасности рассчитывается по формуле (4) [Kuzmin, 2015]: (4) H = D.P, где D - количество природных процессов, опасных в масштабе региона; S - площадь региона, км2; P -численность населения региона, человек. С помощью данного коэффициента субъекты СФО разделены на районы, согласно уровню природной опасности от ЧС, учитывая полученные значения коэффициента. По уровню риска от стихийных бедствий регионы можно разделить на пять категорий: 1) пренебрежимо или очень низкий риск; 2) низкий; 3) средний; 4) высокий; 5) очень высокий. По данному коэффициенту проведено ранжирование субъектов СФО по уровню риска (от низкого до очень высокого) на основе полученных расчетов. Для расчета коэффициента риска перехода опасного природного явления в чрезвычайную ситуацию природного характера авторами предложена следующая формула: К _ Nчс Крчс _ NT (5) где Крчс - коэффициент риска возникновения ЧС природного характера; Nчс - количество ЧС, %; NoпЯ - количество опасных природных явлений, %. Далее нами предложен коэффициент (формула (6)), который показывает уязвимость регионов от ЧС различного генезиса. Коэффициент уязвимости регионов Сибирского федерального округа определяется по формуле PS4C ^ 5регЧС ^ Кчсрег ^ Рпостр ^ Рпогибш ^ _ Nsper 5рег КчсСФО РпострСФО РпогибшСФО (6) где Ку - коэффициент уязвимости региона; Psчс численность населения в зоне воздействия ЧС, человек; Nsрег - общая численность населения региона, человек; 8регчС - площадь региона, подверженного влиянию природных и техногенн^1х ЧС, км2; ^рег -общая площадь региона, км2; Кчсрег - количество ЧС, произошедших в регионе; Кчссфо - количество ЧС, произошедших в СФО; Рпостр - количество населения, пострадавшего в результате воздействия ЧС, человек; РпострСФо - количество населения, пострадавшего в результате воздействия ЧС на СФО, человек; Рпогибш количество населения, погибшего в результате воздействия ЧС, человек; РпогибшСФО -количество населения, погибшего в результате воздействия ЧС на СФО, человек. Данн^1й коэффициент учитывает все риски, потери, которые понесет или понес субъект в результате воздействия ЧС различного характера. Коэффициент уязвимости территорий от природных и техногенных ЧС варьируется от 0 (минимальное значение) до 1 (максимальное значение). Коэффициент защищенности от стихийных бедствий рассчитывается по формуле (7): в + Pj + Т + с + W + L + К (7) Vc = ■ Рр + CHD + Е где В - коэффициент ВРП на душу населения; Pj -доля трудоспособного населения; T - телекоммуникационный коэффициент; C - транспортный коэффициент; W - коэффициент военных ресурсов; L -коэффициент ожидаемой продолжительности жизни; K - коэффициент грамотности; Pp - доля населения, находящегося за чертой бедности; CHD - коэффициент детской смертности; Е - коэффициент напряженности экологических проблем. Индекс недостаточности потенциала противодействия бедствиям (ЧС) определяем по следующей формуле (8): In = 1-Vc, (8) где In - индекс недостаточности потенциала противодействия бедствиям (ЧС); Vc - коэффициент защищённости от стихийн^1х бедствий. Результатом предложенной методики оценки интегрального индекса риска стало то, что все индикаторы нормированы и принимают значения от 0 до 1, в отличие от первоначальной методологии INF0RM. Чем ближе значение индикатора к нулю, тем более благоприятна ситуация в том аспекте, который измеряется соответствующим индикатором. Напротив, значения индикатора, близкие к 1, характеризуют ситуацию как более опасную. Результаты В итоге проведения расчетов интегрального индекса риска (формула (3)) были получены результаты, обобщенные в табл. 1. Используя полученные данные, субъекты Сибирского федерального округа были поделены на районы (рис. 1) с использованием градации табл. 2. Согласно коэффициенту перехода опасного природного явления в состояние ЧС по формуле (5), было проведено районирование Сибирского федерального округа (рис. 2) по данному коэффициенту. Таблица 1 Table 1 Субъект Интегральн^1й индекс риска R Республика Алтай 0,027 Республика Бурятия 0,2 Республика Тыва 0,04 Республика Хакасия 0,003 Алтайский край 0,001 Забайкальский край 0,2 Красноярский край 0,067 Иркутская область 0,132 Кемеровская область 0,001 Новосибирская область 0,0003 Омская область 0,003 Томская область 0,012 Уровни градации по значениям интегрального индекса риска Graduation Levels by values of Integral risk index Таблица 2 Table 2 Низкий индекс Средний индекс Высокий индекс 0,001-0,01 0,01-0,1 0,1-0,3 Баренцево море УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ; Группировка субъектов СФО по интегральному индексу риска: низкий средний Интегральный индекс риска в субъектах СФО Integral risk index in the subjects of the Siberian Federal District высокий Рис. 1. Районирование субъектов СФО но интегральному индексу риска Fig. 1. Zoning of the subjects of the Siberian Federal District by the integrated risk index Легенда Группировка субъектов СФО по величине риска перехода опасного природного явления в состояние чрезвычайной ситуации (ЧС), средние значения за период с 2000 ло 2017 гг. I до 0.5 - слабый риск I от 0,5 до 0,7-средний риск от 0,7 до 1 - сильный риск Рис. 2. Группировка субъектов СФО по величине риска перехода опасного природного явления в состояние ЧС, средние значения за период с 2000 по 2017 г. Fig. 2. Grouping of subjects of the Siberian Federal District by the risk of transition of a natural hazard to an emergency, average values from 2000 to 2017 Группировка стран субъектов проводилась в рамках следующих значений: - до 0,5 - слабый риск; - от 0,5 до 0,7 - средний риск; - от 0,7 до 1 - сильный риск. Согласно полученным данным, можно сделать следующие выводы: 1. Слабый риск перехода опасного природного явления в состояние ЧС отмечается в Республике Бурятия, Забайкальском крае, Томской области, Республике Алтай, Алтайском крае. 2. Средний риск перехода опасного природного явления в состояние ЧС отмечается в Республике Тыва, Красноярском крае, Республике Хакасия, Кемеровской, Новосибирской, Омской областей. 3. Сильн^1й риск перехода опасного природного явления в состояние ЧС отмечается в Иркутской области. Согласно табл. 3, в субъектах Сибирского федерального округа процент перехода опасных природных явлений в категорию ЧС природного характера варьирует от 0 до 100 "/о. Среднее значение по субъектам следующее: в Забайкальском крае - 49,5 %; Красноярском крае - 57 %; Иркутской области - 70,6 %; Новосибирской области - 53,2 %; Омской области - 67,7 %; Томской области - 39,3 %; Кемеровской области -60,2 %; Республике Бурятия - 46,8 %; Алтайском крае - 46 %; Республике Тыва - 53,4 %; Республике Хакасия - 55,6 %; Республике Алтай - 30,8 %. Далее проведены расчеты коэффициента уязвимости населения и территорий от ЧС природного и техногенного характера (формула (6)). Полученн^хе данные обобщены и представлены на карте-схеме (рис. 3). В практике районирования, при выборе градаций, обычно используются равные интервалы для деления на уровни. В данном случае авторы пошли на то, что уровень градация был выбран не равным по определенным интервалам, а по значениям анализируемого показателя. Это было сделано для более детального и рационального деления субъектов по уровню опасности. Если подходить со стороны деления по равным значениям (например, 1-й уровень - от 0 до 0,5 и от 0,5 до 1), то субъекты входили бы в один уровень и было бы сложно их выделить по уровню уязвимости. Согласно полученн^1м данн^хм, наибольший коэффициент уязвимости населения и территории отмечен в Забайкальском крае (высокая природная опасность) и Республике Бурятия (высокая природная опасность). Эти субъекты подвержены природной опасности (большой частоте возникающих опасн^хх природных процессов), так как здесь сложный рельеф, сложный климат и прочие природные условия. Низкий уровень природной опасности отмечен в Республике Алтай, Томской и Омской областях. Согласно коэффициенту уязвимости, субъекты были поделены на четыре группы: очень высокие значения уязвимости (Красноярский край, Республика Тыва); высокие значения (Забайкальский край, Республика Бурятия, Новосибирская область, Алтайский край); средние значения (Кемеровская и Иркутская области, Республика Хакасия); низкие значения (Омская и Томская области, Республика Алтай). Далее проведем расчет коэффициента защищенности от стихийных бедствий в субъектах СФО (формула (7)). Коэффициент защищенности от стихийных бедствий показал следующие результат^! (табл. 4). Таблица 3 Процент ЧС природного характера, произошедших в субъектах СФО, от количества опасных природных явлений, % Table 3 The percentage of emergency situations of a natural nature that occurred in the subjects of the Siberian Federal District, of the number of natural hazards, % Год Субъект 2 о 3 0 4 о 5 о 6 о 7 0 0 8 о 9 о 10 0 2 3 4 0 5 16 7 20 20 20 20 о 2 20 20 2 20 20 о 2 2 20 20 2 20 20 20 Забайкальский край 53 9,5 75 100 2 100 93 8,8 100 40 100 0 93 16,6 0 50 0 0 Красноярский край 98 42 79,1 100 0,4 100 94,1 89,2 100 83,3 45,4 92,8 42,8 0 0 0 0 33 Иркутская область 90 80 100 94 100 100 98 80 100 70 100 100 0 0 0 0 0 100 Новосибирская область 75 81,8 63,6 100 3,5 87 95,1 97,7 100 50 37,5 0 0 0 100 0 0 0 Омская область 75 75 100 100 3,8 80 98,2 100 100 100 100 0 0 0 0 100 100 0 Томская область 83,3 60 28,6 100 1,2 93 91,6 95,6 33,3 0 25 0 50 0 0 0 0 0 Кемеровская область 94,7 83,3 77,2 100 96 97 92,3 87,1 100 71,4 71,4 0 0 50 0 0 0 0 Республика Бурятия 80 27,2 1 100 98,4 90 98 90,6 98,6 0 50 26,6 25 0 0,2 0 0 0 Алтайский край 71,4 4 20 100 96,4 100 94,5 75,8 100 20 0 0 0 0 100 0 0 50 Республика Тыва 75 0 1 100 90 100 71,4 80 50 75 66,6 14,3 70 14,3 100 0 0 0 Республика Хакасия 0 0 40 100 75 100 100 80 100 50 100 0 0 0 100 100 0 0 Республика Алтай 0 4 100 0 50 40 62,5 7,7 0 100 0 0 0 0 100 0 0 0 КОЭФФИЦИЕНТ УЯЗВИМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ И ТЕРРИТОРИИ СФО ОТ ПРИРОДНЫХ и ТЕХНОГЕННЫХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ Баренцева море Дальнмвспчный Федеральный Округ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ Группировка субъешов СФО по величине коэффициента уязвимости населения и территории СФО от чрезвычайныхситуаций природного и техногенного характера до 0,21 О 3 I от 0,22 до 0,25 I от 0,26 до 0,30 от 0,31 до 1 Рис. 3. Карта-схема группировки субъектов СФО по величине коэффициента уязвимости паселепия и территории СФО от ЧС природного и техногенного характера Fig. 3. Map of the grouping of entities of the Siberian Federal District in terms of the coefficient of vulnerability of the population and the territory of the Siberian Federal District from emergencies of natural and technogenic : Коэффициент защищенности от стихийных бедствий в субъектах СФО The coefficient of protection against natural disasters in the subjects of the Siberian Federal District Таблица 4 Table 4 Субъект Vc Республика Алтай 0,4 Республика Бурятия 0,3 Республика Тыва 0,2 Республика Хакасия 0,6 Алтайский край 0,3 Забайкальский край 0,4 Красноярский край 0,8 Иркутская область 0,5 Кемеровская область 0,7 Новосибирская область 0,5 Омская область 0,6 Томская область 0,8 Индекс недостаточности потенциала противодействия ЧС в субъектах СФО Index of insufficiency of emergency response potential in the regions of the Siberian Federal District Таблица 5 Table 5 Субъект In Республика Алтай 0,5 Республика Бурятия 0,7 Республика Тыва 0,7 Республика Хакасия 0,4 Алтайский край 0,7 Забайкальский край 0,6 Красноярский край 0,2 Иркутская область 0,4 Кемеровская область 0,3 Новосибирская область 0,5 Омская область 0,3 Томская область 0,1 Наибольшая защищенность от стихийных бедствий отмечается в Томской и Кемеровской областях, Красноярском крае. Наименьшие значения коэффициента защищенности, а соответственно, наименьший потенциал защищенности от бедствий отмечается в Республике Тыва, Алтайском крае, Республике Бурятия, Забайкальском крае. На основе произведенных расчетов индекса недостаточности потенциала противодействия ЧС (формула (8)) б^1ли получен^! следующие результат^! (табл. 5). Согласно индексу недостаточности потенциала противодействия ЧС, наибольший потенциал противодействия ЧС в субъектах СФО отмечен в Красноярском крае, Томской, Кемеровской, Омской областях. Наибольшие показатели индекса, а, соответственно, наибольшая недостаточность потенциала противодействия ЧС отмечены в Республике Тыва, Алтайском крае, Республике Бурятия, Республике Хакасия. Обсуждение Традиционно в исследованиях и определении риска чрезвычайных ситуаций в нашей стране используется методология наиболее общего математически формализованного подхода, который выражается в произведении частоты возникновения ЧС на ущерб от этих угроз [Акимов В.А. и др., 2004]. Интегральный индекс риска в методологии INFORM [Index..., 2015], учитывающий около 50 различных индикаторов, ведет оценку риска по таким показателям, как оценка степени опасностей, уровень уязвимости и потенциал противодействия угрозам. По заявлениям разработчиков, методология INFORM является удобным инструментом сравнительного анализа для выявления наиболее уязвимых регионов, районов, муниципалитетов. Главным достоинством методологии является наличие трех аспектов, менять которые нельзя, а категории и компоненты, входящие в аспекты, можно. Однако, по мнению авторов, недостатком данной методологии является наличие индикаторов, которые сложно получить для ряда территорий. Например, в категорию «Антропогенные» входит компонент «Интенсивность текущего конфликта», но не всегда на исследуемой территории происходит конфликт. Наличие таких компонентов, как «Лишения», «Неравенство», «Гуманитарная помощь», «Беженцы», относятся скорее к социальным и гуманитарным аспектам, чем к природно-техносферной безопасности. При этом их расчет нужен только в том случае, если такие компоненты имели место быть на рассматриваемой территории. Для того чтобы приблизить расчет интегрального индекса риска от ЧС к сфере природной и техно-сферной безопасности, нами была предложена измененная методика, которая включала аспекты, исключительно связанные с природной и техносферной безопасностью. Предложенная методика никаким образом не противоречит методологии INFORM [Index..., 2015], так как сами разработчики утверждают, что набор индикаторов для расчета может изменяться в зависимости от цели расчетов, особенностей территории и задач, которые решают авторы. Заключение В заключение изложим основные выводы, вытекающие из приведенного материала: 1. Рассмотрены отечественные и зарубежные подходы к оценке риска возникновения ЧС, описаны их достоинства и недостатки. Для того чтобы приблизить расчет интегрального индекса риска от ЧС к сфере природной и техносферной безопасности, нами предложена измененная методика, которая включала аспекты, исключительно связанные с природной и техносферной безопасностью. В основу данного исследования вошла методология INF0RM, так как она является удобным инструментом сравнительного анализа для выявления наиболее уязвимых регионов, районов, муниципалитетов. Интегральный индекс риска в методологии INF0RM учитывает около 50 различн^1х индикаторов для измерения опасностей и воздействия на них, показателей уязвимости и определения необходимых ресурсов для предотвращения опасностей. Результатом предложенной методики оценки интегрального индекса риска стало то, что все индикаторы нормированы и принимают значения от 0 до 1, в отличие от первоначальной методологии INF0RM. Чем ближе значение индикатора к нулю, тем более благоприятна ситуация в том аспекте, который измеряется соответствующим индикатором. Напротив, значения индикатора, близкие к 1, характеризуют ситуацию как более опасную. 2. Уровни градации по значениям интегрального индекса риска, разделенные на слабый, средний и сильный риск, позволили провести районирование территории СФО. В практике районирования при выборе градаций обычно используются равные интервалы для деления на уровни. В данном случае авторы пошли на то, что уровень градации был выбран не равным по определенным интервалам, а по значениям анализируемого показателя. Это было сделано для более детального и рационального деления субъектов по уровню опасности. Если подходить со стороны деления по равным значениям, то было бы сложно выделить субъекты по уровню уязвимости. Районирование показало, что интегральный индекс риска планомерно увеличивается от слабого к сильному в восточном направлении. В область с низкими значениями индекса вошли следующие субъекты: Омская, Новосибирская и Кемеровская области, Алтайский край. В регионы со средними значениями интегрального индекса риска вошли: Томская область, Красноярский край, республики Хакасия, Алтай и Тыва. В область с высокими значениями индекса вошли Иркутская область, Республика Алтай, Забайкальский край. 3. Авторами предложен коэффициент перехода опасного природного явления в состояние ЧС, согласно которому было проведено районирование Сибирского федерального округа в рамках следующих значений: слабый, средний и сильный риск. Достоинством данного коэффициента авторы считают определение величины перехода опасного природного явления в состояние ЧС, что отражает непосредственный урон природе, экономике и человеку. Согласно данному районированию, к субъектам со слабым риском относятся Томская область, Алтайский край, республики Алтай и Бурятия, Забайкальский край. К субъектам со средним риском перехода опасных природных явлений в ЧС относятся Омская, Новосибирская и Кемеровская области, республики Хакасия и Тыва, Красноярский край. К субъекту с сильным риском перехода опасных природных явлений в ЧС относится Иркутская область.

Скачать электронную версию публикации