Система обеспечения экологической безопасности в России

Экологические риски и экологическая безопасность

В нашей стране в 1990-х годах заметное качественное и количественное развитие получили различные стороны экологии - экология как наука, система экологических государственных и общественных организаций, экологическое законодательство. Однако их рост еще далеко не закончен.

Рассмотрим несколько экономико-правовых вопросов, относящихся к экологическим рискам и экологической безопасности. Обычно такая тематика тесно связана также с макроэкономикой и управлением на различных уровнях.

Постоянный экологический риск. При рассмотрении экологической безопасности предприятия, территории и т.п. обычно выделяют постоянный риск и аварийный риск.

Постоянный риск порождается тем, что предприятие выбрасывает в атмосферу, сбрасывает в водную среду и на почву отходы своей жизнедеятельности. Постоянный риск определяется используемой технологией и не может быть существенно изменен. От него можно избавиться, только перестав применять используемую технологию, т.е. закрыв предприятие или сменив оборудование. Такая радикальная технологическая революция весьма желательна, но маловероятна.

В результате выбросов вредных веществ в атмосферу, сброса их в поверхностные и подземные водные потоки, на почву и в горные выработки может быть нанесен вред окружающей природной среде, здоровью людей, нарушена нормальная жизнедеятельность животных и растений. Однако выбросы и сбросы вредных веществ не ведут однозначно к ощутимому вреду, что может создавать ложное впечатление их безвредности. Постоянный риск порождает нежелательное воздействие на человека и природу. Порождаемый им вред (другими словами, ущерб) имеет неопределенность, может быть тем или иным, иногда и нулевым.

Владельцы предприятия должны, естественно, возмещать наносимый окружающей природной среде вред (принцип "Загрязнитель платит"). Фактически речь идет о ренте за использование природных ресурсов, уплате соответствующих налогов и сборов.

Имеется целый ряд пока нерешенных практических экономико-правовых вопросов, связанных с постоянным риском. При проведении нашими сотрудниками расчетов для конкретных предприятий часто оказывалось, что предприятию экономически выгоднее загрязнять (прямо скажем, отравлять) окружающую среду, чем проводить мероприятия по очистке сбрасываемых отходов. Действующие налоги и сборы за использование природных ресурсов, особенно невосполнимых (нефть, газ, уголь, другие полезные ископаемые) представляются весьма заниженными. В результате добывающие отрасли промышленности оказываются в весьма привилегированном положении. Значительную долю получаемой ими прибыли государству следует изымать в виде ренты через механизм налогов и сборов и направлять, в частности, на реализацию экологических программ. Бесспорно совершенно, что должна изыматься доля прибыли, соответствующая повышению мировых цен на нефть и иные природные ресурсы.

Обычно нормативы устанавливаются в виде предельно допустимых концентраций (ПДК) и аналогичных величин. Однако отходы жизнедеятельности предприятия, как правило, содержат самые разные вещества, оказывающие вредное действие на организм человека, а также на окружающую природную среду. Возникает проблема суммарной оценки, т.е. построения интегрального показателя экологического вреда данного предприятия. В настоящее время она далека от корректного решения.

Не в последнюю очередь это связано с проблемой адекватной оценки здоровья населения и влияния на него различных экологических факторов. Суть дела в том, что при увеличении обращаемости населения в медицинские учреждения, естественно, увеличивается выявленная заболеваемость. Что же касается латентной заболеваемости, т.е. внутренне присущей данному контингенту, то она может быть установлена лишь при сплошном обследовании, а потому в большинстве ситуаций остается неизвестной. Поэтому наблюдается парадоксальная зависимость - чем больше врачей, чем больше внимания к здоровью населения, тем больше заболеваемость (разумеется, выявленная ). Например, за ХХ столетие значительно выросла заболеваемость - но одновременно в несколько раз увеличилась средняя ожидаемая продолжительность предстоящей жизни (рассчитываемая по реальным погодовым коэффициентам смертности). Объяснение парадокса достаточно очевидно - в начале ХХ в. многие люди за всю свою жизнь могли ни разу не попасть на прием к врачу, их болезни не включались в медицинскую статистику. Особенно это касалось крестьян.

С точки зрения экологического анализа полезными характеристиками здоровья населения могли бы быть коэффициенты смертности (дифференцированные по полу и возрасту) и реальная средняя продолжительность жизни (т.е. средняя ожидаемая продолжительность предстоящей жизни) для интересующего нас контингента. Однако в настоящее время подобные характеристики больше зависят от динамики общей социально-политической обстановки в стране, в частности, от динамики доходов и инфляции, безработицы и степени криминализации, чем от влияния конкретных экологических факторов.

Необходимо отметить, что экологические вопросы часто являются предметом политических спекуляций, опирающихся на те смутные представления об экологии, которые имеются у большинства населения. Особенно часто в тех или иных целях преувеличивается опасность ядерной энергетики.

Аварийный риск и его оценивание. Как следует из названия, аварийный риск - это риск нежелательных экологических последствий, порожденных аварией на производстве или на транспорте. Аварийный риск, в отличие от постоянного риска, связан с неопределенностью. Можно сказать, что в рассматриваемом случае риск - это нежелательная возможность.

Предположим, что в результате аварии произошел выброс ядовитых веществ в атмосферу. Каковы будут последствия? Это зависит от многих обстоятельств. От направления и силы ветра - пойдет ли ядовитое облако в сторону жилого района или же рассеется над пустырем. От времени дня и сезона года - наибольшие потери будут в летний солнечный день, когда облако накроет пляж с массой отдыхающих, а наименьшие - в зимнюю ночь, когда все жители будут находиться в зданиях с плотно закрытыми окнами. Итак, потери обладают большой неопределенностью.

В математических терминах неопределенность можно моделировать различными способами - с помощью теории вероятностей, лингвистических переменных и нечетких множеств, интервальной математики и статистики, теории игр и т.п. Чтобы продемонстрировать сложность проблемы оценивания аварийного риска и различные существующие подходы, рассмотрим простейший случай. Пусть в принятой математической модели неопределенность носит вероятностный характер, а потери описываются одномерной случайной величиной (а не случайным вектором и не случайным процессом). Другими словами, ущерб адекватно описывается одним числом, а величина этого числа зависит от случая.

Итак, пусть величина порожденного риском ущерба моделируется случайной величиной Х (в смысле теории вероятностей). Как известно, случайная величина описывается функцией распределения

где - действительное число (т.е., как говорят и пишут математики, любой элемент действительной прямой, традиционно обозначаемой ). Поскольку обычно интерпретируется как величина ущерба, то - неотрицательная случайная величина.

В зависимости от предположений о свойствах функции распределения вероятностные модели риска делятся на параметрические и непараметрические. В первом случае предполагается, что функция распределения входит в одно из известных семейств распределений - нормальных (т.е. гауссовских), экспоненциальных или иных. Однако обычно подобное предположение является мало обоснованным - реальные данные не хотят "втискиваться" в заранее заданное семейство. Тогда необходимо применять непараметрические статистические методы, не предполагающие, что распределение ущерба взято из того или иного популярного среди математиков семейства. При использовании непараметрических статистических методов обычно принимают лишь, что функция распределения является непрерывной функцией числового аргумента .

Обсудим два распространенных заблуждения. Во-первых, часто говорят, что поскольку величина ущерба зависит от многих причин, то она должна иметь т.н. нормальное распределение. Это неверно. Все зависит от способа взаимодействия причин. Если причины действуют аддитивно, то, действительно, в силу Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей имеем основания использовать нормальное (гауссово) распределение. Если же причины действуют мультипликативно, то в силу той же Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей следует приближать распределение величины ущерба Х с помощью логарифмически нормального распределения. Если же основное влияние оказывает "слабое звено" (где тонко, там и рвется), то согласно теоремам, доказанным академиком Б.В.Гнеденко, следует приближать распределение величины ущерба Х с помощью распределения из семейства Вейбулла-Гнеденко. К сожалению, в конкретных практических случаях различить эти вари анта обычно не удается.

Во-вторых, неверно традиционное представление о том, что погрешности измерения нормально распределены. Проведенный многими специалистами тщательный анализ погрешностей реальных наблюдений показал, что их распределение в подавляющем большинстве случаев отличается от гауссова. Среди специалистов распространено такое шуточное утверждение: "Прикладники обычно думают, что математики доказали, что погрешности распределены нормально, а математики считают, что прикладники установили это экспериментально". И те, и другие ошибаются. К сожалению, в настоящее время в экологической и экономической литературе имеется масса ошибочных утверждений. Существенная часть ошибок относится к использованию математических методов. Особенно это касается статистики и эконометрики. Причины появления ошибок разнообразны.

Итак, рассмотрим ситуацию, когда возможная величина ущерба, связанного с риском, описывается функцией распределения . Обычно стараются перейти от функции, описываемой (с точки зрения математики) бесконечно большим числом параметров, к небольшому числу числовых параметров, лучше всего к одному. Для положительной случайной величины (величины ущерба) часто рассматривают такие ее характеристики, как

1. математическое ожидание;
2. медиана и, более общо, квантили, т.е. значения , при которых функция распределения достигает определенного значения а; другими словами, значение квантили находится из уравнения ;
3. дисперсия (часто обозначаемая как "сигма-квадрат");
4. среднее квадратическое отклонение (квадратный корень из дисперсии, т.е. "сигма");
5. коэффициент вариации (среднее квадратическое отклонение, деленное на математическое ожидание);
6. линейная комбинация математического ожидания и среднего квадратического отклонения (например, типично желание считать, что возможные значения ущерба расположены в таком интервале: математическое ожидание плюс-минус три сигма );
7. математическое ожидание функции потерь, и т.д.

Этот перечень, очевидно, может быть продолжен.

Тогда задача оценки ущерба может пониматься как задача оценки той или иной из перечисленных характеристик. Чаще всего оценку проводят по эмпирическим данным (по выборке величин ущербов, соответствующим происшедшим ранее аналогичным случаям). При отсутствии эмпирического материала остается опираться на экспертные оценки, которым посвящена значительная часть следующей главы. Наиболее обоснованным является модельно-расчетный метод, опирающийся на модели эколого-экономической ситуации, позволяющие рассчитать характеристик ущерба.

Подчеркнем здесь, что характеристик случайного ущерба имеется много. Выше перечислено 7 видов, причем некоторые из них - второй, шестой и седьмой - содержат бесконечно много конкретных характеристик. Нельзя ограничиваться только средним ущербом, под которым обычно понимают математическое ожидание, хотя медиана ущерба не меньше соответствует этому термину. Весьма важны верхние границы для ущерба, т.е. квантили порядка а, где а близко к 1, например, а = 0,999999. При этом с вероятностью, не превосходящей 0,000001, реальный ущерб будет меньше х(0,999999). Сложные проблемы состоят в обоснованном вычислении границы х(0,999999), их мы не будем здесь касаться.