Статистический анализ разливов нефти и нефтепродуктов на море

В статье рассмотрено влияние процессов транспортировки нефти и ее производных, особенно на фоне положительной динамики их добычи, на вероятность загрязнения окружающей среды. Отмечается, что в таких условиях очень важно обеспечить своевременную готовность к реагированию и возможность выбора наиболее эффективных стратегий, преимущественно с использованием превентивных мер, позволяющих обеспечить готовность к аварийной ситуации. Основой необходимого комплекса мер является прогноз возможного объема разлива, позволяющий запланировать для каждого района только необходимое количество технических или иных средств. Подчеркивается, что составление подобного прогноза возможно при понимании вида распределения, при помощи которого он описывается. В данной работе выполнено определение вида распределения, который оптимальным образом описывает поведение объема аварийного разлива нефти как случайной величины. Для исследования данных, представленных в различных базах, использованы методы статистического анализа. Путем проведенного анализа было установлено, что ни один из общих видов распределения, которые теоретически могли бы описывать поведение объема при разливе, не выполняют условия точности. Наблюдаемый критерий согласия хи-квадрат (Пирсона) абсолютно для всех видов распределений многократно превышает критический, при этом очевидно, что наилучшим образом поведение рассматриваемой случайной величины описывает логнормальный закон распределения, что визуально подтверждается полигоном частот и наименьшим наблюдаемым критерием Пирсона. Используя современные методы гибридизации распределений, предлагается провести исследование, направленное на создание универсального распределения, предположительно на базе логнормального, которое предельно точно описывает поведение случайной величины объема при разливе нефти. Кроме того, для прогнозирования объема в каждой конкретном районе допускается использование степенной функции, полученной методом аппроксимации и обладающей весьма высоким коэффициентом достоверности.

1. Energy Institute: Офиц. сайт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.energyinst.org/statistical-review/ (дата обращения: 07.09.2023).

2. Официальный сайт Организации стран — экспортеров нефти [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.opec.org/opec_web/en/publications/340.htm/ (дата обращения: 07.09.2023).

3. Белов С. В. Ноксология: учебник и практикум для вузов / С. В. Белов, Е. Н. Симакова; под общей редакцией С. В. Белова. — 3‑е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2023. — 451 с.

4. Лентарев А. А. Основы теории управления движением судов: монография / А. А. Лентарев. — Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2018. — 197 с.

5. Вентцель Е. С. Теория вероятностей: учебник / Е. С. Вентцель. — 11‑е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2010. — 664 с.

6. Revised guidelines for formal safety assessment (FSA) for use in the IMO rule-making process. MSC–MEPC.2/Circ.12/Rev.2. 9 April 2018. — London: IMO, 2019. — 74 р.

7. Алексеев Д. В. Сравнительный анализ баз данных по разливам нефти и нефтепродуктов с морских судов / Д. В. Алексеев, А. А. Лентарёв // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 6. — С. 891–904. DOI: 10.21821/2309-5180-2022-14-6-891-904.

8. Polluting Incidents In and Around U. S. Waters. A Spill/Release Compendium: 1969–2011. — Washington DC: United States Coast Guard, 2013.

9. Этин В. Л. Стохастическая оценка массы разливов нефти с судов и объектов внутреннего водного транспорта / В. Л. Этин, С. В. Васькин // Вестник Волжской государственной академии водного транспорта. — 2011. — № 29. — С. 152–161.

10. Лентарев А. А. Проблемы прогнозирования риска разливов нефти на море. Монография / А. А. Лентарев, С. Ю. Монинец. — Владивосток: Гос. морской ун-т им. адмирала Г. И. Невельского, 2006. — 122 с.

11. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA): Офиц. сайт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.noaa.gov/education/resource-collections/ocean-coasts/oil-spills/ (дата обращения: 08.07.2023).

12. Alzaatreh A. A new method for generating families of continuous distributions / A. Alzaatreh, C. Lee, F. Famoye // Metron. — 2013. — Vol. 71. — Is. 1. — Pp. 63–79. DOI: 10.1007/s40300-013-0007‑y.

13. Aljarrah M. A. On generating TX family of distributions using quantile functions / M. A. Aljarrah, C. Lee, F. Famoye // Journal of Statistical Distributions and Applications. — 2014. — Vol. 1. — Pp. 1–17. DOI: 10.1186/2195-5832-1-2.