Модели оценки рисков для повышения экологической безопасности в сфере экономики и организации строительства: на примере России

В данной статье проводится оценка рисков с целью обоснования экономической и организационной эффективности жилищного и промышленного строительства. Эта тема актуальна и необходима для обеспечения устойчивого развития. В России экологическая безопасность в строительстве и жилищно-коммунальном хозяйстве развита слабо и не регулируется правовой системой. Поскольку строительство зданий, жилищно-коммунальное хозяйство должны основываться на экологической безопасности, эта тема требует быстрого развития. Были изучены методы, связанные с количественной оценкой экологического риска и принятием решений в условиях неопределенности. Количественная оценка риска была проведена с использованием метода Монте-Карло для пессимистичных и оптимистичных вариантов предотвращения ущерба окружающей среде. Модель воспроизводила распределение, полученное на основе соответствия фактическим данным. Для доказательства гипотезы также представлены результаты анализа чувствительности. Выбор наиболее подходящих функций плотности вероятности для каждой из входных величин был реализован с помощью настроек в компьютерной программе. Результаты имитационного моделирования наглядно иллюстрируют выбор общего принципа оценки и принятие оптимального решения. В условиях неопределенности решение о выборе оптимистичных вариантов с высокой стоимостью (для поддержания надежности технической системы), но меньшим риском играет решающую роль в будущих стратегиях экологической безопасности строительных проектов. Метод Монте-Карло предпочтительнее для оценки воздействия на окружающую среду. В будущем измененная методология может быть применена для повышения экологической безопасности в сфере строительства.

Risk Assessment Models to Improve Environmental Safety in the Field of the Economy and Organization of Construction: A Case Study of Russia

This article assesses risks in order to substantiate the economic and organizational efficiency of housing and industrial construction. This topic is relevant because it is necessary for sustainable development. In Russia, environmental safety in construction and housing, as well as communal services, is poorly developed and not regulated by the legal system. As building construction, housing, and communal services should be based on environmental safety, this topic requires rapid development. Methods related to quantifying environmental risk and making decisions under conditions of uncertainty were studied. A quantitative risk assessment was performed using the Monte Carlo method for pessimistic and optimistic options to prevent environmental damage. The model reproduced the distribution derived from the evidence-based fit. The results of sensitivity analysis are also presented to prove the hypothesis. The selection of the most appropriate probability density functions for each of the input quantities was implemented through settings in a computer program. The simulation modeling results clearly illustrate the choice of the general principle of assessment and the adoption of the optimal decision. In conditions of uncertainty, the decision to choose the optimistic options with high cost (to maintain the reliability of the technical system) but less risk plays a decisive role in the future environmental safety strategies of construction projects. The Monte Carlo method is preferable for environmental impact assessments. In the future, the amended methodology can be applied to raise environmental safety in the field of construction.

Authors
Larionov Arkadiy2 , Nezhnikova Ekaterina 1 , Smirnova Elena3
Publisher
MDPI AG
Number of issue
24
Language
English
Pages
1-37
Status
Published
Number
13539
Volume
13
Year
2021
Organizations
  • 1 Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)
  • 2 Moscow State University of Civil Engineering
  • 3 Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering
Keywords
construction risk; ecological risk; economy risk; sustainability; risk assessment; quality of life; Monte Carlo method
Share

Other records

Филина Ирина Александровна
2015. 46 p.