Hidrológiai Közlöny 1989 (69. évfolyam)
5. szám - Pintér János: Környezeti kockázatok elemzése és szabályozása
266 HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY 1989. 69. ÉVFOLYAM. 3. SZ ÄM £ = 1, ..., K stb. Megjegyezzük még azt is, hogy bár a fenti leírásmód a baleseti események ós következményeik diszkretizálását tételezi fel, nyilvánvalóan lehetséges a problémakör teljesen analóg, folytonos tárgyalása is. 3.2. Sztochasztikus modellkiterjesztések Bár az előző szakaszban bemutatott prototípusmodellelc megfogalmazása során — a rendszerkomponensek meghibásodási valószínűségeinek, valamint a szcenárió-valószínűségek bevezetésekor — bizonyos mértékig már figyelembe vettük a kockázatelemzésben oly lényeges szerepet játszó véletlen tényezőket, hallgatólag mégis feltettük, hogy a leírásban szereplő valamennyi modellparaméter értékét „pontosan" ismerjük. Ez a feltevés még „jól definiált" műszaki rendszerekkel kapcsolatban sem feltétlenül helytálló és bizonyosan nem deklarálható környezeti rendszerek kockázatelemzése során. (A fenti kijelentést alátámasztandó, megjegyezzük, hogy még a műszaki rendszerek meghibásodása kapcsán sem ritka eset az, hogy a szakértői hibavalószínűség- és kárbecslések akár több nagyságrenddel is eltérjenek egymástól!) Környezeti rendszerek elemeinek (megfelelően definiált) meghibásodási valószínűségei, a rendszer ebből eredő meghibásodásának leírása stb. elkerülhetetlenül tartalmaznak bizonyos pontatlanságokat, valamint a gyakran lényeges szerepet betöltő véletlen folyamatok által indukált, objektív statisztikai ingadozásokat. Természetes ezért a bemutatott leírásmód sztochasztikus értelemben vett kiterjesztése, amelynek alapgondolata az, hogy a legfontosabb véletlen jelenségeket valószínűségi változókként modellezzük. A sztochasztikus leírásmód és optimalizáció modelljeinek ós módszereinek részletesebb tárgyalását illetően pl. Dempster, szerk. (1980), Wets (1983) vagy Pintér (1984) munkáira utalunk; az alábbiakban csupán néhány fontosabb modelltípusra ós megoldási stratégiára mutatunk rá. Tekintsük pl. a (4) modellt: ha elfogadjuk, hogy a kockázat csupán statisztikai értelemben definiálható, akkor (legalábbis) a megfelelő kockázati korlátozásokat statisztikailag értelmezhető kritériumokkal kell helyettesítenünk. Erre néhány példát említünk, zárójelben megadva a feltételek szóbeli megfogalmazását is. Várható értékre vonatkozó korlátozás (E-feltétel): E{U(R(x)))^U m& x {a kockázat mértékére vonatkozó feltételeket vár ható értékben („átlagosan") kell kielégíteni}' (U max adott értékű modellparaméter); Várható értékre és szórásra vonatkozó együttes korlátozás ( El V-feltétel): yE{U(R(x))} + (1 - y)D{U(R(x))} ^ U ma x, (0<Y<1) {a kockázat mértékére vonatkozó feltételeket várható érték és a szórás adott lineáris kombinációjának ki kell elégítenie}, (y adott értékű modellparaméter); Valószínűségre vonatkozó korlátozás (P-feltétel): P{U(R(x))^U ma x}^l-*. (0<x<l) {az „eltűrhető" kockázat mértékére vonatkozó feltételek „nagy valószínűséggel" teljesüljenek}, (a adott értékű modellparaméter); A kedvezőtlen eltérések mértékére vonatkozó korlátozás (D-feltétel): E{U(R(x))\U(R(x))>ü m& J) sU ma x+ß (ß>0) {az „eltűrhető" kockázat mértékére vonatkozó feltételektől való eltérések „átlagosan kellően kicsinyek" legyenek}, (ß adott értékű modellparaméter); A kockázatok eloszlásfüggvényére vonatkozó korlátozás (F-feltétel): d{U(R(x)), U(R(x ide M))}^d mií x {a kockázat realizációinak valószínííség-eloszlása az „ideálisan" elvárható (maximális ráfordítások mellett is fennálló, elméleti) kockázat-eloszlásfüggvényhez lehetőleg „közel" legyen}, (d statisztikai értelmű „távolságfüggvényt" jelöl, dmn*. pedig pozitív modellparaméter). Nyilvánvaló, hogy a fenti sztochasztikus modellkiterjesztési módok általában véve nem ekvivalensek, markánsan eltérő „filozófiákat" tükrözhetnek és azoknak megfelelő megoldásokat részesíthetnek előnyben. Természetes ezért, hogy — a vizsgált konkrét problémától függően — a felsorolt „modellblokkok" (és/vagy más modelltípusok) megfelelő kombinációja választandó ki. A kockázatelemzési és -szabályozási feladatok megoldására szolgáló módszereket csak összefoglaló jelleggel tekinthetjük át a jelen keretek között (részletesebben lásd pl. Bachem et al., szerk. (1983) munkáját vagy a sztochasztikus programozás már említett irodalmát). Az alkalmazandó optimalizálási eljárások természetesen nagymértékben függenek a modell megválasztásától; speciálisan, sztochasztikus modellek esetében az optimalizálási technikát valószínűségelméleti és statisztikai eljárásokkal kell ötvözni. Az alábbiakban a részletezést mellőzve, felsorolunk néhány tipikus megközelítést: szcenárió-elemzés; determinisztikus (közelítő) optimalizáció; parametrikus érzékenységi vizsgálatok; sztochasztikus modellek approximációi; sztochasztikus szimuláció; optimalizáció és szimuláció iteratív alkalmazása. Érdemes megjegyezni, hogy a felsorolt módszerek sem az alkalmazásukhoz szükséges információbázis, sem végrehajtásuk munkaigénye, sem pedig a nyert eredmények pontossága/részletessége tekintetében nem egyenértékűek egymással; megválasztásukat tehát ismét csak a vizsgált konkrét feladat sajátosságai határozzák meg. A jelen szakaszban áttekintett modellalkotási és numerikus eljárásokat összefoglalva elmondható, hogy a környezeti kockázatok elemzése és ezt követő szabályozása igényes, megfelelő információbázison alapuló elméletet és módszertant igényel. A konkrét alkalmazások során — amelyek lehetséges spektrumára nézve a következő szakaszban teszünk javaslatot — érdemes először erősen egyszerűsített leírást és ennek
