Légi forgalom és repülőtér fejlesztés környezetvédelmi kockázatkezelése
|
|
- Éva Királyné
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1
2
3 Légi forgalom és repülőtér fejlesztés környezetvédelmi kockázatkezelése Bera József * Pokorádi László * Közép-Duna-völgyi Környezetvédelmi, Természetvédelmi és Vízügyi Felügyelőség telefon: 30/ , fax: 1/ bera@kdvktvf.kvvm.hu Debreceni Egyetem telefon: 30/ , fax: 52/ pokoradi.laszlo@prosysmod.hu Kivonat: Minden emberi tevékenység így a repülés, a légi közlekedés is maga után von valamilyen formájú és szintű kockázatot. A légi közlekedésnek a többi közlekedési ágazattal szemben több előnye is van, melyekről környezetvédelmi oldalról érdemes említést tenni. Tanulmányunkban a repüléssel összefüggésben végzett korábbi környezetvédelmi vizsgálataink alapján tett megállapításainkat a kockázatkezelésben elért eredményeink tükrében tekintjük át. Egyben megfogalmazzuk további kutatásaink célját, melyek középpontjába a repülés, a környezetvédelem és a kockázatkezelés együttesét helyezzük. Kulcsszavak: légi közlekedés, környezetvédelem, kockázatkezelés Bevezetés A légi forgalom és a repülőtér üzemeltetés környezetvédelmi megítélése negatív képest fest napjainkban a légiközlekedési ágazatról annak ellenére, hogy globális és társadalmi értelemben is a repüléssel szemben széles körben megfogalmazott igény teljesítéséről beszélünk. Mielőtt a repüléssel kapcsolatos környezetvédelmi problémakör, illetve a környezetvédelmi kockázatkezelés elemzésébe kezdenénk, le kell szögezni egy fontos tényt: a legtöbben nem ott vagyunk, ahol lenni akarunk, ezért folyton utazgatunk, egyre nagyobb távolságot szeretnénk áthidalni a lehető legrövidebb idő alatt, ami ma már nem lehetséges a repülés nélkül. Miért fontos a légi közlekedésben a kockázatkezelés? A légi közlekedésnek számos előnye van a többi közlekedési ágazattal szemben, amit környezetvédelmi szempontból is érdemes megemlíteni. Ezek közül néhány: területfoglalás mértéke, ami elmarad a közutak vagy a vasút helyszükséglete mögött, a környezeti hatás a repülőterek környezetére terjed ki, talajterhelés csak a repülőtér területét érinti. Számos példa mutatja, hogy a környezetvédelemben a problémamegoldás kompromisszumok sorozatával lehetséges. Ez érvényes a környezethasználatra és a környezetterhelés elleni védelemre, vonatkozik az üzemeltetésre és a létesítmények fejlesztésére, de meghatározó tényező lett a követelményrendszernél is. 137
4 A problémamegoldáshoz szükséges kompromisszumos helyzet kialakítása, majd későbbi fenntartása olyan döntést vagy döntéssorozatot igényel, ami önmagában hordozza a bizonytalanságot és a kockázatot. Ennek lényege konkrét kérdésben is megfogalmazódik: hogyan lehet eredményesen csökkenteni a környezeti hatások megítélésében rejlő bizonytalanságot és kockázatot? Természetesen ezek a kérdések felmerülnek a korábban megkezdett, esetleg régóta folytatott tevékenységeknél is, így kialakult légi forgalom és már meglévő repülőtér fejlesztése is felveti kapcsolódó feladatként a környezeti hatások megfelelő kezelését. A helytelen, az alábecsült vagy a túlzott környezeti hatás feltételezésének számos következménye lehet, amit a repülésből adódó környezetterheléssel kapcsolatban eltérő okok miatt ugyan, de hibának tekintünk. Ezért a bizonytalanság és a kockázatkezelés mindinkább kötődik a repülőtér üzemeltetéssel és fejlesztési folyamatokkal összefüggő környezetvédelmi kérdésekhez. Ez az összefüggés további jelentőséggel bír, mivel a repülés számos előnyét tekintve korunk embere számára nem lehet cél, hogy a környezetvédelmi érdekek miatt megfojtsa vagy lehetetlenné tegye a légi közlekedést, akadályozza annak fejlesztését, valamint gazdaságos és biztonságos működtetését. Mindinkább abba az irányba kell továbblépnünk, hogy a környezetvédelem a természetes és az épített környezet védelmét célzó követelményeken alapuló szabályozó eszköz legyen a repülésben. Mindez a környezeti kockázatok helyes kezelésével valósulhat meg, a kockázati tényezők folyamatos vizsgálatát igényli, hogy a kapott eredményeket felhasználva egyfajta környezetvédelmi törődést tudjunk a repüléssel összefüggő tevékenységek számára biztosítani. Fenti gondolatok adták az iránymutatást ahhoz, hogy a repüléssel összefüggésben elvégzett környezetvédelmi vizsgálataink [3]; [4] alapján tett megállapításokat a kockázatkezelésben elért eredményeink [8;] [10] tükrében tekintsük át, és további kutatásaink középpontjába a repülés, a környezetvédelem és a kockázatkezelés együttesét helyezzük. A tanulmány az alábbi részekből áll: Az 1. fejezet a légi forgalom környezetvédelmi megítélését írja le. A 2. fejezet repülőtér fejlesztés kockázati tényezőit, a légi forgalom és környezete közti kapcsolatot mutatja be. A 3. fejezetből kockázat és bizonytalanság, valamint a kockázatkezelés bizonytalanság-elemzési lehetséges eljárásai ismerhetők meg. Végül a Szerzők összegzik a jövőbeli célkitűzéseiket. 1. Légi forgalom környezetvédelmi megítélése A környezetvédelmi érdekek érvényesítésére jellemző, hogy napjainkban kétféle módon közelítjük meg a problémát, vagyis két különböző, egymástól jól elhatárolt szempontrendszert veszünk figyelembe a környezetvédelmi értékelési és döntési folyamatokban és a környezetterhelési adatok kezelésénél. Ebből kiindulva kétféle értékelési szintről beszélünk, emberi megítélésen és természetes környezet érdekein alapuló értékelési szintről. A környezetvédelmi értékelési szintek rögzítését fontosnak tartjuk a jelenleg tárgyalt téma légi forgalom és repülőtér fejlesztés környezetvédelmi kockázatkezelése 138
5 kifejtése során, mert meghatározó szempont a repüléssel összefüggő tevékenységek környezetvédelmi megítélésében, az alkalmazott követelmények alapja. A környezetvédelmi értékelési szint fogalom bevezetésének további jelentősége, hogy a környezeti hatással járó emberi tevékenységek egy korszerű társadalomban összefüggő rendszert alkotnak, így a légi közlekedés tekintetében sem szabad megfeledkezni arról, hogy a közlekedési ágazat, ezzel együtt a gazdaság szerves részéről van szó. Környezetvédelmi vonatkozásban a kapcsolatrendszerre rávilágít eddigi kutatásaink alapján felvázolt logikai összefüggés [6] is, amit zaj- és rezgésvédelmi vonatkozásban rögzítettünk. A különböző környezetvédelmi szakterületek természetesen önálló, minden esetben az adott szakterülethez tartozó hatást kezelnek, azonban nem szabad feledni, hogy a társadalmi és gazdasági folyamatok alapvetően meghatározzák a környezeti hatások kialakulását, megítélését és kezelését. Napjainkban elsődleges a humán érdekek érvényesítése, vagyis a legtöbb esetben az emberi válaszreakciók alapján előírt szempontok érvényesülnek a környezetterhelési követelményértékekben. Az épített környezet védelme érdekében ugyanakkor számos döntés születik, ami lokális és tágabb értelemben is a természetes környezet járulékos terhelését okozza. Ennek ellenkezőjével is találkozhatunk, amikor a repülés környezeti zaj csökkentésében [5] mutatkozó pozitív szerepe miatt egy-egy különleges építmény telepítésénél a természetes környezet megóvása érdekében éppen a légi jármű alkalmazása lehet a környezetvédelem hatékony eszköze. A fellépő környezeti hatás megítélése tehát mindig függ attól, hogy a repülés milyen környezetet érint, ott milyen irányú és mértékű változást idéz elő, vagyis milyen környezetgerjesztéssel számolhatunk. Az érintett környezet várható reakciójának becsléséhez például felhasználható a terhelésváltozás mértéke alapján a különböző területek frekvencia-zajszint függvénye, amire az 1. ábrán szemléltetett adatsorral mutatunk példát. Itt egy utasszállító repülőgéptől származó zajterhelés értékei láthatók zajosnak tartott nagyvárosi és csendesnek mondott lakóterületi háttér zajterheléssel összevetve. Környezetvédelmi oldalról megközelítve az emberi tevékenységet a következő főbb szempontok alapján végzünk vizsgálatokat: hulladékgazdálkodás, talajvédelem, felszíni és felszín alatti vízvédelem, levegő védelme, zaj- és rezgés elleni védelem, természetvédelem és épített környezet védelme. A különböző szakterületek között természetesen létezik kapcsolat és kisebb-nagyobb átfedés, de a környezeti hatást az eltérő követelményeknek való megfelelés alapján elkülönült módon minősítjük. A konzekvens értékelés érdekében ugyanakkor célszerű lenne, hogy a különböző hatások miatt nagyobb figyelmet fordítsunk a repülés és a repülést körülvevő környezet kapcsolatára, azaz a rendszer és a rendszerkörnyezet elemzésére. Az eddigiek figyelembevételével a légi közlekedés környezetvédelmi megítélésére az alábbi megállapítások tehetők: a repülés környezetre gyakorolt hatása és a környezetterhelés értékelése nem lehet független a környezetvédelmi értékelési szintektől; a környezetterhelés minősítése és a hatások elleni védelem meghatározása a különböző szakterületeket tekintve csak azok konzekvens összevetésével, a kialakuló környezeti probléma súlyosságára és kezelésére adott környezeti válaszok alapján lehetséges; 139
6 Légi forgalom és repülőtér fejlesztés környezetvédelmi kockázatkezelése a légi közlekedés környezetvédelmi megítélésében az értékelési szinteken alapuló, a repülési tevékenység és az érintett környezet kapcsolati rendszerét feltáró elemzés hozhat megfelelő eredményt. 1. ábra: Repülési zajterhelés összevetése eltérő háttérterhelés értékekkel Fenti felsorolást tekintve kijelenthetjük, hogy a környezetvédelmi megítélés kiemelt szempontja kell, hogy legyen az a célkitűzés, miszerint a vizsgálat szempontjából mindig a fontos vagy meghatározó adatokat vegyük figyelembe, azokat a megfelelő pontossággal használjuk fel. A megfelelő pontossággal meghatározott, megfelelő adatra irányuló igény és annak teljesítése határozza meg a későbbiekben, hogy választ tudjunk adni az alábbi kérdésre: mi lesz vagy mi lett a valós helyzet, és az előzetes becslés eredménye mennyiben igazolható vissza mérésekkel? Ha mégoly furcsa is, de a repülés közvetlenül és közvetve is gyakorol kedvező hatást a környezetre, létezik olyan eset, amikor szerepet kap a környezetterhelés csökkentésében. Ennek a sokaktól idegen kijelentésnek az igazolására a következő állítást vezetjük be: emberi lábnyom helyén eredeti fű már nem terem. Ezen a ponton ismételten a környezetvédelmi értékelési szint fogalmát hívjuk segítségül. Ugyanis a környezeti hatás értékelésénél a természetes környezet érdekeire is figyelemmel érdemes az eltérő szinteken kapott eredményeinket összevetni, hogy az épített környezet védelme közvetve ne okozza a természet károsodását. 1.1 Környezetvédelmi szempontok lehatárolása Nagyon könnyű kimondani, hogy egy-egy tevékenység, így a repülés jelentős környezeti hatással jár. A jelentős környezeti hatás egy olyan összetett és időben változó meghatározás, melynek számos tényezője van, illetve ezeket a tényezőket külön-külön, és együttesen is minősíteni szükséges. Amennyiben megvizsgáljuk a különböző környezeti hatások jelentőségét, az alábbi eredményre jutunk: repülés vonatkozásában a hulladékgazdálkodás, a talajvédelem, a felszíni és felszín alatti vízvédelem kezelhető kérdéskört jelent, itt találkozunk a 140
7 legkevesebb konfliktussal; a levegő védelme, a zaj- és rezgés elleni védelem, a természetvédelem és az épített környezet védelme a rendszer, a kijelölt rendszerhatárok és az aktuális rendszerkörnyezet bizonytalanságai miatt bonyolult és nehezen kezelhető, konfliktusokkal terhelt problémakört alkot. A környezetvédelmi szempontok fentiek szerinti lehatárolása ugyanakkor a későbbi hatásbecslésnél a különböző események lehetséges kimeneteleire is befolyással lesz. Ebből a szempontból következő lépésként már azt is célszerű vizsgálni, hogy a rendszergerjesztések mellett a környezet oldalán megjelenő gerjesztések milyen szerepet kapnak a környezetterhelés kialakulásában. A gerjesztési folyamatokból eredő, a környezetvédelmi kockázati szintekre is hatással lévő jellemzőket a 2. ábrán foglaltuk össze. 2. ábra: Kockázati szint meghatározása érintettség alapján 2. Repülőtér fejlesztés kockázati tényezői A légi közlekedés számára a társadalmi igény és a gazdaságban betöltött szerep miatt fontos az állandó megújulás és a kihívásoknak való mindenkori megfelelés, ami természetesen legtöbbször repülőtér és a légi forgalom fejlesztésében ölt testet. Megjegyezzük, hogy ez a változás nem minden esetben jelenti a forgalom, és a környezetterhelés automatikus növekedését, hiszen számos tényező tartozik még a korszerűsítés fogalmába a forgalom növekedése nélkül. A korszerűsítés jelenthet átrendeződött forgalmi viszonyokat, megújuló gépparkot és technológiát. Környezetvédelmi oldalról megközelítve a légi közlekedés és repülőtér üzemeltetés olyan sajátos rendszert alkot, ami a határain átlépve folyamatos, de időben változó hatást gyakorol az őt körülvevő környezetre, illetve ugyanez a környezet időben és térben eltérő hatással van a rendszerre. Tapasztalatunk szerint a legtöbb esetben az időben eltérően mutatkozó kölcsönhatás miatt elmarad a valóságos rendszer lényegi tulajdonságainak megismerése, ezért hiányos a különböző hatások súlyozása és a fontossági sorrend felállítása. Repülőtér fejlesztésnél mindez az alkalmazott modell és a valóság közötti különbséget növeli a helytelen környezetvédelmi megítélés felé sodorva a problémakört. 141
8 Az eddigiekben áttekintettük a környezeti hatások kapcsolatrendszerét és azokat az összefüggéseket, melyek a kockázati szintek vonatkozásában jelentőséggel bírnak, a 2. ábrán szemléltettük a repülés szempontjából magas és alacsony kockázati szinteket. A kapcsolódási vonalakból látszik a kockázatok jelentősége és egyben az összefüggés a terhelés és az érintettség között. Ahhoz, hogy megismerjük a környezeti hatást, vagyis pontosan számoljunk a repülésből és a repülőtér fejlesztéséből eredő terheléssel, különböző modellezési eljárásokat alkalmazunk, amihez méréssel nyert információkat erre mutat példát az 1. ábra és megfigyelési kísérletek következtetéseit használhatunk fel. Hogy a mérnöki probléma megoldása során ne kelljen a sötétben tapogatózni, olyan adatokra van szükség, melyek a használt modellt úgy támasztják alá, hogy az minél pontosabban adja vissza a valós helyzetet. Modellezés keretében a vizsgált jelenség matematikai leírásával, illetve fizikai törvényszerűségek felhasználásával pl. hangterjedés a levegőben vagy a légszennyező anyagok transzmissziója lehet a jelenséget megismerni. Lényeges szempont ekkor is, hogy a bizonytalanságot csökkenti a jelekre adott rendszerválaszok megismerése és előzetes becslése. A folyamat része tehát a kockázati tényezők feltárására irányuló elemzés, ami csak akkor lesz sikeres, ha már az elején megfogalmazzuk a feladat célját, majd pontosan meghatározzuk a rendszerhatárokat és a rendszer-környezet kapcsolatot. A hatás modellezése bonyolult és egyben látványos folyamat, azonban ki kell emelnünk a felhasznált adatok valós tartalmának jelentőségét. Az adatok bizonytalansága a becsléssel megadott helyzet és a valós állapot közötti eltérésben mutatkozik majd meg, a működés szempontjából ennek a különbségnek a lehető legkisebbnek kell lennie. Fontos tény, hogy a tényleges környezeti hatással járó repülésben részt vevő fél nem azonos a repülőtér üzemeltetőjével, ami a légi forgalom szempontjából a kockázati tényezők számát tovább növeli. 2.1 Rendszer és környezet kapcsolata A légi forgalom és a repülőtér alaphelyzetben rendszert alkot, amit mindaddig, amíg a repülési tevékenységet vesszük górcső alá, viszonylagos pontossággal tudunk meghatározni. A probléma és a bizonytalanság akkor kezdődik, amikor a környezeti hatások miatti rendszerhatárok változnak, vagyis a környezetből érkező, értékükben és időben is változó jelek hatására elveszik az egyértelmű rendszerhatár. Mit értünk a rendszerhatárból eredő bizonytalanságon? A választ az alábbi felsorolással adjuk meg összefoglaló módon: a megfelelő és a kellő pontosságú adatot használjuk fel a rendszerhatárok meghatározásához, ezek hiánya torz rendszerhatárt eredményez; rögzíteni kell, hogy milyen szempontból határozzuk meg a környezetvédelmi követelményeket, az értékelési szintek mekkora szerepet kapnak az értékelésben, mit tekintünk védendőnek a környezeti hatással szemben; az előírt határértékeknek hol, milyen területen és milyen időpontokban kell teljesülni, e nélkül nem lehetséges a rendszerhatár kijelölése; lokális vagy összefüggéseiben nagyobb kiterjedésű hatásról beszélünk; mekkora és milyen jellegű a környezet állapotában bekövetkező változás mértéke. 142
9 Fenti felsorolás alapján a rendszer és a környezet kapcsolatának fontos jellemzője, hogy a gerjesztő paraméterek bizonytalansága térben és időben is változó tényező, az adatok száma és pontossági foka így nagy jelentőséggel bír. Következmény, hogy a repülőtér és a légi forgalom fejlesztése magában hordozza a rendszerhatárok környezet jellemzőitől függő módosulását, a rendszergerjesztést önmagában nincs értelme vizsgálni. Az 1. ábrán bemutatott adatsorra visszatekintve is jól látható, hogy a környezet jellemzőitől függ a környezeti hatás, változik a kimutathatósági szint, ezzel a rendszerhatár. Vizsgálataink során azért is emeljük ki a zajvédelem jelentőségét a repüléssel összefüggésben, mert erre a hatásra a környezet azonnal választ ad, a rendszergerjesztésekre a környezet rövid idő alatt reagál. Rendszer és környezet kapcsolatából adódó bizonytalanságot tükrözi a repüléstől származó zajterhelés értékelésének és megítélésének folyamata. Időben változó környezetterhelésről beszélünk, ami a kockázati tényezők számát növeli. Értékére a repülési paraméterek, mint a rendszer jellemzői, és a környezetből érkező jelek is hatással vannak, amit a következő példával szemléltetünk. A repülési zajterhelést az alábbi egyenlettel határozzuk meg [6] alapján: LAM,re τ ' ref 0,1 L = 10 lg M 10 AX [ db] (1) TM ahol: L AM,re repülésből származó mértékadó A-hangnyomásszint [db]; τ ref. 1 s; T M megítélési idő [s]; M mértékadó repülési műveletek száma; L AX átlagos repülési zajeseményszint [db]. Az (1) alapján több fontos megállapítást tehetünk, melynek figyelembevétele a légi forgalom miatt kialakuló környezeti hatás értékelésénél, illetve a reptérfejlesztéssel és a forgalom változásával kiemelt szerepet kap. A vizsgálati eljárásban alkalmazott T M megítélési idő értéke nappal 16 óra, éjjel 8 óra átlagos környezetterhelést ad, elsősorban a mértékadó műveletszám, vagyis a forgalom változásaitól függ az értéke. A rendszeroldal meghatározó eleme tehát a forgalom. Másik fontos tényező az átlagos repülési zajeseményszint, ami a rendszergerjesztés mellett a környezet állapotától pl. hangterjedési viszonyok, a védelmet igénylő területtől is függ. Mért érték, becsléshez, illetve értékeléshez alkalmazott modell meghatározó adata. A zajeseményszint értéke tehát a rendszer és a környezet közös adata, befolyásolja a rendszerhatárok kijelölését. 3. Kockázat és bizonytalanság A kockázatkezelés folyamatának kiemelten fontos momentuma a kockázati szint becslése, amelynek során értékítélet alakítható ki az egyes kockázati tényezőkről. Metodológiai szempontból célszerű ezt a fázist is jól elkülöníthető lépések sorozatára bontani [9]. A kockázati szint becslése a bekövetkezési valószínűség és a súlyosság vagy kitettség ismeretében oldható meg. Fontos megjegyeznünk, hogy a kockázatot a súlyosság/kitettség és a veszély valószínűségének függvényeként de, nem feltétlen azok szorzataként határozhatjuk meg. Kockázatelemzés folyamatában egy nem kívánatos esemény káros hatása mértékének meghatározásához a súlyosság vagy a kitettség fogalmát alkalmazzuk. Úgymond 143
10 egyszeri, hirtelen esemény (például egy légi katasztrófa) vizsgálatánál a súlyosságot vizsgáljuk. Egy nem kívánt esemény súlyosságát, mint annak potenciális hatását értelmezzük személyekre, eszközökre vagy magára a folyamatra. A kockázati kitettség szintjén személyeket, eszközöket ért (általában) folyamatos vagy ismétlődő káros hatások mértékét értjük. Légi közlekedés esetén ilyen káros hatás, kitettség lehet egy adott repülőtér zaj vagy szálló por emissziójának mértéke. A nem kívánt esemény valószínűségének becslésekor meg kell határozni annak a valószínűségét, hogy a nem kívánt esemény már meghatározott súlyosságú kudarchoz, vagy veszteséghez vezethet. A valószínűség meghatározható szubjektív becsléssel, kvantitatív módszerekkel, vagy ezek kombinációjával. 3.1 A kockázatbecslés bizonytalansága Egy negatív értékelésű következmény mértékét és bekövetkezési valószínűségét úgynevezett kemény (mennyiségi, statisztikai módszereket alkalmazó), illetve lágy (szubjektív, egyéni intuíciókra épülő) módszerekkel tudjuk meghatározni. Az objektív valószínűség az a szám, amely meghatározása statisztikai, valószínűség-számítási vagy kombinatorikai módszerekkel lehetséges. Ha valószínűségi becslésünket csak néhány megfigyelésre alapozzuk, vagy csupán sejtésünkre, megérzéseinkre, egyéni preferenciákra hagyatkozunk, akkor szubjektív valószínűségről beszélünk. E két véglet között helyezkedik el az úgynevezett szintetikus valószínűség. Egy esemény úgynevezett szintetikus valószínűségét nem közvetlenül mérjük, hanem modellezés vagy hasonló objektív valószínűségi rendszerek alapján becsüljük. A gyakorlatban számos olyan katasztrófaszerűen bekövetkező esemény történhet meg, amely során a bizonytalanságok, objektív valószínűségek lényeges szerepet játszanak a lehetséges kimenetek leírásában. Ilyenek lehetnek például a légi katasztrófák. Például az objektív valószínűségek (statisztikai) vizsgálata alapján kijelenthetjük azt a tényt, hogy a légi közlekedés biztonságosabb a közútinál. Viszont több személy esetében a repüléstől való félelem fő okának a saját megérzései alapján vélt szubjektív valószínűség tűnik. Ennek fő oka vélelmezhetően a sajtó, mely minden repülőkatasztrófáról részletesen beszámol, még a közúti balesetekben meghaltakról csak egy kis hírben tájékoztat. Ezért, az ezzel a kérdéskörrel foglalkozó légi közlekedési szakemberek, szakértők a repülés veszélyességének társadalmi megítélését egy szintetikus valószínűségként elemzik. Ha egy esemény következménye közvetlenül megfigyelhető és mérhető, továbbá értéke meghatározott és kifejezett, akkor objektív következményről beszélünk. Másik végletként, mint szubjektív következmény, a döntéshozó személy számára egy kockázatos helyzetben a következmény értéke teljes mértékben a szóban forgó személy értékrendszerétől és a helyzettől függ. A fenti két határ között definiálhatjuk az úgynevezett megfigyelhető következmény értéket. Bizonyos döntéseknél a várható előnyt vagy hátrányt közvetlenül nem, vagy a valóságot egysíkúan tükröző módon tudjuk objektíven számszerűsítve értékelni. Ekkor csak szubjektív vagy megfigyelhető következményt vizsgálhatunk a kockázat 144
11 kezelése, csökkentése során. Az objektívista szemlélet legjelentősebb követő eszméje volt a Mises és Reichenbach által képviselt relatív gyakoriság nézete [2]. Eszerint: egy adott esemény valószínűsége valamely kísérletben, az esemény hasonló kísérletek végtelen láncolatában történő bekövetkezésének relatív előfordulása. Ha az elegendő adat alkalmassá válik, a valószínűségi hozzárendelések közti egyensúly megvalósulhat, de nem feltétlenül, mivel szubjektív elemek mindig beépülnek a becslési folyamatba. Éles különbséget nem lehet tenni az objektív, reális kockázat és az érzéklet kockázat között. 3. ábra: Előrejelző megközelítésű kockázatelemzés főbb elemei (forrás:[11]) Bayes-i környezetben megtalálhatóak a kockázatelemzés főbb elvei, melyeket a 3. ábra szemléltet. Az alapelvek: Helyezzük a középpontba a vizsgált rendszer vagy folyamat mennyiségileg kifejezhető állapotait, például a fizikai valóság és a természet mennyiségei az elemzés időpontjában legyenek megfigyelhetők; A megfigyelhető értékek legyenek előre jelezhetők; Annak a bizonytalanságát, hogy mely érték megfigyelhető, a valószínűségek átlagával kell kifejezni. Ez a bizonytalanság a tudás hiányának eredménye. A 3. ábra az alábbi módon értelmezhető: Egy kockázatelemző (vagy egy elemző 145
12 csoport) végzi a kockázatelemzést. A középpontban a világ van, és parciálisan néhány jövőben megfigyelhető C i ; X = (X 1 ; X 2 ; X 3 ) érték írja le a világot, rendszert vagy folyamatot. Az elemző a kérdéskörről szerzett tudása alapján egy vagy több modellt állít fel, mely leírja a kapcsolatot a C átfogó rendszerteljesítmény mérték és X mennyiség között, mely a részletesebb szintű értékek vektora. Az elemző becsli az X vektor bizonytalanságát, melyet egyszerűsíteni kell a becslés során. Ilyen egyszerűsítés például az X i jellemzők közötti függetlenség feltételezése. Valószínűségi számításokat vagy a fuzzy halmazok elméletét alkalmazva, az X bizonytalanságának becslése az f modellel együtt, adja az elemzés eredményét, például a C valószínűségi eloszlását és előrejelzését. Aven véleménye szerint, az X vektor értékei bizonytalanságának meghatározásához valószínűségi modelleket vezethetünk be, és Bayes-i eljárásokat alkalmazhatunk, mely valószínűségi eloszlásokat konzisztens módon bevonják a megfigyelt adatok számításába. Ezen nézettel vitatkozva, jelen sorok írója azt vallja, hogy a kockázat becslése során a szakértők (vagy a laikusok), mint a nem kívánt esemény bekövetkezési valószínűségével, mint a következményével kapcsolatos véleményének modellezéséhez, a fellépő bizonytalanságok becsléséhez, kezeléséhez a fuzzy halmazok elméletének alkalmazása is megfelelő módszer lehet. Ezt jelzi a 3. ábrán a fuzzy logikával kapcsolatos kiegészítések a [1] irodalomból átvett logikai diagramban. Kiegészítve Aven megfogalmazását, a kockázatelemzés tudományos alapjai az alábbiakkal összegezhetők: A rendszer teljesítményéről, és a hozzá kapcsolódó megfigyelhető értékekről való ismeretek leírhatók, modellek, megfigyelt adatok és a szakértői (adott esetekben laikusi) vélemények alapján; A folyamatos bizonytalanságbecslés a valószínűségi szabályok vagy a fuzzy halmazok elméletének alkalmazásával lehetséges. 3.2 A bizonytalanság elemzési módjai A modellezési bizonytalanság annak forrása alapján történő osztályozása megkülönböztet parametrikus (angol nevén: aleatory uncertainty, illetve parameter uncertainty ) és ismereti (epistemic) bizonytalanságot. Az ismereti bizonytalanság szubjektív bizonytalanságként szemlélhető, ami mint a valószínűségi modellezéssel szembenálló okok sorozataként vezethető be. Ezek az okok magukba foglalhatják például az információk hiányát, mely megakadályozhatja a helyes modell és a véletlen természet általános megfigyelési rendszereinek meghatározását. A parametrikus bizonytalanság elsődlegesen az objektivitáshoz kapcsolható, szemben az ismereti bizonytalansággal, mely az objektivitáshoz és szubjektivitáshoz egyaránt köthető, esetileg külön-külön, illetve egyszerre. Következésképpen, a parametrikus bizonytalanság megfelelő módszerekkel modellezhető és feldolgozható. Például SZABOLCSI a repülőgéptörzs elasztikus mozgásának matematikai leírásával foglalkozott, és igazolta, hogy az aeroelasztikus hajlító lengések irányítástechnikai 146
13 jellemzői, az erősítési tényező, a sajátlengések frekvenciája, valamint a csillapítási tényező, a merev repülőgép repülésdinamikai jellemzőihez képest paraméterbizonytalanságként értelmezhetőek, amelyek matematikai modellezésére az additív sémát javasolta [12]. A parametrikus bizonytalanság tudományos szintű elemzése alapvetően két eltérő módon oldható meg [7]. Az első mód a gerjesztések bizonytalansága következtében fellépő lehetséges rendszerválaszok meghatározása intervallum értékekkel. Ezen eljárási mód annak figyelembevétele, hogy néhány vagy az összes paraméter nem egy adott értékkel rendelkezik, hanem bizonyos intervallumon belül található. Általános megfogalmazásuk esetén az intervallumokhoz nem kapcsolunk valószínűségi eloszlásokat, csak a lényegi eredmények lehetséges jövőbeli értékeit határozzuk meg. A másik alapvető módszer a környezet gerjesztéseinek minden lehetséges eleméhez való valamilyen valószínűségi eloszlás rendelése. A lehetséges rendszerválaszokhoz történő valószínűségek rendelése egy általánosan alkalmazott gyakorlat, noha ilyenkor az sem ritka, hogy az úgynevezett szubjektív valószínűségekkel találkozunk, ami a szakértők (vagy bizonyos esetekben a laikusok) által becsült valószínűségi értéket jelent. A Monte Carlo szimuláció felhasználható egy determinisztikus modell parametrikus bizonytalansági elemzéséhez, mert az egy adott pont körüli lehetséges értékek valószínűségi eloszlását adja meg. Monte-Carlo módszereknek nevezzük a matematikai modellek megoldásának véletlen mennyiségek modellezését felhasználó numerikus módszereit, és azok jellemzőinek statisztikus értékelését. A módszert széles körben alkalmazzák különböző események lehetséges kimeneteleinek és azok valószínűségeinek szimulációjára, amikor a rendszer gerjesztő paraméterei bizonytalanok. Lényege, hogy az egyes bizonytalan gerjesztésekhez rendelt valószínűség-eloszlás alapján véletlenszerűen választunk ki értékeket, amelyeket a szimulációs vizsgálat egy-egy kísérletében használunk fel. Egy viszonylag új út a kiegészítő információk bizonytalansági modellekbe történő beépítésére a fuzzy halmazelmélet, fuzzy aritmetika alkalmazása, amikor nem statisztikai adatokkal rendelkezzük az adatokkal kapcsolatos szakértői vélemények kvalitatív leírásai vagy az alternatívák következményeinek értékelésére. Konklúzió A légi forgalomtól származó környezetterhelés számos konfliktus forrása, vizsgálatsorozatok igazolják, hogy repülési eseményből eredő rendszergerjesztő paraméterek bizonytalansága a környezetterhelés megítélését is automatikusan bizonytalanná teszik. Ez pedig kockázati tényezőt jelent a repülőterek működésére és fejlesztésére irányuló vizsgálatoknál, a modellalkotás alkalmazhatósági határát szűkíti. Repülés és légi forgalom miatt fellépő környezetterhelés megismeréséhez értelemszerűen a jelenség matematikai leírásával és a rendelkezésre álló fizikai összefüggésekkel alátámasztott modellalkotást alkalmazzuk. A felhasznált, vagy rendelkezésre álló 147
14 tényezők azonban rendszeroldalon, és rendszerhatárokkal szomszédos környezetben időben és térben is változó értékekkel rendelkeznek, ami nehezíti a modellalkotás folyamatát, illetve a becsült és a valóságos állapot közötti minimális különbség biztosítását. Repülőtér fejlesztés kockázati tényezői szoros összefüggésben vannak a rendszer és rendszer-környezet kapcsolattal, ami kockázat és egyben bizonytalanság, emiatt a folyamat a kockázatbecslés eszközeivel szabályozható. A Szerzők korábbi eredményeikre és más kapcsolódó munkákra alapozva tervezik jövőbeli tudományos tevékenységüket. Ennek keretében olyan kockázat és bizonytalanság elemzési módszereket és eljárásokat terveznek kidolgozni, melyek jelentős mértékbe segítik a környezetvédelmi szakemberek és döntéshozók munkáit. Irodalomjegyzék [1] Aven T. Kørte J.: On the use of risk and decision analysis to support decision-making, Reliability Engineering and System Safety 79 (2003) [2] Bélyácz Iván: A kockázat változó szerepe az értékszámításban, akadémiai székfoglaló előadás anyaga, [3] Bera József: Repülési zaj értékelése, Műszaki Tudomány az Észak Alföldi Régióban 2007, [4] Bera József: Repülőtér létesítés és környezeti zajvédelem, Repüléstudományi Közlemények Különszám, április, Szolnok, CD kiadvány. [5] Bera József: Ipari helikopteres repülés környezeti hatása, Műszaki Tudomány az Észak Alföldi Régióban 2010, ISBN , [6] Bera József Pokorádi László: Helikopterzaj elmélete és gyakorlata, Campus Kiadó, Debrecen, [7] Ferson S. Tucker W. T.: Sensitivity analysis using probability bounding, Reliability Engineering and System Safety 91 (2006) [8] Pokorádi László Madarász László: Kockázati tényezők és kockázatkezelési példák a katonai repülésben, Új Honvédségi Szemle, Budapest, 1999/12, p [9] Pokorádi László: Fuzzy Logic-Based Risk Assessment, AARMS, Academic and Applied Research in Military Science, Volume 1, Issue 1 (2002) p [10] Pokorádi László: A repülőterek körüli madárveszély vizsgálata, Haditechnika, Budapest, 2005/4, p [11] Pokorádi László: Rendszerek és folyamatok modellezése, Campus Kiadó, Debrecen, [12] Szabolcsi, Róbert: Design of the Pitch Attitude Control System for the Aeroelastic Fighter Aircraft, Bulletines for Applied Mathematics, BAM- 1240/96 (LXXX),
BIZONYTALANSÁG A KOCKÁZATBECSLÉSBEN 1. BEVEZETÉS
Pokorádi László BIZONYTALANSÁG A KOCKÁZATBECSLÉSBEN A műszaki menedzsment döntései különböző pozitív vagy negatív előjelű eredményeket eredményezhetnek. A döntéshozóknak mind morális, mind szakmai szempontokat
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Nyíregyháza, 2010. május 19. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
RészletesebbenMONTE-CARLO SZIMULÁCIÓS VALÓSZÍNŰSÉGI BIZONYTALANSÁGELEMZÉS SZEMLÉLTETÉSE 1. BEVEZETÉS
Pokorádi László Molnár Boglárka MONTE-CARLO SZIMULÁCIÓS VALÓSZÍNŰSÉGI BIZONYTALANSÁGELEMZÉS SZEMLÉLTETÉSE 1. BEVEZETÉS A matematikai modellezés fő feladata a technikai rendszerben lejátszódó folyamatok,
RészletesebbenREPÜLÉSI ZAJ KEZELÉSÉNEK BIZONYTALANSÁGA 3 1. BEVEZETÉS
Bera József 1 Pokorádi László 2 REPÜLÉSI ZAJ KEZELÉSÉNEK BIZONYTALANSÁGA 3 Napjainkban a helikopteres repülés terjedésével a leszállóhelyek jelenős környezetvédelmi problémát jelenthetnek. A környezeti
RészletesebbenIFFK 2014 Budapest, augusztus Monte-Carlo Szimuláció alkalmazása a légi közlekedés környezeti hatásainak elemzésére
IFFK 2014 Budapest, 2014. augusztus 25-27. Monte-Carlo Szimuláció alkalmazása a légi közlekedés környezeti hatásainak elemzésére Bera József*, Pokorádi László** *Óbudai Egyetem, Biztonságtudományi Doktori
RészletesebbenMérés és modellezés 1
Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell
RészletesebbenStratégiai zajtérképekről mindenkinek
Környezetvédelem / Levegőtisztaság; Zaj- és rezgésvédelem / Hírek Zajtérképek 2007-06-27 10:01:27 Az idei évben elkészül Budapest és a közvetlen környeztében lévő huszonegy település stratégiai zajtérképe.
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenMérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1
Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni
RészletesebbenKvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek szimuláció Kovács Zoltán Szervezési és Vezetési Tanszék E-mail: kovacsz@gtk.uni-pannon.hu URL: http://almos/~kovacsz Mennyiségi problémák megoldása analitikus numerikus szimuláció
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Nyíregyháza, 2010. május 19. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
Részletesebben3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:
Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések
RészletesebbenA kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András
Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat
RészletesebbenPélda a report dokumentumosztály használatára
Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenPATAKI KAROLV igazságügyi szakért6. 1087 Budapest, Hungária krt. 32. Tell fax: 334-4610, mobil: 06-30-9509-385, e-mail: karpataki@gmail.
L~. PATAKI KAROLV igazságügyi szakért6 1087 Budapest, Hungária krt. 32. Tell fax: 334-4610, mobil: 06-30-9509-385, e-mail: karpataki@gmail.hu OPPONENSIVÉLEMÉNY a Fürged-Felsonyék-Magyarkeszi külterület,
RészletesebbenLÉGI KÖZLEKEDÉS ÉS KÖRNYEZETBIZTONSÁG ÖSSZEFÜGGÉSEINEK ELEMZÉSE 2
Bera József LÉGI KÖZLEKEDÉS ÉS KÖRNYEZETBIZTONSÁG ÖSSZEFÜGGÉSEINEK ELEMZÉSE 2 A modern környezetvédelem problémája, hogy olyan környezeti hatásokat kell kezelnie, melyek forrása egyéni és társadalmi értelemben
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
RészletesebbenVÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
Részletesebben1 A SIKERES PROJEKT KOCKÁZATMENEDZ SMENT FŐ ELEMEI ÉS KULCSTÉNYEZŐI
1 A SIKERES PROJEKT KOCKÁZATMENEDZ SMENT FŐ ELEMEI ÉS KULCSTÉNYEZŐI 1.1 MIT JELENT ÉS MIÉRT FONTOS A KOCKÁZATMENEDZSMEN T? A Project Management Institute (PMI) definíciója szerint a projekt egy ideiglenes
RészletesebbenAz ALTERA VAGYONKEZELŐ Nyrt. kockázatkezelési irányelvei
Az ALTERA VAGYONKEZELŐ Nyrt. kockázatkezelési irányelvei I. A dokumentum célja és alkalmazási területe A Kockázatkezelési Irányelvek az ALTERA Vagyonkezelő Nyilvánosan Működő Részvénytársaság (1068 Budapest,
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenVÁROSI CSAPADÉKVÍZ GAZDÁLKODÁS A jelenlegi tervezési gyakorlat alkalmazhatóságának korlátozottsága az éghajlat változó körülményei között
VÁROSI CSAPADÉKVÍZ GAZDÁLKODÁS A jelenlegi tervezési gyakorlat alkalmazhatóságának korlátozottsága az éghajlat változó körülményei között Dr. Buzás Kálmán címzetes egyetemi tanár BME, Vízi Közmű és Környezetmérnöki
RészletesebbenA maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
RészletesebbenA r t Vi t al T e r v e z ő, É p í t ő és K e r e s k e d el m i K f t. ( K a m a r a i r e g. sz á m : C )
Nyírcsaholy Község Településrendezési Tervének módosításához Környezeti vizsgálat lefolytatásához egyeztetési dokumentáció Napelemes erőműpark Tervező: A r t Vi t al T e r v e z ő, É p í t ő és K e r e
RészletesebbenA zajtérképek jóváhagyása
A zajtérképek jóváhagyása Bevezetés A települési környezet mindannyiunk közvetlen élettere, mindennapjaink, tevékenységünk legnagyobb részének színtere, életminőségünk lényeges meghatározója. A megfelelő
RészletesebbenDöntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG
Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG Bizonytalanság A bizonytalanság egy olyan állapot, amely a döntéshozó és annak környezete között alakul ki és nem szüntethető meg, csupán csökkenthető különböző
RészletesebbenAz éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban
Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, szepszo.g@met.hu RCMTéR hatásvizsgálói konzultációs workshop 2015. június 23.
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.04. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérés-feldolgozás
RészletesebbenVálogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 2. Választási modellek Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Fogalmak Választási modellek célja: annak megjósolása,
Részletesebben1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.
1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét
RészletesebbenFŐÁRAMKÖRŰ EGYENÁRAMÚ MOTOR MÉRÉSI BIZONYTALANSÁGÁNAK ELEMZÉSE BEVEZETÉS
Stein Vera, Pokorádi László FŐÁRAMKÖRŰ EGYENÁRAMÚ MOTOR MÉRÉSI BIZONYTALANSÁGÁNAK ELEMZÉSE A mérnöki mérések és számítások során parametrikus bizonytalanságot tapasztalunk, mely megfelelő matematikai módszerekkel
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
Részletesebbenáprilis Havi energetikai szakreferensi jelentés FÉNY UTCAI PIAC Kft. részére
Havi energetikai szakreferensi jelentés FÉNY UTCAI PIAC Kft. részére 218 április v1.64 Tartalom Tartalom... 2 Bevezetés... 2 Összesített adatok bemutatása... 4 Energiafogyasztások vizsgálata... 4 Energiafogyasztásokhoz
RészletesebbenÓbudai Egyetem Doktori (PhD) értekezés. Légi közlekedés környezetbiztonsági kapcsolatrendszerének modellezése a helikopterzaj tükrében
Óbudai Egyetem Doktori (PhD) értekezés Légi közlekedés környezetbiztonsági kapcsolatrendszerének modellezése a helikopterzaj tükrében Bera József Témavezető: Pokorádi László CSc. Biztonságtudományi Doktori
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
RészletesebbenHidak építése a minőségügy és az egészségügy között
DEBRECENI EGÉSZSÉGÜGYI MINŐSÉGÜGYI NAPOK () 2016. május 26-28. Hidak építése a minőségügy és az egészségügy között A TOVÁBBKÉPZŐ TANFOLYAM KIADVÁNYA Debreceni Akadémiai Bizottság Székháza (Debrecen, Thomas
Részletesebben- A környezetvédelem alapjai -
Urbanista szakirányú tanfolyam Értékvédelem - A környezetvédelem alapjai - Előadó: Boromisza Zsombor, egyetemi tanársegéd e-mail: zsombor.boromisza@uni-corvinus.hu Budapesti Corvinus Egyetem Tájvédelmi
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
RészletesebbenA mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
RészletesebbenStatisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
RészletesebbenÉMI-TÜV SÜD Kft. Kockázatok és dilemmák az új ISO EN 9001:2015 szabvány szellemében
ÉMI-TÜV SÜD Kft. Kockázatok és dilemmák az új ISO EN 9001:2015 szabvány szellemében XXII. Nemzeti Minőségügyi Konferencia Előadó: Bolya Árpád ISO FORUM előadás, 2015.09.17. ÉMI-TÜV SÜD SÜD 2015.05.14.
RészletesebbenAlap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:
RészletesebbenTiszalök város Településrendezési Tervének módosításához
Tiszalök város Településrendezési Tervének módosításához Ipari területek övezeti előírásainak módosítása Környezeti vizsgálat lefolytatásához egyeztetési dokumentáció Tervező: ART VITAL Tervező, Építő
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés
Autóipari beágyazott rendszerek Kockázatelemzés 1 Biztonságkritikus rendszer Beágyazott rendszer Aminek hibája Anyagi vagyont, vagy Emberéletet veszélyeztet Tipikus példák ABS, ESP, elektronikus szervokormány
RészletesebbenREPÜLÉSFEJLESZTÉS KÖRNYEZETVÉDELMI KOCKÁZATKEZELÉSE 3 BEVEZETÉS
Pokorádi László 1 Bera József 2 REPÜLÉSFEJLESZTÉS KÖRNYEZETVÉDELMI KOCKÁZATKEZELÉSE 3 A repülés az emberi tevékenységekhez, így a többi közlekedési ágazathoz hasonlóan környezeti kockázatot hordoz magában.
RészletesebbenTELEPÜLÉSI CSAPADÉKVÍZGAZDÁLKODÁS: Érdekek, lehetőségek, akadályok
TELEPÜLÉSI CSAPADÉKVÍZGAZDÁLKODÁS: Érdekek, lehetőségek, akadályok Dr. Buzás Kálmán BME, Vízi Közmű és Környezetmérnöki Tanszék A hazai csapadékvízgazdálkodás jelen gyakorlata, nehézségei és jövőbeli lehetőségei
RészletesebbenAgrár-környezetvédelmi Modul Agrár-környezetvédelem, agrotechnológia. KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc
Agrár-környezetvédelmi Modul Agrár-környezetvédelem, agrotechnológia KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc Az IPPC irányelv, Integrált szennyezés-megelőzés és csökkentés. 113.lecke
RészletesebbenLoss Distribution Approach
Modeling operational risk using the Loss Distribution Approach Tartalom»Szabályozói környezet»modellezési struktúra»eseményszám eloszlás»káreloszlás»aggregált veszteségek»további problémák 2 Szabályozói
RészletesebbenA MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI
SZENT ISTVÁN EGYETEM GÖDÖLLŐ MECHANIKAI ÉS GÉPTANI INTÉZET A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI Dr. M. Csizmadia Béla egyetemi tanár, az MMK Gépészeti Tagozatának elnöke Budapest 2013. október. 25. BPMK
RészletesebbenStatisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában
Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,
RészletesebbenA r t Vi t al T e r v e z ő, É p í t ő és K e r e s k e d el m i K f t. ( K a m a r a i r e g. sz á m : C )
Nyírkáta Község Településrendezési Tervének módosításához Környezeti vizsgálat lefolytatásához egyeztetési dokumentáció Napelemes erőműpark Tervező: A r t Vi t al T e r v e z ő, É p í t ő és K e r e s
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból
RészletesebbenEGÉSZSÉGÜGYI DÖNTÉS ELŐKÉSZÍTŐ
EGÉSZSÉGÜGYI DÖNTÉS ELŐKÉSZÍTŐ MODELLEZÉS Brodszky Valentin, Jelics-Popa Nóra, Péntek Márta BCE Közszolgálati Tanszék A tananyag a TÁMOP-4.1.2/A/2-10/1-2010-0003 "Képzés- és tartalomfejlesztés a Budapesti
RészletesebbenNormák, kondíciószám
Normák, kondíciószám A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Lineáris egyenletrendszerek Nagyon sok probléma közvetlenül lineáris egyenletrendszer megoldásával kezelhetı Sok numerikus
RészletesebbenVALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
RészletesebbenA mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
RészletesebbenHATÓSÁGI ÁLLÁSFOGLALÁS a veszélyes ipari üzemek társadalmi kockázatának megállapításánál ajánlott számítási módszerek alkalmazásához 1
HATÓSÁGI ÁLLÁSFOGLALÁS a veszélyes ipari üzemek társadalmi kockázatának megállapításánál ajánlott számítási módszerek alkalmazásához 1 Az állásfoglalás kiterjed a veszélyes ipari üzemek társadalmi kockázatának
RészletesebbenIntelligens irányítások
Intelligens irányítások Fuzzy következtető rendszerek Ballagi Áron Széchenyi István Egyetem Automatizálási Tsz. 1 Fuzzy következtető rendszer Fuzzy következtető Szabálybázis Fuzzifikáló Defuzzifikáló 2
RészletesebbenAkusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
RészletesebbenSzennyezett területek menedzsmentjének jogi háttere
Szennyezett területek menedzsmentjének jogi háttere Zöldi Irma Menedzsment Döntési helyzetek, döntésmechanizmus Jogszabályok, jogszabályi lehetőségek KÖRINFO konferencia, 2 Mi a menedzsment? Menedzsment
RészletesebbenMÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉKENYSÉGELEMZÉS
Miskolci Egyetem Multidiszciplináris tudományok. kötet (2). szám pp. 3-. MÁTRIXALGEBRAI HIBAFA- ÉRZÉENYSÉGELEMZÉS Pokorádi László egyetemi tanár Debreceni Egyetem Műszaki ar 428 Debrecen Ótemető u. 2-4.
RészletesebbenNGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM Műszaki Tudományi Kar Informatika Tanszék BSC FOKOZATÚ MÉRNÖK INFORMATIKUS SZAK NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő Fejlesztői dokumentáció GROUP#6
RészletesebbenA kockázatkezelés az államháztartási belső kontrollrendszer vonatkozásában
A kockázatkezelés az államháztartási belső kontrollrendszer vonatkozásában Előadó: Ivanyos János Trusted Business Partners Kft. ügyvezetője Magyar Közgazdasági Társaság Felelős Vállalatirányítás szakosztályának
RészletesebbenProblémák a légi közlekedés zajának jogimőszaki szabályozásában
Problémák a légi közlekedés zajának jogimőszaki szabályozásában Hirka Ferenc Közép-Duna-völgyi Környezetvédelmi, Természetvédelmi és Vízügyi Felügyelıség 159/2010. (V. 6.) Korm. rendelet a repülıtér létesítésének,
RészletesebbenKabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a
Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,
RészletesebbenMéréselmélet és mérőrendszerek
Méréselmélet és mérőrendszerek 6. ELŐADÁS KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba eredete o
RészletesebbenValószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
RészletesebbenFábos Róbert okl. mk. őrnagy, adjunktus. Doktori (PhD) értekezés TERVEZET. Témavezető: Dr. habil. Horváth Attila alezredes CSc. Budapest 2013.
Fábos Róbert okl. mk. őrnagy, adjunktus A katonai közúti anyagszállítások tervezését, szervezését és végrehajtását támogató informatikai rendszerek jelenlegi helyzete, fejlesztésük lehetőségei Doktori
RészletesebbenFiáth Attila Nagy Balázs Tóth Péter Dóczi Szilvia Dinya Mariann
Fiáth Attila Nagy Balázs Tóth Péter Dóczi Szilvia Dinya Mariann Egységes kockázatkezelési módszertan kialakítása a villamosenergia-ipari átviteli rendszerirányító társaságnál A felelős vállalatirányítás
RészletesebbenSzámsorozatok Sorozat fogalma, példák sorozatokra, rekurzív sorozatokra, sorozat megadása Számtani sorozat Mértani sorozat Kamatszámítás
12. évfolyam Osztályozó vizsga 2013. augusztus Számsorozatok Sorozat fogalma, példák sorozatokra, rekurzív sorozatokra, sorozat megadása Számtani sorozat Mértani sorozat Kamatszámítás Ismerje a számsorozat
RészletesebbenA kockázatközpontú környezetmenedzsment átfogó kérdései. Zöldi Irma VITUKI Kht.
A kockázatközpontú környezetmenedzsment átfogó kérdései Zöldi Irma VITUKI Kht. Modern Mérnöki Eszköztár Kockázat-alapú Környezetmenedzsment megalapozásához MOKKA Nemzeti Kutatási Fejlesztési Programok
RészletesebbenA BOOKLINE.HU INTERNETES KERESKDELMI NYRT. KOCKÁZATKEZELÉSI SZABÁLYZATA
A BOOKLINE.HU INTERNETES KERESKDELMI NYRT. KOCKÁZATKEZELÉSI SZABÁLYZATA A jelen kockázatkezelési szabályzat ( Szabályzat ) a Bookline.hu Internetes Kereskedelmi Nyrt. ( Társaság ) kockázatkezelési eljárásainak
RészletesebbenEnsemble előrejelzések: elméleti és gyakorlati háttér HÁGEL Edit Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 34
Ensemble előrejelzések: elméleti és gyakorlati háttér HÁGEL Edit Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 34. Meteorológiai Tudományos Napok Az előadás vázlata
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)
RészletesebbenA minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata
Mottó: A legnagyobb kockázat nem vállalni kockázatot A minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata DEMIIN XVI. Katonai Zsolt 1 Ez a gép teljesen biztonságos míg meg nem nyomod ezt a gombot 2 A kockázatelemzés
RészletesebbenStratégia felülvizsgálat, szennyvíziszap hasznosítási és elhelyezési projektfejlesztési koncepció készítés című, KEOP- 7.9.
Stratégia felülvizsgálat, szennyvíziszap hasznosítási és elhelyezési projektfejlesztési koncepció készítés című, KEOP- 7.9.0/12-2013-0009 azonosítószámú projekt Előzmények A Nemzeti Települési Szennyvízelvezetési
RészletesebbenMatematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József
Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel
RészletesebbenMÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI
MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk
RészletesebbenKUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám
KUTATÁSI JELENTÉS Multilaterációs radarrendszer kutatása Szüllő Ádám 212 Bevezetés A Mikrohullámú Távérzékelés Laboratórium jelenlegi K+F tevékenységei közül ezen jelentés a multilaterációs radarrendszerek
RészletesebbenKörnyezeti elemek védelme II. Talajvédelem
Globális környezeti problémák és fenntartható fejlődés modul Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek I. Közgazdasá Környezeti elemek védelme II. Talajvédelem KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre
RészletesebbenA nevelés eszközrendszere. Dr. Nyéki Lajos 2015
A nevelés eszközrendszere Dr. Nyéki Lajos 2015 A nevelési eszköz szűkebb és tágabb értelmezése A nevelési eszköz fogalma szűkebb és tágabb értelemben is használatos a pedagógiában. Tágabb értelemben vett
RészletesebbenKövetelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.
RészletesebbenA könyvvizsgálat módszertana
A könyvvizsgálat módszertana Belső ellenőrzés és a könyvvizsgálat 2011 Deloitte Magyarország Tematika A belső ellenőrzési rendszer célja és típusai A belső ellenőrzési rendszer szerepe a könyvvizsgálat
RészletesebbenFMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET
FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET 1. Hibamód és hatás elemzés : FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) A fejlett nyugati piacokon csak azok a vállalatok képesek hosszabbtávon megmaradni, melyek gazdaságosan
RészletesebbenExponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Exponenciális kisimítás Üzleti tervezés statisztikai alapjai Múlt-Jelen-Jövő kapcsolat Egyensúlyi helyzet Teljes konfliktus Részleges konfliktus: 0 < α < 1, folytatódik a múlt, de nem változatlanul módosítás:
RészletesebbenTémaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
RészletesebbenMarkov modellek 2015.03.19.
Markov modellek 2015.03.19. Markov-láncok Markov-tulajdonság: egy folyamat korábbi állapotai a későbbiekre csak a jelen állapoton keresztül gyakorolnak befolyást. Semmi, ami a múltban történt, nem ad előrejelzést
Részletesebben10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK
MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Szolnok, 2012. május 10. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenSTATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
RészletesebbenA pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015
A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai Dr. Nyéki Lajos 2015 A pedagógiai kutatás jellemző sajátosságai A pedagógiai kutatás célja a személyiség fejlődése, fejlesztése során érvényesülő törvényszerűségek,
RészletesebbenMOLNÁR BOGLÁRKA 1 1. BEVEZETÉS
Szolnoki Tudományos Közlemények XIII. Szolnok, 2009. MOLNÁR BOGLÁRKA 1 A GÉPJÁRMŰFOGYASZTÁS PARAMETRIKUS BIZONYTALANSÁGA 2 Napjainkban az autós közlekedés az egyik legelterjedtebb közlekedési forma, azonban
Részletesebben