Časopis výzkumu a aplikací v profesionální bezpečnosti
Transkript
Časopis výzkumu a aplikací v profesionální bezpečnosti
Časopis výzkumu a aplikací v profesionální bezpečnosti Journal of Safety Research and Applications JOSRA Číslo: 3/2008 Prosinec 2008 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 OBSAH ČÍSLA 1. Recenzovaná část.............................................................................................................. 3 1.1. OSOBNOST A VÝCHOVA - PREVENCE NEHOD A ÚRAZŮ ............................ 3 1.2. ČLOVĚK V SYSTÉMECH Člověk – stroj ............................................................. 15 1.3. OVĚŘENÍ MODELU ŠÍŘENÍ PROJEVŮ A ÚČINKŮ OHROŽJÍCÍCH UDÁLOSTÍ – PROJEKT SPREAD – ČÁST 2: Realizace terénních testů ......................... 23 1.4. Moderní vzdělávací metody a technologie v dalším vzdělávání dospělých v BOZP a v souvisejících oblastech...................................................................................................... 33 1.5. Význam probit funkce pro havarijní plánování........................................................ 44 2. Nerecenzovaná Část ....................................................................................................... 64 2.1. Charakteristické jevy u smrtelné pracovní úrazovosti v ČR v roce 2007 ................ 64 2.2. Konference „aktuálne otázky bezpečnosti práce“.................................................... 69 2 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 1. RECENZOVANÁ ČÁST 1.1. OSOBNOST A VÝCHOVA - PREVENCE NEHOD A ÚRAZŮ PERSONALITY AND EDUCATION – PREVENTION OF ACCIDENTS AND INJURIES Jaroslav Uzel1 1 [email protected] Abstrakt Nehoda či úraz jsou obvykle následkem celého komplexu příčin. Není proto vhodné označovat za příčinu některý jednoduchý činitel. Mohou to být například příčiny technické, technologické, ergonomické, organizační, osobnostní, kulturní. Může být na vině i sociální klima, manažerské rozhodnutí nebo chyba pracovníka či celé skupiny. Také osobnost pracovníka hraje v prevenci nehod a úrazů nezastupitelnou roli. Obvykle je to poslední možnost nehodě zabránit. Základy struktury harmonické a zodpovědné osobnosti se vytvářejí již v předškolním věku. Další období intenzivního budování osobnosti je školní docházka. Proto se tento článek věnuje osobnosti a její výchově zejména v předškolním a školním období. Důležitou pomocí v budování optimální osobnosti je její poznávání (výchozího stavu i dosaženého pokroku). Proto se část článku zabývá i touto problematikou. Klíčová slova: BOZP, hodnoty, lidský činitel, nehody, úrazy, osobnost, prevence, rodina, učitel, výchova Abstract An incident or accident is usually the result of a set of causes. Therefore, it is not appropriate to come up with an individual factor only. The reasons for it are technical, technological, ergonomic, organisational and cultural ones. The social climate, managerial decision or an error of a worker or team may be also to blame. Also, worker’s personality plays the role that is impossible to replace - usually being the final possibility of accident prevention. The essentials of harmonic and responsible personality are created as early as at the pre-school age. School attendance is another period of comprehensive personality creation. Hence, the paper focuses on personality and its raising (education), particularly in the pre-school and school periods. Cognition (initial condition and the progress reached) is an important aid in the optimal personality creation. A section of the paper deals with this issue. Key words: OSH, values, human factor, accidents, injuries, personality, prevention, family, teachers, education 3 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Úvod Nehoda či úraz jsou obvykle následkem celého komplexu příčin. Není proto vhodné označovat za příčinu některý jednoduchý činitel. Mohou to být například příčiny technické, technologické, ergonomické, organizační, osobnostní, kulturní. Může být na vině i sociální klima, manažerské rozhodnutí nebo chyba pracovníka či celé skupiny. Ilustrativní model vzniku nehody či úrazu podává bariérový model: INICIAČNÍ UDÁLOST KULTURA NÁRODA KULTURA PODNIKU KLIMA NEBO KULTURA BEZPEČNOSTI ORGANIZAČNÍ, TECHNICKÉ, SOCIÁLNÍ A ERGONOMICKÉ FAKTORY OSOBNOST PRACOVNÍKA schopnosti, vlastnosti, hodnoty, postoje,odolnost … NEHODA ÚRAZ Obrázek 1: Bariérový model 4 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Je však nepřehlédnutelné, že ve více než 80% je označen za příčinu nehody lidský činitel. U nás se ustálila definice, že se jedná o „soubor vlastností a schopností člověka, posuzovaných především z hledisek psychologických a fyziologických, které vždy nějakým způsobem v dané situaci ovlivňují výkonnost, efektivnost a spolehlivost pracovního systému“. V klasické terminologii tedy jde o osobnost – osobnostní faktory. České slovo osobnost je odvozeno ze slova osoba, které koresponduje s latinským PERSONA z něhož se ve středověké latině vyvinul termín PERSONALITAS. Slovo „persona“ původně znamenalo masku, kterou si při hře nasazovali herci antických dramat. Význam slova začal podléhat změnám a z masky, která dávala člověku určitou tvářnost, se rozšířil na tvářnost člověka vůbec, na jeho vnější výraz a pak i na jeho povahu. Osobnost je více než obličej, který je všem viditelný. Je to také to, co leží za maskou – trvalé „vnitřní jádro“, které je u každého součástí mnoha různých vzorců myšlení, emocí, motivů, hodnot, postojů a chování. Na formování osobnosti se zejména podílejí: Dědičnost ovlivňuje zejména fyzické znaky (např. postavu, podobu, barvu očí, svalový a nervový systém). Zděděné je určitý potenciál, který rozvinou teprve výchova a prostředí. Soudí se, že dědičnost je odpovědna za zhruba 60 – 70 % osobnostních vlastností a výchova za zbývajících 30 – 40 %. Kultura – hraje důležitou úlohu při formování osobnosti. Každá svým způsobem. Jednotlivci narození do dané kultury jsou vystaveni vlivu společně sdílených hodnot, tradic a norem přijatelného a vhodného chování. Kultura obecně sjednocuje chování, ale mohou existovat i extrémní rozdílnosti, které se mohou podepsat na osobnostech svých příslušníků. (Vnímatelné jsou rozdíly v protestantské a katolické etice v rámci křesťanské kultury. V Indii se chování v jednotlivých kastách radikálně liší ačkoli z dálky bychom řekli, že jde o jednu kulturu.) Rodina – rodiče i sourozenci hrají v životě dítěte a rozvoji jeho osobnosti dominantní roli. Někdy i prarodiče, sourozenci rodičů a jejich děti. Mimo osobnostních charakteristik svoji roli hrají i další faktory: socioekonomický statut, její velikost, úroveň vzdělání, světový názor, pořadí v němž se dítě narodilo … Skupinová příslušnost – lidé se v průběhu života podílejí na členství ve velkém množství skupin. V těchto skupinách může jeden a tentýž jedinec hrát několik rolí, získat nejrůznější zkušenosti a zážitky, které nezůstanou bez vlivu na jeho osobnost. Životní zkušenosti – vlivy specifických a jedinečných událostí, jež se člověku přihodí, dotváří osobnost. Například rozvoj sebeúcty závisí na řadě osobních zkušeností, mezi něž patří příležitost dosáhnout cílů, vypěstovat si ambice, nezklamat a překonat očekávání, úspěšně ovlivňovat druhé, zažívat pocit vlastní hodnoty a ceny. Situace ovlivňuje konkrétní projevy osobnosti. Různé situace vyžadují různé reakce a chování, aktivizují různé stránky osobnosti, například přijímací pohovor do zaměstnání, pohřeb, večírek s přáteli, rodinný výlet a další. Kvalita osobnosti rozhoduje v nejednom případě. Také v prevenci rizikového chování. Organizace osobnosti umožňuje jednotlivým složkám a elementům osobnosti vytvářet sehraný integrovaný systém. Pro osobnost je podstatné, že nejen reaguje na podněty, ale především je s to záměrně sledovat cíle, plánovat a předvídat. Integrovaná osobnost se dokáže vyhýbat rizikům a sama rizikem není. I když nehoda a úraz je zpravidla následkem komplexu příčin a nejen struktury osobnosti, hraje osobnost nezanedbatelnou roli v prevenci úrazů a nehod. Obvykle je to poslední možnost nehodě zabránit. Obvykle se v prevenci nehod a úrazů zdůrazňují znalosti (předpis, zákony, příčiny – následky…), ale pro docenění osobnosti stačí uvědomit si, jak všichni máme dostatečné znalosti správné rychlosti při řízení automobilu, přesto nejčastější příčina autonehod je vyšší než povolená, či nepřiměřená rychlost. 5 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Výchova dětí a mladých To, co platí obecně, platí i pro naše děti. Vychováváme je podle toho? Jsou vyzbrojení pro zodpovědný a zdravý životní styl, anebo spoléháme na to, že je život naučí? Nebo spoléháme na osud a víme, že co je má potkat je stejně potká. Hodně lidí si také myslí, že postačí když se jim dostane kvalifikovaného poučení o povinnostech a předpisech. Často zapomínáme na důležitost hodnotové orientace, a že její utváření je permanentní proces. Tento proces začíná u rodinného stolu. Děti by zde měly poznat co je důležité a co není až tak důležité. Zde by měly poznat, že život není jen zábava, že platí zákon kauzality. Měly by rozumět příčinám a následkům, které určují výsledný životní běh. Osvojit si hygienické a preventivní návyky. (V pozdějším věku pro ně bude přirozené pochopit náročnější zákonitosti a osvojit si odpovědně náročnější preventivní opatření.) Učí se a zažívají rizika, prevenci, hranice, kauzalitu a finalitu. Současně pozorují, že rodiče se namáhají, starají se, předvídají a jsou zodpovědní. Denně se přesvědčují o síle a pravdivosti slov „každý strůjcem svého štěstí“, „štěstí přeje připraveným“ nebo „co člověk zaseje to sklidí“. Zažijí, že i když životní kauzalita není stoprocentní (protože občas zasahují různé nepředvídané okolnosti), je rozumné se jí řídit. Nezastupitelnou roli v dnešní společnosti má škola a učitelé. Výstižně to popsal Pavel Říčan, současný profesor psychologie na pražské FF UK. „Pedagog je především živým příkladem, modelem osobnosti. Děti od něj mají „odkoukat“ zaujetí pro jeho obor a pro vzdělanost vůbec. Působí však i na složité procesy vytváření životních rolí, tvořivého a samostatného růstu dětské osobnosti“. (Říčan, 2007, 18) To je základ budoucích zdravých nebo nezdravých životních postojů a proživotních nebo životu nepřátelských hodnotových orientací a potřebných vlastností. Z nichž nás nejvíce zajímá odpovědnost a spolehlivost. Dítě se musí naučit správně chovat ne proto, že si to dospělý přeje, ale proto, aby se vyhnulo nepříjemným následkům nesprávného jednání a chování. Je nutné, aby děti věděly i prožily, že svoboda jde ruku v ruce se zodpovědností. Dnes je ale až příliš zažitý model: dítě si dělá co chce a zodpovědnost za ně nesou dospělí. Je to tragický začátek tragických konců. Rizikovým situacím se nevyhýbají jen nepoučení a nevědomí, ale také nevychovaní, zejména disharmoničtí jedinci, nezralí, nevyrovnaní. Nebezpečné situace vyhledávají lidé z různých důvodů. Například ti, kteří v sobě tutlají komplex méněcennosti a malé sebehodnocení. Proto potřebují udělat tak riskantní čin, aby si sami sebe mohli vážit. Chtějí dokázat, že nějakou hodnotu jako lidé skutečně mají. Do extrémních způsobů jednání se vrhají rádi lidé, kteří neměli vyrovnané, harmonické a dostatečně psychicky „výživné“ dětství. Když existuje nerovnováha, psychika hledá cesty, jak ji vyrovnat a kompenzovat aktuálním „hrdinským“ a „obdivuhodným“ chováním. Chováním, které si jistě vyslouží obdiv a ocenění vrstevníků, nebo ve vlastních očích (přesněji od vlastního sebehodnocení). Současné klima společnosti nepřispívá k výchovnému zvládnutí sklonu k nepřiměřenému riskování, impulzivitě a agresivnosti mládeže. Častěji než je zdrávo a častěji než dříve se musí přistoupit k represivním opatřením (nejvíce trestních bodů za řízení auta mají 21 letí, navrhuje se snížení hranice trestní odpovědnosti mladých, přibývá mladých odsouzených,..). Z výchovných nástrojů postupně vymizela ideologie a etika. Myšlení zejména mladých Evropanů je deformováno historií minulého století. Obě světové války a krach dvou velkých ideologií typických pro minulé století, vzbudily skepsi a averzi ke každé ideji. Většina společnosti se pokouší žít bez velkých idejí. Rodiče zcela záměrně nevedou děti k žádné ideologii (ani k ateismu, ani k náboženství, ani k demokracii ani k monarchii). Zdůvodňují to větou: „Až bude velký tak se sám rozhodne“. To je velice škodlivý postoj. Falešná a zrádná cesta jejíž ovoce již zraje. Klinický psycholog Jeroným Klimeš to nedávno odůvodnil takto: „Potřeba ideologií je totiž vývojová potřeba. Nejsilnější je právě v adolescenci a mladší 6 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 dospělosti, tedy od patnácti do třiceti let. V tomto věku vrcholí tzv. fluidní inteligence. Děti jsou schopny pochopit jakýkoli logický systém. Jakmile dosáhnou této schopnosti, s určitým zpožděním se objevuje zapálení pro nové ideologie.“ (Klimeš, 2008, 10) Jejich touha po ideologiích vyplývá z faktu, že jsou již schopni ocenit krásu logiky a velkých myšlenek. Také je ještě nebrzdí životní zklamání, negativní zážitky a ohledy na rodinu. Proto bývá nastupující generace mladých nositelkou ideálů a změn. Velké ideje a etické vize bývaly silnými nástroji výchovy. Byly velmi účinné při zvládání nepřiměřeného riskování a agresivnosti mladých. Ponecháme-li v tomto citlivém období dospívání a dozrávání mladé generace napospas náhodě a budeme i nadále rezignovat na hodnotovou, ideovou a etickou výchovu, pak nám nevyroste spolehlivá, neriziková generace. Osobnost – zdraví - nehoda – úraz Docent Jiří Štikar z katedry psychologie FF UK výstižně konstatuje: „Od začátku 20. století patří úrazy k hlavním problémům veřejného zdraví. Protože mnohé úrazy jsou většinou důsledkem modifikovaného lidského chování, je logické, že psychologové se snaží právě o modifikaci chování.“ (Štikar, 2006, 8) Nejpropracovanější poznatky o vztahu osobnosti pracovníka a spolehlivosti pracovní činnosti jsou pro profesi řidiče. Současné poznatky lze shrnout těmito slovy: „Vzhledem k tomu, že osobnost řidiče je koneckonců nejdůležitějším činitelem bezpečnosti provozu, je nutno uvést základní poznatky vyplývající z dosavadních zkušeností. Pro úspěšné řízení motorového vozidla jsou kromě tělesných a smyslových předpokladů zvláště nezbytné určité předpoklady osobnostní. Řidičské vlastnosti nelze ovšem zcela vymezit jen určitými izolovanými složkami, nýbrž celou strukturou osobnosti“ (Štikar, 2006, 77). Z výsledků psychologických výzkumů řidičů, kteří delší dobu neměli nehody, se řidiči nehodovými, vyplývají některé klíčové vlastnosti determinující osobnost řidiče beznehodového i nehodového. Ilustrativní přehled uvádí následující tabulka: Řidiči bez nehod Řidiči s nehodami Vyrovnaní, Emocionálně nevyrovnaní, impulsivní Vcelku dobře sociálně přizpůsobení, Sociálně špatně adaptovaní Ukázněnější, Méně ukáznění, Zralejší osobnosti, Nedozrálé osobnosti, Přizpůsobivější, Méně přizpůsobiví, Rozvážnější, Méně rozvážní, Přiměřeně rozhodní, Agresivní, Přiměřené sebevědomí, Bezohlední, Hodnotnější zájmy, Výrazně sebestřední, Klidní Nezodpovědná bezstarostnost, Nerespektování autority, Neustálý chvat, Přílišné, malé nebo kolísavé sebevědomí, 7 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Psychopatie, Neuroticismus I když nehoda a úraz je zpravidla následkem komplexu příčin a nejen struktury osobnosti, hraje osobnost nezanedbatelnou roli v prevenci úrazů a nehod. Jak a jakou osobnost bychom se měli naučit vytvářet? Naši osobnost i osobnost těch, které vychováváme bychom se měli naučit formulovat jako efektivní osobnost. Jako osobnost odpovědnou, spolehlivou a odolnou vůči stresu. Můžeme k tomu využít sedm návyků, které navrhl R.S. Covey. (Covey, 1999, 2001, 2007). Role rodiny Smyslem výchovy není znalost faktů, ale hodnot. - W.R. Inge Často zapomínáme na důležitost hodnotové orientace a že její utváření je permanentní proces. Účinná výchova nespočívá v tom, že rodiče budou život dítěte zcela ovládat, ale v tom, že své dítě budou poučovat a vštěpovat mu správné hodnoty. Tento proces začíná u rodinného stolu, kde se rodina schází. Děti by zde měly poznat rozhodující proživotní hodnoty, zásady a cíle. Jestliže rodiče dopívajícímu dítěti neumožní pocítit následky nezodpovědného jednání, nijak mu tím nepomohou. Je vhodné aby mladý člověk zažil, že sklízí co zasel, a tak se naučil řešit problémy, do kterých se vlastní vinou dostal. Dítě se musí naučit správně chovat ne proto, že si to dospělý přeje, ale proto, aby se vyhnulo nepříjemným následkům nesprávného jednání a chování. Je nutné aby děti věděly i prožily, že svoboda jde ruku v ruce se zodpovědností. Dítě je měnící se a rozvíjející se osobnost, to znamená, že tuto osobnost musíme neustále poznávat a reagovat na změny. Role učitele Učitelova osobnost patří k nejvýznamnějším výchovným činitelům. Obohacuje žákovy zkušenosti a formuje žákovu osobnost. Učitel ve škole částečně přebírá povinnosti rodičů (například se stará o bezpečí žáků, respektuje a rozvíjí jejich zájmy, pomáhá a radí jim). Tak vzniká mezi učitelem a žákem podobný vztah, se silnou citovou složkou, jako mezi dítětem a rodičem. To ještě zvyšuje význam učitelovy osobnosti mezi činiteli výchovy, zejména když rodina není plně funkční. Žáci každého věku si uvědomují zásadní význam učitelovy osobnosti pro svůj život. Často se obrací na učitele s prosbou o pomoc a nejrůznější informace a rady, které přijímají s vážností. Učitel na ně silně působí pozitivně (pochvala za dosažené výsledky), ale i negativně (pokárání, konstatování neúspěchu, zákaz oblíbené činnosti, jako trest). Učitelovy osobnostní vlastnosti a chování jsou velmi často vzorem pro sebevýchovu a životní návyky mládeže. Učitel nejenže předává žákům vědomosti ( jako učebnice), ale také je motivuje, podněcuje v nich zájmy, navozuje touhu po poznávání nového a osvojení si stylu života. Učitel často výchovně působí více svým jednáním a chováním než slovem. Charakter a míra učitelova výchovného působení na žáky velmi závisí na tom, jakou je osobností. Když má učitel odborné a osobnostní (respektive behaviorální) nedostatky, bude jeho vliv na žáky zpravidla záporný. To se týká zejména hodnotové orientace, základních postojů a životního stylu. To jsou klíčové aspekty pro žákovo budoucí odpovědné chování a proživotní orientaci. Ty jsou zase zásadní pro prevenci nehod a úrazů. 8 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Panuje-li shoda v pedagogických cílech, zásadách a žebříčku hodnot v celém učitelském kolektivu, posiluje se a násobí individuální snaha každého učitele a vliv každého vyučovacího předmětu. Dokonce může dojít k synergickému efektu. Při neshodě a rozporech, kladný vliv jednoho učitele je oslaben dalším učitelem. Poznávání osobnosti Chceme-li něco ovlivňovat, dokonce měnit k lepšímu, potřebujeme znát současný stav („Napřed diagnóza potom terapie“). A protože výchova probíhá ve vztahu minimálně dvou osobností, je vhodné znát osobnost všech zúčastněných. Umožňuje efektivní výchovu, diferencovaný přístup, znalost jednoho důležitého prvku výchovy - osobnost vychovatele a také vlastní zkvalitnění své osobnosti. Následující schéma nám ukazuje tři aspekty osobnosti, jež jsou důležité pro poznávání osobnosti i její výchovu: REGULACE SYSTÉMOVÁ INTEGRACE smysl pro celek, domýšlení se VÝCHOVA detailů ve shodě s celkem, ŘÍZENÍ zralost všech vlastností, řízení KULTIVACE rozvoje a harmonie všech ZRÁNÍ složek osobnosti POKROK VÝVOJ HIERARCHIE STRUKTURA FU K N C D STAVEBNÍ PRVKY E YN MOTIVACE ZAMĚŘENÍ INICIATIVNOST M A IK DANOSTI, JEJICH ROZVOJ A ROZMNOŽENÍ (VLASTNOSTI, ZNALOSTI, SCHOPNOSTI, …) vlastnění všech složek osobnosti, zvyšování počtu složek osobnosti, zvyšování rozsahu jednotlivých složek osobnosti A ochota používat svoji strukturu a její cílení, ochota se nasadit v daném směru Obrázek 2: Schéma tří aspektů osobnosti, důležité pro poznávání osobnosti i její výchovu STRUKTURA Struktura představuje relativně pevné stavební prvky, jejichž základ byl položen v předškolním věku. To platí zejména o citové stránce osobnosti. Schopnosti a znalosti se budou ještě vydatně systematicky rozvíjet po celou dobu školního vzdělávání daného jedince. 9 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Při hodnocení struktury osobnosti přihlížíme zejména k diferencovanosti, složitosti a kvalitativní úrovni osobnosti. SYSTÉMOVÁ INTEGRACE Pomocí zrání, výchovy, sebevýchovy a kultivace probíhá úspěšně nebo neúspěšně rozvoj a harmonizace všech složek osobnosti. Ideální je když tato regulace probíhá také v souladu s aktuálními požadavky zaměstnání a požadavky rodinné role. FUNKCE Funkční pohotovost osobnosti je dána především motivací, zaměřením a iniciativností. Hovoříme o dynamice osobnosti. I když je struktura osobnosti dobře založena a disponována. I když se postupně dobře rozvíjejí. Má v daný moment důležitou roli aktuální aktivace – funkčnost. Pro poznání osobnosti a zacílení výchovy je vždy v danou chvíli důležité rozlišit stav všech tří složek. A učinit potřebné rozhodnutí – výběr do profese, další výchova, její forma a cíl. Poznávání osobnosti je náročný úkol. Velkou pomocí pro sebepoznání i poznání druhých jsou testy osobnosti. Uvedeme si postupně 3 jednoduché pro vyplnění i vyhodnocení, ale vysoce přínosné pro poznání osobnosti a diferenciaci výchovného působení. Nejprve ukázka výstupu z metody Big Five: N - NEUROTICISMUS 100 90 80 70 60 E - EXTRAVERZE S - SVĚDOMITOST 50 40 30 20 10 0 P - PŘÍVĚTIVOST O - OTEVŘENOST Obrázek 3: ukázka z výstupu Big Five 10 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 HS P verbalizace N 22 61 Náchylný/á k psychickému vyčerpání, intenzivně prožívá strach, úzkost a obavy, obtížně zvládá stresové situace E 28 35 Introvertní, zdrženlivý/á, vážný/á, samostatný/á. Je nejraději sám/sama nebo s lidmi, kteří jsou jemu/jí blízcí. O 26 40 Praktický/á, ale snaží se přemýšlet o tom, jak dělat různé věci nově. Usiluje o rovnováhu mezi užíváním starých a nových postupů. P 25 6 Realistický/á, věcný/á, má tendenci znevažovat záměry druhých a soutěžit s nimi. Hněv a zlost dává jasně najevo. S 28 20 Není příliš výkonný/á, občas nedbalý/á a lehkomyslný/á. Spíše si věci předem neplánuje. Výstup byl získán pomocí dotazníku: NEO-PI-R. Zjišťuje 5 obecných dimenzí osobnosti Neuroticismus, Extraverzi, Otevřenost vůči zkušenosti, Přívětivost, Svědomitost a 30 jejich komponent. Autoři: P.T. Costa a R.R. Mc Crase. Čas vyplnění je asi 45 minut. Další jednoduchou metodou je MBTI. Známá typologie vnímání vnějšího světa jedincem vycházející z Jungovy teorie. Autorky: Myersová, Briggsová. Dimenze: IntroverzeExtraverze, Smysly-Intuice, Myšlení-Prožívání, Vnímání-Usuzování. Čas vyplnění je asi 20 minut. Ukázka výstupu z MBTI: Obrázek 4: ukázka výstupu z MBTI 11 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 čerpání energie: E / I extraverze Přátelský, společenský, komunikativní (rád i telefonuje), jeho výkon roste mezi lidmi. příjem INFO: S / N smyslové vnímámí Praktik, základní informace čerpá z čísel a faktů, potřeba organizovaného prostředí a pokynů pro výkon, neklid při komplikacích, vychází z minulé zkušenosti. rozhodování: T / F analytický Rozhoduje se přísně logicky, analytický, objektivní, spravedlivý-neosobní vůči lidem, orientovaný na výkon a výsledek, racionální, tvrdý a nekompromisní, předvídavý, puntičkářsky rigidní. přístup k životu: J / P preferující usuzování Preferuje věci uzavřené, rozhodnuté, "povinnost před zábavou", ctí termíny, pocit, že často musí čekat na druhé, preferuje organizovanost, systém, pořádek; menší flexibilita zato důkladnost. ZÁVĚR obchodní charakteristiky nevyhraněné manažerské charakteristiky middle management, týmař Poslední dotazník PFK je nástroj pro rychlou orientaci v osobnostních rysech vybrané skupiny osob. V letošním roce jsme PFK úspěšně použili při zkoumání osobností pracovníků z hlediska ochoty přijmout změnu firemní kultury. Inventář tvoří pouze 30 tvrzení. Respondenti jednotlivé výroky hodnotí na pětistupňové škále. Vyplnění trvá asi 7 minut. Mimo celkové míry osobnostní způsobilosti pro budování pozitivní firemní kultury je možno nahlédnout do profilu jednotlivých klíčových vlastností daných skupin nebo celé firmy. Z tvrzení lze charakterizovat např.: Osobní účinnost, Sebekontrolu, Empatii, Sebemotivaci a Komunikativnost. 12 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 AUDITOŘI SKUPINA: soubor n = 110 HS ? A Sebeřízení 10,9 0 B Osobní účinnost 12,3 0 C Optimismus 11,6 0 D Sebeúcta 11,0 0 E Skupinová sounáležitost 12,3 0 F Empatie 10,4 0 G Komunikace 9,9 0 H Sebemotivace s ohledem na tým 10,2 0 I Sebekontrola 12,5 0 J Vědomí sebe sama 12,6 0 CELKEM 1 2 3 4 5 6 55 60 65 7 8 9 10 11 12 13 14 15 113,7 5 10 15 20 25 30 35 40 45 13 50 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Závěr Dosud přetrvává představa, že prevence BOZP je činnost, která spadá do dospělosti v době zaměstnání. Protože velmi důležitou součástí prevence je osobnost pracovníka a ta se formuje převážně v době dětství a školního vzdělávání, je důležité zahájit budování zodpovědné, odolné a harmonické osobnosti s proživotně uspořádanými hodnotami již v předškolním věku. A pokračovat během celého školního vzdělávání, případně i v zaměstnání. Nezastupitelnou roli ve výchově osobnosti má její účinné poznávání s návazným diferencovaným přístupem k výchově. Použitá literatura 1) COVEY, R. S. Sedm návyků šťastné rodiny. Praha : Colombus, 1999. 2) COVEY, R. S. 7 návyků skvělých teenagerů. Praha : Pragma, 2001. 3) COVEY, R. S. 7 návyků skutečně efektivních lidí. Praha : Management Press, 2007. 4) KLIMEŠ, J. Proč přišli o body? : nikdo je nevychoval. Lidové noviny, 23.5. 2008. 5) ŠTIKAR, J. …[et al.]. Psychologická prevence nehod. Praha : Karolinum, 2006. 6) ŘÍČAN, P. Psychologie osobnosti. Praha : Grada, 2007. 14 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 1.2. ČLOVĚK V SYSTÉMECH ČLOVĚK – STROJ HUMAN IN MAN-MACHINE-SYSTEMS Ing. Marie Havlíková1 1 FEKT VUT v Brně, Ústav automatizace a měřicí techniky, [email protected] Abstrakt Člověk přichází každodenně, a to jak v pracovním procesu, tak i v soukromém životě do styku s rozmanitými typy přístrojů a technických zařízení a přitom si jejich přítomnost nebo ovládání mnohdy ani neuvědomuje. Technické prostředky se dnes staly nutnou součástí lidského života a naprostou samozřejmostí. Do popředí zájmu se dostaly a stále dostávají hlavně technické parametry zařízení a strojů, ekonomické stimuly jako výrobní a prodejní cena, obchodní a politické strategie firem. V pozadí zájmu dlouhou dobu zůstávala zásadní otázka a důležité hledisko bezpečnosti při vzájemném působení člověka a stroje. Klíčová slova: systém člověk – stroj, spolehlivost, bezpečnost systémů s lidským operátorem, lidský činitel, priorita rozhodování v systémech MMS, výměna informací a komunikace v systémech MMS, činnosti člověka v systémech MMS Abstract In the process of work and everyday private live man exists side-by-side with various types of machinery and technical devices, frequently not being aware of their actual presence and not being able to control them. Nowadays, technical devices have become an essential part of human life and man takes them for granted. On the one hand, technical parameters of machinery and appliances, economic stimuli, i.e. production and retail price, company trade and political strategy have come to the fore. On the other hand, the crucial issue and an important viewpoint on the man-machine interaction have been neglected for a long time. Keywords: man – machine systems, reliability, human operated system safety, human factor, decision priority in MMS systems, information interaction and communication in MMS systems, human activities in MMS systems Vliv člověka Z technického pohledu lze označit člověka a stroj jako dvě komponenty jednoho celku. Odborný termín používaný v literatuře je systém člověk – stroj (Man-Machine System). Mezi nejlépe prozkoumané typy systémů MMS patří zejména: řízení aut, letadel, lodí a vlaků, v těchto systémech se jedná zejména o úlohy stabilizace, řízení, navigace a následnou kontrolu, výrobní a technologické procesy, kde jsou nasazeny počítače a počítačové systémy pro řízení a automatizaci výrobních postupů (jaderné elektrárny, chemická zařízení), systém člověk – počítač a jejich vzájemná interakce. Jedná se o systémy MMS, které jsou svým významem pro člověka strategické jak z hlediska hospodářského, politického tak i vojenského. Všeobecně platí, že pokud je jejich konstrukční provedení správně navrženo a realizováno a jejich provoz bezporuchový, tak neohrožují 15 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 člověka ani okolní prostředí. V případě výskytu závady či chybné funkce v jejich činnosti, se tyto systémy MMS stávají velmi vážným nebezpečím. Následky havárií jsou pak nevyčíslitelné a představují závažné ekonomické a zdravotní důsledky. Havárie v jaderných elektrárnách, chemických zařízeních, letecké a námořní katastrofy v druhé polovině 20. století vedly k tomu, že se výzkumné práce začaly zabývat analýzou bezpečnosti systémů s ohledem na možný negativní vliv lidského faktoru, který přispívá k degradaci bezpečnosti a spolehlivosti technických systémů. Zvláště důležitá je spolehlivost a bezpečný provoz rizikových systémů a provozů, jejichž selhání a výskyt poruchy by vedlo k rozsáhlé katastrově, k ohrožení života velkého množství lidí, k velkým materiálním škodám nebo k poškození složek životního prostředí. Z provedených a zveřejněných analýz příčin leteckých, námořních katastrof, důlních neštěstí nebo havárií v chemických provozech a bohužel i v jaderných elektrárnách jednoznačně vyplynulo, že selhání člověka zapříčiněné překročením jeho výkonové kapacity velkou měrou přispívá k těmto katastrofám. Priorita rozhodování Během provozu v systémech MMS dochází k nestandardním situacím, které musí být vyhodnoceny a řádně ošetřeny. Technické zařízení nebo řídící počítač reaguje na situace podle předem stanovených postupů nebo programů, které ošetří zadané očekávané stavy. Člověk má vysokou diagnostikou úroveň a zároveň je vybaven schopností vyhodnocovat situace při nedostatku vstupních informací. Na druhé straně současné moderní technologické postupy umožňují výrobu diagnostických zařízení a výpočetních systémů, jejichž rychlost zpracování informace a kapacita paměti několikanásobně převyšují lidské schopnosti. Vyvstává tedy otázka, kdo má mít nejvyšší prioritu rozhodování v systému MMS. Současný stav V současné době má vyšší prioritu rozhodování člověk, který může negovat navržený postup automatu. Tak je tomu v provozech jaderných elektráren, při řízení letového provozu nebo řízení letadel. Příkladem systémů MMS, kde při řešení kritických situací na sebe naráží rozhodování člověka a automatu, jsou moderní automobily. Jejich nové bezpečnostní systémy v podobě adaptivních tempomatů ADC (Adaptive Druid Control) umožňují nejen udržování bezpečné vzdálenosti mezi vozidly ale také monitorování překážek. V případě, že se v jízdní dráze při vysoké rychlosti vozidla v kritické vzdálenosti objeví překážka, není v lidských silách se překážce vyhnout. Řízení v tomto případě přebírá bezpečností systém, který na základě stálého monitorování prostoru před vozidlem vypočítá optimální dráhu, zaktivuje brzdný systém vozidla ABS, systém elektronicky řízené brzdové soustavy EBS, uvede do činnosti airbagy, zajistí pevné utažení těla řidiče a tím minimalizuje následky střetu pro člověka [1]. Rozdělování funkcí Při rozdělování funkcí v systémech MMS je rozhodováno, které činnosti při realizaci technického procesu budou prováděny strojem, dnes většinou počítačovým systémem, a které člověkem. Na první pohled se zdá řešení problémů lehké. Všechny funkce, které mohou být prováděny automaticky, budou přenechány stroji a zbytek funkcí bude provádět člověk. Bohužel často vede takové dělení funkcí k tomu, že člověk bývá velmi jednostranně zatěžován, protože zůstane jenom málo zbytkových funkcí. Dalším případem rozdělování činností v systémech MMS je permanentní nevyužití člověka. To jsou stavy, kdy je po člověku požadovaná jen kontrola automaticky řízeného procesu. Pokud ale nastane nebezpečný stav, selže automatika nebo přijde nečekaná vnější porucha a člověk skutečně 16 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 musí zasáhnout, potom se náhle změní nevyužití člověka v jeho přetížení. Vyjádření jednoho pilota plně vystihuje tento problém: „Při normálních operacích není co dělat, ale při abnormálních se musí dělat všechno. Je nutné takovýmto situacím předcházet a to především důkladnou analýzou všech činností člověka v systému MMS. Záměrem je odkrýt slabá místa při kontrolních a řídících situacích a minimalizovat selhání člověka. Výměna informací Všeobecně lze konstatovat, že role člověka ve všech výše uvedených systémech člověk – stroj je stále závažnější, významnější a vyžaduje od člověka stále vyšší nasazení a vyšší úroveň znalostí. Jde o určitou formu vzájemného působení mezi člověkem a technikou charakterizované výměnou informací. Člověk potřebuje pro úspěšné ovládání, manipulaci nebo řízení technických systémů znát základní pravidla komunikace, jakousi formu návodu k obsluze, bez které není schopen se s daným technickým zařízením „dorozumět“. Velmi důležité je, aby výměna informací v systémech MMS byla oboustranná. Informační tok v jediném směru je nedostačující. Člověk musí mít možnost zasáhnout a ovlivnit stav systému, pokud to okolnosti a charakter informací vyžadují. Rovněž je nutné, aby člověk mohl volit způsob a velikost svých akčních zásahů na základě principů zpětné vazby. Příkladem jednostranné výměny informací je sledování informačních tabulí v odbavovacích halách na letištích nebo nádražích. Člověk pouze pasivně přijímá informace a nemá možnost vzájemnou komunikaci ovlivnit. Příkladem oboustranné výměny informací je sledování monitoru zdravotnického přístroje, kde jsou zobrazovány sledované hodnoty diagnostikovaných parametrů. Pověřená osoba na základě zobrazených údajů rozhoduje o dalším krocích v léčeném postupu pacienta a v případě potřeby provede adekvátní zásah. Tento příklad je možno označit rovněž jako kognitivní ergonomické sledování, při kterém člověk využívá své specifické schopnosti, myšlení. Výměna informací v systémech MMS je možná: přímou formou charakteristickou tím, že člověk získává informace přímým pozorováním a vnímáním, zprostředkovanou formou, kdy člověk získává informace na základě měření pomocí dalších přístrojů nebo senzorů. Takto získané informace jsou dále transformovány tak, aby je mohl člověk vnímat a sledovat. Zásahy člověka následují rovněž zprostředkovaně např. pomocí ovládacích prvků, přepínačů, tlačítek nebo klávesnice počítače. Komunikace v systémech MMS je v literárních pramenech [2], [3] popisována ve třech etapách: vnímání informace, které spočívá ve vytvoření smyslového obrazu v mentálních funkcích člověka. Podstatou je získání představy o sledovaném objektu, vnímání informace je počáteční fází pro reakci operátora na podnět, zpracování informace, které se děje v lidském mozku. Zdrojem informace jsou podměty nejčastěji světelné nebo zvukové, tyto jsou zachyceny a detekovány receptory, které dále nesou informaci do mozku, kde nastává vyhodnocení a rozpoznání informace. Mozek dále vydává pokyny pro výkonné orgány – svaly. Tuto činnost lze přirovnat k činnosti informačního kanálu. V druhé polovině minulého století byly zkoumány možnosti lidského operátora přijímat informace a výzkumné práce se zaměřovaly na hodnocení vyšší nervové činnosti člověka [6]. Souhrnně lze konstatovat, že čím složitější komplex podnětů je operátor schopen analyzovat a čím 17 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 přesnější je jeho analýza, tím vyšší je jeho úroveň nervové činnosti. Bylo vysledováno, že se zvyšujícím se počtem různých podnětů se reakční doba prodlužuje [2], provedení zásahu pomocí interface, který operátor uskutečňuje na základě vyhodnocení přijatých informací z vnějšího prostředí a manipulací s ovladači realizuje řízení systému. Způsob komunikace Vzhledem k tomu, jak různorodé jsou systémy a stroje, se kterými přichází člověk do interakce, tak i vzájemná komunikace v systémech MMS je velice rozmanitá a mnohotvárná. V publikacích [3], [4] se nachází četné popisy způsobů komunikace člověka v systémech MMS, ale neexistuje jednoznačné dělení. Ve většině případů jsou kategorizace značně obecné a nespecifické. Lze konstatovat, že komunikace v systémech MMS se odehrává v následujících rovinách. Úkolová rovina Představuje komunikaci v systémech MMS, na které jde především o soulad mezi cíly člověka a nabídkou funkcí konkrétního stroje. Vyhodnocuje se soubor všech nutných operací a úkolů, které je nutno provést, aby bylo dosaženo předpokládaného cíle. Zároveň se sleduje objem nákladů a to nejen ekonomických, ale i splnění časových limitů, tedy kolik času bude dosažení cíle vyžadovat. Je snaha a tendence vyvářet nebo přecházet na takové systémy MMS, které budou efektivní a budou mít komplexní charakter. Sémantická rovina Jedná se o způsob komunikace, kde se preferuje soulad mezi strukturami paměti a myšlenkovými procesy člověka na straně jedné, datovými strukturami a algoritmy stroje na straně druhé. Člověk si vytváří mentální modely funkcí strojů. Pokud tyto modely jsou v souladu skutečnými funkcemi stroje, pak umožňují korektní a rychlou výměnu informace mezi člověkem a strojem. Nesouhlasí-li mentální modely se skutečnými funkcemi stroje, může dojít k chybám [5]. Tak např. operátoři při poruše elektrárny v Three-Mile-Island měli představu, že ukazatel zobrazující stav bezpečnostního ventilu dává informaci ventil je uzavřen. Ve skutečnosti byl zobrazen pokyn ventil uzavřít. Je vysoce žádoucí, aby byly funkce strojů navrhovány tak, aby si člověk mohl vytvářet zcela jednoznačné mentální modely funkcí řízeného stroje. Syntaktická rovina Tento způsob komunikace v systémech MMS sleduje strukturu ukazatelů na straně stroje a zadávání operací na straně člověka. Syntaxe by měla být co možno nejjednodušší. Zvláště jde o vysokou jednoznačnost, jednoduchost a o uvolnění paměti člověka. Ukazatele informací, které se vždy objevují na stejných místech, se ve většině případů nepřehlédnou a jsou snadněji interpretovány. Je výhodnější, když stejný vstup u počítače nebo jakéhokoliv jiného stroje je realizován vždy jedním a tím samým ovladačem. Do této roviny patří také tzv. dialogové techniky řešící otázky, jakou formou bude výměna informací probíhat, zda: pomocí příkazů, pomocí sekvencí otázka-odpověď u obrazovkových dialogů, nebo výběry pomocí menu. 18 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Každá výše uvedená technika výměny informací má výhody a nevýhody. Výběr konkrétní techniky je závislý na typu prováděných úloh, vědomí, zkušenostech a zvyklostech operátora nebo uživatele. Lexikální rovina Na této úrovni jsou představovány problémy a způsoby komunikace v systémech MMS typu: jak mají být dané informace zobrazeny, zda kvantitativně nebo kvalitativně, analogově nebo digitálně, jako text nebo ve formě obrázků, jak mají být mezi sebou kombinovány zrakové a sluchové sdělovače, měl by uživatel nebo operátor sám vybrat druh sdělovače, jakým způsobem předává člověk své příkazy stroji, zda pomocí různých typů ovladačů, ústními formulacemi, analogovými ovládacími prvky nebo číselnými kombinacemi, jakými smysly má člověk vnímat informace, jaké informace mají být podávány formou vizuální, jaké akustickou, tedy jaká smyslová modalita bude aplikována, jakou přesnost a sílu vyžaduje příslušný pohyb prstů ruky při manipulaci s ovladači Alfabetická rovina V alfabetické rovině jde o vytvoření detailní sestavy komunikace. Jsou řešeny otázky volby optimálních prvků komunikace, které zaručí názornost, jednoznačnost a snadnou a rychlou detekci i v krizových situacích. Na této úrovni se rozhoduje o tom: jaký způsob zobrazování se zvolí, zda analogový nebo digitální, zda stupnice bude mít rozsahy lineární, kruhové nebo polokruhové, jak se znázorní funkční stavy přístroje a jeho subsystémů, jakým způsobem budou podávány informace o mimořádných stavech, jaké typy sdělovačů a ovladačů mají být zvoleny s ohledem na spolehlivou detekci informací a ovládání, kde budou zobrazovací a ovládací prvky umístěny, aby byly dobře viditelné, snadno přístupné, snadno proveditelné se zřetelem na pohybové možnosti operátora nebo z pohledu anatomicko–fyziologického řešení a psychologických aspektů, jaká bude velikost a barevné označení zobrazovacích a ovládacích prvků, aby byly snadno interpretovatelné. Člověk a jeho činnosti v MMS Člověk v systémech MMS vykonává různě složité pracovní a řídící operace. Jejich znalost a popis jsou nezbytným předpokladem pro vytvoření věrného modelu celého systému MMS, který umožňuje rozbor kritických míst, odhalí nebezpečné stavy systému nebo chybné činnosti operátora. Znalost činností člověka v systému a způsob jejich provádění je z hlediska bezpečnosti a spolehlivosti systému MMS velmi žádaná záležitost stejně jako znalost komunikace mezi lidským operátorem a strojem. Úroveň činností 19 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Činnosti člověka v systémech MMS jsou závisle na složitosti konkrétního systému. Lze je třídit do kategorií podle různých hledisek jako například časová náročnost, výkonnostní náročnost nebo složitost. Autorem nejrozšířenější a nejpoužívanější klasifikace je profesor J. Rasmussen, který rozdělil činností podle kritéria náročnosti a podle toho, jaké funkce organismu člověka jsou zapotřebí pro jejich realizaci [7]. Jedná se o tyto úrovně: Regulační úroveň, kdy člověk plní roli regulátoru a jeho činnosti jsou regulační zásahy, kterými řídí soustavu tedy stroj. Akčním a výkonným prvkem lidského regulátoru je jeho pohybový aparát. Tato úroveň činností má nejmenší požadavky na zapojení myšlenkových pochodů, člověk vystupuje a chová se jako výkonný člen. Jako příklad těchto činností je například ovládání volantu, sešlápnutí plynového nebo brzdového pedálu u automobilu. Koordinační úroveň, do které spadají činnosti spojené s ovládáním konkrétního stroje. Člověk musí rozpoznat jednotlivé stavy řízené soustavy, vyhodnotit situaci a zvolit odpovídající činnost tak, aby byl aktuální stav systému ošetřen podle předem daných pravidel, norem nebo postupů. Tyto činnosti se člověk musí nejdříve naučit. Zapojuje tedy svůj mozek a vytváří si trénovací množinu stavů, ke kterým přiřazuje odpovídající činnosti a způsoby provedení. Při několikanásobném opakování určité situace dochází ke stereotypům a naučeným zvyklostem, nastává fáze, kdy člověk postupně vyřazuje svůj mozek z činnosti. Sledovaní řízené soustavy a hodnocení situace se stává rutinní záležitost a opakující se jednoznačné stavy soustavy čili stroje vedou ke zcela automatické volbě a provedení zvolené činnosti. Mozek a jeho myšlenkové pochody nejsou aktivovány, není příčina a požadavek na jejich činnost. Příkladem činností na koordinační úrovni je ovládání automobilu při jízdě v jízdních pruzích, vybočení z jízdního pruhu, sledování dopravního značení a světelných křižovatek. Kognitivní úroveň, taky nazývaná taktická úroveň činností, do které patří činnosti spojené s rozhodováním, vyhodnocením nenadálých atypických situací nebo stavů systému, pro které ještě není zvolena konkrétní činnosti. Patří sem také činnosti vedoucí k optimalizaci zvoleného kritéria, které je člověkem upřednostněno, náhlá rozhodnutí jako reakce na neočekávanou situaci, kterou člověk musí řešit a která závisí na jeho zkušenostech, dovednostech a schopnostech. Na této úrovni činností dochází k aktivaci lidského mozku, člověk zapojuje do řízení systému nebo stroje svoje myšlení. Lidský regulátor a jeho myšlenkové postupy jsou naprosto originální a jedinečné. Popis a následná tvorba modelu chování člověka na této úrovni je proto velmi obtížná. Modely zahrnující chování člověka se nazývají kognitivní modely a vycházejí z teorie neuronových sítí. Druhy řídících činností Systémy MMS se řadí svoji podstatou mezi kybernetické systémy složené z řízeného prvku, kterým je ovládaný stroj a z řídícího prvku tedy z lidského regulátoru. Z pohledu teorie řízení a regulace lze druhy regulačních zásahů člověka v systémech MMS rozdělit do tří základních kategorií uvedených níže [7]. Konkrétní příklady řízení a druhy regulačních zásahů jsou ukázány na nejrozšířenějším a nejznámějším systému MMS, kterým je člověk – vozidlo. Jedná se o dynamický systém MMS, který je charakteristický časovým vývojem a změnami stavu v závislosti na čase. Přímé a zpětnovazební řízení, které představuje nejnižší úroveň řízení v systémech MMS, je založené na naučených stereotypech jako je rozjezd vozidla, udržování vozidla ve středu jízdního pruhu, udržování požadované rychlosti nebo zastavení vozidla, uvedené činnosti řidič provádí automaticky a podvědomě, regulátorem je pohybový aparát člověka. 20 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Řízení založené na pravidlech nastává jakmile se vozidlo dostane do interakce s jinými vozidly, kdy je nutné provádět složitější činnosti jako je projíždění křižovatek, předjíždění nebo odbočování. Řidič koordinuje svoje činnosti podle dopravních předpisů a současně také využívá naučené dovednosti. Řidič provádí rozhodování, která lze zapsat ve formě logických implikací: jestliže nastane situace, pak je vykonána akce. Rozpoznává a vyhodnocuje okamžitou situaci a na základě provedené analýzy stavu dává příslušné pokyny v podobě žádaných hodnot pro regulační smyčky na nejnižší úrovni. Řízení založené na znalostech představuje nejvyšší úroveň řízení. Do této kategorie je možné zařadit činnosti, kdy řidič uvažuje o strategii své cesty a vychází přitom ze svých znalostí (místopis, stav komunikace atd.) nebo provádí predikci a vyhodnocování dopravních situací. Podle výsledku vyhodnocení různých variant a na základě svých cílů volí řidič optimální variantu a plánuje svoji budoucí činnost. Tato vyhodnocování probíhají ve většině případů podle dat, která jsou zatížena značnou nejistotou. Jedná se o rozhodování v podmínkách neurčitosti, ale s využitím předchozích zkušeností. Uvedené rozdělení činností operátora v systému MMS, druhy regulačních zásahů, jejich vzájemný vztah jsou znázorněny na obr. 1 a slouží jako základ pro vytváření modelu daného systému. Cílem optimálního řízení dynamického systému je minimální ztráta energie, hmoty a informace. Ohodnocení posouzení Plánování predikce Identifikace situace Použití pravidla Řízení na základě pravidel Vjem Akční zásah Zpětnovazební řízení Regulační úroveň Receptor Akční člen OKOLÍ Řízení na základě znalostí - ČLOVĚK - STROJ Obrázek 1: úroveň řízení v systémech MMS [7] Závěr Lidský operátor je v systémech MMS nepostradatelný. Dosud se nepodařilo sestavit zcela univerzální a autonomní regulátor, který by přebral řízení systému v celém rozsahu a ve stejné kvalitě. Nedaří se člověka zcela nahradit ani při řízení méně složitých strojů. Problém spočívá ve složitosti fyziologické podstaty lidského mozku. To, co odlišuje lidského operátora od neživého umělého regulátoru, je jeho myšlení. Jedná se o zcela specifickou vlastnost člověka, kterou nelze odstranit nebo vyloučit. Lze ji jen eliminovat a to jak v kladném, tak záporném smyslu. 21 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Nutným předpokladem pro dosažení rovnováhy mezi výkonovou kapacitou člověka a vlastnostmi pracovních systémů, strojů a technologických systémů, jakož i jejich kontrolou a řízením a regulací, je optimalizace lidských činností v systémech MMS. Touto problematikou se zabývá ergonomie jako mezioborová disciplína, jejíž současné poznatky umožňují projektování a realizaci v systémech člověk – stroj – pracovní prostředí v souladu s požadavky ochrany zdraví a bezpečnosti. Použitá literatura [1] VYSOKÝ, P., VYSOKÝ, O.: Trendy v řízení automobilových systémů, Automatizace, roč. 2006, č. 4, s. 252-256. ISSN: 0005-125. [2] CARD, S., MORAN, T. & NEWWLL, A.: The Psychology of Human-Computer Interaction. Hillsdale (1983), Erlbaum. [3] HELD, J., KRUEGER, H.: Ein Mensch-Maschine System zur Analyse von MenschMaschine Interaktionen. In L. Deitmer und F. Eicker (Hrsg.) (2000), Schriftenreihe Berufliche Bildung, Bremen: Donat. S.263-279. [4] HELD, J., KRUEGER, H.: Das FIT- System: Ein mobiles, computergestütztes Verfahren zur Erfassung beobachtbarer Ereignisse in der Arbeitsanalyse, Zentralblatt für Arbeitsmedizin, Arbeitsschutz und Ergonomie (1997), 426-436. [5] JURGENSOHN, T., NIESEN, C.: Bedienermodellierung: Beispiele. In K.-P. Timpe, T. Jürgensohn, H. Kolrep (Hrsg.), Mensch Maschine System-technik. Konzepte, Modellierung, Gestaltung, Evaluation (S. 149-177). Düsseldorf: Symposion. [6] COOPER, R. P.: Modelling High-Level Cognitive Processes. Mahwah, NJ: Lawrence (2002), Erlbaum. [7] RASMUSSEN, J.: Information Processing and Human-machine Interaction. An Approach to Cognitive Engineering, New York: North-Holland, 1985. Poznámky Syntaxe skladba Lexikální slovní, týkající se slovní zásoby Sémantický významový Alfabetický uspořádaný do sestavy 22 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 1.3. OVĚŘENÍ MODELU ŠÍŘENÍ PROJEVŮ A ÚČINKŮ OHROŽJÍCÍCH UDÁLOSTÍ – PROJEKT SPREAD – ČÁST 2: REALIZACE TERÉNNÍCH TESTŮ VERIFICATION OF THE SPREAD MODEL OF LIFEENDANGERING EVENTS EFFECTS AND IMPACTS – SPREAD PROJECT - PART 1: FIELD TEST REALIZATION Michaela Havlová1, Petr Skřehot2 1 T – SOFT spol. s r.o., [email protected] 2 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] Abstrakt Při řešení každého výzkumného projektu jsou testy prováděné v terénu, tedy za reálných podmínek, vždy nejnáročnější částí projektu. Jejich úspěšné provedení je totiž ovlivňováno řadou faktorů, které však ne vždy mohou lidé ovlivnit. Zejména pak při provádění testů v atmosféře se můžeme setkávat s velkou variabilitou řady meteorologických prvků, což může výraznou měrou ovlivňovat výsledky prováděného měření. Při každých testech ovšem hraje významnou roli také časové hledisko a požadavky na personální a materiálně technické zajištění. Tento článek, který navazuje na část 1, je proto zaměřen na prezentaci poznatků načerpaných při provádění experimentů prováděných v rámci řešení projektu SPREAD, jehož cílem je ověřit model rozptylu oblaku aerosolu vzniklého výbuchem. Klíčová slova: modelování, rozptyl, terénní testy, atmosféra Abstract Field tests under the real conditions are the most exacting parts of every research project. Their realization is influenced by many factors which could not be always affected by man. Especially the field tests are affected by meteorologic elements with great variability which could influence the results of measurement. Time aspect and personal and technical resources are also of importance. This article which connects part 1 is focused on the presentation of field tests pertaining to the SPREAD project, the aim of which is to verify a dispersion model of aerosol cloud originated by explosion. Keywords: modelling, dispersion, field tests, atmosphere Úvod V prvním díle tohoto článku byl představen výzkumný projekt č. 1H-PK2/35 „Ověření modelu šíření ohrožujících událostí – SPREAD“ a podány informace o přípravě terénních testů, které byly jejich součástí. Jelikož je projekt zaměřen na ověření matematického modelu a vývoj softwarového nástroje určeného k vyhodnocování dosahu nebezpečných koncentrací oblaku aerosolu vzniklého při havárii nebo teroristickém útoku, bylo provedení zkoušek za reálných podmínek nezbytné. Jejich účelem bylo nejen studium chování disperze pevných 23 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 částic (aerosolu) v ovzduší po jejich emisi, ale také distribuce koncentrací v prostoru a čase, což jsou informace důležité z hlediska možného havarijního zásahu nebo evakuace ohrožených osob. Z hlediska prováděných výzkumných aktivit byly terénní testy nejnáročnější částí projektu. Jejich úspěšné provedení bylo ovlivněno řadou faktorů, které však ne vždy lze ovlivnit. Mezi ty hlavní patřily zejména sledované meteorologické veličiny, ale významnou roli hrálo také časové hledisko a požadavky na personální a materiálně technické zajištění. Je potřeba připomenout, že testy probíhaly na velké ploše, kde perfektní příprava a sladění práce všech členů pracovního týmu bylo nezbytným předpokladem pro dosažení požadovaných výsledků a jejich kvality. Návrh a konstrukce sběru dat Pro detekci mikromletého křemene, který byl uváděn do vznosu, byly zvoleny dvě metody. Aktivní metoda, která využívala měření pomocí série šesti laserových fotometrů DustTrak, a pasivní metoda, založená na záchytu částic na plastových destičkách opatřených grafitovými štítky kruhového profilu o ploše 1 cm2 (viz obrázek 11). Pro měření pomocí grafitových terčíků byla zkonstruována pravoúhlá síť o celkovém počtu 63 detekčních bodů, čímž byla pokryta celá požadovaná plocha o rozloze 150 x 450 metrů. Detekční body byly rozmístěny v řadách ve vzdálenostech 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400 a 450 metrů od epicentra a v každé řadě se nacházelo celkem 7 detekčních bodů ve vzájemném rozestupu 25 metrů (viz obrázek 12). Použitý typ sítě umožňoval poměrně velkou flexibilitu k aktuální povětrnostní situaci, kde určujícím faktorem byl směr větru. Síť tedy byla stacionární a podle potřeby se měnilo pouze umístění epicentra. Kontinuální detektory DustTrak byly umístěny uvnitř této sítě v různých konfiguracích (viz obrázek 13). Všechny detektory byly umístěny ve výšce 170 cm nad zemí. Vyměření sítě v terénu bylo provedeno za pomocí GPS, takže přesnost lokace jednotlivých bodů činila 0,5 metru. Obrázek 11: Pohled na pasivní detektor (detektor je po sejmutí plastového víčka připraven k expozici); Autor: Tomáš Vítek. 24 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 12: Vizualizace tvaru detekční sítě a rozmístění jednotlivých terčíků, meteorologických stanic a epicentra výbuchu; Autor: Slavoj Zemánek. Obrázek 13: Rozmístění aktivních detektorů DustTrak; Autor: Petr Skřehot. 25 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Operativní analýza povětrnostní situace Operativní analýzy aktuální povětrnostní situace byly prováděny každý den před zahájením prací na polygonu. Analýza sestávala z prověření situace na letišti, provedení záznamu základních meteorologických informací, včetně pozorování stavu počasí s následnou diskuzí s profesionálním meteorologem z ČHMÚ. Pro operativní analýzu byly kromě místních dat využívány také aktuální informace z meteorologického serveru německé meteorologické služby Wetterzentralle. Analýza přízemní synoptické mapy a předpovědní mapy pro větrné pole však byla určena pouze pro prognózu vývoje počasí v řádech hodin (např. za účelem úpravy polohy epicentra pro testy v dalších dnech, výskyt nežádoucích povětrnostních jevů – např. bouřky, deště, nárazů větru apod.). Pro lokální předpověď určenou pro charakterizaci místních podmínek a určení optimálního času pro provádění testů v daném dni, však byly podstatné informace z místního pracoviště ČHMÚ. Při operativních analýzách byl zjištěn také denní chod lokální cirkulace vzduchu, což byla informace důležitá pro správné načasování výbuchů. Dle místních podmínek i charakteru počasí v jednotlivých termínech (duben, červen a září) bylo možné testy provádět v dopoledních hodinách (cca od 8 do 13 hod) nebo v podvečer (cca po 18 hod). Snahou bylo vyhnout se působení výraznější termické konvekce, která je pro měření přízemních koncentrací oblaku aerosolu nežádoucí. Meteorologická měření Během testů bylo prováděno měření vybraných meteorologických veličin, které rozptyl oblaku ovlivňují. Pro měření byly použity tři mobilní automatické meteorologické stanice (viz obrázek 14) a jeden měřící vůz chemického vojska značky Rover. Měření pomocí automatických stanic probíhalo ve třísekundových časových intervalech, měření pomocí vozu Rover ve třicetisekundových intervalech. Nejdůležitějšími veličinami byla rychlost větru, směr větru a teplota vzduchu. Pro určení směru větru na celé ploše polygonu byly používány výstražné fábory, které byly umístěny na všech tyčích hlavní (středové) linie (viz obrázek 15) a na okrajových tyčích v každé řadě. Tyto směrové ukazatele sloužily především pro stanovení okamžiku výbuchu, který bylo nutné stanovit ad hoc podle aktuální povětrnostní situace. Bylo-li větrné pole na celé ploše polygonu ustálené, pak bylo možno vydat pokyn k odpalu. 26 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 14: Mobilní automatická meteorologická stanice; Autor: Tomáš Vítek. Obrázek 15: Pohled na hlavní linii s rozmístěnými tyčemi s fábory a automatickou meteorologickou stanicí; Autor: David Šátek. 27 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Snímání obrazu Při dubnových i červnových testech byly použity tři videokamery, které byly rozmístěny tak, aby bylo možno snímat postup oblaku z různých směrů. Následným vyhodnocením získaných výstupů lze určit velikost oblaku ve všech třech osách a dále pak půdorys dráhy jeho postupu. Oproti videozáznamu poskytuje digitální fotografie výraznější detaily, avšak pro stanovení výšky oblaku v čase je využít nelze. V tomto ohledu posloužily především záznamy z kamer. Fotodokumentace byla také využita pro vzájemné srovnání různých tvarů oblaků bezprostředně po výbuchu (cca 1 až 2 sekundy). Jelikož je tvar oblaku závislý na počátečních energetických podmínkách, lze tuto informaci využít pro orientační určení typu použité výbušniny. Například na obrázku 16 jsou znázorněny dva převažující typy oblaků: a) „(polo)kulovitý“ a b) „kónický“. V prvém případě se jedná o oblak vzniklý při použití výbušniny Semtex 30 (2,5 kg) s nižší detonační rychlostí, v druhém případě při použití výbušniny Permon 10 (3 kg) se střední detonační rychlostí. 28 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 16a, 16b: Tvary oblaků cca 1 sekundu po výbuchu při použití různých výbušnin; Autor: Petr Skřehot. Odhad velikosti a tvaru oblaku Odhad velikosti oblaku lze v praxi provádět rozborem videozáznamu a určením výšky srovnávacím stanovením. Pro tento účel byla využita kamera, před kterou byla umístěna síť z dostatečně tenkého, ale zároveň dostatečně reflexního materiálu. Výška oblaku pak byla určena pomocí jednoduchého trigonometrického výpočtu. Takto lze získat informaci i o šířce oblaku ve směru kolmém na dráhu jeho postupu. Měřící síť je možno vyrobit z motouzů napnutých mezi dvě zafixované tyče. V našem případě byl použit motouz oranžové barvy, který byl proti zelenému pozadí dostatečně viditelný. Důležité je, aby byla síť zkonstruována tak, aby kamera, snímala celé zorné pole, kde se oblak pohyboval. Podoba zaměřovací sítě je znázorněna na obrázcích 17 a 18. Obrázek 17: Měřící síť pro určování výšky oblaku. 29 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 18: Reálná podoba zaměřovací sítě na výstupu z videozáznamu; Autor: Slavoj Zemánek. Organizace pracovních aktivit Jak již bylo uvedeno výše, úspěšné provedení testů záviselo na dokonalé přípravě a organizaci. Nedílnou součástí této fáze proto byla podrobná instruktáž všech účastníků testů, rozdělení funkcí a úkolů, smluvení signálů a způsobu komunikace a v neposlední řadě také proškolení z bezpečnosti práce (viz obrázek 19). Obrázek 19: Pracovní porada členů týmu před zahájením testů; Autor: Tomáš Vítek. 30 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 20: Pohled na řídící stanoviště; Autor: David Šátek. Každý test byl zakončen uzavřením pasivních detektorů, které muselo proběhnout rychle, aby byla minimalizována kontaminace detektorů pozaďovým prachem. K uzavírání však mohlo být přistoupeno až v okamžiku, kdy oblak aerosolu vzniklý výbuchem přešel přes celý polygon, anebo pokud došlo k jeho výstupu. Tento okamžik bylo nutné stanovit vizuálním pozorováním z řídící věže (viz obrázek 20) odkud byl postup oblaku monitorován. Pomocí smluveného signálu byl následně vydán pokyn k uzavírání detektorů plastovými víčky (viz obrázek 21). Po vyklizení polygonu byly exponované detektory sejmuty z tyčí, roztříděny a odeslány k vyhodnocení (viz obrázek 22). 31 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 21: Plošné uzavírání pasivních detektorů; Autor: David Šátek. Obrázek 22: Inventarizace a třídění sebraných pasivních detektorů; Autor: Michaela Havlová. Pokračování v příštím čísle časopisu JOSRA. 32 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 1.4. MODERNÍ VZDĚLÁVACÍ METODY A TECHNOLOGIE V DALŠÍM VZDĚLÁVÁNÍ DOSPĚLÝCH V BOZP A V SOUVISEJÍCÍCH OBLASTECH MODERN EDUCATIONAL METHODS AND TECHNOLOGIES IN FURTHER EDUCATION IN OSH AND RELATED AREAS Phdr. Irena Kuhnová1 1 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] Abstrakt Od roku 2004 se Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., systematicky zabývá celoživotním vzděláváním v oblasti bezpečnosti a ochrany zdraví při práci a metodou elearningu jako nástroje pro jeho podporu. Usiluje přitom o praktické využití této moderní metody v dalším vzdělávání dospělých v BOZP. Článek uvádí čtenáře do problematiky elearningu jakožto jedné z metod distanční formy vzdělávání. Další část článku je shrnutím současného stavu vývoje e-learningových vzdělávacích programů ve VÚBP, v.v.i. Otázka vzdělávání dospělých v BOZP metodou e-learningu je ve VÚBP, v.v.i., řešena v rámci výzkumného záměru na léta 2004 až 2010 a představuje hlavní předmět dílčího úkolu „Systém celoživotního vzdělávání v oblasti BOZP a e-learning jako nástroj pro jeho podporu“ projektu „Management znalostí – podmínka úspěšného řízení BOZP“. Klíčová slova: vzdělávání dospělých, bezpečnost práce, ochrana zdraví, vzdělávací metody, vzdělávací technologie, e-learning, blended learning, distanční vzdělávání, LMS Abstract The Occupational Safety Research Institute has been concerned with lifelong learning and elearning in occupational safety and health since 2004. E-learning as a modern educational method is used in OSH further education. This article introduces e-learning as one method of distance learning. The second part of the article summarizes the present state of e-learning course development at the Occupational Safety Research Institute. Further education in OSH is dealt with under the Research Plan“Knowledge management - a condition of successful occupational health and safety management” in the project called „Lifelong learning system in OSH and e-learning as a method for its support“ at the Occupational Safety Research Institute Key words: further education, occupational safety and health, health protection, education methods, education technologies, e-learning, blended learning, distance/distant learning., LMS Úvod Moderní formy a metody vzdělávání jsou výsledkem vývoje celé společnosti a pronikají do všech oblastí poznání. Rovněž informační a komunikační technologie (též označ. jako ICT) hrají ve vzdělávání stále významnější roli. Ovlivňují jak obsah, formu, tak i přístup ke 33 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 vzdělávání. Čas od času zažíváme boom tu jedné a tu zase druhé vzdělávací metody či technologie. Už několik desítek let je středem zájmu vzdělavatelů distanční forma vzdělávání (DiV), která byla díky nástupu moderních informačních a komunikačních technologií obohacena o e-learning. E-learning, a zejména vzdělávání on-line, představuje progresivní formu distančního vzdělávání, které lze s pomocí systémů e-learningového vzdělávání (LMS) zároveň spravovat a řídit. V duchu on-line se vyvíjí celý svět. Zábava, obchod, ekonomika a zaměstnání jsou dnes on-line. Otázkou není, zda on-line vzdělávání je lepší nebo horší než klasické vzdělávání. Otázkou naopak je, zda vzdělávací instituce mohou zůstat nezměněné a produkovat pouze klasické formy vzdělávání. Podobně jako řada vzdělávacích institucí a jiných subjektů, které vyvíjejí, nebo už využívají moderní vzdělávací metody, chce také Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., inovovat a modernizovat některé svoje vzdělávací programy. Inovace a modernizace by se jako první měla dotknout především programů zaměřených na získávání další odbornosti v prevenci rizik a pro zajišťování bezpečných a zdraví neohrožujících podmínek zaměstnanců a některých dalších programů VÚBP, v.v.i., souhrnně označovaných jako distanční nadstavbové vzdělávání (DNV) [18]. Obecně o e-learningu Jak už bylo řečeno, je e-learning moderním způsobem vzdělávání. Je možné jej použít pro všechny typy vzdělávání a pro libovolně zaměřené vzdělávání, a to i při souběhu několika kurzů a při vysokém počtu studujících rozmanitého složení a studijních zájmů. Jako elektronická forma distančního vzdělávání vychází e-learning maximálně vstříc zájmům a možnostem všech, kteří chtějí získat nové vědomosti, přičemž se z různých důvodů nemohou účastnit prezenční formy studia a jsou zároveň k samostatnému studiu dostatečně motivováni. E-learning je také řešením určeným pro vzdělávání pojaté v celém kontextu. Neomezuje se proto na pouhou výuku studujících, ale je v širším pojetí metodou sdílení a předávání informací. Narozdíl od jiných informačních systémů, které se zabývají zejména sdílením informací a možnostmi vyhledat potřebné informace ve správný čas, klade e-learning vysoký důraz i na způsob předání informace. Nestačí totiž pouze správnou informaci ve správný okamžik získat, ale je třeba též tuto informaci plně pochopit a dát si ji do souvislostí. Dnes se e-learning uplatňuje nejen na vysokých školách, ale i při podnikovém školení nebo firemním vzdělávání zaměstnanců nebo při dalším, externím, vzdělávání pracovníků podniků, firem a organizací, vč. organizací státní správy, a dalších osob. Podstatným rysem e-learningu, jako druhu vzdělávání užívajícího moderní informační a komunikační technologie, je buď existence prostředí pro virtuální vzdělávání (virtuální třídy využívající metody synchronního vzdělávání), nebo takové technické řešení, které umožňuje vzdělávání on-line a přístup k uspořádané kolekci vzdělávacích materiálů umístěných na elektronickém médiu – web serveru - prostřednictvím prohlížeče a protokolů TCP/IP a http asynchronní metodou. E-learning může kromě on-line kurzů na Internetu využívat i jiné aplikační programy a protokoly (FTP), služby video-on-demand, telefon, technologii CD ROM, tištěné materiály nebo podnikový Intranet. Rozšířeným se v té souvislosti stalo využívání již zmíněných řídicích e-learningových systémů, které m.j. umožňují správu obsahu vzdělávání, správu uživatelů, technickou podporu studia, diskusi mezi účastníky vzdělávání a další kroky napomáhající jak organizaci vzdělávání, tak vykonávání spojené administrativy. Je tradiční e-learning správnou volbou? E-learning je specifickou formou distančního vzdělávání. Vyjdeme-li z definice distančního vzdělávání zformulované Národním centrem distančního vzdělávání [12], dojdeme k závěru, že: 34 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 v tradičním e-learningu by vyučující a studující měli být v procesu vzdělávání od sebe vždy trvale odděleni, a to právě díky moderním informačním a komunikačním technologiím, požadavek multimediálnosti je v e-learningu naplňován výhradně s pomocí ICT. Ukazuje se však, že tradiční přístup k e-learningu (tj. k e-learningu pomocí výukových CD nebo jiných paměťových nosičů ve smyslu off-line, nebo on–line výuky, ať už realizované synchronní nebo asynchronní metodou, má svoje výhody, nevýhody a dokonce i hrozby a ne vždy ve světle výhod přináší očekávané výsledky a studijní efekt. Právě předpoklad a později i skutečnost, že není problém, aby vyučující a studující byli v průběhu vzdělávání metodou elearningu od sebe po celou dobu trvale odděleni, se ukázaly jako mylné. Odloučení vzdělávaných od vzdělávajících nepřinášelo očekávané studijní výsledky a studující neměli nebo v průběhu studia ztráceli potřebnou motivaci. Vedle výhod, kterými jsou podle Celera [2] např.: Snížení nákladů na klasické vzdělávání. Jedná se především o náklady na provoz učeben, zajištění studijních materiálů, mzdy pedagogů, dopravu a další. V případě elearningu jsou všechny tyto náklady sníženy na minimum; Student sám volí dobu, kdy se bude vzdělávat. Absolvuje kurzy podle vlastních potřeb - věnuje učivu tolik času, kolik potřebuje, volí rychlost učení, typ a formu kurzu, kdykoliv si může látku zopakovat a ověřit si svoje získané znalosti; Zajištění vysoké úrovně předávaných znalostí. Tento přínos může být relativní, ale v okamžiku, kdy je úroveň distribuovaného kurzu vysoká, je tato kvalita nabízena všem; Není problém předat kurz oponentovi, který jeho kvalitu posoudí; V rámci klasického hodnocení studentů je jistá závislost na pedagogovi, kdy známka nemusí přesně korespondovat s úrovní znalostí studenta. Také zjištění, jaké informace si student z kurzu odnesl, a zda je využije v praxi, jsou těžko měřitelná. V e-learningu je každý hodnocen podle stejných pravidel. Pedagog nezná studenty, proto nemůže být podjatý, testy jsou vyhodnocovány automaticky. E-learning dává studentovi možnost okamžité zpětné vazby a informuje o jeho výsledcích; Kurzy lze tvořit zajímavou i zábavnou formou, které osloví více zájemců. Studovaný obor nemusí tak být jen strašákem zakončeným zkouškou; jsou podle téhož autora hrozbami e-learningu tyto skutečnosti a jevy: Při nadměrném používání počítačů mizí běžný společenský život, který člověk nutně potřebuje. Snižuje se míra socializace jedince; [01] Absolvování kurzů v elektronické podobě není vhodné pro každého. Některým lidem nemusí být příjemné trávení dlouhých hodin před monitorem hučícího počítače; Informace se předávají pouze jedním směrem. V klasickém vzdělávacím procesu má student možnost požádat při nepochopení látky vyučujícího, aby učivo vyložil jiným způsobem. Při elektronické komunikaci je třeba na odpověď učitele čekat, pokud není on-line; Studium je možné pouze s počítačem nebo jiným zařízením. Pokud k němu nemá student z jakéhokoli důvodu přístup, nemůže se vzdělávat. Uvedené hrozby označují někteří teoretici (m.j. [14] a [15]) spíše jako nevýhody e-learningu. Dalšími obecně známými nevýhodami e-learningu jsou: 35 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 přístup studujících k počítači se standardním softwarovým a hardwarovým vybavením úroveň dovedností každého studujícího ve smyslu základní počítačové a internetové gramotnosti e-learning = samostudium, které nemusí vyhovovat každému. V dnešní době existuje však možnost využití různých interaktivních prostředků – videokonference, chat, diskusní fórum apod. I přesto klade e-learning velký důraz na sebemotivaci každého ze studujících. Nevýhodou e-learningu je podle autorky i to, že jej jako formu distančního vzdělávání nelze využít pro předávání dovedností. Ve světle uvedených skutečností a dosud prakticky nabytých zkušeností není zřejmě možné plně nahradit stávající i distanční výuku vzděláváním podporovaným moderními informačními, příp. i komunikačními technologiemi. Je však vhodné jej využít jako doplněk organizovaných konzultací. Východiskem shora uvedených skutečností je tzv. blended learning, který je smíšenou formou e-learningu a prezenčního vzdělávání. Také bývá – oproti definici - vnímán jako distanční vzdělávání podporované e-learningem (on-line i off-line). Blended learning se snaží kompenzovat některé dílčí nevýhody e-learningu při plnění vzdělávacích cílů kombinací s prvky standardní výuky, kdy je například kombinován v distančním studiu e-learningový kurz s úvodním či závěrečným seminářem nebo workshopem. Tento přístup je vhodný především tam, kde cílová skupina není zvyklá používat moderní komunikační nástroje, jako je chat, diskusní fórum, videokonference a podobně. V českém prostředí (základní a střední školy) se pojem blended learning spojuje většinou s výukou (ale také domácí přípravou), která využívá off-line e-learningových nástrojů (ICT apod.) – zejména multimediálních CD-ROMů (výukové programy, encyklopedie apod.). Univerzitní a firemní sféra pojem blended learning spojuje s kombinací prezenční výuky a e- learningové (on-line) podpory [9]. Moderní vzdělávací metody a technologie v dalším vzdělávání dospělých organizovaném VÚBP, v.v.i. Zatímco nabídka vzdělávacích příležitostí, zahrnujících tradiční, moderní i alternativní formy vzdělávání, a podoba výukových materiálů, které se stávají multimediálními vzdělávacími pomůckami je poměrně bohatá, je třeba především u e-learningu znát nebo alespoň předvídat, jaká bude jeho dostupnost. Studie Národní observatoře zaměstnanosti a vzdělávání Národního vzdělávacího fondu [11] poukazuje na to, že nezbytným předpokladem pro to, aby jednotlivci mohli vzdělávání podporované ICT využívat, je, aby měli nejen přístup k odpovídajícímu vybavení, tedy k počítači a k internetu, ale aby měli i potřebné znalosti a dovednosti. Tyto okolnosti byly jedním z východisek pro úvahy VÚBP, v.v.i., o modernizaci stávajícího vzdělávání. Dalším východiskem byla ochota a schopnost potencionálních příjemců vzdělávání poskytovaného jinou, moderní, formou akceptovat tuto změnu a přizpůsobit se jí. Posledním východiskem byla úvaha, zda bude nově pojaté vzdělávání vázáno na předávání dovedností. Zvážení všech těchto okolností bylo odrazovým můstkem pro další rozhodování VÚBP, v.v.i., pro studii připravenosti na novou formu/metodu vzdělávání., pro postupné vytváření materiálních (technických, finančních) a personálních podmínek a následně pro zahájení vývoje některých vzdělávacích programů VÚBP, v.v.i., jako tzv. e-learningových programů. Pro další vzdělávání dospělých v BOZP (a potažmo celoživotního vzdělávání a učení) organizuje VÚBP, v.v.i., distanční nadstavbové vzdělávání. Odborné veřejnosti jsou známy tři typy DNV: 36 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Modulárně pojatý program BEZPEČNOST PRÁCE, zahrnující témata „Řízení a organizace bezpečnosti práce v podniku“, „Bezpečnost pracovních systémů a technických zařízení“ a „Ochrana zdraví a hygiena práce“ „Systém řízení bezpečnosti a havarijní plánování“ a „Distanční nadstavbové vzdělávání pro auditory systému managementu bezpečnosti a ochrany zdraví při práci“. Od r. 2004 probíhají v rámci výzkumného záměru na léta 2004 až 2010 a projektu „Management znalostí – podmínka úspěšného řízení BOZP“ koncepční a vývojové práce na inovaci a modernizaci prvních dvou jmenovaných programů. Modernizace DNV spočívá v transformaci nynější podoby distančního nadstavbového studia do podoby e-learningu. Z nové, techničtější, formy distančního vzdělávání pak vychází inovace obsahu vzdělávacích programů. Stav vývoje e-learningových programů VÚBP, v.v.i., a další koncepční záměry Po nabytí nezbytných teoretických znalostí se postupně vytváří potřebné metodické a technické zázemí a formují se dílčí e-learningové týmy, jejichž práce je podporována externími odbornými konzultanty. Na samém počátku byly stanoveny postupy řešení a hlavní etapy výzkumu a vývoje. V úvodní teoretické linii byly analyzovány a zkoumány nové metody a moderní informační a komunikační technologie aplikované ve dospělých. Jako výstupy teoretické linie byly vytvořeny některé metodické a další podpůrné materiály pro práci těch, kteří se na přípravě e-learningového vzdělávání VÚBP, v.v.i., podílejí. Pro celkovou organizaci projektu a pro jednotlivé postupové kroky byly významné i dřívější praktické zkušenosti, např. ze spolupráce s německou organizací BGAG - Institut Arbeit und Gesundheit der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung. Na teoretickou linii těsně navázala linie vývojová. Ta se již zabývala praktickým využitím nových metod a moderních informačních a komunikačních technologií pro vzdělávací programy VÚBP, v.v.i., a speciálně o e-learningové řešení DNV. Na základě získaných poznatků a ověřených zkušeností a na základě individuálních jednání s firmami působícími v ČR v oblasti e-learningových technologií, zvolil VÚBP, v.v.i., pro DNV on-line studium metodou asynchronního vzdělávání. Distanční nadstavbové vzdělávání, resp. typ DNV bude tzv. e-learningovým programem, který bude kombinací samostudia v řídicím e-learningovém systému s konzultační podporou [02]. Grafické vyjádření prvků a vazeb v e-learningovém vzdělávání znázorňuje tento obrázek: 37 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 1: Režim studia a tutorské podpory v e-learningovém programu distančního nadstavbového studia Znamená to, že e-learning v podobě e-kurzu, který bude studován v řídicím e-learningovém systému, bude: a) doplněn skupinovými prezenčně organizovanými konzultacemi a b) konzultacemi v prostředí LMS na principu elektronické pošty. 38 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 E-kurz Distanční nadstavbové studium metodou e-learningu Tutorská (konzultační) podpora na Internetu Prezenční konzultace = skupinové tutoriály Obrázek 2: Vyobrazení e-learningového modelu VÚBP, v.v.i. Téměř souběžně jsou v současné době vyvíjeny e-kurzy pro témata „Řízení a organizace bezpečnosti práce v podniku“ a „Ochrana zdraví a hygiena práce“. Zatímco e-kurz „Řízení a organizace bezpečnosti práce v podniku“ je ve 2. pololetí r. 2008 speciálně vytvořenou cílovou skupinou ověřován v rámci pilotního běhu e-learningu, bude e-kurz „Ochrana zdraví a hygiena práce“ v tomto období procházet korekcemi obsahu a formy. Na tyto dva kurzy naváže vývoj e-kurzu a e-learningu pro téma „Bezpečnost pracovních systémů a technických zařízení“ a bude zpracována širší koncepce tématu prevence, havarijní připravenost a zásahy při chemických haváriích a havarijní plánování, v jejímž rámci bude řešeno i DNV „Systém řízení bezpečnosti a havarijní plánování“. Závěr E-learning je moderním způsobem vzdělávání, zároveň však čím dál častěji diskutovaným z důvodů, které jsou zmiňovány v tomto článku a uváděny v použitých zdrojích. Budoucností není buď anebo, ale kombinace tradičního a on-line vzdělávání. Vzdělávání obecně představuje v měnícím se světě práce podporu zaměstnavatelů. Odborníci kvalifikovaní pro oblast pracovních podmínek, pracovního prostředí a pro úkoly v prevenci rizik posilují svými znalostmi oblast ochrany zdraví ve smyslu minimalizace pracovních rizik v podnicích a firmách a prevenci před pracovními úrazy a nemocemi z povolání, jimž jsou zaměstnanci vystavováni. Význam vzdělávání a zvyšování kvalifikace v BOZP si uvědomuje celá Evropská unie. Domnívá se, že kromě jiného i vzdělávání může být jedním z opatření jak dosáhnout celkového snížení počtu pracovních úrazů a nemocí z povolání, přičemž do r. 2012 si klade za cíl snížit úrazovost a nemocnost o 25 %. Prevenci rizik by podle Evropské komise měla být zahrnuta do vzdělávacích programů na všech úrovních vzdělávacího cyklu a do všech oblastí, včetně odborného a univerzitního vzdělávání. Evropská rada v závěrech Lisabonského summitu zdůraznila, že konfrontace EU s důsledky globalizace a znalostmi 39 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 tažené ekonomiky vyžaduje vedle radikální transformace evropské ekonomiky rovněž modernizaci sociálních systémů a vzdělávání. O naplnění požadavku modernizace vzdělávání usiluje vedle saturování celospolečenské potřeby vzděláváním osob v prevenci rizik a celkově v oblasti BOZP a v souvisejících oblastech i Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i. Definice klíčových pojmů a vysvětlivky zkratek Blended learning Kombinovaná výuka - kombinace standardní výuky (prezenční, prezentační, face-to-face) s elearningem. Blended learning se snaží kompenzovat některé dílčí nevýhody e-learningu při plnění vzdělávacích cílů kombinací s prvky standardní výuky, kdy je například kombinován v distančním studiu e-learningový kurz s úvodním či závěrečným seminářem nebo workshopem. Tento přístup je vhodný především tam, kde cílová skupina není zvyklá používat moderní komunikační nástroje, jako je chat, diskusní fórum, videokonference a podobně. Zdroj: [1] BOZP Bezpečnost a ochrana zdraví při práci. DNV Distanční nadstavbové vzdělávání. Vzdělávací program Výzkumného ústavu bezpečnosti práce, v.v.i., pro další vzdělávání v dospělých v provádění úkolů v prevenci rizik dle zákona č. 309/2006 Sb., nebo pro provozování živnosti v oboru „Poskytování služeb v oblasti BOZP“. Distanční vzdělávání (DiV) Multimediální forma řízeného studia, v němž jsou vyučující (tutoři) a konzultanti v průběhu vzdělávání trvale nebo převážně fyzicky odděleni od vzdělávaných. [03, 04]. Zdroj: [12] E-learning Existuje řada definic e-learningu [05], které vznikaly v různých dobách. Vzhledem k nepřetržitému dynamickému vývoji e-learningu samotného, i souvisejících informačních a komunikačních technologií, se často výrazně liší. Některé jsou až příliš jednoduché a naopak některé příliš akademické, některé jsou velmi široké, některé zužují význam až příliš. Uveďme čtyři z nich, použité v různých materiálech v poslední době: E-learning je výuka s využitím výpočetní techniky aIinternetu. (Petr Korviny, Moodle (nejen) na OPF, OPF, 2005) E-learning je v podstatě jakékoli využívání elektronických materiálních a didaktických prostředků k efektivnímu dosažení vzdělávacího cíle s tím, že je realizován zejména/nejenom prostřednictvím počítačových sítí. V českém prostředí spojován zejména s řízeným studiem v rámci LMS. (Kamil Kopecký, Základy e-learningu, Net University s.r. o., UP v Olomouci, 2005) 40 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 E-Learning je vzdělávací proces, využívající informační a komunikační technologie k tvorbě kursů, k distribuci studijního obsahu, komunikaci mezi studenty a pedagogy a k řízení studia. (Jan Wagner, Nebojme se eLearningu, Česká škola, 2005) E-learning je forma vzdělávání využívající multimediální prvky - prezentace a texty s odkazy, animované sekvence, video snímky, sdílené pracovní plochy, komunikaci s lektorem a spolužáky, testy, elektronické modely procesů, atd. v systému pro řízení studia (LMS). (Virtuální Ostravská univerzita, 2005) Ze všech citovaných definic vyplývá, že e-learning v sobě zahrnuje řadu dílčích aktivit, které mohou být propojené do uceleného systému, ale také nemusejí. Může se jednat o rozsáhlé kurzy plně distančního charakteru a propracované nástroje kolaborativního učení, naopak ale může jít jen o doplnění prezenční výuky. Vhodných ICT je řada: vystavení studijních materiálů na Internetu nebo Intranetu, nabídka k nim vztažených autotestů, komunikace prostřednictvím diskusních fór, e-mailů a dalších synchronních nebo asynchronních komunikačních nástrojů. Všechny uvedené nástroje je vhodné integrovat, pro tyto účely proto slouží specializované aplikace pro řízení procesu vzdělávání - LMS (řídicí e-learningové systémy). Těchto systémů je řada, kromě několika desítek nejznámějších existují stovky systémů s nejrůznějším rozsahem. Zdroj: [4] FTP File transfer protokol. Aplikační protokol sady protokolů TCP/IP pro přenos souborů mezi síťovými uzly, definovaný v RFC 959. Zdroj: [6] ICT Information Communication technology = moderní informační a komunikační technologie. Zdroj: [7] LMS Learning Management System = řídicí výukový systém (systém pro řízení výuky), tedy aplikace řešící administrativu a organizaci výuky v rámci e-learningu. Zdroj: [10] TCP/IP Transmission Control Protocol/Internet Protocol. Sada protokolů vyvinutá v agentuře ARPA (Advanced Research Projects Agency) pro internet. sítě na počátku 70. let. Obsahuje TCP jako primární transportní protokol a IP jako protokol síťové vrstvy. Zdroj: [16] Tutor Specifický termín, užívaný k odlišení od pojmu učitel jako jednoho z ústředních subjektů prezenčního studia. Tutor je metodický zprostředkovatel distančního studia, konzultant odborných otázek studujících a hodnotitel výsledků. Zdroj: [12] Slovo latinského původu. Ve starém Římě se tímto slovem označoval opatrovník dětí. V současné době se v českém prostředí slovo tutor užívá pro vzdělavatele v distančním vzdělávání, zejména v e-learningu. Tutor je nejbližší spolupracovník studujícího, vyškolený pracovník pověřený vzdělávací institucí pro řízení studujících v určitém výukovém modulu. Zdroj: [20] 41 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 VÚBP, v.v.i. Výzkumný ústav bezpečnosti práce, veřejná výzkumná instituce. Poznámky 0.1 Míra socializace je důvodem, proč distanční vzdělávání vč. e-learningu není vhodné pro rekvalifikaci osob. Ze Stanoviska Komise pro akreditaci rekvalifikačních vzdělávacích programů k akreditování distančních vzdělávacích forem ze dne 1. července 2001 vyplývá, že, cit.: „Rekvalifikační vzdělávací programy jsou určeny především pro občany, kteří hledají nové uplatnění na trhu práce. Řada z těchto lidí je v evidenci uchazečů o zaměstnání na Úřadech práce. Cílem rekvalifikačního vzdělávání je nejen získání znalostí a dovedností potřebných pro novou profesi, ale sleduje i psychickou a motivační pomoc. To znamená zajištění společenského kontaktu, eliminace společenské izolovanosti, vzájemná pomoci při zajišťování uplatnění atp. Z výše uvedených důvodů není distanční forma ve své čisté podobě nejvhodnější.“ [17, dostupný na http://www.msmt.cz/vzdelavani/rekvalifikacedistancni-formou] 0.2 VÚBP, v.v.i. používá rovněž pojem „tutorská podpora“. 0.3 Multimediálnost zde znamená využití všech distančních komunikačních prostředků, se kterými lze učivo prezentovat – tj. tištěné materiály, magnetofonové a magnetoskopické záznamy, počítačové programy na disketách, CD nosičích nebo v sítích, faxy, e-mail, videokonference, rozhlasové a televizní přenosy….". 0.4 Ekvivalent: distanční studium. 0.5 Též formou zápisu „eLearning“. Použitá literatura 1. Blended learning [online]. Wikipedie [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://cs.wikipedia.org/wiki/Blended_learning>. 2. CELER, Čeněk. Může nahradit e-learning klasickou výuku? [online] [cit. 2008-0422]. Dostupný na www: <http://alumni.daad.cz/dokumenty/20080112_So_OS/celer_elearning.pdf> 3. Slovníček pojmů [online]. ČD Telematika [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.cdt.cz/templates/Clanek.aspx?art=86&col=110&lang=cs>. 4. E-learning [online]. Wikipedie [cit. 2008-04-22].Dostupný na www: <http://cs.wikipedia.org/wiki/ELearning>. 5. E-Learning [online]. Institut IT.cz [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://institutit.cz/?navigace=elearn&elearn=ereseni>. 6. FTP [online]. ČD Telematika [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.cdt.cz/templates/Clanek.aspx?art=102&col=110>. 7. ICT [online]. Wikipedia [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://en.wikipedia.org/wiki/ICT>. 8. KLIMEŠ, Cyril. E-learning na Ostravské univerzitě[online]. Ostrava : Ostravská univerzita [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://209.85.135.104/search?q=cache:2rDYZTMys3kJ:www.lf1.cuni.cz/Data/Docu 42 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 ments/1D833E76-21CF-4156-A6DD-6B8B4E6F536D/Elearning_na_Ostravske_univerzite.pdf+Klime%C5%A1+%2B+p%C5%99%C3%ADp rava+distan%C4%8Dn%C3%AD+v%C3%BDuky&hl=cs&ct=clnk&cd=2&gl=cz&lr= lang_cs>. 9. KOPECKÝ, K. Modely tzv. blended learningu : úvod do problematiky. E-ZINE [online] [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.netuniversity.cz/text.php?soubor=blended&pocitadlo=3>. 10. LMS [online]. Wikipedie [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://cs.wikipedia.org/wiki/Learning_Management_System>. 11. MATOUŠKOVÁ, Z.; VYMAZAL, J. Vliv informačních a komunikačních technologií na další vzdělávání. Working Paper NVF-NOZV, 2006, č. 3. 40 s. 12. MÍKA, J.; PRŮCHA, J. Glosář distančního vzdělávání (DiV). 2. doplněné vydání. Praha : NCDiV/CSVŠ, 2004. 32 s. 13. NAVRKAL, P. Virtuální vzdělávání a jeho využití v MSP. Diplomová práce. Katedra informačních technologií VŠE v Praze, 2004. 14. NOCAR, David. E-learning v distančním vzdělávání [online]. Olomouc : Centrum distančního vzdělávání Univerzity Palackého v Olomouci [cit. 2007-02-01]. Dostupný na www: <http://www.csvs.cz/publikace/NCDiV2004_sbornik/Nocar-231-237.pdf>. 15. NOVÁK, M. E-learning : nástroje pro tvorbu a řízení výuky. Bakalářská práce. Praha : Česká zemědělská univerzita, 2007. 63 s. 16. TCP/IP [online]. ČD Telematika [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.cdt.cz/templates/Clanek.aspx?art=124&col=110>. 17. Ministerstvo školství, tělovýchovy a mládeže [online] [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.msmt.cz/>. 18. Distanční nadstavbové studium [online]. Praha : Výzkumný ústav bezpečnosti práce [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://www.vubp.cz/vzdelavani_dns.php>. 19. Wikipedia : the free encyklopedia [online] [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www:. <http://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page>. 20. Wikipedie : internetová encyklopedie [online] [cit. 2008-04-22]. Dostupný na www: <http://cs.wikipedia.org/wiki/Hlavn%C3%AD_strana>. 21. Zlepšení kvality a produktivity práce: strategie Společenství pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci na období 2007–2012. Úřední věstník EU, KOM(2007) 62, 21.2.2007 [cit. 2008-06-26]. Dostupný na www: <http://cz.osha.europa.eu/news/novinky_eu/files/com2007_0062cs01.pdf>. 43 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 1.5. VÝZNAM PROBIT FUNKCE PRO HAVARIJNÍ PLÁNOVÁNÍ IMPORTANCE OF PROBIT FUNCTION FOR EMERGENCY PLANNING Ing. Jan Bumba1 1 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] Abstrakt Chemické látky jsou neodmyslitelnou součástí života moderní průmyslové společnosti. Na jedné straně přinášejí všemožný užitek, na druhé straně disponují nebezpečnými vlastnostmi, které ohrožují zdraví a život lidí i hospodářských zvířat, způsobují škody na majetku a životním prostředí. Po krátkém přehledu norem a směrnic, týkajících se chemické expozice, je stručně nastíněna podstata analýzy probitu. Její využití při havarijním plánování je pak demonstrováno pomocí rozptylového programu ALOHA tak, aby výstupy tohoto programu, určeného jednak záchranářům jako pomůcka v průběhu protihavarijních zásahů, jednak v předstihu plánovačům havarijní připravenosti, byly využitelné k všeobecné ochraně nechráněné populace v okolí průmyslových objektů a zařízení, kde se nakládá s nebezpečnými chemickými látkami. Klíčová slova: nebezpečné chemické látky, toxická expozice chemikáliemi, logaritmickonormální rozdělení, funkce pravděpodobnostní jednotky (probit), rozptylový program ALOHA, parametry koncentrace a času pro funkci probit Abstract Chemical substances are inherent part of modern industrial society live. On the one hand benefit all manner of profit, on the other they have dangerous properties by that they threaten the lives and health of humans and domestic animals and cause damages on the property and environment. After a short overview of norms and directives dealing with the chemical exposure there is briefly outlined a core of probit analysis. Its use at emergency planning it is demonstrated by help of the ALOHA dispersion program by a way that outputs of this program are pitched partly to rescuers as an aid during the emergency interventions and partly in advance for emergency prepardness planners with aim they would be used for general protection in a vicinity of industrial objects and facilities in which there is handled with dangerous chemical substances. Keywords: dangerous chemicals, chemical toxic exposure, lognormal distibution, probability unit (probit), ALOHA dispersion program, concentration and time parameters for probit function Úvod Cílem zákona o prevenci závažných průmyslových havárií s přítomností chemických látek a přípravků [1] je snížit pravděpodobnost vzniku a omezit dopady závažných havárií na zdraví a životy lidí, na hospodářská zvířata, na majetek a životní prostředí v objektech a zařízeních a v jejich okolí. 44 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Závažnou havárií se podle § 2, odst. e) tohoto zákona rozumí „mimořádná, částečně nebo zcela neovladatelná, časově a prostorově ohraničená událost, například závažný únik, požár nebo výbuch, která vznikla nebo jejíž vznik bezprostředně hrozí v souvislosti s užíváním objektu nebo zařízení, v němž je nebezpečná látka vyráběna, zpracovávána, používána, přepravována nebo skladována, a vedoucí k vážnému ohrožení nebo vážnému dopadu na životy a zdraví lidí, hospodářských zvířat a životní prostředí nebo k újmě na majetku“. Pokud se týká působení toxické látky na živé organismy, jde v takovém případě obvykle o jednorázovou, akutní expozici, kdy v celkem krátké době vnikne do organismu určité množství této látky, převážně vdechováním (případný kontakt s pokožkou nebo požití ovšem vyloučen není). Proto je velmi důležité odhadnout účinek toxického rozptylu nebezpečné látky pro stanovení akutní inhalační expozice a stanovit dopad jako pravděpodobnost úmrtí zasažených organismů, v tomto případě lidí. Tím se situace liší od hodnocení toxického působení nebezpečných látek v případech, kdy se jedná o pracovní prostředí, tzn. práci s nebezpečnými látkami nebo v prostředí nebezpečných látek (kde platí hygienické limity, jako jsou PEL – přípustné expoziční limity nebo NPK – nejvyšší přípustné koncentrace aj.) nebo o limity pro havarijní a územní plánování (nebezpečné zóny, evakuační úrovně koncentrací atd.). Pro tento úkol existují různé cesty a jednou z nich je využití analýzy probit. Základní fakta týkající se norem a směrnic pro chemickou expozici Chemické látky obecně nemají jednoduchou „bezpečnou úroveň“. Každá chemikálie má vícenásobnou zdravotní koncentrační normu, mez nebo směrnici – koncentrace se mění v závislosti na době trvání a četnosti pobytu lidí v prostředí, kde se chemikálie vyskytuje a závisí též na celkové situaci, jaká úroveň rizika bude přijatelná. Různé normy a směrnice navíc platí pro různá prostředí výskytu chemikálií – jako je vzduch, voda, půda a i pro další prostředí, jako je např. potrava [2]. Zdravotnické organizace (např. OSHA/NIOSH v USA, u nás SZÚ) rozpracovaly specifické koncentrační a/nebo expoziční úrovně pro řadu použití. Při odhadu nebo prevenci zdravotních rizik spojených s chemikáliemi je důležité, aby byly pro srovnání použity ty nejvhodnější zdravotní normy a/nebo směrnice. Obr. č. 1 ukazuje obecný příklad rozsahu úrovně koncentrace představující různá kritéria. V poslední době jsou doporučovány právě pro účely ochrany populace v případě krátkodobých havarijních úniků chemických látek limity AEGL (v EU jsou v návrhu limity AETL [3]). Známější limity ERPG (směrnice pro plánování odezvy na případ nouze) pro expoziční čas 1 hodina se používají pouze v případě, kdy pro danou látku nejsou stanoveny limity AEGL. Oficiální definice úrovní AEGL (směrnic pro úrovně akutní expozice) jsou: AEGL – 1: úroveň expozice nad kterou populace jako celek (včetně citlivě reagujících jedinců) může pocítit nějaké nápadné nepohodlí (nevyřazující z činnosti, dočasné a reversibilní); AEGL – 2: úroveň expozice nad kterou populace jako celek (včetně citlivě reagujících jedinců) může zakusit vážné dlouhodobé účinky nebo zhoršení schopnosti úniku; AEGL – 3: úroveň expozice nad kterou by mohla populace jako celek (včetně citlivě reagujících jedinců) zakusit účinky ohrožující život nebo způsobující úmrtí. 45 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 1: Kontinuum expozičních úrovní chemické látky ve vzduchu (obecné znázornění) Význam zkratek a akronymů: LC 50 – smrtelná koncentrace, kdy v exponované skupině populace lze očekávat 50 % úmrtí, LC 01 – smrtelná koncentrace, kdy v exponované skupině populace lze očekávat 1 % úmrtí, IDLH – bezprostředně nebezpečné pro zdraví a život (30 minutová norma pro pracovní prostředí jako kritérium určující použití úplné ochranné výbavy), AEGL – směrnice pro úroveň akutní expozice (definice viz výše), STEL – krátkodobý expoziční limit – užívá se v pracovním prostředí ke sledování /udržení bezpečných pracovních podmínek (v podmínkách ČR se této mezi nejvíce blíží tzv. nejvyšší přípustná koncentrace NPK), TWA – TLV – časově vážený průměr koncentrace, používaný v pracovním prostředí pro zaručení permanentně bezpečných podmínek (v podmínkách ČR se této mezi nejvíce blíží tzv. přípustný expoziční limit PEL). Uvedené definice by neměly být interpretovány příliš doslovně. Konečné hodnoty AEGL expozic (zejména pro bojové chemické látky) jsou navrženy tak, aby byly velmi ochranné. Jako příklad může posloužit přehled „bezpečných, příp. nebezpečných úrovní“ expozic tak běžné průmyslové chemikálie, jako je amoniak uvedené v tabulce č. 1 (podle [4]). Mez, norma, směrnice LC 50 AEGL 3 AEGL 2 Doba trvání expozice 2 – 10 minut > 5000 10 minut 30 minut 1 hodina 4 hodiny 8 hodin 1880 188 1120 112 770 77 46 383 77 272 77 8 hod. za den 24 hod. za den JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 AEGL 1 IDLH STEL TLV Emise 18 18 300 18 18 18 27 18 0,35 Tabulka 1: Kritéria pro amoniak ve vzduchu (mg/m3) Účinky nebezpečných událostí Aby bylo možno kvantifikovat riziko, je nezbytné převést fyzikální projevy havárie (požár, výbuch, toxický rozptyl) na informaci jaký následek mají tyto jevy na lidi, majetek a životní prostředí. Toto bývá nazýváno jako dopad události a lze to vyjádřit mnoha způsoby. Nejsnáze aplikovatelná metoda se týká výběru určitých úrovní dopadů pro ilustraci nepříznivých výsledků. Je možné např. stanovit, že určitá úroveň tepelné radiace, přetlaku na čele výbuchové vlny nebo toxické koncentrace znamená úmrtí; v takovém případě jakákoliv osoba, která obdržela tuto nebo větší dávku je považována za usmrcenou, zatím co všichni ostatní, kteří obdrželi nižší dávku, se pokládají za přeživší. Avšak tato metoda je více méně limitována tím, že nebere v úvahu proměnlivou citlivost lidí podrobených fyzikálním projevům havárie. Za určitých okolností není tento postup použitelný, specielně tehdy, kdy se uvažuje buď o velmi krátké nebo naopak o velmi dlouhé době expozice. Pro překonání tohoto nedostatku byl přijat sofistikovanější přístup, a sice analýza metodou probit funkce, která dovoluje předpovídat pravděpodobnosti nepříznivých následků (neboli dopadů, obvykle úmrtí nebo zranění) pokud jsou známy podmínky expozice týkající se časově proměnné úrovně tepelné radiace, přetlaku na čele výbuchové vlny nebo koncentrace toxických par. Tento přístup bere v úvahu rozdíly v citlivosti lidí, má však rovněž určitá omezení a je mnohem složitější při použití. Zvláště data používaná k odvození probit vztahů jsou náchylná k určitému stupni nejistoty. Spolehlivá data o působení fyzikálních projevů havárie na lidi jsou dostupná jen zřídka, takže se často používají data založená na experimentech se zvířaty, a to hlavně pro toxické expozice. Tvar probit funkce (Pr) Pokud není znám exponent toxické dávky n, je možno ji rozložit na dva členy: ln C pro koncentraci toxické látky při expozici a ln t pro dobu trvání expozice, tedy: Pr = d1 + d2 . ln C + d3 . ln t (1) Konstanty d1, d2, d3 jsou dány tím, aby nejlépe vystihovaly experimentální data. Pro zjištění těchto konstant se přepíše rovnice za účelem nalezení těchto konstant na tvar: Pr = d1 + d3 . ln (Cd2/d3 . t) (2) Potom exponent toxické dávky je n = d2/d3. V literatuře jsou konstanty d1 a d3 obvykle označeny jako a a b a zápis rovnice, kde rozměr koncentrace je mg/m3 nebo ppm a rozměr času je minuta, je uváděn následovně: Pr = a+ b . ln (Cn . t) 47 (3) JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Stručný přehled geneze analýzy pomocí probitu Pro jednostranně ohraničená data je nejrozšířenější alternativou normálního rozdělení logaritmickonormální rozdělení [5]. Např. koncentrace určité chemické látky jsou buď kladné, nebo mají přirozeně definovaný počátek (v analyzovaném vzorku se koncentrace chemické látky od nulové hodnoty zvětšuje pouze v kladném směru). Na rozdíl od normálního (nebo Gaussova) rozdělení není rozdělení logaritmickonormální obecně tak známo, jak by mělo odpovídat jeho významu v běžném životě. V současnosti existuje dostupný fyzikální model [6], který poskytuje hlavní vodítko k pochopení rozložení takových jevů, jako jsou např. [7]: výskyt nerostných zdrojů v zemské kůře, přítomnost škodlivých látek v atmosféře, vnímavost jednotlivců v populaci vůči chemickým látkám, doba přežívání při diagnostikování onkologických onemocnění, atd. Náhodná veličina x má logaritmickonormální rozdělení, když veličina y = ln (x) má rozdělení normální. Obr. č. 2 a obr. č. 3 názorně ilustrují tento vztah mezi oběma rozděleními. Dalším krokem je zavedení pojmu pravděpodobnostní jednotky, neboli tzv. probitu (probability unit = probit). Probit reprezentuje % populace, reagující na podnět, vyjádřené jako funkce jednotek standardní (směrodatné) odchylky od střední hodnoty. Provede se to pomocí operace, při které se vzájemně přiřadí k oblastem vymezeným velikostí směrodatné odchylky na obě strany od střední hodnoty pravděpodobnost (nebo procento) pozorování, které do těchto oblastí spadají [8]. To je znázorněno na obr. č. 4. Někdy se tyto oblasti nazývají „normální ekvivalent směrodatných odchylek“ [9] (viz též tab. č. 2). 48 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Funkce hustoty pravděpodobnosti logaritmickonormálního rozdělení Hustota pravděpodobnosti 1,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Hodnota náhodné veličiny, x (původní měřítko) Obrázek 2: Hustota pravděpodobnosti lognormálního rozdělení Funkce hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení Hustota pravděpodobnosti 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 0 2 4 6 8 Hodnota náhodné veličiny, ln x (logaritmické měřítko) Obrázek 3: Hustota pravděpodobnosti normálního rozdělení 49 3000 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Tento ekvivalent pro 50 % pozorování (nebo pravděpodobnost 0,5) je roven 0. Aby se vyloučilo počítání se zápornými čísly, přiřadí se k hodnotám tohoto ekvivalentu + 5. Celou transformaci funkce probit ilustruje obr. č. 4 a rovněž tabulka č. 2. Pravděpodobnost výskytu jevu 0,001 0,023 0,159 0,500 0,841 0,977 0,999 Procenta výskytu jevu 0,1 2,3 15,9 50,0 84,1 97,7 99,9 Přiřazená hodnota Normální ekvivalent Hodnota směrodatné odchylky směrodatných funkce probit odchylek -3 -3 2 -2 -2 3 -1 -1 4 střední hodnota 0 5 +1 +1 6 +2 +2 7 +3 +3 8 Tabulka 2: Transformace probitu (podle [9]) Když se funkce hustoty pravděpodobnosti převede na funkci kumulativní, obdrží se tzv. sigmoidní křivka, znázorněná na obr. č. 5. Ta se nechá dále buď převést na grafické znázornění vztahu mezi funkcí probit a pravděpodobností výskytu jevu v populaci (obr. č. 6), nebo pohodlnější znázornění přímkou (obr. č. 7). -2 -1 0 +1 +2 jednotky st. odchylky kolik % pozorování 34,1 34,1 spadá do 13,6 13,6 každé 2,3 2,3 2,3 15,9 50 84,1 97,7 kumulativní procenta 3 Obr. č. 4: Princip 4 5 6 7 8 transformace probitové analýzy (podle [8]) přiřazení probitů (probability units) ke kumulativním procentům Obrázek 4: Princip transformace probitové analýzy (podle [8]) Převod křivky na přímku má řadu výhod, z nichž nejdůležitější jsou tyto: je možno mnohem přesněji propojit experimentální body (např. při zpracování laboratorních toxikologických testů); 50 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 dovoluje přesnější „inverzní předpověď“ (např. při odhadu reakce populace na určité úrovně expozic způsobených nebezpečnými fyzikálními projevy závažných havárií, jako jsou přetlak na čele vlny v případě výbuchu, tepelná radiace v případě požáru nebo dávka při rozptylu toxické látky); umožňuje statistickou analýzu využitím regrese / lineárních modelů. Kumulativní distribuční funkce lognormálního rozdělení Pravděpodobnost (x 100 rovněž %) výskytu jevu 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 1 10 100 1000 Hodnota náhodné veličiny x, (logaritmické měřítko) Obrázek 5: Kumulativní funkce lognormálního rozdělení (sigmoidní křivka) Pro praktické výpočty pravděpodobnosti konkrétního stupně odezvy populace na zasažení fyzikálními projevy způsobenými závažnou průmyslovou havárií s přítomností chemických látek se většinou používá tabelovaných hodnot uvedených v tabulce č. 3. Pro každý stupeň dopadu (např. vznik popálenin 2. nebo 3. stupně způsobených tepelnou radiací při požárech) je třeba znát koeficienty příslušné probit funkce, a pak je možno provést nejen odhad lokalizace zasažení, ale také odhad pravděpodobnosti jeho rozsahu v populaci. V další části bude uveden příklad dopadu rozptylu extrémně nebezpečné toxické látky na rezidenční nechráněnou oblast. ALOHA, verze 5.4.1 ALOHA [10, 11] je volně dostupný počítačový program určený především pro využití lidmi, kteří se zabývají plánováním potenciálních úniků chemických látek (bezpečnostní analytici) nebo naopak zásahům proti havarijním únikům chemikálií (zejména hasiči a pak i další záchranáři). Rozptylový model ALOHA byl původně rozpracován pro případy, jak se může rozptylovat toxický oblak po havarijním úniku chemické látky. V současnosti může ALOHA modelovat i takové ohrožení způsobené únikem chemikálie, jako jsou požáry a výbuchy oblaků par a plynů . 51 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 ALOHA je navržena k tomu, aby ukázala při využití záchranáři v případě havárie přiměřené výsledky dostatečně rychle. Takže výpočty ALOHY představují kompromis mezi přesností a rychlostí. Mnoho vlastností ALOHY bylo předurčeno v zájmu rychlé pomoci záchranářům. ALOHA např.: minimalizuje chyby při vkládání vstupních dat prověřením vstupních hodnot a upozorněním uživatele na to, že vstupní hodnota je nepravděpodobná nebo fyzikálně nemožná; Grafické znázornění vztahu mezi probitem a procentem Probit (pravděpodobnostní jednotka) 8 7 6 5 4 3 2 0 20 40 60 80 100 Kumulativní procento (reagující populace) Obrázek 6: Vztah probit funkce a pravděpodobnosti zasažení populace Výsledek vztahu logaritmu náhodné veličiny x k hodnotě probitu: "téměř" přímka 6 Hodnota probitu 5,5 5 4,5 4 1 10 100 Hodnota náhodné veličiny x, logaritmické měřítko Obrázek 7: Převod sigmoidní křivky na přímku 52 1000 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 obsahuje vlastní chemickou knihovnu s fyzikálně-chemickými vlastnostmi přibližně 1000 běžných nebezpečných chemikálií, takže uživatelé tato data nemusí vkládat. Hlavní charakteristické rysy programu jsou následující: vytváří širokou paletu charakteristických výstupů pro scénář včetně půdorysů zón ohrožení, grafů ohrožení ve specifikované místě, grafů intenzity (rychlosti výtoku) zdroje; vypočítává rychlosti výtoku chemikálií unikajících ze zásobníků nebo potrubí, vypočítává rychlosti odparů chemikálií z kaluží a předpovídá, jak se tyto rychlosti přechodu do okolního prostředí mění s časem; P 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0 - 2,67 2,95 3,12 3,25 3,36 3,45 3,52 3,59 3,66 0,1 3,72 3,77 3,82 3,87 3,92 3,96 4,01 4,05 4,08 4,12 0,2 4,16 4,19 4,23 4,26 4,29 4,33 4,36 4,39 4,42 4,45 0,3 4,48 4,50 4,53 4,56 4,59 4,61 4,64 4,67 4,69 4,72 0,4 4,75 4,77 4,80 4,82 4,85 4,87 4,90 4,92 4,95 4,97 0,5 5,00 5,03 5,05 5,08 5,10 5,13 5,15 5,18 5,20 5,23 0,6 5,25 5,28 5,31 5,33 5,36 5,39 5,41 5,44 5,47 5,50 0,7 5,52 5,55 5,58 5,61 5,64 5,67 5,71 5,74 5,77 5,81 0,8 5,84 5,88 5,92 5,95 5,99 6,04 6,08 6,13 6,18 6,23 0,9 6,28 6,34 6,41 6,48 6,55 6,64 6,75 6,88 7,05 7,33 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 7,33 7,37 7,41 7,46 7,51 7,58 7,65 7,75 7,88 8,09 0,99 Tabulka 3: Hodnoty probit (Pr) jako funkce pravděpodobnosti P (P x 100 = %) modeluje mnoho scénářů úniku chemikálií: oblaky toxických plynů, BLEVE (Boiling Liquid Expanding Vapor Explosion = exploze expandujících par vroucí kapaliny), tryskové požáry, exploze oblaků par, požáry kaluží; vyhodnocuje různé typy nebezpečí (v závislosti na scénáři úniku): toxicitu, hořlavost, tepelnou radiaci, přetlak na čele výbuchové vlny; modeluje atmosférický rozptyl unikající chemikálie na vodní hladině. Okno zóny ohrožení Současně se zobrazí až 3 zóny ohrožení v jednom grafu. Zóny ohrožení představují plochu, v jejíchž mezích program předpovídá, že úroveň nebezpečí (toxicita, hořlavost, tepelná radiace nebo přetlak na čele výbuchové vlny) převyšuje určitou úroveň znepokojení (v originále „level of concern“) v době po začátku úniku. Zvolí-li se meze všech 3 úrovní znepokojení, zobrazení bude provedeno třemi barvami: červená stopa označí plochu největšího nebezpečí, nižší a nejnižší úroveň nebezpečí bude označena stopou oranžovou a žlutou. Pro scénáře rozptylu jsou znázorněny po obou stranách 53 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 stop linie představující neurčitost ve směru vanutí větru. Program statisticky předpovídá 95%ní pravděpodobnost výskytu stopy oblaku nebo vlečky rozptylující se chemické látky ve středu grafu. Plochy na obou stranách stopy potom představují 5%-ní pravděpodobnost výskytu rozptylované chemikálie. Výše popsané poměry jsou znázorněny na obr. č. 8. Okno ohrožení v určitém bodě Zde jsou zobrazeny specifické informace o nebezpečí ve vybraném bodě zvláštního zájmu (např. škola, nemocnice, domov důchodců atd.), který leží uvnitř nebo v blízkosti zón ohrožení. Program zobrazí nebezpečí v tomto bodě buď jako graf, nebo jako text. Pro rozptyl toxického plynu se zobrazí graf závislosti koncentrace látky na čase. Tato skutečnost je znázorněna na obr. č. 9, č. 10 a č. 11. Právě tento graf závislosti koncentrace látky na čase v bodě zvláštního zájmu je pro bezpečnostního analytika nejdůležitější, protože dovoluje buď přímo nebo po snadném zpracování (např. grafickou integrací) získat hlavní parametry pro vyčíslení funkce probit v tomto bodě. Pro analýzu nebezpečí ve sledovaném bodě lze použít velkého množství rozptylových programů mnohdy i značně propracovaných (a rovněž značně nákladných), program ALOHA byl pro ilustraci použití analýzy probit ale vybrán právě proto, že poskytuje tyto parametry takto jednoduše a bezprostředně. Obrázek. 8: Zóny ohrožení definované pro pravděpodobnosti úmrtí 99%, 50% a 1%; výsledek udává vztah úrovní znepokojení ke koncentracím chloru Okno intenzity (rychlosti výtoku) zdroje Buď se zobrazí předpovídaná rychlost, jakou chemikálie vytéká do okolního prostředí, nebo rychlost hoření v závislosti na scénáři. Graf ukáže rychlost výtoku (intenzitu zdroje rizika) 54 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 během 1. hodiny od začátku úniku, nebo dokud se únik nezastaví, a to podle toho co je kratší. Program předpovídá intenzitu zdroje jako sérii stovek krátkých časových kroků. Tyto hodnoty jsou zprůměrovány do několika (obvykle 5) kroků tak, aby výpočet byl proveden rychle. Popsaný výstup ilustruje obr. č. 12. Okno textového souhrnu Zde se postupně zapisují všechny vstupní informace o studovaném scénáři (údaje o místě a jeho okolí, údaje o počasí, údaje o zdroji, údaje o fyzikálně-chemických vlastnostech sledované chemické látky a údaje o ztrátě soudržnosti zařízení) a všechny výsledky, které program vypočítává (intenzita výtoku chemikálie, zóny ohrožení, ohrožení v určitém bodě) jako text (viz tab. 4). Obrázek 9: Úroveň ohrožení populace v bodě vzdáleném 55 m od zdroje úniku chloru: max. koncentrace chloru vně budov je 1299,3 ppm, uvnitř budov 107 ppm Obrázek 10: Úroveň ohrožení populace v bodě vzdáleném 124 m od zdroje úniku chloru: max. koncentrace chloru vně budov je 366,25 ppm, uvnitř budov 30,8 ppm 55 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Jednoduchý příklad Výše popsané vlastnosti programu ALOHA je možno nejsnáze představit na jednoduchém příkladu. Sud, obsahující 600 kg chloru, je připojen na straně kapaliny trubkou o vnitřním průměru 10 mm k technologickému zařízení. Při plně otevřeném ventilu odběru chloru (Ø sedla ventilu je rovněž 10 mm) se předpokládá nejhorší případ havárie připojovací trubky – totální ruptura. Obrázek. 11: Úroveň ohrožení populace v bodě vzdáleném 279 m od zdroje úniku chloru: max. koncentrace chloru vně budov je 103,24 ppm, uvnitř budov 8,5 ppm Obrázek 12: Intenzita zdroje rizika (rychlost výtoku chloru) V tabulce č. 4 (textový souhrn) jsou zaznamenána všechna data vložená do programu, tj. údaje o místě, chemické údaje, atmosférické údaje, potřebné konstrukční údaje o zařízení (sudu) a parametry charakterizující poruchu. 56 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Dále jsou zde uvedena i data vypočtená: doba trvání výtoku (14 minut), počáteční výtoková rychlost (45,9 kg/min.) a celkové vyteklé množství (600 kg). Program dále nabízí možnost zobrazit specifikované zóny ohrožení a předpověď ohrožení v určitém místě zasažené plochy. Pro případ demonstrace využití analýzy probit je predikce velikosti zón ohrožení specifikována pro pravděpodobnosti úmrtí nechráněné populace 0,01; 0,50; 0,99 (tj. 1%, 50% a 99%). Tomu odpovídají hodnoty funkce probit (dle tab. č. 3) 2,67; 5,00; 7,33. Pro následující výpočty je třeba převést tvar rovnice (3) na výraz pro výpočet koncentrace C, aby bylo možno určit, jaká koncentrace par chloru při době trvání expozice t = 14 minut zakládá takové úrovně znepokojení, které odpovídají výše specifikovaným pravděpodobnostem úmrtí. Obrázek 13: Výběr úrovní znepokojení pro uživatelem specifikovanou koncentraci toxické chemikálie (z obrázku je patrné, že vedle implicitně uvedených limitů je možné zadat prakticky libovolný údaj v různých rozměrech) C = n e ⎛ Pr − a ⎞ ⎜ ⎟ b ⎝ ⎠ (4) t Tvar funkce probit pro chlor má konstanty a = -8,29, b = 0,92 a n = 2 [12], přičemž C je koncentrace v ppm objemových a t je čas v minutách. Protože jsou známy všechny parametry výrazu, výsledky výpočtů a další údaje získané z programu ALOHA jsou shrnuty v následující tabulce č. 5. Využití výsledků prognostického modelování pro havarijní plánování Výsledky získané programem ALOHA zobrazené oknem zóny ohrožení je možno přímo vkládat do elektronických map nebo plánů na bázi GIS v takových proporcích, které si vzájemně odpovídají jak měřítkem zobrazení, tak zeměpisnou orientací. 57 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Tím je okamžitě identifikována ohrožená rezidenční zóna. Její obrysy vymezené stopou rozptylované extrémně nebezpečné chemické látky je pak možné vyšetřit pomocí zobrazení oknem ohrožení v místě. Tak lze získat přehled o časových i koncentračních charakteristikách rozptylu a pomocí funkce probit o pravděpodobnosti úmrtí nechráněné populace. Probit je funkce toxické dávky pro jednotlivce. Pokud koncentrace C je konstantní během doby expozice t, pak toxická dávka D je ekvivalentní výrazu D = Cn x t. Pokud se doba i koncentrace se vzdáleností od zdroje úniku významně mění, toxická dávka se vypočítá jako D = ∫Cn dt; probit funkce Pr by se měla počítat stejně. Tento problém lze např. vyřešit grafickou integrací (např. planimetrováním) a získat tak parametry C, t pro výpočet funkce probit jak je naznačeno na obr. č. 14. koncentrace [ppm] a) hodnoty pro výpočet probit funkce (získané grafickou integrací koncentrační křivky, např. planimetrováním): plocha = ∫C(t).dt úroveň znepokojení analytika nebo provozovatele čas [min] b) koncentrace jako funkce času: hodnota veličiny Cmax. koncentrace [ppm] hodnota veličiny t plocha Cmax. . t = ∫C(t).dt v místě čas [min] Obrázek 14: Stanovení veličin C a t z údajů ALOHA potřebných pro výpočet funkce probit (znázornění vzhledu charakteristických křivek a způsobu jejich vyhodnocení) % úmrtí (vně budov) Probit 99 7,33 Koncentrace [ppm] vně budov uvnitř budov 1299,33 107 58 % úmrtí (uvnitř budov) Vzdálenost [m] od zdroje ≈1 55 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 50 1 5,00 2,67 366,25 103,24 30,8 8,5 <1 << 1 124 279 Tabulka 5: Souhrn uživatelem zadaných údajů (% úmrtí, resp. Probit) a ALOHOU predikovanách výsledků (koncentrace, vzdálenost, předpověď úmrtnosti v úkrytech) pro daný příklad ALOHA omezuje expoziční dobu t na čas odpovídající trvání události 60 minut. Příchod oblaku může být definován jako okamžik, kdy pravděpodobnost Púmrtí přesáhne 1 % nebo kdy koncentrace nebezpečné látky vně budov vzroste nad emisní limit (nebo jinak definovanou směrnici – NPK, AEGL, IDLH, AETL apod.). Stejným způsobem lze definovat konec přechodu oblaku nad týmž místem. Pobyt uvnitř budovy nebo úkrytu redukuje toxickou dávku, protože koncentrace uvnitř je nižší než koncentrace vně budovy nebo úkrytu (viz tab. č. 5). Je třeba zdůraznit, že vnitřní dávka silně závisí na době průchodu oblaku okolím, rychlosti obměny vzduchu v obydlích (úkrytech) během průchodu oblaku okolím a vyvětrání budov (úkrytů) po průchodu oblaku okolím. A to vše za předpokladu, že budou v budovách včas uzavřeny všechny otvory (okna, dveře, klimatizace atd.). Doba průchodu oblaku se mění se vzdáleností od zdroje a je různá pro každý případ poruchy zařízení, rychlost výtoku nebezpečné toxické látky ze zařízení a místních klimatických podmínek. Proto musí být dávka uvnitř budov (úkrytů) vypočítána pro každý případ poruchy zařízení, pro každou vzdálenost a pro klimatické podmínky reprezentované směrově a stabilitně orientovanou větrnou růžicí. Jinak je obvyklé v odborné literatuře, že se pro demonstraci reprezentativních scénářů uvádějí dvě základní charakteristiky počasí, a to: pro noční dobu: třída stability F (stabilní), rychlost vanutí větru 1 – 2 m/s; pro denní dobu: třída stability D (neutrální), rychlost vanutí větru 5 m/s. Rychlost obměny vzduchu silně závisí na parametrech, jako jsou typ a stáří obydlí, podmínky počasí a otevírání a zavírání oken. Nejsou-li dostupné žádné specifické informace, měla by být použita rychlost obměny vzduchu 1 x za hodinu za předpokladu absence jakékoliv adsorpce. Neočekává se, že by lidé věděli, kdy už oblak okolím prošel. Protože rychlost obměny vzduchu po průchodu oblaku je stejná jako rychlost obměny vzduchu během jeho průchodu, může být doba prodlevy mezi průchodem oblaku a počátkem celkového vyvětrání při otevřených oknech v mezích trvání události predikovaných programem ALOHA (tj. 1 hodina) dosti dlouhá. Predikovaná maximální doba expozice uvnitř budov je také 60 minut. Dobu prodlevy mezi ukončením průchodu oblaku a počátkem celkového vyvětrání při otevřených oknech je možno podstatně zkrátit a tím snížit velikost dávky, kterou obdrží ukrytí jednotlivci. Vše to závisí na včasném varování, komunikaci, povědomosti dotčené populace o nebezpečí a v neposlední ředě na kvalitě havarijního plánování a činnosti zásahových složek při nežádoucí události. Čísla uvedená v tab. č. 5 se vztahují k variantě, kdy se veškerá populace nachází v případě havárie buď vně budov nebo uvnitř budov. Jelikož takový případ je velmi specifický a ojedinělý, obecně je třeba se ještě zabývat podílem přítomnosti populace uvnitř a vně budov. Určité vodítko nabízí metodologie [13]. 59 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Podíly přítomnosti populace uvnitř a vně budov Předpokládá se, že přinejmenším část obyvatelstva je chráněna tím, že zůstane uvnitř budov a nějakou, byť improvizovanou ochranu. Proto jsou používány rozdílné hodnoty pro podíly obyvatel, kteří zahynou uvnitř a vně budov a proto musí být stanoveny podíly obyvatel nacházejících se uvnitř a vně budov fpop, in a fpop, out. Základní hodnoty těchto parametrů jsou uvedeny v tab. č. 6 spolu korekcí výsledků prognostického modelování, které byly uvedeny v tab. č. 5. Hodnoty platí pro obytné a průmyslové plochy, pokud nejsou dostupné jiné informace. Pro rekreační oblasti určuje podíly obyvatel nacházejících se uvnitř a vně budov typ rekreace. Všechny dosud uváděné výsledky předpokládaly odhady počtů smrtelně zasažených osob pouze obecně vzhledem k hustotě zalidněnosti obytných ploch v okolí objektu. Modelování nejhorších následků událostí s přítomností chloru zároveň ukázalo na velký význam jejich zmírnění, pokud ohrožení lidé přečkají průběh události uvnitř budov. Přítomnost obyvatel na plochách účinků se mění s časem, jak lidé vyjíždějí z oblasti za prací, do škol atd. Využije-li se tedy metodický postup dle [13], pak je možno výsledky korigovat na podíly přítomnosti obyvatel během denního a nočního času. K tomu se použijí následující pravidla: denní čas se vztahuje na období 8:00 - 18:30 hod. SEČ, noční čas na období 18:30 – 8:00 hod. SEČ; v obydlených oblastech se podíl přítomného obyvatelstva v denním čase rovná 0,7, podíl přítomného obyvatelstva v nočním čase je roven 1,0. Dále je třeba tyto koeficienty korigovat ještě podíly přítomnosti lidí vně a uvnitř budov. K tomu se použijí následující pravidla: podíl přítomnosti obyvatel uvnitř budov v denní době se rovná 0,93 a v noční době 0,99, podíl přítomnosti obyvatel vně budov v denní době se rovná 0,07 a v noční době 0,01. Doba Pravděpodob. úmrtí korig. podílem obyv. vně uvnitř fpop, out fpop, in Pravděpodob. úmrtí korig. distrib. obyv. vně uvnitř vně uvnitř % úmrtí denní 0,693 ≈ 0,007 0,07 0,93 0,0485 ≈ 0,0065 4,85 ≈ 0,65 (podíl 0,350 < 0,007 0,07 0,93 0,0245 < 0,0065 2,45 < 0,65 0,7) 0,007 << 0,007 0,07 0,93 0,0005 << 0,0065 0,05 << 0,65 noční 0,99 ≈ 0,01 0,01 0,99 0,0099 ≈ 0,0098 0,99 ≈ 0, 98 (podíl 0,50 < 0,01 0,01 0,99 0,0050 0,00495 0,50 < 0,495 1,0) 0,01 << 0,01 0,01 0,99 0,0001 0,000099 0,01 << 0,0099 Tabulka 6: Dvojí korekce vypočtené pravděpodobnosti úmrtí v zóně zasažení (viz tab. č. 5) nebezpečnou toxickou látkou jednak podílem přítomného obyvatelstva, jednak jeho distribucí uvnitř (fpop, in) a vně (fpop, in) budov pro denní a noční dobu Pro průběh událostí s přítomností chloru to znamená, že odhad počtu úmrtí osob vně budov způsobených toxicitou chloru může klesnout v denní době až na hodnotu 5% a v noční době až na 1 % teoretického odhadu zjištěného analýzou rizika (což je v souladu s výsledky modelování, které vykázaly max. 1% hodnoty odhadu následků pro případy ukrytí uvnitř budov). Modelování událostí rovněž ukázalo, že děje jsou velmi rychlé a na evakuaci 60 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 v žádném případě nezbude dosti času. Jako jediného opatření pro zmírnění dopadů lze použít pouze ukrytí. Pro tento stav je potom třeba učinit taková zásadní opatření, která zaručí, že lidé trvale obývající okolí objektu nebo zařízení při každé události s přítomností chloru vědomě a včas uzavřou ve svých domech okna a dveře a setrvají v nich dokud neodvane toxický oblak mimo jejich domovy. Zejména v noci je to velmi důležité, v letním období by se mnohý z nich nemusel ráno probudit. Toto varování musí být rychlé, indikované monitorovacím systémem již na území objektu / zařízení a bezprostředně automaticky sdělené na obytné plochy a lidé musí okamžitě zareagovat, musí přesně vědět co mají dělat. Odvolání havarijního stavu by mělo být rovněž automatické na základě monitoringu vyčištění ovzduší na stranách obytných ploch odvrácených od objektu / zařízení. Shrnutí a doporučení Softwarový nástroj ALOHA vizualizuje ve spojení s mapovými softwarovými produkty (nebo GIS) plochy ohrožené dopady závažných průmyslových havárií s přítomností chemických látek. Tabulka. 4: Textový souhrn 61 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Tyto plochy lze pak dále vyšetřovat v závislosti na intenzitě zdroje nebezpečí a velikosti zasažené plochy (charakterizované zalidněností) a následně identifikovat různé stupně závažnosti dopadů. Při havarijním plánování jsou provozovatelé povinni sestavit vnitřní havarijní plán a dodat podklady pro vnější havarijní plán. Ten má být zohledněn ve smyslu ochrany nechráněné populace trvale žijící nebo se vyskytující v blízkosti nebezpečného objektu / zařízení. Obvykle doporučované limity, směrnice nebo normy ochrany populace (ERPG, AEGL, v EU navrhované AETL) jsou až příliš ochranné a jejich striktní vyžadování a uplatnění navozuje situaci, která pro většinu našich provozovatelů, jejichž objekty a/nebo zařízení jsou v sousedství nebo přímo obklopeny obytnou zástavbou, téměř likvidační. Předřazení využití funkce probit těmto mezím ochrany populace přináší řešení zejména v případě extrémně nebezpečných toxických látek. Jejich velmi závažné dopady (úmrtí lidí) ve vzdálenostech relativně krátkých (několik desítek až stovek metrů) lze účinně zmírnit neprodleným ukrytím v místě. Program ALOHA poskytuje k tomu potřebné informace, a protože svou koncepcí je silně konzervativní, odhad dopadů na základě z něho získaných údajů je maximálně možný. Jak zabezpečit neprodlené ukrytí nechráněné populace je společným úkolem provozovatelů (administrativní a technická opatření pro zmírnění dopadů havárie), státní správy (právní předpisy týkající se prevence závažných havárií a účinnost jejich vymáhání) a dotčené populace (povědomost o nebezpečí a připravenost na případ nouze) a jejich vzájemné komunikativnosti, informovanosti a součinnosti. Závěr Závěrem lze konstatovat, že nebezpečí chemických látek a přípravků se může projevit různě, může mít různé následky a dopady podle stupně závažnosti nežádoucí události. Naznačená analýza pro účely hodnocení rizika poskytne základ pro omezování, neboli řízení bezpečnosti pro různé okruhy, jako je např. bezpečnost procesů, ochrana zdraví a bezpečnosti při práci zaměstnanců, ochrana populace v okolí objektu nebo zařízení a omezování vlivů na životní prostředí. Zákon o prevenci závažných havárií s přítomností chemických látek jednoznačně stanovuje povinnosti provozovatelů, kteří s těmito látkami nakládají. Dotčené správní úřady musí znát riziko, které v dané lokalitě představuje příslušný objekt nebo zařízení podle tohoto zákona. Musí tedy znát míru rizika, aby mohly posoudit, zda je toto riziko v jejich zájmové oblasti přijatelné a zda provozovatel akceptoval závěry analýzy rizik a vytvořil funkční systém řízení rizik, přiměřený analyzovaným zdrojům rizik. Stanovení odhadu pravděpodobnosti úmrtí zasažené populace v okolí objektu nebo zařízení (v budovách i mimo budovy) následkem expozice toxickým oblakem v případě závažné havárie hraje tedy zásadní úlohu nejen při hodnocení rizika a jeho přijatelnosti, ale hlavně při přijímání opatření jak administrativního, tak technického rázu, které vedou buď ke snížení nebo k úplnému odstranění identifikovaného a analyzovaného rizika. Má to zejména význam v našich podmínkách ovlivňujících průmyslové a skladovací činnosti, kdy objekty a zařízení tradičních (a zároveň) největších provozovatelů jsou prakticky již ze všech stran obklopeny residenčními plochami. Striktní vyžadování nižších ochranných limitů (obdobných např. AEGL, nebo v EU navrhovaných AETL) v takovém případě by mohlo být pro náš chemický průmysl likvidační. 62 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Použitá literatura [1] Zákon č. 59/2006 Sb. [2] Basic Facts Regarding Chemical Exposure Standards and Guidelines. USACHPPM/Chemical Standards-Basic Facts, January 2003. Dostupné na www: <http://www.osha.gov/SLTC/emergencypreparedness/chemical/pdf/tier_2_chemical_standard s_and_guidelines_usachppm1_03.pdf>. [3] ACUTEX : Metodology to Develop AETLs. January 2006. 163 s. Dostupné na www: <http://www.ineris.fr/index.php?module=doc&action=getFile&id=2619>. [4] HAUSCHILD, Veronique. Chemical Risk Assessment and Exposure Guidelines. March 2003. Dostupné na www: <http://www.osha.gov/SLTC/emergencypreparedness/chemical/ppt/cseppaegl_march_2003.ppt>. [5] MELOUN, M.; MILITKÝ, J. Statistické zpracování experimentálních dat. Praha, 1994. (Edice Plus). ISBN 80-85297-56-6. [6] GUT, Ch.; LIMPERT, E.; HINTERBERGER, H. Modeling the Genesis of Normal and Log-Normal Distributions. E. Limpert & Inst. of Scient. Comp. of the ETHZ, Last modified: 24.02.2004. Dostupné na www: <http://www.inf.ethz.ch/personal/gut/lognormal/>. [7] LIMPERT, E.;STAHEL, W. A. Life is log-normal! E. Limpert ETH Zurich, Last modified: 13.11.2002. Dostupné na www: http://www.inf.ethz.ch/personal/gut/lognormal/brochure.html>. [8] Dostupné na http://webpub.allegheny.edu/employee/j/palmer/BioES342/lectures/ProbitAnalysis.ppt [9] MÖLLER, G. Dose – Response Relationship. University of Idaho. Dostupné na www: <http://www.agls.uidaho.edu/etox/lectures/lecture05/slides_DOSE.pdf>. [10] CAMEO : Downloading, Instaling and Running ALOHA. US EPA, Last updated on Thursday, September 18th, 2008 [cit. 2008-11-11]. Dostupné na www: <http://www.epa.gov/OEM/content/cameo/aloha.htm>. [11] Emergency Response : More Information : ALOHA. US NOAA, First published on September 17, 2007, and last revised on July 14, 2008. Dostupné na www: <http://response.restoration.noaa.gov/aloha>. [12] Guidelines for Chemical Process Quantitative Risk Analysis. New York : AIChE, 2000. ISBN: 0-8169-0720-X. [13] Guidelines for quantitative risk assessment „Purple Book“ : CPR 18 E. Sdu Uitgevers, den Haag, 1999. ISBN: 90 12 08796 1. 63 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 2. NERECENZOVANÁ ČÁST 2.1. CHARAKTERISTICKÉ JEVY U SMRTELNÉ PRACOVNÍ ÚRAZOVOSTI V ČR V ROCE 2007 CHARACTERISTIC APPEARANCES OF OCCUPATIONAL ACCIDENTS IN THE CZECH REPUBLIC IN 2007 Ing. Petr Mrkvička1 1Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] Abstrakt V roce 2007 bylo zaznamenáno proti předcházejícímu roku o 35 smrtelných pracovních úrazů více, tj. o 23 %. To se projevilo vzrůstem hodnoty ukazatele četnosti těchto případů na 10 000 pojištěnců, z hodnoty 0,34 na 0,41 (tj. o 17,6 %). Výskyt smrtelných pracovních úrazů je rozptýlený do všech odvětví a profesí. Podívejme se na charakteristické jevy, které se v posledních letech opakovaly. Jsou to zejména druhy nehod a jejich zdrojů, příčiny a porušení bezpečnostních předpisů. Klíčová slova: pracovní úrazy, smrtelné úrazy, pracovní úrazovost, statistiky, charakteristické jevy, Česká republika, 2007 Abstract In comparison with 2006, 35 (23 per cent) more fatal injuries to workers were recorded in 2007. This has been manifested by a rise of accident frequency per 1,000 insured persons from 0.34 to 0,41 (i.e. by 17.6 per cent). Incidence of fatal injuries to workers has been dispersed in every branch and profession. Let us take a closer look at the characteristic phenomena to have repeated in the recent years. They are mainly kinds of accident and the source, origin, and violation of safety rules. Keywords: occupational accidents, fatal accidents, accident rate, characteristics, Czech republic, 2007 Úvod V roce 2007 byly nejčastější nehodou dopravní nehody na silnicích a kolejích (60 případů) a zranění motorovým vozidlem mimo veřejnou komunikaci (5 případů). Současně nejčastějšími zdroji nehod (viz graf č. 1) byly motorové silniční dopravní prostředky a traktory. Smrtelná pracovní úrazovost je v některých odvětvích ovlivněna dopravními nehodami významně, což znamená, že se část smrtelných pracovních úrazů nestala přímo při výkonu konkrétní profese v konkrétním odvětví, ale při přesunu mezi pracovišti nebo k zákazníkovi. Tím dochází k určitému zkreslení nebezpečnosti některých odvětví. Jde zejména o autodopravu, která je specifická tím, že pracovištěm zraněného je většinou veřejná komunikace, kde je velká pravděpodobnost cizího zavinění a vazba na bezpečnostní předpisy je relativně nízká. 64 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Nejčastější příčinou bylo nesprávné a nebezpečné chování zraněného (98 případů), dále pak nesprávné a nebezpečné chování jiných osob (33 případů). Chybějící osobní ochranné pracovní pomůcky (dále jen OOPP) byly zaznamenány u 23 případů. Předpisy porušil nejčastěji zraněný zaměstnanec, a to sám v 70 případech, spolu se zaměstnavatelem ve 23 případech a spolu s jinou osobou v 11 případech. Nejvíce smrtelných pracovních úrazů bylo vykázáno ve stavebnictví (53 případů), potom ve zpracovatelském průmyslu (48 případů). V dopravě, skladování a spojích to bylo 34 případů, z toho 26 dopravních nehod. Bylo zjištěno 9 případů, k nimž došlo pod vlivem alkoholu a to ve stavebnictví (4 případy), zpracovatelském průmyslu (4 případy) a v dopravě, skladování a spojích. Nejvíc alkoholu v krvi bylo 2,6 promile. Byl zjištěn 1 případ pod vlivem drogy (marihuana) a to pád z lešení z výšky 18 m. Způsoby zranění Naprostá většina případů (167, tj. 89 %) byla způsobena mechanickým působením: horizontální pohyb a střet s překážkou (jen dopravní nehody) vertikální pohyb a střet s překážkou (pády): 63 případů, • předmětu na osobu 28 případů, • osoby na předmět 43 případů, kontakt se strojem (stisknutí, rozdrcení): • mobilním (motorové vozidlo) 10 případů, 65 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 • stacionárním (dopravník, výrobní linka) kontakt s živým tvorem (zvířetem, člověkem) a jiné 16 případů, 7 případů. Ostatní způsoby byly: elektrický proud (10 případů); otrava, toxika, tonutí (5 případů); námaha, šok (3 případy) a opaření (2 případy). Nejčastěji se opakující úrazové děje byly dopravní nehody (63 případů) a pády osob z výšky (43 případů). Stavebnictví je odvětví, v němž je dlouhodobě evidován největší počet smrtelných pracovních úrazů. Při zavinění úrazu jinými osobami byli nejohroženější skupinou řidiči. Vzájemné vztahy jsou uvedeny v tabulce č. 1. Vyplývá z nich, že smrtelné pracovní úrazy: ve stavebnictví nejvíce souvisely s pády osob (30 případů), ale s dopravními nehodami jen minimálně (8 případů), řidičů „profesionálů“ nejvíce souvisely s dopravními nehodami (30 případů) a to minimálně v 17 případech vlastním zaviněním a minimálně v 6 případech s nepoužitím bezpečnostního pásu, při dopravních nehodách se staly v automobilech především nákladních (36 případů) a také osobních (14 případů) a to zejména vlastním zaviněním řidiče (33 případů). Jednalo se o špatný způsob jízdy (24 případů), vysokou rychlost jízdy (15 případů) a nepoužitím OOPP (16 případů). Nejhoršími řidiči byli řidiči „profesionálové“, kteří řídili nákladní automobily nebo soupravy a také řidiči „amatéři“ (pracovníci řídící, duševní, ap.), kteří řídili automobily osobní. Porovnáme-li pracovní úrazy smrtelné s pracovními úrazy, které neskončili smrtí zaměstnance a byly způsobeny dopravními nehodami, zjistíme, jak se dopravní nehody podílely na vzniku pracovních úrazů: s pracovní neschopností nad tři dny 5 %, těžkých 15 % smrtelných 34 %. Znamená to, že čím byly v pracovní úrazovosti škody na zdraví vážnější, tím se na tom více podílely dopravní nehody. Z policejních statistik vyplývá, že pozemní komunikace v ČR jsou nebezpečný prostor, jeden z nejhorších v Evropě. V mnoha dopravních nehodách rozhodovaly emoce, agresivita, snobství a všeobecná neúcta k zákonům, které mnozí naši spoluobčané nejen že nedodržují, ale navíc si myslí, že nemusí. Z celkem usmrcených 1 222 lidí při dopravních nehodách v ČR jich byla přibližně 4 % v pracovně právním vztahu. Zaměstnavatelé však nemají možnost toto riziko eliminovat, snížit počet těchto smrtelných pracovních úrazů se podaří jen snížením úmrtnosti na pozemních komunikacích globálně. Pády osob se udály většinou vlastním zaviněním. Průměrná výše pádu osob byla 8,5 m, maximální 30 m a celková 323 m. 66 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 úrazový děj - dopravní nehody zavinění: odvětví zaměstnání vlastní neví se chybějící (KZAM) vozidlo cizí (23) OOPP (OKEČ) (33) (7) 1 1 5x pracovníci: vedoucí, stavebnictví 1 x nákladní automobil 3 pás řídící, vědečtí, duševní, stavebnictví 1 x osobní automobil 9 techničtí, zdravotničtí, 1 čtyřkolka pedagogičtí, provozní 1 motocykl a úředníci, zákonodárci 3 letadlo 4 3 4 x pás řemeslníci stavebnictví 4 x nákladní automobil 1 1 kvalifikovaní výrobci, stavebnictví 1 x osobní automobil zpracovatelé, 1 helma jízdní kolo opraváři 1 traktor 6 1 6x řidič nák. autom. 7 3 pás řidiči řidič nák. soupravy 10 2 (83200) řidič autobusu 1 vlakvedoucí pomocní,nekvalifikovaní (přejeti) 2 1 stavebnictví 1 x - kontakt se strojem 8 úrazový děj: - zasypání ve výkopu 2 stavebnictví - pád břemene na osobu 4 15 x - zasažení el. proudem 1 ze stavby apod. - pády osob: 11 (celkem 43) ze střechy stavebnictví 10 z lešení 30 x 9 na staveništi zpracovatelský 3 v podniku průmysl 3 z doprav. prostředku 3 doprava, skladování při opravách a údržbě ostatní 4 (celkem 53) Tabulka 1: Vztahy mezi vybranými odvětvími, druhy nehod a zaměstnáním u smrtelných pracovních úrazů v ČR v roce 2007 (VÚBP) Vývoj počtu smrtelných pracovních úrazů v ČR v letech 1998 – 2007 způsobených dopravními nehodami zobrazuje graf č. 2. Celkový počet smrtelných pracovních úrazů je rozčleněn do tří skupin úrazů znázorněných třemi samostatnými křivkami vývoje. Jsou to jednak případy hlášené ČBÚ (těžba nerostných surovin) a dále případy hlášené SÚIP, kde jsou případy způsobené dopravními nehodami uvedeny odděleně. Počet smrtelných pracovních úrazů při dopravních nehodách v roce 2007 vzrostl, což je odrazem dopravní úmrtnosti obecně. Dopravní policie zaznamenala po velmi příznivém roce 2006 nárůst počtu usmrcených osob při dopravních nehodách. Bohužel ani bilancí „příznivého“ roku 2006 se ČR nemohla chlubit, neboť se na evropském žebříčku nacházela na 4. příčce zezadu s hodnotou 103,7 usmrcených osob na milion obyvatel. Za námi bylo jen Slovinsko, Polsko a nejhorší Řecko (148,9). Na opačném konci bylo, pro porovnání, Nizozemí s hodnotou 44,6. Největší meziroční pokles počtu smrtelných pracovních úrazů při dopravních nehodách byl zaznamenán v roce 1998. Obdobný pokles počtu osob usmrcených v roce 1998 při dopravních nehodách byl zaznamenán i dopravní policií. Tento pokles je přičítán omezení maximální povolené rychlosti v obcích na 50 km/h. 67 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 V roce 2001 vstoupil v platnost zákon č. 361/2000 Sb. 1 , upravující např. povinnosti řidiče k zajištění bezpečnosti chodců. Díky tomuto zákonu byl při dopravních nehodách zaznamenán meziroční pokles počtu usmrcených osob. Další výrazný meziroční pokles smrtelných pracovních úrazů při dopravních nehodách byl zaznamenán v roce 2003. Tento pokles byl patrně ovlivněn přijetím zákona č. 475/2001 Sb. 2, který upravuje pracovní dobu a odpočinek řidičů. Vzhledem k tomu, že dopravní nehody jsou vyšetřovány zpravidla jen dopravní policií, nelze přesně doložit, zda se zákon podílel i na poklesu smrtelných pracovních úrazů při těchto událostech. 1 Zákon č. 361/2001 Sb., o provozu na pozemních komunikacích a o změnách některých zákonů Zákon č. 475/2001 Sb., o pracovní době a době odpočinku zaměstnanců s nerovnoměrně rozvrženou pracovní dobou v dopravě 2 68 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 2.2. KONFERENCE „AKTUÁLNE OTÁZKY BEZPEČNOSTI PRÁCE“ CONFERENCE „NEW TRENDS IN SAFETY AND HEALTH“ Bc. Oldřich Kolínský1, RNDr. Petr Skřehot2, Mgr. Jiřina Ulmanová3 1 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] 2 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] 3 Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., [email protected] Abstrakt Příspěvek seznamuje s aktuálními tématy, které byly diskutovány na XXI. mezinárodní konferenci "Aktuálne otázky bezpečnosti práce". Konala se jako tradičně na Slovensku ve dnech 3. – 5. 11. 2008 ve Štrbském plese ve Vysokých Tatrách. Tato konference umožňuje dialog mezi odborníky BOZP, státní správou, vědeckými institucemi, výrobní sférou, dodavateli a uživateli bezpečnostní techniky o aktuálních otázkách zvýšení efektivnosti všech činností v rámci BOZP jako jednoho z nejdůležitějších prvků integrovaných manažerských systémů. Klíčová slova: bezpečnost a ochrana zdraví při práce, BOZP, pracovní rizika, hodnocení rizik, výzkum, mezinárodní konference, Slovensko Abstract The article represents actual trends and topics which was discussed on international conference „New trends in safety and health“. This annual conference took place in Slovakia as usual between 3rd to 5th November 2008. It provides professional discussion between OSH professional, public administration, special and research institutions, sector of production, suppliers and users of safety techniques about up-to-date topics and problems which could improve effectiveness of occupational performace as one of the most important elements of integrated management systems. Keywords: occupational safety and health, OSH, occupational risks, risk assessment, research, international conferences, Slovakia Mezinárodní konference „Aktuálne otázky bezpečnosti práce“ se každoročně koná ve Vysokých Tatrách. Letošní XXI. ročník se konal v hotelu Patria ve Štrbském plese. Konference byla organizovaná v rámci evropských aktivit na podporu kampaně „Hodnocení rizik“ ve spolupráci s OSHA, Národním inspektorátem práce (NIS), Technickou univerzitou v Košicích, Asociací pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci a Institutem pro výzkum práce a rodiny (IVPR).¨ Konference byla zahájena v pondělí 3. 11. 2008 ve 13:00 vystoupením generálního ředitele Národného inšpektorátu práce Ing. Andreje Gmittera. První část odpoledního bloku byla věnována prezentaci evropské kampaně k posuzování rizik. Prof. Sinay také představil výzvy z 18. světového kongresu v Soulu a zmínil Soulskou deklaraci o bezpečnosti a ochrana při práci, která byla podepsána 29. června 2008 v rámci Summitu o bezpečnosti a ochraně zdraví při práci. Odpolední část byla tematicky zaměřena na inspekci práce, na certifikaci odborníků v BOZP a podnikovou kulturu založenou na prevenci. Vystoupil zde i první zástupce z ČR 69 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Ing. Macíček ze Státního úřadu inspekce ČR a představil účastníkům konference výsledky procesu transformace inspekce práce v České republice. V závěru byla předána ocenění v rámci programu „Bezpečný podnik“ a „Dobrá praxe BOZP 2008“ na Slovensku. Druhý den konference byl v dopolední část zaměřen na oblast pracovních rizik, především se jednalo o chemická rizika, rizika vyplývající z mentální zátěže, nová rizika v nových technologiích (nanotechnologie) a na posuzování rizik. Přednáška Dr. Ing. Petera Görnera z francouzského institutu INRS ve Vandoeuvre velice podrobně pojednávala o problematice nanočástic obsažených v atmosférickém aerosolu a o způsobech jejich detekce. V přednášce neopomněl dr. Görner zmínit také rizika plynoucí z expozice těmto materiálům, což dokreslilo závažnost tohoto značně citovaného tématu. Dále v dopolední části vystoupil také zástupce SÚIP Ing. Elbel s příspěvkem o vztahu analýzy rizik a stárnoucí pracovní síly. Odpolední blok byl rozdělen do dvou sekcí. Sekce A se věnovala bezpečnostním programům v podnicích, identifikaci rizik na pracovištích, rodové rovnosti, motivací zaměstnanců k vyšší zodpovědnosti za vlastní zdraví a bezpečnost, odborné způsobilosti zaměstnanců v BOZP a úrazovosti v dřevozpracujícím průmyslu. Sekce B byla tématicky zaměřena na výzkum v oblasti BOZP. Moderátor sekce Ing. Hatina z Institutu pre výskum práce a rodiny (IVPR) nastínil východiska, perspektivy a současné zaměření výzkumu na Slovensku. Postupně uvedl jednotlivé přednášející z řad vysokoškolských profesorů a řešitelů konkrétních výzkumných projektů, které řeší IVPR. Jako první vystoupil prof. Balog ze Slovenské technické univerzity v Bratislavě. Představil vzdělávací programy univerzity a pracoviště podílející se na řešení výzkumných projektů. Ty jsou zaměřeny především na bezpečnostní a environmentální aspekty havárií a požárů (bezpečnost pracovního prostředí, protivýbuchová prevence, nebezpečné látky, samovznícení materiálů, snášenlivost chemických látek, iniciace požárů, reakce materiálů na oheň při zvýšené koncentraci kyslíku, aerosoly, hasicí látky a technologie hašení, bezpečnost hasičů, dekontaminační technologie, bezpečnostní analýza technologických procesů, bezpečnost produktů). Zajímavý je i projekt „Věda blíže ke studentům“, který je podporován Agenturou pro výzkum a vývoj, kde se mohou studenti prakticky zapojit do testů. Následovalo představení projektů, které řeší slovenský IVPR. První projekt představila PhDr. Beáta Perichtová. Je věnován důstojné práci, kam samozřejmě spadá také oblast BOZP. Spolupráce sociálních partnerů se soustřeďuje na implementaci zásad důstojné práce v oblasti lidských zdrojů a sociální politiky podniků. Další projekt IVPR se zabývá uznáváním kvalifikace a osobní odborné způsobilosti v BOZP v zemích Evropské Unie, který IVPR řeší od roku 2006. Nakonec vystoupila ing. Matulová a seznámila účastníky konference s posledními 2 projekty IVPR. První prezentuje výstupy výzkumu IVPR zaměřeného na BOZP v mikro podnicích a v malých a střeních podnicích. Jeho cílem je popsat aktuální situaci v MSP a navrhnout opatření na zlepšení aktuální situace. Ing. Matulová poté představila projekt o nově vznikajících rizikových faktorech při práci, kterým se IVPR zabývá od letošního roku. Projekt se nachází teprve v první etapě a představuje vstup do problematiky. Vymezuje základní změny, ke kterým dochází obecně v životě společnosti a které se nevyhnutelně promítají i do pracovního života a ovlivňují zdraví pracovníků. Dalším přednášejícím v sekci B byla doc. Fabiánová z Regionálního úřadu veřejného zdravotnictví v Banské Bystrici, která informovala o strategii ochrany zdraví při práci a posuzování zdravotních rizik. Hodnocení rizik se stalo základní komponentou právních předpisů v oblasti BOZP. Zaměstnavatel má kromě jiného povinnost zjišťovat nebezpečí a ohrožení na pracovišti, posuzovat riziko a vypracovat dokument o posouzení rizika pro všechny pracovní činnosti, které vykonávají jeho zaměstnanci. 70 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Jako další přednášející vystoupil před plénum prof. Sinay z Technické univerzity v Košicích, který diskutoval o podílu univerzit na výzkumné činnosti v BOZP na Slovensku a představil výzkumné aktivity na Technické univerzitě v Košicích a Technické univerzitě ve Zvolenu. V úvodu polemizoval nad rolí výzkumného pracovníka v BOZP, neboť čistě tato profese dle něj neexistuje, je potřeba znalost řady průřezových oborů. V zahraničí pojem safety researcher neexistuje. Na závěr sekce vystoupil moderátor sekce ing. Hatina, který představil záměry výzkumných aktivit v oblasti BOZP na Slovensku ve střednědobém výhledu. Ve sborníkovém příspěvku definoval čtrnáct základních metodologických východisek, z nichž by měly vyplynout i oblasti výzkumu. Jedná se např. o: expozice faktorům pracovního prostředí (MSD, synergické působení více faktorů, …), kvalita pracovních podmínek, řízení rizikových činitelů, sociotechnické aspekty v BOZP, individuální ochrana, expozice chemickým látkám a nanočásticím, socioekonomické aspekty BOZP a motivace, výchova a vzdělávání, informace, osvěta a propagace a ergonomické aspekty BOZP. Na všechny výše uvedené okruhy však není dostatek kvalifikovaných odborníků, proto je třeba využívat i výsledků výzkumu z jiných průřezových oborů či čerpat ze zahraničního výzkumu a aplikovat je na konkrétní místní podmínky a prostředí. Poslední den konference, středa 5. 11. 2008, byl zaměřen na aktuální právní předpisy a legislativu týkající se BOZP na Slovensku. V závěru probíhalo diskusní fórum k tématům, které účastníky konference nejvíce zaujaly (aktuální slovenská legislativa pro oblast BOZP, zdravotní rizika apod.). Na dotazy odpovídali pracovníci Národného inšpektorátu práce (ing. Habina, ing. Gecelovská, ing. Jančurová), dále zástupce MPSVR SR ing. Adamček, MUDr. Ondrejková z Úradu veřejného zdravotníctva a ing. Majer z Asociácie BOZP-OPP. Konferenci uzavřel krátkým proslovem ing. Gmitter z Národného inšpektrorátu práce. 71 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 1: Kongresová hala v hotelu Patria; Autor: Oldřich Kolínský Obrázek 2: Ing. Hatina představuje řečníky v sekci B; Autor: Jiřina Ulmanová 72 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek 3: Prof. Balog představuje výzkumné aktivity Slovenské technické univerzity; Autor: Jiřina Ulmanová Obrázek 4: Prof. Sinay analyzuje současný stav výzkumných aktivit na akademické půdě ve Slovenské republice; Autor: Jiřina Ulmanová 73 JOSRA 03/2008 Prosinec 2008 Obrázek. 5: Prezentace posterů k projektu SPREAD ve foyer kongresového sálu; Autor: Oldřich Kolínský 74