Časopis výzkumu a aplikací v profesionální bezpečnosti

Transkript

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.
[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
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“.
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
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
[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
2
3
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