Risk assessment method for the organization of environmental safety in the sphere of residential and industrial construction

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The risk assessment method for the justification of environmental safety in construction is considered. The development of this topic is dictated by the need for sustainable development of the construction sector, prevention of environmental pollution, and improvement of the quality of life of the population. Despite the fact that the legal system has accumulated a sufficient volume of documents regulating the goals and objectives of preventing the negative impact of economic activity on the environment, as well as increasing the environmental efficiency of companies, methods for assessing environmental risk in construction are poorly developed.Materials and methods. The authors studied approaches for environmental risk assessment under conditions of uncertainty. The authors faced the task to find the optimal distribution of funds aimed at reducing the probability of occurrence of environmental risk, and funds for preventing possible environmental damage, as well as to analyze and compare methods for determining the amount of risk during the design and construction of facilities. The main goal was to conduct research on the formation of a complete algorithm and methodology for using risk scenarios to ensure environmental safety in construction. The object of the study was risk-oriented approaches to ensuring the environmental safety of construction projects. The subject was the application of risk assessment methods in the field of environmental safety. The concept of the need to use methods for reducing the environmental risk of construction projects is proposed.Results. A new method is developed that combines quantitative assessment of environmental risk based on probability theory, semi-quantitative approach with risk matrices, and qualitative assessment based on the assessment of the probability of occurrence and the size of damage for each scenario. The developed method for assessing environmental risk can improve the efficiency of environmental safety management in the construction industry.Conclusions. The significance of the scenario approach as one of the most effective methods for assessing environmental risk is emphasized, which allows taking into account possible scenarios of events and assess their consequences. It is necessary to develop a more accurate definition of environmental risk in construction when formulating environmental measures and assessing their compliance (it is possible to improve an analogue of the Japanese CASBEE ecological assessment system in construction).

About the authors

A. N. Larionov

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: proflarionov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9706-5131

E. E. Smirnova

Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering (SPbGASU)

Email: esmirnovae@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9860-9230

References

  1. Vinogradova N., Kravchenko D., Kurochkina V.V. Impact of construction activities on the environment of cities // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 937. Issue 4. P. 042019. doi: 10.1088/1755-1315/937/4/042019
  2. Yamagami M., Ikemori F., Nakashima H., Hisatsune K., Ueda K., Wakamatsu S. et al. Trends in PM2.5 concentration in Nagoya, Japan, from 2003 to 2018 and impacts of PM2.5 countermeasures // Atmosphere. 2021. Vol. 12. Issue 5. P. 590. doi: 10.3390/atmos12050590
  3. Desouza C.D., Marsh D.J., Beevers S.D., Molden N., Green D.C. A spatial and fleet disaggregated approach to calculating the NOX emissions inventory for non-road mobile machinery in London // Atmospheric Environment: X. 2021. Vol. 12. P. 100125. doi: 10.1016/j.aeaoa.2021.100125
  4. Кравцова М.В., Васильев А.В., Нагайцева М.П., Кравцов А.В. Номенклатурный анализ объемов образования отходов строительства и сноса // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015. Т. 17. № 4–4. С. 810–816. EDN WTPZXZ.
  5. Костюченко Е. «Норникель» прямо сейчас сливает ядовитые отходы в озеро Пясино. Cпецкоры «Новой» и «Гринпис» передают с места событий // Новая газета от 28.06.2020.
  6. Яковенко Д., Ляликова А. «Мы болеем и умираем»: чего добился «Норникель», потратив десятки миллиардов рублей на экологию // Forbes. 2020. URL: https://www.forbes.ru/milliardery/405047-my-boleem-i-umiraem-chego-dobilsya-nornikel-potrativ-desyatki-milliardrov-rubley?ysclid=lq7q54qva3309658738
  7. Kurochkina V.V. Formation of depressive areas in the area of quarries and mines on the example of the city of Bakal // Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Vol. 575. Рр. 1–12. doi: 10.1007/978-3-031-21219-2_1
  8. Рыжанушкина Ю.А., Габрин К.Э. Эколого-ориентированный подход к управлению инновационным развитием регионального строительного комплекса // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2018. Т. 12. № 1. С. 133–141. doi: 10.14529/em180116. EDN YTMJPW.
  9. Шубина Е.В., Жук П.М., Потапов А.Д. Методы оценки экологических рисков в строительстве // Вестник МГСУ. 2009. № 2. С. 143–147. EDN KYKZKP.
  10. Смирнова О.П., Вавилова М.А. Методические подходы к управлению рисками при внедрении системы экологического менеджмента на промышленном предприятии // Вестник Академии знаний. 2023. № 1 (54). С. 409–415. EDN TPKIRS.
  11. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. М. : Айрис-пресс, 2012.
  12. Meadows D.H., Randers J., Meadows D.L. Limits to Growth. The 30-Year Update. London : Earthscan, 2006.
  13. Balsalobre-Lorente D., Nur T., Topaloglu E.E., Evcimen C. The dampening effect of geopolitical risk and economic policy uncertainty in the linkage between economic complexity and environmental degradation in the G-20 // Journal of Environmental Management. 2024. Vol. 351. P. 119679. doi: 10.1016/j.jenvman.2023.119679
  14. Smirnova E. Environmental risk analysis in construction under uncertainty // Reconstruction and Restoration of Architectural Heritage. 2020. Рр. 222–227. doi: 10.1201/9781003129097-47
  15. Nezhnikova E., Larionov A., Smirnova E. Ecological risk assessment to substantiate the efficiency of the economy and the organization of construction // Human and Ecological Risk Assessment. 2021. Vol. 27. Issue 8. Рр. 2069–2079. doi: 10.1080/10807039.2021.1949262
  16. Moazeni M., Ebrahimpour K., Mohammadi F., Heidari Z., Ebrahimi A. Human health risk assessment of Triclosan in water: Spatial analysis of a drinking water system // Environmental Monitoring and Assessment. 2023. Vol. 195. Issue 10. doi: 10.1007/s10661-023-11789-3
  17. Nguyen H.D., Macchion L. Risk management in green building : a review of the current state of research and future directions // Environment, Development and Sustainability. 2022. Vol. 25. Issue 3. Рр. 2136–2172. doi: 10.1007/s10668-022-02168-y
  18. Smirnova E. The use of the Monte Carlo method for predicting environmental risk in construction zones // Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1614. Issue 1. P. 012083. doi: 10.1088/1742-6596/1614/1/012083
  19. Kalia A., Gill S. Corporate governance and risk management: A systematic review and synthesis for future research // Journal of Advances in Management Research. 2023. Vol. 20. Issue 3. Рр. 409–461. doi: 10.1108/JAMR-07-2022-0151
  20. Jamalnia A., Gong Y., Govindan K., Bourlakis M., Mangla S.K. A decision support system for selection and risk management of sustainability governance approaches in multi-tier supply chain // International Journal of Production Economics. 2023. Vol. 264. P. 108960. doi: 10.1016/j.ijpe.2023.108960
  21. Wang X., Bouzembrak Y., Oude Lansink A.G.J.M., van der Fels-Klerx H.J. Weighted Bayesian network for the classification of unbalanced food safety data: Case study of risk-based monitoring of heavy metals // Risk Analysis. 2023. Vol. 43. Issue 12. Рр. 2549–2561. doi: 10.1111/risa.14120
  22. Proto R., Recchia G., Dryhurst S., Freeman A.L.J. Do colored cells in risk matrices affect decision-making and risk perception? Insights from randomized controlled studies // Risk Analysis. 2023. Vol. 43. Issue 10. Рр. 2114–2128. doi: 10.1111/risa.14091
  23. Смирнова Е.Э. Оценка рисков в российских и международных стандартах безопасности и устойчивого развития // Современные проблемы гражданской защиты. 2023. № 1 (46). С. 57–71. EDN OFRJSZ.
  24. Теличенко В.И., Слесарев М.Ю. Проблема и решение системы оценки экологической безопасности строительства в мегаполисе // Экология урбанизированных территорий. 2013. № 1. C. 13–17. EDN PZTSLL.
  25. Slesarev M., Kovrigin A., Kafanova J. Mathematical and mental modeling for ecological reconstruction of the environment of construction objects // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 869. Issue 6. P. 062017. doi: 10.1088/1757-899X/869/6/062017
  26. Slesarev M. Modeling and formation of environmental safety management systems of construction technologies // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 258. P. 09084. doi: 10.1051/e3sconf/202125809084
  27. Smirnova E., Larionov A., Shkarovskiy A. Risk management model in ISO-standards as the implementation of environmental safety for housing construction // Rocznik Ochrona Środowiska. 2023. Vol. 25. Рр. 282–288. doi: 10.54740/ros.2023.030
  28. Larionov A., Nezhnikova E., Smirnova E. Risk assessment models to improve environmental safety in the field of the economy and organization of construction: A case study of Russia // Sustainability. 2021. Vol. 13. Issue 24. P. 13539. doi: 10.3390/su132413539
  29. Zhang Z., Gong J., Plaza A., Yang J., Li J., Tao X. et al. Long-term assessment of ecological risk dynamics in Wuhan, China: Multi-perspective spatiotemporal variation analysis // Environmental Impact Assessment Review. 2024. Vol. 105. P. 107372. doi: 10.1016/j.eiar.2023.107372
  30. Aven T., Renn O. Risk Management and Governance. Berlin, Heidelberg : Springer, 2010. doi: 10.1007/978-3-642-13926-0
  31. Kaplan S., Garrick B.J. On the quantitative definition of risk // Risk Analysis. 1981. Vol. 1. Issue 1. Рр. 11–27. doi: 10.1111/J.1539-6924.1981.TB01350.X
  32. Смирнова Е.Э. Экологические стандарты управления качеством окружающей среды. СПб. : СПбГАСУ, 2023.
  33. Моисеенкова Т.А., Хаскин В.В. Методика расчета экологической техноемкости территории (к проекту 2.5.6.). М. : Российская экономическая академия им. Г.В. Плеханова, 1992.
  34. Теличенко В.И., Лапидус А.А., Слесарев М.Ю. Анализ и синтез образов экологически ориентированных инновационных технологий строительного производства // Вестник МГСУ. 2023. T. 18. № 8. С. 1298–1305. doi: 10.22227/1997-0935.2023.8.1298-1305. EDN RNDOCL.
  35. Реймерс Н.Ф. Природопользование : словарь-справочник. М. : Мысль, 1990. 637 с.
  36. Никулина Н.Л. Проблемы оценки экологической безопасности региона // Экономика региона. 2008. № S4. С. 62–67. EDN JWVWPZ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».