Депутат: Почти половина казахстанцев не получает своевременные предупреждения о ЧС

Почти половина казахстанцев не получает своевременное предупреждение о чрезвычайной ситуации, заявил мажилисмен Абуталип Мутали.

В ходе своего депутатского запроса он сообщил, что уровень охвата населения системами экстренного оповещения составляет около 50,5%. В век информации такой вакуум в минуты происшествий быстро заполняется домыслами, отметил Мутали.

Также, по словам мажилисмена, в Казахстане отсутствует системное финансирование селевой безопасности. На уровне государственных программ и проектов целевые бюджетные средства за последние годы не выделялись. Внедрение системы Mass Alert проходит поэтапно и не охватывает все селеопасные регионы, при этом интеграции с интеллектуальными системами прогнозирования нет.

"Анализ цифровой составляющей показывает, что несмотря на использование геоинформационных сервисов "Қазақстан Ғарыш Сапары" и внедрение локальных систем мониторинга, в стране отсутствуют полноценные системы раннего прогнозирования с использованием ИИ, интеграция сенсорных данных с аналитическими моделями, а также достаточные вычислительные мощности для обработки больших массивов данных. Система носит ограниченный территориальный характер и фактически охватывает преимущественно Алматы. При этом часть датчиков демонтируется в межсезонный период, что снижает непрерывность наблюдений. Такая экономия на селезащите когда-нибудь может выйти нам боком", – сказал Мутали.

Для решения проблем он призвал определить жёсткие сроки внедрения систем, обеспечивающих 100% покрытие населения современными системами экстренного оповещения во всех паводко- и селеопасных зонах. Также депутат просит:

утвердить единую государственную программу по селевой безопасности с отдельным финансированием; провести ревизию причин ограниченного строительства защитных сооружений в селеопасных регионах и представить актуализированную оценку потенциального ущерба по сценариям чрезвычайных ситуаций; обеспечить качественный переход от простого мониторинга к полноценному внедрению систем прогнозирования на базе ИИ и интеграции всех сенсорных данных в единую аналитическую платформу.