Смагулов Н.К. Роль временного фактора в экологической оценке системы "окружающая среда - здоровье населения" / Н.К.Смагулов, Ш.М.Нугуманова, K.А.Бepcarypoв, С.А.Блялев // Современные проблемы экологии Центрального Казахстана: Материалы респ. науч.-практ. конф. «Современные проблемы экологии Центрального Казахстана». – Караганда, 1996. – С.408-415. В настоящее время большое количество работ посвящено изучению влияния неблагоприятных факторов окружающей среды на показатель здоровья населения методам гигиенического нормирования (1,8). Однако недостаточное внимание уделяется количественнокачественным взаимосвязям в системе "окружающая среда – здоровье населения" и вопросам иммитационного моделирования, что затрудняет оперативный контроль состояния окружающей среды при конкретно возникающих ситуациях, а также сделать качественный прогноз (7). Для решения вопроса о влиянии факторов окружающей среды на организм человека и раскрытия механизма действия многими авторами используются методы математического анализа (3, 6). Но нередко это сопровождается методическими ошибками и получением в результате ложных корреляционных зависимостей, что отражается на конечных результатах и сделанных выводах. Цель работы – разработка способа качественной оценки и прогнозирования системы " окружающая среда - здоровье населения". МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ Проводились гигиенические исследования степени загрязнения атмосферного воздуха г.Уральска выбросами промышленных предприятий за период 1989-1993 включающие определение концентрации аммиака, диоксида серы, диоксида азота, окиси углерода, сероводорода, серной кислоты, сажы, а также общую запыленность воздуха, общепринятыми методами (5). Состояние здоровья населения оценивалось по стандартизованным показателям общей заболеваемости и смертности взрослого и детского населения (4). Из полученных данных динамического наблюдения был создан банк данных за период 1989-1993 гг. на персональном компьютере с учетом года, времени и места отбора, температуры воздуха, атмосферного давления, скорости движения воздуха, его направления. При статистической обработке учет динамических свойств биологического объекта сводился к определению временного интервала i (запаздывания). Под запаздыванием в данном случае снимаемся то минимальное потребное время i, через которое воздействие вредного фактора полностью проявит себя в показателях состояния организма. Определение величины запаздывания производилось по кросс-коорреляционным функциям (ККФ) входных факторов (уровни концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе) с выходными показателями (показатели общей заболеваемости и смертности взрослого и детского населения). Аналитическая обработка состояла из двух подразделов сравнительной (а) и качественной (б) оценок (рис.1). Первый подраздел (а) включал оценку степени влияния факторов окружающей среды на здоровье населения с использованием таких традиционных методических подходов, как метод сравнения районов с различной степенью экологической нагрузки, метод "копия-пара" и статистическую обработку. Второй подраздел (б) имел некоторые методические особенности, состоящие из серии аналитикокорректировочных методов с определением времени "запаздывания", после чего проводилась корректировка матрицы исходных данных путем сдвига исходных показателей относительно выходных по годам в зависимости от временного интервала, т.е. если i было равно 1 году, анализировали гигиенические показатели за 1989 г. с показателями состояния здоровья за 1990 г. и т.д. В соответствии с данными расчета на ЭВМ строились графики ККФ. Полученные результаты обрабатывались с использованием вариационного, корреляционно-регрессионного, дисперсионного анализов и метода главных компонент. Все полученные результаты считались достоверными при 95% и выше значимости (Р<0.05). Рис 1. Способ оценки и прогнозирования системы "Окружающая среда - здоровье населения" РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ Анализ результатов исследований с учетом времени запаздывания показал существенные отличия у предложенного способа оценки системы "окружающая среда – здоровье населения", чем при использовании традиционных, методов. Так, ККФ входных факторов с выходным показателем характеризовались различными динамическими свойствами, в силу чего они имели различные величины запаздывании. Например, время "запаздывания" между концентрацией пыли и общей заболеваемостью равно 4 годам. Проведенный корреляционно-дисперсионный анализ подтвердил правильность расчета времени "запаздывания" и внесения корректировки баз данных во временном аспекте (в годах). Так, у таких показателей как концентрация, пыли и общая заболеваемость на выявленный период запаздывания приходятся максимальные коэффициенты корреляции и наибольший процент влияния основного фактора на функцию. Графики результатов, полученных с использованием традиционного методического подхода (без учета времени запаздывания), линейного корреляционного анализа показали полное отсутствие зависимости между концентрацией пыли и уровнем общей заболеваемости (коэффициент корреляции г=0.1). А проведенный дополнительно нелинейный корреляционный анализ (полином 3 степени) дал прямо противоположный результат - высокую корреляционную зависимость (г=0,88) и имеет вид Sобразной кривой, т.е. при увеличении концентрации пыли наблюдается вначале увеличение уровня общей заболеваемости, затем идет ее резкое снижение, несмотря на продолжающееся увеличение концентрации пыли, и через определенный период вновь отмечается незначительный рост (рис 2.). Полученный результат противоречит общепринятым механизмам действия, в частности, для пыли, что подтверждается результатами дисперсионного анализа, показывающий низкий процент влияния основного фактора (пыли) на функцию (6.0%). При обработке данных с учетом - времени "запаздывания" были получены принципиально противоположные результаты. Так, после сдвига двух баз данных на 4 года (что необходимо для концентрации пыли и общей заболеваемости, у которой время "задержки" 4 года), была выявлена выраженная корреляционная зависимость не только при использовании нелинейной корреляции (полинома 3 степени), но и даже при использования прямой корреляции (рис.2). Рис. 2. График корреляционных зависимостей между концентрацией пыли и общем заболеваемости полученные из исходной матрицы: а - без сдвига, б - со сдвигом. * - линейная, х - нелинейная корреляция. Общая заболеваемость в случаях на 100000 населения, концентрация пыли в мг/куб.м, r - коэффициент линейной корреляции, rl - коэффициент нелинейной корреляции, р - вклад а общую дисперсию в % . Полученные графические зависимости лучше поддаются логическому объяснению, т.к. показывают, что увеличение концентрации пыли в атмосферном воздухе будет сопровождаться соответствующим увеличением уровня общей заболеваемости, что более соответствует общепринятым представлениям о действии пыли на состояние здоровья населения. Данное утверждение подтверждается и результатами дисперсионного анализа, где процент влияния независимого фактора (пыли) на функцию значителен и составляет 69.5% (рис.2). И последним критерием достоверности результатов, полученных при использовании разработанного способа был многофакторный регрессионный анализ с построением уравнения регрессии и вычисленные по ним расчетные показатели функции (уровень ожидаемой общей заболеваемости) и сопоставление их с имеющимися. При этом исходили из общепринятого статистического правила (2), если расчетные значения не выходят за пределы ± 2-х сигм (б), то уравнение достаточно верно описывает имеющиеся зависимости. Наилучшее уравнение множественной регрессии было получено с использованием показателей со сдвигом в 3 года. Выбор данного уравнения обосновывался тем, что в него входило максимальное число факторов - б (по достоверности их влияния на функцию), наиболее высокое значение критерия. Фишера (F=658.4) и минимальное значение сигмальных отклонений (±1.в7), по сравнению с остальными. Следовательно, оно более точно описывает имеющиеся зависимости уровня общей заболеваемости в зависимости от концентраций входных факторов. Подобные результаты получены и в случае с концентрацией пыли и показателями общей и детской смертности, с концентрацией сажи и общей заболеваемостью, диоксидом азота с общей заболеваемостью и т.д. Здесь также отмечаются максимальные значения статистических показателей на выявленное время задержки. Таким образом, разработанный способ оценки системы "окружающая среда - здоровье населения" позволяет получить результаты, качественно отличающиеся oт традиционно используемого и более точно описан, количественную зависимость внутри системы "окружающая среда – здоровье населения". ВЫВОДЫ 1. Оценка системы "окружающая среда – здоровье человека" должна проводиться с учетом времен "запаздывания". 2. Математические модели системы "окружающая среда - здоровье населения", построенные без учета времени "запаздывания", не отражают реальную ситуацию. 3. Разработанное программно-аппаратурное обеспечение, состоящее из гигиенических показателей и показателей здоровья населения, позволяет рассчитать время “задержки” для любой пары показателей системы "окружающая среда – здоровье населения", а также получить математическую модель взаимодействия данной системы. Литература 1. Алферов В,П., Голубев И.Р. Влияние атмосферных загрязнений на состояние здоровья взрослого работающего населения. / Гигиенические аспекты охраны окружающей среды: Сб. науч. тр. - М.,1993-с.27-28. 2. Славин М.В. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. - М.,1989 - с.86. 3. Крылова А.И.., Рапута В.Ф., Суторихин И.Ф. Математические проблемы экологии.. / Тез.докл, 1 Всесиб. конф. по мат. пробл. экол.Новосибирск, 1992.-c. 111. 4. Новосельский С.А. Демографическая статистика. М., 1978.-С.174180. 5. М.А.Пинигин, С.А.Авалиани, Е.А.Рябова, Комплексные гигиенические критерии оценки загрязнения атмосферного воздуха. / Сб. Состояние и перспективы развития гигиены окружающей среды / Под ред. Г.К.Сидоренко, Ю.А.Рахмакинова. - М.1985. - с.89-9б: 6. Пинигин М.А. Гигиенические основы оценки степени загрязнения атмосферного воздуха. / Гит. и сан. - 1993.-№7. - c.4-8. 7. Смагулов Н.К. Разработка методического подхода оценим и прогнозирования функционального напряжения организма рабочих в процессе трудовой деятельности (на примере операторских профессий Карметкомбината): Автореф.дисс. ... докт.мед.наук. - Алматы,1993. 8. Leff S. A comprehensive selektive programme of health surveillanet at school // Publ / Hith.-1989. - №6. - p.475-484.