Проблемы использования экологических рисков для нормирования качества атмосферного воздуха

6. Stanovov V., Semenkin E., Self-adjusted evolutionary algorithms based approach for automated design of fuzzy logic systems // Вестник СибГАУ. 2013. Вып. 4. С. 148-152.

7. Semenkin E., Stanovov V., Fuzzy rule bases automated design with self-configuring evolutionary algorithm // Proceedings of the 11th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (1-3 сент. 2014 г., Vienna). Vol. 1. С. 318-323.

8. Khritonenko D. I., Semenkin E. S. Distributed Self-Configuring Evolutionary Algorithms For Artificial Neural Networks Design // Вестник СибГАУ. 2013. № 4 (50). С. 112-116.

9. Akhmedova Sh. A., Semenkin E. S., Gasanova T., Minker. W., Co-Operation of Biology Related Algorithms for Support Vector Machine Automated Design // Engineering and Applied Sciences Optimization (OPT-i'14). 2014.

10. Семенкин Е. С., Бухтояров В. В. Разработка и исследование гибридного метода генетического программирования // Программные продукты и системы. 2010. Вып. 3.

11. Семенкин Е. С., Шабалов А. А., Ефимов С. Н. Автоматизированное проектирование коллективов интеллектуальных информационных технологий методом генетического программирования // Вестник СибГАУ. 2011. Вып. 3. С. 77-81.

12. Brester C., Semenkin E. Development of adaptive genetic algorithms for neural network models multicriteria design // Вестник СибГАУ. 2013. № 4 (50). С. 99-103.

References

1. Zhang K., Fan W., Forecasting skewed biased stochastic ozone days: analyses, solutions and beyond // Knowledge and Information Systems March 2008, vol. 14, issue 3, p. 299-326.

2. Semenkin E., Semenkina M., Self-configuring genetic programming algorithm with modified uniform crossover // IEEE Congress on evolutionary computation. CEC 2012. Brisbane, 10-15 June 2012.

3. Sopov E. A., Sopov S. A. Multicriteria algorithm for knowledge extraction based on fuzzy logic //

Collection of scientific papers SWORLD. 2009. Vol. 4, № 2, p. 11-18.

4. Bhowan U. Genetic Programming for Classification with Unbalanced Data. Victoria University of Wellington. 2012.

5. Ishibuchi H., Mihara S., Nojima Y. Parallel Distributed Hybrid Fuzzy GBML Models With Rule Set Migration and Training Data Rotation // IEEE Transactions on fuzzy systems, vol. 21, no. 2. April 2013.

6. Stanovov V., Semenkin E., Self-adjusted evolutionary algorithms based approach for automated design of fuzzy logic systems // Vestnik SibGAU. 2013, vol. 4, p. 148-152.

7. Semenkin E., Stanovov V. Fuzzy rule bases automated design with self-configuring evolutionary algorithm // Proceedings of the 11th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (Vienna, 1-3 September 2014 r.). Volume 1, p. 318-323.

8. Khritonenko D. I., Semenkin E. S. Distributed Self-Configuring Evolutionary Algorithms For Artificial Neural Networks Design // Vestnik SibGAU. 2013, № 4 (50), p. 112-116.

9. Akhmedova Sh. A., Semenkin E. S., Gasanova T., Minker. W. Co-Operation of Biology Related Algorithms for Support Vector Machine Automated Design // Engineering and Applied Sciences Optimization (OPT-i'14). 2014.

10. Semenkin E. S., Bukhtoyarov V. V., Development and research of a hybrid genetic programming method // Software products and systems. 2010, vol. 3.

11. Semenkin E. S., Shabalov A. A., Efimov S. N. Automated ensembles of intelligent informational technologies design by means of genetic programming // Vestnik SibGAU. 2011, vol. 3, p.77-81.

12. Brester Ch., Semenkin E. Development of adaptive genetic algorithms for neural network models multicriteria design // Vestnik SibGAU. 2013, № 4 (50), p. 99-103.

© CraHOBOB B. B., 2014

УДК 504.054

ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ ДЛЯ НОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА*

О. В. Тасейко, Е. Н. Потылицына, Е. В. Сугак

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-таП: taseiko@gmail.com

Анализируются неопределенности в задачах оценки риска здоровью населения от загрязнения атмосферного воздуха городов. Сопоставляются системы разработки нормативов качества атмосферного воздуха в разных странах. Показаны недостатки государственной наблюдательной сети, препятствующие объективной оценке рисков.

Ключевые слова: нормативы качества окружающей среды, экологический ущерб, оценка рисков.

*Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 14-06-00256).

Решетневскуе чтения. 2014

USING HEALTH RISK ASSESSMENTS FOR AIR QUALITY STANDARDS

О. V. Taseiko, Е. N. Potylitsyna, Е. V. Sugak

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russian Federation E-mail: taseiko@gmail.com

The uncertainties in problems of health risk assessment from air pollution in the cities are analyzed. Systems of air quality standards for different countries are compared. The shortcomings of a state observation network that restrict an objectivity of risks assessment are shown.

Keywords: environmental quality standards, ecological damage, risk assessment.

В результате загрязнения атмосферы увеличивается заболеваемость и смертность населения, особенно крайних возрастных групп. Отмечается так называемый синдром неспецифической резистентности, когда снижается иммунобиологическая резистентность, нарушаются метаболические реакции, работа ферментных систем. Химическое загрязнение атмосферного воздуха повышает чувствительность организма к воздействию неблагоприятных факторов, в том числе инфекций [1].

Развитие методологии оценки риска позволяет перейти от дорогостоящей процедуры гигиенического нормирования к системе поэтапной оценки опасности веществ с целью выбора приоритетных показателей, уточнения уровней приемлемого риска. Нормирование с использованием оценки рисков основывается на анализе источников опасности и устойчивости экосистем и человеческого организма, в то время как традиционное нормирование с использованием ПДК, ПДВ, ПДС, ПДУ связано только определением количества загрязняющих веществ в окружающей среде. Анализ рисков связан со многими неопределенностями и допущениями, и оценка качества данных является довольно трудным элементом процедуры оценки риска.

Важным этапом в оценке экологических рисков является определение структуры возможного вреда окружающей среде. В зарубежной практике вопросы методического обеспечения экономической оценки экологического ущерба получили развитие прежде всего в связи с наличием в законодательстве жестких норм ответственности за причинённый прошлый и настоящий ущерб, развитостью рыночных отношений в сфере природопользования, развитой структурой собственности. Принятая в промышленно развитых странах методология оценки экологических ущербов охватывает лишь те аспекты состояния окружающей среды, которые активно используются на рынке как элементы экономической системы [2].

В ведущих странах мира, в частности ЕС и США, нормативы качества воздуха для приоритетных веществ учитывают не только воздействие на здоровье человека, но и экологические эффекты. Внедрение этих нормативов обусловлено тем, что в ряде случаев неблагоприятный эффект для экосистем наблюдается при концентрациях более низких, чем при воздействии на человека [3]. Невозможность прямого использования нормативов других стран для оценки качества

окружающей среды в РФ связана с необходимостью учета региональных природных особенностей. Кроме того, за последние годы в развитых странах значительно лучше решались проблемы экологии и здравоохранения, вклад их в формировании статуса здоровья населения уменьшился, что нашло отражение в нормативах качества окружающей среды.

Подход на основе анализа риска как некоторой количественной оценки особенно важен на региональном уровне, в первую очередь для регионов, где сосредоточен значительный потенциал опасных производств и объектов в сочетании со сложной социально -политической обстановкой и недостаточным финансированием. Но при этом имеется много неопределенностей, связанных с оценкой риска. Например, расчет рисков проводится только для того диапазона доз химического вещества, который соответствует линейному участку зависимости «доза-ответ» [4].

Пользоваться таким понятием, как концентрация, при оценке риска, безусловно, удобней, так как ее величина может быть измерена или достаточно просто рассчитана. Однако здесь есть определенные ограничения. Связаны эти ограничения с недостатками государственной стационарной сети наблюдений, которая является единственным источником информации о содержании загрязняющих веществ в атмосферном воздухе городов. Данные мониторинга охватывают лишь часть тех примесей, которые действительно присутствуют в том или ином оцениваемом объекте, и привязаны к конкретному посту наблюдения. При недостаточном числе этих постов затруднительно получить достоверную интерполяцию [5].

В атмосферном воздухе промышленных городов содержится множество веществ, которые могут давать существенный вклад в уровни риска для здоровья населения, но информация об их реальном содержании отсутствует, поскольку государственная сеть наблюдения не осуществляет их контроль.

Важным этапом оценки риска и разработки региональных уровней приемлемого риска является оценивание остаточных воздействий после введения нормативов. Это обстоятельство учитывается в практике управления качеством атмосферного воздуха в международном сообществе и в развитых странах мира [2]. В России в настоящее время этот показатель учитывается только при оценке профессиональных рисков для здоровья [6].

Еще одна неопределенность связана с уровнями приемлемого и неприемлемого риска. Основным требованием к выбору критерия приемлемого риска при проведении анализа риска является не его строгость, а обоснованность и определенность. Правильный выбор приемлемого риска и его меры позволит сделать и процедуру и результаты анализа риска ясными и понятными, что существенно повысит эффективность управления риском. Все большее распространение находят критерии приемлемого риска на основе результатов экспертных оценок [7].

В системе экологического нормирования используется принцип установления отдельных нормативов для каждой природной среды - атмосферного воздуха, воды, почвы. Этот подход не позволяет учесть перемещение загрязняющих веществ из одной природной среды в другую и, следовательно, не решает проблемы снижения загрязнения окружающей среды в целом. Не учитывается этот аспект и при переходе от нормативов к системе оценки рисков, которые также определяются дифференцированно.

Таким образом, экологическая политика в области управления риском должна проводиться в рамках допустимых антропогенных нагрузок на биосистемы с региональными функциями.

Библиографические ссылки

1. Елисеев Ю. Ю., Луцевич И. Н., Жуков А. В., Клещина Ю. В., Данилов А. Н. Общая гигиена : конспект лекций. М. : Эксмо, 2006. 45 с.

2. Шмаль А. Г. Факторы экологической опасности & экологические риски. Бронницы : МП «ИКЦ БНТВ», 2010. 192 с.

3. Авалиани С. Л., Мишина А. Л. К вопросу о гармонизации подходов к управлению качеством атмосферного воздуха [Электронный ресурс] / Мин-здравсоцразвития РФ. URL: http://shaneco.testing.spb.ru/ Files/file/harmonization.pdf (дата обращения: 1.09.2014).

4. Р 2.1.10.1920-04. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду [Электронный ресурс]. URL: http://www.garant.ru/products /ipo/prime/doc/70039301/ (дата обращения: 1.09.2014).

5. Тасейко О. В., Михайлюта С. В., Леженин А. А. Обоснование нормативов качества атмосферного воздуха в городе // Экология и промышленность России. 2013. № 4. С. 56-61.

6. Руководство по оценке профессионального риска для здоровья. Организационно-методические основы, принципы и критерии оценки. P 2.2.1766-03. Дата введения: 1 ноября 2003 года [Электронный ресурс]. URL: http://www.eprussia.ru/lib/htm/P22-1766-03.htm (дата обращения: 1.09.2014).

7. Состояние здоровья населения в связи с состоянием окружающей природной среды и условиями проживания населения. Критерии установления уровней минимального риска здоровью населения от загрязнения окружающей среды : метод. рекомендации МосМР 2.1.9.004-03, 2003. 75 с.

Referencies

1. Eliseev Ju. Ju., Lucevich I. N., Zhukov A. V., Kleshhina Ju. V., Danilov A. N. Obshhaja gigiena: konspekt lekcij (General hygiene: lectures). M. : Jeksmo, 2006, 45 p.

2. Shmal' A.G. Faktory jekologicheskoj opasnosti & jekologicheskie riski (Factors of ecological damage and risks). Bronnicy : MP "IKC BNTV", 2010, 192 p.

3. Avaliani S. L., Mishina A. L. (2007), Available at: http://shaneco.testing.spb.ru/Files /file/harmonization.pdf (accessed: 15.02.2014).

4. R 2.1.10.1920-04. Available at http://www. garant.ru/products/ipo/prime/doc/70039301/ (accessed: 10.02.2014).

5. Taseiko O. V., Mihailuta S. V., Lezhenin A. A. Jekologija ipromyshlennost'Rossii. 2013, № 4, p. 56-61.

6. Rukovodstvo po ocenke professional'nogo riska dlja zdorov'ja (Guide professional health risks assessments). Available at: http://www.eprussia.ru/ lib/htm/P22-1766-03.htm (accessed: 30.08.2014).

7. Sostojanie zdorov'ja naselenija v svjazi s sostojaniem okruzhajushhej prirodnoj sredy i uslovijami prozhivanija naselenija : metodicheskie rekomendacii MosMR 2.1.9.004-03, 2003, 75 p.

© Тасейко О. В., Потылицына Е. Н., Сугак Е. В., 2014

УДК 631.4, 582.86

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛЬГОИНДИКАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ТЕХНОСФЕРНОЙ БЕЗОПАСНОСТМ ЭДАФОНА

С. М. Трухницкая, А. Г. Кучкин

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: trukhnitskaya@yandex.ru

Приведены данные по таксономической структуре альгомикробных сообществ красноярской лесостепи и предложена оценка экологического благополучия почвенного покрова по составу альгофлоры.

Ключевые слова: альгоиндикация, эдафон, техносферная безопасность.