Методы оценки влияния вредных факторов окружающей среды на здоровье населения

находятся магазин, школа, детский сад. А, как известно, за последние несколько лет очень многие болезни значительно «помолодели». Улица Матросова - это частный сектор, где вдоль дороги расположены одно-и двухэтажные дома, многие из которых деревянные, а также огороды - открытые участки. Поэтому токсичные вещества оказывают большое влияние на людей, проживающих в этом месте.

Уменьшению вредных выбросов в атмосферу могли бы поспособствовать следующие действия.

Выбор наиболее экологически чистого топлива. Сейчас в нашей стране проводятся программы, в частности, и на государственном уровне, по переводу автотранспорта на природный газ. Конечно, это процесс долгий, но сейчас есть возможность выбирать топливо, содержащее меньшее количество серных примесей, которые способствуют выбросу более вредных веществ, а также использование различных автофильтров, замена старых автомобилей. Конечно, не каждый автовладелец на сегодняшний день имеет возможность поменять свой старый автомобиль на новый. Здесь опять же уместны государственные программы и проекты, а также привлечение общественности, спонсоров для проведения акций.

Очищению воздуха от вредных веществ способствуют зелёные растения, значит, стоит уделять внимание озеленению города. В Железногорске, к счастью, есть такие зелёные зоны и лесные участки, но строительство расширяется, и важно не забывать, какую роль эти участки играют в жизни горожан.

При строительстве следует оставлять большее расстояние от дороги до близстоящих домов, а также располагать на значительном удалении от дорог учреждения образования и здравоохранения, такие как детские сады, школы и больницы.

Конечно, на все это нужны время и средства, но проблема решалась бы быстрее, если бы общество полностью осознавало, какой вред здоровью и жизни человека наносят автовыхлопы в таких количествах. Поэтому, со стороны правительства, муниципальных органов власти, СМИ должна идти экологическая пропаганда, проводиться программы, которые бы информировали население о нюансах проблемы, об уже существующих путях решения (например, выбор бо-

лее экологичного вида топлива или выбор автотранспорта), а также привлекали общественные организации для её решения.

Библиографические ссылки

1. Методика определения выбросов автотранспорта для проведения сводных расчетов загрязнения атмосферы городов. М., 1999.

2. Савицкая Н., Плехов Д. Е., Кулагина И., Петрова Е. А., Герасимова Л. А., Князев Е. Н., Кучкин А. Г. Распространение выбросов автомобильного транспорта в ЗАТО г. Железногорск // Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы : материалы Межрегион. науч.-практ. конф. студентов и учащихся (Апрель 2010 г.) / Сиб. гос. технол. ун-т. Красноярск, 2010. С. 193-195.

3. Шевченко Ю. А., Петрова Е. А., Плехов Д. Е., Князев Е. Н., Герасимова Л. А. Анализ вредных выбросов автотранспорта на некоторых автодорогах г. Железногорска. Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы : материалы Межрегион. науч.-практ. конф. студентов и учащихся / Сиб. гос. технол. ун-т. Красноярск, 2010. С. 191-193.

References

1. Metodika opredelenija vybrosov avtotransporta dlja provedenija svodnyh raschetov zagrjaznenijа atmosfery gorodov. Moscow. 1999.

2. Savitskaja N., Plehov D. E., Kulagina I., Petrova E. A., Gerasimova L. A., Knjazev E. N., Kuchkin A. G. Rasprostranenie vybrosov avtomobil'nogo transporta v ZATO g. Zheleznogorsk. (The diffusion of motor transport emissions in roadsof CATE Zheleznogorsk). SibGTU, 2010, p. 193-195.

3. Shevchenko Ju. A., Petrova E. A., Plehov D. E., Knjazev E. N., Gerasimova L. A. Analiz vrednyh vybrosov avtotransporta na nekotoryh avtodorogah g. Zheleznogorska (Analysis of the vehicles emissions on certain roads of Zheleznogorsk). SibGTU, 2010, p. 191-193.

© Герасимова Л. А., Кучкин А. Г., Князев Е. Н.,

Бразговка О. В., 2014

УДК 504.03

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ВРЕДНЫХ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

НА ЗДОРОВЬЕ НАСЕЛЕНИЯ*

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

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

E-mail: Leonova_en@mail.ru

Описываются современные методы оценки влияния загрязняющих веществ на здоровье жителей промышленного региона. Выделены положительные и отрицательные стороны каждого из методов.

Ключевые слова: классические методы оценки, статистические методы, интеллектуальные методы анализа экологических данных.

*Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 14-16-24001.

Решетневскуе чтения. 2014

METHODS FOR ASSESSMENT OF ENVIRONMENTAL HAZARDS TO PUBLIC HEALTH

E. N. Potylitsyna, O. V. Taseiko, E. V. Sugak

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russian Federation Е-mail: Leonova_en@mail.ru

Modern methods of assessing the impact ofpollutants on the health in the industrial region are described. The positive and negative aspects of each method are highlighted.

Keywords: classical methods of evaluation, statistical methods, intellectual methods of analysis of environmental data.

Классические методы оценки взаимосвязи между факторами окружающей среды и здоровьем населения можно условно разделить на эпидемиологические исследования, санитарно-гигиеническое нормирование и методы оценки экологических рисков [1].

Суть эпидемиологических методов заключается в изучении причинно-следственных связей между неблагоприятными факторами окружающей среды и частотой отдельных видов заболеваний или других негативных эффектов. Методический аппарат в основном опирается на простейшие статистические приемы, с помощью которых обобщаются и анализируются материалы эпидемиологических наблюдений и лабораторных исследований.

Эпидемиологические методы имеют ряд существенных недостатков [2]: высокая стоимость и длительность исследований, трудность определения реальной экспозиции, проблема смешанного воздействия, необходимость обследования больших контин-гентов, грубые измеряемые эффекты (явная патология, смертность), недоучет истинного числа случаев возникновения заболеваний, длительность в установлении диагноза.

В основу санитарно-гигиенического нормирования положены принципы сохранения постоянства внутренней среды организма и обеспечения его единства с окружающей средой, зависимости реакций организма от интенсивности и длительности воздействия факторов окружающей среды, пороговости проявления неблагоприятных эффектов. Методический аппарат в основном опирается на простейшие статистические приемы: дисперсионно-регресионный анализ и сравнение средних и дисперсий по критериям.

Недостатками методов этой группы являются: отсутствие ПДК для некоторых загрязнителей и их сочетаний; отсутствие учета возможных взаимодействий между веществами; несоответствие реальных воздействий загрязняющих веществ их откликам в организме; соотношение величин ПДК никак не увязано с токсическим действием этих соединений на растения, микроорганизмы и сообщества организмов [3].

Под оценкой риска понимается процесс анализа гигиенических, токсикологических и эпидемиологических данных для определения количественной вероятности неблагоприятного воздействия на здоровье человека вредных факторов окружающей среды. Основной принцип, положенный в основу методов оценки риска, - использование существующей зависимости «доза-ответ», позволяющей количественно оценить величину отрицательного эффекта на здоровье населения, исходя из дозы загрязняющего

вещества, попавшего в организм тем или иным путем [4].

Методы данной группы имеют ряд недостатков: необходимо организовать правильный выбор индикаторов; сложность оценки при большом числе химических соединений; при недостаточном числе постов наблюдения затруднительно получить достоверную интерполяцию; из-за отсутствия данных длительных наблюдений на людях для оценки канцерогенного эффекта обычно используют экспериментальные исследования на животных; невозможно осуществить полную характеристику рисков для всех химических соединений из-за огромного объема необходимых аналитических исследований; требования метода распространяются на выполнение работ по оценке вреда здоровью, обусловленному химическим загрязнением среды обитания, они не распространяются на оценку риска здоровью населения в связи с радиоактивным загрязнением окружающей среды (радиационный риск), ее микробным и вирусным загрязнением (микробиологический риск), а также на оценку профессионального риска [5]; оценка канцерогенного риска осуществляется с использованием линейной модели, которая не отражает реальной зависимости эффектов от концентраций канцерогенных веществ [6].

Среди математических методов, используемых в исследованиях медико-экологического мониторинга, значительное место занимают методы математической статистики. В наибольшей степени задачам количественной оценки отвечают методы корреляционного и регрессионного анализа, критерий Стьюдента и анализ временных рядов.

К общим недостаткам методов этой группы можно отнести следующие: ни для одной из групп методов не указана точность прогнозирования, которая зависит не только от модели, но и от доступности данных, от располагаемой аппаратной мощности и других факторов; длительность исследований; невозможность учета всех параметров; ошибки в выборе приоритетных показателей; исполнители должны обладать большим набором знаний, умений и навыков; достижение поставленных целей не всегда возможно из-за недостатка исходных данных; огромные объемы обрабатываемой информации.

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) представляет собой новейшее направление в области информационных систем, ориентированное на решение задач поддержки принятия решений на основе количественных и качественных исследований сверхбольших массивов разнородных ретроспективных данных. К специфическим методам интеллектуально-

го анализа относятся методы нечёткой логики, классификационные и регрессионные деревья решений, нейронные сети, генетические алгоритмы.

К недостаткам методов данной группы относятся: внедрение Data Mining почти всегда требует серьезных финансовых затрат; в основу технологии положен не один, а несколько принципиально различных подходов [7]; отсутствие прозрачности моделирования; сложность выбора архитектуры; высокие требования к непротиворечивости обучающей выборки и ресурсоемкость процесса обучения; необходимость специального программного обеспечения; отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем; невозможность математического анализа нечетких систем традиционными методами; применение нечеткого подхода по сравнению с вероятностным не приводит к повышению точности вычислений.

Анализ и сравнение достоинств и недостатков рассмотренных методов показывают, что только комбинирование существующих методов в различных сочетаниях поможет полноценно оценить влияние вредных факторов окружающей среды на здоровье населения. Кроме того, на первый план выходят современные информационные технологии, способные с малыми трудозатратами обработать огромный объем информации.

Библиографические ссылки

1. Потылицына Е. Н., Липинский Л. В., Сугак Е. В. Использование искусственных нейронных сетей для решения прикладных экологических задач // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С. 1-8. URL: http://www.science-education.ru/110-9779 (дата обращения: 1.09.2014).

2. Ревич Б. А., Авалиани С. Л., Тихонова Г. И. Основы оценки воздействия загрязненной окружающей среды на здоровье человека. М. : Акрополь, ЦЭПР, 2004. 268 с.

3. Акимова Т. А., Кузьмин A. П., Хаскин В. В. Экология. Природа - Человек - Техника. М. : Юнити-Дана, 2001. 343 с.

4. Риск воздействия химического загрязнения окружающей среды на здоровье населения: От оценки к практическим действиям / С. М. Новиков, Т. А. Ша-

шина, И. Л. Абалкина, Н. С. Скворцова. М. : Ада-матЪ, 2003. 84 с.

5. Требования к выполнению работ по оценке риска для здоровья населения, обусловленного воздействием химических факторов среды обитания. М. : Департамент Госсанэпиднадзора Минздрава России,

2003. 23 с.

6. Киселев А. В., Фридман К. Б. Оценка риска здоровью. СПб. : Междунар. ин-т оценки риска здоровью, 1997. 100 с.

7. Дюк В. А., Самойленко А. П. Data Mining : учеб. курс. СПб. : Питер, 2001. 368 с.

References

1. Potylicyna E. N., Lipinskij L. V., Sugak E. V. Ispol'zovanie iskusstvennyh nejronnyh setej dlja reshenija prikladnyh jekologicheskih zadach // Sovremennye problemy nauki i obrazovanija. 2013. № 4, s. 1-8. URL: http://www.science-education.ru/110-9779 (date of visit: 1.09.2014).

2. Revich B. A., Avaliani S. L., Tihonova G. I. Osnovy ocenki vozdejstvija zagrjaznennoj okruzhajushhej sredy na zdorov'e cheloveka. M. : Akropol', CJePR,

2004. 268 s.

3. Akimova T. A., Kuz'min A. P., Haskin V. V. Jekologija. Priroda - Chelovek - Tehnika. M. : Juniti-DANA, 2001. 343 s.

4. Risk vozdejstvija himicheskogo zagrjaznenija okruzhajushhej sredy na zdorov'e naselenija : Ot ocenki k prakticheskim dejstvijam / S. M. Novikov, T. A. Shashina, I. L. Abalkina, N. S. Skvorcova. M. : Adamat##, 2003. 84 s.

5. Trebovanija k vypolneniju rabot po ocenke riska dlja zdorov'ja naselenija, obuslovlennogo vozdejstviem himicheskih faktorov sredy obitanija. M. : Departament gossanjepidnadzora Minzdrava Rossii, 2003. S. 23.

6. Kiselev A. V., Fridman K. B. Ocenka riska zdorov'ju. SPb. : Mezhdunar in-t ocenki riska zdorov'ju, 1997. 100 s.

7. Djuk V. A., Samojlenko A. P. Data Mining. Uchebnyj kurs. SPb. : Piter, 2001. 368 s.

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

УДК 519.87

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ОЗОНА В АТМОСФЕРЕ ПРИ ПОМОЩИ САМОКОНФИГУРИРУЮЩЕГОСЯ ЭВОЛЮЦИННОГО АЛГОРИТМА ПОСТРОЕНИЯ НЕЧЕТКИХ БАЗ ПРАВИЛ

В. В. Становов

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

Е-шаП: vladimirstanovov@yandex.ru

Приведен один из возможных подходов к решению задачи определения уровня озона в атмосфере. Задача классификации является разреженной, смещенной, изменяющейся со временем, ограниченной в числе измерений и содержит большое число незначимых переменных. Предложенная схема решения задачи подразумевает использование видоизмененной функции пригодности с учетом несбалансированности классов в выборке. Показано, что предложенный подход позволяет решить задачу с достаточной точностью.

Ключевые слова: эволюционные алгоритмы, нечеткая логика, несбалансированные данные, классификация, уровень озона.