CC BY
58
L. A. Gabdullina
Investigating a link between the baby diseasing and different social and ecological factors by means of GIS
Created GIS of Izhevsk, ensuring presentation and analysis of social and ecological information. Realized statistical analysis of cartographic data about condition of environmental elements by means of GIS-technologies. Presented results of investigating a link between the baby diseasing and different social and ecological factors. At the determination of correlation factor between two layers varied a type of net, size of cell. Revealed optimal size of cell, under which reliable correlation factor reaches a maximum.
Габдуллина Любовь Александровна Удмуртский государственный университет 426034, Россия, г. Ижевск, ул. Университетская, 1 (корп. 4) E-mail: gabdullina@udm. ru
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
2005.№ 11
В настоящее время ведется поиск более значимых и достоверных связей между заболеваемостью детского населения и различными социальными и экологическими факторами. Предлагаемая методика картографирования данных о состоянии элементов окружающей среды и определения корреляционных коэффициентов между состоянием здоровья детского населения и различными социальными и экологическими показателями, с соблюдением принципа достоверности результатов, позволит повысить объективность принятия управленческих решений и мероприятий по поддержанию и улучшению состояния окружающей среды как в отдельно взятом городе, так и в масштабе региона и страны.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Айвазян С. А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 311 с.
2. Берлянт А.М. Геоинформационное картографирование. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. 64с.
3. Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976.
4. Линник В.Г. Построение геоинформационных систем в физической географии. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1990. 80 с.
5. Новаковский Б.А., Тульская Н.И. Достижения и проблемы использования геоинформационных технологий при геологическом и геоэкологическом картографировании//Геоинформатика. 1999.№4. С.3 -13.
6. Sanz J.L., Lobato A., Acosta J., Herranz P. The S.I.G.M.A.Z.A.L. Proekt. A Marine Geographic Information System.18 th International Cartographic Conference. Stocholm, 1997. Vol. 4. P.2271-2275.
7. Stengele R., Carosio A. Cartographic Raster Data and their Use by GIS. XX International Congress Melbourne. Australia. P.550.
Поступила в редакцию 17.07.05.
a
b
Рис. 3. Зависимость коэффициента корреляции г между детской заболеваемостью и обеспеченностью коммунальными удобствами от размеров треугольной сетки (а), разность между значимостью г и критическим значением 1о.о5 (Ь)
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
2005.№ 11
a
Рис. 2. Зависимость коэффициента корреляции г между детской заболеваемостью и обеспеченностью коммунальными удобствами от размеров прямоугольной сетки (а), разность между значимостью г и критическим значением 1005 (Ь)
Рис. 1 Зависимость коэффициента корреляции между детской заболеваемостью и обеспеченностью коммунальными удобствами от размеров гексагональной сетки
Как видно из полученных зависимостей, наиболее высокая связь обнаруживается между детской заболеваемостью и ИЗАнму (г = 0,30), торговой обеспеченностью (г = 0,26), коммунальной обеспеченностью (г = 0,20), озеленённостью (г = -0,09).
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
2005.№ 11
Определение корреляционных коэффициентов - это удобная модель, позволяющая исследовать комплексные свойства «объекта», являющаяся необходимым элементом любой процедуры многомерного статистического анализа. Взаимосвязь двух признаков проверяется посредством расчета коэффициента парной корреляции r. Для расчета коэффициента парной корреляции формируются два ряда сопоставимых значений одного и другого признаков, один из которых в нашем случае - уровень заболеваемости детского населения, другой - уровень той или иной социальной или экологической характеристики (торговой, коммунальной обеспеченности, озелененности, ИЗАнму и др.). Между значениями этих двух рядов и устанавливается мера связи, а также обязательно ее достоверность (значимость коэффициента корреляции). Различные теоретические и практические вопросы, связанные с вычислением указанных величин, рассмотрены в работах [1; 3]. Коэффициент парной корреляции определяется как ковариация (т.е. совместное изменение), нормированная произведением стандартных отклонений с и ch, случайных величин X и h:
На языке программирования MapBasic (MapInfo) создан блок программ, позволяющий проводить математико-статистический анализ картографических данных. Получены коэффициенты корреляции по сеткам с разными параметрами ячеек. Варьировались размеры ячейки сетки (рассматривались прямоугольные, треугольные и гексагональные сетки), в атрибутивную информацию точки, соответствующей данному узлу, записывались характеристики объектов соответствующих слоев. В результате получался массив точек с двумя характеристиками. Затем определялся коэффициент корреляции в программе Excel. Таким образом, получалась тройка чисел: коэффициент корреляции r и параметры сетки a и b. В результате варьирования параметров сетки a и b в интервале от 300 до 1000 метров включительно была получена группа точек с координатами a, b, r(a, b). Для прямоугольных и треугольных сеток с помощью программы ArcView построены трехмерные поверхности функций r(a, b); для гексагональных сеток (где a - грань шестиугольника) с использованием программы Excel построены графики функций r(a). На построенных поверхностях и графиках (рис. 1, 2, 3) четко видны экстремумы коэффициентов корреляции. Также для прямоугольных и треугольных сеток построены трехмерные поверхности, а для гексагональных - графики разности между значимостью коэффициента корреляции и критическим значением распределения Стьюдента t0.05, на которых выделяются области, где коэффициенты корреляции значимы и не значимы. Было выявлено, что наиболее значимы коэффициенты корреляции для сеток с параметрами а = 500 и b = 500. Таким образом, данная сетка является оптимальной.
Состояние здоровья детского населения как наиболее значимый показатель рассматривается нами как индикатор экологической обстановки в городе. Это обусловлено тем, что организм ребенка, находящийся в процессе развития, в большей степени, нежели организм взрослого, подвержен неблагоприятным воздействиям окружающей среды. И тому есть ряд причин: ослабленность иммунитета; особенности обмена веществ, роста и развития у детей; возможность учета последствий вредного воздействия за относительно короткий срок; отсутствие профессиональных вредностей и вредных привычек; длительное нахождение в зоне воздействия (перемещение детей по территории ограничено по причине их несамостоятельности); специфика медицинского обслуживания (привязанность данных к одному источнику); невысокий рост детей (подверженность влиянию тяжелых взвесей, накапливающихся в нижнем приземном слое атмосферы, что особенно касается выхлопов автомобилей). Иными словами, заболеваемость детского населения, как в фокусе, отражает весь спектр неблагоприятных экологических последствий, наступающих в среде обитания.
Исследование связей между характеристиками состояния компонентов природной среды и здоровья населения показало, что произошедшее в 1990-е гг. снижение общего уровня загрязнения воздушного бассейна и изменение его структуры повлекло за собой как изменение территориального распределения величин интегральных показателей загрязнения, так и обратную зависимость между характеристиками экологической обстановки и состоянием здоровья населения. Уровень заболеваемости населения растет, в то же время связь с показателями состояния окружающей среды оказывается менее выраженной. Прямая зависимость между загрязнением компонентов природной среды и состоянием здоровья населения наблюдается лишь при существенных превышениях гигиенических нормативов. При этом уровень заболеваемости в пределах частного сектора более высокий. Данная картина, вероятно, объясняется преимущественно социальной обусловленностью многих болезней. Следовательно, необходим учет наряду с экологической обстановкой также социально-экономических условий, влияющих на здоровье населения.
Состояние здоровья жителей зависит от множества показателей: социальных, экономических, экологических, санитарно-гигиенических, планировочно-функциональных и т.п. Следовательно, появляются задачи учета всех показателей, влияющих на здоровье горожан, определения корреляционных отношений между ними и состоянием здоровья и поиска более значимых связей между детской заболеваемостью и различными факторами.
НАУКИ О ЗЕМЛЕ
2005.№ 11
УДК 528.94:574(045) Л.А. Габдуллина
ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬЮ ДЕТСКОГО НАСЕЛЕНИЯ И РАЗЛИЧНЫМИ СОЦИАЛЬНЫМИ И ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ ФАКТОРАМИ
Проведен математико-статистический анализ картографических данных о состоянии элементов окружающей среды с помощью ГИС-технологий. Представлены результаты изучения связи между детской заболеваемостью и различными социальными и экологическими факторами.
Ключевые слова: здоровье населения, социальная обстановка, экологическая обстановка, геоинформационная система, коэффициент корреляции.
Конец ХХ в. ознаменовался обострением экологических и социальных проблем крупных городов. Одним из шагов на пути улучшения социальной и экологической обстановки урбанизированных территорий является создание методик, пригодных для диагностирования состояния элементов окружающей среды. Для решения подобных задач требуется анализ, обобщение огромных массивов информации, что возможно лишь с использованием геоинформационных систем (ГИС). При разработке ГИС г. Ижевска, обеспечивающей представление и анализ социальной и экологической информации, были использованы достижения зарубежных и отечественных ученых в области геоинформационного картографирования [2; 4; 5; 6; 7 и др.]. При формировании картографических и атрибутивных баз данных и создании карт в качестве основы выбраны пакеты настольной картографии MapInfo и ArcView, так как они обладают максимумом необходимых в данном случае возможностей. Основные причины, позволившие перенести технологические операции по работе с цифровыми картами на системы MapInfo и ArcView, следующие:
-наличие необходимого набора функций и хорошо продуманные структуры продуктов;
-возможность наращивания системы подключением дополнительных модулей (MapBasic, Universal Translator и др.); -простота создания приложений; -дружественный (русский) интерфейс; -поддержка многих форматов;
-наличие смежного программного обеспечения (ArcInfo, MapObjects, ArcCAD и пр.).
