CC BY
149
УДК 57.043:613.1 1(571.122)
ГОДОВАЯ ДИНАМИКА ПОГОДНО-КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И ЗДОРОВЬЕ НАСЕЛЕНИЯ ХАНТЫ-МАНСИЙСКОГО АВТОНОМНОГО ОКРУГА
© 2013 г. С. Н. Русак, В. В. Еськов, *Д. И. Молягов, О. Е. Филатова
Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа - Югры,
*Филиал Центра гигиены и эпидемиологии в ХМАО - Югре г. Сургута и Сургутского района
Проблема изучения вклада климатоэкологических особенностей территорий в формирование условий среды обитания, ее комфортность, адаптационные возможности организма и здоровье человека в целом является весьма актуальной уже несколько последних десятилетий для северных территорий Российской Федерации (РФ) в связи с нарастающим миграционным потоком. О влиянии погодно-климатических факторов и условий на организм человека, а также на течение различных заболеваний свидетельствуют разнообразные изменения клинических, функциональных и лабораторных показателей функциональных систем организма (ФСО) человека (в сторону как улучшения данных параметров, так и их ухудшения). При различных перемещениях (трансширотных, т. е. из одной климатической зоны в другую), при резких сменах погодных условий, как сезонных, так и суточных перепадах, параметры ФСО резко изменяются [2, 5—9].
Актуальность социально значимых проблем, обусловленных последствиями климатоэкологических изменений, стимулирует развитие новых методов наблюдений, а также обработки и оценки полученной информации. Несомненно, сложным аспектом исследования и изучения этой проблемы является методический подход по оценке этого влияния на организм человека.
Несмотря на большое число исследований по оценке влияния окружающей среды на условия проживания и здоровье населения, опубликованных в разные годы, методические подходы для учета и оценки характера самих климатоэкологических параметров до сих пор остаются немногочисленными и дискуссионными [4, 12, 13]. Объясняется это и тем, что при исследованиях глобальных и региональных природно-климатических изменений встает сложная проблема, связанная с традиционными подходами в рамках простой парадигмы «причина — следствие». Последнее отсутствует в системах с хаотическим поведением.
Погодно-климатические изменения относятся, как правило, к классу нелинейных диссипативных систем. Такие системы обычно обладают глобальными аттракторами, т. е. компактными инвариантными притягивающими множествами, которые и являются носителями хаоса в этих системах.
Характер и поведение климатической системы, как природной хаотической системы, протекает в рамках аттракторов состояний. Именно в таких аттракторах находятся и показатели метеофакторов — температуры (Т), давления атмосферного воздуха (Р) и влажности что неоднократно отмечалось нами в ряде работ [4, 11]. Использование метода идентификации параметров квазиаттракторов с позиции теории хаоса и самоорганизации (ТХС) для оценки климатических показателей
Представлена оценка динамики метеорологических факторов среды в фазовом пространстве состояний в рамках стохастических закономерностей и теории хаоса с использованием авторских программ и ее взаимосвязь с показателями первичной обращаемости пациентов по климаточувствительным заболеваниям населения на примере города Сургута.
Выявлено, что показатели обращений населения по климаточувствительным болезням имели тесную положительную взаимосвязь с величиной объемов квазиаттракторов поведения метеопараметров в годовой динамике. Ключевые слова:
климаточувствительные заболевания, метеофакторы, хаотические квазиаттракторы
Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) — Югры и выполненная нами ранее оценка биоклиматических параметров[15]позволили установить хаотический характер динамики этих показателей, влияющих на здоровье населения, а также оценить величину параметров самих квазиаттракторов.
В качестве меры хаотичности временного ряда метеофакторов нами использована величина (объем) квазиаттрактора (V) в фазовом пространстве состояний (ФПС).
Это определило цель нашей работы, которая заключалась в выявлении закономерностей поведения вектора состояния динамической системы (набора метеофакторов в динамике) в ФПС и оценке влияния погодно-климатических изменений на показатели заболеваемости на основе анализа первичной обращаемости взрослого населения г. Сургута по климаточувствительным заболеваниям в динамике 2010 года.
Методы
Объектом изучения являлись погодно-климатические условия г. Сургута, территория ХМАО — Югры. Информационной основой послужили фактические материалы наблюдений метеорологических показателей (температура, атмосферное давление и влажность атмосферного воздуха) за период 2010 года. Рассмотрение динамики метеопараметров произведено в рамках ФПС, т. к. поведение природных хаотических систем протекает в рамках квазиаттракторов состояний.
Именно в таких квазиаттракторах находятся показатели факторов экосреды — температуры, давления, влажности. Каждое состояние характеризуется параметрами вектора состояния х=(хрх2,..хт), что составляет реальное многомерное фазовое пространство (например, для метеопараметров среды), в котором каждый месяц года образует квазиаттрактор состояний. На фазовой плоскости такое движение x попадает внутрь некоторого прямоугольника, в 3-мерном фазовом пространстве — параллелепипеда, а в m-мерном фазовом пространстве (в сочетании с другими экологическими факторами) — m-мерного параллелепипеда. Такой подход в описании параметров среды позволил определить размеры квазиаттракторов состояний (границы прямоугольника со сторонами Ar, = P - P . , Ах„ = R - R . , Ах,, = T - T . )
1 max min' 2 max min' 3 max min'
в ФПС, или в любом другом m-мерном фазовом пространстве (m-мерный параллелепипед).
Далее производился поочередный расчет координат граней параллелепипеда объемом V. , внутри которого находится квазиаттрактор движения (метеофакторы) для всех j исследуемых (j=1, ..., n) из j-го кластера (к = 1, ..., p); их длины А хк = х.. - х.. . ,
4 * ' ' j г(тах) i(minj
m
Vk =п Х^
и объема k-го параллелепипеда J =1 , где x((mijn), х((тсх) — координаты крайних точек, совпадающих с нижней и верхней (левой и правой) границей области ФПС, внутри которой движется вектор состояния метеопараметров по координате xi.
В итоге ЭВМ рассчитывает весь вектор объемов квазиаттракторов (General Value) V= (V(f V, ■■■V)T, ограничивающих все p квазиаттракторов, а также показатели асимметрии (Asymmetry) стохастического X,s = (Xs ,xs ...xs )T, ... , Xs = (Xs , Xs ■■■ Xs )T и
1 1 11 12 lm p pl p2 pm
хаотического центров квазиаттракторов для каждого массива данных Xе = (Xе... , Xpc = (xcp1, xc xC ) t
p2 pm
Алгоритм идентификации параметров квазиаттракторов в ФПС с использованием компьютерной программы позволил оценить величину параметров квазиаттракторов, характер динамики метеорологических показателей, а также выделить параметры порядка при сравнении кластеров данных. Также основу исследования составили данные первичной обращаемости взрослого населения г. Сургута (статистические данные поликлиники МУЗ «Клиническая городская больница №1») в динамике 2010 года. Всего было проанализировано 475 678 случаев обращений по разным видам заболеваний, включая первичную обращаемость взрослого населения с установлением диагноза, а также профилактические осмотры и повторные наблюдения по установленным диагнозам. Необходимо отметить, что возраст пациентов варьировал от 19 до 96 лет.
Результаты
К наиболее распространенным нозологиям, относящимся к климаточувствительным заболеваниям населения, принадлежат болезни органов дыхания, кровообращения, эндокринной системы и другие [8, 10]. Здесь представлена выборка по данным заболеваниям, структура которых, а также годовая динамика приведена в табл. 1.
Анализ первичной обращаемости взрослого населения Сургута по климаточувствительным формам заболеваний показал: доля этих заболеваний составила 22,6 % от числа всех случаев обращений; в самой же структуре климаточувствительных болезней абсолютное большинство (36,3 %) составили острые респираторные инфекции (ОРИ) и заболевания, связанные с повышением артериального давления — 25,1 %; высокий удельный вес приходился и на заболевания эндокринной системы (сахарный диабет) — 14,2 %; заболевания органов дыхания, такие как хронические обструктивные болезни легких (ХОБЛ) и астма, в сумме составили 4,4 %, болезни сердечно-сосудистой системы — 14,4 %. Динамика обращений населения в течение года по поводу указанных болезней имела явно выраженные максимумы и сезонный характер — это, как правило, осенний, зимний и весенние периоды, летние же месяцы характеризовались снижением заболеваемости. При этом следует отметить, что разница показателей обращений пациентов в разные сезоны года весьма высока и сильно варьирует. Так, для ОРИ минимальные и максимальные показатели обращений в годовой динамике отличаются в 3,60 раза; сезонные же различия иные — от 0,56 (переход от летнего периода к осеннему)
Таблица 1
Структура заболеваемости взрослого населения Сургута по климаточувствительным нозологиям в зависимости от частоты (Ы)
случаев обращений пациентов в динамике 2010 г.
Код заболевания по МКБ-10
Месяц года J00-J22 J30 J40-J44 J45 110-115 120-125 160-169 144-150 Е10-Е14
Количество обращений (Ы), случаи
Январь 2915 176 241 187 1922 509 854 184 678
Февраль 5302 499 188 334 2265 549 655 140 1269
Март 4609 298 179 360 2915 708 810 145 1684
Апрель 4585 502 187 320 2909 596 931 133 1454
Май 2830 303 156 193 1910 443 727 112 1291
Июнь 2417 371 92 174 1777 457 537 110 1242
Июль 1586 286 124 184 1622 322 442 85 1171
Август 1473 259 114 173 1587 308 387 103 1037
Сентябрь 3684 222 125 185 1859 597 622 132 1203
Октябрь 3166 341 96 282 2659 602 1018 203 1391
Ноябрь 3016 492 109 295 2988 602 1040 158 1412
Декабрь 3469 688 152 246 2602 696 1035 203 1435
Ы+8 3254+662 370+83 147+26 244+40 2251+303 532+73 755 + 130 142+22 1272 + 141
Примечание. МКБ-10 — международная классификация болезней; J00—J22 — острые респираторные инфекции (ОРИ) верхних и нижних дыхательных путей, в т. ч. грипп и пневмония; J30 — вазомоторный и аллергический ринит; J40—J44 — хронические обструк-тивные болезни легких (ХОБЛ); J45 — астма; 110—115 — болезни, характеризующиеся повышенным кровяным давлением; 120 — 125 — ишемическая болезнь сердца; 160—169 — нарушения проводимости и сердечного ритма; 144 — 150 — цереброваскулярные болезни; Е10 — Е14 — болезни эндокринной системы (сахарный диабет).
до 3,60 раза (переход от осеннего периода к зимнему).
В целом наибольшие изменения показателей обращений пациентов отмечены для перехода от осеннего периода года к зимнему — от 2,53 раза (сахарный диабет) до 5,28 (ХОБЛ). Соответственно наименьшие перепады показателей наблюдались при переходе от летнего к осеннему периоду года, причем абсолютная величина данного показателя варьировала в диапазоне значений от 0,51 раза (нарушения проводимости и сердечного ритма) до 1,00 (ХОБЛ).
В рамках ТХС с использованием разработанного в НИИ биофизики и медицинской кибернетики при Сургутском госуниверситете метода и программных продуктов [11, 14, 16] был выполнен также расчет параметров объемов квазиаттракторов метеосостояний (У.) г. Сургута, приведенный в табл. 2 .
Таблица 2
Значения показателей объемов V'.. квазиаттракторов вектора состояния метеопараметров в динамике 2010 г. в 3-мерном фазовом пространстве (Т, Р, Я)
Объемы, УЦ *10 4 (у. е.) в координатах Т, Р, К Месяц года
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
1,75 1,73 2,79 3,14 1,37 0,84 1,06 0,61 0,69 1,58 2,00 0,75
Далее процедура установления различий в годовой динамике метеопараметров путем расчета межат-тракторных расстояний квазиаттракторов показала широкий интервал амплитудных колебаний показателя межаттракторных расстояний (г..) между всеми месяцами года (табл. 3), которые демонстрируют поддиагональные элементы г.. (. = у + 1).
Как видно из данных табл. 3, показатели ме-жаттракторных различий при сравнении кластеров убедительно иллюстрирует ярко выраженную хаотическую динамику поведения метеофакторов, что характеризуется большим разбросом этих значений. Особенно показательны январь и летние месяцы (г61 = 43,6, г71 = 45,5, г81 = 43,9) по расстояниям между квазиаттракторами.
Анализируя данные обращаемости трудоспособного населения Сургута (см. табл. 1) по климатообуслов-ленным заболеваниям и ее взаимосвязь с показателями изменчивости метеорологических параметров по величине значений объемов квазиаттракторов (см. табл. 2), которые они описывают в 3-мерном ФПС, можно отметить наличие устойчивой положительной взаимосвязи. Например, рассчитанные коэффициенты корреляционной зависимости (Гу,. Спирмена) взаимосвязи значений объемов квазиаттракторов метеофакторов с показателями обращений населения по поводу климаточувствительных заболеваний имели устойчиво высокие положительные значения, что указывает на статистически значимые различия исследуемых параметров (г-у. = 0,66, р < 0,05) и подтверждает существенное влияние метеорологических факторов на частоту обращений по поводу климаточувствительных заболеваний населения (табл. 4).
Следует отметить, что изучение причин и тенденций показателей частоты обращений по поводу климато-чувствительных заболеваний не входило в задачи данного исследования, т. к. для установления причинно-следственных зависимостей целесообразно проведение более углубленного медико-гигиенического
Таблица 3
Матрица идентификации расстояний между центрами хаотических квазиаттракторов вектора состояния метеопараметров в динамике 2010 г. в 3-мерном фазовом пространстве на примере Сургута
Месяц года I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
I 2,3 23,3 27,5 32,2 43,6 45,5 43,9 35,7 33,4 25,4 10,1
II 2,3 22,3 26,4 31,1 42,4 44,5 42,4 34,0 31,7 23,2 7,8
III 23,3 22,3 10,7 13,6 22,0 24,3 25,6 19,3 18,1 17,3 22,1
IV 27,5 26,4 10,7 4,8 16,6 18,3 18,5 12,2 11,9 17,8 25,9
V 32,2 31,1 13,6 4,8 12,0 13,7 14,6 10,0 10,9 19,9 30,2
VI 43,6 42,4 22,0 16,6 12,0 3,0 11,7 14,7 17,1 28,1 41,1
VII 45,5 44,5 24,3 18,3 13,7 3,0 13,1 16,9 19,4 30,8 43,4
VIII 43,9 42,4 25,6 18,5 14,6 13,1 13,1 8,5 11,2 23,8 39,3
IX 35,7 34,0 19,3 12,2 10,0 16,9 16,9 8,5 2,9 16,0 30,8
X 33,4 31,6 18,1 11,9 10,9 19,4 19,4 11,2 2,9 13,2 28,1
XI 25,4 23,2 17,3 17,8 19,9 30,8 30,8 23,8 16,0 13,2 17,6
XII 10,1 7,8 22,1 25,9 30,2 43,4 43,5 39,3 30,8 28,1 17,6
I 322,9 308,1 218,6 190,5 192,9 263,2 273,0 252,6 201,0 197,9 233,0 296,4
Примечание. I- суммарные годовые значения ного месяца с остальными месяцами года.
различии межаттракторных расстоянии квазиаттракторов метеопараметров отдель-
анализа, учитывающего многообразные аспекты: состояние здоровья населения, половые и возрастные особенности контингента, длительность и тяжесть заболевания, миграцию населения и т. п.
Обсуждение результатов
Уровень здоровья любой популяции имеет региональную специфику, которая обусловлена особенностями взаимоотношения человека и окружающей среды. В решении вопросов медико-экологических проблем Севера в настоящее время основополагающее значение придается оценке степени опасности погодно-климатических факторов. Погодно-климатические изменения в настоящее время рассматриваются как факторы высокого риска возникновения многих заболеваний человека, особенно это касается мигрантов из южных регионов РФ и ближнего зарубежья [1, 3, 7, 9].
Наличие сезонной составляющей в картине распределения обращений населения Сургута по поводу климаточувствительных заболеваний вполне согласуется с климатоэкологическими и погодными условиями северной территории, которые отличаются резкой сменой и высокой скоростью изменения атмосферного давления и температуры при высокой влажности окружающего воздуха [3, 5].
При оценке влияния метеорологических факторов на показатели заболеваемости населения и развитие
климатообусловленных заболеваний, особенно в условиях северных территорий, необходимо учитывать как внутрисуточные, так и межсуточные амплитуды данных показателей и режим, в котором они воздействуют на организм — особенно параметры их изменчивости.
Согласно современным представлениям о комплексном воздействии климата на организм человека, ведущая роль отводится изменчивости погодных факторов, поскольку для организма человека опасны не вообще изменения погоды, к которым человек в силу адаптационных процессов приспособился, а колебания резкие, нетипичные для данных климатических условий. Большие суточные изменения х. = /^ вызывают сдвиги в ФСО и заболевания населения в целом [8, 9, 11, 14].
Использованный подход в оценке влияния метеопараметров среды на частоту климаточувствительных заболеваний населения путем определения фазового пространства и его параметров дает средство для изучения поведения и режима хаотических систем, поскольку динамика экологических факторов урбанизированных экосистем Севера (Т, Р, Н) имеет выраженный режим хаотического поведения. В этой связи становится актуальной проблема внедрения разрабатываемых методов в здравоохранение и экологию человека.
Таблица 4
Показатели парной корреляционной зависимости (Г^ . Спирмена) величин объемов квазиаттракторов метеосостояний с частотой обращаемости взрослого населения Сургута по поводу климаточувствительных заболеваний
Код по МКБ Л00-Л22 Л30 Л40-Л44 Л45 П0-П5 Ш-Й5 Ш0-Ш9 М4-!50 Е10-Е14 I
Гу . 0,51 0,26 0,45 0,74 0,78 0,40 0,56 0,40 0,54 0,66
Оценка значимости различия (рС) 0,090 0,416 0,138 *0,006 *0,003 0,194 0,059 0,198 0,071 *0,020
Примечание. X — сумма всех форм климаточувствительных заболеваний; рС — критерий значимости различий Спирмена (* - р < 0,05).
В целом возникает объективная необходимость в изучении биоклиматических характеристик среды, включая уровень дискомфортности и изменчивости климата, которые определяют состояние и уровень здоровья, а также потенциал климата для осуществления рекреационной деятельности. Метод многомерных фазовых пространств открывает новые возможности в этом направлении.
Список литературы
1. Агаджанян Н. А., Нотова С. В. Стресс, физиологические и экологические аспекты адаптации, пути коррекции. Оренбург : ИПК ГОУ ОГУ, 2009. С. 18-57.
2. Гудков А. Б., Сарычев А. С., Лабутин Н. Ю. Реакции кардиореспираторной системы нефтяников на экспедиционный режим труда в Заполярье // Экология человека. 2005. № 8. С. 43-48.
3. Гудков А. Б., Попова О. Н., Лукманова Н. Б. Эколого-физиологическая характеристика климатических факторов Севера. Обзор литературы // Экология человека. 2012. № 1. С. 12-17.
4. Еськов В. М., Еськов В. В., Филатова О. Е. Особенности измерений и моделирования биосистем в фазовых пространствах состояний // Измерительная техника. 2010. № 12. С. 53-57.
5. Карпин В. А., Шувалова Т. Н., Гудков А. Б. Клиническое течение артериальной гипертензии в экологических условиях урбанизированного Севера // Экология человека.
2011. № 10. С. 48-52.
6. Кубушка О. Н., Гудков А. Б., Лабутин Н. Ю. Некоторые реакции кардиореспираторной системы у молодых лиц трудоспособного возраста на стадии адаптивного напряжения при переезде на Север // Экология человека. 2004. № 5. С. 16-18.
7. Мироновская А. В., Унгуряну Т. Н., Гудков А. Б. Роль природно-климатических и экологических факторов в возникновении неотложных состояний сердечно-сосудистой системы: анализ временного ряда // Экология человека. 2010. № 9. С. 13-19.
8. Ревич Б. А., Малеев В. В. Изменения климата и здоровье населения России: анализ ситуации и прогнозные оценки. М. : ЛЕНАНД, 2011. 208 с.
9. Хаснулин В. И. Шургая А. М., Хаснулина А. В. и др. Кардиометеопатии на Севере. Новосибирск, 2000. 180 с.
10. МР 2.1.10.0057-12. Оценка риска и ущерба от климатических изменений, влияющих на повышение уровня заболеваемости и смертности в группах населения повышенного риска : методические рекомендации. М.,
2012. 48 с.
11. Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Kozlova V. V., Filatov M. A. Measurement of dynamic parameters of microchaos in the behavior of living biosystems // Measurement Techniques 2012. Vol. 55, N 9. P. 1096-1 101.
12. Eskov V. M., Eskov V. V., Filatova O. E, Filatov M. A. Two types systems and three of paradigms in systems philosophy and systems science // Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012. Vol. 5, N 10. P. 602.
13. Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Baltikova A. A., Degtyarev D. A., Pashnin A. S. The comparison of the efficiency of classic stochastic theory and theory of chaos-selforganization (TCS) // Complexity. Mind. Postnonclassic. 2012. Vol. 1. P. 81-91.
14. Eskov V. M. et al. Chaotic approach in biomedicine: Individualized medical treatment // J. Biomedical Science
and Engineering. 2013. Vol. 6. P. 847-853. doi: 10.4236/ jbise.2013.68103 (дата обращения: 26.08.2013)
15. Eskov V. M. et al. Quantitative Registration of the Degree of the Voluntariness and Involuntariness (of the Chaos) in Biomedical Systems // Journal of Analytical Sciences, Methods and Instrumentation. 2013. Vol. 3. P. 67-74. doi:10.4236 (дата обращения: 26.08.2013)
16. Third Global Paradigm. URL: http://www. thirdglobalparadigm.com (дата обращения: 26.08.2013)
References
1. Agadzhanyan N. A., Notova S. V Stress, phisiologicheskie I ekologicheskie aspekti adaptacii, puti korrekcii [Stress, physiological and ecological aspects of adaptation, ways of correction]. Orenburg, 2009, pp. 18-57. [in Russian]
2. Gudkov A. B., Sarichev A. S., Labutin N. U. Ekologia cheloveka [Human ecology]. 2005, no. 8. pp. 43-48. [in Russian]
3. Gudkov A. B., Popova O. N., Lukmanova N. B. Ekologiya cheloveka [Human ecology]. 2012, no. 1, pp. 12-17. [in Russian]
4. Eskov V. M., Eskov V. V., Filatova O. E. Medicinskya technika [Medical Equipment]. 2010, no. 12. pp. 53-57. [in Russian]
5. Karpin V. A., Shuvalova T. N., Gudkov A. B. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2011, no. 10 pp. 48-52. [in Russian]
6. Kubushka O. N., Gudkov A. B., Labutin N. U. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2004, no. 5 pp. 16-18. [in Russian]
7. Mironovskaya A. V., Unguryanu T. N., Gudkov A. B. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2010. no. 9. pp. 13-19. [in Russian]
8. Revich B. A. Maleev V. V. Izmeneniya klimata i zdoroviya naselenia Rossii: аnalis situacii I prognoznie ocenki [Climate changes and population health in Russia: situation аnalysis and forecast estimations]. 201 1. 208 p. [in Russian]
9.Khasnullin, V. I., Shurgaj А. М., Khasnullina А. V. et al. Kardiometeopathii na Severe. [Cardiometeoropathies in the North]. Novosibirsk, 2000. 180 p. [in Russian]
10. MR 2.1.10.0057-12. Ocenka riska I usherba ot klimatischeskih izmenenii vliyaushih na povishenie urovnya zabolevaemosti I smertnosti v gruppah naseleniya povishennogo riska: metodicheskie rekomendacii [Assessment of risk and damage from climatic changes affecting higher levels of morbidity and mortality in population groups at higher risk: Guidelines]. 2012. 48 p. [in Russian]
11. Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Kozlova V. V., Filatov M. A. Medicinskya technika [Medical Equipment]. 2012. vol. 55 no. 9. pp. 1096-1 101. [in Russian]
12. Eskov V. M., Eskov V V., Filatova O. E., Filatov M. A. Two types systems and three of paradigms in systems philosophy and systems science. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2012, vol. 5, no. 10, p. 602.
13. Eskov V. M., Gavrilenko T. V., Baltikova A. A., Degtyarev D. A., Pashnin A. S. The comparison of the efficiency of classic stochastic theory and theory of chaos-selforganization (TCS). Complexity. Mind. Postnonclassic. 2012, vol. 1, pp. 81-91.
14. Eskov V. M. et al. Chaotic approach in biomedicine: Individualized medical treatment. J. Biomedical Science and Engineering, 6 (2013) 847-853 853, available at: doi: 10.4236/jbise.2013.68103 (accessed 26 August 2013)
15. Eskov Valery M. et al. Quantitative Registration of
the Degree of the Voluntariness and Involuntariness (of the Chaos) in Biomedical Systems. Journal of Analytical Sciences, Methods and Instrumentation, 2013, 3, 67-74, available at: doi:10.4236 (accessed 26 August 2013)
16. Third Global Paradigm. available at: http://www. thirdglobalparadigm.com (accessed 26 August 2013)
ANNUAL DYNAMICS OF CLIMATIC FACTORS AND POPULATION HEALTH IN KHANTY-MANSIYSK AUTONOMOUS AREA
S. N. Rusak, V. V. Eskov, *D. I. Molyagov, O. E. Filatova
Surgut State University of Khanty-Mansiysk Autonomous Area - Ugra , Surgut
*Branch of Center of Hygiene and Epidemiology in the KMAA - Ugra, Surgut and Surgut Region, Russia
There has been presented an assessment of dynamics of environmental weather factors in the phase space of states
in the framework of stochastic regularities and the theory of chaos using the author's programs and its correlation with indices of patients' primary appealability concerning climate-sensitive diseases through the example of the City of Surgut. It has been found that the indices of the population appeals for climate-sensitive diseases had a close positive relationship with the value of the volumes of behavioral quasi-attractors of the meteorological parameters in the annual dynamics.
Keywords: climate-sensitive diseases, meteofactors, chaotic quasi-attractor
Контактная информация:
Русак Светлана Николаевна — кандидат биологических наук, доцент кафедры экологии ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийского автономного округа — Югры»
Адрес: 628412, Тюменская область, г. Сургут, пр. Ленина, д. 1
Тел. 8(3462)76-31-58 E-mail: [email protected]
