CC BY
9
УДК 614.7:615.285.7]-074
Проф. Е. И. Спыну
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ АСПЕКТЫ ИЗУЧЕНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПЕСТИЦИДОВ В ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЕ
Всесоюзный научно-исследовательский институт гигиены и токсикологии пестицидов полимерных и пластических масс, Киев
В настоящее время в мировой литературе накоплен огромный материал о поведении пестицидов в окружающей среде. Проведены сотни тысяч исследований по изучению загрязнения продуктов питания, почвы, воды и воздуха пестицидами, относящимися к различным химическим классам соединений (Л. И. Медведь; Н. Н. Мельников и соавт.; Г. Майер-Боде, и др.). Однако попытки обобщить имеющиеся данные в целях прогноза и управления системой пестицид — окружающая среда не имеют успеха.
Между тем в процессе гигиенической оценки новых либо старых пестицидов при изменении условии нх применения необходимо на стадии предупредительного и текущего санитарного надзора прогнозировать уровень и длительность содержания препаратов в различных средах и рекомендовать соответствующие регламенты («сроки ожидания» и др.). Трудность использования информации обусловлена тем. что не учитывается и не указывается в полном объеме значение факторов, определяющих процесс деградации пестицидов в разных объектах. Обычно материалы крайне разнородны, отражают фактическое загрязнение только отдельных элементов, мелких звеньев («звеныш») всей большой системы при отсутствии связи между элементами, блоками. Например, описывается динамика деградации нового препарата на одной культуре либо на почвах одного типа при учете только нескольких из всей совокупности влияющих на процесс факторов. На основании таких отрывочных сведений невозможно описать процесс накопления пестицидов в данной среде (различных растениях, типах почв), миграцию между средами и построить математические модели для управления процессом, т. е. использовать опыт прошлого для прогноза. Очевидно, сбор информации должен проводиться с учетом требований к построению количественных зависимостей в системе пестицид — окружающая среда. С этой целыо рассмотрим, насколько сложна указанная система.
Взаимодействие пестицида с объектами среды начинается с момента поступления прапарата в воздуха, распределения его в разных средах, миграции между объектами до полного исчезновения нз биосферы. Задача заключается в изучении сложных процессов, описываемых законами гидро- и аэродинамики, химической кинетики, взаимодействия с живыми организмами, влияния факторов эволюции и др. Число одновременно протекающих химических реакций (основных веществ и их разнообразных метаболитов) не поддается точной количественной оценке.
Огромный экспериментальный материал должен отра-жато характер взаимодействия пестицида и разнообразных растений (фруктов, овощей, зерновых и др.), типов почв при резко различающихся климатических условиях, большом разнообразии условий использования препаратов и др. Работа в данном направлении требует огроу пых затрат времени, сил, средств, однако и при этом в обозримом будущем невозможно в динамике экспериментально учесть все варианты взаимодействий,
В. М. Глушков в качестве третьего метода познания (наряду с экспериментальным и абстрактным) выделяет кибернетическое моделирование, позволяющее осуществлять эксперимент не над реальным объектом, а над его описанием. Скоростные ЭВМ за короткое время дают возможность ответить на вопрос, как будет изменяться та или иная функция при изменении отдельных факторов и их взаимодействии. В этом важное преимущество моделирования. Таким образом, очевидна необходимость построения больших моделей, отражающих динамику движения пестицидов в окружающей среде и ее обусловленность мно-
гочисленными факторами. Выбор типа математической модели является следующей сложной проблемой. Какой путь избрать?
Из существующих путей моделирования природных процессов — детерминистского и вероятностно-статистического — следует избрать тот тип математического описания, который наиболее адекватен характеру и объему и н формации.
Специфика рассматриваемых процессов, отражающих взаимодействие в системе пестицид — объекты среды, заключается в отсутствии полного знания механизмов явления. Тогда пренебрегают «несущественными факторами», случайными воздействиями, влиянием внешних для данной системы условий, рядом других неопределенностей информации. Й все же. если относительно известны поведение химического вещества и роль существенных факторов, используют классический аппарат дифференциальных уравнений, что обычно возможно только для описания отдельных микроэлементов, «звеньиц». Это породило стремление описывать биологические системы с помощью процессов, зависящих от небольшого числа факторов, что приводит к значительному упрощению понимания происходящих явлений. А. Г. Ивахненко подчеркивает неэффективность многих построенных по данному типу математических моделей сложных объектов и принципов их прогноза.
Второй подход — вероятностно-статистический —позволяет довольствоваться результатами информации о фактическом течении процесса без знания детальных механизмов явлений. Он дает возможность строить формализованные модели при неполной информации о физико-химических и химико-биологических реакциях.
А. И. Верг и соавт. подчеркивают, что задача заключается в выборе правильного соотношения строго детерминистского и вероятностно-статистического аппарата для описания сложных систем. В ряде сообщений, касающихся разработки моделей поведения пестицидов в окружающей среде, отражены оба подхода.
Л. П. Брагинский и В. Б. Георгиевский использовали детерминированный и стохастический подходы. Они показали возможность на основе однажды построенной модели (аналоговая ЭВМ) без дополнительного натурного эксперимента ответить на вопросы, что будет, если изменятся факторы водной среды, включить или исключить то пли иное звено, элемент экологической системы.
Нами (Е. И. Спыну и Л. Н. Иванова) для прогноза уровня и длительности жизни пестицидов на растениях применен вероятностный алгоритм метода группового учета аргументов (автор А. Г. Ивахненко).
Выведены формулы распознавания, позволяющие рассчитать содержание новых пестицидов в заданное время в продуктах растениеводства с учетом совокупности действующих факторов. Прогноз строится на основании сведений о физико-химических свойствах веществ, условиях их использования, химических особенностях растений и метеорологических параметрах. Опубликован ряд работ и с математическим описанием различных элементов поведения пестицидов в звеньях биосферы (С. А. Арипов и соавт.; Л. Н. Иванова).
Позволят ли появляющиеся теперь частные описания элементов, звеньев и подсистем создать математическую модель отдельных пзанмосвязанных блоков, а затем всей большой системы пестицид — окружающая среда? Ведь сумма частей — не целое. Исследование диалектической связи частей и целого описано в работах Маркса, Энгельса. Ленина, советских философов и естествоиспытателей.
Установлено, что целое характеризуется не только той или нной структурой, но н связями между слагающими его элементами. Специфическое свойство целого — наличие таких связей, которые отсутствуют у отдельных частей и их суммы. Эти связи появляются как результат новых взаимных соединений частей, их согласованностей, они усложняют причинно-следственные отношения между отдельными блоками.
У большой, сложной, динамической системы пестицид — окружающая среда возникают новые связи, отсутствующие у ее элементов (например, миграция между средами). Появляются новые вхождения в систему, новые случайные факторы, неопределенности.
Таким образом, важно построить модель большой системы, но для этого необходима соответствующая информационная база.
По-видимому, при разработке элементов, «звеньиц» и звеньев следует видеть связь их с другими блоками, т. е. осуществлять заготовку не любых кирпичей, а тех, которые необходимы и полезны для создания здания. В связи с этим возникает ряд задач в области теории и практик!1. Важнейшей является построение моделей, отражающих закономерности взаимодействия в системе пестицид — окружающая среда с учетом роли и значения отдельных блоков, звеньев и связей между ними. Программа должна отразить единство общего и отдельных частей в соответствии с диалектико-материалистнческой методологией. Основной принцип состоит в определении причинно-следственных связей на всем пути движения пестицида. Лучший вариант — замер характеристик процесса от момента обработки пестицидом до полного его исчезновения. Возможно также изучение отдельных подсистем и связей между ними, так как каждая часть несет определенную функцию, с одной стороны, и подчиненность целому * — с другой. С этой целью мы предлагаем деление большой системы пестицид — окружающая среда на следующие основные подсистемы: 1) пестицид — воздушный бассейн
(кинетика в воздухе и распределение препарата в объектах среды в период обработки сельскохозяйственных растений), 2) пестнднц — почва, пестицид — растения, пестицид — вода (динамика в каждой из сред), 3) пестицид — звенья экологических систем (почва — воздух — пищевые цени, прямые и обратные связи). Учитываются факторы (прямые, косвенные), влияющие на процесс исчезновения препарата. К основным группам аргументов (их около сотни) относятся физико-химические свойства препарата, химические и структурные особенности сред (вид растений, тип почвы и др.), климатические параметры, условия применения (норма расхода и др.). Сбор такой информации по единой программе позволит создать модели для разных пестицидов, при различных условиях их использования, климатических зонах и др.
Сегодня это посильная задача, так как данные о фактическом течении процесса исчезновения пестицидов и определяющие факторах получают гигиенисты, специалисты по защите растений и агрохимики на стадии испытания препаратов. Данные материалы могут быть использованы для синтеза модели по принципу учета входных и выходных характеристик. На основе такой модели можно рассчитать уровень загрязнения новым пестицидом разных сред в заданное время. В случае превышения гигиенических нормативов в той или иной среде осуществляют перебор вариантов, что даст возможность, из меняя входные характеристики (кратность обработки, норму расхода и др.), регулировать величину остатков. Это позволит уже на стадии предупредительного санитарного контроля управлять условиями применения пестицидов в целях радикальной охраны окружающей среды.
Рассматриваемые вопросы имеют прямое отношение к другим разделам гигиенической науки, когда речь идет о частиогнгиенических исследованиях и синтезе знаний для целостных объектов.
ЛИТЕРАТУР А
Арипов С. А., Самойленко В. Г., Якубова Р. И.— В кн.: Применение математических методов для оценки и прогнозирования реальной опасности накопления пестицидов во внешней среде и организме. Киев, 1976, с. 8.
Берг. А. И., Биряков Б В., Маркова Е. В.— В кн.: Методологические аспекты исследования биосферы. Л\.. 1975, с. 220.
Брагинский Л. П., Георгиевский В. Б.— В кн.: Применение математических методов для оценки и прогнозирования реальной опасности накопления пестицидов во внешней среде и организме. Киев, 1976, с. 9—12.
Глушков В. М. Введение н кибернетику. Киев, 1964, с. 85.
Иванова Л. Я,— В кн.: Применение математических ме-
тодов для оценки и прогнозирования реальной опасности накопления пестицидов во внешней среде н организме. Киев, 1976, с. 17.-
Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев, 1975.
Майер-Боде Г. Остатки пестицидов. М., 1966.
Медведь Л. И. Справочник по пестицидам. Киев, 1977.
Мельников И. //., Волков А. И., Короткова О. А. Пестициды и окружающая среда. М., 1977.
Спыну Е. И., Иванова Л. И. Математическое прогнозирование и профилактика загрязнения окружающей среды пестицидами. М., 1977.
Поступила 26/X1 1978 г.
УДК 1 3.632:678.632'32'211-07: 616-00Я.П-0 74
Доктор биол. наук Р. И. Скворцова, В. М. Ппзняковский, С. А. Рудакоа
СОСТОЯНИЕ НЕКОТОРЫХ МЕТАБОЛИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ У РАБОЧИХ ПРОИЗВОДСТВА ФЕНОЛФОРМАЛЬДЕГИДНЫХ
СМОЛ
Кемеровский технологический институт пищевой промышленности, санаторий-профи лакторий Кемеровского научно-производственного объединения «Карболит»
В данной работе представлены материалы об активности процессов ацетилирования и связанных с ними некоторых метаболических функциях у рабочих производства феиол-формальдегидных смол. У этого контингента лиц изучали ацетилирующую способность организма (О. Н. Сытинская; Н. В. Санкина), содержание в сыворотке крови
холестерина (Ilka) н липопротендных фракций (Л. К. Бауман; Swann). Определяли уринарную экскрецию лимонной кислоты (Н. Г. Серебренникова и Б. С. Касавина), 17-оксикортикостерондов (Н. А. Юдаев и Е. А. Фелонова; Silber и Porter), общих н фракционных 17-кетостероидов (П. В. Самосудова и Ж. Ж. Басс; В. В. Меньшиков).
