CC BY
3
ют показания, соответствующие начальной точке на градуировочной кривой. После измерения электроды тщательно ополаскивают дистиллированной водой и приступают к калибровке ионосе-лективного электрода по стандартным растворам фторида натрия различной молярной концентрации. В стаканчик вносят 10 мл фонового раствора и 10 мл 1 • Ю-5 М стандартного раствора фторида натрия. Содержимое перемешивают магнитной мешалкой и измеряют разность электродных потенциалов. Аналогично производят измерение для всех остальных стандартных растворов фторида натрия (2-Ю-5, 4-Ю-5, б-Ю"5, 8-Ю-5, 1 • Ю-4, 2-Ю-4, 4-Ю-4, 6-Ю-4, 8-Ю-4, МО"3 М). По результатам измерений стандартных растворов строят градуировочный график, откладывая по оси абсцисс показатели стандартных растворов, а по оси ординат — соответствующие им значения разности электродных потенциалов в милливольтах.
Для определения содержания водорастворимых форм фторидов 10 г воздушно-сухой почвы вносят в полиэтиленовый стаканчик, добавляют 50 мл дистиллированной воды и центрифугируют в течение 15 мин. Затем к аликвотной части пробы объемом 10 мл добавляют 10 мл фонового раствора, перемешивают, измеряют разность электродных потенциалов и по градуировочной кривой находят содержание фторидов. Время установления разности электродных потенциалов от 0,5 до 3 мин.
При определении общего содержания фтора в почве исследуемые пробы предварительно обрабатывают путем сплавления 1 г воздушно-сухой почвы с 10-кратным избытком углекислого калия— натрия при 900 °С с последующим выщелачиванием и нейтрализацией 5н.хлористоводородной кислоты. Для количественного определения фтора поступают так же, как при анализе водорастворимых форм фтора.
Содержание фтора в почве рассчитывают по
формуле
_С1М00_ и - 10а-1000
где D — содержание фтора в почве, мг/кг; С — содержание фтора в аликвотной части анализируемой пробы, мкг; V — объем анализируемой пробы, мл; а — навеска образца почвы, г; К — коэффициент пересчета на сухую массу образца.
Литература
1. Агасян П. К- //Проблемы аналитической химии.— М., 1976.— Т. 3. —С. 59—81.
2. Анваер Б. И., Другое Ю. С. Газовая хроматография неорганических веществ. — М., 1976.
3. Беоешко Г. И. // Жури, аналит. химии.— 1979. — 'Г. 34, № 3. — С. 507—510.
4. Гапошок Э. И. Контроль загрязнения природной среды: Обзорная информация. — Обнинск, 1983. — Вып. 1.
5. Жуков А. Ф., Дроздов В. А. //Методы аналитического контроля окружающей среды. — М., 1980. — С. 90—94.
6. Зыкина Г. /С//Почвенно-биоценологические исследования в Приазовье. — М„ 1978. —Т. 3. — С. 136—159.
7. Касьяненко А. С■ // Медико-географическое прогнозирование и районирование. — Л., 1979. — С. 152—153.
8. Киселева Е. К. Анализ фторсодержащих соединений. — М„ 1966.
9. Николаев Н. С. Аналитическая химия фтора —М., 1970.
10. Пашова В. Т.// Интенсивность сельскохозяйственного производства и проблемы защиты окружающей среды.—М„ 1980, —С. 84—90.
11. Саввин С. Б. // Ж\'рн. аналит. химии. — 1977. — Т. 32, № 3. — С. 496—501.
12. Танева Af.//Почвозн. и агрохнм. (София).— 1983. — Т. 18, Щ ' —С. 49-53.
13. Уильяме У. Дж. Определение анионов: Пер. с англ.— М„ 1982.
14. Циприян В. И., Бурьян П. Af., Степаненко Г. А. и др. // Гигиенические вопросы взаимодействия организма с факторами окружающей среды разной природы. — Киев, 1984.— С. 90—95.
15. Хаземова Д. /¡.//Почвоведение.— 1979. — № 11. — С. 148—151.
16. Grenshaw G. et al.//Geol. Sury. Ball. — 1975. — P. 77—78.
Поступила 22.07.86
УДК 614.7:615.285.71:711.3
А. П. Айриян, А. Е. Мкртчян
МЕТОД ОБЪЕКТИВНОГО ВЫБОРА НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ВОЗДЕЙСТВИЯ ПЕСТИЦИДОВ НА СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ СЕЛЬСКОГО НАСЕЛЕНИЯ
ЦНИЛ Ереванского медицинского института
В настоящее время разработана и осуществляется общесоюзная программа «Изучение воздействия пестицидов и регуляторов роста растений на состояние здоровья» [3]. В связи с этим большую актуальность приобрела проблема выбора сельских населенных пунктов для исследования влияния пестицидов на состояние здоровья населения. По указанной программе выбор зон наблюдения должен проводиться в соответствии с ассортиментным индексом территориальной нагруз-
ки пестицидов. Индекс представляет собой обобщенный показатель среднегодовой территориальной нагрузки пестицидов и среднего оценочного балла анализируемых свойств пестицидов, используемых в хозяйствах исследуемого региона. Однако метод простых средних не дает возможности провести объективный выбор населенных пунктов по уровню применения пестицидов, так как в нем не учитывается их соотношение в различных хозяйствах
12 3 4 5 5 7 8 9 10 II 12 ¡3 К 1516 П 1819 20 21 22
vy
Древо кластирования населенных пунктов Араратского
района по уровню расхода пестицидов. / — Авшар, 2 — Шираз, 3 — Айгаван, 4 — совхоз им. Кирова, 5 — Халиса, 6 — Шндлу, 7 — Гораван, 8 — Енгнджа, 9 — Ванашен. 10 — Лусарат. 11 —[Л. Веди. 12 — Ерасх, 13— Советашсн, 14 — Шахап. 15 — Урцадзор, 16— Нор-Кянк. 17 — Госпнтомннк. 18 — Суренаван, 19 — Арарат. 20 — Армаш, 21 — пос. Веди. 22 — Аралез.
административной единицы. Аналогичный недостаток характерен и ранее предложенным методам, построенным на получении простых обобщенных показателей, таких, как среднегодовые показатели уровня применения пестицидов [4], суммарные условно-токсические единицы [2], суммарные оценочные баллы [6] и др.
С целью объективного сравнения уровня применения пестицидов на различных административно-территориальных единицах и построения представительной выборки сельских населенных пунктов собрана информация об уровне применения пестицидов в 22 населенных пунктах Араратского района Армянской ССР за 1979 г. В хозяйствах района применяется 24 вида пестицидов. Для каждого из них в конкретном населенном пункте были рассчитаны оценки сочетанных свойств пестицидов и их территориальной нагрузки [3]. При расчете учитывалась и кожно-резорб-тивная токсичность каждого пестицида [1]. По общности специфических свойств и схожести действия на организм пестициды были распределены по 9 основным классам химических соединений. На основе собранного и обработанного материала был создан банк данных на ЭВМ ЕС 1033. Для наглядной интерпретации показателей пестицид-ной загрязненности была произведена стандартизация первичных данных:
где ух — стандартизованный показатель исследуемого класса пестицидов в ¿'-ом населенном пункте; л:,-— абсолютная величина ассортиментного индекса территориальной нагрузки исследуемого класса пестицидов в ('-ом населенном пункте; х1— средний показатель ассортиментного индекса данного класса пестицидов по району в целом; а, — среднее квадратичное отклонение.
В результате стандартизации среднее значение уровня расхода пестицидов (с учетом их токсичности) по всем классам для района в целом становится равным нулю, а ст=1. Отклонения стандартизованных показателей в положительную или отрицательную сторону свидетельствуют соответственно об увеличении или уменьшении уровня пестицидной загрязненности по исследуемым 9 классам в сравнении со средним по району.
Для построения представительной выборки сельских населенных пунктов по уровню пестицидной загрязненности был использован один из методов теории распознавания образов — кластер-анализ, позволяющий выделить группу сходных объектов в многомерном пространстве [8]. В настоящей работе применен среднесвязываю-щий иерархический алгоритм кластер-анализа, который адекватен в различных прикладных областях [5]. В рамках предлагаемой модели каждый из 22 населенных пунктов района представлен точкой в 9-мерном пространстве, координатами которого являются показатели сочетанных свойств пестицидов и их территориальной нагрузки. Для определения различий между населенными пунктами района в уровне пестицидной загрязненности использовано евклидово расстояние. На первом шаге кластер-анализа строится матрица {5,-;} взаимных расстояний ¿-го и /-го населенных пунктов:
S;¡ =
y¡ (Хц-XjiУ / = i
В матрице отыскивается абсолютный минимум, который соответствует двум населенным пунктам с минимальным различием в картине пестицидной загрязненности, и они объединяются в один кластер. Затем матрица {5,,} пересчитыва-ется. Расстояния остальных населенных пунктов до образованного кластера вычисляются как '/г где £ и / — индексы населенных пунктов, объединенных на первом шаге анализа. В последующем процесс кластеризации продолжается нттеративно до объединения всех населенных пунктов в один кластер. На каждом шаге расстояния между кластерами вычисляются в виде:
1 V *
¡(.А; ¡£В
N aNb
Программное сопровождение осуществлено в среде пакета прикладных программ ВМОР [7].
Результаты проведенного кластер-анализа приведены на рисунке в виде древа кластирования, на котором выделены 2 группы населенных пунктов, сходных по уровню применения пестицидов (с учетом их токсических свойств). 1-я группа представлена 11 населенными пунктами, 2-я — 6, остальные 5 населенных пунктов не объединены в один кластер из-за большой разницы в уровне
Стандартизованные показатели сочетаниих свойств пестицидов и их территориальной нагрузки
Населенный пункт Группа пестицидов
хлорор-гани-ческие фосфор-органические производные карбамнно-BOii кислоты производные нитрофенола си.мазин-трназины производные хлорфеноуксусной кислоты серосодержащие соединения медьсодержа щие соединения углеводородные соединения
Авшар 0,5 0,5 -1,0 -0,4 -0,6 2,1 2,0 0,6 -0,6
Айгаван 0,7 0,5 -0,2 -0,4 -0,2 0,8 -0,5 0,4 -0,6
Аралез —0,3 3,2 2,6 2.8 —0,2 —0,7 -0,2 0,2 2,8
Арарат 3,1 0,2 -0,4 —0,4 —0,2 -0,7 -0,4 1,3 —0,6
Армаш —0,8 0,3 -0,1 -0,4 3,4 1,5 —0,2 —0,7 —0,6
Ванашен 1,7 0,5 1,7 -0,4 -0,2 -0,7 -0,1 0,3 —0,6
Пос. Веди 1,2 1,0 1,4 2,8 0,5 1,5 1,9 0.8 1,1
М. Веди 0,2 0,2 0,4 —0,4 1,6 0,6 -0,1 -0,5 1.1
Гораван —0,8 —0,3 0,5 —0,4 —0,6 —0,3 —0,2 0.7 1,1
Госпитомник —0,5 —0,5 0,3 1,2 —0,6 —0,7 —0,1 -1,2 -0,6
Енгиджа 0,5 0,2 0,6 0,8 —0,6 -0,5 0,5 1,3 —0,6
Ерасх —0,8 -1,3 -1,0 -0,4 —0,6 —0,7 -1,4 —1,2 —0,6
Совхоз им. Кирова —0,6 0,5 —0,3 —0,4 0,5 —0,7 —0,1 2,1 1,1
Лусарат —0,8 —0,3 1,3 —0,4 1,6 -0,7 0,1 —0,6 —0,6
Нор-Кянк 0,0 0,2 —0,7 —0,4 —0,6 —0,3 —0,2 -1,0 —0,6
Советашен —0,8 -1,3 -1,0 —0,4 —0,6 —0,7 -1,4 -1,2 —0,6
Суренаван —0,8 —0,8 0,5 —0,4 -0,6 2,3 -0,2 —0,4 —0,6
Урцадзор —0,8 -1,3 -1,0 —0,4 —0,6 -0,7 —1,4 -1,2 —0,6
Халиса 0,0 0,7 0,0 -0,4 —0,6 -0,3 1,2 0,8 1,1
Шахап —0,8 —1,3 -1,0 —0,4 —0,6 —0,7 -1,4 — 1,2 —0,6
Шидлу —0,3 —0,6 —0,3 —0,4 —0,6 —0,7 0,7 0,2 1,1
Шираз • 0,2 —0,4 -1,0 —0,4 0,2 0.4 1,6 0,2 —0,6
применения пестицидов. Для сравнения уровней пестицидной загрязненности в выделенных кластерах обратимся к стандартизованным показателям, приведенным в таблице. Так, в населенных пунктах, объединенных в 1-й кластер, высокий уровень загрязненности отмечается в основном по двум классам пестицидов: по производным хлор-феноуксусной кислоты и серосодержащим препаратам (2,0) в с. Авшар, по медьсодержащим (2,1) и углеводородным соединениям (1,1) в совхозе им. Кирова, по хлорорганическим соединениям (1,7) и карбаматам (1,7) в с. Ванашен. В населенных пунктах, объединенных во 2-й кластер, наблюдается низкий уровень пестицидной загрязненности по всем классам. И наконец, в 5 населенных пунктах, не объединенных в один кластер, отмечается различный уровень пестицидной загрязненности. В пос. Веди и с. Аралез отмечен высокий уровень загрязненности в основном по всем классам пестицидов, а в селах Суренаван, Арарат, Армаш очень высок уровень загрязненности по одному класссу пестицидов: в с. Суренаван по производным хлорфеноуксусной кислоты (2,3), с. Арарат по хлорорганическим соединениям (3,1), с. Армаш по классу симазин-триазинов (3,4).
Таким образом, на основе изложенного выше можно предложить методику построения представительной выборки населенных пунктов для углубленного изучения состояния здоровья сельского населения в зависимости от уровня пестицидной загрязненности В выборке должы присутствовать населенные пункты как из выделенных кластеров, так и не объединенные в один кластер.
Естественно, что в зависимости от цели исследования и возможностей следует варьировать состав и «населенность» выборки. Примером выборки могут служить следующие населенные пункты: Шираз, Халиса, Советашен, Армаш и нос. Веди. В дальнейшем предусмотрено выявить взаимосвязь между уровнем пестицидной загрязненности и показателями состояния здоровья сельского населения с применением анализа канонической корреляции.
Литература
1. Амбарцумян Г. Ш. Способ определения расхода пестицидов в условных токсических единицах: Метод, рекомендации.— Ереван, 1980. — С. 10.
2. Амбарцумян Г. Ш„ Арменян JI. М., Григорян М. С. //
Влияние факторов окружающей среды на здоровье человека. — Ереван, 1983.— С. 19—23.
3. Заиченко А. И.. Селиванова JI. В., Павлов А. В. Программа развития научных исследований и ускорения внедрения медицинской науки в отрасли агропромышленного комплекса С. 10. (Задание 06. Изучение воздействия пестицидов и регуляторов роста растений на состояние здоровья населения). — М., 1985.
4. Зимница Н. И. // Объединенная конф. гигиенистов, организаторов здравоохранения, эпидемиологов, микробиологов и инфекционистов Молдавской ССР: Материалы.— Кишинев. 1973.— Т. 1, —С. 109—110.
5. Соломон Г. // Классификация и кластер / Под ред.
Дж. Вэн Райзнна: Пер. с англ. — М., 1980.— С. 148— 166.
6. Якубов А. Я. // Продовольственная программа СССР и комплексные проблемы гигиены села. — Киев, 1984.— С. 87—89.
7. Engelman L., Franc J. N.. ¡enrich R, J. BMOP 77. Biomedical Computer Programs. P-serie. — London, 1977.
8. Sokai P. P., Sneath P. H. A. Numerical Taxonomy: The Principle and Practice of Numerical Classification. — San-Francisco, 1973.
\ Поступила 14.07.86
