CC BY
3
сульфоорганические, аминопроизводные бензольного ряда, производные антрахинона), показали, что величина БПКоп—БПКк==ДБПК, как правило, прямо пропорциональна вносимой концентрации исследуемых веществ [1]. Степень подверженности вещества биохимическому окислению
характеризуется соотношением к°п = ¡. По ре-
зультатам экспериментальных исследований было установлено, что для процессов окисления в присутствии нормируемых соединений, как правило, характерен линейный характер зависимости /=/(С), что позволяет использовать ее для прогнозирования параметров самоочищения водных объектов.
Зная кк и коп, а также гидрологические параметры водоема, используемые обычно при расчетах нагрузки сточных вод на водные объекты, можно определить БПК в створе водопользования с учетом времени добегания воды и процессов самоочищения по формуле:
БПКоП-?-1(Г*о"+ БПКк-(?-10~*к
ЬН1ЧП0ЛН, к — а-(? + <7 >
где — расход воды водного объекта, м3/с; q — расход сточных вод, в составе которых сбрасывается нормируемое соединение, м3/с; а — коэффициент смешения сточных вод с водой водного объекта.
При дальнейших расчетах учитывалось, что в
поверхностных водах величина БПК5 колеблется от 0,5 до 4 мг 02/л [3]. С учетом величины БПКз для чистых водоемов (2 мг 02/л) для 28 соединений различной химической структуры, нормируемых по общесанитарному признаку вредности, на основании данных литературы и результатов собственных исследований были рассчитаны допустимые нагрузки веществ на водоемы I категории, исходя из величины БПКполн=3 мг/л (см. таблицу).
Литература
1. Зайцева Н. В., Лядова Н. В. // Состояние окружающей среды промузлов и оптимизация природоохранных мероприятий. — Пермь, 1983, —С. 20—22.
2. Методические указания по применению расчетных и экспресс-экспериментальных методов при гигиеническом нормировании химических соединений в воде водных объектов. — М., 1979.
3. Руководство по химическому анализу поверхностных вод суши. / Под ред. П. Д. Семенова. — Л., 1977.
4. Сидоренко Г. И., Красовский Г. Н., Жолдакова 3. И. // Гиг. и сан,— 1979, —№ 7, —С. 16—22.
Поступила 11.05.86
Summary. In order to prognosticate parameters of waterbodies natural purification in the presence of normalized compounds graphic functions used in calculating the wastewater load on waterbodies were identified. Using the published data and the results of the experiments the admissible load of 28 compounds regulated by the general sanitary hazardous indicator was calculated for waterbodies of Category I.
УДК 614.71/.73-07
Р. В. Меркурьева, Н. В. Зайцева, Я. И. Вайсман, А. В. Анцкайтис, Н. Н. Сайкинова, А. А. Соломоник
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОПТИМИЗАЦИИ РЕАЛЬНОЙ
ИНГАЛЯЦИОННОЙ НАГРУЗКИ НА НАСЕЛЕНИЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
НИИ общей и коммунальной гигиены им. А. Н. Сысина, Москва; Пермский политехнический институт; Пермский медицинский институт
В системе общегосударственных задач по управлению состоянием здоровья населения наряду с оценкой значимости различных ответных реакций организма на фактическую интенсивность воздействия всей совокупности неблагоприятных факторов окружающей среды важное значение имеет установление взаимосвязей уровня химического загрязнения атмосферного воздуха с показателями здоровья для последующего обоснования природоохранных мероприятий [3, 6].
Имеющиеся в настоящее время методические приемы изучения количественного влияния загрязнений атмосферы на здоровье населения [1, 2, 7] нуждаются в дальнейшем изучении и углублении, особенно в направлении разработки принципов, критериев и методов определения реальной химической нагрузки [4, 6]. Для решения этой сложной проблемы необходимы поиск новых
подходов, широкое использование математического анализа.
Целью настоящей работы явилась разработка методического подхода к оптимизации реальной ингаляционной химической нагрузки на население с применением статистического моделирования. Качество атмосферного воздуха оценивалось по средним концентрациям химических веществ, определяемым по среднегодовым (за 3 года) на 13 стационарных постах зоны наблюдения. Рассматриваемый комплекс загрязняющих веществ включал: пыль, сернистый газ (S02), двуокись азота (N02), окись углерода (СО), сероводород (H2S), сероуглерод (CS2), серную кислоту (H2SO.;), хлористый водород (HCl), хлор (С1), фенол (СбНб—ОН), аммиак (NH3) и высшие алифатические амины (ВАА). Для определения концентраций химических веществ в любой точке
Таблица 1
Корреляционно-регрессионные связи между ВП крови, сыворотки крови людей (л = 181)
Связь
Уравнение регрессии
ОБ—АЛТ at—ОЛ а2—ОЛ ß—ОЛ у—ГЛ ОЛ—ß—ЛП ОЛ—ХЛ ОЛ—ГЛ ОЛ—ПВК ОЛ—мк ФЛ-Ф-1.6-ДФА ГЛ—МК
ПВК—Ф-1.6-ДФА Ф-1,6-ДФА—АЛТ Ф-1,6-ДФА—КФ ЛДГ-АЛТ АЛТ—КФ
Примечание. Здесь и в табл. 2 и 3: л— число парных вариант.
—0,30 <0,001 АЛТ=1,99—0.0124-ОБ
—0,32 <0,001 ОЛ=8,88—0,0991 -а,
—0,34 <0,001 ОЛ=8,38—0,0105-а2
—0,34 <0,001 ОЛ=8,46-0,0189-ß
0,37 <0,001 ГЛ=3,39+0,109-у
0,59 <0,001 ß^n=0,94+0,449^ X Л=4,07+0,158-ОЛ
0,36 <0,001
0,43 <0,001 ГЛ=2,63+0,29-ОЛ
0,33 <0,001 ПВК=29,75+32,93-ОЛ
0,34 <0,001 М К=0,60+0,205-ОЛ
0,35 <0,001 Ф-1,6-ДФА=0,062+0,003 ФЛ
0,45 <0,001 МК=0,44+0,56-ГЛ
0,37 <0,001 Ф-1,6-ДФА=0,687+0,0004-ПВК
0,33 <0,001 А Л ?=0,702+2,73 • Ф-1,6-ДФА
0,33 <0,001 КФ=0,0943+1,61 ■ Ф-1,6-ДФА
0,36 <0,001 АЛТ=0,543+0,0216-ЛДГ
0,34 <0,001 КФ=0,137+0,189-АЛТ
зоны наблюдения применялся метод графоаналитической пространственной интерполяции, суть которого заключалась в следующем: зона наблюдения картографически разбивалась на треугольники, вершины которых находились в стационарных постах с координатами (X, У) в условной системе и характеризовались значениями концентраций веществ (Ф).
Используя интерполяционный полином
определяем значения функции Ф для каждой внутренней точки треугольника по значениям этой функции в вершине.
В приведенной формуле Ы= [А^-, Л^, Мк] представляет собой матрицу базисных функций, а ~ Ф; "
Ф= ф;- —вектор узловых значений. Базисные
- фь_
функции рассчитаны по формулам:
М/ = (а;- + Ь]Х + С]у) /2Д, = (ак + Ькх + Съу)/2Ь,
где Д — площадь треугольников г", /, аг-, а,-, ак, Ь{, Ьи, с,, ^ — коэффициенты, которые определяются по следующим формулам:
Таблица 2
Корреляционно-регрессионные связи между концентрациями химических веществ (л = 12)
Связь
Уравнение регрессии
Пыль —S02 Пыль — HCl Пыль — С1 Пыль — H2S Пыль — С6Н, Пыль —NH3" Пыль — H2S04 Пыль — ВАА S02 — H2S S02 — NH3 CO — N02 S02 — cs2 HCl — H2S HC —cs2 ci — h2so4
H2S — HoS04
CeH5—OH—cs2
NH3 —H2S04
-OH
NH,
■BAA
H2S04 — BAA
0,86 <0,001
—0,58 <0,05
0,58 <0,05
0,81 <0,01
0,53 <0,05
—0,60 <0,05
—0,6; <0,05
—0,61 <0,05
0,60 <0,05
—0,70 <U,02
0,65 <0,02
0,94 <0,001
—0,90 <0,001
—0,63 <0,05
—0,58 <0,05
—0,65 <0,02
—0,62 <0,05
0,65 <0,02
0,68 <0,02
—0,68 <0,02
0,99 <0,001
S02 = 0,0937+ 0,186-пыль HCl = 0,0159 —0,0187-пыль Cl = 0,0030 + 0,0052-пыль H.,S = 0,0206 + 0,0866-пыль
- OH = 0,0075 + 0,0222 • пыль 0,124 —0,132-пыль = 0,129 — 0,120-пыль = 0,009 —0,0088-пыль 0,0144 +0,652-S02 = 0,194 —0,730-SO, : 0,0028 + 0,0036-СО 0,0108 + 2,74-SO, 0,0361 —4,77-HCl 0,140 —4,95-HCl = 0,139-12,0-С1 = 0,104 -0,565-H2S 0,188 —7,12-CcH5-OH = 0,009+ 1,16-NH, = 0,0017 + 0,0507 -N'H3 = 0,113—0,404-CS., = 0,002 + 0.0683-H2S04
C6H5 NH3 = H2S04 BAA = H,s =
CS» = H.,S =
cs2 = H„so4 H2so4 cs2 = H2so4 BAA = H2SOt BAA =
Таблица 3
Корреляционно-регрессионные связи между БП и концентрациями химических веществ (п = 181)
Связь
Уравнение регрессии
Н^ — ОБ —0,23
Н2Б —ах —0,34
НоБ — а2 —0,26
С6Н5-ОН-7 0,31
Сз — у —0,22
Пыль — ОЛ 0,26
СО —ОЛ —0,33
N02 — ОЛ —0,22
а — ол 0,23
N1-13 — ФЛ 0,25
СБ, — ХЛ 0,21
СБ, — ГЛ —0,41
Н^ —ПВК —0,42
СЭ. — МК —0,26
С1 —Ф-1.6-ДФА 0,26
НС! — ЛДГ —0,24
НоБ — ЛДГ —0,22
Н„504 — ЛДГ 0,30
— ХС 0,44
СсН5 — ОН — ХС 0,36
<0,00 <0,00 <0,00 <0,00 <0,01 <0,00 <0,00 <0,01 <0,00 <0,00 <0,01 <0,00 <0,00 <0,00 <0,00 <0,00 <0,01 <0,00 <0,00 <0,00
ОБ = 88,2 —52,3-НгБ ах = 6,64 — 18,4-Н.^ а2 = 8,08—6,28-Н23 V = 13,1 + 149-СсН, -ОН у= 16,5 —15,1-СБг ОЛ = 7,61 +2,14-пыль ОЛ =9.11 —0.194-СО ОЛ =8,94 —25.2-.N02 ОЛ =7,62+ 172- С1 ФЛ = 2,10 + 9,07 -ЫН, ХЛ = 6,45+ 3,09-С52 ГЛ =5,43 —7.34-СБ, ПВК = 342,9— 1121-ИЗ МК = 3,01 — б.Н-СБг " Ф-1,6-ДФА=0,111 +5.28 С1 ЛДГ = 25,3 — 153-НС1 ЛДГ = 23,7 — 24,5-Н25 ЛДГ = 21,5 +4,21-НоБОд ХС = 66,1 +328-Н-Б ХС = 47,7 + 2120-С„Н5 — ОН
а; = х]Ук ~ хьУ]> = хпУ1 — ¿¡Ук> ak — xiУi—xWi.
b)=Ук — 'Л< Ьк=Уг — У}' с; = х1< х]'
c) = хг — хк' Ск — х) хг.
Для оценки ранних метаболических реакций у населения, возникающих при постоянном ингаляционном воздействии комплекса химических факторов наблюдаемой зоны, проводилась апробация экспериментально обоснованной (в условиях натурного эксперимента) системы биохимических показателей (БП) [5]. Обследовали практически здоровых взрослых в возрасте 20— 40 лет, не имеющих при работе контакта с вредными химическими веществами, проживающих в зоне наблюдения не менее 5 лет, с учетом социальных факторов. Сравнительный анализ полученных данных у обследованного населения по зонам с менее и более загрязненной воздушной средой позволил отнести к приоритетным биохимическим критериям (в порядке убывания приоритетности) следующие: активность кислой фос-фатазы (КФ), аланинаминотрансферазы (АЛТ), содержание фосфолипидов (ФЛ), общих липидов (ОЛ), активность лактатдегидрогеназы (ЛДГ), содержание общего белка (ОБ) и холестерина (ХЛ) в сыворотке крови, активность фруктозо-1,6-дифосфатальдолазы (Ф-1,6-ДФА), холкн-эстеразы сыворотки крови (ХС), содержание глюкозы (ГЛ), глобулиновых фракций белка сыворотки крови — Й1-, аг-, (3- и ^-глобулинов.
Для установления количественных зависимостей между величинами и уровнем загрязнения атмосферного воздуха был применен корреляционно-регрессионный анализ, а также автокорреляционный анализ БП и показателей качества атмосферы (ПКА). Рассматривались 3 статистические модели: БП—БП, ПКА—ПКА и ПКА—БП.
В модели БП—БП (табл. 1) следует выделить данные об обратной взаимосвязи содержания ОЛ и глобулиновых фракций сыворотки крови — «г, аг-, р-глобулинов. Коэффициенты корреляции между ними колеблются в пределах 0,32— 0,34 (Р<0,001). В то же время уровень ОЛ находится в прямой связи с концентрацией ГЛ, пи-ровиноградной (ПВК) и молочной (МК.) кислот (соответственно г = 0,43,0,33, 0,34; Р<0,001). Обнаружены прямые зависимости между активностью АЛТ и активностью ферментов гликолиза: Ф-1.6-ДФА, ЛДГ (соответственного,33, 0,36, Р<0,001), а также между активностью Ф-1,6-ДФА, АЛТ и КФ. Представленная структура корреляционных взаимосвязей отражает определенную систему координации обменных процессов, сложившуюся в условиях данной реальной химической нагрузки. Установленные количественные зависимости приоритетных биохимических показателей подчеркивают особую критериальную значимость изучения содержания компонентов липидного обмена (ОЛ, В-липопротеидов, ХЛ), активности ферментов АЛТ, ЛДГ, КФ, а также определяют важность исследования величин этих взаимосвязей для выявления дискоординации метаболических реакций при изменении уровня реальной химической нагрузки.
В модели ПКА—ПКА пыль является одним из наиболее часто встречающихся элементов (табл. 2). Необходимо отметить также взаимо-
Таблица 4
Оптимальные уровни концентраций химических веществ в условиях многокомпонентного загрязнения атмосферного воздуха
Ингредиент Оптимальная концентрация, мг/м3 ПДКС. с. мг/м3
Пыль 0,15 0,15
Сернистый газ 0,05 0,05
Окись углерода 3,0 3,0
Двуокись азота 0,015±0,87.10-3 0,04
Хлористый водород 0,01±0,74.10"3 0,20
Хлор 0,005+0,12.10-s 0,03
Сероводород 0,008 0,008
Сероуглерод 0,005 0,005
Серная кислота 0,08±0,6-10-2 0,1
Фенол 0,003 0,003
Аммиак 0,04 0,04
Высшие алифатичес-
кие амины 0,003 0,003
связи концентраций H2S04 с С1 (г = —0,58; Р<0,05), H2S (/■ = — 0,65; Р<0,02), ВАЛ (г= = 0,99; Р<0,001), CS2 (г = —0,68; Р<0,2). Высоки корреляционные связи М02 с CS2 (г = 0,94; Р<0,001), HCl с H2S (л = —0,9; Р<0,001). Полученные уравнения регрессии указывают на реальные взаимосвязи элементов внутри модели ПКА—ПКА. Это позволяет использовать данные по наиболее часто встречающемуся элементу атмосферных загрязнений, например пыли, для расчета концентраций остальных элементов модели.
Для установления группы веществ, вызывающих наибольший биоэффект, рассмотрена статистическая модель ПКА—БП (табл. 3), отражающая, в частности, зависимость уровня ОЛ от концентрации N02, С1, СО (соответственно г=— 0,22, Р<0,01; г = —0,23, Р<0,001; г= =—0,33, Р<0,001), активности ЛДГ от уровня HCl, H2S04 и H2S (r=—0,24, 0,30, Р<0,001; r=—0,22, Р<0,01). Отмечено влияние H2S на содержание ОБ, аг, а2-глобулинов, ПВК, CS2 на содержание ^-глобулинов, ГЛ, МК. Следовательно, изменения величин биохимических тестов, системы координации обменных процессов внутри модели БП—БП вызываются комплексом химических загрязнений. Уравнения регрессии модели ПКА—БП с .учетом данных в отношении пыли (модель ПКА—ПКА) и относительных норм приоритетных БП (БП—БП) дали возможность рассчитать оптимальные концентрации химических веществ изучаемого сложного комплекса, не вызывающие метаболических сдвигов (табл.4), и выделить вещества, снижения концентрации которых в атмосферном воздухе наблюдаемой зоны надо добиваться в первую очередь. К группе
этих веществ были отнесены HCI, CI, i\02 и H2S04 с оптимальными уровнями концентраций (0,01+0,74)-Ю-3, (0,005±0,12)-10-3, (0,015± ±0,87)-Ю-3 и (0,08+0,6) • Ю-2 мг/м3 соответственно. Концентрации других веществ данного сложного химического комплекса являются оптимальными на уровне ПДКсс-
Выводы. 1. На основе разработанного методического подхода получена система количественных взаимосвязей приоритетных БП для оценки ранних метаболических сдвигов у населения, подвергающегося воздействию реальной ингаляционной химической нагрузки.
2. Реальные внутренние взаимосвязи элементов статистической модели ПКА—ПКА позволяют по концентрации наиболее часто встречающегося вещества, загрязняющего атмосферу, рассчитать концентрации остальных веществ сложного химического комплекса.
3. На основе изученных количественных взаимосвязей приоритетных БП и показателей реальной химической нагрузки рассчитаны оптимальные концентрации химических веществ, не вызывающие сдвигов обмена веществ при комплексном воздействии.
4. Выделена группа приоритетных химических веществ — хлористый водород, хлор, двуокись азота, серная кислота, в отношении которых природоохранные мероприятия должны проводиться в первую очередь.
Литература
1. Григорьева К■ В., Зонова И. П., Горячева И. Г. // Гиг. и сан. — 1984. — № 6. — С. 8—11.
2. Корнеев Ю. Е. J / Там же. — С. 41—43.
3. Меркурьева Р. В. // Состояние и перспективы развития гигиены окружающей среды. — М., 1985.— С. 28—37.
4. Пинигин М. А. // Гиг. и сан. — 1985. — № 1. —С. 66— 69.
5. Сайкинова Н. Н„ Аксенова В. М.. Тюленева Т. Р. // Охрана атмосферного воздуха в районах крупных промышленных комплексов. — Пермь, 1985. — С. 15—17.
6. Сидоренко Г. И., Литвинов Н. И. 11 Состояние и пер-
спективы развития гигиены окружающей среды. — М., 1985. —С. 3—11. 7.. Шандала М. Г., Звинияцковский. А. И., Петриченко А. Е. и др. //Гигиена населенных мест.Киев, 1983. — Вып. 22. — С. 3—6.
Поступила 18.02.86
Summary. Methodological approach to the optimization of inhalation load on the population consisted in developing 3 statistical models, i. е., biochemical indices versus biochemical indices, environmental indces versus environmental indices, and environmental indices versus biochemical indices derived due to the correlation regressive analysis. The obtained quantitative index correlation in the models permits to establish priority biochemical indices aimed at assessing early metabolic changes and to define substance concentrations of this complex chemical pattern in order to optimize actual inhalation load.
