CC BY
4
86,4±4,2 до 89,8±3,6 %, 1,4-бис-(пропан-2-ол)-бензола и 1,1-диметилбензилового спирта — 78,4±5,2%.
Описанная методика позволяет избирательно определять пероксиды и продукты их превращения при совместном присутствии и в смеси с другими коэкстрактнвными веществами. Приведенным методом выполнены анализы вытяжек ряда опытных образцов резин, предназначенных для контакта с продуктами питания; полученные данные о миграции комплекса содержащихся в них веществ использованы для решения вопроса о возможности применения этих резин по назначению.
Литература
1. Антоновский В. Л.. Бузланова М. М. Аналитическая^ химия органических пероксидных соединений. М., 1978.
2. Звонарева Ю. Т., Комарова В. И.. Власова И. В. и др.— В кн.: Методы анализа и контроля производства в химической промышленности. М., 1977, вып. 2, с. 10—12.
3. Кирхнер Ю. Тонкослойная хроматография. М., 1981, т. I.e. 226; 243; 266.
4. Кротова 3. А., Затковецкий В. М. — В кн.: Синтез и исследование полимеров и органических добавок к строительным материалам. М., 1977, с. 86—89.
5. Сорокина А. М.. Батог А. £., Романцевич М. К. — Жури, орган, химии, 1967, т. 57, № 4. с. 766—767.
Поступила 28.08.84
УДК б 14.1+312.6]:572.5|
М. С. Абрамов
МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ФИЗИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
КОЛЛЕКТИВОВ
Ташкентский политехнический институт им. А. Р. Беруин
Физическое развитие различных групп населения (коллективов) является интегрированной характеристикой общественного здоровья. С целью совершенствования метода оценки уров-*ня физического развития коллективов с помощью ЭВМ осуществлена модификация метода относительной численности сочетания трех признаков (длины, массы тела и окружности грудной клетки) по формулам A.B. Пугачевой [7] с использованием оценочных таблиц или номограмм, применяемых при индивидуальной оценке [4—6].
Для проверки теоретических положений этой модели на материалах массового обследования населения Узбекистана (около 120 000 человек) изучено распределение относительной численности сочетаний указанных признаков и для сравнения составлены оценочные таблицы по специально разработанной программе для ЭВМ ЕС-1022. Использование модели трехмерного нормального распределения в созданной машинной программе затруднило анализ статистического материала большого числа полученных оце-
Таблица I
Нормативные границы для оценки уровня физического развития 8-летних сельских школьниц (95,5% выборки) по численности сочетания признаков
Окружность Длина тела, см
груди, сы 113 1 14 115 116 117 118 1 19 120 121 122
13.4 13,6 13,8 14.1 14,5 14,8 15,2 15,7
54 18,7 18 18 18,1 18,4 18,9 19,4 20.2
19,1 20,4 21.1 21,7 22 22,3 22,4 22,3
24.4 24,8 25,3 25,7 26 26,3 26,6 26.9
13,2 13,4 13,6 13,8 14,1 14,4 14,8 15,1 15,6
17,7 17,4 17,3 17,4 17,6 17,8 18,2 18,6 19,2
55 19,9 21 21,7 22,3 22,8 23,2 23,6 23,8 24
24,4 25 25,4 25,9 26,3 26,7 27 27,3 27,6
13,3 13,4 13,5 13,7 13,9 14,2 14,5 14,8 15,2 15,6
18,3 17.4 17,2 17,1 17,2 17,4 17,7 18 18,4 18,8
56 19,2 20,8 21,8 22,5 23,1 23,6 24 24,4 24,7 24,9
24,3 24,9 25,4 25,9 26,4 26,8 27,2 27,5 27,9 28,1
13,5 13,6 13,7 13,9 14.1 14,4 14,7 15,0 15,3 15,7
57 18,3 17,5 17,3 17,3 17,3 17,5 17,7 18 18,4 18,8
19,8 21,3 22,2 23 23,6 24,1 24,6 24,9 25,3 25,5
24,6 25,2 25,8 26,3 26,8 27,2 27,6 28 28,3 28,6
14 14,1 14,2 14,4 14,7 14,9 15,2 15,6 15,9
58 18 17,7 17,6 17,8 18 18,2 18,6 19 19
21,4 22,4 23,2 23,9 24,4 25,3 25,7 26 26
25,5 26 26,6 27.1 27,5 27,9 28,3 28,7 29
V
— 47 —
ночных таблиц для различных возрастных кате-
^горий (от 0 до 85 лет).
В качестве примера рассмотрим фрагменты оценочной таблицы нормативных границ, рассчитанных по материалам обследования 431 сельской школьницы 8-летнего возраста с использованием разработанной программы по алгоритму А. В. Пугачевой (табл. 1). Диапазон параметров в этой выборке по длине тела составил 119—132 см, по массе — 16—32 кг, по окружности грудной клетки — 52—65 см. Средние значения параметров — соответственно 121,1 см, 22,3 кг и 58,3 см, их сигмы — 4,63 см, 2,78 кг и 2,90 см. Коэффициент асимметрии (\|) рядов распределения следующий: длины тела 0,2±0,1, массы тела 0,5±0,1, окружности грудной клетки 0,3±0,1, эксцесс — соответственно 0,3±0,2, 0,5±0,2 и 0,4±0,2. Как видно из представленных данных, по мере изменения одного тотального признака два других изменяются не на постоянную, а иа переменную величину, которая уменьшается по мере удаления от средних значений, коррелирующих признаков. Например, при окружности грудной клетки 57 см и длине тела 114 см верхней границей средних оценок массы тела является величина 17,5 кг. Это же
сочетание обхвата груди с длиной тела 115, 116 и 117 см ограничивается более низкой массой— всего 17,3 кг. Аналогичные низкие показатели массы при большей длине тела можно обнаружить для отдельных сочетаний окружности груд-?* ной клетки (54, 55 и 56 см) с длиной тела (115, 116 и 117 см).
Установленные расхождения результатов объясняются прежде всего тем, что уравнение трехмерного эллипсоида может использоваться только в условиях нормального распределения сочетающихся признаков, что значительно суживает область его практического использования. Поэтому для разработки оценочных таблиц по совокупности признаков нами предложена модификация нелинейной регрессионной модели [2], использование которой устраняет эти недостатки [1—3].
Для практической реализации новой математической модели также разработана программа, позволяющая по единой унифицированной методике получать на ЭВМ типа ЕС оценочные таблицы для всех возрастных групп населения. Надежность математической программы и модели подтверждена на материалах массового обследования населения республики.
Упрощенные блок-схемы программы расчета основных параметров оценочных таблиц (слева) и оценки распределения по
уровням физического развития выборочной совокупности (справа)
Таблица 2
Результаты применения различных математических моделей для коллективной оценки уровня физического развития II- и
12-летних школьниц
Математическая модель Уровень физического развития, % от всей выборки
очень низкий низкий ниже среднего средний выше среднего высокий очень высокий
Относительной численности сочетания признаков [7] Совокупного сочетания признаков [2] 1.3 2.7 14,6 66,2 8,8 3,7 2,3
1.6 0 1,7 0,8 18,4 16,6 50 58,6 16 15,8 7.4 4,1 4.9 4,1
0 1.4 14,8 50 26,3 3,8 3,7
Примечание. Числитель — показатели школьниц (л=574).
Для осуществления сравнительной оценки уровня физического развития коллективов по таблицам А. В. Пугачевой и новой математической модели составлены две программы (см. схему). Приведенная схема отражает наиболее важные логические и математические блоки программ. Программы дают возможность выделять из банка данных материалы по любым возраст-но-половым группам населения, осуществлять для них расчеты параметров оценочных таблиц и оценивать по ним физическое развитие отдельных возрастных групп по семи уровням. ** Разделение стало возможным благодаря свойствам алгоритмов оценочных таблиц, требующих для их расчета наличия лишь нескольких цифровых значений, получаемых для статистической обработки материалов о физическом развитии. По обоим алгоритмам необходимо заполнить основные характеристики выборки, для которой рассчитываются оценочные таблицы: возраст, пол, ограничения для допустимых минимальных и максимальных значений длины тела и окружности грудной клетки. По алгоритму Пугачевой, кроме этого, запоминаются параметры трехмерного нормального распределения, а по предлагаемой математической модели — коэффициенты аппроксимирующего полинома и его среднее квадратическое отклонение. Таким образом, каждая таблица, состоящая из нескольких десятков тысяч цифр, требует запоминания всего около ^двадцати чисел.
В процессе экспертных оценок таблицы фактически не рассчитываются, а для каждого конкретного значения длины тела и окружности грудной клетки определяется отклонение фактической массы тела от теоретической, в соответствии с которой и проводится оценка уровня физического развития. Результаты оценок запоминаются и сводятся в таблицы, которые отражают обобщенные данные для всех сравниваемых - групп (коллективов) населения.
Стандартные программы составлены в двух вариантах: для работы с магнитными лентами и пакетами магнитных дисков. Они позволяют осуществлять обработку и оценку всей информации
II лет (л=594), знаменатель — показатели школьниц 12 лет
или отдельных ее частей в любом объединении и комбинации признаков, что дает возможность получать качественно новые показатели из формируемых банков данных, централизованно пользоваться накопленными данными, не только обрабатывать имеющиеся данные, но и постепенно накапливать и присоединять новые информационные массивы.
С их использованием на ЭВМ ЕС-1022 осуществлен анализ распределения результатов одних и тех же выборок по таблицам, рассчитанным с использованием обоих алгоритмов (табл. 2). Анализ материалов показал, что частота индивидуумов с крайними и особенно средними уровнями оценок колеблется по таблицам, рассчитанным исходя из алгоритмов Пугачевой, в очень широких пределах. Например, у 11-летних частота средних оценок 66,2%, а у 12-летних — 50 %. В других возрастных группах достаточно высок (до 10%) удельный вес таких сочетаний основных тотальных размеров тела, которые выходят за пределы крайних границ полученных нормативов, тогда как при использовании нормативных таблиц, разработанных с применением нелинейной регрессионной модели, аналогичные ситуации крайне редки. Результаты применения оценочных таблиц, рассчитанных по этому алгоритму, на большом фактическом материале показывают относительно равномерное распределение не только средних, но и крайних значений уровней физического развития, коллективов.
Метод совокупного сочетания признаков и разработанный комплекс машинных программ имеют определенные преимущества и значительно расширяют перспективы объективной оценки уровня физического развития коллективов.
Литература
1. Абрамов М. С. — Теор. и практ. физ. культуры, 1980, № 6, с. 33—35.
2. Абрамов М. С., Зиненберг В. И. — В кн.: Узбекская респ. научно-теоретическая конф. по вопросам физического воспитания и спорта среди летен и молодежи. Материалы. Ташкент, 1978, с. 173—178.
3 Абрамов М. е., Рыбалко А. И. — Гиг. и сан., 1983, № 6, с. 69—71.
4 Башкиров П. Н. Учение о физическом развитии человека. М.. 1962.
5. Поляков Л. Е„ Малинский Д. М., Торанда Н. — Сов. здравоохр., 1969, № 11, с. 50—55.
6. Поляков Л. Е.. Торанда Н. АЛ, Малинский Д. М. — Там же, 1972, № 2. с. 72—77.
7. Пугачева А. В. — В кн.: Конференция по морфологии человека. Материалы. М., 1956, с. 119—123.
Поступила 20.12.84
УДК 614.3/.4-07:543.544
Г. А. Зенина
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГАЗОХРОМАТОГРАФИЧЕСКОЙ КОЛОНКИ С ПОЛИМЕТИЛСИЛОКСАНОМ ПМС-100 ДЛЯ САНИТАРНО-ГИГИЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Ивановская областная санэпидстанция
В настоящее время в санитарно-гигиенических исследованиях большое место занимает газожидкостная хроматография. В процессе работы для изучения загрязнений в объектах окружающей среды приходится использовать множество методик с различными твердыми носителями и неподвижными жидкими фазами. Многие из них труднодоступны или зарубежного производства, что затрудняет их освоение и использование. Приходится постоянно иметь несколько готовых наполнителей для колонок, которые после некоторого перерыва в работе необходимо дополнительно кондиционировать.
Часто, исследуя воздушную среду предприятия, необходимо оперировать с двумя — тремя колонками при наличии одного хроматографа, что значительно увеличивает продолжительность исследования объекта.
Возможность использования небольшого количества твердых сорбентов и неподвижных жидких фаз для хроматографических колонок в санитарно-гигиенических исследованиях диктуется практикой и представляет большой интерес. Появились работы [1], в которых рекомендуется разработка оптимального ассортимента неподвижных фаз, что будет способствовать унификации методик хроматографического анализа, и предлагаются пути разработки хроматографических фрагментов универсальной системы химического анализа [21 для создания банков хроматографических данных и многоэлементных хроматографических спектров, которые могут быть использованы при разработке санитарно-гигие-нических методик определения вредных веществ в объектах окружающей среды.
Нашей задачей являлся подбор такой набивки колонки, на которой разделялись бы многие из встречающихся в практике веществ и которая не уступала бы по чувствительности рекомендованным на данные вещества набивкам колонок по соответствующим методикам. В литературе описано много методик, разработанных на таких твердых сорбентах и неподвижных жидких фазах, как хроматоны, полисорбы, апиезоны и силиконы различных марок.
Для решения поставленной задачи по справочникам [3] были выбраны твердый сорбент ди-нохром II и в качестве жидкой фазы аналог чешского апиезона Ь полиметилсилоксан ПМС-100 (оба отечественного производства).
На динохром II наносили 10 % ПМС-100, растворенного в хлороформе. Наполнитель и колонку готовили обычным способом, рекомендованным в инструкции к хроматографу. Работу проводили на хроматографах «Цвет-100 М» и ЛХМ-72 с пламенно-ионизационным детектором. Были выбраны два температурных режима колонок: для веществ с небольшой температурой^ кипения 80 °С, для высококипящих веществ 130 °С. Градуировку прибора проводили отдельно по каждому веществу, концентрации воздушных смесей готовили в бутылях, затем приготовляли смеси веществ, которые необходимо было разделить. Для сравнения эталонные смеси исследуемых веществ вводили при идентичных условиях на колонку, заполненную инертоном А^-ОМСв с 10 % апиезона Ь.
Из таблицы видно, что на данной набивке колонки динохрома II с 10% ПМС-100 определяются вещества различных классов с той же чувствительностью, что и при импортной набивке (инертон АХУ-ОМСБ с апиезоном Ь). На колонках проанализировано 40 веществ (по 6— 7 веществ, которые могут совместно присутствовать в воздухе), определено время их удержива-. ния. Необходимо отметить, что вода на колонке^ с полиметилсилоксаном ПМС-100 выходит узким пиком по сравнению со второй колонкой, что позволяет исследовать водные растворы веществ.
Исходя из того что на колонке с полиметилсилоксаном ПМС-100 определяются вещества различных классов с различной полярностью, ее можно рекомендовать для санитарно-гигиенических исследований как заменяющую несколько колонок. Для определения того нли иного вещества в соответствии с методическими указаниями или другими литературными источниками можно, не нарушая условий отбора и подготовки проб, применять предложенные колонки с предварительной градуировкой по анализируемым
