CC BY
6
- вышает регламентированного уровня: для ПМ-100В — 4,5 мг, для ПМО-130Н — 0,2 мг, для ПМО-85Н —0,03 мг в 1 кг ТУ. Среди всех как новых, так и старых промышленных марок ТУ это самое низкое содержание бенз(а)пирена.
Учитывая, что при экспериментальном изучении фиброгенности не обнаружено значительных различий в действии ТУ новых и ранее исследованных марок, а содержание бенз(а) пирена в опытных образцах не превышает ПДК, для ТУ новых марок может быть предложен тот же норматив— 4 мг/м3. Для снижения фактических концентраций до уровня ПДК необходимо дальнейшее совершенствование технологического процесса и оборудования в отделениях обработки и упаковки ТУ.
Литература
1. Зуев В. П., Михайлов В. В. Производство сажи. М.,
1970.
2. Колло Р. М. Влияние пылевого фактора канального сажевого производства на здоровье рабочих и санитарно-гигиенические условия жизни населения. Автореф. дис. канд. мед. наук. Куйбышев, 1962.
3. Комарова Л. Т. — Гиг. труда, 1973, № 8, с. 38—40.
4. Троицкая Н. А., Сажина Т. Г., Андреева Т. Д. и др.— В кн.: Профессиональные болезни пылевой этиологии. М., 1974, вып. 2, с. 51—55.
5. Троицкая И. А., Величковский Б. Т. — Гиг. труда, 1Э75, № 3, с. 32-35.
Поступила 26.11.85
Summary. Experiments on the new types of the technical carbon ПМ-100В, ПМО-130М and ПМО-85Н did not show any significant differences in the intensity of pneumosclerosis in rats, compared to the conventional types of indus;rial soot. On the basis of the obtained experimental evidence, benzo(a)pyrene levels in the test samples, and hygienic data the authors assume that the current MAC for black industrial soot (4 mg/in3), with benzo(a)pyrene content not exceeding 35 mg/kg, can be applicable to the new types of technical carbon.
УДК 614.71/.73:313.13
О. Ю. Малыгина, Ю. Л. Птиченко, Ю. Н. Катульский
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ УРОВНЕМ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА
И ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬЮ
Ангарский НИИ гигиены труда и профзаболеваний
При изучении влияния многокомпонентных загрязнений атмосферного воздуха на заболеваемость общепринятые методы дают возможность получить лишь качественную характеристику наличия или отсутствия неблагоприятного влияния образующихся смесей на заболеваемость. Между тем вопросы, связанные с оценкой количественного вклада отдельных компонентов и комбинаций в увеличение заболеваемости и установлени-ем очередности санитарно-гигиенических мероприятий на отдельных производствах, не изучены.
Для решения указанных задач гигиенистами предпринимаются попытки рассчитать коэффициенты корреляции детерминации между заболеваемостью населения и соответствующими ей концентрациями тех «ли иных выбросов, но даже при значительном уровне загрязнения атмосферного воздуха не всегда удается выявить связь между этими двумя факторами.
В наших исследованиях для решения вопроса о связи между заболеваемостью детского населения и загрязнением атмосферного воздуха тетраэтилсвинцом (ТЭС), сернистым газом (ЭОг) и сероводородом (НгЭ) проведен корреляционный анализ сопряженности динамических рядов, содержащих показатели поквартальной заболеваемости и средние для этих же периодов концентрации указанных соединений за 4 года. В расчеты был включен ряд, отражающий сум-
марное загрязнение атмосферы ТЭС и БОг, которое оценивалось согласно «Временным инструктивно-методическим указаниям по оценке степени загрязнения атмосферного воздуха» [4].
Коэффициенты корреляции свидетельствуют об отсутствии линейной связи между рассмотренным рядом заболеваемости и концентрациями соединений (п-эс= — 0,051, /50,= — 0,158, гсо = = 0,215, 'Тэс+50г= -0,004, лНа5 = 0,274).
Полученные результаты не могут служить достаточным основанием для окончательного вывода об отсутствии связи между заболеваемостью и загрязнением атмосферы, так как заболеваемость зависит от большого числа факторов, в частности сезонности.
Для проверки гипотезы о влиянии сезонности на заболеваемость проведен двухфакторный дисперсионный анализ рядов динамики, позволяющий оценить силу и значимость влияния изучаемых факторов на изменение показателей. При этом определяли относительный вклад в наблюдаемые колебания заболеваемости фактора сезонности, разделенного на 4 градации (зима, весна, лето, осень) и фактора, отражающего долгосрочную (годовую) тенденцию.
Результаты анализа подтверждают нашу гипотезу о высокой степени влияния сезонности (/4=9,65, Р<0,01) на заболеваемость, причем колебания последней примерно в 4 раза больше
зависят от смены времен года, чем от долгосрочной тенденции [Jp- = 4,3j.
В то же время изменения концентраций выбросов практически не зависят от сезонности и статистически достоверно (кроме S02) связаны с трендом.
Из этого следует, что сезонные эффекты могут маскировать существующую в действительности связь между уровнем загрязнения атмосферы и заболеваемостью. Поэтому для ее обнаружения необходимо из динамического ряда заболеваемости исключить колебания, связанные со сменой времен года, случайными факторами, и выделить компоненту, отражающую годовую тенденцию (тренд).
Для решения данной задачи нами использованы известные методы анализа временных рядов (рядов динамики) [1—3, 5, 6]. При этом для описания заболеваемости была выбрана аддитивная модель. В этом случае полученный ряд заболеваемости можно представить в виде суммы долгосрочной тенденции, сезонной компоненты и случайной составляющей:
Zt=mt+St+Et,
где Z — заболеваемость; т — долгосрочная тенденция (тренд); S — сезонная компонента; Е— случайная составляющая; t—момент времени наблюдения (порядковый номер ряда).
Величины nit можно получить, сглаживая исходный ряд методом взвешенного скользящего среднего. Учитывая, что задача заключается в исключении сезонной компоненты, полный период колебаний которой составляет 1 год, или 4 сезона (4 члена изучаемого ряда), для рассчета mt мы использовали взвешенные скользящие средние для пятичленного периода.
Оценку сезонной компоненты (5() проводили, предполагая, что сезонные эффекты одинаковы для всего периода наблюдений (4 года), т. е. Sft=rconst, и накладывали условие, что сумма сезонных эффектов за год равна 0. В результате расчетов из исходного ряда (Zt) были выделены долгосрочная тенденция (mt)—тренд (табл. 1), сезонная компонента лнм = 3,1; S< Вес=—29,5; S, лет = — 70,2; Si осен= 102,7) и случайная составляющая {Ei), что отражено в табл. 2.
Таблица 1
Величины долгосрочной тенденции после первичного сглаживания исходного ряда заболеваемости
Сезон 1977 г. 197S г. 1979 г. 1DS0 г.
Зима 438,6 544,5 509,4 467,0
Весна 463,8 524,3 431,3 462,9
Лето 512,5 545,4 420,9 495,3
Осень 553,9 564,4 454,4 572,5
Таблица 2
Случайная составляющая заболеваемости
Сезон 1977 г. 1978 г. 1979 г. 1980 г.
Зима Весна Лето Осень 77,2 —42,9 52,4 11,1 -58,3 58,6 —40,7 63 -3,4 -55,8 43,6 —51 —6,5 49,1 —46,4 — 14,3
Для оценки качества выделения из исходного ряда заболеваемости сезонной компоненты мы с помощью двухфакторного дисперсионного анализа определяли влияние на колебания тренда (Ш() сезонности и долгосрочной тенденции. В результате установлено, что в противоположность первоначальному ряду заболеваемости (тренд '"/' ) колебания в 7 раз больше зависят от долгосрочной тенденции (факторов, влияющих на заболеваемость в течение всего изучаемого периода), чем от сезонности В то же время последняя показывает еще значительное влияние на тг (/^=2,28). Поэтому возникла необходимость повторного сглаживания исходного ряда для получения тренда тг , в меньшей степени испытывающего влияние сезонности.
В результате был получен новый ряд заболеваемости ('«/»), в котором степень влияния годовых тенденций более чем в 4 раза = =
= 4,3) превышает воздействие сезонности. В то же время некоторое снижение значения Рт для ряда «/" по сравнению с той же величиной для ряда "V (3,77 против 4,15) свидетельствует о нецелесообразности дальнейшего сглаживания ряда заболеваемости.
Таким образом, использование методов анализа рядов динамики позволило получить ряд тг> который дает возможность изучить связь между заболеваемостью и загрязнением воздушного бассейна, исключив при этом маскирующее влияние сезонных и случайных эффектов.
Одновременно получена и количественная оценка влияния времени года на рассматриваемую заболеваемость. Установлено также, что минимальный сезонный эффект наблюдается зимой, а максимальный — осенью. На основании полученных данных определено, что сезонные эффекты увеличивают среднеквартальную заболеваемость осенью и зимой на 24,1 и 0,5 %, а весной и летом уменьшают ее на 9,1 и 15,5 % соответственно.
Корреляция между полученным рядом ("'/») и уровнем загрязнения атмосферы окисью углерода оказалась статистически значимой (г— = 0,519), что подтверждает гипотезу о связи заболеваемости с присутствием в атмосфере данного соединения. Однако одно только устранение влияния сезонности не позволило однозначно решить вопрос о влиянии ТЭС и БОг на заболе-
ваемость. Поэтому в дальнейшем нами устране-но маскирующее влияние фактора запаздывания * (лага) регистрируемых проявлений заболеваемости относительно действия соединений.
С этой целью проведен кросс-корреляционный анализ тренда ('"г) с концентрациями компонентов выбросов ТЭС, БОг, ТЭС+БОг по схеме С! ->- ту, С, — ->- ^ПрИ этом рас.
считывали коэффициенты корреляции между рядами концентраций и рядом тренда «г» сдвинутыми на 1—5 кварталов).
Результаты расчетов свидетельствуют о том, что между изменениями заболеваемости и концентрациями ТЭС, Б02 и комбинацией ТЭС с 502 действительно существует запаздывание, что согласуется с данными литературы о характере действия указанных соединений на организм человека. Корреляция становится статистически значимой для ТЭС при лаге в 2—4 квартала (г=0,535 и 0,644), окиси углерода при лаге в 1 квартал (г=0,514), для ТЭС + БОг при лаге в 2—4 квартала (/"=0,780, 0,796 и 0,676).
Выводы 1. Полученные данные свидетель-' ствуют о необходимости учета количественных зависимостей между уровнем загрязнения атмосферного воздуха и заболеваемостью, что позволяет изучить вклад отдельных компонентов загрязнений и их комбинаций в изменение заболеваемости.
2. При установлении связи между уровнем загрязнения и заболеваемостью необходимо исключать влияние сезонности и случайных факторов, а также эффекта запаздывания по времени ре-
гистрируемых проявлений заболеваний относительно действия химических соединений.
3. Проведенный таким путем анализ позволил выявить значимую связь между заболеваемостью и концентрациями основных компонентов выбросов и решить вопрос об очередности санитарно-гигиенических мероприятий.
Литература
1. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов: Пер. с англ. М., 1976.
2. Вайну Я■ Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М., 1977.
3. Венецкий И. Г., Венецкая В. И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. М., 1979.
4. Временные инструктивно-методические указания по оценке степени загрязнения атмосферного воздуха. М., 1977.
5. Кендэл М. Временные ряды: Пер. с англ. М., 1981.
6. Урбах В. Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. М., 1975.
Поступила 20 08.85
Summary. The obtained data show that it is necessary to take into account quantitative relationships between atmospheric air pollution and morbidity rates; this enables researchers to study the contribution of individual toxic components and their combinations to the changes in morbidity patterns. When establishing relationships between pollution levels and morbidity ratesone should exclude seasonal effects, random factors, as well as the discrepancy in time between the recorded manifestations of diseases and the actual exposure to chemical compounds. This kind of analysis makes it possible to establish significant correlations between morbidity rates and concentrations of the major components of emissions, and gives a clue to the priority of sanitary and hygienic measures.
УДК 614.72-07:612.014.46
В. Б. Сапунов, А. О. Карелин
РАСЧЕТ ОРИЕНТИРОВОЧНЫХ БЕЗОПАСНЫХ УРОВНЕЙ ВОЗДЕЙСТВИЙ ХИМИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ НА ОСНОВЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ПОПУЛЯЦИОННОЙ БИОЛОГИИ
Ленинградский санитарно-гигиенический медицинский институт
Развитие промышленности, химизация сельского хозяйства требуют внедрения большого количества различных химических веществ, синтеза новых соединений. Необходимость ускорения санитарно-токсикологической оценки новых химических веществ привела к разработке методов расчета ориентировочных безопасных уровней воздействия (ОБУВ), основанных на показателях острой токсичности или ПДК в других средах [3]. Вместе с тем до последнего времени при установлении ПДК значительное место занимал субъективный подход, особенно при обосновании коэффициентов запаса. Субъективизм не мог не сказаться на уровне достоверности формул расчета.
4
Цель нашей работы — разработка формул для расчета ОБУВ химических веществ и других количественно измеряемых факторов среды на основе объективных закономерностей и представлений популяционной биологии.
Одним из основных свойств живой природы является изменчивость. Основываясь на закономерностях изменчивости, можно рассчитать, какая доля людей в популяции при тех или иных условиях будет чувствовать себя благоприятно, какая окажется в стрессовых условиях и какая может умереть.
Биологическая изменчивость может быть описана несколькими законами, отражающими зависимость между значением оптимума и числом
- 15 -
