CC BY
91
О СУРЖИКОВ В.Д., СУРЖИКОВ Д.В., 2014 УДК 614.72:312.6
Суржиков В.Д.1, Суржиков Д.В.2
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ОЦЕНКЕ
воздействия атмосферных загрязнений на здоровье населения
[ФГБОУ Кузбасская государственная педагогическая академия, 654027, Новокузнецк; 2ФГБУ НИИ комплексных проблем гигиены и профессиональных заболеваний Сибирского отделения РАМН, 654041, Новокузнецк
Поиск и измерение причинно-следственных связей между воздействием атмосферных загрязнений и состоянием здоровья населения базируется на системном анализе и оценке рисков для повышения качества исследований. Для этого применяется современный статистический анализ с использованием критериев независимости, метода главных компонент и дискриминантной функции. В результате анализа из всех загрязнителей атмосферы выделены 4 главные компоненты: для болезней системы кровообращения основная главная компонента имплицирована с концентрациями взвешенных веществ, диоксидом азота, оксидом углерода, фтористым водородом; для болезней органов дыхания основная главная компонента тесно связана с взвешенными веществами, диоксидами серы и азота, сажей. Показано, что дискриминантная функция может быть использована как показатель, характеризующий уровень загрязнения атмосферного воздуха.
Ключевые слова: загрязнение атмосферного воздуха; риск здоровью человека; многомерный статистический анализ
Surzhikov VD.1, SurzhikovD. V.2 - THE APPLICATION OF THE MULTIDIMENSIONAL STATISTICAL METHODS IN THE EVALUATION OF THE INFLUENCE OF ATMOSPHERIC POLLUTION ON THE POPULATION'S HEALTH
Kuzbass State Pedagogical Academy, Novokuznetsk, Russian Federation, 654027
2Research Institute for Complex Problems of Hygiene and Occupational Diseases” under Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences, Novokuznetsk, Russian Federation, 654041
The search and measurement of causal relationships between exposure to air pollution and health state of the population is based on the system analysis and risk assessment to improve the quality of research. With this purpose there is applied the modern statistical analysis with the use of criteria of independence, principal component analysis and discriminate function analysis. As a result of analysis out of all atmospheric pollutants there were separatedfour main components: for diseases of the circulatory system main principal component is implied with concentrations of suspended solids, nitrogen dioxide, carbon monoxide, hydrogen fluoride, for the respiratory diseases the main c principal component is closely associated with suspended solids, sulfur dioxide and nitrogen dioxide, charcoal black. The discriminant function was shown to be used as a measure of the level of air pollution .
Key words: air pollution, the risk to human health; multidimensional statistical analysis
В современных условиях стало очевидно, что успехи в области охраны и укрепления здоровья населения в значительной мере зависят от состояния окружающей среды, в которой живет нынешнее и будет жить будущее поколение. Прошедшие два десятилетия характеризуются интенсивной деятельностью международного сообщества по созданию эффективной системы экологической безопасности. Одним из основных путей ее реализации является оценка риска, которая рассматривается в качестве главного механизма разработки управленческих решений по оптимизации состояния окружающей среды и здоровья населения [1]. Развитие методологии оценки риска обусловлено полиэтиологической природой многих нарушений состояния здоровья человека. В связи с этим предвидеть эффекты действия многочисленных факторов невозможно без установления атрибутивной доли каждого из них в совокупном риске развития нарушений состояния здоровья. Одним из факторов окружающей среды (ФОС), оказывающим наибольшее влияние на состояние здоровья большинства населения РФ, является качество атмосферного воздуха (АВ). В настоящее время среднегодовые уровни загрязнения воздуха превышают ПДК более чем в 220 городах РФ. Опасность загрязнения АВ для здоровья населения обусловлена большим разнообразием загрязнителей, возможностью массированного воздействия непосредственным досту-
Для корреспонденции: Суржиков Вячеслав Дмитриевич, haarosa@yandex.ru
пом загрязнителей в организм, трудностью защиты от них.
В последние годы методология риска используется в качестве одного из важнейших инструментов оценки влияния факторов среды обитания на здоровье населения при осуществлении социально-гигиенического мониторинга и принятии управленческих решений по регулированию влияния ФОС на здоровье человека. В настоящее время оценка риска является одним из методов оценки результатов социально-гигиенического мониторинга, и уже накоплен опыт применения этой методологии. Так как оценка риска направлена на решение важнейших практических задач и принятие ответственных управленческих решений, то на современном этапе важнейшей задачей является совершенствование практического применения оценки риска и повышение качества исследований. Для этого необходимо применение современного статистического анализа с использованием критериев независимости, методов многомерной статистики, основанных на вычислении коэффициентов регрессии. Проведенные нами эпидемиологические исследования выявили достоверную связь между атмосферными загрязнениями и следующими исходами: увеличение смертности от различных причин (общая, сердечно-сосудистая и респираторная патология); обострение существующих заболеваний органов дыхания, сердечно-сосудистой системы и увеличение числа случаев обращений за скорой медицинской помощью и госпитализации по поводу данных заболеваний [2, 3].
41
[гиена и санитария 2/2014
Получение этих результатов стало возможным благодаря применению многомерной статистики в оценке риска в системе загрязнение атмосферного воздуха - состояние здоровья населения. Ключевым вопросом при беспороговой оценке риска не канцерогенных токсических воздействий атмосферных примесей является методика исчисления единичных факторов риска, т. е. рисков на единицу концентрации загрязнителя. В работе В.М. Прусакова, Э.А. Вержбицкой [4] приводится методика оценки единичных коэффициентов, основанная на регрессионном увеличении показателей заболеваемости населения при росте загрязнения на единицу суммы отношений концентраций вредных примесей к их среднесуточным ПДК. Авторы предлагают расчет коэффициента риска для каждого вещества, исходя из предположения о том, что в отношениях к ПДК суммарная концентрация всех веществ, равная единице и дающая определенный процент прироста дополнительного числа случаев заболеваемости, может быть представлена только одним из веществ суммы.
Данный способ установления единичных факторов не канцерогенного риска может быть дополнен с использованием некоторых методик многомерного статистического анализа, описанных в работах А.М. Дуброва, В.С. Мхитаряна, С.А. Айвазяна [5-7]. Прирост показателя заболеваемости исчисляется исходя из увеличения на единицу каждой из главных компонент (или каждого из главных факторов) атмосферного загрязнения. Для этого необходимо получить уравнения множественной регрессии между результативными признаками заболеваемости и главными компонентами, которые не коррелируют между собой. Таким образом, снимается проблема мультиколлинеарности концентраций атмосферных примесей, характерная для множественного регрессионного анализа в системе состояние здоровья населения - загрязнение воздушного бассейна. Точно определить, имеет ли регрессия на главных компонентах преимущество перед регрессией суммации загрязнителей, сказать нельзя. Однако следует отметить, что в этом случае мы имеем не один воздействующий фактор, а несколько. При этом можно вычленить компоненты, а следовательно, и сами загрязнители, которые имеют в данных конкретных условиях слабую линейную зависимость с показателем заболеваемости и по которым необходимо использование нелинейных регрессионных методов.
Цель работы - показать возможность применения методов многомерного статистического анализа в оценке влияния атмосферных загрязнений на состояние здоровья населения промышленного города.
Материалы и методы
В исследованиях, проведенных в крупном центре металлургии Западной Сибири Новокузнецке, для установления влияния загрязнений АВ на состояние здоровья взрослого населения нами использованы методы факторного анализа. В результате проведенного анализа из 10 факторов загрязнения АВ (концентрации взвешенных веществ, диоксидов серы и азота, оксида углерода, сажи, фтористого водорода, сероводорода, аммиака, формальдегида и фенола) извлечены главные компоненты. Главная компонента — это такая нормированно-центрированная линейная комбинация исходных показателей, которая не коррелирует с предыдущими главными компонентами и среди всех прочих нормированно-центрированных линейных
комбинаций исходных показателей обладает наибольшей дисперсией.
Результаты и обсуждение
На 1-ю главную компоненту приходилось 22,4% суммарной дисперсии факторов загрязнения АВ, на 2-ю -19,8%, на 3-ю - 13,1%, на 4-ю -- 10,1%. Таким образом, первые 4 компоненты объясняли свыше 65,4% суммарной дисперсии загрязнения воздушного бассейна города. Вклад каждой из оставшихся главных компонент в суммарную дисперсию не превышал 10% и далее они не рассматривались. 1-я главная компонента наиболее тесно связана с такими факторами загрязнения, как взвешенные вещества (вес компоненты в данной переменной а = 0,654), диоксид азота (а = 0,61), оксид углерода (а = 0,642), фтористый водород (а = 0,565). Статистически значимые коэффициенты веса связывали эту компоненту с формальдегидом (а = 0,397) и фенолом (а = 0,485). Наибольший вес во 2-й главной компоненте имели диоксид серы (а = 0,645), взвешенные вещества (а = 0,56), сажа (а = 0,587). Статистически значимые коэффициенты веса в этой компоненте также имели оксид углерода (а = 0,357), диоксид азота (а = 0,495) и сероводород (а = 0,47). 3-я главная компонента имплицирована с диоксидом серы (а = -0,5), аммиаком (а = 0,54), сажей (а = 0,395), формальдегидом (а= -0,348) и сероводородом (а = 0,35), 4-я — с оксидом углерода (а = 0,34), фтористым водородом (а = 0,49) и фенолом (а = -0,35).
Результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости показателей заболеваемости взрослого населения болезнями системы кровообращения (0/00 в месяц) от значений четырех главных компонент, рассчитанных по среднемесячным концентрациям атмосферных загрязнителей, представлены в табл. 1.
Степень связи главных компонент загрязнения АВ с заболеваемостью взрослого населения данным классом болезней оценена по индексу множественной корреляции (R = 0,568) как умеренная; 27,4% дисперсии заболеваемости объясняется регрессионным соотношением с главными компонентами. Статистически значимые коэффициенты множественной регрессии получены по 1-й и 2-й главным компонентам. Наиболее высокое значение стандартизованного коэффициента регрессии установлено по 1-й главной компоненте (в регрессии на главных компонентах стандартизованный коэффициент равен коэффициенту парной корреляции). Загрязнители, имеющие высокие коэффициенты веса в 1-й главной компоненте (взвешенные вещества, диоксид азота, оксид углерода, фтористый водород), являлись наиболее детерминированными с заболеваемостью взрослого населения болезнями системы кровообращения.
Аналогичные результаты корреляционно-регрессионного анализа получены по зависимости заболеваемости взрослого населения болезнями органов дыхания (0/00 в месяц) от значений четырех главных компонент. Коэффициент множественной корреляции был равным 0,622 (умеренная степень связи). По скорректированному индексу детерминации определено, что 34,2% дисперсии заболеваемости болезнями органов дыхания имплицировано с компонентами загрязнения АВ. Статистически значимые коэффициенты множественной регрессии получены по 1, 2 и 3-й главным компонентам. Наиболее высокое значение стандартизованного коэффициента регрессии установлено по 2-й главной компоненте. Загрязнители, имеющие высокие коэффициенты веса во 2-й главной компоненте (взвешенные вещества,
42
Таблица 1
Результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости заболеваемости взрослого населения болезнями системы кровообращения от значений четырех главных компонент
Главная компо- нента Коэффициент множественной регрессии Стандарти- зованный коэффициент регрессии Квадрат стандартизованного коэффициента регрессии t-ста- тистика
1-я 1,98 0,405 0,164 3,65*
2-я 1,47 0,3 0,092 2,73*
3-я 0,85 0,173 0,031 1,56
4-я 0,94 0,192 0,037 1,73
Коэффициент множе- 0,568
ственной корреляции
Индекс множественной 0,323
детерминации
Скорректированный 0,274
индекс детерминации
Критерий Фишера 6,56*
Примечание. Здесь и в табл. 2: * - статистически значимо при р < 0,05.
диоксид серы, диоксид азота, сажа), являются наиболее детерминированными с заболеваемостью взрослого населения болезнями данного класса.
Также возможно исчисление прироста показателя заболеваемости с ростом на единицу значения дискриминантной функции. Признаками дискриминации могут служить сами значения результативного признака: показатель заболеваемости, соответствующий определенным концентрациям атмосферных примесей, выше или ниже среднего значения допустим на 10%. Линейная регрессия между показателем состояния здоровья населения и значением дискриминантной функции, характеризующей загрязнение воздушного бассейна, может быть применена для расчета единичных факторов риска по отдельным атмосферным примесям, так как между их концентрациями и параметром дискриминации будет установлена функциональная связь. Данная регрессия применима не только как дополнение к регрессии суммы загрязняющих веществ, но и как аналог регрессионных соотношений между уровнем заболеваемости и интегральным показателем загрязнения АВ.
В Новокузнецке для оценки влияния атмосферных примесей на заболеваемость различных возрастных групп использованы методы дискриминантного анализа; осуществлен переход от векторов значений атмосферных примесей к дискриминантной функции, характеризующей уровень загрязнения воздушного бассейна при дифференцируемых состояниях здоровья населения: А — уровень заболеваемости выше среднего значения на 10% и более; В — уровень заболеваемости ниже среднего на 10% и менее. Результаты представлены в табл. 2.
Максимальные различия между средними значениями дискриминантной функции, характеризующей степень загрязнения атмосферы при дифференцируемых уровнях заболеваемости болезнями системы кровообращения, получены в возрастных группах 50-59 (1,35 раза), 60-69 (1,43 раза), 70 лет и старше (1,36 раза). Таким образом, установлено, что заболеваемость населения этих возрастных групп болезнями данного класса наиболее детерминирована с загрязнением АВ. Максимальные различия в значениях
Таблица 2
Средние значения дискриминантной функции при дифференцируемых уровнях заболеваемости различных возрастных групп населения
Воз- Заболеваемость болезнями органов дыхания Заболеваемость болезнями системы кровообращения
годы ур°- ур°- критерий ур°- ур°- критерий
вень А вень В Фишера вень А вень В Фишера
15-19 24,8 18,7 2,52* 22,3 20,7 1,54
20-29 23,6 18,1 2,31 23,4 21,8 1,5
30-39 28,7 23,7 2,08 24,2 22,1 1,7
40-49 33,5 24,5 2,87* 29,6 22,4 2,37*
50-59 31,2 22,9 2,72* 32,8 24,3 2,7*
60-69 35,2 23,7 3,9* 34,1 23,8 3,3*
70 и старше 31,0 21,8 3,54* 32,6 24,0 2,95*
дискриминантной функции при дифференцируемых уровнях заболеваемости органов дыхания определены в возрастных группах 40-49 (1,37 раза), 50-59 (1,36 раза), 60-69 (1,48 раза), 70 лет и старше (1,42 раза). Статистически значимые различия получены по болезням системы кровообращения в возрастных группах 40 лет и старше, по болезням органов дыхания — в возрастной группе 15-19 лет и в возрастных группах 40 лет и старше.
Заключение. Полученные результаты свидетельствуют, что на основе статистических закономерностей возможен прогноз состояния здоровья взрослого населения, связанный с факторами загрязнения АВ. Определены степени связи и доли дисперсии заболеваемости неспецифическими болезнями дыхательных путей и болезнями системы кровообращения, регрессионно связанные с концентрациями атмосферных примесей. Установлены доли прироста заболеваемости населения, имплицированные с ростом загрязнения воздушного бассейна города.
Таким образом, при оценке единичных коэффициентов риска не канцерогенных эффектов применение методов многомерного статистического анализа позволяет повысить объективность оценок медико-экологической ситуации в системе социально-гигиенического мониторинга и при выполнении эпидемиологических исследований.
Литер атур а
1. Рахманин Ю.А., Новиков С.М., Румянцев Г.И., Иванов С.И. Оценка ущербу здоровья человека, как одно из приоритетных направлений экологии человека и инструмент обоснования управленческих решений. Гигиена и санитария. 2006; 5: 10-3.
2. Суржиков В.Д., Суржиков Д.В. Риск развития неканцерогенных эффектов в связи с загрязнением атмосферного воздуха города с развитой металлургической промышленностью. Гигиена и санитария. 2006; 1: 55-8.
3. Суржиков Д.В., Суржиков В.Д. Гигиеническая оценка риска нарушения здоровья населения промышленного города от воздействия факторов окружающей среды. Гигиена и санитария. 2007; 5: 32-4.
4. Прусаков В.М., Вержбицкая Э.А. Коэффициенты риска неканцерогенных эффектов. Гигиена и санитария. 2002; 6: 36-42.
43
[гиена и санитария 2/2014
5. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. М: ЮНИТИ-ДАНА; 2001.
6. Дубров А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика; 2002.
7. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика; 1998.
References
1. Rakhmanin Yu.A., Novikov S.M., Rumyantsev G.I., Ivanov S.I. Assessment of human health damage as a priority of human ecology and a tool for justifying managerial decisions. Gigiena i sanitariya. 2006; 5: 10-3. (in Russian)
2. Surzhikov V.D., Surzhikov D.V Risk for the development of non-carcinogenic effects due to ambient air pollution in a town with developed metallurgy industry. Gigiena i sanitariya. 2006; 1: 55-8. (in Russian)
3. Surzhikov D.V., Surzhikov V.D. Hygienic assessment of a health risk to the population of an industrial town from the influence of environmental factors. Gigiena i sanitariya. 2007; 5: 32-4. (in Russian)
4. Prusakov V.M., Verzhbitskaya E.A. Risk coefficients of noncarcinogenic effects. Gigiena i sanitariya. 2002; 6: 36-42. (in Russian)
5. Aivazyan S.A., Mkhitaryan V.S. The applied statistics [Priklad-naya statistika]. Moscow: YuNITI-DANA; 2001. (in Russian)
6. Dubrov A.M. The component analysis and effectiveness in the economics [Komponentnyy analiz i effektivnost’ v ekonomike: Ucheb-noeposobie]. Moscow: Finansy i statistika; 2002. (in Russian)
7. Dubrov A.M., Mhitaryan V.S., Troshin L.I. The muchmeasure statistical methods [Mnogomernye statisticheskie metody]. Moscow: Finansy i statistika; 1998. (in Russian)
Поступила 14.02.13 Received 14.02.13
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2014 УДК 614.73:546.296(571.15)
Салдан И.П.1, Баландович Б.А.2, Поцелуев Н.Ю.3, Флат М.Х.2
ГИГИЕНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РАДИАЦИОННОГО РИСКА ЭМАНАЦИЙ РАДОНА
на территории алтайского края
Управление Роспотребнадзора по Алтайскому краю, 656056, Барнаул; 2ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Алтайском крае», 656049, Барнаул; 3ГБОУ ВПО «Алтайский государственный медицинский университет» Минздравa РФ, 656038, Барнаул
Уникальное климатогеографическое расположение Алтайского края обусловливает специфическую радиационную дозовую нагрузку населения, которая складывается из комплекса радиологических показателей, структура которых в значительной мере зависит от типа местности и в большей степени обусловлена действием радона, являющегося в настоящее время главным источником внутреннего облучения населения края нагорных районов и прилегающих к ним территорий. Проведена гигиеническая оценка радиационного риска и ожидаемого снижения продолжительности жизни и здоровья населения модельных территорий Алтайского края от воздействия радона. Для расчета коэффициента дополнительного риска было использовано несколько моделей экстраполяции радиационного риска: модель постоянного риска, модель GSF (модель Якоби), модель Любина (TSE/AGE/WL) и модель BEIR VI для курящего и некурящего населения, а также комбинированная модель. Наименьшие значения радиационного риска и ожидаемого снижения продолжительности жизни характерны для Чарышско-Усть-Калманской зоны, максимальные - для Курьинско-Поспелихинской зоны.
Ключевые слова: природные радионуклиды; радон; оценка риска; рак легких.
Saldan I. P.1, Balandovich B. A.2, Potseluev N. Yu.3, FlatM. Kh.2 — HYGIENIC ASSESSMENT OF THE RADIATION RISK OF RADON EMANATION IN THE ALTAI KRAI
Directorate for Federal Service Supervision of Consumer Rights Protection and Human Well-being in the Altai Krai, Barnaul, Russian Federation, 656056; 2Centerfor Hygiene and Epidemiology of the Altay region" of the Federal Service for Supervision of Consumer Rights Protection and Human Welfare, Barnaul, Russian Federation, 656049; 3Altay State Medical University, Barnaul, Russian Federation, 656038
The unique climatic and geographical location of the Altai Krai determines the specific radiation dose load for the population, which is composed of the complex of radiological indices, the structure of which is largely dependent on the type of locality and, to a greater extent due to the action of radon, which is currently the main source of internal radiation of the population of upland districts and adjacent territories. There was performed a hygienic assessment of the radiation risk and the expected decline in life expectancy and population health due to radon exposure in the model areas of the Altai Krai. To calculate the additional risk there were used some models for radiation risk extrapolation : a risk constant model, model GSF (Jacobi’s model), Lubin model (TSE/AGE/WL) and BEIR VI model for smoking and nonsmoking population, as well as the combined model. The lowest values of the radiation risk and the expected decline in life expectancy are typical for Charyshsko-Ust-Kalmanskaya zone, the maximum - for Kuryinsko - Pospelikhinskaya zone.
Key words: natural radionuclides, radon, risk assessment, lung cancer
Расположение Алтайского края на юго-востоке Западной Сибири, на стыке крупнейшей в мире ЗападноСибирской равнины и Алтайских гор, обусловливает разнообразие рельефа и типов местности административно-территориальных субъектов региона. На востоке рав-
для корреспонденции: Баландович Борис Анатольевич, ra-diollab@altcge.ru
нина окаймлена невысоким Салаирским кряжем, а на юге вплотную подступает к Алтайским горам. В соответствии с терминологическими аспектами изучаемой проблемы (Гу-лабянц Л.А., 2013), радоноопасностью называется заключенная в объекте возможность нанесения ущерба здоровью человека вследствие избыточного воздействия радона на его организм. На радоноопасность населенных пунктов большое влияние оказывают особенности геологического
44
