CC BY
7
Из названных 4 композиций первые 3, согласно техническим условиям, производятся как смеси нестрого фиксированного (относительно постоянного) состава. Слагаются они из компонентов различной кумулятивности (т. е. изоаддитив-ность их КД исключается), причем в состав ИСБ-500 и ИСБ-М-1 входят одни и те же вещества, но в различных ц количественных соотношениях. В таких случаях по средним фактическим концентрациям компонентов формируем модель-ную СФС (МСФС) и параллельно с ее изучением устанавливаем допустимые пределы колебаний количественного состава смеси, при которых сохраняется один и тот же тип КД (такие смеси относим к одному и тому же семейству СФС [7)). В состав МСФС композиций ИСБ-500 и ИСБ-М-1 входили соответственно нитрклотриметилфосфоновая (НТФ) кислота — 40 и 15 %, фосфористая кислота — 11 и 8 %, соляная кислота — 5 и 12,5 %, ингибитор коррозии катапин — 0,5 и 0,75 %. В опытах на белых крысах установлено, что Ш50 первой МСФС составляет 2447,1 (2040,0—2854,1) мг/кг при средней кумуляции, второй МСФС — 883,6 (655,4— 1102,7) мг/кг при слабой кумуляции (значения их «валовых» МИД см. выше). Такая же токсичность и та же степень кумуляции сохранялись при колебаниях количественного состава смесей по содержанию НТФ в пределах 32,6— 43,9% для ИСБ-500 и 8,0—15,0% для ИСБ-М-1 (при соответственно измененном содержании остальных компонентов). Следовательно, в пределах тех же колебаний состава смесей для каждого из 2 семейств СФС справедливы и приведенные выше значения «валовых» МИД (численное совпа-^ дение последних — 0,27 и 0,28 мг/кг случайно и зависит от реально сложившихся сочетаний токсичности и кумуляции обеих смесей).
Выводы. 1. Результаты проведенных исследований свидетельствуют, что учет складывающихся соотношений по степени кумуляции компонентов и смеси необходим для установления основного типа комбинированного действия веществ; выбора адекватного способа оценки этого действия по токсичности; прогнозирования и экспериментального обоснования гигиенических нормативов; определения пределов колебаний количественного состава смеси, при котором действительны эти нормативы, а также для решения задач санитарного контроля.
2. При энтеральном поступлении исследованных бинарных
смесей свинца или линдана с хлорофосом, а также тройной смеси (нитраты свинца и натрия с хлорофосом) справедливы индивидуальные нормативы наиболее кумулятивного компонента (свинца или линдана). Для остальных смесей, содержащих изоадднтивные тяжелые металлы, в целях контроля применима формула их суммацнонной токсичности (для 5-компонентной смеси, кроме того, сохраняет силу индивидуальный норматив линдана).
3. Экспериментально установленные значения «валовых» (суммарных) максимальных неэффективных доз многокомпонентных композиций «Инкредол», ИСБ-500, ИСБ-М-1 и «Лико-фот-Т22» согласуются с их прогностическими оценками, найденными расчетом по токсичности в зависимости от степени кумуляции смеси, и распространяются на вариации количественного состава каждой смеси, не влияющие на ее «валовую» токсичность и степень кумуляции.
Литература
1. Голиков С. Н.. Саноцкий И. В., Тиунов Л. А. Общие механизмы токсического действия.— Л., 1986.
2. Кацнельсон. Б. А., Новиков С. М. // Гиг. и сан. 1986. № 8.— С. 59—63.
3. Лазарев Н. В. Общие основы промышленной токсикологии,- М.; Л., 1938.
4. Постановка экспериментальных исследований по изучению характера комбинированного действия химических веществ с целью разработки профилактических мероприятий; Метод. рекомендации,— М., 1987.
5. Федоренко В. И // Гиг. и сан,— 1986,— № П.— С. 54— 57.
6. Федоренко В. И. // Там же,— 1987,— № 10,— С. 56—58.
7. Штабский Б. М., Федоренко В. И. // Там же — № 9.— С. 60-63.
8. Штабский Б. М.. Федоренко В. И. // Гигиена применения, токсикология пестицидов и полимерных материалов.— Киев, 1988.— Вып. 18.— С. 11-16.
9. Штабский Б. М., Федоренко В. И. // Окружающая среда и здоровье. Наука и практика - М.. 1991 — С. 132—144.
10. Finney D. J. Probit Analysos.— Cambridge, 1971.
Поступил« 03.02 92
© 10. С ПАВЛЕНКО. Л М. НИКОНОВ. 1993 УДК 614.71/.73-07-037
Ю. С. Павленко, А. М. Никонов
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИИ В ПРИЗЕМНОМ СЛОЕ АТМОСФЕРЫ
НПО «Вектор»; НИИ молекулярной биологии, пос. Колыюво Новосибирской области
Прогнозирование возможного вредного влияния загрязнений приземного слоя атмосферы выбросами промышленных предприятий (химически и биологически активными), проводимое с целью экспертизы проектов промышленных сооружений, поиска источников наибольшего количества загрязнений, определения границ санитарно-защитных зон и зон загрязнения в случае аварийных выбросов вредных веществ в атмосферу, невозможно без использования математических моделей.
Цель данной работы — определение основных требований к математическим моделям и программным средствам для решения указанных прикладных задач и описание (на функциональном уровне) пакета прикладных программ (ППП) «EXPRESS», удовлетворяющего в основном этим требованиям.
Рассматриваемые проблемы уже были затронуты в работах (1, 5, 9, 10], однако в данной статье представлено более полное и последовательное их изложение.
1. Особенности рассматриваемых прикладных задач и прогнозируемых величин и требования к математическим моделям и программам
В случае распространения аэрозолей, содержащих патогенные для человека и животных микроорганизмы (такие аэрозоли могут возникать на предприятиях, занимающихся разработкой и изготовлением вакцин), следует прогнозировать верятное количество заболевших в населенных пунктах на окружающей местности. В обоих случаях эффект определяется через вероятность инфицирования Рн с использованием
зависимости доза — эффект. Основной параметр этой зависимости IgLDsc (или IglDso или в более общем виде IgEDso) определяется в экспериментах на животных, причем обычно стандартное отклонение, связанное с погрешностью эксперимента. находится в пределах 0,3—0.5. Тем не менее естественная биологическая вариабельность этой величины еще больше, поскольку известно, что ED50 зависит от возраста животного, времени года и еще от многих факторов, определяющих его резистентность. Дополнительную погрешность дает функция перехода из воздуха в инфицируемый организм (аспирация аэрозольных частиц, осаждение их в респираторном тракте теплокровных животных, клиренс из верхних и нижних дыхательных путей; осаждение частиц на элементах растительности, скорость поедания их насекомыми, зависящая от внешних условий и возраста насекомых).
Значительно варьируется также и второй параметр зависимости доза — эффект — тангенс ее наклона в пробитных координатах (р), который определяется неоднородностью или гетерогенностью популяции предполагаемых реципиентов.
Параметры зависимости доза — эффект для человека, как правило, получают неформализованным расчетными методами на основании экспериментов на животных. Погрешность такого расчетного прогноза зависит от искусства исследователя и при современном уровне знаний вряд ли можно надеяться, что она мала. Поскольку в зависимость доза — эффект всегда входит отношение дозы к величине EDso, то допустимая погрешность в прогнозировании (расчете) логарнф-
ма дозы должна быть того же порядка, т. е. ошибка по дозе примерно в 2 раза вполне допустима.
При экспериментальном исследовании воздействия токсических веществ с целью определения ПДК используют постоянные в течение суток концентрации. При этом обычно значение ПДК выбирают в интервале между минимально действующей и максимально недействующей концентрациями. Отношение этих концентраций определяется принятым в эксперименте шагом изменения концентраций и может быть в пределах от 2 до 5. Характерное для токсикологических исследований определение факта действия малых концентраций, проводимое на пределе чувствительности методов исследования, не может быть точным. Реально в атмосфере концентрации не бывают постоянными, а действие интермиттирующей концентрации может быть иным. Для процессов метаболизма и клиренса характерны весьма значительные индивидуальные и видовые различия, а также зависимость от возраста особей [12). Наконец, процедура выбора значения ПДК по данным экспериментов на животных не формализована и вносит значительную и, как правило, точно не известную погрешность. Учитывая все это, можно быть уверенным, что значения ПДК устанавливаются ничуть не точнее значений ЕОбо, поэтому и в этом случае ошибка в значении дозы в 2 раза вполне допустима.
Заметим, что именно такого порядка обычно расхождения между расчетными значениями концентрации аэрозоля в атмосфере, полученными с использованием различных решений уравнения турбулентной диффузии (УТД) [4], поправки на влияние рельефа местности к значениям концентраций [3] и влияние на распространение аэрозоля ряда аномальных атмосферных условий (приподнятая инверсия, искажения логарифмического профиля ветра и пр.) [2).
В общем случае весьма значительными могут быть ошибки расчета, обусловленные неверным или неточным значением направления ветра, однако влияние этого фактора в большинстве рассматриваемых практических задач не очень существенно по следующим причинам: в случаях, отличных от залпового аварийного выброса, рассматриваются всевозможные в соответствии с розой ветров направления и тогда ошибки в определении направления ветра в каждой конкретной реализации не играют роли; при залповом выбросе наиболее целесообразно на первом этапе расчета использовать численные решения УТД, пригодные для определения трассы следа аэрозольного облака, например, описанные в работе (13).
Проведенные нами численные эксперименты по сравнению результатов расчетов поля интегральных концентраций, полученного с помощью аналитического решения УТД, с расчетами по модели (13] и с экспериментальными данными показали, что в большинстве экспериментов статистически значимого различия при сравнении не обнаруживается, за исключением случаев резкого нарушения стационарных условий в атмосфере (наступление штиля или изменение направления ветра во время проведения эксперимента).
Все вышесказанное свидетельствует, что биологическая вариабельность, как правило, вносит наибольший вклад в вариацию прогнозируемой величины Ри, поэтому целым рядом факторов, влияющих на перенос газов и аэрозолей в приземном слое атмосферы, можно пренебречь, упростив тем самым модель переноса. Величина Р„ будет величиной случайной с достаточно большой дисперсией. Для таких величин вероятность достижения эффекта (например, превышения некоторого заданного уровня Ег) не определяется одним лишь значением первого момента (матожндания). Очевидно, она может быть определена выражением:
00
Р[£>£,] = 5 [е-ЛЕ, (I)
где ¡Е — функция плотности вероятности величины определяемого эффекта Е.
Тип и параметры функции плотности вероятности могут быть определены [8] по значениям первых 4 моментов эмпирического распределения величины Е:
£=<р(^), (2)
где ф — некоторый функционал, связывающий значения компонент вектора входных параметров № с величиной Е.
Если функция ф не является случайной, а компоненты вектора № суть случайные величины, распределенные с многомерной плотностью вероятности /_„, то по определению на-
чальные и центральные моменты любого порядка k величины Е равны:
mk[E]=\<t(W)]k-l-0-dW, (3)
M£|=S MW)-E]k-l^dW. (4)
где k=\, 2.....
E=ni\ [£). (5)
а пределы интегрирования бесконечны.
Используя формулы (3) — (5) и реализацию функционала ф в совокупности математических моделей, описанных в ППП «EXPRESS» (см. ниже), проведен ряд численных экспериментов, которые позволили установить перечень входных параметров, влияние дисперсии которых может быть значительным: биологические характеристики аэрозоля (параметры зависимостей доза—эффект и выживание микроорганизмов во внешней среде); метеоэлементы (скорость ветра, температура и ее градиент, скорость и направление ветра); высота шероховатости подстилающей поверхности; параметры источника (координаты и мощность).
Стандартные отклонения входных параметров в этих расчетах выбирали, исходя из известной точности измерения этих величин. В отдельных случаях использовали значения, характеризующие вариации параметров в зависимости от времени, взятые на основе данных литературы [6, 7, II], а также * стандартные отклонения, коэффициенты корреляции и матожндания, полученные в результате проведенной нами обработки данных наблюдений метеостанций Огурцово и Кольцове (за период с 1980 по 1984 г.). Результаты расчетов также показали, что возможно взаимное влияние различных входных параметров (факторов), а значения моментов величины Е зависят не только от стандартных отклонений, но к от матожн-
даний компонент вектора так что они не могут быть определены заранее, а должны вычисляться заново для конкретных условий. Особенно очевидно это в том случае, если область изменения входных параметров ограничена.
В случае сравнения концентраций в атмосферном воздухе с гигиеническими нормативами следует учесть, что поиск «наихудших» погодных условии и определение отсутствия опасности по критерию С<ПДКмр (максимально разовой), вряд ли является наилучшим способом. «Наихудшие» условия могут быть крайне редкими. Кроме того, превышение максимально разовой концентрации далеко не всегда является наиболее опасным воздействием. Целесообразно определить допустимую вероятность превышения ПДКир в течение длительного периода (Рлч) и опасность оценивать по критерию Р<РЫ. Соответственно при сравнении с ПДК,.,. (среднесуточной) целесообразно рассчитывать среднюю за длитель-ный период концентрацию С:
(6)
причем выполнение неравенства:
Р[С>ПЮ1<с]>Рй1:, (II)
считать признаком опасных условий (РАе — допустимая вероятность превышения).
Из изложенного становится ясным, что основное требование к математическим моделям заключается в возможности реализации вычислений по формулам (3) — (II). Следствием из него являются необходимость максимально быстрого вычисления ф(й'), что определяет целесообразность использования аналитического решения УТД; наличие достаточно корректных (адекватных) моделей, учитывающих влияние основных входных параметров (значимо влияющих факторов) ; наличие в ППП алгоритмов для вычисления соответствующих выходных величин и статистического оценивания значимости различий; наличие полного набора математических моделей, .у описывающих воздействие рассматриваемого вредного фактора на организм реципиента.
Этим требованиям в основном удовлетворяет ППП «EXPRESS», разработанный авторами. Программы для ЭВМ, реализующие методику ОНД-86, таких возможностей пользователю не предоставляют.
2. Основные функции ППП «EXPRESS» >
2.1. В зависимости от заданных режимов функционирования ППП может вычислять значения следующих величин
(в контрольных точках, заданных координатами, или в точках сетки): концентрации или интегральной концентрации (дозы) для стационарных атмосферных условий; вероятности инфицирования (гибели); количества заболевших (погибших) реципиентов в контрольных точках на местности (в населенных пунктах); площадей, на которых указанные выше величины превышают некоторые заданные уровни; вероятностей от-ф сутствия заболеваний в каждой из контрольных точек; значений статистических критериев и вероятности неслучайного отклонения расчетных и экспериментальных (заданных) значений в контрольных точках; моментов до четвертого порядка включительно для выходных величин, а также параметров функции плотности вероятности для этих величин (для семейства кривых Пирсона) и вероятностей превышения заданных уровней величин.
2.2. При расчетах учитываются: скорость оседания аэрозольных частиц; полидисперсность аэрозоля; коэффициенты аспирации пробоотборников (и реципиентов); коэффициент инактивации биологически активной компоненты; осаждение в респираторном тракте реципиента или осаждение на подстилающей поверхности и скорость поедания биомассы насекомыми (функция перехода из атмосферы в организм реципиента); поглощение аэрозоля подстилающей поверхностью; эффективная высота источника (влияние температуры выброса); вымывание аэрозоля осадками.
Основой для алгоритма расчета интегральных концентраций является аналитическое решение УТД, полученное М. Е. Берляндом [2|.
2.3. Результаты расчета могут быть представлены в ви-де таблицы значений для отдельных контрольных точек, а также в виде поля значений, представленного графически (на АЦПУ или графопостроителе).
2.4. Варианты расчета и представления выходной информации задаются входными данными.
2.5. Основные ограничения ППП и краткие его характеристики.
При расчете распространения аэрозоля нестационарные атмосферные процессы не рассматриваются, влияние неоднород-ностей подстилающей поверхности не учитывается, но могут быть введены соответствующие поправки; математические модели не пригодны для расчетов в условиях штиля и не учитывают приподнятой инверсии.
ППП написан на языке ФОРТРАН, имеет оверлейную структуру и состоит из 115 программных единиц, общий объем текстов на ФОРТРАНЕ около 8000 операторов. Для выполнения задания на ЭВМ ЕС требуется 800 К оперативной памяти. Более подробные сведения приведены в документации на ППП.
Выводы. I. При решении рассмотренных задач прогнозирования возможных последствий распространения загрязнений
в приземном слое атмосферы прогнозируемые величины следует рассматривать как случайные со значительной дисперсией, обусловленной погрешностью и природной вариабельностью входных данных (прежде всего погодных и ландшафтных условий и биологических характеристик).
2. Математические модели и программные средства должны обеспечивать возможность расчета всех необходимых характеристик прогнозируемых случайных величин (моменты распределения, вероятности превышения заданных уровней, параметры функций плотности вероятности). Этим требованиям удовлетворяет разработанный авторами ППП «EXPRESS».
Литература
1. Аргучинцев В. К., Аргучинцева А. В., Галкин Л. М. // Вопросы исследования динамики поведения и распределения биологических средств защиты растений и леса в атмосфере.— Новосибирск, 1989.— С. 28.
2. Берлянд М Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы.— Л., 1975.
3. Берлянд М. Е. и др. // Труды Главной геофиз. обсерватории,— 1985,— Вып. 495,— С. 3—23.
4. Вызова Н. Л., Куценогий К. П. // Труды ин-та экспер. метеорол,— 1977.— Вып. 15 (60).— С. 5—15.
5. Дунский В. Ф., Никитин Н. В., Соколов М. С. Пести-цидные аэрозоли.— М„ 1982.
6. Иванов В. Н.. Мазурин Н. Ф. // Труды ин-та экспер. метеорол,— 1972,— Вып. 27,— С. 25—36.
7. Ильин Б. М. // Труды Главной геофиз. обсерватории.— 1968,— Вып. 226.— С. 89—97.
8. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений,— М., 1971.
9. Никонов А. М., Павленко Ю. С., Десятков Б. М. и др. // Биологические и технологические проблемы создания вирусных препаратов для интегрированной защиты растений,— Новосибирск. 1989,— С. 70.
10. Павленко Ю. С.. Никонов А. М. // Вопросы исследования динамики поведения и распределения биологических средств защиты растений и леса в атмосфере.— Новосибирск, 1989,— С. 20—21.
11. Решетов В. Д. Изменчивость метеоэлементов в атмосфере,— Л., 1973.
12. Соловьев В. Н., Фирсов А. А., Филов В. А. Фармакоки-нетика,— М„ 1980.
13. Численное моделирование распространения аэрозолей в пограничном слое атмосферы / Абраменко В. В., Алоян А. Е., Анкилов А. Н. и др. (Препрннт ВЦ СОАН СССР, № 584).-Новосибирск. 1985.
Поступила 03.06.92
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ. 1993 УДК 614.72-074:543.544
В. М. Пожидавв, К. А. Пожидаева, Л. А. Орлова
ГАЗОХРОМАТОГРАФИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ МЕТИЛОВОГО ЭФИРА ХЛОРУГОЛЬНОЙ КИСЛОТЫ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ
НИЦ «Биоавтоматика», Нижний Новгород
При производстве лекарственных препаратов в атмосферный воздух поступает в виде пыли и паров большое количество исходных веществ и готовой продукции. Несмотря на очевидную полезность лекарств при лечении различных заболеваний, вдыхание этих веществ вместе с атмосферным воздухом далеко не безвредно даже для здорового человека, в связи с чем установлены жесткие ориентировочные безопасные уровни воздействия (ОБУВ), и возникает необходимость регулярного контроля за содержанием этих соединений в воздухе вблизи предприятий по их производству.
Метиловый эфир хлоругольной кислоты — бесцветная легковоспламеняющаяся жидкость с резким раздражающим запахом. Хорошо растворим в этаноле, эфире. Легко гидролизу-ется. Температура кипения 71,4 °С. В воздухе находится в виде паров. Оказывает общетоксическое действие и раздражающее действие на слизистые оболочки. ОБУВ в воздухе 0,002 мг/м'3.
Разработана методика определения содержания метилового эфира хлоругольной кислоты в атмосферном воздухе (с учетом *» фона сопутствующих биологически активных веществ).
Определение основано на использовании газожидкостной хроматографии с применением пламенно-ионизационного де-
тектора. Отбор проб производят с концентрированным на про-боотборную трубку с активированным углем марки БАУ с последующей термодесорбцией и конверсией в метилхлорид.
Для анализа исследуемый воздух аспирируют со скоростью 1 л/мин в течение 20 мин через пробоотборную трубку с активированным углем марки БАУ. Сопутствующие соединения, присутствующие в анализируемом воздухе в конденсированной фазе, удаляются с помощью дополнительного тампона из стекловаты. Для этого пробоотборную трубку устанавливают таким образом, чтобы дополнительный тампон из стекловаты был на свободном конце пробоотборника. После отбора дополнительный тампон осторожно удаляют с помощью пинцета, а пробоотборную трубку с обоих концов закрывают полиэтиленовыми заглушками. В таком виде допускается транспортировка проб.
Извлечение адсорбированных на активированном угле примесей анализируемых соединений осуществляют путем термодесорбции током гелия (или азота) в целыюстеклянный шприц вместимостью 50 мл. Для этого собирают установку, показанную на рис. 1. Пробоотборник I подключают к потоку гелия (или азота) посредством штуцера 2 (из комплекта
