Комплексная оценка эффективности митигации вреда здоровью на основе теории нечетких множеств при планировании воздухоохранных мероприятий

Файл статьи: 
Иконка PDF health-risk-analysis-2020-1-3.pdf
УДК: 
504.064: 614.7
DOI: 
10.21668/health.risk/2020.1.03
Авторы: 

Н.В. Зайцева1, М.А. Землянова1,2, И.В. Май1, В.Б Алексеев1, П.В. Трусов2, Е.В. Хрущева1, А.А. Савочкина2

Организация: 

1Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения, Россия, 614045, г. Пермь, ул. Монастырская, 82
2Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Россия, 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29

Аннотация: 

Размещение промышленных объектов со значительными массами выбросов пылегазовых смесей в границах или вблизи поселений нередко приводит к ухудшению качества среды обитания и причинению вреда здоровью населения. Ситуация типична для многих городов страны, прежде всего для тех, которые включены в федеральный проект «Чистый воздух» национального проекта «Экология». Негативное воздействие оказывает комплекс (совокупность) различных веществ, выбрасываемых разнопрофильными источниками. При этом в зоне экспозиции нередко оказывается большое количество населения и регистрируются множественные и разнообразные ответы со стороны здоровья граждан. Анализ долевых вкладов источников и каждого вещества в формирование совокупных негативных эффектов со стороны здоровья человека является принципиально важным этапом в оценке причиненного вреда для разработки плана мероприятий по митигации вредного воздействия.
В связи с этим, в качестве адекватной методологической основы оценки эффективности митигации рисков и вреда при планировании и внедрении воздухоохранных мероприятий был предложен подход, основанный на теории нечетких множеств. Использование данной методологии позволяет оценивать условия многокомпонентных негативных воздействий, обусловливающих множественные негативные эффекты, в том числе в виде причиненного вреда здоровью. При этом ключевые показатели оцениваются не точечными, а интервальными значениями, характеризующимися функцией принадлежности к диапазону шкалированных параметров. Предложены методические подходы к оценке эффективности митигации рисков и вреда здоровью населения при планировании и внедрении воздухоохранных мероприятий на основе метода нечетких множеств. Исходной информацией для нечеткого моделирования соотношения множеств параметров в системе «вред здоровью – эффективность митигации» являются результаты гигиенических (натурных или расчетных исследований качества атмосферного воздуха в селитебной зоне под экспозицией и вне ее) и эпидемиологических (контролируемых медико-биологических) исследований. Принципы построения исследований учитывают ключевые положения оценки экспозиции, зависимости «доза – эффект» для воздействующего вещества, понятия приемлемости риска воздействия, особенности реакций организма человека в условиях комбинированных аэрогенных нагрузок, планы воздухоохранных мероприятий (в том числе комплексных).
Сопоставление перечня веществ, фактически участвующих в причинении вреда здоровью экспонированного населения, с перечнем веществ, включенных в планы по снижению валовых выбросов, позволяет оценить адекватность, а определение степени митигации вреда здоровью – достаточность и эффективность воздухоохранных мероприятий.

Ключевые слова: 
вред здоровью, экспонированное население, загрязнение атмосферного воздуха, митигация, негативные эффекты, теория нечетких множеств, воздухоохранные мероприятия, адекватность, достаточность, эффективность
Комплексная оценка эффективности митигации вреда здоровью на основе теории нечетких множеств при планировании воздухоохранных мероприятий / Н.В. Зайцева, М.А. Землянова, И.В. Май, В.Б Алексеев, П.В. Трусов, Е.В. Хрущева, А.А. Савочкина // Анализ риска здоровью. – 2020. – № 1. – С. 25–37. DOI: 10.21668/health.risk/2020.1.03
Список литературы: 
  1. Клюев Н.Н., Яковенко Л.М. «Грязные» города России: факторы, определяющие загрязнение атмосферного воздуха // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. – 2018. – Т. 26, № 2. – С. 237–250. DOI: 10.22363/2313-2310-2018-26-2-237-250
  2. Загрязнение воздушного бассейна как фактор влияния на здоровье населения / В.Д. Суржиков, Д. В. Суржиков, С.С. Ибрагимов, Е.А Пананотти // Бюллетень ВСНЦ СО РАМН, 2013. – Т. 91, № 3–2. – Часть 1. – С. 135–139.
  3. Циммерман В.И., Бадмаева С.Э. Воздействие отраслей промышленности на воздушную среду города // Вестник КрасГАУ. – 2015. – № 4. – С. 3–6.
  4. Effects of long-term exposure to air pollution on natural-cause mortality: an analysis of 22 European cohorts within the multicentre ESCAPE project / R. Beelen, O. Raaschou-Nielsen, M. Stafoggia, Z.J. Andersen, G. Weinmayr, B. Hoffmann, K. Wolf, E. Samoli, P. Fischer [et al.] // Lancet. – 2014. – Vol. 1, № 383 (9919). – P. 785–795. DOI: 10.1016/S0140-6736 (13) 62158-3
  5. Air pollution and child health: prescribing clean air [Электронный ресурс]. – World Health Organization, 2018. – URL: https://www.who.int/ceh/publications/air-pollution-child-health/en/ (дата обращения: 10.03.2020).
  6. Long-term effects of ambient air pollution on lung function: a review / T. Götschi, J. Heinrich, J. Sunyer, N. Künzli // Epidemiology. – 2008. – Vol. 19, № 5. – Р. 690–701. DOI: 10.1097/EDE.0b013e318181650f
  7. Авалиани С.Л., Ревич Б.А., Мишина А.Л. Роль оценки долевого вклада выбросов предприятий, находящихся за пределами исследуемой территории города, в различные виды рисков здоровью населения // Здоровье населения и сре-
    да обитания. – 2010. – Т. 212, № 11. – С. 41–43.
  8. Анализ риска здоровью в стратегии государственного социально-экономического развития: монография / под ред. Г.Г. Онищенко, Н.В. Зайцевой. – Пермь: ПНИПУ, 2014. – 738 с.
  9. Горяев Д.В., Тихонова И.В., Кирьянов Д.А. Промышленные предприятия и категории риска причинения вреда здоровью // Гигиена и санитария. – 2017. – Т. 96, № 12. – С. 1155–1158. DOI: 10.18821/0016-9900-2017-96-12-1155-1158
  10. Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Май И.В. Опыт методической поддержки и практической реализации риск-ориентированной модели санитарно-эпидемиологического надзора: 2014–2017 гг. // Гигиена и санитария. – 2018. – Т. 97, № 1. – С. 5–9.
  11. Камалтдинов М.Р., Кирьянов Д.А. Оценка риска причинения вреда здоровью человека при нарушении законодательства в сфере обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения, проведенная для классификации объектов надзора // Здоровье населения и среда обитания. – 2015. – № 12 (273). – С. 8–11.
  12. Оценка риска нарушений состояния здоровья у детей, проживающих в зоне влияния производства металлургического глинозема / Ю.В. Кольдибекова, М.А. Землянова, А.М. Игнатова, И.В. Тихонова, Н.И. Маркович, К.В. Четвёркина, В.М. Ухабов // Гигиена и санитария. – 2019. – Т. 98, № 2. – С. 135–141. DOI: 10.18821/0016-9900-2019-98-2-135-141
  13. Основы оценки риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду / Г.Г. Онищенко, С.М. Новиков, Ю.А. Рахманин, С.Л. Авалиани, К.А. Буштуева / под ред. Ю.А. Рахманина, Г.Г. Онищенко. – М.: НИИ ЭЧ и ГОС, 2002. – 408 с.
  14. Оценка риска неканцерогенных эффектов загрязнения атмосферного воздуха на селитебных территориях города Уральска / А.А. Мамырбаев., Л.Д. Сакебаева, В.М. Сабырахметова, Г.И. Карашова, К.Н. Шаяхметова, Г.А. Умарова // Медицинский журнал Западного Казахстана. – 2016. – Т. 49, № 1. – С. 82–88.
  15. Kliucininkas L., Velykiene D. Environmental health damage factors assessment in brownfield redevelopment // Proceedings WIT Transactions on Biomedicine and Health. – 2009. – Vol. 14. – Р. 179–186. DOI: 10.2495/EHR090181
  16. A risk-based model to assess environmental justice and coronary heart disease burden from traffic-related air pollutants / J.P. Fabisiak, E.M. Jackson, L.L. Brink, A.A. Presto // Environ. Health. – 2020. – Vol. 16, № 19 (1). – P. 34. DOI: 10.1186/s12940-020-00584-z
  17. Lucas R.M., Mcmichael A.J. Association or Causation: evaluating links between «environment and disease» // Bulletin of the World Health Organization: the International Journal of Public Health. – 2005. – Vol. 83, № 10. – Р. 792–795.
  18. Hill A.B. The Environment and Disease: Association or Causation? // Proceedings of the Royal Society of Medicine. – 1965. – Vol. 58, № 5. – P. 295–300.
  19. Science for Environment Policy. The precautionary principle: decision-making under uncertainty [Электронный ресурс]. – URL: https://ec.europa.eu/environment/integration/research/newsalert/pdf/prec... (дата обращения: 20.03.2020).
  20. Симанков В.С., Бучацкая В.В., Теплоухов С.В. Подход к учету неопределенности исходной информации в системных исследованиях // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. – 2017. – Т. 206, № 3. – С. 100–107.
  21. Шоина И.И. Оценка степени риска в условиях неопределенности // Научный вестник МГТУ ГА. – 2006. – № 106. – С. 165–169.
  22. Кузьмин Е.А. Проблема неопределенности как научной категории // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2014. – № 3. – С. 90–100.
  23. Клейн С.В., Зайцева Н.В., Май И.В. Вопросы формирования доказательной базы вреда здоровью населения в условиях экологического неблагополучия // Охрана окружающей среды и природопользование. – 2013. – № 2. – С. 28–32.
  24. Обоснование биомаркеров экспозиции и эффекта в системе доказательства причинения вреда здоровью при выявлении неприемлемого риска, обусловленного факторами среды обитания / Н.В. Зайцева, М.А. Землянова, К.П. Лужецкий, С.В. Клейн // Вестник Пермского университета. Серия: Биология. – 2016. – № 4. – С. 374–378.
  25. Бондаренко П.В., Фокина Е.А., Трухляева А.А. Применение теории нечетких множеств для оценки качества жизни населения региона // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 11–5. – С. 967–971.
  26. Zadeh L., Bellman R. Decision-making in a fuzzy environment // Management Science. – 1970. – Vol. 17, № 4. – Р. 141–164. DOI: 10.1287/mnsc.17.4.B141
  27. Заде Л.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / пер. с англ. Н.И. Ринго; под ред. Н.Н. Моисеева, С.А. Орловского. – М.: Мир, 1976. – 165 с.
  28. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология [Электронный ресурс]. – URL:
    http://os.x-pdf.ru/20ekonomika/411551-1-diligenskiy-dimova-sevastyanov-n... (дата обращения: 04.03.2020).
  29. Tah J.H.M., Carr V. A proposal for construction project risk assessment using fuzzy logic // Construction Management & Economics. – 2000. – Vol. 18, № 4. – Р. 491–500. DOI: 10.1080/01446190050024905
  30. Кочубей Н.А. Модели принятия решений на основе нечетких множеств // Экономический анализ: теория и практика. – 2010. – Т. 182, № 17. – С. 63–67.
Получена: 
18.03.2020
Принята: 
24.03.2020
Опубликована: 
30.03.2020

Вы здесь

Главная