Формули для розрахунків забруднення атмосферного повітря

 

1. Забруднення атмосферного повітря здійснюється однією речовиною. В цьому випадку порівняння ступеня забруднення атмосферного повітря в зонах спостереження проводять за середньомісячними концентраціями з ймовірністю 98%.

Для цього спочатку вираховують середньомісячну концентрацію забруднювача за формулою:

 

де С₁, С₂, С_n – концентрації за даними аналізу;

n - кількість аналізів за місяць.

 

Для розрахунку слід використовувати максимально разові або середньодобові концентрації, виключаючи з розрахунків «крайні» значення результатів аналізу.

Далі розраховують середньо квадратичне відхилення

та коефіцієнт варіації (С_v)

.

Знаючи коефіцієнт варіації (С_v) за графіком визначають значення коефіцієнту (а), який необхідний для розрахунку середньомісячної концентрації С^м з ймовірністю 98% за формулою:

С^м= а × С

 

Саме по значенню середньомісячної концентрації С^м і співставляють рівні забруднення атмосферного повітря в зонах спостереження.

2. При наявності в атмосферному повітрі кількох речовин, які не мають ефекту біологічної сумації, розраховують сумарний показник забруднення атмосферного повітря (К_сум) за формулою:

 

де: С^м₁, С^м_n - концентрації окремих забруднювачів, мг/м³;

С^м_і – інтегрована (узагальнена) середньомісячна концентрація усіх забруднювачів, мг/м³;

ГДК₁, ГДК_n - гранично допустимі концентрації забруднювачів, мг/м³;

М - коефіцієнт, величина якого залежить від класу небезпеки забруднювача:

І клас (А) – надзвичайно небезпечні, М = 1,0;

ІІ клас (Б) – високонебезпечні, М = 1,5;

ІІІ клас (В) – помірно небезпечі, М = 2,0;

ІV клас (Г) – малонебезпечні, М = 4,0.

 

3. При наявності в атмосферному повітрі кількох речовин, які мають ефект біологічної сумації, розраховують приведену концентрацію (С^м_прив) за формулою:

 

де С^м₁ - концентрація речовини, на яку проводиться сумація, мг/м³;

С^м₂, С^м_n - концентрація забруднювачів, мг/м³;

ГДК₁ - гранично допустима концентрація речовини, на яку проводиться сумація, мг/м³;

ГДК₂, ГДК_n - гранично допустимі концентрації інших забруднювачів, мг/м³.

 

4. При наявності в атмосферному повітрі речовин, які мають ефект біологічної сумації та речовин, які не мають ефекту біологічної сумації, розраховують сумарний показник забруднення (К_сум) за формулою:

 

 

де С^м_прив – приведена концентрація, мг/м³;

ГДК_прив – гранично допустима концентрація речовини, на яку проводять сумацію, мг/м³.

 

5. Ступінь забруднення атмосферного повітря в балах розраховують за формулою:

 

де А,Б,В,Г – класи небезпеки речовин;

1,2…n – кількість речовин одного класу небезпеки;

С_і – середньомісячна концентрація і-го забруднювача;

ГДК_і - гранично допустима концентрація і-го забруднювача;

b_і – ваговий коефіцієнт даної речовини в залежності від класу небезпеки;

y - пріоритетний індекс середовища (для повітря = 3).

 

6. Оцінка рівнів шуму в балах здійснюється за формулою:

 

 

де L_екв – фактичний середньоеквівалентний рівнь шуму, дБА;

ГДР – гранично допустимий рівень шуму, дБА;

b – ваговий коефіцієнт;

y – пріоритетний індекс (для шуму = 2).

 

7. Методика оцінки рівнів забруднення ґрунту екзогенними хімічними речовинами базується на розрахунку середньорічного індексу територіального навантаження. Спочатку розраховують індекс для кожної речовини окремо:

 

де М_i – кількість технічного препарату, використаного для обробки ґрунту в зоні спостереження за кілька років, кг/га;

Z _i - % вмісту діючої речовини в технічному препараті;

n – кількість років внесення;

K _i – середній оцінний бал препарату, що враховує такі його властивості, як токсичність, стійкість, летючість і кумуляція.

Далі всі індекси, розраховані по кожній речовині, підсумовують і ділять на їхню кількість (m):

 

 

8. Стан навколишнього середовища в зоні спостереження, виражений у балах, оцінюють як суму балів окремих середовищ біосфери та оремих факторів:

Р = Р_атм + Р_грунт + Р_вода + Р_шум + Р_{харч.прод.}

 

9. Оцінку житлово-побутових умов населення в балах проводять, використовуючи формулу:

 

де К_1,2,3 – груповий ваговий коефіцієнт (К₁ = 1,0; К₂ = 1,0; К₃ = 2,0);

Ф_1,2,3 – фактичне число балів по групі показників;

М_1,2,3 – максимальне число балів для даного показника (М₁ = 10,0; М₂ = 12,0; М₃ = 10,0);

у – пріоритетний індекс фактору.

Методика вивчення впливу довкілля на здоров¢я населення

 

Інформацію про показники, які характеризують стан здоров¢я населення (наприклад – про рівень захворюваності, смертності, інвалідності або фізичного розвитку) отримують з різних джерел інформації, перерахованих на першому занятті цього розділу.

Для моделювання взаємозв’язків у системі «навколишнє середовище - здоров¢я населення» та встановлення кількісної величини такого зв’язку використовують математико-статистичний метод, результатом якого є розрахунок узагальнених індексів здоров¢я, що характеризують рівень здоров¢я населення, інтегруючи в собі ряд показників.

Вимоги до індексів:

1) доступність даних для розрахунку індексу;

2) повнота охоплення населення;

3) якість (дані не повинні змінюватися в часі та просторі);

4) розрахунковість – простота і невисока вартість розрахунку;

5) прийнятність методу розрахунку та оцінки;

6) відтворюваність різними спеціалістами;

7) специфічність (відбиває зміни тільки в тих явищах, відтворюванням яких є);

8) чутливість до змін відповідних явищ;

9) валідність (міра істинного вираження);

10) репрезентативність;

11) ієрархічність;

12) відповідність меті.

 

Інтегральна оцінка стану здоров¢я популяції
Концептуальний (якісний) аналіз	Математико-статистичний (кількісний) аналіз
Групи здоров’я	Узагальнені індекси здоров’я
Математичне моделювання
Чинники середовища (фактори ризику)

Методика розрахунку інтегрального індексу здоров¢я

(за Л.Є.Поляковим та Д.М.Малиським)

1 етап: відбір найбільш інформативних показників, що характеризують здоров¢я населення в зоні спостереження.

2 етап: розрахунок окремих показників здоров¢я для кожної зони спостереження(М_і).

3 етап: розрахунок середніх величин для кожної зони спостереження (М) та середнього квадратичного відхилення і-показника у зоні спостереження (σ_і).

4 етап: Розрахунок нормованих до середнього рівня показників здоров¢я окремо для кожної зони спостереження за формулою (w_і):

 

w_і = (М_і – М) / σ,

 

де w_і – нормований показник здоров’я;

М_і – значення окремого показника здоров’я;

М – середнє значення показника здоров’я;

σ - середнє квадратичне відхилення показника у зоні спостереження.

5 етап: заміна нормованих показників (w_і) ймовірними одиницями (b_і) за спеціальною таблицею 1:

Таблиця 1

Заміна нормованих показників здоров¢я (w_і) ймовірними одиницями (b_і)

wі	bі	wі	bі	wі	bі
Менше -3,00	0,01	-0,51…-1,00	0,41	1,01…1,50	0,68
-2,51…-3,00	0,04	-0,01…-0,50	0,46	1,51…2,00	0,80
-2,01…-2,50	0,09		0,50	2,01…2,50	0,91
-1,51…-2,00	0,20	0,01…0,50	0,54	2,51…3,0-	0,96
-1,01…-1,50	0,32	0,51…1,00	0,59	3,01 і більше	0,99

 

6 етап: розрахунок середньої ймовірності одиниці (у) показників здоров¢я для кожної зони спостереження за формулою:

 

у = Sb_і / n,

де Sb_і – сума ймовірності одиниць по зоні спостереження;

n – кількість відібраних показників здоров¢я.

7 етап: розрахунок інтегрального індексу здоров¢я (К): К=(1–у) х 100% (табл. 2).

Таблиця 2

Розрахунок інтегрального індексу здоров¢я

Показ- ники здоров’я

Зони спостереження

N=SNј

Рі= SРі ј N ј N

σi= ÖPi×qi

1 (А)

2 (В)

3 (С)

Рі1

N1

wі1= (Рі1- Рі) σi

bі1

Рі2

N2

wі1= (Рі2- Рі) σi

bі2

Рі3

N3

wі1= (Рі3- Рі) σi

bі3

….

N

у ј =Sbі ј /n К ј=[1-Sbі ј /n ] ×100

Sb ј

у ј

К ј

 

Таким чином, ми отримуємо цифровий індекс, який можна порівнювати. Також слід зазначити, що цей метод розрахунку простий, доступний та інформативний. Якщо всі етапи розрахунку були проведені без помилок, то при повному благополуччі навколишнього середовища узагальнений індекс дорівнює приблизно 65-70%.

Таблиця 3

 

Розподіл населення на групи здоров¢я за його критеріями

 

Група здоров¢я	Критерії здоров¢я	Питома вага населення в групі, %
чоловіки	жінки
І	Здорові: а) не хворіли в період спостереження (3 роки) на гострі та хронічні захворювання, а при медоглядах не виявлено відхилень від норми; б) хворіли 1-3 рази на ГРВІ й інші гострі захворювання, але при медоглядах не виявлено відхилень від норми	27-28	20-21
ІІ	Практично здорові: а) хворіли більше 3 разів на ГРВІ та інші гострі захворювання, але при медоглядах не виявлено відхилень від норми; б) при медоглядах встановлено функціональні відхилення, преморбідний стан або незначні наслідки хвороби	20-21	16-17
ІІІ	Хронічні хворі на стадії компенсації	39-40	47-48
ІV	Хронічні хворі на стадії субкомпенсації	11-12	14-15
V	Хронічні хворі на стадії декомпенсації		0,8

Таблиця 4

 

Орієнтовна шкала структури первинної захворюваності міського населення за зверненнями, %

Клас захворювання	Чоловіки	Жінки	Обидві статі
VІІІ – хвороби органів дихання	44-48	45-49	45-49
VІ – хвороби нервової системи та органів чуття	8-9	9-10
VІІ – хвороби системи кровообігу	6-7		7-8
І – інфекційні та паразитарні хвороби	6-7	6-7	6-7
ХІІ, ХІІІ – хвороби шкіри та органів руху	6-7	6-7	6-7
ХVІІ – нещасні випадки, отруєння, травми
ІХ – хвороби органів травлення		6-7

 

Таблиця 5

 

Процент осіб І-ІІ груп здоров¢я в окремих віково-статевих групах населення

Вікова група (роки)	Чоловіки	Жінки
0-4	75,6	79,2
5-9	66,9	71,8
10-14	70,1	67,7
15-19	75,0	70,8
20-24	60,3	49,0
25-29	53,3	35,5
30-39	39,9	24,8
40-49	21,1	11,0
50-59	11,6	7,3
60-69	4,3	3,0
70 і більше	2,6	2,0
В середньому	41,9	30,6

 

4. Методи математичної статистики в аналізі гігієнічних досліджень. Ступінь впливу денатурованої біосфери на здоров’я людей. Поняття про адаптацію та компенсацію організму до впливу чинників навколишнього середовища. Стадії адаптації.

Математична статистика — розділ математики, в якому на основі дослідних даних вивчаються імовірнісні закономірності масових явищ. Основними задачами математичної статистики є статистична перевірка гіпотез, оцінка розподілу статистичних імовірностей та його параметрів, вивчення статистичної залежності, визначення основних числових характеристик випадкових вибірок, якими є: вибіркове середнє, вибіркові дисперсії, стандартне відхилення. Прикладом перевірки таких гіпотез є з'ясування питання про те, змінюється чи не змінюється виробничий процес з часом. Прикладом оцінки параметрів є оцінка середнього значення статистичної змінної за дослідними даними. Для вивчення статистичної залежності використовують методи теорії кореляції. Загальні методи математичної статистики є основою теорії похибок.

Математичною статистикою називається наука, що займається розробкою методів отримання, опису і обробки експериментальних даних з метою вивчення закономірностей випадкових масових явищ.

Всі задачі математичної статистики умовно можна розділити на дві групи. Першою з них є розробка методів збору і групування статистичних даних, отриманих в результаті спостережень, опрацювання статистичних звітів чи даних в результаті спеціально поставлених експериментів. Друга задача полягає в розробці методів аналізу статистичних даних залежно від мети. Сюди належать:

а) оцінка ймовірності події; знаходження функції розподілу випадкової величини; оцінка залежності випадкової величини від інших випадкових величин, тощо; оцінка невідомих параметрів розподілу;

б) перевірка статистичних гіпотез про зроблені вище припущення.

Висновки за допомогою методів математичної статистики, зроблені зі зібраних статистичних даних, повинні правильно відображати загальні ймовірнісні характеристики процесу, що досліджується.

Сучасна математична статистика розробляє способи визначення числа необхідних випробувань до початку дослідження (планування експерименту), а в ході досліджень вказує, як проводити послідовний аналіз даних. Тому, в деяких підручниках, її визначають як науку про прийняття рішень в умовах невизначеності. [8]

Математична статистика широко використовує методи теорії ймовірностей. Методи математичної статистики широко застосовують в організації виробництва, радіотехніці, військовій справі, теорії автоматичного керування, біології, економіці, статистичній фізиці, зоряній астрономії тощо. Математичну статистику використовують також при розв'язанні теоретичних і практичних задач кібернетики. Порівняно новим напрямом розвитку математичної статистики є послідовний аналіз та загальна теорія статистичних рішень, яка тісно пов'язана з теорією ігор. [7]

В будь-якому дослідженні об'єктивність результатів залежить від точності виміру явищ, їх аналізу і обробки. Статистичні методи дозволяють систематизувати, науково опрацювати і подати матеріали дослідження, перевірити їх наукову достовірність. [1]