Прогнозирование риска здоровью населения юга России с применением спутниковых и климатических показателей засушливости

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Аридизация территорий юга России способствует росту концентраций токсичных веществ в подземных водах в многолетней перспективе.

Цель. Проанализировать потенциал мультирегрессионной климатической модели в прогнозировании долгосрочной динамики рисков здоровью, связанных с пероральным поступлением токсикантов из подземных вод.

Материал и методы. Проведена оценка неканцерогенного риска здоровью (HI) в период 2017–2022 гг. в зоне залегания трёх бассейнов подземных вод волгоградского Заволжья. Концентрации токсикантов проанализированы в 1149 пробах воды на уровне 95-го процентиля. Рассчитаны значения NDMI и индекса де Мартонна (DMI), входные данные DMI модифицированы при помощи спутникового анализа LST (Land Surface Temperature). В модели HI выступил в качестве зависимой переменной, значения NDMI и DMI использовались как предикторы.

Результаты. Обнаружен значительный вклад хлороформа в общую картину риска для подземных вод в волгоградском Заволжье. Максимальные значения были зарегистрированы в Нижневолжском бассейне залегания подземных вод (HQдет/хлороформ=3,20, HQвзр/хлороформ=1,37) в 2017 г. Спутниковый показатель засушливости NDMI вносит наибольший вклад в валидность прогностической модели многолетней динамики рисков здоровью, формируемых пероральным поступлением загрязнителей из подземных вод волгоградского Заволжья. Наименьшее из значений множественной регрессии отмечено для рисков здоровью взрослых (ry,x1,x2=–0,909, p=0,012) в Северо-Прикаспийском бассейне, максимальные величины зарегистрированы в Рын-Песковском для детей (ry,x1,x2=–0,992, p=0,002). Климатический индекс де Мартонна демонстрировал незначительную надёжность в прогнозировании многолетней динамики неканцерогенного риска здоровью, ассоциированного с токсикантами, циркулирующими в аридных экосистемах юга России — наибольший вклад данного предиктора отмечен для риска здоровью детей в Рын-Песковском бассейне (rx2/x1=–0,554, p=0,105).

Заключение. Выявлен потенциал внедрения показателя NDMI в процедуру социально-гигиенического мониторинга качества подземных вод аридных зон юга России. Высокое разрешение и чувствительность к количеству воды в степной растительности валидизирует показатель NDMI для топографии аридных зон.

Об авторах

Денис Сергеевич Новиков

Волгоградский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: dennov89@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2886-5431
SPIN-код: 4583-6672
Россия, Волгоград

Наталья Ивановна Латышевская

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: latyshnata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8367-745X
SPIN-код: 7299-4690

д-р мед. наук, профессор

Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Рахманин Ю.А., Мельцер А.В., Киселев А.В. Ерастова Н.В. Гигиеническое обоснование управленческих решений с использованием интегральной оценки питьевой воды по показателям химической безвредности и эпидемиологической безопасности // Гигиена и санитария. 2017. Т. 96, № 4. С. 302–305. doi: 10.18821/0016-9900-2017-96-4-302-305
  2. Косарев А.В., Иванов Д.Е., Микеров А.Н., Савина К.А. Оценка канцерогенного и неканцерогенного рисков здоровью, обусловленных качеством питьевой воды родников аридной зоны // Гигиена и санитария. 2020. Т. 99, № 11. С. 1294–1300. EDN: HVDGPU doi: 10.47470/0016-9900-2020-99-11-1294-1300
  3. Feng S., Wu X., Hao Z., et al. A database for characteristics and variations of global compound dry and hot events // Weather and Climate Extremes. 2020. Vol. 30. P. 100299. doi: 10.1016/j.wace.2020.100299
  4. Залибеков З.Г., Мамаев С.А., Биарсланов А.Б., и др. Об использовании пресных подземных вод засушливых регионов мира в борьбе с опустыниванием земель // Аридные экосистемы. 2019. Т. 25, № 2. С. 3–12. EDN: PJYQLZ
  5. Gibbs R.J. Mechanisms controlling world water chemistry // Science. 1970. Vol. 170, N 3962. P. 1088–1090. doi: 10.1126/science.170.3962.1088
  6. Комитет природных ресурсов, лесного хозяйства и экологии Волгоградской области. Доклад «О состоянии окружающей среды в Волгоградской области в 2022 году». Волгоград. 2023. 300 с.
  7. Управление Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Волгоградской области. Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Волгоградской области в 2022 году». Волгоград. 2023. 258 с.
  8. Адамович Т.А., Ашихмина Т.Я. Аэрокосмические методы в системе геоэкологического мониторинга природно-техногенных территорий // Теоретическая и прикладная экология. 2017. № 3. С. 15–24. EDN: YMAJIT
  9. Студеникина Е.М., Степкин Ю.И., Клепиков О.В., и др. Проблемные вопросы использования географических информационных систем в социально-гигиеническом мониторинге и риск-ориентированном надзоре // Здоровье населения и среда обитания. 2019. № 6. C. 31–36. EDN: OEJXHN doi: 10.35627/2219-5238/2019-315-6-31-36
  10. World Meteorological Organization (WMO) and Global Water Partnership (GWP). Svoboda М., Fuchs B.A. Handbook of Drought Indicators and Indices. Integrated Drought Management Programme (IDMP), Integrated Drought Management Tools and Guidelines Series 2. Geneva. 2016. 60 p.
  11. Зелихина С.В., Шартова Н.В., Миронова В.А., Варенцов М.И. Эколого-географические предпосылки распространения лихорадки Западного Нила в России // Экосистемы: экология и динамика. 2021. Т. 5, № 1. С. 132–150. EDN: DSIXBK doi: 10.24411/2542-2006-2021-10081
  12. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду. Москва : Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 2004. 143 с.
  13. Pellicone G., Caloiero T., Guagliardi I. The De Martonne aridity index in Calabria (Southern Italy) // Journal of Maps. 2019. Vol. 15, N 2. P. 788–796. doi: 10.1080/17445647.2019.1673840
  14. Gao B. Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space // Imaging Spectrometry. 1995. Vol. 2480. P. 225–236. doi: 10.1117/12.210877
  15. Агалакова Н.И., Гусев Г.П. Влияние неорганического фтора на живые организмы различного филогенетического уровня // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 2011. Т. 47, № 5. С. 337–347. EDN: MSISRJ
  16. Марченко Б.И., Журавлев П.В., Плуготаренко Н.К., Юхно А.И. Оценка канцерогенного риска от воздействия хлорорганических соединений в воде систем централизованного водоснабжения // Гигиена и санитария. 2021. Т. 100, № 2. С. 99-110. doi: 10.47470/0016-9900-2021-100-2-99-110
  17. Hunkeler D., Laier T., Breider F. Jacobsen O.S. Demonstrating a natural origin of chloroform in groundwater using stable carbon isotopes // Environmental science and technology. 2012. Vol. 46, N 11. P. 6096–6101. doi: 10.1021/es204585d
  18. Breider F., Albers C.N., Hunkeler D. Assessing the role of trichloroacetyl-containing compounds in the natural formation of chloroform using stable carbon isotopes analysis // Chemosphere. 2013. Vol. 90, N 2. P. 441–448. doi: 10.1016/j.chemosphere.2012.07.058
  19. Field J.A. Natural Production of Organohalide Compounds in the Environment. In: Adrian L., Löffler F., editors. Organohalide- Respiring Bacteria. Springer, Berlin, Heidelberg. 2016. P. 7–29. doi: 10.1007/978-3-662-49875-0_2
  20. Peng P., Lu Y., Bosma T.N.P., et al. Metagenomic- and Cultivation- Based Exploration of Anaerobic Chloroform Biotransformation in Hypersaline Sediments as Natural Source of Chloromethanes // Microorganisms. 2020. Vol. 8, N 5. P. 665. doi: 10.3390/microorganisms8050665
  21. Панкова Е.И., Горохова И.Н., Конюшкова М.В., и др. Современные тренды развития почв солонцовых комплексов на юге степной и в полупустынной зонах в природных условиях и при антропогенных воздействиях // Экосистемы: экология и динамика. 2019. Т. 3, № 2. С. 44-88. doi: 10.24411/2542-2006-2019-10032
  22. Malakhov D.V., Tsychuyeva N.Yu. Calculation of the biophysical parameters of vegetation in an arid area of south-eastern Kazakhstan using the normalized difference moisture index (NDMI) // Central Asian Journal of Environmental Science and Technology Innovation. 2020. Vol. 1, N 4. P. 189-198. doi: 10.22034/CAJESTI.2020.04.012
  23. Косарев А.В., Иванов Д.Е., Микеров А.Н., и др. Применение геоинформационных технологий и дистанционного зондирования Земли для оценки влияния аридности территории на качество воды малых рек // Гигиена и санитария. 2021. Т. 100, № 10. С. 1052–1059. EDN: DZJUBF doi: 10.47470/0016-9900-2021-100-10-1052-1059
  24. Balamurugan P., Kumar P.S., Shankar K., et al. Non Carcinogenic Risk Assessment of Groundwater in southern part of Salem District in Tamil Nadu, India // Journal of the Chilean Chemical Society. 2020. Vol. 65, N 1. P. 4697–4707. doi: 10.4067/S0717-97072020000104697
  25. Иксанова Т.И., Малышева А.Г., Растянников Е.Г., и др. Гигиеническая оценка комплексного действия хлороформа питьевой воды // Гигиена и санитария. 2006. №. 2. С. 10-14.
  26. Джамали З., Хейдаризади З. Прогнозирование изменений на засушливых территориях с использованием статистической модели масштабирования (SDSM) в западной части Горганской равнины, Иран // Аридные экосистемы. 2022. Т. 28, № 4. С. 4–12. EDN: YSNQNJ doi: 10.24412/1993-3916-2022-4-4-12
  27. Ямилова О.Ю., Ковальчук В.К. Особенности влияния химических загрязнителей маломинерализованной питьевой воды на здоровье населения Дальнего Востока // Российский вестник гигиены. 2021. № 3. С. 36–41. EDN: TPVWJE doi: 10.24075/rbh.2021.022

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Гидрогеологическая природа Заволжья в административных границах Волгоградской области.

Скачать (327KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Значения многолетней динамики рисков здоровью по основным критическим системам, подвергающимся опасности развития неканцерогенных эффектов в зоне Северо-Каспийского бассейна II порядка: ЦНС — центральная нервная система; ССС — сердечно-сосудистая система.

Скачать (357KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Растровые карты бассейнов подземных вод III порядка с зональной статистикой индекса засушливости NDMI (2017–2022 гг.).

Скачать (722KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Растровые карты показателя LST в волгоградском Заволжье (2017–2022 гг.).

Скачать (596KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».