Статистический анализ зависимости заболеваний органов дыхания от выбросов диоксида серы и летучих органических соединений в ЦФО



В работе на основе статистического анализа исследовано влияние загрязнения воздуха диоксидом серы и летучими органическими соединениями на общее количество заболеваний органов дыхания по центральному федеральному округу (ЦФО) за 2022 год. В результате показано, что изучаемая взаимосвязь является весьма сильной и данные выбросы могут быть решающими факторами, влияющими на число респираторных заболеваний в ЦФО. Есть все основания полагать, что результат будет аналогичным и в другие годы, а также для других округов.

Ключевые слова: статистический анализ, заболевания органов дыхания, диоксид серы, летучие органические соединения.

В последнее время все больше внимания уделяется проблеме загрязнения воздуха. Одним из наиболее опасных загрязнителей являются диоксид серы (SO ₂ ) и летучие органические соединения (ЛОС — клеи, аэрозоли, растворители, содержащие различные соединения углеводородов, эфиры, смешанные соединения), которые могут оказывать негативное влияние на здоровье человека [1], в частности, вызывать различные заболевания органов дыхания.

В достаточно большом количестве публикаций ранее исследователи уже обращали внимание на то, что загрязнение атмосферы оказывает вредное воздействие на здоровье людей. Однако работы проводились либо в одном городе [2], либо в отдельной области [3], либо по выделенной группе населения области [4].

Целью данного исследования является выявление статистическим образом влияния загрязнения воздуха на общее количество респираторных заболеваний населения ЦФО. Все статистические данные взяты из открытых источников [5, 6] за 2022 год (самые последние статистически достоверные данные). В работе не учитывались следующие факторы: распределение заводов по областям, как главных источников загрязнения окружающей среды, уровень качества жизни населения в той или иной области, наличие достаточного количества специалистов по заболеваниям органов дыхания или специальных медицинских центров и т. д.

По результатам проведенного анализа предложен ряд рекомендаций, направленный на развитие мероприятий по уменьшению общего количества заболеваний органов дыхания в ЦФО.

Исходные данные представлены в таблице 1. Рассмотрим статистическими методами распространенность по областям Центрального федерального округа общего количества выбросов диоксида серы и ЛОС за 2022 год в тоннах, а также число зарегистрированных респираторных заболеваний населения в этих районах, приходящиеся на 100 тысяч человек.

Таблица 1

Исходные данные

Регион	Болезни органов дыхания, на 100 тыс. чел. [5]	Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ (SO 2 ), тонн [6]	Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ (ЛОС), тонн [6]
Белгородская область	4221,70	29 014,19	7 033,86
Брянская область	3377,65	551,00	3 742,55
Владимирская область	4261,60	1 338,51	3 638,22
Воронежская область	17928,18	1 336,50	5 130,08
Ивановская область	3124,93	753,49	1 399,76
Калужская область	9158,76	1 024,80	2 148,92
Костромская область	11520,26	1 484,29	1 242,25
Курская область	5393,03	2 605,37	2 358,36
Липецкая область	5874,22	19 871,84	4 891,77
Москва	16309,26	4 740,92	9 817,63
Московская область	9548,02	5 179,25	21 582,79
Орловская область	3780,73	446,87	1 934,84
Рязанская область	8940,41	12 981,49	10 053,20
Смоленская область	5649,80	541,71	1 636,58
Тамбовская область	4076,93	632,84	3 749,44
Тверская область	8794,98	898,75	4 660,26
Тульская область	3656,23	8 116,31	3 450,98
Ярославская область	4703,42	14 667,91	14 659,29

Систематизируем приведенные данные в виде интервальных рядов распределения, где на интервалы разбивается общее количество выбросов или заболеваний, а количество областей будет являться частотой того или иного промежутка (таблица 2–3).

Таблица 2

Ранжированные исходные данные для выбросов

Выбросы SO 2 , тонн			Выбросы ЛОС, тонн
Интервалы,	Количество регионов y 1	Накопленный показатель по регионам P 1 , %	Интервалы	Количество регионов y 2	Накопленный показатель по регионам P 2 , %
446–5975	13	72,22	1242–5179	13	72,22
5975–11503	1	77,78	5179–9115	1	77,78
11503–17032	2	88,89	9115–13051	2	88,89
17032–22560	1	94,45	13051–16987	1	94,45
22560–29015	1	100,00	16987–21583	1	100,00

Видно, что в подавляющем большинстве регионов значение диоксида серы относится к первому интервалу, что указывает на факт относительно низкого количества выбросов в регионах. По данным таблицы 2 для SO ₂ . получены следующие значения: среднее арифметическое равно x _1ср =7182 тонн, стандартное отклонение — σ ₁ = 9610,77 тонн. Высокое стандартное отклонение по сравнению со средним арифметическим указывают на значительную неравномерность уровней выбросов диоксида серы.

Для выбросов летучих органических соединений (ЛОС) рассчитаны следующие статистические показатели (таблица 2): среднее арифметическое составляет x _2ср = 5576,19 тонн, а стандартное отклонение — σ ₂ = 7232,30 тонн. Как и ранее значительное стандартное отклонение по сравнению со средним значением свидетельствует о высокой степени неравномерности уровней выбросов ЛОС между различными регионами. Видно, что большая часть регионов характеризуется уровнями выбросов летучих органических соединений, которые попадают в первый интервал, что говорит об относительно небольшом количестве этих выбросов по регионам ЦФО.

Анализ данных таблицы 3, приводит к следующему результату: среднее арифметическое значение x _3ср = 5169,11 тонн отражает среднюю картину распространения респираторных заболеваний в ЦФО. При этом, значительное стандартное отклонение σ ₃ = 6251,08 тонн свидетельствует о широком разбросе количества случаев заболеваний среди регионов, подчеркивая неравномерность их распределения. Как и для выбросов, видно, что большинство регионов имеют показатели заболеваний органов дыхания, относящиеся к первому интервалу, что свидетельствует о сравнительно низком уровне распространения этих заболеваний.

Таблица 3

Ранжированные исходные данные для заболеваний органов дыхания

Интервалы	Количество регионов y 3	Накопленный показатель по регионам P 3 , %
3125–5990	11	61,11
5990–8854	1	66,67
8854–11719	4	88,89
11719–14584	0	88,89
14584–17928	2	100,00

Представленные данные по выбросам графически продемонстрируем в виде полигонов распределения (рис. 1). Анализ позволяет обнаружить характерную закономерность поведения количественного признака — выбросы загрязняющих веществ и заболеваемостью органов дыхания: в начальной части распределения наблюдается повышенное число случаев, которое значительно снижается к концу.

Рис. 1. Разброс исследуемых показателей в ЦФО (полигоны распределений)

Чтобы оценить количественно неравномерность распределения был рассчитан коэффициент Джинни G , отражающий степень отклонения исследуемой совокупности от равномерной прямой по различным факторам [7]. Результат расчетов (для выбросов диоксида серы G= 0,79, для летучих органических соединений G= 0,70 для заболеваний дыхательных путей G= 0,59), свидетельствует о значительном отклонении изучаемых факторов от равномерного распределения. Данный факт, вероятно, связан с наличием или отсутствием в этих местах разнообразия источников загрязнения, включая промышленные предприятия различных отраслей, месторождения полезных ископаемых и т. д. Число случаев заболеваний также распределено неравномерно, но меньше, чем по выбросам, что может быть вызвано различными местными факторами, такими как экологические условия, социально-экономические аспекты, (доступность медицинской помощи и общественное здравоохранение).

Наглядно продемонстрировать неравномерность распределения позволяют кривые Лоренца [7], которые строятся по накопленным показателям изучаемых факторов (таблица 2–3). Для выбросов эти кривые, изображены на рис. 2,а являются выгнутыми и весьма далеки от линии равномерного распределения, что подтверждает результат, проведенный по расчеты коэффициента Джини.

Кривая Лоренца для распространения респираторных заболеваний изображена на рис. 2, б . Она также является выгнутой и указывает на значительную неравномерность распределения этого фактора по регионам ЦФО. Данный результат подтверждает вывод, сделанный по коэффициенту Джини.

Рис. 2. Кривая Лоренца для исследуемых показателей в ЦФО

После статистического анализа изучаемых факторов отдельно друг от друга рассмотрим их взаимовлияние. Наглядно это показывает корреляционное поле, то есть представление статистических данных в прямоугольной системе координат xОy , где каждой паре факторов (выброс — заболевание) на плоскости соответствует точка ( x _i , y _i ). Вид корреляционного поля (рис. 3) не позволяет выявить чётко выраженную зависимость между исследуемыми параметрами, так как точки разбросаны без видимой упорядоченности.

Рис. 3. Корреляционное поле и теоретическое уравнение регрессии

Рассчитанные значения коэффициента корреляции ( r= -0,16) и детерминации ( r ² = 0,03) для выбросов диоксида серы показывают, что между количеством выбросов и числом заболеваний корреляционная связь выражена обратной зависимостью, что противоречит логике. Это может быть объяснено влиянием неконтролируемых факторов, которые вносят сложность в интерпретацию данных и указывают на сильную нелинейную природу связи между уровнем загрязнения и здоровьем населения. Коэффициент детерминации r ² = 0,03 позволяет сделать вывод, что только около 3 % разброса вариации значения признака респираторных заболеваний может быть объяснено количеством выбросов SO ₂ . При этом значение корреляционного отношения η= 0,61, что по шкале Чеддока [8] указывает на заметную связь. Значит, около 61 % всех респираторных заболеваний теоретически может быть объяснено загрязнением воздуха SO ₂ .

Вычисленные коэффициенты корреляции ( r= 0,24) и детерминации ( r ² = 0,06) для выбросов летучих органических соединений указывают на слабую прямую связь между уровнем этих выбросов и количеством респираторных заболеваний. Коэффициент детерминации r ² = 0,06 позволяет заключить, что только около 6 % разброса вариации значения признака респираторных заболеваний может быть объяснено количеством выбросов ЛОС. При этом корреляционное отношение составляет η= 0,63, что по шкале Чеддока указывает на явную связь [8]. Значит, около 63 % всех респираторных заболеваний теоретически может быть объяснено загрязнением летучими органическими соединениями.

Таким образом, по результатам расчета корреляционных отношений видно, что между загрязнений воздуха и заболеваний органов дыхания имеется значительная связь, явный вид которой «размывается» влиянием неучитываемых факторов.

Регрессионный анализ, позволяет проверить насколько, может быть линейной взаимосвязь между уровнем выбросов диоксида серы (x ₁ ) и количеством респираторных заболеваний (y ₁ ). Рассчитанное уравнение регрессии в виде линейной зависимости по экспериментальным данным представлено на рис. 3,а и имеет вид:

.(1)

Коэффициент a , является точкой пересечения линии регрессии с осью Oy , имеет доверительный интервал от 4970,41 до 10541,46, что указывает на тот факт, что даже если уровень выбросов диоксида серы равен нулю, количество респираторных заболеваний будет значительным. Этот интервал не включает ноль, что подтверждает статистическую значимость a и предполагает, что есть другие факторы, помимо уровня выбросов, которые влияют на количество заболеваний.

Коэффициент b наклона линии регрессии, с доверительным интервалом от -0,37 до 0,19, лежит по обе стороны от нуля, это указывает на то, что направление влияния b на переменную y ₁ неопределенно, и нет уверенности в статистически значимом линейном воздействии уровня выбросов диоксида серы на количество респираторных заболеваний.

Уравнение регрессии для выбросов летучих органических соединений в виде линейной зависимости представлено на рис. 3,б и имеет вид:

.(2)

Коэффициент a указывает на значительное количество респираторных заболеваний y ₂ , даже если уровень летучих органических соединений x равен нулю. Доверительный интервал от 4970,41 до 10541,46, не включает ноль, что подтверждает статистическую значимость a и предполагает влияние других факторов, помимо уровня летучих органических соединений, на частоту заболеваний. В то же время, доверительный интервал для коэффициента наклона b , который составляет от -0,23 до 0,62, не позволяет однозначно определить прямое (линейное) влияние летучих органических соединений на y ₂ , поскольку интервал расположен по обе стороны от нуля.

Исходя из анализа результатов статистически исследуемой зависимости, можно сделать вывод о том, что существует статистически значимая связь между уровнем выбросов диоксида серы и частотой респираторных заболеваний. Расчет по статистике Стьюдента позволяет сделать вывод о том, что уравнение регрессии отражает реальную зависимость и может быть использовано для прогнозирования влияния загрязнения воздуха диоксидом серы на здоровье населения. Таким образом, расчеты указывают на необходимость принятия мер на административном уровне по снижению загрязняющих воздух выбросов для улучшения состояния общественного здравоохранения.

Проведенное исследование показывает, что между количеством выбросов летучих органических соединений и случаями респираторных заболеваний существует статистически подтверждённая корреляция. Расчет по статистике Стьюдента, что дает сделать вывод о наличие статистически значимой связи между уровнем загрязнения воздуха ЛОС и заболеваемостью болезнями органов дыхания. Эти результаты подчёркивают важность административного контроля и снижения количества выбросов летучих органических соединений для уменьшения их влияния на респираторные заболевания.

Таким образом, проведенный статистический анализ показывает, что существует зависимость между уровнем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и числом респираторных заболеваний. Увеличение концентрации загрязнителей в воздухе коррелирует с ростом случаев заболеваний органов дыхания среди населения.

Для снижения уровня выбросов загрязняющих веществ и, как следствие, уменьшения числа респираторных заболеваний, можно предложить продолжить совершенствовать следующие существующие меры:

– усилить законодательные меры по контролю за загрязнение воздуха, включая введение более строгих норм и штрафов за их превышение;

– инвестировать в разработку и внедрение чистых технологий, которые позволят сократить уровень вредных выбросов от промышленных предприятий;

– развивать и поддерживать общественный транспорт, а также стимулировать использование экологически чистых видов транспорта, таких как электромобили;

– повышать осведомлённость населения о влиянии загрязнения воздуха на здоровье и о способах индивидуального уменьшения выбросов, например, через выбор экологически чистых продуктов и минимизацию использования личного автотранспорта.

Эти меры помогут не только улучшить экологическую ситуацию, но и способствовать сохранению здоровья населения.

Литература:

1. Миниярова, Д. В. Диоксид серы и его влияние на здоровье человека / Д. В. Миниярова. — Текст: непосредственный // Центральный научный вестник. — 2019. — № 2 (67). — С. 8–9.
2. Кострова, Ю. С. Влияние загрязнения атмосферного воздуха на болезни органов дыхания населения рязанской области / Ю. С. Кострова, Н. В. Ефремов. — Текст: непосредственный // Международный научно-исследовательский журнал. — 2021. — № 7 (109). — С. 13–17.
3. Синицын, И. С. Оценка влияния загрязнения атмосферного воздуха города Ярославля на заболеваемость органов дыхания / И. С. Синицын. — Текст: непосредственный // Ярославский педагогический вестник. — 2011. — № 1. — С. 190.
4. Маклакова, О. А. Оценка риска развития заболеваний органов дыхания и коморбидной патологии у детей в условиях загрязнения атмосферного воздуха химическими веществами техногенного происхождения (когортное исследование) / О. А. Маклакова. — Текст: непосредственный // Анализ риска здоровью. — 2019. — № 2. — С. 56–63.
5. Заболеваемость населения по субъектам Российской федерации. — Текст: электронный // Статприват: [сайт]. — URL: https://statprivat.ru/zdo?r=5 (дата обращения: 24.06.2024).
6. Информация об охране атмосферного воздуха. — Текст: электронный // Федеральная служба по надзору в сфере природопользования (Росприроднадзор): [сайт]. — URL: https://rpn.gov.ru/upload/iblock/f00/hte6wn0ts8kbol7gy9ici3mhr2p67m3c/2_TP-_vozdukh_-za-2022-god.rar (дата обращения: 24.06.2024).
7. Громыко, Г. Л. Теория статистики. Практикум / Г. Л. Громыко. — Текст: непосредственный. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 238 с.
8. Кореневский, Н. А. Математические методы обработки медико-биологической информации. Математическая статистика / Н. А. Коненевский, З. М. Юлдашев, Т. Н. Конаныхина. — Текст: непосредственный. — Старый Оскол: ТНТ, 2021. — 304 с.