Возможность применения компьютерного моделирования при изучении и дальнейшем прогнозировании динамики заболеваемости населения на территории Пензенской области

Современное развитие человечества определяет постоянное преобразование и изменение биологических процессов на территории всего земного шара. Причём стоит отметить, что динамика таких процессов может идти как на пользу, так и во вред человеку. В этом случае важно уметь определять тенденцию развития биологических процессов для возможной коррекции, преимущественно на ранней стадии их проявления.

На практике, для решения подобной проблемы можно использовать метод компьютерного моделирования, основанный на математическом способе анализа параметров биологических процессов [3].

Компьютерное моделирование в биологии становится все более распространенным методом научного анализа, широко использующим достижения других наук, в том числе математики и кибернетики. Оно является отличным инструментом для понимания эволюционных и генетических последствий сложных процессов, развитие которых трудно предсказать аналитически. Наличие десятков сложных, настраиваемых программных пакетов для моделирования в настоящее время составляет моделирование доступным вариантом для исследователей во многих областях [2].

Все шире в биологии используются также математические и кибернетические методы, причем в результате их синтеза с биологией возникают новые направления научных исследований, такие как синергетика, компьютерная биометрия и другие. Разнообразие биологических объектов и явлений привело к тому, что для их количественного описания с самого начала привлекались представления различных математических дисциплин. При этом в зависимости от характера и свойств изучаемых процессов для моделирования выбирается аппарат либо дискретной, либо непрерывной математики [1].

Вышеперечисленные методы моделирования могут найти своё применение на территории Пензенской области, внутри которой протекает множество биологических процессов, в том числе утилизация и преобразование растениями химических отходов предприятий.

Для более полного освоения, изучения и преобразования метода компьютерного моделирования была поставлена цель: исследовать возможность применения компьютерного моделирования при изучении и дальнейшем прогнозировании биологических процессов на территории Пензенской области.

Методы исследования включали в себя сбор статистических сведений, анализ научной литературы, проектирование возможной программы компьютерного моделирования и обобщение полученных результатов.

Для определения эффективности применения компьютерного моделирования на территории Пензенской области, был взят биологический процесс – развитие заболеваний органов дыхания среди населения Пензенской области.

Как известно, заболевание органов дыхания в наибольшей степени провоцируются уровнем загрязнения атмосферы. В настоящее время крупнейшим загрязнителем атмосферного воздуха является автотранспорт, вклад его в суммарное загрязнение оценивают от 50 до 90%. По данным ГИБДД прирост автомобильного парка в настоящее время составляет 7-10% в год. Поэтому все большую актуальность приобретают вопросы, касающиеся рассмотрения степени влияния автотранспортных выбросов на состояние здоровья населения [5].

Таким образом, спрогнозировав тенденцию изменения автотранспортных выбросов в атмосферу, можно судить о распространении заболеваний органов дыхания.

Используя, к примеру, математический аппарат пакета программ Curve Expert 1.3, вводим статистические данные, программа исследует каждую возможную кривую, анализирует регрессии и представляет вариант оптимального приближения. С помощью программного обеспечения получены математические модели прогнозирования выбросов (у) загрязняющих веществ (ЗВ) в атмосферу от АТ, методом наименьших квадратов определены свободный член и коэффициенты регрессии в математических выражениях.

На основании полученных математических моделей выполнен прогноз выбросов оксидов углерода в атмосферу от транспорта по Пензенской области, на период до 2011г, который отражен в рисунке 1.

Рисунок 1 – динамика выбросов оксида углерода в атмосферу.

Установлено, что изменение выбросов оксидов углерода как по Пензенской области наилучшим образом описывается функцией . Найдены коэффициенты в уравнении, с учетом которых уравнение примет вид:

Исходя из этой диаграммы, можно говорить об увеличении выбросов оксида углерода на территории Пензенской области.

Как известно, наибольшая ширина санитарно-защитной зоны по загрязнению воздуха устанавливается в зависимости от количества оксидов азота – наиболее токсичных компонентов автотранспортных выбросов. На долю автотранспорта приходится до 70% от общего количества, поступающего в атмосферу оксида азота, который напрямую воздействует на лёгочную ткань, а так же оказывают разрушающее действие на кровь, вызывая сердечную недостаточность.

Зная динамику изменения поступления оксидов азота в атмосферу, можно спрогнозировать распространение заболеваний органов дыхания среди населения, за счёт построения компьютерной модели. В такой модели должны сопоставляться все факторы окружающей среды и учитываться погрешность антропогенного и других вмешательств.

В построение же самой компьютерной модели могут пригодиться программы для статистической обработки мониторинга факторов.

Расчёты и построение диаграммы проводилось при помощи программы MS Excel – самое часто используемое в отечественных статьях приложение из пакета офисных программ MS Office. Однако MS Excel – это электронная таблица с достаточно мощными математическими возможностями, где некоторые статистические функции являются просто дополнительными встроенными формулами [4].

На рисунке 2 показана динамика заболеваний органов дыхания среди населения Пензенской области, которая пропорциональна выбросам оксидов азота в атмосферу.

Рисунок 2 – динамика заболеваний органов дыхания среди населения Пензенской области.

Исходя из диаграммы, можно говорить о возможности прогнозирования заболеваний органов дыхания среди населения г. Пензы и области.

Анализируя доступные факторы, можно говорить о возможности их применения в компьютерном моделировании. Для осуществления данного метода необходимо преобразовать существующие на данный момент программы, для получения нужных сведений.

На основании вышеперечисленных факторов можно сделать следующие выводы:

1. Компьютерное моделирование особенно важно для анализа биологических процессов, которые всё чаще дают сбои под действием антропогенных факторов. Такой подход к моделируемым процессам широко используется в экологии, популяционной генетике, где с помощью моделей в форме дифференциальных уравнений описывается как поведение отдельных популяций, так и взаимоотношения в гораздо более сложных системах.

2. Сложность биологических процессов и описывающих их поведение математических моделей с неизбежностью ведет к использованию вычислительной техники. Компьютеры все чаще используются не только для обработки данных и уточнения параметров моделей, но и для постановки компьютерного эксперимента, во многих случаях призванного заменить дорогостоящий натурный эксперимент. Поэтому дальнейшее развитие математического моделирования в биологии видится на пути применения современных средств компьютерной математики как инструмента подготовки высококвалифицированных специалистов, построения содержательных моделей, накопления и хранения информации, полученной в результате исследования этих моделей.

3. Применение таких моделей на практике, может способствовать стратегическим улучшением биосферы и предупреждению негативных биологических процессов уже на ранней стадии их проявления. Например: отслеживание динамики продолжительности жизни или появлением иммунитета у патогенных микроорганизмов к некоторым лекарственным препаратам.

Литература:

1. Смиряев, А.В., Панкина, Л.К. Основы биоинформатики / А.В.Смиряев, Л.К.Панкина. – М.: ФГОУ ВПО РГАУ – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2008. – С. 69-71.

2. Дромашко, С.Е. Математические и компьютерные модели в биологии: взгляд генетика / С.Е. Дромашко. – Минск: Беларуская навука, 2006. – С. 83-84.

3. Плотников, К.Э. Математические модели и вычислительный эксперимент / К.Э. Плотников. – М.: УРСС, 2003. – С. 51-53.

4. Карп, В.П. Вычислительные методы анализа временных рядов в биологии и медицине. Учебное пособие / В.П. Карп. – М.: Техн. уни-т МГИРЭА, 2002. – С. 62.

5. Федеральный портал www.protown.ru.