SPATIAL MODELING OF MORTALITY AND AIR CONTAMINATION IN THE REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN


如何引用文章

全文:

详细

The aim of the was to study quantitative effects of chemical pollution of atmospheric air by gaseous, liquid, solid substances on the overall population mortality in the Republic of Bashkortostan using mathematical models with spatial lags. Methods. The data were obtained from the official statistics from the Territorial Body of the Federal State Statistics Service for the Republic of Bashkortostan (table C 51 "Distribution of deceased by sex, age groups and causes of death"). The data from 54 municipalities and 21 towns of Bashkortostan from 2002 to 2015 were analysed. Spatial regression methods were applied. Moran and Geary coefficients were used to estimate the presence of spatial autocorrelation links; Spatial autoregressive (SAR) models were used to estimate the effect of emissions on mortality rates. Results. The best fit was provided by the SAR model, according to which, an increase in the number of emissions per 1 ton in a municipality is associated with an increase in the mortality for men by 2,33 cases per 1000. The corresponding data for the total population was 2,02 cases per 1000. However, according to the spatial lag (SDM model), no statistically significant effects on mortality was detected. Conclusion. Results of spatial modeling are in line with the findings on direct associations between gaseous and liquid emissions and total mortality and mortality among men in the same municipality. At the same time, we did not find the evidence indirect spatial influence on mortality.

作者简介

R Askarov

S. Ordzhonikidze Russian State Geological Prospecting University

Moscow, Russia

I Lakman

Ufa State Aviation Technical University

Email: lackmania@mail.ru
кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики Ufa, Russia

L Sadikova

Ufa State Aviation Technical University

Ufa, Russia

A Karelin

I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University

Saint Petersburg, Russia

Z Askarova

Bashkir State Medical University of the Ministry of Health of Russia

Ufa, Russia

参考

  1. Аскаров Р. А., Лакман И. А., Шаранова А. В. Оценка влияния выбросов загрязняющих веществ в атмосферу на смертность от рака легких в районах Республики Башкортостан на основе панельного моделирования // Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке». 2016. Т. 18 (8). С. 1-6. URL: https://e-pubmed.co.uk/gallery/online_2016_18_8_p.1-6.pdf (дата обращения: 01.12.2018).
  2. Демографические процессы в Республике Башкортостан: статистический сборник. Уфа: Башкортостанстат, 2016. 116 с.
  3. Демографический ежегодник России. 2015: статистический сборник. М.: Росстат, 2016. 264 с.
  4. Жукова А. К., Силаев А. М., Силаева М. В. Анализ ожидаемой продолжительности жизни с учетом пространственной зависимости по регионам России // Пространственная экономика. 2016. № 4. С. 112-128.
  5. О состоянии природных ресурсов и окружающей среды Республики Башкортостан в 2015 году: государственный доклад. Уфа, 2016. URL: https://www.bashkortostan.ru/presscenter/lectures/439418 (дата обращения: 17.04.2018).
  6. Охрана окружающей среды в России: статистический сборник. М.: Росстат, 2016. 95 с.
  7. Павлов Ю. В., Королева Е. Н. Пространственные взаимодействия: оценка на основе глобального и локального индексов Морана // Пространственная Экономика. 2014. № 3. С. 95-110.
  8. Ревич Б. А., Авалиани С. Л., Тихонова Г. И. Основы оценки воздействия загрязненной окружающей среды на здоровье человека: пособие по региональной экологической политике. М.: Акрополь, ЦЭПР, 2004. 268 с.
  9. Haixia Pu, Jiatian Li, Pin Wang, Linlin Cui, Huaxin Wang The death of the circulatory system diseases in China: provincial socioeconomic and environmental perspective // Environmental Science and Pollution Research. 2017. Vol. 24, Issue 11. P. 10381-10390.
  10. Introduction to Spatial Analysis. Invited Lecture. Population Science and GIS Workshop. UC Santa, 2006.
  11. Lesage J. P., Pace R. K. Introduction to spatial econometrics. Boca Raton, FL: CRC Press, 2009.
  12. Requia W. J., Roig H. L., Koutrakis P., Adams M. D. Modeling spatial patterns of traffic emissions across 5570 municipal districts in Brazil // Journal of Cleaner Production. 2017. Vol. 148. P. 845-853.
  13. Weeberb J. Requia, Petros Koutrakis, Henrique L. Roig, Matthew D. Adams Association between vehicular emissions and cardiorespiratory disease risk in Brazil and its variation by spatial clustering of socio-economic factors // Air Quality, Atmosphere & Health 2017. Vol. 10, Issue 10. P. 1259-1267.
  14. Xiaoyu Chen, Shuai Shao, Zhihua Tian, Zhen Xie, Peng Yin Impacts of air pollution and its spatial spillover effect on public health based on China’s big data sample // Journal of Cleaner Production 2017.Vol. 142, Pt 2. P. 915-925.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Human Ecology, 2019


 


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».