Связь частоты социально значимых заболеваний с санитарно-экологическими параметрами окружающей среды в муниципальных образованиях Республики Марий Эл

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В Республике Марий Эл при формально благоприятной экологической ситуации наблюдается превышение показателей заболеваемости, зависимых от неблагоприятных факторов среды обитания. Это обусловливает необходимость проведения уточняющего количественного исследования с использованием современных статистических методов.

Цель. Используя панельные данные, выявить и предметно обосновать статистические связи показателей заболеваемости населения муниципальных образований Республики Марий Эл с экологическими параметрами окружающей среды (физико-химическими и биоиндикационными показателями).

Материал и методы. Использовались панельные данные о заболеваемости населения, в том числе детей, подростков и взрослых, и загрязнении окружающей среды 15 муниципальных образований Республики Марий Эл за 2009–2019 гг., а также полученные на основе материалов полевого исследования пространственные данные флуктуирующей асимметрии за 2019 г., интегрально отражающие качество окружающей среды. Методы статистического анализа: для динамических панельных данных — концепция коинтеграции и модель с механизмом корректировки равновесия; для пространственных данных — непараметрический корреляционный анализ. Инструментарий — статистические пакеты EViews 11 и Stata 16 IC.

Результаты. Установлено, что в долгосрочном периоде увеличение загрязнения питьевой воды из распределительной сети и атмосферного воздуха оказывает статистически значимое влияние (χ2=79,79; p <0,001) на рост показателя врождённых аномалий (пороков развития), деформаций и хромосомных нарушений детей 0–14 лет. Корректировка данного показателя при отклонении от равновесной траектории происходит примерно за 2 года, поэтому требуется разработка мероприятий по планомерному обеспечению населения доброкачественной питьевой водой и сокращению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу. Выявлены устойчивые положительные корреляционные связи среднемноголетней заболеваемости злокачественными новообразованиями как всего населения, так и взрослого населения в возрасте от 18 лет и старше с качеством окружающей среды — показателями флуктуирующей асимметрии в импактной зоне.

Заключение. Построена модель панельной регрессии, объясняющая изменение во времени внутри одного муниципального образования показателя врождённых аномалий (пороков развития), деформаций и хромосомных нарушений детей 0–14 лет при изменении величины загрязнения атмосферного воздуха и питьевой воды. Заболеваемость злокачественными новообразованиями связана с комплексом разнообразных стрессирующих факторов (от антропогенного воздействия до климатических изменений).

Об авторах

Петр Анатольевич Коротков

Поволжский государственный технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: korotp@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0340-074X
SPIN-код: 4761-1375

к.э.н., доцент

Россия, Йошкар-Ола

Алексей Борисович Трубянов

Марийский государственный университет

Email: true47@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5432-7231
SPIN-код: 3700-1325

к.б.н., доцент

Россия, Йошкар-Ола

Алина Ильдаровна Гисмиева

Казанский государственный медицинский университет

Email: alina.gismieva@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-1898-0225
SPIN-код: 6513-4755

студент, Медико-профилактический факультет, кафедра общей гигиены

Россия, Казань

Анастасия Анатольевна Авдеева

Поволжский государственный технологический университет

Email: avdeeva_aa@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-6930-4406
SPIN-код: 3016-2728
Россия, Йошкар-Ола

Елена Вячеславовна Загайнова

Поволжский государственный технологический университет

Email: zalena2007@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2747-3997
SPIN-код: 7578-9452
Россия, Йошкар-Ола

Список литературы

  1. Вараксин А.Н. Статистические модели регрессионного типа в экологии и медицине. Екатеринбург : Гощицкий, 2006. 255 с.
  2. Здоровье населения и здоровье среды: pro et contra / под ред. Г.С. Розенберга, Р.С. Кузнецовой, Н.В. Костиной, Н.В. Лазаревой. Тольятти : Российская академия наук, Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Институт экологии Волжского бассейна РАН — филиал СамНЦ РАН, 2021. 374 с.
  3. Снакин В.В., Присяжная А.А., Косякова Н.И., и др. Здоровье среды и здоровье населения (на примере малого города России) // Жизнь Земли. 2017. Т. 39, № 2. С. 125–138.
  4. Клепиков О.В., Самойлов А.С., Ушаков И.Б., и др. Комплексная оценка состояния окружающей среды промышленного города // Гигиена и cанитария. 2018. Т. 97, № 8. С. 686–692. doi: 10.18821/0016-9900-2018-97-8-686-692
  5. Карелин А.О., Ломтев А.Ю., Волкодаева М.В., Еремин Г.Б. Совершенствование подходов к оценке воздействия антропогенного загрязнения атмосферного воздуха на население в целях управления рисками для здоровья // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98, № 1. С. 82–86. doi: 10.18821/0016-9900-2019-98-1-82-86
  6. Коротков П.А., Трубянов А.Б., Загайнова Е.А., Никоноров К.Н. Сопоставительный анализ моделей оценки экологической эффективности крупных городов // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-1. С. 328.
  7. Коротков П.А., Трубянов А.Б., Авдеева А.А., Гисмиева А.И. Статистический анализ влияния загрязнения среды обитания на заболеваемость населения в Республике Марий Эл // Статистика и Экономика. 2020. Т. 17, № 3. С. 58–66. doi: 10.21686/2500-3925-2020-3-58-66
  8. Вербик М. Модели, основанные на панельных данных // Прикладная эконометрика. 2006. № 1. С. 94–135.
  9. Копнова Е.Д., Розенталь О.М. Эконометрический анализ экологического менеджмента рыбных ресурсов // Прикладная эконометрика. 2010. № 2. С. 90–100.
  10. Балаш В.А., Балаш О.С. Модели линейной регрессии для панельных данных. Москва : Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2002. 65 с.
  11. Доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения Республики Марий Эл в 2018 году». Йошкар-Ола : Управление Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Республике Марий Эл, 2019. 227 с.
  12. Городские округа и муниципальные районы Республики Марий Эл: статистический сборник. Йошкар-Ола : Маристат, 2017. 266 с.
  13. Коротков П.А., Трубянов А.Б., Малюта О.В., и др. Эколого-географическая характеристика качества окружающей среды Республики Марий Эл // Вестник Поволжского государственного технологического унивеpситета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. 2020. № 2. С. 87–96. doi: 10.25686/2306-2827.2020.2.87
  14. Трубянов А.Б., Глотов Н.В. Флуктуирующая асимметрия: вариация признака и корреляция левое–правое // Доклады академии наук. 2010. Т. 431, № 2. С. 283–285.
  15. Трифонова Т.А., Марцев А.А. Оценка влияния загрязнения атмосферного воздуха на заболеваемость населения Владимирской области // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94, № 4. С. 14–18.
  16. Захаров В.М., Крысанов Е.Ю., Пронин А.В. Методология оценки здоровья среды. Биоиндикация экологического состояния равнинных рек. В кн.: Биоиндикация экологического состояния равнинных рек / под ред. Т.Д. Зинченко, О.В. Бухарина, Г.С. Розенберга. Москва : Наука, 2007. С. 78–86.
  17. Захаров В.М. Здоровье среды: концепция. Москва : Центр экологической политики России, 2000. 30 с.
  18. Гелашвили Д.Б., Солдатов Е.Н., Чупрунов Е.В. Меры сходства и разнообразия в оценке флуктуирующей асимметрии билатеральных признаков // Поволжский экологический журнал. 2004. № 2. С. 132–143.
  19. Носко В.П. Введение в регрессионный анализ временных рядов. Москва : Эконометрика, 2002. 273 с.
  20. Макоско А.А., Матешева А.В. О тенденциях распространенности экологически обусловленных заболеваний вследствие техногенного загрязнения атмосферы // Инновации. 2012. № 10. С. 98–105.
  21. Энгл Р.Ф., Грэнджер К.У.Дж. Коинтеграция и коррекция ошибок: представление, оценивание и тестирование // Прикладная эконометрика. 2015. № 3. С. 106–135.
  22. Granger C.W.J. Investigating causal relations by econometric models and crossspectral methods // Econometrica. 1969. Vol. 37, N 3. P. 424–438.
  23. Верзилина И.Н., Агарков Н.М., Чурносов М.И. Влияние антропогенных загрязнителей атмосферы на частоту врожденных аномалий развития среди новорожденных детей г. Белгорода // Экология человека. 2007. № 8. С. 10–14.
  24. Верзилина И.Н., Агарков Н.М., Чурносов М.И. Воздействие антропогенных атмосферных загрязнений на частоту врожденных аномалий развития // Гигиена и санитария. 2008. № 2. С. 17–19.
  25. Макоско А.А., Матешева А.В. Загрязнение атмосферы и качество жизни населения в XXI веке: угрозы и перспективы. Москва : Российская академия наук, 2020. 258 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2022

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».