Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ исследований в области управления воздействием автотранспортных потоков на здоровье городского населения 10
1.1 Загрязнение городской среды и ее влияние на здоровье населения 10
1.2 Определение количественных взаимосвязей в системе «среда-здоровье» 13
1.2.1 Методы, основанные на принципах гарантированного отсутствия неблагоприятного эффекта и пороговости воздействия (ПДК, ОБУВ) 17
1.2.2 Методы построения количественных связей «среда-здоровье» 19
1.3 Использование географических информационные систем для управления загрязнением окружающей среды 38
2 Анализ и теоретическое обоснование факторов неблагоприятного воздействия автотранспортных потоков на городское население. Постановка цели и задач исследования . 43
2.1 Потенциально вредные факторы 43
2.2 Перенос и распространение примеси 44
2.3 Аккумуляция и трансформация примесей в среде 51
2.4 Возможности контакта с загрязнением и величина дозовой нагрузки 53
2.5 Оценка неблагоприятных эффектов. Построение потенциального риска 54
2.6 Постановка цели и задач исследования. 59
3 Построение имитационной модели для исследования количественной зависимости «среда-здоровье». 62
3.1 Обоснование методики построения модели 62
3.2 Построение базовой функции «доза-эффект» 65
3.3 Анализ и оценка совокупности факторов, определяющих величину интегрального индекса воздействия. 71
3.3.1 Оценка распределения выбросов в атмосферу по участкам улично-дорожной сети района 71
3.3.2 Оценка распространения примеси в условиях городской застройки. Обоснование выбора модели атмосферной диффузии для оценночных расчетов 74
3.3.3 Оценка влияния инфильтрации примеси в жилые помещения 85
3.4 Обоснование выбора интегрального индекса воздействия 88
3.5 Обоснование индикатора эффекта дозо-зависисмой реакции системы и эпидемиологическое исследование его распространенности. 90
4 Анализ результатов моделирования 95
4.1 Расчет распределения дозовой нагрузки по территории района . 95
4.2 Расчет распределения индикатора эффекта по территории района 102
4.3 Пространственный анализ зависимостей «доза-эффект» и их количественная оценка 105
4.4 Структура и технические требования к информационно-аналитическому комплексу поддержки принятия решений
в сфере управления воздействием от автотранспортных потоков. 115
4.4.1 Варианты расчета эффективности сценариев управления автотранспортными потоками района. 115
4.4.2 Основные требования и структура информационно-аналитического комплекса на базе ГИС. 116
Заключение 119
Список использованных источников 121
- Загрязнение городской среды и ее влияние на здоровье населения
- Потенциально вредные факторы
- Обоснование методики построения модели
- Расчет распределения дозовой нагрузки по территории района
Введение к работе
Актуальность проблемы моделирования взаимосвязей в системе «среда-здоровье» обусловлена необходимостью прогноза и управления здоровьем населения при изменениях окружающей среды. В этой связи особый интерес приобретает разработка технических средств для оценки риска здоровью от автотранспорта, пригодных для использования в системах управления и хозяйствования и позволяющих решить важную задачу: количественно охарактеризовать степень воздействия автотранспорта на население, сделать «здоровье» элементом управления, оценить его экономическими категориями.
Все более увеличивающийся уровень загрязнения городской среды выхлопами автотранспорта и определенные трудности в построении надежных количественных оценок его влияния на здоровье населения определяет значительную потребность в развитии методов системного анализа и информатики для решения фундаментальных и прикладных задач количественной оценки причинно-следственных связей в системе «среда-здоровье».
Определение количественных зависимостей в системе "среда — здоровье" как первоочередная задача гигиены окружающей среды была впервые поставлена Г.И. Сидоренко в конце 60-х — начале 70-х годов. В дальнейшем в СССР и за рубежом проводились широкомасштабные исследования, посвященные разработке критериев и методов количественной оценки воздействия факторов окружающей среды /4-24/. В России методы оценки риска здоровью в медикоэкологических исследованиях развиваются специалистами Международного института оценки риска здоровью/31/. Инициатива применения методов системного анализа и информатики для описания процессов в целостной системе 'среда-здоровье—социум'; принадлежит Лаборатории медицинской информатики ИСА РАН, проводившей совместные исследования совместно с рядом институтов Минздрава и РАМН: НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды им. А. Н. Сысина, ВНИИ медицинской информации, ЦНИИ эпидемиологии,
НИИ общей патологии и экологии человека, — а также с ЦИЭТИН Госкомтруда РФ, ЦНИИП градостроительства, НИиПИ генплана г. Москвы. В результате многолетних исследований медиков, экологов, математиков,
j. специалистов по информатике накоплен большой массив экспериментальных
данных, данных мониторинга за состоянием окружающей среды и здоровьем населения, разработано большое количество методик оценки риска здоровью и моделей распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Анализ и использование накопленных объёмов информации, без применения современных методов обработки на мощной вычислительной технике, весьма
,* затруднителен. Наиболее перспективными методами обработки и усвоения
подобных объёмов информации, на сегодняшний день, являются методы, основанные на использовании компьютерных геоинформационных технологий /57/
Несмотря на значительные успехи, достигнутые в этой области, на настоящий момент нельзя утверждать, что мы располагаем исчерпывающим
* инструментарием для принятия управленческих решений /31/. Отчасти это
вызвано трудоемкостью применения некоторых разработанных систем, но главная проблема заключается в чрезвычайной сложности изучаемых процессов, и как следствие, невозможности получения строгих аналитических решений. К примеру, до настоящего времени строго не решена проблема атмосферной диффузии /59 — 64/, зависимости, выявленные между заболеваемостью и уровнями загрязненности, пока также неоднозначны. Ряд специалистов /28, 31/ утверждает, что в принципе установить причинно-следственную связь «среда-здоровье» на уровне сегодняшних научных представлений невозможно, так как трудно представить все множество комбинаций разнообразного воздействия фактора на организм и различных вариантов физиологических реакций на это самого организма.
Таким образом, накоплен большой, но по большей части разрозненный опыт исследования городской среды и ее влияния на живые организмы. Эта разрозненность препятствует формированию системного представления о
городской среде как сложной многокомпонентной системе. Для дальнейшего развития принципов управления городской средой, обеспечение ее экологической устойчивости необходимо формирование системной
^ проблемно-ориентированной методологии, где комплексность методик
исследования была бы адекватна сложности объекта и междисциплинарности проблемы.
Цель работы. Разработка и научное обоснование системы поддержки принятия решений для управления городской средой на базе количественной оценки популяционного риска заболеваний, обусловленных воздействием
V автотранспортных потоков на городское население.
Основные задачи работы:
1) Разработка имитационной модели сложной системы «автотранспорт-среда-здоровье» на базе ГИС-технологий для количественной оценки популяционного риска заболеваний, обусловленных воздействием автотранспортных потоков на городское население.
* 2) Анализ и оценка значимости факторов, влияющих на здоровье
населения в зоне влияния автотранспортных магистралей.
Построение индикатора эффекта дозо-зависисмой реакции системы и эпидемиологическое исследование его распространенности.
Разработка рекомендаций по организации информационных систем для обеспечения возможности решения задач управления городской средой.
Методы исследования.
Разработка теоретических положений и создание на их основе прототипа
информационно-аналитической системы стало возможным благодаря
комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов
исследования. Данная междисциплинарная работа выполнена с
^ использованием комплексного метода исследований, включающего:
а) организация численных экспериментов для моделирования процессов
распространения примеси в городской среде и инфильтрации их внутрь
жилых помещений;
,, б) полевые исследования, анализ первичной медицинской статистики,
анкетирования, обобщения накопленной информации и формирования соответствующих ГИС слоев для дальнейшего анализа;
в) многокритериальный статистический анализ пространственных связей накопленных массивов информации.
Решение ряда задач физики атмосферы, эпидемиологии, биологии,
^ медицины, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным
достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их
положениям, базируется на доказательных выводах на основе таких средств
как системный анализ, математическая статистика, теория оптимизации и
планирование эксперимента. Результаты экспериментов анализировались и
сопоставлялись с известными экспериментальными данными других
* исследователей.
Научная новизна работы заключается в следующем:
- Создана и впервые представлена классификация типов
существующих методов определения дозозависимых реакций на загрязнение
атмосферного воздуха, позволяющая наглядно и обозримо провести
^ систематизацию средств данного класса.
- Автором представлены теоретические положения по
определению и минимизации ущерба здоровью населения на базе
имитационной модели, построенной по принципу «открытой» архитектуры.
- Впервые в отечественной практике исследованы и оценены
процессы инфильтрации автотранспортных выбросов внутрь жилых
помещений с точки зрения формирования дозовой нагрузки загрязняющих
веществ на население.
- Разработана оригинальная методика пространственного ГИС
анализа временной вероятности дозовых воздействий на население.
Теоретически и экспериментально установлены надежные количественные закономерности между интенсивностью автотранспортного потока и повышенным уровнем заболеваемости в условиях стесненной городской застройки.
Впервые приведены результаты эпидемиологических исследований в виде трехмерного пространственного распределения случаев заболеваемости в привязке к адресам проживания.
Практическая и научная полезность результатов диссертационной работы
Полученные автором решения задач расчета и моделирования количественных взаимосвязей в системе «среда-здоровье» позволяют существенно сократить объем экспериментальных исследований, что дает возможность значительно снизить затраты материальных ресурсов, денежных средств и времени.
Научная значимость работы заключается в установлении статистически достоверных количественных зависимостей индикатора эффекта от дозового воздействия методами имитационного моделирования.
Практическая значимость работы заключается в обосновании и разработке инженерной методики на базе ГИС для количественной оценки неблагоприятных эффектов, вызванных автотранспортом в условиях городской застройки. Разработанная методика является эффективным инструментарием при принятии управленческих решений и экономического обоснования проектов.
На защиту выносятся:
1) Обоснование эффективности использования и принципов интеграции
математических моделей различного типа для изучения количественных
закономерностей пространственной изменчивости заболеваемости населения.
2) Имитационная модель комплексного влияния автотранспортных
потоков на распространенность заболеваемости органов дыхания детского
населения Василеостровского района. Найдены достоверные
*
«
аппроксимирующие зависимости индикатора отклика системы (детская заболеваемость) от пространственного распределения интегрального индекса воздействия (относительная вероятностная оценка качества территорий), построенного по результатам машинного эксперимента.
2) Пилотная версия системы поддержки принятия решений для
управления городской средой на базе ГИС для количественной оценки
популяционного риска заболеваний, обусловленных воздействием
автотранспортных потоков на городское население.
Загрязнение городской среды и ее влияние на здоровье населения
Сложившаяся в Санкт-Петербурге экологическая ситуация оценивается как неблагополучная вследствие массированной эмиссии загрязняющих веществ в окружающую среду. По данным НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды им. А.Н. Сысина РАМН, вклад загрязнения атмосферного воздуха в развитие заболеваемости населения болезнями органов дыхания составляет в зависимости от возраста до 40 % . Основным источником загрязнения атмосферного воздуха Санкт-Петербурга является автотранспорт. По данным Ленкомприроды, количество загрязняющих твердых веществ от автотранспорта составляет 70 % от общих среднегодовых выбросов в атмосферу Санкт-Петербурга (порядка 370 тыс. т в год). В целом по Российской Федерации в неблагоприятной санитарно-гигиенической обстановке проживают 109 млн. человек, или 73 % всего населения /1/. Вклад антропогенных факторов в формирование отклонений здоровья составляет от 10 до 57 % 121.
Последствия загрязнения окружающей среды автотранспортом, с которыми столкнулись крупные города мира, уже пережиты ими 10-30 лет назад, однако, несмотря на введенные защитные меры, к настоящему времени проблема автотранспорта остается актуальной. Существующая в крупных городах неблагоприятная эколого-гигиеническая обстановка предопределяет то, что в литературе широко обсуждается вопрос о влиянии загрязнения окружающей среды на состояние здоровья населения /3 — 61.
Широкий спектр научных исследований позволил установить, что интенсивное загрязнение окружающей среды оказывает влияние на распространенность заболеваемости населения /6 - 16/.
Одним из ведущих факторов антропогенного воздействия на здоровье является аэрогенное /12,13,14/. При этом влияние на организм человека может проявляться, в основном, тремя типами патологических эффектов: 1) Острая интоксикация возникает при одномоментном поступлении токсической ингаляционной дозы. Токсические проявления характеризуются острым началом и выраженными специфическими симптомами отравления. 2) Хроническая интоксикация обусловлена длительным, часто прерывистым, поступлением химических веществ в субтоксических дозах, начинается с появления малоспецифических симптомов. 3) Отдаленные эффекты воздействия токсикантов: а) Гонадотропный эффект - нарушение репродуктивной функции биологического объекта. б) Эмбриотропный эффект проявляется нарушениями во внутриутробном развитии плода в) Мутагенный эффект — изменение наследственных свойств организма, за счет нарушений ДНК. г) Онкогенный эффект - развитие доброкачественных и злокачественных новообразований.
Результаты медико-экологических и гигиенических исследований убедительно свидетельствуют, что загрязнение атмосферного воздуха вызывает те или иные проявления токсических реакций у населения, начиная с ранних этапов онтогенеза. /17-19,20/. В загрязненных районах выявлено увеличение числа недоношенных детей, суммарной доли маловесных и крупных детей /22/.
Дальнейшее развитие ребенка в условиях хронической интоксикации приводит развитию целого ряда неблагоприятных симптомов. В литературе широко обсуждается вопрос о влиянии загрязнения окружающей среды на состояние здоровья детей различных возрастов /17, 19, 23-25/. Респираторная патология городских детей, в особенности, в высоко индустриализованных регионах относится к числу наиболее распространенных. Связь этой распространенности со средними уровнями загрязнения атмосферы на различных территориях была убедительно установлена эпидемиологическими исследованиями даже на базе имеющейся информации системы здравоохранения. Не вызывает сомнения связь между химическим аэрогенным воздействием и различной патологией органов дыхания /19,25,27/. При оценке корреляционных зависимостей установлены, наибольшие прямые связи с концентрациями в атмосферном воздухе диоксида азота, ванадия, диоксида серы /27-29/. Установлено, что в районах с высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха отмечается снижение числа здоровых детей в 2.9 раза, повышение числа детей с функциональными отклонениями - в 2.4 раза, с хронической патологией — в 2 раза, со снижением гармоничности и уровня физического развития - соответственно в 2.1 и 2.6 раза. Наибольший вклад загрязнения атмосферного воздуха по группе болезней органов дыхания отмечался у детей в возрасте от 1 года до 11 лет, наименьший — в возрасте до 1 года и в возрасте от 12 до 14 лет /30/.
Наиболее распространенна практика поперечных эпидемиологических исследований в случае обнаружения территорий, контрастно выделяющихся по уровню заболеваемости, физического развития, смертности или иным показателям медицинской статистики, выдвигаются гипотезы связи этого явления с качеством окружающей среды. При этом используются данные научных исследований об особенностях биологического действия тех или иных примесей, а также результаты предыдущих эпидемиологических исследований. В настоящее время разработан примерный список заболеваний, которые могут быть связаны с отдельными факторами окружающей среды /31.
Потенциально вредные факторы
Оценка качества окружающей среды невозможна без всестороннего учета всех источников, способных ее загрязнять. Традиционно такие источники делятся на две основные группы: естественные (природные), антропогенные (связанные с деятельностью человека). Первая из названных групп проявляет свое действие при стихийных бедствиях, таких как извержение вулканов, землетрясения, стихийные пожары. При этом в атмосферу, водные объекты, почву и т.д. выделяется большое количество взвешенных веществ, сернистого ангидрида и пр. В ряде случаев опасное загрязнение может создаваться и при относительно "спокойных" ситуациях, например при выделении радона и других опасных природных соединений из недр Земли через трещины и изломы ее поверхностных слоев.
Однако наибольшую опасность в настоящее время представляет вторая группа источников, создающая антропогенное загрязнение//. Ведущее место в этом типе загрязнения принадлежит промышленным предприятиям, теплоэлектроцентралям и автотранспорту. Эти источники, непосредственно загрязняя атмосферу, водные объекты, почву, создают условия и для ее вторичного загрязнения, вызывая накопление примесей в объектах окружающей среды.
Как показано в первой главе, методология медико-экологических исследований основана в значительной степени на предположении о том, что риск, создаваемый факторами окружающей человека среды, пропорционален его дозе (или концентрации). Предполагается также, что чем больше продолжительность контакта фактора, с биологической тканью, тем больше вероятность неблагоприятных эффектов. На основании этого делается вывод о том, что для определения риска нужно знать осредненную воздействующую концентрацию (или дозу) и время, в течение которого эта концентрация (или доза) действовала на организм. Необходимые данные для оценки дозы воздействия могут быть получены из двух взаимодополняющих источников: — Данные сети государственного мониторинга за загрязнением атмосферного воздуха; - Математическое моделирование распространения загрязнении в приземном слое. В первом случае источниками информации служат посты наблюдения. Выделяют следующие типы постов: стационарные и маршрутные. Стационарные посты размещаются в городах на открытых, хорошо проветриваемых местах с учетом расположения промышленных предприятий, жилых массивов, автомагистралей и зон отдыха. На этих постах проводятся наблюдения за содержанием (концентрацией) вредных веществ в воздухе, метеорологическими элементами (температура, скорость ветра, направление ветра, атмосферные явления). Эти наблюдения дополняются замерами на маршрутных постах в разных точках города и под факелами промышленных предприятий.
Проблемой определения уровня загрязнения атмосферы занималось большое число ученых, таких как Э. Ю. Безуглая, Л. Р. Сонькин и др. /59-60/. В этих работах представлен анализ временной изменчивости содержания вредных веществ в воздухе городов. Выделены суточные изменения концентраций и годовой ход примесей. Предложен аналитический расчет изменений концентраций и способ графического отображения. Также, предложен один из интегральных показателей загрязнения атмосферы: M=qM / qrofl, (2.2) где: М - интегральный показатель загрязнения; qM - средняя за каждый месяц концентрация; qrcm — средняя годовая концентрация по городу. Такой подход дает возможность более четко выделить месяцы, в которые наблюдалось наибольшее отклонение от среднего значения и сравнить сезонные изменения уровня зафязнения. В зависимости от значения параметра М различают такие классы загрязнения воздуха: 1) Высокое загрязнение М =1,5 2) Повышенное загрязнение М(1-1.5); 3) Пониженное загрязнение М(0.6-1); 4) Слабое загрязнение М менее 0,6.
Если учесть, что реально наблюдаемое поле приземной концентрации того или иного антропогенного зафязнителя характеризуется обычно весьма значительной пространственно-временной изменчивостью (в пределах крупного города эти значения могут меняться на порядок своей величины уже на расстояниях до 100 метров), а население склонно к постоянной мифации даже в течение одного дня, то проблема достоверной теоретической оценки упомянутых выше параметров при помощи данных мониторинга за состоянием атмосферы чрезвычайно затруднено. /62-68/
В этой связи многообещающим может оказаться развитие математических моделей распространения зафязнении в атмосфере, позволяющих формировать трехмерные пространственно-временные поля концентраций целого спектра полютантов. В свою очередь, становится возможной более аккуратная оценка дозы воздействия на население.
За последние тридцать лет инициировано множество долгосрочных исследовательских проектов в этой области (Global Climate Change, MAST, BALTSYS, SATURN) /69-81/. Одной из основных целей которых было изучение проблемы воздушного загрязнения и его воздействия на биосферу и здоровье населения. Традиционная схема подобных исследований предполагала цепь последовательных, независимых операций: оценка выброса - моделирование рассеяния примесей в атмосфере — оценка нежелательных эффектов. В ходе исследований созданы десятки уникальных моделей и накоплены базы статистической информации по результатам модельных экспериментов и их верификации на основе натурных измерений.
Вместе с тем, современный уровень развития модельного аппарата позволяет пока говорить лишь об оценочном, со значительной долей неопределенности, характере получаемых в результате моделирования результатов. Этому есть целый ряд предпосылок.
К примеру, проблема турбулентной диффузии в атмосфере еще не сформулирована в том смысле, что пока нет возможности объяснить все важные аспекты при помощи одной единственной модели. В настоящее время пользуются двумя альтернативными подходами. Один их них — теория градиентного переноса. Этот подход основан на применении дифференциального уравнения, описывающего адвективное и турбулентное движение в атмосфере и их влияние на рассеяние атмосферной примеси. Второй подход - статистическая теория.
Обоснование методики построения модели
Согласно методологии системного анализа/90/, для характеристики сложной системы достаточно оценить некую группу ее свойств, называемых системообразующими факторами; эти количественные оценки и будут интегральными показателями основных, наиболее важных свойств системы, следовательно они должны и каким-то образом охарактеризовать в рамках единой модели состояние системы в целом.
В частности, оценка влияния автотранспортных потоков на здоровье населения может быть эффективной только в том случае, если при этом будет производится учет всего совокупного спектра факторов оказывающих влияние на формирование негативной реакции у организма (рисунок 3).
При моделировании таких систем возможно два подхода/85/. Первый — агрегированный, феноменологический. В соответствии с этим подходом выделяются определяющие характеристики системы и рассматриваются качественные свойства поведения этих величин во времени (устойчивость стационарного состояния, наличие колебаний, существование пространственной неоднородности).
По результатам наблюдений строятся регрессионные зависимости — формулы, описывающие связь различных характеристик системы, не претендуя на физический или биологический смысл этих зависимостей. Для построения регрессионной модели достаточно статистически достоверных наблюденных корреляций между переменными или параметрами системы.
Коэффициенты в регрессионных моделях обычно определяются с помощью процедур идентификации параметров моделей по экспериментальным данным. При этом чаще всего минимизируется сумма квадратов отклонений теоретической кривой от экспериментальной для всех точек измерений. Другой подход - подробное рассмотрение элементов системы и их взаимодействий, имитационное моделирование. Суть имитационного моделирования заключается в исследовании сложной математической модели с помощью вычислительных экспериментов и обработки результатов этих экспериментов. При этом, как правило, создатели имитационной модели пытаются максимально использовать всю имеющуюся информацию об объекте моделирования, как количественную, так и качественную.
Грубо говоря, процесс построения имитационной модели можно представить следующим образом. Мы записываем в любом доступном для компьютера формализованном виде (в виде уравнений, графиков, логических соотношений, вероятностных законов) все, что знаем о системе, а потом проигрываем на компьютере варианты того, что может дать совокупность этих знаний при тех или иных значениях внешних и внутренних параметров системы.
Если вопросы, задаваемые нами модели, относятся не к выяснению фундаментальных законов и причин, определяющих динамику реальной системы, а к бихевиористскому (поведенческому) анализу системы, как правило, выполняемому в практических целях, имитационная модель оказывается исключительно полезной//.
При создании имитационной модели можно позволить себе высокую степень подробности при выборе переменных и параметров модели. Результаты машинных экспериментов зависят не только от заложенных в модели соотношений, но и от организации комплекса реализующих в модель программ, и от механизма проведения машинных экспериментов. Поэтому воплощением идеи имитационного моделирования следует считать систему человек — машина, обеспечивающую проведение имитационных экспериментов в режиме диалога между лицом, проводящим эксперимент, и "машиной", т.е. комплексом программ.
Для описания всего многообразия и сложности процессов, протекающих в системе автотранспорт - городская среда — человек, очевидны преимущества использования методов системного анализа и имитационного моделирования. При существенном дефиците информации эта задача может быть решена на основе фундаментальных закономерностей, которым подчиняются сложные системы, а именно путем выделения и описания взаимодействия ряда системообразующих факторов - интегральных показателей наиболее важных свойств системы.
Основы общего системного подхода к взаимодействию дорожно-транспортного комплекса с окружающей средой в нашей стране предложены И.Е.Евгеньевым и получили развитие у А.А.Миронова [90]. По их мнению, дорогу следует рассматривать как техногенное сооружение, предназначенное для движения автомобилей, с минимизацией воздействий, нарушающих равновесное состояние среды.
Количественное описание системного подхода может быть представлено в формализованном виде, где окружающая среда V состоит из отдельных составляющих Vj.: V = {vj, v2, ...vn} или Vj є V . Функционирование дороги или сооружений на ней представляется системой W, также состоящей из отдельных элементов Wj, имеющих связи друг с другом: W= {wt, w2, ...wn} или Wj є W . Множество V по отношению к W является окружающей средой. При взаимодействии множеств V и W в пределах зоны влияния автомобильной дороги образуется экологическая система S. Внутри техногенной системы W формируется множество системообразующих отношений Rw, совокупность которых образует внутреннюю структуру системы W0, Система V образуется и функционирует за счет совокупности отношений Rv. Обозначим структуру техногенных воздействий дорожно-транспортного комплекса на окружающую среду в виде Rwv
Расчет распределения дозовой нагрузки по территории района
Задача построения интегрального индикатора величины негативного воздействия формулируется как расчет интегральной карты изменчивости дозовой нагрузки по территории района путем вычисления взвешенной поверхности по матрицам исходных данных, отражающих изменчивость основных воздействующих факторов.
В соответствии с выбранными ограничениями необходимо получить пространственное распределение и весовые коэффициенты для набора наиболее значим ых(системообразующих) факторов, ответственных за формирование полей повышенных концентраций загрязняющих веществ в зоне дыхания людей: интенсивность движения, мощность выбросов, условия рассеяния и инфильтрации загрязнителей внутрь жилых помещений.
Выбор системообразующих параметров, оказывающих определяющее влияние на рассеяние и инфильтрацию загрязнении проводился на основе факторного анализа, путем организации численных экспериментов по анализу чувствительности модели для каждого из перечисленных входных параметров. Суть экспериментов состояла в исследовании поведения модели рассеяния выбросов автомобильного транспорта в условиях городской застройки при нескольких значениях входной величины, при сохранении фиксированных значений всех остальных параметров в соответствии со средними по территории района данными.
Остальные параметры распределены равномерно по территории и в данном случае их изменением можно пренебречь. Сложный математический аппарат, использованный в данной работе, на основании серии численных экспериментов параметризован и адаптирован для использования в среде ГИС.
В частности сложная и трудоемкая процедура расчета максимальных концентраций трассера для территории заменена специально разработанным инженерным методом, основанным на статистической теории распознавания образов/110/. Суть метода состоит в определении принадлежности объекта жилой застройки к определенному классу опасности подвергнуться атмосферному загрязнению, по системе классификационных признаков, которые обеспечивают необходимую точность распознавания. Для распознавания используется словарь признаков (атрибутивная информация жилого здания в среде ГИС: этажность, расстояния до магистрали, ширина уличного каньона и т.п.), сопоставляемый с алфавитом классов состояний (предварительно рассчитанных и приведенных в табличный формат значений рисков заболеваемости для конечного множества вариантов взаимного сочетания признаков).
Построение карт производится автоматически, средствами ГИС, путем сравнения каждого элемента жилой застройки и эталонного сочетания признаков из таблицы с использованием критериев распознавания (рис. 15)
Для характеристики состояния окружающей среды территории Василеостровского района (индикатора эффекта) использовались данные распределения случаев детской заболеваемости за 1998 — 1999 годы. Фактически оценка территории проводилась по отдельным контрольным точкам (зданиям), на основе которых мы судим о состоянии всей территории (рисунок 16 ). В данном случае проще всего сначала вычислить сумму или среднее по каждой точке сбора, а потом рассчитывать поверхность. Но в реальных условиях города не всегда имеется возможность сбора всего комплекса данных в каждой точке, поэтому предварительное суммирование (или вычисление среднего) будет ошибочно.
Невозможно просуммировать данные из несовпадающих в пространстве точек. Следовательно, нужно сначала рассчитать поверхность распределения значений каждого показателя (рисунок 17), а затем их суммировать и т.д. Точность способа зависит от количества точек данных, их распределения по территории и выбранного метода интерполяции. Данный подход вносит в результаты определенную долю «приближенности», сглаживается мелкий разброс значений, убирается излишняя детальность (аналогично генерализации).
В ходе работ были протестированы четыре метода оценки плотности распределения данных по территории района: 1) традиционный - число данных по квадратам, 2) среднее расстояние до соседних точек, 3) число данных, входящих в радиус поиска, 4) относительное расстояние с весом обратно-пропорциональным удалению.
Все методы сходны между собой - они анализируют плотность точек данных, но имеют некоторые отличия, как в графическом отображении, так и по математическому аппарату.
На данном массиве информации наиболее информативным оказался метод вычисления среднего относительного расстояния до точек с весом обратно пропорциональным удалению. Вычисляется расстояние от узла сети до каждой точки, на основе расстояний ищется весовые коэффициенты (обратно пропорциональные расстоянию), из которых вычисляется среднее арифметическое и запоминается в числовую матрицу. Весовой коэффициент изменяется от 1 (при пространственном совпадении точек) до 0 (при значительном удалении).
Таким образом, показатель меняет свои значения от 1 (при совпадении узла и всех точек) до 0 (при значительном удалении от точек и малых значениях степени влияния). В результате получаем очень гибкий аппарат детализации (сглаживания). Нормальная зависимость обеспечивает большую правдоподобность модели т.к. большинство биологических и физических процессов в пространстве имеет такую же зависимость (например, скорость осаждения химических загрязнителей из атмосферы).
