Мерабишвили В.М., Струков Д.Р. Пространственный анализ распространения мутагенных и канцерогенных факторов в среде крупного мегаполиса и патологий различных групп населения с применением геостатического метода
Мерабишвили В.М., Струков Д.Р.
ГУЗ «Медицинский информационно-аналитический центр», Санкт-Петербург
Математические методы пространственного анализа, реализованные в ГИС, могут помочь медицинским специалистам строить интересные гипотезы. В ГУЗ «Медицинский информационно-аналитический центр» (СПб МИАЦ) Комитета по здравоохранению Правительства Санкт-Петербурга была проведена одна из таких работ.
Рис. 1
Целью работы явилась проверка гипотезы о пространственной зависимости некоторых типов мутагенных и онкологических заболеваний от абсолютных и вероятных для человека канцерогенов и мутагенов, содержащихся в атмосфере Санкт-Петербурга, что позволило бы предсказать пространственное распределение заболеваемости лейкозами в зависимости от распространения экологических факторов по территории крупного мегаполиса. Цель достигается путем построения упрощенной эпидемиологической модели, а задачи исследования решаются при помощи применения геостатистических и детерминированных математических методов пространственно-привязанных данных. После анализа практически всей совокупности типов геостатистических исследований и их специфики сформулирована общая методика построения цифровых моделей поверхностей распределения, а также методика (алгоритм) выбора способа построения цифровых моделей. Коротко о том, на чем основывается геостатистическое исследование:
выбирается способ решения задач пространственной зависимости внутри одной или между несколькими выборками;
анализируется статистические параметры выборки и ее пространственная специфика (блок пространственного анализа данных);
исходя из особенностей полученных данных, выбирается метод интерполяции, а также оценивается пространственная зависимость (на ковариационных функциях и вариаграммах) внутри выборки (или между несколькими по кроссковариации);
выбирается наиболее адекватный метод интерполяции при помощи гибкого инструментария подгонки моделей;
строятся различные типы цифровых моделей (модель поверхности распределения, поверхность распределения стандартных ошибок значений и др.).
Рис. 2
Цифровые модели привязываются к географическим объектам с целью их дальнейшей интерпретации.
Основные результаты работы с применением геостатистического метода анализа следующие:
1. Цифровые модели ВДХ у детей до года, а также ВДХ с учетом наличия в атмосфере мутагенных факторов, позволили сделать вывод о пространственной зависимости между ВДХ мутагенными факторами на территориях Адмиралтейского, Кировского и прилегающих к ним.
2. Цифровые модели поверхности распределения отдельных отклонений в перинатальный период развития плода лишь доказывают факт реагирования чувствительных групп населения на присутствие в окружающей среде поллютантов.
3. Топологическая привязка цифровых моделей к геообъектам (водоемам города, основным магистралям 4 ранга загруженности (более 35 тысяч автомобилей в сутки), жилым и нежилым зонам) при помощи средств ГИС может подсказать исследователям некоторые возможные причины заболеваемости на этих территориях.
4. Менее чувствительная группа населения реагирует не так однозначно. Данный метод показывает отчетливо миграцию населения, которой подвержены, главным образом взрослая группа, по причине занятости (притяжение к центру города)
5. Наблюдается слабая пространственная зависимость между лейкозами в 1995-2000 г.г. и канцерогенами в 1990-1998 г.г. имеет место на территориях Московского, Фрунзенского и Невского районов (юго-восточный тренд канцерогенов по преимущественному годовому северо-западному ветру). Именно на этих территориях можно делать выводы о вкладах канцерогенных факторов в причины заболеваемости лейкозами населения, проживающих здесь
6. На примере модели ошибок цифровых моделей, характеризующих неоднородное распределение пунктов мониторинга воздуха, обосновываются определенные территории, где можно расположить дополнительные пункты (в местах максимальных статистических ошибок) с целью более построения более правильной модели распределения загрязнений.
Кроме того, геостатистический метод анализа был апробирован на выявлении этиологии рака молочной железы по Санкт-Петербургу и экологических факторов (канцерогенов в атмосфере). Получились любопытные результаты: анализ пространственных зависимостей не по одному из математических методов не дал результатов даже на уровне тенденций. Это говорит о том, что экологический фактор (а именно, нахождение канцерогенов в атмосфере крупного мегаполиса) не вносит в таком виде явный вклад в причину этой формы заболеваемости. Истинными причинами, скорее всего, могут быть социально-экономические факторы.