Федоров Владимир Николаевич – старший научный сотрудник, заведующий отделением анализа рисков для здоровья населения
2-я Советская ул., д. 4, г. Санкт-Петербург, 191036
Vladimir N. Fedorov, Senior Researcher, Head of the Department of Health Risk Analysis
4, 2nd Sovetskaya Street, Saint Petersburg, 191036
Тихонова Надежда Андреевна – научный сотрудник отделения анализа рисков для здоровья населения
2-я Советская ул., д. 4, г. Санкт-Петербург, 191036
Nadezhda A. Tikhonova, Researcher, Department of Health Risk Analysis
4, 2nd Sovetskaya Street, Saint Petersburg, 191036
Кизеев Алексей Николаевич – к.б.н., старший научный сотрудник отделения научного обеспечения социально-гигиенического мониторинга
2-я Советская ул., д. 4, г. Санкт-Петербург, 191036
Aleksei N. Kizeev, Cand. Sci. (Biol.), Senior Researcher, Department of Scientific Support for Public Health Monitoring
4, 2nd Sovetskaya Street, Saint Petersburg, 191036
Киселев Анатолий Владимирович – д.м.н., профессор кафедры профилактической медицины и охраны здоровья
Пискаревский пр., д. 47, г. Санкт-Петербург, 195067
Anatoly V. Kiselev, Dr. Sci. (Med.), Professor, Department of Preventive Medicine and Health Protection
47 Piskarevsky Avenue, Saint Petersburg, 195067
Введение. Геоинформационные системы активно применяются (ГИС) при оценке санитарно-эпидемиологического благополучия, планировании контрольно-надзорных мероприятий и организации мониторинга благодаря набору инструментов пространственного анализа, позволяющего прогнозировать величину и распределение значений фактора в пределах изучаемой территории на основании ограниченного числа исходных данных. Развитие ГИС привело к появлению множества вариаций таких инструментов, а многообразие методов в их основе затрудняет их выбор, что может приводить к некорректным результатам.
Цель исследования – оценка инструментов пространственного анализа данных, реализованных в геоинформационных системах (на примере ArcGIS), с позиции их применимости для задач оценки санитарно-эпидемиологической обстановки.
Материалы и методы. Использованы результаты мониторинга качества атмосферного воздуха в г. Санкт-Петербурге в 2022–2023 гг.; питьевой воды, атмосферного воздуха и данные заболеваемости населения в Архангельской, Мурманской и Вологодской областях за период 2018–2023 гг.; данные сводных расчетов загрязнения атмосферного воздуха в городе Петровске-Забайкальском по состоянию на 2023 г. Анализировались методы визуализации распределения пространственно-привязанных данных при помощи инструментов пространственного анализа и группировки данных на примере геоинформационной системы ArcMap 9.3.
Результаты. Проведенный анализ показал важность учета характеристик выборок анализируемых данных, типа и характера самих данных при выборе определенных инструментов группировки (классификации) данных или геостатистического анализа. На практических примерах проиллюстрирована значимость выбора определенного метода пространственного анализа для результата прогноза распределения величин показателя.
Обсуждение. Традиционные ГИС сохраняют свою актуальность при анализе факторов среды обитания, заболеваемости населения и результатов социально-гигиенического мониторинга, где требуется применение специализированных инструментов группировки данных и геостатистики. Для получения объективных результатов необходимо учитывать свойства массива данных при выборе инструмента анализа.
Заключение. Сформулированы рекомендации по выбору оптимальных инструментов пространственного анализа для задач оценки и прогнозирования санитарно-эпидемиологической обстановки с учетом типа данных, характеристик их выборок и поставленных целей.
Introduction: Geographic information systems (GIS) are widely used in assessing sanitary and epidemiological well-being, planning control and supervisory activities, and organizing monitoring owing to a set of spatial analysis tools that allows prediction of the magnitude and distribution of values of a factor within the study area based on limited initial data. GIS development has led to the emergence of many variations of such tools while the variety of methods at their core complicates the choice, potentially leading to erroneous results.
Objective: To analyze tools of spatial data analysis implemented in geographic information systems from the standpoint of their applicability to the tasks of assessing and forecasting environmental conditions.
Materials and methods: We used the results of ambient air quality monitoring in St. Petersburg in 2022–2023; drinking water and ambient air quality and morbidity data collected in the Arkhangelsk, Murmansk, and Vologda regions in 2018–2023, and the results of summary calculations of ambient air pollution in the city of Petrovsk-Zabaikalsky as of 2023. Methods of visualization of distribution of spatially referenced data using spatial analysis and data grouping tools were analyzed using the ArcMap 9.3 geographic information system as an example.
Results: Our findings showed the importance of taking into account characteristics of the samples of analyzed data, the type and nature of the data themselves when choosing certain tools for grouping (classifying) data or performing geostatistical analysis. Practical examples illustrate the significance of choosing a certain spatial analysis method for the result of forecasting value distribution of an indicator.
Discussion: Traditional GIS remain relevant in the analysis of environmental factors, incidence and prevalence rates, and the results of public health monitoring, which require the use of specialized tools for data grouping and geostatistics. To obtain objective results, it is essential to take into account properties of the data array when choosing an analysis tool.
Conclusion: Recommendations for selecting the optimal spatial analysis tools for the tasks of assessing and forecasting the sanitary and epidemiological situation given the type of data, their sample characteristics, and the goals set are suggested.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.