Землянова Марина Александровна – д.м.н., профессор, главный научный сотрудник, заведующая отделом биохимических и цитогенетических методов диагностики
ул. Монастырская, 82, г. Пермь, 614045
Marina A. Zemlyanova, Dr. Sci. (Med.), Prof., Chief Researcher, Head of the Department of Biochemical and Cytogenetic Diagnostic Methods
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Кольдибекова Юлия Вячеславовна – к.б.н., старший научный сотрудник, заведующая лабораторией исследования метаболизма и фармакокинетики отдела биохимических и цитогенетических методов диагностики
ул. Монастырская, 82, г. Пермь, 614045
Yulia V. Koldibekova, Cand. Sci. (Biol.), Senior Researcher, Head of the Metabolism and Pharmacokinetics Research Laboratory, Department of Biochemical and Cytogenetic Diagnostic Methods
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Кирьянов Дмитрий Александрович – к.т.н., заведующий отделом математического моделирования систем и процессов
ул. Монастырская, 82, г. Пермь, 614045
Dmitry A. Kiryanov, Cand. Sci. (Tech.), Head of the Department of Mathematical Modeling of Systems and Processes
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Чигвинцев Владимир Михайлович – к.т.н., научный сотрудник лаборатории ситуационного моделирования и экспертно-аналитических методов управления отдела математического моделирования систем и процессов
ул. Монастырская, 82, г. Пермь, 614045
Vladimir M. Chigvintsev, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Researcher, Laboratory of Situational Modeling and Expert-Analytical Methods of Management, Department of Mathematical Modeling of Systems and Processes
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Ситчихина Любовь Александровна – младший научный сотрудник лаборатории информационно-вычислительных систем и технологий
ул. Монастырская, 82, г. Пермь, 614045
Lyubov A. Sitchikhina, Junior Researcher, Information and Computing Systems and Technologies Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Введение. Территория РФ характеризуется значительным количеством промышленных предприятий, осуществляющих выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух. Изучение пространственного распределения их сочетаний является актуальным для выявления региональных особенностей и территорий высокого риска их распространения и воздействия на здоровье населения.
Цель исследования: пространственный кластерно-приоритизационный анализ распределения комбинаций опасных химических веществ в атмосферном воздухе регионов Российской Федерации.
Материалы и методы. Анализ включал кластеризацию субъектов по векторам, определяющим экономическое развитие региона и здоровье населения; установление оптимального количества кластеров и входящих субъектов методом «локтя» и k-средних. Оценка средней динамики нестандартных проб в атмосферном воздухе проведена по данным формы № 18 Росстата за 2014–2024 гг. со сбором и обработкой информации Роспотребнадзором. Критерии приоритизации веществ: 1–2-й класс опасности, направленность биологического действия, доля нестандартных проб.
Результаты. Выделено 5 кластеров, объединяющих от 2 до 32 регионов со схожими признаками. Масштабное распространение комбинаций веществ в атмосферном воздухе с неравномерными локальными зонами установлено по 59 субъектам, преимущественно третьего и пятого кластеров, с количеством проживающего населения до 66,3 % от общей численности в стране. Максимальное увеличение частоты регистрации нестандартных проб до 6,2 раза установлено по бенз(а)пирену, фтору, оксидам алюминия, меди и марганца в Свердловской, Кемеровской, Челябинской, Иркутской областях, Алтайском, Красноярском и Пермском краях.
Заключение. Выделены кластеры, включающие 59 регионов с высокой концентрацией численности населения, с локальными зонами распространения от 2 до 7 комбинаций опасных веществ и существенной долей их нестандартных проб (до 20,9 %). Приоритизировано 7 субъектов, требующих первоочередных мер регулирования для предупреждения и снижения негативных последствий здоровью подверженного населения.
Introduction: The territory of the Russian Federation is characterized by a significant number of industrial enterprises, all emitting hazardous air pollutants. The study of spatial distribution of their combinations is relevant for identifying regional characteristics and areas at risk of their spread and human exposure.
Objective: To conduct a spatial cluster prioritization analysis of the distribution of combinations of hazardous airborne chemicals in the regions of the Russian Federation.
Materials and methods: The analysis included clustering of the regions by vectors that determine economic development and health of the local population; establishing the optimal number of clusters and comprised regions using the elbow method and k-means. The dynamics of non-compliant ambient air samples was assessed based on data of Rosstat Reporting Form No. 18 for 2014–2024 collected and processed by the Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing. Criteria for priority setting included hazard class 1 or 2 of the chemical, its mode of action, and the proportion of exceedances.
Results: We identified five clusters consisting of two to 32 regions having similar characteristics. Large-scale distribution of combinations of airborne chemicals with uneven local zones was established in 59 regions, mainly of the third and fifth clusters, inhabited by almost 66.3 % of the population of the country. The maximum (up to 6.2-fold) increase in the frequency of non-compliant air samples with threshold exceedances of benzo[a]pyrene, fluorine, and oxides of aluminum, copper, and manganese was established in the Sverdlovsk, Kemerovo, Chelyabinsk, and Irkutsk regions, Altai, Krasnoyarsk, and Perm territories.
Conclusions: We identified clusters comprising 59 densely populated regions with local zones of distribution of two to seven combinations of hazardous air pollutants and a significant proportion of exceedances reaching 20.9 %. Priority was given to seven regions requiring urgent regulatory measures to prevent and mitigate adverse health effects in the exposed population.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.