Исследование взаимосвязи между вариациями природно-климатических факторов и заболеваемостью населения на выбранных территориях Российской Федерации

Введение. В последние годы особую актуальность приобретают вопросы влияния изменения климатических факторов на состояние здоровье населения¹. Ожидаемые изменения климата неизбежно отразятся на жизни людей во всех регионах планеты [1–3], а в некоторых из них станут ощутимой угрозой для санитарно-эпидемиологического благополучия населения, в связи с чем возникает необходимость пересмотреть существующую систему охраны здоровья граждан [4–8]. Федеральной службой по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека в этой связи разработан и утвержден отраслевой план мероприятий первого этапа адаптации к изменениям климата на 2022 год [9][10]. Реализация мероприятий плана станет одной из приоритетных задач обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия. Проводимые научные исследования в этой сфере станут основой для разработки мер по профилактике заболеваний, обусловленных климатическими изменениями, а также управленческих решений, направленных на снижение заболеваемости и смертности среди населения [13–21].

Цель исследования: оценка взаимосвязи между вариациями природно-климатических факторов и заболеваемостью населения на выбранных территориях Российской Федерации.

Материалы и методы. В целях выявления приоритетных природных факторов, оказывающих влияние на состояние здоровья, проведена работа по моделированию взаимосвязи динамики общей заболеваемости населения с вариациями параметров земной и космической погоды. Для оценки выбраны территории городов Москвы и Санкт-Петербурга, Мурманской, Архангельской, Ленинградской, Московской, Воронежской, Ростовской областей и Краснодарского края. Выбор территорий для исследования проведен с учетом изменения широты местности с севера на юг (от 68 до 37° с. ш.), а также напряженности магнитного поля Земли, оказывающих влияние на формировании природно-климатических условий регионов [22].

Для анализа использовалась подготовленная база данных показателей заболеваемости на выбранных территориях за 24-й одиннадцатилетний цикл солнечной активности Швабе – Вольфа за период

с 2008 по 2019 г.^2,3 Источником информации для базы данных являлась форма № 12, предоставленная по запросу в ФБГУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» (ФГБУ «ЦНИИОИЗ»). Общее количество проанализированных лет – 11. Статистическое значение каждого параметра в данном исследовании считалось независимой величиной и рассматривалось как возможный фактор, воздействующий на человека.

Проведен анализ динамики общей заболеваемости всего населения России в целом и отдельно для 9 регионов России. Проверена зависимость количества заболеваний от географических координат (широтные и долготные зависимости). Координаты определялись по областному центру, заболеваемость оценивалась средней ее величиной по выборке всех лет, включенных в исследование (среднее за 2008–2019 гг.).

Методологической основой обработки данных было математическое моделирование взаимосвязи медицинских событий (заболеваемость) и природных факторов (метеогелиофизических параметров). Рабочая схема представления природной среды (гелиогеофизических и метеорологических факторов), окружающей исследуемые биометеорологические объекты (людей), ориентируется на структуру солнечно-земных связей с точки зрения исследования их проявлений у поверхности Земли^4,5.

Для отбора значимых различий конкретных характеристик земной погоды между парами лет 2008–2009, 2009–2010 гг. и 2011–2012, 2012–2013 гг. проверены нулевые гипотезы сходства распределений значений каждой из характеристик земной погоды (температура воздуха; относительная влажность; атмосферное давление; скорость ветра; облачность; температура точки росы по критерию Манна – Уитни) для этих пар лет. В результате отобраны только такие характеристики, уровень значимости сходства распределений которых не превышал р = 0,05 по этому критерию для обеих пар лет.

Результаты. Установлена широтная зависимость в интервале широт 60° с. ш. – 47° с. ш., по 4 регионам (Ленинградская, Московская, Воронежская, Ростовская области).

Затем выполнялась оценка индивидуальных региональных особенностей кривых временного изменения распределения общей заболеваемости. Коэффициенты линейной корреляции кривых временного хода выбранных регионов и всей РФ представлены в табл. 1.

Коэффициент линейной корреляции кривых временного хода разных регионов и всей РФ не достигает r = 0,90. Между выбранными регионами корреляция с коэффициентом r > 0,9 для выборки всего населения выявлена только для пар кривых Воронежская область – Ростовская область, Воронежская область – Санкт-Петербург и Воронежская область – Ленинградская область, Ростовская область – Ленинградская область.

В 2009 г. наблюдался выраженный пик роста заболеваемости в четырех регионах: Ленинградская область, Санкт-Петербург, Воронежская область, Ростовская область, этот же пик был обнаружен и на кривой заболеваемости, построенной по данным для Российской Федерации в целом, особенно явно – на кривой, отражающей заболеваемость всего населения, с диагнозом, установленным впервые в жизни, в 2012 году наблюдался спад заболеваемости во всех регионах и в Российской Федерации в целом, выражен минимум на кривой заболевания сельского населения как в исследованных регионах, так и во всей Российской Федерации (рис. 1–4).

Далее производился анализ метеопараметров космической и земной погоды. В табл. 2 представлено сравнение отличий космической погоды 2009 от 2012 года.

Большая часть метеопараметров во всех регионах не отличалась для пар лет 2008–2009, 2009–2010 и 2011–2012, 2012–2013 гг. В табл. 3 приведены метеопараметры, сравнение которых для указанных пар лет показало различие с достоверностью, удовлетворяющей критерию Манна – Уитни р < 0,05.

В Воронеже различия обнаружились только в первой триаде 2008–2009–2010 гг. и только в характеристиках скорости ветра. В северных приморских регионах городов Мурманска, Архангельска, Санкт-Петербурга существенно различались характеристики относительной влажности:

• в городах Мурманске и Санкт-Петербурге в обеих сравниваемых триадах 2008–2009–2010, 2011– 2012–2013 гг. достоверно различалась максимальная за сутки относительная влажность, в Петербурге достоверно различались среднесуточные характеристики влажности: среднее значение и медиана;
• в городе Архангельске достоверно в первой триаде 2008–2009–2010 гг. различны были суточные статистики температуры точки росы, во второй триаде 2011–2012–2013 гг. достоверно различалась максимальная за сутки относительная влажность.

В северных регионах высоких широт городов Мурманска и Архангельска достоверно различались характеристики облачности (что соответствует существующей гипотезе о реакции облачности на приход космических лучей в высоких земных широтах⁶ [23][24]).

В Ростове-на-Дону, так же как и в северных приморских районах, различались характеристики влажности в обеих триадах лет.

В городе Москве и Краснодарском крае метеопараметры не различались в исследуемых парах лет.

Обсуждение полученных результатов. Проведенная оценка взаимосвязи метеопараметров и заболеваемости населения с учетом широты местности свидетельствует об актуальности проводимой работы и показывает необходимость расширения исследования с учетом географической долготы территорий, заболеваний, обусловленных климатическими изменениями, и населения в группах риска.

Изучение временной динамики заболеваемости за исследуемый период позволило выявить определенные зависимости и наиболее значимые периоды, важные для дальнейшего изучения в исследуемых регионах. Таким образом, видится необходимым рассмотреть в первую очередь характеристики метеопараметров сравнительно для 2009 и 2012 г., характеризующихся подъемом и спадом заболеваемости. Отмечено различие параметров космической и земной погоды в указанные годы, что указывает на вероятное влияние этих характеристик на динамику показателей заболеваемости.

Заключение. Путем математического моделирования установлена взаимосвязь между метеопараметрами, оказывающими влияние на динамику показателей общей заболеваемости, на выбранных территориях РФ за исследуемый период с 2008 по 2019 год с учетом географической широты местности. Выявлены зависимости между показателями скорости ветра, влажности и облачности и общей заболеваемостью на исследуемых территориях, определены приоритетные территории и периоды для проведения дальнейшего исследования.