Многолетняя динамика и сезонность санитарно-бактериологических показателей речной воды Нижнего Дона. Тенденции и прогнозы

Введение. При ведении социально-гигиенического мониторинга к ключевым направлениям предупреждения распространения через водную среду инфекционных заболеваний относятся санитарно-микробиологические исследования, проводимые в целях оценки и прогнозирования состояния поверхностных источников питьевой воды, а также используемых для рекреационной деятельности водоемов и водотоков.

Цель исследования: анализ результатов санитарно-бактериологических исследований воды участка Нижнего Дона с определением тенденций и сезонности за многолетний период, а также сравнительная оценка точности среднесрочного прогнозирования на основе методов регрессионного моделирования и искусственных нейронных сетей.

Материалы и методы. Применены результаты санитарно-бактериологических исследований 540 проб речной воды, отобранных в акватории города Азов Ростовской области в 2005-2020 гг. Определялось содержание патогенных энтеробактерий (сальмонелл), потенциально патогенных бактерий (клебсиелл и синегнойных палочек), а также общих, термотолерантных и глюкозоположительных колиформных бактерий. При проведении статистического анализа материалов исследования применялся специально созданный софт, а также программные комплексы IBM SPSS Statistics версии 20.0 и Matlab R2021a с включенным в нее модулем Neural Network Toolbox.

Результаты. Анализ результатов выявил высокий уровень бактериального загрязнения воды в нижнем течении реки Дон, в том числе потенциально патогенными и патогенными микроорганизмами, что свидетельствует о существенном потенциальном эпидемическом риске возникновения и распространения кишечных инфекций. Выявлены тенденции к увеличению содержания в речной воде термотолерантных колиформных бактерий, Klebsiella spp. и Pseudomonas aeruginosa; также определены сезонные особенности содержания исследуемой микрофлоры.

Выводы. Использование при проспективном анализе нейросетевых моделей, как было доказано, предоставляет возможность получать более точные среднесрочные прогнозы санитарно-бактериологических показателей речной воды, чем при применении метода экстраполяционного прогнозирования на основе регрессионного анализа. Выявление сезонных особенностей санитарно-бактериологических характеристик речной воды позволяет определять границы временных интервалов с высокой вероятностью распространения водообусловленных инфекционных заболеваний.

1. Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Клейн С.В., Глухих М.В., Камалтдинов М.Р. Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации // Анализ риска здоровью. 2020. № 1. С. 4–17. doi: 10.21668/health.risk/2020.1.01

2. Онищенко Г.Г. Актуальные задачи гигиенической науки и практики в сохранении здоровья населения // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94. № 3. С. 5–9.

3. Зайцева Н.В., Клейн С.В., Май И.В. и др. Риск для здоровья населения и эффективность мероприятий по повышению качества питьевой воды централизованных систем водоснабжения // Гигиена и санитария. 2022. Т. 101. № 11. C. 1403–1411. doi: 10.47470/0016-9900-2022-101-11-1403-1411

4. Рахманин Ю.А., Доронина О.Д. Стратегические подходы управления рисками для снижения уязвимости человека вследствие изменения водного фактора // Гигиена и санитария. 2010. Т. 89. № 2. C. 8–13.

5. Трухина Г.М. Оценка микробиологического риска среды обитания для здоровья населения в системе социально-гигиенического мониторинга // Здравоохранение Российской Федерации. 2008. № 1. С. 43.

6. Mertens A, Arnold BF, Benjamin-Chung J, et al. Is detection of enteropathogens and human or animal faecal markers in the environment associated with subsequent child enteric infections and growth: An individual participant data meta-analysis. Lancet Glob Health. 2024;12(3):e433-e444. doi: 10.1016/s2214-109x(23)00563-6

7. Wu B, Wang C, Zhang C, Sadowsky MJ, Dzakpasu M, Wang XC. Source-associated gastroenteritis risk from swimming exposure to aging fecal pathogens. Environ Sci Technol. 2020;54(2):921-929. doi: 10.1021/acs.est.9b01188

8. de Santana CO, Spealman P, Azulai D, Reid M, Dueker ME, Perron GG. Bacteria communities and water quality parameters in riverine water and sediments near wastewater discharges. Sci Data. 2022;9(1):578. doi: 10.1038/s41597-022-01686-8

9. Pereira MA, Palmeira JD, Ferreira H. Contamination of a water stream and water drainage reaching Matosinhos Beach by antibiotic-resistant bacteria. Microorganisms. 2023;11(12):2833. doi: 10.3390/microorganisms11122833

10. Попова А.Ю., Кузьмин С.В., Гурвич В.Б. и др. Информационно-аналитическая поддержка управления риском для здоровья населения на основе реализации концепции развития системы социально-гигиенического мониторинга в Российской Федерации на период до 2030 года // Здоровье населения и среда обитания. 2019. № 9 (318). С. 4–12. doi: 10.35627/2219-5238/2019-318-9-4-12

11. Трухина Г.М., Ярославцева М.А., Дмитриева Н.А. Современные тенденции санитарной микробиологии в реализации санитарно-эпидемиологического надзора за безопасностью водных объектов // Здоровье населения и среда обитания. 2022. Т. 30. № 10. С. 16–24. doi: 10.35627/2219-5238/2022-30-10-16-24

12. Рахманин Ю.А., Иванова Л.В., Артемова Т.З. и др.Срав нительная оценка санитарно-эпидемической значимости индикаторных колиформных показателей качества питьевой воды // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98. № 3. С. 237–249. doi: 10.18821/0016-9900-2019-98-3-237–249

13. Новикова Ю.А., Фридман К.Б., Федоров В.Н., Ковшов А.А., Тихонова Н.А., Мясников И.О. К вопросу оценки качест ва питьевой воды систем централизованного водоснабжения в современных условиях // Гигиена и санитария. 2020. Т. 99. № 6. С. 563–568. doi: 10.47470/0016-9900-2020-99-6-563-568

14. Загайнова А.В., Юдин С.М., Абрамов И.А. и др. Определение перечня потенциально патогенных и патогенных микроорганизмов бактериальной, вирусной и паразитарной природы, циркулирующих в сточных и поверхностных водах. Медицинская паразитология и паразитарные болезни. 2021. № 2. С. 50–63. doi: 10.33092/0025-8326mp2021.2.50-63

15. Holcomb DA, Stewart JR. Microbial indicators of fecal pollution: Recent progress and challenges in assessing water quality. Curr Environ Health Rep. 2020;7(3):311-324. doi: 10.1007/s40572-020-00278-1

16. Korajkic A, McMinn BR, Harwood VJ. Relationships between microbial indicators and pathogens in recreational water settings. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(12):2842. doi: 10.3390/ijerph15122842

17. Denpetkul T, Pumkaew M, Sittipunsakda O, et al. Quantitative microbial risk assessment of the gastrointestinal risks to swimmers at Southeast Asian urban beaches using site-specific and combined autochthonous and fecal bacteria exposure data. Sci Total Environ. 2023;902:165818. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.165818

18. Gorski L, Rivadeneira P, Cooley MB. New strategies for the enumeration of enteric pathogens in water. Environ Microbiol Rep. 2019;11(6):765-776. doi: 10.1111/1758-2229.12786

19. Загайнова А.В., Рахманин Ю.А., Талаева Ю.Г. и др. Оценка микробного риска для установления зависимости между качеством воды и заболеваемостью населения кишечными инфекциями // Гигиена и санитария. 2010. Т. 89. № 3. С. 28–31.

20. Клейн С.В., Вековшинина С.А. Приоритетные факторы риска питьевой воды систем централизованного питьевого водоснабжения, формирующие негативные тенденции в состоянии здоровья населения // Анализ риска здоровью. 2020. № 3. С. 49–60. doi: 10.21668/health.risk/2020.3.06

21. Зайцева Н.В., Сбоев А.С., Клейн С.В., Вековшинина С.А. Качество питьевой воды: факторы риска для здоровья населения и эффективность контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора // Анализ риска здоровью. 2019. № 2. С. 44–55. doi: 10.21668/health.risk/2019.2.05

22. Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Май И.В., Шур П.З. Развитие методологии анализа риска здоровью в задачах государственного управления санитарно-эпидемиологическим благополучием населения // Анализ риска здоровью. 2022. № 3. С. 4–20. doi: 10.21668/health.risk/2022.3.01

23. Онищенко Г.Г. Актуальные проблемы и перспективы развития методологии анализа риска в условиях современных вызовов безопасности для здоровья населения Российской Федерации // Анализ риска здоровью. 2023. № 4. С. 4–18. doi: 10.21668/health.risk/2023.4.01

24. Schoen ME, Boehm AB, Soller J, Shanks OC. Contamination scenario matters when using viral and bacterial human-associated genetic markers as indicators of a health risk in untreated sewage-impacted recreational waters. Environ Sci Technol. 2020;54(20):13101-13109. doi: 10.1021/acs.est.0c02189

25. González-Fernández A, Symonds EM, Gallard-Gongora JF, et al. Risk of gastroenteritis from swimming at a was-tewater-impacted tropical beach varies across localized scales. Appl Environ Microbiol. 2023;89(3):e0103322. doi: 10.1128/aem.01033-22

26. Bhatt A, Dada AC, Prajapati SK, Arora P. Integrating life cycle assessment with quantitative microbial risk assessment for a holistic evaluation of sewage treatment plant. Sci Total Environ. 2023;862:160842. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.160842

27. Рахманин Ю.А., Журавлев П.В., Алешня В.В., Панасовец О.В. Применение новой питательной среды для выделения сальмонелл из водных объектов для оценки эпидемической безопасности водопользования // Гигиена и санитария. 2016. Т. 95. № 5. С. 483-490. doi: 10.18821/0016-9900-2016-95-5-483-490

28. Пархоменко С.С., Леденёва Т.М. Обучение нейронных сетей методом Левенберга – Марквардта в условиях большого количества данных // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2014. № 2. С. 98-106.

29. Ремезова А.А., Тынченко В.В. Применение искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2021. Т. 1. № 7. С. 371-374.

30. Механтьев И.И. Санитарно-гигиенические и эпидемиологические аспекты рекреационного водопользования населения бассейна Верхнего Дона // Здоровье населения и среда обитания. 2020. № 12 (333). С. 23–29. doi: 10.35627/2219-5238/2020-333-12-23-29

31. Журавлев П.В., Алешня В.В., Панасовец О.П. и др. Санитарно-бактериологическая характеристика воды Нижнего Дона // Гигиена и санитария. 2012. Т. 91. № 4. С. 28-31.

32. Марченко Б.И., Журавлев П.В., Дерябкина Л.А., Нестерова О.А. Оценка потенциального микробного риска распространения водообусловленных инфекционных заболеваний на участке реки с интенсивным водопользованием // Анализ риска здоровью. 2024. № 4. С. 81–96. doi: 10.21668/health.risk/2024.4.08

33. Cui Q, Huang Y, Wang H, Fang T. Diversity and abundance of bacterial pathogens in urban rivers impacted by domestic sewage. Environ Pollut. 2019;249:24-35. doi: 10.1016/j.envpol.2019.02.094

34. Калюжин А.С., Байракова А.Л., Морозова М.А., Латышевская Н.И., Руженцова Т.А. Мониторинг Klebsiella pneumoniae как один из критериев микроэкологической характеристики водного объекта // Гигиена и санитария. 2024. Т. 103. № 3. С. 234–241. doi: 10.47470/0016-9900-2024-103-3-234-241

35. Шамина О.В., Самойлова Е.А., Новикова И.Е., Лазарева А.В. Klebsiella pneumoniae: микробиологическая характеристика, антибиотикорезистентность и вирулентность. Российский педиатрический журнал. 2020. Т. 23. № 3. С. 191-197. doi: 10.18821/1560-9561-2020-23-3-191-197