В настоящее время получает широкое распространение методология анализа риска в процессе принятия решений по управлению качеством окружающей природной среды. Проблема оценки допустимости или недопустимости того или иного вредного воздействия связана, с одной стороны, с заданием приемлемого риска, учитывающего всю совокупность медико-биологических требований, технологических и экономических аргументов, и, с другой стороны, с установлением достоверных зависимостей «доза-эффект» по всему перечню приоритетных вредных веществ, обобщающих весь имеющийся фактический материал.
       Любые оценки риска связаны со значительной неопределенностью в данных. Это касается также и существующих моделей «доза-эффект». Сегодня считается, что модели «доза-эффект» достаточно прора-ботаны только для двух видов воздействий – острого и хронического [1-3]. Однако несмотря на это имеющиеся зависимости для острого токсикологического воздействия дают результаты, которые могут отличаться в 2 – 5 раз [1, 3]. Оценки в области хронических воздействий еще более противоречивы. Не-определенность зависимостей «доза-эффект» связана с вариабельностью (изменчивостью) данных, несовершенством методов, недостаточностью знаний, отсутствием или неполнотой информации о риске. Да-же в случае тщательного обобщения токсикологических данных по изучению рисков воздействий в области острых отравлений, в основном, даются оценки качественного характера (гибель, возможна гибель, опасно для жизни, можно выдержать), которые сложно привести к количественному виду.
       Сегодня для больших диапазонов изменения концентраций и времени воздействия зависимости «доза-эффект» не разработаны. Определены они могут только обобщением экспериментальных и статистических данных при воздействии химических веществ.
Методика проведения статистического эксперимента
       Задачи принятия решений в области оценки риска обычно относятся к классу задач стохастической неопределенности. Однако ограниченность информации часто обусловлена и недостаточной изученностью природы рассматриваемых процессов. Это может вносить существенную долю природной (нестохастической) неопределенности. Таким образом, в основу методов оценки риска при ограниченном объеме данных должны быть положены определенные базовые теоретические закономерности, учитывающие связи в системе риск-опасность [4-6]. Адаптация теоретических зависимостей для риска по статистическим данным позволяет значительно расширить область их применения.
       За рубежом используется целый ряд имитационных моделей, которые построены на основании токсикологических и медицинских данных о смертности и заболеваемости [7-9]. Основу некоторых моделей в области риска составляют стохастические методы.
       Широко используемым способом стохастического моделирования является проведение статистического эксперимента, в основе которого лежит метод Монте-Карло. Проведя серию испытаний, получают множество частных значений наблюдаемой величины. Полученные данные обрабатываются и представляются в виде соответствующих численных оценок интересующих величин или характеристик системы.
       В данной работе в основу оценки параметров зависимости «доза-эффект» при ингаляционном воздействии вредных веществ было положено проведение статистического эксперимента с последующей адаптацией теоретических зависимостей [4-6]. Методика проведения эксперимента предполагала выполнение следующих этапов.

1. Сбор и обобщение экспериментальных и статистических данных при воздействии приоритетных химических веществ, загрязняющих атмосферный воздух.
2. Шкалирование и вероятностный анализ рисков воздействий (хронических, острых, подострых и т.д.) и фоновых рисков.
3. Моделирование случайных факторов и разработка имитационных моделей для проведения статистического эксперимента.
4. Планирование и проведение статистических экспериментов.
5. Обработка и анализ результатов статистических экспериментов и оценка зависимости «доза-эффект» для приоритетных вредных веществ.

       Методика выполнения первого этапа предполагала сбор и обобщение экспериментальных и статистических данных при воздействии приоритетных веществ: оксида углерода, диоксида азота, формальдегида, аммиака, сероводорода и диоксида серы. С этой целью изучались данные литературных источников, Интернет-ресурсов и справочников по токсикологическим и эпидемиологическим воздействиям вредных веществ. Ряд основных используемых источников и ресурсов приведен в списке литературы данной работы [7, 10, 11].
       Экспериментальные и статистические данные обобщались в однотипном виде, который позволяет градациям риска, измеренным в шкалах качественных оценок, приписать численные значения. В общем случае данные экспериментов в области острых воздействий обобщались в виде: при концентрации вредного вещества в диапазоне C _i и времени оздействия от C_i до наблюдается определенный вредный эффект, позволяющий дать качественную или количественную оценку риска (например, гибель, возможна гибель, процент риска получения эффекта в популяции и т.д.). Считалось, что для такого токсикологического эксперимента возможно построение стратифицированной выборки. Под стратифицированной выборкой понималось однородная совокупность статистических экспериментов для определенной группы токсикологических данных, которые можно представить в описанном выше виде для сравнительно небольших диапазонов изменения концентрации и времени.
       Аналогичный подход использовался при обработке статистических данных по оценке рисков подострых и хронических воздействий, а также оценке фоновых рисков.
       На втором этапе на основе собранных фактических данных и экспертной информации проводилось выдвижение гипотез относительно вероятностных распределений параметров и рисков.
       Концентрация вредного вещества и время воздействия в токсикологических экспериментах являются по отношению к риску влияющими факторами, поэтому распределения этих величин принимались равномерно распределенными в рамках тех небольших диапазонов, которые обобщали конкретные эксперименты или статистические данные.
       В свою очередь при описании результатов токсикологических экспериментов часто даются количественные оценки риска (особенно в экспериментах на животных), диапазоны изменения которых обычно сравнительно невелики. Это позволяет для вероятностной оценки риска при построении стратифицированной выборки также принять равномерное распределение, справедливое для выбранного диапазона условий конкретного токсикологического эксперимента.
       Основная проблема количественного определения рисков возникает тогда, когда оценки риска заданы в качественном виде. В этом случае в процессе шкалирования данных градациям переменных необходимо приписывать численные значения, которые характеризуют риск определенного вида воздействия и эффекта. Сложность данной задачи объясняется тем, что не просто обобщить в указанном выше виде экспериментальные данные для разных веществ и видов воздействий (острое, подострое, хроническое и т.д.). Это связано с тем, что характеристики риска, хотя и оцениваются в виде, но относятся к различным параметрам состояния организма, видам воздействия и условиям проведения экспериментов или сбора статистических данных. Для всех веществ оценки риска даются также применительно и к разным биологическим объектам – животным и человеку.
       Поэтому шкалирование рисков при их качественном описании проводилось отдельно для различных вредных веществ и видов воздействий. При этом принимались следующие допущения.

1. Вся область воздействий в зависимости от тяжести вредных эффектов может быть разделена на уров-ни: слабые (хронические) эффекты, наблюдаемые вредные эффекты и выраженные (тяжелые) эффек-ты. Данное разделение условно, однако широко используется в токсикологии, например, нижние уровни NOAEL, LOAEL, AEL и FEL, выше которых возможны эффекты определенной тяжести при определенном времени действия.
2. Если количество экспериментальных токсикологических данных позволяет, уровни, в свою очередь, могут быть разделены на области, которые характеризуются рисками различных эффектов, однако количественная оценка риска может даваться только в виде вероятности в диапазоне.
3. Каждый уровень может определяться разными рисками, которые задаются по определенным характерным показателям, позволяющим оценить тяжесть соответствующих вредных эффектов.
4. Все риски независимо от тяжести эффектов имеют распределения в виде S-образных функций и могут быть проградуированы в определенных количественных шкалах с широкими диапазонами, например, 5 35 %; 35 65 %; 65 95 %.
5. Для конкретно выбранного токсикологического эксперимента возможно установление своего уровня тяжести эффекта и своего диапазона возможного риска по соответствующему показателю (или группе показателей) жизнедеятельности организма.

       Для каждого вредного вещества при шкалировании рисков принятый методический подход имел свои особенности. Для оксида углерода вся область выраженных эффектов, которая характеризует токсические отравления человека и оценивается известной шкалой СОНb (карбоксигемоглобина), была разбита на два диапазона – смертельных и токсических эффектов. В качестве границы принималось значение СОНb равное 50%, так как смертельные эффекты наблюдаются в отдельных случаях даже при сравнительно невысоком содержании СОНb – 45 55 % [10, 11]. В связи с тем, что имеются высокие неопределенности в данных, каждый диапазон градуировался по достаточно широкой шкале рисков:

1. Для смертельных эффектов риск принимался равным 5-35% при содержании СОHb в крови 45 60 %; 35 65% при СОHb 60 75%; 65 95% при содержании СОHb 75 90%.
2. Для токсических эффектов риск принимался равным 5-35% при содержании СОHb 10 15 %; 35 65% при СОHb 15 35%; 65 95% при содержании СОHb 35 55%.

       Все токсикологические и статистические данные при отравлении людей по показателю риска шкалировались с учетом приведенной выше шкалы.
       Количественная оценка рисков при хронических воздействиях проводилась для концентраций в области порога хронического общетоксического действия [12] c учетом 5-10 процентного увеличения риска по сравнению с фоновыми рисками. Время действия принималось 18-70 лет, что определяется статистическими данными. Фоновые данные по риску принимались с учетом результатов таблицы 1.
       Таблица 1. Фоновые риски к оценке зависимостей «доза-эффект» для различных вредных веществ, загрязняющих атмосферу

       Количественная оценка фоновых рисков осуществлялась по результатам анализа заболеваемости населения при ингаляционных воздействиях указанных выше вредных веществ на основе регистрируе-мых органами статистики статистических данных за период с 2000 по 2005 годы.
       Для области воздействий, связанной с профессиональной деятельностью, где концентрации вредного вещества в рабочей зоне сравнительно невелики (10-50 мг/м³), а время воздействия может составлять от двух месяцев до нескольких лет, токсикологические и статистические данные представлялись в том же виде, что и для выраженных эффектов. Однако в этом случае учитывались только те данные, которые по рискам попадают в нижнюю область токсических эффектов: риск 5-35% (СОHb 10-15%).
       Токсикологические эксперименты по острым отравлениям животных анализировались при условии наличия количественных данных по риску смертности. Соответствующие данные, полученные при проведении хронических экспериментов на животных обрабатывались с учетом методики [12]. Время воздействия принималось 2-4 месяца (10-15% жизни животных), концентрации – на уровне порогов хронического общетоксического действия, а риск 10-20%. Для анализа принимались только результаты токсикологических экспериментов, проведенных на мышах и крысах.
       Оксид углерода является наиболее изученным веществом и по нему имеются достаточно полные данные по сравнению с другими вредными веществами.
       Для других вредных веществ отсутствуют общепринятые шкалы опасности (по аналогии со шкалой карбоксигемоглобина), поэтому для оценки рисков смертельных и острых эффектов использовались данные литературных источников [ 1, 7, 10 – 12], которые представлены в виде количественных зависимостей «доза-эффект»
       Указанный выше подход использовался при оценке рисков воздействия на людей следующих веществ: диоксида серы, сероводорода, формальдегида, аммиака и диоксида азота. В свою очередь для этих веществ количественная оценка риска при хронических воздействиях проводилась также, как и для оксида углерода. Описанный выше подход на примере оксида углерода для оценки воздействий, связанных с профессиональной деятельностью и при токсикологических экспериментах с животными, использовался и в остальных анализируемых случаях.
       В процессе третьего этапа на основе полученных оценок диапазонов случайных факторов (концентрации, времени воздействия и рисков) разрабатывались модели для проведения статистического эксперимента в среде Simulink. В основу моделирования факторов при получении стратифицированной выборки было положено использование случайных чисел, имеющих равномерное распределение. При моделировании каждого случайного фактора был задействован отдельный генератор пакета Matlab, чтобы обеспечить независимость при проведении экспериментов. Имитационная модель для статистического эксперимента в среде Simulink представляет собой блок-диаграмму с тремя равномерно распределенными генераторами случайных чисел вида unifrnd(min, max) для моделирования времени, концентрации и риска. Для этих величин при создании каждой стратифицированной выборки задаются минимальные и максимальные значения, которые соответствуют определенным токсикологическим экспериментам или статистическим данным. В рамках одного прогона модели выполняется один эксперимент, данные которого выводятся на дисплей.
       Этап планирования и проведения экспериментов предполагал оценку необходимого количества прогонов модели и формирование массивов экспериментальных данных. Для каждой будущей стратифицированной выборки выполнялись оценочные прогоны, по которым подбиралось необходимое число экспериментов из условия обеспечения однородности выборки. Данная величина принималась для выборки индивидуально с учетом данных, характеризующих диапазоны риска для выбранного определенного токсикологического эксперимента.
       Число прогонов при формировании экспериментальной стратифицированной выборки оценивалось для риска воздействий по формуле:
      ... ... ....