Forecasting health risks for the residents of Southern Russia through satellite and climate-based aridity indicators

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Глобальная тенденция к усилению засушливости — острая проблема, требующая постоянного внимания надзорных органов в сфере здравоохранения. Дефицит атмосферной влаги и положительный температурный тренд способны оказывать негативное влияние на различные показатели качества водных объектов, привести к истощению ресурсов как поверхностных, так и подземных источников водоснабжения. Поскольку обеспеченность доброкачественной питьевой водой относится к числу фундаментальных факторов, определяющих санитарно-эпидемиологическое благополучие населения, то анализ вклада климатических факторов в риск здоровью, этиологически связанный с потреблением некондиционных вод, является актуальной задачей [1–3].

Слабое инфильтрационное питание водовмещающих горизонтов способствует вторичному засолению почв с последующей миграцией токсикантов в подземные воды [4]. Gibbs R.J. выделяет ряд факторов, определяющих геохимические условия формирования подземных вод и, как следствие, их химический состав. Согласно предложенной автором модели, доминирующая роль в многолетней динамике концентраций веществ в воде принадлежит величине испарения влаги из водовмещающих пород, степени подверженности почв эоловой эрозии и количеству атмосферных осадков [5].

Незначительная глубина залегания и безнапорный характер водоносных горизонтов волгоградского Заволжья делает их уязвимыми к влиянию указанных факторов, что приводит к накоплению загрязнителей в слабодреннированных водовмещающих породах изучаемого региона, таких как пески, супеси и суглинки. В зоне залегания хазарского аллювиального горизонта в административных границах Волгоградской области регулярно отмечаются превышения допустимых значений минерализации подземных вод в широком диапазоне (1,1–30,0 ПДК). Ситуацию осложняет тенденция к нарастанию аридности: линия среднегодового температурного тренда на территории Заволжья в период 1979–2022 гг. демонстрировала рост на 31,08% при снижении суммы осадков на 22,15% [6]. Вместе с тем доля подземных источников централизованного водоснабжения Заволжья, не отвечающих санитарно-эпидемиологическим требованиям по санитарно-химическим показателям качества, в 2022 г. составила 21,5% (в 2021 г. — 23,5%, в 2020 г. — 23,8%, в 2019 г. — 22,1%, в 2018 г. — 23,9%, в 2017 г. — 21,5%), в среднем по России данный показатель находился на уровне 12,5% (по данным за 2021 г.) [7].

В многолетнем мониторинге засух, значимых для химического состава подземных вод, большим потенциалом обладают методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Методы геоэкологического мониторинга позволяют осуществлять исследования в камеральных условиях, что существенно облегчает изучение труднодоступных аридных территорий. Расчёт спутниковых индексов позволяет снизить временные и финансовые затраты на получение необходимой информации [8]. Включение отдельных показателей, определённых с помощью технологий ДЗЗ, в процедуру социально-гигиенического мониторинга (СГМ) должно отвечать экологическим особенностям изучаемого региона [9]. Помимо этого, при отборе необходимо учитывать доступность входных данных, необходимых для расчёта того или иного индекса. Согласно ранжированию Всемирной метеорологической организации, спутниковые вегетационные индексы относятся к «простым» индикаторам засухи. Климатические показатели, основанные на функции взаимодействия осадков с температурой, определяются как маркеры аридности «средней» сложности [10].

В Волгоградской области изучены эколого-географические предпосылки распространения возбудителя лихорадки Западного Нила при помощи спутниковых переменных NDVI и NDWI, однако комплексная оценка многолетней динамики неканцерогенного риска здоровью при воздействии химических веществ с помощью методов ДЗЗ ранее не производилась [11].

Цель исследования. Проанализировать потенциал мультирегрессионной климатической модели в прогнозировании долгосрочной динамики неканцерогенных рисков здоровью, связанных с пероральным поступлением токсикантов из подземных вод.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Для достижения заявленной цели были проанализированы концентрации 10 токсикантов в 1149 пробах воды из мониторинговых точек подземных источников водоснабжения (смешанная и кольцевая разводящие сети) ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Волгоградской области филиал в г. Волжский, Ленинском, Среднеахтубинском, Николаевском, Быковском, Палласовском, Старополтавском районах» за 2017–2022 гг. Неканцерогенный риск здоровью населения был оценён на основе «Руководства по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду» (Р 2.1.10.1920-04) [12]. Для взрослого и детского населения использовались стандартные факторы пероральной экспозиции веществ. Территориальная группировка анализируемых проб воды основывалась на гидрогеологической природе волгоградского Заволжья и включала в себя анализ точек водозабора, расположенных в зоне залегания трёх бассейнов подземных вод III порядка: Нижневолжского, Северо-Прикаспийского и Рын-Песковского. Общая площадь исследуемого подземного водосбора составила 27,1 тыс. км² (рис. 1).

Рис. 1. Гидрогеологическая природа Заволжья в административных границах Волгоградской области.

Fig. 1. Hydrogeological nature of the Trans-Volga Region within the administrative borders of the Volgograd region.

Климатический показатель засушливости — индекс аридности де Мартонна (DMI) [13] — был определён по формуле, имеющей вид:

DMI=P/(T+10),

где Р — годовая сумма выпавших осадков, мм; Т — среднегодовая температура воздуха, °С.

Источником данных об осадках и температуре выступили модели ERA5, представляющие собой атмосферный реанализ глобального климата пятого поколения ECMWF (Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды — ECMWF Reanalysis v5). Выборка температур по отчётам Палласовского, Эльтонского, Старополтавского, Быковского и Николаевского метеорологических постов была модифицирована с помощью инструментов зональной статистики при определении показателя LST (Land Surface Temperature). Анализ спутникового индекса засушливости NDMI (Normalized Difference Moisture Index) производился на основе снимков NIR и SWIR каналов Landsat-8 из картографической базы данных EarthExplorer (отбор данных на уровне показателя CloudCover ≤20%) [14]. Программирование геоинформационных систем (ГИС) выполнялось в программном пакете QGIS v3.30. Выбор методов оценки аридности территорий продиктован доступностью входных данных, что позволяет внедрить данные показатели в процедуру социально-гигиенического мониторинга среды обитания человека.

Статистический анализ

Выборки концентраций токсикантов были проанализированы на нормальность распределения с помощью критерия Пирсона. В виду пестроты геохимической природы водоносных горизонтов, обусловливающей высокие величины стандартного отклонения (σ), в выборках некоторых загрязнителей, для определения суммарного уровня риска (зависимая переменная ∑HI, у) был выбран аггравированный сценарий, реализованный в виде расчёта доз поступления по верхней границе 95%-го доверительного интервала (ДИ). Влияние спутникового (NDMI, x₁) и климатического (DMI, x₂) индексов засушливости на динамику риска здоровью оценивалась путём построения уравнения множественной регрессии (r_y,x1,x2) в стандартном масштабе с определением β-коэффициентов, также был рассчитан коэффициент детерминации (R²). Выбор метода обусловлен гипотезой о наличии как прямого, так и косвенного влияния одного из признак-факторов на результативный показатель (т.е. влияние через другие факторы модели). Адекватность включения предикторов в модель оценивалась с помощью проверки факторов на мультиколлинеарность (VIF), были определены парные и частные коэффициенты корреляции.

Прогностическая сила построенной регрессионной модели проанализирована с помощью коэффициента несоответствия Тейла (V), теснота корреляционных связей оценивалась по шкале Чеддока с проверкой достоверности на весах T_набл/Т_крит (по двусторонней критической области). Многолетнее прогнозирование временного тренда значений переменных-предикторов (DMI, NDMI) для предсказания значения неканцерогенный опасности в десятилетнем периоде (t₁₀) выполнялось с использованием модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). При сглаживании рядов динамики был применён метод переноса начала координат в середину ряда. Все результаты статистической обработки, выполненной в пакете прикладных программ Matlab+Femlab v9.13.0, принимались как значимые при величине критерия р <0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ

На территории волгоградского Заволжья, гидрогеологически представленного Северо-Каспийским артезианским бассейном II порядка, главным образом формируются солёные воды и рассолы с изменчивым химическим составом. В подземных источниках хозяйственно-питьевого водоснабжения исследуемого региона ежегодно регистрируется превышения ПДК по таким загрязнителям, как хлороформ, железо, хлориды, сульфаты, магний, натрий, кальций, отмечается несоответствие нормативам по показателю общей жёсткости, что соотносится с химической природой аллювиальных водоносных горизонтов морского генеза.

Рассчитанные по данным протоколов СГМ суммарные значения (∑HI) рисков здоровью взрослого и детского населения Заволжья имели схожую многолетнюю динамику для всех входящих в Северо-Каспийскую подпровинцию бассейнов III порядка. Значительные величины индивидуального вклада хлороформа (HQ_дет >1) в общую картину неканцерогенной опасности регистрировались в 2017, 2020 и 2021 гг. для каждой их трёх изучаемых территорий. В 2017 г. в зоне залегания вод Нижневолжского бассейна также отмечалось превышение допустимого уровня риска для здоровья взрослых (HQ_взр=1,37), ассоциированного с пероральным поступлением хлороформа. Было обнаружено, что данный загрязнитель вносит значительный вклад в картину общей неканцерогенной опасности: доля HQ_{хлороформ} в суммарном показателе HI находилась в диапазоне 25,00–58,93%.

Нами не было зарегистрировано превышения допустимого уровня риска по металлам, вносящим вклад в общую минерализацию (натрий, кальций, магний). При этом необходимо отметить, что на наблюдательных постах Быково, Левчуновка и Верхнепогромное ежегодно регистрировалось превышение кларковых концентраций этих веществ (2,3–3,0 ПДК) (табл. 1).

Таблица 1. Значения неканцерогенного риска здоровью, рассчитанные по верхней границе 95%-го доверительного интервала

Table 1. Non-carcinogenic health risk values calculated using the upper limit of the 95% confidence interval

На следующем этапе исследования были определены критические системы, подвергающиеся риску (HI) развития неканцерогенных эффектов с учётом сонаправленного действия токсикантов: кровь (хлороформ, железо, марганец, нитраты, нитриты); почки (хлороформ, кальций, нефтепродукты); центральная нервная система — ЦНС (хлороформ, марганец); сердечно-сосудистая система — ССС (нитраты, натрий); печень (хлороформ). Согласно Р 2.1.10.1920-04, фтор рассматривается как вещество, воздействующее на костную систему и зубы (референтная доза, RfD=0,06), норматив ПДК <1,2 мг/дм³ для III климатического района (СанПиН 1.2.3685-21 «Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания»). Известно, что 50% перорально поступившего фтора в концентрациях, не превышающих предельно допустимые, в течение 24 часов инкорпорирует из плазмы в кальцинированные ткани, остаток же выводится из организма с мочой. В результате этого 99% пожизненной экспозиции вещества остается в костях, дентине и эмали зубов и не подлежит метаболизму [15]. На территории исследуемой гидрогеохимической провинции не было зарегистрировано превышение допустимого уровня риска, формируемого фтором (HQ <1, диапазон концентраций 0,14–0,56 ПДК). В связи с этим на этапе выделения основных критических органов и систем фтор был исключён из анализа итоговой рисковой картины (рис. 2).

Рис. 2. Значения многолетней динамики рисков здоровью по основным критическим системам, подвергающимся опасности развития неканцерогенных эффектов в зоне Северо-Каспийского бассейна II порядка: ЦНС — центральная нервная система; ССС — сердечно-сосудистая система.

Fig. 2. Values of long-term trends of health risks for the main targets for developing non-carcinogenic effects in the North Caspian basin of the second order: CNS — central nervous system; CV(S) — cardiovascular system.

Многолетняя картина риска развития неканцерогенных эффектов со стороны крови, почек, сердечно-сосудистой и центральной нервной систем демонстрировала сходную динамику. Минимальные значения риска, рассчитанные с учётом сонаправленного действия токсикантов, относились к сердечно-сосудистой системе, что объясняется отсутствием вклада хлороформа в этот феномен. Превышение допустимого уровня HI_ссс выявлено для детей лишь на территории Рын-Песковского бассейна III порядка в 2017 и 2020 гг. (HI_{дет/ссс}=1,30; HI_{дет/ссс}=1,39, соответственно). Максимальные уровни были отмечены для крови на протяжении всего изучаемого диапазона времени (2017–2022 гг.). В Нижневолжском бассейне наибольшее значение для данной критической системы зарегистрировано в 2017 г. (HI_{взр/кровь}=1,51; HI_{дет/кровь}=4,03), в Северо-Прикаспийском и Рын-Песковском бассейнах пиковые величины относились к 2020 г. (HI_{взр/кровь}=1,26, HI_{дет/кровь}=2,86; HI_{взр/кровь}=1,42, HI_{дет/кровь}=3,33, соответственно). Необходимо отметить, что в 2019 г. значения HI, превышающие единицу, были отмечены лишь для детей: Нижневолжский бассейн, HI_{дет/кровь}=1,63; Северо-Прикаспийский, HI_{дет/кровь}=1,43; Рын-Песковский, HI_{дет/кровь}=1,32. Таким образом, значение суммарного риска здоровью ∑HI на всех территориях Северо-Каспийской подпровинции залегания подземных вод достоверно увеличилось (диапазон 2019–2020 гг.) как для взрослых, так и для детей (взрослые: Т_набл=9,80, Т_крит=4,30, р <0,05; дети: Т_набл=11,80, Т_крит=9,92, р <0,01). В 2022 г. превышение допустимых уровней неканцерогенного риска не было зарегистрировано ни для одной из критических систем: достоверная отрицательная динамика риска сохранялась во временнÓм отрезке 2020–2022 гг. при р <0,01 (взрослые: Т_набл=21,50, Т_крит=9,92; дети: Т_набл=20,60, Т_крит=9,92).

Принимая во внимание значимые отличия между показателями неканцерогенного риска в разные годы и гидрогеологические особенности волгоградского Заволжья, мы произвели вычисление спутникового индекса засушливости NDMI — первого признак-фактора регрессионной модели (х₁). Для каждого из трёх бассейнов III порядка был создан векторный слой для расчёта зональной статистики растра с диапазоном вариации индекса от –1 (засушливые территории) до 1 (увлажнённые территории) (рис. 3).

Рис. 3. Растровые карты бассейнов подземных вод III порядка с зональной статистикой индекса засушливости NDMI (2017–2022 гг.).

Fig. 3. Raster maps of the third order groundwater basins with zonal statistics of the NDMI aridity index (2017–2022).

Различия между «влажным» 2019 и засушливым 2020 гг. оказались достоверными при р <0,05 для связанных выборок (Т_набл=9,70, Т_крит=4,30), динамика NDMI в диапазоне 2020–2022 гг. также продемонстрировала достоверные отличия изучаемого показателя (Т_набл=21,50, Т_крит= 9,392, р <0,01).

Для определения второго признак-фактора (х₂) нами была произведена модификация расчётной формулы индекса де Мартонна с использованием зональной статистики по спутниковому показателю LST, заключающаяся в замене среднемесячных температур воздуха на усредненные температуры земной поверхности для каждого из трёх бассейнов подземных вод. При выводе итогового изображения растра, индивидуальные для каждого месяца метаданные снимков были трансформированы в среднегодовое значение (рис. 4).

Рис. 4. Растровые карты показателя LST в волгоградском Заволжье (2017–2022 гг.).

Fig. 4. Raster maps of the LST indicator in the Volgograd Trans-Volga Region (2017–2022).

Полученные значения суммарных рисков здоровью, NDMI, DMI, а также взаимосвязь между изучаемыми явлениями приведены в табл. 2. Между предикторами и зависимой переменной существует обратная связь: снижение значений влияющих факторов свидетельствует о росте аридности, что способствует росту концентраций токсикантов в воде и ассоциированных с ними рисков здоровью.

Таблица 2. Множественные корреляционные связи между исследуемыми показателями и прогностическая сила модели

Table 2. Multiple correlations between the studied indicators and the predictive power of the model

Нами были выявлены высокие корреляционные связи между показателями засушливости и рисками развития неканцерогенных эффектов для трёх бассейнов подземных вод. Во всех случаях значения r_y,x1,x2 превышали 0,8 по шкале Чеддока, при этом признак-факторы определяли от 82,8 до 98,4% дисперсии результативного признака. Проверка выборок-предикторов NDMI (х₁) и DMI (х₂) на мультиколлинеарность подтвердила адекватность включения двух изучаемых признак-факторов в прогностическую регрессионную модель риска по трём бассейнам подземных вод (в каждом из рассматриваемых случаев VIF <2,5). Однако необходимо отметить, что анализ частных коэффициентов регрессии выявил больший вклад предиктора NDMI в изменение зависимой переменной у (∑HI), чем индекс де Мартонна. Минимальные значения r_уx2/x1 в генеральной совокупности наблюдений за всеми бассейнами III порядка составили –0,020, p=0,177 (Нижневолжский бассейн, взрослые), максимальные — –0,554, p=0,105 (Рын-Песковский, дети); минимум r_уx1/x2= –0,823, p=0,012 (Северо-Прикаспийский, взрослые), максимум — –0,984, p=0,002 (Рын-Песковский, взрослые). Примечательным также является наличие высоких корреляционных связей между процентным вкладом хлороформа в ∑HI и многолетней динамикой засушливости по индексу NDMI. Минимальные значения коэффициентов парной корреляции по этим показателям составляли –0,689 (р=0,130), максимальные же достигали –0,829 (p=0,041), в то время как для DMI и хлороформа не было зарегистрировано статистически достоверных связей ни в одном из изучаемых случаев.

На основании этих феноменов можно сделать вывод о том, что введение параметра DMI в модель приводит к незначительному росту тесноты связи между NDMI и значением суммарного неканцерогенного риска здоровью. Наблюдаемые значения t-статистики для наименьшего из коэффициентов корреляции r_yx1 (Нижневолжский бассейн, взрослые) также свидетельствовали о значимости включения х₁ в модель (Т_набл=4,79, Т_крит=3,49) и незначимости привлечения в прогнозирование показателя х₂ (Т_набл=3,28, Т_крит=4,17) при p <0,05 (табл. 2).

Прогностическая сила полученной модели была оценена с помощью коэффициента расхождения Тейла (V), в котором 0 соответствует «идеальному» прогнозированию, а приближающиеся к 1 числа свидетельствуют о случайном экстраполировании. Полученные значения V во всех трёх случаях оказались меньше 0,1, причём для Рын-Песковского бассейна коэффициент Тейла значительно приблизился к 0 и составил 0,002. Высокая прогностическая сила модели обусловила возможность построения уравнений временных трендов для предиктора x₁. Введение в уравнение множественной регрессии спрогнозированных значений NDMI позволило предсказать уровни неканцерогенного риска при сохраняющейся тенденции к аридизации Заволжья по аггравированному сценарию засухи. Доверительные интервалы 95-го процентиля для горизонта прогнозирования риска t₁₀ имели следующие значения:

• Нижневолжский бассейн:

HI_{взрослые} (3,50–7,69, p=0,005), HI_дети (7,34–18,91, p=0,009);

• Северо-Прикаспийский бассейн:

HI_{взрослые} (2,74–6,83, p=0,012), HI_дети (7,22–15,62, p=0,006);

• Рын-Песковский бассейн:

HI_{взрослые} (5,59–7,75, p <0,001), HI_дети (12,72–18,40, p <0,001).

ОБСУЖДЕНИЕ

Примечательным моментом в нашем исследовании является значительный вклад хлороформа в формирование неканцерогенного риска здоровью. Для детей минимальные значения индивидуальной опасности (HQ_{хлороформ}) составили 0,46, максимальные — 3,20; для взрослого населения величины находились в диапазоне 0,20–1,37. В отечественной науке хлороформ традиционно рассматривается как загрязнитель антропогенного происхождения, ассоциированный с хлорированием воды [16]. Однако данные Hunkeler D. и соавт. [17] и Breider F. и соавт. [18], полученные в результате анализа мигрирующего в экосистемах хлороформа, свидетельствуют о сохранении изотопной сигнатуры углерода-13 в составе CHCl₃ при перемещении вещества из водовмещающих грунтов в подземные воды. В условиях территорий, лишённых значительной антропогенной нагрузки, это может указывать на биогенное, либо абиогенное происхождение данного токсиканта. В обзорном исследовании Field J.A. приводится информация о незначительном вкладе антропогенных источников (<10%) в глобальную продукцию хлороформа, циркулирующего в мировых экосистемах [19]. Peng P. и соавт. отмечают высокий потенциал солёных сред в естественном галогенировании органических веществ с образованием хлороформа [20]. Это согласуется с эдафическими особенностями Заволжья, для которого характерны засоленные грунты (солоди, солонцы и солончаки), формирующие солёные воды и рассолы [21].

Нами установлено, что для аридизированных регионов юга России NDMI является наиболее точным спутниковым индексом оценки и прогнозирования засушливости. Обсуждаемый показатель не использует «красный» (RED) канал спутниковой камеры, широко применяемый при анализе дефицита влаги в случае покрытия местности растительностью с высоким содержанием хлорофилла (индексы NDVI, RVI, IPVI и др.). Для территории волгоградского Заволжья типичны типчаково-ковыльные и полынно-злаковые степи, характеризующиеся значительно меньшим содержанием хлорофилла, чем биомасса «зелёных» древесных фитоценозов при равном проективном покрытии. SWIR-индекс NDMI взаимодействует с количеством воды в растительности, тем самым снимая фактор неопределённости, заключающийся в отличиях по содержанию хлорофилла между лесными сообществами и ксерофильными степями. На стадии подбора спутникового показателя NDMI позволил получить наиболее релевантные результаты для Северо-Каспийского бассейна, что согласуется с данными Д.В. Малахова с соавт. [22], представленными для западных регионов Казахстана.

Нами обнаружены сильные корреляционные связи между спутниковым показателем NDMI и рисками здоровью, обусловленными засухозависимыми веществами. В работе А.В. Косарева с соавт. показан высокий линейный отклик HI на изменение аридности, оценённый с помощью NDMI для малых рек Башкортостана и Саратовской области [23]. Авторы указывают на достоверный рост риска, ассоциированного с пероральным поступлением железа и биогенных соединений азота. Данный феномен был отмечен нами и для волгоградского Заволжья. Засушливым годам соответствовали максимальные значения неканцерогенной опасности, связанной с железом и нитратами (HQ_{дет/железо}=0,30, HQ_{дет/нитраты}=0,98); наиболее «влажному» 2022 г. были свойственны наименьшие уровни риска по этим веществам (HQ_{дет/железо}=0,05, HQ_{дет/нитраты}=0,14). Деятельность термофильных железовосстанавливающих бактерий, а также индуцированное повышением температуры гниение органических соединений обусловливают экосистемную преемственность между негативными климатическими тенденциями и положительной динамикой риска здоровью.

Помимо этого, наши данные о значительном влиянии аридного тренда на качество подземных вод Заволжья по показателям натрия, кальция и магния соотносятся с результатами исследованиями Balamurugan P. и соавт. в индийском Тамилнаде [24]. Величины парной корреляции Пирсона между суммарным риском по трём указанным металлам и NDMI находились в пределах от –0,844 (p=0,037) до –0,971 (p=0,001) для Нижневолжского и Рын-Песковского бассейнов, соответственно.

Принимая во внимание проблему галогенсодержащих соединений, для обеспечения населения волгоградского Заволжья доброкачественной питьевой водой необходимо усовершенствование процедуры водоподготовки. В отчётах СГМ надзорных органов мониторинговые точки Быковского, Николаевского, Палласовского и Старополтавского районов отнесены ко 2 классу подземных источников. Согласно требованиям СП 31.13330.2021: «Свод правил. Водоснабжение. Наружные сети и сооружения», в случае обнаружения загрязнения хлорорганическими соединениям (блок «Определяющие антропогенные ингредиенты») необходима реализация дополнительных реагентных способов обработки — сорбционная доочистка в стационарном слое адсорбента. Учитывая природные особенности изучаемых подземных водоисточников (2 класс: Fe <3 мг/дм³, Mn <0,1 мг/дм³), в соответствии с СП 31.13330.2021 рекомендована следующая технологическая схема водоподготовки: упрощенная аэрация, фильтрование, стабилизация (блок «Очистка подземных вод от природных загрязнений»).

Перспектива дальнейших исследований может быть связана с анализом концентраций биогенного и абиогенного хлороформа в водовмещающих породах с целью уточнения природы поступающего в питьевые воды загрязнителя. Кроме того, изучение достаточного количества нецентрализованных источников водоснабжения также способно уточнить полученные нами данные.

В работе не оценивалась перкутанная и ингаляторная экспозиция токсикантов, что может быть интерпретировано как фактор неопределенности в трактовке результатов исследования. По данным Т.И. Иксановой с соавт. [25], 68% среднесуточной дозы CHCl₃ поступает в организм человека ингаляторным и накожным путём при принятии душа. Особенности поведения хлорорганических веществ способны сформировать ещё один вектор потенциальных исследований, основанный на оценке вклада различных типов экспозиций хлороформа в общую хроническую интоксикацию данным загрязнителем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Обнаружен значительный вклад хлороформа в общую картину неканцерогенной опасности для подземных вод хозяйственно-питьевого назначения в волгоградском Заволжье. Максимальные значения были зарегистрированы в Нижневолжском бассейне залегания подземных вод (HQ_{дет/хлороформ}=3,20, HQ_{взр/хлороформ}=1,37) в 2017 г. Выявлен потенциал внедрения спутникового показателя NDMI в процедуру социально-гигиенического мониторинга качества подземных вод аридных зон юга России. Данный индикатор засушливости вносит наибольший вклад в валидность прогностической модели многолетней динамики рисков здоровью, формируемых пероральным поступлением загрязнителей из подземных вод волгоградского Заволжья. Наименьшее из значений множественной регрессии было отмечено для рисков здоровью взрослых (r_y,x1,x2=0,909, p=0,012) в Северо-Прикаспийском бассейне, максимальные величины зарегистрированы в Рын-Песковском для детей (r_y,x1,x2=0,992, p=0,002). Климатический индекс де Мартонна демонстрировал незначительную надежность в прогнозировании многолетней динамики неканцерогенного риска здоровью, ассоциированного с токсикантами, циркулирующими в аридных экосистемах юга России. Высокое разрешение и чувствительность к количеству воды в степной растительности валидизирует показатель NDMI для топографии аридных зон.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Д.С. Новиков — сбор и анализ литературных источников; программирование в среде геоинформационных систем; статистическая обработка, анализ и интерпретация данных; подготовка и написание первого варианта статьи. Н.И. Латышевская — концепция и дизайн исследования, редактирование текста, утверждение окончательного варианта рукописи.

Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Благодарности. Авторы выражают благодарность за предоставление данных О.М. Мазулину — главному врачу филиала ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Волгоградской области в г. Волжский, Ленинском, Среднеахтубинском, Николаевском, Быковском, Палласовском, Старополтавском районах» и Л.П. Руруа — главному специалисту-эксперту отдела надзора за условиями труда и радиационной безопасности Управления Роспотребнадзора по Волгоградской области.

ADDITIONAL INFORMATION

Authors’ contribution. D.S. Novikov — collection and analysis of literary sources; geographic information systems programming; statistical processing, analysis and interpretation of data; preparation and writing the first sample of article. N.I. Latyshevskaya — concept and design research, text editing, final manuscript approval. All authors confirm that their authorship meets the international ICMJE criteria (all authors have made a significant contribution to the development of the concept, research and preparation of the article, read and approved the final version before publication).

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Acknowledgments. The authors express their gratitude for providing data to O.M. Mazulin — Chief physician of the Branch of the Federal Budgetary Health Institution "Center for Hygiene and Epidemiology in the Volgograd Region in Volzhsky, Leninsky, Sredneakhtubinsky, Nikolaevsky, Bykovsky, Pallasovsky, Staropoltavsky districts" and L.P. Rurua — Chief Specialist-Expert of the Department for Supervision of Working Conditions and Radiation Safety of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing Office for the Volgograd Region.

About the authors

Denis S. Novikov

Author for correspondence.
Email: dennov89@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2886-5431
SPIN-code: 4583-6672
Russian Federation, Volgograd

Natalia I. Latyshevskaya

Email: latyshnata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8367-745X
SPIN-code: 7299-4690

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor

References

Supplementary files

Supplementary Files

Action

1. JATS XML

Download

2. Fig. 1. Hydrogeological nature of the Trans-Volga Region within the administrative borders of the Volgograd region.

Download (327KB)

Indexing metadata

3. Fig. 2. Values of long-term trends of health risks for the main targets for developing non-carcinogenic effects in the North Caspian basin of the second order: CNS — central nervous system; CV(S) — cardiovascular system.

Download (357KB)

Indexing metadata

4. Fig. 3. Raster maps of the third order groundwater basins with zonal statistics of the NDMI aridity index (2017–2022).

Download (722KB)

Indexing metadata

5. Fig. 4. Raster maps of the LST indicator in the Volgograd Trans-Volga Region (2017–2022).

Download (596KB)

Indexing metadata