Математические модели загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса и промышленного центра выбросами автотранспорта и промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Антропов, Константин Михайлович

• Антропов, Константин Михайлович
• кандидат физико-математических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Антропов, Константин Михайлович

Введение.

Глава 1. Модели загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса (литературный обзор).

1.1. Обзор методов оценки экспозиции человека вредными веществами в атмосферном воздухе.

1.2. Обзор методов оценки загрязнения атмосферного воздуха.

1.2.1. Методы интерполяции.

1.2.2. Методы моделирования рассеивания.

1.2.3. Метод Land Use Regression.

1.3. Направления развития метода Land Use Regression.

1.4. Методы построения моделей.

1.4.1. Регрессионный анализ.

1.4.2. Метод группового учета аргументов.

1.4.3. Нейронные сети.

1.5. Задачи, вытекающие из обзора.

Глава 2. Методология картирования загрязнения атмосферного воздуха методом регрессионной картографии.

2.1. Сбор и обработка доступных географических данных.

2.2. Статистический анализ экспериментальных данных.

2.2.1. Предварительный однофакторный анализ данных.

2.2.2. Построение переменной Road.

2.2.3. Техника построения регрессионной модели загрязнения.

2.2.4. Анализ и корректировка переменных в составе модели.

2.3. Оценка адекватности модели.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса и промышленного центра выбросами автотранспорта и промышленных предприятий»

Актуальность исследования. Применение математического моделирования и основанных на нем программных пакетов в области охраны окружающей природной среды в той или иной степени позволяет решать задачи расчета загрязнения атмосферного воздуха населенных пунктов. При описании загрязнения крупных городов и промышленных центров возникают значительные сложности, связанные с существенным вкладом в общее загрязнение локальных источников (автотранспорт, карьеры и т.п.). Это приводит к сильной неоднородности загрязнения атмосферного воздуха в пределах города, вследствие чего требуются особые (по сравнению с существующими) методы описания загрязнения атмосферного воздуха.

Сложность математического описания загрязнения атмосферного воздуха выбросами автотранспорта состоит в следующем. Во-первых, выбросы в атмосферу осуществляются из большого количества пересекающихся линейных источников (автомобильные дороги). Во-вторых, в отличие от промышленных предприятий, выброс вредных веществ автотранспортом происходит вблизи поверхности земли, что значительно снижает рассеяние вредных веществ. В-третьих, на процессы образования и переноса выбросов автотранспорта влияет большое число сложных для учета на большой территории факторов: параметры автотранспортных потоков, параметры автомобильных дорог, окружающие здания и прочие объекты, метеорология, топография местности и т.п. Это приводит к сильной неоднородности загрязнения атмосферного воздуха в пределах города [53,55,60], вследствие чего требуются особые методы исследования загрязнения атмосферного воздуха (необходимо высокое пространственное разрешение порядка 15м).

В настоящее время для оценки концентрации загрязняющих веществ в окружающей среде используются различные подходы. Хорошее описание временной динамики обеспечивают данные сети мониторинга, но пространственное разрешение ограничено плотностью размещения стационарных постов мониторинга (в большинстве случаев получается плохое пространственное разрешение). С помощью только экспериментальных данных (данных стационарных постов мониторинга или специальных измерительных кампаний) с использованием методов интерполяции невозможно построить карту загрязнения большинства загрязнителей атмосферы городов, которые характеризуются сильной пространственной неоднородностью (например, СО, N02, РМ2 5 - взвешенные аэрозольные частицы диаметром до 2,5 мкм). Методы моделирования рассеивания либо также предлагают недостаточное пространственное разрешение для описания загрязнения всего города, либо удовлетворительное пространственное разрешение, но при этом только для небольшой территории - в связи со сложностью получения необходимых для вычислений входных данных.

Лучшим на данный момент пространственным разрешением обладает развивающийся метод описания загрязнения атмосферного воздуха - Land Use Regression (далее LUR). Метод заключается в построении математических моделей загрязнения воздуха на основе экспериментальных данных о загрязнении и данных геоинформационных систем (ГИС). Полученные модели применяются для создания карт загрязнения. Данный подход позволяет получать оценки загрязнения атмосферного воздуха для значительной по площади территории (целый город) с высоким пространственным разрешением (-15 м) при относительно небольших материальных и временных затратах.

На данный момент такие модели были построены для нескольких городов в Европе и Северной Америке, однако метод LUR до сих пор не стандартизирован, и способы его применения различаются в каждом исследовании. Это связано в первую очередь со значительными различиями исследуемых городов, особенности которых не позволяли создать унифицированный способ моделирования. Во-вторых, метод со дня его первого применения и до сих пор продолжает развиваться: улучшается качество получаемых результатов и разрешаются трудности и проблемы моделирования. В России такой метод до настоящего исследования не применялся.

Поэтому разработка нового математического метода моделирования для получения подробной карты пространственного распределения загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса, разрешение которой позволило бы проводить расчет экспозиции участников эпидемиологических исследований, является актуальной задачей.

Подробная картина пространственного распределения концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе необходима для решения многих задач: для идентификации конкретных источников загрязнения данной территории; для разработки мероприятий по эффективному сокращению выбросов; для количественной оценки влияния загрязнения воздуха на здоровье населения. Информация о пространственном распределении концентрации загрязняющих веществ необходима при планировании строительства транспортных узлов и социально-значимых учреждений (например, следует ли разрешить в данном районе города строительство новых детских учреждений).

Целью диссертационной работы является разработка и анализ регрессионных картографических моделей для описания пространственного распределения загрязнителей атмосферного воздуха с высоким пространственным разрешением (~10 м) на основе экспериментальных данных о загрязнении воздуха и географической информации. Модели предназначены для построения карты загрязнения исследуемой территории и оценки токсической экспозиции для населения, что позволит в дальнейшем исследовать влияние загрязнения атмосферного воздуха на здоровье населения.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие задачи:

1. Разработана новая методика построения моделей загрязнения атмосферы города с высоким пространственным разрешением (методика основана на идеологии Land Use Regression). Для этого:

- сформулирован алгоритм проведения измерений концентраций загрязняющих воздух веществ инструментальными методами;

- разработан способ обработки географических данных;

- предложены новые подходы к построению статистических регрессионных моделей описания экспериментальных данных о загрязнении атмосферного воздуха,

- созданы новые алгоритмы и проведен ряд численных экспериментов для проверки адекватности полученных математических моделей.

2. Построена регрессионная модель загрязнения атмосферы г.Екатеринбург диоксидом азота.

3. Построена модель загрязнения атмосферы г.Сухой Лог (Свердловская область) взвешенными аэрозольными частицами.

4. Проведены расчеты экспозиции N02 для населения г.Екатеринбург и экспозиции взвешенных частиц для населения г.Сухой Лог.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная методика моделирования загрязнения атмосферы для мегаполисов и промышленных центров является эффективным инструментом построения моделей высокого качества с малым числом (2-4) объясняющих переменных.

2. Линейные модели регрессионной картографии позволяют анализировать нелинейный профиль загрязнения около автотрассы, на основе чего возможен предметный выбор наиболее адекватной модели загрязнения.

3. Распределение поля концентрации N02 в мегаполисе (например, в г.Екатеринбург) с пространственным разрешением порядка 15 м можно описать регрессионной моделью, включающей переменные Road (дороги города) и Veg (плотность застройки).

4. Для описания распределения поля концентрации взвешенных веществ в промышленном центре (например, г.Сухой Лог) с пространственным разрешением порядка 15 м и высоким (более 70%) коэффициентом детерминации требуется не менее четырех объясняющих переменных, построенных на векторной карте города OpenStreetMap - Road (дороги города), Buildings (плотность застройки), Industrial (промышленная зона) и Quarry (добывающие карьеры).

Научная новизна.

1. Предложен новый метод построения моделей загрязнения атмосферного воздуха выбросами автотранспорта и промышленных предприятий. Новизна заключается в разработке новых переменных для моделирования (Road, Veg, Carrier) и в новом способе статистического анализа полученных экспериментальных данных, что позволяет получить лучшие в сравнении со стандартным методом модели (коэффициент детерминации выше на 10%).

2. Построена новая модель загрязнения атмосферы мегаполиса (на примере г.Екатеринбург) диоксидом азота и выполнен анализ особенностей полученной карты загрязнения. Сравнение с известными методами интерполяции (Кригинг) показывает явные преимущества новой модели: полученная карта обладает лучшим пространственным разрешением и более точно отображает распределение загрязнения N02 вдоль магистралей города.

3. Впервые проведен расчет персональной экспозиции диоксидом азота в атмосферном воздухе для большого числа детей-дошкольников Екатеринбурга. Новизна заключается в новой методике расчета персональной экспозиции, в которой используются новые данные о загрязнении в разных местах пребывания ребенка.

4. Построена новая модель загрязнения атмосферы промышленного центра (на примере г.Сухой Лог) взвешенными аэрозольными частицами. Сравнение с расчетными моделями (ПО «Эколог», ОНД-86) показывает явные преимущества новой модели: более точная картина пространственного распределения загрязнения РМ2.5, отражающая наблюдаемое в городе значительное вторичное пыление в местах жилищной застройки, особенно от грунтовых автомобильных дорог.

Практическая значимость работы.

Выполненные измерения концентраций Ж)2, созданная геоинформационная модель города, проведенный статистический анализ полученных на ее основе переменных-предикторов позволил построить карту загрязнения г.Екатеринбург диоксидом азота с высоким пространственным разрешением. Карта загрязнения города может быть использована органами городского управления для оценки экспозиции токсикантов атмосферного воздуха на население города и выделения мест, опасных для проживания, при планировании городской застройки и ее изменении. Аналогичная работа выполнена для г.Сухой Лог. Результаты моделирования загрязнения атмосферного воздуха используются:

- в Екатеринбургском медицинском научном центре профилактики и охраны здоровья рабочих промышленных предприятий Роспотребнадзора (имеется акт внедрения);

- в Центре детской экопатологии г.Екатеринбург.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 07-04-96120 и программы Президиума РАН «Фундаментальные науки - медицине», проект ФН-М № 09-П-2-1027.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были представлены на 5-ой международной конференции «Экологические и гидрометеорологические проблемы больших городов и промышленных зон», Санкт-Петербург, 2009, на IV Съезде физиологов Урала с международным участием, Екатеринбург, 2009, на III Всероссийской научно-практической (заочной) конференции «Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий», Москва, 2011.

Публикации. Основное содержание диссертации представлено в 7 публикациях, из них 5 в журналах из списка ВАК.

Благодарности. Выражаю благодарность научному руководителю -доктору физ.-мат. наук, профессору Вараксину А.Н. за руководство и поддержку на всех этапах работы и учебы в аспирантуре. Признателен сотрудникам лаборатории математического моделирования Института промышленной экологии УрО РАН Панову В.Г., Живодерову A.A., Константиновой Е.Д. и Маслаковой Т.А. за обсуждение результатов работы.

Выражаю благодарность сотрудникам лаборатории атмосферы Института промышленной экологии УрО РАН, зав. лабораторией, канд.физ.-мат. наук Маркелову Ю.И. и Юшкетовой H.A. за возможность проведения измерений диоксида азота пассивными пробоотборниками.

Признателен зав. отделением АСПОН 16 городской детской больницы г.Екатеринбург И.В. Жовнер и зав. кафедрой детских болезней ГОУ ВПО «Уральская государственная медицинская академия» Росздрава, доктора медицинских наук, профессора Шилко В.И. за предоставление материалов, составленных по итогам профилактических осмотров детей и за обсуждение медицинских аспектов результатов исследования.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Антропов, Константин Михайлович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработан метод регрессионной картографии - новый метод построения математических моделей загрязнения атмосферного воздуха. Метод заключается в построении регрессионных моделей загрязнения воздуха на основе экспериментальных данных о загрязнении и доступной географической информации. Предложенный метод позволяет создавать модели для описания пространственного распределения загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса (выбросы автотранспорта) и промышленного центра (выбросы автотранспорта и промышленных предприятий). Данные модели обладают высоким качеством: пространственное разрешение порядка 15 м, коэффициент детерминации 70-80%.

2. Для построения моделей загрязнения атмосферного воздуха предложено использовать следующие открытые источники географических данных: 1) картографические данные «OpenStreetMap», 2) спутниковые снимки LandSat, 3) высотные данные SRTM. На их основе создан набор необходимых для моделирования географических переменных и разработан способ их обработки. Предложен новый тип исходной информации для моделирования - данные иных систем моделирования (расчетные модели и методы интерполяции). Использование предложенных переменных для описания загрязнения атмосферного воздуха позволяет получать модели загрязнения атмосферного воздуха высокого качества.

3. Для описания вклада автотранспорта в загрязнение атмосферного воздуха городов предложен способ создания новой интегральной переменной Road, лучше всего с предметной точки зрения описывающей влияние дорог на концентрацию загрязнителей. Эта переменная формируется как взвешенная сумма нескольких первичных переменных (отобранных методом группового учета аргументов), описывающих дорожную сеть города, и, в дальнейшем, заменяет собой все эти переменные. Применение переменной Road позволяет не только повысить качество описания распределения загрязняющих веществ по территории мегаполиса, но также получить новые данные об объекте исследования, например, усредненный профиль загрязнения вокруг автомобильных дорог. В отличие от подобных описаний другими методами, предложенный способ соответствует реально наблюдаемой картине загрязнения.

4. Для проверки адекватности полученных математических моделей в дополнение к традиционным способам проверки предложены два новых элемента: проведение второй серии инструментальных измерений загрязняющих веществ и численные эксперименты с дополнительной инструментальной погрешностью. Численные эксперименты заключались в искусственном внесении в исходные данные дополнительной погрешности и оценке влияния погрешности на качество модели загрязнения. Результаты позволяют прогнозировать качество модели при отсутствии инструментальных ошибок; побочный результат этих численных экспериментов - дополнительная проверка устойчивости модели.

5. Создана модель загрязнения воздуха мегаполиса - города с большой численностью населения, где преобладающим источником загрязнения является автотранспорт. Показано, что для построения модели загрязнения воздуха (любого) мегаполиса необходимы всего две объясняющие переменные: Road и Veg400. Наиболее значимой переменной модели является переменная Road, использование которой позволяет отобразить на карте загрязнения сложный профиль распределения загрязнения непосредственно вокруг загруженных автотранспортом дорог.

ТЭ ЛМЛТТ I Т (Ч ПТ»ПТТТ ^ т ЛЛЛ»»ЛТТТТЛТ1 /-VT-ГТ Л / иторои по значимости переменной модели является переменная v eg; эта переменная, созданная на основе спутниковых снимков LandSat как показатель распределения растительности, в нашей модели получила другой предметный смысл - переменная отражает зависимость концентрации загрязнителей от плотности городской застройки. С помощью данной модели была создана карта загрязнения г.Екатеринбург диоксидом азота (коэффициент детерминации около 70%).

6. Создана модель загрязнения промышленного центра, в котором значительный вклад в загрязнение воздуха вносят промышленные предприятия. Показано, что для описания поля концентраций загрязняющих веществ в промышленном центре необходимы объясняющие переменные, описывающие: 1) распределение автомобильных дорог города; 2) влияние плотности застройки города; 3) распределение промышленных предприятий; 4) карьеры открытого типа (для г.Сухой Лог). С помощью данной модели была создана карта загрязнения г. Сухой Лог взвешенными аэрозольными частицами (коэффициент детерминации более 70%).

7. Выполнено сравнение метода регрессионной картографии с другими методами описания загрязнения воздуха. Показаны явные преимущества нового метода по сравнению с расчетными моделями (ПО «Эколог», ОНД-86), с методом интерполяции (Кригинг) и с традиционным методом-прототипом Land Use Regression.

8. В результате анализа двух серий измерения концентраций N02 в г.Екатеринбург показано, что относительные величины концентраций одинаковы во время первой и второй серий измерений, проведенных с интервалом 3 месяца. Таким образом, установлено постоянство картины пространственного распределения N02 в г.Екатеринбург во времени.

9. Для моделирования загрязнения воздуха методом регрессионной картографии создан комплекс программ, расширяющих возможности

ТТП TTC. UUATJ А^ПОЛТи (ГШAFt^Oi. О /ГО Ç+o+C^-ft CT л гТТСгГТ/'~1 л тт ттгт О iаиДир iliOi VJ ii\/" ДиниО'п O'VJjitiviii ^i.Xj^'v/1 ^/ct-iviiVici- kjiuluO'il kj i. I 11) 1 1 v/П ДЛЛ статистической обработки данных, ERSI ArcGIS для обработки географической информации). Разработанный программный комплекс включает:

• Модуль автоматизированного расчета переменных модели для ПО ERSI ArcGIS.

• Программа формирования адекватной модели интегральной переменной Road для StatSoft STATISTICA. В программе реализован комбинаторный алгоритм метода группового учета аргументов (перебор всех вариантов).

• Программа автоматизированной проверки адекватности модели загрязнения атмосферного воздуха.

• Программа для создания карты загрязнения. Программа формирует пространственное распределение моделируемого вещества для всей территории исследуемого города по созданной регрессионной модели загрязнения воздуха. Полученная карта отражает влияние всех значимых источников загрязнения и обладает пространственным разрешением порядка 15 м.

10. Практический результат работы: на основе полученной математической модели загрязнения воздуха для участников эпидемиологического исследования был рассчитан важнейший показатель, который определяет влияние загрязнения воздуха на здоровье -персональная экспозиция (для 25 ДОУ и для 1150 мест проживания участников исследования).

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Антропов, Константин Михайлович, 2012 год

1. Авалиани C.JL, Буштуева К.А., Андрианова М.М. Оценка вклада выбросов автотранспорта в интегральную характеристику риска загрязнений воздушной среды // Гигиена и санитария. 2002. - №6. -С. 21-25.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. «Прикладная статистика. Исследование зависимостей», Москва: Финансы и статистика. 1985. -487 с.

3. Антропов K.M., Вараксин А.Н. Взаимосвязь здоровья детей г.Екатеринбурга с показателями загрязнения окружающей среды и другими факторами риска // Экологические системы и приборы. 2011 -№ 5. - С. 26-30.

4. Антропов K.M., Вараксин А.Н. Оценка загрязнения атмосферного воздуха г.Екатеринбурга диоксидом азота методом Land Use Regression // Экологические системы и приборы. 2011. - № 7. - С. 47-54.

5. Антропов K.M., Казмер Ю.И. Влияние загрязнения окружающей среды на здоровье детей // Вестник Уральской медицинской академической науки. Екатеринбург. 2009. -№ 2. - С. 130-131.

6. Антропов K.M., Казмер Ю.И., Вараксин А.Н. Описание пространственного распределения загрязнения атмосферного воздуха промышленного центра методом Land Use Regression (обзор) // Экологические системы и приборы. 2010. - № 1. - С. 28-41.

7. Биглхол Р., Бонита Р., Кьельстрем Т. Основы эпидемиологии. // Женева: ВОЗ, 1994. 260 с.

8. Большаков А. М., Крутько В. Н., Пуцилло Е. В. Оценка и управление рисками влияния окружающей среды на здоровье населения // М.: Эдиториал УРСС, 1999. 256 с.

9. Боровиков В.П. «Нейронные сети Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных» // М.: Горячая линия Телеком, 2008. - 392 с.

10. Вызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчет распространения примеси. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 288 с.

11. Ванюхина М.А., Пухлянко В.П. Анализ состояние здоровья детского населения г. Череповца // Экология человека. 2006. - № 6. - С. 76-79.

12. Вельтишев Ю.Е., Мизерницкий Ю.Л. Экологические аспекты педиатрической пульмонологической патологии // Пульмонология детского возраста: Проблемы и решения. 2001. № 1. - С. 55-67.

13. Вельтищев Ю. Е. Экология и здоровье детей (экотоксикологическое направление). К концепции республиканской научно-практической программы / Ю. Е. Вельтищев, В. В. Фокеева // Материнство и детство. 1992.-№ 12.-С. 30-35.

14. Вельтищев Ю.Е., В.В. Фокеева. Экология и здоровье детей. Химическая экопатология // М.: Медицина, 1996. 57 с.

15. Государственный доклад о состоянии окружающей среды и влиянии факторов среды обитания на здоровье населения Свердловской области в 2008 году. // Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2009. 354 с.

16. Даутов Ф.Ф., Шамсияров H.H., Хакимова Р.Ф. Влияние загрязненного атмосферного воздуха и заболеваемость детей острыми респираторными вирусными инфекциями // Гигиена и санитария. -2003.-№ 4.-С. 62-67.

17. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1. // М.: Финансы и статистика, 1986. 366 с.

18. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 2, М.: Финансы и статистика, 1986. 351 с.

19. Замай С.С., Якубайлик О.Э. Модели оценки и прогноза загрязнения атмосферы промышленными выбросами в информационно-аналитической системе природоохранных служб крупного города: Учебное пособие. // Красноярск: Краснояр. гос. ун-т, 1998 109 с.

20. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. // Киев: Наук, думка, 1982. 296 с.

21. Касимова Н.С. Экогеохимия городских ландшафтов // М.: Изд-во МГУ, 1995.-336 с.

22. Келлер A.A., Щепин О.П., Чаклина A.B. Руководство по медицинской географии // СПб.: Гиппократ, 1993. 352 с.

23. Киселев A.B. и Фридман К.Б. (1997) Оценка риска здоровью. // СПб.: Международный институт оценки риска здоровью, 100 с.

24. Киселев A.B., Щербо А.П., Кислицин В.А., Новиков С.М. Сравнительный анализ расчетных методов определения средних ингаляционных экспозиционных нагрузок при оценке риска здоровью // Гигиена и санитария. 2006. - № 1. - С. 42-45.

25. Коробкин В.И., Передельский JI.B. Экология. // М.: Изд-во «Феникс», 2001 г., 460 с.

26. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. // М.: Горячая линия Телеком, 2002. - 382 с.

27. Лобанов А.И. Оценка воздействия выбросов автотранспортных средств на воздушную среду города и их минимизация: автореф. дис. . канд. тех. наук. Красноярск, 2004.

28. Маймулов В.Г., Нагорный C.B., Шабров A.B. Основы системного анализа в эколого-гигиенических исследованиях. СПб.: ГМА им. И.И. Мечникова, 2000. 342 с.

29. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86. // Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 93 с.

30. Мизерницкий Ю.Л. Значение экологических факторов при бронхиальной астме у детей // Пульмонология. 2002. - № 1. -С.56-62.

31. Нарзулаев С.Б., Филиппов Г.П., Савченков Р.П. и др. Связь загрязнения почв тяжелыми металлами и здоровья детей Томска // Гигиена и санитария. 1995. - № 4. - С. 16-19.

32. Пинигин М.А. Гигиенические основы оценки степени загрязнения атмосферного воздуха. // Гигиена и санитария. 1993. - № 7. - С. 4-8.

33. Привалова JI. П., Кошелева А. А., Брезгина С. В. Анализ временных рядов для установления зависимости респираторной симптоматики у детей от колебаний загрязнения атмосферного воздуха // Гигиена и санитария. 2007. - № 3. - С. 64-67.

34. Протасов В.Ф., Молчанов A.B. Экология, здоровье и природопользование в России. // М.: Изд-во Финансы и статистика, 1995.-645 с.

35. Ревич Б.А. Загрязнение атмосферного воздуха в городах России как фактор риска развития заболеваний органов дыхания у детей // Пульмонология детского возраста: проблемы и решения. Сборник материалов. Выпуск 1, Ярославль, 2001. 132 с.

36. Ревич Б.А., Сает Ю.Е., Янин Е.П. и др. Геохимия окружающей среды. М.: Недра, 1990.-335 с.

37. Ревич Б.А., Авалиани С.Л. Основы оценки воздействия загрязнения окружающей среды на здоровье человека. М.: Акрополь, ЦЭПР, 2004. -268 с.

38. Резанова Н.В., Гудикова Ж.В., Боровский И.В. Региональные аспекты формирования заболеваемости анемиями детского населения России // Сибирский медицинский журнал. 2008. - № 4. - С. 67-70.

39. Рыбак В.А. Влияние факторов окружающей среды на здоровье детского населения урбанизированных территорий // Экология урбанизированных территорий. 2008. - № 1. С. 25-29.

40. Сенотрусова C.B. О новых возможностях прогноза заболеваемости населения промышленных городов // Экология человека. 2005. - № 9. - С.15-19.

41. Фрумин Г.Т. Загрязнение атмосферного воздуха в крупных городах России и риск здоровью // Экологическая химия. 2002. № 11(2). -С. 73-77.

42. Цветкова Ю.В. Обзор основных математических моделей атмосферной диффузии загрязняющих веществ // Безопасность жизнедеятельности. -№6.-2010.-С. 40-45.

43. Шилко В.И., Антропов K.M., Зеленцова В.Л., Архипова М.М., Николина Е.В. К характеристике показателей здоровья детей перед поступлением в школу // Уральский медицинский журнал. 2011. -№ 8.-С. 23-28.

44. Юшкетова H.A., Поддубный В.А. Метод пассивного отбора проб для мониторинга химического загрязнения атмосферного воздуха. Часть 1.

45. Теоретические основы (обзор) // Экологические системы и приборы. -2007,-№2.-С. 3-10.

46. Юшкетова Н.А., Поддубиый В.А. Метод пассивного отбора проб для мониторинга химического загрязнения атмосферного воздуха. Часть 2. Практические аспекты (обзор) // Экологические системы и приборы. 2007. №3,- С. 15-23.

47. Якимов М.Р. Разработка системы мониторинга выбросов автомобильного транспорта в атмосферу крупных городов: Автореф. дис. . канд. тех. наук. Пермь, 2004.

48. Adgate JL, Ramachandrana G, Pratt GC, Waller LA, Sexton K. Spatial and temporal variability in outdoor, indoor, and personal PM2.5 exposure // Atmospheric Environment. 2002. - Vol. 36. № 20.

49. Arain M.A., Blair R., Finkelstein N., Brook J.R., Sahsuvaroglu Т., Beckerman В., Zhang L., Jerrett M. The use of wind fields in a land use regression model to predict // Atmospheric Environment. 2007. - Vol. 41. № 16.

50. Beelen R., Hoek G., Pebesma E., Vienneau D., Kees de Hoogh, Briggs D.J. Mapping of background air pollution at a fine spatial scale across the European Union // Science of The Total Environment. 2009. - Vol. 407. №6.

51. Benson P.E. A review of the development and application of the CALINE3 and CALINE4 models // Atmospheric Environment. 1992. - Vol. 26. №3.

52. Brauer M, Hoek G, van Vliet P, Meliefste K, Fischer P, Gehring U, et al. Estimating long-term average particulate air pollution concentrations: application of traffic indicators and geographic information systems. // Epidemiology. 2003. - № 14.

53. Brauer M., Henderson S. B., Marshall J. A Land Use Regression Road Map for the Burrard Inlet Area Local Air Quality Study. Final report. 2006. -47c.

54. Brauer M., Marshalla J., Netheryb E. Within-urban variability in ambient air pollution: Comparison of estimation methods // Atmospheric Environment, 2008. - Vol. 42. № 6.

55. Briggs D., Collins S., Elliot P., Fischer P., Kingham S., Lebret E., Pryl K., Hv. Reeuwijk, Smallborne K., Avd. Veen. Mapping urban air pollution using GIS: a regression-based approach // Int. J. Geogr. Inf. Sci. 1997. -Vol. 11. № 7.

56. Bush T., Smith S., Stevenson K., Moorcroft S. Validation of nitrogen dioxide diffusion tube methodology in the UK // Atmospheric Environment. -2001.-Vol. 35. №2.

57. Crouse D. L., Goldberg M. S., Ross N. A. A prediction-based approach to modelling temporal and spatial variability of traffic-related air pollution in Montreal, Canada // Atmospheric Environment. 2009. - Vol. 43. № 32.

58. Duan N. Models for human exposure to air pollution. // Environmental International. 1982. - № 8.

59. Duan N., Mage D.T. Combination of direct and indirect approaches for exposure assessment. // Journal of Exposure Analysis Environmental Epidemiology. 1997. - Vol. 7. № 4.

60. Elliott P., Wekefield J.C., Best N.G., Briggs D.J. Spatial Epidemiology. Methods and Application. Small Area Statistics Unit // Imperial College School of Medicine. London, Oxford. 2000.

61. English P, Neutra R, Scalf R, Sullivan M, Waller L, Zhu L. Examining associations between childhood asthma and traffic flow using a geographic infonnation system. // Environ Health Perspect. 1999. - Vol.107. P.761-767.

62. Ferris BG. Epidemiologic standardization project. II: Childhood respiratory symptoms questionnaire. // Am. Rev. Respir. Dis. 118(suppl 6):7-3 (1978).

63. Franklin P. J. Indoor air quality and respiratory health of children // Pediatric Respiratory Reviews. 2007. - Vol. 8. № 4.

64. Galizia A, Kinney PL. Long-term residence in areas of high ozone: associations with respiratory health in a nationwide sample of non-smoking young adults. // Environ Health Perspect. 1999. - Vol. 107. P.675-679.

65. Georgopoulos P.G., Walia A., Roy A., Lioy P.J. Integrated exposure and dose modeling and analysis system. 1. Formulation and testing of microenvironmental and pharmacokinetic components. // Environmental Science and Technology. 1997. - Vol. 31 № 1.

66. Gilbert N.L., Goldberg M.S., Beckerman B., Brook J.R., Jerrett M. Assessing spatial variability of ambient nitrogen dioxide in Montreal, Canada, with a LUR model // J. Air Waste Manage. Assoc. 2005. -Vol. 55. №8.

67. Gonzales M., Quails C., Hudgens E., Neas L. Characterization of a spatial gradient of nitrogen dioxide across a United States-Mexico border city during winter // Sci. Total Environ. 2005. - Vol. 337. № 1.

68. Han X., Naeher L.P. A review of traffic-related air pollution exposure assessment studies in the developing world // Environment International. -2005.-№32.

69. Heinrich J, Hoelscher B, Wichman HE. Decline of ambient air pollution and respiratory symptoms in children. // Am. J. Respir. Crit. Care Med. -2000. Vol.161. P.1930-1936.

70. Henderson S., Beckerman B., Jerrett M., Brauer M. Application of LUR to estimate long-term concentrations of traffic-related nitrogen oxides and fine particulate matter // Environ. Sei. Technol. 2007. - Vol. 41. № 7.

71. Hoek G, Brunekreef B, Goldbohm S, Fischer P, van den Brandt PA. Association between mortality and indicators of traffic-related air pollution in the Netherlands: a cohort study. // Lancet. 2002. - Vol.360. P.1203-1209.

72. Hoek G., Brunekreef B., Goldbohm S. Association between mortality and indicators of traffic-related air pollution in the Netherlands: a cohort study // Lancet. 2002. - Vol. 360, № 9341.

73. Jedrychowski W, Flak E, Mroz E. The adverse effect of low levels of ambient air pollutants on lung function growth in preadolescent children. // Environ Health Perspect. 1999. - Vol.107. P.669-674.

74. Kashima S., Yorifuji T., Tsuda T., Doi H. Application of land use regression to regulatory air quality data in Japan // Science of The Total Environment. 2009. - Vol. 407. № 8.

75. Kramer U, Koch T, Ranft U, Ring J, Behrendt H. Traffic related air pollution is associated with atopy in children living in urban areas. // Epidemiology. 2000. -№11.

76. Kunzli N, Lurmann F, Segal M, Ngl L, Balmes J, Tager IB. Association between lifetime ambient ozone exposure and pulmonary function in college freshmen: results of a pilot study. // Environ Res. 1997. - № 72.

77. Lebret E., Briggs D., van Reeuwijk H., Fischer P., Smallbone K., Harssema H., Kriz B., Gorynski P., Elliott P. Small area variations in ambient N02concentrations in four European areas // Atmospheric Environment. 2000. Vol. 34. № 2.

78. Liard R, Zureik M, Moullec YL, Soussan D, Glorian M, Grimfeld A, et al. Use of personal passive samplers for measurements of NO2, NO, and 03 levels in panel studies. Environ Res, Sect A -1999. № 81.

79. Lin S,Munsie JP, Hwang SA, Fitzgerald E, CayoMR. Childhood asthma hospitalization and residential exposure to state route traffic. // Environ Res. -2002.-№88.

80. Mavko M.E., Tang B., George L.A. A sub-neighborhood scale land use regression model for predicting N02 // Science of The Total Environment. -2008.-Vol. 398. № 1.

81. McConnell R, Berhane K, Gilliland F, et al. Air pollution and bronchitic symptoms in Southern California children with asthma. // Environ Health Perspect. 1999. № 107.

82. Monn C. Exposure assessment of air pollutants: a review on spatial heterogeneity and indoor/outdoor/personal exposure to suspended particulate matter, nitrogen dioxide and ozone // Atmospheric Environment. 2001. -Vol. 35. № 1.

83. Moore D.K., Jerrett M., Mack W.J., Kunzli N. A land use regression model for predicting ambient fine particulate matter across Los Angeles, CA // J. Environ. Monitor. 2007. - Vol. 9. № 3.

84. Ott W.R. Concepts of human exposure to air pollution. // Environmental International. 1982. - № 7.

85. Peacock J., Symonds P., Jackson P. Acute effects of winter air pollution on respiratory function in schoolchildren in southern England // Occupational and Environmental Medicine. 2003. - № 60.

86. Ross Z., English P.B., Scalf R., Gunier R., Smorodinsky S., Wall S., Jerrett M. Nitrogen dioxide prediction in Southern California using LUR modeling: potential for environmental health analyses // J. Exp. Sci. Environ. Epidemiol. 2006. - Vol. 16. № 2.

87. Ross Z., Jerrett M., Ito K., Tempalski B., Thurston G.D. A LUR for predicting fine particulate matter concentrations in the New York City region // Atmospheric Environment. 2007. - Vol. 41. № 11.

88. Studnicka M, Hackl E, Pischinger J, et al. Traffic related N02 and the prevalence of asthma and respiratory symptoms in seven year olds. // Eur. Respir J. 1997. - Vol.10. P.2275-2278.

89. Su J.G., Brauer M., Ainslie B., Steyn D., Larson T., Buzzelli M. An innovative land use regression model incorporating meteorology for exposure analysis // Science of The Total Environment. 2008. - Vol. 390. №2-3.

90. Su J.G., Brauer M., Buzzelli M. Estimating urban morphometry at the neighborhood scale for improvement in modeling long-term average air pollution concentrations // Atmospheric Environment. 2008. - Vol. 42.34.

91. Su J.G., Jerrett M., Beckerman B. A distance-decay variable selection strategy for land use regression modeling of ambient air pollution exposures // Science of The Total Environment. 2009. - Vol. 407. № 12.

92. Venn AJ, Lewis SA, CooperM, Hubbard R, Britton J. Living near a main road and the risk of wheezing illness in children. // Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2001. - Vol.164. P.2177-2180.

93. Westerdahl D., Fruin S., Sax T., Fine P., Sioutas C. Mobile platform measurements of ultrafine particles and associated pollutant concentrations on freeways and residential streets in Los Angeles // Atmospheric Environment. 2005. - Vol.39. № 20.

94. Yanagisawa Y., Nishimura H., Matsuki H., Osaka F., Ksuga H. Urinary hydroxyproline to creatinine ratio as a biological elect marker of exposure to N02 and tobacco smoke. // Atmospheric Environment. 1988. -Vol. 22. № 10.

95. Zee S., Hoek G., Boezen M., Schouten J., Wijnen J., Brunekreef B. Acute effects of urban air pollution on respiratory health of children with and without chronic respiratory symptoms // Occupational and Environmental Medicine. 1999. - № 56.