Дистанционные курсы в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова
Регистрация Главная Контакты О Центре дистанционного образования МГУ им. М. В. Ломоносова МГУ им. М. В. Ломоносва Научный парк МГУ

Математические модели расчета экологического риска

Описание

Цель курса: ознакомление слушателей с понятиями риска, экологического риска, обучение оценке экологического риска методами математического моделирования.

Задачи курса: знакомство с основными математическими моделями для расчета экологического риска: статистическими и физически-обоснованными

Требования к уровню освоения курса: При успешном освоении материала слушатели осваивают математические модели для расчета и оценки рисков.

Разделы курса «Экологический риск», «Статистические модели ОР», «Физически обоснованные модели ОР».

Темы и краткое содержание

Раздел Экологический риск

Риск – вероятность неблагоприятного влияния данного агента в данных обстоятельствах на организм, популяцию или экосистему. Экологический риск, риск влияния факторов окружающей среды на здоровье человека (environmental risk) и профессиональный риск (для здоровья работников).

Общие положения анализа риска. Идентификация опасности. Сбор и анализ данных об источниках, составе и условиях загрязнения на исследуемой территории .Оценка достаточности и надежности имеющихся данных. Формирование предварительного сценария воздействия и составление перечня потенциально опасных химических (и др.) веществ. Характеристика опасности потенциально вредных факторов. Анализ риска. Оценка риска (ОР). Оценка риска: оценка структуры и степени риска (качественные характеристики экспозиции – тропность, векторность, синергизм, антагонизм и др., количественные характеристики экспозиции – уровень, время, стажевые зоны риска). Управление риском: постановка проблемы, рассмотрение вариантов, принятие решений; действия и оценка результатов; мониторинг риска.

Априорная (предварительная) и апостериорная (окончательная) оценка риска. Примеры из медицины труда.

ПДУ и ПДК в сравнении с ОР. Недостаточность и несовершенство использования ПДУ и ПДК. Информативность ОР. Обязательность информации об ОР в системе «Работник-Работодатель» (Закон «Об основах охраны труда» №181-ФЗ (1999)).

Зависимости «доза-ответ». Экспериментальные данные и математическое описание экспериментальных данных функцией. Подбор функций для описания экспериментальных данных. Понятие об аппроксимации. Основные функциональные зависимости, используемые в естествознании, их классификация. Зависимости, распространенные в различных областях экологии (экология, эпидемиология, гигиена и санитария, почвоведение, растениеводство, и др.). Процедура аппроксимации экспериментальных зависимостей. Работа с программами STATISTICA, SIGMAPLOT и др. Процедура аппроксимации экспериментальных данных эмпирической моделью. Абсолютная и относительная погрешности. Процедура сканирования для поиска параметров аппроксимации.

Статистические критерии соответствия экспериментальных и расчетных данных при аппроксимации. Средний квадрат неадекватности и квадрат «чистой ошибки». Анализ погрешностей: регрессии погрешностей от экспериментальных и расчетных данных. Сравнение выбранных функций и методики выбора новых. Решение конкретных задач. Использование параметров аппроксимации для анализа природных процессов (примеры с уравнением сорбции Ленгмюра, экологическое значение функции Гаусса и др.).

Примеры расчета ОР при различного рода воздействиях на человека: шумы и вибрация, тепловая нагрузка среды, охлаждающая среда, электромагнитные поля и др. ОР при действии химических веществ: формула Аверьянова.

Раздел Статистические модели ОР

Использование зависимостей «доза-ответ» для оценки эффектов загрязнителей на примере загрязнителей атмосферного воздуха). Анализ типовой зависимости. Критерии оценки воздействия оксида углерода: . Значение параметров yo (ежедневный уровень госпитализации на одного человека анализируемой популяции – рор) и ΔСО (изменения уровня суточной концентрации СО в ppm). Использование аналогичных расчетных моделей для диоксида азота, воздействия озона, диоксида серы, взвешенных в атмосфере частиц. Применение фактора наклона зависимости «доза- ответ» для оценки риска воздействия загрязнителей атмосферного воздуха.

Параметры зависимости «концентрация-ответ», полученные в эпидемиологических исследованиях. Параметры для оценки риска, основанные на величине порога вредного действия. Использование показателей относительного риска или отношения шансов. Выбор моделей, логит-модель.

Различия между непрерывным и прерывистым воздействием. Аrометрические уравнения. Примеры расчета ингаляционного воздействия.

Примеры: взвешенные вещества (свинец, кадмий и др.).

Оценка экспозиции. Экспозиция – контакт организма (ценоза) с химическим, физическим или биологическим агентом. Характеристика зоны воздействия (климат, растительность, почва, гидрогеологические условия). Моделирование распределения химических веществ в окружающей среде. Экспозиция и доза.

Раздел Физически обоснованные модели ОР

Теоретические основы функционирования физически обоснованных динамических математических моделей. Их отличие от статистических. Экспериментальное обеспечение моделей. Начальные и граничные условия. Сеточная схема расчета. Особенности выдачи результатов моделей.

Использование физически обоснованных моделей для расчета риска применения пестицидов. Модели PELMO и MACRO, PEARL . Расчет переноса пестицидов в ландшафте. ОР применения пестицидов. Регистрация пестицидов и управление рисками применения пестицидов и других агрохимикатов.

Расчеты риска применения пестицидов в зависимости от свойств почв, метеорологических условий, свойств пестицида. Расчеты по модели PEARL .

Задания для самостоятельной работы 1. Задание по параметризации зависимостей «доза-ответ», 2. Задание по определению экологического риска применения пестицидов с помощью физически обоснованной модели PEARL .

Подразделение: факультет почвоведения МГУ
Кураторы курса: Анна Александровна Кокорева, Амината Батальбиевна Умарова
Преподаватели: Анна Александровна Кокорева, Амината Батальбиевна Умарова
Сертификация: Свидетельство о краткосрочном повышении квалификации государтственного образца (на основании лицензии МГУ имени М.В.Ломоносова)
Ресурсы: Наличие компьютера на базе процессора Pentium, 64 Мб оперативной памяти, Операционная система Windows 98/Me/2000/XP или Linux, браузера Internet Explorer 5.5 (и выще) или Mozilla 1.2 ( и выше), Adobe Photoshop, Adobe Acrobat Reader, пакет Microsoft Office или аналогов данных программ обладающих соответствующими функциональными возможностями. Наличие доступа в интернет по модему или выделенной линии, e-mail.