ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ ДИНАМИКА ВЛИЯНИЯ ЗАПЫЛЁННОСТИ АТМОСФЕРЫ НА ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ ОРГАНОВ ДЫХАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ КАРАКАЛПАКСТАНА

АННОТАЦИЯ

В статье исследована пространственно-временная динамика запылённости атмосферы и её влияние на заболеваемость органов дыхания населения Каракалпакстана за 2011–2025 гг. Для оценки концентрации пылевых аэрозолей использовалось математическое моделирование по модифицированной модели Ермака. Пространственно-временной анализ взаимосвязи показал, что наиболее сильная корреляция между уровнем запылённости и заболеваемостью наблюдается в городе Нукус и центральных районах, тогда как в южных и восточных районах связь слабее. Применение коэффициентов Пирсона и Спирмена позволило выявить линейные и монотонные зависимости, учитывающие нелинейность и скачкообразность природных процессов. Результаты исследования подчеркивают значимость атмосферной запылённости как фактора риска для здоровья населения и могут быть использованы для разработки профилактических мер и систем раннего предупреждения о неблагоприятных пылевых событиях.

ABSTRACT

The article examines the spatio-temporal dynamics of atmospheric dust and its impact on respiratory disease among the population of Karakalpakstan for 2011-2025. To assess the concentration of dust aerosols, mathematical modeling using the modified Ermak model was used. Spatial-temporal analysis of the relationship showed that the strongest correlation between dust levels and morbidity is observed in the city of Nukus and the central regions, while in the southern and eastern regions the correlation is weaker. The application of Pearson and Spearman coefficients made it possible to identify linear and monotonic dependencies that take into account the nonlinearity and leap-like nature of natural processes. The research results highlight the importance of atmospheric dust as a risk factor for public health and can be used to develop preventive measures and early warning systems for adverse dust events.

Ключевые слова: запылённость атмосферы, аэрозольное загрязнение, заболеваемость органов дыхания, Каракалпакстан, коэффициент корреляции, PM2.5, пространственно-временная динамика.

Keywords: atmospheric dust, aerosol pollution, respiratory diseases, Karakalpakstan, correlation coefficient, PM2.5, spatio-temporal dynamics.

Введение. Аэрозольное загрязнение воздуха и связанная с ним заболеваемость являются глобальной проблемой, привлекающей внимание ученых во многих странах [1, 2]. Воздействие атмосферной пыли на здоровье человека обусловлено проникновением мелкодисперсных частиц вместе с микробами, тяжелыми металлами, пестицидами и другими загрязняющими веществами в легкие и далее в кровоток [3, 4]. Мелкие частицы PM2.5 способны вызывать широкий спектр заболеваний дыхательной системы, включая астму, трахеит, пневмонию, аллергический ринит и силикоз [5]. Кроме того, пылевые аэрозоли оказывают влияние на сердечно-сосудистую систему, когнитивные функции, нейродегенеративные процессы, а также могут способствовать развитию аллергических и инфекционных заболеваний [6, 7].

Особую актуальность проблема приобретает в странах Приаралья, где запыленность атмосферы является одной из самых острых экологических и здравоохранительных проблем. Осушение дна Аральского моря привело к формированию Аралкума, являющегося мощным источником пылевых бурь с высоким содержанием токсичных сульфатов [8]. Экологическая ситуация в регионе осложняется неблагополучной демографической обстановкой, низким индексом здоровья населения, высокой смертностью и распространением социально значимых заболеваний [9]. Влияние запыленности атмосферы (ЗА) на здоровье населения подтверждается исследованиями в соседних регионах: в Кызылординской области Казахстана выявлено, что запыленность воздуха неблагоприятно сказывается на соматической и гинекологической заболеваемости женщин, что отражается на здоровье их детей [10, 11].

Каракалпакстан представляет особый интерес, так как основное население региона проживает в оазисе, окруженном пустынями Кызылкум, Каракумы, Устюрт и Аралкум, что способствует значительному загрязнению атмосферы [12]. Здесь регистрируется высокая заболеваемость туберкулезом, раком пищевода, заболеваниями кроветворной системы и органов пищеварения, в несколько раз превышающая средние показатели по Узбекистану [13]. Ежегодно в Южном Приаралье фиксируется более 15–16 тыс. новых случаев злокачественных опухолей, около 10–11 тыс. смертей от рака [14]. Корреляционный анализ показал зависимость роста респираторной заболеваемости от концентрации сульфатов в воздухе (средний коэффициент корреляции 0,67) [15].

Основной загрязнитель воздуха — мелкие твердые частицы PM_2.5, значительная часть которых состоит из сульфатов. Их воздействие на здоровье определяется как химическим составом, так и размером частиц, влияющим на глубину проникновения в дыхательную систему [1, 16]. Кислые сульфаты могут преобразовывать металлы в растворимые ионы, вызывая образование реакционноспособных соединений, проникать в альвеолы, активировать метаболизм холестерина и онкогенные гены, а также способствовать образованию вторичных органических частиц и старению сажи [17, 18].

Долгосрочное воздействие атмосферной пыли на здоровье населения может быть более значимым, чем краткосрочные эффекты. Исследования показали, что даже при снижении числа, курящих смертность от рака легких продолжает расти под воздействием загрязнения воздуха мелкими частицами и оксидом серы [19, 20]. В Южном Приаралье концентрации сульфатов значительно превышают допустимые уровни, что усиливает риск заболеваний дыхательной системы, сердечно-сосудистой и онкологической патологии [13].

Пространственно-временная динамика заболеваний дыхательной системы в Южном Приаралье выявлена в работах [21, 22]. В зоне катастрофы количество людей с респираторными заболеваниями увеличилось с 9467 на 100 тыс. населения в 1991 году до 10744 в 2016 году, что значительно выше, чем в контрольной зоне (5879 на 100 тыс.). Дети и пожилые люди особенно чувствительны к воздействию пыли, что подтверждается ростом хронического кашля, заложенности носа и ухудшением функции дыхания. Постоянное воздействие пылевых аэрозолей связано с увеличением частоты бронхиальной астмы и аллергических реакций [22, 23].

Модельные расчёты и наблюдения подтвердили пространственное и временное совпадение полей концентрации сульфатов с динамикой заболеваемости верхних дыхательных путей [24]. Высокий коэффициент корреляции (0,7) обосновывает необходимость дальнейших исследований, включая выделение мелкодисперсной фракции сульфатов и разработку аналитической модели связи «вынос солей → динамика заболеваний» [25]. Таким образом, актуальность исследования обусловлена высокой экологической нагрузкой на регион, недостаточной изученностью долгосрочных последствий запыленности для здоровья населения и необходимостью разработки научно обоснованных профилактических мер.

Материалы и методы. Для анализа многолетней динамики запылённости атмосферы на территории Каракалпакстана использовалось математическое моделирование, так как прямые наблюдения в регионе ограничены. Применялась модифицированная Гауссова модель рассеивания Ермака, учитывающая перенос пылевых аэрозолей под действием ветрового режима, турбулентного перемешивания и вертикальной диффузии [26-28]. Модель позволила рассчитать пространственно распределённые концентрации пыли в центрах районов и сформировать временные ряды за период 2011–2025 гг., пригодные для последующего статистического анализа.

Для корректного сравнения заболеваемости органов дыхания использовались интенсивные показатели на 1000 населения, что обеспечивает сопоставимость данных при различиях численности и плотности населения. Недостающие значения за 2025 год были восстановлены с помощью интерполяции временного ряда, что позволило сохранить непрерывность данных и корректность анализа.

Пространственно-временная взаимосвязь между уровнями запылённости и заболеваемостью изучалась с использованием коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена. Коэффициент Пирсона отражает степень линейной зависимости между количественными переменными и рассчитывается по формуле:

Он чувствителен к выбросам и предполагает линейную зависимость и близкое к нормальному распределению данных [29]. Интерпретация коэффициента: 0,00–0,29 — слабая связь, 0,30–0,69 — умеренная, 0,70–0,89 — высокая, 0,90–1,00 — очень высокая. Статистическая значимость определялась через p-value при α = 0,05.

Коэффициент Спирмена оценивает монотонную зависимость, устойчив к выбросам и сезонным колебаниям, что важно при анализе природных процессов с нерегулярными изменениями [30], которая рассчитывается по формуле:

где  — разница рангов наблюдений. Интерпретация значений совпадает с классификацией Пирсона, а статистическая значимость проверялась аналогично.

Использование обоих методов повышает надёжность анализа: Пирсон выявляет линейные зависимости, Спирмен — упорядоченные, но не обязательно линейные связи. Полученные коэффициенты формировали временные ряды для каждого района, что позволяло выявлять долгосрочные тенденции и пространственные различия. Дополнительно проводилось картографирование коэффициентов по территории Каракалпакстана для визуализации районов с устойчиво высокой или низкой степенью связи.

Таким образом, предложенный методический подход сочетает математическое моделирование концентраций пыли, нормирование медицинской статистики, использование параметрического и непараметрического корреляционного анализа, проверку статистической значимости и пространственно-временную визуализацию, обеспечивая комплексное и достоверное представление о влиянии многолетней запылённости атмосферы на здоровье населения региона.

Результаты и обсуждение. Построенные карты пространственной динамики атмосферной запылённости показывают, что в период 2011–2025 гг. на всей территории Каракалпакстана наблюдается устойчивый рост концентрации пылевых аэрозолей (Рис. 1). Наиболее выраженное увеличение загрязнённости воздуха зафиксировано в северных и северо-западных районах, непосредственно прилегающих к зоне формирования пустыни Аралкум, что отражает влияние активизирующихся дефляционных процессов на высохшем дне Арала. Максимальный рост концентрации пыли отмечен в Кунградском районе, где значения увеличились с 22,39 до 70,48 мкг/м³. Существенное повышение также характерно для Шуманайского района (с 15,84 до 43,01 мкг/м³) и Муйнакского района (с 24,27 до 43,54 мкг/м³). Значимый прирост наблюдается в Канлыкульском и Нукусском районах, где концентрация аэрозольных частиц выросла соответственно с 14,63 до 35,13 мкг/м³ и с 13,04 до 23,92 мкг/м³.

Рисунок 1. Карта пространственной динамики запыленности атмосферы в Каракалпакстане

Умеренное увеличение запылённости выявлено в городах Нукус и Тахиаташ, а также в Турткульском, Кегейлийском, Чимбайском, Амударьинском и Берунийском районах, где рост составляет в среднем от 2,8 до 8 мкг/м³. Относительно стабильная ситуация наблюдается в Элликкалинском районе, где концентрация изменилась лишь с 20,83 до 21,28 мкг/м³, а также в Тахтакупырском районе, где показатель остаётся практически неизменным (с 35,46 до 35,85 мкг/м³). Несмотря на различия между территориями, общая динамика свидетельствует о продолжающемся увеличении уровня запылённости атмосферы по всей территории Южного Приаралья, что соответствует тенденциям, ранее описанным для аридных регионов мира.

Одновременно с анализом загрязнённости воздуха была проведена оценка связи между концентрацией атмосферной пыли и уровнем заболеваемости органов дыхания населения за период 2011–2025 гг. Расчёт коэффициентов корреляции Пирсона (r) и Спирмана (ρ) показал, что сила взаимосвязи существенно различается в разрезе административных территорий (Рис.2).

Наиболее высокие значения коэффициентов корреляции выявлены в городе Нукус (r=0,85; ρ=0,81), что свидетельствует о практически линейной и устойчивой монотонной зависимости между динамикой запылённости и уровнем респираторной заболеваемости. Сильно выраженные положительные связи также обнаружены в Шуманайском (r = 0,78; ρ = 0,73), Канлыкульском (r = 0,67; ρ = 0,78), Чимбайском (r = 0,71; ρ = 0,71), Кегейлийском (r = 0,75; ρ = 0,73) и Кунградском (r = 0,70; ρ = 0,69) районах. В перечисленных территориях годовые колебания концентрации пыли и уровней заболеваемости демонстрируют высокую согласованность, что указывает на существенную роль аэрозольного фактора в формировании респираторной заболеваемости.

Районы с умеренной степенью корреляции включают Караузякский, Муйнакский, Берунийский, Амударьинский, Ходжейлийский, Нукусский и Тахтакупырский районы. Значения коэффициента Пирсона в этих территориях находятся в интервале примерно 0,50–0,60, при этом коэффициенты Спирмена подтверждают наличие монотонной зависимости. Умеренность связи, вероятно, объясняется совокупным влиянием социальных, экономических и демографических факторов, а также локальных климатических условий, частично сглаживающих прямой эффект запылённости на заболеваемость.

Рисунок 2. Пространственно-временная динамика коэффициентов корреляции запыленности атмосферы в Каракалпакстане и заболеваний органов дыхания за 2011-2025 гг.

Наименьшие значения корреляции получены для Элликкалинского района (r = 0,20; ρ = 0,17), Турткульского района (r = 0,34; ρ = 0,18) и города Тахиаташ (r = 0,37; ρ = 0,36). Слабая выраженность связи в этих территориях может быть связана с особенностями расселения, низкой плотностью населения, миграционными движениями, различиями в методике ведения медицинской учётности, а также с природными факторами (относительная влажность, растительный покров), уменьшающими локальную пылевую нагрузку. Тем не менее положительные значения коэффициентов указывают на сохраняющееся влияние запылённости на здоровье и в этих районах.

Особое внимание заслуживают Муйнакский и Кунградский районы, находящиеся в непосредственной близости от территории бывшего Аральского моря. Несмотря на высокие значения запылённости, коэффициенты корреляции здесь оказываются умеренными (Муйнак: r=0,51; ρ=0,59; Кунград: r=0,7; ρ=0,69). При сравнительно высокой пылевой нагрузке в этих районах связь с заболеваемостью оказывается умеренной (Муйнак) или высокой (Кунград), что может отражать различия в демографической структуре, миграционных процессах и доступности медицинской помощи.

Следует отметить, что для Бозатауского района анализ не проводился, поскольку административная единица была образована лишь в 2023 году, и ретроспективные статистические данные за предыдущие годы отсутствуют. Это делает невозможным корректное сопоставление динамики запылённости и заболеваемости.

В целом проведённый анализ показывает, что для территории Каракалпакстана характерна чётко выраженная пространственная дифференциация силы связи между концентрацией атмосферной пыли и заболеваемостью органов дыхания. Наиболее высокая зависимость фиксируется в центральных и западных районах, а минимальная — в южных и некоторых восточных территориях. Сравнение коэффициентов Пирсона и Спирмана показывает, что во всех районах связь устойчива, положительна и однонаправленна. Это подтверждает значимость атмосферной запылённости как одного из ключевых факторов риска для здоровья населения Южного Приаралья (Рис. 2). Полученные результаты согласуются с международными исследованиями, что ещё раз подчёркивает универсальность выявленных закономерностей и актуальность проблемы пылевых воздействий в аридных регионах.

Заключение. Проведённое исследование позволило установить пространственно-временные особенности запылённости атмосферы Каракалпакстана и её влияние на заболеваемость органов дыхания населения за 2011–2025 гг. Математическое моделирование по модифицированной модели Ермака выявило устойчивый рост концентраций пылевых аэрозолей на большей части территории региона, особенно в северных и северо-западных районах, прилегающих к зоне Аралкума.

Корреляционный анализ показал наличие положительной и статистически значимой зависимости между уровнем запылённости и респираторной заболеваемостью. Наиболее высокие значения коэффициентов Пирсона и Спирмана обнаружены в городе Нукус, Шуманайском, Канлыкульском, Чимбайском и Кегейлийском районах. В южных и восточных районах выявлены более слабые связи, что связано с комплексом природно-климатических и социально-демографических факторов.

Общим результатом исследования является установление выраженной территориальной дифференциации влияния атмосферной запылённости на здоровье населения. Положительные значения коэффициентов во всех районах подтверждают системный характер воздействия пылевых аэрозолей на заболеваемость органов дыхания. Полученные данные могут служить научной основой для дальнейшего уточнения механизмов влияния мелкодисперсных частиц и разработки региональных мер профилактики и раннего прогнозирования неблагоприятных пылевых событий.

Список литературы:

1. Zhang Q. et al. Wintertime formation of large sulfate particles in China and implications for human health //Environmental science & technology. – 2023. – Т. 57. – №. 48. – С. 20010-20023.
2. Dedoussi I. C. et al. Premature mortality related to United States cross-state air pollution //Nature. – 2020. – Т. 578. – №. 7794. – С. 261-265.
3. Bozlaker A. et al. Quantifying the contribution of long-range Saharan dust transport on particulate matter concentrations in Houston, Texas, using detailed elemental analysis //Environmental science & technology. – 2013. – Т. 47. – №. 18. – С. 10179-10187.
4. Sanchez de la Campa A. et al. Chemical and microbiological characterization of atmospheric particulate matter during an intense African dust event in Southern Spain //Environmental science & technology. – 2013. – Т. 47. – №. 8. – С. 3630-3638.
5. Wu Y. et al. Sand and dust storms in Asia: a call for global cooperation on climate change //The Lancet Planetary Health. – 2021. – Т. 5. – №. 6. – С. e329-e330.
6. Rashki A. et al. Dust-storm dynamics over Sistan region, Iran: Seasonality, transport characteristics and affected areas //Aeolian Research. – 2015. – Т. 16. – С. 35-48.
7. Aghababaeian H. et al. Global health impacts of dust storms: a systematic review //Environmental health insights. – 2021. – Т. 15. – С. 11786302211018390.
8. Tleumuratova B., Urazimbetova E., Statov V. Multiyear dynamics of the Aral sea desiccation impact on the Southern Priaralie climate //BIO Web of Conferences. – EDP Sciences, 2024. – Т. 130. – С. 03004.
9. Мукашева Б. Г. Влияние климата на состояние здоровья населения Приаралья //Гигиена труда и медицинская экология. -2015. -№. 4 (49). -С. 20-30.
10. Abitaev D.S., Tatkeev T.A., Rakhimbekov M.S., Attshabarova S.S., Rahmetullaev B.B. Complex influence of environmental factors on public health of Aral sea region // Гигиена труда и медицинская экология. -2014. - № 1. – С.13-18.
11. Мажитова З. Х., Сейсебаева Р. Ж., Умбетова Л. Ж. Новые болезни органов дыхания у детей проживающих в условиях загрязнения воздушного бассейна пыле-солевыми частицами. – 2005.
12. Urazimbetova E., Tleumuratova B. Dust migration from expanding deserts near Amudarya: Modeling and assessment //E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2025. – Т. 646. – С. 00013.
13. Тлеумуратова Б. С. и др. Возможность проекта «Моделирование связи динамики онкологических заболеваний в южном приаралье с концентрацией сульфатов с осушенного дна Аральского моря //Universum: технические науки. – 2025. – Т. 1. – №. 9 (138). – С. 42-46.
14. Вейсов С.К., Карибаева К.Н., Николаев Н.В., Бекмухамедов Н.Э., Исаходжаев Р.С. Ситуационный анализ. Песчаные и пыльные бури в Центральной Азии // Региональные подходы в борьбе с песчаными и пыльными бурями и засухой в Центральной Азии. Алматы, 2021. – 78 стр.
15. Тлеумуратова Б. С., Мамбетуллаева С. М., Мустафаева Р. Моделирование выноса солей с обсохшего дна Аральского моря и его последствий //Евразийское научное объединение. – 2015. – Т. 3. – №. 10. – С. 238-242.
16. Meng X. et al. A satellite-driven model to estimate long-term particulate sulfate levels and attributable mortality burden in China //Environment international. – 2023. – Т. 171. – С. 107740.
17. Rubasinghege G. et al. Simulated atmospheric processing of iron oxyhydroxide minerals at low pH: roles of particle size and acid anion in iron dissolution //Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2010. – Т. 107. – №. 15. – С. 6628-6633.
18. Schwartz J., Lepeule J. Is ambient PM2. 5 sulfate harmful? Schwartz and Lepeule Respond //Environmental Health Perspectives. – 2012. – Т. 120. – №. 12. – С. a454-a455.
19. Pope III C. A., Dockery D. W. Epidemiology of particle effects //Air pollution and health. – Academic Press, 1999. – С. 673-705.
20. Pope III C. A. et al. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to fine particulate air pollution //Jama. – 2002. – Т. 287. – №. 9. – С. 1132-1141
21. Anchita et al. Health impact of drying Aral Sea: One health and socio-economical approach //Water. – 2021. – Т. 13. – №. 22. – С. 3196.
22. Kunii O. et al. Respiratory symptoms and pulmonary function among school-age children in the Aral Sea region //Archives of Environmental Health: An International Journal. – 2003. – Т. 58. – №. 11. – С. 676-682.
23. Тлеумуратова Б. С., Мамбетуллаева С. М., Кудайбергенова У. К. Исследование связи между загрязнением атмосферы и ростом заболеваемости в Южном Приаралье //Вестник ККО АН РУ. – 2014. – №. 3. – С. 45-49.
24. Тлеумуратова Б. С., Мамбетуллаева С. М. Исследование связи загрязнения атмосферы с ростом заболеваемости в Южном Приаралье //Прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. – 2017. – С. 193-194.
25. Тлеумуратова Б.С. Математическое моделирование влияния трансформаций экосистемы Южного Приаралья на почвенно-климатические условия. Дисс. … д-ра физ.-мат. наук. – Ташкент, 2018. –209 с.
26. Ermak D. L. An analytical model for air pollutant transport and deposition from a point source // Atmospheric Environment (1967). -1977. -Т. 11. - №. 3. – С. 231-237.
27. Уразымбетова Э. П. Моделирование запыленности атмосферы каракалпакстана пустыней Кызылкум //Экономика и социум. – 2024. – №. 4-1 (119). – С. 1126-1131.
28. Urazimbetova E. Modelling the dust content of the atmosphere of Karakalpakstan soil aerosol from deserts //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 8. – №. 5 (122). – С. 51-56.
29. Lee Rodgers J., Nicewander W. A. Thirteen ways to look at the correlation coefficient //The American Statistician. – 1988. – Т. 42. – №. 1. – С. 59-66.
30. Hauke J., Kossowski T. Comparison of values of Pearson's and Spearman's correlation coefficients on the same sets of data //Quaestiones geographicae. – 2011. – Т. 30. – №. 2. – С. 87-93.