Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems

An extensive EH domain is considered and problems to solve in. The main problems are characterized consisting in risk assessment and risk management. Initial assumptions are discussed carefully for quantitative solution.

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2015
Main Author:	Kuksa, A.I.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2015
Subjects:	UDC 519.6
Online Access:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/29
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Problems in programming
Download file:

Institution

Problems in programming

_version_	1859501932915195904
author	Kuksa, A.I.
author_facet	Kuksa, A.I.
author_sort	Kuksa, A.I.
baseUrl_str	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
collection	OJS
datestamp_date	2018-10-09T13:05:34Z
description	An extensive EH domain is considered and problems to solve in. The main problems are characterized consisting in risk assessment and risk management. Initial assumptions are discussed carefully for quantitative solution.
first_indexed	2026-03-12T23:18:18Z
format	Article
fulltext	Прикладные программные системы © А.И. Кукса, 2003 72 ISSN 1727-4907. Проблемы программирования. 2003. № 4 УДК 519.6 А.И. Кукса ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ЭКОБИОМЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ В КОНТЕКСТЕ ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ.∗ Часть 1: Общая характеристика предметной области и возникающих проблем Рассматриваются обширная предметная область “окружающая среда—здоровье“ и задачи, подлежащие решению. На содержательном уровне дается общая характери- стика основных проблем оценивания рисков и управления ими. Тщательно оговари- ваются условия, при которых возможен количественный анализ. ∗ Эта работа частично поддерживалась US CRDF и Правительством Украины, грант UN — 436, 1997—2000 гг. Введение Общие сведения о предметной области: эпидемиология окружающей среды. Согласно сложившимся пред- ставлениям, термин “окружающая среда“ имеет в виду среду обитания человека, тогда как термин “экологи- ческая среда” – среду обитания рас- тений, микроорганизмов, животных. Кроме того, он остается неопределен- но широким и может включать в себя окружающие человека био- и физико- химический миры, социально-эконо- мические и производственно-бытовые условия и даже его потенциально вредные для здоровья привычки и склонности. В свою очередь термин “эпиде- миология окружающей среды”, как следует из названия, имеет в виду объ- ективное научно-техническое описание и изучение совокупности разнородных процессов, в которой, с одной стороны, присутствуют процессы окружающей среды как таковые (физико-химичес- кие и др.), а с другой – группа инди- видумов, как бы “погруженная” в эту среду и находящаяся под её “воздейст- вием”, так что собственно биомеди- цинские процессы изучаются на фоне процессов окружающей среды на предмет обнаружения потенциальных взаимосвязей [1]. В общем, окружающая среда ха- рактеризуется наличием биологиче- ских, химических, физических, соци- ально-економических факторов, спо- собных влиять на состояние здоровья населения и вероятность развития тех или иных заболеваний. В частности, объектами анализа и оценки являются: • загрязнение атмосферного воздуха снаружи и внутри помещений; • загрязнение поверхностных и грунтовых вод; • загрязнение пищевых про- дуктов; • побочные действия лекарст- венных средств; • вредное воздействие радиа- ции; • влияние табакокурения на курящих и некурящих; • профессиональные вредные факторы и др. Дополняя существующие подхо- ды в токсикологии и эксперименталь- ной медицине, эпидемиология ориен- тируется на изучение отдельных групп населения, помещенных в реальные ситуации окружающей среды. При этом эпидемиологический анализ соот- ношения здоровых и заболевших лю- дей в различных группах населения предполагает: • по возможности точную фор- мулировку исходной гипотезы о том, что оцениваемое соотношение здоро- вой и заболевшей части популяции обусловлено конкретными вредными факторами окружающей среды; • сбор и анализ необходимых данных, а также критическую оценку надежности результатов исследования. Прикладные программные системы 73 Согласно существующим пред- ставлениям, в подавляющем большин- стве случаев передача заболевания осуществляется через дыхательные пу- ти воздушно-капельным путём. При этом независимо от природы воздейст- вующих факторов (патогенные микро- организмы, табачный дым или про- мышленное загрязнение атмосферного воздуха) обязательным условием воз- никновения болезни является доста- точная доза (загрязнителя), поступаю- щая к соответствующим тканям, где и развивается патологический процесс в форме воспаления, раздражения или злокачественного новообразования. Вторым по важности путем передачи инфекции является желудочно-кишеч- ный тракт; различные острые и хрони- ческие неинфекционные заболевания часто возникают в результате поступ- ления в организм токсичных веществ. Относительно распространенным пу- тем является также проникновение токсичных веществ через кожу, как это часто бывает с пестицидами и рас- творителями. Во всяком случае теоретическая модель взаимодействия между окру- жающей средой, индивидуумом и его реакцией должна исходить из того, что физиологические изменения в орга- низме не являются непосредственно функцией факторов окружающей сре- ды, а определяются также генетиче- ским фоном, индивидуальной адапта- цией и предшествующим опытом. В свою очередь индивидуальный биоло- гический ответ на воздействие загряз- нения, наряду с присутствием загряз- нителя в организме, может приводить к физиологическим изменениям неяс- ного значения или предвестникам за- болевания, собственно заболеванию или смерти. В контексте гигиены окружаю- щей среды в качестве маркеров вос- приимчивости и индикаторов событий, происходящих в биологических систе- мах или пробах, используются так на- зываемые биологические маркеры – экзогенные вещества, их метаболиты или другие промежуточные продукты взаимодействия. В идеале (если бы бы- ла возможность осуществить все необ- ходимые измерения), используя дан- ные об измерениях маркеров воспри- имчивости, можно представить всю цепочку событий, происходящих в ор- ганизме. Простейшая цепочка событий определяется некоторым маркером экспозиции и некоторым маркером эффекта. На более детальном уровне цепь событий экспозиции может включать собственно экспозицию, внутреннюю дозу и биологически эф- фективную дозу, а цепь событий эф- фекта – ранний биологический эф- фект, нарушение функции или струк- туры и, наконец, клиническую форму заболевания. Впрочем, иногда биомар- керные измерения дают информацию о физиологических изменениях в ор- ганизме, которую трудно отнести как к экспозиции, так и к эффекту. Основным источником пополне- ния данных и знаний в этой предмет- ной области являются натурные экспе- рименты на животных (чаще всего крысах и мышах), результаты которых затем "экстраполируются" на человека. Помимо правомерности моделирования одной живой системы другой, возни- кают проблемы с интерпретацией ре- зультатов. И связано это с тем, что эксперименты с животными проводят- ся, как правило, в условиях "больших" доз и "малых" времен экспозиции, в то время как для окружающей среды че- ловека наиболее характерна ситуации с "малыми" дозами и "большими" про- должительностями воздействия факто- ров окружающей среды. Следует до- пускать поэтому, что разные интен- сивности экспозиции могут иницииро- вать качественно разные механизмы порождения эффектов, которые затем наблюдаются. Итак, сегодняшнее состояние знаний в данной предметной области таково, что упомянутые процессы еще весьма далеки от того, чтобы быть вполне понятыми и идентифицирован- ными в научном смысле. В общем, ги- Прикладные программные системы 74 потеза о потенциальном “влиянии” ок- ружающей среды на здоровье право- мерна. Однако количественные дан- ные, раскрывающие связь между об- щим состоянием окружающей среды человека и его здоровьем, чрезвычайно скудны. Очерченная общая картина то- го, “как это происходит”, является весьма умозрительной и представляет собой лишь конструктивное предполо- жение или модель, необходимую для дальнейшего, по возможности количе- ственного, анализа. Основной недоста- ток этой модели в том, что она никоим образом не идентифицирована априо- ри, т.е. предполагает неполноту зна- ний, неточные измерения данных и экспертные оценки, наличие большого количества структурных и параметри- ческих факторов неопределенности. Поэтому, если бы нам удалось, зафик- сировав каким-то образом конкретные значения многочисленных факторов неопределенности, осуществить моде- лирование и получить определенные результаты на выходе, результаты та- кого моделирования также были бы неопределенными. Однако проблема выбора модели и ее идентификации – теоретическая проблема, и она имеет значение лишь в контексте необходи- мости последующего решения на этой основе другой, сугубо практической задачи, а именно задачи снижения по- тенциально негативного влияния ок- ружающей среды на здоровье. Если таковое имеет место!? Таким образом, общая проблема оценивания взаимо- связей процессов окружающей среды и здоровья населения, исходящая из предположения о существовании та- ких взаимосвязей (что фактически эк- вивалентно гипотезе о потенциально негативном влиянии окружающей среды на здоровье), видится как бы состоящей из двух частей и соответст- вующих задач: • фундаментальной научной задачи статистической идентификации характера и параметров модели взаи- мосвязей между факторами окружаю- щей среды, с одной стороны, и биоме- дицинскими факторами – с другой; ниже она будет именоваться задачей идентификации зависимостей “доза— эффект”; • важной прикладной задачи, состоящей в выборе и осуществлении таких мероприятий, которые бы обес- печивали снижение негативных эф- фектов, если таковые существуют; ее будем именовать задачей принятия решений по управлению рисками. Замечание 1. Ясно, что обе зада- чи тесно связаны, так что решение второй задачи опирается на “знания”, каковыми являются “зависимости”, т.е. результаты решения первой задачи. Заметим, что практическое решение второй задачи, как правило, связано с весьма высокими затратами. Поэтому всякая неточность в оценивании зави- симости “доза—эффект” должна ком- пенсироваться дополнительными за- тратами. Строго говоря, обе задачи должны решаться совместно. На прак- тике, однако, решение каждой из них отделяется одно от другого. Такова, на- пример, позиция US EPA, авторитетно- го Агентства по защите окружающей среды США, в рамках которой пола- гается, что за качество зависимостей “доза—эффект” отвечают научные эксперты, в то время как принятие решений возложено на практиков, ко- торые руководствуются априори уста- новленными зависимостями [2—4]. Замечание 2. Следует отметить, что далеко не все задачи, возникающие в предметной области “окружающая среда—здоровье”, во-первых, доступны количественному анализу, а во-вторых, допускают какое-либо управление. Бо- лее того, существующая общественная практика и методы решения многих задач управления рисками и безопас- ностью основаны главным образом на рассуждениях качественного характера и мнениях экспертов [5]. Пример 1. На рис. 1 изображены теоретически возможные характерные зависимости между дозой радиации (в миллирадах) и определенным биологи- ческим эффектом, а именно специфи- ческой реакцией костного мозга (в Прикладные программные системы 75 процентах уменьшения общего количе- ства клеток в изучаемой ткани) [6]. Обратим внимание на то, что выпук- лые зависимости (кривые 2—4) имеют место на сравнительно больших интен- сивностях облучения и отображают прямые механизмы разрыва связей ДНК, в то время как вогнутые зависи- мости (кривые 1 и 2) имеют место на сравнительно малых интенсивностях и отображают косвенные механизмы, связанные с разрушением клеточных мембран (кривые 1—4). Это пример сравнительно хорошо изученной пред- метной области “радионуклеиды— живые организмы”. Заметим, что в тех случаях, когда изучаются новые за- грязнители с заранее неизвестными реакциями, эффектами и механизмами, следует допускать любой характер. Пример 2. На рис. 2 показана типовая зависимость между дозой и эффектом для канцерогенов, рассма- триваемая как нормативный документ US EPA и являющаяся основой для по- следующего принятия решений [3, 4]. Приведем некоторые пояснения к рис. 2: 1. В эпидемиологии окружаю- щей среды разделяются риски в отно- шении двух групп загрязнителей: обла- дающих так называемой системной токсичностью и вызывающих канцеро- генные эффекты. В случае канцеро- генных эффектов трактовка зависимо- стей “доза—эффект” и их последую- щее использование в контексте приня- тия решений выглядят следующим об- разом. Жирная кривая изображает средний эффект, это обычная линия регрессии. Пунктирная кривая выделя- ет левую границу 90%-ного довери- тельного интервала. Наконец, аппрок- симируемый отрезок прямой связывает начало координат с точкой, в которой достигаются 10%-ные уровни как дозы, так и эффекта. Этот отрезок и служит основой для принятия решений в об- ласти “малых доз”, а именно считается, что угол наклона этого отрезка прямой и отражает меру опасности изучаемого канцерогена. 2. В нижней части рисунка да- ны рабочие определения канцероген- ных рисков, используемые в расчетах: • риск индивидуального сни- жения продолжительности жизни ра- вен “тангенсу угла наклона” упомяну- того отрезка прямой, умноженному на “среднюю дозу в течение жизни”; • популяционный риск равен “индивидуальному риску”, умножен- ному на “размер популяции”. При этом проблема выбора ре- шений состоит в том, что необходимо остановиться на какой-то ненулевой, но “достаточно низкой” дозе, которая считается безопасной для пребывания человека в такой среде в течение “среднестатистической” продолжитель- ности его жизни. Фактически “норма- тивный” уровень дозы устанавливается исходя из уровня риска, имеющего ме- сто при данном значении дозы. Так, нормою рисков де-факто считаются вероятности 10-6 и 10-5 для канцероге- нов и неканцерогенов соответственно. Рис. 1. Теоретические зависимости “доза—эффект” Прикладные программные системы 76 Организационная предыстория данной работы. В данной статье ис- пользован технологический опыт и ноу-хау, накопленные в процессе вы- полнения международного проекта [7]; это опыт осмысливается и развивается с точки зрения теории информацион- ных систем и систем поддержки при- нятия решений. Замысел проекта [7], как следует из его названия, ограничи- вался, собственно, задачей географиче- ской привязки и визуализации кон- кретных биомедицинских данных на основе современных возможностей ГИС – географических информацион- ных систем. Прежде чем быть введен- ными в ГИС, эти данные были заранее собраны, подготовлены и тщательно ENVIRONMENTAL HEALTH RISKS & DECISION MAKING (US EPA Guidelines Interpretation) Graphical Presentation of Data and Extrapolations : Risks : • Systemic toxicity • Carcinogenicity Definitions : Individual Excess Lifetime Risk := Cancer Slope Factor * Lifetime average daily dose Population Risk := Individual Risk * Population Size Рис. 2. Статистическая зависимость “доза—эффект” для канцерогенов Прикладные программные системы 77 отредактированы в среде общестати- стического пакета GPSS – в рамках другого, более крупного международ- ного проекта [8]. Дополнительно в рамках проекта [7] осуществлялись важные измерения “окружающей сре- ды” как таковой посредством матема- тического моделирования распростра- нения веществ в воздухе и оценивания таким образом экспозиции. Проект [7], однако, никоим образом не предпола- гал исследования вопросов принятия решений, далеко выходящих за рамки первичного сбора и анализа данных. Следует отметить, что использо- вание ГИС для анализа экобиомеди- цинских данных является сравнительно новым направлением исследований и к началу выполнения проекта [7], 1998 год, не было ясного понимания того, как это делать и что это может дать. Имелись лишь экспертная точка зре- ния ВОЗ (Всемирная организация здравоохранения) на потенциальное использование ГИС в здравоохранении [9], материалы научной конференции США [10] и рабочего семинара в Ук- раине [11]. В целом опыт выполнения про- екта [7] показал, что совместное рас- смотрение всей совокупности экобио- медицинских данных вместе с их гео- информационным проектированием существенно обогащает возможности статистического анализа предметной области. В данной статье мы хотим, используя в качестве иллюстрации вполне определенный набор данных экобиомедицинских измерений, взгля- нуть на проблему анализа этих данных в контексте систем поддержки приня- тия решений (СППР). При этом задача анализа данных как бы погружается в структуру СППР и является частью проблемы принятия решений. Послед- няя, в свою очередь, интерпретируется как проблема управления рисками в системе “окружающая среда—здо- ровье”. 1. Проблема управления рисками 1.1. Компьютерные системы анализа рисков. На рис. 3 [12] пред- ставлена компьютерная система анали- за рисков, которая включает в себя две большие подсистемы: • оценивания рисков • и управления рисками. Как видно, вторая подсистема – это обычная система поддержки при- нятия решений, т.е. анализ риска осу- ществляется лишь в контексте приня- тия решений в отношении определен- ных мер (действий), направленных на уменьшение риска до уровня безопас- ных границ. Согласно методике US EPA [4], в практическом решении задачи управ- ления риском выделяются три про- блемы: • оценивания рисков; • управления рисками; • информирования обществен- ности (в отношении степени сущест- вующей опасности). Первая проблема касается науч- но обоснованных количественных ме- тодов оценивания риска, во второй речь идет о принятии решений с уче- том экономических затрат и техноло- гических возможностей, решение же третьей проблемы предусматривает объективное информирование общест- венности с целью предотвращения па- ники (в некотором смысле). Ниже мы коснемся лишь первой и второй. Согласно упомянутой методике, процедурное оценивание риска под- разделяется на четыре этапа: • идентификация источника опасности; • оценивание зависимостей “доза—эффект”; • оценивание экспозиции; • характеризация риска. 1.2. Технико-экономический подход к управлению рисками. В столь сложной области, каковой явля- ется система “окружающая среда — здоровье”, выбор рационального реше- ния, имеющего целью снижение по- тенциально негативных эффектов влияния окружающей среды на здоро- вье, очевидно, также не является про- стой проблемой. Как отмечалось выше, в случае априори известной зависимо- Прикладные программные системы 78 сти “доза—эффект” и неканцерогенов считается достаточным снизить экспо- зицию до уровня, ограничивающего уровень риска величиной не выше 10-5. Аналогично в случае канцерогенов стремятся к ограничению уровня рис- ка величиной не выше 10-6. Указанные пороги устанавливаются, вообще гово- ря, нормативно и обусловлены, скорее, финансово-экономическими ограниче- ниями. Действительно, затраты на снижение рисков, как правило, весьма значительны, и не все страны могут себе их позволить. В теоретическом же отношении стоит один вопрос: до какого уровня снижать риски? Снижать ли до нуле- вого (что не всегда возможно экономи- чески и достижимо технически), или до уровня априори установленных ме- ждународных либо национальных норм, или до уровня, определяемого имеющимися экономическими воз- можностями? Дискуссии по этим во- просам далеко не завершены. Ниже развивается еще одна кон- цепция, условно названная “технико- экономической оптимизацией” рисков. Идеи такого рода не новы и высказы- вались ранее в экомедицинских публи- кациях, связанных с радиоактивностью и способами защиты ядерных реакто- ров [13]. Суть в том, что при выборе "приемлемого" уровня загрязнений Подсистема оценивания рисков идентификация источников опасности оценивание рисков количественное оценивание рисков ⇒ ⇒ информация о рисках ⇓ выбор альтернатив (действий) формирование альтернатив оценивание альтернатив исполнение решений ⇒ ⇒ ⇒ другая информация ⇑ Подсистема оценивания рисков Рис. 3. Система анализа рисков Прикладные программные системы 79 следует исходить из двух видов общих потерь общества: прямые экономиче- ские затраты на снижение уровня за- грязнений и косвенные, порожденные загрязненной окружающей средой. Общая идея технико-экономи- ческой оптимизации рисков иллюст- рируется на рис. 4. В виде конечного множества точек на плоскости с ко- ординатами “экспозиция”, “эффект” показаны исходные измерения— факты; предполагается, что они при- надлежат некоторому параллелепипе- ду (домену – в терминологии баз данных). Эта совокупность исходных измерений интерпретируется как ста- тистическая выборка, и нас будут ин- тересовать зависимости между пере- менными, каковыми являются пере- менная “эффект” и переменная “экс- позиция” соответственно. Делаются две важные рабочие гипотезы в от- ношении существования и характера стохастических взаимосвязей-зависи- мостей между переменными: (COST, EFFECTIVENESS) - LIKE ENVIRONMENTAL HEALTH OPTIMIZATION: I . THE IDEA OF IT Рис. 4. Общая идея технико-экономической оптимизации рисков Прикладные программные системы 80 • в отношении пары перемен- ных “доза—эффект” полагается, что эта зависимость, хотя и заранее не из- вестная, имеет стохастический харак- тер и является неубывающей регрес- сией, поэтому снижение дозы приво- дит к уменьшению эффекта в среднем; • в отношении пары перемен- ных “эмиссия—экспозиция” также предполагается, что существует моно- тонно неубывающая зависимость меж- ду мощностью источника (т.е. интен- сивностью эмиссий, если речь идет о поллютанте), с одной стороны, и ожи- даемой величиной экспозиции – с другой; более того, эта стохастическая зависимость, в отличие от первой, предполагается причинно-следственной. Кроме того, полагается сущест- вование двух детерминированных функций потерь. На рис. 4, вверху справа, показана примерная зависи- мость необходимых затрат на сниже- ние уровня эмиссий, которая предпо- лагается монотонно невозрастающей функцией. Слева – зависимость ус- ловных косвенных потерь общества, обусловленных потенциально негатив- ными эффектами, от величины самого эффекта; эта зависимость предполага- ется быстро растущей функцией. Наконец, на рис. 4, внизу спра- ва, иллюстрируется сама идея приня- тия решений по управлению рисками в системе “окружающая среда — здо- ровье” на основе концепции технико- экономической оптимизации рисков. В терминологии принятия решений объ- ектом выбора в данном случае явля- ются определенные действия, в ре- зультате которых сокращается общий уровень эмиссий. Для промышленных источников загрязнения обычно это определенные мероприятия производ- ственно-технологического характера (проекты реконструкции предприятий). От переменной “действия” зависят как прямые затраты на снижение эмиссий (нижняя выпуклая кривая, она воспро- изводит отчасти упомянутую выше кривую “эмиссии—затраты”), так и ожидаемые потери вследствие нега- тивных эффектов (нижняя вогнутая кривая, для каждого “действия” она определяется как математическое ожи- дание потерь от негативных эффек- тов). Наконец, можно говорить о ми- нимизации общих потерь общества, которые для каждого фиксированного действия равны или максимуму из двух видов потерь, или их сумме. Технико-экономическая концеп- ция управления рисками, в отличие от нормативной концепции, фактически ставит вопрос о целесообразном выбо- ре самих нормативов. Однако может оказаться, что и в оптимальном выборе необходимые затраты на снижение рисков также недоступны бедным об- ществам. 1. Семинары по эпидемиологии окружающей среды: Учеб. Пособие / Под ред. М. Кры- жановского; Всемирная организация здра- воохранения, Европейское региональное бюро, Европейский центр по окружающей среде и охране здоровья. – М., 1996. – 193 с. 2. Guidelines for Exposure Assessment: Notice // U.S. Environmental Protection Agency. Fed- eral register, 1992. – P. 171960—18011. 3. Proposed Guidelines for Carcinogen Risk As- sessment: Notice // U.S. Environmental Pro- tection Agency. Federal register, 1996. – P. 22888—22938. 4. Risk & Decision Making. A Workshop in Risk Assessment, Risk Management & Risk Com- munication // U.S. Environmental Protection Agency, Aug. 1992. – 186 p. 5. Renn О., Klinke А. Theory and modelling: risk concepts and risk classification // Society for Risk Analysis-Europe: The Annual Сonf. “Risk Analysis: opening the process”, Paris, Oct. 11—14, 1998. – Paris, 1998. – P. 365—370. 6. Sternglass E.J. Radioactivity // Environmental chemisty / Ed. J.O'M. Bockris. — N.Y.: Ple- num Press, 1977. – P. 17—28. 7. Hryhorczuk D., Kuksa A. Application of Geo- graphic Information Systems to Environmental Health Problems in Ukraine: Final report // U.S. Civilian Research & Development Foun- dation (CRDF), grant UN2-436, 1999. – 5 p. 8. Environmental Pollutants and Health Status of Children. Pilot Study In Mariupol, Ukraine / Great Lakes Center of Occupational and En- vironmental Safety and Health University of Illinois at Chicago School of Public Health, Nov. 30, 1999. – 70 p. 9. Briggs D.J., Elliot P. The use of geographical information systems in studies on environ- ment and health // Statist. Quart. – 1995. – 48. – P. 56—94. Прикладные программные системы 81 10. Geographic Information Systems in Public Health // 3th National Conf., San Diego, Aug. 17—20, 1998: Abstracts. – San Diego, 1998. – 92 p. 11. Antipenko Y.N., Kuksa A.I., Prodanchuk M.G. Existing Premises for Application of GIS to Environmental Health Problems in Ukraine // Public Health Consequences of Environ- mental Pollution / Priorities & Solutions. NATO Advanced Research Workshop, May 26—29, 1997, Lviv, Ukraine: Abstracts. – P. 3. 12. Lebret E., Houthuijs D., Dusseldorp A. Acute and chronic studies in air pollution epidemi- ology, their usefulness for health impact as- sessment // Intern. Symp. Envir. Health Haz- ards in CEE: from assessment to management, Sosnowiec, Poland, Nov. 8—Dec. 2, 1994. – Р. 3—12. 13. Легасов И.А., Дёмин А.Ф., Шевелёв Я.В. Экономика безопасности ядерных реакто- ров. – М., 1984. – 48 с. – (Препр. / Ин-та атомной энергии; 407213). Получено 04.07.03 Об авторе Кукса Анатолий Иванович, доктор физ.-мат. наук Место работы автора Институт программных систем НАН Украины, просп. Академика Глушкова, 40, Киев-187, 03680, Украина Тел. (044) 266 3420 E-mail: kuksa@isofts.kiev.ua
id	pp_isofts_kiev_ua-article-29
institution	Problems in programming
keywords_txt_mv	keywords
language	Ukrainian
last_indexed	2026-03-12T23:18:18Z
publishDate	2015
publisher	PROBLEMS IN PROGRAMMING
record_format	ojs
resource_txt_mv	ppisoftskievua/a9/dc13bfd9f9a0be7bf9ba27b58d3338a9.pdf
spelling	pp_isofts_kiev_ua-article-292018-10-09T13:05:34Z Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems Использование ГИС для системного анализа экобиомедицинских данных в контексте оценивания рисков. Часть 1: Общая характеристика предметной области и возникающих проблем Використання ГІС для системного аналізу екобіомедичних даних у контексті оцінювання ризиків. Частина 1:Загальна характеристика предметної області та проблем, що виникають Kuksa, A.I. UDC 519.6 УДК 519.6 УДК 519.6 An extensive EH domain is considered and problems to solve in. The main problems are characterized consisting in risk assessment and risk management. Initial assumptions are discussed carefully for quantitative solution. Рассматриваются обширная предметная область “окружающая среда—здоровье“ и задачи, подлежащие решению. На содержательном уровне дается общая характеристика основных проблем оценивания рисков и управления ими. Тщательно оговариваются условия, при которых возможен количественный анализ. Розглядається широка предметна область “навколишнє середовище – здоров’я” і задачі, що виникають. На змістовному рівні дається загальна характеристика основних проблем оцінювання ризиків і керування ними. Ретельно обговорюються умови, за яких можливий кількісний аналіз. PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2015-07-01 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/29 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 4 (2003) ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 4 (2003) ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 4 (2003) 1727-4907 uk https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/29/33 Copyright (c) 2015 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ
spellingShingle	UDC 519.6 Kuksa, A.I. Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title	Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title_alt	Использование ГИС для системного анализа экобиомедицинских данных в контексте оценивания рисков. Часть 1: Общая характеристика предметной области и возникающих проблем Використання ГІС для системного аналізу екобіомедичних даних у контексті оцінювання ризиків. Частина 1:Загальна характеристика предметної області та проблем, що виникають
title_full	Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title_fullStr	Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title_full_unstemmed	Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title_short	Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems
title_sort	application of gis to systems analysis of environmental health data in context of risk assessment. part 1: general description of the domain and the problems
topic	UDC 519.6
topic_facet	UDC 519.6 УДК 519.6 УДК 519.6
url	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/29
work_keys_str_mv	AT kuksaai applicationofgistosystemsanalysisofenvironmentalhealthdataincontextofriskassessmentpart1generaldescriptionofthedomainandtheproblems AT kuksaai ispolʹzovaniegisdlâsistemnogoanalizaékobiomedicinskihdannyhvkonteksteocenivaniâriskovčastʹ1obŝaâharakteristikapredmetnojoblastiivoznikaûŝihproblem AT kuksaai vikoristannâgísdlâsistemnogoanalízuekobíomedičnihdanihukontekstíocínûvannârizikívčastina1zagalʹnaharakteristikapredmetnoíoblastítaproblemŝovinikaûtʹ

Application of GIS to Systems Analysis of Environmental Health Data in Context of Risk Assessment. Part 1: General Description of the Domain and the Problems

Institution

Similar Items