Расчетный метод определения предельно допустимых концентраций промышленных химических веществ в воздухе

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Описывается метод прогноза величины предельно допустимых кон­центраций с помощью оригинальной номограммы, позволяющий определить возмож­ную их величину с вероятностной оценкой нижней и верхней границ прогноза при ß - 0,95.

Полный текст

Описывается метод прогноза величины предельно допустимых кон­центраций с помощью оригинальной номограммы, позволяющий определить возмож­ную их величину с вероятностной оценкой нижней и верхней границ прогноза при ß - 0,95.

Ключевые слова: предельно допустимые концентрации химических веществ, расчет.

Исходя из корреляционных отношений между показателями острой токсичности (CL5o, DL5o) и предельно допустимыми концентрациями (ПДК) промышленных хими­ческих веществ в воздухе рабочей зоны можно ускоренно определять величины ПДК [2—6]. Настоящее сообщение предлагает вниманию читателей один из вариантов такого прогнозирования с использованием линейной корреляционной модели, позво­ляющий предсказать ориентировочную величину ПДК с учетом фактического рассеи­вания исходных показателей.

В качестве материалов для статистическо­го анализа были взяты экспериментальные данные по обоснованию ПДК, полученные в разных лабораториях страны, но с учетом методических требований секции ПДК М3 СССР. Обработку материалов проводили на ЭВМ «Наири». Уравнения регрессии рассчиты­вали методом наименьших квадратов. В каче­стве границы рассеивания исследовали кри­вую равных вероятностей

 

Результаты анализа подтвердили высоко­значащую корреляционную связь натураль­ных логарифмов ПДК и CL5o (для СL50(К)г = 0,827 и для СL50(М)г = 0,790) и поз­волили аппроксимировать эту зависимость в виде приведенных ниже уравнений регрессии 1 и 2 (см. рис.). В случае расчетов DL50 корреляционные связи отличались низкими уровнями: для DL50(K)r = 0,375 и для DL50(M)r = 0,496. Обратившись к рисунку, можно убедиться, что, несмотря на довольно высокие значения коэффициентов корреля­ции, надежность подобного прогнозирования ограничивается значительным рассеиванием исходных сопряженных величин даже при их логарифмическом выражении. В связи с этим уместно обратить внимание на до­вольно типичную ошибку многих специалистов: они пренебрегают оценкой довери­тельных интервалов для истинного коэффициента корреляции (р) [1], зависящих от объема исходной выборки.

Такая оценка демонстрирует низкую репрезентативность малочисленных выборок, иногда имеющих место, например, при попытках получить частные уравнения регрес­сии для отдельных гомологических рядов с целью повышения надежности и точности прогноза. Так, в работе А. А. Голубева и соавт. (1973) нижняя граница Р (ß = 0,95) находится в пределах: 0,1; 0,1; 0,28; 0,4; 0,42; 0,50 и т. д., достигая значащей величины — 0,8 только в случае хлороуглеводородов при г = 0,86 и п = 30. В этой ситуации, очевидно, известный смысл имеет предпринятое нами исследование границ области рассеивания исходной выборки, являющееся, согласно логике статистиче­ского анализа, определенной гарантией прогноза. Предлагаемая нами номограмма (см. рис.) позволяет прогнозировать величину ИДК и дает верхние и нижние границы прогноза (линия эллипса) с надежностью, приближающейся к ß = 0,95, минуя гро­моздкие вычислительные операции. Описываемый нами метод, по-видимому, может быть полезен и при экспериментальном обосновании ПДК, так как указывает грани­цы, превышение которых должно определяться какими-то специфическими свойства­ми нормируемого соединения.

×

Об авторах

В. Г. Ковязин

Медицинский институт им. С. В. Курашова; научно-исследовательский институт математики и механики им. Н. Г. Чеботарева

Автор, ответственный за переписку.
Email: info@eco-vector.com

Кафедра гигиены, отдел теории вероятности и математической статистики

Россия

Н. И. Горбунов

Медицинский институт им. С. В. Курашова; научно-исследовательский институт математики и механики им. Н. Г. Чеботарева

Email: info@eco-vector.com

Кафедра гигиены, отдел теории вероятности и математической статистики

Россия

Список литературы

  1. Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. М., Наука, 1968.
  2. Голубев А. А., Люблина Е. И., Толоконцев Н. А., Филов В. А. Количественная токсикология. Л., Медицина, 1973.
  3. 3аева Г. И. В кн. : Методы определения токсичности и опасности химических веществ (токсикометрия). М., Медицина, 1970.
  4. Заугольников С. Д., Кочанов М. М., Лойт А. О., Ставчанский И. И. Гиг. труда, 1974, 1.
  5. Ковязин В. Г. Там же. 1976, 10.— 6. Штабский Б. М. Там же, 1974, 1
  6. Крамер Гарольд. В кн. : Математические методы статистики. М., изд. ИЛ, 1975.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. -

Скачать (132KB)

© 1980 Ковязин В.Г., Горбунов Н.И.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС 77 - 75008 от 01.02.2019.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах