Краткосрочный и долгосрочный прогноз. Использование ретроспективных данных, их глубина. Методы прогноза объектов окружающей среды и здоровья населения
Начало есть 3 вопросе.
Методы прогнозирования.
Обобщая сказанное выше, можно привести слова директора Украинского НИИ общей и коммунальной гигиены академика М.Г.Шандалы: “ Задача гигиенистов - разработать методы оценки окружающей среды, адекватные показателям здоровья населения, и главное, методы комплексной интегральной ее характеристики”. Лишь в этом случае можно проводить прогнозирование на ближайшую и отдаленную перспективу. На сегодняшний день учеными разработано более 150 методов прогноза, составляющие 4 большие группы:
1) Экспертные оценки;
2) Экстраполяция;
З) Моделирование;
4) Комбинированные прогнозы.
Однако на практике чаще всего применяется сочетание различных методов. При экспертных оценках используется опыт и интуиция специалистов - по гигиене окружающей среды. Эксперты должны располагать необходимыми статистическими, научно- медицинскими и другими материалами, позволяющими выявить тенденцию в качестве среды и состоянии здоровья за определенный период времени. Выявляется перечень наиболее важных причин, от которых могут зависеть эти показатели. Затем представители заинтересованных оздоровительные ведомств определяют мероприятия и реальность их исполнения, после чего делаются соответствующие выводы. Метод экспертных оценок основан на учете существующей ситуации и носит, как правило, качественный характер. Например, в городе функционирует какой-либо объект, загрязняющий окружающую среду. Эксперты изучают материалы по степени загрязнения атмосферы, воды и т.д., а также о состоянии здоровья населения за определенный период. Выявляются определенные возможные связи и оценивается реальная ситуация в будущем. Если предприятие снизит объем вредных выбросов, в последующие годы можно ожидать более позитивные показатели здоровья. Эксперты намечают ряд наиболее важных мероприятий обосновывая их материалами соотношения качества среды и уровней здоровья. Обычно экспертиза не занимает много времени, но она может служить лишь начальным этапом серьезных исследований, так как основана лишь на статистических сопоставлениях.
Метод экстраполяции основан на предположении о сохранении в будущем длительное время существовавших тенденций, т.е. на неизменности влияющих факторов. Метод экстраполяции тенденции дает хорошие результаты только в том случае, если установлена зависимость во времени изучаемого явления. Например, на протяжении 15 лет уровень заболеваемости населения имеет стойкую тенденцию к увеличению или снижению. Этот относительно стабильный динамический временной ряд позволяет прогнозировать, что в ближайшие годы (не далее 5 лет) указанная тенденция сохранится. Метод имеет существенные недостатки, так как он совершенно не учитывает факторы, влияющие на изучаемое явление, в данном случае -здоровье. Поэтому при любом изменении условий, формирующих здоровье населения, нельзя ручаться за достоверность результатов прогноза. Кроме того, время прогноза не должно превышать 30 % времени наблюдения. Следовательно, требуется ретроспективная информация за длительный период, что не всегда осуществимо. С учетом оказанного, метод неприемлем для долгосрочного прогнозирования. Его применяют для среднесрочных прогнозов при правильном анализе собранного материала.
Для прогнозирования методами моделирования применяют 3 группы моделей: логические, информационные и математические. Для прогнозирования состояния здоровья населения при воздействии неблагоприятных факторов наибольшее применение нашел метод математического моделирования (вероятно-статистические модели). Это оправдывается тем, что любой прогноз носит вероятностный характер, а для прогноза такой изменчивой категории как здоровье самыми адекватными являются модели множественной регрессии.
Как было сказано выше, на здоровье человека влияет множество факторов и их сочетаний. Поэтому применение многомерных регрессионных моделей для прогнозирования наиболее оправдано при условии правильного отбора наиболее адекватных и значимых факторов, малозначимые и ' случайные параметры не должны включаться в модель, для чего требуется детальная предварительная обработка исходного материала. Однако, несмотря на существенные преимущества метода математического моделирования, в ряде случаев он непригоден для долгосрочных прогнозов. Дело в том, что факторы, включенные в модель на основе предшествующего анализа, со временем могут измениться и стать несущественными или же наоборот, ведущую роль начнут играть малозначимые прежде условия. Поэтому для достоверного прогноза состояния здоровья населения следует провести детальную перспективную оценку всех формирующих его факторов.
Например, на основе предшествующего анализа установлено, что здоровье населения города ”Н”, в основном, зависит от факторов Х1 Х3, Х6, и Х9. Для долгосрочного прогноза необходимо оценить уровни этих факториальных признаков на момент прогнозируемого периода. Именно поэтому наиболее достоверные данные можно получить только при комбинированном прогнозировании, так как любой из перечисленных выше методов прогноза имеет как положительные, так и отрицательные черты. Крайне желательно при разработке, прогнозных моделей располагать современной вычислительной техникой. В настоящее время существуют компьютерные программы (например русифицированная программа ”Статекс”), включающие элементы прогноза. При отсутствии компьютера можно использовать программные калькуляторы.