CC BY
15
4. Khalikova F.R. Sovershen-stvovanie normirovaniya I rascheta insoliatsii zhilykh pomeshcheniy putem rascheta intensivnosti I dozy ultrafiole-tovoy radiatsii : avtoref. diss. ... kand. tekhn. nauk [Improvement of the Standardization and Calculation of the Residential Buildings' Insolation by Means of the Calculation of the Intensity and Dose of Ultraviolet Radiation: Abstract of the Candidate of Technical Sciences Dissertation]. Kazan (Russia) ; 2013 : 21 p.(in Russian).
5. DarulaS., Christoffersen J., Malikova M. Energy Procedia. 2015 ;78 : 1245-1250.
6. Environmenntal Health Criteria 160: Ultraviolet radiation. Geneva : WHO ; 1994 : 353 p.
7. ICNRP Guidelines on Limits of Exposure to Ultraviolet Radiation of Wave Lengths between 180 nm and 400 nm (Incoherent Optical Radiation). HealthPhysics. 2004 ; 87 (2) : 171-186.
8. Yaryhin A.V. Hihiienichna kharakterystyka pryrodnoho ultrafioletovoho vyprominiuvan-nia v prymishchenniakh zhyt-lovykh budynkiv : avtoref. dys. ... kand. biol. nauk [Hygienic Characteristic of Natural Ultraviolet Radiation in the Dwelling Houses : Abstract of the Candidate of Biology Dissertation] : 14.02.01. Kyiv ; 2002 : 21 p. (in Ukrainian).
9. Chubarova N.Ye. Ultrafioletovaya radiatsiya u zemnoi poverkhnosti : avtoref. diss. ... doktor geograf. nauk [Ultraviolet Radiation at the Earth's Surface : Abstract of the Doctor of Geography Dissertation]. Moscow ; 2007 : 48 p. (in Russian).
10. International reference action spectrum and standard erythema dose : ISO 17166:1999. Vienna ; 1999 : 6 p.
11. Steblii N.N., Akimenko V.Ya. Metodicheskiie osobennos-ti monitoring ultrafioletovoi sostavliaiushchei insoliatsii zhylishcha [Methodical Features of the Monitoring of Dwelling Insolation Ultraviolet Component]. In : Zdorovie I okruzhaiushchaia sreda [Health and Environment : Materials of the Conference]. Minsk ; 2017 ;
1 : 52-55(in Russian).
12.Berson D.M., Dunn F. A., Takao M. Science. 2002 ; 295 : 1070-1073.
Hagiiïwna go pega^iÏ 18.10.2017
FEATURES OF AMBROSIA POLLEN QUANTITY FORECAST IN THE ATMOSPHERIC AIR OF ZAPORIZHZHIA
Maleieva A.Y., Prikhodko A.B., Yemets T.I.
ОСОБЛИВОСТ1 ПРОГНОЗУВАННЯ К1ЛЬКОСТ1 ПИЛКУ АМБРОЗП В АТМОСФЕРНОМУ ПОВ1ТР1 ЗАПОР1ЖЖЯ
С
еред велико1 кшькост! рослин, як! були зaвезенi до éвропи, чи не нaйперше мюце 3a р!внем еколопчноТ зaгрози пос^е сaме aмброзiя (Ambrosia arte-misiifolia) [1]. Ïï пилок здaтен виклигати серйозш aлергiчнi реaкцiï у нaселення Ta провоку-вaти розвиток бронхiaльноï aстми [2]. Протягом XX стотття aмброзiя швидко поширилaся знaчною територ!ею: пилок ц!еТ рослини зустрiчaeться не т!льки у пов!тр! éвропи, a ще й крaïн
мАлеевА г.ю.,
ПРИХОДЬКО О.Б., еМЕЦЬ Т.1.
Запорiзький державний медичний унiверситет
УДК 616-022.854:582.998.1]-047.36(477.64-25)
Ключовi слова: аеробiологiя, амброзiя, пилок, алергопрогноз.
ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОЛИЧЕСТВА ПЫЛЬЦЫ АМБРОЗИИ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ ЗАПОРОЖЬЯ Малеева А.Ю., Приходько А.Б., Емец Т.И.
Запорожский государственный медицинский университет
Пыльца амброзии является одной из наиболее частых причин возникновения сезонной аллергии у населения. Для улучшения профилактики поллинозов необходима разработка современных методов прогнозирования повышенного содержания пыльцы в атмосфере. Цель: усовершенствование способа ежедневного прогнозирования аэропалинологической ситуации, связанной с изменением количества пыльцы амброзии в воздухе.
Материалы и методы. Мониторинг аэроаллергенной ситуации осуществляли с помощью волюметрической ловушки. В расчетах использовали данные архива погоды метеостанции WMO 34601. Результаты наблюдений обрабатывались с помощью пакета «STA-TISTICA 10 StatSoftInc.» и «Excel».
Результаты. За 10 лет наблюдений был накоплен материал, позволяющий установить некоторые закономерности распределения пыльцы амброзии в атмосферном воздухе г. Запорожья по дням палинации в зависимости от метеоусловий. Для улучшения прогнозирования аэроаллергенной ситуации предлагается использовать формулу определения ожидаемого суточного количества пыльцы амброзии, которая представляет собой произведение количества пыльцы в конкретный день как среднего за многолетние наблюдения и коэффициентов влияния наиболее значимых метеорологических факторов. Нами были подсчитаны и использованы коэффициент поправки на асимметрию распределения пыльцы по дням палинации; коэффициент влияния ветра; коэффициент влияния осадков; коэффициент зависимости количества пыльцы в воздухе от атмосферного давления; коэффициент зависимости количества пыльцы от относительной влажности. Также мы оценивали степень риска развития у населения аллергических реакций по 5-балльной шкале, в которой 1 балл соответствует низкому уровню угрозы, а 5 баллов указывают на наивысший уровень опасности для пациентов.
Выводы. Количество пыльцы амброзии в конкретные дни может значительно отличаться от средних показателей под действием различных факторов погоды, при этом достоверной корреляции между уровнем пыльцы и интенсивностью отдельных факторов не выявлено. Форма действия отдельных погодных факторов в зависимости от интенсивности и направления изменений погоды может меняться и даже быть противоположной. Первая попытка рассчитать ожидаемое количество пыльцы как произведение средних значений и коэффициентов влияния метеоусловий имела положительный результат. В среднем за 10 лет коэффициент корреляции между уровнем пыльцы и прогнозом, осуществленный таким способом, составил 0,8 ± 0,06. Предложенный метод позволяет отойти от субъективного подхода и рассчитывать аллергопрогноз на основе прогноза погоды.
Ключевые слова: аэробиология, амброзия, пыльца, аллергопрогноз.
© Малеева Г.Ю., Приходько О.Б., €мець Т.1. СТАТТЯ, 2018.
Азií, Австралií та ^вденноТ Америки [3]. Нинi найбшьшими джерелами пилку амброзп в бврот е територiя УкраТни та твденна частина Росií. У бвропейському Союзi ТТ можна зустрiти на територiях Угор-щини, Сербií, Хорватií, Сло-венií, Словаччини та Румунií [4]. У Захщшй eвропi значна кон-центрацiя пилку амброзií спо-стер^гаеться у деяких регiонах lталií та Франци [5]. Не останню роль у подальшому поширеннi цiеí карантинно!' рослини в^г-рають метеорологiчнi умови, а також глобальне потеплЫня [6]. Для покращання профiлактики алергiчних захворювань у насе-лення потрiбно враховувати цю залежнiсть та використовувати и для побудови алергопрогно-зiв [7].
Залежнють мiж певними факторами довкшля та продуку-ванням пилку вже встановлено для багатьох видiв анемофшь-них рослин, що ще раз пщ-тверджуе важливють пошуку таких закономiрностей у по-дальших дослiдженнях. Так, наприклад з використанням 43^чного аеробiологiчного монiторингу, що проводився у Нидерландах, було встановле-но взаемозв'язок мiж серед-ньою кiлькiстю пилку деяких видiв анемофшьних рослин, опадами, середньомiсячною та середньорiчною температурами повiтря. За допомогою кое-фiцiента кореляцií Спiрмана було доведено, що для таких рослин, як вшьха, береза, лщина, дуб та подорожник, важливими факторами, що впливають на (хню палiнацiю, е як минулорiчна температура, так i температура повiтря у перiод цвтння, а кiлькiсть опа-дiв впливае м^мально. У ходi дослiдження було встановле-но, що лiтня температура (минулорiчна) впливае на фор-мування репродуктивно[ сис-теми цих рослин, а температу-
ра пщ час палшацп впливае лише на Ытенсивнють викиду пилкових зерен [8].
Також N. Khwarahm було дослiджено взаемозв'язок мiж метеорологiчними умовами та змшою кiлькостi пилку берези i злакових в атмосферному по-в^рк Як було встановлено, максимальна температура, кiлькiсть сонячних промеыв та опади е найважлившими факторами впливу, що здатш зми нювати кiлькiсть пилкових зерен злаюв у повiтрi. Було виявлено позитивну кореляцю мiж концентрацiею пилку зла-кiв, максимальною температурою пов^ря та кiлькiстю сонячних промешв, а негативну кореляцiю - мiж пилком злако-вих та опадами. Для берези найважлившими факторами, як впливають на íí палшацю, е середня температура повiтря (простежуеться позитивна ко-реля^я), швидкiсть вiтру та кiлькiсть опадiв (вiдзначають негативну кореляцiю) [9].
D. Stкpalska встановила, що у Польщi високий рiвень пилку амброзií фксувався саме тодi, коли над достдженою терито-рiею панували полярнi конти-нентальнi повiтрянi маси. Саме вони приносили теплу чи нав^ь спекотну та суху погоду без опадiв. До того ж вона аналiзу-вала частоту дшв,, коли кшь-кiсть пилку амброзií перевищу-вала концентрацю 10-ти зерен у кубiчному метрi атмосферного повiтря. Завдяки цьому дослщженню було встановлено, що у Любл^ днi з високою концентрацiею пилку амбрози совпадали з моментом, коли пiвденна частина Польщi пере-бувала пiд впливом низького тиску та циклоычно[ активной з пiвденного чи твденно-захщ-ного напрямку. У Сосновц та Краковi високий рiвень пилку амброзií спостертався пiд час руху повiтряних мас з твден-ного, схщного,, твденно-захщ-ного або ж пiвденно-схiдного напрямку незалежно вщ циклону та антициклону [10].
Детальний аналiз впливу метеоумов на змшу кiлькостi пилку в атмосферному пов^ було проведено групою укра-íнських аеробiологiв у м. Вн ницi. У роботах В. Родшково[, Л. Кременськоí та I. Мотрук виявлено кореляцiю мiж кшью-стю пилку та метеоумовами, яка не перевищувала 0,2 [11, 12].
Також у ход1 проведення баготор1чного мошторингу аероалергенноТ ситуацп у Запор1жж1 було встановлено, що розподш пилку амбрози в атмосферному пов1тр1 за днями цв1т1ння в1дпов1дае нормальному, асиметр1я розпод1лу незначна. Тому отримаш се-редн1 дан1 та нормальний розподш можна використовувати для прогнозування аероалер-генноТ ситуацп' як базов1, а значш в1дхилення треба вважа-ти результатом дм 1нших факто-р1в, наприклад метеоумов.
Анал1зуючи вищезазначе-не, можна дшти висновку, що методик прогнозування ае-роалергенноТ ситуац1Т, зас-нованих на математичних розрахунках, не юнуе. Для покращання прогнозування аероалергенноТ ситуацп, що викликаеться пилком амбро-з1Т, необх1дно встановити, як1 метеоролопчш фактори мо-жуть впливати на кшькють пилку у пов1тр1, а саме: р1вень впливу окремих фак-тор1в та значим1сть Тх при зм1н1 погоди.
Мета дослiдження: удоско-налення способу щодобового прогнозування аеропалшоло-г1чноТ ситуац1Т з використанням математичних розрахунюв що-добовоТ к1лькост1 пилку амбро-з1Т, що дозволить пщвищити ефективн1сть вчасного попе-редження населення м. За-пор1жжя про зростання юлько-ст1 пилку ц1еТ рослини в атмосферному пов1тр1 та допоможе лкарям-алергологам покра-щити профТпактику виникнення алерг1чних реакц1й у пац1ент1в з сенсиб1л1зац1ею.
Матерiали i методи до-слiдження. Мон1торинг здм-снювали за допомогою волю-метричноТ пастки, прототипом якоТ була пастка Х1рста (патент на корисну модель № 31216 «Пристрм для визначення пилку та спор у повпр1»). Пастка у 2006 роц1 пройшла державний метролопчний контроль та щороку проходить метролопч-ну пов1рку. Дан1, що отримують-ся у ход1 проведення моыторин-гових спостережень, висв1тлено у щор1чних зв1тах нДр кафедри медичноТ б1олог1Т ЗДМУ (держ-реестрац1я № 0110U000907 та № 0115U003878). Результати спостережень оброблялися за допомогою пакета «STATISTICA 10 StatSoft Inc.» та «Excel». У розрахунках використовували
№ 1 2018 Environment & Health 32
FEATURES OF AMBROSIA POLLEN QUANTITY FORECAST IN THE ATMOSPHERIC AIR OF ZAPORIZHZHIA
Maleieva A.Y., Prikhodko A.B., Yemets T.I.
Zaporizhzhia State Medical University Background. Ambrosia pollen is the most common reason of the seasonal allergies in the population. For better prophylaxis of pollinosis it is necessary to develop modern methods for prediction of the high content of pollen in the atmosphere. Objective. We improved the method for daily pollen forecast of aeropollenologic situation connected with the changes of ambrosia pollen amount in the air.
Materials and methods. Monitoring of aeroaller-gic situation was made with volumetric trap. In our calculation we used the archive data of the weather station WMO 34601. Results of the research were processed with the help of STATISTICA 10 StatSoft Inc. program and Excel.
Results. For ten years of the study we had accumulated material which allowed us to find some regularities of ambrosia pollen distribution in the atmospheric air of Zaporizhzhia on the days of pollination depending on the meteorological conditions. For the improvement of the forecast of aeroallergic situation we offer to use the formula for the determination of the expected daily amount of ambrosia pollen which is a product of pollen amount in the particular day as an average one for long-term study and the coefficients of the impact factors of the most significant meteorological factors. We cal-
culated and used such coefficients as correction coefficient for the asymmetry of the pollen distribution according to days of pollination; coefficient of wind influence; coefficient of precipitation influence; coefficient of dependence of the amount of pollen in the air on atmospheric pressure; coefficient of the dependence of the amount of pollen on relative humidity. We also assessed the risk of allergic reaction development in the population by 5-point scale where 1 point corresponded to a low threat level and 5 points indicated the highest level of danger for the patients. Conclusions. The amount of ambrosia pollen in the particular days can significantly differ from the average indicators under the influence of various weather factors and there was no reliable correlation between the level of pollen and the intensity of the isolated factors. The mode of the influence of particular weather factors can change and even be opposite depending on the intensity or direction of the weather changes. The first attempt to calculate the expected amount of pollen as a product of the average values and the coefficients of meteorological impact showed a positive result. On the average for 10 years, the coefficient of the correlation between the level of pollen and forecast, made with the help of proposed method, made up 0.8 ± 0.06.Proposed method allows us to leave the subjective approach and to calculate the allergic prediction based on the weather forecast. Keywords: aerobiology, ambrosia, pollen, allergic prediction.
дан архiву погоди метеостанци WMO 34601.
Результати. За 10 роюв спо-стережень (2006-2015) було накопичено матерiал, який дозволив нам виявити деяк закономiрностi розподшу пилку амброзп в атмосферному повiтрi м. Запорiжжя за днями палшаци залежно вщ метеоумов, що може слугувати базою для розробки основних методiв прогнозування кшько-ст пилку у пов^рк
Ми запропонували за основу розрахунюв взяти формулу очи кувано[ добово[ кшькост пилку в атмосферному повiтрi за днями палЫаци як добуток мiж визначеною середньорiчною
к1льк1стю пилку у конкретнии день та коефщентами впливу найбшьш значимих метеоумов (в1тер, опади, атмосферний тиск та волопсть).
N t= N
середньорнна
К-| • К2 • к
3
• К4 • К5 ,
де N (- оч^вана юпьюсть пилку в атмосферному повiтрi у кон-
Кретний день; ^ерадньо^чна -середньорiчна кшьюсть пилку у цей день з 2006 по 2015 рк; К1 - коефМент поправки на асиметрю розподшу пилку за днями палшаци; К2- коефМент впливу в^ру на змЫу кшькост пилку в атмосферному пов^; К3 - коефМент впливу опадiв на змЫу юлькост пилку в атмо-
сферному пов1тр1; К4 - коефщ1-ент залежност1 юлькост пилку у пов1тр1 вщ атмосферного тиску; К5- коефМент залежно-ст1 юлькост пилку вщ вщносноТ вологостк
Загалом к1льк1сть пилку за днями палшаци законом1рно збшьшуеться до максимуму, а пот1м також законом1рно зни-жуеться зг1дно з нормальним розподшом, але комб1нац1я метеоролопчних чинник1в може призвести до деяких вщхи-лень у сезон палшаци.
Анал1з розпод1лу пилку ам-брози на нормальн1сть з вико-ристанням пакета «STATISTICA 10» StatSoft Inc» показав, що за ус1 10 роюв спостережень
Рисунок 1
Порiвняльний piBeHb визначеного та прогнозованого пилку у 2006 та 2015 роках
01-18 а:02-16 а^ 01.03.2018 10:01 Раде 34
значим1сть критерив Колмогорова-Смирнова, Л1лл1ефорса та Шатро-Ушка менше 0,01. Зг1дно з нашими спостережен-нями найб1льший кореляц1йний зв'язок м1ж нормальним розпо-д1лом та середньор1чними по-казниками було отримано при: ц=29 (пер1од спостереження з серпня по вересень, 29-й день - це 29 серпня); п=650 зерен пилку амбрози; а=9,1.
У подальшому у пошуках кое-ф1ц1ент1в нами було проанали зовано кореляц1ю м1ж отрима-ним добутком та р1внем пилку у в1дпов1дний день.
К1 - коеф1ц1ент поправки на асиметрю розпод1лу пилку амбрози за днями палшаци пов'язаний з тим, що п1сля роз-криття пильника пилок не одра-зу ос1дае на субстрат, а ще дея-кий час л1тае у пов1тр1. Показник асиметри розподшу залежить в1д виду рослини I термов цв1-т1ння, «буферностЬ> екосистеми, тобто як довго пилок може зали-шатися у пов1тр1, поки буде адсорбованим на поверхш листя чи Грунту. Тому пюля дня з високою концентрац1ею пилко-
вих зерен у пов1тр|, за наявност! сприятливих погодних умов, наступного дня може також спо-стер1гатися висока к1льк1сть пилку. Коефщент на конкретний день становить 1, якщо напере-додн1 р1зниця м1ж к1льк1стю пил-кових зерен у пов1тр1, що про-гнозуеться, та кшькютю пилку зг1дно з нормальним розподи лом склала понад 25 зерен у кубометр! пов1тря. У цьому випадку коеф1ц1ент становив 10.
Кожний фактор метеоумов ми розглядали окремо. Треба зазначити, що жоден показник метеоумов не корелюе з юльюстю пилку в атмосфер!, а вири шальне значення мае змша погодних умов. У ход! прове-дення анал!зу та встановлення законом!рностей впливу мете-оролог!чних умов нами було встановлено так! коефМенти: К2 - вплив в!тру на змЫу юпько-ст! пилку амбрози в атмосферному пов!тр!. Як стало вщомо, к!льк!сть пилку не корелюе з! швидк!стю в1тру, а тд час сильного в!тру к!льк!сть пилку змен-шуеться. Збтьшення к!лькост! пилку спостер!гаеться п!д час посилення в!тру (поривчастий в!тер). Якщо зг!дно з метеоро-лог!чним прогнозом в!тер поси-лювався, коеф!ц!ент складав 1,3. Якщо швидк!сть в!тру не зми нювалася або знижувалася, кое-ф!ц!ент складав 0,8:
К
^ 0,8, '0,8,
якщо VI < VI-1, якщо VI > VI-1,
К2 = якщо (VI- V¡-1) >0; 1,3; 0,8, де VI - середньодобова швид-кють в!тру на добу I; V¡-1 -
Рисунок 2
Рiвень пилку амбрози за днями палшаци, 2015 р.
середньодобова швидк!сть в!тру у попередню добу I-1.
К3 - вплив опад!в на змЫу к!лькост! пилку амбрози в атмосферному пов^рк Спостер!га-еться досить суттева залеж-н!сть зм!ни концентраци пилку амбрози у пов!тр! в1д наявност! чи в!дсутност! опад!в, а також вщ ТхньоТ середньодобово! кшькостк Якщо середньодобова к!льк!сть опад!в перевищуе 10 мм, то коефМент станови-тиме лише 0,5. Якщо були опади, але !хня кшьюсть не перевищувала 10 мм на добу, то коефщент складав 1,5. Це свщчить про ймов!рне зро-стання к!лькост! пилку у пов!тр!, адже зазвичай перед дощем спостер!гаеться поривчастий в!тер та наявш висх!дн! потоки пов!тря, що також призводить до збтьшення пилку. Якщо опади вщсутш, тод! коеф!ц!ент становить 1:
якщо R I > 10 мм, якщо R I = 0, 1,5, якщо 0 < R I <10 мм,
0,5, : | 1,5,
де R | - середньодобова юль-к!сть опад!в у мм на добу I.
К 4 - залежнють к!лькост! пилку амбрози у пов!тр! в!д атмосферного тиску. Вщомо, що кшьюсть пилку зб!льшуеться при зм!н! погоди, коли також змшюеться тиск. Анал!з коефи ц!ента показав: якщо тиск зро-став, то р!зницю тиску м!ж добами ми множили на 15, якщо тиск падав, р!зницю множили на 20. Для корекцп результату ! вир!внювання значимост коеф!ц!ента до отриманого результату додавали 10 ! отриману суму множили на 0,12:
1200
1000
ф 800 *
ф
ф 600
о о
о 400
л
н о V
Пстограм.: 2015 К-С с1 = 06969, р<0,01 Л1лл1ефорса р<0,01 Шап1ро-У|'лка W = --, р<0,05
К4
ш-
= 1((Рг
■Рм>15+10)0,12, якщо PI >PI -1, ■Рм>20+10>0,12, якщо Р^Рм,
200
Б
г°-г°-сососососососососососососососососясясясясясяслслслслслсл оооооооооооооооооооооооооооооо ОЭ О т^ со ю сл 223
^ (О N СО О
де Р| - середньодобовий атмо-сферний тиск на добу I; Ри -середньодобовий атмосфер-ний тиск напередодш I-1.
Наприклад: якщо попередне значення тиску було 750 мм. рт. ст., а пот!м тиск знизився до 745 мм. рт. ст., то коефщент становитиме (750-745)*20)+ 10)*0,12=13,2.
Таким чином, чим сильн!ше змшюеться атмосферний тиск, тим бшьше зростае в!ропд-н!сть п!двищення к!лькост! пилку амбрози у кубометр! пов!тря, особливо якщо тиск знижуеться.
№ 1 2018 Еоттошшт & Иеаьти 34
К 5 — залежнють к1лькост1 пилку амброз1Т в1д вщносноТ вологост1. Б1льше пилку буде за низькоТ вологост1, а також у випадку, коли волог1сть змен-шувалась останн1ми днями. Ми розраховували коеф1ц1ент таким чином: якщо в1дносна волопсть б1льше 80%, то кое-фщент складатиме 0,3, якщо 80% i менше - 1,5. Отриманий коефМент множили на стввщ-ношення значення вологост напередоднi та теперiшньоТ вологостк
Hi -1 , якщо Н| >80 %,
К 5 =
^0,3
' 1,5 - hh^, якщо Hi <80 %,
де Hi - вiдносна вологiсть у теперiшню добу i; Н i-1 - вщнос-на вологiсть напередоднi i-1.
Загалом ми оцiнювали рiвень загрози за 5-бальною шкалою, в якiй 1 бал свщчитиме про низь-кий рiвень загрози, 2 бали вщпо-вiдатимуть пiдвищеному рiвню небезпеки, 3 бали - середньому, 4 бали - високому, а 5 балiв -найвищому рiвню небезпеки для хворих (рис. 1 i 2).
Висновки
1. Кшькють пилку амбрози у конкретнi днi може значно вд рiзнятися вiд середнiх показ-никiв пiд дiею рiзних факторiв погоди, при цьому достовiрноТ кореляци мiж рiвнем пилку та Ытенсивнютю окремих факто-рiв не виявлено.
2. Форма дм окремих погод-них факторiв залежно в[д штен-сивностi i напрямку змiн погоди може змшюватися i нав^ь бути протилежною.
3. Перша спроба розрахува-ти очiкувану кiлькiсть пилку як добуток середшх значень та коефМен^в впливу метеоумов мала позитивний результат. У середньому за 10 роюв коефи цiент кореляцiТ мiж рiвнем пилку та прогнозом, що здм-снюеться у запропонований спосiб, склав 0,8±0,06.
4. Запропонований метод дозволяе вщмти вiд суб'ектив-ного тдходу та розраховувати алергопрогноз на основi прогнозу погоди.
Л1ТЕРАТУРА
1. Dimitriou K., Kassomenos K. Local and regional sources of fine and coarse particulate matter based on traffic and background monitoring. Theor. Appl. Climatol. 2013. Vol. 116. P. 413-433.
2. Makra L., Matyasovszky I., Tusnady G., Wang Y, Csepe Z. Biogeographical estimates of allergenic pollen transport over regional scales: Common ragweed and Szeged, Hungary as a test case. Agricultural and Forest Meteorology. 2016. Vol. 221. P. 94-110.
3. Essl F., Biro K., Brandes D. Biological flora of the British Isles: Ambrosia artemisiifolia. Journal of Ecology. 2015.
Vol. 103. P. 1069-1098.
4. Makra L., Lionel I., Cse
pe Z., Matyasovszky I., Lontis L., Popescu F. Characterizing and evaluating the role of different transport models on urban PM10 levels in two European cities using 3D clusters of backward. Sci Total Environ. 2013. Vol. 458-460. P. 36-46.
5. Thibaudon M., Sikoparija B., Oliver G., Smith M., Skjoth C.A. Ragweed pollen source inventory for France - the second largest centre of Ambrosia in Europe. Atmos. Environ. 2014. Vol. 83. P. 62-71.
6. Chapman D. S., Haynes T., Beal S., Essl F, Bullock JM. Phenology predicts the native and invasive range limits of common ragweed. Global Change Biology. 2014. Vol. 20. P. 192-202.
7. Prtenjak M., Srnec L., Peternel R., Madzarevic V., Hrga I., Stjepanovic B. Atmospheric conditions during high ragweed pollen concentrations in Zagreb, Croatia. Int. J. Biometrol. 2012. Vol. 56. P. 1145-1158.
8. Donders H. T., Hage-mans K., Dekker S.C., de Weger L.A., de Klerk P., Wagner-Cremer F. Region-specific sensitivity of anemophilous pollen deposition on temperature and precipitation. PLoS ONE. 2014. doi:e104774.
9. Khwarahm N., Dash J.P., Atkinson M., Newnham R. M., Skjwth C.A., Adams-Groom B., Head K. Exploring the spatiotemporal relationship between two key aeroallergens and meteorological variables in the United Kingdom. International Journal of Biometeorology. 2014.
Vol. 58 (4). P. 29-45.
10. St palska D., Myszkow-ska D., Piotrowicz K., LeHbkiewicz K., Borycka K., Chiopek K. et al. Co-occurrence of Artemisia and Ambrosia pollen seasons against the background of the synoptic situations in Poland. International Journal of Biometeorology.
2017. 61 ( 4). P. 747-760.
11. Rodinkova V., Kremen-ska L., Slobodjnuk L., Motruk I., Mazur O. Pre-seasonal weather differently impacts tree pollination in Vinnitsa, Ukraine. Allergojournal. 2013. Vol. 22 (7). 490 p.
12. Motruk I., Rodinkova V., Prikhodko A., Maleeva A., Palamarchuk O. Ambrosia pollen counts in Ukraine. Comptes de pollen d'Ambrosia en Ukraine. Ambroisie, the first international ragweed review. Novembre 2014. Vol. 29. P. 26-31.
REFERENCES
1. Dimitriou K. and Kassomenos K. Theor. Appl. Climatol. 2013 ; 116 : 413-433.
2. Makra L., Matyasovszky I., Tusnady G., Wang Y and Csepe Z. Agricultural and Forest Meteorology. 2016 ; 221 : 94-110.
3. Essl F., Biro K. and Brandes D. Journal of Ecology. 2015 ; 103 : 1069-1098.
4. Makra L., Lionel I., Csepe Z., Matyasovszky I., Lontis L. and Popescu F. Sci Total Environ.
2013 ; 458-460 : 36-46.
5. Thibaudon M., Sikoparija B., Oliver G., Smith M. and
Skjoth C.A. Atmos. Environ.
2014 ; 83 : 62-71.
6. Chapman D.S., Haynes T., Beal S., Essl F and Bullock J.M. Global Change Biology. 2014 ; 20 :192-202.
7. Prtenjak M., Srnec L., Peternel R., Madzarevic V., Hrga I. and Stjepanovic B. Int. J. Biometrol.
2012 ; 56 : 1145-1158.
8. Donders H. T., Hage-mans K., Dekker S.C., de Weger L.A., de Klerk P. and Wagner-Cremer F. PLoS ONE. 2014. doi:e104774.
9. Khwarahm N., Dash J.P., Atkinson M., Newnham R. M., Skjwth C.A., Adams-Groom B. and Head K. International Journal of Biometeorology. 2014 ; 58 (4) : 29-45.
10. St palska D., Myszkow-ska D., Piotrowicz K., LeHbkiewicz K., Borycka K., Chiopek K. et al. International Journal of Biometeorology. 2017 ; 61 ( 4) : 747-760.
11. Rodinkova V., Kremen-ska L., Slobodjnuk L., Motruk I. and Mazur O. Allergojournal.
2013 ; 22(7) : 490.
12. Motruk I., Rodinkova V., Prikhodko A., Maleeva A. and Palamarchuk O. Ambroisie, the first international ragweed review. Novembre 2014 ; 29 : 26-31.
HagiMwna go pega^ii 22.11.2017
