Матеріалами для аналізу забруднення атмосферного повітря були щорічні звіти про склад викидів забруднюючих речовин промисловими підприємствами та викидами автотранспорту, звіти Центральної геофізичної обсерваторії Держкомгідромету та звіти міської санітарно-епідеміологічної служби (СЕС).
Контроль забруднення атмосферного повітря м. Києва забезпечувалися постами спостереження (ПС). Крім того, для контролю забруднення повітря використовувались дані експедиційних вимірів лабораторій районних та Київської міської СЕС.
Спостереження за вмістом основних забруднюючих речовин (пил, двоокис сірки, окис вуглецю, двоокис азоту) проводились на всіх стаціонарних ПС міста, а за вмістом специфічних (окис азоту, розчинні сульфати, сірководень, фенол, фтористий водень, хлористий водень, аміак, формальдегід, бенз(а)пірен, важкі метали: залізо, кадмій, марганець, мідь, нікель, свинець, хром та цинк) – на окремих постах з урахуванням викидів промислових підприємств, розташованих поблизу ПС і магістралей з інтенсивним рухом автотранспорту.
При відборі проб повітря проводились супутні метеоспостереження – вимірювання температури та швидкості руху повітря і атмосферного тиску.
Спостереження у районі спочатку велися за такими інгредієнтами: пилом, діоксидом сірки, діоксидом азоту, окисом вуглецю, фтористим воднем, хлористим воднем, формальдегідом, фенолом, сірководнем. З 2000 року спостереження доповнились солями важких металів: кадмію, заліза, марганцю, міді, нікелю, свинцю, хрому, цинку, а також бенз( а)п іреном.
Математичний аналіз отриманих даних включав як традиційні, широко використовувані в даний час, так і відносно нові підходи. До першої групи ми віднесли варіаційну й альтернативну статистику, кореляційний аналіз; до другої групи – методи статистичного моделювання.
Математичні розрахунки здійснювалися відповідно до методик, що приведені у монографіях О. П. Мінцера (2004), М. Ю. Антомонова (2005).
Дисперсійний аналіз проводився переважно для дослідження динаміки змін показників. Істотність розходження дисперсій оцінювалася за допомогою критерію, заснованого на розподілі Фішера з m і n – ступенями свободи (обсяги вибірок):
Для визначення кореляційних взаємозв’язків показників застосовувалися коефіцієнти лінійної і множинної кореляції.
Попередня обробка вихідного числового ряду була спрямована також на часткове або повне вирішення наступних задач:
1) зниження впливу випадкової складової у вихідному числовому ряді, тобто наближення його до тренду;
2) представлення інформації, що входить до числового ряду, у такому вигляді, щоб істотно знизити трудомісткість математичного опису тренду.
Аналіз форми тренду динамічного ряду, інтерполяції й екстраполяції даних здійснювався за допомогою методів статистичного моделювання.
Оцінки взаємозв’язку між впливом фактора ризику та частотою захворювань здійснювали в досліджуваній і контрольній групах. Групи відбиралися за основними принципами доказової медицини.
Для кількісної оцінки ефекту впливу навколишнього середовища на здоров’я населення використовували показники відносного ризику (ВР) та додаткового (атрибутивного) ризику (АР).
Оскільки динаміка санітарно-епідеміологічної ситуації не завжди піддається точному математичному опису, та для формалізація системи моніторингу застосовували картографічне моделювання. Воно в багатьох випадках було основою для формування “навчальної” вибірки спостережень при побудові системи розпізнавання різного призначення.
В якості найважливішої характеристики моніторингу використовували значення дисперсії показників стану повітряного середовища. Зазначимо, що в сучасних умовах існування промислових місць вони стають дедалі все більшими. Так, у двох ПС, що знаходяться на відстані не більше 1 км, максимальні концентрації оксиду вуглецю змінюються з 5,5 мг/м3 до 18,9 мг/м3, тобто більше, ніж у 3 рази (р<0,01).
Ще виразніша різниця при аналізі забруднення повітря діоксидом азоту. Зіставляючи відповідні цифри на двох інших ПС зареєстровано різницю з 0,09 мг на куб.м до 0,41 – 0,44 мг на куб.м, тобто показники ці відрізняються майже у чотири рази, а дисперсійні характеристики зіставляються у відношенні 1 до
5 (р<0,01).
Слід приймати до уваги добові коливання концентрації забруднюючих речовин протягом доби. Співвідношення пікових та поточних значень концентрацій речовин досягає трьох, чотирьох і навіть більше одиниць. Тому при подальшому аналізі користувалися максимальними та середньодобовими (середньомісячним, середньорічними) концентраціями.
Менш суттєво змінюються концентрації сірчистого ангідриду і формальдегіду. Межі коливань сірчистого ангідриду складають 0,55–1,2, тобто відношення дорівнює 2,1. Лише в одному випадку максимальна концентрація сірчистого ангідриду дорівнювала 0,2 мг на куб.м.
При несприятливих метеорологічних умовах викиди автотранспорту на території району, що має нерівний рельєф місцевості, дуже забруднюють повітря не тільки у безпосередній близькості до транспортних магістралей, але й у середині території забудови. Наприклад, по окислах азоту у важких метеорологічних умовах концентрації перевищували гранично допустимі концентрації (ГДК) більше ніж у 40 разів, по окису вуглецю – у 4 рази, в центрі міста перевищення сягало до 20 разів окислами азоту і у 6 разів окисом вуглецю.
Слід зазначити, що розглянуті розбіжності на різних постах спостережень зберігаються протягом року. Підтвердженням цього висновку можуть бути дані моніторингу забруднення атмосфери. Коефіцієнт крос-кореляції дорівнює 0,74±0,03.
Аналізуючи особливості моніторингу стану навколишнього середовища, слід також прийняти до уваги суттєву неоднорідність показників його забруднення, пов’язаних із розташуванням стаціонарних джерел забруднення.
Максимальне та середнє забруднення атмосферного повітря хімічними речовинами поблизу підприємств у багато разів перевищують ГДК. Зрозуміло, що на відстані від цих підприємств забруднення прогресивно зменшується.
Сумарно деякі підприємства дають надзвичайно велику кількість викидів шкідливих речовин щорічно. Уявляється важливим є створення системи дистанційного контролю середовища. Але зробити це далеко не завжди можливо. В той же час проблеми експертних висновків стосовно ризиків забруднення середовища по неповній (а інколи й недостатньо точній) інформації залишаються актуальними.
Для вирішення подібних завдань ми запропонували використовувати принцип направлених кореляційних функцій (НКФ).
Дійсно, в більшості випадків можна отримати досить високі коефіцієнти кореляції, що, в свою чергу, дозволяють використовувати валідні рівняння для визначення показників забруднення у важко доступних місцях, а також отримати інтегральну характеристику стану довкілля. Це особливо важливе для оцінки забруднення атмосферного повітря, перш за все, автомобільним транспортом. На території району проходять транспортні магістралі, загальна протяжність яких становить сотні км. | 
