При аналізі ризику впливу навколишнього середовища на здоров'я населення виділяють етапи ідентифікації та кількісного розрахунку ризику.

Методологічні основи для ідентифікації факторів ризику навколишнього середовища на здоров'я людини розглянуті в роботі [6]:

1. Припущення, що фактор ризику виникає при виявленні однонаправленої кореляції між присутністю (або зростанням) прикмети і присутністю (або зростанням) явища, яке вивчається.

2. Такий зв'язок має бути послідовним у часі. Для його виявлення вимагається проведення проспективних досліджень, і мірою зв'язку є частота виникнення нових випадків захворювань за певний період часу. В одномоментних дослідженнях неможливо довести, що ознака, яка спостерігається, є фактором ризику.

3. Повторюваність виявленого зв'язку в однакових умовах. Неможливість повторення в однотипній ситуації або повторення в різних умовах змушує думати про дію інших закономірностей.

4. Ознака вважається фактором ризику, поки його зв'язок із захворюваністю є самостійним і незалежним. Важливо завжди мати на увазі, що відсутність інформації про існування інших факторів ризику не значить, що їх не існує в дійсності.

5. Наявність такої величини ризику, яка досягає деякого практичного значення порогу відбору. Наприклад, критерієм ознаки як фактору ризику може бути така величина відносного ризику, при якій захворюваність зростає як мінімум у два рази порівняно з контрольною групою.

6. Ознака називається фактором ризику в тих випадках, в яких його зв'язок із захворюванням залишається до кінця не розкритим і оцінюється як ймовірність.

Для кількісної оцінки ризику використовувалися різні математичні моделі [10]. Серед них найпоширенішими є модель Мантела - Бріана і так звана Одноходова модель. Ці моделі використовувалися в основному для оцінки ризику канцерогенезу. Поширеними моделями є також Багатоходова модель Армітаджа - Дола, фармакокінетична модель Корнфельда, гама-багатоходова модель. Крім того, хотілося б звернути увагу ще на одну перспективну модель - математичну модель для екстраполяції ризику на основі тривалості реакції.

Всі ці моделі відзначаються суттєвими недоліками [32, 36]:

- вибір моделі впливає на розрахункову дозу, яка відповідає прийнятому рівню ризику;

- дані про залежність реакції від дози можуть однаково відповідати будь-якій моделі, не даючи статистичної основи для прогнозування реакції при низьких дозах;

- моделі не враховують впливу декількох хімічних сполук;

- моделі надають переважну можливість розрахунку ризику для різних груп населення, а не для окремих осіб.

Складність побудови математичних моделей для оцінки ризику полягає в тому, що людина контактує з великою кількістю хімічних сполук, які поступають з різних біогеохімічних середовищ, а прояв гострих і хронічних ефектів впливу значною мірою залежить від поведінки людей, їх фізичної і емоційної активності та індивідуального сприйняття. Для запобігання цим складностям використовуються непрямі методи досліджень, включаючи й експериментальні дослідження над тваринами, а також епідеміологічні спостереження. Однак тут можливі помилки при екстраполяції даних з тварин на людину, які інколи відрізняються на порядок або на два. Виходячи з цього дані для оцінки ризику, отримані при дослідженні на людях, мають переважати над даними, які отримані при дослідах над тваринами.

Досі в Україні не розроблено загальнодержавного напрямку оцінки ризику для здоров'я людини та навколишнього середовища. Наявність кількох напрямків оцінки ризику дозволить вибрати найкращу систему моніторингу, по-новому визначити цілі та пріоритети служби охорони здоров'я, посилити заходи, спрямовані на зміцнення екологічної безпеки.

3.2.3. Екологічний аспект ризику

Аналіз ризику, як і в цілому питань взаємодії людини з природою та гарантій безпеки її існування, вимагає детального вивчення стану природного середовища, системного підходу.

Головним завданням аналізу ризику стосовно екологічної безпеки є вивчення найрізноманітніших сторін взаємодії різних антропогенних факторів з елементами біосфери та наслідків цього впливу з метою виявлення їх характеристик і кількісної оцінки негативного впливу. Результати аналізу ризику потрібні для оптимізації взаємодії людини з природою.

Аналіз ризику як фактору національної безпеки України, зокрема її екологічних систем, потребує аналізу різних видів взаємодії людини з природою [8, 22].

Перший вид - це стихійна антропогенна взаємодія, коли людина в процесі господарської діяльності використовує природне середовище як деякий "амортизатор" між джерелами взаємодії та людиною. Викиди відходів у природне середовище підприємствами є прикладом такої взаємодії.

Другий вид - взаємодія з навколишнім середовищем, головним чином з ненавмисним впливом на природу та перетворенням біосфери. Це будівництво міст, обробка сільськогосподарських угідь, видобуток корисних копалин відкритим способом і т. ін.

Третій вид - використання навколишнього середовища шляхом цілеспрямованого широкомасштабного перетворення природи. Це свідомий вплив. Приклади його - будівництво водосховищ, вплив на метеорологічні процеси з метою викликати додаткові опади тощо.

У статті співробітників Окріджської національної лабораторії (США) відзначається, що управління навколишнім середовищем, яке грунтується на концепції ризику, найбільш оптимальне в тому випадку, коли цей ризик можна кількісно оцінити [29].

Аналіз ризику в екології включає такі етапи:

Перший - це вивчення ефектів впливу різних факторів на навколишнє середовище. Він полягає в аналізі реакцій організмів, популяцій, екологічних систем на численні взаємодії у різних середовищах і наслідків від цієї взаємодії (хвороби, смерть окремих організмів, популяцій, екосистем).

Другий - кількісна оцінка ризику (етап математичного моделювання), яка є ймовірною характеристикою тієї загрози, що виникає для навколишнього середовища при можливих антропогенних забрудненнях. Математичне моделювання екологічних процесів і систем з метою аналізу ризику - це насамперед виявлення потоків сполук - біогеохімічних циклів [43]. Один із найчастіше використовуваних тут класів математичних моделей - лінійні стаціонарні балансові моделі [23]. Використовуючи цей