Унадаг дугуй унахын эрүүл мэндийн ашиг нь агаарын бохирдлын хор хөнөөлийг давж чадах эсэх

Гадна орчинд унадаг дугуй унах, дасгал бэлтгэл хийх шийдвэрийг агаарын чанартай уялдуулан гаргахад хэрэг болох мэдээлэл өгөх зорилгоор уг нийтлэлийг бичлээ. Унадаг дугуй унах нь эрүүл мэндэд ашигтай ч хэрэв агаарын бохирдолтой орчинд унавал эсрэгээрээ хор хөнөөлтэй ч байж магадгүй юм. Энэ талаар сонирхож үзээд  "Can air pollution negate the health benefits of cycling and walking?" гэсэн судалгааны тайлан оллоо [1]. Тус тайланд агаарын бохирдол ямар байхаас хамааруулан хэр хугацаагаар унадаг дугуй унавал эрүүл мэндийн хувьд ашигтай эсвэл ашиггүй байхыг харуулсан нь анхаарал татсан.

Сая нэр дурдсан судалгаанд агаарын бохирдлын үзүүлэлтүүдээс PM 2.5 нарийн ширхэгт тоосонцрыг авч үзжээ. Ингээд уншигч танд сонирхолтой бас өгөөжтэй байх болов уу хэмээн Улаанбаатар хотын 2025 оны эхний зургаан сарын PM 2.5 нарийн ширхэгт тоосонцрын хэмжээг Баруун дөрвөн зам дахь станцаар төлөөлүүлэн авч үзлээ [2]. PM 2.5 бохирдуулагчийн түвшинг нэг куб метр агаарт агуулагдах хэчнээн микрограмм нарийн ширхэгт тоосонцор агуулагдаж буйгаар хэмждэг бөгөөд Монгол улсын стандартад үүнийг 50 мкг/куб метр гэж заажээ [3]. Түүнчлэн уг стандартыг тодорхойлсон баримт бичигт энэ хэмжээг хүний эрүүл мэндэд сөрөг нөлөө үзүүлэхгүй байх агаар дахь физикийн үзүүлэлтийн зөвшөөрөгдөх хэмжээ гэж тайлбарлажээ.

Дээрх зургаас 4-р сарын дундаас агаарын бохирдол бага болсоныг ажиглаж болно. 6-р сарын 15-наас 29 дуустал бохирдол өссөн нь зам засварын ажлаас шалтгаалсан. Нөгөө талаас 1 улмаар 2 сард бохирдол үргэлжлэн буурсан ч энэ нь 3-р сараас л харьцангуй бага болжээ. Гэвч 3-р сард стандарт давсан бохирдолтой өдрүүд байсаар байна. Үүнийг унадаг дугуйн зүгээс харвал чухам хэдийнээс эхлэн гадаа унадаг дугуй унавал аюулгүй вэ гэсэн асуулт гарна. Энэ нь PM 2.5 бохирдлыг цаг хугацааны хувьд аюултай ба аюулгүй гэж хоёр хуваах өдрийг олж заана гэсэн үг. Энэ хуваалтыг 3 болон 4 дүгээр сар дотор байна гэж үзээд мөн эдгээр сарын л PM 2.5-ын тоон мэдээнд тулгуурлан R програмын strucchange багц дахь breakpoints() функцийн тусламжтай олов [4]. Ийнхүү олсон хугарлын цэг 3 дугаар сарын 22 өдрийг зааж байна. Энэ нь 2025 оны хаврын улирлын агаарын чанарын үзүүлэлтэд үндэслэн 3 сарын 22 өдрөөс хойш PM 2.5 нарийн ширхэгт тоосонцор зөвшөөрөгдөх түвшин бүхий мөчлөгт шилжсэнийг илтгэнэ.

Сая хаврын улиралд хэдийнээс эхлэн агаарын бохирдол зөвшөөрөгдөх түвшинд шилжих тухай нэг санал дэвшүүлсэн. Цааш лавшруулбал PM 2.5 нарийн ширхэгт тоосонцор зөвшөөрөгдөх түвшин 50 мкг/куб метр хэмжээнд байх үед хэдий хэр хугацаагаар унадаг дугуй унаж болох вэ гэсэн асуулт буйг санана. Чухам үүнд өгөх хариулт мөнөөх судалгааны тайланд нийтлэгдсэн байна.

Зурагт нэг өдөрт унадаг дугуй унах хугацаа (минутаар) ба эрүүл мэндийн үр ашгийг PM 2.5-ын стандарт хэмжээ болох 50 мкг/куб метр гэсэн түвшинд харуулжээ. Хамаарлыг ажвал бохирдлын зөвшөөрөгдөх түвшинд багахан хугацаагаар дугуй унах нь эрүүл мэндэд ашигтай тусдаг бол уг хугацааг үргэлжлүүлэн өсгөвөл ахиу үр ашиг хүртэх байдал дордож буйг харна. Ахиу үр ашиг дордож эхлэх торгон цэгийг Tipping point гэсэн. Судалгааны тайлангийн хавсралт Excel файлыг үзэхэд энэ цэг 75 минутыг зааж байна. Үүнээс илүү хугацаагаар дугуй унавал үр ашиг улам буурч, улмаар 300 (Break-even point) минутаас цааш эсрэгээрээ хор уршигтай гэдгийг тодруулан тэмдэглэжээ.

Унадаг дугуй унах явдлыг зөвхөн хугацаагаар илэрхийлэх нь учир дутагдалтай. Унадаг дугуй унахыг зарцуулах энергитэй (MET) холбон авч үзвэл зохимжтойг манай өмнөх нийтлэлийг уншсан хүмүүс мэддэг болсон байх учиртай. Ингээд тус тайлангийн арга зүйн хэсэгтэй уншиж танилцахад үүнийг хэрхэн шийдсэн нь тодорхой болсон. Дугуй унах хугацааг энерги рүү шилжүүлэхдээ нэг цагт дунджаар 6.8 MET энерги хэрэглэнэ гэж үзжээ. Энэ бол унадаг дугуйг дундаж эрчимтэйгээр унана гэж тооцсоныг илтгэнэ. Иймдээ ч тус тайланг бичихдээ унадаг дугуйгаар зорчих гэсэн үг хэллэг ашигласан болов уу. Өөрөөр хэлбэл дээрх 75 болон 300 минут бол унадаг дугуйгаар дундаж эрчимтэй зорчин явах хугацаа гэж ойлгоно.

Эцэст нь Tipping point болон Break-even point моментуудыг PM 2.5-ын янз бүрийн утгуудад бодож олсоныг дараах зургаас харж болно.

Зураг дээрх WHO нь Дэлхийн эрүүл мэндийн байгууллага (ДЭМБ) нэрийн товчлол юм. Харин 99th percentile PPM2.5 concentration in WHO database нь ДЭМБ-ийн өгөгдлийн санд буй PM2.5-ын агууламжийн мэдээнд хамрагдсан хотуудын 99 хувь тус бохирдлын хэмжээгээр ямар байсныг илэрхийлнэ.

Эцэст нь нэмж хэлбэл PM 2.5-ын стандарт хэмжээтэй холбон дээр дурдсан хугарлын цэг (2022 оны 10 болон 11-р сарын мэдээнд үндэслэн олсон) намрын улиралд 11 сарын 1 өдрийг зааж байна. Энэ нь манай клубийн унадаг дугуйтай өдрийн аяллын намрын улирал 10 сард дуусгавар болдогтой нийцнэ. Энд 2022 оны мэдээг ашигласан нь үүнээс хойших жилүүдийн мэдээ дутуугаас болсон. Манай клубийнхан унадаг дугуйтай өдрийн аяллын цуглах цэгт гэрээсээ унадаг дугуйгаа унан гарч жийсээр очдог бас тарах цэгээс жийсээр харьдаг тул Улаанбаатар хот доторх агаарын бохирдлыг анхаарах шаардлагатай. Харин хаврын улирлын хувьд хугарлын цэг нь 2025 онд 3 сарын 22, 2024 онд 3 сарын 10, 2023 онд 3 сарын 9 өдрийг тус тус зааж байна. Эдгээр статистик дүгнэлт нь клубийн өдрийн аяллын хаврын улирлын эхлэл - нээлтийн аяллыг зарлах өдрийг сонгох үндэслэл болж ч болох юм.

Эх сурвалж

1. Tainio, M., de Nazelle, A. J., Götschi, T., Kahlmeier, S., Rojas-Rueda, D., Nieuwenhuijsen, M. J., de Sá, T. H., Kelly, P., & Woodcock, J. (2016). Can air pollution negate the health benefits of cycling and walking?. Preventive medicine, 87, 233–236. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2016.02.002
2. AQICN. (n.d.). Historical air quality data for Ulaanbaatar - Baruun 4 zam. https://aqicn.org/historical/#city:ulaanbaatar/baruun-4-zam
3. Стандарчлал, Хэмжил Зүйн Үндэсний Төв. (2007). Агаарын чанарын стандарт MNS 4585:2007. http://www.agaar.mn/files/article/23/%D0%90%D0%B3%D0%B0%D0%B0%D1%80%D1%8B%D0%BD%20%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D1%80%D1%8B%D0%BD%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%80%D1%82-4585-2007..pdf
4. Zeileis A, Kleiber C, Krämer W, Hornik K (2003). "Testing and Dating of Structural Changes in Practice." Computational Statistics & Data Analysis, 44(1-2), 109-123. doi:10.1016/S0167-9473(03)00030-6, https://doi.org/10.1016/S0167-9473%2803%2900030-6