Пандемия COVID-19: новые знания о влиянии качества воздуха на распространение коронавирусной инфекции в городах

Ревич Б.А.
Шапошников Д.А.

Особенности пандемии COVID-19, высокая вирулентность этого вируса, т.е. число вирусных частиц, необходимых для заражения организма, и контагиозность вызвали инфицирование более 118 млн. чел. и избыточную смертность 3 млн. чел. во всем мире, и в России соответственно 4,3 млн. чел. и около 400 тыс. случаев (по состоянию на 15 марта 2021 г.). Пандемия нового коронавируса SARS-CoV-2 поставила перед научным сообществом множество не исследованных аспектов этой ситуации. Возникла необходимость их изучения не только медиками и биологами, но и экономистами, урбанистами, географами, метеорологами, климатологами, педагогами, социологами, психологами, культурологами и др.

Эта пандемия впервые в истории человечества создала такую эпидемиологическую ситуацию, которая во время ее протекания исследуется с совершенно разных позиций: не только естественно-научных, но и политологических, гуманитарных и иных. Понимание исторической значимости предыдущих пандемий стало возможным только через столетия. Некоторые историки считают, что чума XIV в. не только привела к демографической катастрофе, но и вызвала глубокие изменения основ средневекового общества. Эпидемия возникла в результате взаимодействия цивилизаций Запада и Востока со всеми их политическими, социальными, религиозными и духовными противоречиями после кратковременного возобновления «Великого шелкового пути» [1]. Какими будут последствия сегодняшней пандемии, сказать трудно, но они могут во многом изменить отношение к тем дополнительным факторам риска здоровью, которые можно выявлять, корректировать и регулировать. В первую очередь это факторы, влияющие на подвижность и качество воздушных масс в городской застройке, т.е. эколого-географические особенности местности, компактность застройки, плотность населения, интенсивность транспортных потоков, объемы выбросов от стационарных источников, в том числе энергетических установок. От этих факторов зависит качество атмосферного воздуха, загрязнение которого способствует развитию патологических процессов в организме человека.

Крайне важен тот факт, что есть определенное сходство воздействия вируса SARS-CoV-2 и мелкодисперсных взвешенных частиц размером менее 10 мкм (PM₁₀): в состав этих аэрозолей кроме твердых микрочастиц входят также и мельчайшие капельки жидкостей. Содержание РМ10 в атмосферном воздухе - основной индикатор его качества; по этому показателю оцениваются последствия воздействия загрязненного воздуха городов на здоровье населения. Токсикологические свойства РМ, содержание его в воздухе различных городов и эффекты воздействия на различные показатели здоровья рассмотрены в нашем обзоре [2]. Длительное воздействие городского воздуха с повышенным содержанием таких частиц приводит к избыточной смертности населения, которая, по нашим оценкам, в России достигает 68-88 тыс. случаев в год, причем наиболее высокий уровень загрязнения атмосферного воздуха характерен для городов, расположенных в азиатской части страны и использующих уголь [2]. Уровни загрязнения воздуха российских городов PM₁₀ примерно соответствуют данным по европейским странам с развитой промышленностью, например Германии. Группами повышенного риска при воздействии загрязненного атмосферного воздуха, как и при воздействии вируса, являются пожилые люди, дети и беременные женщины. Мелкодисперсные взвешенные частицы - факторы риска развития атеросклероза, инфаркта миокарда, инсульта, ишемической болезни сердца (ИБС), других заболеваний органов кровообращения, а также заболеваний органов дыхания: рак легкого, хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) и др.

Один из основных механизмов влияния инфекционного и физико-химического фактора - цитокиновый шторм, в результате которого формируется тяжелая форма системной воспалительной реакции, приводящая к поражению органов дыхания и других систем организма человека. Мелкодисперсные частицы депонируются в легких и сосудах, вызывая воспаление. Как при иммунном ответе на попадание вируса, так и при попадании респирабельной фракции PM_2.5 в кровь, повышается число специальных сигнальных белков - цитокинов. Они вызывают цепь биохимических реакций, которые в конечном счете ведут к тромбозу, ИБС, инфаркту и другим осложнениям [3]. Весьма показательно, что на очередном, восьмом заседании рабочей группы Европейского Бюро ВОЗ по вопросам здоровья в меняющемся климате (0809.12.2020 г.) почти в каждом докладе затрагивались не только климатические аспекты здоровья, но и воздействие загрязненного воздуха во время пандемии.

Влияние карантинных мер на качество воздуха и здоровье населения

Влияние сокращения выбросов из-за уменьшения экономической активности на качество атмосферного воздуха наиболее явственно на примере мегаполисов Юго-Восточной Азии. В Нью-Дели в первую неделю карантина выбросы PM_2.5 снизились на 70%, но уже усредненные за две недели карантина уровни показали снижение на 30%. В других крупных городах (Ахмадабад, Пуна) снижение PM_2.5 составило 15% [4]. Оптическая плотность аэрозолей (AOD) над Индией в среднем за период первого локдауна снизилась на 24% [5]. Снижение выбросов диоксида азота (NO₂) в Центральном Китае на 30% позволило оценить число предотвращенных смертей [6]. В 4-х крупнейших городах Китая (Пекин, Шанхай, Чэнду, Гуанчжоу) за первые два месяца 2020 г. суточные концентрации PM_2.5 снизились в среднем на 15-17 мкг/куб. м по сравнению со средними уровнями для этих месяцев в 2016-2019 гг. Экстраполируя это снижение на все городское население Китая, и используя следующие возрастные коэффициенты смертности (для детей 0-5 лет прирост месячной смертности составляет 2,9% и для пожилых лиц от 70 лет 1,4% на 1 мкг/куб. м PM_2.5), было оценено число предотвращенных смертей в стране в 51,7 тыс. случаев [7]. Еще большее число избыточных случаев из-за загрязнения воздуха в 100 тыс. случаев было предотвращено весной 2020 г. за два месяца карантина. В данном случае авторы использовали концентрацию диоксида азота в качестве маркера качества воздуха. Это предположение основано на том, что Китай закрыл полностью треть городов [8]. Наконец, наиболее консервативная оценка предотвращенной смертности исходила из того, что в Китае в среднем по стране индекс загрязнения воздуха (API) и уровни PM_2.5 снизились на 25% что могло привести к 36 тыс. предотвращенных случаев в месяц [9]. Примерно о таком же снижении выбросов сообщалось и в других странах. Например, в результате введения карантина на Северо-востоке США в марте 2020 г. выбросы NO₂ снизились на 30% по сравнению со средним значением этого показателя за 2015-2019 гг., а в Барселоне через две недели после введения карантина уровни сажи и NO₂ снизились на 45-51%, главным образом в результате уменьшения движения транспорта, а уровни PM₁₀ снизились меньше, всего на 28-31% [10].

Роль аэрозолей в передаче вируса COVID-19

Основным способом инфицирования является перенос вируса капельками слюны и других биологических жидкостей от человека к человеку при близком контакте, т.е. на расстоянии около метра. Такие капельки имеют аэродинамический диаметр более 20 мкм и при вдыхании осаждаются в верхних дыхательных путях. Наблюдения и лабораторные эксперименты показывают, что вирус переносится и мелкодисперсными аэрозолями в воздухе в помещениях, однако относительный вклад этого механизма заражения по сравнению с основным пока не оценен количественно. Воздушно-капельный вирус SARS-CoV-2 может передаваться аэрозолями с аэродинамическим диаметром менее 10 мкм, а в нижние дыхательные пути проникают частицы диаметром менее 5 мкм.

Инфицированные капельки слюны, выделяющиеся при кашле, чихании, оживленной речи, имеют аэродинамический диаметр более 20 мкм, т.е. относительно тяжелые, быстро осаждаются на землю и другие поверхности и поэтому могут служить источником вторичного заражения через предметы, бывшие в контакте с вирусом. Если вирус прикрепился к аэрозолям в воздухе, особенно диаметром менее 10 мкм, то он может переноситься на значительные расстояния, что имеет особо важное значение в плотной городской застройке. Возможность переноса жизнеспособного вируса SARS-CoV-2 аэрозолями на расстояния более 2 м внутри помещений была продемонстрирована в лабораторных экспериментах в работах [11; 12]. Перенос частиц вируса аэрозолями значительно увеличивает время жизни вируса в воздухе до осаждения, способствуя передаче вируса на большие расстояния и последующему осаждению в респираторном тракте. На открытом воздухе до сих пор наблюдалась (в Бергамо, Италия) лишь адсорбция фрагментов РНК вируса SARS-CoV-2 взвешенными веществами, но не собственно жизнеспособного вируса [13]. Предположительно, что в условиях сильного загрязнения воздуха и медленного рассеивания загрязнений вирус образовывал кластеры с частицами PM₁₀ в атмосфере и мог таким способом распространяться на расстояния до 10 м от источника инфекции. Исследование предыдущего вируса SARS-CoV-1 в 2002-2003 гг. также показало возможность его переноса аэрозолями на расстояния в несколько метров как в лабораторных экспериментах [14; 15], так и в больнице с зараженными пациентами [16].

Поэтому для моделирования переноса зараженных вирусом аэрозолей необходимо знать типичный размер этих частиц. Измерения в Ухане на открытом воздухе рядом с больницами показали, что большинство (по количеству, не по массе) содержащих вирус аэрозольных частиц имели аэродинамический диаметр 0,2-0,5 мкм. Моделирование поведения таких частиц в воздухе показало, что коагулируют лишь частицы диаметром менее 0,1 мкм, достигая этого (или меньшего) размера примерно за 30 мин. При этом более крупные частицы сохраняют свой размер и не слипаются между собой. Такие различия в поведении коагулирующих частиц были установлены в численном эксперименте, моделирующем динамику поведения аэрозолей в воздухе с течением времени, что позволило проверить гипотезу о связи между загрязненным воздухом и инфицированием человека [17]. Разница между аэродинамическим диаметром и геометрическим размером несущественна и объясняется в основном формой частиц, а аэродинамический диаметр примерно в полтора раза меньше геометрического размера. Слипание частиц размером <0,1 мкм лишь уменьшает вероятность их задержки в легких, поскольку в этом интервале размеров кривая эффективности их задержки в легких с ростом размера частиц идет вниз, стремясь к своему минимуму, а более крупные частицы не подвержены коагуляции. Дело в том, что относительная доля задержанных в легких мелкодисперсных частиц в зависимости от их геометрического размера немонотонна и достигает минимума при размере частиц около 0,1 мкм [18]. Поэтому загрязнение воздуха не может способствовать заражению вирусом путем увеличения эффективности оседания вирусных частиц в легких. Этот вывод первоначально был получен для воздуха вне помещений, однако при отсутствии данных о вентиляции и фильтрации воздуха в помещениях Добричич и соавторы [17] предлагают его распространить и на воздух внутри помещений. Однако он не совпадает с результатами ряда эпидемиологических исследований связи между мелкодисперсными частицами диаметром менее 10 мкм и числом инфицированных, рассмотренных ниже.

Статистические взаимосвязи между загрязнением воздуха и числом инфицированных

В 120-ти городах Китая была применена обобщенная линейная регрессия ежедневного числа новых случаев заражения COVID-19 за период с 23 января по 29 февраля 2020 г., в которой объясняющими переменными являлись усредненные за 14 предшествующих дней суточные уровни загрязнения приоритетными, т.е. наиболее распространенными веществами (мелкодисперсными частицами, диоксидом серы, оксидом углерода, диоксидом азота и озоном). Это воздействие интерпретируется как «краткосрочное». За указанный период наблюдалась положительная корреляция числа заболевших с воздействующими уровнями указанных веществ, кроме диоксида серы и оксида углерода. Прирост воздействующих концентраций этих веществ на каждые 10 мкг/куб. м был достоверно связан с приростами числа подтвержденных случаев инфицирования COVID-19: при воздействии PM_2.5 на 2,24% (95% CI: 1,02-3,46); PM₁₀ на 1,76% (95% CI: 0,89-2,63); NO₂ на 6,94% (95% CI: 2,38-11,51) и при воздействии O₃ на 4,76% (95% CI: 1,99-7,52) [19].

Более детальное исследование воздействия загрязненного воздуха на число инфицированных выполнено в Италии, где сравнивались две выборки: особо загрязненные города, в которых норматив содержания PM10 либо озона в воздухе был превышен более 100 дней в году, и более «чистые» города [20]. Директива Европейского Союза о качестве атмосферного воздуха 2008/50/EU установила обязательные на территории всего ЕС нормативы содержания этих веществ в воздухе. Согласно этому законодательному акту, суточный норматив PM10 равен 50 мкг/куб.м, причем этот норматив может быть превышен не более 35 дней в году, а усредненная за 8-часовые периоды концентрация приземного озона не должна превышать 120 мкг/куб.м; этот норматив может быть превышен не более 25 дней за три года наблюдений [21]. В упомянутом выше исследовании [20] была рассчитана регрессия зависимости логарифма числа инфицированных коронавирусом на определенную дату от логарифма плотности населения для выборки из 55-ти центров административных территорий, так как скорость передачи вируса от человека к человеку может зависеть от этого показателя. Изменение угла наклона регрессионной прямой для выборки «грязных» городов по сравнению с «чистыми» указывает на возможную роль загрязнения воздуха в передаче вируса. Результаты этого анализа показали, что для группы «чистые города», где содержание мелкодисперсных взвешенных частиц размером менее 10 мкм (PM10) или озона превышали нормативный уровень, менее чем 100 дней в году, 1-процентный прирост плотности населения приводил к росту числа инфицированных на 0,25%, для выборки «грязных» городов, где нормативы были превышены более 100 дней в году, 1-процентный прирост плотности населения приводил к росту числа инфицированных уже на 0,85%.

Более того, исследование зависимости числа инфицированных от загрязнения воздуха и плотности населения позволило сравнить относительные вклады этих переменных в развитие эпидемии коронавируса. Безразмерная двухфакторная log-log модель описывается регрессионным уравнением (1):

log[E(y_t)] = α + β₁ logχ_{1; t-1} + β₂ logχ_{2; t-1}

где log[E(y_t)] - натуральный логарифм ожидаемого числа инфицированных на определенную дату в году t, а индексы «1» и «2» отвечают соответственно за загрязнение воздуха и плотность населения. Индекс t-1 при независимых переменных означает временной лаг в 1 год между причиной и следствием. Точнее, количественную меру загрязнения χ₁ составило число дней в 2018 г. с превышением суточного норматива содержания в воздухе PM₁₀ или озона. Плотность населения χ₂ в изученных городах изменялась от 20 до 8 тыс. чел/кв. км. Оценочные значения регрессионных коэффициентов различались как по величине, так и по статистической значимости: 01=1,27, p <0,001; 02=0,31, Р <0,05. Это свидетельствует о том, что загрязнение атмосферного воздуха сильнее влияет на передачу вируса, чем плотность населения. Другой важный вывод из этого исследования состоит в том, что, варьируя календарную дату, в которую берется число инфицированных y_t, можно изучать косвенное влияние введения карантина на рост числа инфицированных жителей.

Вторая, нелинейная модель (2) зависимости числа инфицированных от загрязнения атмосферного воздуха с квадратичным членом позволила оценить, при каком уровне загрязнения xt можно ожидать перелома этой зависимости:

E(y_t) = α + β₁ x_t-1 + β₂ (x_t-1 )²

Решив оптимизационную задачу о положении минимума регрессионной параболы, описывающей изменение числа инфицированных y_t в различных городах в зависимости от загрязнения атмосферного воздуха, авторы исследования пришли к следующему выводу: для сравнимых по численности населения городов Северной Италии со сходными метеоусловиями (города расположены в горных котловинах со слабым ветром и плохими условиями рассеивания загрязнений) влияние загрязняющих веществ на распространение инфекции будет существенно меньше, если норматив PM₁₀ или озона превышен менее чем 48 дней в году. Эта работа показывает, как при наличии массива общедоступных исходных данных о числе инфицированных в различных городах можно получить существенные выводы о механизмах распространения эпидемии, используя регрессионный анализ. Трудность, однако, заключается в том, чтобы подобрать «правильные» выборки городов для такого анализа, основываясь на сходстве или различии локальных метеоусловий. Конечно, такой подход был бы весьма интересен для анализа ситуации и в России с большим разнообразием ландшафтных и метеорологических условий.

Авторы другого исследования, основываясь на тех же данных из 71-й столицы итальянских провинций обратили внимание не только на уровень загрязнения атмосферного воздуха, но и на фактор длительности воздействия загрязнения. Чтобы охарактеризовать длительное воздействие загрязненного атмосферного воздуха, была исследована переменная, равная числу лет за последнее десятилетие (2010-2019), когда суточный норматив PM₁₀ (50 мкг/куб. м) был превышен более 35-ти дней в году, т.е. более чем 10% дней. Этот показатель указан в Директиве Европейского союза 2008/50/EU [21]. Была получена положительная корреляция этой переменной с числом подтвержденных случаев COVID-19 в различных городах. Это означает, что в городах, где население длительное время (более 35 дней в году на протяжении нескольких лет) испытывало воздействие загрязненного атмосферного воздуха, выше число инфицированных коронавирусом [22]. В этом исследовании также были разработаны еще две модели заболеваемости COVID-19. В первой оценивалось воздействие среднегодовых концентраций диоксида азота и мелкодисперсных взвешенных частиц за четыре последних года перед пандемией; а во второй воздействие выражалось в числе дней с превышением нормативов содержания PM₁₀ и озона (который является прекурсором при фотохимическом синтезе NO₂ в атмосферном воздухе) за три предшествовавших эпидемии года. Эти две модели также показали положительную корреляцию между концентрациями загрязняющих веществ и числом инфицированных. Причина такого явления - совместный цитокиновый эффект воздействия двух мощных факторов риска на здоровье. Авторы объясняют полученные корреляции суперэкспрессией провоспалительных цитокинов и хемокинов (т.е. чрезмерном иммунном ответе на очаг воспаления) в присутствии загрязнения атмосферного воздуха.

Загрязнение воздуха и уровень смертности от коронавируса

Исследование связей между загрязнением атмосферного воздуха и смертностью населения началось в Китае еще во время прошлой эпидемии SARS-CoV-1 2003 г., и в нем также были доказаны связи между уровнем загрязнения атмосферного воздуха и летальностью [23]. Первое пространственное исследование связи загрязнения атмосферного воздуха и уровня смертности от Covid-19 было проведено в США [24]. За географическую единицу исследования взяты 3080 графств, в которых проживает 98% всех американцев. Зависимой переменной было число смертей от COVID-19, накопленное к 4 апреля 2020 г., на 100 тыс. чел., независимой - средняя многолетняя концентрация PM_2.5 за 2000-2016 гг. Пространственное распределение концентрации этого вещества вычисляется на основании спутниковых наблюдений за оптической плотностью атмосферы на координатной сетке 0,01°×0,01°. В работе использована отрицательная биномиальная модель смертности, имеющая более общий характер, чем обычно используемая пуассоновская модель, поскольку учитывает избыточную дисперсию случайной величины. Такая модель позволяет отказаться от предположения о независимости исходов (числа смертей). Выбор модели связан с тем, что авторы используют не число смертей в единицу времени, а кумулятивную (накопленную) смертность. Важно, что в модели смертности учитывались потенциальные смешивающиеся факторы: плотность населения графства, число больничных коек, число протестированных людей, зимние и летние температуры воздуха и влажность, социально-экономические и поведенческие факторы, включая ожирение и курение, а также потенциальная корреляция эффектов между графствами внутри одного штата.

Результаты этого исследования также показали, что ранее документированные эффекты PM_2.5 совпадают с факторами, которые увеличивают риск смерти от COVID-19: заболевания сердца и легких, несмертельные сердечные приступы, нарушения сердечного ритма, астма, снижение легочной функции, респираторные симптомы - воспаление легких и дыхательных путей, кашель, затрудненное дыхание [25]. Это подтверждает, что повышенное загрязнение атмосферного воздуха может увеличить тяжесть исходов коронавирусной болезни для инфицированных.

Кроме фундаментального исследования, связи между уровнем загрязнения атмосферного воздуха городов и смертностью от коронавируса были доказаны в Италии, Индии, Китае. Так, в Италии 33% умерших от COVID-19 имели, по крайней мере, одно сопутствующее заболевание, статистически достоверно связанное с загрязнением воздуха [26]. Умножив эти 33% на атрибутивную долю загрязнения воздуха в развитии таких заболеваний, равную 20% - это в Европе для заболеваемости хронической обструктивной болезнью легких, ишемической болезнью сердца, диабетом и раком легких [27] - получаем, что не менее 6,6% смертей от COVID-19 обусловлены загрязнением атмосферного воздуха. Таким же способом было определено, что в странах Юго-Восточной Азии с высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха, например в Китае, до 11% смертей от описываемой вирусной инфекции могут быть связаны с загрязнением атмосферного воздуха [17].

Исследование по девяти наиболее загрязненным азиатским мегаполисам (Дели, Исламабад, Джакарта и другим) также показало статистически значимую связь между средней многолетней (за 2007-2016 гг.) концентрацией PM_2.5 и коэффициентом летальности от COVID-19 [28]. Летальность вычислялась как отношение числа смертей от COVID-19 к числу инфицированных в каждом городе. Средний уровень летальности для этих городов на 2 июля 2020 г. составил 2,3%. Средние концентрации PM_2.5 в атмосферном воздухе этих городов варьировали от 45 мкг/куб. м в Джакарте до 143 мкг/куб. м в Дели и 173 мкг/ куб. м в Канпуре, в среднем 85 мкг/ куб. м, что намного выше, чем в европейских и российских городах. Для сравнения: в Москве среднегодовая концентрация PM_2.5 в 2019 г., по данным Мосэкомониторинга, составила 16 мкг/ куб. м, но в Красноярске, Новокузнецке, Челябинске и других городах с крупными металлургическими прдприятиями уровень загрязнения выше.

А. Gupta и соавторы (2020) применили линейную регрессию коэффициента смертности на десятичный логарифм концентрации PM_2.5 и получили высокую статистическую значимость регрессионного коэффициента: при каждом удвоении концентрации летальность возрастает на (1,7±0,3)%; p <0,01. Авторы объясняют полученную зависимость ослаблением иммунной системы при систематическом воздействии загрязнения атмосферного воздуха. При этом авторы не рекомендуют использовать полученную зависимость для предсказания коэффициента смертности за пределами указанного диапазона концентраций. Аналогичная регрессия на уровни PM₁₀ в тех же городах не показала статистически значимой зависимости, что подтверждает преимущественное влияние самой мелкодисперсной фракции PM_2.5 на смертность.

Смертность от COVID-19 зависит от уровня загрязнения воздуха не только мелкодисперсными частицами, но и диоксидом азотa (NO₂). Это вещество вызывает гибель клеток эпителия в легких, воспаление дыхательных путей; является значимым фактором риска развития ХОБЛ, ИБС, гипертонической болезни, диабета, других заболеваний. Наличие таких заболеваний у инфицированных лиц подтверждается тем, что у 74% умерших от COVID-19 была гипертония, 34% - диабет, 30% - ишемическая болезнь сердца. Подтверждена связь между смертностью от COVID-19 и концентрациями NO2 не только в приземном воздухе, но и в тропосфере. В Италии, Испании, Франции и Германии методами пространственной корреляции оценено влияние уровней тропосферного NO₂ на смертность от COVID-19 [29]. На четыре провинции Северной Италии и Мадрид в Испании суммарно приходится 78% случаев смерти от COVID-19 в указанных четырех странах, и в этих же пяти регионах отмечены наибольшие уровни тропосферного NO₂ в сочетании с плохими условиями рассеивания загрязнений (нисходящими потоками воздуха). Автор объясняет этот результат тем, что многолетнее воздействие диоксида азота увеличивает риски наиболее часто встречающихся сопутствующих заболеваний у умерших от COVID-19. Ранжирование числа смертельных исходов от COVID-19 (на 19.03.2020) во всех регионах Италии, Испании, Франции и Германии по уровням тропосферного NO₂ показало, что 83% всех смертей приходится на регионы с уровнями его содержания более 100 мкмоль/кв. м, 15,5% - с уровнями от 50 до 100 мкмоль/кв. м, и только 1,5% - с уровнями ниже 50 мкмоль/кв. м.

Заключение

Исследования зависимостей между уровнем загрязнения атмосферного воздуха, содержанием тропосферного диоксида азота и смертностью в 2020 г. от COVID-19 доказали, что эти факторы приводят к статистически значимому увеличению заболеваемости и смертности от коронавируса, но многие аспекты этих взаимосвязей пока не выяснены. Современные эпидемиологические модели смертности должны учитывать в том числе такие весомые факторы риска на региональном уровне, как емкость коечного фонда, число врачей инфекционного профиля, доступность первичной медицинской службы, скорой медицинской помощи, аптек и других ресурсов системы здравоохранения, что для России частично показано в статье В. Степанова [30]. Использование статистических моделей для межстрановых сопоставлений процессов развития эпидемии COVID-19 невозможно без учета социально-экономических показателей, в том числе доходов на душу населения, различий в сборе и обработке статистической информации о заболеваемости и смертности; особенностей эпидемиологической и экономической политики различных стран во время пандемии на различных стадиях ее развития. Необходимы новые межцентровые исследования на основе согласованных протоколов и разработка современных статистических моделей, позволяющих оценить вклады различных факторов риска, включая загрязнение атмосферного воздуха в районах проживания населения с различным социально-экономическим статусом, в динамику инфекции и исходы болезни, учитывая специфику разных регионов и стран мира.

Литература / References

1. Еманов А.Г. Великая пандемия середины XIV века как финал средневековой истории // Вестник Тюменского государственного университета. Гуманитарные исследования. 2013. № 2. С. 49-55. [Emanov A.G. The great pandemic of the mid XIV century as the final of the medieval history // Vestnik Tyumenskogo gosudar-stvennogo universiteta. Gumanitarnye issledovaniy. 2013. No. 2. Pp. 49-55. (in Russ.)]
2. Ревич Б.А. Мелкодисперсные взвешенные частицы в атмосферном воздухе и их воздействие на здоровье жителей мегаполисов // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 2018. № 3. С. 53-78. [Revich B.A. Fine suspended particles in the air and their impact on the health of residents of megacities //Probl. Ecol. Monit. Model. Ekosist. 2018. №. 3. Pp. 53-78. (inRuss.)]
3. Gouda, M. M., Shaikh, S. B., &Bhandary, Y. P. (2018). Inflammatory and Fibrinolytic System in Acute Respiratory Distress Syndrome. Lung, 196(5), 609-616. https://doi.org/10.1007/s00408-018-0150-6
4. Anjum, N.A. Good in The Worst: COVID-19 Restrictions and Ease in Global Air Pollution. Preprints 2020, 2020040069, doi: 10.20944/preprints202004.0069.v1
5. Pathakoti, M., Muppalla, A., Hazra, S., Dangeti, M., Shekhar, R., Jella, S., Mullapudi, S.S., Andugulapati, P., Vijayasundaram, U. 2020. An assessment of the impact of a nation-wide lockdown on air pollution-a remote sensing perspective over India. Atmos. Chem. Phys. Discuss. https://doi.org/10.5194/acp-2020-621.
6. NASA Earth Observatory. 2020. Airborne Nitrogen Dioxide Plummets over China. https://earthobservatory.nasa.gov/images/146362/airborne-nitrogen-dioxide-plummets-over-china
7. Marshall Burke. COVID-19 reduces economic activity, which reduces pollution, which saves lives. G-FEED (Global Food, Environment and Economic Dynamics) website, 8 March 2020, http://www.g-feed.com/2020/03/COVID-19-reduces-economic-activity.html
8. Dutheil, F., Baker, J.S., Navel, V. COVID-19 as a factor influencing air pollution? Environmental Pollution 263(Part A) (August 2020). https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0269749120316468?via%3Dihub
9. He, G., Pan, Y. and Tanaka, T. The Short-Term Impacts of COVID-19 Lockdown on Urban Air Pollution in China. Nature Sustainability. 2020, 3,1005-1011. https://doi.org/10.1038/s41893-020-0581-y
10. ToHas,A., et al. Changes in air quality during the lockdown in Barcelona (Spain) one month into the SARS-CoV-2 epidemic. Science ofThe Total Environment. 2020, 726, 138540. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138540
11. Santarpia, J.L. et al. Aerosol and Surface Transmission Potential of SARS-CoV-2, 2020, https://doi. org/10.1101/2020.03.23.20039446.
12. Van Doremalen, N., et al. Aerosol and Surface Stability of SARS-CoV-2 as Compared with SARS-CoV-1, New England Journal ofMedicine, 2020, https://doi.org/10.1056/NEJMc2004973
13. Setti, L., et al. SARS-Cov-2 RNA Found on Particulate Matter of Bergamo in Northern Italy: First Preliminary Evidence. Environmental Research, 188, 109754, 2020, doi: 10.1016/j.envres.2020.109754
14. Xiao, S., Li, Y., Wong T.-W., and D. S. C. Hui. Role of fomites in SARS transmission during the largest hospital outbreak in Hong Kong. PLoS ONE, 12(7), e0181558, 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0181558
15. Yu, I. T.-S., Qiu, H., Tse, L. A., and T. W. Wong. Severe acute respiratory syndrome beyond amoy gardens: Completing the incomplete legacy, Clinical Infectious Diseases, 58 (5), pp. 683-686, 2014, doi: 10.1093/cid/cit797
16. Booth, T. F., et al. Detection of airborne severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus and environmental contamination in SARS outbreak units, Journal of Infectious Diseases, 191 (9), pp. 1472-1477, 2005, doi:10.1086/429634
17. Dobricic, S., Pisoni, E., Pozzoli, L., Van Dingenen, R., Lettieri, T., Wilson, J. and Vignati, E. Do environmental factors such as weather conditions and air pollution influence COVID-19 outbreaks?, EUR 30376 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2020.
18. Rissler, J., Nicklasson, H., Gudmundsson, A., Wollmer, P., Swietlicki, E. andLondahl, J. A Set-upforRespiratory TractDeposition Efficiency Measurements (15-5000 nm) and First Resultsfor a Group of Children andAdults. Aerosol Air Qual. Res. 17: 1244-1255, 2017, doi: 10.4209/aaqr.2016.09.0425
19. Zhu, Y., Xie, J., Huang F., and L. Cao. Association between short-term exposure to air pollution and COVID-19 infection: Evidence from China. Science of the Total Environment, 727, 138704, 2020, doi: 10.1016/j.sci-totenv.2020.138704.
20. Coccia, M. Factors determining the diffusion ofCOVID-19 and suggested strategy to preventfuture accelerated viral infectivity similar to COVID. Science ofthe Total Environment, 729, 138704, 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138704
21. European Union. Directive 2008/50/EC ofthe European Parliament and ofthe Council of21 May 2008 on ambient air quality and cleaner air for Europe Official Journal of the European Union, 2008, 51(L 152).
22. Fattorini, D., and F. Regoli. Role of the chronic air pollution levels in the COVID-19 outbreak risk in Italy, Environmental Pollution, 264, 114732, 2020.
23. Cui, Y., Zhang, ZF., Froines, J. et al. Air pollution and case fatality ofSARS in the People's Republic of China: an ecologic study. EnvironHealth 2, 15 (2003). https://doi.org/10.1186/1476-069X-2-15
24. Wu, X., Nethery, R. C., Sabath, M. B., Braun, D., Dominici, F. (2020). Air pollution and COVID-19 mortality in the United States: Strengths and limitations of an ecological regression analysis. Science advances, 6(45), eabd4049. https://doi.org/10.1126sciadv.abd4049
25. Burnett, R. and Cohen, A. Relative risk functions for estimating excess mortality attributable to outdoor PM2.5 air pollution: Evolution and state-of-the-art, Atmosphere, 11(6), 589, 2020.
26. Istituto Superiore di Sanitd. Characteristics ofSARS-CoV-2patients dying in Italy. Report based on available data on July 9-th, 2020. https://www. epicentro.iss.it/en/coronavirus/bollettino/Report-COVID-2019_9_july_2020.pdf
27. Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME). GBD Compare. Seattle, WA: IHME, University of Washington, 2018. http://vizhub.healthdata.org/gbd-compare
28. Gupta, A., Bherwani, H., Gautam, S. et al. Air pollution aggravating COVID-19 lethality? Exploration in Asian cities using statistical models. Environ Dev Sustain (2020). https://doi.org/10.1007/s10668-020-00878-9
29. Ogen, Y. Assessing nitrogen dioxide (NO₂) levels as a contributing factor to the coronavirus (COVID-19) fatality rate. Science of the Total Environment (2020) 726:138605. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.138605
30. Степанов В.С. Зависимость уровня смертности в регионах от распространенности активных носителей SARS-CoV-2 и ресурсов организаций здравоохранения // Анализ риска здоровью. 2020. № 4. С. 12-22. [Stepanov V.S. Dependence between mortality in regions and prevalence ofactive SARS-COV2 carriers and resources available to public healthcare organizations // Health Risk Analysis. 2020. № 4. Pp. 12-22. (in Russ.)] DOI: 10.21668/health.risk/2020.4.02