Определение пдк: ПДК, теплота сгорания

ПДК химических веществ в почве

Анализ почвы позволяет определить степень ее потенциальной плодородности, а также выявить возможные отклонения в виде наличия большого количества вредных веществ и бактерий. Для того, чтобы лабораториями были установлены нарушения, не обойтись без стандартов, отхождения от которых могут классифицироваться как потенциально опасные.

ПДК химических веществ в почве – это предельно допустимая концентрация определенных элементов, не оказывающая негативное влияние на человеческий организм. Вопрос ее выявления достаточно сложен, так как данный показатель основан не только на химической природе и уровне токсичности, но и на ключевых особенностях самой почвы.

Учитывая, что почвы могут заметно отличаться по свойствам и составу, показатели ПДК зависят от многих составляющих, включая особенности природных зон, свойства почвы, а также тип системы используемых удобрений. При этом нормативы распространяются на все виды почв, вне зависимости от территориальной привязанности, и основываются на комплексных исследованиях, касающихся негативного влияния загрязнителей на здоровье человека.

Особенности определения ПДК для почвы

Принципы составления нормативов, имеющих непосредственное отношение к химическим загрязнениям почвы, отличаются от стандартов качества воды и атмосферного воздуха. Это связано с тем, что из самой почвы вредные вещества попадают в организм значительно реже и в малом количестве. Чаще всего химические вещества проникают в него вместе с другими субстратами, контактировавшими с грунтом.

Чтобы установить предельно допустимые концентрации загрязняющих элементов в почве, в первую очередь уделяется внимание соединениям, которые могут в последствии оказываться в атмосфере, а также грунтовых и поверхностных водах. Тем самым они создают риск различных заболеваний и снижения качества сельскохозяйственной продукции.

Выявление предельно допустимой концентрации в случае с почвой имеет определенные сложности:

• Загрязняющие элементы могут оказываться в ней не только с атмосферными осадками, поливными водами или отходами, но и при внесении удобрений.
• Почва неохотно поддается исследованиям, направленным на определение изменений параметров загрязнения – для этого потребуется проводить длительные наблюдения.

В качестве исключения можно назвать некоторые виды пестицидов, которые быстро разлагаются под влиянием внешних факторов.

Для экосистем основную угрозу представляет содержание подвижных форм токсикантов – по этой причине при проведении нормирования учитывается не только общее содержание загрязняющих веществ и элементов, но и уровень их подвижных форм. Лаборатория «НОРТЕСТ» готова провести анализ почвы на содержание химических веществ в соответствии с установленными стандартами и принятым уровнем ПДК, используя современное оборудование и зарекомендовавшие себя методики.

Подробная информация об услуге в разделеАнализ почвы

 

Определение ПДК метана в воздухе населённых мест методом эколого-токсикологической оценки на живые организмы Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 57. 044

А. В. Сауц

Определение ИДК метана в воздухе населённых мест методом эколого-токсикологической оценки на живые организмы

Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики, г. Санкт-Петербург, Россия

Аннотация. В данной работе определены значения максимальной разовой и среднесуточной предельно допустимой концентрации (ПДК) метана в воздухе населённых мест, отсутствующие в настоящее время в действующих эколого-гигиенических нормативах. В РФ нормируется только ориентировочно безопасный уровень (ОБУВ) без учёта времени негативного действия метана, а в США — средневзвешенная во времени допустимая «вероятностная» концентрация метана (TWA) как для воздуха рабочей зоны, так и для населённых мест. Недостатком вероятностного подхода является трудность его практической реализации, т. к.

требуется учесть множество вредных факторов, степень их значимости (весовые коэффициенты) и т. д. На практике на состояние животных и растений может негативно влиять воздух, загрязненный веществами, концентрации которых существенно ниже ПДК, что в свою очередь побуждает необходимость пересмотра действующих гигиенических нормативов с точки зрения экологической безопасности. В основу определения ПДК метана положены результаты биологических исследований токсического действия метана на живые организмы (пороговые концентрации по наиболее чувствительному рефлекторному тесту, полулетальные и абсолютно летальные концентрации в воздухе для белых крыс, белых мышей, полулетальные концентрации в воде для ракообразных, дафний Магна, водорослей, концентрации, вызывающие у человека асфиксию, угнетение центральной нервной системы, изменения биоэлектрической активности коры головного мозга, светочувствительности глаз). Ограниченные по этическим, экономическим и временным причинам биологические методы оценки дополнены токсикометрическими методами. Выполнена математическая обработка результатов с использованием стандартного геометрического отклонения. Произведено сравнение полученных результатов с данными действующего гигиенического норматива. Результаты работы имеют практическую значимость в эколого-гигиеническом нормировании, обеспечении экологической безопасности для населенных мест, попадающих в зону негативного влияния длительно действующих источников метана — полигонов и свалок твёрдых бытовых и промышленных отходов, болот, скотомогильников, кладбищ, сельскохозяйственных биореакторов, систем газоснабжения природным газом, нефтегазовых месторождений и т. д.

Ключевые слова: метан, отравление, ПДК, ОБУВ, воздух населённых мест, летальная концентрация, биологические испытания, асфиксия, токсикометрия, эколого-гигиеническое нормирование.

DOI 10.25587/SVFU.2018.65.14065

САУЦ Артур Валерьевич — к. т. н., доцент кафедры маркетинга и социальных коммуникаций Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики. E-mail: [email protected]

SAUTS Arthur Valerievich — Docent of the Department of Marketing and Social Communications of the St. Petersburg University of Management and Economics Technologies.

A. V. Sauts

Determination of MPC Methane in the Air of Populated Areas

St. Petersburg University of Management and Economics Technologies, St. Petersburg, Russia

Abstract. In this work, the values of maximum single and daily average maximum permissible concentration (MPC) of methane in air of populated areas without currently existing hygiene standards. Only roughly safe level (and quality) is regulated in Russia with no regard to time of the negative effects of methane, and the weighted average time admissible «probabilistic» methane concentration (TWA) for air of working zone and residential areas. The disadvantage of probabilistic approach is the difficulty of its practical implementation, as it requires consideration of the variety of harmful factors, degree of importance (weight coefficients), etc., On practice, the condition of the animals and plants can be negatively affected by air contaminated by substances, concentration of which is significantly below the MPC, which in turn motivates the need for the revision of the existing hygienic standards from the point of view of environmental safety. The basis for determining the MPC of methane based on the results of biological studies of the toxic effects of methane on organisms (threshold concentration for the most sensitive reflex test, and absolutely lethal and lethal concentration in air on white rats, white mice, the lethal concentration in water for crustaceans, Daphnia Magna, algae concentration, causing a person asphyxia, Central nervous system depression, changes in the bioelectric activity of the cerebral cortex, light sensitivity eyes).

Limited by ethical, economic and temporary reasons of biological assessment methods are supplemented by toxicometric methods. Mathematical processing of the results using the standard geometric deviation was performed. The obtained results were compared to the data of the current hygienic standard. The results are of practical importance to environmental and hygienic standards of environmental safety in residential areas falling within the zone of negative impact from long-acting sources of methane — landfills and dumps of solid household and industrial wastes, swamps, burial grounds, cemeteries, agricultural bioreactors, systems of gas supply of natural gas, oil and gas fields, etc.

Keywords: methane, poisoning, MPC, OBUV, air of populated areas, lethal concentration, biological tests, asphyxia, toxicometry, ecological and hygienic regulation.

Введение

Бесконтрольное антропогенное воздействие на окружающую природу губительно влияет на экосистему и вызывает неблагоприятные последствия у важнейших популяций. Наиболее распространенным видом негативного антропогенного воздействия является загрязнение, причиняющее вред жизни и здоровью самого человека, растительному, животному миру и экосистемам. Для того чтобы поддержать экологическое равновесие, необходимо экологическое нормирование, при котором учитывают возможность элементов биосферы и экологических систем переносить антропогенные нагрузки.

Для регулирования антропогенных нагрузок на окружающую природную среду и обеспечения экологической безопасности в большинстве государств законодательно нормируются значения предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ (ПДК).

В результате антропогенной деятельности в последние столетия в атмосфере Земли существенно увеличилось содержание метана — газа, образование и распад которого является неотъемлемой частью круговорота углерода на планете. Метан представляет

собой ядовитый парниковый газ, не имеющий запаха. Основными источниками загрязнения воздуха метаном являются полигоны и свалки твердых бытовых (ТБО) и промышленных отходов (ПО) глубиной более 5 м и/или вблизи залегания грунтовых вод [1], болота, сельскохозяйственные биореакторы, кладбища, могильники, утечки природного газа и т. д. Данное вещество приобрело статус «загрязняющее», и нормирование загрязнённости им воздуха, особенно в населённых местах, в настоящее время является весьма актуальной задачей.

Подходы к эколого-гигиеническому нормированию загрязнения воздуха метаном

В настоящее время для воздуха населённых мест для метана определен только ориентировочно безопасный уровень (ОБУВ), равный 50 мг/м3 [2], максимальные разовые (ПДКмр) и среднесуточные (ПДКсс) предельно допустимые концентрации на территории РФ не нормируются [3]. Значение ОБУВ получено приближённо, без учёта длительного пребывания людей в загрязнённой метаном воздушной среде. В соответствии с нормативами Агентства по охране окружающей среды США (EPA USA) средневзвешенная во времени допустимая концентрация метана (TWA) составляет 712,6 мг/м3 [4]. Данное значение получено с использованием «вероятностного» подхода, исключающего использование жёстко фиксированных ПДК. В предельном случае оценка вероятности может дать и значения лимитов на концентрации (уровни) вредных факторов, совпадающие с ПДК. Недостатком вероятностного подхода является трудность его практической реализации, т. к. требуется учесть множество вредных факторов, степень их значимости (весовые коэффициенты) и т. д.

Как показывает практика, на состояние животных и растений может негативно влиять воздух, загрязненный веществами, концентрации которых существенно ниже ПДК [5]. Это в свою очередь вызывает необходимость пересмотра действующих нормативов с точки зрения экологической безопасности.

Действие метана на живые организмы

Метан является биологически инертным газом, способным накапливаться в головном мозге, лёгких, сердце, печени, почках, селезёнке, крови живых организмов [6]. Какое-либо негативное воздействие метана на живые организмы вплоть до концентраций 10000 ppm не выявлено. Барботирование метаном суспензии эритроцитов лабораторных кроликов со скоростью 150 мл/мин в течение 18 ч практически не влияло на цвет или морфологию красных клеток, на рН среды, на содержание АТФ в клетках или на электрофоретический рисунок и спектры поглощения ультрафиолета гемоглобином. При вдыхании воздушной смеси, содержащей концентрацию метана 70%, около 33% испытуемых белых мышей умирали в течение 18 мин [7].

Первые признаки асфиксии у людей начинают проявляться при объемной концентрации метана 25% [10]. При концентрации свыше 40% в воздухе метан вызывает у людей удушье и угнетение ЦНС [8], вдыхание смеси, состоящей на 60% из метана, 21% кислорода и 14% углекислого газа приводит к снижению частоты пульса, кровяного давления и светочувствительности глаз человека. Вдыхание смеси из 94% метана (CL100) и 6% кислорода вызывало у белых крыс первоначальное возбуждение, учащение дыхания, затем через 1-2 ч боковое положение, судороги и гибель [8-10]. Для белых мышей CL100 = 90% [10]. Полулетальная концентрация метана для водных организмов (ракообразных, дафний Магна, водорослей) CL50 > 1000000 мг/м3 [4], для белых мышей в течение 2 ч CL50 = 326000 мг/м3 [10].

Эколого-токсикологическая оценка значения ПДК метана

В настоящее время биологические методы испытаний на токсичность, проводимые на земноводных, птицах и млекопитающих, ограниченные по этическим, экономическим и временным причинам, дополняются методами токсикометрии, ряд уравнений которой приведен ниже.

ПДК (ОБУВ) в воздухе населенных мест веществ, оказывающих влияние: — на нервную и дыхательную системы человека (коэффициент корреляции г = 0,67) [12]:

lgOBYB = 0,69lgLim -2,66;

(1)

— на светочувствительность глаз человека [11]:

lgnAKMp = 0,93lgLimac-0,45; (2)

— на биоэлектрическую активность коры головного мозга человека [13]:

lgnflKMp = 0,97lgLim дс-0,23, (3)

где Limac — пороговая концентрация, мг/м3, оказывающая негативное влияние. МНД= 0,45lgCL50 -1,55. (6)

Зависимость между ПДКсс и пороговыми концентрациями ядовитого вещества определяется как [14]:

lgnAKcc = 0,63lgCl-0,33lgc2, (7)

где cl — пороговая концентрация по наиболее чувствительному рефлекторному тесту, мг/м3; c2 — пороговая концентрация токсического действия, мг/м3, приближенно определимая как [13, 15]:

c2 « 0,007 CL100, (8)

где CL100 — абсолютно смертельная концентрация для белых мышей, мг/м3;

c2« 0,076 CL0, (9)

где CL0 — максимально переносимая вещества, мг/м3, попадание которого в организм животного (белой мыши) не приводит к его гибели.

Связь между ПДКмр и ПДКсс [13]:

№ДКМР = 1,16 №ДКСС + 0,54. (10)

Значение CL0 при стандартном двухчасовом времени экспозиции можно получить методом экстраполяции по имеющимся данным о смертельных концентрациях для испытуемых белых мышей, однако их значения получены в условиях разного времени вдыхания метана. Поэтому будем рассматривать % смертности белых мышей как функцию от концентрации метана и времени экспозиции и проведём математическую обработку имеющихся данных в программном пакете «Table Curve 3D». Результат приведён на рис.

Используя подобранную в программе аппроксимацию, получим значение CL0 ~ 10,89%, или 73363,752 мг/м3 при стандартном 2-часовом времени экспозиции.

Результаты расчетов и их анализ

Результаты расчётов по формулам (1)-(10) сведены в табл. 1.

Результаты расчетов по критериям светочувствительности глаз и биоэлектрической активности коры головного мозга «выпадают» на фоне действующего норматива и остальных критериев, в связи с чем в дальнейшем целесообразно их не учитывать при расчете среднелогарифмических (среднелогарифмических) ПДК [13]. 91912828

Рис. 1. Аппроксимация зависимости % смертности белых мышей от концентрации вдыхаемого метана, %, и времени экспозиции, мин

Для статистической оценки полученных результатов расчёта ПДК вычисляется

стандартное геометрическое отклонение sg:

X

ПДК,

п

vg = I0′

X lg ПДКi (11)

10»= «

Значения среднелогарифмических (среднелогарифмических) ПДК метана в воздухе населенных мест приведены в табл. 2.

Таблица 1

Результаты расчётов ^ПДКмр и ^ПДКсс метана по различным критериям

№ п/п Критерий lg ПДК„ lg ПДКсс

1 Пороговые концентрации по наиболее чувствительному рефлекторному тесту и токсического действия (в зависимости от СЦ00 для белых мышей) 1,94911 1,21475

2 Пороговые концентрации по наиболее чувствительному рефлекторному тесту и токсического действия (в зависимости от СЬ0 для белых мышей) 1,47532 0,806313

3 Удушье и угнетение ЦНС человека 1,08705 0,47160

4 Светочувствительность глаз человека 4,76414 3,64150

5 Биоэлектрическая активность коры головного мозга человека 4,83960 3,70655

6 СЬ для водных организмов 2,47937 1,671875

7 Сио для белых мышей 1,61989 0,930948

— Действующий норматив (1г ОБУВ) 1,69897 1,69897

Таблица 2

Расчетные ПДК метана в воздухе населенных мест

«——- ПДК, мг/м3 s Отклонение от установленного ОБУВ, %

Максимальная разовая 27,23 2,90 45,53

Среднесуточная 7,07 1,92 85,87

Значение < 3, что свидетельствует о некой стабильности, сопоставимости, отсутствии разногласий, разброса между выбранными критериями [13].

Заключение

В данной статье, используя результаты исследований токсического действия метана на живые организмы и методы токсикометрии, нами были получены наиболее вероятные значения максимальных разовых и среднесуточных ПДК метана в воздухе населенных мест. Полученные значения оказались ниже, чем ОБУВ, величина которого установлена действующими гигиеническими нормами.

Результаты работы имеют практическую значимость в эколого-гигиеническом нормировании, обеспечении экологической безопасности населенных мест, вблизи которых расположены длительно действующие источники метана — полигоны и свалки ТБО и ПО, скотомогильники, болота, сельскохозяйственные биореакторы, кладбища, системы газоснабжения природным газом, нефтегазовые месторождения и т. д.

Л и т е р а т у р а

1. Сауц А. В. Обеспечение экологически безопасного воздушного режима зданий, расположенных вблизи полигонов твёрдых бытовых и промышленных отходов: дис. … к-та тех. наук. — СПб., 2014.

— 141 с.

2. ГН 2.1.6.2309-07. Ориентировочные безопасные уровни воздействия (ОБУВ) загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест (с изм. от 21.10.2016).

3. ГН 2.1.6.1338-03. Предельно допустимые концентрации (ПДК) загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест (с изм. от 27.01.2009).

4. Научно-обоснованные предложения по разработке и методам внедрения инновационных технологий утилизации выбросов, содержащих метан / ЗАО «Углеметан сервис». Кемерово, 2015. URL:http://www.nature.lenobl.ru/Files/file/otchet_uglemetan_servis_po_zakazu_minprirodu_rf.pdf(дата обращения: 06.12. 2017).

5. Красовский Г. Н., Рахманин Ю. А., Егорова Н. А. Экстраполяция токсикологических данных с животных на человека. — М.: Медицина, 2009. — 208 с.

6. Калинина Е. Ю. Токсикологические аспекты судебно-медицинской экспертизы отравлений бытовым газом // Фундаментальные исследования. — 2015. — № 1-9. — С. 1842-1846.

7. Kamens R. M., Stern A. C. Methane in air quality and automobile exhaust emission standards. J. Air Pollution Control Assoc, 1973, no. 23, pp. 592-596.

8. Крайдашенко О. В., Купновицкая И. Г., Клищ И. Н. Фармакотерапия. — Винница: Нова книга, 2013. — 536 с.

9. Вредные вещества в промышленности. Справочник для химиков, инженеров и врачей. Изд. 7-е, пер. и доп. В трех томах. Том I. Органические вещества / под ред. Н. В. Лазарева и Э. Н. Левиной. -Ленинград: Химия, 1976. — 592 с.

10. Вредные химические вещества. Углеводороды, галогенпроизводные углеводородов. Справочник / под ред. В. А. Филова. — Ленинград: Химия, 1990. — 732 с.

11. Балахчина Т. К. Оценка воздействия свалочного газа с полигонов твёрдых бытовых отходов на человека // Физиология. Медицина. Экология человека. — 2012. — Выпуск №2/2012. — С. 41-57.

12. Бидевкина М. В. О прогнозировании гигиенических нормативов химических веществ, оказывающих избирательное действие, в атмосферном воздухе населенных мест // Гигиена и санитария. — 2013. — № 5. — С. 95-97.

13. Сердюк В. С., Стишенко Л. Г. Основы токсикологии. — Ханты-Мансийск: РИЦ ЮГУ, 2006.

— 232 с.

14. Смирнов В. Г. Комплексное эколого-токсикологическое регламентирование химических веществ в объектах окружающей среды.: дис. … д-ра биол. наук. — СПб., 2003. — 227 с.

15. Саноцкий И. В. и др. Методы определения опасности химических веществ (токсикометрия). -М.: Медицина, 1970. — 176 с.

R e f e r e n c e s

1. Sauts A. V. Obespechenie ekologicheski bezopasnogo vozdushnogo rezhima zdanii, raspolozhennykh vblizi poligonov tverdykh bytovykh i promyshlennykh otkhodov: dis. … k-ta tekh. nauk. — SPb., 2014. — 141 s.

2. GN 2.1.6.2309-07. Orientirovochnye bezopasnye urovni vozdeistviia (OBUV) zagriazniaiushchikh veshchestv v atmosfernom vozdukhe naselennykh mest (s izm. ot 21.10.2016).

3. GN 2.1.6.1338-03. Predel’no dopustimye kontsentratsii (PDK) zagriazniaiushchikh veshchestv v atmosfernom vozdukhe naselennykh mest (s izm. ot 27.01.2009).

4. Nauchno-obosnovannye predlozheniia po razrabotke i metodam vnedreniia innovatsionnykh tekhnologii utilizatsii vybrosov, soderzhashchikh metan / ZAO «Uglemetan servis». Kemerovo, 2015. URL:http:// www.nature.lenobl.ru/Files/file/otchet_uglemetan_servis_po_zakazu_minprirodu_rf.pdf(data obrashcheniia: 06.12.2017).

5. Krasovskii G. N., Rakhmanin Iu. A., Egorova N. A. Ekstrapoliatsiia toksikologicheskikh dannykh s zhivotnykh na cheloveka. — M.: Meditsina, 2009. — 208 s.

6. Kalinina E. Iu. Toksikologicheskie aspekty sudebno-meditsinskoi ekspertizy otravlenii bytovym gazom // Fundamental’nye issledovaniia. — 2015. — № 1-9. — S. 1842-1846.

7. Kamens R. M., Stern A. C. Methane in air quality and automobile exhaust emission standards. J. Air Pollution Control Assoc, 1973, no. 23, pp. 592-596.

8. Kraidashenko O. V., Kupnovitskaia I. G., Klishch I. N. Farmakoterapiia. — Vinnitsa: Nova kniga, 2013.

— 536 s.

9. Vrednye veshchestva v promyshlennosti. Spravochnik dlia khimikov, inzhenerov i vrachei. Izd. 7-e, per. i dop. V trekh tomakh. Tom I. Organicheskie veshchestva / pod red. N. V. Lazareva i E. N. Levinoi. -Leningrad: Khimiia, 1976. — 592 s.

10. Vrednye khimicheskie veshchestva. Uglevodorody, galogenproizvodnye uglevodorodov. Spravochnik / pod red. V. A. Filova. — Leningrad: Khimiia, 1990. — 732 s.

11. Balakhchina T. K. Otsenka vozdeistviia svalochnogo gaza s poligonov tverdykh bytovykh otkhodov na cheloveka // Fiziologiia. Meditsina. Ekologiia cheloveka. — 2012. — Vypusk №2/2012. — S. 41-57.

12. îr

Способ определения предельно-допустимой концентрации тяжелых металлов в крови детей при многосредовой экспозиции — Патент

Изобретение относится к области медицины и предназначено для обоснования предельно допустимых концентраций (ПДК) тяжелых металлов в крови детей, проживающих в условиях загрязненной среды обитания, по критериям риска для здоровья при хронической многосредовой экспозиции. Выбирают экологически неблагополучную территорию; с указанной территории производят репрезентативную выборку детей для исследования — основная группа, с использованием биологических, социально-бытовых и гигиенических критериев; с использованием тех же критериев производят репрезентативную выборку детей в контрольную группу из благополучной в экологическом плане территории. На указанных территориях осуществляют количественную оценку хронической экспозиции исследуемого тяжелого металла по установлению среднесуточной концентрации его в объектах внешней среды и, используя ее, рассчитывают для детей обеих групп усредненную на годовую экспозицию суммарную среднюю суточную дозу тяжелого металла, поступающего из различных источников в организм ребенка. Далее у детей один раз в три месяца в течение одного года производят отбор пробы крови для определения содержания исследуемого тяжелого металла и для определения уровня биохимических показателей плазмы и сыворотки крови, которые характеризуют ответные реакции в виде фактического или потенциального нарушения здоровья — маркеры ответа. Затем рассчитывают среднюю концентрацию исследуемого тяжелого металла в крови и сравнивают ее с референтным уровнем для этого тяжелого металла, используя при этом двухвыборочный критерий Стъюдента, устанавливая при этом адекватности выбора детей основной и контрольной групп. Далее методом математического моделирования для детей каждой группы устанавливают связь между экспозицией — суммарной средней суточной дозой исследуемого металла и маркером экспозиции — средней концентрацией металла в крови. Затем с использованием технологии «скользящего окна» осуществляют обоснование выбранных маркеров ответа. Методом, основанным на анализе отношения шансов, определяют предельно допустимую концентрацию маркера экспозиции и соответствующий ей маркер ответа.

Изобретение обеспечивает возможность определения ПДК тяжелых металлов в крови детей при многосредовой экспозиции с использованием щадящих методов, исключающих вред здоровью ребенка. 4 табл., 2 ил., 1 пр.

Противоречия в законодательстве и оценка категорий загрязнения почв тяжелыми металлами на стадии инженерно-экологических изысканий

10 Августа 2017

Противоречия в законодательстве и оценка категорий загрязнения почв тяжелыми металлами на стадии инженерно-экологических изысканий

Российскую нормативную базу сегодня отличает ряд противоречий в регулировании методических подходов к выполнению инженерно-экологических изысканий, что приводит к отсутствию единых критериев оценки состояния компонентов окружающей среды и неопределенности при принятии проектных решений. В частности, отсутствует единый методический подход к оценке загрязнения почв и грунтов, которая проводится в рамках инженерно-экологических изысканий.

В ходе проведения государственной экспертизы результатов инженерно-экологических изысканий эксперты нередко сталкиваются с ситуацией, когда некорректно определенная категория загрязнения почв и грунтов приводит к принятию необоснованных проектных решений в части рекультивации земель. Проблема оценки загрязнения почв особенно актуальна при разработке проектной документации объектов капитального строительства на территории городов, промышленных предприятий, участков геохимических аномалий на нетронутых территориях, сельскохозяйственных угодьях. Степень загрязненности почв напрямую влияет на их последующее использование. Так, например, загрязненный плодородный слой не подлежит снятию, почвы и грунты с чрезвычайно опасной категорией загрязнения подлежат утилизации или захоронению. В ходе проведения государственной экспертизы результатов инженерно-экологических изысканий эксперты нередко сталкиваются с ситуацией, когда некорректно определенная категория загрязнения почв и грунтов приводит к принятию необоснованных проектных решений в части рекультивации земель. Типичным примером такой ситуации является отнесение почв к допустимой категории загрязнения вместо умеренно опасной, в результате в проектной документации не предусматривается перекрытие данных грунтов слоем чистого грунта. Либо, наоборот, загрязненный слой ошибочно считается незагрязненным, а в объемах работ предусматривается его снятие и складирование в качестве плодородного.

Противоречия, выявленные в нормативной базе, затрагивают такие вопросы, как применение гигиенических нормативов при определении категории загрязнения почв тяжелыми металлами и определение суммарного показателя загрязнения почв (Zc).

Основными нормативными документами, регламентирующими методические подходы к выполнению инженерно-экологических изысканий, в том числе к определению загрязнения почвенного покрова, являются:

• СП 47.13330.2012 «Инженерные изыскания для строительства. Основные положения»,
• СанПиН 2.1.7.1287-03 «Санитарно-эпидемиологические требования к качеству почвы»,
• СП 11-102-97 «Инженерно-экологические изыскания для строительства»,
• МУ 2. 1.7.730-99 «Гигиеническая оценка качества почвы населенных мест».

Стандартный перечень определяемых металлов в почве установлен п. 8.4.13 СП 47.13330.2012 и п. 6.4 СанПиН 2.1.7.1287-03. Он включает тяжелые металлы, нефтепродукты и бенз(а)пирен. К сожалению, методика пробоподготовки и определяемая форма тяжелых металлов (валовая, водорастворимая, кислоторастворимые и подвижные формы) в этих документах не конкретизирована. СанПиН 2.1.7.1287-03 указывает, что определение содержания загрязняющих веществ в почвах проводится методами, использованными при обосновании гигиенических нормативов или другими аттестованными методами.

Согласно статье 21 Федерального закона от 30 марта 1999 года № 52-ФЗ «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения», содержание химических веществ не должно превышать предельно допустимые концентрации (уровни), установленные санитарными правилами. СанПиН 2.1.7.1287-03, в свою очередь, указывают, что содержание тяжелых металлов в почвах жилой застройки не должно превышать предельно-допустимые концентрации (ПДК) или ориентировочно допустимые концентрации (ОДК). Оценка загрязнения почвы в целом проводится согласно Приложению 1 «Оценка степени химического загрязнения почвы» к данным СанПиН с учетом классов опасности элементов. В настоящее время в отношении неорганических загрязнителей природного происхождения (тяжелых металлов) разработаны гигиенические нормативы ГН 2.1.7.2511-09 (ПДК) и ГН 2.1.7.2041-06 (ОДК).

Принципиальные противоречия возникают в вопросе гигиенической оценки: пункты 3.3 и Приложение 1 устанавливают критерии к определению категорий загрязнения почвы тяжелыми металлами по значениям ПДК (ОДК) и Кmах. При этом, Кmах – максимальное значение допустимого уровня содержания элемента по одному из четырех показателей вредности. То есть, из четырех основных лимитирующих показателей вредности (транслокационный, общесанитарный, водно-миграционный и воздушно-миграционный) Kmax является максимально возможной допустимой концентрацией, когда остальные лимитирующие показатели вредности уже превышены.

ПДК тяжелых металлов стандартного перечня (валовая либо подвижная форма) разработаны только для одного из показателей вредности (транслокационного либо общесанитарного) без разделения на типы почв. ОДК разработаны для валовых форм тяжелых металлов, безотносительно к показателям вредности, и трех литогеохимических групп почв. Значения Кmах приведены только в МУ 2.1.7.730-99, однако этот документ не подлежит государственной регистрации, не относится к санитарным правилам, а указанные в нем уровни допустимого содержания элементов (в том числе, Кmах) не являются гигиеническими нормативами. Отметим, что обязательность государственной регистрации санитарных норм и правил установлена Положением о государственном санитарно-эпидемиологическом нормировании, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 24 июля 2000 года № 554.

Таким образом, на сегодняшний день в Российской Федерации отсутствуют гигиенические нормативы допустимого уровня содержания тяжелых металлов в почве по всем показателям вредности, которые бы позволяли провести полную оценку качества почвы. По смыслу положений пункта 1 статьи 21 Федерального закона от 30 марта 1999 года № 52-ФЗ «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения» и пунктов 3. 2, 3.3 СанПиН 2.1.7.1287-03, а также учитывая, что гигиенические нормативы предельно допустимых концентраций и ориентировочно допустимых концентраций химических веществ в почве, установленные ГН 2.1.7.2041-06, ГН 2.1.7.2511-09, разработаны для одних и тех же элементов, имеют равную юридическую силу и одинаковую область применения, законодательство не выдвигает однозначного требования определения формы элемента для сравнения исключительно с ПДК при наличии ОДК для другой формы элемента.

Выбор конкретной методики пробоподготовки и определения тяжелых металлов относится к компетенции изыскателя и должен быть основан на характере территории и почвенного покрова, ожидаемой структуре и источниках загрязнения, имеющемся материально-техническом обеспечении. Поскольку единых критериев нет, следует руководствоваться требованиями пункта 4.14 СП 47.13330.2012, согласно которым исполнитель инженерных изысканий обосновывает состав и объемы работ, методику и технологию их выполнения в программе инженерных изысканий. Соответственно, выбор конкретной методики пробоподготовки и определения тяжелых металлов относится к компетенции изыскателя и должен быть основан на характере территории и почвенного покрова, ожидаемой структуре и источниках загрязнения, имеющемся материально-техническом обеспечении. В целом, такой подход должен обеспечивать получение результатов исследований, достаточных для принятия обоснованных решений по дальнейшему обращению с почвой.

Возвращаясь к понятию «предельно допустимые уровни» (ПДУ) в отношении содержания химических веществ, следует отметить, что приложение 1 СанПиН 2.1.7.1287-03 устанавливает критерий отнесения почв к различным категориям загрязнения, в том числе по значению суммарного показателя загрязнения Zc. Для расчета последнего необходимые сведения о фоновых значениях концентраций тяжелых металлов, которые согласно пункту 8.4.13 СП 47.13330.2012 могут быть получены в ходе инженерно-экологических изысканий при отсутствии данных о региональном фоновом содержании элементов. Это — универсальный показатель, который всегда может быть рассчитан изыскателем и для которого имеются однозначные критерии. Необходимость определения суммарного загрязнения почв (Zc) установлена пунктом 8.4.13 СП 47.13330.2012 и пунктом 6.4 СанПиН 2.1.7.1287-03 наряду с химическими веществами.

В приложении 1 к СанПиН 2.1.7.1287-03 указывается, что расчет Zc проводится в соответствии с методическими указаниями по гигиенической оценке качества почвы населенных мест, то есть упомянутых выше МУ 2.1.7.730-99.

Методики расчета данного показателя также имеют разночтения. В ходе рассмотрения отчетов по инженерно-экологическим изысканиям встречаются результаты расчета суммарного показателя загрязнения, который принимает отрицательные значения. Согласно пункту 6.7 МУ 2.1.7.730-99 «Гигиеническая оценка качества почвы населенных мест» приводится следующий способ расчета Zc:

Z_c = S (К_сi +…+К_cn) — (n-1), где

n — число определяемых суммируемых вещества;

К_сi — коэффициент концентрации i-го компонента загрязнения»

Таким образом, дословное прочтение данного пункта подразумевает суммирование всех коэффициентов концентрации тяжелых металлов.

Этот способ расчета в тексте МУ 2.1.7.730-99 практически полностью копирует «Методические указания по оценке степени опасности загрязнения почвы химическими веществами», утвержденные приказом Министерства здравоохранения СССР № 4266-87. В соответствии с данными указаниями расчет выполняется следующим образом:

Z_с = — (n — 1)

где n — число суммируемых элементов.

коэффициент концентрации химического вещества (К_с), который определяется отношением его реального содержания в почве (С) к фоновому (С_ф): К_с =

Оба документа ссылаются на первоисточник — «Методические рекомендации по геохимической оценке загрязнения территорий городов химическими элементами» (М., ИМГРЭ, 1982).

Для данной методики, а также в СП 11-102-97 и СП 47.13330 характерно принципиальное отличие от методических указаний, утвержденных органами санитарно-эпидемиологического надзора: при расчете Zc суммируются только те коэффициенты концентраций элемента K_i, где измеренная концентрация превышает фоновую и K_i>1. Соответственно, слагаемое количество суммируемых коэффициентов n тоже уменьшается, так как он отражает количество не всех определяемых элементов, но только тех, которые имеют превышение над фоном. Элементы, концентрация которых не превышает фоновую, в расчете не участвуют. Отступление от данного положения и суммирование коэффициентов концентрации всех элементов вне зависимости от превышения значения приводит к парадоксальной ситуации: Zc может принять отрицательное значение, что означает потерю смысла данного расчета. Увеличение количества суммируемых элементов может искусственно снизить значение Zc и, в конечном итоге, некорректно определить категорию загрязнения почвы. Например, результат расчета может получиться несколько меньше 16, при этом корректное значение показателя более 16 и категория загрязнения почв фактически умеренно опасная, а не допустимая по неверному расчету.

Подводя итоги, можно сказать, что отсутствие однозначных критериев по оценке качества почвы ведет к неопределенности при принятии проектных решений, что, в свою очередь, например, может приводить к необоснованным затратам застройщика при утилизации грунта, либо, наоборот, к невыполнению мероприятий по сохранению плодородного слоя, размещению на поверхности загрязненных почв, что может повлечь вред для здоровья населения. Поэтому принципиальное значение имеет обоснование конкретной методики лабораторных работ — пробоподготовки и анализа почв на загрязнение. Вместе с тем суммарный показатель загрязнения почв тяжелыми металлами Zc является нормативно обоснованным и достаточно универсальным критерием гигиенической оценки почв. Анализ методик расчета суммарного показателя загрязнения почв Zc показал, что наиболее корректной версией расчета следует признать методику из первоисточника (М.: ИМГРЭ, 1982), которая воспроизведена в СП 47.13330.2012.

В настоящее время специалистами заинтересованных организаций ведется работа по актуализации СП 11-102-97 «Инженерно-экологические изыскания для строительства». Будем надеяться, что разработчики уделят самое пристальное внимание методике исследования и критериям оценки загрязненности почвенного покрова в составе инженерно-экологических изысканий.

Опубликовано в журнале «Вестник государственной экспертизы» № 3/2017 (4) 3 августа 2017 года

Экологи оценили ПДК для канцерогенов в воздухе

Действующие предельно допустимые концентрации (ПДК) для канцерогенных веществ в разы превышают верхнюю границу приемлемого риска для здоровья населения, заявили в «Гринписе России». Согласно расчетам экологов, ПДК для тетрахлорметана, дихлорэтана и хрома превышают верхнюю границу риска, установленную Роспотребнадзором, в сотни раз — такие концентрации при хроническом воздействии ведут к риску развития онкологических заболеваний. В Роспотребнадзоре эти данные комментировать отказались.

Эксперты «Гринписа России» провели расчеты по 50 канцерогенным веществам (.pdf), используя «Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду» (утверждено в 2004 году Геннадием Онищенко, тогда главным государственным санитарным врачом РФ). Документ применяется для оценки риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду, в частности для установления и пересмотра санитарно-эпидемиологических правил и нормативов. Для большинства канцерогенов действующие ПДК превышают верхнюю границу приемлемого риска для здоровья населения, заявляют экологи: для таких веществ, как 1,2-дихлорэтан, бензин, дихлорэтан, тетрахлорметан и хром шестивалентный, это значение превышено в сотни раз. Например, верхняя граница приемлемости риска для концентрации 1,2,3-трихлорпропана составляет 0,05 мкг/куб. м, а среднесуточная ПДК по действующим нормативам — 50 мкг/куб. м (разница в 1 тыс. раз). Действующие ПДК для этиленоксида, этиленимина, трихлорэтилена, тиомочевины, мышьяка, кобальта, дикофола, акрилонитрила и 1,2-дихлорпропана превышают верхнюю границу приемлемого риска в десятки раз. «По половине канцерогенов ПДК значительно выше риска,— говорит эксперт «Гринписа России» Иван Блоков.— Многие ПДК были утверждены очень давно, и никто не ставит под сомнение, что лет 30 назад о части рисков знать не могли. Но сейчас они известны, и вместо того, чтобы привести их в соответствие с оценкой риска, нормативы, наоборот, повышают». Так, в 2018 году постановлением главного санитарного врача РФ значение среднесуточной ПДК винилхлорида увеличено в 30 раз. Экологи заявляют, что во время публичного обсуждения проекта постановления на официальном портале проектов нормативных актов изменений по винилхлориду в нем не было. В пояснительной записке указывалось, что проект прошел комплексную экспертизу, но «это не помешало увеличить ПДК сильного яда с канцерогенным, мутагенным и тератогенным (вызывающим нарушения эмбрионального развития) воздействием до такого уровня, что она превышает приемлемую границу риска, установленную Роспотребнадзором, в 26 раз», говорят экологи.

Ранее в «Гринписе» заявляли, что по таким веществам, как формальдегид, диоксид азота, фенол и метилмеркаптан, за последние несколько лет были значительно увеличены ПДК. В частности, с 1999 по 2017 год СЭС и Роспотребнадзор увеличили среднесуточную ПДК по метилмеркаптану в 660 раз, а за последние десять лет — в 60 раз. В организации отмечали, что новая ПДК превышает порог восприятия человеком запаха этого вещества в полтора-три раза. По мнению экологов, решения об изменении ПДК были приняты без каких-либо исследований для улучшения статистики. «Согласно прежним нормативам в городах, где концентрации формальдегида превышены, проживало 50 млн человек,— указывают в «Гринписе России». — После того как ПДК ослабили, статистика «улучшилась»: теперь она показывает, что меньше городов подвержены риску и от повышенных концентраций канцерогенного вещества страдают якобы всего 20 млн человек». Экологи считают, что изменения нормативов выгодны предприятиям, которые вносят плату за негативное воздействие на окружающую среду за выбросы сверх норматива.

Обычный человек не сталкивается в своей жизни с подобными веществами, считает председатель московского совета Всероссийского общества охраны природы Элмурод Расулмухамедов: «Это очень специфические соединения. Они относятся к вредным, но населенных пунктов, где мы обнаруживаем такие соединения за пределами санитарно-защитных зон предприятий, я не припомню. Например, за свою многолетнюю практику я хлорвинил видел в выбросах всего три раза, и этот объект был удален от ближайшего населенного пункта на 2,5 км. Эти вещества попадаются только в рабочих зонах, где люди находятся, как правило, в средствах защиты, либо это высокотемпературные факелы, которые устанавливают на свалках».

Концентрации в пределах обновленных ПДК при хроническом воздействии могут увеличить риск развития онкологических заболеваний, считают в «Гринписе России». «ПДК в разных странах разные, но это не значит, что для русского хорошо то, что для немца — смерть,— говорит доктор медицинских наук, член правления Российского общества клинической онкологии (RUSSCO) Николай Жуков.— Методика расчетов этих нормативов не совсем объективна и точна. Повышение концентрации каких-то веществ и результат этого (с точки зрения здоровья человека.— “Ъ”) могут быть разделены годами, а с точки зрения онкологии — чаще десятилетиями. Под ПДК чаще всего понимается концентрация, которая вообще ничего не должна вызвать. Но определение этой границы часто весьма умозрительно и может варьировать в значительных пределах». Впрочем, указывает господин Жуков, абсолютно безопасных доз не бывает: в редких случаях для развития опухоли бывает достаточно и короткого воздействия.

В Роспотребнадзоре на запрос “Ъ” с просьбой прокомментировать расчеты экологов ответили, что «уже давали изданию комментарий, связанный с загрязнением воздуха». Речь идет о создании баз данных и интерактивных карт качества воды и загрязнения воздуха (см. “Ъ” от 22 марта). Тогда в ведомстве напомнили, что Росприроднадзор задействован в реализации плана мероприятий в рамках федерального проекта «Чистый воздух» национального проекта «Экология», направленного, в частности, на выявление веществ «с точки зрения наибольшего негативного влияния на состояние здоровья населения», «источников выброса», «оценку аэрогенного риска для здоровья населения», «обоснование и выбор наиболее эффективных и результативных мер его предотвращения и снижения», а также развитие «системы социально-гигиенического мониторинга в крупных промышленных центрах». От дополнительных комментариев в Роспотребнадзоре отказались.

Анна Васильева

Определение предельной склонности к потреблению (MPC)

Что такое предельная склонность к потреблению (ПДК)?

В экономике предельная склонность к потреблению (MPC) определяется как доля совокупного повышения заработной платы, которую потребитель тратит на потребление товаров и услуг, а не на его сбережения. Предельная склонность к потреблению является составной частью кейнсианской макроэкономической теории и рассчитывается как изменение потребления, деленное на изменение дохода. ПДК изображается линией потребления, которая представляет собой наклонную линию, созданную путем нанесения изменения потребления на вертикальную ось «y» и изменения дохода на горизонтальную ось «x».

Ключевые выводы

• Предельная склонность к потреблению — это доля увеличения дохода, которая тратится на потребление.
• ПДК зависит от уровня дохода. ПДК обычно ниже при более высоких доходах.
• ПДК является ключевым фактором кейнсианского мультипликатора, который описывает эффект увеличения инвестиций или государственных расходов как экономического стимула.

Предельная склонность к потреблению

Понимание предельной склонности к потреблению (MPC)

Предельная склонность к потреблению равна ΔC / ΔY, где ΔC — изменение потребления, а ΔY — изменение дохода. Если потребление увеличивается на 80 центов на каждый дополнительный доллар дохода, то MPC будет равен 0,8 / 1 = 0,8.

Investopedia / Джули Банг

Предположим, вы получаете бонус в 500 долларов сверх своего обычного годового дохода. Вы внезапно получаете на 500 долларов больше дохода, чем раньше. Если вы решите потратить 400 долларов из этого предельного увеличения дохода на новый костюм и сэкономить оставшиеся 100 долларов, ваша предельная склонность к потреблению составит 0,8 (400 долларов разделить на 500 долларов).

Другой стороной предельной склонности к потреблению является предельная склонность к сбережениям, которая показывает, насколько изменение дохода влияет на уровень сбережений.Предельная склонность к потреблению + предельная склонность к сбережению = 1. В этом примере ваша предельная склонность к сбережению будет 0,2 (100 долларов разделить на 500 долларов).

Если вы решите сэкономить все 500 долларов, ваша предельная склонность к потреблению будет равна 0 (0 долларов разделить на 500), а ваша предельная склонность к сбережению будет равна 1 (500 долларов разделить на 500).

ПДК и экономическая политика

Имея данные о доходах домохозяйств и их расходах, экономисты могут рассчитать ПДК домохозяйств по уровню дохода.Этот расчет важен, потому что ПДК не постоянный; он зависит от уровня дохода. Как правило, чем выше доход, тем ниже ПДК, потому что по мере увеличения дохода удовлетворяются все больше желаний и потребностей человека; в результате они вместо этого экономят больше. При низком уровне дохода ПДК, как правило, намного выше, поскольку большая часть или весь доход человека должен быть направлен на прожиточное потребление.

Согласно кейнсианской теории, увеличение инвестиций или государственных расходов увеличивает доход потребителей, и тогда они будут тратить больше.Если мы знаем, какова их предельная склонность к потреблению, мы можем рассчитать, насколько увеличение производства повлияет на расходы. Эти дополнительные расходы приведут к дополнительному производству, создавая непрерывный цикл с помощью процесса, известного как кейнсианский множитель. Чем больше доля дополнительного дохода направляется на расходы, а не на сбережения, тем больше эффект. Чем выше ПДК, тем выше множитель — тем больше увеличение потребления от увеличения инвестиций; Итак, если экономисты могут оценить ПДК, то они могут использовать его для оценки общего воздействия предполагаемого увеличения доходов.

Как вы рассчитываете предельную склонность к потреблению?

Стандартная формула для расчета предельной склонности к потреблению, или ПДК, представляет собой предельное потребление, деленное на предельный доход. Иногда это выражается как

Взаимодействие с другими людьми M п C знак равно м C м Y куда: м C знак равно предельное потребление м Y знак равно предельный доход \ begin {выровнено} & MPC = \ frac {mC} {mY} \\ & \ textbf {где:} \\ & mC = \ text {предельное потребление} \\ & mY = \ text {предельный доход} \\ \ end {выровнено } MPC = mYmC, где: mC = предельное потребление; mY = предельный доход.

В терминологии непрофессионала это означает, что ПДК равна проценту нового дохода, потраченному на потребление, а не на сбережения.

Например, если Том получает 1 доллар нового располагаемого дохода и тратит 75 центов, его MPC составляет 0,75 или 75%. Если весь новый доход либо тратится, либо откладывается, Том также должен иметь предельную склонность к сбережению, или MPS, 0,25 или 25%.

Истоки предельной склонности к потреблению

Знаменитый британский экономист Джон Мейнард Кейнс официально представил концепцию MPC в своей «Общей теории занятости, процента и денег» в 1936 году. Кейнс утверждал, что весь новый доход должен быть либо потрачен, как в случае потребления, либо инвестирован, как в случае с потреблением. экономия.Это записывается как

Взаимодействие с другими людьми Y знак равно C + я куда: Y знак равно доход C знак равно потребление я знак равно вложение \ begin {align} & Y = C + I \\ & \ textbf {где:} \\ & Y = \ text {доход} \\ & C = \ text {потребление} \\ & I = \ text {инвестиции} \\ \ end {выровнено} Y = C + I, где: Y = доход C = потребление I = инвестиции

Таким образом, новый доход можно частично выразить как mY = mC + mI, хотя чаще его записывают как dY = dC + dI. Доля нового дохода, потраченная на потребительские товары, равна mC ÷ mY.

С точки зрения значимости, возможно, нет более недооцененной части теории Кейнса, чем MPC. Это связано с тем, что знаменитый инвестиционный мультипликатор Кейнса предполагает, что MPC имеет строгую положительную корреляцию с повышенным уровнем инвестиционной активности.

Практические расчеты ПДК

Несмотря на относительную простоту аргумента Кейнса об определении ПДК, макроэкономисты не смогли разработать общепринятый метод измерения ПДК в реальной экономике.Большая часть проблемы состоит в том, что новый доход рассматривается как причина и , влияющая на взаимосвязь между потреблением, инвестициями и новой экономической деятельностью, которая генерирует новый доход.

Определение окна отбора мутантов и оценка уничтожения Mycoplasma gallisepticum данофлоксацином, доксициклином, тилмикозином, тилвалозином и валнемулином

Реферат

Mycoplasma gallisepticum — частая этиологическая причина хронического респираторного заболевания у кур; его растущая устойчивость к противомикробным препаратам ставит под угрозу использование тетрациклинов, макролидов и хинолонов на фермах. Определение окна отбора мутантов (MSW) было использовано для исследования предрасположенности к будущей индукции резистентности к данофлоксацину, доксициклину, тилмикозину, тилвалозину и валнемулину. Убийство M . gallisepticum штамм S6 с помощью этих противомикробных препаратов также исследовали путем инкубации M . gallisepticum в среду, содержащую соединения в минимальной концентрации, которая ингибирует образование колоний на 99% (MIC ₉₉ ), и в концентрации предотвращения мутантов (MPC).По морфологии и количеству колоний M . gallisepticum на чашках с агаром, четыре вида сывороток в порядке их применимости для культивирования M . gallisepticum — свиная сыворотка> лошадиная сыворотка> бычья сыворотка> смешанная сыворотка. Значения MPC / MIC ₉₉ для каждого агента были следующими: данофлоксацин> тилмикозин> тилвалозин> доксициклин> валнемулин. MPC произвел более быстрое и масштабное уничтожение, чем MIC ₉₉ против M . gallisepticum . При воздействии 10 ⁵ –10 ⁹ КОЕ / мл при уровнях ПДК препарата валнемулин имел самую медленную скорость восстановления в жизнеспособных организмах, а данофлоксацин имел самую высокую скорость восстановления.

Образец цитирования: Zhang N, Ye X, Wu Y, Huang Z, Gu X, Cai Q, et al. (2017) Определение окна отбора мутантов и оценка уничтожения Mycoplasma gallisepticum данофлоксацином, доксициклином, тилмикозином, тилвалозином и валнемулином.PLoS ONE 12 (1): e0169134. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134

Редактор: Митчелл Ф. Балиш, Университет Майами, США

Поступило: 31 августа 2016 г .; Принята к печати: 12 декабря 2016 г .; Опубликован: 4 января 2017 г.

Авторские права: © 2017 Zhang et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файле вспомогательной информации.

Финансирование: Это исследование финансируется Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (2016YFD0501300 / 2016YFD0501310) и программой 973 (2013CB127200 / 2013CB127203).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Гипотеза «окна отбора мутантов» (MSW) — это новая концепция, описанная Zhao и Drlica [1], которая постулирует, что существует зона концентрации лекарственного средства, в которой селективно амплифицируются устойчивые мутанты, вызывая пониженную чувствительность к лекарственным средствам.Нижняя граница MSW — это самая низкая концентрация, которая блокирует рост большинства восприимчивых клеток. Это часто приблизительно соответствует минимальной ингибирующей концентрации (МИК) или минимальной концентрации, которая подавляет образование колоний на 99% (МИК ₉₉ ). Верхняя граница — это минимальная концентрация, которая подавляет рост наименее восприимчивой одностадийной мутантной субпопуляции, концентрация предотвращения мутантов (MPC). Ожидается, что поддержание концентраций препарата выше ПДК ограничит появление резистентности [2].Эта гипотеза была подтверждена экспериментами in vitro, и in vivo, [3–6]. На сегодняшний день исследования ПДК с использованием фторхинолонов, тетрациклинов, макролидов и бета-лактамов были применены к множеству микроорганизмов, включая Staphylococcus aureus , Escherichia coli , Mycobacterium tuberculosis , Mannheimia haemolytica и пневмония. –11].

Mycoplasma gallisepticum — важный патоген у домашней птицы, вызывающий хронические респираторные заболевания у кур и синусит у индеек.Основные клинические признаки М . gallisepticum инфекции включают выделения из глаз и из носа, кашель, чихание, хрипы в трахее и легкий конъюнктивит [12]. Эти инфекции могут привести к значительным экономическим потерям в птицеводстве из-за повышенной смертности эмбрионов, а также снижения привеса и яйценоскости коммерческой птицы. Многие противомикробные агенты, такие как фторхинолоны, тетрациклины, макролиды и плевромутилины, обладают in vitro активностью против микоплазм [13, 14].Однако длительное и иногда необоснованное использование, такое как неадекватное и неизбирательное применение противомикробных средств, привело к появлению и распространению M . gallisepticum устойчивость к препаратам. В то время как M . gallisepticum имеет крошечный размер и полностью лишен бактериальной клеточной стенки, поэтому его следует культивировать на специально разработанных средах. Количественные культуры по подсчету жизнеспособности (определение КОЕ) осложняются этими строгими условиями питания.Таким образом, было опубликовано несколько исследований по M . gallisepticum ; Настоящее исследование представляет собой первую попытку определить ПДК противомикробных препаратов против M . gallisepticum .

Целью данного исследования было определение MSW данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина, тилвалозина и валнемулина против M . gallisepticum штамм S6 in vitro . Во-первых, мы сравнили два метода определения МИК с использованием трех размеров посевного материала.МИК ₉₉ и ПДК противомикробных препаратов определяли с использованием метода разведения в агаре. In vitro уничтожение пяти антимикробных агентов против M . gallisepticum штамм S6 в диапазоне от 10 ⁵ КОЕ / мл до 10 ⁹ КОЕ / мл также определяли с использованием измеренных концентраций MIC ₉₉ и ПДК для каждого антибиотика. Это исследование показало, что MSW существовали в данофлоксацине, доксициклине, тилмикозине, тилвалозине и валнемулине против M . gallisepticum in vitro .

Материалы и методы

M . gallisepticum Стандартный штамм S6 был получен в виде лиофилизированного порошка из Китайского института ветеринарного контроля лекарственных средств (Пекин) и хранился при -80 ° C. Основание бульонной среды, НАДН и цистеин были получены от Qingdao Hope Biological Technology. Стерильная свиная сыворотка, бычья сыворотка и лошадиная сыворотка были приобретены в компании Guangzhou Ruite Biological Technology. Первоначальный pH среды был доведен до pH 7.8 ± 0,1 с 1 М NaOH, а в твердую среду добавляли 1% агар.

Данофлоксацин, доксициклин, тилмикозин, тилвалозин и валнемулин были любезно предоставлены компанией Guangdong Dahuanong Animal Health Products. Непосредственно перед каждым экспериментом антибактериальные агенты растворяли в воде Milli-Q и стерилизовали фильтрованием. Готовили свежие исходные растворы антибактериальных агентов с концентрацией 2,560 мг / л.

Способность различных типов животных сывороток поддерживать

M.gallisepticum рост на чашках с агаром

Для оптимизации подходящих условий роста M . gallisepticum на пластинах с твердым агаром к твердой среде добавляли различные смеси инактивированной 10% сыворотки животных. Это были 10% сыворотки крови свиней, 10% сыворотки крупного рогатого скота, 10% сыворотки лошади и 10% смешанной сыворотки (3,33% сыворотки крови свиней, 3,33% сыворотки крупного рогатого скота и 3,33% сыворотки лошади). Подготовленные планшеты равномерно инокулировали 10 мкл каплями соответственно разбавленной бульонной культуры M . gallisepticum . После того, как посевная жидкость была абсорбирована агаром, планшеты инкубировали по меньшей мере в течение 7 дней в увлажненном инкубаторе при 37 ° C, 5% CO ₂ . Для подсчета колоний использовали инвертированный микроскоп. Число КОЕ на 10 мкл посевного материала представляло собой среднее значение для трех капель. Все эксперименты были выполнены в трех экземплярах и проводились в разные дни для обеспечения воспроизводимости данных.

Определение минимальных ингибирующих концентраций

Для определения МИК использовали модифицированный метод анализа МИК, как описано Таннером и Ву [15]. М . gallisepticum экспоненциально-фазовые культуры разводили питательной средой до 10 ⁵ , 10 ⁶ и 10 ⁷ КОЕ / мл. Для повышения точности использовались перекрывающиеся наборы двукратных серийных разведений. Например, диапазоны концентраций данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина и тилвалозина составляли 0,0063–0,40 мг / л и 0,0047–0,30 мг / л. Для валнемулина использовали 0,00063–0,040 мг / л и 0,00047–0,030 мг / л. Аликвоты 0,10 мл раствора антибиотика добавляли к равному объему экспоненциально-фазовой культуры вместе в 96-луночном планшете.Включены контроль стерильности (стерильный бульон при pH 7,8), контроль роста (посевной материал в отсутствие противомикробных препаратов) и контроль конечной точки (пустая среда при pH 6,8). Планшеты культивировали в увлажненном инкубаторе с температурой 37 ° C, 5% CO ₂ после герметизации парафильмом. За изменениями цвета следили до тех пор, пока цвет контроля роста не стал таким же, как цвет конечного контроля. МИК определяли как минимальную концентрацию антибактериального агента, которая не приводила к изменению цвета.

Методика разбавления агара для определения МИК соответствовала описанной Ханнаном [16].Растворы, содержащие двадцатикратные (20х) концентрации МИК, использовали для приготовления чашек с агаром с двукратными перекрывающимися разведениями: 0,50–32,00 мг / л и 0,38–24,00 мг / л для данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина и тилвалозина; 0,050–3,20 мг / л и 0,038–2,40 мг / л для валнемулина. Десять мкл M . gallisepticum Культура (10 ⁵ –10 ⁷ КОЕ) наносили на чашки с последующей инкубацией в течение не менее 7 дней, как описано выше. Планшеты для контроля роста без противомикробных препаратов были включены в каждый тест.МИК определяли как минимальную концентрацию антибактериального агента, которая не приводила к росту на чашке с агаром.

Для тестов MIC, MIC ₉₉ и MPC на твердой среде лекарственное средство вводили в чашки с агаром в конечных требуемых концентрациях, и конечный объем среды на чашку составлял 20 мл. Круг диаметром 7 см на чашке с агаром показал большое преимущество по сравнению с другими чашками, поскольку толщина агара обеспечивала достаточное питание, позволяющее медленно растущей микоплазме образовывать четко видимые колонии.

Определение минимальной ингибирующей концентрации, которая подавляла рост 99% инокулированных клеток

Измерения MIC ₉₉ были основаны на методе, описанном Лу и др. [17] с модификациями. Дозировки лекарственного средства были получены путем линейного уменьшения разведения на основе значения MIC. Приблизительно 10% уменьшения на одно последовательное разведение находилось в диапазоне от 1 × МИК до 0,5 × МИК. Суспензию клеток с 10 ⁷ КОЕ / мл из клеток с логарифмической фазой роста разводили в 10-кратной серии и 10 мкл каждой разбавленной суспензии инокулировали на планшеты.Планшеты культивировали в увлажненном инкубаторе с температурой 37 ° C, 5% CO ₂ в течение не менее 7 дней. Было подсчитано количество колоний от 30 до 300. Долю извлеченных колоний наносили на график зависимости от концентрации лекарственного средства для определения MIC ₉₉ путем интерполяции.

Измерение концентрации предотвращения мутантов

ПДК определяли как самую низкую концентрацию лекарственного средства, которая предотвращала образование бактериальных колоний в культуре, содержащей 10 ¹⁰ КОЕ бактерий.Первоначально мы протестировали три различных метода предварительной обработки для обогащения M . gallisepticum . Сначала культуры выращивали до конечной концентрации ~ 3 × 10 ¹⁰ КОЕ / мл.

В этом исследовании использовались разные методы. При использовании «метода 1» 5 мл культуры в логарифмической фазе добавляли в 50 мл бульона и инкубировали в течение 36 часов. Суспензию концентрировали центрифугированием (4000 × g в течение 20 мин) и осадок клеток суспендировали в 1 мл среды для подсчета клеток.В «методе 2» этапы инкубации были такими же, как в «методе 1», но в 1 мл суспендированной культуры добавляли 100 мл бульона и инкубировали в течение 72 часов. Клетки концентрировали центрифугированием и суспендировали в 0,5 мл среды для подсчета. Для «метода 3» 20 мл культуры в стационарной фазе роста добавляли к 180 мл бульона и инкубировали в течение 36 часов. Культуру упаковывали в пробирку на 50 мл и концентрировали центрифугированием (4000 × g в течение 20 мин), затем клетки суспендировали в 1 мл среды.Четыре из этих аликвот по 1 мл объединяли и концентрировали центрифугированием (6000 × g в течение 20 мин). Клетки суспендировали в 0,5 мл культуральной среды для подсчета.

В предварительных экспериментах использовались различные протоколы центрифугирования с использованием различных скоростей (2000, 3000, 4000, 5000, 6000 g) и времени центрифугирования (5, 10, 15, 20, 25, 30 мин) для обогащения M . gallisepticum сравнивали (данные не показаны). Более высокая эффективность центрифугирования была получена при 4000 g в течение 20 минут с последующим вторым центрифугированием при 6000 g в течение 20 минут.Мы обнаружили, что при более высоких скоростях происходит разрыв клеточной мембраны, в то время как при очень низких скоростях клетки не оседают полностью.

После предварительной обработки для обогащения клеток 100 мкл суспензии высевали на чашки с агаром, содержащим различные концентрации антибиотиков. Планшеты инкубировали в увлажненном инкубаторе при 37 ° C, 5% CO ₂ в течение 7–10 дней. Предварительный ПДК регистрировали как самую низкую концентрацию антибиотика, которая не допускала образования колоний. За этим определением ПДК последовало второе измерение, в котором использовалось линейное уменьшение концентрации лекарственного средства (около 20% на последовательное уменьшение).ПДК регистрировали как самую низкую концентрацию лекарственного средства, предотвращающую рост.

Исследования на убийство времени

Исследования in vitro, убивающие время , были описаны в другом месте [18]. Кратко М . gallisepticum инокулировали в 10 мл среды, содержащей концентрации антибиотика на основе измеренных концентраций лекарственного средства MIC ₉₉ или ПДК. Посевной материал доводили с 10 ⁵ КОЕ / мл до 10 ⁹ КОЕ / мл. Культуры инкубировали при 37 ° C с 5% CO ₂ в течение 48 часов.Аликвоты по 100 мкл из каждой культуры собирали через 0, 3, 6, 9, 12, 24, 36 и 48 часов. Количество жизнеспособных клеток определяли как с помощью 10-кратных серийных разведений и высевания 10 мкл каждой разведенной культуры на чашки с агаром, не содержащим лекарственного средства. Также были включены контроль роста (культура M , gallisepticum в отсутствие лекарств) и контроль стерильности (10 мл среды при pH 7,8). Планшеты инкубировали не менее 7 дней в увлажненном инкубаторе с температурой 37 ° C, 5% CO ₂ . Как сообщалось ранее, снижение на ≥ 3 log10 связано с микоплазмоцидной активностью, а снижение ≤ 2 log10 определяется как микоплазмостатическая активность [19].

Результаты

Способность различных типов сывороток животных поддерживать рост M. gallisepticum

на чашках с агаром

Условие роста М . gallisepticum на чашках с агаром, дополненных различными видами инактивированных сывороток животных, обобщена в таблице 1. Морфология M . gallisepticum на чашках с агаром также наблюдали с помощью инвертированного микроскопа. Несмотря на то, что количество колоний между четырьмя видами сыворотки было незначительным, самые большие колонии (твердая среда, содержащая свиную сыворотку) была примерно в два раза больше самых маленьких (твердая среда, содержащая смешанную сыворотку).Размеры колоний также варьировали и содержали разные формы и размеры со смешанной сывороткой. Однако точно подсчитать колонии небольшого размера было сложно.

Выяснилось, что размер и количество M . gallisepticum колоний достигли максимума (8,75 log10 КОЕ) на твердой среде, содержащей свиную сыворотку. Наивысшие титры на чашках с агаром с 10% инактивированной свиной сывороткой также приводили к образованию колоний одинакового размера. Не было значительной разницы в размере и количестве колоний между твердой средой, содержащей свиную и лошадиную сыворотку.Тем не менее, разные размеры колоний наблюдались в разных партиях лошадиной сыворотки.

Стандартное отклонение (SD = 0,041) и коэффициент вариации (CV = 0,47%) были наименьшими в твердой среде, содержащей свиную сыворотку. По морфологии и количеству колоний M . gallisepticum на чашках с агаром, четыре вида сывороток в порядке их применимости для культивирования M . gallisepticum — свиная сыворотка> лошадиная сыворотка> бычья сыворотка> смешанная сыворотка.

Определения МИК

Значения МИК, определенные методом МИК в жидкой среде и методом МИК на твердом агаре, представлены на рис. 1. Эти значения МИК при использовании метода МИК с жидким агаром были в 4 раза ниже (данофлоксацин), в 8 раз ниже (доксициклин), в 2 раза (тилмикозин). ), В 3 раза ниже (тилвалозин) и в 4 раза (валнемулин), чем те, которые определены методом твердого агара при эквивалентном размере посевного материала 10 ⁵ КОЕ / мл. Более крупный размер посевного материала (10 ⁷ КОЕ / мл) привел к увеличению МИК для данофлоксацина (в 2 раза), тилмикозина (в 4 раза) и тилвалозина (в 2 раза), чем для более низкого размера посевного материала (10 ⁵ ). КОЕ / мл) с использованием метода жидкостной МИК.Однако для доксициклина и валнемулина аналогичные значения МИК были получены при большом и низком размере посевного материала. Более того, было обнаружено, что валнемулин проявляет незначительно большую активность по сравнению с M . gallisepticum , поскольку значения МИК были минимальными для методов с жидким и твердым агаром.

Рис. 1. Минимальные ингибирующие концентрации данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина, тилвалозина и валнемулина против M . gallisepticum штамм S6 в искусственной среде с использованием методов жидкого и твердого агара с размерами посевного материала 10 ⁵ , 10 ⁶ и 10 ⁷ КОЕ / мл.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134.g001

Методы предварительной обработки для обогащения

M. gallisepticum

Результаты трех различных методов предварительной обработки для обогащения M . gallisepticum приведены в таблице 2. Количество колониеобразующих единиц значительно увеличилось и достигло максимума при третьем методе обогащения. Среднее количество колоний (10,54 Log10 КОЕ) было получено этим надежным и практичным методом.Наименьшие SD и CV (SD = 0,11, CV = 1,06%) также наблюдались при третьем методе, и не было значительной разницы (P = 0,073) между данными. «Метод 3», на который потребовалось 36 часов, оказался более эффективным по времени, по сравнению с «методом 2», потребовавшим 110 часов.

MIC

₉₉ , MPC и индекс выбора (SI)

Отношение ПДК к МИК ₉₉ (индекс отбора, SI) отражает способность антибактериального агента отбирать устойчивые мутанты. Во всех случаях в этом исследовании значения ПДК были выше, чем значения МИК.МИК ₉₉ для всех препаратов составляла от 0,0038 до 1,10 мг / л, а ПДК — от 0,0051 до 2,46 мг / л.

Значения SI для противомикробных препаратов показаны в таблице 3. Соотношения MPC / MIC ₉₉ в порядке от высокого к низкому были следующими: данофлоксацин (хинолоны)> тилмикозин (макролиды)> тилвалозин (макролиды)> доксициклин (тетрациклины). )> валнемулин (плевромутилины). Валнемулин имел самый низкий индекс отбора, а его ПДК примерно в 1,35 раза превышала значение MIC ₉₉ .Напротив, данофлоксацин имел максимальный индекс отбора, и его ПДК была примерно в 24 раза выше, чем его значение MIC ₉₉ (Таблица 3).

In vitro исследования уничтожения

Бактерицидную активность соединений тестировали с тремя различными размерами инокулята. Уменьшение М . Подсчет gallisepticum для трех различных размеров посевного материала на основе измеренных значений MIC ₉₉ и концентраций ПДК, перечисленных в таблицах 4 и 5.

При экспозиции 10 ⁵ КОЕ / мл M . gallisepticum до MIC ₉₉ концентраций лекарственного средства, тилвалозин (3,45) имел самую медленную скорость восстановления в жизнеспособных организмах, а данофлоксацин (3,66) имел самую высокую скорость восстановления через 48 часов. При воздействии на посевной материал 10 ⁵ КОЕ / мл концентраций лекарственного средства ПДК валнемулин (3,46) имел самую медленную скорость восстановления жизнеспособных организмов через 48 часов, а данофлоксацин (3,66) имел самую высокую скорость восстановления через 6 часов.

При экспозиции 10 ⁷ КОЕ / мл M . gallisepticum до MIC ₉₉ концентраций лекарственного средства, валнемулин (2,26) имел самую медленную скорость восстановления в жизнеспособных организмах, а тилвалозин (4,42) имел самую высокую скорость восстановления через 48 часов. При воздействии на посевной материал 10 ⁷ КОЕ / мл концентраций препарата ПДК валнемулин (4,88) имел самую медленную скорость восстановления жизнеспособных организмов через 48 часов, а данофлоксацин (5,58) имел самую высокую скорость восстановления через 9 часов.

При экспозиции 10 ⁹ КОЕ / мл M . gallisepticum до MIC ₉₉ концентраций лекарственного средства, тилмикозин (4,22) имел самую медленную скорость восстановления в жизнеспособных организмах, а данофлоксацин (5,27) имел самую высокую скорость восстановления через 48 часов. При воздействии на посевной материал 10 ⁹ КОЕ / мл концентраций препарата ПДК валнемулин (4,91) имел самую медленную скорость восстановления жизнеспособных организмов через 48 часов, а данофлоксацин (7,05) имел самую высокую скорость восстановления через 36 часов. В целом, умерщвление было самым низким и менее полным с валнемулином при концентрациях ПДК для всех размеров посевного материала. Данофлоксацин показал самое высокое снижение log10 (КОЕ / мл) при концентрациях ПДК по всем размерам посевного материала (рис. 2–4).

Обсуждение

Эта рукопись представляет собой первый отчет MIC ₉₉ и определение ПДК M . gallisepticum против обычно используемых противомикробных препаратов (данофлоксацин, доксициклин, тилмикозин, тилвалозин и валнемулин).Хотя некоторые лекарства, такие как тетрациклины и макролиды, широко используются во всем мире для борьбы с микоплазменными инфекциями у домашней птицы и других производственных животных, другие противомикробные препараты, такие как фторхинолоны, не обязательно рекомендуются. Многие фторхинолоны являются критически важными противомикробными средствами, и их следует использовать для лечения инфекций человека. Рекомендуется разумное использование ветеринарных антибиотиков, особенно в интенсивном сельском хозяйстве. Результаты нашего исследования показали, что ПДК можно определить в M . gallisepticum . В целях снижения появления устойчивости к противомикробным препаратам M . gallisepticum , окно выбора мутантов можно использовать в качестве основы для разработки антимикробной терапии в M . gallisepticum инфекций.

Микоплазмы зависят от внешних источников молекул-предшественников для синтеза макромолекул. Сывороточный компонент микоплазменной среды является практически единственным источником холестерина и длинноцепочечных жирных кислот [20, 21].Лошадиная сыворотка чаще всего использовалась в среде микоплазм. Однако наши результаты показали, что предпочтительнее культивировать их в среде, содержащей свиную сыворотку, на основании улучшенной морфологии и воспроизводимости M . gallisepticum колоний на чашках с агаром. Источник лошадиной сыворотки также может повлиять на рост колоний. Нам было трудно получить постоянный источник коммерческой лошадиной сыворотки из провинции Гуандун. Более того, концентрации липопротеинов в сыворотке крови животных также могут варьироваться в зависимости от диеты.В опубликованной статье сообщалось, что липопротеины очень низкой плотности (ЛПОНП) в плазме свиней (43,5 мг / 100 мл) были выше, чем в другой плазме (33,3 мг / 100 мл в плазме лошади и 10 мг / 100 мл в плазме крупного рогатого скота) [22]. Следовательно, ЛПОНП могут быть основным активным ингредиентом для культивирования M . gallisepticum .

Значения

MIC в настоящем исследовании с использованием жидкостного метода были аналогичны предыдущим исследованиям [13, 18, 23, 24]. Для пяти антимикробных препаратов определение МИК для тилмикозина было очень чувствительным к эффектам посевного материала.Значения МИК тилмикозина, полученные для посевного материала большого размера (10 ⁷ КОЕ / мл), были в четыре и два раза выше, чем значения, полученные для посевного материала малого размера (10 ⁵ КОЕ / мл) с использованием метода жидкой МИК и метод твердого агара соответственно. В более раннем сообщении [25] увеличение МИК с увеличением размера посевного материала также наблюдалось при S . aureus наносили на агар, содержащий различные концентрации даптомицина. За исключением доксициклина, значения МИК других противомикробных препаратов, полученные методом твердого агара, были в два-четыре раза выше, чем значения, определенные с использованием метода жидкого МИК для каждого размера посевного материала.Увеличение МПК доксициклина в 8 раз при использовании метода агара может быть результатом более высокой скорости разложения этого препарата в агаре во время длительного инкубационного периода [26, 27].

MPC определяется как MIC наименее восприимчивого одностадийного мутанта. Измерения ПДК могут применяться не только к фторхинолоновым соединениям, потому что спонтанные хромосомные точечные мутации наблюдались с фторхинолонами, но также β-лактамы, макролиды и аминогликозиды зависят от приобретения трансмиссивной чужеродной ДНК, содержащей соответствующие гены устойчивости. Разница в том, что кривая популяционного анализа выше для резистентности, переносимой плазмидами, потому что она попадает в популяцию бактерий с повышенной частотой. В случае с M . gallisepticum , устойчивые к фторхинолонам мутанты были обнаружены в областях, определяющих устойчивость к хинолонам, четырех генов-мишеней, кодирующих ДНК-гиразу и топоизомеразу IV [28]. Нет опубликованных исследований устойчивости к тетрациклину в M . gallisepticum , хотя резистентность, приобретенная через перенос tetM , наблюдалась и у других микоплазм [29]. М . gallisepticum может приобретать устойчивость к тилмикозину и валнемулину за счет точечных мутаций 23S рДНК [30, 31]. Несмотря на механизм снижения восприимчивости и класс противомикробных препаратов, ПДК определяет концентрации противомикробных препаратов, которые блокируют рост устойчивых субпопуляций из популяций бактерий с высокой плотностью. Это не означает решения всех текущих проблем с сопротивлением.

Хотя размеры ТБО уникальны для каждой комбинации лекарственное средство-патоген, это полезная ценность для сообщения о том, какие клинические режимы представляют наименьший риск обогащения для устойчивых мутантов [32].Для M . gallisepticum , штамм S6, сообщенные концентрации данофлоксацина и доксициклина у цыплят частично упали в пределах MSW после перорального введения в дозах 5 и 10 мг / кг. C _max данофлоксацина и доксициклина составляли от 0,47 до 0,53 и от 3,07 до 4,47 мкг / мл. Соответствующие уровни MIC ₉₉ и ПДК составляли 0,10 и 2,40; 1,10 и 2,46 мкг / мл соответственно [33–36]. В то время как опубликованные фармакокинетические измерения тилмикозина, тилвалозина и валнемулина после перорального приема в дозах 30, 20 и 10 мг / кг показали, что концентрации этих агентов были намного больше, чем ПДК, определенный in vitro [37-39], показывая, что чтобы фармакокинетический профиль был выше MSW.Следовательно, для тилмикозина, тилвалозина и валнемулина может быть затруднительно отобрать мутант по устойчивости. В некоторых предыдущих исследованиях лекарственная устойчивость повышалась, когда фармакокинетический профиль попадал в окно выбора [5, 40–43]. Например, при моделировании дозирования лекарства в MSW мутантные субпопуляции были обогащены в присутствии лекарства со сниженной чувствительностью при тестировании фторхинолонов против S . пневмония или S . aureus [40].Чувствительность к левофлоксацину S . aureus уменьшалось, и появлялись мутантные субпопуляции, когда концентрации препарата падали в окно выбора. Учитывая фармакокинетику, мы могли бы предположить, что тилмикозин, тилвалозин и валнемулин с меньшей вероятностью отбирают резистентные мутанты, чем данофлоксацин и доксициклин.

Также были протестированы бактерицидные эффекты противомикробных препаратов. В этой работе убивание было хуже при концентрациях лекарственного средства MIC ₉₉ , чем при концентрациях лекарственного средства ПДК, особенно в отношении посевного материала большего размера. Уничтожение на ПДК продемонстрировало, что валнемулин имел самую медленную скорость восстановления жизнеспособных организмов, тогда как данофлоксацин имел самую высокую скорость. Здесь показана кинетика гибели валнемулина против M . gallisepticum согласуются с более ранним сообщением [24]. В их исследовании были проведены исследования по сокращению времени с использованием инокулята микоплазмы 10 ⁶ CCU / мл, подвергнутого воздействию концентраций от 0,25 до 32 раз от МИК, и снижение Log10 (КОЕ / мл) в жизнеспособных клетках было регистрируется от 0 до 24 ч после воздействия препарата.Авторы сообщили о микоплазмоцидном эффекте после 24-часовой экспозиции валнемулина (снижение ≥ 3 log10 (КОЕ / мл)) при 7 × МИК (0,0053 мг / л). Результаты текущего отчета с использованием посевного материала микоплазмы 10 ⁵ −10 ⁷ КОЕ / мл аналогичны значениям, полученным Сяо и др. [24]. На основании воздействия ПДК (0,0051 мг / л) микоплазмоцидный эффект наблюдался через 24 часа воздействия препарата. Ограничения этого исследования заключались в том, что наши измерения in vitro проводились в идеальной среде, где концентрации лекарственного средства могли оставаться постоянными в течение всего времени измерения.Мы находимся в процессе проверки этих результатов in vivo .

Заключение

Это исследование было первым, в котором определяли MSW данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина, тилвалозина и валнемулина против M . gallisepticum in vitro . Возможности этих препаратов с точки зрения скорости и полноты убийства явно различались. Такие наблюдения важны при выборе противомикробных препаратов для терапии. Учитывая фармакокинетику, мы могли бы предположить, что тилмикозин, тилвалозин и валнемулин с меньшей вероятностью отбирают резистентные мутанты, чем данофлоксацин и доксициклин.Кроме того, настоящее исследование также представляет собой первое сообщение об убийстве M . gallisepticum из этих пяти противомикробных препаратов с высокой плотностью бактериальных популяций.

Дополнительная информация

S1 Таблица. Минимальные подавляющие концентрации данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина, тилвалозина и валнемулина против

M . gallisepticum штамм S6 в искусственной среде жидким методом с размерами посевного материала 10 ⁵ , 10 ⁶ и 10 ⁷ КОЕ / мл.

Эксперимент проводился в трех повторностях в течение трех дней.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134.s001

(DOCX)

S2 Таблица. Минимальные подавляющие концентрации данофлоксацина, доксициклина, тилмикозина, тилвалозина и валнемулина против

M . gallisepticum штамм S6 в искусственной среде с использованием метода твердого агара с размерами посевного материала 10 ⁵ , 10 ⁶ и 10 ⁷ КОЕ / мл.

Эксперименты проводили в трех повторностях по три дня.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134.s002

(DOCX)

S5 Таблица.

Уменьшение М . gallisepticum рост для трех разных размеров посевного материала на основе измеренных концентраций MIC ₉₉ .

При экспозиции 10 ⁵ , 10 ⁷ и 10 ⁹ КОЕ / мл M . gallisepticum до концентраций лекарственного средства MIC ₉₉ , а количество выживших колоний подсчитывали на чашках без лекарственного средства.Снижение log10 (КОЕ / мл) M . gallisepticum отсчет от 24 до 48 ч выражен положительным значением, а данные представлены как средние значения трех повторов.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134.s005

(DOCX)

S6 Таблица. Снижение роста M. gallisepticum для трех разных размеров посевного материала на основе измеренных концентраций ПДК.

При экспозиции 10 ⁵ , 10 ⁷ и 10 ⁹ КОЕ / мл M . gallisepticum до концентраций ПДК лекарственного средства, а выжившие колонии подсчитывали на чашках без лекарственного средства. Снижение log10 (КОЕ / мл) M . gallisepticum отсчетов от 24 до 48 часов выражено положительным значением, а данные представлены как средние значения трех повторов.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169134.s006

(DOCX)

Благодарности

Это исследование финансируется Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (2016YFD0501300 / 2016YFD0501310) и программой 973 (2013CB127200 / 2013CB127203)

Вклад авторов

1. Концептуализация: NZ.
2. Обработка данных: NZ XS HJ HD.
3. Формальный анализ: NZ XS HJ HD.
4. Получение финансирования: новозеландских долларов.
5. Расследование: NZ XS HJ HD.
6. Методология: NZ XY YW ZH XG QC.
7. Администрация проекта: NZ.
8. Ресурсы: NZ XS HJ HD.
9. Программное обеспечение: NZ XY YW ZH XG QC.
10. Надзор: NZ.
11. Проверка: NZ XY YW ZH XG QC.
12. Визуализация: NZ.
13. Написание — первоначальная тратта: NZ.
14. Написание — просмотр и редактирование: NZ.

Ссылки

1. 1. Drlica K, Zhao X. Гипотеза окна выбора мутантов обновлена. Клинические инфекционные болезни. 2007. 44 (5): 681–8. pmid: 17278059
2. 2. Донг Й., Чжао Х, Домагала Дж., Дрлика К. Влияние концентрации фторхинолона на отбор устойчивых мутантов Mycobacterium bovis BCG и Staphylococcus aureus.Противомикробные средства и химиотерапия. 1999. 43 (7): 1756–8. pmid: 103
3. 3. Фирсов А.А., Струкова Е.Н., Шлыкова Д.С., Портной Ю.А., Козырева В.К., Эдельштейн М.В. и др. Исследования бактериальной резистентности с использованием динамических моделей in vitro: предсказательная сила предотвращения мутантов и минимальные ингибирующие концентрации антибиотиков. Противомикробные средства и химиотерапия. 2013. 57 (10): 4956–62. pmid: 23896481
4. 4. Алмейда Д., Нюрмбергер Э., Тьяги С., Бишай В. Р., Гроссет Дж.Подтверждение in vivo гипотезы мутантного окна отбора с моксифлоксацином на мышиной модели туберкулеза. Противомикробные средства и химиотерапия. 2007. 51 (12): 4261–6. pmid: 17938193
5. 5. Цуй Дж., Лю Й., Ван Р., Тонг В., Дрлика К., Чжао Х. Окно отбора мутантов у кроликов, инфицированных Staphylococcus aureus. Журнал инфекционных болезней. 2006. 194 (11): 1601–8. pmid: 17083047
6. 6. Чжан Б., Гу Х, Ли И, Ли Х, Гу М., Чжан Н. и др. Оценка in vivo окна отбора мутантов цефхинома против Escherichia coli на модели клетки поросят.BMC ветеринарные исследования. 2014; 10 (1): 1.
7. 7. Чжао X, Эйснер В., Перл-Розенталь Н., Крейсвирт Б., Дрлика К. Концентрация гареноксацина (BMS-284756), предотвращающая мутантную профилактику, для чувствительного к ципрофлоксацину или устойчивого к ципрофлоксацину золотистого стафилококка. Противомикробные средства и химиотерапия. 2003. 47 (3): 1023–7. pmid: 12604537
8. 8. Linde H-J, Lehn N. Концентрация предотвращения мутантов налидиксовой кислоты, ципрофлоксацина, клинафлоксацина, левофлоксацина, норфлоксацина, офлоксацина, спарфлоксацина или тровафлоксацина для Escherichia coli в различных условиях роста.Журнал антимикробной химиотерапии. 2004. 53 (2): 252–7. pmid: 14688048
9. 9. Dong Y, Zhao X, Kreiswirth BN, Drlica K. Профилактическая концентрация мутантов как мера эффективности антибиотиков: исследования с клиническими изолятами Mycobacterium tuberculosis. Противомикробные средства и химиотерапия. 2000. 44 (9): 2581–4. pmid: 10952625
10. 10. Блондо Дж., Борсос С., Блондо Л., Блондо Б., Хесье С. Сравнительные минимальные концентрации ингибиторов и мутантных профилактических препаратов энрофлоксацина, цефтиофура, флорфеникола, тилмикозина и тулатромицина против клинических изолятов Mannheimia haemolytica крупного рогатого скота. Ветеринарная микробиология. 2012; 160 (1): 85–90.
11. 11. Блондо Дж., Шебельски С., Хесье С. Уничтожение Streptococcus pneumoniae азитромицином, кларитромицином, эритромицином, телитромицином и гемифлоксацином с использованием минимальных ингибирующих концентраций препарата и концентраций предотвращения мутантов. Международный журнал противомикробных средств. 2015; 45 (6): 594–9. pmid: 25752567
12. 12. Победитель F, Rosengarten R, Citti C. Инвазия клеток Mycoplasma gallisepticum in vitro.Инфекция и иммунитет. 2000. 68 (7): 4238–44. pmid: 10858241
13. 13. Bradbury JM, Yavari CA, Giles C. Оценка in vitro различных противомикробных препаратов против Mycoplasma gallisepticum и Mycoplasma synoviae методом микробульона и сравнение с коммерчески подготовленной тест-системой. Патология птиц. 1994. 23 (1): 105–15. pmid: 18671075
14. 14. Ханнан П., Виндзор Г., Де Йонг А., Шмир Н., Стегеманн М. Сравнительная восприимчивость различных патогенных животных микоплазм к фторхинолонам. Противомикробные средства и химиотерапия. 1997. 41 (9): 2037–40. pmid: 9303412
15. 15. Таннер AC, Wu C-C. Адаптация метода микроразбавления бульона Sensititre ^® для определения чувствительности Mycoplasma gallisepticum к антимикробным препаратам. Болезни птиц. 1992: 714–7. pmid: 1417601
16. 16. Ханнан П., О’ханлон П., Роджерс Н. Оценка in vitro различных хинолоновых антибактериальных агентов против ветеринарных микоплазм и респираторных бактериальных патогенов свиней.Исследования в области ветеринарии. 1989. 46 (2): 202–11. pmid: 2704885
17. 17. Лу Т., Дрлика К. Активность C-8-метоксифторхинолонов in vitro против микобактерий в сочетании с противотуберкулезными средствами. Журнал антимикробной химиотерапии. 2003. 52 (6): 1025–8. pmid: 14613961
18. 18. Zhang N, Gu X, Ye X, Wu X, Zhang B, Zhang L и др. PK / PD взаимодействия доксициклина против Mycoplasma gallisepticum. Границы микробиологии. 2016; 7.
19. 19.Митчелл JD, McKellar QA, McKeever DJ. Фармакодинамика противомикробных препаратов против Mycoplasma mycoides mycoides small colony, возбудителя контагиозной плевропневмонии крупного рогатого скота. ПлоС один. 2012; 7 (8): e44158. pmid: 22952911
20. 20. Гринберг-Офрат Н., Тересполоски Ю., Кахане И., Бар Р. Циклодекстрины как переносчики холестерина и жирных кислот при культивировании микоплазм. Прикладная и экологическая микробиология. 1993. 59 (2): 547–51. pmid: 8434920
21. 21. Разин С, Талли Дж.Потребность микоплазм в холестерине. Журнал бактериологии. 1970. 102 (2): 306–10. pmid: 4
7
22. 22. Hollanders B, Mougin A, N’Diaye F, Hentz E, Aude X, Girard A. Сравнение липопротеиновых профилей, полученных из сыворотки крысы, крупного рогатого скота, лошади, собаки, кролика и свиньи с помощью новой двухступенчатой ​​процедуры ультрацентробежного градиента. Сравнительная биохимия и физиология Часть B: Сравнительная биохимия. 1986. 84 (1): 83–9.
23. 23. Джордан Ф., Хоррокс Б.К. Минимальная подавляющая концентрация тилмикозина и тилозина для Mycoplasma gallisepticum и Mycoplasma synoviae и сравнение их эффективности в борьбе с инфекцией Mycoplasma gallisepticum у цыплят-бройлеров.Болезни птиц. 1996: 326–34. pmid: 87

24. 24. Сяо Х, Сунь Дж, Чен И, Цзоу М., Чжао Д-Х, Лю И-Х. Фармакокинетический и фармакодинамический анализ ex vivo валнемулина против Mycoplasma gallisepticum S6 у кур, коинфицированных Mycoplasma gallisepticum и Escherichia coli. Ветеринарный журнал. 2015; 204 (1): 54–9. pmid: 25744809
25. 25. Куинн Б., Хуссейн С., Малик М., Дрлика К., Чжао X. Эффекты инокулята даптомицина и концентрация предотвращения мутантов с помощью золотистого стафилококка.Журнал антимикробной химиотерапии. 2007. 60 (6): 1380–3. pmid: 17⁷
26. 26. Ока Х., Икай Й., Кавамура Н., Ямада М., Харада К., Ито С. и др. Продукты фоторазложения тетрациклина в водном растворе. Журнал сельскохозяйственной и пищевой химии. 1989. 37 (1): 226–31.
27. 27. Петерсон С., Бэтли Дж., Скаммелл М. Тетрациклин в необрастающих красках. Бюллетень загрязнения морской среды. 1993. 26 (2): 96–100.
28. 28. Рейнхардт А., Бебеар С., Кобиш М., Кемпф И., Готье-Бушардон А.Характеристика мутаций ДНК-гиразы и топоизомеразы IV, участвующих в устойчивости к хинолонам мутантов Mycoplasma gallisepticum, полученных in vitro. Противомикробные средства и химиотерапия. 2002. 46 (2): 590–3. pmid: 11796386
29. 29. Робертс М.С., Коутски Л.А., Холмс К.К., Леблан Д., Кенни Г. Устойчивые к тетрациклину штаммы Mycoplasma hominis содержат последовательности стрептококков tetM. Противомикробные средства и химиотерапия. 1985. 28 (1): 141–143. pmid: 2994555
30. 30. У С-М, У Х, Нин И, Ван Дж, Ду Икс, Шен Дж.Индукция устойчивости к макролидам у Mycoplasma gallisepticum in vitro и связанные с ней мутации в домене V 23S рРНК. Письма по микробиологии FEMS. 2005. 247 (2): 199–205. pmid: 15936901
31. 31. Ли Би Би, Шен Дж-Зи, Цао Икс-И, Ван И, Дай Л, Хуанг С-И и др. Мутации в гене 23S рРНК, связанные со снижением чувствительности к тиамулину и валнемулину у Mycoplasma gallisepticum. Письма по микробиологии FEMS. 2010. 308 (2): 144–9. pmid: 20487023
32. 32. Дрлица К.Окно отбора мутантов и устойчивость к противомикробным препаратам. Журнал антимикробной химиотерапии. 2003. 52 (1): 11–7. pmid: 12805267
33. 33. Линч MJ, Rice JR, Ericson JF, Mosher FR, Millas WJ, Harran LP и др. Исследования истощения остатков данофлоксацина у цыплят. Jagricfood Chem. 1994. 42 (2): 289–94.
34. 34. Zeng Z, Deng G, Shen X, Rizwan-Ul-Haq M, Zeng D, Ding H. Фармакокинетика данофлоксацина в плазме и тканях у здоровых и экспериментально инфицированных цыплят Pasteurella multocida.J Vet Pharmacol Ther. 2011; 34 (1): 101–4. pmid: 21219355
35. 35. Knoll U, Glünder G, Kietzmann M. Сравнительное исследование фармакокинетики плазмы и тканевых концентраций данофлоксацина и энрофлоксацина у цыплят-бройлеров. Журнал ветеринарной фармакологии и терапии. 1999; 22: 239–46. pmid: 10499235
36. 36. Laczay P, Semjen G, Lehel J, Nagy G. Фармакокинетика и биодоступность доксициклина у цыплят-бройлеров натощак и без еды. Acta Vet Hung.2001; 49 (1): 31–7. pmid: 11402688
37. 37. Абу-Баша Е.А., Идкайдек Н.М., Аль-Шуннак А.Ф. Фармакокинетика пероральных составов тилмикозина (порошок Provitil и жидкий AC Pulmotil) для цыплят. Сообщения о ветеринарных исследованиях. 2007. 31 (4): 477–85. pmid: 17225089
38. 38. Серда Р.О., Петруччелли М., Пископо М., Ориглиа Дж., Ландони М. Влияние типа катетера на абсорбцию тилвалозина (ацетилвалерилтилозина), вводимого перорально цыплятам-бройлерам. J Vet Pharmacol Ther.2010. 33 (2): 202–3. pmid: 20444046
39. 39. Ван Р, Юань Л.Г., Хе Л.М., Чжу LX, Ло XY, Чжан С.Й. и др. Фармакокинетика и биодоступность валнемулина у цыплят-бройлеров. J Vet Pharmacol Ther. 2011. 34 (3): 247–51. pmid: 21492189
40. 40. Фирсов А.А., Востров С.Н., Лубенко И.Ю., Дрлица К., Портной Ю.А., Зиннер Ш. Фармакодинамическая оценка in vitro гипотезы окна отбора мутантов с использованием четырех фторхинолонов против Staphylococcus aureus. Противомикробные средства и химиотерапия.2003. 47 (5): 1604–13. pmid: 12709329
41. 41. Homma T, Hori T, Sugimori G, Yamano Y. Фармакодинамическая оценка, основанная на мутантных профилактических концентрациях фторхинолонов для предотвращения появления устойчивых мутантов Streptococcus pneumoniae. Противомикробные средства и химиотерапия. 2007. 51 (11): 3810–5. pmid: 17664314
42. 42. Ni W, Song X, Cui J. Проверка гипотезы мутантного окна отбора с помощью Escherichia coli, подвергнутой воздействию левофлоксацина, на модели инфекции клетки ткани кролика.Европейский журнал клинической микробиологии и инфекционных заболеваний: официальное издание Европейского общества клинической микробиологии. 2014; 33 (3): 385–9.
43. 43. Мэй Кью, Йе Й, Чжу Й.Л., Ченг Дж., Чанг Икс, Лю ИЙ и др. Проверка гипотезы мутантного окна отбора in vitro и in vivo на Staphylococcus aureus, подвергнутом действию фосфомицина. Европейский журнал клинической микробиологии и инфекционных заболеваний: официальное издание Европейского общества клинической микробиологии. 2015; 34 (4): 737–44.

Предельная склонность к потреблению (ПДК)

• Предельная склонность к потреблению (MPC) измеряет долю дополнительного дохода, которая тратится на потребление.
• Например, если человек получает дополнительные 10 фунтов стерлингов и тратит 7,50 фунтов стерлингов, то предельная склонность к потреблению будет составлять 7,5 фунтов стерлингов / 10 = 0,75.

ПДК всегда будет между 0 и 1.

Предельная склонность к потреблению измеряет изменение потребления / изменение располагаемого дохода

Предельная склонность к потреблению также может быть показана с помощью наклона функции потребления:

Средняя склонность к потреблению (APC)

Средняя склонность к потреблению = потребление / доход

Факторы, определяющие предельную склонность к потреблению

• Уровни доходов. При низком уровне дохода увеличение дохода, вероятно, приведет к высокой предельной склонности к потреблению; это потому, что у людей с низкими доходами есть много товаров / услуг, которые им нужно купить. Однако с более высоким уровнем дохода люди, как правило, предпочитают сберегать, потому что у них уже есть большинство необходимых им товаров.
• Временный / постоянный. Если люди получают бонус, они могут быть более склонны откладывать это временное повышение дохода. Однако, если они получат постоянный рост дохода, у них может быть больше уверенности потратить его.
• Процентные ставки . Более высокая процентная ставка может стимулировать сбережения, а не потребление; однако эффект довольно ограничен, поскольку более высокие процентные ставки также увеличивают доход от сбережений, уменьшая потребность в сбережениях.
• Доверие потребителей . Если уверенность высока, это побудит людей тратить. Если люди настроены пессимистично (например, ожидают безработицы / рецессии), они будут склонны откладывать решения о расходах, и ПДК будет низким.

Предельная склонность к потреблению более одного

Вполне возможно, что предельная склонность потребителей к потреблению может превышать.Если доход увеличивается на 10 фунтов стерлингов, при определенных обстоятельствах они могут увеличить расходы на 11 фунтов стерлингов — они финансируют эти дополнительные расходы за счет займов. Более вероятно, что падение дохода на 10 фунтов стерлингов не приведет к падению расходов, потому что людям необходимо поддерживать определенные модели расходов (известные как автономное потребление).

Предельная склонность к потреблению за счет валового дохода

Если рабочий получит дополнительные 100 фунтов стерлингов, какова будет предельная склонность потреблять британские товары?

Существуют три фактора (известные как изъятия), которые ограничивают предельную склонность к потреблению отечественных товаров:

1. Экономия — предельная склонность к экономии (mps)
2. Импорт — предельная склонность тратить на импорт (mpm)
3. Tax — налоговое бремя — налог на прибыль, налог на потребление (mpt)

Эти три изъятия могут ограничить предельную склонность к потреблению.

Предельная склонность к потреблению и множитель

Эффект мультипликатора утверждает, что вливание в круговой поток (например, государственные расходы или инвестиции) может привести к большему окончательному увеличению реального ВВП. Это связано с тем, что первоначальная инъекция приводит к выбиванию эффектов и дальнейшим раундам расходов.

Предельная склонность к потреблению определяет размер множителя. Чем выше ПДК, тем больше будет эффект умножения. Если предельная склонность к потреблению равна 0, эффекта мультипликатора не будет.

Множитель (k) = 1/1-mpc

Например, если правительство проводит экспансионистскую фискальную политику (более высокая G), но доверие потребителей очень низкое, тогда будет высокая склонность к сбережениям и низкая предельная склонность к потреблению; это ограничит эффективность налогово-бюджетной политики, поскольку вливание приведет лишь к ограниченному увеличению расходов и совокупного спроса.

Предельная склонность к потреблению и снижение налогов

Одним из важных вопросов, касающихся MPC, является влияние снижения налогов. Если правительство желает проводить экспансионистскую фискальную политику, оно может снизить более высокую ставку подоходного налога (45% для дохода свыше 150 000 фунтов стерлингов). Однако при таком уровне дохода, вероятно, будет низкий КПД. Однако, если порог подоходного налога будет увеличен, вероятно, будет более сильный экономический стимул, потому что на этих уровнях дохода ПДК будет выше.

См .: лучшая форма экономического стимулирования

Предельная склонность к сбережению

Предельная склонность к сбережению (MPS) = сумма дополнительного дохода, который сохраняется.

В закрытой экономике (без налогов). MPc + mps = 1.

Связанные страницы

FAQ по аккредитации | Колледж полуострова Монтерей

Ответы на часто задаваемые вопросы об аккредитации можно найти ниже.

---

Что такое аккредитация?
Аккредитация — это и процесс, и статус. Американские колледжи, университеты и высшие учебные заведения, участвующие в процессе аккредитации, соглашаются регулярно оцениваться по стандартам, которые устанавливают ожидания в отношении качества образования и эффективных институциональных практик. Учреждения, которые успешно демонстрируют, что они соответствуют этим стандартам, называются «аккредитованными» или имеющими «аккредитованный статус». Если учреждение аккредитовано, это обычно означает, что оно соответствует стандартам качества в своей образовательной и институциональной практике.
наверх

Почему важна аккредитация?
Для будущих студентов и широкой общественности статус аккредитованного учебного заведения свидетельствует о том, что учебное заведение соответствует и поддерживает стандарты качества, основанные на признанной практике высшего образования.Статус аккредитации также имеет прямое влияние на перевод кредитов и финансовую помощь. Авторитетные колледжи и университеты будут , только будут принимать переводные кредиты от аккредитованных учреждений, а только аккредитованных учреждений имеют право предлагать федеральную финансовую помощь студентам в соответствии с Разделом IV.
наверх

Кто отвечает за аккредитацию колледжей и университетов?
В США частные некоммерческие организации, известные как агентства по аккредитации, осуществляют деятельность и действия по аккредитации. Агентства по аккредитации разрабатывают критерии (также известные как стандарты аккредитации), используемые при институциональной оценке, проводят оценки, определяют аккредитованный статус отдельных учреждений и выполняют другие административные действия в поддержку процесса аккредитации.

В США шесть региональных агентств по аккредитации. Колледжи, университеты и другие высшие учебные заведения в каждом регионе входят в членские ассоциации, которые работают с аккредитационными агентствами по вопросам аккредитации.Представители этих организаций-членов (включая преподавателей, сотрудников и администраторов) участвуют в группах по оценке других организаций в своем регионе, что помогает агентствам по аккредитации проводить взаимную оценку.
наверх

Какое региональное агентство аккредитует MPC?
Комиссия по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC) аккредитует все общественные колледжи в Калифорнии, включая MPC.

ACCJC является частью более крупного регионального агентства по аккредитации, Западной ассоциации школ и колледжей (WASC). У WASC есть второе подагентство, Ассоциация аккредитации колледжей и университетов старшего возраста, которая аккредитует колледжи и университеты с четырехлетним обучением в Калифорнии. Информацию о ACCJC, его деятельности и действиях, а также о стандартах аккредитации, которые он использует, можно найти на веб-сайте ACCJC.
наверх

Каковы стандарты аккредитации? Кто их пишет?
Стандарты аккредитации — это набор письменных критериев, которые обеспечивают основу для демонстрации того, насколько эффективно учебные заведения выполняют свою миссию, достигают намеченных результатов для успеваемости и обучения студентов, а также поддерживают и улучшают качество образовательных предложений.Стандарты составляют основу проверки аккредитации; учреждения используют их для проведения самоанализа и структурирования своего документа о самооценке, а группы оценки и агентства по аккредитации используют их для оценки качества и эффективности учреждения.

Каждое из региональных аккредитационных агентств использует собственный набор стандартов, разработанный в сотрудничестве с колледжами, университетами и учреждениями своего региона. Хотя точные формулировки и структура стандартов, используемых каждым региональным агентством, немного различаются, темы схожи, и каждый набор стандартов отражает принятую практику в сфере высшего образования США.Ожидается, что для поддержания своего аккредитованного статуса учреждения всегда будут соблюдать стандарты аккредитации своих агентств.

Комиссия по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC) аккредитует все общественные колледжи Калифорнии, включая MPC. Текущие стандарты ACCJC были приняты в июне 2016 года после годичного процесса сбора отзывов и предложений от колледжей и других учреждений (включая профессиональные и конфессиональные школы), аккредитованных ACCJC.MPC будет одной из первых школ в регионе, которая будет оцениваться с использованием этих недавно пересмотренных стандартов.
наверх

Какие этапы процесса аккредитации?
Региональная аккредитация в MPC и других учреждениях, аккредитованных Комиссией по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC), проводится по шестилетнему циклу, который включает углубленную самооценку, визит группы рецензентов и другие промежуточные отчеты.

При подготовке к посещению учебное заведение проводит письменную самооценку, чтобы отразить и задокументировать, насколько хорошо оно соответствует стандартам аккредитации.Затем группа посещения использует документ самопроверки и информацию, полученную во время посещения объекта, чтобы дать рекомендации ACCJC о том, как колледж может (или в некоторых случаях должен) улучшить свою практику. Затем колледж работает над выполнением этих рекомендаций и продолжает вносить улучшения в течение всего цикла.
наверх

Что происходит во время регулярного запланированного посещения объекта?
В рамках обычного цикла аккредитации учреждения, аккредитованные Комиссией по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC), проходят оценочный визит.Команда, состоящая примерно из 10-15 преподавателей, сотрудников и администраторов из других общественных колледжей Калифорнии, посещает оцениваемое учреждение, как правило, на три или четыре дня. Перед прибытием в учебное заведение члены команды читают документ о самооценке вуза и сопутствующие подтверждающие документы и делают предварительные выводы о том, насколько хорошо колледж соответствует стандартам аккредитации. Во время своего визита команда проводит интервью с жителями университетского городка и наблюдает за деятельностью в университетском городке, чтобы подтвердить свои выводы.В конце визита группа готовит отчет о своих выводах и дает рекомендации ACCJC относительно статуса аккредитации учреждения. Рекомендация команды не определяет статус аккредитации учреждения; ACCJC принимает окончательное решение на основе отчета группы и более широкого контекста истории аккредитации учреждения.
наверх

Каков текущий статус аккредитации MPC?
MPC имеет аккредитованный статус.Комиссия по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC) в последний раз подтвердила статус аккредитации MPC в июне 2010 года.
наверх

Когда у MPC будет следующая проверка аккредитации?
Следующая регулярная проверка аккредитации MPC состоится осенью 2016 года.

Документ самооценки MPC будет опубликован летом 2016 года; Посещение объекта состоится в октябре 2016 года. Комиссия по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC) примет решение о статусе аккредитации MPC на следующем заседании Комиссии (вероятно, в январе 2017 года).
наверх

Почему некоторые программы MPC аккредитованы отдельно?
Существует два основных типа аккредитации: «институциональная» аккредитация и «специализированная» или «программная». Как следует из названия, институциональная аккредитация рассматривает учреждение в целом. Например, когда Комиссия по аккредитации общественных и младших колледжей (ACCJC) аккредитует MPC, она оценивает весь колледж по стандартам качества и эффективности.

В колледже также могут быть отдельные программы, отделения или школы, которые имеют дополнительные стандарты качества, эффективности и безопасности для конкретных дисциплин.Эти программы могут пройти дополнительную «программную» аккредитацию, проводимую аккредитационным агентством в рамках конкретной дисциплины. Например, в MPC Школа медсестер Морин Черч Коберн считается частью институциональной аккредитации MPC ACCJC, а также отдельно аккредитована Комиссией по аккредитации по образованию в области сестринского дела.
наверх

Contents.

fm

% PDF-1.6 % 1 0 obj > эндобдж 5 0 obj > / Шрифт >>> / Поля [] >> эндобдж 2 0 obj > поток 2016-07-23T15: 48: 02 + 05: 302016-07-23T15: 48: 02 + 05: 302016-07-23T15: 48: 02 + 05: 30FrameMaker 7.1application / pdf

Contents.fm

к. Мкколи

uuid: 9877d3c7-d54a-4e7e-85ad-cc1a36ee8d83uuid: 74418ff2-d182-4fc9-81ff-1045649bfc21 Acrobat Distiller 6.0 (Windows) конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 9 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / Properties >>> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 10 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 11 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 12 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 13 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 14 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Rotate 0 / Type / Page >> эндобдж 33 0 объект > поток HW] o} ا ,, b’H ܺ {S4E [, (R!: Gf% Y. aȕ] $ | 뀔 Ug = ϳ? / @ SӂaRi $ rWf 컳 UU3U] {v [] uY ?? # t25,1p0 [[(lWǾv} {f0sptT * # + \ UmijjX9E (HSynN = q / (; ttKt%? (M R0_5} XO @ N-gNH] E! rɌ = f`2 ~ 8} {u7}] ѯ «2wsZ *

f̖

3. ПРОБЛЕМЫ ГИС

3. ВОПРОСЫ ГИС
Далее: 4. ПРОБЛЕМЫ SIS Up: Руководство по ASCA ABC Предыдущее: 2. ФАЙЛЫ ДАННЫХ & nbsp Содержание

Подразделы

---

В этой главе описаны некоторые аспекты производительности ГИС, которые следует быть в курсе при сокращении и анализе данных ГИС.

Для получения последней информации о ГИС, пожалуйста, обратитесь к веб-страницы, «Новости ГИС» по URL-адресу

http://heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/asca/gisnews.html

и «Погрешности калибровки» (§1.7)

Хотя ГИС имеет четыре режима, на практике Режим высоты импульса (PH) использовался практически во всех научных наблюдения. Многоканальный счетчик импульсов (MPC) режим иногда использовался в начале миссия. Ключевые слова FITS, которые относятся непосредственно к ГИС режимы описаны в §3.4.

3.2.1 Режим PH

В этом режиме встроенный ЦП вычисляет позицию события. и отбрасывает фоновые события, используя специально разработанный выбор событий алгоритм. На землю отправляются только принятые рентгеновские снимки. Со стандартным назначением битов, Спектры амплитуды импульсов состоят из 1024 каналов для каждого детектора.

Режим PH позволяет некоторая гибкость в распределении телеметрии. Есть 31 бит на событие для описания значения PHA, положения X и Y, времени нарастания, распространение и сроки.Обратите внимание, что изменение назначения битов в режиме PH изменяет только цифровой разрешение, то есть разбиение данных. Например, стандартный 1024-канальные спектральные характеристики в PH-режиме могут использоваться для 256-канальных спектров в PH-режиме при условии ответ был перебинтован (с использованием FTOOL rbnrmf) ^3,1 .

В следующей таблице представлены различные альтернативные варианты. указаны в скобках, а стандартные значения — нет:

PH:	10	(8)
X-pos:	8	(6)	(4)	(2)
Y-позиция:	8	(6)	(4)	(2)
RiseTime:	(8)	(6)	5	(0)
Распространение:	0	(8)
Время:	31- (PH_bit) — (X-pos_bit) — (Y-bit) — (RiseTime_bit) — (Spread_bit)
	= 0 для номинальной настройки.

Стандартное временное разрешение (бит синхронизации = 0) составляет 62,5 мс (в HIGH-бите скорость) и 500 мс при СРЕДНЕЙ скорости передачи данных: использование битов для синхронизации делает временное разрешение в разы лучше. Часто бывает полезно увеличить количество битов синхронизации для достижения более высокого разрешения по времени. Например, для нескольких наблюдений быстрых рентгеновских пульсаров были выполнены следующие битовые отнесения. использованы и признаны эффективными:

8 (PH) -6 (X) -6 (Y) -5 (RT) — 6 (Время)	с высокой скоростью передачи	(1.Разрешение 0 мс)
8 (PH) -6 (X) -6 (Y) -0 (RT) -10 (Время)	со средней скоростью	(разрешение 0,5 мс)

Назначение битов в файле событий режима PH описывается ключевым словом заголовка, «ТИМЕДЕЛ».

Пределы пропускной способности телеметрии в режиме PH: 128, 16 и 4. cts / s / sensor для HIGH, MEDIUM и LOW скорости телеметрии соответственно.

3.2.2 Режим MPC

Этот режим оптимизирован для ярких источников, торгующих временными разрешение и возможности телеметрии для позиционной информации: только записывается информация о высоте пульса — в виде гистограмм, аналогично данным пропорционального счетчика.Это тоже резервный режим от сбоя ЦП, так как данные обрабатываются без вмешательство CPU. Спектры амплитуды импульсов состоящий из 256 каналов для каждого время производства. В качестве альтернативы каждый раз, когда корзина может содержать из N спектров 256 / N каналов для N равных частей временного интервала.

Вы можете извлекать кривые блеска и спектры, но не изображения, для данных в режиме MPC с помощью XSELECT. Отсутствие позиционной информации (для калибровки пространственного усиления) делает проблематичным анализ данных MPC.Матрицы спектрального отклика не существуют для режима MPC, поэтому точный спектральный анализ не возможно для обычного пользователя.

Одно событие ГИС вызывает электрические импульсы на 16 16 анодных проводов фотоумножителя изображения. ГИС вычисляет положение события как центроид этих 16 16 высот импульсов. Как следствие определения позиции Алгоритм ГИС имеет ограниченное пространственное разрешение. Точечный разброс функция (PSF) ГИС сама по себе является Гауссиана с FWHM arcmin, где — энергия в кэВ.Обратите внимание, что это меньше, чем Диаметр половинной мощности 3 угловых минуты XRT PSF, но при энергиях мягкого рентгеновского излучения больше чем его острая сердцевина (FWHM XRT PSF составляет 50 угловых секунд). Как результат, свернутый PSF XRT + GIS становится намного шире, чем у XRT в одиночку, и исходные детализированные структуры на XRT-изображении размазываются в изображение ГИС. Изучение небольших структур в масштабе угловой минуты, которые может выполняться с SIS, очень сложно с GIS.

Хотя распределенные данные ГИС содержат все события из по всему детектору (диаметр 50 угловых минут), используемое поле ГИС Обзор (FOV) ограничен несколькими факторами.Во-первых, большинство не рентгеновских фоновых событий в ГИС происходят вблизи стенок детектор, то есть на краю поля зрения. Во-вторых, есть внутренний калибровочный источник, излучающий монохроматические рентгеновские лучи и который появляется на краю поля зрения ГИС. В-третьих, не только высокий фон, но и усиление. менее точно известно на краю поля зрения. Действительно, из-за высокого фона и неопределенного усиления только события в пределах центрального диаметра 44 угловых минут поля зрения ГИС аспектированы (назначены РА и ОИК).Исключение собранных данных является стандартной практикой. за пределами центрального диаметра 40 угловых минут. Подробнее см. §5.5.2.

В xselect после установки режима данных различные зависящие от режима величины, такие как количество энергетических каналов, устанавливаются автоматически. Это однако полезно знать, какие ключевые слова находятся в ГИС. файл данных.

• Ключевое слово DATAMODE может принимать значение PH для режима PH или MPC для MPC. режим. Он появляется во всех заголовках.
• Ключевое слово PHA_BINS дает количество бинов PHA как для PH, так и для MPC. режимы. Он появляется в основном заголовке и в заголовках Расширения СОБЫТИЯ (режим PH) и СПЕКТР (режим MPC).
• Следующие ключевые слова появляются только в файлах режима PH — в основном заголовок и в заголовке расширения СОБЫТИЯ. Вместе с PHA_BINS, они описывают назначение битов:

       PHA_BINS = 1024 / количество ячеек для PHA
       RISEBINS = 32 / количество ячеек для RISE_TIME
       TIMEBINS = 1 / количество ящиков для TIME
       SP_BINS = 1 / количество ячеек для SPREAD
       RAWXBINS = 256 / количество ячеек для RAWX
       RAWYBINS = 256 / количество ячеек для RAWY
   

  Обратите внимание, что значения в этом примере соответствуют стандартному биту. назначение.Кроме того, когда RISEBINS = 1, файл не содержит подъема. информация о времени; следовательно, отклонение фона на основе RTI, или инвариантное время нарастания, с использованием gisclean, не может быть выполнено.

• Ключевое слово TIMEDEL дает временное разрешение данных PH и MPC. Он появляется в основном заголовке и в заголовках СОБЫТИЙ (PH режим) и СПЕКТР (режим MPC) расширения.
• Следующие три ключевых слова появляются в основных заголовках PH и Файлы режима MPC.Они дают статус высокого напряжения:

       HV_RED = 'ВЫКЛ.' / Включение / выключение снижения высокого напряжения
       HVH_LVL = 3 / HV-High level (0-7)
       HVL_LVL = 4 / HV-низкий уровень (0-7)
   

  Приведенные здесь значения соответствуют действительным данным: файлам, имеющим разные значения являются мусором и распознаются как таковые XSELECT который по умолчанию не включает их в `obscats ‘(наблюдение каталоги).

• Наконец, ключевое слово S_DSCR указывает, Дискриминатор, который отклоняет события на основе их УФ-излучения. распространение, включено или выключено.Дискриминатор распространения был впервые переключен в мае 93: наблюдения до этого и небольшое количество наблюдения после этого, выполнялись с S_DSCR = ‘OFF’. Внутренняя фон намного меньше, когда S_DSCR = ‘ON’, что является нормальным параметр.

В файлах событий, откалиброванных ГИС, каждому событию присваивается значение PI, пропорциональное значению ввод энергии фотона. В процессе расчета значений PI из исходный PHA, определяется инструментальное усиление, которое сложная функция времени, положения детектора и температуры.

Подробная информация о методе определения усиления GIS объясняется на следующей странице:

http://heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/asca/gain.html.

При стандартной обработке ГИС номинальная точность определения усиления ГИС составляет +/- 1 что считается абсолютной точностью энергии ГИС.

Обычно пользователям не нужно беспокоиться об определении усиления ГИС в стандартная обработка, которая идет в ногу с последней калибровкой, за исключением случая что усиление ГИС определяется путем экстраполяции .Экстраполяция неизбежна для самых последних данных, так как требуется время, чтобы отслеживать долгосрочные изменения прироста и реализовывать результаты калибровки в стандартную обработку.

До сих пор было подтверждено, что прирост ГИС определяется экстраполяцией в стандартная обработка согласуется с тем, что определяется интерполяцией. Однако если пользователи хотят применить последнюю калибровку усиления, когда она станет доступной, следуйте следующая процедура (см. также URL-адрес выше):

1. Получите последнюю версию gis_temp2gain.подходит файл из ISAS по адресу

   ftp://ftp.astro.isas.ac.jp/asca/calibration/gis/data/gis_temp2gain.fits.

2. Запустите скрипт update_gis_gain.pl, который доступен по адресу

   ftp://legacy.gsfc.nasa.gov/asca/scripts/reduction/update_gis_gain.pl.

Скрипт update_gis_gain.pl создает новый файл истории усиления, используя gis_temp2gain.fits, запустив temp2gain FTOOL, за которым следует ascalin для пересчета значений PI для файлов событий ГИС используя новый файл истории усиления.

Приглашенные наблюдатели могут вручную отрегулируйте усиление и повторно определите значения PI, используя аскалин. ^3,2

Здесь это пример для повторного определения значений PI, которые в 0,978 (= 1 / 1,022) раз больше исходные значения, для файла событий ad43001000g300370h.evt:

  файл данных ascalin = ad43001000g300370h.evt calfile = caldb tempofile = \
  ft950908_0323_0800.ghf отношение = нет gainnorm = 1.022
 

Здесь, ft950908_0323_0800.ghf — файл истории усиления, который находится в вспомогательном каталог пакета распространения данных или архивы ASCA .Правдоподобный коэффициент нормализации усиления должен определяться независимо, например, с помощью команда усиления XSPEC. Обратите внимание, что новые значения PI будут старыми значениями PI. делится на входной коэффициент усиления. Это сделано для того, чтобы вывод XSPEC Здесь можно напрямую использовать команду gain. Инструментальные спектральные особенности на золотой M-край (2,2 кэВ) и L-край ксенона (4,8 кэВ) могут использоваться в качестве реперных точек. отметки для регулировки усиления.

Кроме того, посетите веб-страницу «Коррекция усиления ГИС» по URL-адресу

http: // heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/asca/gain_correction.html

для получения более подробной информации и примеров.

Вот еще несколько важных моментов, которые следует учитывать при работе с ГИС.

• Файлы событий из GIS2 и GIS3 нельзя смешивать для извлечения изображения и спектры.
  Два детектора GIS имеют разные пространственные характеристики и фон. Должен быть возможно, однако, сделать комбинированную кривую блеска от GIS2 и GIS3 данные, которые при анализе не дадут вводящих в заблуждение результатов по времени.Можно совместить два энергетических спектра из GIS2 и GIS3 ^3,3 и совмещать изображения GIS2 и GIS3 с учетом в правильные отклики детекторов, после того как они извлечены отдельно файлы событий.
• Почти все данные ГИС были получены в режиме PH со стандартным битом задания.
  За редким исключением является нестандартный режим PH, используемый для увеличить временное разрешение или режим MPC, используемый для очень ярких источников.
• Временное разрешение зависит от скорости передачи и назначения битов.
  Комбинирование данные с разной скоростью передачи данных допустимы при условии наивысшего временное разрешение не требуется повсюду. Однако, если самое высокое разрешение по времени требуется (например, для временного анализа пульсаров), тогда только ВЫСОКАЯ скорость передачи данные должны быть проанализированы.
• Данные принимаются с НИЗКОЙ скоростью передачи данных банка использоваться.
  Хотя горячий и мерцающий пиксели полностью насыщают часть телеметрии, предназначенную для SIS данные, данные ГИС с низкой скоростью передачи данных не затронуты таким образом нет причин для исключить их для спектральной работы .Обратите внимание, однако, что предел телеметрии низкий, на 4 отсчета / с / ГИС. Это будет важно только в том случае, если точные флюсы требуются и для временного анализа. Насыщенность телеметрии не повлияет на спектральные формы и изображения, но нормализация (поток) будет уменьшена.
• Чтобы получить правильный поток, потребуется корректировка электронного мертвого времени.
  Мертвое время ГИС станет важным для источников с 10 cts / s / ГИС. Для проведения коррекция мертвого времени, мертвое время FTOOLS (спектры; см. §8.11) и ldeadtime (кривые блеска; см. 9.8).
• Все данные GIS3 PH, полученные в режиме PH в период с 10 февраля 1994 г. и 8 апреля 1994 г. возникла проблема, связанная с бортовым программным обеспечением, что приводит к потере цифрового разрешения.

  Данные взяты со стандартом битовое назначение имеет 128 спектральных каналов, в отличие от обычных 1024. Пожалуйста, ознакомьтесь с исходным объявлением от команды GIS для получения подробной информации. по этой проблеме. Это доступно на

  http: // heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/asca/op_status/maxima940410.html.

  Для спектрального анализа данных, полученных за этот период, в RMF на 128 каналов есть для использования в соответствии со 128 каналами данных PHA. 128 канал RMF доступен в калибровочной базе данных ASCA по адресу ^3,4

  ftp://legacy.gsfc.nasa.gov/caldb/data/asca/gis/cpf/95mar06/gis3v4_0_128ch.rmf.

  При создании ARF с ascaarf следует использовать 128-канальный RMF. так что у ARF будет 128 каналов.

---

Далее: 4. ПРОБЛЕМЫ SIS Up: Руководство по ASCA ABC Предыдущее: 2. ФАЙЛЫ ДАННЫХ & nbsp Содержание

Майкл Арида 2002-10-22

.