Relationship of Geophysical Rhythms with Human Blood Pressure and Heart Rate. Case Study

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper considers time series data collected over a five year interval of time on geophysical (environmental) rhythms of atmospheric pressure and geomagnetic activity and their impact on human biorhythms - blood pressure and frequency of heart rate over a longer time step than one day was evaluated. It was found that during the periods that last around 15 days, when atmospheric pressure changes smoothly and slightly, the heart beats quietly and minor fluctuations in blood pressure are observed. These "quiet" periods are mainly expected during summer months from July to August, usually only once a year. A comparison of the graphs of systolic blood pressure fluctuations with the graph of geomagnetic activity index showed that correlation coefficients between systolic blood pressure fluctuations and geomagnetic activity index were three times greater than those between systolic blood pressure and atmospheric pressure. Thus, the results obtained demonstrate that the geomagnetic field with an activity index of greater than 2 has a greater effect on elevation of systolic blood pressure in people. The analysis also showed that the intervals of the spectral peaks in spectra of atmospheric pressure are well consistent with the intervals between each heartbeat. This indicates that the heart rate of people can be influenced by synoptic processes passing through the region in the atmosphere such as cyclones and anticyclones, and, ultimately, they can affect the well-being of elderly and ill individuals. The results obtained during this study in combination with geophysical data from hydrometeorological centers can help forecast the state of human health.

About the authors

P. D Kovalev

Institute of Marine Geology and Geophysics, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: p.kovalev@imgg.ru
Yuzhno-Sakhalinsk, Russia

D. P Kovalev

Institute of Marine Geology and Geophysics, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Yuzhno-Sakhalinsk, Russia

References

  1. Наумова В. В., Земцова Е. С., Щелев Д. Г. и Пилявский С. О. Вариабельность параметров кровообращения в зрелом возрасте. Вестн. Санкт-Петербургского университета. Сер. 11, № 3, 154–163 (2008).
  2. Pagani M., Lombardi F., Guzzetti S., Rimoldi O., Furlan R., Pizzinelli P., Sandrone G., Malfatto G., Dell'Orto S., and Piccaluga E. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variabilities as a marker of sympatho-vagal interaction in man and conscious dog. Circ Res., 59 (2), 178–193 (1986). doi: 10.1161/01.res.59.2.178
  3. Артемова Н. М., Везенова И. В. и Соколов А. В. Суточное мониторирование артериального давления в клинической практике: учебно-методическое пособие для ординаторов по специальности «Функциональная диагностика» (Рязанский гос. мед. университет, Рязань, 2012).
  4. Бородин А. С. Вариации системного артериального давления человека: учебно-методическое пособие (Томский государственный университет, Томск, 2011).
  5. Остроумова О. Д., Гусева Т. Ф., Абакумов Ю. Г. и Батутина А. М. Вариабельность систолического и диастолического артериального давления при артериальной гипертензии: клиническая значимость, возможные патогенетические механизмы. Кардиоваск. терапия и профилактика, № 2, 91–94 (2003).
  6. Баевский Р. М. и Иванов Г. Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. Ультразвуковая и функциональная диагностика, № 3, 108–127 (2001).
  7. Сергейчик О. И. Модели и алгоритмы спектрального анализа обработки кардиологических временных рядов. Автореф. дис. … канд. техн. наук (Тюмень, 2007).
  8. Хаютин В. М. и Лукошкова Е. В. Колебания частоты сердцебиений: спектральный анализ. Вестн. аритмологии, № 26, 10–21 (2002).
  9. Steinmeier R., Bauhuf C., Hübner U., Bauer R. D., Fahlbusch R., Laumer R., and Bondar I. Slow rhythmic oscillations of blood pressure, intracranial pressure, microcirculation, and cerebral oxygenation. Dynamic interrelation and time course in humans. Stroke, 27 (12), 2236–2243 (1996). doi: 10.1161/01.str.27.12.2236
  10. Григорьев А. И. Экология человека: учебник для вузов (ГЭОТАР-Медиа, М., 2013).
  11. Хильдебрандт Г., Мозер М. и Лехофер М. Хронобиология и хрономедицина. Биологические ритмы и медицинское применение (Арнебия, М., 2006).
  12. Агулова Л. П. Хронобиология: учеб. пособие (Томск: Томский государственный университет, 2013).
  13. Крылов В. В. Биологические эффекты геомагнитной активности: наблюдения, эксперименты и возможные механизмы. Труды ИБВВ РАН, № 84 (87), 7–38 (2018).
  14. Jenkins G. M. and Watts D. G. Spectral analysis and its applications (Holden-Day, San Francisco, 1969).
  15. Marple S. L. Digital Spectral Analysis, with Applications (Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1987).
  16. Ковалев Д. П. Программа для ЭВМ Kyma. Федеральная служба по интеллектуальной собственности, Свидетельство 2018618778 от 19.07.2018.
  17. Чибисов С. М., Благонравов М. Л. и Фролов В. А. Телеметрическое мониторирование в патофизиологии сердца и хронокардиологии. Учеб. пособие (РУДН, М., 2008).
  18. Зубащенко Е. М., Шмыков В. И., Немыкин А. Я. и Полякова Н. В. Региональная физическая география. Климаты Земли: учебно-методическое пособие. Часть 1. (ВГПУ, Воронеж, 2007).
  19. Солнечная и земная физика. Справочник. 2002–2012 (Сервер «СиЗиФ), http:/www.kosmofizika.ru/spravka.htm.
  20. Рябова С. А. Геомагнитные вариации и синхронные с ними вариации уровня подземных вод и микросейсмического фона в условиях средних широт. Дис. канд. физ.-мат. наук (М., 2018).
  21. Солдатенко С. А. Синоптические вихри в атмосфере и океане. Соровский образоват. журн., № 2, 78–84. (1999).
  22. Larsén X. G., Vincent C. L., and Larsen S. E. Spectral structure of mesoscale winds over the water. Quart. J. Roy. Meteorolog. Soc., 139 (672), 685–700 (2013).
  23. Lindborg E. Can the atmospheric kinetic energy spectrum be explained by two-dimensional turbulence? J. Fluid Mech., 388, 259–288 (1999).
  24. Dewan E. M. Stratospheric spectra resembling turbulence. Science, 204, 832–835 (1979).
  25. Van Zandt T. E. A universal spectrum of buoyancy waves in the atmosphere. Geophys. Res. Lett., 9, 575–578 (1982).
  26. Gage K. S. Evidence for a k−5/3 law inertial range in mesoscale two-dimensional turbulence. J. Atmos. Sci., 36, 1950–1954 (1979).
  27. Kraichnan R. H. Inertial ranges in two-dimensional turbulence. Phys. Fluids, 10, 1417–1423 (1967).
  28. Kraichnan R. H. Inertial-range transfer in two- and three-dimensional turbulence. J. Fluid Mech., 47, 525–535 (1970).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».