Правило Габера

Пра́вило Га́бера (англ. Haber's rule) в токсикологии устанавливает взаимосвязь между концентрацией ядовитого газа и временем, которое нужно его вдыхать, чтобы вызвать смерть или другой токсический эффект. Правило предложил немецкий химик Фриц Габер в начале 1900-х годов^[1].

Правило Габера говорит, что для конкретного ядовитого газа выполняется равенство ${\displaystyle tC=k}$, где:
${\displaystyle C}$ — концентрация газа (масса на единицу объёма)
${\displaystyle t}$ — время вдыхания, необходимое для появления определённого токсического эффекта
${\displaystyle k}$ — константа, которая зависит и от газа, и от самого эффекта. Из этого следует, например, что если концентрацию удвоить, то время сократится вдвое^[2].

Правило делает равнозначными любые две комбинации концентрации и времени экспозиции, у которых произведение одинаково. Если обозначить концентрацию буквой ${\displaystyle C}$, а время — ${\displaystyle t}$, то при C₁ × t₁ = C₂ × t₂ обе схемы воздействия по правилу Габера дают одинаковый эффект. Правило Габера — лишь приближение, оно хорошо работает для некоторых вдыхаемых ядов в определённых условиях. Сам Габер признавал, что оно не универсально. Например, если вещество быстро выводится из организма, правило перестаёт работать, когда время экспозиции становится сравнимым с периодом полувыведения. В таких случаях уравнение записывают как интеграл ∫${\displaystyle Cdt}$ = ${\displaystyle const}$ для произвольно меняющейся концентрации ${\displaystyle C}$ и общего времени ${\displaystyle T}$. Тем не менее правило очень удобно: на логарифмическом графике (${\displaystyle log}$–${\displaystyle log}$) зависимость между ${\displaystyle C}$ и ${\displaystyle t}$ выглядит прямой линией^[3][4].

В 1940 году статистик К. И. Блисс опубликовал работу по токсичности инсектицидов, где предложил более сложные модели — например, зависимость ${\displaystyle C}$ от ${\displaystyle t}$ в виде двух прямых отрезков на логарифмическом графике^[5]. Но из-за простоты правило Габера продолжали широко применять. В последнее время некоторые учёные считают, что пора отказаться от этой простой модели и чаще использовать более точные и сложные подходы^[6].