авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«ВЕСТНИК МОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА Серия Теория и практика защиты моря Вып. 34/2009 УДК 504.42.062 Вестник Морского государственного ...»

-- [ Страница 2 ] --

Для второго сценария объем вытекшей нефти определяется как D 2 l ', (36) V где l ' находится как сумма длин участков нефтепровода между пере вальными точками или 2-мя смежными с местом повреждения М и обращенных к месту повреждения, за исключением участков, геоде зические отметки которых ниже отметки места повреждения [2]. За метим, что объем вытекшей нефти V3 (36) соответствует полному опо рожнению участка трубопровода, что возможно в соответствии с (13) и (19) при P1 и P2 равными P0, что означает полную разгерметизацию оставшегося участка трубопровода.

Однако, если использовать уравнение (36), то продолжительность истечения не будет определена. Поэтому для обеих сценариев можно использовать приведенный выше алгоритм для безнапорного режима, суммируя элементарные утечки за каждый элементарный интервал вре мени до момента устранения утечки или до полного вытекания нефти.

Пример расчета объема аварийной утечки нефти v1 в напор ном режиме Для верификации предлагаемой модели в напорном режиме ис пользовался пример задачи №85 М.В.Лурье (М.В.Лурье, Задачник …, 2003), где определяется объем, вытекающей нефти в указанном режи ме. Исходные данные примера:

3 -6 = 870 кг/м, = 15 х10 м /с, 1 = 6 часов, D = 700 мм, = 10 мм, L = 120 км, Z 1 = 150 м, Z 2 = 100 м, x = 80 км, Z м = 50 м, S j = 25 см, P1 = 4.5 МПа, P2 = 0.3 МПа.

Для проверяемой модели к расчету были приняты следующие до полнительные данные:

9 K = 1.35 х 10 Па, E = 1.9 х 10 Па, Qmax не ограничивается.

Ответ задачи — 2285 м3, значение, рассчитанное по предлагаемой модели для шероховатости внутренней поверхности трубопровода 3 A = 0.4 мм — 2146.5 м, для A = 0 мм — 2161 м. Разница значений объясняется тем, что в задаче М. В.Лурье предполагается, что нефть является идеальной несжимаемой жидкостью, поэтому рассчитанное значение вполне заслуживает доверия.

Пример расчета объема аварийной утечки нефти v2 в безна порном режиме Для верификации предлагаемой модели в части расчета утечек в безнапорном режиме использовался пример задачи №90 М.В.Лурье (М.В.Лурье, Задачник …, 2003), где определяется объем утечки авиа ционного керосина, вытекающего в указанном режиме. Исходные данные примера:

3 -6 = 780 кг/м, = 2 х10 м /с, 2 = 2 часа, D = 207 мм, = 6 мм, x = 20 км, PS = 0 МПа, профиль трубопровода задан табл. 4.

Таблица Профиль трубопровода X, км 10.0 12.0 13.0 14.0 20.0 22.0 25. 50 56 52 60 72 45 Z, м Примечание: X —координата сечения, Z — высота отметки сечения Для проверяемой модели к расчету были приняты следующие до полнительные данные:

9 K = 1.35 х 10 Па, E = 1.9 х 10 Па, =10 мин.

Ответ задачи — 44 м3, значение, рассчитанное по предлагаемой модели для шероховатости внутренней поверхности трубопровода 3 A = 0.2 мм — 41.7 м, для A = 0 мм — 42.6 м. Рассчитанное значение близк к ожидаемому результату и вполне заслуживает доверия.

Выводы В данной работе:

- предлагается теоретическое решение задачи по определению вели чины аварийной утечки, в основе которого лежат материалы федераль ных нормативных документов, где в качестве нефти рассматривается ньютоновская жидкость, что предусматривает возможность ее сжатия, изменения ее физических свойств при течении по трубопроводу;

- разработана математическая модель, позволяющая оценить ве личину аварийной утечки нефти;

- предлагается методика, предназначенная для расчета количества вытекшей нефти из наземного или морского трубопровода в напорном и безнапорных режимах.

В качестве окружающей среды, в которой пролегает трубопровод, рассматривается как атмосферный воздух, так и водная среда, что по зволяет использовать данную методику для расчетов объемов утечек нефти. Методика также может быть использована для расчета про должительности утечек нефти из наземных и морских трубопроводов.

Литература 1. НТЦ «Промышленная безопасность» РД Методическое руководство по оценке степени риска аварий на магистральных нефтепроводах // ОАО АК «Транснефть». — 1999.

2. Гумеров А.Г., Гумеров Р.С., Азметов Х.А., Идрисов Р.Х., Брон штейн И.С., Каримова Р.З., Хакимьянова Л.Р., Ронжина Е.Г. Мето дика определения ущерба окружающей природной среде при авариях на магистральных нефтепроводах // ОАО АК «Транснефть». — 1995.

3. Ишмухаметов И.Т., Исаев С.Л., Лурье М.В., Макаров С.П. Трубо проводный транспорт нефтепродуктов. — М.: Нефть и газ, 1999.

4. Френкель Н.З. Гидравлика. — М.: Госэнергоиздат, 1956.

5. Лурье М.В. Задачник по трубопроводному транспорту нефти, неф тепродуктов и газа: Учеб. пособие для вузов. — М.: ООО «Недра Бизнесцентр», 2003.

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ДИФФЕРЕН ЦИАЛЬНОЙ GPS ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ВЫСОТНОЙ ПОЯСНОСТИ ОБЪЕКТОВ ЭКОСИСТЕМ ПРИБРЕЖНЫХ ТЕРРИТОРИЙ Ю. А. Комаровский Морской государственный университет им. адм. Г. И. Невельского Состояние растительных объектов и объектов животного мно гообразия прибрежных территорий зависит от физических параметров акваторий. Изменение средних годовых температур, влажности при легающих слоёв воздуха, атмосферного давления, направлений ветра над заливами и бухтами оказывает влияние на животных и растения.

Как правило, меняется высотная поясность травяного покрова, а вме сте с ней смещаются ареалы обитания популяций насекомых и мелких животных. Начинают изменяться условия произрастания кустарников и деревьев.

Чтобы обнаружить подобные изменения, необходимо уметь с высокой точностью измерять плановые координаты, а также возвы шения объектов экосистем относительно принятого условного уровня.

В качестве такого уровня обычно принимается средний уровень моря.

В практике полевых работ геоботаников, изучающих зональную поясность склонов берегов моря и горных террас, высотных границ растительных сообществ и топографические характеристики рельефа, до недавнего времени применялись методы альтиметрии. В последние годы на смену альтиметру пришли портативные GPS-приёмники. И если такие приёмники измеряют плановые координаты (широту и долготу) с приемлемой точностью, то средние квадратические по грешности (СКП) измерения высот почти в два раза превосходят этот показатель плановых координат [1, 2]. Гораздо выше точность у гео дезических GPS-приёмников. Но их высокая стоимость закрывает им путь к внедрению в широкую практику повседневного применения в области экологических исследований взаимодействия моря и приле гающих территорий.

Развёртывание станций морских дифференциальных подсистем GPS (DGPS) создаёт основу повышения точности определения пла новых координат и возвышений. Станции DGPS, как правило, созда ются на базе морских радиомаяков. Поэтому их зоны действия охва тывают обширные прилегающие к морю территории. Примером такой станции является действующая с 2007 года морская станция DGPS на мысе Поворотном. Как показали морские испытания, зона уверенного приёма её сигналов простирается до полуострова Гамова. Станция круглосуточно транслирует дифференциальные поправки на частоте 306,5 кГц. Предварительные исследования статистического материа ла, собранного с 11 декабря по 28 декабря 2007 года показали, что СКП возвышений антенны GPS-приёмника J-NAV500 в дифференци альном режиме на 0,91 м меньше СКП автономного режима и соста вила 1,58 м [2]. При этом размах варьирования увеличился в два раза.

Эти факты выдвигают необходимость продолжения исследования с целью анализа сходимости средних возвышений и величин СКП по мере увеличения времени измерений возвышения антенны GPS-приёмником, работающем в режиме DGPS.

Для анализа взяты массивы данных, полученных в результате на блюдений за работой приёмника J-NAV500 с 11 декабря 2007 года по июля 2008 года включительно. Наблюдения проводились в лаборатории радионавигационных приборов и систем кафедры технических средств судовождения Морского государственного университета им. адм.

Г. И. Невельского. Данные от приёмника автоматически записывались на жёсткий диск ноутбука в стандарте NMEA 0183. Приёмник пооче рёдно переводился из режима приёма дифференциальных поправок от станции DGPS мыса Поворотный в автономный режим и наоборот.

Продолжительность непрерывного накапливания информации в каждом режиме составляла 2-3 суток. Расчёты характеристик сходимости сред них возвышений hср и СКП возвышений в метрах выполнялись по мере увеличения времени с начала наблюдений на каждый целый час.

Расчёты проводились по следующим формулам:

1800 j 1800 j ) (h h hj i cp j hcp i 1 i j,, 1800 j j 1800 j где j – целое число часов с начала наблюдений, j = 1, 2, 3, … ;

hcpj – среднее возвышение, рассчитанное за j часов с начала наблюде ний;

hi – текущее значение возвышения антенны с начала наблюдений до истечения j-го часа наблюдений;

j – СКП возвышения, рассчитан ная за j часов с начала наблюдений;

1800 – число измерений возвыше ния антенны за один час работы приёмника J-NAV500.

На рис. 1 показано, как сходится осредняемое возвышение ан тенны J-NAV500 над геоидом по мере увеличения накопленных дан ных в режиме приёма дифференциальных поправок от станции DGPS на мысе Поворотном. Видно, как на начальных стадиях сбора данных среднее возвышение подвержено влиянию суточных вариаций. За время первых двух суток наблюдений размах варьирования осредняе мых возвышений составил 2,125 м. Предполагалась сходимость к зна чению 38,7 м. На рис. 1 этому значению соответствует широкая гори зонтальная линия. Реальное осредняемое значение возвышения в ян варе 2008 года достигает максимума (почти 39 м). Затем возвышение начинает уменьшаться. 4 июля в конце последнего часа наблюдений возвышение принимает значение 38,077 м. Следовательно, за полгода наблюдений за работой приёмника J-NAV500 в режиме DGPS осред няемое возвышение изменилось почти на 1 м.

График рис. 1 содержит значительную по амплитуде сезонную составляющую изменения возвышения. Она даже в дифференциаль ном режиме не устраняется простым осреднением. Можно предполо жить, что на больших удалениях от станции DGPS дифференциальные поправки не устраняют сезонные погрешности определения коорди нат.

Рис. 1. Сходимость среднего возвышения антенны в режиме DGPS На рис. 2 представлен график сходимости осредняемого возвы шения за тот же период наблюдений при работе приёмника в авто номном режиме.

Рис. 2. Сходимость среднего возвышения антенны в автономном режиме На рис. 2 можно видеть, как за первые четверо суток вследствие осреднения снижается влияние суточного хода возвышения. Надо от метить наступление практически стабильного значения осредняемого значения возвышения антенны уже в январе. Как видно на рис. 2, схо димость в автономном режиме также подвержена сезонному влиянию.

Однако за два последних месяца осредняемое возвышение увеличи лось приблизительно на 0,25 м. Этим сходимость возвышения в авто номном режиме отличается от сходимости возвышения в дифферен циальном режиме. За время первых двух суток наблюдений в автоном ном режиме размах варьирования осредняемых возвышений составил 2,861 м. Если пренебречь влиянием сезонной составляющей в течение двух первых суток наблюдений, то сходимость в начале наблюдений вы ше в дифференциальном режиме работы приёмника J-NAV500.

Предварительная обработка данных, полученных в декабре года, позволила обнаружить расхождение между средними возвышения ми автономного режима и средними возвышениями дифференциального режима работы приёмника J-NAV500. При переходе из автономного ре жима в дифференциальный среднее возвышение уменьшилось на 18,55 м [2]. В конце полугодовых наблюдений среднее возвышение в автономном режиме составило 57,726 м, а в дифференциальном – 38,077 м. Разность уже составила 19,649 м. Объяснить это явление сезонными колебаниями невозможно.

Возникает вопрос о том, какое из средних возвышений ближе к ре альному возвышению антенны. Для ответа на поставленный вопрос обра тимся к результатам обработки данных, полученных в зимнее время года и в летнее время 2007 года от GPS-приёмника SPR-1400 [3]. Этот приёмник также установлен в лаборатории радионавигационных прибо ров и систем. Его антенна расположена в непосредственной близости от антенны приёмника J-NAV500. Сходимость осредняемых возвышений антенны приёмника SPR-1400 для летних и зимних наблюдений пред ставлена на рис. 3.

Рис. 3. Сходимость осредняемого возвышения антенны приёмника SPR 1400 летом (верхний график) и зимой (нижний график) [3] Если сравнить между собой рис. 1 – 3, то можно сделать вывод о значительном отличии характера изменения осредняемого возвыше ния в дифференциальном режиме. Налицо явное сходство характеров сходимости осредняемых возвышений SPR-1400 и J-NAV500 в авто номном режиме. Их средние возвышения, полученные за 600 часов, довольно близки. Следовательно, приёмник J-NAV500 в дифференци альном режиме работы предоставляет возвышения антенны значи тельно отличающиеся от реальных возвышений.

На рис. 2 видно, как осредняемое возвышение приёмника J-NAV500 в автономном режиме работы увеличивается по мере на ступления летнего времени. В летних наблюдениях за работой приём ника SPR-1400 среднее возвышение антенны больше. Следовательно, сезонные изменения присутствуют в показаниях приёмниках разного типа, если они не принимают дифференциальные поправки.

На рис. 4 и 5 представлены графики сходимости СКП возвыше ния приёмника J-NAV500 для дифференциального режима и автоном ного режима соответственно.

Рис. 4. Сходимость СКП возвышения антенны в режиме DGPS Рис. 5. Сходимость СКП возвышения антенны в автономном режиме Как видно на рис. 4 – 5, СКП за первые двое суток наблюдений меньше при дифференциальном режиме работы приёмника J-NAV500. За тем точность дифференциального режима ухудшается. Объясняется это значительным дрейфом осреднённых возвышений (рис. 1). По мере увели чения времени наблюдений значения СКП дифференциального режима приближаются к значениям СКП возвышений автономного режима.

Подводя итоги проделанного анализа, следует сделать вывод о необ ходимости дополнительных исследований, прежде чем вводить техноло гии DGPS в практику изучения зональной поясности объектов прибреж ных экосистем. Прежде всего подлежит изучению влияние расстояния до дифференциальной станции на характеристики точности получаемых го ризонтальных координат и возвышений антенны GPS-приёмника.

Литература 1. Комаровский Ю. А. Измерение геодезических высот объектов береговых экосистем GPS-приёмником GP-37 //Материалы международной научно практической конференции ”Экологические проблемы использования прибрежных морских акваторий”, 26-28 окт. 2006 г. – Владивосток, изд во Дальневосточного университета, 2006. – С. 110 – 114.

2. Комаровский Ю. А. Определение геодезических высот объектов ГИС GPS-приёмником J-NAV500 в дифференциальном режиме //Вестник Мор ского государственного университета. Вып. 28/2008. Серия: Теория и практика защиты моря. Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2008. С. 73 – 76.

3. Комаровский Ю. А. Оценка стационарности процесса получения об сервованных координат GPS-приёмником SPR-1400 //Проблемы транс порта Дальнего Востока. Материалы седьмой междунар. науч.-практич.

конф. (FEBRAT-07). 3-5 октября 2007 г. Пленарные доклады. – Владивосток: ДВО Российской Академии транспорта, 2007. С. 68 – 71.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СУТОЧНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОГРЕШНОСТЕЙ КООРДИНАТ GPS-БУЁВ Ю. А. Комаровский Морской государственный университет им. адм. Г. И. Невельского Результативность операций по ликвидации разливов нефти в море в достаточной степени зависит от эффективности мониторинга перемещения пятен. Для мониторинга нефтяных пятен на поверхности моря успешно применяются дрейфующие буи со встроенными приёмниками спутнико вой навигационной системы Навстар GPS. Когда разлив происходит в от крытом море, то нефтяное пятно может дрейфовать несколько суток. По этому всё это время GPS-буи должны с определённой периодичностью транслировать по радио свои координаты, которые будут соответствовать координатам границ пятна.

Пятна нефти перемещаются по поверхности моря с малыми скоро стями и с переменными направлениями. Поэтому для предвычисления их положения требуется высокая точность получения обсервованных коор динат и векторов абсолютных скоростей GPS-буёв. Ранее было установ лено существование закономерностей изменения абсолютных погрешно стей координат, определяемых приёмником системы Навстар GPS [1].

Было обнаружено, что в смежных сутках одинаковые значения абсолют ных погрешностей координат появлялись почти в одни и те же проме жутки времени. Зная эту закономерность, можно заранее иметь априор ные оценки точности координат GPS-буёв, участвующих в длительном мониторинге. Цель данного исследования заключается в количественной оценке сходства показателей погрешностей координат от суток к суткам.

Разделим сутки на k равных по продолжительности t промежут ков времени. Присвоим этим промежуткам времени индекс j, j = 1, 2, …, k. Так как GPS-приёмник вычисляет координаты через одинаковые ин тервалы времени, то за время t будет вычислено n пар широт и долгот.

Присвоим вычисленным приёмником в течение j-го промежутка времени координатам индекс i, i = 1, 2, …, n. Рассчитаем по каждому j-му про межутку времени среднюю абсолютную погрешность широты j в метрах и среднюю квадратическую погрешность широты ()j в метрах по следующим формулам:

1n ji, cp j (1) n i n cp j ) ( ji i j ( cp j 0 ) l m, ( ) j l m. (2) n В формулах (1), (2) ji означает вычисленную приёмником ши роту в минутах в j-м промежутке времени, 0 – это опорная широта в минутах, которая одинакова во всех наблюдениях и заведомо меньше любого значения ji. Величина lm является длиной дуги одной минуты меридиана в метрах. Она вычисляется по следующей формуле:

a (1 e 2 ) arc lm, (1 e sin cp j ) 2 (3) где a – большая полуось референц-эллипсоида, e – его первый экс центриситет. Предполагается, что расчёты ведутся на референц эллипсоиде WGS-84. Предполагается, что мониторинг происходит в северном полушарии. Поэтому величина j является разностью ши рот, выраженной в метрах. Она всегда положительна.

Расчёты средней абсолютной погрешность долготы j в мет рах и средней квадратической погрешности долготы ()j в метрах выполняются по формулам, аналогичным (1), (2). Только вместо lm в формулах (2) следует подставить lp – длину дуги одной минуты па раллели в метрах.

a arc cos cp j.

lp (4) 2 1 e sin cp j Предполагается, что мониторинг выполняется в восточном по лушарии. Поэтому величина j является разностью долгот к востоку, выраженной в метрах.

В результате таких расчётов для каждых суток мониторинга бу дут получены вектор-столбцы средних абсолютных погрешностей широты и долготы (a, a), а также вектор-столбцы средних квадрати ческих погрешностей широты и долготы (a(), a()).

1 ( )1 1 ( )............

a j, a ( ) ( ) j, a j, a ( ) ( ) j. (5)............

k ( ) k k ( ) k Понятно, что элементы вектор-столбцов (5) представляют собой случайные величины. Они будут отличаться от соответствующих эле ментов, полученных таким же образом за следующие сутки. Тесноту их статистической связи оценим с помощью коэффициента корреля ции R. Для этого введём в обозначения индекс s, указывающий на но мер суток мониторинга, s = 1, 2, …, d. Обозначение R1,2, будет подра зумевать, что коэффициент корреляции рассчитан для сравнения пер вых и вторых суток мониторинга, а R1,9 – для сравнения первых и де вятых суток мониторинга. Формулы для расчёта коэффициента корре ляции на примере средних абсолютных погрешностей широты для смежных суток запишутся следующим образом:

K s, s 1 1k k s, cp sj, cp1 s 1, s Rs, s 1 j s s 1 k j 1 k j 1k K s, s 1 ( sj cp )( s 1 cp1 ), s s j k j k k ( sj cp ) s s cp1 ) s ( j j 1 j s, s 1.

k k Полное представление о тесноте статистической связи между показателями точности различных суток мониторинга даёт матрица коэффициентов корреляции A.

R1,1 R1, 2 R1,3... R1,s... R1,d R2, 2 R2,3... R2,s... R2,d R3,3... R3,s... R3,d.

A (6)............

Rd, d Матрица (6) является квадратной матрицей порядка d. Главная диагональ матрицы содержит элементы Rs,s, величины которых равны 1. Матрица симметрична относительно главной диагонали. Поэтому нет смысла включать в неё главную диагональ и элементы, располо женные ниже главной диагонали. Сравнение между собой элементов в строках матрицы позволяет проследить изменение коэффициентов корреляции по мере истечения времени от очередных суток до по следних суток мониторинга. То есть, можно проанализировать корре лируемость показателей погрешностей определения координат между первыми и вторыми сутками, между первыми и третьими, между пер выми и четвёртыми и так далее. Предполагается, что величины коэф фициентов корреляции будут убывать по мере увеличения временного промежутка.

Для проверки выдвинутого предположения использовался ста тистический материал, полученный автором во время эксперимен тальных наблюдений за работой GPS-приёмника GP-37. Наблюдения проводились осенью 2006 года на базе высокоточного GPS-полигона Артёмовской топографо-геодезической экспедиции. В период с сентября по 11 октября включительно перерывов в фиксации данных от приёмника на жёсткий диск ноутбука не было. Поэтому данные этого 13-суточного фрагмента наблюдений использовались для расчё та вектор-столбцов (5) и элементов матриц (6). В расчётах промежу ток времени t принимался равным 15 минутам. Отсюда k был равен 96, n = 900, d = 13.

Матрица (7) содержит коэффициенты корреляции, отражающие связь между абсолютными погрешностями широты с 29 сентября по 11 октября 2006 года.

0,466 0,273 -0,167 -0,301 0, 277 0,036 0,047 0,171 0,023 0,125 -0, 0, - 0,002 - 0,433 - 0,426 0,137 0,275 0,053 0,037 0,116 - 0,005 - 0, 0, 0,451 0, 241 0,372 0,154 - 0,051 0,347 0,471 0,322 0,563 0, - 0,015 - 0,108 - 0,069 0,077 0,199 0,264 0,074 0, 0, - 0,256 - 0,246 - 0,009 0,095 0,032 0,232 - 0,059 0, 0,409 0,239 0,231 0,172 - 0,108 0,382 0, A = (7) 0,279 0,057 0,287 0,203 0,254 - 0, 0,253 0,229 0,265 - 0,017 - 0, 0,426 0,126 0,223 0, 0,491 0,57 0, 0,369 0, 0, Анализ корреляционной матрицы (7) позволяет сделать вывод о довольно низкой статистической связи абсолютных погрешностей ши роты между смежными сутками. Только погрешности 2 и 3 октября имеют коэффициент корреляции 0,826 (выделено). Наблюдается общая тенденция уменьшения коэффициентов корреляции по мере увеличения временного промежутка. Однако абсолютные погрешности широты, за регистрированные 3 октября, сохраняют высокий коэффициент корре ляции на всех временных промежутках. Обнаруживается явление, когда через 6 суток величины коэффициентов корреляции значительно возрас тают (выделенная диагональ). Этот факт можно интерпретировать суще ствованием низкочастотной составляющей колебаний абсолютных по грешностей широты с периодом, близким 6 суткам.

Некоторое пояснение обнаруженным фактам могут дать графи ки рис. 1. На нём левая панель представляет график разности широт, полученных 29 сентября (жирная линия), и график разности широт за 30 сентября (тонкая линия). Видно, что характерные точки графиков почти совпадают. На правой панели характерные точки графика за октября (тонкая линия) опережают соответствующие точки графика за 29 сентября (жирная линия) почти на 2,2 часа. Следовательно, главная причина декорреляции абсолютных погрешностей широты, скорее всего, кроется в изменении характера этих погрешностей с периодом, меньшим суток.

Рис. 1. Графики средних разностей широт за 29 сентября и 30 сентября (слева), за 29 сентября и 11 октября (справа) Матрица (8) содержит коэффициенты корреляции, отражающие связь между средними квадратическими погрешностями широты с сентября по 11 октября 2006 года.

0,483 0,177 0,051 0,098 0,226 0,146 0,067 0,054 -0,064 -0,127 -0,099 0, 0,593 0,376 0,149 0,267 0,063 0,033 0,119 - 0,158 - 0,084 - 0,171 - 0, 0,468 0,116 0,21 0,042 - 0,05 0,149 - 0,059 0,032 0,059 0, 0,604 0,204 0,029 0,018 0,078 - 0,103 - 0,061 - 0,092 - 0, 0,304 0,218 0,051 0,049 - 0,053 - 0,001 - 0,069 - 0, 0,699 0,462 0,348 0,224 0,228 0,207 0, A() = (8) 0,721 0,469 0,261 0,311 0,22 0, 0,628 0,422 0, 416 0,325 0, 0,628 0,508 0,392 0, 0,653 0,595 0, 0,67 0, 0, Если сравнивать матрицы (7) и (8), то следует отметить более вы сокие коэффициенты корреляции в смежных сутках у средних квадрати ческих погрешностей широты. С 29 сентября по 3 октября наблюдается довольно значительная декорреляция. Начиная с 4 октября (выделено), декорреляция сильно замедляется. Периодичность, близкая к 6 суткам, обнаруженная в абсолютных погрешностях широты, у средних квадра тических погрешностей (СКП) не проявляется.

На рис. 2. левая панель представляет график СКП широт, полу ченных 29 сентября (жирная линия), и график СКП широт за 30 сен тября (тонкая линия). На правой панели характерные точки графика за 11 октября (тонкая линия) также опережают соответствующие точки графика за 29 сентября (жирная линия).

Рис. 2. Графики СКП широт за 29 сентября и 30 сентября (слева), за 29 сен тября и 11 октября (справа) Матрица (9) содержит коэффициенты корреляции, отражающие связь между абсолютными погрешностями долготы с 29 сентября по 11 октября 2006 года.

0,555 0,393 0,331 0,367 0, 29 0,381 0,123 0,326 0,423 0,313 0,28 0, 0,329 0,571 0,586 0, 429 0,411 0,035 0,02 0,522 0,425 0, 461 0, 0,536 0,386 0,371 0, 482 0,071 0,386 0,369 0,428 0,483 0, 0,809 0,534 0,522 0, 285 0,33 0,526 0,499 0, 425 0, 0, 429 0,438 0, 288 0,475 0,585 0,391 0,417 0, 0,823 0, 291 0,195 0,602 0,637 0,503 0, A = (9) 0,348 0,426 0,645 0,592 0,523 0, 0,482 0,223 0, 281 0,124 0, 0,463 0,269 0,297 0, 0,757 0,643 0, 0,756 0, 0, Если сравнить матрицы (7) и (9), то можно сделать вывод о яв ном снижении тесноты статистической связи на третьи сутки в суточ ных ходах разностей долгот. После этого наблюдается повышение ве личин коэффициентов корреляции. Такой факт не полностью под тверждает предположение о снижении величин коэффициентов кор реляции с увеличением временного сдвига. В отличие от предыдущих матриц все элементы матрицы (9) положительны.

Представление о корреляционных связях суточных ходов абсо лютных погрешностей долготы можно получить с помощью рис. 3. На нём левая панель представляет график разности долгот, полученных 29 сентября (жирная линия), и график разности долгот за 30 сентября (тонкая линия). Видно, что характерные точки графиков почти совпа дают. По графикам правой панели (жирная линия является суточным ходом разности долгот 29 сентября, тонкая линия – разности долгот 11 октября) трудно сделать заключение о совпадении характерных то чек графиков. Нельзя также определённо сказать о появлении времен ного сдвига.

Рис. 3. Графики средних разностей долгот за 29 сентября и 30 сентября (слева), за 29 сентября и 11 октября (справа) Матрица (10) содержит коэффициенты корреляции, отражаю щие связь между СКП долготы с 29 сентября по 11 октября 2006 года.

0,291 0,138 -0,011 0,11 0,012 0,05 0,042 0,011 0,024 0,132 -0,009 0, 0,432 0,341 0,232 0,256 0,34 0,127 - 0,059 0,002 0,129 0,121 0, 0,437 0,223 0,169 0,126 0,098 0,003 0,047 0,242 0, 206 0, 0,475 0,341 0,242 0,238 0,133 0,009 0,033 - 0,035 0, 0,38 0,187 0,097 0,268 0,095 0,126 0,004 0, 0,481 0,341 0,169 0,022 0,005 0,031 0, A() = (10) 0,375 0,179 0,059 0,076 0,091 - 0, 0,305 0,094 0,047 0,002 0, 0,404 0,213 0,105 0, 0,418 0,226 0, 0,581 0, 0, Анализ изменений элементов матрицы (10) подтверждает сде ланное предположение о декорреляции суточных ходов СКП. Если сравнивать коэффициенты корреляции матрицы (8) с коэффициентами матрицы (10), то можно отметить более высокую коррелируемость в смежных сутках у СКП широт, нежели у долгот.

На левой панели рис. 4 жирной линией показан график суточно го хода СКП долготы 29 сентября. На этой же панели тонкой линией нанесён график суточного хода СКП долготы 30 сентября. Сравнение графиков не позволяет сделать уверенный вывод об их совпадении.

Этот факт подтверждает незначительная величина коэффициента кор реляции (первый элемент верхней строки матрицы(10)). На правой панели рис. 4 жирная линия соответствует суточному ходу СКП дол готы 29 сентября, а тонкая линия – суточному ходу СКП долготы октября. На правой панели не наблюдаются ни совпадений, ни явных сдвигов характерных точек графиков. Это подтверждается величиной коэффициента корреляции 0,044 (последний элемент верхней строки матрицы (10)).

Рис. 4. Графики СКП долгот за 29 сентября и 30 сентября (слева), за 29 сен тября и 11 октября (справа) Выполненные расчёты и проделанный анализ можно подыто жить следующими выводами и предложениями.

1. Первые коэффициенты корреляции матриц не принимают больших значений. Этот факт не позволяет сделать вывод о высоком сходстве показателей погрешностей в смежных сутках наблюдений.

2. Наблюдается явно выраженная декорреляция между показателя ми погрешностей по мере увеличения интервала между сутками наблю дений. Потеря сходства объясняется в первую очередь смещением значе ний групповых средних показателей точности координат вследствие за кономерностей движения спутников системы Навстар GPS. Поэтому для повышения точности определения координат GPS-буями есть смысл раз работки математической модели формирования систематических по грешностей, учитывающей геометрию расположения спутников.

3. Другой причиной декорреляции является флуктуация парамет ров трансионосферного канала распространения сигналов спутников.

Разработанный в данной статье способ сравнения может служить для исследования тенденций изменения состояния ионосферы.

Литература 1. Комаровский Ю. А. Исследование модели погрешностей определе ния места судна приёмником СРНС НАВСТАР GPS // Транспортное дело России, специальный выпуск № 2. Москва, 2004. – С. 15 – 19.

СРАВНЕНИЕ АБСОЛЮТНЫХ СКОРОСТЕЙ СУДОВ В ОПЕРАЦИЯХ ЛАРН Ю. А. Комаровский Морской государственный университет им.

адм. Г. И. Невельского Операции по ликвидации аварийных разливов нефти (ЛАРН) в море сопровождаются привлечением судов различного водоизмеще ния и назначения. Привлекаемые к операциям ЛАРН суда, как прави ло, принадлежат различным ведомствам. Поэтому нельзя ожидать, что все они оборудованы GPS-приёмниками одного и того же типа. Из че го следует вполне естественное предположение об отличии их харак теристик точности определения абсолютной скорости. Нетрудно пе речислить задачи, выполняемые в операциях ЛАРН, для решения ко торых необходимо знать в любой момент времени величину абсолют ной скорости. В качестве примера можно привести буксировку боно вых заграждений двумя судами. Здесь требуются согласованные ма нёвры, основанные на получении от GPS-приёмников точного значе ния скорости каждого судна.

Традиционно точность измерения абсолютной скорости GPS приёмником рассматривалась по аналогии с судовым лагом с позиции средней квадратической погрешности (СКП) и зависимости абсолют ной погрешности от величины скорости судна. Для транспортных су дов эта зависимость представляется в виде поправок лага для малого, среднего и полного ходов. Маневрирование судна в операциях ЛАРН происходит в широком диапазоне скоростей. Поэтому в таких опера циях крайне желательно иметь непрерывную функцию абсолютной погрешности от скорости. Тогда буксирующие заграждение суда мо гут выдерживать назначенную скорость, исправляя измеряемую GPS приёмником скорость соответствующим значением функции погреш ности от скорости. Однако до сих пор работ, посвящённых определе нию вида и параметров таких функций, не проводилось из-за высокой затратности натурных экспериментов.

Одним из решений сформулированной проблемы может послу жить применение в задачах совместного маневрирования в качестве критерия точности разности текущих скоростей судов, определяемых GPS-приёмниками. Понятно, что разность скоростей является случай ной величиной, чей вид функции распределения и её параметры слу жат характеристиками отличия измеряемых скоростей.

Чтобы иметь представление о статистических характеристиках разности абсолютных скоростей, были обработаны данные, получен ные автором 3 сентября 2007 года во время рейса Владивосток – бухта Нарва и обратно на борту учебной научно-исследовательской лаборато рии (УНИПЛ) “Галс”, принадлежащей кафедре технических средств су довождения МГУ им. адм. Г. И. Невельского. Во время этого рейса на УНИПЛ “Галс” были установлены GPS-приёмники GP-37 компании Furuno и GP-270ML компании Icom. Во время движения судна данные о векторах абсолютной скорости непрерывно заносились на жёсткий диск ноутбука. Постановка такого эксперимента моделирует ситуацию дви жения с одинаковыми скоростями двух судов, оборудованных GPS приёмниками разного типа. Так как приёмник GP-270ML выводит на внешние устройства пакет данных в формате NMEA 0183 через 2 секун ды, а GP-37 – через 1 секунду, то в ходе предварительной обработки данные пришлось синхронизировать. Синхронизация данных заключа лась в выборе из массива данных GP-37 только тех зарегистрированных значений абсолютных скоростей, которые по меткам времени по шкале UTC совпадали абсолютным скоростям приёмника GP-270ML.

На первом этапе обработки необходимо было проверить тесноту корреляционной связи между значениями скорости (SOG), полученны ми приёмниками GP-37 и GP-270ML в одни и те же моменты времени.

Для объединённого массива данных объёмом 6391 выборочный коэф фициент корреляции получился равным 0,723. Такое значение выбо рочного коэффициента корреляции указывает на высокий уровень слу чайной составляющей измерений SOG. Так как судном управляли двое рулевых, то имел смысл рассчитать выборочные коэффициенты корре ляции отдельно для перехода до бухты Нарва и от Нарвы до Владиво стока. Для перехода Владивосток-Нарва (объём выборки 2311) выбо рочный коэффициент корреляции составил величину 0,516, а для обрат ного перехода (объём выборки 4080) он составил величину 0,771. До бухты Нарва на руле стоял менее опытный рулевой. Отсюда можно предположить, что рыскание судна на курсе приводит к увеличению случайной составляющей погрешности измерения абсолютной скорости GPS-приёмником, и это заметно снижает коррелируемость данных. Сле довательно, данные на переходах следует рассматривать раздельно.

Для снижения влияния случайной составляющей по каждому пе реходу были рассчитаны групповые средние на смежных интервалах времени продолжительностью 6, 12 и 18 секунд n v ji i v, n гр j где j – номер временного интервала в каждой выборке, i – номер отсчёта абсолютной скорости в данном временном интервале, n – число отсчё тов абсолютной скорости в данном интервале времени (3 – для 6 секундного интервала, 6 – для 12-секундного интервала и 9 – для 18 секундного интервала времени).

Затем по полученным данным вновь были рассчитаны выбороч ные коэффициенты корреляции. Результаты вычислений занесены в табл.1.

Таблица Значения выборочных коэффициентов корреляции, рассчитанные по пе реходам Владивосток–Нарва и Нарва–Владивосток для трёх интервалов осреднения Владивосток–Нарва Нарва–Владивосток Интервал осреднения Интервал осреднения 6с 12 с 18 с 6с 12 с 18 с Коэффициент 0,736 0,839 0,877 0,899 0,949 0, корреляции Как следует из табл. 1, осреднение даже на коротком временном интервале значительно повышает коррелируемость отсчётов скоро стей. Наиболее целесообразны 6-секундные интервалы осреднения, так как при больших интервалах теряется оперативность обнаружения изменения вектора абсолютной скорости. Отсюда следует вывод об эффективности применения режимов осреднения скорости. Такими режимами обладают большинство GPS-приёмников.

О дисперсии значений абсолютных скоростей приёмников мож но судить по рис. 1. На нём изображены осреднённые за 18 секунд значения скоростей приёмников GP-37 и GP-270ML за время перехода УНИПЛ “Галс” из бухты Нарва во Владивосток.

Рис. 1. Распределение осреднённых за 18 с скоростей GP-37 (сплошная ли ния) и GP-270ML (точки) На рис. 1 видно, что, несмотря на сравнительно большой интер вал осреднения, дисперсия значений абсолютных скоростей, измеряе мых GPS-приёмником GP-270ML, гораздо выше. Следовательно, с по зиции СКП измерения абсолютной скорости приёмником GP-37 про исходит точнее.

Установив присутствие корреляционной связи между отсчётами абсолютных скоростей, измеренных GPS-приёмниками различных ти пов, далее необходимо оценить вид регрессионной зависимости меж ду скоростями. Для оценки были взяты результаты осреднения за секунд данные перехода Владивосток–Нарва. Результаты регрессион ного анализа представлены на рис. 2.

Для этих данных был предпринят подбор вида регрессионной за висимости. Оценка наиболее подходящей в статистическом смысле за висимости осуществлялась с помощью величин индекса корреляции.

При этом задавились линейная, логарифмическая, параболическая и степенная зависимости. Для них квадрат индекса корреляции принимал значения 0,5424, 0,5430, 0,5438 и 0,5439 соответственно, что, на первый взгляд, не позволяет однозначно отдать предпочтение ни одной из них.

Рис. 2. Оценка зависимости средних скоростей GP-37 и GP-270ML Окончательный выбор был сделан на основании известного свой ства равенства индекса корреляции выборочному коэффициенту корре ляции в случае линейной зависимости [1]. Значение выборочного коэф фициента корреляции для перехода Владивосток–Нарва при 6 секундном интервале осреднения равно 0,7365. Ближе всего к этому значению из всех других оказывается величина индекса корреляции ли нейной зависимости 0,7364. По этому формальному признаку в рамках данной статьи зависимость между величинами абсолютной скорости GP-37 и GP-270ML принимается линейной вида V270 bV37 a, где V – скорость, измеряемая GPS-приёмником GP-270ML, V37 – скорость, измеряемая GPS-приёмником GP-37.

Рассчитанные коэффициенты линейной регрессии для исходных данных (“без осред.”) и для осреднённых скоростей для рассматривае мых переходов помещены в табл. 2.

Таблица Значения коэффициентов регрессии, рассчитанные по переходам Владивосток-Нарва и Нарва-Владивосток без осреднения и для трёх интервалов осреднения Владивосток-Нарва Нарва-Владивосток Коэф Интервал Интервал фици- Без Без осреднения осреднения ент осред. осред.

6с 12 с 18 с 6с 12 с 18 с b 1,679 0,937 0,972 0,972 0,955 0,997 1,016 1, a 0,779 0,463 0,192 0,193 0,586 0,023 – 0,122 – 0, Из табл. 1 следует, что величина коэффициента при V37 сильно зависит от рыскания судна на курсе. Заметное отличие от нуля величины свободного коэффициента линейной зависимости позволяет сделать вы вод о существовании постоянной разницы в измерениях абсолютной скорости GPS-приёмниками GP-37 и GP-270ML.

На следующем этапе вычислялись разности между синхронизиро ванными скоростями i, i = V270i – V37i. Гистограммы разностей скоро стей для переходов Владивосток-Нарва и Нарва-Владивосток представ лены на рис. 3.

Рис. 3. Гистограммы распределений разностей скоростей на переходах Владивосток-Нарва (A) и Нарва-Владивосток (B) Гистограммы рис. 3 отображают плотности распределения раз ностей скоростей, которые заметно отличаются от закона распределе ния Гаусса.

Гистограммы на рис. 3 отличаются дисперсиями. На гистограм ме A можно видеть, как рыскание судна на курсе увеличивает СКП разности абсолютных скоростей на переходе Владивосток-Нарва.

Следует всё же отметить, что моды в этих двух распределениях при ходятся на нулевое значение разности абсолютных скоростей.

Вычисленные статистические характеристики распределений разностей скоростей на переходах сведены в табл. 3.

Таблица Характеристики распределений разности абсолютных скоростей Переход Статистическая Владивосток- Нарва характеристика Нарва Владивосток Среднее, уз –0,0226 –0, Максимальное значение, уз 1 0, Минимальное значение, уз –0,9 –0, Размах варьирования, уз 1,9 1, СКП, уз 0,2267 0, Асимметрия –0,021 –0, Эксцесс 0,356 0, Из табл. 3 следует, что уменьшение рыскания судна на курсе при водит к значительному уменьшению (в 16 раз) среднего значения раз ности абсолютных скоростей. Уменьшается также размах варьирова ния и средняя квадратическая погрешность. На асимметрию и на экс цесс рыскание судна на курсе заметного влияния не оказывает.

На рис. 4 представлены гистограммы распределений разностей осреднённых абсолютных скоростей для перехода Владивосток-Нарва (левая панель, A – C) и Нарва-Владивосток (правая панель, D - F).

Рис. 4. Гистограммы осреднённых разностей скоростей Рассчитанные статистические характеристики распределений разностей абсолютных скоростей представлены в табл. 4 и 5.

Таблица Характеристики распределений осреднённых разностей абсолютных скоростей на переходе Владивосток-Нарва Период осреднения Статистическая характеристика 6с 12 с 18 с Среднее, уз – 0,023 – 0,023 – 0, Максимальное значение, 0,516 0,28 0, уз Минимальное значение, уз – 0,433 – 0,425 – 0, Размах варьирования, уз 0,949 0,705 0, СКП, уз 0,142 0,101 0, Асимметрия 0,118 0,029 0, Эксцесс 0,256 0,711 0, Таблица Характеристики распределений осреднённых разностей абсолютных скоростей на переходе Нарва-Владивосток Период осреднения Статистическая характеристика 6с 12 с 18 с Среднее, уз – 0,0015 – 0,0014 0, Максимальное значение, 0,4 0,25 0, уз Минимальное значение, уз – 0,516 – 0,3 – 0, Размах варьирования, уз 0,916 0,55 0, СКП, уз 0,103 0,071 0, Асимметрия 0,002 0,09 – 0, Эксцесс 0,709 0,704 – 0, Сравнение содержимого табл. 3 – 5 не позволяет сделать вывод о полезности осреднения скоростей GPS-приёмников для уменьшения их разности. Заметно уменьшаются только размах варьирования и значения СКП.

Из результатов проделанного анализа следуют такие выводы и предложения.

1. Обнаружены различия в измерении абсолютной скорости приёмниками разного типа.

2. Положительное значение свободного члена полученной рег рессионной зависимости объясняет тот факт, что показания абсолют ной скорости приёмника GP-270ML в среднем выше скорости приём ника GP-37.

3. Осреднение существенно изменяет характеристики распреде ления. Оно повышает коррелируемость показания абсолютных скоро стей исследуемых GPS-приёмников. Наиболее целесообразными будут короткие интервалы осреднения длительностью 3-5 секунд.

4. На вид и параметры функции распределения разностей скоро стей в значительной степени оказывает влияние рыскание судна на курсе.

5. Полученные результаты будут полезны при дальнейшем сравнении работы приёмника GP-270ML в автономном режиме и при ёмника GP-37 в дифференциальном режиме.

6. Выполненные исследования закладывают количественную основу создания автоматизированной системы управления движением судов, участвующих в операциях ЛАРН.

7. Следует продолжить исследования с целью оценки зависимо сти СКП измерений абсолютной скорости GPS-приёмником от угла рыскания судна на курсе.

Литература 1. Венецкий, И. Г. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе [Текст] / И. Г. Венецкий, В. И. Венецкая. – М. : Статистика, 1974. – 278 с.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СКОРОСТИ ПОВЕРХНОСТНЫХ ТЕЧЕНИЙ В ПРЛИВЕ БОСФОР ВОСТОЧНЫЙ С ПОМОЩЬЮ СУДОВЫХ GPS-ПРИЁМНИКОВ Ю. А. Комаровский Морской государственный университет им. адм. Г. И. Невельского Считается, что самая высокая концентрация загрязняющих ве ществ приходится на бухту Золотой Рог. Течением и ветром эти веще ства переносятся на соседние акватории. Чтобы иметь представление о динамике переноса, необходимо знать характер изменения во вре мени и в пространстве элементов поверхностных течений в этом рай оне. При создании математической модели переноса загрязнений не обойтись без предварительных широкомасштабных и детальных на блюдений. Поэтому, приступая к разработке такой модели, следует выбрать наиболее целесообразный способ сбора статистических дан ных о течениях.

Способ должен характеризоваться минимумом затрат на приоб ретение оборудования, обладать наименьшим числом привлекаемых наблюдателей, одновременно охватывать обширные акватории и иметь достаточную точность получаемых результатов. Этим требова ниям удовлетворяет подход, основанный на измерении абсолютной скорости судов, регулярно совершающих рейсы в водах, омывающих берега полуострова Муравьёва-Амурского и прилегающих к нему островов. К таким судам в первую очередь относятся суда портофлота и пассажирские суда прибрежного плавания. Каждое современное судно оснащено навигационным приёмником спутниковой системы Навстар GPS. Судовой GPS-приёмник способен через 1-2 секунды выводить на экран и на внешние потребители информации помимо обсервованных координат ещё и абсолютную скорость судна (SOG – Speed Over Ground), и путевой угол (COG – Course Over Ground).

Цель данной статьи заключается в анализе проблем, сопровож дающих использование предлагаемого подхода к определению скоро стей поверхностных течений в Амурском и Уссурийском заливах.

Если судно движется параллельно направлению течения, и если скорость судна относительно воды известна, то скорость течения VТ определится простой формулой VT VA VO, (1) где VA – абсолютная скорость судна, VО – относительная скорость судна.

Формула (1) является алгебраической. В случае, когда VТ отрица тельна, течение будет встречным. Когда в результате вычитания скорость течения становится положительной, то течение будет попутным.

Большинство рейсов судов портофлота и пассажирских судов при брежного плавания совершается вдоль берегов полуострова Муравьёва Амурского и островов Русский и Попова. Течения в этих районах плавания направлены вдоль берегов. Поэтому способ оценки скорости течения по формуле (1) выглядит вполне приемлемым.

Однако явная простота излагаемого подхода сводится на нет из-за отсутствия точных данных об относительной скорости судов прибрежного плавания. На подавляющем большинстве таких судов отсутствуют лаги.

Более того, на многих судах, оборудованных лагами, они либо не отрегу лированы должным образом на мерной линии, либо находятся в нерабочем состоянии. Поэтому возникает проблема точной оценки относительной скорости судна, участвующего в экспериментах по определению элемен тов течений.

Одним из решений проблемы определения относительной скорости судна служит реверсивный манёвр судна. Судно при этом совершает ко роткий пробег в одном направлении, параллельном курсу течения, а затем выполняет пробег такой же продолжительности в обратном направлении.

Тогда относительная скорость судна определится следующим образом:

V1 V VO, (2) где V1 – абсолютная скорость судна на первом пробеге, V2 – абсолютная скорость судна на втором пробеге. Понятно, что V1 – это среднее значение SOG на первом пробеге, а V2 – среднее значение SOG на втором пробеге.

1n SOGi, SOGCP (3) n i где n – число зарегистрированных значений абсолютной скорости судна на данном пробеге.

Величина n для определения VО имеет решающее значение. Жела ние устранить влияние случайных погрешностей измерения абсолютной скорости судовым GPS-приёмником приводит к увеличению длительности пробега. Поскольку прибрежные течения весьма изменчивы, то продолжи тельные пробеги неизбежно захватят области, в которых скорость течения будет отличаться по модулю и по направлению. Это может привести к по тере точности при осреднении SOG.

Если в реверсивном манёвре пробеги выполняются сразу один за другим по одной и той же линии пути при слабом ветре, то угрозы потери точности нет. Быстрый реверсивный манёвр могут выполнять суда, при влекаемые для сбора данных о поверхностных течениях. Пассажирские суда и суда портофлота, скорее всего, не будут специально совершать бы стрые реверсивные манёвры с целью определения VО. Между встречными пробегами в их повседневных рейсах проходит много времени, за которое скорость и направление течения неизбежно изменится вследствие прили во-отливных явлений, а также из-за изменения направления и силы ветра.

Это приводит к нарушению симметрии абсолютных скоростей относи тельно VО, чего требует формула (2). Поэтому использование судов прибрежного плавания создаёт дополнительную проблему для сбора достоверной статистической информации о поверхностных течениях.

Для проверки применимости описанных приёмов автором в 2008 го ду с 11 июля по 5 сентября были предприняты экспериментальные наблю дения на пассажирском пароме “Бригадир Ришко”. Эксперименты прово дились с GPS-приёмниками GP-37 и GP-270ML. Приёмник GP-37 работал в дифференциальном режиме. Приёмник GP-270ML работал в автономном режиме. Данные от приёмников во время рейсов на о. Русский и на о. По пова в формате NMEA-0183 автоматически заносились на жёсткий диск ноутбука. Приёмник GP-37 генерировал пакет предложений с данными че рез каждую секунду, а приёмник GP-270ML – через каждые две.

Из всех наблюдений для анализа были взяты данные, полученные 25 июля 2008 года. В этот день паром совершил два рейса на о. Русский и один рейс на о. Попова. В первой половине дня действовал слабый ветер с северо-востока. Во второй половине дня действовал ветер менее 1 балла с юго-запада. Так как паром имеет большую парусность из-за развитой надстройки и высокого надводного борта, то на наблюдения 25 июля ве тер практически не оказывал никакого влияния.

Для анализа были выбраны накопленные данные при прохождении парома пролива Босфор Восточный в районе маяка Токаревского. В мо мент наступления траверза маяка фиксировалось время по шкале UTC с точностью до одной секунды. На рис. 1 представлены графики изменения SOG приёмников GP-37 и GP-270ML за 43 секунды до момента траверза и 43 секунды после момента траверза в первом рейсе на о. Русский и об ратно. На верхних панелях рис. 1 представлены графики абсолютных скоростей парома, полученные от GP-37. На нижних панелях можно ви деть графики абсолютных скоростей, полученные от приёмника GP 270ML. Широкая вертикальная линия на всех панелях указывает на мо мент наступления траверза маяка Токаревского. Штриховые вертикаль ные линии ограничивают 10-секундные интервалы от момента траверза.


Сплошные вертикальные линии ограничивают 15-секундные интервалы от момента траверза.

На первом этапе анализа необходимо было оценить необходи мую и достаточную длительность интервала осреднения SOG. Для это го сравнивались между собой графики верхних и нижних панелей рис. 1.

Сравнение позволяет сделать вывод о более высокой стабильности значе ний абсолютных скоростей приёмника GP-37. Величины абсолютных ско ростей приёмника GP-270ML имеют больший размах варьирования и большую дисперсию. Поэтому при выборе интервала осреднения руково дствовались данными об абсолютных скоростях, измеренных приёмником GP-37. На панелях A и C видно, что 15-секундный интервал охватывает величины SOG, которые уже не характерны моменту траверза. Они на 0, узла меньше скорости в момент траверза. Поэтому для дальнейших расчё тов средних SOG был выбран интервал осреднения в 21 секунду с середи ной интервала, соответствующей секунде момента траверза. Результаты вычислений приведены в табл. 1.

Рис. 1. Графики абсолютных скоростей парома в первом рейсе в проливе Бос фор Восточный при движении в Амурский залив (панели A, B) и из Амурского залива (панели C, D) 25 июля 2008 года Таблица Результаты расчётов абсолютных скоростей парома ”Бригадир Ришко” в проливе Босфор Восточный 25 июля 2008 года Номер Направление Момент SOGСР SOGСР, уз пробега пробега траверза, GP-37, уз GP-270ML, UTC уз 1 270° 1:26:05 9,695 9,618 – 0, 2 90° 2:34:52 9,547 9,563 + 0, 3 270° 3:54:50 9,709 9,682 – 0, 4 90° 5:06:42 8,909 8,927 + 0, 5 270° 7:30:24 10,362 10,345 – 0, 6 90° 10:07:35 8,576 8,582 + 0, Анализ результатов табл. 1 позволяет сделать следующие выводы.

Наблюдается увеличение средней абсолютной скорости при дви жении парома в Амурский залив и её уменьшение при движении в про тивоположном направлении. Этот факт следует расценивать как присут ствие в проливе Босфор Восточный течения, действовавшего с 12:26 по 21:08 по Владивостокскому времени в направлении Амурского залива.

Как следует из табл. 1, в каждом последующем рейсе разность скоростей в прямом и в обратном пробеге увеличивается, что можно объяснить увеличением скорости течения с 12:26 по 21:08 по Владиво стокскому времени.

В правом столбце табл. 1, обозначенном, помещены алгебраиче ские разности между средними значениями абсолютной скоростью при ёмника GP-270ML и приёмника GP-37. Когда паром двигался в сторону Амурского залива, то величина SOGСР приёмника GP-270ML была все гда меньше величины SOGСР приёмника GP-37. Когда же паром двигал ся из Амурского залива, то величина SOGСР была всегда больше. Этот факт ещё нуждается в объяснении.

Чтобы объяснить факт увеличения скорости течения в проливе Босфор Восточный, обратимся к рис. 2. На нём представлен график предвычисленного прилива в порту Владивосток с 0 часов до 15 часов по шкале UTC на 25 июля 2008 года. Короткими широкими линиями показаны моменты траверзов маяка Токаревского для каждого пробега.

Рис. 2. График предвычисленного прилива в порту Владивосток 25 июля Полная вода (0,7 м) наступала в 1:42 UTC. Малая вода (0,5 м) была в 10:34 UTC. Следовательно, все наблюдения 25 июля пришлись на вре мя падения уровня. Отсюда можно предположить, что во время падения уровня моря курс течения в проливе Босфор Восточный равен 270°.

На рис. 2 видно, что первый и второй пробеги приходятся на вре мя стояния уровня моря. Следовательно, в интервале времени 1:26 – 2: UTC течение было постоянным, и его можно рассчитать, если предвари тельно вычислить VО, а затем воспользоваться формулой (1). В результа те вычислений относительная скорость парома ”Бригадир Ришко” по данным приёмника GP-37 получилась равной 9,621 уз, а по данным приёмника GP-270ML она составила 9,591 уз. Разность между этими ре зультатами равна 0,03 уз (0,01543 м/c).

Значения скоростей течения для каждого GPS-приёмника, рассчи танные по формуле (1) с учётом полученных значений относительной скорости парома, сведены в табл. 2.

Таблица Скорости течения в проливе Босфор Восточный 25 июля 2008 года VТ GP-270ML, Номер Момент VТ GP-37, уз пробега траверза, UTC уз 1 1:26:05 0,074 0, 2 2:34:52 0,074 0, 3 3:54:50 0,088 0, 4 5:06:42 0,712 0, 5 7:30:24 0,741 0, 6 10:07:35 1,045 1, Как следует из табл. 2, скорости поверхностных течений в проливе Босфор Восточный могут достигать одного узла и более. Скорости тече ний, рассчитанные по данным GPS-приёмников, существенно отлича ются. Если сравнить величины поверхностных течений в пятом и шес том пробеге с рис. 2, то можно сделать вывод о несовпадении динамики роста скорости течения с замедлением падения уровня моря в окрестно стях малой воды. Можно предположить запаздывание фазы изменения скорости течения от фазы изменения уровня моря в бухте Золотой Рог.

По результатам проделанных рассуждений и эксперименталь ных наблюдений можно сделать следующие выводы.

1. Рассмотренный на примере плавания в проливе Босфор Вос точный способ определения элементов поверхностных течений можно применять и на других акваториях. Способ прост и легко поддаётся автоматизации.

2. Для полной автоматизации вычислительных процедур необхо димо отказаться от фиксации моментов траверзов ориентиров. Рацио нальнее задаваться границами акваторий, в которых определяются элементы поверхностных течений.

3. Предложен подход для определения относительной скорости судов прибрежного плавания без отвлечения их на прохождение мер ной линии.

4. Для повышения точности определения элементов поверхност ных течений необходимо, чтобы экспериментальное судно двигалось со скоростью не более 5-7 узлов по заранее составленному и введён ному в память GPS-приёмника маршруту.

5. Следует использовать GPS-приёмники, работающие в режиме приёма дифференциальных поправок.

6. Крайне необходимо проведение сравнительного анализа точ ности измерения абсолютной скорости судна GPS-приёмниками раз ного типа.

7. Можно предположить существование в проливе Босфор Вос точный реверсивного течения. Данные, полученные автором 25 июля 2008 года, охватывали только время падения уровня. Поэтому целесо образно продолжить эксперименты в этом проливе в течение полного приливного цикла.

8. Для создания модели динамики выноса загрязняющих веществ из бухты Золотой Рог следует провести дополнительные исследова ния, направленные на получение зависимости фазы скорости поверх ностного течения в проливе Босфор Восточный от фазы прилива в месте установки мареографа.

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ВОД В БУХТАХ ЗАЛИВА ПЕТРА ВЕЛИКОГО В. И. Дулепов, О. А. Кочеткова Институт проблем морских технологий ДВО РАН Владивосток, ул. Суханова 5а, dulepov@marine.febras.ru В акватории Залива Петра Великого по экспертным оценкам наи большую антропогенную нагрузку испытывают Амурский и Уссурий ский заливы и особенно бухта Золотой Рог. Известно, что состояние вод Амурского залива в прибрежной зоне города Владивостока также крайне неблагоприятное. Развитие хозяйственной деятельности не со провождалось строительством очистных сооружений, что привело в результате к использованию вод залива в качестве приемника неочи щенных стоков. Экологическая ситуация в прибрежных водах г. Вла дивостока была признана критической еще, в начале 90-х годов, а районы, прилегающие к устьям Первой и Второй речек, признаны зо нами сильного загрязнения. В экосистеме Амурского залива произош ли изменения в трофической структуре сообществ в сторону домини рования детритофагов, бентосные организмы–фильтраторы практиче ски отсутствуют, нарушен процесс воспроизводства морских орга низмов. Участились «красные приливы» вызванные интенсивным раз витием микроорганизмов и токсичного фитопланктона. Известно, что количество и биомасса многих планктонных организмов связана с ко личеством биогенных веществ, которые поступают, в том числе, и со сточными водами. Кроме того, ряд загрязняющих веществ, лимитиру ет концентрацию планктона.

Целью данной работы является изучение современного экологи ческого состояния вод прибрежных акваторий Залива Петра Великого, подверженных влиянию стоков и иных загрязнений. Исследования проводились с 2001 по 2008 гг.

В задачи исследований входило определение гидрохимических и экологических показателей, таких как аммонийный, нитратный, нит ритный азот, фосфат-ион, растворенный кислород, а также перманга натная окисляемость, биохимическое потребление кислорода, СПАВ, общая оценка качества вод по интегральным показателям - гидрохи мическому (ИЗВ) и гидробиологическому (ИС) индексам, а также по общесанитарному индексу.

В 1970-х - 2000-е года содержание загрязняющих веществ в раз ных компонентах морской среды, процессы поступления, переноса, аккумуляции и трансформации основных, наиболее опасных для мор ских экосистем и человека токсикантов, а также биологические по следствия загрязнения изучали сотрудники ряда научно исследовательских и образовательных учреждений г. Владивостока ДВНИИГМИ, ДВО РАН, ТИНРО, ДВГУ.

По экспертным оценкам, объем ежегодного поступления сточных вод в бухту Золотой Рог составляет около 2.6 % от объема их водной массы.

Основными источниками загрязнения бухты являются: неочи щенные промышленные и бытовые сбросы г. Владивостока;

нефте продукты от судов на рейдовых стоянках;

поступления загрязняющих веществ с атмосферными осадками и ливневыми стоками.

Крупнейший в Приморье морской порт в бухте Золотой Рог также оказывает влияние на загрязнение залива. Извлеченный в ходе дноуглу бительных работ грунт сбрасывали в районе м. Токаревского (дампинг), что усилило загрязнение юго-восточной части залива ТМ и НУ.

По официальным данным, опубликованным в Долговременной программе, в бухту ежегодно поступает более 120000 мЗ сточных вод, в том числе около 118000 мЗ сточных вод промышленных предпри ятий. По экспертным оценкам, вместе со сточными водами в Золотой Рог поступает около 104600 т органических веществ, 110050 т взве шенных частиц, 1540 т жиров, 880 т нефтепродуктов, 0.5 т фенолов, 1.2 т пестицидов.


Из-за небольших глубин и интенсивного перемешивания вод, ор ганические загрязняющие вещества в толще вод распределены отно сительно равномерно;

влияние локальных источников загрязнения проявляется только на исследованных станциях вблизи источников.

Акватория б. Золотой Рог практически постоянно покрыта неф тяной пленкой, толщина которой у берегов может достигать 100 мкм:

здесь даже средняя за год концентрация углеводородов (67 мкг/л) вы ше ПДК. Мониторинг бухты, проведенный в июле-августе 2007г, по казал, что вода акватории превышает нормы ПДК для рыбохозяйст венного водоема: по БПК5 в 26,2 раза, аммонию солевому в 3,8 раза, фосфатам в 11,5 раза, СПАВ в 2 раза, нефтепродуктам в 2 раза, железу общему валовому в 3 раза. Сложившаяся ситуация в акватории по данным загрязнителям указывает в первую очередь на отсутствие очистных сооружений выпусков впадающих в б. Золотой Рог.

В более лучшем состоянии находится бухта Лазурная, располо женная в Уссурийском заливе Приморского края, где прилегающее побережье, является рекреационной зоной отдыха для жителей г. Вла дивостока и южных районов Дальнего Востока. Здесь расположены рекреационные комплексы, дома отдыха, санаторий Лазурный берег и Всероссийский детский центр «Океан».

Мы провели мониторинг очистных сооружений «Эпкос», через отстойники которых проходят все сточные воды, поступающие в бух ту Лазурная. Анализы сточных и природных вод бухты Лазурная, как и бухты Золотой Рог, обрабатывались в Центре лабораторного анализа и технических измерений г. Владивостока. Мониторинг вод проведен по одиннадцати гидрохимическим показателям с 2001 по 2008 гг. Ана лиз внутригодовой и межгодовой динамики показателей позволил ус тановить, что рН и железо валовое практически не изменяются, по взвешенным веществам самые большие значения показатели были в начале 2004 г. и в середине 2008 г. и в среднем превышают ПДК для рыбохозяйственного водоема в 3,2 раза.

Также большие различия мы можем наблюдать и у биогенных групп, для азота аммонийного значительные превышения были в се редине 2003 и 2008 гг., что в два и три раза больше, чем в остальные годы, и превышают нормы ПДК в 3,7 раза. Концентрации фосфора определяются при работе очистных сооружений процессом нитрифи кации. По фосфору самые большие показатели приходятся на август 2006 года. Они превышают нормы ПДК в 2,6 раза. Процесс нитрифи кации показывает значительное содержание нитратов и нитритов в воде, куда сбрасываются стоки после очистки. По нитритам у нас пре вышение норм не наблюдается, тогда, как нитраты значительно пре вышают нормы ПДК для рыбохозяйственного водоема. Самые значи тельные превышения по нитратам были осенью 2003 года и летом 2005 года. Наиболее слабая степень работы очистных сооружений на блюдалась осенью в 2005 и летом 2008 гг.

Органические соединения фенолы, СПАВЫ, нефтепродукты, ос таются в пределах норм ПДК, что показывает на удовлетворительное состояние акватории. Проводить межгодовой мониторинг таких зон отдыха очень важно, так как такие бухты ежегодно собирают около себя огромное число отдыхающих со всего Дальнего Востока.

В 2007-2008 годах проводились исследования поверхностных вод в Амурском заливе. Известно, что состояние вод Амурского залива в прибрежной зоне города Владивостока крайне неблагоприятное, это связано с отсутствием очистных сооружений и сбросом различных стоков. В последние десятилетия в экосистеме акватории произошли изменения в трофической структуре сообществ в сторону доминиро вания детритофагов, бентосные организмы–фильтраторы практически отсутствуют, нарушен процесс воспроизводства некоторых морских организмов, наблюдается значительное заиление в центральной части Амурского залива. Количество и биомасса планктонных организмов тесно связана с динамикой поступления биогенных веществ, в том числе и со сточными водами, а ряд загрязняющих веществ, может ли митировать концентрацию фито- и зоопланктона.

Загрязнение акватории Амурского залива обусловлено в значи тельной мере влиянием сточных вод г. Владивостока и реки Раздоль ная. Со сточными водами населенных пунктов Приморского края и предприятий в морские воды залива поступают нефтяные углеводоро ды, взвешенные вещества, хлориды, сульфаты, соединения азота, фосфора, синтетические поверхностно-активные вещества, жиры, масла, фенолы, альдегиды, токсичные металлы.

Всего со сточными водами по данным, рассчитанным норматив ным методом, поступает около 44700т загрязняющих веществ 28 на именований. Основными загрязняющими веществами по массе явля ются: органические (по БПКполн) – 14954 т (33,5%), взвешенные – 13682 т (30,6%) и биогенные вещества – 5232 т (11,7% суммарного сброса загрязняющих веществ).

В результате выраженного воздействия и повышения температу ры в некоторые годы наблюдается увеличение частоты и интенсивно сти «цветения» микроводорослей, которые можно рассматривать как проявление антропогенного евтрофирования. В Амурском заливе уве личение количества планктона было наиболее значительным в рай онах, испытывающих максимальную антропогенную нагрузку, осо бенно в черте г. Владивостока, где наблюдались экстремально высо кие количественные показатели микроводорослей. Отбор проб и ана лиз воды проводили в летне-осенний период 2007-2008 гг.

В пробах воды определяли температуру, соленость, концентра цию растворенного кислорода, БПК5, ПО, фосфор фосфатный, азот нитратный, нитритный и аммонийный, СПАВ, количество клеток фи топланктона.

В результаты исследований установлено, что содержание кисло рода составляло осенью в среднем 6,9±0,5 мг/л, а весной - 8,1±0, мг/л. БПК5 повышалось от 2,9±0,9 мгО2/л в октябре и ноябре до 7,79±0,44 мгО2/л в апреле-мае.

Средние концентрации перманганатной окисляемости также по вышались и составляли 3,9±1,2 мгО/л в октябре, 13,4±1,1 мгО/л в но ябре и 143±143,7 мгО/л в апреле.

В течение осени средняя концентрация биогенных элементов (N и P) уменьшается – N-NO3 - от 196,7±63,5 до 45,8±23,3 мкг/л, N-NO2 от 9,05±2,9 до 8,37±5,34 мкг/л, P-PO43- - от 44,6±15,6 до 30,9±10, мкг/л. Исключение составляет увеличение средних концентраций ам монийного азота с 1,7±0,9 до 5,2±0,02 мкг/л. Возможно, это связано с началом регенерации азота из органических соединений в минераль ные формы. В течении весны концентрация N-NH4+ снижается с вели чины 132,5±13,9 мкг/л до 37,1±15,1 мкг/л, а N-NO2 и N-NO3 увеличи вается. Средняя концентрация Р-РО43- в апреле равна 105±70 мкг/л, апреля 48,8±62,3 мкг/л, а в мае составляет 189,1±124,4 мкг/л.

В апреле, помимо активизации процессов разложения органиче ского вещества и увеличения речного стока, свой вклад в распределе ние биогенных элементов вносит и развитие планктона.

В целом можно сказать, что осенью не наблюдалось превышений средних концентраций определяемых показателей над ПДК, за ис ключением СПАВ (13, 5 и 25 ПДК в октябре и ноябре) и перманганат ной окисляемости, которая более чем 3 раза превышает норматив.

Весной превышение ПДК наблюдается по нитритам – 1,22 ПДК в апреле и 1,44 ПДК в мае, фосфатам – 3,2 ПДК в апреле и 3,8 ПДК в мае, СПАВ – в апреле. Весной, перманганатная окисляемость превы шает установленный норматив в 47,7 раз в апреле, а БПК5 – в 2,6 раза.

Максимальные концентрации загрязняющих веществ заметно повы шались вблизи источника сброса загрязненных вод.

Сравнивая фоновые концентрации характерные для Амурского залива с полученными нами данными в летне-осенний период 2006 2007 годов можно сказать о заметном их превышении. Исключением является аммонийный азот, где содержание ионов аммония ниже фо новых концентраций в ноябре и в октябре в 10-30 раз.

Суммарный показатель загрязнения (СПЗ), представляющий со бой суммарное относительное превышение концентраций компонен тов над фоновыми значениями составил в исследуемый период с уче том всех рассмотренных показателей в октябре - 45, в ноябре - 41, в апреле – 110, и в мае – 180.

В течение осеннего периода от октября к ноябрю в исследуемом районе увеличились концентрации детергентов и аммония и в целом органических веществ, определяемых по БПК5 и ПО, при снижении содержания кислорода и температуры, а концентрации биогенных элементов практически не изменились. Весной, по сравнению с осен ними наблюдениями, заметно увеличивается концентрация биогенных элементов и органического вещества, только концентрация СПАВ не сколько снижается к весне.

В динамике концентраций исследуемых инградиентов проявляет ся сезонное изменение состава и расхода сточных вод, а также гидро динамические и седиментационные процессы.

Таким образом, в результате приведенных исследований можно сделать следующие выводы:

По осредненным данным осенью концентрации биогенных эле ментов сравнительно низки и не превышают ПДК, а весной наблюда ется превышение ПДК по нитритам (1,22 - 1,44 ПДК) и фосфатам (3, - 3,8 ПДК). Превышение ПДК по СПАВ в 13,5 и 25 ПДК в октябре и ноябре и ПО (норматив превышен более чем в 3 раза) наблюдается в осенний период наблюдений. Весной превышение установленного норматива по перманганатной окисляемости составляет 47,7 раз и по БПК5 2,6 раз, в то время как концентрации СПАВ превышали норма тив в 7,4 ПДК.

Установлена сезонная изменчивость загрязняющих веществ и биогенных элементов, причем значения почти всех исследуемых по казателей осенью меньше, чем весной, за счет увеличения весной по верхностного стока, а также в связи с разрушением органических со единений и других загрязняющих веществ к осени при более высоких температурах.

По мере удаления от устья рек и смены направления течений под действием преобладающих ветров, наблюдается пространственная изменчивость концентраций исследуемых загрязняющих веществ и биогенных элементов.

Индекс загрязнения относит воду в Амурском заливе в прибре жье г. Владивостока к V классу – «грязная» вода в октябре, VI классу – «очень грязная» в ноябре, а весной к IV классу - «загрязненная».

Общесанитарный индекс свидетельствует о загрязнении органическим веществом.

ИССЛЕДОВАНИЕ УСТЬЕВ РЕК НА ПРИМЕРЕ ЭСТУАРИЯ РЕКИ РАЗДОЛЬНОЙ М. З. Ермолицкая Институт проблем морских технологий ДВО РАН Владивосток, ул. Суханова, 5,а, erm@marine.febras.ru Устьевую область рек обычно рассматривают как некую природ ную систему, на внешних входах которой действуют речные и мор ские гидрологические факторы. Главными в системе речного входа являются сток воды и наносов, а морского входа – уровень воды, со леность и волнение. Через эти факторы устье реки связано с речным бассейном и морским приемным водоемом.

В целом, природный комплекс устьевых областей рек, включая рельеф, гидрографическую сеть, режим, экологические условия, фор мируется под влиянием устьевых процессов. Основу этих процессов составляет комплекс гидрологических, гидрохимических, биологиче ских и морфологических процессов, происходящих в устьевой облас ти реки в результате взаимодействия речных и морских вод [1].

Рассмотрим изменчивость солености в зоне смешения речных и морских вод на примере эстуария реки Раздольной (Амурский залив Японское море). Согласно исследованиям Шевцовой О. В. [2] толща вод фронтальной зоны реки делиться на два слоя. Для верхнего слоя характерна тенденция увеличения солености с ростом уровня вод, для нижнего – уменьшения. При среднем речном стоке и слабом ветре в области наиболее высоких продольных градиентов солености воды в течение суток хорошо перемешаны. С учетом течений, в результате падения уровня от высокой полной воды к низкой малой воде, раз в сутки происходит эстуарная циркуляция с переносом воды и солей в сторону моря в верхнем слое и в сторону реки в нижнем слое. Раз ность солености вод в верхнем и нижнем слоях, как правило, не пре вышает 1%о.

В пределах зоны смешения наряду с соленостью изменяется и температура воды, причем по-разному в разные сезоны. Так, наиболее высокая температура воды в устье реки Раздольной наблюдается в июле-августе и составляет 28-32° С, а величины солености в летний период при максимальных величинах стока в устье реки опускается до 9-10%о, тогда как в других районах северной части Амурского залива в тот же период времени температура воды равна 23-26°С, соленость около 20%о.

Анализ продукционно-деструкционных процессов в эстуарии ре ки Раздольной за 2006-2007 гг. показал, что в период ледостава соле ность воды и содержание биогенных элементов определяется прито ком пресных речных вод и приливно-отливными течениями. К концу ледостава содержание Хл в столбе воды достигало 10 мг*м-2, в толще льда – 50 мг Хл*м-2. В отсутствии снежного покрова первичная про дукция водного столба может достигать 150 мг С*м-2*д-1. Высокая продукция эстуарной зоны в период ледостава обусловлена высоким содержанием биогенных элементов в речной воде.

Во время сильных паводков, когда расход воды составляет более 440 м3*с-1, что в 5 раз превышает среднемноголетние показания ( м3*с-1), вся акватория Амурского залива представляет собой обшир ный эстуарий, и все измеряемые в заливе параметры определяются процессами смешения речных и морских водных масс. Речные воды выносят большое количество биогенных элементов: фосфора – 2, т/сут., азота – 68,4 т/сут., кремния – 414 т/сут.;

что, в свою очередь, обеспечивает интенсивное развитие фитопланктона. Содержание хло рофилла в слое фотосинтеза составляло 20-50 мг*м-2 в приустьевой зоне и 80-130 мг*м-2 на большей части акватории залива. Оцененная величина первичной продукция достигала 6 г С*м-2*д-1 [2].

Устье реки Раздольной является наиболее загрязненным участ ком акватории Амурского залива. Основными источниками поступле ния примесей в реку являются сточные воды с предприятий, ливневый сток с сельскохозяйственных полей и урбанизированной территории, выпадение загрязняющих веществ с атмосферными осадками. Средне годовой сброс бытовых и промышленных вод оценивается в тыс. м3, максимальная концентрация загрязняющих веществ в стоке реки может достигать 150 мг/л. По реке в залив поступают воды, за грязненные пестицидами, минеральными удобрениями, продуктами отходов животноводства и химической минерализации. Серьезную опасность с точки зрения распространенности и воздействия на живые организмы представляют нефтепродукты (2-5 ПДК), фенолы (от 15- ПДК до 30-40 ПДК), а также тяжелые металлы (железо, свинец, се ребро, цинк, кадмий, ртуть, медь и другие) и их соединения, способ ные очень долго сохранять свою биологическую активность. Уровни токсичности элементов в пробах зоопланктона в 2006 г. по данным ИБМ ДВО РАН были высоки, что характеризуется низким видовым разнообразием и низкой плотностью (790,4 экз/м3). Кроме того, в устье реки зарегистрированы случаи «цветения» воды, вызванные массовым развитием потенциально токсичных и вредоносных видов, многие из которых известны как индикаторы евтрофных вод [3].

Доминирующее значение при переносе примесей в зоне смеше ния имеют ветровые течения. При северном ветре накопление загряз няющих веществ идет на большей части эстуарии реки Раздольной.

Западный ветер способствует выносу загрязнений из устья, где кон центрация примесей уменьшается в 100 раз. Следует отметить, что максимальные величины концентраций примесей в реке сопровожда ются максимальными расходами, при этом загрязняющие вещества выносятся потоком, формируемым в заливе рекой.

Таким образом, исследование эстуария реки Раздольной показа ло, что большую экологическую опасность для устьев рек представля ет загрязнение речных вод, которое оказывает существенное влияние и на прибрежные воды Амурского залива. Вследствие замедления скоростей течения и обратных течений в устье реки создаются усло вия для задержки и накопления загрязняющих веществ. Рассчитанный индекс сапробности в зоне смешения соответствует III и IV классу ка чества вод. Изъятие и зарегулирование стока реки ведут к понижению уровней воды в период половодья, усилению относительного влияния приливов, осолонению устьевого взморья и устьевого участка реки.

Литература 1. Пономарева Т. Г. Морские устья рек северо–восточного региона Дальнего Востока. http://www.dvgu.ru/meteo/Intra/PonomLect.html.

2. Морские прибрежные экосистемы. Водоросли, беспозвоночные и продукты их переработки: тезисы докладов Третьей Международ ной научно-практической конференции. Владивосток: ТИНРО центр, 2008.

3. Материалы международной научно-практической конференции «Морская экология – 2007». Владивосток: МГУ им. адм. Г. И. Не вельского, 2007.

ОБЕЗВРЕЖИВАНИЕ ШЛАМОВ ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА Л. Ю. Фирсова, А. М. Нугманов Морской государственный университет им. адм. Г. И. Невельского Проблема обезвреживания отходов гальванического производства – одна из важнейших экологических проблем, в основе которой лежит поиск способов предотвращения загрязнения окружающей природной среды ионами тяжелых металлов. Металлсодержащие сточные воды гальванического производства нейтрализуются и обезвреживаются на станциях очистки сточных вод, как правило, c образованием в качест ве конечных продуктов смеси осадков гидроксидов металлов. Воз можности утилизации таких гальваношламов ограничены. Хранение подобных осадков затруднено из-за большого их объема вследствие высокой обводненности гидроксидов, а для захоронения требуется со оружение специальных полигонов, где был бы исключен контакт с природными водами, чтобы исключить вторичное загрязнение окру жающей среды растворимыми формами тяжелых металлов.

Известно достаточно большое число технологических решений для извлечения ионов тяжелых металлов из сточных вод [14], но, в то же время, для переработки гидроксидных осадков предполагает в основном один способ - термообработку [5, 6]. Термообработка при высоких температурах (800oC и более) разрешает проблему токсично сти отходов т. к. они превращаются в нетоксичные продукты и, в ка кой-то степени, - утилизации отходов, например, использование в производстве стройматериалов. Существенным недостатком этой тех нологии являются большие энергозатраты, малая производительность оборудования и его высокая стоимость.

Одним из путей превращения гальванических отходов в неток сичные соединения может быть сульфидная обработка, когда конеч ные твердые продукты представляют собой сульфиды тяжелых метал лов, стабильные в условиях воздействия природных факторов. Гидро ксидные осадки, переходя в менее растворимую и более устойчивую форму сульфидов, приобретают свойства, близкие к свойствам при родных соединений (руды цветных металлов – это, в основном, суль фиды). Теоретическая возможность этого метода переработки гальва ношламов была показана нами ранее [7].

Технологические параметры процесса сульфидизации отрабаты вались на гальваношламах КнААПО им. Ю.А.Гагарина (г. Комсо мольск-на-Амуре). Массовые составы шламов, рассчитанные по дан ным химических анализов приведены в табл. 1:

Таблица Состав гальваношламов по основным металлокомпонентам, масс.% Проба № 1 Проба № 2 Проба № 3 Проба № Cr(VI) - 1,0 Ni - 6,9 Al - 10,3 Al - 5, Crобщ - 3,5 Feобщ - 0,65 Pb - 0, Feобщ - 0, Хромовые, алюминатные и кислотно-щелочные осадки в своем составе в основном содержат гидроксиды металлов и твердые продук ты их карбонизации в щелочной среде. В составе жидкой фазы этих шламов, кроме растворимых солей щелочных металлов, присутствует хром(VI). Алюминатный шлам, состоящий из растворимых алюмина та и продуктов карбонизации, будучи сильнощелочным (pH ~ 13), может находиться только в жидком пастообразном состоянии. Хромо вые и кислотно-щелочные шламы, теряя влагу на воздухе, могут на ходиться в воздушно-сухом состоянии.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.