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 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 13 |

«ЭКОЛОГИЯ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ ЭРБ – 2009 V МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ 9-12 сентября 2009 года ТРУДЫ ...»

-- [ Страница 9 ] --

6. Розенцвет О.А. Влияние загрязнений окружающей среды на биохими ческий состав водных растений. // Экологические проблемы загрязне ния водоёмов Волжского бассейна, современные методы и пути их решения: Матер. Всеросс. науч.-практ. конф. / ГНУ Всероссийский НИИ орошаемого земледелия. – Волгоград, 2004. – С. 146-148.

АНТРОПОГЕННАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ Р. СОДЫШКА С.М. Чеснокова, А.А. Корелова, Е.В. Еропова Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия Река Содышка протекает по северо-западной окраине г. Владимира, является правобережным притоком реки Рпень, длина водотока – 22 км, площадь водосбора – 82,7 км, что составляет 30 % от площади водосбора р.

Рпень. По характеру питания и стока воды р. Содышка относится к восточно-европейскому типу с преобладанием снегового питания (пример но 60-80 %) и преимущественно с равнинным стоком, несмотря на то, что за теплое время года на территорию области выпадает осадков больше, чем в зимний период, доля дождевого питания невелика. Вклад подземного питания колеблется в пределах 5-10 %. В режиме реки четко выражено весеннее половодье продолжительностью в среднем 1,5-2 месяца. Пик половодья приходится на конец апреля - начало мая. Спад уровня воды в большинстве случаев затяжной и к меженному состоянию река приходит в конце мая - начале июня. Летние и зимние уровни воды более устойчивы, в это время питание происходит за счет подземных вод.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Морфология русла реки и долины связаны с особенностями рельефа области. Рельеф Владимирской области представляет собой сравнительно однообразную волнистую равнину. Следовательно, р. Содышка равнинная с малым уклоном русла (несколько сантиметров на километр) и спокойным течением. В меженный период скорость течения примерно 0,1-0,4 м/с.

В сравнительно недалеком прошлом вода в Содышке была чистей шая, и использовалась в качестве питьевой жителями окрестных деревень и г. Владимира. В реке водились лещ, язь и щука и другие виды рыбы.

В 1959 г. на Содышке построили дамбу и образовалось водохрани лище с площадью зеркала 119 га. Назначение водохранилища – техничес кое водоснабжение Владимирского тракторного завода, орошение около тыс. садовых участков горожан, место отдыха жителей г. Владимира.

Загрязнение воды происходило, главным образом, за счет ливневых стоков и в паводковый период.

В настоящее время основными источниками загрязнения воды реки являются ОАО «Птицефабрика Центральная», ОАО «Птицефабрика Юрье вецкая», ОАО «Владимирский моторно-тракторный завод» (ВМТЗ), МУП «Владимирводоканал», ливневые стоки с садовых участков, окрестных деревень и жилого массива Октябрьского района г. Владимира. В истоке р.

Содышка расположены очистные сооружения птицефабрик «Центральная»

и «Юрьевецкая», площадка компостирования птицефабрики «Централь ная».

Усиление антропогенной нагрузки в последние десятилетия привело к деградации экосистемы р. Содышка: сократилось видовое разнообразие гидробионтов, произошла биоаккумуляция ксенобиотиков в биомассе неко торых видов, снизилось качество воды, исчезли ценные виды рыб [1, 2].

Низкий потенциал самоочищения малых рек при возрастании антропогенной нагрузки, как правило, приводит к резкому снижению качества воды, что наглядно иллюстрируют данные таблицы 1. В истоке и устье реки Содышка с 1998 года к настоящему времени класс качества изменился с 3 до 6 (очень грязная) [1, 2].

Исходя из состава стоков, поступающих в реку Содышку от различ ных источников, в экосистеме водоема происходят процессы эвтрофикации и закисления [3].

Для оценки степени закисления и эвтрофикации реки и устойчивости ее к этим процессам нами проведен мониторинг основных гидрохимичес СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ ких параметров воды в сентябре 2008 г. и апреле 2009 г. в шести гидрохимических створах реки (рис. 1).

Таблица 1.

Динамика качества воды р. Содышка по индексу загрязненности вод Название Класс качества воды гидро химического поста Исток, 3 4 4 5 6 7 5 5 6 с. Семеновское Устье, 3 4 5 4 3 7 5 5 5 п. Сновицы Рис. 1. Карта-схема створов реки Содышка Условные обозначения:

1 – исток (с. Семеновское);

2 – до ПТФ;

3 – после ПТФ;

4 – до плотины;

5 – после плотины;

6 – устье (с. Сновицы) V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Для оценки устойчивости к закислению нами использованы такие показатели как величина кислотно-нейтрализующей способности (КНС), щелочности, соотношению молярных концентраций HCO3-/SO42-, анионов к основным катионам, карбонатной (временной) к общей жесткости (табл. 2).

Как видно из табл. 2, вода реки характеризуется низкой способ ностью к нейтрализации кислотных агентов и слабой устойчивостью к закислению, особенно в створах, расположенных после птицефабрики, что связано с увеличением в воде концентраций ионов аммония, нитратов и сульфатов, снижающих кислотно-нейтрализующую способность воды [3].

Таблица 2.

Основные гидрохимические показатели, характеризующие устойчивость к закислению Жесткость Жесткость КНС общая, карбонатная, рН Соотношение мэкв./л мэкв./л [SO42-] / Створы ([Ca2+]+[Mg2+]) 1. Исток 7,9 3,7 2,4 1,3 1,6 1,2 6,9 6,7 4, 2. До ПТФ 7,3 4,2 3,9 0,9 1,9 1,3 6,8 6,7 4, 3. После 6,7 3,7 4,3 2,3 1,9 1,3 6,7 6,6 5, ПТФ 4. До 7,1 3,8 3,6 1,3 2,3 1,5 6,8 6,7 3, плотины 5. После 7,5 4,1 4,4 3,9 2,5 1,9 6,9 6,7 1, плотины 6. Устье 7,3 3,9 3,3 2,6 2,5 1,9 6,9 6,7 3, Для определения уровня трофности воды в различных створах нами использовалось соотношение концентраций минерального азота к мине ральному фосфору [4], а для оценки устойчивости к эвтрофикации интенсивность процесса нитрификации [5]. Интенсивность процесса нитри фикации оценивали по соотношению азота нитратного к общему азоту минеральному. Как видно из табл. 3, во всех створах реки вода характе СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ ризуется высокой степенью эвтрофированности и низкой способностью к самоочищению.





Таблица 3.

Уровень трофности и устойчивость к эвтрофикации р. Содышка Интенсивность Створы Трофность Nmin/Pmin нитрификации, % 1. Исток Эвтрофный 1,2 40, 2. До ПТФ Эвтрофный 1,1 38, 3. После ПТФ Политрофный 0,9 31, 4. До плотины Эвтрофный 1,1 38, 5. После плотины Эвтрофный 1,1 38, 6. Устье Эвтрофный 1,1 37, Таким образом, возросшая антропогенная нагрузка на бассейн р.

Содышка с начала 70-х годов XX столетия привела к резкому снижению класса качества воды, эвтрофированию водотока, снижению устойчивости к закислению и самоочищающей способности экосистемы реки. Особенно резко эти процессы проявляются в створе после птицефабрик «Юрьевец кая» и «Центральная» – основных источников загрязнения реки.

Литература Ежегодный доклад о состоянии окружающей среды и здоровья 1.

населения Владимирской области в 2006 году. / Под ред. С.А.

Алексеева. – Владимир, 2007. – 158 с.

Ежегодный доклад о состоянии окружающей среды и здоровья 2.

населения Владимирской области в 2007 году. / Под ред. С.А.

Алексеева. – Владимир, 2008. – 168 с.

Никаноров А.М. Научные основы мониторинга качества вод. – СПб.

3.

Гидрометеоиздат, 2005. – 409 с.

Никаноров А.М., Хоружая Т.А. Экология. – М.: Изд-во «ПРИОР», 4.

2000. – 304 с.

Биелек П., Кудеяров В.Н. Экологические проблемы накопления нитра 5.

тов в окружающей среде. Тезисы докладов Всесоюзной конференции.

– Пущино, 1989. – С. 11.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант 09-05 99003-р-офи).

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

УРОВЕНЬ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ГРУНТОВЫХ ВОД НИТРАТ-ИОНАМИ ВО ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ И Г. ВЛАДИМИР С.М. Чеснокова, О.Н. Рязанцева, О.Н. Сучкова Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия Грунтовые воды и питаемые ими колодцы служат основным источником питьевого водоснабжения для сельских населенных пунктов и дачных поселков Владимирской области. Кроме того, в силу высокой степени загрязнения поверхностных источников питьевого водоснабжения и ухудшения качества воды централизованных источников питьевого водоснабжения, с каждым годом возрастает доля городского населения, использующего в качестве питьевых грунтовые воды. В силу этих обстоятельств необходимо усилить контроль за качеством грунтовых вод, используемых для питьевых целей.

В последние десятилетия во Владимирской области наблюдается тенденция повышения уровня содержания нитратов в грунтовых водах, используемых населением в качестве источников питьевой воды [1, 2].

Известно, что нитраты и продукты метаболизма нитратов обладают высокой токсичностью для человека и животных. При длительном поступлении нитратов в организм человека развивается целый спектр нарушений в организме: снижение иммунитета, нарушение обмена веществ, активация свободнорадикальных реакций, пероксидация липидов, формирование тканевой гипоксии, нарушение детоксикационной функции печени, модификация процесса бластомогенеза, индуцированного химическими, физическими и биологическими факторами [3].

Постоянные наблюдения за содержанием нитрат-ионов в системе регионального экологического мониторинга в силу финансовых проблем проводятся в области лишь в 11 родниках и 17 колодцах [1, 2]. Кафедра экологии Владимирского государственного университета проводит постоянный мониторинг содержания нитратов в объектах окружающей среды с 1990 года [4]. В 2008-2009 годах сотрудниками кафедры экологии проведен мониторинг загрязнения нитратами грунтовых вод во всех районах Владимирской области.

Определение нитрат-ионов проводили потенциометрическим мето дом с использованием нитрат-селективного электрода ЭЛИС-121 NO3- по ГОСТ 29270-95.

СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ В Камешковском районе было обследовано 20 колодцев. В шести из них содержание нитратов превышает ПДК (45 мг/л). Максимальный уровень загрязнения нитратами составляет 246,8 мг/л (д. Волковойново).

Более чем двухкратное превышение ПДК нитратов обнаружено в колодцах деревень Лемешки (93,9 и 96,0 мг/л) и Куницино (96,0 мг/л).

В Вязниковском районе обследовано 12 колодцев и родников, в 4 из них содержание нитратов существенно превышает ПДК: д. Сергеево – мг/л;

д. Ян – 98 мг/л;

д. Климовская – 78 мг/л;

д. Октябрьская – 65 мг/л.

В Собинском районе обследованы колодцы в 16 населенных пунктах, в пяти из них уровень загрязнения воды нитратами превышает ПДК (г.

Лакинск, пос. Ворша, с. Бабаево, д. Перебор).

В Судогодском районе содержание нитратов выше ПДК в воде колодцев 5 населенных пунктов из 13 обследованных (д. Байгуши, д.

Вяткино, д. Захарово, д. Ефимовская, д. Никитино).

Высокий уровень загрязнения грунтовых вод нитратами обнаружено также в Петушинском и Гусь-Хрустальном районах. Значительно ниже уровень загрязнения грунтовых вод нитратами в Суздальском, Александ ровском и Кольчугинском районах.

Мониторинг загрязнения грунтовых вод нитратами в г. Владимире и его пригородах на кафедре проводятся с 1990 года (рис. 1-3). За период наблюдений прослеживается четкая тенденция роста среднегодового уровня загрязнения нитратами воды родников, расположенных в черте г.

Владимира (рис. 1). Однако во всех исследуемых родниках среднегодовая концентрация нитратов в воде не превышает ПДК, что связано с ограниченным поступлением нитратов в почву городских ландшафтов в силу покрытия значительной части территории города асфальтом.

Максимальный уровень загрязнения вод нитратами на территории г.

Владимира наблюдался в 2009 году в период таяния снега (конец марта, апрель) в родниках, расположенных в понижениях рельефа (рис. 2).

Уровень загрязнения нитратами воды колодцев значительно выше, чем воды родников (рис. 3), что связано с тем, что большинство колодцев расположено в частном секторе на территории личных подсобных хозяств горожан, где производится овощеводческая продукция с применением минеральных удобрений (в том числе и азотных).

Высокий уровень загрязнения грунтовых вод также в пригородах г.

Владимира – зонах влияния крупных птицефабрик и садовых товариществ:

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

(п. Энергетик (170 мг/л);

п Юрьевец (70-86 мг/л);

д. Веризино (68 мг/л);

д. Семязино (87 мг/л);

д. Марьинка (68 мг/л).

Содержание нитратов, мг/л мг/л 30 25 2009 апрель 1 2 3 4 5 6 Рис. 1. Среднегодовые концентрации нитратов в родниках г. Владимира за 1990-2009 гг.

Условные обозначения:

1 – ул. Мира, 2 – ул. Н.Дуброва, 3 – ул. Маяковского, 4 – ул. Растопчина, 5 – ул. Левино поле, 6 – ул. Куйбышева, 7 – ст. Торпедо Содержание нитратов, мг/л мг/л февраль, апрель, 1 2 3 4 5 6 7 8 Рис. 2. Концентрации нитратов в родниках г. Владимира (весна 2009 г.) Условные обозначения:

1 – ул. Мира, 2 – ул. Н.Дуброва, 3 – ул. Маяковского, 4 – ул. Растопчина, 5 – ул. Левино поле, 6 – ул. Куйбышева, 7 – ст. Торпедо, 8 – ул. Диктора Левитана, 9 – ул. Ново-Ямская СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ Содержание нитратов, мг/л 1 2 3 4 5 6 7 8 Рис. 3. Концентрации нитратов в колодцах г. Владимира (апрель 2009 г.) Условные обозначения:

1 – ул. Марьинская, 2 – ул. Белякова, 3 – ул. П.Морозова, 4 – ул. Урожайная, 5 – ул. Дачная, 6 – ул. Дружбы, 7 – ул. Лакина, 8 – ул. Северная, 9 – ул. Диктора Левитана Анализ уровня загрязнения грунтовых вод нитратами по районам Владимирской области показывает, что к числу основных источников загрязнения относятся крупные птицефабрики, животноводческие комплек сы (свинокомплекс), крупные садоводческие товарищества, индивидуаль ные подсобные хозяйства и крупные кладбища (деревни Байгуши, Вяткино, Волковойново и др.).

Усиливают воздействие тех или иных источников поступления нитратов гидрогеологические характеристики территории, механический состав почв и подстилающих пород. Тяжелые глинистые и суглинистые почвы и породы в существенной степени ограничивают просачивание воды и растворенных в ней нитратов до уровня грунтовых и подземных вод и наоборот, при легком песчаном и супесчаном составе, промывание нитратов происходит практически полностью (Петушинский, Судогодский, Собинский, Гусь-Хрустальный районы).

Литература 1. О состоянии окружающей среды и здоровья населения Владимирской области в 2006 году. Ежегодный доклад./ Под ред. С.А. Алексеева. – Владимир, 2007. – 158 с.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

2. О состоянии окружающей среды и здоровья населения Владимирской области в 2007 году. Ежегодный доклад./ Под ред. С.А. Алексеева. – Владимир, 2008. – 168 с.

3. Ильиницкий А.П. Нитраты и нитриты питьевой воды как фактор онкологического риска. Гигиена и санитария, 2003, № 6. – С. 81-84.

4. Чеснокова С.М., Савичева Е.С. Оценка уровня загрязнения атмосфер ного воздуха, почв и грунтовых вод г. Владимира соединения азота.

Экология речных бассейнов. Труды 2-ой Междун. науч.-практ. конф./ Под общ. ред. проф. Т.А. Трифоновой, Владим. гос. ун-т, Владимир, 2002. – С. 179-181.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант 09-05-99003-р-офи).

ОЦЕНКА УРОВНЯ ЭВТРОФИКАЦИИ И САМООЧИЩАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ РЕКИ КАМЕНКА С.М. Чеснокова, О.В. Савельев Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия An assessment of degree of eutrophication for water was carried out in different selection places of the river Kamenka by the ratio of concentration of mineral forms of nitrogen and phosphorus. The self-cleaning ability of the river was determined by the ratio of nitrate nitrogen to total mineral nitrogen concentration.

Река Каменка является правым притоком реки Нерль, протекает по территории Суздальского района Владимирской области. Длина водотока – 41 км. Основным источником загрязнения – стоки с сельхозугодий Суздальского района и коммунально-бытовые стоки сельских поселений и г. Суздаля, содержащие высокие концентрации биогенных элементов (N, P), способствующих эвтрофикации водоемов и водотоков. Нарушение гидрологического режима водотока, как правило, способствует изменению кислородного режима, усилению процесса эвтрофикации и снижению самоочищающей способности гидробиоценоза. В бытовых стоках азот представлен главным образом в виде ионов аммония (до 2-7 мг/л).

СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ Соли аммония характеризуются высокой токсичностью для многих видов гидробионтов, особенно для рыб. Присутствие ионов аммония в концентрациях 1-1,5 мг/л снижает способность гемоглобина рыб связывать кислород. Длительное загрязнение водотоков аммонийным азотом приво дит к снижению видового состава гидробиоценозов и популяции рыб, что можно наблюдать в настоящее время в воде реки Каменка.

Загрязнение водотоков солями аммония вызывает снижение в воде содержания кислорода в результате большого расхода кислорода на окисление (~ 4 г/г аммонийного азота). Процесс окисления совершается в две стадии. На первой стадии под действием нитрифицирующих бактерий ионы аммония окисляются до нитрит-ионов.

NH4 + + 2O2 NO2- + 2H2O Нитритные ионы весьма не устойчивы и под действием нитрофици рующих бактерий быстро окисляются до нитратов.

2NO2- + O2 = 2NO3 Содержание аммонийного азота в воде может быть использовано для оценки качества воды водоемов [1], а интенсивность процесса перехода ионов аммония в нитраты (нитрификация) служит показателем способности водоемов к самоочищению [2].

Нами обследован участок реки, испытывающий главным образом влияние г. Суздаля и сельских поселений (рис.1). Отбор проб воды произ водили в апреле 2009 года. Определяли концентрацию ионов NH4 +, NO3-, РО43-, степень насыщения воды кислородом, перманганатную окисляемость и кислотность (табл. 1).

Результаты оценки качества воды в исследуемых створах по содержанию аммонийного азота представлены в таблице 2. Как видно из этой таблицы, полученные данные удовлетворительно согласуются с результатами оценки качества воды в этих створах по видовому составу зообентоса (метод Николаева), полученными нами в августе 2008 года [3].

Оценку трофности воды в различных створах реки проводили методом Сиренко Л.А. [4] по соотношению концентрации минерального азота к минеральному фосфору и по видовому составу зообентоса (табл. 3).

Как видно из табл. 3, результаты оценки трофности, полученные разными методами хорошо согласуются между собой.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Рис. 1. Места отбора проб воды р. Каменка: 1 – 100 м выше устья реки Тумки;

2 – 100 м ниже устья реки Тумки;

3 – 150 м выше моста дороги на село Янево;

4 – 700 м на северо-восток от церкви села Кибол;

5 – 300 м выше верхней плотины г. Суздаля, близ ГТК;

6 – пешеходный мост под стенами Спасо Евфимиева монастыря;

7 – 100 м ниже нижней плотины;

8 – у моста дороги Суздаль – Владимир;

9 – близ очистных сооружений г. Суздаля;

10 – устье (между с. Кидекша и Новоселка).

Таблица 1.

Гидрохимические показатели воды р. Каменка № Степень Перманганатная Концентрация, мг/л Iнитр., ство- рН насыщения окисляемость, 3- + РО4 NNH4 NNO3 Nмин. % ра кислородом, % мгО2/л 1 7,2 87,1 8,4 2,0 0,42 0,28 0,70 2 7,3 80,4 9,2 3,3 0,68 0,44 1,12 39, 3 6,8 73,8 8,3 3,4 0,68 0,41 1,09 37, 4 6,7 73,3 7,5 3,6 0,68 0,40 1,08 37, 5 7,1 62,2 7,5 3,7 0,68 0,35 1,03 34, 6 6,9 73,9 7,7 3,5 0,68 0,44 1,12 39, 7 7,3 86,4 7,4 3,7 0,7 0,44 1,14 38, 8 7,4 68,9 7,8 3,7 0,68 0,44 1,12 39, 9 7,5 73,8 7,9 3,7 0,68 0,44 1,12 39, 10 7,0 58,6 8,6 4,0 0,85 0,44 1,29 34, СЕКЦИЯ 3. ОЦЕНКА РИСКОВ НЕГАТИ ВН ОГО ВОЗДЕЙ СТ ВИ Я И ЗДОРОВЬЕ Н АС ЕЛЕНИЯ Таблица 2.

Оценка класса качества воды р. Каменка Класс Степень Класс NNH4+, № створа качества загрязнения качества по мг/л по NNH4+ по NNH4+ Николаеву загрязненная 1 0,42 4 загрязненная 2 0,68 4 загрязненная 3 0,68 4 загрязненная 4 0,68 4 3- загрязненная 5 0,68 4 загрязненная 6 0,68 4 загрязненная 7 0,7 4 загрязненная 8 0,68 4 загрязненная 9 0,68 4 загрязненная 10 0,85 4 Таблица 3.

Трофность воды р. Каменка Трофность Трофность по зообентосу № створа (весна 2009 г.) (август 2008 г.) Nмин./Рмин.

Эвтрофный Эвтрофный 1 1, Эвтрофный Эвтрофный 2 1, Эвтрофный Эвтрофный 3 0, Эвтрофный Эвтрофный 4 0, Эвтрофный Эвтрофный 5 0, Эвтрофный Эвтрофный 6 0, Эвтрофный Эвтрофный 7 0, Эвтрофный Эвтрофный 8 0, Эвтрофный Политрофный 9 0, Эвтрофный Политрофный 10 1, Для оценки устойчивости реки к эвтрофикации и ее самоочищающей способности нами использована нитрифицирующая способность воды в различных створах. Интенсивность процесса нитрификации (Iнитр.) опреде V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

ляли по соотношение концентрации нитратного азота к общему минераль ному азоту в воде (NNO3 - + NNH4+) [5].

NNO3 Iнитр. = (NNO3 - + NNH4+) * 100 % В воде всех исследуемых створов интенсивность нитрификации ниже 50 % (табл. 1), т.е. значительно подавлена, что свидетельствует о низкой самоочищаемой способности экосистемы реки и низкой ее устойчивости к эвтрофикации.

Нами была выявлена достоверная корреляционная зависимость меж ду интенсивностью нитрификации и степенью насыщения воды кислоро дом (r = 0,78). Зависимость между интенсивностью нитрификации и степенью насыщению воды кислородом выражается уравнением:

у = 24,15 + 0,19 * х Достоверной корреляционной зависимости интенсивности нитрифи кации от величины перманганатной окисляемости (r = 0,11) и от рН (r = 0,41) не обнаружено.

Обработка исходных данных проведена с использованием программ Exel и Statistika.

Литература Гидрохимические показатели состояния окружающей среды: Справоч.

1.

матер. / Под ред. Т.В. Гусевой. – М.: ФОРУМ:ИНФРА-М, 2007. – 192с.

Чеснокова С.М., Вавилов Ю.М. Эколого-биохимическая оценка малых 2.

водоемов городских ландшафтов. Материалы IV Всероссийской Internet – конференции (с международным участием). Проблемы эко логии в современном мире.– Тамбов, 2007. – С. 237-240.

Савельев О.В., Чеснокова С.М. Оценка устойчивости р. Каменка к воз 3.

действию антропогенных факторов. Матер. 2-ой юбил. конф. «Эколо гия Владимирского региона» / Под. ред. проф. Т.А. Трифоновой. – Владимир: «Владимир Полиграф», 2008. – С. 58-66.

Никаноров А.М. Хоружая Т.А. Экология. – М.: Изд-во «ПРИОР», 4.

2000. – 307 с.

Биелек П., Кудеяров В.Н. Экологические проблемы накопления нитра 5.

тов в окружающей среде. Тезисы докладов Всесоюзной конференции.

– Пущино. 1989. – С. 11.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант 07-05-00473).

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В РЕЧНЫХ БАССЕЙНАХ ИНВЕРСИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РУСЛОВЫХ ЛИТОГЕОХИМИЧЕСКИХ ПОТОКОВ В ГЕТЕРОЛИТНЫХ РЕЧНЫХ БАССЕЙНАХ Е.Н. Асеева, Н.С. Касимов МГУ им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия The objective of end-member modeling is to provide the simplest possible explanation of compositional variations in cases where the observed variations is believed to be the result of physical mixing but a priori knowledge of mixing processes is absent. The inverse end-member modeling algorithm of Weltje (1994, 1999) was tested on major element data to evaluate its usefulness for unraveling element paragenetic associations in channel sediments of a heterolithic river basin. The Guadalhorce basin located in the south of the Iberian Peninsula was chosen for this experiment. The end-member modeling proved to be a powerful tool for structural analysis of multi-sourced geochemical fluxes. The results of modeling made it possible to explain variation among major element compositions of sediments in terms of mixing of 4 end members. The relative abundances of the EMs were used for describing spatial changes in sediment geochemistry as well as for sediment classification and mapping.

Развитие методов анализа композиционных данных является одной из актуальных задач наук о Земле, так как в интегральных грануло метрических, химических, петрографических характеристиках содержится важная информация о средообразующих процессах, источниках вещества и его генезисе. Для структурного анализа композиционных данных в основном применяются статистические модели, которые интерпретируют состав природных сред с точки зрения действия сконструированных математическими методами факторов, имеющих неодинаковую нагрузку в разных точках наблюдения (метод главных компонент и R-модификация факторного анализа). Когда композиционная вариабельность объектов исследования связана с процессами простого физического смешения или вызвана явлениями аналогичными им по математическому выражению (например, селективным транспортом) возможно объяснение изменчивости V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

наблюдаемых параметров на основе моделей смешения конечных компонентов. В отсутствии априорной информации о процессах смешения используются методы решения обратных задач. Один из таких алгоритмов был разработан для анализа петрографического состава песков в устьевых зонах рек бассейна Эгейского моря Г.Я. Велтье [Weltje, 1994] и затем успешно использован при создании структурной теории изменчивости гранулометрического состава донных отложений Аравийского моря [Prins, Weltje, 1999].

Главными целями инверсионного линейного моделирования, как и факторного анализа, являются: сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными.

Новые переменные в данном анализе называются конечными членами смеси (end members).

Операция моделирования осуществляется на основании общей моде ли смешения X=MB+E, где X – исходные данные – матрица наблюдений, состоящая из n строк (по количеству точек наблюдения) и p столбцов (по количеству исходных параметров композиционного состава) 1, B – матрица композиционного состава конечных членов, в которой p строк и k столбцов (по количеству конечных членов), kp. Все элементы матрицы B имеют неотрицательные значения, сумма которых постоян p b = c, где bkj на, k = kj M – матрица пропорционального вклада конечных членов в композиционный состав каждой из точек наблюдения при их идеальном смешении. Она состоит из n строк и k cтолбцов. Все элементы матрицы M имеют неотрицательные значения, сумма которых постоянна и равна 1, q m =1, где mik ik k = MB – полезный сигнал в исходных данных, объясняющийся линейной моделью идеального смешения, MB= Х По определению композиционные данные – это закрытые числовые системы, с неотрицательными элементами, сумма которых постоянна и обычно равна 1, 100 или 1000000 (для измерений выраженных в долях единицы, процентах, и ppm соответ p х = c, где х ственно) поэтому ij ij j = СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ E – шум, связанный с погрешностями методов анализа, отбора проб и др., не объясняющийся линейной моделью идеального смешения На первом этапе моделирования вычисляется размерность модели смешения путем разделения исходной матрицы Х на Х и E (полезный сигнал и шум) поэтапно для каждого варианта модели (двух-, трех-, четырехмерной и т.д). Размерность модели отражает количество линейно независимых векторов исходной матрицы. Решение о том, какой вариант модели следует выбрать, принимается из соображений рациональности и целесообразности. C одной стороны, число конечных членов должно быть минимальным ввиду иллюстративно-классификационной цели построения модели, с другой модель должна адекватно воспроизводить исходные данные. Для оценки адекватности модели используется коэффициент детерминации r2. Значение r2 является индикатором степени подгонки аппроксимационной модели Х к исходным данным Х (значение r2, близкое к 1,0, показывает, что модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных).

Цель второго этапа моделирования состоит в представлении матрицы идеального смешения Х через две матрицы M и В. Стратегия решения этой задачи описана в [Weltje, 1994].

Апробация метода инверсионного моделирования Велтье для анализа геохимических данных была проведена при структурном исследовании потоков твердого вещества в русловой системе гетеролитного речного бассейна. Считается, что в гетеролитных системах речных бассейнов русловой миграционный поток (а точнее, его «след», зафиксированный в составе русловых отложений) имеет сложный, смешанный, состав, в нем присутствует несколько парагенетических групп элементов, формирую щихся в первую очередь за счет различных источников осадочного материала. Выбор объекта – бассейна р. Гвадалорс (Южная Испания) – представляется методически обоснованным для подобных исследований.

Бассейн реки характеризуется: относительно небольшим размером ( км2), развитостью речной сети, отсутствием крупных источников промышленного загрязнения и значительным геолого-геоморфологическим разнообразием, связанным с положением бассейна в горной области Кордильера-Бетика. Литогенный комплекс бассейна – пестрый и включает породы с четкой геохимической спецификой. Среди дренируемых пород в бассейне представлены филлиты, кварциты и сланцы палеозоя, ультра V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

основные магматические породы позднего мела – олигоцена (перидотиты) и продукты их контактного метаморфизма (гнейсы, сланцы, серпентиниты), осадочные и метаморфизованные карбонатные и глинистые комплексы мезозоя, миоцен-плиоценовые пески, конгломераты и песчаники, четвер тичные морские и терригенные осадки.

В анализе использовались данные XFRS анализа по содержанию макроэлементов. Инверсионное моделирование было проведено в програм мном пакете EMMA (1999) для 3 групп осадков, выделенных среди общего массива по крупности частиц – грубозернистых песков (n = 54), крупно- и среднезернистых песков (n = 87) и мелко- и тонкопесчаных осадков (n = 48). Было определено количество конечных членов в сложном миграцион ном потоке, выявлены присущие им геохимические парагенезисы и получены данные по относительному вкладу элементов отдельных пара генетических групп в состав русловых отложений разного грануломет рического состава на территории изученного бассейна.

В результате I этапа моделирования было выявлено, что общий миграционный поток, независимо от его гранулометрических характерис тик можно представить как результат смешения 4 потоков более простого состава, которые по химическому составу и пороговым содержанием типоморфных элементов-определителей интерпретируются как потоки с алюмосиликатным, магнезиальным, карбонатно-кальциевым и кварцевым геохимическими парагенезисами. Подробное описание химического состава этих потоков и обоснования их парагенетической интерпретации приводятся в [Асеева и др., 2002;

Aseyeva et al, 2004].

Корреляционный анализ показал индикационные возможности конечных членов, а именно существование тесной связи первых трех парагенезисов с распространенностью определенных комплексов пород в водосборном бассейне: доля элементов алюмосиликатного парагенезиса в русловых потоках бассейна линейно связана с долей глинистых метамор фических источников (коэффициент корреляции, R = 0,5), магнезиального парагенезиса – с долей ультраосновных пород (R = 0,9), карбонатно-каль циевого – с распространенностью плотных известковых пород (R = 0,7).

Четвертый, кварцевый, парагенезис значительно слабее контролируется влиянием литологического фактора, однако зависит от порядка водосбор ного бассейна, что указывает на его индикационную роль в характеристике СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ геохимической зрелости аллювия, возрастающей по мере выветривания и увеличения дальности переноса.

В рамках конечных компонентов (по алюмосиликатному, магнезии альному и карбонатно-кальциевому парагенезисам, которые имеют силь ную генетическую связь с породами бассейна и поэтому являются наиболее информативными показателями в характеристике геохимических особен ностей его территории) была проведена систематика русловых литопото ков. Выделение групп осадков выполнялось в поле треугольной диаграммы.

По соотношению содержаний комплексов элементов геохимических парагенезисов в русловых потоках было выделено 13 геохимических типов руслового аллювия, на основе которых проведено картографирование каскадной системы.

Использование инверсионного моделирования для бассейна р.

Гвадалорс дало возможность не только идентифицировать парагенетичес кие геохимические комплексы в интегральном литогеохимическом потоке русловой сети, но и количественно обосновать их индикационное значение и интерпретировать исходные данные на основе физической модели смешения. Одновременно с выделением конечных членов была решена проблема понижения признакового пространства, что позволило провести классификацию и картографирование объекта исследования. В целом, применение нового количественного метода способствовало развитию концептуальных и методических основ бассейнового анализа в геохимии ландшафтов и выявило его перспективность для анализа сложных потоков природного и антропогенного происхождения в территориальных системах региональной размерности.

Литература 1. Weltje G. J. 1994. Provenance and dispersal of sand-sized sediments:

Reconstruction of dispersal patterns and sources of sand-sized sediments by means of inverse modelling techniques // Geol. Ultraiectina. – 1994. N121.

– P. 47-120.

2. Prins M. A., Weltje G. J. End-member modelling of siliciclastic grain-size distributions. The Late Quaternary record of eolian and fluvial sediment supply to the Arabian Sea and its paleoclimatic significance //Numerical Experiments in Stratigraphy: Recent Advances in Stratigraphic and V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Sedimentologic Computer Simulations, SEPM Special Publications. – 1999.

N63. – P. 91-111.

3. Асеева Е.Н., Касимов Н.С., Крооненберг С.Б., Велтье Г.-Я. Русловые литогеохимические потоки в каскадных системах гетеролитного речного бассейна юга Пиренейского полуострова. // Геохимия ланд шафтов и география почв. – Смоленск: Ойкумена, 2002. – С. 334-347.

4. Aseyeva Е.N., Kasimov N.S., Kroonenberg S.B., Weltje G.J. Drainage basin controls on geochemical heterogeneity of modern stream sediments in the Guadalhorce basin (Spain)//IAHS Publications 288, 2004. – C. 187-194.

ПРИНЦИП МАКСИМАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ, СОЛНЕЧНАЯ АКТИВНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ВОДОЕМОВ В.В. Вергун, 2 В.И. Швейкина Институт энергоинформационных технологий и социально-технической экспертизы, г. Москва, Россия Институт водных проблем РАН, г. Москва, Россия The following natural processes are considered: levels fluctuations of the water objects (Aral and Caspian seas, Baikal Lake), solar activity (SA), accumulation in an atmosphere of carbonic gas CO2, a summed stream flow of the Caspian sea basin rivers, global temperature of northern hemisphere. It is shown, that total index SA strongly correlates with level of Aral Sea, Caspian Sea and contents CO2 in an atmosphere.

According to a principle of the maximal information interaction high correlation (up to 97 %) has negative character since speaks about impossibility of system to perceive and react to other kind of the information except for going from the sun, that in turn is an attribute of destruction of systems. Thus the series having strong interrelation with SA, last 20-40 years get monotonous character of change, lose ability to fluctuate. Such dynamics of series also testifies about ecological disaster.

The principle of the maximal information interaction is actively developed in institute energy-informatical technologies and social-technical expert appraisal which has methods and the devices, capable to restore integrity of system, to improve ecological conditions.

В начале ХХ века А.Л. Чижевским и другими авторами были проведены исследования влияния СА на биосферу и человека. Итоги этих исследований представлены в книге [5]. В то время считалось абсолютно СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ доказанным факт, что СА непосредственно и сильно влияет на колебания уровня водоемов. А.В. Шнитников установил синхронность колебаний уровня Арала и оз. Балхаш. При этом в некоторые периоды времени синхронно с ними колебался уровень Каспия. Теперь, уже в ХХI веке, в работе [3] проведено сопоставление вариаций водности с вариациями числа пятен солнца на примере р. Кемь и р. Чирко-Кемь. В работе [2] обнаружена связь между длительностью цикла СА и многолетними колебаниями уровня Байкала, величиной притока воды в озеро и продолжительностью свобод ного состояния Байкала и Ангары. В этих работах и во многих других усилия авторов направлены главным образом на выявление синхронности колебаний различных процессов и СА, при этом взаимосвязь явлений нигде не оценивается. В работе предлагается принципиально новый подход к оценке взаимосвязи колебаний СА и различных природных объектов.

Методической основой метода максимального информационного взаимодействия является коэффициент корреляции r между двумя последо y, y..., y n вательностями x1, x2,..., x n и 1 2,. Термин заимствован из теории вероятностей, но при этом не предполагается, что исходные последова тельности являются случайными. Естественно, r меняется от -1 до1. Если динамика временных рядов мало согласована, r близок к 0. Если r по абсолютной величине равен приблизительно 1, то динамика последователь ностей согласована. Согласование может носить положительный и отрицательный характер. Если r близок к 1, то значения временных рядов легко вычисляются друг через друга. Однако близость r по модулю к ничего не говорит о согласовании исследуемых последовательностей с другими процессами в системе или в окружающей среде. Сохранение системы, ее целостной структуры связано не только с высокой согласован ностью некоторых ее признаков. Важна согласованность всех признаков системы между собой и окружающей средой. Часто при разрушении системы высокая согласованность ее частей достигается не взаимодейст вием этих частей, а их общей подчиненностью некоторому внешнему сигналу. Принцип максимальной информативности или принцип макси мального информационного взаимодействия гласит: объект функционирует тем лучше, чем большую информацию имеет каждая часть объекта о состоянии других его частей и окружающей среды. Функционирование V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

любой системы необходимым образом проявляется в согласованном ее изменении за счет внутренних связей и связей с внешней средой.

Экологические проблемы Каспийского и Аральского морей. Согласно современному мировоззрению солнце представляет собой реальную космическую силу, является энергетической первопричиной множества явлений в неорганической и органической жизни Земли. Вся доступная изучению неживая природа, все земные оболочки: от верхних слоев земной атмосферы до нижних границ литосферы, воспроизводят по своему ритм солнца. Воспроизводит этот ритм и уровень Каспийского моря. Со времен А.Л. Чижевского известно, что уровень Каспийского моря в своих колеба ниях следует за колебаниями СА. В книге [5] приведен рисунок, на котором не только ход уровня Каспия, но и оз. Ладожское, и оз. Виктория, а также частота бурь на оз. Байкал идентичны колебаниям СА, выраженной средни ми годовыми значениями чисел Вольфа. Действительно, если использовать тот же интервал, что и А.Л. Чижевский, 1900-1930 гг., то связь хорошо видна (рис. 1а). В этот период море колебалось около одного устойчивого уровня, равного – 26,23 м абс. Коэффициент корреляции между последовательностями равен 0,26, на рис. 1б изображено регрессионное облако точек, наглядно показывающее связь между рядами. Теперь в распоряжении исследователей есть ряд среднегодовых наблюде-ний за год [4], и если его совместить с ходом колебаний СА, то картина получается не столь согласованная (рис. 1в).

Рис.1а Колебания уровня моря Рис. 1в. Колебания Рис. 1б. Регрессионное и СА 1900-1930 гг.

моря и СА облако для уровня моря 1. и СА Уровень моря Уровень моря 1 СА 1.5 СА 0.5 Индекс СА 100 Уровень, отн.ед.

0. -0. -0. -1 - -27 -26.5 -26 -25.5 -1. -1. 1800 1850 1900 1950 2000 1895 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 Уровень, м абс.

Время, годы Время. годы Рассмотрим в качестве внешнего сигнала, воздействующего на уровень Каспийского моря, не среднегодовые значения чисел Вольфа, а их суммарное значение за исследуемый период. Ошибки в определении чисел СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ Вольфа сопряжены с индивидуальным подходом к выделению групп пятен и подсчету отдельных ядер, объединенных общей полутенью. Поэтому такой индекс солнечной активности является не очень надежным. Более надежным и объективным является, например, индекс суммарной площади пятен, По аналогии с этой характеристикой и из-за неопределенности сроков возникновения и сохранения солнечных пятен (некоторые пятна в годы активного солнца сохраняются больше года) выбрана сумма пятен за рассматриваемый период. Если, например, сравнить ход уровня Каспия за период 1900-1930 гг. (рис. 1а) с суммарной солнечной активностью, то r для таких последовательностей становится равным –0,67. Коэффициент корреляции r для того же ряда за период 1837-1976 гг. равен –0,87, для периода 1976-2007 гг. r равен 0,93. На рис. 2а, 2б и 2в изображены соответствующие регрессионные облака точек.

Рис. 2а Рис. 2б Рис. 2в r = -0. r = -0.87 r = 0. Суммарный индекс СА 1400 Суммарный Суммарный индекс СА индекс СА 1000 800 400 200 0 -30 -28 -26 -24 -30 -29 -28 -27 - -27 -26.5 -26 -25.5 Уровень, м абс. Уровень, м абс.

Уровень, м абс.

Сравним с суммарной СА колебания уровня Аральского моря, область которого является зоной экологического бедствия. Ряды имеют высокий коэффициент согласованности, равный –0,97. Нашелся такой внешний сигнал, интенсивность информационного взаимодействия с кото рым подавляет все остальные сигналы. Для Аральского моря это означает, что сигнал, представляющий скорость засыхания моря не может нести почти никакой информации о других параметрах Аральского моря и окружающей среды. Устойчивость любой системы определяется информа ционным обменом между частями системы и с окружающей средой.

Функционирование Аральского моря как системы на 97 % определяется информацией, идущей от солнца. На другие сигналы, требующие реакции системы, она не отвечает. Рушится целостность системы, ее организация и устойчивость, и все это передается окружающей среде. Обстановка в V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

районе Аральского моря характеризуется ростом смертности новорожден ных до 50 %, распространением множества болезней, повышенным уров нем преступности.

Аналогичный уровень информационного взаимодействия присущ и другим параметрам земной системы, например, содержанию углекислого газа в атмосфере. Коэффициент связи между содержанием СО2 и суммар ной СА равен 0,984. Наряду с этим для многих других колебательных процессов, таких, например, как колебания уровня оз. Байкал, суммарный сток рек бассейна Каспия, глобальная температура северного полушария, тесная связь с солнцем не обнаруживается.

Таким образом, обнаруженная высокая связь с СА носит негативный характер, является признаком нарушения системной целостности, устойчи вости, структурности. В институте энергоинформационных технологий и социально-технической экспертизы разрабатываются методы и приборы, с помощью которых можно не только диагностировать, но и восстанавливать целостность системы и улучшать экологическую обстановку [1].

Литература 1. Вергун В.В. Фундаментальные законы существования и выживания человека. Сага о воде. – М.: РайТ, 2000. – 176 с.

2. Загайнова Ю.С., Коваленко В.А. Особенности долговременных вариа ций солнечной активности и гидрологических характеристик оз.

Байкал. // Ин-т солнечно-земной физики. СО РАН, Иркутск.

http://bstp/media-security.ru 3. Кононова М.Ю., Морозова А.Л. Геоэкологический мониторинг водо сборной территории гидроузлов: учет влияния солнечной активности.

// Известия ВНИИГ, Том. 240, СПб, 2002.

4. Панин Г.Н., Мамедов Р.М., Митрофанов И.В. Современное состояние Каспийского моря. – М.: Наука, 2005. – 355 с.

5. Чижевский А.Л. Земное эхо солнечных бурь. – М.: Мысль, 1976. – 367 с.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ ИССЛЕДОВАНИЕ МИКРОКЛИМАТА НА ОБЪЕКТЕ ИПЛИТ РАН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПРОВОДНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ (РСС) НА ОСНОВЕ СВОБОДНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ (СПО) И.В. Воронин, Д.В. Хомяк, 2 А.Н. Краснощёков ИПЛИТ РАН, г. Москва, Россия Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия Целью данной работы является исследование микроклимата на объекте с использованием построенной на нем распределенной сенсорной сети производящей замеры с помощью датчиков температуры, влажности, освещенности. Обработка данных происходит на основе свободного программного обеспечения (СПО).

Для достижения поставленной цели, были поставлены следующие задачи:

ознакомится с территорией исследуемого объекта;

составить план-схему территории объекта, и нанести точки расположения датчиков;

расположить датчики, согласно разработанной схеме;

подготовить аппаратное и программное оборудование для принятия и обработки информации (шлюз, сервер, программное обеспечение);

снимать данные о микроклимате, в течение недели, с интервалом 60 с;

провести анализ данных.

Участок исследуемого объекта представлен на (рис. 1). Объект представляет небольшой дворик, расположенный внутри здания. На схеме видны точки, где будет поочередно расположен датчик, снимающий параметры микроклимата. В связи с тем, что шлюз и сервер расположены внутри здания, то необходимо задействовать еще один датчик (Д), который будет передавать информацию с другого датчика на шлюз, а так же и сам снимать параметры микроклимата в своей стационарной точке. В результате рассмотрения планов эксперимента, решено было установить датчики, как показано на рис. 1, пять точек в Зоне 1, и 1 точка в Зоне 2.

Место локации точки 6, находится в самом неблагоприятном месте, по отношению к датчику Д, так как между ними имеется преграда в виде стены здания, и передача сигнала на этом отрезке существенно ухудшена, V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

чем в других случаях. Получив первичные данные от датчиков с точки сбора, они записываются в журнал, потом обрабатываются и в агрегиро ванном виде передаются на сервере, становятся доступными для публич ного просмотра и анализа. После сбора данных со всех датчиков в течение заданного промежутка времени, агрегированные данные обрабатываются, структуризируются и исследуются специалистами прикладного профиля.

Рис. 1. Участок исследуемого объекта Оборудование, используемое для проведения эксперимента.

В данном эксперименте будет использовано оборудование (рис. 2) компании MeshLogic. Оборудование представляет собой, набор из отладоч ных плат-датчиков, USB-кабеля и программного обеспечения.

Плата-датчик имеет несколько телекоммуникационных интерфейсов (RS232, RS485 или USB), различные варианты электропитания (батареи, СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ блок питания или USB), а также разъемы расширения с цифровыми и аналоговыми интерфейсами:

8 входов 12-разрядного АЦП;

2 выхода 12-разрядного ЦАП;

внешние опорные напряжения АЦП/ЦАП;

интерфейс SPI;

интерфейс I2C;

интерфейс 1-wire;

16 линий цифрового ввода-вывода.

Рис. 2. Отладочные платы-датчики с USB-кабелем На отладочных платах MLM-DB установлены датчик освещенности TSL2550 от TAOS и комбинированный датчик влажности и температуры SHT11 от Sensirion. Плата включает в себя:

целевую плату MLM-DB;

микроконтроллер MSP430F радиомодуль ML-Module-Z;

кабельную сборку U.FL-SMA(F);

антенну ANT-2.4-CW-RCT-SS.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Отладочные платы из комплекта MLM-DK с прошитым сетевым стеком и приложением, в котором создается беспроводная сенсорная сеть из одной базовой станции (точки сбора) и многих оконечных устройств, которые измеряют температуру, влажность, освещенность и входное напряжение питания. В комплект MLM-DK включена как программа для отображения собранных показаний датчиков на экране персонального компьютера, так и исходные тексты встроенного программного обеспече ния беспроводных узлов и базовой станции. Управление модулем выполня ется по последовательному интерфейсу набором API-команд.

Программное обеспечение, используемое для проведения экспери мента.

Микроконтроллер MSP430F1611 управляется прошитым программ ным обеспечением (ПО), включающим в себя стек сетевого протокола на основе стандарта IEEE 802.15.4, Дополнительный функционал управление модулем выполняется по последовательному интерфейсу набором API команд. Для этого используется соединение с ПК через USB разъем по кабелю и специально написанное ПО. Программа написана на стандартном языке ANSI C. Последовательность выполнения команд следующая.

1. Инициализируется и открывается порт командой:

int COMInit(char *port) { if( (com_port = open(port, O_RDONLY | O_NOCTTY | O_NONBLOCK,0)) 0) 2. В цикле опрашивается порт: strcpy(addr,"/dev/ttyUSB0");

3. Каждый считанный байт складывается в строковой массив.

4. Массив декодируется и обрабатывается на предмет поиска 16-ричные значений показаний с датчиков.

5. Найденные 16-ричные значения конвертируются в 10-тичные данные (градусов, люксов, процентов, и.д.) и записываются в журнальный текстовый файл.

6. Последняя срока из этого журнала отображается на странице WEB сервера.

Данное ПО разработано и скомпилировано с возможностью работы под любой операционной системой Linux, что делает его бесплатным и свободно распространяемым.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ Обработка и анализ полученных результатов.

В ходе проведения эксперимента мы получили следующие данные о температуре, влажности и освещенности. Приведем вырезку текстового журнального лог-файла (табл. 1), где видно дата и время снятия парамет ров, идентификационный номер устройства, а также заряд батареи.

Таблица 1.

Фрагмент текстового журнального лог-файла Влаж Освещ., Напряжение Tемп., Дата Время ность, ID IDPK С Лк питания % 2009:07:02 14:30:41 7068 11 26,30 43,90 0 2, 2009:07:02 14:30:43 9294 11 27,61 42,47 490,0 5, 2009:07:02 14:31:53 7068 11 26,30 43,90 0 2, 2009:07:02 14:32:59 9294 11 27,58 42,16 485,0 5, 2009:07:02 14:33:44 7068 11 26,31 43,90 0 2, 2009:07:02 14:45:48 9294 11 27,68 41,26 470,0 4, 2009:07:02 14:47:03 7068 11 26,25 43,72 0 2, 2009:07:02 14:47:16 9294 11 27,65 41,18 500,0 5, На самом деле, параметры снимались с интервалом в 5 с, чего вполне достаточно для построения «картины» наблюдения, как видно из табл. значения температуры и влажности близки друг к другу, что говорит о малой погрешности результатов.

Далее полученные данные обрабатывались с применением современ ных математико-статистических методов. Проведен анализ данных с применением программного комплекса Statistica по каждому исследуемому параметру и выявлены зависимости (рис. 3).

По графику видно, что зависимость является обратно пропорцио нальной – коэффициент корреляции r = –0,9436, а p-уровень, характеризу ющий надежность результата, достаточно низок – менее 0,01.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Рис. 3. Зависимость температуры от влажности атмосферного воздуха Исследование микроклимата на определенных локальных террито риях поможет наиболее адекватно решать вопросы комфортности прожи вания населения, позволит на микроуровне изучить эмиссию и рассеивание вредных веществ в атмосферном воздухе, а также при строительстве и реконструкции зданий и сооружений, при ландшафтных и иных работах.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ДЕМИНЕРАЛИЗАЦИИ ВОДОЕМА-ОХЛАДИТЕЛЯ БАЛАКОВСКОЙ АЭС С ПОМОЩЬЮ ВЫСШИХ ВОДНЫХ РАСТЕНИЙ А.С. Жутов, С.М. Рогачева, Т.И. Губина Саратовский государственный технический университет, г. Саратов, Россия In nowadays the problem of energetic water-cooler pollution becomes one of the important ecological problems. The biological purification with the help of macrophytes is practically attractive.

The aim of this work is to create phytoremediation mathematic model and to study the ability of different kinds of higher aquatic plants to demineralize the water СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ cooler. Elodea Canadensis, Ceratophyllum demersum and Eichornia crassipes were used for this purpose.

The mathematic algorithm of water-cooler demineralization has been developed.

It allows proposing the phytoremediation efficiency. It has been established that Eichornia using allows reducing salt concentration in reservoir – cooler up to 5,2 % during vegetation season. The using of E. canadensis and C. demersum is not effective.

Важной проблемой современной экологии является сохранение и воспроизводство водных ресурсов, которые испытывают значительную техногенную нагрузку в результате хозяйственной деятельности человека.

В последнее время для очистки водных систем применяются биологические методы, в частности фиторемедиация, в которой исполь зуется способность высших водных растений (ВВР) к накоплению, утилизации и трансформации веществ различной химической природы.

Ранее нами установлено, что засоление водоема-охладителя (ВО) Балаковской АЭС (БалАЭС) обусловлено присутствием хлоридов и сульфа тов натрия, калия, кальция. Общая минерализация по сравнению с фоновым значением (р. Волга) превышена в 3,5 раза.

В лабораторных условиях изучена возможность использования макрофитов элодеи канадской (Elodea сanadensis Rich. et Michx.), роголистника погруженного (Ceratophillum demersum L.) и эйхорнии (Eichornia crassipes Mart.) для обессоливания воды ВО. Лучшие результаты получены для тропического растения эйхорнии. Исследовано влияние абиотических факторов на рост и развитие макрофитов в воде ВО БалАЭС.

Показано, что температурный режим водоема является благоприятным для вегетации эйхорнии.

Определены особенности процесса фитоэкстракции катионов и анио нов для каждого макрофита. Показано, что эйхорния активно поглощает хлорид и сульфат анионы, катионы натрия и кальция, скорость поглощения ионов максимальна в первые 10 суток культивирования растений. С ростом температуры увеличивается интенсивность поглощения ионов натрия и уменьшается интенсивность поглощения ионов хлора. Роголистник и элодея поглощают перечисленные ионы в незначительных количествах.

Целью данной работы явилось создание математической модели, позволяющей прогнозировать динамику процесса фиторемедиации V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

водоема, и оценить целесообразность использования каждого из перечис ленных водных растений для обессоливания водного объекта.

Разработан алгоритм расчетов (рис. 1) и написана программа на языке Java, позволяющая после внесения в нее основных параметров водоема (концентрации солей, площади поверхности, объем котлована и др.) спрогнозировать процесс фиторемедиации.

Расчет количества Ввод данных растений Расчет процента площади зарастания Определение минерализации после i недель очистки Определение степени обессоливания ВО Занесение получен-ных результатов в таблицу Рис. 1. Алгоритм компьютерной программы по определению эффективности обессоливания водоема-охладителя (ВО) Неизменяемыми параметрами в процессе расчетов являлись площадь поверхности, объем, начальная минерализация ВО и процент гибели растений. Варьировали количество первоначально высаженных растений, эффективность очистки и площадь, занимаемую одним растением. Послед ние два параметра зависят от вида растения и определялись эксперимен тально. В программе учитывались увеличение температуры и скорость размножения растений.

Выходными данными расчетов служили степень обессоливания ВО и процент зарастания водоема. В процессе моделирования принималось во внимание, что степень зарастания водоема не должна превышать 40 % водной поверхности, иначе водоем-охладитель перестанет выполнять свои СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ функции. То есть, расчеты предусматривали сбор части растений при избыточном зарастании водоема.

Разработанный алгоритм позволил установить (табл. 1), что при высадке одного экземпляра эйхорнии в ВО с начальной температурой воды 19 °С за 20 недель (летний сезон) минерализация водоема снизится на 2,9 %, зарастание поверхности ВО составит 30 %. В тех же условиях для роголистника и элодеи показатель обессоливания будет 0,004 и 0,013 %, а процент зарастания – 2,3 и 2,4 % соответственно.

Таблица 1.

Данные компьютерного моделирования обессоливания ВО БалАЭС в зависимости от количества высаженных растений Растение Количество Время Процент Степень первоначально культиви- зарастания, обессоливания, высаженных рования, % % растений, шт. нед.

1 19 30,0 2, Эйхорния 100 15 32,0 3, 1 19 2,3 0, Роголистник 100 15 2,5 0, 1 19 2,4 0, Элодея 100 15 2,6 0, При высадке 100 растений эйхорнии через 15 недель ожидается зарастание водоема на 32 % и снижение минерализации на 3,1 %. После уборки 90 % эйхорнии, повторная вегетация растений позволит понизить солесодержание еще на 2,1 % за последующие 2 недели культивирования.

При высадке 100 растений элодеи и роголистника снижение минера лизации составит 0,015 и 0,006 %, соответственно, за 15 недель роста.

Таким образом, проведенное компьютерное моделирование позво лило выявить, что использование элодеи и роголистника нецелесообразно для процессов обессоливания воды ВО БалАЭС. Высадка эйхорнии в количестве не более 100 растений позволит за летний сезон добиться снижения солесодержания в ВО на 5,2 %.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫНОСА БИОГЕННЫХ И ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ С РЕЧНЫХ ВОДОСБОРОВ СЕВЕРО-ЗАПАДА РОССИИ С.А. Кондратьев, Е.Г. Маркова, М.В. Шмакова, А.И. Моисеенков Учреждение Российской Академии наук Институт озероведения РАН, г. Санкт-Петербург, Россия The purpose of the study is elaboration and verification of the model aimed at calculation of nutrient and pollutant discharges in river basin and loading on the water body. The object of modeling is Lake Choudsko-Pskovskoye, its catchment area and its main tributary – Velikaya River. Calculation of runoff was made using hydrological model developed in the Institute of Limnology. The model of nutrient (phosphorus and nitrogen) and pollutant (metals) discharge in Velikaya River and loading on the lake consists of the following submodels: point and non-point load, retention in catchment and hydrographic net, uptake with crop, mass exchange with atmosphere. The information about point and non-point sources of nutrient and pollutant load on catchment was collected and included in databases. Application of the loading model allowed assessing of current input from point and non-point sources to phosphorus load on the lake from the Russian part of the catchment.

Целью настоящего исследования является разработка и верификация математической модели выноса биогенных и загрязняющих веществ с речных водосборов северо-запада России и формирования внешней нагруз ки на водоемы. Модель ориентирована на существующие возможности информационного обеспечения со стороны системы государственного мо ниторинга водных объектов, а также структур статистической отчетности о сбросах сточных вод и сельскохозяйственной деятельности на водосборах.

Объектом исследования является Чудско-Псковское озеро, его водосборный бассейн и основной приток – р. Великая. Чудско-Псковское озеро – четвертый по величине пресноводный водоем Европы. Общая площадь озера составляет 3555 км2. Водоем делится на три основные части:

Чудское оз. с площадью акватории 2 611, Псковское оз. – 708 и соединя ющее их Теплое оз. – 236 км2. Общая водосборная площадь составляет ~ 44250 км2, из которых 26 % находится в Эстонии, 67 – в России и 7 – в Латвии. Наиболее крупный приток – р. Великая с площадью водосбора 25200 км2 или 58 % общей площади водосбора. Основной экологической проблемой Чудско-Псковского озера является эвтрофирование, обусловлен ное интенсивным поступлением в водоем фосфора с водосбора и из донных СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ отложений. Поэтому в настоящем исследовании уделено внимание, прежде всего, формированию фосфорной нагрузки на водоем. Кроме того, рассмотрены вопросы моделирования выноса с водосбора общего азота и металлов (меди, свинца и кадмия).

Для определения гидрологических характеристик водосбора, влияющих на формирование притока в озеро и биогенной нагрузки на него, использовалась гидрологическая модель, разработанная в Институте озеро ведения РАН (Кондратьев, 2007) и прошедшая калибровку и верификацию на водосборах северо-запада России. Модель имеет концептуальную основу и описывает процессы снегонакопления и снеготаяния, испарения и увлажнения почвы, зоны аэрации, формирования стока, а также регулиро вание стока водоемами и воздействие на сток гидротехнических сооруже ний в пределах однородного водосбора, характеристики которого принима ются постоянными для всей его площади. Модель может работать с шагами по времени от суток до года. В процессе моделирования водосбор представляется в виде однородной имитирующей емкости, накапливающей поступающую воду и затем постепенно ее отдающей. Значения основных параметров, определяющих форму гидрографа стока, определяются в зависимости от озерности (т.е. доли площади водоемов в общей площади водосбора). С использованием в качестве входной информации метеороло гических данных об осадках и температуре воздуха выполнены расчеты стока с водосбора р. Великой (створы – Опочка и Псков), которые подтвердили адекватность модели изучаемым процессам. Сравнение наблюденных и рассчитанных среднегодовых слоев стока р. Великой (створ – Псков) за 1990-2003 гг. приведено на рис. 1. Здесь же содержится инфор мация о годовых слоях осадков за указанный период времени. Результаты расчетов по гидрологической модели явились основой для последующих расчетов выноса химических веществ с водосбора и формирования нагрузки на водоем.

Модель выноса растворенных примесей с водосбора и формирования внешней нагрузки на водоем позволяет выполнять расчеты с учетом влияния гидрологических факторов и удержания химических веществ водосбором и гидрографической сетью. Основными составляющими суммарной нагрузки на водосбор являются нагрузка, сформированная точечными источниками, рассредоточенная эмиссия биогенных веществ различными типами подстилающей поверхности, нагрузка за счет внесения V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

минеральных удобрений, нагрузка, сформированная животноводством, птицеводством и внесением органических удобрений. Рассчитываются вынос биогенных веществ с урожаем и массообмен с атмосферным воздухом. Последняя компонента важна, прежде всего, для азота, являю щегося преимущественно воздушным мигрантом. На рис. 2. приведена общая структура предложенной модели (Кондратьев и др., 2009).

Рис. 1. Наблюденные (1) и рассчитанные (2) слои стока р. Великой (створ - Псков), а также слои осадков (3) за 1990-2003 гг.

Рис. 2. Схема модели выноса химических веществ с водосбора и формирования внешней нагрузки на водоемы СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ Создана база данных, содержащая информацию о сбросах точечных источников загрязнения, расположенных на Российской части водосбора, площадях сельскохозяйственных угодий и естественных ландшафтов, внесении удобрений, поголовье домашних животных (коров, свиней и овец) и птицы, а также о расходах воды и концентрациях примеси в основных притоках Чудско-Псковского озера. Выполнены расчеты выноса биогенных (общего азота и общего фосфора) и загрязняющих (меди, свинца и кадмия) веществ со стоком р. Великой. Результаты расчетов показали удовлетво рительное соответствие рассчитанных и измеренных характеристик выноса.

Примеры результатов моделирования выноса общего фосфора и меди со стоком р. Великой (створ – Псков) приведены на рис. 3.

Рис. 3. Вынос растворенных примесей со стоком р. Великой по результатам измерений (1) и моделирования (2) С использованием разработанной модели рассчитан современный вклад различных источников и факторов в формирование биогенной нагрузки на Чудско-Псковское озеро с Российской части водосбора. Так, для общего фосфора, лимитирующего эвтрофирование водоема, получены следующие оценки (2006 г.): эмиссия из почв, слагающих водосбор – тРобщ/год, продукты птицеводства – 483 тРобщ/год, продукты животновод ства – 2450 тРобщ/год, минеральные удобрения – 13 тРобщ/год, точечные источники – 103 тРобщ/год, атмосферные выпадения на поверхность водосбора – 162 тРобщ/год, вынос с урожаем – 647 тРобщ/год, удержание водосбором и гидрографической сетью – 2178 тРобщ/год, вынос с водосбора, обусловленный антропогенными факторами – 1002 тРобщ/год, вынос с водосбора, обусловленный природными факторами – 204 тРобщ/год.

Приведенные результаты говорят о том, что наиболее существенный вклад в фосфорную нагрузку на Российскую часть водосбора вносят продукты животноводства (навоз). Вынос фосфора с водосбора, обусловленный V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

естественными и антропогенными факторами, составляет 30 % от нагрузки на водосбор. Остальная часть общего фосфора выносится с урожаем (16 %) и удерживается водосбором и гидрографической сетью (54 % от общей нагрузки на водосбор).

Полученные результаты представляют интерес, прежде всего, при планировании различных мероприятий по снижению нагрузки на изучае мые объекты, так как с их помощью можно дать приближенную оценку интервала реального снижения нагрузки в результате предполагаемых антропогенных воздействий, включающих и всевозможные водоохранные мероприятия. Ближайшей перспективой исследования является объедине ние модели формирования нагрузки с гидродинамической моделью течений переноса растворенной примеси на акватории водоема под влиянием гидрометеорологических факторов.

Литература 1. Кондратьев С.А. Формирование внешней нагрузки на водоемы: проб лемы моделирования. СПб.: Наука, 2007. – 255 c.

2. Кондратьев С.А., Басова С.Л., Ершова А.А., Ефремова Л.В., Маркова Е.Г., Шмакова М.В. Метод оценки биогенной нагрузки на водные объекты северо-запада России. – Изв. Русского географического общества, 2009. Т.141(2). – С. 42-52.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект 08-05-13533-офи_ц).

ОЦЕНКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ Г. ВЛАДИМИРА) А.Н. Краснощёков, Л.А. Ширкин, Т.А. Трифонова Владимирский государственный университет, г. Владимир, Россия В последнее десятилетие во всем мире интерес к тяжелым металлам как загрязнителям окружающей среды резко повысился. Прежде всего, это связано с фактами острых токсикозных эффектов, вызванных попаданием в организм человека тяжелых металлов. Даже при малых концентрациях в окружающей среде именно для тяжелых металлов характерно воздействие на здоровье людей с отдаленными патологическими последствиями.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ В качестве объекта исследования выбрана почва территории города Владимира.

В работе использовался рентгенофлуоресцентный метод исследова ния почв на загрязнение тяжелыми металлами, который является одним из высокопроизводительных методов определения валового содержания в почвах и растениях макро- и микроэлементов. Проведен количественный учет содержания тяжелых металлов в почве – Zn, Pb, Ni, Cu, Cr, Co, Мn, Sr, Аs, V, Fe, Ti.

Первым этапом являлся отбор проб на исследуемой территории.

Было отобрано 200 проб почвы. Отбор проб почвы производился в соответ ствии с ГОСТ 17.4.4.02-84 «Охрана природы. Почвы. Методы отбора и подготовки проб для химического, бактериологического, гельминтоло гического анализа». Места отбора проб выбирались с условием равномер ного охвата всей территории города. Точечные пробы отбирались методом конверта (1х1 м) по диагонали, на глубине 5 см. Далее проводилась сушка.

Высушивание пробы до воздушно-сухого состояния проводили при температуре 105 °С в сушильном шкафу. Затем – измельчение. Пробу тщательно истирали до состояния пудры (выход фракции – 70 мкм не менее 95 %). Следующим этапом являлось таблетирование. Проба насыпалась в кювету порошковую до краев, прессовалась и накрывалась лавсановой пленкой, которую прижимали прижимным кольцом к кювете.

Затем проводился анализ на спектроскане. Все пробы устанавливали в обойму, снизу прижимали поролоном до полного прилегания поверхности пробы к обойме или переходнику и закрывали крышкой. Проводился анализ на приборе.

По полученным данным были созданы базы данных. Результаты заносились в Microsoft Excel, с последующим транспонированием таблицы.

Далее по всем исследуемым металлам построены гистограммы распределения и диаграммы размаха в программе Statistiсa, по которым можно определить среднее значение концентрации и значение концентра ции в квартильном размахе (рис. 1).

Далее с применением геоинформационной системы ArcGIS был создан точечный слой мест отбора проб с внесением в атрибутивную таблицу идентификационного номера. Далее проводилась привязка базы данных к точечному слою. Сначала созданная база данных конвертиро V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

валась в формате dBase (dbf 3). В ГИС ArcView происходила привязка точек с номерами отбора проб и базы данных с концентрациями.

Zn Pb Ni Рис. 1. Гистограммы распределения и диаграммы размаха концентрации Zn, Pb и Ni в почве на территории г. Владимира С применением дополнительного модуля 3D Analyst в ГИС ArcGIS по каждому тяжелому металлу созданы GRID-слои. Производилось интерполирование растра из исходных точек мест отбора проб методом взвешенных расстояний (ОВР). Следующим этапом является создание полигонального слоя методом переклассификации значений. Разработан ный GRID-слой конвертировался в полигональный слой.

Далее создавались тематические слои по каждому тяжелому металлу, путем классификации значений в атрибутивной таблице и производили задание цветового фона в зависимости от концентрации тяжелых металлов.

Таким образом были разработаны карты содержания тяжелых металлов в почве г. Владимира (рис. 1-3).

На карте (рис. 1) видно, что превышение фонового значения содер жания цинка практически на всей на территории г. Владимира. Но наибольшая концентрация находится в районах промышленных предпри СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ ятий (ОАО «Точмаш», ВТЗ, ВЗКИ). Превышение фонового значения составляет примерно в 5 раз.

Рис. 1. Карта содержания цинка в почве г. Владимира Содержание свинца превышает фоновое значение на всей территории города. Наибольшее количество свинца находится вдоль автомобильных дорог, в районе промышленных предприятий (ВЗКИ, ВТЗ, ВХЗ, ТЭЦ, ВЗПО «Техника», ОАО «Точмаш», завода «Электроприбор»). Превышение фонового значения примерно в 5 раз.

Наибольшее количество никеля обнаружено вблизи предприятий, вдоль автодорог. Максимальное превышение фонового значения составило на 10 мг/кг.

Как видно на карте (рис. 2) наибольшее содержание меди наблюда ется в районах предприятий (ВЭМЗ, ВЗКИ, ВТЗ). Значительная часть меди наблюдается и вдоль автомобильных дорог. Максимальное превышение фонового значения составило на 25 мг/кг.

V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Рис. 2. Карта содержания меди в почве г. Владимира Превышение содержания хрома в почве территории г. Владимир наблюдается вдоль автодорог, промышленных предприятий. Наибольшее количество хрома около промышленного предприятия ВЭМЗ, где макси мальное превышение фонового значения составило на 24 мг/кг.

Высокое содержание кобальта – вдоль автодорог, предприятия ВЭМЗ и в центре города. Превышение фонового значения в 3 раза.

В городе отмечено повышенное содержание мышьяка на большей части города, в частности имеется превышение валового количества мышьяка в почве в следующих зонах: гаражи за трассой Москва – Нижний Новгород напротив ул. Лакина, пос. РТС, районы Владимирского тракторного завода, выше химического завода, районы кирпичного завода, завода «Электроприбор».

Повышенное содержание железа отмечено практически на всей территории г. Владимира. Превышение валового содержания железа имеется на ул. Добросельская (район Доброго), район тепличного, сады, ул.

Чайковского.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ Превышение фонового значения марганца в почве (рис. 3) обнаруже но вдоль трассы Москва – Нижний Новгород, исторического центра города, района Доброго.

Рис. 3. Карта содержания марганца (по MnO) в почве г. Владимира Превышение стронция обнаружено на территориях тракторного завода, ОАО «Точмаш», Владимирского электромоторного завода, Влади мирского тракторного завода, завода кирпичных изделий, и на прилегаю щих к предприятиям территориях.

Превышение содержания титана отмечено в следующих районах:

вдоль трассы Москва – Нижний Новгород, завода «Электроприбор», района Доброго.

Имеется превышение содержания ванадия по отношению к фоновому значению в почвах Ленинского района, вдоль трассы Москва – Нижний Новгород, исторического центра города, а также района Доброго.

С применением модуля «алгебра карт» в ГИС ArcGIS рассчитан суммарный показатель загрязнения почвы Zc, который характеризует степень химического загрязнения обследуемых территорий. По результатам V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

расчета создана карта (рис. 4). Видно, что наибольшая степень загрязнения находится у прилегающих территорий промышленных предприятий (Владимирский завод кирпичных изделий, электромоторный завод, тракторный завод, ОАО «Точмаш») и вдоль трассы Москва – Нижний Новгород.

Рис. 3. Карта суммарного показателя загрязнения почв г. Владимира Таким образом, разработаны 12 карт содержания тяжелых металлов (Zn, Pb, Ni, Cu, Cr, Co, As, Fe, Mn, Sr, Ti, V) в почве г. Владимира. На основе изучения содержания исследуемых тяжелых металлов в поверхност ных горизонтах почв города выявлено, что превышение фонового содержа ния элементов отмечено практически во всем городе, особенно в транспорт ной и промышленной зонах.

Работа выполнена при поддержке АВЦВ (РНПВШ 2.1.1/1510).

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМ АЦИ ОНН ЫЕ Т ЕХН ОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИ Е П РОЦЕС СОВ В РЕЧНЫХ Б АС СЕЙН АХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСТАНЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ЭРОЗИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ГОРНЫХ ЭКОСИСТЕМ Е.М. Лаптева, Н.И. Лаптева Музей землеведения МГУ им. М.В.Ломоносова, г. Москва, Россия С развитием дистанционных, в частности спутниковых, методов исследования природных ресурсов Земли и окружающей среды выросло научно-практическое значение решения проблем водности рек, береговых процессов в активных геодинамических районах. Снимки дают представ ление о типах окружающих ландшафтных зон, строении рельефа местности и структуре речных систем.

Пространственно-временные характеристики ландшафтов разных регионов служат основой экологического мониторинга, анализа состояния и динамики активно развивающихся экосистем. Использование космичес кой информации позволяет уточнять морфологические границы этого изменчивого объекта. При большой обзорности и естественной генерализа ции изображения периодически обновляемая дистанционная информация существенно дополняет и углубляет традиционные методы наземных исследований природных объектов и явлений.

В результате новых космогеологических исследований появляются дополнительные сведения о природе труднодоступных и малонаселенных районов нового освоения. В зависимости от масштаба изображений по ним с большей или меньшей детальностью определяются особенности рельефа, растительности, структуры ландшафта исследуемой территории.

С позиций дистанционного зондирования все разнообразие индикаторов экзогенных процессов можно свести к двум основным классам: радиояркостным (спектральным) характеристикам отраженного и собственного излучения поверхности и геометрическим (структурно текстурным) характеристикам. Каждая территория и каждый ее элемент имеет свой спектральный и геометрический портрет, отличающий их от смежных образований.

Территория Северного Прибайкалья к настоящему времени обеспече на материалами космических съемок, позволяющими проводить как методические, так и тематические исследования. Большую часть террито V МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИЧЕСК АЯ К ОН ФЕРЕНЦИ Я РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

рии занимают горные сооружения, характеризующиеся большой контраст ностью природных условий. В условиях нивального высотного пояса разнообразные типы экзогенных процессов связаны с гляциальными компонентами природной среды. Наиболее опасные склоновые и русловые процессы приурочены в основном к районам с наибольшей высотой и расчлененностью рельефа, крутым склонам. Для большинства из них характерно постоянство места и сезонная цикличность проявления.



Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 13 |
 










 
© 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.