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 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 15 |

«ЭКОЛОГИЯ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ ЭРБ – 2007 IV МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ 28-30 сентября 2007 года ...»

-- [ Страница 11 ] --

Анализ динамики выявил, что показатели работоспособности в различные часы рабочей смены не одинаковы. Снижение работоспособ ности наблюдалось и в первой и во второй половинах рабочего дня. Так, в IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

течение 4-го часа у горновых отмечалось снижение показателей вынос ливости и частоты пульса. У сифонщиков в первой половине рабочей смены, по средним данным, показатели существенно не менялись, тем не менее, у большинства обследуемых отмечалось снижение выносливости и зрительно-моторной реакции. Во второй половине смены отрицательные сдвиги со стороны всех изучаемых показателей наблюдались в течение седьмого-восьмого часов работы.

Анализируя вышеизложенное, можно отметить, что напряженная работа оказывает влияние на функциональное состояние центральной нерв ной, сердечно-сосудистой (удлинение времени зрительно-моторной реак ции, понижение силы и выносливости мышц рук к статической нагрузке, увеличение частоты пульса, дыхания и температуры кожи, потоотделения).

Обнаруженный неблагоприятный характер функциональных сдвигов на протяжении рабочего дня у горновых, рафинировщиков и электроплавиль щиков может быть объяснен влиянием неблагоприятных условий труда на протяжении рабочего дня, и, в частности, токсическим воздействием химических веществ и перенапряжением в следствии недостаточного рационального режима труда.

Поэтому современное производство требует повышенного внимания к физиологическим закономерностям жизнедеятельности организма, по скольку, учитывая их, можно достичь оптимальных вариантов рационали зации трудового процесса с минимальными физиологическими затратами.

Литература Абдуазимов А. Д. К вопросу об оценке условий труда и заболеваемости 1.

рабочих производства меди, цинка и свинца. // Гигиена труда и профес сиональные заболевания /У.М.: 1990. – С. 21-22.

Архипова О.Г., Монаненкова А.М., Сорокина Н.С. Влияние низких 2.

уровней свинца на организм работающих. // Металлы, гигиенические аспекты оценки и оздоровления окружающей среды//. М.: 1989. – С. 32.

Дихтер С.Р., Дигоева М.Д. и др. Физиолого-гигиеническое обоснование 3.

рационального режима труда рабочих основных профессий в свинцовом цехе завода «Электроцинк». Вопросы гигиены труда и профпатологии в цветной металлургии. Научные труды, т.36, Орджоникодзе1989. – С. 5 15.

Амреева Л.М. Физиологическое обоснование рациональных режимов 4.

труда и отдыха для рабочих плавильного цеха УК СЦК. Гигиена труда и профзаболеваний. Труды НИИ краевой патологии, т.27, Алма-Ата, 1989. – С. 23-25.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В РЕЧНЫХ БАССЕЙНАХ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ В РАЙОНЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРУПНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОМПЛЕКСА ПРОГНОЗНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЙ Л.А. Ширкин, Е.А. Хлудова Владимирский государственный университет, г. Владимир The study on methods of mathematical statistics, information theory and GIS technologies. Developed and tested method of assessing the impact on the environment.

Наиболее распространенным способом оценки воздействия предпри ятий на окружающую природную среду является сопоставление фактичес кого содержания какого-либо загрязняющего вещества с его предельно допустимыми концентрациями. Относительная простота этого метода, постоянно расширяющиеся таблицы значений ПДК делают этот метод особенно привлекательным. В целом же с помощью норм ПДК можно лишь односторонне оценивать изменение качества окружающей среды, так как данный подход не всегда позволяет отличать загрязнённые территории от незагрязнённых.

Технологические выбросы от стационарных и передвижных источ ников загрязнения поступают в атмосферу, а затем, выпадая на земную поверхность, накапливаются в верхних горизонтах почвы, которые вновь включаются в природные и техногенные циклы миграции. Именно почвенный покров служит индикатором техногенного загрязнения и представляет экологическую опасность для растений, животных и человека.

Поэтому целью настоящей работы явилась разработка критериев, позволя ющих выделять загрязнённые территории, позволяющих ответить на вопрос: «Какое загрязнение почвы является значимым, а какое статисти чески неотличимо от естественного разброса значений концентраций исследуемых почв?».

В качестве объекта исследования были выбраны почвы Владимир ского Ополья и промышленные предприятия, расположенные на террито рии г. Владимира. В основу настоящего исследования положены методы математической статистики, теории информации и ГИС-технологий.

Результаты статистического анализа собранных данных о содержа нии валовых форм металлов (Pb, Zn, Cu, Ni, Co, Fe, Mn, Cr) в пахотном слое IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

среднесуглинистых почв Владимирского Ополья, сформированных на лессовидных и покровных пылеватых суглинках, осуществлённый по результатам обследований почвенных разрезов, отражены на рис. 1.

Цинк (Zn) Кобальт (Co) Марганец (Mn) 28% 30% 35% 32% 25% 26% 28% 21% 23% 25% 18% 19% 21% 14% 15% 18% 14% 11% 11% 11% 7% 8% 7% 4% 4% 4% 0% 0% 0% 27 33 39 45 51 57 63 69 0,7 2,2 3,6 5,1 6,6 8,1 9,5 11,0 203 323 442 562 681 801 920 мг/кг мг/кг мг/кг Железо (Fe) Свинец (Pb) Хром (Cr) 53% 39% 35% 49% 35% 32% 46% 32% 42% 28% 39% 28% 25% 35% 25% 32% 21% 21% 28% 18% 25% 18% 21% 14% 14% 18% 11% 11% 14% 11% 7% 7% 7% 4% 4% 4% 0% 0% 0% 16800 21757 26714 31671 36629 41586 46543 51500 3,0 8,9 14,7 20,6 26,4 32,3 38,1 44,0 63,0 68,9 74,7 80,6 86,4 92,3 98,1 104, мг/кг мг/кг мг/кг Рис. 1. Гистограммы частотного распределения содержаний валовых форм металлов в пахотном слое почв Владимирского Ополья Любая почва характеризуется не только определенными значениями концентраций химических элементов, но и разбросом этих значений. Иначе говоря, распространение каждого из химических элементов подчиняется определенному закону распределения. Анализ гистограмм выявил, что все рассматриваемые металлы подчиняются логнормальному закону распреде ления. То есть нормальному распределению подчиняется не сама величина содержания металлов в почве, а её натуральный логарифм:





(x X Ц ) p(x ) = e x = ln (С ) где C – валовое содержание элемента в почве, мг/кг;

x – натуральный логарифм от C;

XЦ = ln(CЦ) – координата центра распределения (матема тическое ожидание значений x);

– среднее квадратическое отклонение (СКО) величины x.

Следующим шагом явилось определение максимальной (предельной) концентрации металлов для данной почвенной ассоциации, а точнее для среднесуглинистых почв Владимирского Ополья, сформированных на лес совидных и покровных пылеватых суглинках. Данный тип почв характе ризуется повышенным естественным содержанием железа и марганца.

Для решения данной задачи обратимся к информационной теории К.

Шеннона. Теорема Шеннона, одна из основных теорем теории информации СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ о передаче сигналов по каналам связи при наличии помех, приводящих к искажениям. Анализ дезинформационного действия случайных помех с различными законами распределения вероятностей привёл К. Шенона к выводу, что вносимая помехой дезинформация определяется не только мощностью этой помехи, т.е. её СКО (), но ещё зависит от вида закона распределения этой помехи. Формально это положение К. Шенон сформулировал в виде теоремы, которая утверждает, что если помеха в вероятностном смысле не зависит от сигнала, то независимо от закона распределенияи мощности сигнала дезинформационное действие помехи определяется её энтропией:

где H(X) – энтропия (мера неопределённости) измеряемой величины.

Основное достоинство информационного подхода к математи ческому описанию случайных погрешностей состоит в том, что размер энтропийного интервала неопределённости может быть вычислен строго математически для любого закона распределения погрешности как вели чина стоящая под знаком логарифма в выражении для энтропии H(X), устраняя тем самым сложившийся произвол, неизбежный при волевом назначении различных значений доверительной вероятности. Так, напри мер, для нормально распределённой погрешности:

т.е. интервал неопределённости d, найденный через энтропию в соответствии с теорией информацией, однозначно равен:

или энтропийное значение погрешности (Новицкий П.В., Зограф И.А., 1991):

На основании данного соотношения получены значения максималь ных (предельных) концентраций металлов для исследуемой ассоциации почв Владимирского Ополья будут вычисляться по формуле:

Статистические параметры логнормального закона распределения для валовых форм металлов в пахотном слое почв Владимирского Ополья отражены в табл. 1.

Ряд металлов, построенный по среднему квадратическому отклоне нию (), выглядит следующим образом: Co Ni Pb Mn Fe Zn Cr.

Наибольшие вариации содержаний в пахотном слое почв характерны для кобальта, никеля и свинца.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Таблица Параметры распределений валовых форм металлов в пахотном слое почв Диапазон Прогнозируемое Центр зафиксированных максимальное распределения СКО Элемент значений C, мг/кг содержание Сmaxпрогноз, CЦ, мг/кг Cmin Cmax XЦ XЦ+2, мг/кг Pb 3 44 2,7003 14,9 0,5542 3,8453 46, Zn 27 69 3,8556 47,3 0,2032 4,2754 71, Cu 0 17 – – – – – Ni 15 2650 3,5757 35,7 0,5595 4,7316 113, Co 0 11 1,5349 4,6 0,6188 2,8133 16, Fe 16800 51500 10,3387 30905 0,2076 10,7676 Mn 203 1040 6,4119 609 0,3064 7,0449 Cr 63 104 4,4403 84,8 0,0886 4,6233 101, Нормальное распределение для логарифма концентраций металлов является характерным распределением для большинства рассеянных элементов, имеющим место при измерениях в естественных ландшафтах.

Таким образом, результаты исследований показывают, что в большинстве случаев естественный геохимический фон пахотного слоя почв не нарушен.

Полученные критерии были апробированы для территории г.

Владимира – на примере распределения никеля. В качестве исходного материала послужила карта распределения валовых форм никеля в почвах г. Владимира (рис. 2).

Рис. 2. Содержание никеля в почвах г. Владимира СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ После обработки в ГИС с использованием ранее найденного крите рия предельного содержания металла, характерного для данного типа почв и который для никеля равен 113,5 мг/кг, была получена новая карта (рис. 3).

На ней отчётливо выделяется всего три загрязнённых никелем участка, которые жёстко привязаны к источникам загрязнения – промышленным предприятиям.

Рис. 3. Загрязнённые никелем участки на территории г. Владимира Таким образом, нами разработан и апробирован подход оценки воздействия предприятий на окружающую среду с использованием прог нозно-аналитических методов исследования.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 06-05 96502-р-центр-офи.

Литература 1. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов изме рений. 2-е изд., перераб. и доп. – Л.: Энергоатомиздат, 1991. – 304 с.

АНАЛИЗ КЛИМАТИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ ТЕРРИТОРИИ ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ В ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ А.Н. Краснощёков Владимирский государственный университет, г. Владимир Анализ климатических особенностей территории Владимирской области проводился с применением современных геоинформационных и статистических методов исследования. Для анализа использовались метеорологические данные с постов наблюдения Росгидрометеослужбы во IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Владимирской, Московской, Рязанской, Нижегородской и Ивановской областей (рис. 1).

Рис. 1 Месторасположение метеорологических постов наблюдения Метеорологические данные с постов наблюдения обрабатывались программой Microsoft Excel и конвертировались в формат баз данных DBF3. Дальнейшая обработка данных велась в географической информационной системе ArcView 3.3, для чего разработан скрипт на языке Avenue обсчитывающий метеоданные. Таким образом рассчитывались среднемесячные и среднегодовые данные.

В геоинформационной системе ArcGIS 9.2 созданы слои метеоданных в соответствии с месторасположением постов наблюдений.

Далее с применением детерминистических методов интерполяции создавались растровые поверхностные слои для каждого года и метеоэлемента. После чего данные слои суммировались, вследствие чего были созданы усредненные слои по каждому метеоэлементу за 2001- года (рис. 2-6).

По картам средних температур (рис. 2) за 2001-2003 гг. можно сказать, что в 2003 году среднегодовые температуры на территории Владимирской области были ниже, чем в 2001 и 2002 годах, а в 2002 – СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ выше. Средние температуры за исследуемые 3 года на территории области варьируются от 5,1°С до 5,5°С.

Рис. 2. Карты средних температур Рис. 3. Карты атмосферного давления за 2001-2003 гг. и усредненная карта за 2001-2003 гг. и усредненная карта температур за 2001-2003 гг. атмосферного давления за 2001-2003 гг.

По усредненной карте атмосферного давления (рис. 3) за 2001- года видно увеличение давления с запада на восток, в основном это связано с рельефом местности.

По усредненной карте скорости и направления ветра (рис. 4) за 2001-2003 гг. мож но сказать, что в центре реги она скорость ветра достигает максимального значения – 3, м/с, а преобладающее направ ление ветра в области – юж ное и юго-западное.

По усредненной карте влажности (рис. 5) за 2001 2003 гг. видно, что наиболь шее значение влажности дос тигается в центре и на севере области.

Рис. 4. Карты средней скорости ветра за 2001-2003 гг. и усредненная карта скорости и направления ветра за 2001-2003 гг.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

В то же время по усредненной карте количества осадков (рис. 6) видно, что в центре исследуемого региона количество осадков – мини мально.

Рис. 5. Карты средней влажности Рис. 6. Карты среднего количества за 2001-2003 гг. и усредненная карта осадков за 2001-2003 гг. и усредненная влажности за 2001-2003 гг. карта количества осадков за 2001-2003 гг.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 06-05 96502-р-центр-офи.

РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ СОЗДАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ СОЦИАЛЬНО-ГИГИЕНИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА Т.А. Трифонова, Н.А. Андрианов, Е.В. Королева Владимирский государственный университет, г. Владимир This work is the presented information of the social hygienic monitoring in the Russian Federation, there are given suggested of improve the systems monitoring, suggested the principles of the SHM.

Обострение экологического кризиса, обеспокоенность за состояние окружающей среды и здоровья населения обусловили необходимость ведения социально-гигиенического мониторинга.

Социально-гигиенический мониторинг, далее СГМ, представляет собой государственную систему наблюдения, анализа, оценки и прогноза состояния здоровья населения и среды обитания человека, а так же СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ определения причинно-следственных связей между состоянием здоровья населения и воздействием на него факторов среды обитания человека, для принятия мер по устранению вредного воздействия на население факторов среды обитания человека [1].

СГМ вводится постановлениями Правительства 1994 года [2], года [3], 2006 года [1], его ведение вменяется в обязанности Федеральной и Региональной служб по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека совместно с другими федеральными органами исполнительной власти, уполномоченными осуществлять социально эпидемиологический надзор. В постановлении правительства 2000 года [1] целевое федеральное финансирование и другие источники финансирования СГМ не указаны.

Положением о проведении СГМ определены цель СГМ – обеспе чение санитарно-эпидемиологического благополучия населения и задачи:

гигиеническая оценка (диагностика) факторов среды обитания человека и состояния здоровья населения;

выявление причинно-следственных связей между состоянием здо ровья населения и воздействием факторов среды обитания человека на основе системного анализа и оценка риска для здоровья населения;

установление причин и выявление условий возникновения и распро странения инфекционных и массовых неинфекционных заболеваний (отравлений);

подготовка предложений для принятия органами исполнительной власти субъектов РФ и органами местного самоуправления необхо димых мер по устранению выявленных вредных воздействий факторов среды обитания человека.

Основу СГМ составляет база данных, формируемая по данным Федеральных служб, ведущих мониторинг состояния окружающей среды, медико-демографического состояния здоровья населения;

мониторинг социально-экономических условий.

Следует отметить, что ведение СГМ предусматривается на Регио нальном и Федеральном уровнях [1].

В настоящее время идет формирование базы данных в соответствии с Инструкцией Минздрава РФ [4].

В полном объеме СГМ не ведется. Основные причины такой ситуации, по нашему мнению: отсутствие целевого Федерального финанси рования, методической базы и соответствующего программного обеспече IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

ния базы данных СГМ, отсутствие сформулированных принципов ведения мониторинга.

В Федеральной и Региональных службах Роспотребнадзора целесо образно иметь отделы СГМ, обеспеченные штатами и финансированием.

Исходя из целей и задач СГМ, мы полагаем, что основными принципами СГМ являются принципы:

комплексности, предполагает формирование исходной, анализиру емой информации в единстве и взаимосвязи основных показателей, характеризующих состояние здоровья населения и среды его обитания;

учета индивидуальных особенностей объекта СГМ, предполагает учет особенностей природных факторов и факторов антропогенной нагрузки, особенности социальной среды, особенностей экономичес ких условий;

системности, предполагает рассмотрение СГМ, как систему взаимо связанных показателей;

единство методологической базы, предполагает единый подход к организации и ведению СГМ;

иерархической определенности, предполагает ведение многоуров невого СГМ (на уровне федерации, региона, района, населенного пункта, предприятия);

достоверности, предполагает соответствие показателей фактичес кому состоянию;

научности, предполагает применение научно обоснованных методов ведения СГМ, анализа, прогноза и расчета рисков;

законченности, предполагает решение всех поставленных задач, в том числе: расчеты комплексных сравнительных показателей и инди каторов, рисков, разработку краткосрочных и долгосрочных прогнозов, мероприятий по обеспечению санитарно-эпидемиоло гического благополучия населения и экологической безопасности;

обязательности и непрерывности ведения СГМ, предполагает ве дение СГМ в обязательном порядке и непрерывно, закрепленных законодательно;

открытости и доступности, результаты СГМ открыты для ознако мления заинтересованным сторонам, в том числе для населения, за исключением информации для служебного пользования.

Мы считаем также целесообразным ведение СГМ на уровне района, населенного пункта и отдельного промышленного предприятия, а также СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ включение в базу данных СГМ помимо блоков медико-демографического, здоровья населения, социально-экономического, состояния окружающей среды, контаминации продовольственного сырья и продуктов питания химическими веществами, блока «Условия труда работающего населения».

В блок «Условия труда» включаются данные:

численность промышленных предприятий, общее и по отраслям;

численность предприятий малого бизнеса;

численность предприятий по опасности;

число работающих на предприятиях с разными классами опасности;

число предприятий с проведенной аттестацией рабочих мест;

число предприятий, имеющих превышение фактических показателей условий на рабочем месте от нормативных значений, по видам факторов воздействия (содержание загрязненных веществ в воздухе, уровни шума, вибрации, ЭМИ, освещенности и др.);

число работающих на предприятиях с вредным воздействием среды труда;

число работающих с различными режимами труда (сменность, продолжительность рабочей смены и др.).

Целесообразно, на наш взгляд, при обработке материалов базы данных СГМ расчет сравнительных показателей – индикаторов, позволя ющих сравнить показатели регионов и Российской Федерации;

при расчете индекса загрязнения атмосферного воздуха ИЗА использовать концент рации не 4 фиксированных или 5 приоритетных загрязнений, а всех загряз нителей, концентрация которых превышает ПДК.

Успешное ведение СГМ, достижения целей и поставленных задач возможно лишь при более четком и полном правовом обеспечении, целевом финансировании, методическом и программном обеспечении.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант № 05-06-06201-а).

Литература Постановление Правительства РФ от 02.02.06 г. № 60 «Об утверждении 1.

положения о проведении социально-гигиенического мониторинга».

Постановление Правительства РФ от 06.12.94 г. № 1146 «Об 2.

утверждении положения о СГМ».

Постановление Правительства РФ от 01.06.2000 г. «Об утверждении 3.

положения о СГМ».

Инструкция по заполнению шаблонов для формирования Федерального 4.

информационного фонда. Минздрав РФ, ФГЧЗ «Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора». М. 2006г.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

МОНИТОРИНГ ПЛОДОРОДИЯ ПАХОТНЫХ ПОЧВ ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ В.И. Комаров, К.Е. Баринова, Т.Н. Царькова ФГУЦАС «Владимирский», г. Владимир В настоящее время на фоне усиливающейся антропогенной нагрузки на природную среду происходят значительные изменения в составе и свойствах почв, влияющих на плодородие почв. В связи с этим возрастает актуальность системных наблюдений и исследований изменений показа телей плодородия в почвах.

Системой наблюдений и исследований состояния почвенного плодородия является мониторинг. Мониторинг плодородия почв – это составная часть общегосударственного агроэкологического мониторинга.

С целью получения объективной, систематической и оперативной информации по набору показателей, характеризующих плодородие почв, мониторинг в рамках агрохимической службы подразделяется на сплошной и локальный.

Сплошной мониторинг плодородия проводится с установленной для Нечерноземья периодичностью на всей площади почв сельскохозяй ственного назначения. При этом изучаются показатели плодородия:

кислотность почвенной среды, содержание гумуса, подвижных форм фос фора, калия и микроэлементов. По результатам исследований составляются агрохимический паспорт и картограммы, в которых дается всесторонняя агрохимическая характеристика землепользования коллективного или частного хозяйства и рекомендации по его рациональному использования.

Мониторинг плодородия почв сельскохозяйственного назначения проводится во Владимирской области с 1965 года. За 40 лет проведено полных циклов почвенно-агрохимических изысканий. Результаты исследо ваний и их сопоставление по циклам показывают, что в период 1970- годов агрохимические свойства почв постепенно улучшались, а затем началось их ухудшение. Так, содержание подвижного калия в пахотных почвах в 1970 г. составляло 91 мг/кг почвы, к 1992 г. увеличилось до мг/кг, а в 2004 г. уменьшилось до 110 мг/кг почвы. Подобная ситуация наблюдается и по содержанию подвижного фосфора (табл. 1).

По состоянию на 01.01.2007 г. в целом по области пахотные почвы содержат питательных элементов еще меньше: подвижного фосфора – мг/кг, подвижного калия – 103 мг/кг. Эти показатели далеки от оптималь ных и указывают на недостаток подвижных форм фосфора и калия для получения высоких и качественных урожаев сельхозкультур. Кроме того, исследования во времени (т.е. по циклам обследования) показывают сокращение запасов этих питательных элементов, особенно калия. Проис ходит значительное уменьшение калия во всех типах и разновидностях СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ почв. Так, в серых лесных почвах содержание калия с 1992 по 2004 год снизилось на 20 мг, в дерново-подзолистых суглинистых – на 21 мг, в дерново-подзолистых супесчаных и песчаных – на 37 мг/кг почвы. Также с каждым годом увеличивается площадь пашни с низким содержанием калия и, соответственно, уменьшается площадь с повышенным и высоким содержанием (табл. 2).

Таблица Динамика содержания подвижных форм фосфора и калия в пахотных почвах Цикл Средневзвешенные показатели, мг/кг почвы агрохимобследования фосфора калия и год его завершения 1 - 1970 56 2 - 1977 71 3 - 1983 97 4 - 1988 109 5 - 1992 133 6 - 1996 147 7 - 2000 146 8 - 2004 138 Таблица Динамика площади пашни по содержанию подвижных форм калия Цикл Доля почв, % агрохимобследования с низким содержанием с высоким содержанием и год его завершения калия, 80 мг/кг почвы калия 170 мг/кг почвы 1 - 1970 47,6 4, 2 - 1977 32,0 8, 3- 1983 24,2 9, 4 - 1988 20,6 16, 5 - 1992 18,0 21, 6 - 1996 19,1 20, 7 - 2000 21,5 17, 8 - 2004 27,1 9, Локальный мониторинг плодородия почв проводится ежегодно на постоянных (реперных) земельных участках, заложенных на всех типах почв с учетом степени антропогенной нагрузки. При этом комплекс иссле дований и наблюдений дополняет результаты сплошного мониторинга. В почвах реперных участков определяются показатели плодородия и безопасности. Наблюдения и комплексные исследования на реперных участках позволяют всесторонне и глубоко оценить положительные и IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

негативные воздействия при использовании почв в сельскохозяйственном производстве, а также более объективно определить состояние и динамику почвенного плодородия. Так, за 10 лет в почвах реперных участков снизилось содержание питательных элементов: подвижного фосфора с до 237 мг, калия – с 177 до 138 мг, увеличилась кислотность, снизилась степень насышенности основаниями с 86 до 79 % (табл. 3).

Таблица Динамика агрохимических показателей в почвах реперных участков локального мониторинга Р2О5, К2 O, Нr мг Гумус, V, Почвы Годы рНКСl мг/кг мг/кг экв/ % % почвы почвы г почвы 1993 5,8 2,8 284 197 1,91 Серые-лесные 2002 5,6 2,8 233 184 2,54 Дерново- 1993 6,1 1,9 281 222 1,26 подзолистые 2002 6,0 2,1 243 176 1,65 суглинистые Дерново- 1993 6,2 1,8 344 143 1,27 подзолистые 2002 5,9 2,0 250 105 1,48 супесчаные и песчаные 1993 5,6 3,2 219 213 3,23 Пойменные 2002 5,2 2,8 161 116 4,10 1993 6,1 2,4 307 177 1,58 В среднем 2002 5,8 2,3 237 138 1,98 Оценка почв по системе почвенно-экологического индекса (ПЭИ), служащего показателем уровня плодородия, выявила устойчивую тенденцию к его снижению во всех типах почв (табл. 4).

Таблица Динамика величины почвенно-экологического индекса в почвах реперных участков за 10 лет (1993-2002 гг.) Суммарный Почвенно агрохимический экологический индекс Почвы показатель А ПЭИ 1993 г. 2002 г. 1993 г. 2002 г.

Серые лесные 1,25 1,22 70,6 65, Дерново-подзолистые 1,37 1,33 63,5 61, суглинистые Дерново-подзолистые 1,34 1,24 50,5 47, супесчаные и песчаные Пойменные 1,20 1,08 55,3 43, В среднем 1,31 1,24 58,2 54, СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ ПРИМЕНЕНИЕ РИСК-АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЦЕЛЕЙ М.Е. Ильина, С.В. Лапинская Владимирский государственный университет, г. Владимир For functioning system of ecological management on any manufacture is necessary constantly and to trace in time occurrence of "bottlenecks" of the enterprise with the purpose of prevention of occurrence and development of brave (emergency) situations. The technique is applied to the analysis of technological process of manufacture risk-analysis with the subsequent construction of " trees of refusals " which allow to track sources of occurrence of danger.

Для функционирования системы экологического менеджмента на любом производстве необходимо постоянно и вовремя отслеживать возникновение «узких мест» предприятия с целью предотвращения возни кновения и развития рисковых ситуаций. В настоящее время встречается различное понимание термина «риск», и в этот термин иногда вкладывают весьма отличающиеся друг от друга содержания. Общим является то, что риск обусловливает неуверенность, произойдет ли нежелательное событие.

Следовательно, такого события следует избежать любой ценой или, по крайней мере, снизить до минимума его отрицательные последствия. В качестве одного из методов исследования возникновения нежелательных событий применяют риск-анализ с последующим построением графических моделей.

Рассмотрим применение этого метода на конкретном производстве.

Для исследования было взято промышленное предприятие, специа лизирующееся на выпуске изделий из композиционных материалов. Взятое для исследования производство имеет в своем составе:

цех RTM формования (в этом цехе располагается основное произ водство, осуществляется 80% технологического процесса).

цех обработки и сборки изделия (изделие обрабатывается, собирается и поступает на упаковку).

цех упаковки и склад готовой продукции (упаковка готовой продук ции).

цех ротоформовки (цех по изготовлению топливных баков).

цех подготовки производства (делают оснастку (форму) для будущих изделий).

вспомогательное производство (инструментальный участок, участок по ремонту оборудования, ремонтно-строительный и транспортный участки).

Принципиальная схема оборудования, использующегося для изготов ления изделий из стеклопластика представлена на рис. 1.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

ЭТ Упаковка Ф РМ КН и отгрузка УМ ИМ Воздух Е Е Е Рис. 1. Схема технологического оборудования Обозна Наименование -чение РМ Раскроечная машина КН Камера напыления декоративного слоя с помощью пистолета марки G ЭТ Элктротельфер ИМ Инжекционная машина Е1 Емкость для смолы Е2 Емкость для отвердителя Е3 Емкость для ацетона УМ Углошлифовальная машина Ф Фен промышленный На следующем этапе работы отслеживаются экологические аспекты производственного процесса, причем не только специфические, но и общие.

Всего различают 14 групп экологических аспектов, среди которых необходимо выделить наиболее значимые. Значимость определяется по возможности регулирования, опасности аспекта и степени его воздействия на сотрудников и окружающую среду и т.п. Итоговые результаты приведены в табл.1.

По результатам оценки экологических аспектов по значимости были выбраны наиболее приоритетные: короткое замыкание, разлив смолы при работе инжекционной машины, пожар, вследствие короткого замыкания (табл.2).

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ Таблица Экологические аспекты производства Наименование Основные характеристики на Возмож экологичес- окружающую среду ности № Примечания кого аспекта регулиро вания 1 2 3 4 1. Общие аспекты Потребление Физическое воздействие электрома- Непрямой Связано с 1. электроэнер- гнитных полей на окружающую аспект освещением, гии среду, выбросы в атмосферу, работой потребление природных ресурсов непроизводств при производстве. енного оборудования, и прочих устройств.

Образование Загрязнение почвы, воздуха, воз- Прямой Связано с 1. отходов люми- действие на живые организмы и аспект освещением нисцентных людей при переработке и транс- рабочих ламп портировке. площадей.

Потребление Загрязнение атмосферы, почвы, Прямой 1. электроэнерги водных ресурсов аспект и на отопление Потребление Истощение источников природных Прямой 1. воды на произ- вод аспект водственные нужды Сбросы хозфе- Загрязнение поверхностных вод Непрямой 1. кальных аспект стоков Потребление Использование природных ресур- Непрямой 1. сжатого сов аспект воздуха Образование Загрязнение почвы в местах хране- Прямой 1. ТБО ния аспект Пожар Загрязнение атмосферы вредными Прямой 1. веществами. Загрязнение поверх- потенци ностных и грунтовых вод продук- альный тами горения и составом для туше- аспект ния.

Бой люминес- Загрязнение почвы, воздуха, воз- Прямой При времен 1. центных ламп действие на живые организмы и потенци- ном складиро людей. альный вании аспект IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Окончание табл. 1 2 3 4 2. Специфические аспекты Разлив смолы Загрязнение воздуха вредными ве- Прямой 2. при работе ществами, воздействие на живые аспект инжекциион- организмы и людей (раздражение ной машины слизистой оболочки дыхательных путей и глаз) Короткое Опасность возникновения пожара Прямой 2. замыкание аспект Пожар вслед- Выброс продуктов горения в атмос- Прямой 2. ствие коротко- феру, загрязнение почвы, воздуха, аспект го замыкания воздействие на живые организмы и людей Разлив отвер- Загрязнение воздуха рабочей зоны, Прямой 2. дителя в ре- воздействие на живые организмы и аспект зультате рабо- людей.

ты инжекцион ной машины Разлив ацетона Загрязнение воздуха рабочей зоны, Прямой 2. в результате воздействие на живые организмы и аспект работы инжек- людей.

ционной ма шины Таблица Ранжирование рисковых ситуаций Опас- Вероят- Законода Рисковые ситуации Ранг ность ность тельство 1. короткое замыкание 3 1 2 2. пожар, вследствие замыкания 1 1 2 электропроводки 3. разлив смолы при работе 1 2 1 инжекционной машины 4. разлив отвердителя при работе 2 3 3 инжекционной машины 5. разлив ацетона 2 4 3 Затем полученные результаты были перенесены на технологическую схему (рис.2):

1. короткое замыкание (К);

2. пожар, вследствие замыкания электропроводки (П);

3. Разлив смолы при работе инжекционной машины (Р);

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ 4. разлив отвердителя (перекись метил этил кетона) при работе инжекциионной машины (Р);

5. разлив ацетона (Р);

ЭТ КЗ Упаковка РМ КН Ф и отгрузка УМ П РС ИМ Воздух Е Е Е РА РО Рис. 2. Схема мест возникновения рисковых ситуаций На последнем этапе возникновение возможных аварийных ситуаций было рассмотрено по методике дерева событий или отказов. Дерево отказов является графическим представлением причинных взаимосвязей, получен ных в результате прослеживания опасных ситуаций в системе в обратном порядке, для того чтобы отыскать возможные причины их возникновения.

Исходным пунктом является элемент, который в общем виде представляет собой рассматриваемое состояние системы в целом. Из исходного элемента (узла) ветви проводят к узлам. Таким же образом дальше от каждого из узлов ведут ветви к следующим. В результате образуется дерево событий, в котором каждый путь от исходной точки до конечного узла описывает одну из возможных эволюций системы. Дерево событий можно далее преобразовать в дерево решений, в котором различают узлы событий P и узлы решений D. Можно представить, что в узлах событий выбор дальнейшего пути определяется внешними услови ями, а в узлах решений – лицом, принимающим решение. Анализ риска должен включать анализ надежности. Термин «надежность» относится к исследованию работоспособности оборудования (отказов) [1, 2].

Предварительный анализ опасности содержит рассмотрение последо вательности событий, превращающих опасную ситуацию в происшествие, и корректирующие мероприятия, направленные на устранение последствий происшествия. Таким образом, с помощью дерева отказов проводится детальный анализ возможных событий [3, 4].

Когда достаточное количество информации о системе собрано, можно составить описания вариантов развития процесса (сценариев) и определить конечные события. Затем устанавливают причинные взаимо связи, ведущие к каждому конечному событию.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Построение дерева отказов позволяет также определить значение вероятности возникновения результирующего неблагоприятного события.

Литература Бабаев Н.С., Кузьмин И.И. Абсолютная безопасность или “приемлемый 1.

риск”. – М,1992.

Демин В.Ф., Шевелев Я.В. Развитие основ анализа риска и управления 2.

безопасностью. – М, 1989.

Тянтова Е.Н., Сынзыныс Б.И, Мелехова О.П. Экологический риск. – М:

3.

Логос, 2005.

Колосов А.В., Агапов Н.Н. Эколого-экономические оценки риска и 4.

устойчивого развития. – М: РЭА, 1999.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВНУТРИСУТОЧНОГО РЕЖИМА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОДЫ В ДОЛИННОМ ВОДОХРАНИЛИЩЕ М.Г. Гречушникова МГУ им. М.В.Ломоносова, г. Москва Строительство водохранилищ приводит к изменению гидрологичес ких характеристик в их нижнем бъефе. Математическое моделирование гидрологической структуры водной толщи и характеристик сбрасываемой воды позволяет оптимизировать работу гидроузла, прогнозировать измене ния речной экосистемы в нижнем бьефе.

Одной из современных задач усовершенствования модели тепло массообмена (ТМО) является разработка алгоритма внутрисуточного расчета процессов внешнего и внуреннего тепло- и массообмена. В модели водоем представлен в виде последовательности морфометрически харак терных районов – отсеков [5], которые состоят из горизонтальных слоев толщиной 1 м. В данной работе использовано наиболее простое деление водоема на 4 отсека. Балансовые расчеты приведены к интервалу в 1 час, что требует задания не среднесуточных, как в исходной модели, а ежечасных величин в файле исходных данных и небольших модификаций алгоритма программы.

Для экспериментальных расчетов внутрисуточного хода температу ры воды выбран период 30 июня – 11 июля 1996 г., когда на Можайском водохранилище производились учащенные рейдовые наблюдения. Начало и конец расчетов определены наличием гидрологических съемок водохрани лища, данные первой из которых использованы для задания начальных условий, а второй – для верификации новой версии модели ТМО-М.

Дополнительно произведен расчет для периода 9-11 июля с антицикло СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ нической погодой и ярко выраженным суточным ходом температуры воды.

Для новой версии модели наблюденные значения метеорологических величин, измеренных в ходе рейдовых наблюдений, интерполированы для каждого часа для формирования файла исходных данных и расчета поступления к поверхности воды суммарной солнечной радиации Q по формуле использованной в [1]. Внутрисуточное изменение альбедо водной поверхности учтено с использованием его зависимости от высоты солнца и облачности, предложенной Пивоваровым [4]. Зависимость проникающей радиации от высоты солнца не учитывалась, поскольку она обнаруживается лишь при большой прозрачности воды, а средняя прозрачность Можайского водохранилища в летний период составляет 1 м.

Для трансформации алгоритма модели ТМО было необходимо выбрать способ расчета испарения и турбулентного темплообмена с атмосферой не требующих от пользователя наличия результатов специаль ных трудоемких наблюдений. Обзор существующих методов показал, что наиболее подходящим для этой цели является аэродинамический метод.

Однако трудности в применении этого метода связаны с определением коэффициента турбулентности (КТ). Для этого летом 2006 г. на рейдовой вертикали Можайского водохранилища были проведены градиентные наблюдения за температурой и влажностью воздуха. На основании полученных данных была предпринята попытка определить коэффициент турбулентной диффузии методом М.П.Тимофеева [6] и методом В.П.

Кожевникова [3]. Для выбора наиболее приемлемого метода расчета К Т произведено сравнение результатов расчета среднесуточной величины испарения (LE) и среднесуточной величины турбулентного теплообмена (P), определенным по формулам, использующимся в модели ТМО [5], а также расчета среднесуточных значений этих величин, определенным по для каждого часа. Полученные результаты показали, что наиболее перспективен для использования метод В.П. Кожевникова, поскольку дает более близкие результаты: коэффициент корреляции для значений LEТМО и LE с КТ, определенным этим методом составил 0,62, а для РТМО и Р 0,85, а для метода М.П. Тимофеева 0,41 и 0,8 соответственно. Метод В.П.

Кожевникова также удобен и тем, что он наиболее прост в отношении алгоритмизации и введения расчета в программу модели тепло-масообмена, а главное – не требует специальных градиентных наблюдений, поэтому и был выбран для использования в модели.

Наибольшую трудность в расчете представляет процесс вертикаль ного водообмена в результате интегрального воздействия на водную среду различных факторов, вызывающих неупорядоченные и периодические движения воды. В модели ТМО для расчета вертикального перемешивания используется, уравнение переноса:

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

F(dC/dt) + d(F w C)/dz = 0, (3) где F- площадь горизонтального сечения отсека;

C - концентрация параметра качества воды;

w - скорость вертикального переноса, которая в модели задана эмпирической формулой, отражающей ее зависимость от основных факторов: глубины (z), скорости ветра и длины его разгона (U2, L), градиента плотности воды (/z), изменения площади поперечного сечения участка с глубиной, выражаемого через отношение средних площадей соседних слоев (Fz+1/Fz)):

w(z) = 1.3(1.2 + 0.2U2)(Lu)0.05e(-0.7z) (Az-1/Az)0.25/(3 + 25/z) (м/час) (4) Для оценки качества расчета (табл. 1) использовались следующие статистические критерии:

1) средняя ошибка расчета, оС = (Хф - Хр)/n ;

2) среднеквадратическая погрешность, оС S = ((Хф - Хр)2/(n-1));

3) среднеквадратическое отклонение, оС = ((Хф - Хср))2/(n-1), где n - число членов ряда, Хф, Хр– измеренные и рассчитанные значения, Хср – среднее значение ряда измеренных характеристик. Хф принимается средним по станциям в пределах одного отсека. Оценка качества имитационного расчета произведена по соотношению S/ [2].

Расчет внутрисуточного хода температуры воды за период 30 июня 11 июля неудовлетворителен только в отсеке 1 (табл. 1). Для периода 9- июля сравнение результатов расчета с данными съемки, показало неудовлетворительные результаты для отсеков 1-2, а для отсеков 3 и 4 – хорошие. Анализ результатов натурных наблюдений показал, что значительные колебания температуры воды в толще (более 2оС) связаны со сгонно-нагонными явлениями, которые не входят в алгоритм модель ТМО M. Среднее отклонение, не превышающее 1,5оС при пространственной неоднородности поля температуры в пределах морфологически однород ных районов, составляющей 2-3оС, представленных отсеками, представ ляется неплохим результатом.

Использование нового алгоритма улучшает результаты расчета за исключением отсека-4 для расчетного периода 30 июня – 11 июля (рис. 1а).

Выводы.

Данный вариант модели может использоваться для прогноза стратификации на небольшие периоды времени, используя в качестве входных данных метеорологический прогноз погоды. В перспективе планируется провести уточнение эмпирической формулы вертикального переноса после постановки специальных полевых наблюдений для исключения влияния сгонно-нагонных колебаний.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ Таблица Статистическая оценка результатов имитационного расчета температуры воды Критерий Критерий Отсек Отсек Отсек Отсек Отсек Отсек Отсек Отсек 30 июня-11 июля 1996 г. 9-11 июля 1996 г.

1,04 -0,8 -1,21 -2,05 1,12 0,05 0,27 0, S 1,21 1,14 1,58 2,8 S 1,3 1,41 0,83 0, 0,14 1,89 2,77 4,67 0,14 1,89 2,77 1, S/ 8,42 0,60 0,57 0,60 8,98 0,75 0,3 0, S/ (неуд) (уд) (уд) (уд) (неуд) (неуд) (хор) (хор) Рис. 1. Сравнение вертикального распределения среднесуточной температуры воды в четырех отсеках водохранилища по результатам расчета по модели ТМО-М (1), по данным съемки на 11 июля 1996 г. (2) и по модели ТМО (3) для двух экспериментальных расчетов: 30 июня-11 июля (а) и 9-11 июля 1996 г. (б).

Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ, проект МК-1676.2007.5.

Литература 1. Архипов Б.В., Солбаков В.Б., Шапочкин Д.А., Хубларян Г.М. Опыт использования продольно-вертикальной модели с ответвленными кана лами для расчета термогидродинамического режима водоемов-охлади телей сложной формы // Метеорология и гидрология, 1995, №7.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

2. Бефани Н.Ф., Калинин Г.П. Упражнения и методические разработки к гидрологическим прогнозам. Л., Гидрометеоиздат, 1983.

3. Кожевников В.П. О расчете испарения с водоемов с учетом температур ной стратификации атмосферы. Труды ГГО, 1969, вып. 158.

4. Пивоваров А.А., Лаворко В.С. О суточном ходе составляющих солнеч ной радиации и альбедо моря//Метеорология и гидрология, 1961, №1. – С. 43-46.

5. Пуклаков В.В. Гидрологическая модель водохранилища: руководство для пользователей. М., ГЕОС,1999.

6. Тимофеев М.П. Метеорологический режим водоемов. Л., Гидрометео издат, 1963. – 291 с.

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЕКИ В РАЗЛИЧНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ И.Е. Салякин, А.Н. Краснощёков, Т.А. Трифонова Владимирский государственный университет, г. Владимир В связи с постоянно ухудшающейся экологической ситуацией, увеличением масштабов антропогенного воздействия на природу все более актуальным становится вопрос моделирования всевозможных экологичес ких ситуаций для последующего качественного прогнозирования их последствий.

Основной целью работы является построение информационно-мате матической модели реки в различных экологических ситуациях. На первом этапе задача заключается в том, чтобы, используя необходимые исходные данные о реке, построить модель, отражающую влияние внешнего воздействия на реку, такого как, например, сброс загрязняющих веществ в воду с расположенных на реке заводов и промышленных предприятий. На следующем этапе необходимо смоделировать все возможные критические ситуации, которые могут оказать влияние на реку и спрогнозировать возможные последствия. В роли критической ситуации могут выступать такие факторы как прорыв плотины и как следствие затопление близ лежащей местности, авария на заводе, стоящем на реке, повлекшая за собой выброс большого количества загрязняющих веществ в воду. В этом случае модель должна отражать все возможные последствия, масштабы ситуации.

В качестве исходных данных необходимы длина, ширина, глубина реки, скорость ее течения, климат местности, в которой она протекает, качество и степень загрязнения воды. Для построения наиболее эффектив ной модели, оценивающей влияние загрязняющих факторов на качество СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ воды необходимо использовать как можно большее количество «контроль ных точек» проб воды (рис. 1).

Рис. 1. Схематичное отображение загрязнения предприятием реки и контрольных точек взятия проб воды для моделирования масштабов загрязнения и самоочищения На рис. 1 видно, что для получения полноценной модели необходимо не только взятие проб воды до и после места сброса загрязняющих веществ, но также в местах изменения размеров реки (где она расширяется либо сужается). Кроме того, чтобы проследить влияние загрязненной воды в дальнейшем на окружающую среду, необходимы пробы воды до впадения исследуемой реки в другую или в море и после впадения по направлению течения. Также для наиболее точного прогноза используются промежу точные «контрольные точки».

Для реализации задачи моделирования критических ситуаций необходимо учитывать такие факторы как рельеф местности, в которой река протекает (модель прорыва плотины), объем и состав загрязняющего вещества, выброс которого возможен в результате аварии на предприятии.

После получения всех исходных данных, используя географические информационные системы (ГИС), производится анализ и строится графи ческая модель, наглядно отображающая решения перечисленных задач.

Анализ и моделирование являются одной из основных целей для которых создается ГИС, поскольку позволяет автоматизировать трудоемкие опера ции по различным измерениям и расчетам которые традиционно выполня лись при помощи обычных карт. Среди наиболее популярных ГИС хорошо зарекомендовали себя такие системы как ArcView, MapInfo, ArcGIS. Эти программные продукты содержат все необходимые функции и инструмен ты для реализации поставленных задач. Также в большинстве ГИС существует встроенный или интегрированный язык программирования, IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

который имеет доступ к большинству функций предоставляемых ГИС и может в определенных пределах эти функции модифицировать, объеди нять, добавлять новые. При помощи такого языка можно разработать под систему или модуль, решающий специализированные задачи и имеющий интерфейс, понятный специалисту, работающему в данной области.

Полученная в итоге работы модель, построенная на примере конкрет ной реки, будет универсальна и для любых других рек, так как изменяться будут только исходные данные.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 07-05-00473-а.

ИСПОЛЬЗОВНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ В ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Д.А. Будаков, Н.В. Мищенко Владимирский государственный университет, г. Владимир The article describes the advantages of using geographical information systems for ecological researches. Also it describe the structure of data base, made in ArcView GIS for estimation of soil-production potential. It was showed the facilities of created system for computation indices, and also for making final analytical results.

Геоинформационные системы и технологии находят все более широ кое применение в жизнедеятельности человека. Исследование и исполь зование природных ресурсов, рациональное ведение народного хозяйства, охрана природы и мониторинг, принятие важных практических решений, связанных с окружающей средой, невозможны без прочного информацион ного обеспечения. Новые достижения в области компьютерных технологий, информатики и компьютерной графики вывели современные ГИС на совершенно иной уровень. В настоящее время функции ГИС предлагают намного больше возможностей, чем простое топографическое и тематичес кое картографирование.

ГИС, с точки зрения решения информационных задач – это прост ранственно-распределенная, координатно-ориентированная база данных, представляющая собой программную систему для обработки карто графических (географических) и атрибутивных (семантических) данных об объектах и явлениях окружающего мира. Главным преимуществом ГИС является наиболее естественное для человека визуальное представление как пространственной, так и любой другой информации, имеющей отношение к объектам и явлениям, расположенным в пространстве. Использование ГИС СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ технологий сокращает время для ввода, анализа и интерпретации географи ческой и тематической информации [3].

В настоящей работе использован опыт комплексного тематического картографирования территории земель Владимирской области, позволяю щего продемонстрировать эффект системного использования разнохарак терных данных для извлечения новых знаний о природных географических объектах.

В ходе работы создана база данных, включающая в себя сведения о свойствах почв, климате, географическом расположении, плодородии с/х угодий, фактической урожайности, значении показателя почвенно-экологи ческого индекса, запасах фитомассы и продукции. Учесть и объединить все вышеперечисленные показатели раньше не представлялось возможным ввиду большого объема информации, ее разнородности и отсутствия необходимых программных средств. Использование ГИС позволило решить эту проблему.

В работе использовался программный продукт ArcView от ESRI, являющийся одним из наиболее мощных ГИС приложений, позволяющий не только создавать картографические данные, но и обладающий огром ными возможностями для их редактирования и анализа. В настоящее время продукты ESRI являются одними из наиболее распространенных не только в России, но и за рубежом. Одной из особенностей программы, которая активно использовалась в нашей работе, является модульная архитектура ArcView GIS. Она позволяет создавать при помощи встроенного языка программирования «Avenue» новые расширения «extensions», открывая пути для неограниченного наращивания функциональных возможностей пакета [4].

Созданная информационно-аналитическая база данных предназна чена для оценки почвенно-продукционного потенциала территории. Ее функционирование условно подразделяется на 3 этапа:

1. Этап создания. Комплектуется и вводится в программу следую щая информация об объекте исследования:

географическое положение;

карта типов почв;

климатические условия;

плодородие и урожайность с/х угодий.

2. Расчетный этап. На основании вышеперечисленных данных соз данные программные модули позволяют пользователю рассчитать дополни тельно:

запас фитомассы и продуктивность;

почвенно-экологический индекс;

почвенно-продукционный потенциал.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

3. Аналитический этап. Для целей проведения оценок и анализов предусмотрены следующие возможности:

обеспечивает возможность ввода и редактирования информации;

обеспечивает хранение больших объемов географической и атри бутивной (табличной) информации, привязанной к географическим объектам;

позволяет создавать расчетные модули для вычисления новых пока зателей, причем;

позволяет просматривать результаты исследования в виде темати ческих карт;

позволяет проводить районирование территории по любому из имеющихся в базе данных показателю;

позволяет проводить прогноз изменения ситуации в ходе изменения тех или иных почвенно-экологических характеристик и условий.

Преимуществом созданной системы является удобство использо вания и быстрота доступа к необходимой информации. Универсальность заключается в том, что в качестве исходных данных можно использовать электронные карты любых регионов и проводить для них расчет и оценку предусмотренных программой параметров.

В ходе исследования, была проведена оценка состояния земельных ресурсов территории Владимирской (разделенной по бассейновому принци пу). Построены тематические карты по всем исследуемым показателям (запас фитомассы, плодородие, ПЭИ и др.). Проведено районирование территории на площади речных бассейнов с различными значениями почвенно-продукционного потенциала.

Применение ГИС обеспечивает автоматизированное построение тематических карт различного содержания за сравнительно короткий промежуток времени (в зависимости от детальности – это единицы, редко десятки минут). Высокие темпы построения карт дают возможность иссле дователю просмотреть большое количество вариантов решения, оценить результат.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант № 07-05-00473-а).

Литература Базилевич Н.И., Гребенщиков О.С., Тишкова А.А. Географические 1.

закономерности структуры и функционирования экосистем. – М:

Наука, 1986. – 237с.

Геоинформатика А.Д. Иванников, В.П. Кулагин, А.Н. Тихонов, В.Я.

2.

Цветков – М: МАКС Пресс, 2001. – 349 с.

Майкл де Мерс, Географические информационные системы. М.:

3.

"Дата+", 2000.

Настройка ArcView с помощью языка Avenue. Рязань: "РИНФО", 4.

1996.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ НАТУРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ CAPMOS’05:

РАДИОМЕТРИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ СОБСТВЕННОГО РАДИОТЕПЛОВОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ВОДНОЙ ПОВЕРХНОСТИ 1, И.Н. Садовский, 2 О.Р. Никитин Институт космических исследований РАН, г. Москва Владимирский государственный университет, г. Владимир Международный комплексный эксперимент CAPMOS'05 с участием исследователей из России, Украины и Италии проводился на океано графической платформе Экспериментального отделения МГИ НАНУ в п.

Кацивели вблизи южного побережья Крыма. Основной задачей экспери мента была отработка новых методов дистанционного зондирования морской поверхности в микроволновом диапазоне.

Решение задач мониторинга системы океан-атмосфера в глобальных, а зачастую и в региональных масштабах требует привлечения спутниковых данных дистанционного зондирования Земли. Эффективность использо вания этих данных зависит от наличия адекватных моделей, связывающих параметры взаимодействия океана и атмосферы с характеристиками излу чаемых и рассеиваемых морской поверхностью электромагнитных волн. В подавляющем большинстве случаев такие модели строятся на основе эмпирических данных, полученных при сравнении результатов синхронных дистанционных и контактных измерений. Океанографическая платформа предоставляет уникальную возможность проведения подобных исследо ваний в течение достаточно длительного времени, поскольку позволяет осуществлять измерения с неподвижного основания в условиях открытого моря и глубокой воды.

Общая характеристика эксперимента Проект Combined Active/Passive Microwave Measurements of Wind Waves for Global Ocean Salinity Monitoring (CAPMOS) объединяет 8 науч ных групп из 4 стран: России, Украины, Италии и Дании. В его рамках в период с 1 по 21 июня 2005 г. на стационарной океанографической плат форме ЭО МГИ НАНУ (экспериментальное отделение Морского гидрофи зического института Национальной академии наук Украины), расположен ной у южного берега Крыма вблизи пос. Кацивели, проводились комплекс ные измерения характеристик взаимодействия океана и атмосферы.

Платформа была установлена в 1980 г. для проведения регулярных гидрологических и метеорологических измерений. Географические коор динаты платформы: 44°23'35'' с.ш., 33°59'04'' в.д.;

удаление от берега около 600 м;

глубина моря около 30 м. При господствующих ветрах восточного и западного направления, тем более при южном ветре со стороны открытого IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

моря, обеспечивается достаточный разгон ветровых волн, что позволяет относить волновые измерения к условиям глубокой воды и развитого волнения.

Платформа (рис. 1) имеет несколько рабочих уровней, расположение на них аппаратуры в ходе эксперимента CAPMOS’05 можно схематически обобщить следующим образом:

глубина 3, 5, 10, 15 и 20 м – измерители течений МГИ-1308;

от поверхности до дна – периодические зондирования с помощью СTD-зонда МГИ-4102;

глубина 1 м – термисторный температурный датчик ИКИ;

глубина 0,3 м –СTD-микрозонд МГИ;

высота 1,5 м – метеокомплекс МК-15;

рабочая палуба на высоте 4 м – 2 антенны струнных волнографов МГИ и ИКИ, акустический анемометр-термометр USA-1, газовый анализатор LI-COR 7500, цифровая фотокамера Olympus 8080 WZ (периодическая фотосъемка), комплекс из 5 радиометров на автома тическом поворотном устройстве;

основная палуба на высоте 12 м – микроволновый скаттерометр Ku диапазона, компьютеры управления приборным комплексом и регистрации данных;

крыша лаборатории на высоте 15 м – цифровая фотокамера Olympus 8080 WZ (периодическая фотосъемка);

метеомачта на высоте 21 м – метеокомплекс МК-15.

Измерения производились непрерывно 24 часа в сутки, за исключе нием технологических перерывов на ремонт и обслуживание аппаратуры.

Экспериментальные данные регистрировались в цифровой форме на персональных компьютерах.

Описание измерительного комплекса Микроволновые радиометры Радиометрический комплекс состоял из радиометра теплового инфракрасного диапазона R-IR и набора микроволновых радиометров с рабочими частотами от 3,7 до 94 ГГц (что соответствует длинам волн от 8 см до 3 мм). Основные характеристики радиометров приведены в следую щей табл. 1.

Основные результаты были получены с помощью радиометра-поля риметра диапазона 0,8 см (R08). Ранее этот прибор использовался для измерений с самолетов-лабораторий АН-12 и Ту-134. Радиометр выполнен по супергетеродинной схеме и оснащен вращателем поляризации с исполь зованием эффекта Фарадея. При этом цикл модуляции имеет пять перио дов: вертикальная поляризация, горизонтальная поляризация, поляризация СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ +45°, поляризация –45°, согласованная нагрузка. После синхронного детектирования на выходе прибора регистрируются: а) яркостная темпе ратура на вертикальной поляризации;

б) яркостная температура на горизон тальной поляризации;

в) разность радиояркостных температур на поляриза циях +45 и –45°. Последняя величина пропорциональна (или равна в зави симости от выбора нормировочного коэффициента) третьему параметру Стокса.

Таблица Основные характеристики радиометров Диапазон длин Ширина ДН 3 дБ, Чувствительность, Прибор Поляризация волн град. К 8–12 мкм R-IR – 1 0, 3 мм В, Г R03 7 0, В, Г, ±45° 8 мм R08 9 0, В, Г, ±45° 1,5 см R15 9 0, 8 см В R80 15 0, Поворотная/сканирующая платформа Все радиометры были закреплены на автоматическом поворотном устройстве (рис. 2), обеспечивающем вращение по азимуту в диапазоне углов около 300° и по углу места от надира до зенита. Поворотное устройство было установлено на нижней палубе с мористой (южной) стороны на конце 4-метрового выноса (рис. 1), служащего для уменьшения влияния переотраженного от конструкций теплового радиоизлучения.

Данные регистрировались с частотой 3 Гц на персональном компьютере, с помощью которого также осуществлялось управление поворотным устрой ством. Программно можно было задать любой алгоритм вращения. Основ ной алгоритм состоял в сканировании снизу вверх и обратно со скоростью 0,2 об./мин. в диапазоне углов от 20 до 153° по отношению к надиру на шести последовательных азимутальных углах, через каждые 36°, и затем возврат на исходный азимутальный угол. Обратный азимутальный скан осуществлялся при фиксированном угле места порядка 65-70° от надира.

Заключение Целью экспериментов на базе ЭО МГИ НАНУ была проверка оригинальных методик, разработанных в ИКИ РАН, для решения ряда фундаментальных и прикладных задач радиофизической диагностики природных сред.

Проведенные радиометрические измерения позволили получить новые данные о радиотепловом излучении взволнованной морской поверх ности. Установка измерительной системы на неподвижном основании IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

обеспечила возможность точной юстировки и калибровки радиометров.

Впервые построены зависимости радиояркостной температуры от скорости приводного ветра на различных углах наблюдения в миллиметровом диапазоне на длинах волн 0,8 и 0,3 см. Детально исследована динамика радиометрического отклика в условиях переменного ветра. Обнаружен новый эффект, заключающийся в том, что при уменьшении скорости ветра радиояркостная температура уменьшается с некоторым запаздыванием, величина которого составляет 1-2 ч. Радиояркостные контрасты диапазона 0,8 см использовались для определения спектра кривизны гравитационно капиллярных волн и среднеквадратичного уклона крупных волн. Показано, что положение вторичного максимума находится в области волновых чисел, соответствующих минимуму фазовой скорости. Область капилляр ной отсечки, где механизмы вязкой диссипации начинают играть доминирующую роль, находится на волновых числах около 10 рад/см.

Рис. 1. Вид на океанографическую Рис. 2. Поворотная платформа платформу ЭО МГИ НАНУ с восточной с радиометрическим комплек стороны сом. Снизу у основания плат формы закреплен поглотитель микроволн («черное тело») Проведенные исследования продемонстрировали, что ЭО МГИ НАНУ может с большим успехом использоваться как база для фундамен тальных и прикладных радиофизических и океанологических исследова ний. Эта база может использоваться не только для проведения наземных измерений, но и должна развиваться как полигон подспутниковых измере ний космических систем дистанционного зондирования.

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ 05-05-64451-a и INTAS 03-51-4789.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ НАТУРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ CAPMOS’05: РЕЗУЛЬТАТЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СПЕКТРА ВЕТРОВОГО ВОЛНЕНИЯ И.Н. Садовский Институт космических исследований РАН, г. Москва Владимирский государственный университет, г. Владимир Международный комплексный эксперимент CAPMOS'05 с участием исследователей из России, Украины и Италии проводился на океаногра фической платформе Экспериментального отделения МГИ НАНУ в п.

Кацивели вблизи южного побережья Крыма. Основной задачей экспери мента была отработка новых методов дистанционного зондирования морской поверхности в микроволновом диапазоне.

Исследование пространственного спектра гравитационно-капилляр ных волн (ГКВ) является в настоящее время одной из наиболее актуальных задач изучения морской поверхности. Знание характеристик коротких компонент спектра морского волнения имеет большое значение для теории взаимодействия океана и атмосферы и играет определяющую роль при интерпретации большинства данных дистанционного зондирования океана.

Обработка экспериментальных данных С целью восстановления параметров спектра ГКВ осуществлялась обработка экспериментальных данных в следующей последовательности:

1. На начальном этапе вычислялись значения калибровочных коэффици ентов для каждого радиометрического канала по двум эталонным значениям яркостной температуры – черного тела и атмосферы при наблюдении в зенит. Параллельно с этим производился расчет интег рального поглощения атмосферы.

2. Далее осуществлялся переход от кодов АЦП к значениям яркостных температур с использованием найденных калибровочных коэффици ентов. Пример найденных Т Я представлен на рис. 1. На этом же этапе осуществлялась выборка непригодных для последующего анализа данных.

3. Усреднение отобранных значений Т Я в пределах одного цикла скани рования осуществлялось по методу наименьших квадратов. Таким образом удалось снизить влияние случайных помех, а время накоп ления сигнала на каждом из выбранных вертикальных углов состави ло, в среднем, около 15 с.

4. Следующим шагом был расчет угловых зависимостей радиояркостных температур для гладкой водной поверхности с учетом переотражен ного излучения атмосферы в рамках двухмасштабной модели форми рования собственного излучения морской поверхности [2, 6].

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

5. Заключительным этапом подготовки экспериментальных данных был расчет радиояркостных контрастов путем вычисления разницы соот ветствующих яркостных температур шероховатой и гладкой водной поверхности. Полученные таким образом значения для горизонтальной и вертикальной поляризаций 8-мм радиометра представлены на рис. 2.

Я _ ЭКСП ( ) Т Полученные в результате зависимости использовались в качестве входных данных при решении задачи восстановления параметров спектра ГКВ по методике, подробно описанной в работах [1, 2, 6].

В качестве примера можно представить результаты восстановления параметров спектра, полученных при анализе угловых зависимостей радиояркостных температур в период с 18:01 по 18:22 8 июня 2005 г. На рис. 3 и рис. 4 приведены восстановленные значения спектра кривизны B (K ) = S (K ) K 3 и функции дисперсии уклонов морской поверхности KL 2 (K ) = 2 S ( K )K 2 dK для указанного временного интервала.

Здесь: S (K ) – усредненный по азимуту спектр возвышений морской поверхности;

K = 2 – волновое число поверхностной волны с длиной ;

K L 0,05 k – волновое число, разделяющее спектр на длинноволновую и коротковолновую области относительно рабочей длины волны исполь зуемого радиометра ( k = 2 ).

На том же рисунке представлены расчетные значения спектра кривизны и функции дисперсии уклонов, полученные в соответствии с моделями волнения [3] (A), [4] (E) и [5] (R) для скорости ветра 4,15 м/с (соответствующей данному временному отрезку).

Подтверждением достоверности полученных результатов являются данные струнного волнографа. Так, на рис. 4 обозначены значения диспер сии уклонов 0 для всех K 0,125 и K 0,066 рад/см (звездочки), полу ченные из измерений с помощью этого устройства. Ввиду гладкости функ 2 ( K ) ции в данном волновом интервале, экстраполирование эксперимен ( ) в область K = 0,066 рад/см наилучшим образом 2 K тальной кривой ложится на соответствующие данные волнографа.

Результаты восстановления параметров спектра ГКВ Для проведения анализа были выбраны результаты эксперименталь ных исследований, полученных в период с 8:00 8 июня по 12:00 9 июня.

Данный временной интервал соответствовал началу систематических измерений в рамках эксперимента CAPMOS’05. К этому моменту были завершены все подготовительные работы по наладке оборудования, юсти ровке радиометрических приемников, синхронизации измерительного обо рудования по времени, калибровке вспомогательных средств измерений.

СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ Значения солености, используемые в расчетах, измерялись CTD-зон дом МГИ-4102. Ее вариации в течение всего эксперимента, составили 16,4– 18,2 ‰, а пределах исследуемого временного интервала 16,9–17,4 ‰. Ввиду слабой зависимости яркостного контраста от этого параметра, во всех представленных ниже результатах значение солености считалось постоянным и равным 17,0 ‰. Измеренные значения температуры водной поверхности лежали в пределах Т В [19,9;

20,8] °С и, в отличие от темпера туры воздуха Т А [17,7;

23,2] °С, не имели ярко выраженной зависимости от времени суток.

На рис. 5 и рис. 6 представлены временные зависимости восстанов ленных значений дисперсий уклонов и спектра кривизны для различных волновых чисел. Из графиков видно, что зависимость от скорости ветра становится заметной для K = 5,007 рад/см, и степень этой зависимости увеличивается с ростом K, достигая максимальных значений на верхней границе рассматриваемого диапазона волновых чисел (15,2 рад/см).

Присутствие ярко выраженного максимума в восстановленном спектре кривизны B(K ) объясняет тот факт, что изменение скорости ветра наиболее заметно в поведении B(K ) именно в этой области волновых чи сел. В представленных данных это значение соответствует K 7,0 рад/см.

По мере отдаления от этого значения, степень зависимости от скорости ветра снижается, что является ожидаемым ввиду уменьшения абсолютных значений функции B(K ). Интересно, что значения функции спектральной плотности на верхней границе рассматриваемого интервала продолжает, хоть и в меньшей степени, следовать ходу изменения скорости ветра, в то время как для нижнего предела эта зависимость практически отсутствует.

Рис. 1. Значения радиояркостной Рис. 2. Значения радиояркостных температуры взволнованной морской контрастов, используемые в качестве поверхности, полученные в входных данных при решении задачи результате одного цикла восстановлениия параметров спектра сканирования ГКВ IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Рис. 3. Восстановленные значения Рис. 4. Восстановленные значения спектра кривизны в сравнении с зависимости дисперсии уклонов от моделями [3] (A), [4] (E) и [5] (R). волнового числа в сравнении с моделями Цифрами обозначено расположение в (A), (E) и (R). Звездочки — значения, спектре тех значений волновых чисел, измеренные с помощью струнного для которых на рис. 5 и рис. 8 волнографа. Цифрами обозначено построены временные зависимости расположение в спектре тех волновых чисел, для которых на рис. 5 и рис. построены временные зависимости Рис. 5. Временные зависимости восстановленных значений спектра кривизны B(K ), рассчитанных для различных волновых чисел. Цифры соответствуют волновым числам, расположение которых в спектре показано на рис. 3.

Сплошная линия – скорость приповерхностного ветра СЕКЦИЯ 4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ Т ЕХН ОЛ ОГИИ И МОДЕЛИ РОВАНИ Е П РОЦЕССОВ В РЕЧНЫ Х Б АССЕЙН АХ Рис. 6. Временные зависимости восстановленных значений функции дисперсии 2 (K ), рассчитанных для различных волновых чисел K L. Цифры уклонов соответствуют волновым числам, расположение которых в спектре показано на рис. 4. Сплошная линия – скорость приповерхностного ветра. Точками обозначены показания струнного волнографа ( K L =0,125 рад/см) Заключение Результаты анализа полученных в ходе натурного эксперимента данных позволяют сделать следующие заключения:

2 ( K ) 1. Восстановленные значения дисперсии уклонов и спектра кривиз ны B(K ) демонстрирую зависимость от величины скорости приповерх ностного ветра.

2. Максимум зависимости спектра кривизны ГКВ от скорости приповерх ностного ветра наблюдается для области волновых чисел, соответст вующей спектральному максимуму K 7,0 рад/см (по данным 8-мм радиометра).

3. Чувствительность восстановленных значений дисперсии уклонов поверхностных волн к вариациям скорости ветра начинает проявляться при K L 1,5 рад/см (указанное значение волнового числа K соответст вует верхнему пределу интегрирования в соотношении для вычисления дисперсии). Максимум корреляции этих величин соответствует верхней границе диапазона рассматриваемых волновых чисел ( K 15 рад/см).

4. Представленные результаты свидетельствуют о возможности приме нения используемого алгоритма обработки данных радиополяримет рических измерений для восстановления параметров спектра ГКВ.

Данные, полученные в результате систематических измерений уходя щего излучения водной поверхности, могут быть использованы для IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

построения ветровых зависимостей, уточнения существующих или создания новых моделей волнения, а также для объяснения физических процессов на границе раздела океан – атмосфера.

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ 05-05-64451-a и INTAS 03-51-4789.

Литература Садовский И.Н. Алгоритм восстановления параметров спектра гравита 1.

ционно-капиллярных волн на основе данных угловых радиополяри метрических измерений // 7-ая Международная научно-технич. конф.

«Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии»: Сб. докл.

Владимир, 2006. – С. 79-82.

Трохимовский Ю.Г. Модель радиотеплового излучения взволнованной 2.

морской поверхности // Исследование Земли из космоса. 1997. № 1. – С. 39-49.

3. Apel J.R. An improved ocean surface wave vector spectrum // J. Geophysical Research. 1994. V. 99. P. 16.269-16.291.

Elfouhaily Т., Chapron В., Katsaros К., Vandemark D. A unified directional 4.

spectrum for long and short wind-driven waves // J. Geophysical Research.

1997. V. 102. P. 15781-15796.

5. Romeiser R., Alpers W., Wismann V. An improved composite surface model for the radar backscattering cross section of the ocean surface. 1. Theory of the model and optimization/validation by scatterometer data // J. Geophysical Research. 1997. V. 102. P. 25.237-25.250.

6. Trokhimovskii Yu.G., Irisov V.G., Westwater E.R., Fedor L.S., Leuski V.E.

Microwave polarimetric measurements of the sea surface brightness temperature from a blimp during the Coastal Ocean Probing Experiment (COPE) // J. of Geophysical Research. 2000. V. 105. N° C3. P. 6501-6516.

СЕКЦИЯ 5. ВОДОПОЛЬЗОВАНИЕ: УПРАВ ЛЕНИ Е, ОПТИ МИЗ АЦИЯ, ОХРАН А СЕКЦИЯ 5. ВОДОПОЛЬЗОВАНИЕ: УПРАВЛЕНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ, ОХРАНА FLOCCULANTS AND DEWATERING AIDS Johann Dck Friedrich-Alexander-Uniersitat, Erlangen-Nurnberg, Germany Synthetic polymeric flocculants At various stages of mineral processing it is necessary to separate aqueous mineral suspensions into their component solid and liquid phases. Typical examples of this are thickening of flotation concentrates, recovery of pregnant leach liquors, and dewatering of tailings. In many cases, the mineral particles settle out of suspension very slowly, so that the liquid-solid separation is slow and incomplete. To improve the settling rate, high molecular weight organic polymers (flocculants) are used to aggregate the suspended particles, and cause the efficient separation of the solids from the aqueous suspending medium.

Stabilization of suspensions In a mineral suspension there is usually a wide difference in particle size.

Some particles may be large enough to settle out quickly, while very fine particles may not settle at all. The rate of settling of any given particle is dependent upon its size, its density relative to that of the suspending medium, the viscosity of the medium, and the interactive forces between this and other sus pended particles.

The major interactive forces between suspended solids are of two kinds — attractive and repulsive. The former arise from short-range Van der Waals' forces, the latter from overlap of the similarly-charged electrical double layers of the particles. If repulsive forces dominate, particle aggregation cannot occur, whereas, if attractive forces take over, aggregation and settling of the much larger aggregates will take place. These attractive forces can operate only when the particles are very close together. The shortest distance of approach between particles is a direct function of the magnitude of the electrical double layer which is itself a direct function of the charge on the surface of the particles. This surface charge, therefore, has a profound effect on the stability of an aqueous suspension of solid particles.

In aqueous mineral suspensions, mineral particles almost invariably carry a surface charge, which is generally negative, except in a few instances where the pulp pH is very low. This surface charge is due to one or more of the following factors:

Unequal distribution of constituent ions.

IV МЕЖДУНАРОДНАЯ «ЭКОЛОГИЯ Н АУ ЧН О-ПРАКТИ ЧЕСК АЯ КОНФЕРЕН ЦИЯ РЕЧНЫХ Б АСС ЕЙН ОВ»

Ionization of surface groups.

Specific adsorption of ions from solution.

Isomorphous substitutions in the mineral lattice.

Dipole orientation.

Because of this surface charge, ions of opposite charge in solution will be attracted towards the surface. There will therefore be a higher concentration of counter-ions close to the surface, than in the bulk of the liquid. This concentration falls off with increasing distance from the particle, so that there is a bound layer of counter-ions at the particle surface, succeeded by a more diffuse layer. Beyond the diffuse layer, is the bulk solution, in which the ionic distribution is random. The bound layer moves with the particle, as the latter travels through the medium, so that there is a plane of shear between the bound and the diffuse layers. The potential at the plane of shear and the bulk solution is the "zeta potential."



Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 15 |
 










 
© 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.