Математическое моделирование миграционных процессов в ландшафтно-геохимических системах

Кошелева, Наталья Евгеньевна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Математическое моделирование миграционных процессов в ландшафтно-геохимических системах
ВАК РФ 25.00.23, Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

Автореферат диссертации по теме "Математическое моделирование миграционных процессов в ландшафтно-геохимических системах"

На правах рукописи

\ *

КОШЕЛЕВА Наталья Евгеньевна

I МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

МИГРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В ЛАНДШАФТНО-| ГЕОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

25.00.23 — физическая география и биогеография, география почв 1 и геохимия ландшафтов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации иа соискание ученой степени доктора географических наук

Москва 2003

Работа выполнена на кафедре геохимии ландшафтов и географии почв географического факультета Московского государственного университета им. М.В .Ломоносова

Научный консультант:

член-корреспондент РАН, доктор географических наук Касимов Н.С.

Официальные оппоненты:

доктор географических наук Викторов A.C.

доктор физико-математических наук, профессор Крапивин В.Ф.

доктор биологических наук Зейлигер А.М.

Ведущая организация: Институт географии РАН

Защита состоится /№Js£/U!<L 2003 г. в 15 часов на заседании

диссертационного совета Д-501.001.13 в Московском государственном университете им. М.В.Ломоносова по адресу: 119992, ГСП-2, Москва, Воробьевы горы, МГУ, географический факультет, 18-й этаж Главного здания, аудитория 1807.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке географического факультета МГУ на 21-м этаже.

Автореферат разослан ¿3 окмлф 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических наук / Горбунова И.А.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Развитие теоретических и методологических основ геохимии ландшафтов предполагает все более широкое использование точных количественных методов и моделей для описания поведения и трансформации химических элементов в ландшафтах. Актуальность этого направления определяется ролью математических моделей как средства, концентрирующего результаты научных исследований. Отраженные в моделях закономерности миграции и трансформации веществ в ландшафтно-геохимических системах (ЛГС) получают всестороннюю проверку и таким образом облегчают планирование будущих исследований, придавая им максимальную целенаправленность и вскрывая теоретические пробелы.

Количественное изучение условий, форм и интенсивности миграции и трансформации разнообразных химических веществ в ландшафтах привело к попыткам создания математических моделей, в той или иной степени отражающих теоретические представления и наблюдаемые особенности поведения элементов в почвах, поверхностных и подземных водах зоны гипергенеза (Козловский, Корнблюм, 1972; Пачепский, 1976, 1990; Гильманов, 1978; Сысуев, 1986, 2003; Рыжова, 1987, 1992; Козловский, 1991; De Vries et al., 1991,1997; Parton, 1996; Назаров и др., 1999,2001; Крайнов, 1999 и многие др.).

Методологической базой исследований миграционных процессов является системная концепция Б.Б. Полынова о структурообразующем значении потоков вещества в геохимических ландшафтах. Водным потокам в большинстве природных зон принадлежит ведущая роль: вода является носителем многих веществ и той средой, где протекают разнообразные физико-химические и биологические процессы их трансформации. Поэтому для нынешнего этапа развития математического моделирования миграционных процессов характерны поиски наиболее адекватных и эффективных способов формализации и интеграции геохимических знаний в модели массопереноса (Schnoor, 1996). Основой для интеграции являются модели гидрологического цикла, описывающие взаимодействие водных объектов с природными комплексами и влияние различных природных факторов и структур на интенсивность процессов миграции (Linsley, Crawford, 1960; Jonch-Clausen, 1979; Кучмент и др., 1983; Назарови др., 1988, 1996, Кондратьев, 1992; Ландшафтно-гидрологический анализ..., 1992; Корытный, 2001).

Развитие количественной теории миграционных процессов в ЛГС локального уровня связано с разработкой математических моделей, воспроизводящих основные типы геохимических сопряжений в ландшафтах (Глазовская, 1964). Не менее важна разработка моделей, описывающих геохимическую нагрузку миграционных потоков, а также физико-химические превращения и биологические процессы в различных ландшафтных условиях. Их объединение позволит описать перемещение, накопление, химические взаимодействия и распад различных веществ и таким образом проследить их судьбу в компонентах ландшафта. Этой проблеме и посвящена диссертационная работа.

Цель работы - разработать, теоретически обосновать и практически

использовать систему математических моделей, отраэрщяйЕй ЩфйПЩППЕЯЖ фния

БИБЛИОПКА I [

OS KXjJ «е»о *

воды, миграцию и трансформацию солей и тяжелых металлов в элементарных и каскадных ЛГС локального уровня. Для этого решались следующие задачи:

1. Провести классификацию моделей миграции и трансформации вещества в ландшафтах с учетом структуры ЛГС, природы ландшафтно-геохимических процессов и свойств участвующих в них веществ.

2. Теоретически обобщить накопленный опыт разработки и применения математических моделей для описания миграционных процессов в ЛГС, сформулировать принципы построения и реализации комплексных моделей.

3. Разработать математические модели миграции поверхностных и подземных вод в элементарных и каскадных ЛГС локального уровня, описывающие геохимические сопряжения в ландшафтах с преобладанием химического стока. С помощью моделирования установить миграционную структуру ЛГС лесной зоны в естественных условиях и ее трансформацию под воздействием антропогенных факторов.

4. Построить комплексные модели влаго- и солепереноса в ЛГС степной зоны; путем численных экспериментов с моделями обосновать оптимальный вариант использования водных и земельных ресурсов.

5. Разработать математические модели поведения тяжелых металлов и использовать их для оценки скоростей миграции и аккумуляции металлов в природных и агроландшафтах.

Методология исследований. Поставленные задачи решались на основе методов прикладного системного анализа, в которых неоднородность ландшафтной сферы представлена иерархической системой геохимических ландшафтов: элементарными ЛГС, катенами и каскадными ЛГС (Глазовская, 1981, 1988). Пространственно-временные масштабы рассмотрения миграционных процессов выбирались на основе принципа соответствия размеров элементарных объемов осреднения и характерных времен. Существующее в природе разнообразие структур и свойств ЛГС сводилось к нескольким логически согласованным понятиям системного анализа, что обеспечило возможность применения единых принципов построения их математических моделей.

При разработке моделей миграционных процессов учитывалось строение ЛГС, свойства мигрирующих веществ, условия и факторы внешней среды. Деление системы на элементы проводилось с учетом тех различий в рельефе, почвах, растительности и землепользовании, которые реально влияют на интенсивность миграции и трансформации веществ. Способ реализации моделей определялся их принадлежностью к одной из четырех групп, каждая из которых имеет собственный математический аппарат. Это модели отдельных фаз водного цикла; транспортные модели; термодинамические и кинетические модели; модели биологической миграции. В зависимости от объема, детальности и точности имеющейся информации и степени изученности рассматриваемый процесс описывался эмпирической, балансовой или механистической (физико-математической) моделью.

Комплексные модели миграции и трансформации вещества в ЛГС строились из отдельных модулей с последующим их объединением. Способ объединения зависел от характера взаимосвязи между отдельными процессами и

соотношения их пространственно-временных масштабов.

Входные метеорологические условия характеризовались искусственными рядами с заданными статистическими свойствами. Расчеты по ним позволили получить динамические характеристики моделируемых процессов, достаточные для статистического обобщения за многолетний период и оценки экологического риска при осуществлении различных природопользовательских проектов.

Объекты исследования и исходные материалы. Для реализации моделей были выбраны хорошо изученные объекты, по которым накоплен значительный фактический материал. В пределах лесной зоны моделировался водный цикл бассейна р. Медвенки, левого притока р. Москвы, на территории которого расположена Подмосковная воднобалансовая станция. Часть параметров была определена по данным многолетних наблюдений Истринского опорного пункта ВНИИЛМ, а также Проблемной лаборатории охраны геологической среды МГУ и ПГО "Центргеология", в которых автор принимала участие в 1982-1985 гг.

Модель водного и солевого режима оросительной системы в степной зоне реализована для Явкинской (Николаевская область) и Нижне-Днестровской (Одесская область) оросительных систем, по которым имелись результаты проектных изысканий Укрюжгипроводхода (г.Одесса) и данные наблюдений Причерноморской геологоразведочной мелиоративной экспедиции и Одесской гидромелиоративной экспедиции за 1970-1988 гг. Параметры и входные функции модели формирования качества воды в причерноморском лимане Сасык определены по материалам полевых изысканий института Укрюжгипроводхоз.

Исследования миграции и трансформации тяжелых металлов проводились на территории Московской и Калужской областей. Моделирование подвижности тяжелых металлов в почвах Смоленско-Московской возвышенности основано на материалах, собранных O.A. Самоновой и В.Б. Вагнером на территории Сатин-ского научно-учебного полигона МГУ в 1991-1995 гг. Для реализации балансовой модели круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах использованы материалы полевых опытов Центральной опытной станции ВНИИ удобрений и агро-почвоведения, проводимых H.A. и И.Н. Черных, а также литературные данные.

Научная новизна. Разработаны теоретические основы моделирования и комплексные математические модели биогеохимических циклов, с помощью которых получены оценки и прогнозы миграционных процессов в элементарных и каскадных JITC локального уровня. Основные результаты работы, которые автор квалифицирует как новое достижение в развитии математического моделирования, состоят в следующем.

1. Разработаны теоретико-методологические основы математического моделирования ландшафтно-геохимических процессов в ЛГС локального уровня, включающие

- классификацию математических моделей миграции и трансформации вещества в JITC, учитывающую пространственную организацию ЛГС, характер процессов и свойства участвующих в них веществ;

- теоретическое обобщение опыта разработки и применения математических моделей для описания отдельных видов и форм миграции и

трансформации вещества в ЛГС;

- принципы построения комплексных моделей;

- статистические свойства и способы определения некоторых функций, задаваемых на входе миграционных моделей.

2. На основе интеграции частных моделей ландшафтно-геохимических процессов созданы комплексные модели биогеохимических циклов:

- водного цикла в каскадной системе 1-го порядка лесной зоны;

- водного и солевого режима оросительной системы в степной зоне;

- формирования качества воды в водохранилище лиманного типа;

- биогеоценотического круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах. Модели воспроизводят основные фазы движения водной составляющей и геохимической нагрузки миграционных потоков и учитывают вероятностный характер входных метеорологических процессов. С помощью моделей рассчитаны параметры миграционных потоков в ЛГС, получить которые в натурных условиях обычно не представляется возможным.

3. Путем моделирования водного цикла в геохимических сопряжениях с преобладанием химического стока определена миграционная структура ЛГС в степной и лесной зонах и ее изменение под влиянием хозяйственной деятельности. Рассчитана динамика уровней воды и водообмен между плесами водохранилища лиманного типа с водно-поверхностным циркуляционным типом геохимических сопряжений в аквальных ландшафтах.

4. На основе моделирования миграции поровых растворов и их взаимодействия с твердой фазой и почвенным воздухом получен вероятностный прогноз процессов засоления-рассоления автономных и подчиненных агроландшафтов юга черноземной зоны при орошении. Для этого же района на основе модели солевого режима установлены закономерности формирования химического состава и минерализации воды в вдхр. Сасык в зависимости от притока пресных речных и минерализованных подземных вод, водозабора на орошение и внутреннего водообмена между плесами.

5. Путем построения и исследования статистических моделей выявлены провинциальные особенности поведения тяжелых металлов в фоновых почвах Смоленско-Московской возвышенности и в агроландшафтах юга Московской области. Установлена значимость почвенно- и ландшафтно-геохимических факторов и условий, контролирующих миграционную способность тяжелых металлов. Определены скорость аккумуляции металлов в почвах агроландшафтов и время, за которое содержание металлов удвоится или достигнет ПДК.

компьютерные программы, реализующие представленные в работе модели. При этом в комплексных моделях ею были разработаны блоки, связанные с описанием погодных условий, поверхностного стока, движения в русле, биологической миграции и трансформации тяжелых металлов, а также с функционированием оросительных систем. Автором были выполнены все расчеты по моделям, последующий анализ и интерпретация полученных результатов моделирования. Она также участвовала во внедрении результатов исследований.

Практическая значимость работы состоит в том, в ней разработана методология моделирования миграционных потоков в JITC, которая позволяет осуществлять количественный расчет и прогнозировать движение воды и водных мигрантов в ландшафтах разных природных зон. Представленные модели, алгоритмы и программы могут быть использованы для регулирования водного и солевого режимов почв и других компонентов ландшафта, для экологической оценки последствий различных хозяйственных мероприятий и минимизации негативных последствий их реализации, для выбора оптимальных вариантов природопользования и охраны окружающей среды, для определения тенденций развития ЛГС в условиях глобального изменения климата.

Результаты моделирования были использованы в проектных разработках Нижне-Днестровской и Явкинской оросительных систем на юге Украины (проектирующий институт Укрюжгипроводхоз). Компьютерная программа, реализующая динамическую модель формирования поверхностного и подземного стока, использовалась при создании постоянно действующей модели геологической среды зоны влияния Московского градопромышленного комплекса. Результаты исследований отражены в базе данных по состоянию территориально-аквальных комплексов малых и средних рек Московского региона (Per. свид. №7782 в Государственном регистре баз данных «Информрегистр»).

Основные направления исследования были поддержаны Государственной программой "Экологическая безопасность России" (1993-1995), Международным фондом Сороса (1994-1996), Российским фондом фундаментальных исследований (1999-2001), Федеральной программой "Университеты России -фундаментальные исследования".

Материалы диссертации нашли отражение в курсе лекций "Основы математического моделирования" для аспирантов ВНИИ удобрений и агропочвоведения (1989-1992) и используются автором при чтении курсов "Моделирование почвенных и ландшафтно-геохимических процессов" и "Математические методы обработки ландшафтно-геохимической информации" на географическом факультете МГУ. Разработанные в ходе исследования теоретические и методические вопросы вошли в учебное пособие "Моделирование почвенных и ландшафтно-геохимических процессов" (1997).

Апробация работы и публикации. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и опубликованы в трудах международных, всесоюзных, региональных конференций, совещаний и семинаров: "Математические вопросы динамики атмосферы и гидросферы" при МГУ (МГУ, 1977; 1981); "Повышение эффективности использования орошаемых земель" (Ставрополь,

1980); "Математическое моделирование гидрогеологических процессов" (Москва,

1981); "Системные исследования водных проблем" (Вороново, 1986); заседания гидрогеологической секции МОИП (Москва, 1985, 1987); Всесоюзный научный семинар по использованию подземных вод на орошение (Баку, 1986); "Статистические методы в теории передачи и преобразования информационных сигналов" (Киев, 1988); II Международный симпозиум по методам математической обработки агрохимической информации (Германия, Эберсвальде, 1990); "Применение ЭВМ при гидрогеохимическом моделировании" (Ленинград, 1991); "Инженерная экология-91" и "Проблемы экоинформатики" (Звенигород, 1991, 1992); "Тяжелые металлы и радионуклиды в агроэкосистемах" (Немчиновка, 1992); XX и XXII ассамблеи Европейского Геофизического союза (Германия, Гамбург, 1995; Австрия, Вена, 1997); 3-ая международная конференция по биогеохимии (Франция, Париж, 1995); "Diffuse Pollution" (Чехия, Прага, 1995); "Тяжелые металлы в окружающей среде" (Пущино, 1996); 6-ая международная конференция В.М. Гольдшмидта (Германия, Гейдельберг, 1996); "Теория и техника передачи, приема и обработки информации" (Харьков-Туапсе, 1996); "Технологии конструирования адаптивных агроэкосистем и агроландшафтов" (Лобня, 1998); 16-й Всемирный конгресс по почвоведению (Монпелье, Франция, 1998); 5 и 7-ая Международные конференции по биогеохимии микроэлементов (Австрия, Вена, 1998; Швеция, Уппсала, 2003); Ломоносовские чтения (Москва, МГУ, 1999; 2001); "Геохимия биосферы" (Новороссийск, 1994, 1999, 2001); "Роль почвы в функционировании экосистем" (Польша, Люблин, 1999); "География на рубеже веков: проблемы регионального развития" (Курск, 1999); "Университеты России - фундаментальные исследования: география" (Новороссийск, 2000); III съезд Докучаевского общества почвоведов (Суздаль, 2000); 29-й Международный географический конгресс (Сеул, Корея, 2000); "Функции почв в геосферных-биосферных системах" (Москва, 2001); "Геохимическая экология и биогеохимическое изучение таксонов биосферы" (ГЕОХИ РАН, Москва, 2003); "Современные методы эколого-геохимической оценки состояния и изменений окружающей среды" (Новороссийск, 2003).

По теме диссертации опубликовано более 50 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, выводов, списка литературы и пяти приложений. Работа изложена на 429 страницах, содержит 38 таблиц, иллюстрирована 59 рисунками. Библиография включает 525 наименований.

Автор выражает глубокую признательность научному консультанту работы члену-корреспонденту РАН Н.С. Касимову. Автор искренне благодарен за ценные советы, поддержку и критические замечания профессору М.А. Глазов-ской. Автор признателен коллегам, во взаимодействии с которыми в разные годы проводились исследования, нашедшие отражение в диссертации: Н.И. Апексе-евскому, В.Б. Вагнеру, М.И. Герасимовой, Д.Л. Голованову, В.А. Жуку, И.Ф.Комиссаровой, В.Ф. Ладонину, С.Н. Лебедеву, Е.М. Мироновой, В.Н. Михайлову,

H.A. Назарову, А.И. Новикову, И.С. Пашковскому, Т.Ф. Прилепиной, O.A. Самоновой, И. Л. Храновичу, И.Н. Черных, H.A. Черных, Е.В. Шеину, В.П. Яковлеву.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава I. Теоретические основы моделирования процессов в ландшафтно-геохимических системах

Практическим инструментом исследований ландшафтно-геохимических процессов является системный анализ, который на основе количественного описания связей и отношений в ЛГС позволяет построить их математические модели. Элементы системного анализа стали использоваться еще в 40-50-е годы прошлого века в работах Б.Б. Полынова, в 70-е годы он окончательно утвердился благодаря работам М.А. Глазовской о ЛГС и А.И. Перельмана о видах и формах миграции элементов в ЛГС. В настоящее время системный подход к изучению географической оболочки в целом и ее отдельных компонентов прочно вошел в теорию и практику географических исследований (Роде, 1971; Сочава, 1975; Проблемы регионального географического прогноза, 1982; Фридланд, 1984; Пузаченко, 1985; Мотузова, 1999 и др.). Изучение процессов функционирования геосистем через дифференциацию и миграцию химических элементов позволило выявить закономерности пространственного распределения твердой фазы вещества, особенности динамики жидкой, газообразной и живой фаз, разработать методы ландшафтно-геохимического анализа, синтеза, диагностики состояний, прогноза и оценки геосистем (Сысуев, 1986, 2003; Ландшафтно-геохимические основы..., 1989; Дьяконов и др., 1995) и применить их для оптимизации природопользования (Моделирование роста ..., 1986; Солнцева, 1988; Пегов, Хомяков, 1991; Биогеохимические основы..., 1993; Елпатьевский, 1993; Бе Упев е1 а1., 1997; Геоэкологическое прогнозирование..., 2002).

Систематизация существующих моделей миграции и трансформации химических элементов в ландшафтах позволила нам провести их классификацию, которая учитывает особенности строения и функционирования ЛГС: их структуру, характер ландшафтно-геохимических процессов и свойства участвующих в них веществ.

В зависимости от природы процессов в ЛГС их математические модели объединены нами в четыре группы с собственным математическим аппаратом (табл.1). Модели отдельных фаз водного цикла описывают движение миграционной фазы (воды, воздуха). Транспортные модели позволяют рассчитать перенос растворенных и взвешенных элементов и их соединений в водных и воздушных потоках, а также механический перенос с эоловым или гравитационным материалом, солифлюкционными массами. Термодинамические и кинетические модели отражают разнообразные превращения веществ в процессе миграции. На основе термодинамических уравнений рассчитывают равновесные соотношения между исходными реагентами и продуктами химической реакции. Если равновесие недостижимо, с помощью кинетических уравнений моделируется скорость реакции или физико-химического процесса. Для элементов-биофилов важное значение имеет биологическая миграция, которую отражают модели продукционных процессов и разложения органики, а также модели биологического круговорота веществ.

Таблица 1

Математические модели миграции и трансформации вещества в ЛГС

лг системы Модели отдельных фаз водного цикла Транспортные модели Термодинамические и кинетические модели Модели биологической миграции Комплексные модели

Элементарные •выпадения осадков; •перехвата растительностью; •задержания в снежном покрове и в микропонижениях; •испарения, транспирации; •вертикального влагопереноса в почвах и грунтах. • вертикального переноса веществ в виде растворов, коллоидов, в составе твердой фазы. • химических равновесий; • скорости химических превращений и физико-химических процессов в компонентах ЭЛГС. • продукционных процессов; • разложения органического вещества; • биологического круговорота и пищевых цепей в компонентах ЭЛГС. биогеоцено- тического круговорота

Катены • процессов вертикального влагопереноса в ЭЛГС; • формирования склонового стока. • латерального переноса веществ в виде растворов и коллоидов; • водной и ветровой эрозии; • солифлюкции; • гравитационного переноса в твердой фазе. • химических равновесий; • скорости химических реакций и физико-химических процессов в латеральных потоках. • продукционных процессов; • разложения органического вещества; • биологического круговорота и пищевых цепей в ЭЛГС и их сопряжениях. биогеохимического круговорота

Каскадные • поверхностного склонового стока; • руслового движения; • плановой геофильтрации и подземного стока; • циркуляции в водоемах; • атмосферной циркуляции. • водной и ветровой эрозии; • водной миграции веществ в виде растворов, коллоидов, взвесей, донных наносов в потоках речных и подземных вод; • воздушной миграции в виде аэрозолей и взвесей. • химических равновесий; • скорости химических реакций и физико-химических процессов в потоках речных и подземных вод, в воздушных потоках. • продукционных процессов; • разложения органического вещества; • биологического круговорота и пищевых цепей в потоках речных и подземных вод. геохимического круговорота

Соотношение между перечисленными процессами зависит от свойств контролируемых элементов и их соединений, а также от структуры и пространственных масштабов ЛГС. Существенные для моделирования свойства мигрирующих веществ определяются их принадлежностью к воздушным или водным мигрантам, к консервативным или неконсервативным соединениям, к дефицитным или избыточным для биоты элементам.

В классификации моделей три уровня пространственной организации геохимических ландшафтов: элементарные системы (ЭЛГС), катены и каскадные системы (КЛГС), в ряду которых возрастает степень открытости и уменьшается роль биологической миграции (Снакин, 1987). В ЭЛГС доминирует вертикальный I влаго- и массоперенос, обусловливающий биогеоценотический круговорот

веществ. Его незамкнутость является причиной латеральной миграции в катенах. В моделях катенарного уровня протекающие в ЭЛГС процессы описывают упрощенно, интерес представляет лишь та часть веществ, которая выносится из элементарных ландшафтов и вовлекается в биогеохимический круговорот. Модели КЛГС воспроизводят миграционные процессы в совокупности катен и гидрографической сети, а также в бассейнах подземных вод. Взаимодействие в каскадных ЛГС является причиной геохимического круговорота, основную работу в котором выполняют водные потоки.

Комплексные модели биогеохимических циклов в ЛГС, которые воспроизводят рассмотренный ряд круговоротов, объединяют несколько частных моделей разных видов.

Детальность описания протекающих в ландшафтах процессов определяется уровнем их изученности и информационного обеспечения. Каждая из моделей может быть реализована либо как чисто эмпирическая, либо как теоретическая, либо представлять собой балансовую модель, имеющую как эмпирические, так и функциональные компоненты.

Глава П. Методы моделирования миграции и трансформации вещества в ландшафтно-геохимических системах

На основе классификации моделей миграции и трансформации вещества в ЛГС в главе проанализированы различные подходы и обобщен опыт моделирования отдельных— видов ландшафтно-геохимических процессов и построения комплексных моделей.

Модели отдельных фаз водного цикла. Анализ моделей отдельных фаз гидрологического цикла показал наличие широкого спектра математических моделей различной сложности для расчета интенсивности поверхностного и речного стока, а также для оценки подземного питания рек и водообмена в водоемах. На входе большинства моделей задаются временные последовательности метеорологических параметров, содержащие значительное число различных сочетаний погодных условий и позволяющие оценить не только среднюю интенсивность миграционных процессов, но и ее многолетние и сезонные колебания. Если данных наблюдений недостаточно, используют искусственные ряды, которые получают с помощью стохастических моделей климата.

Процессы вертикального тепло- и влагопереноса в ЭЛГС описывает семейство^ моделей с общим названием SWAP (Soil-Water-Atmosphere-Plant). Эти модели в динамике воспроизводят компоненты водного баланса на поверхности раздела земли и атмосферы: физическое испарение и транспирацию, перехват осадков растительностью, рост растений, поверхностное задержание, впитывание воды почвой и поверхностное стекание, влагоперенос в почве и локальные колебания уровня грунтовых вод (УГВ).

Схематизация JITC на катенарном уровне определяется преобладающим типом геохимических сопряжений в местных ландшафтах, классификация которых учитывает наличие связи грунтовых вод с верхними ярусами ландшафтов и соотношение между поверхностным и подземным стоком S (Глазовская, 1964). Движение воды по поверхности водосбора моделируется на основе одномерных или двумерных уравнений Сен-Венана или их упрощенных гидравлических аналогов. С их помощью получают пространственно-временное распределение миграционных потоков в изучаемой системе.

Модели КЛГС, как правило, описывают миграцию в катенах и русловое движение. Отдельно моделируется миграция подземных вод. Гидрогеологические модели строятся на основе схематизации, в ходе которой определяются условия питания и разгрузки, а также выявляется структура потока подземных вод. Условия формирования подземного потока представляются в фильтрационной форме с обоснованием исходной гидродинамической модели процесса (Шестаков, 1995), которое включает выяснение режима и мерности течения, задание граничных условий и параметров уравнения геофильтрации. Чаще всего геофильтрационные потоки схематизируются как плоские потоки в вертикальном сечении (одномерное течение) или в плане (двумерное плановое течение).

В аквальных ландшафтах моделируют процессы водообмена, которые определяют динамику наполнения и сработки водоема (Эделыптейн, Даценко, 1998). Учитывается режим основных источников воды, расходные составляющие и взаимодействие между водными массами водоема.

Единичны модели, описывающие все фазы движения воды и составляющие водного баланса речного бассейна в течение года, которые необходимы для количественной оценки миграционных потоков в JITC. Это объясняется большой разницей в скоростях стекания атмосферных осадков поверхностным и подземным путем, которая затрудняет "сшивание" гидрологических и гидрогеологических моделей, а также сложностью параметризации гидрогеологических процессов, предполагающей наблюдения за режимом подземных вод.

Транспортные модели. Геохимическая нагрузка миграционных потоков в ландшафтах переносится в растворенном виде и в сорбированной форме с коллоидами и взвесями.

Миграцию растворенных веществ обеспечивают два процесса - диффузия и конвекция, которые моделируются с помощью конвективно-дисперсионного уравнения. Рассчитать по нему поток мигрирующего вещества можно при задании параметров несущего потока и характеристик геохимической нагрузки (коэфф. дисперсии, начальных и граничных условий, интенсивностей источников

вещества). Конвективно-дисперсионное уравнение образует теоретическую основу математического моделирования процессов миграции многих химических элементов и их соединений в компонентах как элементарных, так и КЛГС: почвенных растворах, грунтовых водах, поверхностном и речном стоке, в водоемах.

Когда миграция веществ в ландшафтах происходит преимущественно в форме взвесей, используют модели водной эрозии. При отсутствии общепринятых физически обоснованных моделей эрозии количественная оценка эродирующей способности водных потоков проводится на основе эмпирических уравнений. Как правило, эти модели связывают количество смытого материала с морфометрическими характеристиками склона, типом растительности и свойствами почв и слагающих склон грунтов, а также с параметрами дождя (Швебс, 1974, 1981; Ларионов, 1993). Универсальное уравнение эрозии представляет собой произведение основных влияющих на процесс факторов. Модели размыва русла и транспорта взвешенных и донных наносов в каскадных ЛГС учитывают гидравлическую крупность частиц, слагающих русло, и транспортирующую способность потока (Мирцхулава, 1976; Ермаков, Мартынов, 1984; Алексеевский, 1998).

Комбинированные транспортные модели описывают вынос веществ с поверхности водосбора как в растворенном, так и во взвешенном виде. Чаще всего они находят применение в оценке загрязнения поверхностного стока из рассредоточенных источников (Назаров, 1996).

Моделирование переноса и диффузии примесей в атмосфере предполагает задание трехмерного поля скоростей воздушных потоков, которое можно определить, опираясь либо на данные наблюдений, либо на результаты расчетов по моделям циркуляции. Перенос взвешенных в воздухе частиц описывает уравнение турбулентной диффузии, которое в общем случае содержит члены, характеризующие трансформацию и взаимодействие различных веществ, а также их гравитационное осаждение (Ньистадт, Ван Доп, 1985; Берлянд, 1985; Марчук, Кондратьев, 1992; Белолипецкий, Шокин, 1997; Аргучинцев, Аргучинцева, 2001).

Различные подходы к математическому описанию массопереноса в ландшафтах связаны с возможностями их информационного обеспечения. При фрагментарности и неполноте ландшафтно-геохимических данных для определения входных функций и параметров транспортных моделей последние пока могут быть реализованы только на отдельных экспериментальных участках и водосборах. Информационная поддержка транспортных моделей может быть получена путем развития сети ландшафтно-геохимического мониторинга, в которой характеристики и режимы измерительных средств были бы согласованы с потребностями моделирования.

Кинетические и термодинамические модели. Физико-химические процессы оказывают заметное влияние на баланс многих веществ в ЛГС, сопоставимое с процессами массопереноса.

Кинетические модели характеризуют скорости геохимических процессов на основе закона действующих масс. Большинство простых реакций имеют нулевой, первый или второй порядок. Для многоступенчатых реакций нередкй дробные

значения порядка. Константы реакций обычно устанавливаются в полевых опытах.

Для ЛГС характерны параллельные реакции и цепочки последовательно протекающих реакций. Замкнутые цепочки описывают циклы химических элементов, таких как азот, углерод, сера, фосфор, тяжелые металлы (Schnoor, 1996; De Vries et al., 1997).

Когда характерное время протекания химических реакций (например, комплексообразования и кислотно-щелочных реакций) в несколько раз меньше характерного времени транспортных процессов, с помощью термодинамических моделей рассчитываются равновесные концентрации ионов в растворах и в других термодинамических системах. Система нелинейных алгебраических уравнений относительно активностей ионов имеет в своей основе закон действующих масс. Ее дополняют уравнения стехиометрического баланса масс и баланса электрических зарядов. Результирующая система уравнений, как правило, решается итерационным методом Ньютона-Рафсона. Характеристика компьютерных программ, используемых при термодинамическом моделировании, дана в (Schnoor, 1996; Крайнов, 1999).

Изотерма адсорбции представляет собой простейшую и одновременно широко используемую термодинамическую модель, которая дает интегральную равновесную характеристику способности почвы к адсорбции. Обобщением изотерм на случай переменных физико-химических характеристик почвы являются многофакторные регрессионные модели подвижности химических элементов (Касимов и др., 1995; De Vries et al., 1997; Кошелева и др., 2002).

Термодинамические модели важнейших физико-химических процессов обеспечены необходимыми для расчетов параметрами - константами равновесия химических реакций и свободными энергиями веществ, участвующих в процессах (Наумов, Рыженко, Ходаковский, 1971; Батлер, 1973). Для кинетических моделей при усилении техногенной нагрузки на ландшафты требуются экспериментально установленные скорости превращений искусственных соединений в различных природных средах и условиях, некоторые из которых можно измерить в установках MICROCOSM.

Модели биологической миграции обычно реализуются на уровне ЭЛГС, где биологический круговорот веществ наиболее интенсивен. Он объединяет противоположно направленные процессы образования живого вещества и разложения органических остатков.

В основе моделей продукционных процессов лежат кинетические уравнения разных порядков. Простейшие из них имеют аналитическое решение, называемое функциями роста. Структура кинетических уравнений в той или иной степени отражает биохимические, физиологические или популяционные механизмы и ограничения (Франс, Торнли, 1987).

Более реалистичными являются модели, учитывающие влияние множества факторов внешней среды. При построении такого рода моделей ориентируются на принцип Ю. Либиха и включают в модель те факторы, которые в тот или иной период могут лимитировать развитие организмов или популяций, прежде всего

тепло- и водообеспеченность, запасы биогенных веществ. Для дикорастущих растений наиболее важны процессы, связанные с биогеохимическими циклами С, N, микроэлементов (De Vries et al., 1997) и формированием зональных запасов органического вещества (Рыжова, 1992), в том числе гумуса в луговых (Гильманов, 1978) и лесных (Сысуев, 1998) экосистемах.

В современных условиях заметное влияние на ростовые процессы и качество продукции оказывают техногенные выбросы, содержащие загрязняющие вещества. Их угнетающее действие моделируется с помощью функций, связывающих микробиологическую и ферментативную активность почв, продуктивность естественных ценозов, потери урожая и ухудшение его качества с концентрацией токсичных веществ, например, тяжелых металлов (Гузев и др., 1980; Кошелева и др., 1995; Черных, Овчаренко, 2002).

Разложение органических веществ отражают кинетические уравнения, коэффициенты которых являются параметрами внешней среды. Как правило, скорости всех микробиологических процессов описываются кинетическими уравнениями первого порядка, их коэффициенты являются функциями температуры и влажности почвы (Кан, Кан, 1991). В зависимости от скорости разложения растительные остатки могут быть разделены на структурные и метаболические компоненты (Parton, 1996).

Частные модели продукционных процессов и разложения органических остатков объединяются в модели биологического круговорота химических элементов и их соединений в JITC. В их основе - балансовые уравнения относительно содержания элементов в почве или донных грунтах водных объектов (Богатырев, Рыжова, 1994).

Модели биологического круговорота позволяют исследовать как кратковременную динамику, так и многолетнюю и даже многовековую эволюцию биогеоценозов. Для круговорота элементов-биофилов характерен незначительный вынос вещества из системы, поэтому их балансы являются эффективным средством мониторинга природных и техногенно измененных JITC (Гильманов, Базилевич, 1983; Geoderma, 1997, vol. 81). Модели круговорота углерода используются для исследования устойчивости системы "почвенный гумус-растительность", что имеет большое значение при оценке плодородия почв и планировании агротехнических мероприятий (Рыжова, 1992).

Модели пищевых цепей отражают динамику численности популяций и взаимодействия между различными трофическими уровнями (Schnoor, 1996; Назаров, Леонов, 1999). Результатом исследования таких моделей является определение устойчивых состояний системы (Пегов, Хомяков, 1991; Кошелева, Яковлев, 2002).

Возможность реализации моделей биологической миграции определяется наличием соответствующего информационного обеспечения. В первую очередь в параметризации нуждаются те процессы, которые оказываются под влиянием загрязнения и других антропогенных воздействий.

Комплексные модели. Увеличение геохимической нагрузки на ландшафты выдвигает на первый план комплексные модели, охватывающие полные

биогеохимические циклы химических элементов и соединений и позволяющие проследить судьбу различных веществ как природного, так и техногенного происхождения. Их построение является главной задачей современного этапа моделирования миграционных процессов в JTTC.

В настоящее время ведется интенсивная разработка глобальных моделей биогеохимических циклов. Для многих элементов они уже реализованы, другие находятся на стадии оценки параметров (Крапивин, Кондратьев, 2002).

Для региональных территориальных комплексов с линейными размерами от десятков до первых сотен км в ИСА РАН созданы модели миграции и трансформации солей и загрязнителей (Геоэкологическое моделирование..., 2002), которые функционируют в рамках автоматизированной системы регионального экологического прогноза (АСРЭП). В основе моделей АСРЭП лежит концепция дискретной смены состояний биогеосистем, с помощью которой их динамика представляется в виде последовательной смены режимов функционирования. Однако при ориентации на минимальное информационное обеспечение модели АСРЭП не дают пространственно-временного распределения миграционных потоков в ЛГС.

Наименее развиты комплексные модели биогеохимических циклов для элементарных и каскадных ЛГС локального уровня.

Принципы построения комплексных моделей. Обобщение накопленного опыта разработки и применения интегрированных моделей лэндшафтно-геохимических процессов позволяет сформулировать главные принципы их построения. Создание комплексных моделей начинается с выделения совокупности наиболее важных процессов, которую следует учесть в комплексной модели и определения уровня детальности описания каждого процесса исходя из особенностей его протекания в изучаемых условиях и наличия данных для идентификации параметров. Рассматриваемая совокупность процессов делится на отдельные группы, или модули, объединяющие процессы одной природы. Их взаимоувязка - основная проблема при создании комплексных моделей. Здесь могут быть реализованы несколько схем объединения.

Если изучаемые процессы образуют незамкнутый цикл, как, например, в моделирующей системе MIKE SHE (http://www.dhisoftware.com), он воспроизводится цепочкой моделей, в которой выход из одной модели является входом для другой. Когда некоторый процесс является результирующей нескольких параллельно протекающих процессов, последние моделируются независимо и их выходные функции служат входными данными для расчета результирующего процесса. Такая структура характерна для балансовых моделей (Кучмент и др., 1983; Кошелева и др., 1989; Пачепский, 1990; De Vries et al., 1997).

Если в системе проявляются сильные обратные связи, взаимозависимость между процессами может быть описана системой уравнений (Рыжова, 1992; Хомяков и др., 2000; Кошелева, Яковлев, 2002 и др.). В случае многокомпонентной системы прибегают к организации итерационного процесса, в ходе которого происходит согласование полученных в отдельных модулях решений и постепенно уточняются значения всех переменных (Simunek, Suarez, 1994).

Важную роль при создании комплексных моделей играет принцип согласования пространственного и временного масштабов изучаемых процессов, который предопределяет выбор размеров элементов JITC и соответствующих шагов по времени. Временная иерархия процессов при динамическом моделировании выступает как ограничение: в качестве основного объекта моделирования должны быть выбраны процессы в одном узком диапазоне характерных времен (Арманд, Таргульян, 1974). Более "медленные" переменные ' вводятся в модель в виде констант, а более "быстрые" - как шум, вызывающий

случайные отклонения. Систематизация основных биогеоценотических процессов по величине характерных времен выполнена В.В. Сысуевым (1998). t Степень пространственного усреднения определяется исходя из специ-

фики задачи и пространственной структуры изучаемого объекта. Как правило, последний представляется в виде совокупности относительно однородных участков (Кошелева и др., 1986; 1989; Vaughan, Corwin, 1994; Назаров, 1996). Для некоторых приложений важны лишь осредненные значения выходных функций и характеристики варьирования. Тогда изучаемый объект может быть представлен в виде статистического ансамбля участков, для которых соответствующие факторы - случайные величины с известными статистическими параметрами (Назаров, Сирин, 1988; Гусев и др., 1998).

Способ усреднения параметров в пределах ландшафтно-однородных участков зависит от характера их пространственных колебаний (Brus, de Gruijter, 1997). При независимости отклонений от среднего в соседних точках участка вычисляется среднее арифметическое (Pachepsky, Acock, 1998; Seyfried, 1998), при пространственной скоррелированности показателя для осреднения используется процедура блочного кригинга. Она сглаживает высокочастотное варьирование исходных данных, обусловленное ошибками измерений, с одной стороны, и варьированием на близких расстояниях (менее размера блока) - с другой (Кузякова и др., 2001).

Таким образом, при построении комплексных моделей биогеохимических циклов работают следующие принципы:

- модульный, предполагающий разработку и последующее объединение моделей, описывающих процессы разной природы. Объединение может быть выполнено путем реализации последовательных, параллельных схем расчетов, решения системы уравнений, организации итерационного процесса;

• - соответствия характерных размеров элементов ЛГС характерным временам

миграционных процессов, определяющий выбор пространственно-временных масштабов описания процессов;

- агрегирования пространственных переменных в зависимости от характера

* пространственной изменчивости ландшафтно-геохимических свойств изучаемой системы и задач моделирования. Пространственная дифференциация компонентов ЛГС может быть описана фиксированным набором или статистическим ансамблем ландшафтно-однородных участков при сглаживании более мелких неоднородностей путем осреднения независимых переменных или блочного кригинга пространственно скоррелированных показателей. •

Глава Ш. Моделирование водного цикла в каскадных ландшафтно-геохимических системах

Математическое моделирование формирования и движения поверхностных и подземных вод в пределах каскадной ЛГС локального уровня является основой для изучения и количественного описания различных форм водной миграции веществ. На этом уровне связь между компонентами ЛГС проявляется сильнее всего в гумидной зоне, где водный, поверхностно-почвенно-грунтовый тип геохимических сопряжений является доминирующим.

Динамико-стохастическая модель водного цикла в бассейнах малых рек. В данной главе представлена комплексная модель, которая описывает динамику как поверхностной, так и подземной составляющих речного стока, поскольку они являются тесно связанными компонентами водного цикла, и в различные фазы цикла превалируют то одна, то другая составляющая.

Схематизация процессов формирования водного стока отражает ландшафтные, гидрологические и гидрогеологические условия и соотношение пространственно-временных масштабов в КЛГС 1-го порядка. Шаг по времени -декада, что позволяет учесть разницу в интенсивности снеготаяния в лесных и в полевых ландшафтах. КЛГС разбивается плановой сеткой на элементы двух типов - бассейновые ячейки на склонах и русловые камеры. Их размер выбирается с учетом изменчивости по площади водно-физических характеристик почв, грунтов и водоносных горизонтов, а также ландшафтных условий.

Для описания подземного стока принята схема двухслойного строения почвенно-грунтовой толщи, когда водоносный горизонт перекрыт слабопроницаемыми отложениями. Уравнение плановой стационарной геофильтрации позволяет рассчитать распределение напоров Н в основном горизонте, переток из нижележащего горизонта и водообмен с грунтовым горизонтом и рекой: („сН^

¿к\ дх)

тн

где х,у — плановые координаты (м); Т - водопроводимость (м2/сут.) основного горизонта (м); Ж - переток из слабопроницаемых покровных отложений (м/сут.); кц.тц - коэффициент фильтрации (м/сут) и мощность толщи, разделяющей основной и нижележащий горизонты (м); Ни - уровень воды в нижележащем горизонте (м); Р1 - водопроводимость, определяющая связь водоносного горизонта с рекой (сут.'1); Нр - уровень воды в реке (м).

Зона аэрации так же представлена в виде двухслойной толщи, в которой положение УГВ Нгр определяется водообменом с нижележащим горизонтом \¥ и притоком к свободной поверхности У„:

сШгр

„-jt.ir.-r.

где ц - коэффициент гравитационной емкости. Уп вычисляется в зависимости от влажности почвы, коэффициента фильтрации и мощности зоны аэрации.

Влажность почвы В рассчитывается на основе уравнения баланса, в правой части которого задаются атмосферные осадки У(1,х,у), потери влаги на испарение, транспирацию или на замерзание в зимний период Е(¡,х,у) (м/сут.), и фильтрацию вниз:

зв

тпМп -г" = У(Т,х,у) - Е(1,х,у) - У„, а

1 где тп,/лп - мощность (м) и коэффициент гравитационной емкости активного почвенного слоя; в —{в-во)//лп - капиллярная насыщенность активного слоя; во - максимальная молекулярная влажность. Для зимнего периода учитывается I накопление осадков в снежном покрове, Е(1,х,у) оценивается по схеме с

сосредоточенной емкостью. Меняющиеся от года к году погодные условия описываются вероятностной моделью климата, которая генерирует ряды средних месячных температур воздуха и осадков.

В весенний период избыток почвенной влаги идет на формирование поверхностного стока. Его результирующее распределение по площади бассейна в каждый расчетный интервал времени учитывает концентрацию стока вниз по склонам речной долины. Для этого определяются пути стекания поверхностных вод и проводится суммирование по линиям тока, что дает возможность оценить приток в русловую сеть. Объем речного стока складывается из притока поверхностных и подземных вод на участках реки, расположенных выше по течению.

Таким образом, модель позволяет оценить сезонную изменчивость влажности верхнего слоя почвы, уровней грунтовых и напорных вод, интенсивность суммарного испарения, величину инфильтрационного питания в каждой ячейке речного бассейна. Одновременно вычисляются усредненные по площади характеристики: модули подземного и поверхностного стока, питания и разгрузки подземных вод, средние запасы влаги в почвенной толще. Все эти характеристики можно распечатать в виде соответствующих электронных карт.

Наиболее сложным вопросом при реализации моделей водного цикла является определение инфильтрационного питания Ж напорных подземных вод. С этой целью нами разработана методика его оценки по данным режимных наблюдений с использованием функций влияния. В ее основу положен принцип суперпозиции, согласно которому напор в каждой скважине представлен суммой повышений напора под влиянием притока из нескольких районов с различными условиями питания. Это могут быть ландшафты с различной лесистостью, распаханностью или другими признаками.

Путем численных экспериментов нами установлены относительные ошибки » определения IV в зависимости от погрешностей определения напоров в скважинах. Получена формула для оценки математического ожидания этой ошибки, которая использована для определения числа скважин т в пределах каждого района. Установлено, что для исследованного случая, когда ошибка определения Ж не превышает 20%, т=5. Эта методика дает возможность спроектировать режимную сеть скважин, обеспечивающую заданную точность оценки (V, и рационально разместить их на территории.

Реализация модели в бассейне р. Медвенки. С помощью модели была получена детальная картина пространственно-временного распределения потоков поверхностных и подземных вод в пределах бассейна р. Медвенки, левого притока р.Москвы, и его изменения под воздействием природных и антропогенных факторов. Параметры и входные функции модели задавались по данным наблюдений на Истринском опорном пункте ВНИИЛМ и на Подмосковной воднобалансовой станции. На территории бассейна р. Медвенки выделено 92 ячейки размером 483x483 м (рис.1) с тремя видами землепользования: лесным, полевым (сельскохозяйственные угодья) и пойменным, различающимися по условиям миграции поверхностных и подземных вод.

□-1 п-з и-4 и-5 т^ м-?

Рис. 1. Результаты моделирования водного цикла в бассейне р. Медвенки: )

а) распределение по площади бассейна среднего многолетнего стока весеннего половодья; и б) модуля питания подземных вод (мм): 1 - 0-20, 2 - 20-40, 3 - 40-60, 4 - 60-80, 5 - 80-100, 6 -100-120, 7 -Ж< 0 '

Первоначально для рассматриваемого бассейна решалась обратная задача плановой геофильтрации для определения фильтрационных параметров и согласованию среднего многолетнего питания подземных вод со средним многолетним меженным стоком р. Медвенки. В процессе калибровки уточнялись максимальная и минимальная емкости верхнего 0,5-метрового почвенного слоя,

коэффициенты фильтрации подпочвенного слоя (зоны транзита) и моренных суглинков, водопроводимость мезокайнозойского комплекса. В результате достигнуто приемлемое соответствие между реальными и рассчитанными по модели величинами. На модели четко прослеживается имеющая место разница во влажности в лесных и полевых ландшафтах. О близости модели оригиналу свидетельствует также средний многолетний (за 20 лет) объем стока с территории бассейна - 176,9 мм по данным непосредственных измерений и 166,9 мм по

• данным моделирования.

Для описания водного режима элементарных ландшафтов и интенсивности латеральных потоков в КЛГС проведены численные эксперименты с моделью и ^ определена миграционная структура КЛГС (рис.1) водосбора р. Медвенки. На

вход модели подавались случайные реализации осадков и температур воздуха длиной в 25 лет. Установлено, что модуль питания грунтовых вод для всей территории водосбора практически не меняется во времени и составляет 61,2 мм/год. Средний модуль подземного стока составляет 54 мм/год при ст=10 мм/год.

Распределение поверхностного склонового стока по территории водосбора неравномерно - большие модули стока весеннего половодья характерны для открытых участков, а максимальные модули дождевого стока приурочены к областям с близким залеганием УГВ. Полученное распределение позволило выявить места концентрации стока, приуроченные к тальвегам логов и балок. Изменчивость годовых объемов склонового и речного стока характеризуют эмпирические кривые обеспеченности, близкие к лог-нормальному закону распределения.

Разработанная модель была использована для вероятностных прогнозов 1 изменения водного цикла КЛГС под влиянием хозяйственной деятельности. Был

получен прогноз возможных изменений водного режима и структуры водного баланса бассейна р. Медвенки при сведении леса и распашке территории, при восстановлении леса и при работе водозабора подземных вод с расходом 2000 м3/сут. Полученные результаты свидетельствуют о существенном влиянии ландшафтных условий и водоотбора на все компоненты баланса, которое выразилось в изменении соотношения поверхностного и подземного стока в реку (рис.2), максимальных расходов воды и объемов речного стока, питания 1 грунтовых вод и глубин их залегания. При восстановлении леса уменьшалась

величина весеннего поверхностного стока и увеличивалось питание грунтовых 4) вод. При сведении леса и распашке территории в речном стоке возрастала доля

поверхностной составляющей при сокращении испарения и питания грунтовых вод. Эксплуатация водозабора приводила к уменьшению подземного стока в реку и сокращению общего объема речного стока.

* Численные эксперименты показали, что комплексная модель отражает особенности водного баланса лесных и полевых ландшафтов в условиях гумидного климата, что обеспечивает возможность ее использования для решения широкого круга задач, связанных с геоэкологическим

, прогнозированием, включая определение основных путей миграции различных

веществ, поступающих в систему, и расчета их распространения.

Рис.2. Рассчитанные кривые обеспеченности среднемесячного модуля питания грунтовых вод (1) и среднемесячного модуля подземного стока в р.Медвенку (2) при изменении ландшафтных условий: 1 - ненарушенные условия, 2 — при облесении бассейна, 3 - при вырубке леса, 4 - при работе подземного водозабора

Глава IV. Моделирование водной миграции солей в ландшафтно-геохимических системах с преобладанием химического стока

Миграция солей является ведущим геохимическим процессом в районах с недостаточным увлажнением. При ослабленных геохимических связях в катенах и каскадных ЛГС первоочередной задачей является моделирование вертикальных взаимосвязей в доминирующих фациях местных ландшафтов. Для слаборасчле-ненных равнин таковыми являются элювиальные фации, а также элювиально-аккумулятивные фации депрессий. Здесь формируются умеренно минерализованные воды гидрокарбонатного и гидрокарбонатно-сульфатного состава с незначительной долей коллоидально растворенных минеральных и органических веществ (Глазовская, 1964).

Особенности формирования водно-солевого баланса природных ландшафтов в степной зоне позволяют отнести их к водно-поверхностно-почвенному, водно-грунтовому и водно-поверхностно-почвенному потускулярному типам геохимических сопряжений. В процессе орошения в зависимости от > водопроницаемости почвообразующих пород происходит переход к водно-поверхностно-почвенно-грунтовому или водному почвенно-грунтовому типу. Следовательно, орошаемые массивы являются наиболее удобным объектом для моделирования, поскольку в них представлен весь спектр геохимических сопряжений с преобладанием химического стока.

Направление изменений солевого режима почв определяется минерализацией и химическим составом оросительной воды, степенью дренированное™ территории и длительностью орошения. Различные сочетания этих условий могут привести либо к выщелачиванию солей и элементов питания

из почвы, либо к накоплению в профиле почв солей, содержащихся в поливной воде и в лессовой толще (Ковда, 1946-1947; Ковда, Егоров, 1968; Зимовед, 1974; Новикова, 1975; Моргун, 1976; Николаенко, 1991; Куликов, Магнатаев, 1997).

Комплексная модель влаго- и солепереноса в ЭЛГС. Разработанная нами математическая модель позволяет рассчитать водный и солевой баланс в доминирующих фациях местных ландшафтов юга черноземной зоны как в естественных условиях, так и при орошении. Она применима для описания сульфатного, карбонатного и содового типов засоления слабо- и среднезасоленных почв. Компьютерная программа объединяет модель вертикального влагопереноса в зоне аэрации, дополненную вероятностной моделью осадков и температур воздуха, транспортную модель миграции ионов в почвенном растворе и диоксида углерода в почвенном воздухе и термодинамическую модель химических равновесий в системе "почвенный раствор - газ - твердая фаза - обменный комплекс".

Для имитации водного режима почв и грунтов и его изменения при орошении и дренаже используется одномерная геофильтрационная схема, в которой зона аэрации и зона насыщения рассматриваются совместно. Модель включает уравнение влагопереноса, а также зависимости коэффициента влагопереноса от влажности, влажности и влагоемкости от давления. В правой части уравнения задается эвапотранспирация, которая рассчитывается по методу A.M. Алпатьева (1954).

Ход атмосферных осадков учитывается в верхнем граничном условии. На нижней границе зоны аэрации задается граничное условие I рода, пока свободная поверхность не достигнет глубины заложения дрен. Когда начинается отток через дрены, оно заменяется на условие III рода. При орошении в корнеобитаемом слое создается оптимальный режим влажности в, которая регулируется в заданных пределах.

Система уравнений с начальными и граничными условиями и ограничением значений влажности решается итерационным методом Гаусса-Зейделя по неявной конечно-разностной схеме. С помощью этой модели рассчитывается водный режим природного ландшафта или динамика увлажнения орошаемого массива, а также средние значения и стандартные отклонения для расходов на УГВ и количество поливов в разные по водности годы.

Концентрация ионов С определяется с шагом 1 сутки по уравнению конвективной диффузии (Лукнер, Шестаков, 1986):

где О - коэффициент конвективной диффузии; V - скорость фильтрации; г -вертикальная координата; / - время. Затем находят объемы влаги, перетекающие из одного слоя в другой за декаду, и новые значения концентрации ионов в каждом слое. Последние уточняются в зависимости от процессов ионного обмена и растворения-осаждения. Кроме того, моделируется разложение почвенного органического вещества и выделение С02, а также его миграция в почвенном воздухе. Интенсивность выделения С02 линейно связана с содержанием органики и температурой почвы.

Ионные равновесия в системе "раствор (Саг+, М§2+, Ка+, БО/', СГ, НС03", С032') - газ (С02) - твердая фаза (гипс, кальцит) - обменный комплекс" рассчитываются по модели, представляющей собой модификацию модели Я.А. Пачеп-ского (1976, 1990). Реакции растворения-осаждения гипса и кальцита, ионного обмена, образования и диссоциации угольной кислоты при растворении СОг моделируются на основе термодинамических уравнений относительно равновесных концентраций компонентов, содержащихся в различных фазах. Активности ионов в каждой фазе вычисляются в предположении соответствия катионного обмена между Са2+ и М§2+ линейной изотерме сорбции, для разновалентных ионов справедлив закон действующих масс. Равновесные концентрации СОг в растворе и в составе почвенного воздуха определяются на основе закона Генри.

Компьютерная программа при суточном расчетном шаге вычисляет средние месячные значения УГВ, а также все составляющие годового баланса: поступление воды с осадками, требуемое количество оросительной воды, поверхностный сток, изменение влагозапасов в зоне аэрации, переток через водоупор. При включении дренажа определяются средние месячные и годовые значения модуля дренажного стока и одновременно вычисляются потоки влаги и объемы перетоков за декаду между слоями почвы и зоны аэрации. Раз в декаду рассчитываются изменения концентраций Са2+, М§2+, Ыа+, 8042", СГ, а также количество гипса и кальцита. Такие же расчеты проводятся перед каждым поливом.

Прогноз водного и солевого режима агроландшафтов юга черноземной зоны. Описанная комплексная модель была использована для расчетов водно-солевого баланса Явкинской и Нижне-Днестровской оросительных систем (ОС). С помощью модели влагопереноса и вероятностной модели климата решалась задача оценки числа поливов и фильтрационных потерь на Явкинской ОС в переходный период (при глубоком залегании УГВ) и в эксплуатационный период (при работе дренажа). На Нижне-Днестровской ОС (НДОС) рассчитывались параметры III и Р/-ой очередей при наращивании мощности насосных станций и пропускной способности каналов, подающих воду из р. Днестр. Уточнялись потребности в воде всех очередей системы и проводилось обоснование параметров водораспределительной сети, насосов и водохранилищ с учетом прогноза солевого режима орошаемых земель.

На территории НДОС в основном распространены черноземы южные слабозасоленные с сульфатно-гидрокарбонатным типом засоления. В ненарушенных условиях содержание солей в водной вытяжке изменялось от 3 мг-экв/100 г на глубине 1 м до 10 на глубине 10 м при содержании кальцита на этих глубинах 1,7% и 9% от веса сухой породы. Параметры, характеризующие свойства почв и пород зоны аэрации, определялись по литературным данным (Зборищук и др., 1980; Баер, Лютаев, 1980), а также на основе материалов полевых изысканий. Калибровка модели проводилась по данным наблюдений на 1-ой очереди НДОС.

Декадные потребности в воде, полученные при моделировании водного режима орошаемых массивов, послужили исходными данными для имитационной модели, которая воспроизводит распределение воды, подаваемой из р.Днестр, между орошаемыми массивами и водохранилищами, а также их

заполнение и опорожнение. Результатами расчетов явились объемы воды в водохранилищах, потоки воды в распределительной сети, дефициты сельскохозяйственного водопотребления и продуктивность агроландшафтов.

В ходе моделирования определена динамика всех составляющих водного баланса агроландшафтов в многолетнем разрезе, установлены темпы изменений качества поровых растворов и засоления (рис.3). Рассмотрено два варианта задачи. В первом варианте моделировались автономные ландшафты, где подъем УГВ вызывался только фильтрационными потерями при орошении. Во втором варианте дополнительно учитывали латеральную составляющую, обусловленную потерями.из распределительной сети. Результаты моделирования за 50-летний период показали, что в автономных ландшафтах УГВ поднимался медленно, со скоростью 0,3-0,5 м/год. При этом в почвенном слое на протяжении всего времени, включая период, когда грунтовые воды приближались к поверхности земли, сохранялся промывной режим. Эта особенность водного режима приводила к постепенному опреснению почвенной толщи, пока уровни находились на глубине более 3,5 м. В отдельные маловодные годы происходило временное накопление солей и повышение содержания ионов Ыа в ППК до 1,1 мг-экв/100 г.

40 &

20-i О О

Na Са Mg

— .--

— * —-tt—ч— и—м

—г— 2

________Са

------Mg

Н 6 8 ю

—i— 1Í

—i— 16

—г-/S

/2 **

годы

Рис.3. Прогноз водного и солевого режима автономных (I) и подчиненных (II)

агроландшафтов при орошении: а) динамика содержания ионов в поровом растворе почвы (слой 0-50 см); б) динамика УГВ и дренажного стока в подчиненном ландшафте (3)

В подчиненных ландшафтах происходил быстрый подъем уровня, I

вызванный боковым притоком, и постепенное засоление почвы. Содержание '

ионов Са2+, и БО/' увеличивалось в 1,2-2 раза, Ыа+ и С1" - в 4,5 раза. Минерализация порового раствора достигала в конце расчетного срока 7 г/л при преобладании иона СГ, недопустимо возрастало содержание иона в ППК - до 4 мг-экв/100г, или 9% от емкости поглощения. В почвенной толще появлялся гипс (0,33%), увеличивалось содержание кальцита (до 2%). Отмеченные изменения проявлялись несмотря на наличие дренажа, который поддерживал УГВ в вегетационный период на глубине около 2 м. Расчеты для подчиненного ландшафта обнаружили крайне неблагоприятные условия и тем самым подтвердили необходимость применения наиболее современных методов полива »

и водораспределительной сети.

Таким образом, водный режим почв является наиболее важным фактором, определяющим направленность процессов засоления-рассоления в ландшафтах юга черноземной зоны. Создание оптимального водно-солевого режима ОС предполагает забор значительных объемов воды из водных источников. С помощью имитационной модели ОС получена интегральная оценка водного баланса рассматриваемой территории за многолетний период. Имитация функционирования НДОС при поэтапном вводе П1 и Г/-ой очередей позволила построить кривые обеспеченности объемов водных дефицитов и недобора урожая. Из их анализа следует, что проектируемая ОС полностью удовлетворяет нормативным требованиям, при высоком к.п.д. водораспределительной сети прогноз водного и солевого режима орошаемых массивов благоприятен.

Глава V. Моделирование водной миграции солей в аквальных ландшафтах

В замкнутых водоемах имеет место водно-поверхностный циркуляционный | тип геохимических сопряжений, при котором вынос вещества отсутствует, а возможно лишь его перераспределение по площади. Массоперенос может происходить под воздействием как диффузионных процессов (градиентов температур, плотности, минерализации), так и путем конвекционного переноса (сгоны-нагоны, поверхностные течения, волны и т.д.). В мелководных водоемах перемешивание вод приводит к быстрому выравниванию физико-химических показателей воды по акватории и глубине, поэтому при моделировании формирования их химического состава основное внимание уделяют описанию (

внешнего водообмена.

Формирование качества воды в замкнутых водоемах рассмотрено на примере вдхр. лиманного типа. Лиман Сасык площадью 210 км2 и глубиной 2-3 м расположен на побережье Черного моря. Как вдхр. сезонного регулирования ' Сасык эксплуатируется с 1979 г., когда морской залив перегородили дамбой и соединили с Дунаем. По каналу Дунай-Сасык в вдхр. поступает ежегодно 400800 млн.м3 пресной воды, которая, смешиваясь с водами лимана и опресняя их, расходуется на орошение и промывки и частично сбрасывается в море. С севера в вдхр. впадают реки Когильник и Сарата, с минерализацией воды от 3 до 6 г/л. Под вдхр. и вдоль его берегов в подстилающих породах мощностью более 50 м

присутствуют воды хлоридно-натриевого состава с минерализацией до 230 г/л. В пределах акватории эти высокоминерализованные воды разгружаются в лиман через толщу илов.

Комплексная модель водного и солевого режима водохранилища лиманного типа. Для оценки возможности использования воды из водохранилища нами построена динамическая модель, позволяющая рассчитать водный и солевой режимы вдхр. Она включает модели плановой геофильтрации и донного выноса солей из подземных вод, водного и солевого баланса двух плесов вдхр.

По геофильтрационной модели находилась величина подземного притока в чашу водохранилища. Связь между поэтическим водоносным горизонтом и поверхностными водами задавалась вертикальными сопротивлениями, которые определяют разгрузку родников. Инфильтрационное питание понтического горизонта не учитывалось, поскольку оно происходит в основном за пределами моделируемой площади. При калибровке геофильтрационной модели определены проводимость понтического водоносного горизонта и проницаемость подрусловых отложений и донных илов.

Донная разгрузка минерализованных вод оценивалась путем расчетов по модели конвективной диффузии. Вынос солей через дно водохранилища вычислялся в зависимости от скорости вертикальной фильтрации V и переменной плотности р поровых растворов, зависящей от суммы ионов Иа+ и СГ. Процесс вертикального переноса солей описан уравнением конвективной диффузии

(1)

сЬ2 дг А

где 5 - минерализация; £> - коэффициент диффузии, п - пористость среды. Фильтрация в этом случае находилась из уравнения

где к - коэффициент фильтрации донных отложений, g - ускорение силы тяжести, р — давление. Система уравнений (1) и (2) решалась итерационным методом Гаусса-Зейделя.

Граничные условия для уравнения (1) в верхнем слое определялись концентрацией ионов в водохранилище, а в нижнем - на подошве илов. Для уравнения (2) на верхней границе задавалось переменное давление, определяемое столбом воды в водохранилище с учетом минерализации. Давление и концентрация на нижней границе постоянны, они определены по фактическим данным. Коэффициент диффузии оценивался по эпюрам засоления илов с использованием решения уравнения для стационарного солепереноса.

Объем и качество воды в водохранилище характеризовались уравнениями водного и солевого балансов северного и южного плесов за декадные интервалы времени. Качество воды из плесов зависит от привноса основных ионов (Са2+, М§2+, №4, 8042\ СГ, НСОз") поверхностными и подземными водами, водозабора, испарения и водообмена между плесами (рис.4). При сложной гидрохимической обстановке рассмотрен баланс каждого иона в отдельности. Входные функции в

правых частях балансовых уравнений заданы по данным наблюдений, за исключением донной разгрузки, которая рассчитана по модели конвективной диффузии. В результате моделирования получены средние декадные значения концентраций ионов в северном и южном плесах. Для оценки пригодности воды для орошения и степени риска засоления почвы вычислены обобщенный показатель SAR и минерализация воды.

Рис.4. Составляющие водного и солевого баланса лимана Сасык: Ю [> -регулируемые; --нерегулируемые

Прогноз качества воды в едхр. Сасык. С помощью модели проанализированы различные проектные варианты подачи и отъема воды из водоема на орошение. Прогноз солевого режима выполнен для двух основных вариантов. Первый вариант соответствовал реальным условиям подачи воды по каналу (720 млн. м3/год), во втором варианте рассматривалась возможность увеличения водоподачи вдвое.

Водный и солевой режимы водохранилища моделировались с момента начала его эксплуатации. Первый вариант использовался для калибровки модели. В приходных и расходных статьях баланса учитывались осадки, речной сток и испарение. Согласно полученным результатам (рис.5), в первые годы эксплуатации водохранилища происходило опреснение воды, затем режим стал квазистационарным, при котором колебания минерализации и содержание Na+, SAR имели сезонный характер и зависели от поступления воды из источников.

Л мес.

Рис.5. Рассчитанные по модели колебания уровня воды (1), содержания иона Na+ (2) и SAR (3) в южном плесе в начальный период эксплуатации водохранилища (первый вариант)

В первом варианте средний за 15-летний период вынос солей составил 262 тыс. т/год при разгрузке 1,2 млн. м3/год, во втором - 216 тыс. т/год при разгрузке 0,83 млн. м3/год. Доля донного привноса солей в солевом балансе вдхр. равнялась соответственно 30% и 22%. Рассчитанная величина минерализации воды южного плеса была близка к 0,8 г/л при Ыа/Са = 2,3-2,5 в первом варианте и к 0,6-0,7 г/л при Иа/Са =1,4 во втором. Таким образом, в обоих вариантах значения Ка/Са не удовлетворяли требованиям, предъявляемым к оросительной воде. Уменьшение этого соотношения возможно только при существенном увеличении водообмена. Последнее вряд ли реально, поскольку для этого требуется практически шестикратное увеличение водоподачи по каналу - 4000-5000 млн. м3/год.

Результаты моделирования показали, что качество воды в вдхр. Сасык в значительной степени определяется донной разгрузкой минерализованных вод. Запасы растворенных солей, накопившихся под дном водохранилища, таковы, что при современной интенсивности разгрузки для полного замещения рассолов водой с меньшей минерализацией потребуются столетия. Поэтому использование лимана Сасык в качестве вдхр. нецелесообразно, орошение водой из него приведет к деградации почв (Куликов, Магнатаев, 1997).

Разработанная модель в дальнейшем может быть использована для обоснования и оценки эффективности других инженерных мероприятий по улучшению качества воды в вдхр., например, путем понижения напора под чашей вдхр. при перехвате потока подземных вод дренажными скважинами по контуру бассейна.

Глава VI. Моделирование трансформации и миграции тяжелых металлов в природных и агроландшафтах

Тяжелые металлы (ТМ) в настоящее время являются одним из приоритетных загрязнителей природной среды. Для определения наиболее эффективных путей снижения экологического риска от загрязнения ТМ нами создана и исследована комплексная модель биогеоценотического круговорота ТМ. Она объединяет частные модели основных ландшафтно-геохимических процессов, контролирующих миграцию, аккумуляцию и трансформацию ТМ. Для природных ландшафтов такие модели имеют самостоятельное значение, так как позволяют оценить интенсивность переноса ТМ в почвах и их поглощения растениями.

Моделирование трансформации тяжелых металлов в почвах. Модели процессов трансформации ТМ в почвах относятся либо к кинетическим, либо к 1 термодинамическим моделям, по детальности описания процессов их можно

разделить на механистические и эмпирические. В механистических моделях описывают равновесное распределение ТМ между твердой фазой, почвенным 4 раствором, органическим веществом и неорганическими комплексами, опираясь

на физико-химические свойства почвы и данные химических анализов различных форм ТМ (Екп^а е1 а1., 1996; Г)е ^еэ й а!., 1997). Так как формы ТМ, переходящие в состав водных, солевых, слабокислых и слабощелочных вытяжек, не вполне соответствуют используемым в механистических моделях, коэффициенты моделей оценивают косвенно, по регрессионным уравнениям.

Эмпирический подход состоит в построении и исследовании обобщенных

статистических зависимостей между формами нахождения ТМ в почвенном профиле и свойствами и режимами почв различных геохимических провинций (van der Zee et al, 1988; Third Codata Conference, 1993; Мотузова, 1999). Этот подход, по нашему мнению, позволяет преодолеть принципиальные трудности информационного обеспечения механистических моделей при условии репрезентативности экспериментальных данных.

Связи между содержанием подвижных форм ТМ и комплексом ландшафт-но-геохимических факторов и условий описываются методами многомерного анализа данных. С помощью регрессионных моделей можно с достаточной точностью предсказать содержание подвижных форм ТМ в том диапазоне значений факторов, который отмечен в натурных наблюдениях (Мотузова, 1988, 1999; Puis, Powell, 1991; Пачепский, 1992; Малкина-Пых, 1998).

Статистический подход был использован нами при исследовании поведения ТМ в почвах разных природных зон России. Для почв лесостепи Среднего Поволжья построены математические модели, описывающие подвижность ТМ как функцию валового количества металлов, содержания гумуса, щелочно-кислотных и окислительно-восстановительных условий (Касимов и др., 1995). Аналогичные модели были созданы для почв и донных отложений западного побережья Каспийского моря (Гаранюшкин, Кошелева, 2003).

Ниже приводятся результаты исследования подвижности ТМ в почвах смешанных лесов, для которых установлена фоновая геохимическая структура ТМ, а также выявлен комплекс факторов, определяющих поведение ТМ в различных ландшафтных условиях (Васильевская, Якушевская, 1972; Тойкка, 1973; Каури-чев и др., 1977; Микроэлементы в почвах СССР, 1981; Ландшафтно-геохимиче-ские основы, 1989; Мотузова, 1992; Обухов, Попова, 1992; Цаплина, 1994 и др.).

Подвижные формы ТМ характеризовались их концентрациями в вытяжке 1н НС1 вследствие простоты методики их определения, высокой информативности и возможности сопоставления с результатами других исследований (Цюрупа, 1961; Соловьев, 1989). Валовые содержания металлов определялись количественным спектральным методом в лаборатории ГТЭ г. Бронницы, подвижные формы - методом атомной абсорбции на спектрофотометре фирмы "Хитачи 170/80" в лаборатории географического факультета МГУ (аналитики Е.А. Шахпендерян, Т.Г. Сухова). Количество гумуса (по Тюрину) и рН водный измерялись общепринятыми методами.

Для моделирования использовались данные по Смоленско-Московской возвышенности с пределах Сатинского полигона МГУ. ГИС содержит координаты и описания 137 почвенных разрезов, а также результаты химических анализов: содержание гумуса, рН, концентрации валовых и подвижных форм Мп, Zn, Си, Pb, Со, Ni, Сг и подвижных форм Fe в генетических горизонтах почв, распространенных на изучаемой территории. К ним относятся дерново-подзолистые почвы на покровных, делювиальных и моренных суглинках и флювиогляциальных отложениях, дерновые на делювиальных суглинках и балочном аллювии, пойменные дерновые на отложениях различного гранулометрического состава и болотные.

Регрессионные модели строились в виде полинома второго порядка от исследуемых факторов либо от их квадратных корней с включением парных произведений факторов. Коэффициенты уравнения определены методами пошаговой множественной регрессии. Уравнения регрессии связывают количество подвижных форм металлов с их валовым содержанием, количеством органического вещества и подвижных форм Ре, Мп, величинами рН среды и окислительно-восстановительными условиями.

Для большинства металлов построенные регрессионные модели имеют удовлетворительную точность. Их валидация проведена на основе опубликованных ранее результатов экспериментальных исследований механизмов мобилизации ТМ в почвах.

Интерпретация моделей позволила выявить провинциальные особенности поведения ТМ в почвах и оценить роль факторов, обусловливающих дифференциацию подвижных форм ТМ (рис.6). Установлено, что подвижность Мп и Си в изученных почвах определяют в основном их органо-минеральные соединения. Связь подвижных форм РЬ с содержанием гумуса проявляется только в восстановительной среде. Соединения Сг с органическим веществом легкоподвижны и поэтому выносятся из почвенного профиля. Зависимость между содержанием гумуса и подвижных форм № нелинейна, у Со и 2п ее не обнаружено.

--Мп = 200;----Мп = 1000мг/кг почвы

Рис.6. Концентрация подвижных форм (Сп) марганца (А) и хрома (Б) в зависимости от их валового содержания (Св) и основных почвенных свойств: А - содержание гумуса, %, рН - реакция почвенного раствора, Ре и Мп -содержание подвижных железа и марганца, мг/кг почвы, - наличие оглеения, - его отсутствие

Щелочные условия способствуют уменьшению содержания подвижных форм Zn, РЬ, №, Со и увеличению - Мп. У большинства ТМ (Мп, Си, РЬ, №) в восстановительной глеевой среде концентрация подвижных форм снижается, у 2п - несколько увеличивается. Ассоциированность Си, Zn, РЬ, Сг, № с

соединениями Ре, как правило, ведет к накоплению подвижных форм этих элементов с ростом содержания подвижного Ре. Значимый эффект на поведение ТМ оказывают подвижные соединения Мп, с увеличением концентрации которых растет количество подвижных форм Со, 2п, РЬ, N1 и уменьшается - Си и Сг. Подвижные формы соединений Мп, Сг, N1 имеют прямую положительную связь с их валовыми концентрациями. Для Си и Со характерна обратная зависимость между этими показателями, а у РЬ и Хп она отсутствует. «

Улучшение точности регрессионных моделей, вероятно, может дать учет пространственного положения точек опробования с характеристикой рельефа через локальные уклоны и кривизны дневной поверхности (РасЬерэку е! а1., 2001). Такое исследование может обеспечить точная цифровая модель рельефа, в * частности, Сатинского полигона. Другой способ учета пространственного положения - определение геохимических ландшафтов через качественную переменную с последующим применением алгоритма регрессионных деревьев (Яа^, РасЬерБку, 2002).

Построенные модели могут быть эффективно использованы 1) при планировании более широких по территориальному охвату зональных исследований; 2) при проведении эколого-геохимической экспертизы устойчивости почв; 3) при картографировании условий миграции ТМ в ЛГС.

Моделирование биогеоценотического круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах. В промышленно развитых районах формируются мощные искусственные миграционные потоки ТМ, загрязняющие почву и сопредельные среды. Для эффективного контроля за состоянием ландшафтов важно определить скорость накопления ТМ в почве и растениях и период, за который содержание ТМ достигнет порога допустимых концентраций.

Интенсивность миграции и аккумуляции ТМ в агроландшафтах целесообразно оценивать с помощью комплексной модели биогеоценотического круговорота ТМ. Уравнение баланса ТМ в корнеобитаемом слое почвы за многолетний период записано как:

(3)

Л т • р

где р - плотность почвы (кг/м3); т - мощность пахотного слоя (м). Переменная состояния характеризует среднее содержание (накопление) металла (мг/кг) в пахотном слое в ¿-ый интервал времени. Его динамика определяется несколькими «

процессами, поэтому в правой части уравнения задаются Q - поступление металла с атмосферными осадками, пылью и удобрениями (мг/м2-год); / -выщелачивание металла из пахотного слоя; Р - вынос с растительной продукцией ^ (рис.7). Реализация модели предполагает непосредственные измерения Б(0) всех интересующих металлов в почвах и оценку правой части уравнения (3) путем моделирования составляющих баланса.

Источниками ТМ в агроландшафтах являются атмосферные выпадения техногенного происхождения и поступления с удобрениями и мелиорантами. Интенсивность <2(1) привноса ТМ определяется суммой

I I -1 I N -2 0> _3 —► -4

Рис.7. Структура балансовой модели ТМ в агроландшафте: I - переменные состояния; 2 - процессы; 3 - внешние факторы; 4 - потоки ТМ

Q(t) = h-C1+(Ts-C2 + Y1Di-Cfi)-10-4/р, Ы1

где Ts и h - объем твердых выпадений (кг/га-год) и слой атмосферных осадков (м/год); С; и С2 - содержание в них ТМ (мг/кг), D, и Q - доза (кг/гатод) /-го вносимого удобрения или мелиоранта и концентрация в нем ТМ (г/м3), к -количество видов удобрений и мелиорантов в используемой технологии возделывания сельскохозяйственных культур.

Выщелачивание I(t) вниз по почвенному профилю устанавливается по данным лизиметрических опытов или вычисляется в предположении промывного водного режима, характерного для большей части занятых пашней ландшафтов междуречий. При рыхлом сложении пахотного горизонта все эффективные осадки просачиваются вниз, приобретая концентрацию металла (мг/м3) в почвенном растворе Ср, которая зависит от его валового содержания и физико-химических свойств почвы. Отсюда

I(t) = (h-evp)Cp.

I(t) уточняется при калибровке всей балансовой модели. Эвапотранспирация evp определяется по модифицированной формуле Девита (DeWit, 1958).

Вынос металлов с растительной продукцией P(t) (мг/га) рассчитывается в зависимости от урожайности возделываемой культуры Y (кг/га) и концентрации R в ней элемента (мг/кг сухого вещества): P(t) — Y-R. R является функцией поглощения R = f(C„), индивидуального для каждой сельскохозяйственной культуры. В качестве аргумента С„ (мг/кг) используется концентрация ТМ в ацетатно-аммонийной вытяжке (рН=4.8) из почвы, которая по своим свойствам максимально приближается к корневым выделениям растений. Для ее определения использованы зависимости, аналогичные рассмотренным выше. Величина R оценивается с помощью банка прикладных моделей, обобщающих результаты полевых, микрополевых и вегетационных опытов с разными сельскохозяйственными культурами (Кошелева и др., 1995; Черных, 1995).

Рассчитанные по модели уровни содержания ТМ на конец расчетного периода позволяют определить допустимость текущих нагрузок ТМ на агроландшафты и принять решение о необходимости адаптации используемых технологий к условиям загрязнения ТМ.

Из-за пространственных изменений в интенсивности потоков ТМ, формирующих результирующий баланс ТМ, численное моделирование различных сценариев антропогенного воздействия проводится по отдельным участкам исследуемой области. Эта задача решалась нами на примере Московской области, региональный фон ТМ которой формируется под воздействием атмотехногенного привноса. Средства химизации сельского хозяйства усиливают загрязнение почв, поскольку обогащены Hg, Ag, Cr, Zn, Cu, Ni, Co, V, Pb. Результирующие нагрузки на агроландшафты области отражает карта-схема (Kosheleva, Garanushkin, 1999).

Ее детализация предполагает балансовые расчеты для зон с различной антропогенной нагрузкой и оценку опасности загрязнения ТМ почв и культурных растений. Такие расчеты выполнены нами для агроландшафтов юга Московской

области, на междуречье p.p. Москвы и Оки, где ведутся полевые и микрополевые опыты с различными сельскохозяйственными культурами на дерново-подзолистых почвах суглинистого состава. Район испытывает значительную техногенную нагрузку, связанную с промышленностью и транспортом. К приоритетным загрязнителям относятся Pb, Cd, а также Mn, Zn, Си.

Для моделирования многолетней динамики ТМ в почвах проведена оценка параметров и входных функций балансовой модели, которая включала оценку интенсивностей поступления и расходования ТМ при различных севооборотах и агротехнике, с использованием опубликованных данных полевых опытов (Черных и др., 1993). Судя по результирующей интенсивности накопления ТМ, в настоящее время в почве сложился положительный баланс по всем определяемым элементам, который ведет к постепенному накоплению токсичных металлов в агроландшафтах и ухудшению качества продукции растениеводства.

С помощью модели было определено время, за которое уровень содержания ТМ достигнет ПДК. Установлено, что с максимальной скоростью аккумулируется Zn и, если в ближайшие десятилетия не произойдет заметного снижения темпов атмотехногенного поступления ТМ в почву, то уже через 30-70 лет содержание Zn достигнет ПДК. Удвоение концентрации Zn произойдет через 75-190 лет. РЬ, Си и Ni накапливаются не столь интенсивно и поэтому существующую нагрузку на агроландшафты можно считать допустимой.

Результаты моделирования свидетельствуют о необходимости применения специальных агротехнических приемов, направленных на уменьшение риска получения продукции, загрязненной Zn. Предложенная классификация методов борьбы с загрязнением почв ТМ построена в зависимости от того, на какой компонент баланса направлено воздействие того или иного агротехнического приема. Дяя выбора наиболее эффективного приема проводятся многовариантные расчеты по модели.

На защиту выносится совокупность теоретических и практических результатов, обеспечивающих количественное описание и прогноз процессов миграции и трансформации вещества в ЛГС.

1. Разработаны теоретико-методологические основы математического моделирования ландшафтно-геохимических процессов в элементарных и каскадных ЛГС локального уровня.

=> Проведена классификация математических моделей миграции и трансформации вещества в ЛГС. В зависимости от природы ландшафтно-геохими-ческих процессов их математические модели объединены в четыре группы: модели отдельных фаз водного цикла; транспортные модели; термодинамические и кинетические модели; модели биологической миграции. Соотношение между процессами зависит от структуры и масштабов ЛГС, а также от свойств контролируемых элементов и их соединений. Пространственная

Защищаемые положения и выводы

организация геохимических

катенами и

КЛГС. Существенные для моделирования свойства мигрирующих веществ определяются их принадлежностью к воздушным или водным мигрантам, к консервативным или неконсервативным соединениям, к дефицитным или избыточным для биоты элементам. => На основе обобщения опыта математического моделирования ландшафтно-геохимических процессов дана характеристика и определена область применения различных подходов к количественному описанию миграции и трансформации вещества в ЛГС. Возможность реализации адекватной модели определяется наличием соответствующего математического аппарата и программных средств, а также информационного обеспечения.

=> Сформулированы принципы построения комплексных моделей биогеохимических циклов: (1) модульный, предполагающий разработку и последующее "сшивание" моделей, описывающих процессы разной природы; (2) соответствия характерных размеров элементов ЛГС характерным временам миграционных процессов; (3) агрегирования пространственных переменных в зависимости от характера их неоднородности.

=> Исследованы свойства и способы определения некоторых функций, задаваемых на входе миграционных моделей. Для атмосферных осадков, представленных импульсным стационарным процессом с независимыми интервалами сухих и дождливых периодов, выведено аналитическое выражение автокорреляционной функции и рассчитана дисперсия слоя эффективных осадков за некоторый заданный промежуток времени. Для определения параметров инфильтрационного питания подземных вод предложена процедура, основанная на принципе суперпозиции. Возможная погрешность в оценке инфильтрационного питания связана с числом наблюдательных скважин и точностью измерений.

2. Комплексные модели биогеохимических циклов, созданные путем интеграции частных моделей водной составляющей и геохимической нагрузки, количественно описывают:

- водный цикл в каскадной системе 1-го порядка лесной зоны;

- водный и солевой режим оросительной системы в степной зоне;

- формирование качества воды в водохранилище лиманного типа;

- биогеоценотический круговорот тяжелых металлов в агроландшафтах.

3. Объединение гидрологической и гидрогеологической моделей при описании водного цикла в каскадной ЛГС позволило получить исчерпывающую характеристику миграционных потоков как в отдельных компонентах системы,

так и интегральные показатели водного баланса, поверхностного и подземного '« стока для всей системы в условиях гумидного климата, где доминирует водный, поверхностно-почвенно-грунтовый тип геохимических сопряжений. => Верификация комплексной модели свидетельствует о том, что она корректно отражает закономерности формирования и движения радиальных и латеральных потоков поверхностных и подземных вод в лесной зоне. Анализ " „г 34 *

I f

миграционной структуры КЛГС 1-го порядка в бассейне р. Москвы показал

- влияние погодных условий на разгрузку подземных вод в пойме реки;

- приуроченность максимальных модулей весеннего половодья к открытым участкам, а дождевых паводков - к участкам с близким залеганием УГВ;

- увеличение питания горизонта подземных вод в лесных ландшафтах по сравнению с полевыми.

=> Предложенная модель учитывает ландшафтную структуру каскадной системы, поэтому численные эксперименты с моделью позволили оценить различные природные ситуации и хозяйственные мероприятия, еще не наблюдавшиеся или не реализованные в данном бассейне. Получен прогноз возможных изменений миграционной структуры KTJIC в бассейне р. Москвы под воздействием антропогенных факторов, согласно которому:

- при восстановлении лесной растительности на пашне произойдет уменьшение на 40% величины весеннего поверхностного стока и

^ увеличение на 20% питания грунтовых вод;

- при сведении леса и распашке территории увеличится на 25-35% доля поверхностной составляющей в речном стоке и уменьшится на 5-10%

t испарение и питание грунтовых вод;

- эксплуатация водозабора подземных вод приведет к сокращению на 20% , общего объема речного стока и на 40-50% подземного стока в реку.

1 4. Результаты моделирования водного и солевого режима оросительных систем в

1 степной зоне подтвердили адекватность комплексной модели, которая воспроиз-

' водит водный режим и динамику процессов засоления-рассоления ландшафтов

* при развитии орошения.

' => Блок вертикального влагопереноса в ЭЛГС с удовлетворительной точностью

! описывает все пять типов геохимических сопряжений с преобладанием

' химического стока, так как допускает произвольные соотношения между

' скоростями поступления и инфильтрации воды в почву при любом УГВ. С

1 его помощью рассчитан режим увлажнения почв, дренажного стока и

4 грунтовых вод на оросительных системах юга черноземной зоны в

' начальный и эксплуатационный периоды.

=> Блок вертикального массопереноса СОг и основных ионов порового раствора в гетерогенно-блоковой среде и ионных равновесий в системе "раствор -» твердая фаза (гипс, кальцит) - обменный комплекс - газ (С02)" обеспечивает

проведение массовых расчетов, так как разработанная для решения уравнений термодинамики итерационная процедура обладает робастностью.

•j => Апробация модели на Нижне-Днестровской оросительной системе выявила качественные и количественные различия в солевом режиме автономных и подчиненных ландшафтов: постепенное рассоление почвенной толщи первых, при котором в ППК снижалось содержание Na и возрастало содержание Mg, и постепенное засоление почвы вторых под влиянием инфиль-трационных потерь, которое сопровождалось увеличением содержания Na и С1 в ППК.

=> С помощью имитации функционирования Нижне-Днестровской оросительной системы рассчитан режим водоподачи и суммарное количество воды для регулирования водного режима почв, определяющего направленность и интенсивность процессов засоления-рассоления, а также продуктивность агроландшафтов.

5. Результаты численных экспериментов с комплексной моделью качества воды в водохранилищах лиманного типа, относящихся к водно-поверхностному циркуляционному типу геохимических сопряжений, обеспечивают выбор наиболее эффективных вариантов регулирования их водного и солевого режима. Достоверность результатов моделирования основана на учете основных компонентов внешнего и внутреннего водообмена: притока речных вод, атмосферных осадков и испарения, разгрузки подземных вод и забора воды на орошение.

=> Для причерноморского лимана Сасык установлены закономерности формирования ионного состава и минерализации воды в зависимости от притока пресных речных вод из Дуная и разгрузки минерализованных хлоридно-натриевых вод через дно водоема. Во всех рассмотренных сценариях воздействия на компоненты водного и солевого баланса лимана вода в нем оставалась непригодной для орошения. Показано, что опреснения вод Сасыка можно достигнуть только при реализации крупномасштабных технических мероприятий, таких как многократное увеличение подачи воды из Дуная.

6. Математические модели поведения тяжелых металлов обеспечили оценку скорости их миграции и аккумуляции в природных ландшафтах и их агрогенных аналогах. При наличии множества факторов, влияющих на миграционную способность тяжелых металлов в почвах и их транслокацию в растения, их величины целесообразно оценивать по эмпирическим моделям. При репрезентативности данных наблюдений они обеспечивают более высокую точность прогнозов по сравнению с механистическими моделями.

=> С помощью многофакторных регрессионных моделей рассчитана миграционная способность тяжелых металлов в фоновых почвах Смоленско-Московской возвышенности. Интерпретация моделей выявила провинциальные особенности поведения металлов в почвах: обусловленность их накопления присутствием гидроксидов Ре и Мп, органического вещества, связь с гранулометрическим составом, рН и окислительно-восстановительными условиями.

=> На основе модели биогеоценотического круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах установлены скорость их аккумуляции и время, за которое их содержание в почве удвоится или достигнет ПДК. Путем анализа структуры баланса тяжелых металлов в агроландшафтах юга Московской области выявлены элементы с наибольшей скоростью накопления, обусловленной аэротехногенными выпадениями.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Кошелева Н.Е., Хранович ИЛ. Модель выбора оптимальных параметров ВХС, обеспечивающих жесткий фафик водопотребления// Водные ресурсы, 1983, №4, с.61-74.

2. Кошелева Н.Е., Михайлов В.Н., Назаров H.A. Ожидаемые изменения стока р.Терек под влиянием роста безвозвратного водопотребления// Вестник Моск. ун-та, Сер. География, 1984, N3, с.37-45.

3. Кошелева Н.Е. Оценка надежности и корректировка гидрологических данных при обосновании крупных водохозяйственных мероприятий// Географический анализ при планировании народнохоз. программ. М.: изд-во МГУ, 1986, с.87-93.

4. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С. Определение инфильтрационного питания по данным режимных наблюдений с использованием функций влияния// Рац. использование водных ресурсов, вып.7, М.: Наука, 1986, с.46-51.

5. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С., Прилепина Т.Ф. Геофильтрационная модель прогноза подземного и поверхностного стока речного бассейна// Охрана и гидрогеол. исслед. подзем, вод в Центр, районах РСФСР, М., 1986, с.98-107.

6. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С. Численное моделирование влагопереноса в связи с прогнозом водного режима зоны аэрации при орошении// Рациональное использование водных ресурсов, вып.8, М.: Наука, 1987, с.56-63.

7. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С., Прилепина Т.Ф. Особенности водного режима зоны аэрации при сезонном промерзании грунтов// Оценка и прогноз изменения гидрогеологических условий на застраиваемых территориях. М., 1987, с.69-78.

8. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С. Оценка потребности воды на орошение по расчетам влагопереноса в зоне аэрации// Состояние и перспективы использования подземных вод для орошения. М.: Наука, 1988, с.44-48.

9. Кошелева Н.Е., Пашковский И.С., Прилепина Т.Ф. Динамико-стохастическая модель формирования поверхностного и подземного стока на водосборе// Результаты исследований в обл. компл. инж. изысканий на орош. землях. Сб. науч. тр. В/О "Союзводпроект". М„ 1989, с.9-24.

10.Arutjunova L.V., Kirikoj J.T., Koscheleva N.E. Informationssystem des agrookologichen Monitorings auf der Grundlage des Geographischen Netzes von Feldversuchen. Feldversuchswesen, Koordinierungsstelle fur Feldversuchswesen Bad Lauchstadt, nl5. Berlin 8(1991) 1, pp.3-20.

11. Кошелева H.E., Арутюнова Л.В. Система математических моделей для экологической экспертизы технологий возделывания сельскохозяйственных культур (по данным агроэкологического мониторинга)// Материалы международного симпозиума "Инженерная экология-91", Звенигород, 1991.М., 1991, с.114-117.

12. Арутюнова Л.В., Кошелева Н.Е. О разработке экологического блока информационно-вычислительной системы агроэкологического мониторинга// "Автоматизация научных исследований в области растениеводства. Проблемы фитотронии". Научно-тех. бюлл. ВИР, 1991, N215, с.5-15.

13.Кошелева Н.Е., Пашковский И.С. Оценка водообеспеченности и прогноз засоления на оросительной системе по расчетам водного и солевого режимов зоны аэрации// Оценка и прогноз изменений инж.-геол. условий осваиваемых терр. М.: ЦБНТИ "Водстрой", 1991, вып. 1,4.1, с.51-82.

14. Исследования в полевых и производственных опытах по изучению эффективности систем питания растений в комплексе с др. средствами химизации. Методика и

программа// Ладонин В.Ф., Цимбалист Н.И., Самойлов Л.Н. и др. М.: ВИУА, 1991, ч.1.186с.

15. Научные основы повышения эффективности комплексного применения средств химизации (удобрений, пестицидов, регуляторов роста) в интенсивных технологиях возделывания зерновых культур, обеспечивающих их высокую окупаемость и экологическую безопасность// Милащенко Н.З., Ладонин В.Ф., Цимбалист Н.И. и др. М.:ВИУА, 1991, 4.2. 143с.

16.Кошелева Н.Е. Оценка загрязнения окружающей среды средствами химизации// Химизация сельского хозяйства, 1991, N 11, с.91-97.

17.Кошелева Н.Е., Комиссарова И.Ф., Орешина E.H., Арутюнова Л.В. Методические основы экологической паспортизации сельхозпредприятий с использованием базы данных// Вестник Российской академии сельхознаук, 1992, N6, с.56-62.

18. Кошелева Н.Е., Яковлев В.П. Расчет спектра импульсного случайного процесса с независимыми интервалами// Радиотехника и электроника, 1993, вып.9, с.1597-1604.

19.Кошелева Н.Е. Научно-производственная компьютерная система для оценки загрязнения почв и сельскохозяйственных культур тяжелыми металлами и обоснования способов снижения их токсичности// Тяжелые металлы и радионуклиды в агроэкосистемах. М.: Агроэколас, 1994, с.270-277.

20.Кошелева Н.Е., Комиссарова И.Ф., Черных H.A., Черных И.Н., Большакова Л.С. Прикладная модель накопления тяжелых металлов в некоторых культурах на дерново-подзолистых почвах// Тяжелые металлы и радионуклиды в агроэкосистемах. 1994, М.: Агроэколас, с.237-244.

21. Касимов Н.С., Когаелева Н.Е., Самонова O.A. Подвижные формы тяжелых металлов в почвах лесостепи Среднего Поволжья (опыт многофакторного регрессионного анализа)// Почвоведение, 1995, N6, с.705-713.

22.Кошелева Н.Е., Комиссарова И.Ф., Лебедев С.Н. Компьютерная система оценки почв, загрязненных тяжелыми металлами, для выращивания сельскохозяйственных культур// Агрохимия, 1995, N4, с.65-73.

23.Кошелева Н.Е., Иашковский И.С. Моделирование формирования качества воды в водохранилище Сасык// Водные ресурсы, 1996, том 23, N1, с.66-72.

24.Kas¡mov N.S., Kosheleva N.E., Samonova O.A. Mobile forms of heavy metals in soils of Middle Volga Forest-Steppe (Experience of multivariate regressional analysis)// Eurasian Soil Sei. 28/9 (Sept. 1996), p.47-61.

25.Кошелева Н.Е. Моделирование почвенных и ландшафтно-геохимических процессов. Учебное пособие. М.: МГУ, 1997,109 с.

26. Самонова^О.А., Касимов Н.С., Кошелева Н.Е. Ассоциации тяжелых металлов в профиле дерново-подзолистых почв южной тайги// Вестник Моск. ун-та. Серия 17. Почвоведение, 1998, N2, с.14-19.

27.Kasimov N.S., Kosheleva N.E., Samonova O.A. Mobile forms of heavy metals in soddy-podzolic soils of southern taiga. Proceedings of 16-th World Congress of Soil Science, Montpellier, France, 1998. Symp.6, 6 pp.

28. Самонова O.A., Касимов H.C., Кошелева Н.Е. Об оценке результатов мониторинга тяжелых металлов в дерново-подзолистых почвах южно-таежных ландшафтов// География на рубеже веков: проблемы регионального развития. Материалы междунар. науч. конф. 22-25 сент. 1999, Курск, т.З, с.219-225.

29. Кошелева Н.Е. Моделирование миграции тяжелых металлов в агроландшафтах// География на рубеже веков: проблемы регионального развития. Материалы

междунар. науч. конф. 22-25 сент. 1999, Курск, т.2, с.88-93. ' 30.Samonova O.A., Kosheleva N.E., Kasiraov N.S. Variations of heavy metal concentrations

in soddy-podzolic soils under forest and meadow plant communities// Polish journal of soil < science, Ossolineum, Wroclaw. 2000, vol.33, no.2, 12 pp.

31.Кошелева H.E., Касимов H.C., Самонова O.A. Миграционная способность тяжелых металлов в почвах смешанных лесов// География и окружающая среда. М.: ГЕОС, 2000, с.415-428.

» 32. Самонова O.A., Касимов U.C., Кошелева Н.Е. Пространственно-временное

варьирование содержаний тяжелых металлов в дерново-подзолистых почвах южной тайги// Вестник Моск. ун-та, сер.17, почвоведение. 2000, №2, с.20-26.

33.Кошелева Н.Е. Моделирование биогеохимических циклов тяжелых металлов в агроландшафтах на основе балансового подхода// Геохимия ландшафтов и география почв. Смоленск: Ойкумена, 2002. С.389-405.

34. Kosheleva N.E., KasimovN.S., Samonova O.A. Methods of multivariate statistical analysis J in landscape and geochemical research// Proceedings of 17-th World Congress of Soil 1 Science, Bangkok, Thailand, 2002. Symp.2,10 pp.

' 35.Кошелева H.E., Касимов H.C., Самонова O.A. Регрессионные модели поведения

' тяжелых металлов в почвах Смоленско-Московской возвышенности// Почвоведение,

) 2002, №8, с.954-966.

' 36.Кошелева Н.Е., Яковлев В.П. Нелинейное моделирование в экологии// Успехи

I современной радиоэлектроники, 2002, №11, с.35-43.

' 37. Состояние территориально-аквальных комплексов малых и средних рек Московского

I региона// Алексеевский Н.И., Калинкин И.В., Кошелева Н.Е. и др. Государственный

регистр баз данных, ФГУ11 Научно-технич. центр «Информрегистр». Рег.свид. I №7782, дата per. 23.04.2002, рег.№ 0220208320.

t 38.Гаранюшкин М.Н., Кошелева Н.Е. Моделирование распределения микроэлементов в

почвах и донных отложениях западного побережья Каспийского моря// Геоэкология t Прикаспия, М.: изд-во МГУ, 2003. Вьга.6,15 с. (в печати).

' Депонированные рукописи и тезисы конференций

39. Кошелева Н.Е. О применении системного анализа для решения проблем рациональ-! ного использования и охраны водных ресурсов// Материалы VII конф.асп. и мол.

ученых. Секция "Охрана геол. среды", Деп.ВИНИТИ N5521 от 26.12.1980, с.21-30. ' 40. Кошелева Н.Е. Методы моделирования в проектировании водохозяйственных

' систем// Материалы VIII конф.асп. и мол. ученых. Секция "Охрана геол. среды",

' Деп.ВИНИТИ N 5854-81ДЕП, с.34-50.

* 41. Кошелева Н.Е., Фролова H.JI. Возможности применения системного подхода при анализе и моделировании гидрологических систем// Материалы IX конф. асп. и мол. ученых. Серия "Охрана геол. среды", М., 15.3.1982. Деп ВИНИТИ N 782- 83ДЕП от 14.2.1983, с.33-49.

^ 42. Кошелева Н.Е., Назаров H.A. Об условиях применения уравнения Сен-Венана без

инерционных членов и кинематической волны для описания водных потоков// Материалы конф. асп. и мол. ученых. Серия "Охрана геол. среды и водных ресурсов", I М„ Деп. ВИНИТИ Ы6482-83Деп. от 2.12.1983, с.188-199.

f 43.Кошелева Н.Е., Миронова Е.М. Асимптотический метод решения уравнений движе-

ния водного потока// Материалы XII конф.асп. и мол. ученых геол. ф-та МГУ. Серия "Охрана геол.среды и водных ресурсов". Деп.ВИНИТИ N3715 от 22.5.1986. С.74-84.

44.Бурлин М.Ю., Кошелева Н.Е., Пашковский И.С. Прогнозное моделирование влажностного и солевого режима зоны аэрации массива орошения на персональном компьютере. Тез. докл. Всес. семинара "Применение ЭВМ при гидрогеохимическом моделировании". Л.: изд-во ЛГУ, 1991, с.27-29.

45.Кошелева Н.Е., Комиссарова И.Ф., Черных Н.А., Черных И.Н. Экологическая экспертиза сельскохозяйственных территорий, загрязненных тяжелыми металлами. Матер. Междунар. симпозиума "Проблемы экоинформатики". Звенигород, 1992, с.138-139.

46. Кошелева Н.Е., Комиссарова И.Ф., Шеин Е.В., Губер А.К. Математическое моделирование миграции и транслокации в растения тяжелых металлов для прогноза загрязнения почв// Материалы Междунар. симпозиума "Проблемы экоинформатики". Звенигород, 1992, с.140-141.

47.Вагнер В.Б., Кошелева Н.Е., Герасимова М.И., Исаченкова Л.Б. Разработка локальной почвенно-геохимической геоинформационной системы многоцелевого назначения. Тез. конф.Теохимия биосферы", Новороссийск, 1994, с.68-69.

48. Кошелева Н.Е. Исследование радиальной геохимической дифференциации почв методами многомерного статистического анализа. Тез. конф. "Геохимия биосферы", Новороссийск, 1994, с.72-73.

49.Kosheleva N.E., Komissarova I.F., Chernikh N.A. Heavy metal balance in arable soils: field experiments and computer modelling. Annalcs Geophysicae, part II, Supplement II, vol.13, 1995. С 298.

50.Kosheleva N.E., Komissarova I.F., Chernikh N.A., Lebedev S.N. Response of plant species to concentration levels of Zn,Pb and Cd as influenced by soil conditions. 3nd Internat. conf. on Biogeochemistry of Trace Elements, Paris, 15-19 May 1995.

51.Kosheleva N.E., Komissarova I.F., Chernikh N.A. The assessment of long-term effects of heavy metal loads on soils and crops: balance approach. Proc. of the 2d Internat. IAWQ Spec. Conf.and Symp. on Diffuse Pollution, Brno&Prague, 13-18 aug. 1995, part II, 593594.

52. Кошелева Н.Е. Об использовании количественных показателей для оценки радиальной дифференциации почв// "Теория и техника передачи, приема и обработки информации". Тез. докл. 2-ой междунар. конф. Харьков-Туапсе, ХТУРЭ, 1996, с.121-122.

53.Кошелева Н.Е. Прогнозная модель миграции тяжелых металлов в агроландшафтах// "Тяжелые металлы в окружающей среде". Сб. тез., Пущино, 1996, с.146-147, 272.

54.Kosheleva N.E., Garanushkin M.N. Heavy metal contamination of agricultural landscapes in Moscow region. Proc.of ext. abstracts of 5-th Internat. Conference on the Biogeochemistry of Trace Elements, July 11-15,1999. Vienna, Austria. Vol.11, p.968-969.

55.Kasimov N.S., Samonova O.A., Kosheleva N.E. Behaviour of trace elements in soils of Southern Taiga Ecosystems// 29th International geographical congress. 14-18 august 2000. Seoul, Korea. Abstracts, p.227-228.

56. Кошелева Н.Е. Применение метода регрессионных деревьев при обработке результатов ландшафтно-геохимических исследований// Тезисы Междунар. школы "Современные методы эколого-геохимической оценки состояния и изменений окружающей среды", Новороссийск, НИИ геохимии биосферы, 2003, с.67-68.

Усл. печ. л. 2,1_Зак. 482_Тираж 100 экз.

AHO «Издательство МСХА» 127550, Москва, ул. Тимирязевская, 44

17102

147 102

Содержание диссертации, доктора географических наук, Кошелева, Наталья Евгеньевна

Введение.

Глава I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ В ЛАНДШАФТНО-ГЕОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

1.1. Математическое моделирование в системе методов геохимии ландшафтов.

1.1.1. Роль моделирования в фундаментальных и прикладных исследованиях ландшафтно-геохимических систем.

1.1.2. Типы моделей.

1.1.3. Последовательность этапов моделирования.

1.2. Ландшафтно-геохимические системы как объект моделирования.

1.2.1. Иерархия и свойства ландшафтно-геохимических систем.

1.2.2. Классификация моделей миграции и трансформации вещества в ландшафтах.

Глава И. МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ МИГРАЦИИ И ТРАНСФОРМАЦИИ ВЕЩЕСТВА В ЛАНДШАФТНО

ГЕОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

2.1. Модели отдельных фаз водного цикла.

2.1.1. Стохастические модели метеорологических параметров, определяющих формирование миграционных потоков.

2.1.2. Тепло- и влагоперенос в элементарных ландшафтах.

2.1.3. Миграционные потоки в катенах.

2.1.4. Моделирование движения воды в русловой сети и в водоносных горизонтах.

2.2. Транспортные модели.

2.2.1. Моделирование водной миграции растворенных веществ.

2.2.2. Водная эрозия и твердый сток.

2.2.3. Распространение примесей в атмосфере.

2.3. Кинетические и термодинамические модели.

2.3.1. Кинетические модели геохимических процессов.

2.3.2. Термодинамические модели химических равновесий.

2.4. Модели биологической миграции.:.

2.4.1. Модели продукционных процессов.

2.4.2. Модели разложения органических веществ.

2.4.3. Модели биологического круговорота и пищевых цепей.

2.5. Комплексные модели.

2.6. Принципы построения комплексных моделей.

Глава III. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОДНОГО ЦИКЛА В КАСКАДНЫХ

ЛАНДШАФТНО-ГЕОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

3.1. Характеристика водного цикла в бассейнах малых рек гумидной зоны (на примере притока р. Москвы).

3.1.1. Физико-географические условия формирования поверхностного и подземного стока.

3.1.2. Особенности водного режима и баланса ландшафтов на исследуемой территории.

3.2. Динам ико-стохастическая модель водного цикла в бассейнах малых рек.

3.2.1. Структуризация системы.

3.2.2. Математическая модель.

3.2.3. Оценка инфильтрационного питания по данным режимных наблюдений с использованием функций влияния.

3.3. Моделирование водного режима речного бассейна и его изменений под влиянием хозяйственной деятельности.

3.3.1. Калибровка модели.

3.3.2. Моделирование миграции поверхностных и подземных вод в пределах речного бассейна.

3.3.3. Изменение водного режима бассейна при различных вариантах землепользования и водоотбора.

Глава IV. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОДНОЙ МИГРАЦИИ СОЛЕЙ В ЛАНДШАФТНО-ГЕОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С ПРЕОБЛАДАНИЕМ ХИМИЧЕСКОГО СТОКА.

4.1. Водно-солевой баланс степных ландшафтов в ненарушенных условиях и при орошении.

4.1.1. Условия формирования водно-солевого баланса природных ландшафтов юга черноземной зоны.

4.1.2. Характеристика процессов засоления и рассоления природных ландшафтов.

4.1.3. Особенности гидрологического и гидрохимического режима ландшафтов при орошении.

4.2. Комплексная модель влаго- и солепереноса в элементарных ландшафтах.

4.2.1. Вероятностная модель погоды.

4.2.2. Модель вертикального влагопереноса в системе "почва-зона аэрации-грунтовые воды".

4.2.3. Модель миграции ионов и диоксида углерода в почвенном воздухе.

4.2.4. Модель ионных равновесий почвенного раствора.

4.2.5. Численная реализация моделей.

4.3. Оценка изменений водного режима автономных ландшафтов при орошении (Явкинская оросительная система, юг Украины).

4.4. Прогноз водного и солевого баланса агроландшафтов (НижнеДнестровская оросительная система).,„„„„„.

4.4.1. Ландшафтно-геохимические условия водной миграции солей

4.4.2. Определение параметров и оценка адекватности моделей влаго- и солепереноса.

4.4.3. Прогноз водного и солевого режимов автономных и подчиненных ландшафтов.

4.5. Интегральная оценка водного режима оросительной системы.

4.5.1. Имитационная модель оросительной системы.

4.5.2. Оценка водообеспеченности оросительной системы и продуктивности агроландшафтов.

4.6. Обсуждение результатов.

Глава V. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОДНОЙ МИГРАЦИИ СОЛЕЙ В

АКВАЛЬНЫХ ЛАНДШАФТАХ.

5.1. Условия формирования и основные черты водного режима лиманов.

5.2. Характеристика системы "водохранилище - водоносный горизонт"лимана Сасык.

5.3. Математическая модель водного и солевого режима водохранилища.

5.3.1. Геофильтрационная модель подземных вод.

5.3.2. Водный баланс водохранилища.

5.3.3. Вынос солей через дно водохранилища.

5.3.4. Солевой баланс водохранилища.

5.4. Прогноз качества воды в водохранилище Сасык.

Глава VI. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСФОРМАЦИИ И МИГРАЦИИ

ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ В ПРИРОДНЫХ И АГРОЛАНДШАФТАХ.

6.1. Моделирование трансформации тяжелых металлов в почвах.

6.1.1. Формы тяжелых металлов и физико-химические процессы, определяющие их подвижность.

6.1.2. Методы моделирования.

6.1.3. Исследование подвижности тяжелых металлов в фоновых почвах Смоленско-Московской возвышенности.

6.1.3.1. Условия и факторы дифференциации тяжелых металлов.

6.1.3.2. Информационное обеспечение.

6.1.3.3. Построение и исследование регрессионных моделей подвижности тяжелых металлов.

6.1.3.4. Обсуждение результатов.

6.2. Моделирование транслокации тяжелых металлов из почвы в растения.

6.2.1. Поведение тяжелых металлов в системе "почва-растение".

6.2.2. Модели транслокации тяжелых металлов.

6.2.3. Оценка накопления тяжелых металлов в сельскохозяйственных культурах с использованием банка моделей.

6.3. Моделирование биогеоценотического круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах.

6.3.1. Баланс тяжелых металлов в почве.

6.3.2. Интенсивность поступления тяжелых металлов в почвы агроландшафтов Московской области.

6.3.3. Прогноз загрязнения тяжелыми металлами агроландшафтов юга Московской области.

6.3.4. Агротехнические приемы по уменьшению загрязнения агроландшафтов тяжелыми металлами.

Защищаемые положения и выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Математическое моделирование миграционных процессов в ландшафтно-геохимических системах"

При увеличении масштабов хозяйственной деятельности и антропогенного воздействия на ландшафты на первый план выходят задачи, требующие объединения различных моделей для контроля качества окружающей среды. Комплексные модели позволяют описать перемещение, накопление, химические взаимодействия и распад различных загрязняющих веществ и таким образом проследить их судьбу в компонентах ландшафта.

Необходимость в такого рода моделях обусловлена тем, что геохимическая нагрузка за последние десятилетия возросла на несколько порядков (Schnoor, 1996; Водяницкий, Добровольский, 1998). Постоянно используется 60 тыс. искусственных веществ, список которых ежегодно пополняют 1000-1500 новых. Проследить судьбу этих соединений в ландшафтах путем организации наблюдений очень сложно, так как их слишком много. Более перспективным подходом к прогнозированию поведения ТМ представляется математическое моделирование.

Пачепский, 1976, 1990; Гильманов, 1978; Сысуев, 1986, 2003; Рыжова, 1987, 1992; Козловский, 1991; De Vries et al., 1991, 1997; Parton, 1996; Назаров и др., 1999, 2001; Крайнов, 1999 и многие др.).

Методологической базой исследований миграционных процессов является системная концепция Б.Б. Полынова о структурообразующем значении потоков вещества в геохимических ландшафтах. Водным потокам в большинстве природных зон принадлежит ведущая роль: вода является носителем многих веществ и той средой, где протекают разнообразные физико-химические и биологические процессы их трансформации. Поэтому для нынешнего этапа развития математического моделирования миграционных процессов характерны поиски наиболее адекватных и эффективных способов формализации и интеграции геохимических знаний в модели массопереноса (Schnoor, 1996). Основой для интеграции являются модели гидрологического цикла, описывающие взаимодействие водных объектов с природными комплексами и влияние различных природных факторов и структур на интенсивность процессов миграции (Linsley, Crawford, 1960; Jonch-Clausen, 1979; Кучмент и др., 1983; Назаров и др., 1988, 1996, Кондратьев, 1992; Ландшафтно-гидрологический анализ., 1992; Корытный, 2001).

Таким образом, к настоящему времени в геохимии ландшафтов сложились предпосылки для развития количественной теории ландшафтно-геохимических процессов. М.А. Глазовской (1964) проведена типизация геохимических сопряжений в местных ландшафтах, для большинства из которых водная миграция является преобладающей формой. На основе этой типизации появилась возможность на следующем этапе исследований описать эти концептуальные схемы в виде математических соотношений между изучаемыми показателями и процессами и таким образом формализовать геохимические знания о строении и связях в ЛГС, осуществляемых водными потоками. Не менее важна разработка моделей, описывающих геохимическую нагрузку водных потоков, а также их физико-химические превращения и биологическую миграцию в различных ландшафтных условиях. Этой проблеме и посвящена диссертационная работа.

Цель работы - разработать, теоретически обосновать и практически использовать систему математических моделей, отражающих процессы движения воды, миграцию и трансформацию солей и тяжелых металлов в элементарных и каскадных ЛГС локального уровня. Для этого решались следующие задачи:

Модель водного и солевого режима оросительной системы в степной зоне реализована для Явкинской (Николаевская область) и Нижне-Днестровской (Одесская область) оросительных систем, по которым имелись результаты проектных изысканий Укрюжгипроводхода (г. Одесса) и данные наблюдений Причерноморской геологоразведочной мелиоративной экспедиции и Одесской гидромелиоративной экспедиции за 1970-1988 гг. Параметры и входные функции модели формирования качества воды в причерноморском лимане Сасык определены по материалам полевых изысканий института Укрюжгипроводхоз.

Исследования миграции и трансформации тяжелых металлов проводились на территории Московской и Калужской областей. Моделирование подвижности тяжелых металлов в почвах Смоленско-Московской возвышенности основано на материалах, собранных О.А. Самоновой и В.Б. Вагнером на территории Сатинского научно-учебного полигона МГУ в 1991-1995 гг. Для реализации балансовой модели круговорота тяжелых металлов в агроландшафтах использованы материалы полевых опытов Центральной опытной станции ВНИИ удобрений и агропочвоведения, проводимых Н.А. и И.Н. Черных, а также литературные данные.

Научная новизна. Разработаны теоретические основы моделирования и комплексные математические модели биогеохимических циклов, с помощью которых получены оценки и прогнозы миграционных процессов в элементарных и каскадных ЛГС локального уровня. Основные результаты работы, которые автор квалифицирует как новое достижение в развитии математического моделирования, состоят в следующем.

- классификацию математических моделей миграции и трансформации вещества в ЛГС, учитывающую пространственную организацию ЛГС, характер процессов и свойства участвующих в них веществ;

- теоретическое обобщение опыта разработки и применения математических моделей для описания отдельных видов и форм миграции и трансформации вещества в ЛГС;

- принципы построения комплексных моделей;

- водного цикла в каскадной системе 1-го порядка лесной зоны;

- водного и солевого режима оросительной системы в степной зоне;

- формирования качества воды в водохранилище лиманного типа;

Личный вклад автора. В диссертации изложены результаты многолетних прикладных и теоретических работ автора в области математического моделирования. Автор принимала участие в полевых и экспериментальных исследованиях, положенных в основу динамико-стохастической модели формирования поверхностного и подземного стока в бассейне р. Москвы. Ею проведена обработка натурных данных, калибровка и верификация всех моделей, в том числе с помощью процедуры, разработанной для определения инфильтрационного питания подземных вод. Автором были написаны и отлажены все основные компьютерные программы, реализующие представленные в работе модели. При этом в комплексных моделях ею были разработаны блоки, связанные с описанием погодных условий, поверхностного стока, движения в русле, биологической миграции и трансформации тяжелых металлов, а также с функционированием оросительных систем. Автором были выполнены все расчеты по моделям, последующий анализ и интерпретация полученных результатов моделирования. Она также участвовала во внедрении результатов исследований.

Практическая значимость работы состоит в том, в ней разработана методология моделирования миграционных потоков в ЛГС, которая позволяет осуществлять количественный расчет и прогнозировать движение воды и водных мигрантов в ландшафтах разных природных зон. Представленные модели, алгоритмы и программы могут быть использованы для регулирования водного и солевого режимов почв и других компонентов ландшафта, для экологической оценки последствий различных хозяйственных мероприятий и минимизации негативных последствий их реализации, для выбора оптимальных вариантов природопользования и охраны окружающей среды, для определения тенденций развития ЛГС в условиях глобального изменения климата.

Результаты моделирования были использованы в проектных разработках НижнеДнестровской и Явкинской оросительных систем на юге Украины (проектирующий институт Укрюжгипроводхоз). Компьютерная программа, реализующая динамическую модель формирования поверхностного и подземного стока, использовалась при создании постоянно действующей модели геологической среды зоны влияния Московского градопромышленного комплекса. Результаты исследований отражены в базе данных по состоянию территориально-аквальных комплексов малых и средних рек Московского региона (Per. свид. №7782 в Государственном регистре баз данных «Информрегистр»).

Основные направления исследования были поддержаны Государственной программой "Экологическая безопасность России" (1993-1995), Международным фондом Сороса (1994-1996), Российским фондом фундаментальных исследований (1999-2001), Федеральной программой "Университеты России - фундаментальные исследования".

Материалы диссертации нашли отражение в курсе лекций "Основы математического моделирования" для аспирантов ВНИИ удобрений и агропочвоведения (19891992) и используются автором при чтении курсов "Моделирование почвенных и ландшафтно-геохимических процессов" и "Математические методы обработки ландшафтно-геохимической информации" на географическом факультете МГУ. Разработанные в ходе исследования теоретические и методические вопросы вошли в учебное пособие "Моделирование почвенных и ландшафтно-геохимических процессов" (1997).

Автор выражает глубокую признательность научному консультанту данной работы члену-корреспонденту РАН профессору Н.С. Касимову. Автор искренне благодарен за ценные советы, поддержку и критические замечания профессору

М.А. Глазовской. Автор признателен коллегам, во взаимодействии с которыми в разные годы проводились исследования, нашедшие отражение в диссертации: Н.И. Алексеев-скому, В.Б. Вагнеру, М.И. Герасимовой, Д.Л. Голованову, В.А. Жуку, И.Ф. Комиссаровой, В.Ф. Ладонину, С.Н. Лебедеву, Е.М. Мироновой, В.Н. Михайлову, н.А. Назарову,

А.И. Новикову, И.С. Пашковскому, Т.Ф. Прилепиной, О.А. Самоновой, И.Л. Храновичу, И.Н. Черных, Н.А. Черных, Е.В. Шеину, В.П. Яковлеву.

Заключение Диссертация по теме "Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов", Кошелева, Наталья Евгеньевна

Эти выводы соответствуют существующим представлениям о процессах и механизмах мобилизации Zn в почвах. Zn аккумулируется в поверхностных горизонтах, где он сорбируется органическим веществом и глинистыми частицами, причем при рН < 7 происходит катионный обмен, а при рН > 7 - хемосорбция (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989). В щелочных условиях Zn адсорбируется наиболее сильно, в этих условиях возможно включение Zn в решетку глинистых минералов (Alloway, 1995). В кислой среде адсорбция иона Zn ослабевает за счет конкуренции со стороны других ионов, что приводит к десорбции из твердой фазы в почвенный раствор и к выщелачиванию Zn (Веригина, 1964).

С глинистыми минералами почв связано 24-63% от валового содержания Zn, с гидроксидами Fe и А1 - 14-38%, тогда как его легкоподвижные формы, извлекаемые ацетатно-аммонийным буфером, и органические комплексы составляют 1-20 и 1,5-2,3% соответственно (Зырин, Мотузова и др., 1979). По мнению этих авторов, образование органических комплексов и осаждение Zn в виде гидроксидов, карбонатов и сульфидов не имеют большого значения. Другие авторы считают, что органическое вещество оказывает большое влияние на поведение Zn в почвах (Веригина, 1964; Добровольский, 1983). Фракция фульвокислот и низкомолекулярных гуминовых кислот образует растворимые комплексы и хелаты с Zn, таким образом увеличивая его подвижность. Гуматы нерастворимы при рН < 7, а в щелочных условиях они растворимы, но ведут себя как коллоиды (Alloway, 1995). M.Sillanpaa (1972) объясняет максимум содержания водорастворимых форм Zn в органогенных горизонтах более низкими рН торфяных почв.

Многие авторы отмечают, что адсорбция Zn на гидроксидах Fe и Мп начинается с рН около 5 и возрастает с уменьшением кислотности, при этом емкость адсорбции быстро достигает насыщения (Interdisciplinary study., 1974), что объясняет отсутствие корреляции между содержанием валовых и подвижных форм Zn. В нейтральных и слабощелочных почвах Zn в больших количествах прочно удерживается оксидами Fe, а также находится в виде осадка гидроокиси Zn (Зырин, Мотузова и др., 1979; Орлов, 1985). Щелочные условия способствуют коагуляции и выпадению гуматов Zn, хотя по сравнению с гидроксидами Fe органическое вещество влияет на накопление Zn значительно слабее. Гидроксиды Fe в 1,5 раза больше и в 2 раза прочнее сорбируют Zn, чем гуминовые кислоты (Вrummer et al., 1983; McBride, 1989).

Улучшение точности регрессионной модели подвижного Zn, как и Си, вероятно, может быть достигнуто путем включения в модель дополнительных факторов, в первую очередь, содержания илистой фракции. Концентрация Zn увеличивается по мере уменьшения размера частиц и в илистой фракции превышает 60% от валового содержания (Зырин, Чеботарева, 1979; Самонова, Шахпендерян, 1997).

Свинец. Основные компоненты почвы, связывающие РЬ, - это карбонаты, глинистые минералы, оксиды Fe и Мп, а также гумус (Воробьева и др., 1980).

Органическое вещество, особенно высокомолекулярные гуминовые кислоты, оказывает большее влияние на иммобилизацию РЬ, чем карбонаты или гидроксиды, которые осаждаются в почве только при высоких рН (Sillanpaa, 1972). Поэтому для большинства почв характерна локализация РЬ в поверхностных гумусовых горизонтах (Глазовская, 1994).

Подвижность РЬ может сильно меняться под влиянием процессов восстановления, обусловленных высокой влажностью или затоплением (Sillanpaa, 1972). Текстура на подвижность влияет слабо: увеличение доли песчаных фракций вызывает лишь незначительное увеличение содержания растворимых форм РЬ. Последнее объясняет отсутствие в изученных нами автоморфных почвах статистической связи между концентрациями валовых и подвижных форм РЬ. Росту концентраций подвижного РЬ способствуют содержание гумуса, подвижных форм железа и марганца. В почвах всех фаций пространственные колебания подвижного РЬ также не связаны с его валовым содержанием и определяются величиной рН и содержанием подвижных форм Fe и Мп. Некоторое влияние оказывают органическое вещество и окислительно-восстановительные условия (рис.55г).

Между содержаниями подвижных форм РЬ и Мп установлена прямая положительная связь. Влияние рН неоднозначно. При больших концентрациях подвижного Fe (>5000 мг/кг) подвижность РЬ уменьшается с ростом рН, что можно объяснить увеличением прочности гидроксидов Fe в щелочной обстановке. Когда роль гидроксидов Fe невелика, максимум подвижного РЬ наблюдается при рН 6,06,2. Вне этого диапазона рН подвижность РЬ заметно уменьшается, что связано с увеличением вдвое сорбированных форм РЬ при изменении рН от 5,4 до 6,3 (Interdisciplinary study., 1974).

В гумусовых оглеенных горизонтах содержание подвижного РЬ снижается с ростом содержания гумуса. Это свидетельствует об уменьшении подвижности органических комплексов РЬ в восстановительных условиях. Окислительно-восстановительные условия минеральных горизонтов не влияют на содержание подвижных форм РЬ.

В кислой среде максимум кислоторастворимых форм РЬ наблюдается при больших содержаниях подвижных Fe (>7000 мг/кг) и Мп (>1000 мг/кг). Минимальное количество подвижного РЬ отмечается в щелочном диапазоне рН и в восстановительных условиях при небольших концентрациях подвижных Fe и Мп и высоком содержании органического вещества. Осаждение РЬ на щелочном барьере происходит в результате образования труднорастворимого гидроксида (Орлов, 1985).

Итак, кислотно-щелочные условия и подвижные формы Fe являются наиболее важными факторами, регулирующими аккумуляцию кислото-растворимых форм Pb. Некоторое влияние на этот процесс оказывает подвижный Мп, а в восстановительной среде - и органическое вещество. В целом выявленные зависимости согласуются с данными других исследований.

Хром. В исследованных нами почвах не обнаружено прямой зависимости между концентрацией кислоторастворимых форм Сг и окислительно-восстановительными условиями, но влияние подвижных Мп и Fe ощутимо. В автономных ландшафтах количество подвижного Сг в почвах прямо пропорционально его валовому содержанию, причем при концентрациях подвижного Мп до 700 мг/кг, характерных для нижней части почвенного профиля, коэффициент пропорциональности положительный, при более высоких -отрицательный. Рост подвижного Fe, а также уменьшение кислотности почвы приводят к накоплению подвижных форм Сг.

В почвах всех фаций концентрация подвижного Сг определяется содержанием его валовых форм, органического вещества и подвижных форм Мп и Fe (рис.55а). Между содержанием валовых и подвижных форм Сг существует положительная нелинейная зависимость, однако при избытке подвижного Мп она выражена слабо. В минеральных горизонтах установлен максимум подвижных форм Сг, что можно объяснить выносом Сг в нижнюю часть профиля в составе илистой фракции в процессе оподзоливания. Косвенным подтверждением этого является отрицательная корреляция между подвижным Сг и содержанием гумуса. Одновременно с ростом подвижного Fe происходит увеличение концентраций подвижного Сг, который, по-видимому, входит в состав оксидов и гидроксидов Fe. В ряде случаев это подтверждается близостью распределений содержания подвижных форм Сг и Fe (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989; Перельман, Касимов, 1999).

Таким образом, результаты моделирования обнаруживают сходство поведения Fe и Сг в почвах изученного региона. Они также указывают на важную роль подвижных соединений Мп и органического вещества в миграции соединений Сг.

Полученные результаты согласуются с общими закономерностями геохимии Сг. Накопление Сг в почвах определяется главным образом кислотно-щелочными и окислительно-восстановительными условиями. Подщелачивание почвенного раствора увеличивает растворимость Сг, что связывают с увеличением доли его 6валентных форм (Alloway, 1995). Окисление Cr(III) до Cr(VI) приводит к росту его подвижности, поскольку Cr(VI) слабо сорбируется глинами и гидроксидами Fe и Мп. Последние оказывают большое влияние на поведение хрома, так как окисление Cr(III) находится в зависимости от концентрации Мп02, а восстановление Cr(VI) -от соединений двухвалентного Fe (Линник, Набиванец, 1986). По геохимическим свойствам ион Cr(III) очень близок к Fe(III). Эти факты объясняют то, что построенное нами уравнение включает Fe и Мп, которые являются индикаторами кислотно-щелочных и окислительно-восстановительных условий.

Органическое вещество способствует восстановлению Cr(VI) до Cr(III) и образует с ним нерастворимые в воде комплексы (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989; Любимова, 1979). Поэтому солянокислая вытяжка извлекает в основном такие неорганические формы Cr(III), как гидроксиды и фосфаты (Alloway, 1995).

Никель. В дерново-подзолистых почвах автономных ландшафтов (выборка а) содержание подвижных форм Ni коррелирует с его валовым количеством и концентрацией подвижного Fe, причем по мере роста этих показателей скорость накопления подвижного Ni замедляется. Регрессионное уравнение включает также в качестве аргументов кислотно-щелочные условия и подвижный Мп. Рост рН способствует аккумуляции подвижного Ni, он может накапливаться на карбонатном барьере (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989; Никифорова, Безрукова, 1979). Связь между концентрациями подвижных форм Ni и Мп прямая положительная.

Для минеральных горизонтов почв всех фаций (выборка б) также характерна положительная связь подвижного Ni с его валовым содержанием и подвижным Мп (рис.556). Зависимость между количеством подвижного Ni и органическим веществом нелинейна. Минимум подвижного Ni наблюдается в органогенных горизонтах болотных почв, что отмечалось ранее (Никифорова, Безрукова, 1979), а также в минеральных горизонтах почв автономных ландшафтов. Максимальные содержания подвижного Ni приурочены к гумусовым горизонтам почв элювиальных и трансэлювиальных ландшафтов.

В глеевых горизонтах при высоких концентрациях подвижного Fe (>4000 мг/кг) происходит заметное снижение кислоторастворимых форм Ni по сравнению с неоглеенными, а если подвижного Fe меньше 4000 мг/кг - повышение. Такой же рост миграционной способности Ni наблюдался Е.М. Никифоровой, Т.П. Безруко-вой (1979) в кислой восстановительной среде, что обусловило минимум содержания его несиликатных подвижных соединений в горизонте A2g.

Из научной литературы известно, что важным фактором распределения Ni между раствором и твердой фазой почвы является рН; содержание глинистых частиц и гидроксидов Fe и Мп менее значимо (Alloway, 1995). Подвижность Ni возрастает при уменьшении рН, особенно ниже 6, и уменьшении емкости катион-ного обмена. Поэтому самые высокие содержания Ni наблюдаются в глинистых и суглинистых почвах и торфяниках. При этом считается, что органическое вещество способно мобилизовать Ni из карбонатов и оксидов, а также уменьшить его сорбцию глинами, но степень связывания этого металла органическими лигандами не может быть особенно высокой (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989). При выветривании Ni осаждается преимущественно оксидами Fe и Мп.

Главными факторами, определяющими поведение подвижных форм Ni в почвах смешанных лесов Смоленско-Московской возвышенности, являются его валовое содержание и окислительно-восстановительные условия. Значительную роль играют и гидроксиды Fe и Мп, что противоречит (Alloway, 1995). Кроме того, полученные результаты не подтверждают мнение о слабом связывании Ni органическим веществом (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989).

Кобальт. В изученных почвах среди факторов мобилизации Со ведущими оказались содержание подвижного Мп, кислотно-щелочные и окислительно-восстановительные условия. В дерново-подзолистых почвах концентрация подвижных форм Со пропорциональна количеству его валовых форм и подвижных форм Мп, влияние последних усиливается с ростом рН.

В почвах всех фаций зависимость между содержанием валовых и подвижных форм Со обратная, за исключением окислительных кислых условий, господствующих в автономных ландшафтах. Минералы Мп энергично сорбируют Со, об этом говорит значимый коэффициент парной корреляции между подвижными формами Мп и Со, равный 0,4. В окислительных кислых условиях происходит накопление подвижного Со. Аккумуляция идет и в оглеенных горизонтах почв супераквальных фаций с небольшим валовым содержанием Со (<10 мг/кг). При Св > 10 мг/кг наибольшие концентрации подвижного Со отмечаются в щелочном диапазоне рН.

Следовательно, для Со характерны два максимума подвижных форм. Первый приурочен к почвам подчиненных ландшафтов с восстановительной щелочной обстановкой и содержанием валового Со < 10 мг/кг. Здесь Со осаждается в основном в виде карбонатов на щелочном барьере, формирующимся в пойменных почвах. Второй максимум наблюдается в почвах автономных ландшафтов с окислительной кислой обстановкой и повышенными валовыми содержаниями Со. М. Sillanpaa (1972) так же не исключает возможности формирования двух максимумов подвижности Со: во-первых, в кислой среде при изменении рН от 7 до 4, во-вторых, в щелочной среде, например, при внесении больших доз извести.

Минимум подвижного Со соответствует восстановительной щелочной или нейтральной обстановке, повышенным валовым содержаниям Со и низким -подвижного Мп.

Таким образом, поведение Со зависит от его валового содержания в почве, которое дифференцировано по геохимическим ландшафтам и внутри почвенного профиля, о чем свидетельствуют довольно высокие коэффициенты вариации (табл.24). Это отражается в структуре регрессионного уравнения, которое содержит в качестве аргументов не только Св, но и произведения Св-рН и CB-g.

Сделанные на основе модели выводы о факторах мобилизации Со подтверждают ранее полученные данные для дерново-подзолистых почв (Зырин, Титова, 1979; Никифорова, Безрукова, 1979; Самонова и др., 2000) и соответствуют известным общим геохимическим закономерностям. Согласно им, подвижность Со наиболее сильно изменяется под влиянием кислотно-щелочных и окислительно-восстановительных условий. В щелочных условиях Со, как правило, неподвижен. Солянокислая вытяжка характеризует общий обменный Со в суглинистых почвах. В плохо дренируемых почвах количество экстрагируемого Со существенно больше по сравнению с хорошо дренируемыми почвами (Alloway, 1995).

Со довольно хорошо связан с некоторыми другими элементами в почве, особенно с Мп. В богатых минералами Мп почвах связь Со и Мп является доминирующим фактором его распределения (Зырин, Титова, 1979; Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989). По Taylor and McKenzie (цит.по (Alloway, 1995)), до 79% минеральных форм Со входит в состав или ассоциировано с оксидами Мп, причем адсорбция Со оксидами Мп резко усиливается с ростом рН.

В число факторов, определяющих содержание и накопление подвижного Со в почве могут входить органическое вещество и содержание глинистых частиц (Sillanpaa, 1972). Подвижность Со существенно зависит от характера его соединений с органическим веществом почв: органические хелаты Со легкоподвижны, особенно при высоких рН и в хорошо дренируемых почвах высокой (Кабата-Пендиас, Пендиас, 1989).

6.1.3.4. Обсуждение результатов

С помощью математического моделирования поведения ТМ получена новая информация об условиях и факторах мобилизации ТМ в почвах смешанных лесов -Смоленско-Московской возвышенности. Интерпретация моделей показала степень и "знак" влияния валового содержания ТМ, органического вещества, оксидов Fe и Мп, кислотно-щелочных и окислительно-восстановительных условий на содержание подвижных форм металлов. Установлено, что

- подвижность Мп и Си в изученных почвах определяют в основном их органо-минеральные соединения. Связь подвижных форм Pb с содержанием гумуса проявляется только в восстановительной среде. Соединения Сг с органическим веществом легкоподвижны и поэтому выносятся из почвенного профиля. Зависимость между содержанием гумуса и подвижных форм Ni нелинейна, у Со и Zn ее не обнаружено;

- щелочные условия способствуют уменьшению содержания подвижных форм Zn, Pb, Ni, Со и увеличению - Мп. Влияния рН на поведение Си и Сг не выявлено. У большинства ТМ (Мп, Си, Pb, Ni) в восстановительной глеевой среде концентрация подвижных форм снижается, у Zn - несколько увеличивается. Связь накопления подвижного Со с окислительно-восстановительными условиями неоднозначна и зависит от свойств преобладающих в почве соединений Со;

- ассоциированность Си, Zn, Pb, Сг, Ni с соединениями Fe, как правило, ведет к накоплению подвижных форм этих элементов с ростом содержания подвижного Fe. Значимый эффект на поведение ТМ оказывают подвижные соединения Мп, с увеличением концентрации которых растет количество подвижных форм Со, Zn, Pb, Ni и уменьшается - Си и Сг ;

- подвижные формы соединений Мп, Сг, Ni имеют прямую положительную связь с их валовыми концентрациями. Для Си и Со характерна обратная зависимость между этими показателями, а у Pb и Zn она отсутствует.

Выявлены значительные различия в поведении отдельных металлов при изменении почвенно-геохимических условий. Поэтому в исследуемых почвах не удалось выделить парагенезисов подвижных форм ТМ, стабильных во всех или большинстве генетических горизонтов (Самонова и др., 1998). Наиболее устойчивы пары (Zn, Pb); (Ni, Сг); (Мп, Со), обнаруживающие сходство поведения подвижных форм и ведущих факторов мобилизации. Поведение Си отличается наибольшей индивидуальностью.

Построенные модели могут быть эффективно использованы для решения ряда теоретических и практических задач почвоведения и геохимии ландшафтов:

- результаты моделирования подвижности ТМ на данном ключевом участке могут быть полезны при планировании более широких по территориальному охвату зональных исследований. Они позволяют сконцентрировать внимание на важнейших факторах и процессах, определяющих поведение ТМ в почвах смешанных лесов, и исключить второстепенные факторы;

- они дают основу для объективной оценки факторов мобилизации ТМ при проведении эколого-геохимической экспертизы устойчивости почв;

- модели имеют точность, достаточную для количественной оценки и картографирования условий миграции Мп, Cr, Ni, Pb в почвах. Пространственное распределение подвижных форм ТМ можно получить, выделяя на карте области с различным сочетанием факторов мобилизации ТМ в почвах и оценивая по моделям уровни содержания их подвижных форм.

Результаты моделирования подвижности Си, Zn, Со показали необходимость включения в модели дополнительных факторов, таких как Eh среды, содержание илистой фракции и групповой состав гумуса. В этом случае для увеличения информации потребуются новые экспериментальные исследования, направленные на углубление знаний о формах ТМ и механизмах их мобилизации в почвах смешанных лесов. По-видимому, определенное улучшение точности регрессионных моделей может дать учет пространственного положения точек опробования с характеристикой рельефа через локальные уклоны и кривизны дневной поверхности (Pachepsky et al., 2001). Выполнение такого исследования может обеспечить точная цифровая модель рельефа Сатинского полигона. Другой путь учета пространственного положения -определение геохимических ландшафтов через качественную переменную с последующим использованием алгоритма регрессионных деревьев.

6.2. Моделирование транслокации тяжелых металлов из почвы в растения 6.2.1. Поведение тяжелых металлов в системе "почва-растение"

ТМ принимают участие во многих биологических процессах, которые влияют на баланс ТМ в почвах и водах. В их числе транслокация ТМ в растения. Поступление ТМ в растения из почвы контролируют две группы факторов: содержание подвижных форм ТМ в почве, которое регулируется свойствами самой почвы, и биологические особенности растений по отношению к ионам ТМ.

На процесс поглощения ТМ растениями почва влияет двояким образом. С одной стороны, сорбция почвами ТМ снижает количество поступающих элементов в растения. С другой стороны, аккумуляция сорбированных элементов в верхних горизонтах, т.е. в зоне наибольшего распространения корней, способствует их поглощению растениями и большему накоплению в урожае, чем при свободной миграции ТМ в более глубокие горизонты почвы. Этот процесс биологического обогащения поверхностного горизонта почвы характерен для ландшафтов с обильным, насыщенным микроэлементами опадом, в (Рэуце, Кырстя, 1986) он отмечен для Си, РЬ и Zn.

Следовательно, сорбция ТМ почвами регулирует их транслокацию из почвы в растения и накопление ТМ в урожае. Неодинаковая прочность закрепления ТМ в почвах означает, что поступление ТМ в растения в первую очередь определяется типом почвы и теми свойствами, которые связаны с ее поглотительной способностью. Как было показано выше, кислотность, емкость поглощения, содержание органического вещества, гранулометрический и минералогический состав, окислительно-восстановительные условия сильно влияют на закрепление ТМ в почвах и тем самым на их поступление в растения. Почвам с высоким рН, содержанием глинистых минералов, карбоната кальция и органического вещества свойственна высокая поглотительная способность по отношению к ТМ; такие почвы или полностью освобождают растения от контакта с ТМ, или делают эти контакты менее опасными.

Удаление ТМ из почвенного раствора происходит в процессе осаждения или адсорбции. ТМ имеют повышенную способность к адсорбции органическим веществом и окислами, а также к замещению щелочных и щелочноземельных металлов. В кислых почвах подвижность ТМ повышается и увеличивается их доступность. Как правило, из кислых почв ТМ поступают в растения в значительно больших количествах, чем из почв слабощелочных, нейтральных или слабокислых. Так, на дерново-подзолистой почве (рН=5.5) при одинаковой дозе РЬ насыщенность им листовой ткани пшеницы в 2 раза, а кадмия в 2.5-7 раз выше, чем на высокобуферном черноземе (рН=7.6) (Ильин, Степанова, 1980).

В то же время сами растения обладают защитными свойствами к поглощению ТМ. В растениях существует несколько систем контроля за поступлением ионов. В основном они находятся в корнях и репродуктивных органах (семенах и плодах). Здесь имеются механизмы регламентации поступления ионов в растения (Рубин, 1980). Изучение транслокации ТМ в растения показало, что на первых этапах поступления ТМ из почв их основная часть задерживается в корнях растений (Sankaran, Phillip, 1990; Lubben, Sauerbeck, 1991; Youzef, Chino, 1991). Например, концентрация Cd в вегетативной массе может быть в 20 раз меньше, чем в корнях, а РЬ в 30-40 раз. Предполагается, что задержание происходит по периферии корней, в зоне так называемого пояска Каспари (Кларксон, 1978).

Вместе с тем защитные механизмы корневой системы ограничены и при интенсивном поступлении токсичных ионов из почвы она не в состоянии полностью оградить вегетативную массу от загрязнения; ТМ начинают проникать в надземную часть растений. При этом растения контролируют поступление химических элементов в репродуктивную часть (семена). Отмечены ситуации, когда из-за сильного загрязнения почвы ТМ вегетативная масса растений насыщается выше допустимого предела ТМ, тогда как в семенной продукции этих же растений токсичный уровень не достигается (Ильин, 1991). Концентрации Cd, Zn, РЬ и Сг в зерне яровой пшеницы были ниже, чем в соломе на почвах с высоким содержанием данных ТМ (Lubben, Sauerbeck, 1991). В плодах томатов, выращенных на загрязненных Cd почвах, не отмечалось накопления Cd, в то время как содержание его в корнях и листьях было очень высоким (Pessarosos и др., 1991).

Разные металлы имеют неодинаковые возможности преодоления защитных барьеров в растениях. Физиологическая роль некоторых элементов, например Ni и Си, которые необходимы растениями в генеративных органах, приводит к тому, что наряду с их высоким содержанием в корнях растений отмечается их повышенная концентрация в зерне и в органах, запасающих питательные вещества, при меньшем содержании в вегетативной части растений (Соловьев, 1983; Sauerbeck, Heir, 1991).

С другой стороны, различные виды растений обладают неодинаковыми по силе механизмами защиты вегетативной и репродуктивной части от ТМ. В озимой ржи накопление Си в вегетативной массе и зерне выше по сравнению с пшеницей (Соловьев, 1983). Вегетативные органы ели обладают большей способностью накапливать РЬ, чем органы сосны (Ржаксинская, 1980). Клен (Acer psudolatonus L.) выдерживает высокие уровни загрязнения Си, Cd, Zn и РЬ, в то время как его семена не обладают толерантностью к данным элементам и поэтому возобновление данной породы ограничено (Dickenson et al., 1991).

В процессе развития растений поглощение ТМ не остается постоянным, а меняется в зависимости от фенофаз, физиологических особенностей и биохимических процессов. В связи с этим накопление ТМ в растениях варьирует от одного вида к другому и может отличаться на 2-4 порядка и более (Ильин, Степанова, 1980; Sauerbeck, Heir, 1991; Sauerbeck, 1991; Ertel et al., 1991; Тяжелые металлы., 1994).

Среди причин избирательного поглощения растениями ТМ А.Д. Айвазян (1974, цит. по Мотузовой, 1999) выделяет условия их происхождения. Гумидокатные растения накапливают катионогенные элементы, которые обладают наибольшей подвижностью в гумидных областях. Ариданитные растения концентрирует подвижные в аридных регионах анионогенные элементы. Автор выделяет четыре ассоциации микроэлементов: 1 - типичные катионогенные элементы (Zn, Мп); 2 -катионогенные элементы (Си, Ag, Pb, Со, Sr, Ni), которые поглощаются растениями вне зависимости от центра их происхождения, причем в аридных условиях поглощению способствует высокая подвижность растворимых карбонатных и бикарбонатных комплексов; 3 - анионогенные элементы (Мо, В), которые активно накапливаются в ариданитных и менее активно в гумидокатных растениях; 4 -типичные анионогенные элементы (Сг, V, Ti, частично Zr), которые накапливаются только в аридных условиях, особенно в солонцах.

Растения поглощают почти все питательные элементы, в том числе и ТМ, в неорганической форме; органические соединения, находящиеся в почвенном растворе, обычно подвергаются минерализации прежде, чем входящие в их состав питательные элементы поступят в растения. Растения обеспечиваются ионами ТМ в первую очередь за счет их поглощения корневой системой. Кроме того, ТМ могут поступать в составе аэрально-техногенного потока и способны накапливаться и удерживаться в листьях растений. В частности, в листьях дуба монгольского в зонах сильного и умеренного аэротехногенного воздействия содержание Си перед листопадом в 1.5-2 раза больше, чем в фоновых условиях, Zn и Cd в 4-5 раз больше, РЬ в 16-20 раз больше (Елпатьевский, Аржанова, 1985). Тем не менее, основной механизм обеспечения растений - это поглощение корневой системой. Косвенная оценка корневого поглощения ТМ по изменению их концентраций в листьях до и после выпадения атмосферных осадков показала, что корневое поглощение ТМ превосходит в 1.5-2.5 раза поступление ТМ за счет поверхностного загрязнения листового покрова (Елпатьевский, Аржанова, 1985).

6.2.2. Модели транслокации тяжелых металлов

В моделировании поведения ТМ в системе "почва-растение" существуют два основных направления. Первое направление основано на применении разного рода эмпирических моделей, второе - динамическое моделирование с использованием аппарата дифференциальных уравнений.

В моделировании поглощения и накопления ТМ растениями агроландшафтов преобладает эмпирический подход, в частности, используется регрессионный анализ (Зырин и др., 1980; Godbold, 1991; Цаплина, 1992 и др.). Простейшей эмпирической моделью является однофакторная линейная модель, позволяющая определить содержание ТМ в растении по его содержанию в почве и коэффициенту транслокации. Справедливость линейной модели подтверждается данными опытов с однотипными почвами, загрязненными ТМ. Например, содержание Cd в растениях как функция его концентрации в прикорневой зоне в почвах Румынии (Рэуце, Кырстя, 1986) описывается следующими уравнениями:

Г = 275+24,56 X1033 для кукурузы;

Y = 0,63+9,78 X1083 для фасоли.

Аналогичные результаты получены для Zn, Си, Hg. Высокие коэффициенты корреляции между содержанием Zn в растениях и почвенном покрове отмечались вблизи предприятий цветной металлургии, менее высокие - для Cd и слабые для Си и Pb (Godbold, 1991).

Однако допущение линейности связи между концентрациями ТМ в растении и почве не всегда соответствует реальным условиям. Кроме того, однофакторный анализ дает возможность построить зависимость накопления металлов в растениях с содержанием их в почве только для условий конкретных опытов (Alloway, 1990). Нередко взаимосвязь между этими показателями характеризуется невысокими коэффициентами корреляции, поскольку маскируется действием других, не включаемых в модель факторов (Сабаева, Малахова, 1991, Орлов, 1985; Sheppard, Evenden, 1987). Поэтому содержание ТМ в растительной продукции порой выше на почвах с меньшим содержанием ТМ по сравнению с почвами с более высоким их содержанием (Ильин, 1991). Это обусловлено тем, что при одном и том же валовом содержании ТМ в почве их доступность для растений различна в силу различных физико-химических свойств почв: кислотности, содержания органического вещества, обменных оснований, механического состава и др.

В работе И.Г. Малкиной-Пых (1996) для описания поглощения загрязняющих веществ растением используется метод функций отклика, с помощью которого учитывается влияние конкретных факторов среды и свойств загрязнителя.

Обобщенная функция отклика определяется как

Fj = t\fj{xj,aj), где fj - частные функции отклика индекса резистентности рассматриваемого элемента экосистемы на значения факторов хр т.е. характеристик среды (например, почвы), aj -вектор параметров, п - количество характеристик. Дополнительным ограничением является условие нормирования: maxfj{xjP',aj^ = 1, где х/р' - оптимальное с точки зрения резистентности значение характеристики среды.

Этот подход был реализован при моделировании миграции Sr в элементарных экосистемах. Динамика поглощения радионуклида сельскохозяйственной культурой рассчитана в зависимости от его содержания в почве, которая, в свою очередь, связана с почвенной кислотностью, емкостью поглощения, содержанием ионов кальция, гумуса и илистой фракции. При этом частные функции отклика нелинейны и определяются эмпирическим путем. Такой подход может быть использован и для описания поглощения ТМ с некоторыми изменениями в наборе учитываемых факторов.

Включение нескольких факторов в регрессионные модели дает возможность более глубокого исследования связей в системе "почва-растение", хотя требует для своей реализации обширной базы данных с результатами экспериментальных исследований.

В естественных ценозах моделируется круговорот ТМ: рассчитываются потери ТМ с опадом, листовое поглощение наземной частью биомассы и корневое поглощение (De Vries et al., 1997). Эти модели основаны на экспериментальных оценках, т.е. являются эмпирическими. Количество ТМ, поступающих в подстилку с опадом, равно величине опада Fy, умноженной на содержание ТМ в опаде с/Л//,:

MV = F{j- • ctMii.

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора географических наук, Кошелева, Наталья Евгеньевна, Москва

1. Аверьянов С.Ф. Фильтрация из каналов и ее влияние на режим грунтовых вод. М.: Колос, 1982.237 с.

2. Аверьянов С.Ф., Голованов А.И., Никольский Ю.Н. Расчет водного режимамелиорируемых земель// Гидротехника и мелиорация. 1974. №3. С.34-38.

3. Агроресурсы и производительность сельского хозяйства Нечерноземья/ Под ред. Углова В.А. М.: изд. МГУ, 1992, 142 с.

4. Агротехногенное загрязнение почвенного покрова тяжелыми металлами: источники, масштабы, рекультивация// Большаков В.А., Краснова Н.М., Борисочкина Т.И. и др. М.: Почвенный ин-т им. В.В. Докучаева, 1993. 92 с.

5. Айдаров И.П. Регулирование водно-солевого и питательного режима орошаемых v^ земель. М., Агропромиздат, 1985. 304 с.

6. Айдаров И.П., Голованов А.И., Мамаев М.Г. Оросительные мелиорации. М.: Колос, 1982, 176 с.

7. Айдаров И.П., Клыков В.Е., Пестов Л.Д., Шульгин Д.Ф. Математическое моделирование ионного обмена между поровым раствором и ППК в зоне аэрации// Моделирование почвенных процессов. Пущино: АН СССР, 1985. С.96-107.

8. Акимова Т., Хаскин В., Батоян В.В., Моисеенков О.В. Сравнительный анализ и оценка экологической ситуации в районах Московской области. М., 1994, 34 с.

9. Алексеев Ю.В. Тяжелые металлы в почвах и растениях. Л.: Агропромиздат, 1987, 142с.

10. Алексеевский Н.И. Формирование и движение речных наносов. М.: МГУ, 1998. 202 с.

11. Алпатьев A.M. Влагооборот культурных растений. Л.: Гидрометеоиздат, 1954. 248 с.

12. Алпатьев A.M. Влагообороты в природе и их преобразование. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. 323 с.

13. Анализ существующего положения, оценка региональных особенностей и прогноз сельскохозяйственного использования осадков Московских станций аэрации в хозяйствах Московской области. М.: ВАСХНИЛ, 1989. 218 с.

14. Антипов-Каратаев И.Н., Кадер Г.М. К мелиоративной оценке поливной воды, имеющей щелочную реакцию// Почвоведение, 1961, №3, с.60-65.

15. Арбузова Л.С., Филиппович И.Н., Ротарь В.И. и др. Отчет по геологическому доизучению м-ба 1:200000 четвертичного покрова в пределах листов -35-XX1V, -36-УШ, XIII, XIV, XIX, Одесса, 1985.

16. Аргучинцев В.К. Численное моделирование распространения аэрозолей в погранич-ном слое атмосферы// Оптика атмосферы и океана. 1994, т.7, №8, с.1106-1111.

17. Аргучинцев В.К., Агручинцева А.В. Модели и методы для решения задач охраны атмосферы, гидросферы и подстилающей поверхности. Иркутск: Иркутский госуниверситет, 2001. 115 с.

18. Аргучинцева А.В. Моделирование накопления на подстилающей поверхности полидисперсных аэрозолей антропогенного происхождения// Оптика атмосферы и океана. 2000, т. 13, №9, с.865-870.

19. Аржанова B.C., Елпатьевский П.В. Геохимия ландшафтов и гехногенез. М.: Наука, 1990, 196с.

20. Аржанова B.C., Елпатьевский П.В. Миграция микроэлементов в бурых горнолесных почвах// Почвоведение, 1979, N 11, с. 51-60.

21. Арманд А.Д. Самоорганизация и саморегулирование географических систем. М.: Наука, 1988. 259 с.

22. Арманд А.Д., Таргульян В.О. Некоторые принципиальные ограничения эксперимента и моделирования в географии// Изв. АН СССР, серия географическая, 1974, №4, с.129-138.

23. Атлас почв Украинской ССР. Под ред. Н.К.Крупского, Н.И.Полупана. Киев: Урожай, 1979. 160 с.

24. Ачкасов А.И. Распределение микроэлементов в агроландшафтах Московской области. Дисс. на соискание уч. ст. к.г.н. М., МГУ, 1987, 524 с.

25. Багров Н.А. О распределении месячных сумм осадков// Труды ЦИП, 1965, вып. 139, с.3-21.

26. Баер Р.А., Лютаев В.В. Водный баланс почвогрунтов зоны аэрации орошаемых массивов юга Украины// Проблемы ирригации почв юга Черноземной зоны. М.: Наука, 1980. С.2-8.

27. Базилевич Н.И. Биологическая продуктивность экосистем Северной Евразии. М.: Наука, 1993, 292 с.

28. Барбер С.А. Биологическая доступность питательных веществ в почве. М.: ВО Агропромиздат, 1988. 376с.

29. Барон В.А., Планин Ю.А. Прогноз многолетнего режима минерализации поровых вод при орошении. М.: Недра, 1974. 87 с.

30. Батлер Д.Н. Ионные равновесия (математическое описание). Л.: Химия, 1973. 446 с.

31. Белолипецкий В.М., Шокин Ю.И. Математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды. Новосибирск: изд-во ИНФОЛИО-пресс, 1997. 240 с.

32. Белякова Т.М., Павленко И.А. Полевая учебная практика по почвоведению. Учебное пособие. М.: изд-во МГУ, 1987. 102 с.

33. Jpi 37. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.:

34. Гидрометеоиздат, 1985. 272 с.

35. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем// Системные исследования. М.: Наука, 1973. С.33-59.

36. Беручашвили Н.Л. Кавказ: ландшафты, модели, эксперименты. Тбилиси: Изд-во Тб. гос. ун-та, 1995. 316с.

37. Бефани А.Н. Теория и расчет стока со склонов переменной ширины// Тр. ОГМИ, 1949, вып.4, с. 177-204.

38. Биогеохимические основы экологического нормирования// Башкин В.Н., Евстафьева Е.В., Снакин В.В. и др. М.: Наука, 1993. 304 с.

39. Биогеохимический цикл тяжелых металлов в экосистеме Нижнего Дона// Бессонов О.А., Белова С.Л., Водолазкин Д.И. и др. Ростов-на-Дону: изд-во Ростовского ун-та, 1991. 112 с.

40. Богатырев Л.Г., Рыжова И.М. Биологический круговорот и его роль в почвообразовании. М.: изд-во МГУ, 1994. 80 с.

41. Hjf. 44. Бородулин А.И., Майстренко Г.М., Чалдин Б.М. Статистическое описаниераспространения аэрозолей в атмосфере. Новосибирск: НГУ, 1992. 123 с.

42. Бочевер Ф.М., Лапшин Н.Н., Орадовская А.Е. Защита подземных вод от загрязнения. М.: Недра, 1975. 254 с.

43. Брукс К., Карузерс Н. Применение статистических методов в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1963.415 с.

44. Бруяко А.В., Бруяко B.C., Дроженко А.С., Красова Е.В. Отчет по комплекснойф гидрогеологической и инженерно-геологической съемке м-ба 1:50000 для целеймелиорации на площади планшетов -35-84А,Б-а,в,г,В,Г,95А, Б, 96А, Б-а, Одесса, 1986.

45. Буданов Н.Ф. Требования к качеству оросительной воды// Водное хозяйство. Киев: Урожай, 1965. Вып.1. С.38-56.

46. Вагнер В.Б., Кошелева Н.Е., Герасимова М.И., Исаченкова Л.Б. Разработка локальной почвенно-геохимической геоинформационной системы многоцелевого назначения// Тез. докл. I междунар. сов. "Геохимия биосферы".

47. Новороссийск, 1994, с.68-69.

48. Вадюнина А.Ф. Агрофизическая и мелиоративная характеристика каштановых почв юго-востока европейской части СССР. М.: изд-во МГУ, 1970. 324 с.

49. Варшал Г.М., Кощеева И.Я., Сироткина И.С. и др. Изучение органических веществ поверхностных вод и их взаимодействия с ионами металлов. Геохимия, 1979. N4. С.598-607.

50. Васильевская В.Д., Якушевская И.В. Микроэлементы в почвах Центрального экономического района// География почв и почвенное районированиеф Центрального экономического района СССР. М.: изд. МГУ, 1972, с.411-421.

51. Васильченко А.В., Посохов Е.В. Гидрохимия грунтовых и дренажных вод Багаевско-Садковской оросительной системы. Гидрохимические материалы. Л.: Гидрометеоиздат, 1975, т.64, с.247-258.

52. Вельтищева Н.С. Методы моделирования промышленного загрязнения атмосферы. (Обзор). Обнинск, 1975. 38 с.

53. Веригина К.В. Цинк, медь, кобальт в почвах Московской области //

54. Микроэлементы в некоторых почвах СССР. М.: Наука, 1964, с.27-84.

55. Водяницкий Ю.Н., Добровольский В.В. Железистые минералы и тяжелые металлы в почвах. М., Почвенный ин-т РАСХН, 1998. 216 с.

56. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: изд-во МГУ, 1977, 256 с.

57. Войтович Н.В. Плодородие почв Нечерноземной зоны и его моделирование. М.: Колос, 1997.387 с.

58. Воробьева Л.А., Рудакова Т.А., Лобанова Е.А. Элементы прогноза уровня концентраций тяжелых металлов в почвенных растворах водных вытяжках из почв// Тяжелые металлы в окружающей среде. М.: Изд-во МГУ, 1980. С.28-34.

59. Воронков Н.А. Влияние лесных насаждений на сток и качество воды малых рек// Вопросы географии, "Малые реки", вып. 118. М.: Мысль, 1981, с.97-108.

60. Воронков Н.А. Элементы водного баланса леса в зависимости от почвенно-грунтовых условий и породного состава насаждений// Вопросы географии, "Ландшафт и воды", вып. 102. М.: Мысль, 1976, с. 122-134.

61. Воропаев Г.В., Исмайылов Г.Х., Федоров В.М. Моделирование водохозяйственных систем аридной зоны СССР. М.: Наука, 1984, 312 с.

62. Гаврилова И.П. Микроэлементы в почвах Сатинского полигона //Материалы географических исследований Сатинского учебного полигона и смежных территорий в бассейне Средней Протвы, вып. Ill, М., 1979, с. 162-173. Деп.ВИНИТИ N1893-79.

63. Гаврилова И.П., Касимов Н.С. Практикум по геохимии ландшафта. М.: изд-во МГУ, 1989. 72 с.

64. Гаранюшкин М.Н., Кошелева Н.Е. Моделирование распределения микроэлементов в почвах и донных отложениях западного побережья Каспийского моря.// Геоэкология Прикаспия, вып.6. М., географический факультет МГУ, 2003 (в печати)

65. Гаррелс P.M., Крайст 4.JI. Растворы, минералы, равновесия. М., Мир: 1968. 368 с.

66. Геннадиев А.Н. Почвы и время: модели развития. М.: МГУ, 1990. 232 с.

67. Геология СССР. T.XLV. М.: Недра, 1969. 420с.

68. Геология шельфа УССР. Лиманы. Киев: Наукова думка, 1984. 127 с.

69. Геология шельфа УССР. Тектоника. Киев: Наукова думка, 1987. 205 с.

70. Геохимия окружающей среды// Сает Ю.Е., Ревич Б.А., Янин Е.П. М.: Недра, 1990.344 с.

71. Геоэкологическое моделирование для целей управления природопользованием в условиях изменений природной среды и климата// Под ред П.М. Хомякова. М.: Эдиториал УРСС, 2002,400 с.

72. Герасимова М.И. География почв СССР. М.: Высшая школа, 1987, 224с.

73. Герасимова М.И. Почвы Сатинского учебного полигона// Комплексная географическая практика в Подмосковье. М.: изд-во МГУ, 1980, С. 101-119.

74. Гильманов Т.Г. Математическое моделирование биогеохимических циклов в травяных экосистемах. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1978. 168 с.

75. Гильманов Т.Г., Базилевич Н.И. Концептуальная балансовая модель круговорота органического вещества в экосистеме как теоретическая основа мониторинга// Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. М., 1983.

76. Глазовская М.А. Геохимические основы типологии и методики исследований природных ландшафтов. М.: изд-во МГУ, 1964. 230 с.

77. Глазовская М.А. Ландшафтно-геохимические системы и их устойчивость к техногенезу// Биогеохимические циклы в биосфере. М.: Наука, 1976. С.

78. Глазовская М.А. Теория геохимии ландшафтов в приложении к изучению техногенных потоков рассеяния и анализу способности природных систем к самоочищению// Техногенные потоки вещества в ландшафтах и состояние экосистем. М.: Наука, 1981. С.5-41.

79. Глазовская М.А. Геохимия природных и техногенных ландшафтов СССР. М.: Высшая школа, 1988. 328 с.

80. Глазовская М.А. Качественные и количественные оценки сенсорности и устойчивости природных систем к техногенным кислотным воздействиям// Почвоведение. 1994. N1. С. 134-139.

81. Глазовская М.А. Критерии классификации почв по опасности загрязнения83.84,85,86,87,8889,90

Информация о работе

Кошелева, Наталья Евгеньевна
доктора географических наук
Москва, 2003
ВАК 25.00.23

Диссертация

Математическое моделирование миграционных процессов в ландшафтно-геохимических системах - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы