Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Анализ распределения загрязняющих веществ в урболандшафтах методом главных компонент

ВАК РФ 11.00.11, Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов

Автореферат диссертации по теме "Анализ распределения загрязняющих веществ в урболандшафтах методом главных компонент"

/

| На правах рукописи

ДОЛЖИКОВА Елена Михайловна

р Г б од

- з аир гт

АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮ 11ЩХ ВЕЩЕСТВ В УРБОЛАНДШАФТАХ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

11.00.11 - Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Р^^лг. ттт ТТ^тпг 1ПЛП

Работа выполнена в Южно-Российском государственном техническом университете (Новочеркасском политехническом институте)

Научные руководители: доктор химических наук, профессор

Хентов Виктор Яковлевич, доктор биологических наук Приваленко Валерий Владимирович. Научный консультант: доктор технических наук, доцент

Надтока Иван Иванович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Угольницкин Геннадий Анатольевич, кандидат технический наук • Земченко Галина Николаевна.

Ведущая организация: Новочеркасский межрайонный комитет по охране

окружающей среды.

Защита состоится 10 марта 2000 г. в 11 насов на заседании диссертационного совета К 063.64.04 в Ростовском государственном строительном университете по адресу: 344022, г.Ростов-на-Дону, ул. Социалистическая, 162, РГСУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ростовского государственного строительного университета.

Два экземпляра отзыва на автореферат, заверенные гербовой печатью, просим направлять по указанному выше адрес)'.

Автореферат разослан 8 февраля 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент хь=Е

1Х„г I I I Г<Х

н82-т. о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Контроль качества среды относится к важнейшей функции природоохранной деятельности, поскольку он призван создать надежное информационное обеспечение для планирования и осуществления эффективных мер по защите окружающей среды. Проведение исследований по экологическому мониторингу сопряжено с такими проблемами как большой объем аналитических работ, значительные финансовые затраты, несовершенное методическое обеспечение по оцениванию экологической ситуации, обработка банка многомерных данных и др.

Необходимость разработки новых природоохранных мероприятий и повышения качества среды обитания особенно актуальна для урбанизированных территорий, как правило, являющихся развитым! промышленными центрами и, следовательно, зонами повышенного экологического риска. Город, представляя собой промышленную и коммунально-бытовую структуру, образует обширные аномалии загрязняющих веществ в составе как природных соединений, так и соединений техногенного происхождения. Построение карты зон повышенных или пониженных по сравнению с фоновыми или нормативными концентрациями контролируемых соединений, осуществляется по результатам опробования преимущественно депонирующих (накапливающих) сред. Для получения объективной оценки экологической ситуации в числе других сведений необходима информация о пространственном и временном варьировании концентраций токсичных соединений в среде. Выделение наиболее информативных параметров мониторинга среды играет важную роль для характеристики тенденций формирования аномалий загрязняющих веществ, а также для определения необходимого и достаточного перечня показателей, требующих систематического контроля. В связи с этим, все возрастающую роль в экологических исследованиях играет многомерный анализ данных, использующий для изучения взаимовлияния исходных величин вероятностный подход.

ТТл Г»« »-»«-» (-\r\-rt » •"»ЛТ.»ТТТ/"ЧТТ<*ЛТ»/*<Т Г> /-\ТТТ*ТТ"»|ГТГ""»^ТТТТТ» ГГ Т *

1 ю ри^гх; 1 П1 0<-11\_1 Ц\; 1 О 1 ЛИЛИЮСИЦИЛ V X шипи 1 у/рши О 1ХУ-

гических сред на основе многомерного моделирования распределения загрязняющих веществ в урболандшафтах.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи исследования:

1. Изучить специфику накопления и проблемы обработки экологической информации в городах Нижнего Дона. Проанализировать существующие методы оценивания урболандшафтов с точки зрения вероятностно-статистического исследования. Выбрать оптимальный метод анализа для оценки и классификации распространения загрязняющих веществ в депонирующих средах.

2. Разработать математическую модель для описания распределения многомерных полей загрязнения урболандшафтов. Выявить пространственные и временные закономерности распределения загрязняющих примесей в различных экологических средах.

3. Разработать метод классификации и снижения размерности пространства параметров экологического контроля (загрязняющих веществ и контрольных пунктов отбора проб).

4. Разработать методические рекомендации по анализ)', классификации и снижению размерности многомерного пространства результатов мониторинга урболандшафтов, позволяющие оптимизировать систему природоохранных мероприятий.

Научная новизна. На сегодняшний день геохимический метод оценки состояния окружающей среды признан ведущим, благодаря возможности изучения сложной структуры урбанизированных зон путем подробного картографирования аномалий загрязняющих примесей. В качестве математической обработки геоэкологической информации используются элементарные статистики, корреляционный анализ и сопоставление фактических концентраций загрязнителей с предельно-допустимыми или фоновыми значениями. В диссертационной работе впервые:

1. Предложено использование многофакторного метода главных компонент в экологическом мониторинге урболандшафтов.

2. Предложена математическая модель для классификации контролируемых токсичных металлов и точек опробования в экологических средах, включая сопредельные, на основе метода главных компонент.

3. Исследованы динамические свойства факторов распределения концентраций токсичных металлов в течение 10-ти лет геохимического мониторинга .

4. Разработаны методические рекомендации по оптимизации экологического мониторинга урболандшафтов на основе многофакгорного метода главных компонент.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обусловлена корректным применением математических методов исследований, экспериментальной проверкой теоретических положений и применением на всех этапах работы стандартных методов и нормативов контроля качества окружающей среды.

Основу диссертационной работы составляет многофакторное исследование результатов контроля содержания S тяжелых металлов в пробах почв и растений в 22 контрольных точках г.Новочеркасска, выполненных Новочеркасским городским центром экологической информации и мониторинга в 1996г. и результатов эколого-геохимического мониторинга 9 тяжелых металлов по пробам, отобранным в порядка 2000 литохимических и 100 атмохимических контрольных точках г.Ростова-на-Дону, выполненных Ростовским территориальным геоэкологическим центром «Ростовгеомониторинг» в период 1989-1998т.г.

Практическая значимость. Предложенный в работе алгоритм классификации и анализа факторов формирования контролируемых процессов загряз-неши позволяет более точно оценивать и прогнозировать экологическую ситуацию в урболандшафтах, а также позволяет сократить количество необходимых для оценки точек отбора проб. Выводы, сделанные по результатам исследований, легли в основу разработки плана мероприятий по оптимизации мониторинга окружающей среды г.Новочеркасска и г.Ростова-на-Дону.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы использованы и внедрены:

- Новочеркасским городским центром экологической информации и мониторинга;

- Новочеркасским межрайонным комитетом по охране окружающей среды;

- Научно-производственным предприятием «Экологическая лаборатория» г.Ростова-на-Дону,

- Ростовским территориальным геоэкологическим ЦсНТрОМ «Ростовгеомониторинг»

Апробации работы.

Основные положения диссертации доложены и обсуждены на межвузовских научно-технических конференциях «Безопасность жизнедеятельности. Охрана труда и окружающей среды» РГАСХМ (г.Ростов-на-Дону, 1998-99г.г.), международной научно-технической конференции «Проблемы охраны производственной и окружающей среды» (Волгоград, 1997г.), международной научно-практической конференции РГСУ «Строительство-98» (г.Ростов-на-Дону, 1998г.), на научных семинарах молодых ученых и аспирантов ЮРГТУ(НПИ) (г.Новочеркасск, 1998-99г.г.). Результаты работы были представлены и положительно оценены на двух областных конкурсах работ студентов и аспирантов «Экология - Безопасность - Жизнь» ДГТУ (г.Ростов-на-Дону, 1998 и 1999 г.г.)

На защиту выносятся следующие положения диссертации:

1. Обоснование использования многофакторного метода главных компонент для математического моделирования распределения интенсивности загрязнения урболапдшафтов и снижения размерности пространства контролируемых параметров мониторинга окружающей среды.

2. Метод многофакторной классификации тяжелых металлов и контрольных точек отбора проб различных экологических сред в пространстве главных компонент.

3. Компонентная модель динамики распределения загрязняющих веществ в условиях периодичности экологического контроля среды.

4. Методические рекомендации по оценке и оптимизации мероприятий мониторинга депонирующих сред с использованием методов ортогонализации коррелированных параметров загрязнения среды.

Публикации. Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 8 научных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, изложена на 120 страницах, включает 23 рисунков, 27 таблиц, список литературы из 102 наименований и приложения. Общий

ал» ^чг^^тт т г-л^т-ч-лпгтлт ^ ^^ гт^^ит ч

^ип^/хи ^«Л'хихмш^! 1-Т*, Ч/А ^иНгАхДгО«..

Работа выполнена в ЮРГТУ(НПИ) на кафедре «Неорганической химии» в рамках научно-исследовагельской работы университета по теме:

«Исследование и минимизация факторов техногенного загрязнения окружающей среды».

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится общая характеристика работы, определяющая актуальность, цель и задачи исследования, научную новизну, практическую значимость разработанной методики, основные положения диссертации, выносимые на защиту и выходные данные диссертационной работы.

В первой главе дана; краткая характеристика и анализ схем организации экологического мониторинга в городах Нижнего Дона. В Ростове-на-Дону, Ка-менске-Шахтинском, Таганроге и еще 4 городах Ростовской области экологический мониторинг организован на основе принципов геохимического картографирования примесей в урболандшафте. В отличие от них в г.Новочеркасске в 1гро1рамме мониторинга окружающей среды основным критерием оценки определен контроль воздушной среды, который производится по 16 опорным точкам наблюдения маршрутно-подфакельным методом. Анализируемые вещества представляют наиболее характерные примеси производственных выбросов городских предприятий. В качестве методов математической обработки результатов исследования используется расчет среднегодовых и среднемесячных концентраций примесей, кратность ах превышения предельно допустимых концентраций, а также расчет комплексных индексов загрязнения для исследовательских пунктов. К недостаткам данной схемы контроля следует отнести низкую статистическую обеспеченность получаемой аналитической информации (недостаточное количество точек контроля) и условность построения модели поведения загрязняющих веществ в воздухе, ввиду высокой динамичности данной среды. Объем наблюдений водной среды охватывает 32 створа, характеризующих влияние сточных вод на качество гидросферы города.

Литохимические исследования осуществляются по таким параметрам экологического состояния почв как концентрация тяжелых металлов (РЬ, Си, №, Со, '¿п, Мп, Сг, V), водно-физическим и химико-физическим свойствам. Обследование почвенного покрова производится по 22 контрольным участкам, из которых одновременно с пробами почвы отбираются пробы однолетней растительности.

Геохимический метод изучения миграции химических веществ, применяемый в экологическом контроле других городов области, основан на принципах экспрессного ландшафтно-геохимического картирования токсикантов без длительных стационарных наблюдений.

Функциональная схема обьеетов и методов геохимических исследований в рамках экологического мониторинга г.Ростова-на-Дону включает в себя следующие объекты. Мониторинг экологического состояния атмосферы осуществляется по 3-м направлениям: определение концентрации токсикантов в осадках, в пыли и непосредственно в воздухе зоны наблюдения. Количество отобранных литохимических проб одной геохимической съемки составляет порядка 2000. С 1989 года съемка проводилась с интервалом 3 года, соответственно в 1989, 1992, 1995 и 1998 г.г. В пробах почв анализируется содержание подвижных форм и валовое количество токсичных металлов: Сг, РЬ, Си, N1, Со, V, 2п, Мп, Бг и других компонентов. Физико-химические свойства почв определяются по стандартным методам анализа водной вытяжки пробы.

Операции камеральной обработки показателей концентрации отдельных загрязнителей включают сопоставление подробных карт, расчет корреляционных связей концентраций токсикантов в сопредельных средах, расчет интенсивности загрязнения и комплексного индекса загрязнения среды.

Большинство параметров распределения загрязняющих компонентов носит случайный характер, поэтому исследование взаимосвязей между ними выполняется методами статистического анализа случайных величин. Из методов статистической обработки данных в геохимическом мониторинге применяются определение закона распределения, среднего значения, стандартного отклонения, коэффициента вариации, дисперсии и количества аномальных концентраций элементов.

Приведен обзор современных методов контроля экологического состояния урболандшафтов, в котором показано, что метод геохимического опробования и картографирования загрязняющих веществ относится к наиболее обоснованным и результативным методам оценки качества среды. Теоретические и методические основы геохимических подходов в экологическом мониторинге разработаны Ю.Е.Саетом к его последователями б 1хнституге минералогии, гсоххгг.ппг и кристаллохимии редких элементов (ИМГРЭ).

Во второй главе произведен выбор и составлен алгоритм статистического метода исследования накапливаемых результатов экологических наблюдений. Установлено, что данные контроля экологических сред, относятся к разряду многомерных, поэтому при математической обработке получаемой информации следует применять многомерные методы исследования, такие как множественный корреляционный анализ, регрессионный, дисперсионный, и др. Каждый из этих методов предусматривает вычисление корреляционной или ковариационной матриц с последующими преобразованиями. Но при этом матрицы исходных данных не разлагаются на ортогональные составляющие, несущие информацию об изменчивости изучаемых процессов. Поэтому результаты данных методов обладают пониженной устойчивостью в экстраполяциокных условиях, а также в условиях незначительных изменений исходной информации. Применение факторных методов, также относящихся к разряду многомерных, позволяет избежать в большей мере указанных выше недостатков за счет построения решений на новых гипотетических переменных - факторах, обладающих свойствами большей информативности, устойчивости и взаимонезависимости. Интерпретация результатов статистических методов исследования корреляционных зависимостей данных основана на наличии взаимозависимости между объединением в почве химических элементов в различные группы и реакцией этих элементов на протекание геохимических процессов, обусловленных как природными, так и техногенными явлениями. Тем не менее, высокая пространственная неоднородность урболандшафтов, множество источников выбросов химических веществ, климатические условия и др. характеризует процессы распределения вредных веществ в среде как случайные. Выявить специфику распределения случайных параметров загрязнения можно одним из эффективных статистических способов исследования дисперсии концентраций токсичных веществ -многофакторным методом главных компонент.

Идея метода главных компонент (авторы К.Пирсон, Г.Хоттеллинг) сводится к поиску такого векторного подпространства переменных, которое оптимально отражает информацию, содержащуюся в исходных многомерных данных. Основываясь на положениях векторной алгебры, наилучшее представление свойств множества данных можно получить при проектировании его в системс евклидовых пространств, т.к. базисные вектора этих пространств обладают свойством ортонормированности. При проектировании п-мерных данных исход-

ной матрицы X (п х р) (где п - количество исследуемых переменных, р - количество объектов исследования) на одномерное подпространство, обладающее свойством максимума информации, определяется собственный вектор их, соответствующий наибольшему собственному значению Х\ корреляционной матрицы И(п х п). Следовательно, проектирование множества данных в ш-мерное подпространства (т<п) определяется т собственными векторами и, (1=1,2, ..,т), определяемыми ш собственными числами А.;.

При контроле содержания токсичных веществ в урболандшафте в качестве переменных могут рассматриваться анализируемые загрязнители, а в качестве объектов - контрольные точки отбора проб. Матрица исходных данных X может быть преобразована в матрицу центрированных У (для концентраций загрязняющих веществ, выраженных в долях ПДК) или стандартизованных данных I (для абсолютных значений концентраций). Элементы матриц У и Z определяются соответственно:

Уц = Хц - X; и = у у/ оь где

ху - элемент матрицы исходных данных X (1=1,2,..., п; ¿=1, 2,..., р). х; - среднее значение 1-й переменной для р объектов; а! - стандартное отклонение 1-й переменной.

Для матрицы Ъ вычисляется корреляционная матрица К(п х п), характеризующая линейную взаимосвязь концентраций загрязнителей:

К = г-2т/(р-1),

где Ъ т- транспонированная матрица Ъ. ■■

Для корреляционной матрицы Я(п х п) вычисляется диагональная матрица собственных чисел Л и матрица собственных векторов и из соотношения:

1Ш = Л-и.

Собственные числа А, и собственные векторы и< симметричной матрицы К в работе определяются по методу Якоби.

В качестве критерия максимизации информации определяется собственный вектор и,, соответствующий наибольшему собственному числу Собственные числа А^ располагаются в порядке убывания:

Ях > Я-2 > Я.3 > ... > Я; >... > Ац > 0.

ллЛ/"т»т\лттттт п^ ттттллтт ттлчт^лтггтат 1 ггтлп/тттгмтттотт ггттлтталптит г».-ч

ответствующих им собственных векторов, и, следовательно, концентрировать

информационный вклад в первых компонентах, обладающих наибольшими значениями дисперсии.

Согласно положениям метода главных компонент векторы матрицы Z можно разложить по ортогональным составляющим f; следующим образом :

Z = А ■ F или Zj = А • fj, где F - матрица новых ортогональных переменных (главных компонент) t; для р объектов, факторная структура.

А - матрица факторных нагрузок, элементы которой определяются по формуле: А = U • Л. А- это также матрица коэффициентов парной корреляции между главными компонентами f, и переменными z\, поэтому с помощью элементов факторной структуры А определяются переменные Zj, наиболее тесно связанные с главными компонентами F.

Вклад i-той компоненты в общую дисперсию п компонент является нормой вектора а; и равен собственному числу Л;.

Определение главных компонент, как следует из формулы ортогонального разложения, осуществляется по формуле:

F = А'1 ■ Z.

За счет перераспределения дисперсии, в сумме своей являющейся постоянной, можно отбросить несколько последних малозначащих компонент и тем самым снизить размерность исходного n-мерного пространство.

Преимуществами метода являются повышение точности анализа объективных взаимосвязей параметров исследования, рашюгрованне (классификации) объектов и наблюдений по нескольким обобщенным характеристикам, ортого-нализация исходных параметров, сжатие многомерной информации и использование относительных показателей распределения наблюдений.

В третьей главе представлено методическое исследование многомерных данных анализа содержания токсичных металлов в сопредельных накапливающих экологических средах города методом главных компонент.

Матрица исходных данных по результатам литохимического мониторинга г.Новочеркасска описывает аналитическое исследование 22 контрольных точек отбора проб на содержание 8 тяжелых металлов. Для определения взаимоСВЯЗИ МСдуДу Зй1рЯЗ|1л1С1ДИ»т 3£1ДССТВшт'И быЛД построена МиТриДй йСХОД1ш1Х данных Xi (8x22). После операций стандартизации и расчета корреляционной

матрицы 111(8x8) были определены восемь собственных чисел и соответствующие им восемь собственных векторов анализируемых металлов.

В ходе ортогонального разложения стандартизованных векторов исходной матрицы переменных получили три главных компоненты {■2, определяющие общие тенденции распространения в почвенном покрове всех рассматриваемых металлов (рис. 1).

Анализ распределения факторных нагрузок тяжелых металлов в 1996 г. по трем первым компонентам Г, для матрицы исходных данных в почве Х1(8х22) показал, что первая компонента ^ описывает распределение в почве соединений металлов Со, '¿п, Си, №, вторая {2 - Сг, V, РЬ и третья £3 - Мп.

3,5

га г

со

1 23456789 Номера собственных чисел

Рис.1. График затухания собственных чисел корреляционной матрицы К] случайных величин концентраций металлов, содержащихся в почве г.Новочеркасска в 1996г.

Интервал варьирования коэффициентов факторных нагрузок указанных металлов составляет 0,67 -'0,95. Полученные компоненты позволили спяз;ггь 8-мерное пространство исходных переменных до 3-мсрного с сохранением 77% общей изменчивости, характеризующейся дисперсией распределения концентраций металлов в контрольных точках (табл. 1).

Результаты классификации загрязняющих всщсств целесообразно использовать при картографировании изотоксичных зон не отдельных загрязнителей, а их агрегированных показателей - главных компонент, т.к. при этом можно

определять условия формирования аномалий токсикантов в среде и планировать направленность природоохранных мероприятий.

Аналогичное исследование было проведено для данных содержания тех же металлов в образцах однолетних растений Х2(8х22).

Таблица 1.

Результаты расчета собственных чисел матрицы

Номер компоненты Собственные числа Доля дисперсии^ Накопленные собственные числа Накопленная дисперсия,0/»

1 3,09 38,65 3,09 38,65

2 1,94 24,21 5,03 62,86

3 1,12 14,05 6,15 76,91

4 0,71 8,91 6,87 85,82

5 0,56 6,98 7,42 92,80

6 0,27 3,42 7,70 96,22

7 0,22 2,77 1 7,92 98,98

8 0,08 1,02 8,00 100,00

Ортогональное преобразование исходного 8-мерного пространства показало следующую классификацию: первая компонента ^ - соединения меди, кобальта, никеля, марганца; вторая ^ - хрома, ванадия, никеля; третья - свинца. Интервал варьирования коэффициентов главных компонент составил (+0,63 ... +0,91). Размерность 8-мерного массива исходных показателей загрязнения была снижена до 3-мсрного пространства главных компонент с сохранением 80% дисперсии от суммарной.

Путем совместного компонентного исследования распределения данных металлов в обоих средах, являющихся сопредельными и депонирующими, была решена задача установления стохастической взаимосвязи интенсивности в сопредельных средах. Для этого была проанализирована матрица Хз(1бх22), переменными котороп определены концентрации соединении исходных металЛОо обоих депонирующих средах.

Графическое представление металлов в координатах первых двух компонент 1^2 показывает, что можно выделить два кластера А и Б (рис.2). Переменные, входящие в кластер А, характеризуются более высокими значениями компоненты ^ и отражают закономерности распределения соединений цинка, меди, кобальта в сопредельных средах. В кластере Б распределение металлов определяется либо компонентой {2, либо - £3. Взаимосвязь распределения металлов в сопредельных средах выявлена для соединений хрома (характеризуемых компонентой £2) и свинца (компонентой Гз).

1,2

Индексы переменных: п - содержание в почве, р - в растениях.

Рис.2. Диаграмма распределения в плоскости главных компонент {^2 тяжелых металлов, содержащихся в сопредельных средах г.Новочеркасска.

Обратная задача многофакторного анализа заключается в представлении контрольных точек отбора проб в пространстве главных компонент ^-{2- На рис.3 показана кластеризация 22-х объектов исследования. В кластере А отражены контрольные точки, концентрации металлов в которых распределены достаточно однородно. В кластере Б выделены точки № 12 и № 21, расположенные в районе х.Татарка и п.Новоселовка. Высокие коэффициенты корреляции первой компоненты с этими точками контроля свидетельствуют о высоких концентрациях в них металлов, описываемых компонентой ±1, что следует из отношения ц = А ■ 4 В группе В выделены точки №16 (район школы №12) и №17

(ул.Просвегцения). Данным точкам также соответствуют высокие концентрации металлов, характеризуемых главной компонентой {2-

Таким образом, методом главных компонент были структурированы факторы изменчивости загрязняющих веществ как отдельно в депонирующих средах, так и в сопредельных. Дополнительным преимуществом проведенной классификации распределения загрязняющих веществ является использование не абсолютных, а относительных показателей контроля, что позволяет учитывать систематическую погрешность методов исследования и повысить точность оценки наблюдений.

Рис.3. Диаграмма распределения контрольных точек в сопредельных средах: почва-растения г.Новочеркасска в плоскости главных компонент ^^

В четвертой, главе приведены результаты многофакторного исследования динамики параметров экологического мониторинга г.Ростова-на-Дону. Методом главных компонент исследовано содержание 10 токсичных металлов по результатам контроля 95 атмохимических ловушек.

Проведенный анаши показал, что распределение всех металлов характеризуется максимальными факторными нагрузками на первую главную компоненту, которая описывает 60% суммарной дисперсии, и в метшей степени факторными нагрузками на вторую главную компоненту, описывающей 10% изменчивости (рис.4).

Следовательно, в результате ортогонального разложения и сокращения размерности многомерной модели распределения атмосферных примесей была

получена одномерная модель, генеральным фактором формирования которой, вероятно, можно считать аэродинамические свойства и климатические особен. ности структуры урболандшафта, выравнивающие соотношение концентрации токсичных металлов на данной территории.

С момента организации рассматриваемой схемы мониторинга в г.Ростове-на-Дону было проведено 4 литохимических съемки: в 1989, 1992, 1995 и 1998 годах. В качестве исходного объекта многофакторного исследования были рассмотрены результаты мониторинга по всем точкам отбора проб почвенного покрова города в виде 4-х матриц размерностью пхр, где п=9 - количество контролируемых металлов, р - количество исследованных точек отбора проб.

Рис. 4. График изменения собственных чисел корреляционной матрицы концентраций 10 металлов в 95 точках контроля атмосферы г.Ростова-на-Допу в

В результате компонентного анализа данных матриц и графического представления переменных-металлов в пространстве главных компонент было обнаружено, что в течение рассматриваемого периода можно выделить следующие группы металлов. Элементы медь, цинк и свинец в большинстве случаев проявляют общие закономерности по степени нагрузки на одну из главных компонент (табл.2), и пространственную близость при отображении данных металлов в плоскости первых двух главных компонент

6

01 23456789 10 11 Номера собственных чисел

1992г.

Аналогичная ситуация наблюдается для соединений металлов ванадий и кобальт. Однако, полученная классификация не достаточно четкая, т.к. данные I-руины металлов в разные годы проявляют максимальные величины факторной нагрузки на различные компоненты.

В связи этим, на территории города для исследований была выделена западная зона, отличающаяся от других более однородными признакам! геологического строения и четкого разграничения функциональных зон.

С целью получения уточненных результатов классификации металлов в западном районе города рассматривались данные анализа точек контроля, регулярно исследуемых в течение 10 лет. В итоге были составлены 4 матрицы значений концентраций металлов размерностью 9x444 для каждого года исследования.

Таблица 2.

Распределение значимых факторных нагрузок металлов по 5-ти главным компонентам (ГК) на территории г.Ростова-на-Дону.

ГК 1989г. 1992г. 1995г. 1998г.

п V, Эг, Со, РЬ, Сг Си, №, Ъл, РЬ, Сг гп, РЬ, Си, Сг, V Со, Сг, Бг, V

7,п, РЬ, Си V, Со, гп N1, Со, Мп, V №, РЬ, Ъп

и Мп Мп Бг гп, Бг, Сг

и Си Бг Сг, Мп Мп, Си

ь Сг Мп Мп Си

Анализ матриц факторных нагрузок этих данных показал следующее:

1. Первые пять главных компонент в 1989,1992,1995,1998 г.г. составили, соответственно, 77%, 76%, 75% и 78% дисперсии от суммарной.

2. В каждой матрице наблюдается следующая классификация металлов: ванадий, кобальт, никель описываются первой компонентой, цинк, медь, свинец - второй компонентой; остальные металлы хром, стронций и марганец описываются отдельными главными компонентами, не повторяющимися по годам наблюдения. В таблице 3 в порядке убывания представлены наиболее значимые

коэффициенты главных компонент распределения токсичных металлов в западной части города.

Таблица 3

Распределение значимых факторных нагрузок металлов по 5-ти главным компонентам (ГК) в западной зоне г.Ростова-на-Дону.

ГК 1989г. 1992г. 1995г. 1998г.

А V, Со, Сг, № V, Со, №, Сг Со, V, №, Мп V, Со, Мп, №

12 7.п, Си, РЬ, Йг •¿■а, РЬ, Си си, сг, рь, гп РЬ, 7.п, Си

Мп Бг, Мп Бт

и М Сг Сг Си

Бг Со Мп Со

3. Выполнена классификация 9 исследуемых металлов в пространстве главных компонент Г]-Гг. К кластеру А относятся металлы, обусловливаемые свойствами первой главной компоненты. Кластер Б объединяет металлы, описываемые остальггыми ортогональными компонентами (Рис.5).

0,8 0,7

<ч

се 0,6

1 0.5

о

§ о.4

0 §

1 0,2

й

^ 0,1 0,0

-1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 Главная компонента {1 Рис.5. Классификация соединений 9 металлов в плоскости главных компонент,

птшаттолпшп ПП Л Л Л ».ЛТТ-ПЛТТ, ТТТ Т» Ж ГТЛ~ГТТ-Ш Ш -гтт.-." т. .ТТ —.

«/^деЬ'ШДО.Ъ ни I I I 1и1Даш I ■ < I -1 I}.

4. Устойчивое разделение первых двух групп металлов во времени и пространстве позволяет выявить наиболее характерные контрольные параметры загрязнения территории и планировать последующие наблюдения с меньшими затратами.

Сравнивая полученную классификацию с имеющейся рекогносцировочной информацией по формированию ореолов загрязнения, можно сделать следующие выводы:

1) Происхождение аномалий соединений металлов первой группы имеет преимущественно техногенную природу,

2) Распределение соединений металлов второй группы обусловлено действием как техногенных, так и природных факторов,

3) Элементы хром, марганец и стронций обладают индивидуальными характеристиками распределения в урболандшафте, при этом источники аномалий хрома относятся преимущественно к антропогенным, аномалий марганца и стронция - к смешанным антропогенно-природным.

Анализируя свойства полученных в ходе расчета главных компонент можно выделить уровень значимой факторной нагрузки, что позволило разработать схему дальнейшего исследования контрольных точек. С этой целью в матрицах коэффициентов факторной нагрузки были выделены наименее значимые коэффициенты, сокращение которых дает возможность уменьшить количество контрольных точек опробования.

Для 444 контрольных точек, описывающих поведение токсичных металлов в западной зоне, в результате редукции матриц коэффициентов факторной нагрузки были получены новые матрицы данных, содержащие 354 исходных точки, при этом характеристики главных компонент новых матриц остались практически неизменными. На рисунке 6 представлено графтеское отображение металлов редуцированной матрицы Х-89-354 в плоскости первых двух главных компонент. Сравнение рисунков 5 и б показывает, что взаимное расположение кластеров А и Б, а также взаимное расположение переменных (металлов) внутри кластеров практически не изменилось. Следовательно, редукция объек-тсв экологического контроля в данном случае возможпа.

Карго1рафирование первых 3-х главных компонент каждого года наблюдения показало, что в результате их влияния формируется наиболее экологиче-

ски неблагоприятный район в юго-западной зоне города. Для уменьшения воздействия факторов накопления вредных примесей необходимо уменьшить нормативы предельно-допустимых выбросов для предприятий данной зоны и скорректировать направленность природоохранных мероприятий.

Исследование временного варьирования главных факторов формирования загрязняющих потоков проводили по исходным данным опробования западной зоны города. При определении параметров главных компонент и их графическом представлении в плоскости ^^ было обнаружено, что для распределения соединений металлов кобальт, никель, ванадий, описываемого первой главной компонентой, интервалы изменения координат по различным периодам идентичны. Аналогичную, но менее четкую закономерность поведения проявляют соединения металлов, описывающие распределение второй главной компоненты!

Рис.6. Классификация 9 металлов в плоскости главных компонент, определяемых по 354 контрольным точкам западной зоны г.Ростова-на-Дону.

Проведенные исследования составили основу методических разработок по компонентному анализу результатов геохимического контроля урболандшаф-

тов, что позволяет повысить качество оценки мероприятий экологического мониторинга и уменьшить затраты на их осуществление.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Проведен анализ методов контроля и прогнозирования экологического загрязнения, на основе которых определены общие подходы к построению более эффективной модели описания параметров мониторинга окружающей среды.

2. Предложена математическая модель, в которой использован многофакторный компонентный метод, для описания распределения загрязняющих веществ по их концентрации в контрольных точках отбора проб (прямая задача) и модель распределения точек отбора проб по концентрациям загрязнителей (обратная задача).

3. На основе модели метода главных компонент предложен алгоритм сокращения размерности многомерного пространства параметров экологического контроля, что имеет практическое, применение для сокращения точек отбора проб или количества анализируемых загрязняющих веществ.

4. Разработан метод многофзкторной классификации загрязнителей или точек наблюдения в пространстве главных компонент, который позволяет повысить точность учета влияния внешних факторов на экологическую ситуацию и оптимизировать систему природоохранных мероприятий.

5. Многофакторное моделирование распределения соединений тяжелых металлов в ландшафте г.Новочеркасска позволила выявить следующие закономерности:

- ортогональное преобразование 8-мерного пространства загрязняющих веществ в почвенном и растительном покрове приводит к выделению трех основных факторов формирования экологических аномалий в каждой из данных сред;

- ортогональное преобразование 16-мерного признакового пространства совместно рассмотренных исходных признаков (токсикантов) показало существование взаимосвязи распределения пяти контролируем!,к токсикантов из восьми. Классификация распределения признаков в сопредельных средах почве и

rrrrrTV- /лт rrm TT/S Т* ТТЛТТЪ Г» ГГГЛ/^ О ГТ^-Т n ГТ-^ТЛ n Т rv- TTSiSV- ГТГОТЛГГТ TV Т~ГУ I ГТТ/Л ГТЧ1ГГТ" •

puvivuii/i^k WJ-U^J."-* ill^vijf IVliU XJ 1 UV »iWJVJJUi/* i ^lUUlWlik UWltlUWIiVlli ,

- представление в плоскости первых главных компонент 22 исследуемых контрольных пунктов отбора проб показало, что в городе существует четыре

зоны образования литохимических аномалий, характеризуемые распределением трех независимых факторов.

6. Миогофакторное моделирование распределения соединений токсичных металлов в ландшафте г.Ростова-на-Дону в течение 10 лет позволило сделать следующие выводы:

- пространственная однородность воздушной среды обусловливает формирование генерального фактора распределения соединений десяти токсичных металлов, что подтверждает анализ матриц главных компонент атмохимических наблюдений 95-ти контрольных постов;

- выявлена классификация девяти контролируемых токсичных металлов в почвенном покрове западной зоны города на три кластера. Первый кластер составляют соединения элементов Со. N1, V, объединяемые максимальной дисперсией распределения в среде. Второй кластер определяют металлы РЬ, Zn, Си, также характеризуемые однородными признаками распределения в исследуемой зоне. В третью группу включены металлы Сг, Мп и Б г, обусловленные индивидуальными особенностями распределения, мало связанными с каким-либо из рассматриваемых металлов;

- многомерная классификация контрольных точек позволила редуцировать 444-мерное пространство, контроля соединений металлов в западной зоне г.Ростова-на-Дону до 324-мерного путем выделения из множества рассчитанных коэффициентов главных компонент множества малоинформативных характеристик распределения металлов;

- исследование динамики интенсивности загрязнений почвенного покрова западной зоны г.Ростова-на-Дону показало, что наиболее стабильное распределение токсикантов характерно для металлов первого кластера Со, n1, V, описываемых главной компонентой

7.На основе теоретических положений метода главных компонент были разработаны методические рекомендации по компонентному анализу параметров мониторинга экологических сред, позволяющие повысить точность оценки поведения загрязняющих веществ и эффективность планирования природоохранных исследований.

Список опубликованных работ

1. Должикова Е.М., Надтока И.И., Хентов В. Я. Мне го ф акт ор но е моделирование экологических загрязнений на основе метода главных компонент. / Безопасность жизнедеятельности. Охрана труда и окружающей среды: Межвуз. сб. науч.тр. Вып.2 /РГАСХМ, Ростов н/Д., 1998, с.70.

2. Должикова Е.М., Надтока И.И., Хентов В .Я. Моделирование экологических параметров методами многомерного статистического анализа. // Тез.докл. -Ростов н/Д: Рост. гос. строит.ун-т, 1998, с.62.

3. Должикова Е.М., Хентов В .Я., Андреева H.H. Методические аспекты исследования атмосферы.// Проблемы охраны производственной и окружающей среды: Материалы междунар. науч. -техн. конф. Волгоград, 15-16 дек 1997 г. -Волгоград: ВолгГАСА, 1997, с.29.

4. Хентов В.Я., Должикова Е.М. Корреляция содержания тяжелых металлов в урболандшафте на примере г.Новочеркасска./ Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 1998.№2, с.71-73.

5. Должикова Е.М., Хентов В.Я., Надтока И.И. Анализ главных компонент распределения тяжелых металлов в сопредельных экологических средах. / Безопасность жизнедеятельности. Охрана труда и окружающей среды: Межвуз. сб. науч.тр. Вып.З /РГАСХМ, Ростов н/Д., 1999.

6. Должикова Е.М., Приваленко В.В., Надтока И.И., Хентов В.Я. Применение многофакторного компонентного метода в литохимическом мониторинге г.Ростова-на-Дону. // Материалы 7 Всеросс. семинара. Новороссийск, 13-18 сент 1999г.

7. Должикова Е.М., Надтока И.И., Хентов В.Я., Приваленко В.В Анализ распределения тяжелых металлов в системе почва - растения методом главных компонент. //Материалы 7 Всеросс. семинара. Новороссийск, 13-18 сент 1999г.

8. Должикова Е.М., Хентов В.Я., Приваленко В.В., Надтока И.И. Методическое исследование многофакторного распределения загрязняющих веществ в урбо-ландшафтах.//Изв.вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки.. 2000 №1.

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Должикова, Елена Михайловна

Введение.-.

Глава 1. Анализ методов контроля текущего и прогнозного состояния природной среды--------------------------------------—.

1.1. Анализ функциональных схем экологического мониторинга в городах Нижнего Дона -.-.

1.2. Модели и методы оценки качества окружающей среды

Глава 2. Методологические основы применения много факторных исследований в мониторинге окружающей среды.

2.1. Выбор метода математического моделирования параметров системы контроля среды

2.2. Основы моделирования распределения загрязнений в среде методом главных компонент

2.2.1. Представление набора£ исходных данных

2.2.2. Преобразования стандартизованной матрицы исходных данных

2.2.3. Графическое представление параметров исследования

Глава 3. Компонентный анализ распределения тяжелых металлов в почвенном и растительном покрове г.Новочеркасска

3.1. Главные компоненты распределения металлов в почве.

3.2. Главные компоненты распределения металлов в растительных образцах

3.3. Главные компоненты распределения металлов в сопредельных средах

Глава 4. Компонентный анализ распределения металлов в атмосфере и почве г.Ростова-на-Дону-----------------.-.

4.1. Главные компоненты распределения металлов в атмосфере -.—

4.2. Главные компоненты распределения металлов в почве.

Введение Диссертация по географии, на тему "Анализ распределения загрязняющих веществ в урболандшафтах методом главных компонент"

Контроль качества среды относится к важнейшей функции природоохранной деятельности, поскольку он призван создать надежное информационное обеспечение для планирования и осуществления эффективных мер по защите окружающей среды. Проведение исследований по экологическому мониторингу сопряжено с такими проблемами, как большой объем аналитических работ, значительные финансовые затраты, несовершенное методическое обеспечение по оцениванию экологической ситуации, обработка банка многомерных данных и др.

Необходимость разработки новых природоохранных мероприятий и повышения качества среды обитания особенно актуальна для урбанизированных территорий, как правило, являющихся развитыми промышленными центрами и, следовательно, зонами повышенного экологического риска. Город, представляя собой промышленную и коммунально-бытовую структуру, образует обширные аномалии загрязняющих веществ в составе как природных соединений, так и соединений техногенного происхождения. Построение карты зон повышенных или пониженных по сравнению с фоновыми или нормативными концентрациями контролируемых соединений, осуществляется по результатам опробования преимущественно депонирующих (накапливающих) сред. Для получения объективной оценки экологической ситуации в числе других сведений необходима информация о пространственном и временном варьировании концентраций токсичных соединений в среде. Выделение наиболее информативных параметров мониторинга среды играет важную роль для характеристики тенденций формирования аномалий загрязняющих веществ, а также для определения необходимого и достаточного перечня показателей, требующих систематического контроля. В связи с этим, все возрастающую роль в экологических исследованиях играет многомерный анализ данных, использующий для изучения взаимовлияния исходных величин вероятностный подход.

Цель работы заключается в оптимизации системы мониторинга экологических сред на основе многомерного моделирования распределения загрязняющих веществ в урболандшафтах.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи исследования:

1. Изучить специфику накопления и проблемы обработки экологической информации в городах Нижнего Дона. Проанализировать существующие методы оценивания урболандшафтов с точки зрения вероятностно-статистического исследования. Выбрать оптимальный метод анализа для оценки и классификации распространения загрязняющих веществ в депонирующих средах.

2. Разработать математическую модель для описания распределения многомерных полей загрязнения урболандшафтов. Выявить пространственные и временные закономерности распределения загрязняющих примесей в различных экологических средах.

3. Разработать метод классификации и снижения размерности пространства параметров экологического контроля (загрязняющих веществ и контрольных пунктов отбора проб).

4. Разработать методические рекомендации по анализу, классификации и снижению размерности многомерного пространства результатов мониторинга урболандшафтов, позволяющие оптимизировать систему природоохранных мероприятий.

Научная новизна. На сегодняшний день геохимический метод оценки состояния окружающей среды признан ведущим, благодаря возможности изучения сложной структуры урбанизированных зон путем подробного картографирования аномалий загрязняющих примесей. В качестве математической обработки геоэкологической информации используются элементарные статистики, корреляционный анализ и сопоставление фактических концентраций загрязнителей с предельно-допустимыми или фоновыми значениями. В диссертационной работе впервые:

1. Предложено использование многофакторного метода главных компонент в экологическом мониторинге урболандшафтов.

2. Предложена математическая модель для классификации контролируемых токсичных металлов и точек опробования в экологических средах, включая сопредельные, на основе метода главных компонент.

3. Исследованы динамические свойства факторов распределения концентраций токсичных металлов в течение 10-ти лет геохимического мониторинга .

4. Разработаны методические рекомендации по оптимизации экологического мониторинга урболандшафтов на основе многофакторного метода главных компонент.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обусловлена корректным применением математических методов исследований, экспериментальной проверкой теоретических положений и применением на всех этапах работы стандартных методов и нормативов контроля качества окружающей среды.

Основу диссертационной работы составляет многофакторное исследование результатов контроля содержания 8 тяжелых металлов в пробах почв и растений в 22 контрольных точках г.Новочеркасска, выполненных Новочеркасским городским центром экологической информации и мониторинга в 1996г.,и результатов эколого-геохимического мониторинга 9 тяжелых металлов по пробам, отобранным в порядка 2000 литохимических и 100 атмохими-ческих контрольных точках г.Ростова-на-Дону, выполненных Ростовским территориальным геоэкологическим центром «Ростовгеомониторинг» в период 1989-1998 г. г.

Предложенный в работе алгоритм классификации и анализа факторов формирования контролируемых процессов загрязнения позволяет более точно оценивать и прогнозировать экологическую ситуацию в урболандшафтах, а также позволяет сократить количество необходимых для оценки точек отбора проб. Выводы, сделанные по результатам исследований, легли в основу разработки плана мероприятий по оптимизации мониторинга окружающей среды г.Новочеркасска и г.Ростова-на-Дону.

Результаты диссертационной работы использованы и внедрены:

- Новочеркасским городским центром экологической информации и мониторинга;

- Новочеркасским межрайонным комитетом по охране окружающей среды;

- Научно-производственным предприятием «Экологическая лаборатория» г.Ростова-на-Дону;

- Ростовским территориальным геоэкологическим центром «Ростовгеомониторинг»

Основные положения диссертации доложены и обсуждены на межвузовских научно-технических конференциях «Безопасность жизнедеятельности. Охрана труда и окружающей среды» РГАСХМ (г.Ростов-на-Дону, 1998-99г.г.), международной научно-технической конференции «Проблемы охраны производственной и окружающей среды» (Волгоград, 1997г.), международной научно-практической конференции РГСУ «Строительство-98» (г.Ростов-на-Дону, 1998г.), на научных семинарах молодых ученых и аспирантов ЮР-ГТУ(НПИ) (г.Новочеркасск, 1998-99г.г.). Результаты работы были представлены и положительно оценены на двух областных конкурсах работ студентов и аспирантов «Экология - Безопасность - Жизнь» ДГТУ (г.Ростов-на-Дону, 1998 и 1999 г.г.)

На защиту выносятся следующие положения диссертации: 1. Обоснование использования многофакторного метода главных компонент для математического моделирования распределения интенсивности загрязнения урболандшафтов и снижения размерности пространства контролируемых параметров мониторинга окружающей среды.

2. Метод многофакторной классификации тяжелых металлов и контрольных точек отбора проб различных экологических сред в пространстве главных компонент.

3. Компонентная модель динамики распределения загрязняющих веществ в условиях периодичности экологического контроля среды.

4. Методические рекомендации по оценке и оптимизации мероприятий мониторинга депонирующих сред с использованием методов ортогонализации коррелированных параметров загрязнения среды.

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 8 научных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения,- изложена на 120 страницах, включает 23 рисунков, 27 таблиц, список литературы из 102 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 142 страницы

Библиография Диссертация по географии, кандидата технических наук, Должикова, Елена Михайловна, Новочеркасск

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Финансы и статистика, 1974, 240с.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985, 487с.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989, 487с.

4. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М., 1963, 500с.

5. Андрукович П.Ф. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.:МГУ// «Заводская лаборатория» вып. 36, 1973.

6. Беспамятов Г.П., Кротов Ю.А. Предельно-допустимые концентрации химических веществ в окружающей среде. Л., Химия, 1985, 528с.

7. Бородачев H.A. Основные вопросы теории точности производства. М.: Статистика. 1950, 416с.

8. Вахромеев Г.С. Экологическая геофизика. Иркутск: ИГТУ, 1995-216 с.

9. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. М.: Наука, 1989, 258с.Ю.Вернадский В.И. Труды по биогеохимии и геохимии почв. М :Наука, 1992,434с.11 .Вредные неорганические соединения в промышленных выбросах в атмосферу. Л.: Химия, 1987.

10. Вредные вещества в промышленности. Справочник для химиков, инженеров и врачей. Изд.7-е, пер. и доп. В трех томах. Под ред.Н.В.Лазарева. Л.:Химия, 1977.

11. Геохимия окружающей среды./ Сает Ю.Е., Ревич Б.А., Янин Е.П. и др. М.: Недра, 1990.-335с.: ил.

12. Государственный доклад «О состоянии окружающей природной среды в г.Новочеркасске в 1997 году»,- Ростов-на-Дону,- 128с.

13. ГОСТ 17.4.1.02-83. Охрана природы Почва. Классификация химических веществ для контроля загрязнения. М.:Из-во стандартов, 1984.

14. ГОСТ 17.4.3.01.-83 (СТ СЭВ 3847-82). Охрана природы. Почвы. Общие требования к отбору проб . М. :Из-во стандартов, 1984.

15. ГОСТ 17.4.3.03.-85 (СТ СЭВ 4469-84). Охрана природы. Почвы. Общие требования к контролю и охране от загрязнения. М.:Из-во стандартов, 1985.и

16. Понтер О., Радермахер Ф.-И., Рикерт В.Ф. Мониторинг окружающей среды: модели, методы и системы //Информатика окружающей среды: введение в проблематику/ Рос.НИИ искуств.интелекта Новосибирск, 1994.-С.21-51.

17. Дубров А.М. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978, 134с.

18. Загрязнение атмосферного воздуха, природных вод и почв./ Сборник научных трудов,- Труды ИЭМ, вып. 18 (149) М.-Гидрометеоиздат, 1990, 184с.

19. Загрязнение почв и сопредельных сред / Под ред. Ц.И.Бобовниковой М.: Гидрометеоиздат.Моск.отд-ние, 1990-160с.27.3акс Л. Статистическое оценивание. Пер.с нем. В.НВарыгина. М.: Статистика, 1976, 457с.

20. ИберлаК. Факторный анализ. -М.:Статистика, 1980,-389с.

21. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. М: Гидроме-теоиздат, 1984, 355с.

22. Ищенко Н.И., Жуланов A.A. Система экологического мониторинга города // Новые промышленные технологии. 1994.-№3-4.-С.76-84.

23. Йёреског К.Г., Клован Д.И., Реймент P.A. Геологический факторный анализ: Пер. с англ.-Л.: Недра, 1980.-223с.

24. Китаев H.A. Многомерный анализ геохимических полей. Новосибирск: Наука, 1990, 120с.

25. КовдаВ.А. Биогеохимия почвенного покрова. М.: Наука, 1985, 262с.

26. Кочергин , Горбунов. Численное моделирование в проблеме окружающей среды. АН Кирг.ССР, 1989, 84с.

27. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной ситуации и зон экологического бедствия. М.: Минэкология, 1992, 58с.

28. Кузнецов С.О., Ольхов E.H., Дугина Л.Е. Современные средства экологического контроля и мониторинга// Экология промышленного производства.

29. Кушнарев Ф.А., Хованский А.Д., Приваленко В.В. Эколого-энергетический атлас Ростовской области. Ростов-на-Дону: СКНЦВШ, 1996, 72с.

30. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988, 240с.

31. Мелиорация антропогенных ландшафтов. Сб.ст. Изд-во НИМИ,-Новочеркасск, 1995, т.1, 132с.

32. Методические рекомендации по геохимическим исследованиям рудных месторождений при проведении геологоразведочных работ для оценки воздействия на окружающую среду горнодобывающих предприятий. М,:ИМГРЭ, 1986.

33. Методические рекомендации по геохимической оценке загрязнения территорий городов химическими элементами. М., ИМГРЭ, 1986.

34. Методические рекомендации по геохимической оценке состояния поверхностных вод. М., ИМГРЭ, 1985.

35. Методические указания по определению тяжелых металлов в почвах сельхозугодий и продукции растениеводства. М.,1989.

36. Методические указания по оценке степени опасности загрязнения почвы химическими веществами. М.: Минздрав СССР, 1987.

37. Методологическая и информационная база геофизического долгосрочного прогноза загрязнения природных сред. Таганов Д.Н. Труды ИНГ им. акад. Е.К. Федорова, 1989, вып.73, с. 18-24.

38. Методы определения микроэлементов в почвах и растениях. М., Колос, 1975.

39. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений.М.:НаукаД971, 576с.

40. Многомерный статистический анализ. М.: ЦЭМИ, 1979, 221с.

41. Мовшович Э.Б. Формализация геологических данных для математической обработки. М., Недра, 1987.

42. Моделирование природных систем и задачи оптимального управления. Новосибирск: Наука. Сиб. изд. фирма, 1993.-94с.

43. Мотузова Г.В. Принципы и методы почвенно-химического мониторинга. М.: Изд-воМГУ, 1988, 101с.

44. Мэннинг У.Д., Федер У.А. Биомониторинг загрязнения биосферы с помощью растений. Л. :Гидрометеоиздат, 1985, 141с.

45. Орлов Д.С., Мотузова Г.В. и др. Методические указания по обработке и интерпретации результатов химического анализа почв.

46. Отчет Новочеркасского городского центра экологической информации и мониторинга о контроле окружающей среды г.Новочеркасска в 1996г.

47. Оценка современного и прогнозного состояния природной среды: (Методы, тенденции, последствия)/Под ред.И.И.Букс, Л.Т.Мяч-М.: Гидрометеоиздат. Моск.отд-ние, 1990.-155с.

48. Пененко В.В., Алоян А.Е. Модели и методы для задач охраны окружающей среды. Новосибирск: Наука, 1982, 320с.

49. Перельман А.И. Геохимия. М., Наука, 1989.

50. Перельман А.И. Геохимия ландшафта. М., Высшая школа, 1989, 340с.

51. Петросян. Л.А., Захаров В.В. Введение в математическую экологию. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1986, 223с., ил.

52. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: Статистика, 1983.

53. Приваленко В.В. Геохимическая оценка экологической ситуации в г.Ростове-на-Дону. Ростов-на-Дону, 1993, 200с.

54. Приваленко В.В., Остроухова В.М., Домбровский Ю.А. и др. Эколого-геохимические исследования городов Нижнего Дона. Ростов-на-Дону, 1994.

55. Приваленко В.В. Экономическая оценка ущерба при деградации природных ландшафтов в результате промышленного з агряз н е ния. /Г е охи мич е с к ие методы исследования окружающей среды. Ужгород, 1988, 187с.

56. Приваленко В.В. Техногенная геохимия и биогеохимия городов Нижнего Дона. -Дисс.на соискание уч.степени д.б.н. М.,1995.

57. Проблемы мониторинга и охраны окружающей среды. Л. :Гидрометизд, 1989.

58. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. М.: Гидромет. 1992.-260с.

59. Проблемы экологии и геоэкологии юга России и Кавказа: Материалы междун. науч. конф., 28 февр. 1 марта 1997г, в 2т./ Новочерк.гос.технич.ун-т,- Новочеркасск: Набла,1997. - 138с.

60. Проблемы качества городской среды. Сб. науч. трудов, М.:Наука, 1984.

61. Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. М: Гид-ромет, 1992, 260с.

62. Пытьев Ю.П. Методы анализа, интерпретации эксперимента. М.: МГУ, 1990.

63. Ревич Б.А., Сает Ю.Е. Методические рекомендации по геохимической оценке загрязнения территорий городов химическим элементами. М:ИМГРЭ, 1982.

64. Розенберг Г.С. Статистические методы классификации растительности и оценка ее связи со средой. Уфа, 1975.

65. Руководство по контролю загрязнения атмосферы РД 52.04.186-89. М.: Гос-комгидромет СССР, 1991.

66. Сает Ю.Е., Глебов A.B. Геохимическая оценка антропогенного воздействия и оптимального взаимодействия общества и окружающей среды / Вопросы географии. Сб. 120.-М., 1983.

67. Сает Ю.Е. Геохимическая оценка техногенной нагрузки на окружающую среду./ Геохимия ландшафтов и география почв.-М., 1982.

68. Системные исследования взаимодействия природы и хозяйства региона/ Ред.В.И.Герман, Иркутск: Изд-во Иркутск.гос.ун-та, 1986, 184с.

69. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский А.И. Краткий курс матстатистики для технических приложений. М., Физматгиз, 1959.

70. Справочник по контролю вредных веществ в воздухе. Муравьева С.И., Казина Н.И., Прохорова Е.К. М.:Химия, 1988.

71. Справочное пособие по экологической оценке.-Вашингтон-1991 -306с.

72. Статистика: учебн. пособие. Под ред.проф. Долгушевского. М.:Мысль, 1976.84,Statistica Статистичесткий анализ и обработка данных в среде Windows. -М.:Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998.-608 с.

73. Статистическая интерпретация геофизических данных. Под ред. Гольцмана Ф.М. Л.: Изд-во ЛГУ, 1981.

74. Трегубов О.Д. Техногенные геохимические потоки и ореолы в урбанизированных ландшафтах Чукотки (на примере Анадырского района). Дисс. на соискание уч. степени к.г-м.н., Анадырь, 1996г.

75. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов.-М.:МирД978 412с.

76. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.И. Вычислительные методы линейной алгебры. -М: ТИФМЛ, 1962Ю-734с.

77. Факторы разнообразия в математической экологии и популяционной генетике. Сб.статей под ред. А.М.Молчанова, 1980.

78. Химия окружающей среды. М.:Химия, 1982.

79. Хованский А.Д., Кузина З.Р. Экология. // Итоги работы СКНЦ ВШ, Ростов-на-Дону, 1996, 85с.

80. Численное моделирование в проблеме охраны среды: Сб.ст. / АН Кирг ССР, Ин-т математики-Фрунзе: Итшм, 1989.-143с.

81. Щеглов В.И. Компьютерные технологии анализа геолого-геохимических карт. // Геология и разведка месторождений полезных ископаемых: Сб.науч.тр./Новочеркасск:НГТУ, 1996. С. 112-119.

82. Экология большого города: Альманах по материалам ЮНЕП, М.: Изд-во «Прима-Пресс», 1996 180с.

83. Эколого-геохимическая оценка городов различных регионов страны: Сб.науч. ст./Ин-т минералогии, геохимии и кристаллохимии редких элементов. -М. :ИМГРЭ, 1991.-124с.

84. Hoogerbrugge R., Willigg S.J., Kistemaker P.G.// Anal.Chem. 1983.V.55.P. 1710.

85. Malmowski E.R., Howery D.G. Factor Analysis in Chemistry. N. Y.: Wiley, 1980.

86. Pavel Г., Kozak J. Zhodnoceni kontaminace pudy tezcumi kovy metodami vicerozmerne statisticke analyzy//Rostlinna Vyroba. 1989. Vol.35, N 9, P.897-904.

87. Windig W., Haverkamp J., Kistemaker P.G. //Anal. Chem.l983.V.55.P81.