Исследование качества речных вод в условиях антропогенного воздействия

Рогозина, Татьяна Анатольевна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Исследование качества речных вод в условиях антропогенного воздействия
ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Исследование качества речных вод в условиях антропогенного воздействия"

00344949В

На правах рукописи

РОГОЗИНА Татьяна Анатольевна

ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА РЕЧНЫХ ВОД В УСЛОВИЯХ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ (НА ПРИМЕРЕ УФИМСКОГО БАССЕЙНА)

Специальность 25.00 36 - Геоэкология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

1 6 ОКТ 2008

Санкт-Петербург 2008

003449496

Работа выполнена на кафедре «Безопасность производства и промышленная экология» ГОУ ВПО Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ)

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Красногорская Наталия Николаевна

Официальные оппоненты доктор географических наук, профессор

Скакальский Борис Гдальевич кандидат химических наук, доцент Потапова Татьяна Михайловна

Ведущая организация Северо-Западное межрегиональное территориальное управление Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды

Защита состоится « $ » Лл^Л. 2008 г в /9~ часов минут

на заседании диссертационного совета Д 212.197 03 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу 195196, Санкт-Петербург, пр Металлистов, д 3

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета

Автореферат разослан « / » МЬЛ^ 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Бескид П.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Бассейн реки Уфа является примером территории с высокой степенью урбанизации, развитой промышленностью, которые приводят к качественному и количественному истощению водных ресурсов. В пределах водосборной площади сосредоточены горнодобывающие,

горноперерабатывающие, металлургические, нефтехимические,

нефтеперерабатывающие, машиностроительные предприятия, населенные пункты, полигоны и свалки твердых бытовых отходов Организованные сбросы, талые и ливневые воды с территорий, подверженных антропогенной нагрузке, загрязняют речную воду, приводят к изменению среды обитания гидробионтов и создают угрозу системам жизнеобеспечения людей, например, Южному и Северному питьевым водозаборам города Уфы, расположенным в устье реки Уфа В этой связи для обеспечения рационального водопользования в пределах речного бассейна актуальным является выполнение адекватной оценки экологического состояния водных ресурсов, прогноз качества воды, используемой в питьевых, бытовых, рыбохозяйственных целях, а также разработка мероприятий по снижению ее загрязненности

Работа выполнена по тематике, входящей в Перечень приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, утв Президентом РФ 21 мая 2006г №Пр-843, и в соответствии с планом научно-исследовательских работ кафедры «Безопасность производства и промышленная экология» Уфимского государственного авиационного технического университета

Цель исследования - оценка и прогнозирование качества речных вод Уфимского бассейна с учетом антропогенной нагрузки на водосборе и гидрологических особенностей водотоков, а также разработка технических мероприятий, направленных на снижение загрязненности малых водотоков

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи

- анализ качества речных вод Уфимского бассейна за многолетний период для выявления закономерностей в изменении содержания загрязняющих веществ в условиях трансформации антропогенной нагрузки на водосборе,

- оценка возможности использования речных вод Уфимского бассейна для рыбохозяйственного и культурно-бытового, хозяйственно-питьевого водопользования, а также выявление приоритетных загрязняющих веществ для реки Уфа и ее притоков,

- оценка вероятности загрязнения речных вод в различные фазы водного режима для выявления сезонных изменений качества,

- апробация статистических динамических моделей, а также методов интеллектуального анализа данных (искусственных нейронных сетей) для прогнозирования химического состава воды реки Уфа и ее притоков в условиях стохастичности природного и антропогенного воздействия,

- разработка технических решений по реабилитации малых водотоков на техногенно-нагруженных, урбанизированных территориях для обеспечения экологической безопасности природных вод (на примере реки Шугуровка)

Научная новизна.

1 Выявлены многолетние и межсезонные закономерности изменения качества речной воды, обусловленные антропогенным воздействием Определена пригодность воды для различных видов водопользования по среднегодовым значениям показателей качества

2 Определена вероятность загрязнения водотоков исследуемыми поллютантами в различные фазы водного режима

3 Апробировано применение динамической статистической модели для долгосрочного (до 12 мес ) прогнозирования гидрохимического состава речных вод

4 Апробировано применение искусственных нейронных сетей с архитектурой многослойный персептрон и радиально-базисная сеть для краткосрочного (3 мес ) прогноза качества речных вод.

Практическая значимость.

Создана информационно-аналитическая система, состоящая из базы данных, содержащей сведения о химическом составе воды р Уфы и ее притоков и компьютерной программы «Анализ гидрохимических данных», позволяющей осуществлять обработку и визуализацию данных наблюдений, получаемых на пунктах контроля, выявлять тенденции изменения качества речных вод во времени (Свидетельства о регистрации в Роспатенте" № 2007612853 и № 2007620231 от 29 июня 2007 г )

Установленные закономерности изменения содержания компонентов химического состава речных вод используются Башкирским территориальным управлением по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды для определения качества воды при существующем уровне эколого-экономического развития региона и неизменности гидрологического режима водотоков (акт о внедрении результатов диссертационной работы № 1 -18-916 от 29.10 2007).

Показана возможность улучшения экологического состояния малого водотока, в который загрязняющие вещества поступают с поверхностным стоком Предложенные мероприятия могут использоваться для реабилитации рек, протекающих в пределах урбанизированных территорий на устьевых участках Эколого-экономический эффект от внедрения схемы снижения загрязненности воды для реки Шугуровка составляет 4 951,65 тыс руб

Методы исследования и результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета и используются при подготовке специалистов по специальности 280101 «Безопасность жизнедеятельности в техносфере» и по направлению 280200 «Защита окружающей среды»

Защищаемые положения.

1 Результаты оценки качества речных вод Уфимского бассейна

2 Применимость динамической статистической модели и нейронных сетей вида MLP и RBF для прогнозирования химического состава воды рек Уфа и Шугуровка, позволяющие дать перспективную оценку гидроэкологической ситуации в устьевой зоне речного бассейна

3 Рекомендации по реабилитации малых водотоков от загрязнения на техногенно-нагруженных, урбанизированных территориях и обеспечению нормативов качества рыбохозяйственного водопользования (на примере реки Шугуровка)

Личный вклад автора заключается в выявлении многолетних и межсезонных закономерностей изменения качества речных вод и получении количественных оценок качества воды в виде среднегодовых значений гидрохимических показателей, позволяющих определить пригодность для различных видов водопользования, вероятностной оценке загрязнения рек в различные фазы водного режима, апробации динамических статистических моделей и искусственных нейронных сетей для определения перспективного гидрохимического состава речных вод

2006), международной научно-технической конференции в области экологии и безопасности жизнедеятельности «Дальневосточная весна» (Комсомольск-на-Амуре, 2006), XII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань,

2007), Всероссийской конференции «Безопасность в современном мире теория и практика» (Чита, 2007), Конгрессе нефтегазопромышленников России (Уфа, 20072008), I Международном экологическом конгрессе ELPIT - 2007 (Тольятти, 2007), Международных симпозиумах «Hazards - Detection and Management» (Дрезден, Германия, 2008) и «10 Treffen junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschañler an Wasserbaumstituten» (Инсбрук, Австрия, 2008)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 31 работ, в том числе 3 статьи в журнале, входящем в Перечень ВАК и глава коллективной монографии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов и приложений Работа изложена на страницах машинописного текста, включает таблиц, рисунков. Список использованных источников включает наименований

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1 Оценка, прогнозирование и улучшение качества речных вод в условиях антропогенного воздействия: состояние проблемы

Многочисленные работы по оценке качества речных вод оказываются разрозненными и недостаточными для установления основных закономерностей изменения значений гидрохимических показателей в условиях многофакторного антропогенного воздействия Имеющиеся исследования направлены на изучение компонентного химического состава вод (Лазник М М, 1990, Носачева JIФ , 1986, Фрумин Г.Т, Скакальский Б Г, Драбкова В Г., 1995 и др ) и часто носят отраслевой характер влияние нефтегазового комплекса (Гареев А М, Шакиров А В, 2000), энергетики (Никаноров А М , Страдомская А.Г, 2003), агропромышленного комплекса (Галимов ГФ, 1987, Егошин AB, 2006) Наиболее изученными являются гидрологический режим и качество крупных рек Российской Федерации, таких как Волга, Кама, Обь, Иртыш, Дон и др (Бесчетнова Э И, 1979, Пирумова Е И, 2006, Воробьева С В , 1987, Уварова В И, 1995) Несмотря на то, что река Уфа играет роль питьевого водоисточника и участвует в формировании качества воды Волги, закономерности изменения химического состава ее воды изучены недостаточно (Воронков П П, 1970, Кантор JIИ, 1998, Маннанова С А, 2002, Курамшина Н Г, 2005)

В зависимости от вида и степени развития хозяйственной деятельности на водосборе, а также имеющихся исходных материалов применяются различные методы оценки влияния антропогенных факторов на изменение качества вод (Никаноров А М, 2007, Шитиков В К, Розенберг Г С, Зинченко Т Д, 2003) Гидрохимический способ базируется на оценке превышения уровня загрязнения водной среды ксенобиотиком по отношению к предельно допустимой концентрации (ПДК) (Фрумин Г Т, Скакальский Б Г, Драбкова В Г, 1995) Обработка исходной гидрохимической информации методами математической статистики позволяет установить закономерности формирования химического состава речных вод в условиях постоянства антропогенной нагрузки в пределах водосборной площади и неизменности гидрологического режима водотоков (Семенов В А, 2003, Кантор Л И, 2004, Бреховских В Ф, 2005 и др ) Методы статистического моделирования позволяют осуществить долгосрочное прогнозирование качественного состояния водных ресурсов (Lehmann А, 2001, Debelak К, 2003, Smeti Е, 2005, Шемагонова ЕВ, Кантор JI И, Кантор Е А, 2004) Для построения оперативных (краткосрочных) прогнозов применяют методы интеллектуального анализа данных -искусственные нейронные сети (Maier Н, 1996, Borchardt D., 1997, Lohr Н, 2005)

Результаты оценки и прогнозирования значений показателей качества речной воды используются при планировании природоохранных мероприятий на водосборе, в тч реабилитации водотоков. Улучшение качества речных вод осуществляется чаще всего посредством регулирования деятельности стационарных источников загрязнения (Кочарян А Г, 2006) Однако при наличии на территории водосбора неорганизованных источников загрязнения такие методы оказываются неэффективными (Сметанин В.И, 2003)

2 Характеристика объекта исследования. Методы исследования 2.1 Объект исследования и исходные данные

Объектом исследования является система водотоков бассейна реки Уфа на территории Башкортостана. Река Уфа является рекой Ш порядка Волжского бассейна и самым крупным правобережным притоком р.Белой.

Для оценки качества речных вод Уфимского бассейна использована гидрохимическая информация, полученная на 6 пунктах (створах) сети Башкирского территориального управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Баш.УГМС) за период

с 1988г. по 2005г.

Проанализированы результаты химического анализа более чем 8 ООО ежемесячных проб воды, опубликованные в материалах Государственного водного кадастра. Оценка качества речной воды проведена по 8 показателям: общая

минерализация, азот

аммонийный, растворенный кислород, БГЖ5, фенол и нефтепродукты, медь,

марганец. Перечисленные показатели репрезентативны для оценки изменения гидрохимического состава водотоков под влиянием антропогенных факторов.

Карта-схема расположения пунктов наблюдения за качеством речных вод приведена на рис. 1.

СИЗ Административно-территори&пьныс границы

- Речная сеть

! ~ 1 Уфимский речной бассейн

Бассейн реки Шугуровка Бассейн реки Юрюзань Бассейн реки Ай

1 - р.Ай, д.Лаклы

2-р.Уфа, д.Верхний Суян

3 - р.Юрюзань, д. Чулпан

4 - р.Юрюзань, п.Атняш

5 - р.Шугуровка, г.Уфа б-р.Уфа, г.Уфа

Рис.1. Карта-схема расположения пунктов контроля качества воды в бассейне р.Уфы и на ее притоках

Сведения об объекте исследования представлены в табл 1

Таблица 1

Информация о пунктах наблюдения за качеством речных вод Уфимского бассейна

№ Река Пункт Коорди- Расстояние Средний Площадь Период

п/п наблюде- наты от устья, многолет- водосбора, наблюде-

нии км ний расход КМ* ния

воды, м3/с

1 рАй д Лаклы 58°34'Е SS^IW 266 47,4 6 440 1990 - 2005

2 рУфа д В Суян 57°16'E56°3'N 318 218,0 32 400 1988 - 2005

3 р Юрюзань д Чулпан 58°6'Е 55°™ 158 44,8 4 850 1988-2005

4 р Юрюзань пАтняш 57°МБ бб'З-ТО 32 58,7 6 930 1994-2000

5 р Шугуровка г Уфа 56°9'Е 0,2 0,6* 95 1988 - 2005

6 р Уфа г Уфа 54°4<га 1.5 387** 51837 1988 - 2005

Примечание

* по данным наблюдений Управления государственного аналитического контроля, г Уфа ** по данным наблюдений в гидрологическом створе р Уфа - п Шакша

2.2 Методы исследования

Для оценки и прогнозирования химического состава речных вод использованы методы

• определение закона распределения значений показателей качества речных вод - проверка гипотезы о нормальном (логнормальном) характере распределения гидрохимических данных с использованием статистического критерия Шапиро-Уилка fF (Колмогорова-Смирнова D)

• анализ однородности рядов значений гидрохимических данных для получения достоверных количественных оценок качества воды реки Уфы и ее притоков с помощью статистического критерия Вилкоксона (Манна-Уитни) U

• построение кривых обеспеченности для однородных рядов значений показателей качества речных вод по фазам водного режима

• прогнозирование качества речных вод на основе статистической динамической модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (ЛРПСС), нейронных сетей вида MLP (многослойный персептрон) и RBF (радиально-базисная сеть)

•методы проектирования баз данных, хранения, преобразования (системы RAD разработки программного продукта Microsoft Visual Studio) и отображения пространственно-распределенных данных (геоинформационные системы ESRI ArgMap 9 2)

3 Оценка качества речных вод Уфимского бассейна

3.1 Анализ межгодовой динамики изменения качества речных вод Уфимского бассейна

Для установления закономерностей межгодового изменения состояния речных вод Уфимского бассейна в исследуемых створах, а также оценки пригодности вод для различных видов водопользования.

Год

а)рУфа,д.8Суян

ОООО^-счсо^-ЮСОГ^СОФО^-СЧСО^Ю гасойоюютойгошслооооооо 0)0)00)0)0)0)0)010)0)0)000000

1) Определен вид функции распределения гидрохимических данных Функции распределения значений показателей качества речных вод Уфимского бассейна подчиняются нормальному или логнормальному закону

2) Построены хронологические графики изменения среднегодового содержания исследуемых компонентов химического состава р Уфы и ее притоков (р Ай, р Юрюзань, р Шугуровка) Так, например, выявлена тенденция к снижению загрязненности речных вод Уфимского бассейна

нефтепродуктами, представленная на рис 2 (а,б,в)

Анализ хронологических графиков обусловил необходимость исследования однородности рядов значений гидрохимических

показателей Для анализа

статистической однородности

построено 47 интегральных кривых вида ГС/=/еУ, где в качестве функции ¡(г) рассматривались концентрации химических показателей (С,), нарастающие во времени (¿,) На каждой из кривых выделены прямолинейные участки и определены точки перелома прямых линий, соответствующие границам периодов, определяемых как статистически однородные

Для примера на рис 3 приведены кривые ЕСНп~/(0 для показателя качества речных вод

«нефтепродукты» Участки

выделенные различными маркерами соответствуют периодам,

характеризующимся неоднородностью химического состава, а, следовательно, и уровнем антропогенной нагрузки на водосборе Временной ряд значений концентрации нефтепродуктов в створе река Уфа - д В Суян можно разделить на 2 периода (рис 3 а) 1990-1999 гг и 2000-2005 гг, в створе р Шугуровка - г.Уфа на 3 периода (рис 3 б) 1988-1993, 1994-1999, 2000-2005гг, в створе река Уфа - г Уфа на 2 периода (рис 3 в) 19881993 гг. и 1994-2005 гг Аналогичные кривые построены для всех исследуемых створов

Год

6) р Шугуровка, г Уфа

сосоотслоотспоспаэотслоооооо 0)0>0)050>а>а)о>а50)спо10ооооо

Год

в) р Уфа, г Уфа

Рис.2. Среднегодовые значения концентрации нефтепродуктов в р.Уфе и р Шугуровке за период с 1988г. по 2005г.

1С, мг/дм3

Уточнение результатов

графической проверки однородности временных рядов значений гидрохимических показателей

осуществлено на основе

статистического критерия Вилкоксона (Манна-Уитни) и.

Для статистически однородных периодов вычислены средние значения показателей качества речных вод. В качестве примера в табл.2 приведены результаты определения средних значений концентраций компонентов химического состава воды р.Шугуровки в створе г.Уфы.

Рис.3. Изменение суммы среднегодовых концентраций нефтепродуктов в р.Уфе и р.Шугуровке за период с 1988г. по 2005г.

в) р.Уфа, г.Уфа

Таблица 2

Результаты определения средних значений концентраций компонентов химического состава воды р.Шугуровки в створе г.Уфы

Показатель качества речной воды Стаги стичеек и однородные периоды Средняя и ноголетняя концентрация, с„ Показатель качества речной воды Статистическ п однородные периоды Средняя многолетняя концентрация, С„

общая минерализация, мг/дм" 1988 -2005 780,3 фенолы, мг/дм3 ¡991 -2005 0,002

азот аммонийный, мг/дм3 1989 - 2005 0,53 нефтепродукты, мг/дм3 1988-1993 0,66

1994-1999 0,14

2000-2005 0.043

бпк5, мгОг/дм3 1990- 1996 2,13 медь, мкг/дм3 1988-1994 9,07

1997-2005 1,46 1995-2005 3,27

раствор. кислород, мг/дм 1988 - 2000 9,55 марганец, мкг/дм3 1991-2005 109,1

Как видно из табл 2, временные ряды, характеризующие межгодовые изменения содержания в речной воде суммы минеральных веществ, азота аммонийного, фенолов, марганца, а также растворенного кислорода статистически однородны Таким образом, в пределах периода с 1988г по 2005г содержание этих компонентов гидрохимического состава стабильно, и процесс межгодового колебания их концентраций происходит вокруг среднего значения Поэтому усредненные количественные оценки по перечисленным показателям качества репрезентативны за весь исследуемый период

Таким образом, на основе сопоставления между собой средних значений концентраций компонентов гидрохимического состава за многолетний период установлена межгодовая динамика изменения качества воды р Уфы и ее притоков

3.2 Определение пригодности речных вод Уфимского бассейна для различных видов водопользования

Оценка состояния речных вод, возможности различных видов водопользования осуществлена на основе сравнения фактических значений показателей качества речных вод с нормативами для рыбохозяйственного, хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования (ПДК) Разработанная компьютерная программа «Анализ гидрохимических данных» позволяет формировать отчеты по результатам анализов проб для пунктов наблюдений за выбранный временной интервал, с учетом фаз водного режима, визуализировать результаты анализа данных о химическом составе речных вод Уфимского бассейна В отчет для каждого показателя качества воды входит информация о количестве отобранных проб, среднем, среднем взвешенном по расходу воды в реке, максимальном и минимальном значениях показателя, ПДК, количестве превышений ПДК, среднем и максимальном значениях превышении ПДК В табл 3 сведены результаты по определению пригодности воды устьевого участка реки Уфы в черте города Уфы для различных видов водопользования

Как видно из таблЗ, содержание загрязняющих веществ в речной воде, оцениваемых по показателю нефтепродукты, до 1993 года характеризовалось средним многолетним значением 0,45 мг/дм3, с 1994г по 2005г оно уменьшилось в 10,2 раз В процессе межгодовой изменчивости содержания в воде реки Уфы меди происходит постепенное его снижение Так с 1988г. по 1997г (I период) средняя многолетняя концентрация меди в речной воде составляет 6,44 мкг/дм3, а с 1998г по 2005г (II период) - уменьшается до 3 мкг/дм3 Соответственно выделенным периодам превышение уровня ПДКрх составляет 6,44 и 3 раза

Многолетние изменения среднегодовых концентраций в речной воде марганца происходят в области значений от 10 мкг/дм3 (ПДКрх) до 100 мкг/дм3 (ПДКкб) с тенденцией увеличения его содержания в последние годы Так средняя многолетняя величина концентрации марганца за период с 1991г по 2000г достигает 37,5 мкг/дм3, а с 2001г по 2005г - 70,7 мкг/дм3, что почти в 4 раза и 7 раз, соответственно, превышает уровень ПДКрх

Таблица 3

Расчетные значения характеристик качества воды р.Уфы в створе г.Уфы

Показатель качества речной воды Статистически однородные периоды Среднее значение (с„) Минимальное значение (С„,„) Максимальное значенис(С„„) сг„/пдк.,; сср/гт„"

бпк5, мг02/дм3 1988- 1998 1,78 1.25 2,46 0,89 0,89

1999 - 2005 1,22 1.00 1,37 0,61 0,61

фенолы, мг/дм3 1991 -2005 0,001 0 0,003 1,00 1,00

нефтепродукты, мг/дм3 1988 - 1993 0,45 0.28 0,92 1,50 9,01

1994-2005 0,044 0.01 0,15 0,15 0,88

медь, мкг/дм' 1988-1997 6,44 4.54 8,82 0,006 6,44

1998-2005 3,00 1.45 5,12 0,003 3,00

марганец, мкг/дм3 1991 2000 37,5 8.57 56,7 0,375 3,75

2001 - 2005 70,7 59.4 88,6 0,707 7,07

Примечание. * ПДКк6 - предельно допустимая концентрация для культурно-бытового и хозяйственно-питьевого водопользования;

** ГТДКрх - предельно допустимая концентрация для рыбохозяйственного водопользования

Определена экологическая опасность речных вод Уфимского бассейна на основе расчета кратности превышения

содержания загрязняющих

веществ над уровнем 11ДК для рыбохозяйственного и культурно-бытового водопользования

(табл.4).

Для примера, на рис.4 приведена диаграмма

экологической опасности речных вод Уфимского бассейна в пределах территории Республики Башкортостан, визуализирующая кратность превышения ПДКрх.

1 - р.Лй, д.Лаклы 4 - р.Юрюзань, п.Атняш

2 - р. Уфа, д.Верхний Суян 5 - р.Шугуровка, г. Уфа

3 - р.Юрюзань, д. Чулпан б-р. Уфа, г. Уфа

Рис.4. Экологическая опасность речных вод Уфимского бассейна за период 2001 -2005гг.

Нефтепродукты ____Шдь

Ш Марганец шШщттКр*

Таблица 4

Кратность превышения содержания загрязняющих веществ в воде рек Уфимского бассейна над уровнем ПДКр)1/ПДКк5 за период 2001-2005гг

Показатель качества речной воды Пункт наблюдения за качеством речных вод

р Ай, д.Лаклы р Уфа, д. В Суян р Юрюзань, д Чулпан р-Шугуровка, г Уфа рУфа, г Уфа

ПДКц пдои нда„ ПДК* ЗДКр, пдк* ДДКр, пдаи ЦДК,, пдк„

азот аммонийный <1 <1 < 1 <1 <1_] ' ),ЗЙ > <1 <1 <1

фенолы - • - - - - 2 .1' • 1.

нефтепродукты <Л0,6 Л,77; 1.33 » > >1,2,. <1 <1 <1 <1 <1

медь ' 6,33 < <1 >3,53 ь <1 438. <1 3,27* <1 ;з / <1

марганец - - - - - - ;Д0Д 1,09 <1

Примечание «•» - нет измерений

Таблица 5

Доля проб речной воды р Уфы и ее притоков с превышением норматива __ПДКрх в 2001 -2005гг.__

Пункт наблюдения Показатель качества Количество проб пдкр1 Ко1-во проб с прев ПДК"р1 % проб с прев пдкр1

р Уфа нефтепродукты, мг/дм1 33 0,05 22 67

д В Суян медь, мкг/дм3 33 1 25 76

БПК5, мЮ2/дм3 64 2 4 6

р Уфа г Уфа фенолы, м г/да5 64 0,001 17 27

нефтепродукт, мг/дм1 64 0,05 12 19

медь, мкг/дм3 64 1 47 73

марганец, мкг/дм3 64 10 50 78

БПК5, мгСУдм3 65 2 11 17

р Шугуровка г Уфа фенолы, мг/дм3 65 0,001 24 37

нефтепродукты, мг/дм3 65 0,05 16 25

медь, мкг/дм3 65 1 52 80

марганец, мкг/дм' 65 10 63 97

р Юрюзань д Чулпан нефтепродукты, мг/дм3 32 0,05 13 41

медь, мкг/дм1 32 1 24 75

р Ай нефтепродукты, мг/дм3 34 0,05 20 59

д Лаклы медь, мкг/дм3 34 1 30 88

Для исследуемых створов Уфимского бассейна определена пригодность речных вод для различных видов водопользования, а также приоритетные загрязняющие вещества речных вод - марганец и медь, нефтепродукты и фенолы, азот аммонийный На устьевом участке р Уфы в створе г.Уфы речная вода по показателям «марганец», «медь», «фенолы» не пригодна для рыбохозяйственного водопользования

3.3 Оценка вероятности загрязнения рек Уфимского бассейна в различные фазы водного режима

Для установления вероятностей, при которых качество речных вод Уфимского бассейна не удовлетворяет нормативным требованиям и возникает риск деградации водных экосистем в различные гидрологические сезоны,

построены кривые обеспеченности содержания гидрохимических компонентов для статистически однородных периодов (всего построено свыше 140 кривых обеспеченности). Для примера, в табл.6 приведены результаты оценки вероятности загрязнения р.Шугуровки, определяемые по вероятности превышения предельно допустимого содержания анализируемых химических компонентов в речной воде, характеризующей угрозу для среды обитания гидробионтов и здоровья людей.

Таблица 6

Вероятность загрязнения воды реки Шугуровка у города Уфы в различные фазы водного режима

Показатель качества речной воды Период наблюдений Вероятность превышения пдки/пдк™,%

Половодье Лстн.-осен. период Зимняя межень

бпк5 1990-1996 - 48 25

1997-2005 23 18 9

Фенолы 1991 -2005 42 22 32

Нефтепродукты 1988 - 1993 - 99,9 /50 89/50

1994 - 1999 - 69/18 69/9

2000 - 2005 - 27/0 38/8

Медь 1988 - 1994 - 90/0 81/0

1995 - 2006 86/0 75/0 52/0

Марганец 1991 -2005 99,9 /60 99,9 /64 99,9 /89

Примечание. (-) объем выборки недостаточен для построения кривой обеспеченности.

Вероятность загрязнения речной воды по показателю «фенолы» в период половодья, угрожающая жизнедеятельности гидробионтов, составляет 42%. Наибольшие концентрации «фенолов» фиксируются во время весеннего половодья, а наименьшие - во время летне-осеннего периода. На рис.5 приведена гистограмма | повторяемости по показателю «фенолы», характеризующая число лет, в течение которых рассматриваемая концентрация загрязняющего ингредиента повторяется в среднем один раз.

Повторяемость, раз в N лет

Рис.5. Повторяемость значений концентраций фенолов для створа р.Шугуровка - г. Уфа за период с 1991г. по 2005г. (ПДК„1=ПДКК5=0,001 иг/дм3)

4 Прогнозирование химического состава речных вод

4.1 Долгосрочное прогнозирование гидрохимического состава реки Уфы и реки Шугуровка с использованием динамических статистических моделей

Для определения прогнозных значений показателей качества речных вод выбрано два пункта наблюдения: р.Уфа - г.Уфа и р.Шугуровка - г.Уфа, обеспеченные ежемесячными данными режимного гидрохимического мониторинга. Для осуществления долгосрочного 12-ти месячного прогноза

использована динамическая модель Аеторегрессии - Проинтегрированного скользящего среднего /АРПСС или ARJMA), рассматривающая значения показателей качества речной воды за многолетний период как функцию тенденции, периодических (сезонных) и случайных колебаний. Последовательность

определения параметров математической модели АРПСС представлена на рис. 6.

С целью учета внутригодовых закономерностей изменения концентраций загрязняющих веществ в речных водах при разработке математических моделей арпсс(fd ХР ¿-О ) осуществлен анализ Фурье, установлены с

Рис.6. Последовательность определения параметров модели АРПСС

использованием программного пакета STATISTICA 6.0 Fourier (Spectral) Analysis величины сезонного периода (7). Построены графики спектральной функции (периодограммы) Sk от периода наблюдений для временных рядов исследуемых показателей

качества воды.

Для примера на рис.7 приведена периодограмма для временного ряда значений концентрации минеральных

веществ в воде реки Уфа в черте г. Уфы. Как видно из рис.7, колебание минерализации в воде характер, месяцам.

Месяцы

Рис.7. Периодограмма для показателя качества речной воды «общая минерализация», створ р.Уфа - г.Уфа (период наблюдения с 1988г. по 2005г.)

реки Уфа имеет отчетливый циклический на что указывает выраженный пик на периодограмме, равный 12

Годовая сезонность в исследуемых створах выявлена для временных рядов значений концентрации растворенного кислорода и минеральных веществ. Для створа р.Уфа - г.Уфа 12-ти месячная сезонность выявлена также для меди, марганца, показателя БПК5, изменение содержания фенолов и нефтепродуктов происходит сезонно с периодами 6 и 9 месяцев, соответственно, содержания азота аммонийного - 54 месяцев.

Для определения порядка разности d АРПСС - модели временного ряда проанализированы графики автокорреляционных функций (АКФ). Процедура вычисления значений АКФ осуществлена на базе STATISTICA 6.0 Transformation of variables - Преобразование переменных. Для примера на рис.8 а, представлен график автокорреляционной функции для показателя «общая минерализация» для створа р.Уфа - г.Уфа.

21 23 25

а) АКФ

6) ЧАКФ

- удвоенное значение среднеквадратической ошибки (2- а )

Рис.8. Графики АКФ и ЧАКФ для показателя качества речной воды «общая минерализация», створ р.Уфа - г.Уфа (период наблюдения с 1988г. по 2005г.)

Определение величин параметров р и q осуществлено в результате совместного анализа графиков автокорреляционных функций и частных автокорреляционных функций (ЧАКФ) значений исследуемых временных рядов.

Проведена идентификация вида автокорреляционной функции для исследуемых показателей. АКФ значений показателя общей минерализации (пункт наблюденга р.Уфа - г.Уфа) имеет форму синусоиды (рис.8 а), а ЧАКФ -резко выделяющиеся значения на лагах 1, 2 (рис.8 б), при этом порядок авторегрессии составит р = 2, порядок скользящего среднего - д = 0. Графики АКФ и ЧАКФ для показателя «общая минерализация», представленные на рис.8, указывают на устойчивую сезонную компоненту с величиной периода 12 месяцев.

Адекватность идентифицированных АРПСС-моделей наблюдаемым временным рядам проверена посредством исследования АКФ и ЧАКФ «остатков», представляющих собой разности фактических значений и значений, предсказанных с помощью модели, с использованием STATISTICA 6.0 AR1MA Results - Результаты АРПСС. Графики АКФ и ЧАКФ «остатков» для показателя качества, характеризующего содержание минеральных веществ в речной воде

(пункт наблюдения р.Уфа - г.Уфа), приведены на рие.9. В ходе исследования выявлено, что модели временных рядов содержания минеральных веществ и растворенного кислорода являются адекватными.

---- удвоенное значение среднеквадратической ошибки (2- a J

Рис.9. АКФ и ЧАКФ «остатков» адекватной АРПСС-модели временного ряда содержания минеральных веществ (пункт наблюдения р.Уфа - г.Уфа)

Как видно из рис.9, «остатки» идентифицированной АРПСС-модели похожи на «белый шум»: в них нет периодических колебаний, нет сильных корреляций, что является свидетельством правильно подобранной модели. Методика прогноза основана на вычислении ожидаемых значений показателя качества речной воды, выполненных при помощи программы STATISTICA 6.0 Forecasting -Прогнозирование. Прогнозные значения содержания суммы минеральных веществ и растворенного кислорода, полученные на основе АРПСС-моделей для створа р. Уфа - г. Уфа представлены на рис.10 а, б.

' ' IV pi 11 ■<' f i I л nj .j

i s

ii1 ^

$ s 9. £ S 5

llllllllt

--- SHua-vfl

• Г^кгадоутэеэю-вде - -ipaH^gjfeftroTifrefibKXDMi^rcfearia

iifsllfiiSifiiifi .

— У^гнедаилв'

- - r\93fnetpywA>o

а) б)

Рис.10. Прогнозирование содержания суммы минеральных веществ (а) и содержания растворенного кислорода (б) на основе модели АРПСС (2,0,0)(1,1,0) на 2005г. (пункт наблюдения р.Уфа - г.Уфа)

Прогнозные значения и относительная ошибка прогнозирования содержания суммы минеральных веществ и растворенного кислорода на основе модели

АРПСС (2,0,0)(],1,0) на 2005г. (пункт наблюдения рУфа - гУфа) представлены в табл7

Таблица 7

Относительная ошибка прогнозирования содержания суммы минеральных веществ и растворенного кислорода на основе модели АРПСС (2,0,0)(1,1,0) на 2005г (пункт наблюдения р Уфа-г Уфа)

Месяц (2005г ) Общая минерализация Растворенный кислород

Наблюдаемые значения, мг/дм3 Прогнозируемые значения, мг/дм' Относительная ошибка, % Наблюдаемые значения, мг/дм3 Прогнозируемые значения, мг/дм3 Относительная ошибка, %

Январь 472,7 485,2 2,6 12,4 9,7 21,7

Февраль 509,0 515,3 1,2 9,7 9,8 0,4

Март 436,0 503,2 15,4 9,9 10,8 9,5

Апрель 363,0 469,1 29,2 11,8 10,2 13,6

Май 255,0 308,7 21,1 9,7 9,9 2,5

Июнь 299,3 381,2 27,3 9,1 8,5 6,4

Июль 343,7 438,8 27,7 7,9 8,8 11,8

Август 388,0 496,9 28,1 7,8 6,9 9,7

Сентябрь 448,0 488,9 9,1 9,1 9,5 5,0

Октябрь 478,0 475,7 0,5 10,6 9,5 10,6

Ноябрь 508,0 433,9 14,6 10,8 10,7 1,0

Декабрь 490,4 467,9 4,6 12,2 12,3 0,6

Как видно из табл 7, прогнозируемые значения общей минерализации и растворенного кислорода отражают годовую сезонность, максимальная относительная ошибка прогнозирования содержания минеральных веществ для створа р Уфа - г Уфа составляет 29,2%, содержания растворенного кислорода -21,7%, для створа р Шугуровка - г Уфа - 17,6% и 22,5%, соответственно Полученный уровень достоверности прогноза является приемлемым, поскольку сопоставим с ошибкой измерения концентраций показателей качества речных вод

4.2 Краткосрочное прогнозирование химического состава речных вод с использованием искусственных нейронных сетей

Краткосрочный прогноз служит целям оперативного управления водными ресурсами в речном бассейне, а также разработки инженерных решений по реабилитации водотоков В проведенном исследовании рассмотрено применение искусственных нейронных сетей (ИНС) для краткосрочного прогнозирования содержания суммы минеральных веществ в результате изменения расхода воды в реке и скорости течения, а также содержания легкоокисляемых органических веществ Различные архитектуры нейронных сетей обучены на тестовом наборе данных и затем испытаны на контрольной выборке при помощи программы STATISTICA Neural Networks 7 0

Оптимальная архитектура нейронных сетей определена исходя из результирующей минимальной ошибки прогнозирования Прогнозирование с помощью причинной нейросетевой модели осуществлено на основании наличия

корреляционной связи (К = 0,7) между среднемесячными значениями содержания суммы минеральных веществ, скорости течения и расхода речной воды за период с 1988 по 2004г. для рек бассейна р.Уфы. На рис. 11 представлены параметры, использованные при обучении нейронной сети.

Рис.11. Входные и выходные параметры обучения нейронной сети для краткосрочного прогнозирования содержания суммы минеральных веществ

Прогнозирование содержания минеральных веществ осуществлено посредством использования трехслойной нейронной сети MLP (2-6-1)

Результаты прогнозирования общей минерализации в воде на 2005г. (пункт наблюдения р.Уфа - г.Уфа), полученные на основе двух представленных моделей нейронных сетей, а также величина относительной ошибки прогнозирования представлены в табл.8.

При прогнозировании

значений показателя БПК5 с использованием нейронных

сетей меньшая относительная ошибка получена при использовании архитектуры RBF, при обучении сети использована корреляционная связь между среднемесячными значениями показателя за 12 месяцев предыдущего периода {Input) и значениями показателя в январе, феврале и марте текущего года {Output). В процессе обучения в качестве входных параметров были выбраны концентрации легкоокисляемых веществ лишь за 9 месяцев, как наиболее влияющие на зависимые (прогнозируемые) переменные (рис. 13).

Относительная ошибка прогнозирования содержания легкоокисляемых органических веществ, фиксируемых по показателю БПК5 в воде р.Уфы - г.Уфа на основе нейронной сети с архитектурой RBF представлена в табл.9.

и RBF - сети (2-10-1) (рис. 12).

Рис.12. Архитектура нейронных сетей: MLP и RBF

Таблица 8

Относительная ошибка прогнозирования содержания суммы минеральных веществ в зависимости от скорости течения и расхода речной воды на основе нейронных сетей с архитектурой MLP и RBF (пункт наблюдения р Уфа - г Уфа)

Месяц (2005г.) Наблюдаемые значения (X,), мг/дм3 Прогнозируемые значения (А",), мг/дм3 Относнтельная ошибка (<5), %

RBF - сеть

январь 472,7 500 5,8

февраль 509 504 1,0

март 436,0 498 14,2

MLP - сеть

январь 472,7 468 1,0

февраль 509 478 6,1

март 436,0 466 6,9

Рис 13 Входные и выходные параметры обучения нейронной сети с архитектурой ЯВГ для краткосрочного прогнозирования содержания легкоокисляемых органических веществ, фиксируемых по показателю БПК5

Таблица 9

Относительная ошибка прогнозирования содержания легкоокисляемых органических веществ, фиксируемых по показателю БПК5 (пункт наблюдения р Уфа - г Уфа) на основе нейронной сети с архитектурой ЯВР

Месяц (2005г.) Наблюдаемые значения (.?,) Прогнозируемые значения (X,) Относительная ошибка (<5), %

январь 1,01 1,03 2,0

февраль 0,76 0,75 1,3

март 1,22 1,22 0,4

5 Разработка технических решений по реабилитации малых водотоков в пределах урбанизированных территорий (на примере реки Шугуровка)

Примером водотока, протекающего в пределах урбанизированной территории, качество которого формируется под влиянием поверхностного стока, является река Шугуровка Содержание марганца в реке превышает норматив для

рыбохозяйственного водопользования в 10,9 раз, меди - в 3,27 раза, фенолов -в 2 раза, азота аммонийного - в 1,36 раза, органических веществ, фиксируемых по показателю ХПК - в 1,88 раза (по данным за 2001-2005гг.). Для снижения загрязненности и обеспечения соответствия качества речной воды нормативам рыбохозяйственного водопользования, а также снижения нагрузки на питьевые водозаборы, расположенные на устьевом участке реки Уфа после впадения в нее реки Шугуровка, разработана принципиальная технологическая схема (рис.14): | (I) - Очистка от взвешенных веществ в первичных отстойниках. Требуемое количество горизонтальных отстойников при среднесуточном расходе воды | р.Шугуровки 51 840 м3/сут., на основании проведенных расчетов составляет

(II) - Очистка от органических, биогенных веществ и тяжелых металлов на песчано-гравийном фильтре с высшей водной растительностью (сусак зонтичный, рдест пронзеннолистный и тростник обыкновенный). Крупность материала загрузки фильтра (щебня) составляет 40-70 мм. Площадь - 4 225 м2.

Химический состав воды реки Шугуровка до и после комплекса очистных сооружений, представлен в табл. 10.

Таблица 10

Химический состав воды реки Шугуровка до (по данным за 2001-2005гг.)

и после комплекса очистных сооружений

Загрязняющее ПДКР1 Концентрация вещества до сооружений, мг/дм3 Концентрация вещества после сооружений, мг/дм3

вещество мг/дм

Азот аммонийный 0,39 0,53 0.026

Взвешенные вещества 30 31,4 15,7

ХПК 15 28,3 12,7

Фенолы 0,001 0,002 0,0005

Медь 0,001 0,003 0,0003

Цинк 0,01 0,004 0,0004

Никель 0,01 0,004 0,0004

Железо общее 0,1 0,12 0,047

Марганец 0,01 0,109 0,01

Реализация комплекса сооружений по очистке загрязненных речных вод, является экономически целесообразной и позволит улучшить экологическое состояние водотока в пределах урбанизированной территории.

ВЫВОДЫ

1 Установлена межгодовая динамика изменения качества воды реки Уфы и ее притоков в условиях антропогенного воздействия (1988 - 2005гг.) на основе хронологических графиков и анализа статистической однородности временных рядов среднегодовых значений концентрации азота аммонийного, растворенного кислорода, меди, марганца, фенолов, нефтепродуктов и показателей общей минерализации и БПК5

2. Определена пригодность речных вод Уфимского бассейна в пределах территории Республики Башкортостан для рыбохозяйственного, культурно-бытового и хозяйственно-питьевого водопользования на основе сопоставления расчетных значений средних многолетних концентраций гидрохимических компонентов с установленными нормативами Выявлены приоритетные загрязняющие вещества для исследуемых створов рек р Ай, д Лаклы - азот аммонийный, нефтепродукты, медь, р Уфа, д В Суян - нефтепродукты, медь, рЮрюзань, дЧулпан - нефтепродукты, медь, рШугуровка, г Уфа - азот аммонийный, фенолы, медь, марганец, р Уфа, г Уфа - фенолы, медь, марганец

3 Определена вероятность загрязнения рек Уфимского бассейна в различные фазы водного режима Установлено, что вероятность загрязнения речных вод в пределах урбанизированной территории бассейна (г Уфа) варьируется в диапазоне 52,0 - 94% (по меди), 27 - 48% (по нефтепродуктам), 22-44% (по фенолам)

4 Определены параметры математических моделей АРПСС для долгосрочного прогнозирования качества воды р Уфы и притока - р Шугуровки Установлено, что наиболее адекватно модель АРПСС описывает наблюдаемые значения показателей гидрохимического состава при наличии сезонных параметров 12-ти месячная сезонность в изменении содержания минеральных веществ и растворенного кислорода выявлена для пунктов наблюдения р Уфа - г Уфа и р Шугуровка - г Уфа

Показана возможность использования нейронных сетей с архитектурой MLP, RBF для краткосрочного прогнозирования качества воды Апробированные нейросетевые модели позволяют учитывать взаимосвязь гидрохимических и гидрологических характеристик речных вод

5 Разработаны технические решения по реабилитации малых водотоков, обеспечивающие соответствие качества воды реки Шугуровка нормативам рыбохозяйственного водопользования Обоснована экономическая целесообразность очистки воды реки Шугуровка с использованием комплекса очистных сооружений Эколого-экономический эффект от внедрения схемы снижения загрязненности воды составляет 4 951,65 тыс руб

Основные публикации по теме диссертации:

1 Красногорская Н Н, Фащевская Т Б, Рогозина Т.А., Сергеев А Н Использование методов математической статистики при оценке качества речных вод в условиях антропогенного воздействия //Безопасность жизнедеятельности, 2007 №8 —С 9-19

2 Пестриков С В, Исаева О Ю, Рогозина Т.А., Красногорская Н Н и др Применение искусственных эколого-геохимических барьеров для очистки сточных вод от тяжелых металлов //Безопасность жизнедеятельности, 2007. №9 - С 17-25

3 Красногорская Н Н, Фащевская Т Б, Рогозина Т.А., Елизарьев А Н, Концептуальные основы оценки экологического риска деградации речных экосистем при осуществлении водопользования //Безопасность жизнедеятельности,2006 №11 -С23-28

4 Красногорская НН, Фащевская ТБ, Рогозина T.Ä. Оценка качества водных объектов в условиях антропогенного воздействия (монография) -Уфа Издательство УГАТУ, 2006 - 288 с

5 Rogozma Т. Bewertung und Prognose der Fließgewassergute im Urbanen Raum // Internationale Konferenz «10 Treffen junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an Wasserbauinstituten» - Innsbruck Universität Innsbruck, 2008 -S 119-124

6 Elizanev A, Krasnogorskaya N, Fashchevskaya T, Rogozina T. Risks assessment in river basin //International Conference, 5th Dresden Symposium "Hazards - Detection and Management" - Germany, 2008 - P 20

7 Рогозина T.A., Елизарьев А H Эколого-экономическое обоснование снижения загрязненности малого водотока Башкортостана (на примере реки Шугуровка) // Экономическое развитие регионов Сборник научных трудов Часть 5 -Уфа Издательство «Диалог», 2008 -С 173-178

8 Рогозина Т.А. Разработка компьютерной программы для оценки качества поверхностных вод //Материалы XII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» - Рязань Рязанский государственный радиотехнический университет, 2007. - С 197-199

9 Красногорская Н Н, Фащевский Б В, Рогозина Т.А. Создание информационно-аналитической компьютерной системы для оценки качества водотоков //Материалы VII Международной научной конференции Сахаровские чтения 2007 года экологические проблемы XXI века - Минск МГЭУ им А Д Сахарова, 2007 - С 231

10 Рогозина Т.А. Изучение качества воды реки Уфа для целей обеспечения экологической безопасности //Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Безопасность в современном мире теория и практика» - Чита Забайкальский государственный гуманитарно-педагогический университет, 2007. - С 151-153.

П.Рогозина Т.А. Антропогенные изменения гидрохимических показателей качества вод на территории Республики Башкортостан //Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции «Водохозяйственный комплекс России состояние, проблемы, перспективы» - Пенза ПГСХА МНИЦ,2006 -С 140-143

12 Рогозина Т.А. Трансформация загрязнений, поступающих из реки Шугуровки в реку Уфу (Республика Башкортостан) //Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции «Водохозяйственный комплекс России состояние, проблемы, перспективы» - Пенза ПГСХА МНИЦ, 2006 -С.143-146

13.Красногорская НН, Фащевская ТБ, Рогозина Т.А. Применение вероятностно-статистических методов для прогнозирования качества и оценки экологического риска загрязнения водных объектов //Региональные экологические проблемы современности Сборник научных трудов международной научно-практической конференции - Уфа: Издательство БашГАУ,2006 -С 196-202

14 Красногорская НН, Фащевская ТБ, Рогозина Т.А. Прогнозирование качества водных объектов в районах крупных промышленных центров Республики Башкортостан //Материалы международной научно-практической конференции в области экологии и безопасности жизнедеятельности «Дальневосточная весна-2006» - Комсомольск-на-Амуре ГОУВПО «КнАТУ», 2006 -С 156-159

15 Красногорская НН, Фащевская ТБ, Рогозина Т.А., Елизарьев АН Деградация речной экосистемы в районе крупного промышленного центра и экологический риск //Экологические и гидрометеорологические проблемы больших городов и промышленных зон Материалы международной конференции - СПб Издательство РГГМУ, 2006 - С 87-88

16 Красногорская Н Н, Фащевская Т Б, Рогозина Т.А. Оценка экологического риска водопользования в пределах промышленных центров Республики Башкортостан //II Всероссийская конференция «Научные аспекты экологических проблем России» Москва, Российская академия наук, 2006 - С 32-33

17 Красногорская НН, Фащевская ТБ, Рогозина Т.А. Оценка и прогнозирование качества воды реки Белой в районе города Стерлитамака //Материалы конференции "Водоснабжение, водоотведение, охрана водных ресурсов, гидрогеоэкология" - М Издательство ЗАО «ДАР\ВОДГЕО», 2006 - С 72-73

РОГОЗИНА Татьяна Анатольевна

ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА РЕЧНЫХ ВОД В УСЛОВИЯХ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ (НА ПРИМЕРЕ УФИМСКОГО БАССЕЙНА)

Специальность 25 00 36 - Геоэкология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Подписано в печать 22 07 2008 г. Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Times Уел печ л 1,5 Уел кр-отт 1,5 Уч-изд л 1,4 Тираж 100 экз Заказ № 310

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-Центр, ул К Маркса, 12

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Рогозина, Татьяна Анатольевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 ОЦЕНКА, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА РЕЧНЫХ ВОД В УСЛОВИЯХ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ.

1.1 Оценка качества речных вод в условиях антропогенного воздействия.

1.2 Исследования химического состава рек Уфимского бассейна.

1.3 Антропогенные факторы формирования химического состава речных вод.

1.4 Прогнозирование химического состава речных вод.

1.5 Очистка природных вод и активизация процессов самоочищения в русле реки.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2 ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1 Объект исследования и исходные данные.

2.1.1 Общая характеристика объекта исследования.

2.1.1.1 Физико-географические факторы формирования химического состава речных вод.

2.1.1.2 Физико-химические факторы формирования состава речных вод.

2.1.2 Общая характеристика исходных данных.

2.2 Методы исследования.

2.2.1 Определение функции распределения значений показателей качества речных вод.

2.2.2 Анализ однородности рядов значений показателей качества речных вод.

2.2.2.1 Первичный анализ рядов значений показателей качества речных вод.

2.2.2.2 Статистическая проверка нарушения однородности рядов значений показателей качества речных вод.

2.2.3 Построение кривых обеспеченности.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3 ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РЕЧНЫХ ВОД УФИМСКОГО БАССЕЙНА.

3.1 Анализ межгодовой динамики изменения качества речных вод

Уфимского бассейна.

3.1.1 Характеристика антропогенного воздействия в пределах Уфимского бассейна.

3.1.1.1 Характеристика организованных источников загрязнения рек Уфимского бассейна.

3.1.1.2 Характеристика неорганизованных источников загрязнения рек Уфимского бассейна.

3.1.2 Определение закона распределения значений показателей качества речных вод Уфимского бассейна.

3.1.3 Выявление межгодовых изменений качества речных вод Уфимского бассейна.

3.1.4 Исследование однородности рядов значений показателей качества речных вод Уфимского бассейна.

3.1.4.1 Графический анализ однородности рядов значений показателей качества речных вод Уфимского бассейна.

3.1.4.2 Анализ статистической однородности рядов значений показателей качества речных вод Уфимского бассейна.

3.2 Оценка пригодности речных вод Уфимского бассейна для различных видов водопользования.

3.2.1 Определение приоритетных загрязняющих веществ Уфимского речного бассейна.

3.3 Оценка вероятности загрязнения рек Уфимского бассейна в различные фазы водного режима.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА

РЕЧНЫХ ВОД.

4.1 Долгосрочное прогнозирование гидрохимического состава реки Уфа и реки Шугуровка с использование динамических статистических моделей.

4.1.1 Анализ Фурье временных рядов значений показателей качества воды р.Уфы и р.Шугуровки.

4.1.2 Определение параметров модели АРПСС временного ряда значений показателя качества речных вод.

4.1.2.1 Определение порядка разности d моделей АРПСС временных рядов значений показателей качества воды р.Уфы и р.Шугуровки.

4.1.2.2 Определение параметра авторегрессии р и скользящего среднего q модели АРПСС временных рядов значений показателей качества воды р.Уфы и р.Шугуровки.

4.1.2.3 Определение сезонных параметров Ps, ds, Os модели АРПСС временных рядов значений показателей качества воды р.Уфы и р.Шугуровки.

4.1.3 Исследование адекватности моделей АРПСС для прогнозирования качества воды р.Уфы и р.Шугуровки.

4.1.4 Прогнозирование качества воды р.Уфы и р.Шугуровки с использованием модели АРПСС.

4.2 Краткосрочное прогнозирование химического состава речных вод с использованием нейронных сетей.

Выводы по четвертой главе.

ГЛАВА 5 РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО РЕАБИЛИТАЦИИ МАЛЫХ ВОДОТОКОВ В ПРЕДЕЛАХ УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ (НА ПРИМЕРЕ РЕКИ

ШУГУРОВКА).

5.1 Принципиальная технологическая схема очистки речной воды.

5.2 Эколого-экономическое обоснование технологической схемы очистки речной воды в русле.

5.2.1 Расчет экономических показателей внедрения технологической схемы очистки воды реки Шугуровка.

5.2.2 Расчет предотвращенного экологического ущерба водным ресурсам

5.3 Экономический эффект от внедрения комплекса очистных сооружений на реке Шугуровка.

Выводы по пятой главе.

ВЫВОДЫ.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Исследование качества речных вод в условиях антропогенного воздействия"

В последние десятилетия получили развитие исследования, связанные с преобразованиями человеком одной из геосфер Земли - гидросферы. В наибольшей степени эти преобразования проявляются в пределах речных водосборных бассейнов с высокой степенью урбанизации, развитой промышленностью и приводят к качественному истощению водных ресурсов.

Многофакторные антропогенные нагрузки на водотоки и водосборы достигли критических уровней, а на многих реках превысили их [1, 2]. Под угрозой находится сохранение жизнеобеспечивающей функции пресной воды как среды обитания гидробионтов и одного из жизненно необходимых экологических факторов существования человека. Обеспечение рационального водопользования предполагает выполнение экологической оценки существующего состояния водных ресурсов, а также прогноза качества воды, используемой в питьевых, бытовых и рыбохозяйственных целях. В связи с этим, оценка, прогнозирование и разработка мероприятий по улучшению качества речных вод являются весьма актуальными.

Актуальность исследования качества речных вод также отмечена в решениях крупнейших международных и российских форумов: Всемирного саммита по устойчивому развитию, IV Всемирного водного форума (Мехико, март 2006 г.), Всероссийской конференции «Научные аспекты экологических проблем России» (Москва, РАН, май 2006 г.). Не остается без внимания и качество водотоков регионов Российской Федерации, в частности Республики Башкортостан.

Бассейн реки Уфа является примером территории с высокой степенью урбанизации, развитой промышленностью, которые приводят к качественному и количественному истощению водных ресурсов. В пределах водосборной площади сосредоточены горнодобывающие, горноперерабатывающие, металлургические, нефтехимические, нефтеперерабатывающие, машиностроительные предприятия, населенные пункты, полигоны и свалки твердых бытовых отходов. Организованные сбросы, талые и ливневые воды с территорий, подверженных антропогенной нагрузке, загрязняют речную воду, приводят к изменению среды обитания гидробионтов и создают угрозу системам жизнеобеспечения людей, например, Южному и Северному питьевым водозаборам города Уфа, расположенным в устье реки Уфа. В этой связи для обеспечения рационального водопользования в пределах речного бассейна актуальным является выполнение адекватной оценки экологического состояния водных ресурсов, прогноз качества воды, используемой в питьевых, бытовых, рыбохозяйственных целях, а также разработка мероприятий по снижению ее загрязненности.

Работа выполнена по тематике, входящей в Перечень приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации, утв. Президентом РФ 21 мая 2006г. №Пр-843, в соответствии с планом научно-исследовательских работ кафедры «Безопасность производства и промышленная экология» Уфимского государственного авиационного технического университета.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

- оценка вероятности загрязнения речных вод в различные фазы водного режима для выявления сезонных изменений качества;

Научная новизна.

1. Выявлены многолетние и межсезонные закономерности изменения качества речной воды, обусловленные антропогенным воздействием. Определена пригодность воды для различных видов водопользования по среднегодовым значениям показателей качества.

2. Определена вероятность загрязнения водотоков исследуемыми поллютантами в различные фазы водного режима.

3. Показана возможность использования динамических статистических моделей для долгосрочного (до 12 мес.) прогнозирования гидрохимического состава речных вод.

4. Показана возможность использования искусственных нейронных сетей с архитектурой многослойный персептрон и радиально-базисная сеть для краткосрочного (3 мес.) прогноза качества речных вод.

Практическая значимость.

Создана информационно-аналитическая система, состоящая из базы данных, содержащей сведения о химическом составе воды р.Уфы и ее притоков и компьютерной программы «Анализ гидрохимических данных», позволяющей осуществлять обработку и визуализацию данных наблюдений, получаемых на пунктах контроля, выявлять тенденции изменения качества речных вод во времени (Свидетельства о регистрации в Роспатенте: № 2007620231 и № 2007612853 от 29 июня 2007 г.).

Показана возможность улучшения экологического состояния малого водотока, в который загрязняющие вещества поступают с поверхностным стоком. Предложенные мероприятия могут использоваться для реабилитации рек, протекающих в пределах урбанизированных территорий на устьевых участках. Эколого-экономический эффект от внедрения схемы снижения загрязненности воды для реки Шугуровка составляет 4 951, 65 тыс. руб.

1. Результаты оценки качества речных вод Уфимского бассейна.

2. Применимость динамической статистической модели и нейронных сетей вида MLP и RBF для прогнозирования химического состава воды рек Уфа и Шугуровка, позволяющие дать перспективную оценку гидроэкологической ситуации в устьевой зоне речного бассейна.

3. Технические решения по реабилитации малых водотоков от загрязнения на техногенно-нагруженных, урбанизированных территориях и обеспечению нормативов качества рыбохозяйственного водопользования (на примере реки Шугуровка).

Личный вклад автора заключается в выявлении многолетних и межсезонных закономерностей изменения качества речных вод и получении количественных оценок качества воды в виде среднегодовых значений гидрохимических показателей, позволяющих определить пригодность для различных видов водопользования; вероятностной оценке загрязнения рек в различные фазы водного режима, апробации динамических статистических моделей и искусственных нейронных сетей для определения перспективного гидрохимического состава речных вод.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на VIII, IX международной конференции «Экология России и сопредельных территорий. Экологический катализ» (Новосибирск, 2003-2004), «Экологические и гидрометеорологические проблемы больших городов и промышленных зон» (Санкт-Петербург, 2006), научной конференции «Водоснабжение, водоотведение, охрана водных ресурсов, гидрогеоэкология» (Москва, 2006), II Всероссийской конференции «Научные аспекты экологических проблем России» (Москва, РАН, 2006), VII Всероссийской научно-практической конференции «Экологические проблемы промышленных регионов» (Екатеринбург, 2006), международной научно-практической конференции «Региональные экологические проблемы современности» (Уфа, 2006), международной научно-технической конференции в области экологии и безопасности жизнедеятельности «Дальневосточная весна» (Комсомольск-на-Амуре, 2006), XII Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2007), Всероссийской конференции «Безопасность в современном мире: теория и практика» (Чита, 2007), Конгрессе нефтегазопромышленников России (Уфа, 2007-2008), I Международном экологическом конгрессе ELPIT - 2007 (Тольятти, 2007), Международных симпозиумах: «Hazards - Detection and Management» (Дрезден, Германия, 2008) и «10. Treffen junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an Wasserbauinstituten» (Инсбрук, Австрия, 2008).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов и приложений. Работа изложена на 186 страницах машинописного текста, включает 30 таблиц, 57 рисунков. Список использованных источников включает 176 наименований.

Заключение Диссертация по теме "Геоэкология", Рогозина, Татьяна Анатольевна

ВЫВОДЫ

1. Установлена межгодовая динамика изменения качества воды реки Уфа и ее притоков в условиях антропогенного воздействия (1988 - 2005гг.) на основе хронологических графиков и анализа статистической однородности временных рядов среднегодовых значений концентрации азота аммонийного, растворенного кислорода, меди, марганца, фенолов, нефтепродуктов и показателей общей минерализации и БГЖ5.

2. Определена пригодность речных вод Уфимского бассейна в пределах территории Республики Башкортостан для рыбохозяйственного, культурно-бытового и хозяйственно-питьевого водопользования на основе сопоставления расчетных значений средних многолетних концентраций гидрохимических компонентов с установленными нормативами. Выявлены приоритетные загрязняющие вещества для исследуемых створов рек: р.Ай, д.Лаклы - азот аммонийный, нефтепродукты, медь; р.Уфа, д.В.Суян -нефтепродукты, медь; р.Юрюзань, д.Чулпан - нефтепродукты, медь; р.Шугуровка, г.Уфа - азот аммонийный, фенолы, медь, марганец; р.Уфа, г.Уфа - фенолы, медь, марганец.

3. Определена вероятность загрязнения рек Уфимского бассейна в различные фазы водного режима. Установлено, что вероятность загрязнения речных вод в пределах урбанизированной территории бассейна (г.Уфа) варьируется в диапазоне 52,0 - 94% (по меди), 27 - 48% (по нефтепродуктам), 22-44% (по фенолам).

4. Определены параметры математических моделей АРПСС для долгосрочного прогнозирования качества воды р.Уфы и притока -р.Шугуровки. Установлено, что наиболее адекватно модель АРПСС описывает наблюдаемые значения показателей гидрохимического состава при наличии сезонных параметров. 12-ти месячная сезонность в изменении содержания минеральных веществ и растворенного кислорода выявлена для пунктов наблюдения: р.Уфа - г.Уфа и р.Шугуровка - г.Уфа.

Показана возможность использования нейронных сетей с архитектурой MLP, RBF для краткосрочного прогнозирования качества воды. Апробированные нейросетевые модели позволяют учитывать взаимосвязь гидрохимических и гидрологических характеристик речных вод.

5. Разработаны технические решения по реабилитации малых водотоков, обеспечивающие соответствие качества воды реки Шугуровка нормативам рыбохозяйственного водопользования. Обоснована экономическая целесообразность очистки воды реки Шугуровка с использованием комплекса очистных сооружений. Эколого-экономический эффект от внедрения схемы снижения загрязненности воды составляет 4 951,65 тыс. руб.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Рогозина, Татьяна Анатольевна, Санкт-Петербург

1. Никаноров A.M., Брызгало В.А., Черногаева Г.М. Антропогенно-измененный природный фон и его формирование в пресноводных экосистемах России //Метеорология и гидрология, 2007. №11 С.62-79.

2. Шикломанов И.А. Оценка изменений стока р. Кубани под влиянием хозяйственной деятельности. Труды ГГИ, 1975, вып. 229. — С.55-71.

3. Скакальский Б.Г. Формирование химического состава речных вод в условиях антропогенного воздействия на природную среду //Труды V Всесоюзного гидрологического съезда. JI: Гидрометеоиздат, 1991, т.5. С.151-161.

4. Бреховских В.Ф., Волкова З.В. Современное экологическое состояние некоторых водоемов Центральной России //Водные проблемы на рубеже веков / РАН. Институт водных проблем. — М., 1999. — С. 208—216.

5. Алекин О.А., Бражникова JI.B. Сток растворенных веществ с территории СССР. М.: Наука, 1964. - 146 с.

6. Балков В.А. Водные ресурсы Башкирии. Уфа, 1978. - 176 с.

7. Лойгу О.Э., Вельнер Х.А. Вынос азота и фосфора с сельхозугодий в малые водотоки //Доклады специалистов на советско-финском симпозиуме "Воздействие сосредоточенных нагрузок интенсивного полевого хозяйства на водные ресурсы", г.Суздаль, М., 1980.

8. Тютюнова Ф.И. Гидрогеохимия техногенеза. М.: Наука, 1987.-318 с.

9. Галимов Г.Ф., Шушпанов Г.П., Курмашева З.К. Влияние орошаемого земледелия на минерализацию вод рек Башкирии и возможныеперспективные площади расширения орошаемых земель //Охрана природы и природопользование на Урале. Уфа, 1987. - С.20 - 29.

10. Андрейчик М.Ф. Загрязнение водотоков бассейна Верхнего Енисея (Республика Тыва) //География и природные ресурсы, 2003. №1. С.154-156.

11. Уразаева Ф.Х. Экологическая оценка водных ресурсов Урала и Приуралья: Монография. Стерлитамак: Стерлитамакский государственный педагогический институт, 1997 - 84с.

12. Никаноров A.M., Страд омская А.Г. Загрязнение водных объектов в районах воздействия топливно-энергетического комплекса //Метеорология и гидрология, 2003. №4. С.81-90.

13. Знаменский В.А. Экологическая безопасность водной системы Санкт-Петербурга. Анализ состояния. Оценка изменений. Методы восстановления. СПб.: НИИхимииСПбГУ, 2000. - 119 с.

14. Левшина С.И. Динамика органического вещества в водах Амура в районах крупных городов //География и природные ресурсы, 2005. №4. -С.42-47.

15. Шилькрот Г.С., Ясинский С.В. Пространственно-временная изменчивость потока биогенных элементов и качества воды малой реки //Водные ресурсы, 2002. том 29. №3. С.343-349.

16. Яценко Е.С., Васильев В.П. Техногенное загрязнение экосистемы реки Оби в районе города Барнаула //География и природные ресурсы, 2006. №2. С.48-52.

17. Ясинский С.В., Гуров Ф.Н., Кашутина Е.А. Современное геоэкологическое состояние р.Москвы в пределах урбанизированной части ее водосбора. Часть 2 //Водное хозяйство России, 2005. том 7. №2.-С. 191-208.

18. Keiser О. Bewertung und Entwicklung urbaner FlieBgewasser. Freiburg i. Br.: Institut fur Landespflege, 2005. 280 s.

19. Sukopp H., Wittig R. Stadtokologie. Stuttgart: Gustav Fischer Verlag, 1993 -474 s.

20. Fuchs S. et al. Stoffstromanalysen fur kleine bis mittlere Flussgebiete als Grundlage ftir die Planung und Umsetzung von GewasserschutzmaBnahmen, Karlsruhe, 2004 245 s.

21. Eisele M. Stoffhaushalt und Stoffdynamik in Flusseinzugsgebieten: Ein Beitrag zum Bewertungsverfahren "Hydrologische Giite". Freiburg i. Br.: Institut ftir Hydrologie der Univ., Band 18, 2003. -183 s.

22. Pusch M. Stoffdynamik und Habitatstruktur in der Elbe. Berlin: Weiflensee-Verl., 2006 - 233 s.

23. Шитиков B.K., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003.-463 с.

24. Никаноров А.Н. Гидрохимия. СПб: Гидрометеоиздат, 2001. 444 с.

25. Гареев A.M. Реки и озера Башкортостана. Уфа: Китап, 2001. - 240 с.

26. Тарасов М.Н., Бесчетнова Э.И. Гидрохимия Нижней Волги при регулировании стока (1935-1980 гг.) //Гидрохимические материалы. -Т.101. JI: Гидрометеоиздат, 1987. - 120 с.

27. Алекин О.А. Общая гидрохимия. JL, Гидрометеоиздат, 1948. - 245 с.

28. Соколов А.А. Гидрография СССР. JL, Гидрометеоиздат, 1952. - 234 с.

29. Давыдов JI.K. Гидрография СССР. JL: Издательство Ленинградского университета, 1955 -ЗЗОс.

30. Перельман А.И. Геохимия ландшафта. М., Географиздат. -1961.- 190 с.

31. Посохов Е.В. Гидрохимия. Изд. Ростовского ун-та, 1965. - 140 с.

32. Фрумин Г.Т., Скакальский Б.Г., Драбкова В.Г. Состояние и загрязнение поверхностных вод. СПб: Наука, 1995. - С.86-126.

33. Ясинский С.В. Геоэкологический анализ антропогенных воздействий на водосборы малых рек //Известия АН. Серия Географическая, 2000. №4. -С.74-82.

34. Воронков П. П. Гидрохимия местного стока европейской территории СССР. Д.: Гидрометеоиздат, 1970.-234 с.

35. Ресурсы поверхностных вод СССР. Средний Урал и Приуралье. Т. 11 /под ред. Алюшинской Н.М. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. - 848 с.

36. Зайнуллин X. Н., Абдрахманов Р. Ф., Савичев Н. А. Утилизация промышленных и бытовых отходов (на примере Уфимской городской свалки)/ УНЦ РАН, Уфа, 1997. 235 с.

37. Кантор Л.И. Техногенные загрязнения источников питьевой воды и обеспечение ее качества: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Уфа, 1998. - 23 с.

38. Водохозяйственный комплекс Республики Башкортостан: «Экологические проблемы, состояние, перспективы». Сборник докладов

39. Республиканской научно-практической конференции. Уфа, БГАУ, 2005.-209 с.

40. ГН 2.1.5.1315-03. Предельно допустимые концентрации (ПДК) химических веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования. Дата введения 15.06.2003г.

41. Перечень предельно допустимых концентраций и ориентировочно безопасных уровней воздействия вредных веществ для воды рыбохозяйственных водоемов. Утв. Приказом Госкомрыболовства России №96 от 28.04.1999.

42. Критерии определения высокого и экстремально высокого уровней загрязненности воды водных объектов по гидрохимическим показателям. Утв. Приказом Росгидромета № 156 от 31.10.2000.

43. Абдрахманов Р.Ф. Влияние техногенеза на качество воды Павловского водохранилища. Уфа: БНЦ УрО АН СССР, 1991. - 28 с.

44. Шемагонова Е.В., Кантор Л.И., Кантор Е.А. Прогноз содержания бенз(а)пирена в водоисточнике //Безопасность жизнедеятельности, 2004. №5. С.40-42.

45. Семенов В.А., Семенова И.В. Антропогенно-климатические изменения гидрологического и гидрохимического режима рек бассейна Верхней Оки //Метеорология и гидрология, 2003. №10. С. 76-78.

46. Духовный В. А., Авакян И. С., Приходько В. Г., Рузиев М. Т. Бассейн Аральского моря и орошаемое земледелие в Центральной Азии в XXI веке //Мелиорация и водное хозяйство, 2000. №3. С. 12-15.

47. Комплексный доклад о состоянии окружающей среды в Челябинской области в 2005 году. Челябинск: Министерство по радиационной и экологической безопасности Челябинской области, 2006. 215 с.

48. Семенов В. А. Гидрология в решении экологических проблем. //Соросовский образовательный журнал. 1997, № 8. С.66-81.

49. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Башкортостан в 2005 году. Уфа: Башкирское издательство, 2006.- 197 с.

50. Сельское хозяйство Республики Башкортостан: Статистический сборник. Уфа: Башкортостан, 2006. - 199 с.

51. Гареев A.M., Шакиров А.В. Природная среда и нефтегазовый комплекс Башкортостана. Географо-экологические взаимодействия. — Уфа: Китап, 2000. 220 с.

52. Бреховских В.Ф., Волкова З.В., Ломова Д.В. Об использовании кривых обеспеченности гидрохимических показателей при оценке качества вод Северной Двины //Метеорология и гидрология, 2005. №7. С. 77-88.

53. Schlaeger F. Die Gewassergiitesimulation von FlieBgewassern als Grundlage der langfristigen Flussgebietsbewirtschaftung. Aachen: Verlag Mainz, Wissenschaftsverlag, 2003 - 200 s.

54. Lehmann A., Rode M. Long-term behavior and cross-correlation water quality analysis of the river Elbe, Germany //Water Research, 2001. PP.2153-2160.

55. Shamshad A., Iqbal H. Khan and B. P. Parida (2001). Performance of Stochastic Approaches for Forecasting River Water Quality //Elsevier Science International Journal, Water Research, 2001.Vol. 35, №18 PP.4261-4266.

56. Debelak K., Sims C. Stochastic modelling of an industrial activated sludge process //Water Research, 2003.Vol.15 PP.1173-1183.

57. Smeti E.M., Thanasouliasb N.C., Kousourisa L.P., Tzoumerkas P.C. An approach for the application of statistical process control techniques for quality improvement of treated water //New Water Culture of South East

58. European Countries-AQUA 2005. 2005, Athens, Greece. Vol.213 -PP.273-281.

59. Jondral F., Wiesler A. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastischer Prozesse fur Ingenieure. Stuttgart: B.G.Teubner, 2000. -456 s.

60. Kachroo R. River flow forecasting. //Journal of Hydrology, H. Vol. 133, №1/2, 1992-PP. 1-15.

61. Plate E. Statistik und andewandte Wahrscheinlichkeitslehre fur Bauingeniere. Berlin: Verlag fur Architektur und technische Wissenschaften, 1993. 685 s.

62. Georgakarakosa S., Koutsoubasb D., Valavanis V. (April 2006): Time series analysis and forecastingnext term techniques applied on loliginid and ommastrephid landings in Greek previous termwatersnext term //Fisheries Research, 2006. PP. 55-71.

63. Бокс Дж., Дженкинс Т. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М: Мир, 1974.-242 с.

64. Пелешенко В.И., Ромась М.И. Применение вероятностно-статистических методов для анализа гидрохимических данных. К.: ИПЦ Киевский университет, 1977. - 64 с.

65. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики. М: Финансы и статистика, 2002. - 416.

66. Елисеева И. И. Статистика.- М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002. 448 с.

67. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка. — Невинномысск: Северо-Кавказский государственный технический университет, 2006. 221 с.

68. Безручко Б.П., Смирнов Д.А. Статистическое моделирование по временным рядам. Саратов: Издательство ГосУНЦ «Колледж», 2000. - 23 с.

69. Kurun^a A., Yiireklia К. Performance of two stochastic approaches for forecasting water qualitynext term and streamflow data from Ye§ilirmak River. Turkey: Environmental Modelling & Software, 2005. -P.l 195-1200.

70. Donald J., Noakes A., Hipel W. Forecasting monthly riverflow time series //International Journal of Forecasting, 1985. -PP.179-190.

71. Hipel W: Time series modeling of water resources and environmental systems //Developments in water science, 1994. PP. 567-573.

72. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows : Основы теории и интенсивная практика на компьютере.— М.: Финансы и статистика, 1999 .— 382 с.

73. Зозуля Ю.И. Интеллектуальные системы обработки информации на основе нейросетевых технологий. Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2000. - 138 с.

74. Fogelman Soulie F. Neural networks, state of the art, neural computing// London: IBC Technical Services, 1991. P.l3.

75. Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения // Открытые системы, №4-5, 1998.-С. 36-41.

76. Хехт-Нильсен Р. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы, № 4-5, 1998. С. 23 - 28.

77. Васильев В.И., Ильясов Б.Г., Валеев С.С. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей. Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 1997. 92 с.

78. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М: Горячая линия Телеком, 2002. - 382 с.

79. Тунакова Ю.А., Новикова С.В. Методические подходы к оценке вклада выбросов автотранспорта в уровень загрязнения приземного слояатмосферы металлами // Безопасность жизнедеятельности, 2006. №10. -С.40-45.

80. Тарасюк В.М. Современные методы обработки и анализа технико-экономической информации в нефтяной промышленности. Уфа: Издательство УГНТУ, 2004. 158 с.

81. Радаев Н.Н. Обработка информации с помощью нейросети о состоянии потенциально опасного объекта после аварийного воздействия //Измерительная техника, №3, 2005. С.6-8.

82. Байков И.Р. Применение нейронных сетей для прогнозирования добычи углеводородного сырья //Известия вузов. Нефть и газ, 2005. №3- С.60-64.

83. Харламов А.А. Нейросетевая технология представления и обработки информации (естественное представление знаний) //Нейрокомпьютеры, 2006. №1. С.3-88.

84. Ивченко В.Д. Применение нейросетевых технологий в различных областях науки и техники //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2005. №6. С.28-29.

85. Ибираимова Т.Б. Прогнозирование тенденций финансовых рынков с помощью нейронных сетей//Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 2002. С.745-755.

86. Иванов М.Н. Анализ роста курса акций с применением нейронных сетей //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 2002. С.756-772.

87. Логовский А. С. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики// Нейрокомпьютер, 1998. № 3,4, С.13-26.

88. Wendisch W. Anwendung Neuronaler Netze fuer die Prognose //42.Internationales Wissenschaftliches Kolloquium der Fakultaet flier Informatik und Automation, TU Ilmenau, 1997. S.418-422.

89. Berns K. Neuronale Netze fuer technische Anwendungen //Nature, 1992. Vol.355.-S.161-163.

90. Мкртчян C.O. Нейроны и нейронные сети. Введение в теорию формальных нейронов. — М.: Энергия, 1971. — 232 с.

91. Борисов Ю., Кашкаров В., Сорокин С. Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки// Открытые системы, 1997. №4.

92. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука, 1996.

93. Суровцев И.С., Клюкин В.И., Пивоварова Р.П. Нейронные сети. — Воронеж: ВГУ, 1994. — 224 с.

94. ЮО.Абовский Н.П. Разработка практического метода нейросетевого прогнозирования //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 2002. С. 1089-1097.

95. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей. М: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 236 с.

96. Иванченко А.Г. Персептрон системы распознавания образов. - К.: Наукова думка, 1972. - 448 с.

97. ЮЗ.Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И. Диагностика и прогнозирование временных рядов многослойной радиально-базисной нейронной сетью //Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 2002. С.69-72.

98. Сергеев А.В. Прогнозирование временных рядов с помощью нейронных сетей с радиальными базисными функциями //Труды VIII Всероссийскойконференции «Нейрокомпьютеры и их применение», 2002. -С.1187-1191.

99. Юб.Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. М.: СССР-США СП ParaGraph, 1991,- 160 с.

100. Гордиенко Е.К., Лукьяница А.А. Искусственные нейронные сети. I. Основные определения и модели// Известия РАН. Техническая кибернетика, 1994. № 5. С. 79 - 92.

101. Короткий С.Г. Нейронные сети: алгоритм обратного распространения //BYTE/Россия, 2000, № 5. С. 26-29.

102. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие / Уфимский государственный авиационный технический университет. Уфа, 1999. - 129 с.

103. Джеффри Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети// В мире науки, 1992. № 11- 12.-С. 103-107.

104. Muller В., Reinhardt J. Neural Networks. An introduction. — Berlin: Springer Verlag, 1991. —266 s.

105. Maier H., Dandy G. The use of artificial neural networks for the prediction of water quality parameters //Water Research, 1996; Vol.32 PP.1013-22.

106. Allen R. Artificial neural network in hydrology //Journal of Hydrologic Engineering, 2000. Vol.5 PP. 124-144.

107. Borchardt D., Schleiter I., Werner H., Dapper T. Modellierung oekologischer Zusammenhange in Fliessgewaessern mit Neuronalen Netzen //Wasser und Boden. Zeitschrift fuer Wasser- und Abfallwirtschaft. Berlin, 49. Jahrgang, 1997-S. 46-50.

108. Lohr H., Prien K.-J. Wasserguetevorhersagen fuer eine Talsperre auf der Grundlage neuronaler Netze //GWF. Wasser. Abwasser. №11, 2005. -S.865 869.

109. Hiigel T. Abflussberechnung mit Hilfe Neuronaler Netze. Neubiberg: Institut fur Wasserwesen, Universitat der Bundeswehr Munchen, 2000 109 s.

110. Maya R., Dandyb G., Maierb H. Application of partial mutual information variable selection to ANN forecasting of water qualitynext term in previous termwaternext term distribution systems //Environmental Modelling & Software, 2008. PP. 1289-1299.

111. Dartus D., Courivaud J., Dedecker L. Use of neural net for the study of a flood wave propagation in an open channel // Journal of Hydraulic Research, 1993. Vol.31. №2. PP. 161-169.

112. Hsu K., Ghupta H., Sorooshian S. Artificial neural network modeling of the rainfall-runoff process //Water Ressources Research, 1995. Vol.31. № 10. -PP.2517-2530.

113. Karunanithi N., Grenney W., Bovee K. Neural Networks for River Flow Prediction //Journal of Computing in Civil Engineering, 1994. Vol.8. №2. -PP.201-219.

114. Schmitz G., Schuetze N. Pro und Contra zur Verwendung kuenstlicher neuronaler Netze in der Hydrologie //Tagungsband zum Symposium Modellierung in der Hydrologie, Dresden, 1997. S.50-65.

115. Becher T. Anwendung von Neuronalen Netzen zur Prognose und Simulation im Umweltschutz //42.Internationales Wissenschaflliches Kolloquium der Fakultaet filer Informatik und Automation, TU Ilmenau, 1997. S.427-432.

116. Кочарян А.Г., Сафронова К.И., Кузенкова E.C., Лебедева И.П. Охрана водных ресурсов в России от загрязнений: современное состояние и перспективы // Инженерная экология, 2006. №4. С.3-16.

117. Aertel F. Fliessgewaesser und Seen: Aktueller Zustand und Schutzmassnahmen in EU// Gewaesserschutz ung -management: Geographische Institut der Universitaet Kiel, 2002. S.l 1-22.

118. Ney A. Naturnahe Aufbereitung von gereinigtem Abwasser zur Vitalisierung von Fliessgewaessern und Auen und zur Effizienzsteigerung der Abwasserbehandlung. Dissertation in Ingenieurwesen, Trier, 2003. 175 s.

119. Золотухин И.А. Растения как средство очистки природных вод: Монография. Пермь: Пермский государственный педагогический университет, 2001. - 210 с.

120. Эделынтейн К.К., Габриэлян А.Э., Смирнова Ю.А. Восстановление и охрана малых рек: Теория и практика. М: Агропромиздат, 1989.-317 с.

121. Гаврилюк А.А. Совершенствование методов природоприближенного восстановления малых рек: Автореферат диссертации на соисканиеученой степени кандидата технических наук. М: Московский государственный университет природообустройства , 2006. - 23 с.

122. Becker A. Wasser- und Nahrstoffhaushalt im Elbegebiet und Moglichkeiten zur Stoffeintragsminderung. Berlin: WeiBensee Verlag, 2004. - 187 s.

123. Kofalk S., Scholten M. Management und Renaturierung von Auen im Elbeeinzugsgebiet. Berlin: WeiBensee-Verlag, 2005. - 123 s.

124. Савин Д.С. Экологическая реабилитация долин малых рек г.Москвы (на примере рек Сетунь и Химка). Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2004. 24 с.

125. Сметанин В.И. Восстановление и очистка водных объектов. М.: КолосС, 2003. - 157 с.

126. Empfehlungen fuer Planung, Konstruktion und Betrieb von Retentionsbodenfilteranlagen zur weitergehenden Regenwasserbehandlung im Misch- und Trennsystem. Hennef: DWA Deutsche Vereinigung filer Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V., 2005. 39 s.

127. Савельева JI.C. Очистка сточных вод на биоплато//Экологические системы и приборы, 2000. №8. С.26-28

128. Эйнор JI.O. Ботаническая площадка биоинженерное сооружение для доочистки сточных вод // Водные ресурсы, 1990. №4. - С. 149-161.

129. Алешечкин В.Н., Кумани М.В. Способ биологической доочистки сточных вод // Экологические системы и приборы. 2003. №5. С. 52-54.

130. Кручинин Н.А., Николаева Г.М., Дмитриев А.Г. Применение эйхорнии для очистки водоемов от горючего НДМГ: оценка возможности // Экология и промышленность России, 1999. №9. С. 28-29.

131. Садчиков А.П. Гидроботаника: Прибрежно-водная растительность. М: Академия, 2005. 240 с.

132. Кравец В.В., Бухгалтер Л.Б., Акользин А.П., Бухгалтер Б.Л. Высшая водная растительность как элемент очистки промышленных сточных вод // Экология и промышленность России, 1999. №8. С. 20-23.

133. Галиулин Р.В., Галиулина Р.А., Кочуров Б.И. Фиторемедиация почв и промышленных сточных вод, загрязненных тяжелыми металлами // Экологические системы и приборы, 2004. №2. — С. 24-33.

134. Водозаборно-очистные сооружения и устройства: Учеб. пособие для студентов вузов /Под ред. М.Г. Журбы. М.: Издательство Астрель, 2003. - 569 с.

135. Коцарь Е.М. Инженерные сооружения типа «биоплато» как блок доочистки и водоотведения с неканализированных территорий //Тезисы докладов международной конференции «»AQUATERRA», Санкт-Петербург, 1999. С.72-43.

136. Ежегодные данные о качестве поверхностных вод суши и гидрохимические бюллетени за 1988-2005гг. Т 1(39). - Бассейны рек Камы, Урала. - Выпуски 25,24.

137. Молчанов А. А. Гидрологическая роль леса в различных природных зонах СССР. /В сб.: Гидрологические исследования в лесу. М.: Наука, 1970.-340 с.

138. Гидрологические ежегодники за 1988-2002 гг. Т.4, выпуск 5-7.

139. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л. А. Информационная экология. Часть 1. СПб.: Нордмед-Издат, 1998. - 208 с.

140. ГОСТ Р ИСО 5479-2002. Статистические методы. Проверка отклонения распределения вероятностей от нормального распределения. М.: Изд-во стандартов. 2002. - 30 с.

141. Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с.

142. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Сравнительный анализ критериев проверки отклонения ^ распределения от нормального закона //Метрология, 2005. № 2. С.3-23.

143. Питьева К. Е., Брусиловский С. А., Вострикова JI. Ю., Чесалов С. М. Практикум по гидрогеохимии. М.: Изд-во Московского государственного университета, 1984. - 254 с.

144. Baringhaus L., Danschke R., Henze N. Recent and classical tests for normality A comparative study. Comm. Statistic. B, 18(1), 1989. -PP.363-379.

145. Shapiro S.S., Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (complete samples) //Biometrika, 1965. №52. PP.591-611.

146. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

147. Поддержка достижения нормативных показателей качества вод в Российской Федерации. Опыт российско-британского сотрудничества. — Ростов-на-Дону, 2005. 39 с.

148. Большее JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. - 416 с.

149. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М: Финансы и статистика, 1995. - 368 с.

150. Горбацевич В.В. Анализ и прогнозирование временных рядов. Часть 2. -М: МАТИ им. К.Э. Циолковского, 2000. 22 с.

151. Молчанова Я. П., Заика Е. А., Бабкина Э. И., Сурнин В. А. Гидрохимические показатели состояния окружающей среды. М: Инфра-М, 2007.-192 с.

152. Ежегодник качества поверхностных вод по территории деятельности Башкирского УГМС за 2005 год. Уфа: Уфимский центр мониторинга окружающей среды, 2006. - 88 с.

153. Снегосплавной пункт на канализационном коллекторе г.Уфы. Рабочий проект. Том 2 «Охрана окружающей природной среды. Оценка воздействия на окружающую природную среду». М., 2001.

154. Гурьев А.С. Влияние ТБО на экологическое состояние и качество городской среды //Экологические и метеорологические проблемы больших городов и промышленных зон: Тезисы докладов Всероссийской научной конференции. СПб., 1999. - С.124-126.

155. Грибанова Л.П., Портнова Т.Г. Контроль подземных и поверхностных вод в районах полигонов твердых бытовых отходов Московского региона //Экологический вестник Подмосковья, 1993. №4. С.27-29.

156. Карлович И.А. Геоэкология. М.: Альма Матер, 2005. - 512 с.

157. Виноградов С.С. Экологически безопасное гальваническое производство. М.: Издательство «Глобус», 1998. - 302 с.

158. СНиП 2.04.03-85 Канализация. Наружные сети и сооружения. Дата введения 01.01. 1986.

159. Нехуженко Н. Основы ландшафтного проектирования и ландшафтной архитектуры. СПб: Нева, 2004. 192 с.

160. Цены на услуги по ландшафтному проектированию //http://www.aquatoria.net.ru/price.htm

161. Цены на водную растительность //http://www.ailita.ru/emag923.html?PHPSESSID=12fb2e4e8aa2bf0f6feee7 797a897faf

162. Временная методика определения предотвращенного экологического ущерба. М: Госкомэкология, 1999. - 32 с.

Информация о работе

Рогозина, Татьяна Анатольевна
кандидата географических наук
Санкт-Петербург, 2008
ВАК 25.00.36

Диссертация

Исследование качества речных вод в условиях антропогенного воздействия - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы