Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Монитогинг воздействия выбросов промышленных предприятий на лес

ВАК РФ 04.00.22, Геофизика

Автореферат диссертации по теме "Монитогинг воздействия выбросов промышленных предприятий на лес"

РГО ол

ИНСТИТУТ ГЛОБАЛЬНОГО КЛИМАТА И ЭКОЛОГИИ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СЛУЖБЫ РОССИИ ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЬ! И РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

На правах рукописи

ОГНЕВА ТАТЬЯНА БОРИСОВНА

МОНИТОРИНГ ВОЗДЕЙСТВИЯ ВЫБРОСОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ. ПРЕДПРИЯТИЙ НА ЛЕС

УДК 504.064.36

04.00.22 - Геофизика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

МОСКВА - 1993 г.

Работа выполнена в Институте глобального климата и экологии Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды и Российской академии наук.

Научные руководители: - доктор физико-математических наук,

профессор Назаров И.М. - кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник Карабань Р.Т

Официальные оппоненты: - доктор физико-математических наук,

профессор Семенов С.М. - кандидат физико-математических наук Вульфсон А.Н.

Ведущая организация - Всероссийский научно-исследовательский

информационный центр по лесным ресурсам

Защита состоится " А6" лмёар.у_ 199 У г.

в часов на заседании Специализированного совета

К 003.36.02 по специальности 04.00.22 - "Геофизика" в Институте глобального климата и экологии по адресу: 107258, Москва, ул. Глебовская, д. 20-Б.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института глобального климата и экологии по адресу: 107258, Москва, ул. Глебовская, д. 20-Б.

Ваш отзыв в 2-х экземплярах, заверенный печатью, просим направлять по адресу: 107258, Москва, ул. Глебовская, д. 20-Б, Спецсовет ИГКЭ.

Автореферат разослан "«¿У" о<г.п&ЪЬ* 199-3 г.

Ученый секретарь ,

Специализированного совета а '

кандидат физико-математических наук ^Э.Я.Ранькова

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Промышленные выбросы в атмосферу загрязняющих веществ оказывают негативное воздействие на леса, приводят к ухудшению их состояния, потере продуктивности, снижению водорегулирующей и почвозащитной роли лесных насаждений и к полной их гибели.

С целью осуществления контроля воздействия загрязняющих веществ на лесонасаждения в настоящее время на территории Российской Федерации создается'система импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности.

В системе импактного комплексного мониторинга возникла проблема оценки полей средних и разовых концентраций загрязняющих веществ в атмосфере. Решить зту проблему путем создания в лесах вдали от населенных пунктов экспериментальных станций практически невозможно из-за большой стоимости и значительных эксплуатационных трудностей.

Отсутствие данных о полях концентраций загрязняющих веществ в атмосфере препятствует количественной оценке воздействия 'загрязнения на леса, которая необходима для принятия научно обоснованных мер по их охране.

Практически единственным эффективным подходом к решению этой проблемы является расчет полей концентраций загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы по данным о выбросах предприятий и о метеоусловиях. Технически такой подход целесообразно реализовать в виде автоматизированной информационной системы мониторинга, позволяющей рассчитывать поля концентраций, вести автоматизированный анализ связей мезэду загрязнением среды и состоянием леса. Данная система должна включать в себя базу данных мониторинга.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ - обеспечение системы импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности данными о полях концентраций загрязняющих веществ в. атмосфере, автоматизация анализа и хранения данных мониторинга.

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ, вытекающие непосредственно из цели работы, заключаются в следующем:

I. Разработать расчетную модель долгопериодного загрязнения приземного слоя атмосферы промышленными выбросами применительно к требованиям системы импактного комплексного монито-

ринга загрязнения природной среды и состояния растительност

2. Создать комплекс программ расчета на ЭВМ полей сред (за год и вегетационный период) и разовых призем концентраций загрязняющих веществ.

3. Провести верификацию созданной расчетной модели.

4. Создать автоматизированную информационную сист! импактного комплексного мониторинга загрязнения природ среды и состояния растительности, основными разделами кото] должны быть: комплекс программ расчета загрязне! атмосферного воздуха; база данных о загрязнении природ среды и состоянии сосновых насаждений на пробных площа; мониторинга; пакет программ статистической обработки данныз

5. Апробировать созданную систему с целью установле! возможных связей между загрязнением атмосферы и состоят леса.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА работы состоит в следующем:

1. Предложена модель, позволяющая заменить трудоемкие практически неосуществимые инструментальные измерен концентраций примесей в атмосфере на пробных площадях систе комплексного мониторинга расчетными методами.

2. Исследованы различные модели плотности вероятное направления ветра и разработан способ определения данно параметра при расчетах средних (за год и вегетационный перио концентраций загрязняющих веществ в приземном слое атмосфер основанный на использовании данных, получаемых на се метеорологических станций.

3. Найдены связи между рассчитанными средни концентрациями вредных веществ в приземном слое атмосферы пробных площадях комплексного мониторинга и повреждения! сосновых насаждений, позволяющие оценивать состоян лесонасаждений в зависимости от уровня загрязнения.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ СЛЕДУЮЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ:

I. Расчетная модель, обеспечивающая вычисление среди (за год и вегетационный период) концентраций примесей приземном слое атмосферы с учетом требований комплексно] мониторинга загрязнения природной среды и состояния растител) ности, разработанная на основе методики ГГО и включающая в се бя блок расчета плотности вероятности направления ветра и блс

учета инверсий и высоты сдоя перемешивания.

2. Модель и алгоритм расчета плотности вероятности направления ветра.

3. Метод учета инверсий и высоты слоя перемешивания при расчете полей концентраций.

4. Результаты верификации полученной расчетной модели.

5. Автоматизированная информационная система импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности.

6. Результаты определения связи между уровнем загрязнения атмосферы и состоянием сосновых насаждений для пробных площадей импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ. Разработана расчетная модель долгопериодного загрязнения приземного слоя атмосферы промышленными выбросами применительно к требованиям системы импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности и создана автоматизированная информационная система комплексного мониторинга, которая в настоящее время находится в стадии внедрения.

Исследовательские работы до 1992 года проводились в рамках темы "Разработать научно-методические основы и внедрить первую очередь сети комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности на территории РСФСР" (тема 7.316^01 плана НИР и ОКР Госкомгидромета СССР), а в 1992 году - в рамках темы "Усовершенствовать систему комплексного мониторинга загрязнения и состояния леса в целях повышения ее информативности" (тема 17.4.11 плана НИР и ОКР Росгидромета и РАН).

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты диссертации были доложены на: конференции молодых ученых ИПГ (Москва, 1988 г.); всесоюзном научно-техническом совещании по проблемам применения вычислительной техники и автоматизированных систем в управлении комплексным социально-экономическим развитием регионов (Донецк, 1989 г.); всесоюзной научно-технической конференции по актуальным вопросам охраны окружающей среды от антропогенного воздействия (Севастополь, 1989 г.); второй Всесоюзной научно-технической конференции по актуальным

вопросам охраны окружающей среды от антропогенного воздействия (Севастополь, 1990 г.); международной конференции по компьютеризации в здравоохранении и охране окружающей среда (Донецк, 1990 г.); конференции молодых ученых ИПГ (Москва, 1992 г.).

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации имеется 5 опубликованных работ, 3 рукописные и две работы находятся в печати.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложений. Объем работы составляет 171 страницу, включая 10 рисунков, 39 таблиц, библиография содержит 114 наименований.

В ГЛАВЕ I рассматривается система наблюдений и оценки состояния, лесной растительности в зонах интенсивного загрязнения природной среда.

Растущее ухудшение состояния природной среды потребовало организации оперативного контроля за ее загрязнением.

Для проведения комплексных исследований на территории Российской Федерации организована сеть импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среда и состояния растительности, основой которой являются посты наблюдения.

Система мониторинга обеспечивает комплексный контроль за состоянием природной среды на постах наблюдения. Исключение составляет загрязнение атмосферного воздуха, непрерывный инструментальный контроль которого на пробных площадях технически неосуществим. Это обстоятельство обусловило необходимость определения загрязнения воздуха расчетным путем, для чего предусматривается сбор метеорологических данных и данных о выбросах промышленных предприятий, в зонах влияния которых расположены пробные площади.

В системе рассматриваемого мониторинга масштаб процесса рассеивания примесей в атмосфере ограничивается расстояниями до нескольких десятков километров. Применительно к указанным расстояниям используются в основном два типа моделей рассеивания: модели дымового факела с гауссовым распределением концентраций и модели градиентного переноса (К-теория).

Применение гауссовых моделей в системе рассматриваемого мониторинга связано с большими трудностями. Во-первых, перенесение на территорию Российской Федерации эмпирических значений дисперсий, полученных в условиях Северной Америки и

Западной Европы, сомнительно, во-вторых, отсутствует возможность построения плотности распределения вероятности или хотя бы гистограммы распределения классов устойчивости атмосферы.

Исходным в моделях градиентного переноса является уравнение полуэмпирической теории турбулентной диффузии. Здесь учитываются вертикальные профили ветра и коэффициента турбулентного обмена.

Наиболее детально модель такого типа разработана в ГГО им. А.И.Воейкова. На основе ее разработана широко используемая в настоящее время методика ОНД-86. В этой методике через специальный коэффициент учтены региональные особенности рассеивания примеси в различных районах Российской Федерации,' что позволяет применить ее для расчетов полей разовых концентраций токсикантов в приземном слое атмосферы на всех пробных площадях импактного комплексного • мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности.

Это же обстоятельство обусловило выбор оперативного метода расчета среднегодовых концентраций, разработанного также в ГГО на основе модели долгопериодного загрязнения атмосферного воздуха. Все входные параметры указанного метода могут быть получены в рамках рассматриваемого мониторинга. В уточнении нуждается лишь способ определения плотности вероятности направления ветра, т.к. метод не обеспечивает нормировку данного параметра по румбам. Это потребовало проведения дополнительного исследования, выполненного автором диссертации.

Кроме указанного уточнения расчетная модель долгопериодного загрязнения атмосферного воздуха на пробных площадях мониторинга должна учитывать периода с неблагоприятной температурной стратификацией.

Большие объемы информации, получаемой и обрабатываемой в системе комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности, необходимость выполнения достаточно сложных расчетов потребовали создания автоматизированной информационной системы (АИС), составляющими которой являются комплекс программ расчета полей средних (за год и вегетационный период) и разовых концентраций загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы, предметная база данных и

пакет программ статистической обработки данных. Автором диссертации АИС реализована первоначально на ЕС ЭВМ, а затем на персональной ЭВМ IBM PC.

В ГЛАВЕ 2 рассмотрены различные модели плотности распределения вероятности направления ветра.

Данные литературы показывает, что в моделях

долгопериодного загрязнения атмосферы для учета направления ветра вводится коэффициент, определяемый из розы ветров, представляющей собой дискретное распределение вероятности направления ветра по румбам. Указанный коэффициент в одних моделях равен вероятности ветра того румба, в пределах которого находится заданное направление. В других моделях он равен плотности вероятности, определяемой для 1-го румба по формуле

P. - KR

pi e_L- , (I)

v 2-ic

Формула (I) означает, что плотность вероятности определяется на основе гистограммы, построенной в полярных координатах. Такому распределению свойственны конечные разрывы, приводящие к скачкообразному изменению вычисленной концентрации в случае малого изменения направления ветра, близкого к границе румба.В реальной атмосфере таких скачков не наблвдвется.

В связи с этим в диссертации рассмотрена другая модель, основанная на геофизическом и теоретиковероятностном подходах. Исходя из общих представлений о динамике атмосферы и ее приземного слоя, следует ожидать, что плотность вероятности направления ветра в заданной географической точке имеет полимодальное распределение, представляющее собой отнормированную на единицу сумму частных одномодальных распределений. Каждое из этих распределений обусловлено одной из типовых синоптических ситуаций, а для местности со сложным рельефом, кроме того, и орографическими особенностями.

В диссертации показвно, что частные распределения несовместны, а каждое из них может быть описано нормальным законом. В атом случае полимодальное распределение записывается в виде

1 Nm \ г ^

pl«p) = -— • £- • ехр - —-I— . (2)

где - количество частных распределений; ср

направление ветра (откуда дует), отсчитываемое от направления

на север по часовой стрелке; шк и ак - математическое

ожидание и среднее квадратическое отклонение К-го частного

распределения; В - нормирующий множитель к-го распределения, к

N

определяемый так, чтобы £ Вк= I.

к=Л

Распределение (2) удовлетворяет необходимому и достаточному условиям нормировки 2%

/ р1 (ф)с!ф = I , (3)

о

ф.+о. з • Дф

1 X р1(ф)йф = Рс (4)

ф1 -О . 3 • Дф

где ф. - направление биссектрисы {-го румба;

2 -1С

Дф ---центральный угол одного румба розы ветров.

КЫ

К сожалению, использовать данную модель плотности вероятности' в системе импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среда и состояния растительности на основе доступной метеорологической информации не представляется возможным,поскольку восьмирумбовые розы ветров ввиду большого шага дискретности недостаточно информативны для определения параметров полимодального распределения .Лишь в отдельных случаях, когда роза ветров обусловлена в основном рельефом местности,удается определить параметры распределения.

Данное обстоятельство привело к необходимости разработки более простой модели, в которой плотность вероятности ветра в первом приближении представляется в виде полигона распределения, не имеющего разрывов на границах румбов.

Плотность вероятности направления ветра между биссектрисами £-го и (£+1)-го румбов в этой модели определяется уравнением прямой в полярных координатах

рМф) = - , (5)

соз(ф-ф. )

где А,о. - расстояние (выраженное в единицах плотности

вероятности) от полюса до прямой (5); ^ - угол между

о

полярной осью и прямой (5); Км - нормирующий множитель, определяемый по формуле

К* =

КЯ 1

(6)

соэР1•С1+з(п(Р1+Аф)]

0. = ----- , (7)

соз(р.+Лф).(1+8(пр.)

р. = ср.- ф. , или (8)

р. = агсгв

I

(созАф - —}] V -I

(9)

зСпАф

ф. - направление биссектрисы С-го румба.

Во избежание бесконечных разрывов функций (5) и (7) нулевые значения вероятности Р^ заменяются малыми значениями (порядка 10"3 - 10"*), практически не искажающими розу ветров.

Функция (5) удовлетворяет условию (3), а условию (4) удовлетворяет только при круговой розе ветров. В остальных случаях для приближения к условию (4) во всех румбах необходимы следующие итерации.

Для приближения к условию (4) необходимо варьировать параметрами двух отрезков полигона распределения, не оказывая влияния на соседние румбы. Этого можно достичь, если зафиксировать значения плотности вероятности на границах румбов,определенные по формуле (2) в процессе первой итерации, и варьировать плотностью вероятности на биссектрисах румбов.

Для практических расчетов некоторые сложные формулы предложенной модели с достаточно высокой степенью приближения заменены интерполяционными формулами.которые не только облегчают выполнение расчетов,но,что особенно важно, позволяют довольно просто проводить нормировку распределения в целом и по румбам.

Результаты вычислительного эксперимента, выполненного на розах ветров с различной степенью отличия от круговой розы показали, что приемлемая для практики точность нормировки (отклонения не более 1-2%) достигается после двух-трех итераций.

Таким образом, автором диссертации разработаны модель и метод расчета распределения плотности вероятности направления ветра, параметры которой определяются на основе розы ветров, что является существенным дополнением модели ГГО расчета

среднегодовых концентраций. В результате получена программа расчета на ПЭВМ полей средних за год и за вегетационный период концентраций, предназначенная для использования в системе импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности леса.

В ГЛАВЕ 3 приводятся результаты верификации расчетной модели.

Установление соответствия модели задаче определения долгопериодного загрязнения атмосферного воздуха проводилось путем сравнения рассчитанных величин среднегодовых концентраций с измеренными.

Сравнение выполнено независимо друг от друга автором диссертации и сотрудниками Института глобального климата и экологии (ИГКЭ). Поля среднегодовых концентраций рассчитывались на ПЭВМ по программе РСК, разработанной автором диссертации. Среднегодовые измеренные концентрации определялись как средние арифметические из 1000-2000 измерений единичных проб воздуха, отбираемых и анализируемых на сети УГМС. Кроме' того, сотрудниками *ИГКЭ были использованы результаты полевых наблюдений, проводившихся экспедицией ИПГ.

Результаты указанного сравнения, выполненного для городов Мончегорск, Норильск, Череповец, Байкальск, Липецк, Ясная Поляна, а также для окрестностей Среднеуральского медеплавильного завода (СУМЗ), показывают, что отношение вычисленной среднегодовой концентрации к измеренной (коэффициент сходимости) для диоксида серы в различных городах изменяется в пределах от 0.74 до 1.90, а его среднее значение равно 1.25. Отличив этой величины от единицы статистически значимо, т.е. можно утвервдать, что имеет место систематическое завышение (хотя и небольшое) вычисленных среднегодовых концентраций относительно измеренных.

Использовать для верификации модели данные по другим примесям не представляется возможным либо из-за крайне малых выборок, либо по причине чрезвычайно большого разброса значений коэффициента сходимости (это относится к диоксиду азота), что обусловлено неточностью данных о мощности выбросов.

Полученное систематическое завышение расчетных среднегодовых концентраций диоксида серы может быть объяснено

тем, что в расчетной модели не учтен вклад периодов с устойчиво стратифицированными слоями в пределах пограничного слоя атмосферы. Данные литературы показывают, что в качестве параметра, характеризующего устойчивость пограничного слоя атмосферы при осреднении за год или другой длительный период может быть принята повторяемость инверсий температуры воздуха или средняя высота слоя перемешивания (ВСП).

В диссертации установлено, что величина коэффициента сходимости для диоксида серы хорошо коррелирует с повторяемостью приподнятых инверсий с высотой нижней границы 10-500 м при скорости ветра 0-1 м/с (коэффициент корреляции равен -0.874). В результата статистической обработки данных получен поправочный коэффициент, обратно пропорциональный величине (2+0.24•Ринв ), где Р^^ - повторяемость указанных выше инверсий. Этот коэффициент применим не только при осреднении за год, но и за вегетационный период.С учетом этого коэффициента устраняется завышение расчетных концентраций над измеренными (коэффициент сходимости при учете инверсий в среднем равен 0.994).

В тех случаях, когда данные об инверсиях указанного типа отсутствуют, поправочный коэффициент может быть оценен, исходя из предположения об обратной пропорциональности концентрации высоте слоя перемешивания, что не противоречит данным литературы. В результате обработки данных установлено, что среднее значение коэффициента сходимости с учетом данного параметра равно 1.01, а поправочный коэффициент равен отношению ВСГ^/ВСП, где ВСП^бЭО м при годовом осреднении и ВСП1=1030 м - при осреднении за вегетационный период; ВСП -высота слоя перемешивания при соответствующем осреднении в регионе, для которого производится расчет.

Таким образом, проведенная верификация расчетной модели показывает,что с учетом дополнительных метеорологических параметров она вполне удовлетворительно соответствует задаче использования расчетных значений среднегодовой и средней за вегетационный период концентраций приесей в приземном слое атмосферы при исследовании связей между состоянием растительности и дозовой нагрузкой фитотоксичных ингредиентов промышленных выбросов.

В ГЛАВЕ 4 приведены результаты исследования закона распределения случайных вариаций биологических параметров, проведенного с целью выбора вида стохастической зависимости концентрация - эффект.

При изучении воздействия загрязнения природной среды на растительность на импактном уровне наиболее правдоподобными представляются гипотезы о нормальном или логарифмически нормальном распределении случайных вариаций измеряемых биологических параметров. Другие широко известные распределения условиям поставленной задачи не отвечают.

Проверка с помощью критерия Колмогорова показала, что могут быть приняты обе гипотезы.

Однако к лучшему согласию с опытными данными приводит гипотеза о логарифмически нормальном распределении случайных вариаций биологических параметров. Эту гипотезу целесообразно принять при разработке статистической модели концентрация -эффект.

Закон распределения случайных вариаций воздействующего фактора, т.е. средних за вегетационный период приземных концентраций фитотоксикантов в атмосферном воздухе не изучен ввиду того, что к настоящему времени не накоплен достаточный для этого экспериментальный материал. По-видимому, по этой причине в одних случаях используется гипотеза о нормальном распределении, в других - о логарифмически нормальном.

Так, на сети УГМС обработка данных измерений о разовых концентрациях выполняется, исходя из гипотезы о нормальном распределении. Отсюда следует, что вариации средней за длительный период концентрации должны быть распределены также по нормальному закону.

Описываемое в литературе построение степенных статистических моделей доза - эффект и концентрация - эффект является примером неявного использования гипотезы о логарифмически нормальном распределении случайных вариаций воздействующего фактора.

В связи с этим при исследованиях хронического воздействия загрязнения атмосферного воздуха на растительность целесообразно проводить необходимые оценки на основе двух типов статистических моделей концентрация-эффект:степенной и экспоненци-

альной.

В ГЛАВЕ 5 рассмотрены примеры применения расчетной модели для установления зависимости значений биологических параметров от средней за вегетационный период концентрации фитотоксикантов в приземном слое атмосферы.

В системе импактного комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности к настоящему времени накоплены относительно небольшие ряды наблюдений. В подавляющем большинстве из 170 проанализированных рядов число пар биологический параметр-загрязнение воздуха не превышало пяти.

В связи с этим возникла необходимость объединения выборок по одноименным параметрам, полученных на разных пробных площадях, вводя обоснованные нормирующие коэффициенты.

К настоящему времени наибольший объем данных (если рассматривать все пробные площади в сумме) накоплен по приросту верхушечного побега сосны. Анализ этих данных показывает, что при одинаковой степени загрязнения атмосферного воздуха значения прироста верхушечного побега на пробных площадях в окрестностях заполярного г. Мончегорска систематически ниже значений этого же параметра на остальных пробных площадях, расположенных в зоне умеренного климата. В связи с этим был проведен корреляционный анализ связи и определены параметры регрессии между приростом верхушечного побега и загрязненностью воздуха отдельно для пробных площадей, расположенных в окрестностях г. Мончегорска, и остальных пробных площадей. Уравнение регрессии между логарифмом прироста верхушечного побега сосны и средней за вегетационный период концентрацией диоксида серы (с небольшой примесью других серосодержащих соединений) записывается следующим образом:

- для пробных площадей в окрестностях Мончегорска

= 1.387 - 7.75-С (10)

- для остальных пробных площадей

lgAH = 1.639 - 3.67-С (II)

Здесь IgAH - прирост верхушечного побега, см; С - средняя концентрация диоксида серы мг/мэ.

Соотношение параметров линий регрессии (10) и (II) указывает на то, что в суровых климатических условиях Кольского полуострова развитие лесной растительности протекает

медленнее, а воздействие на нее атмосферных загрязнителей проявляется более интенсивно, чем в районах с умеренным климатом.

Данные литературы показывают, что основным климатическим параметром, определяющим рост растений, является величина фотосинтетически "активной радиации (ФАР).

Разность свободных членов уравнений (10) и (II) примерно равна разности логарифмов ФАР указанных двух климатических зон, а величина углового коэффициента - приближенно обратно пропорциональна значениям ФАР. Данное обстоятельство позволило выполнить нормировку величин АН и С путем деления их на ФАР.

После нормировки и антилогари$мирования уравнения регрессии получаем формулу

АН = I.4-ФАР-ехр(-345-С/ФАР) , (12)

где ФАР - величина фотосинтетически активной радиации за

вегетационный период при температуре воздуха ^ 5'С.

Формула (12) удовлетворительно согласуется с результатами наблюдений на пробных площадях вокруг средаеуральского медеплавильного завода (СУМЗ), что позволяет рекомендовать ее для диагностических и прогностических оценок, касающихся прироста верхушечного побега сосны.

Формула (12) получена на основе гипотезы об экспоненциальной модели концентрация - эффект. Обработка данных на основе гипотезы о степенной модели с учетом нормировки по ФАР приводит к другой зависимости

АН = 1.34-ФАР при С 0.0015-ФАР , (13)

АН = 1.53-10""-ФАР2,7"-С"1-™ при С > 0.0015-ФАР , (14)

Формулы (13) и (14) качественно согласуются с проведенными в Институте глобального климата и экологии теоретическими разработками. Они позволяют оценить значение пороговой концентрации фитотоксиканта (в данном случае -диоксида серы). Однако накопленные в системе мониторинга экспериментальные данные пока не позволяют установить верхний предел применимости формулы (14), когда достигается 100-процентное насыщение эффекта воздействия, т.е. нулевой прирост верхушечного побега.

Аналогичный анализ, но на значительно меньшем экспериментальном материале, проведен по приросту боковых побегов. После нормировки величины прироста по ФАР получены формулы:

- в случав экспоненциальной модели

ЛЬ = 0.3б-ФАР-ехр(-12.4-С) (15)

- в случае степенной модели

ЛЬ = 0.1 •ФАР-С"°'08 (16)

Нормирование концентрации по ФАР в обоих случаях к улучшению корреляции не привело. Отдать предпочтение какой-либо из двух последних формул пока нет достаточных оснований. Следует ожидать, что по мере дальнейшего накопления экспериментального материала и уточнения количественных зависимостей выбор модели применительно к данному и другим биологическим параметрам станет более очевидным.

В целом результаты, приведенные в главе 5, показывают, что предложенная автором диссертации расчетная модель долгопериодного загрязнения атмосферного воздуха может достаточно успешно применяться при исследовании хронического воздействия загрязненного воздуха на растительность.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Для вычисления полей концентраций создана расчетная модель, разработанная на основе оперативной методики 1Т0 путем включения в нее блока расчета плотности вероятности направления ветра и блока учета повторяемости инверсий и высоты слоя перемешивания. Эта модель позволяет решать задачи расчета полей средних (за год и вегетационный период) и разовых концентраций примесей в приземном слое атмосферы. Модель рассчитана на реальную информацию, которую можно получить в системе комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности.

2. Созданы блок расчета плотности вероятности направления ветра и блок учета повторяемости инверсий и высоты слоя перемешивания для вычисления средних концентраций примесей в приземном слое воздуха.

3. Разработана автоматизированная информационная система (АИС) комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния растительности, включающая комплекс программ расчета полей средних и разовых концентраций в приземном слое атмосферы (комплекс РСК), базу данных о загрязнении природной среды и состоянии сосновых насаждений на пробных площадях мониторин-

га, а также пакет программ статистической обработки информации. Автором диссертации AUG реализована на ПЭВМ IBM PC/AT.

4. Проведена верификация созданной расчетной модели. Стандартное отклонение расчетных значений концентраций от изморенных при учете инверсий или высоты слоя перемешивания составляет 20-30%, максимальное расхождение не превосходит 1.5-2 раз. Такая величина расхоздений вполне удовлетворяет требованиям комплексного мониторинга.

6.Используемый в диссертации подход позволяет вести сопоставление биологических данных при нормировании их по ФАР (фо-тосинтетически активной радиации).Это дает возможность привести к единой чувствительности лесов в различных климатических зонах,а,следовательно,прогнозировать возможные повреждения при развитии и строительстве промышленных объектов в любой климатической зоне.

Показана тесная связь между уровнем загрязнения атмосферы и состоянием сосновых насаждений для пробных площадей комплексного мониторинга загрязнения- природной среды и состояния растительности леса.

. Материалы диссертации содержатся в следующих опубликованных и рукописных работах:

1.' Информационные основы комплексного мониторинга - загрязнения природной среды" и состояния леса: Отчет о НИР промежу-точ. / ИПГ - Главинформцентр Донецкого Облисполкома. - № ГР 0186.0 054713;Инв.№ 0289.0 025179.- Москва - Донецк,1988-22 с.

2. Огнева Т.Е., Чичерин С.С. Автоматизированный расчет поля средних концентраций загрязняющих веществ в атмосфере // Актуальные вопросы охраны окружающей среды от антропогенного воздействия: Тез. докл. Всесоюз. науч. конф. 27-28 февраля 1989 г. - Севастополь, 1989, - с. 31-33".

3. Огнева Т.Е. Программные средства для оценки воздействия выбросов промышленных предприятий и автотранспорта на различные объекты окружающей среды региона // Проблемы применения вычислительной техники и автоматизированных систем в управлении комплексным социально-экономическим развитием регионов: Тез. докл. Всесоюз. науч.-техн. совещ. 4-8 сентября 1989 г. - Донецк, 1989, - с. 227-228.

4. Прикладные порограммы автоматизированной информацион-

ной системы мониторинга леса: Отчет о НИР промежуточн. / ИПГ -Главинформцентр Донецкого облисполкома. Л ГР 0I8S.0 054713; Инв. Я 0290.0 020858. - Москва - Донецк, 1989 - 21 с.

5. Огнева Т.Б. Информационное обеспечение автоматизированной системы обработки и хранения информации комплексного мониторинга загрязнения природной среды и состояния леса // Вопросы гелиогеофизики и геофизические аспекты наблюдений за состоянием природной среды / Под ред. Данилова А.Д. и Коропалова В.М. - М.: Гидрометеоиздат, 1990, - с. II4-I24.

6. Огнева Т.Б., Чичерин С.С. Проверка адекватности модели, реализованной в программе расчета поля среднегодовых концентраций // Актуальные вопросы охраны окружающей среды от антропогенного воздействия: Тез. докл. Второй Всесоюз. науч. конф. 21-23 июня 1990 г. - Севастополь, 1990, - с. 57-58.

7. Программы расчета среднегодовых и разовых концентраций и статистическая обработка информации мониторинга леса: Отчет о НИР промежуточн. / ИПГ - Главинфомцентр Донецкого облисполкома. - Л ГР 0186.0 054713; Инв. № 0291.0 013606. - Москва - Донецк, 1990 - 41 с.

8. Огнева Т.Б. Исследование воздействия промышленных загрязнетелей на состояние растительности на территории РСФСР в рамках импактного комплексного мониторинга леса // Актуальные проблемы охраны природы и радиоэкологической безопасности: Материалы X конференции молодых ученых, г. Москва,январь 1992 г. / Под ред. Петрова В.Н. и Рябошапко А.Г. - М.: Московское отделение Гидрометиздата, 1992. - С. 17-24.

9. Гитарский М.Л., Карабань Р.Т., Огнева Т.Б., Сисигина Т.И. Оценка средних уровней концентраций диоксида серы в зонах вредного воздействия на лесные экосистемы промышленных выбросов в атмосферу // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем,Л.: Гидрометеоиздат, 1993. - Том 16. - В печати.

10. Карабань Р.Т., Огнева Т.Б., Сисигина Т.И. Экспериментальная проверка модели расчета на ПЭВМ средних концентраций ингредиентов промышленных выбросов в атмосферном воздухе // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем, Л.:. Гидрометеоиздат, 1993. - Том 16. - В печати.