Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Оценка и прогноз состояния воздушного бассейна промышленного центра на примере г. Владивостока

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

Автореферат диссертации по теме "Оценка и прогноз состояния воздушного бассейна промышленного центра на примере г. Владивостока"

^ /

Дальневосточный государственный ^ технический университет

На правах рукописи

УДК 504.06:556.18

ГОРБОРУКОВА ТАТЬЯНА ВЛАДИМИРОВНА

Оценка и прогноз состояния воздушного бассейна промышленного центра (на примере г. Владивостока)

11.00.11 - Охрана окружающей среды и й рациональное использование природных ресурсов

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владивосток, 1998

Работа выполнена в

Дальневосточной государственной академии экономики и управления

Институте медицинской климатологии и восстановительного лечения СО РАМН

Научные руководители:

кандидат физико-математических наук, профессор САФИН В.И. кандидат технических наук, член-корреспондент МАНЭБ КИКУ П.Ф. Официальные оппоненты:

доктор географических наук, профессор РАЛЬКО В.Д. кандидат технических наук, доцент РЕПЕШКОВ Г.Д.

Ведущая организация:

Приморский краевой комитет охраны окружающей среды и природных ресурсов

Защита диссертации состоится "10" ноября 1998 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 064.01.02 Дальневосточного государственного технического университета: 690600, Владивосток, ул. Пушкинская, 33, ауд. Г-134.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Дальневосточного государственного технического университета.

Автореферат разослан ",0" октября 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного соа кандидат технических наук

Шереметинский О.А.

Актуальность проблемы.

Проблема обеспечения чистоты воздушного бассейна промышленных городов является одной из актуальных для современной России. Особую остроту она приобрела в районах Сибири и Дальнего Востока. Для Приморского края и в частности для его административно -промышленного центра г. Владивостока характерно интенсивное загрязнение воздушного бассейна, которое обусловлено высокой концентрацией населения и хозяйства в городе, видами производства, особенностями природно-климатических условий территории. Загрязнение воздушного бассейна отрицательно сказывается на состоянии окружающей среды и здоровье населения.

В последние годы все большее внимание исследователей из различных областей наук, уделяется вопросам количественного и качественного загрязнения городов (Э.Ю. Безуглая,1991, Л.Д. Капранова, 1993, В.А. Василенко, 1995,). Особое значение приобретают метеоролопгческие аспекты загрязнения воздушного бассейна городов, которые являются основой для объективной оценки и прогноза состояния воздушного бассейна, а также разработки возможных мероприятий по обеспечению его чистоты (Э.Ю. Безуглая, 1980, М.Е. Берлянд, 1982, JT.P. Сонькин, 1991).

Актуальным в развитии работ по метеорологическим аспектам загрязнения воздуха является прогноз самих значений концентраций. При составлении прогнозов закономерности распространения загрязняющих веществ от их источников, исследуются по двум направлениям. Первое -состоит в разработке теории атмосферной диффузии на основе математического описания распространения примесей с помощью решения уравнения турбулентной диффузии. Второе - связано в основном с эмпирико - статистическим анализом распространения загрязняющих веществ в атмосфере и с использованием для этой цели интерполяционных моделей. Основные положения обоих направлений изложены в ряде книг (М.Е.Берлянд, 1975, F. Pasquil, 1979, Г.Е. Ландсберг, 1983, Л.Р. Сонькин, 1991), обзорных статьях и докладах (М.Е. Берлянд, 1982,1983, В. Turner, 1979 и др.).

На основе результатов вышеперечисленных разработок используются различные подходы к составлению прогнозов загрязнения

воздуха. Получили развитие такие методы, как прогноз потенциала загрязнения атмосферы. Математические модели, основанные на учете гауссовского распределения примесей в атмосфере (Г.Е. Ландсберг, 1983). Ряд работ посвящен статистическому, синоптическому, гидродинамическому методам прогноза загрязнения воздуха (F.T.M. Nieuwstadt, Van Dop, 1981, М.Е. Берлянд, 1985, В.В.Пененко, А.Е. Алоян, 1985, Марчук Г.И., 1982, Л.Р. Сонькин, 1991, В.Г. Свинухов, 1993). Для предсказания концентраций загрязняющих веществ в этих работах использованы различные сочетания метеорологических параметров.

Анализ публикаций по данному вопросу показывает, что несмотря на то, что существующие методы в той или иной степени вбирают в себя накопленные за несколько десятилетий эмпирические данные, они недостаточно учитывают основные особенности процесса загрязнения воздушного бассейна городов и реальный вид связей между концентрациями примесей и метеоусловиями. Некоторые из методов требуют привлечения специальной информации (синоптические карты, инвентаризация вредных выбросов), которая затрудняет составление прогноза о загрязнении воздуха. Поэтому существует необходимость развития и совершенствования методов оценки состояния воздушного бассейна, повышения оправдываемости и эффективности прогнозов для разработки мероприятий по снижению воздействия факторов техногенной среды.

Цель и задачи исследования.

Целью настоящей работы является создание метода краткосрочного прогноза загрязнения воздуха, описывающего количественную зависимость между концентрациями отдельных ингредиентов вредных веществ и метеорологическими условиями промышленного центра (на примере г. Владивостока).

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

- изучить природно - климатические условия, способствующие формированию уровня загрязнения воздушного бассейна промышленного центра;

- оценить состояние воздушного бассейна промышленного центра, используя данные о выбросах в атмосферу от основных источников загрязнения и уровнях концентраций вредных веществ;

- определить степень (сильная, средняя, слабая) зависимости между уровнем загрязнения воздушного бассейна и метеопараметрами;

- разработать способ прогнозирования загрязнения воздушного бассейна промышленного центра.

Материалы и методы исследования.

Для решения поставленных задач были использованы материалы: сводный том предельно-допустимых выбросов г. Владивостока; ежегодные доклады "Состояние окружающей среды в Приморском крае"; данные отдела "Обслуживание народного хозяйства информацией о загрязнении природной среды" ДВНИГМИ.

Для обработки материала использовались нейросетевой пакет BRAIN MAKER; пакет научных программ "SSP",включающий статистические методы: корреляционно - регрессионный анализы, адаптированный для работы на персональных компьютерах типа IBM. Язык программирования FORTRAN IY. Научная новизна.

Впервые на основе новейших технологий - искусственных нейронных сетей - создана краткосрочная модель прогноза загрязнения воздушного бассейна города отдельными ингредиентами, позволяющая связать изменения состояния воздушного бассейна с метеорологическими условиями местности.

Модель адаптивна, т.е. может строится заново для каждого пункта прогноза и каждой даты прогноза. Исходные данные включают как качественные, так и количественные переменные.

В рамках системы мониторинга антропогенных изменений представляется перспективным прямое использование измеренных метеорологических величин в качестве определяющих параметров. Практическая значимость работы.

Полученные результаты могут быть учтены в градостроительстве на стадии проектирования вновь строящихся предприятий. При разработке мероприятий по охране воздушного бассейна промышленного центра. Основные положения, выносимые на защиту:

- загрязнение воздуха по отдельным ингредиентам продолжает превышать ПДК, что представляет опасность для окружающей среды и здоровья населения;

- основными источниками загрязнения, как и прежде, остаются энергетика, машиностроение и металлообработка, стройматериалы, пищевая промышленность, которые выбрасывают в воздушный бассейн города вещества 1,2,3 класса опасности;

- характерным для предложенной модели - нейронной сети -является ее структура, которая представляет собой сеть с одним скрытым уровнем нейронов; вид активационной функции сигмоид - формула;

- в результате применения нейропакета при хорошей точности обученной сети получено совпадение фактических и прогнозируемых значений концентраций загрязняющего вещества;

- модель может быть использована для краткосрочного прогноза и оценки загрязнения воздушного бассейна города, где ранее применялись стандартные статистические методы.

Апробация работы.

Материалы диссертации представлены на научно - технической конференции "Современные технологии и предпринимательство: региональные проблемы" /г. Владивосток, 1994 г./, на Международной конференции "Экология и безопасность жизнедеятельности. Общие проблемы" /г. Владивосток, 1994 г./, на Международной научно -практической конференции "Регион и География" /г. Пермь, 1995 г./, ассамблеи "Здоровье населения Восточной Сибири" /г. Иркутск, 1996 г./, региональной научно-технической конференции "Приморские Зори" /г. Владивосток, 1998 г./, научно-практической конференции "Вологодинские чтения" /г. Владивосток, 1998 г./.

Публикации. Результаты исследований отражены в 12 печатных работах. Структура и объем диссертации:

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (129 наименований), 48 рисунков, 20 таблиц. Общий объем диссертационной работы 147 страниц машинописного текста.

Автор выражает признательность доктору геогр. наук, профессору Свинухову Г.В., профессору Гривановой С.М. за методическую помощь и поддержку, оказанную автору, в ходе выполняемой работы, а также сотрудникам кафедры экологии и безопасности жизнедеятельности ДВГТУ, кафедры метеорологии ДВГУ и сотрудникам других организаций, принимавших участие в обсуждении результатов исследований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Введение. Во введении обосновывается актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи, решаемые в диссертации, основные положения, защищаемые автором, научная новизна и практическая ценность работы.

Глава 1. О проблеме н методах прогноза загрязнения атмосферы В первой главе излагается состояние проблемы загрязнения воздушного бассейна городов. Рассматриваются причины возникновения и условия распространения загрязнения воздуха. Приводится классификация основных типов загрязнений и вредных воздействий; источники создания техносферы и их выбросы. Рассматривается тенденция загрязнения атмосферы городов и связанные с ней изменения в окружающей среде и здоровье населения в глобальном и локальном масштабах. Отмечается, что, масштабы загрязнения привели к необходимости создания информационных систем, законодательства и развития международного сотрудничества в области охраны окружающей среды, в том числе и атмосферы. Рассматриваются наиболее распространенные методы прогнозирования загрязнения воздушного бассейна городов; инструментальные средства построения математических моделей и информационная база; степень упрежденности, достоинства и ограниченность применения, их оправдываемость.

Глава 2. Материалы и методы исследования Во второй главе предлагается для разработки прогноза загрязнения воздуха города использовать технологии нового поколения - нейросетевые модели, приводится их краткое описание.

В первом параграфе второй главы приводится характеристика объекта исследования - административно-промышленный центра Приморского края г.Владивостока. Рассматриваются его физико-географическое положение и ориентация на природные ресурсы, которые предопределили перспективы, направления и особенности экономического развития города.

Во втором параграфе второй главы обобщаются условия, определяющие накопление и перенос загрязняющих веществ в воздушном бассейне города (рельеф местности, циркуляция воздушных масс, климат), характерные для данной территории.

В третьем параграфе второй главы исходя из рассмотренных условий переноса и накопления загрязняющих веществ в воздушном бассейне города и доступности (стоимости и привлечения специалистов синоптиков) к специфической информации описывается информационная база, характеризующая состояние воздушного бассейна города. В качестве данных рассматриваются метеопараметры (температура воздуха, направление и скорость ветра, относительная и абсолютная влажность) и концентрации основных загрязняющих веществ (пыль, двуокись серы, окись углерода, двуокись азота) в приземном слое воздуха, снятые на сети пунктов наблюдения за загрязнением атмосферы (ПНЗ) города.

В четвертом параграфе второй главы описывается методика обработки наблюдений. При подготовке данных учитывается их пространственно - временное распределение по всей территории города.

В пятом параграфе второй главы рассматриваются методы, используемые для разработки прогноза загрязнения воздуха.

В параграфе пять один второй главы излагается нетрадиционный подход к разработке прогноза загрязнения воздуха, основанный на технологии нового поколения - нейросети. Приводится общий вид нейронной сети (рис.1). Рассматривается выход нейрона, который выражается через функцию его состояния у=/($) (рис.2). Отмечается, что одной из наиболее распространенных является нелинейная функция с насыщением, так называемый сигмоид / (х) = -!- (рис. 2 г).

Рис.1. Искусственный нейрон

Рис.2. Виды функцию) функция единичного скачка б) линейный порог; в) сигмоид - гиперболический тангенс; г) сигмоид - формула

Данная функция дифференцируема на всей оси абсцисс, обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов, так как они соответствуют областям аргументов, где сигмоид имеет пологий наклон.

Излагается принцип параллельной обработки сигналов, который достигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые слои и соединения определенным образом нейронов различных слоев, а также, в некоторых конфигурациях, и нейронов одного слоя между собой, причем обработка взаимодействия всех нейронов ведется послойно. Рассматривается архитектура сетей, которая может быть представлена двумя классами: статические или сети с прямой связью и динамические или рекуррентные сети (с обратными связями). Последние являются наиболее распространенными. Описывается процесс обучения нейронной сети, когда задавшись определенной структурой нейронной сети находятся оптимальные значения всех переменных весовых коэффициентов. В параграфе приводятся парадигмы обучения "с учителем", "без учителя", смешанная и правила, реализующие эти парадигмы.

В параграфе пять один один второй главы описывается алгоритм нейропакета BRAIN MAKER, названный обратным распространением ошибки (Backpropagation, BP), и процесс обучения сети, предлагаемые для разработки прогноза загрязнения воздушного бассейна городов. Отмечается, что математическая суть алгоритма заключается в том, что он является алгоритмом градиентного спуска, минимизирующего суммарную квадратическую ошибку. Идея BP состоит в вычислении чувствительности ошибки сети к изменениям весов.

В параграфе представляется последовательность этапов обучения нейросети BRAIN MAKER:

•Подготовка набора обучающих примеров, организованных в виде векторов входных параметров, ассоциированных с известными входными значениями. В качестве выходного эталона выбирается параметр, значение которого предсказывается в будущем.

•Входные вектора по очереди предъявляются нейронной сети, а полученное значение сравнивается с эталоном. Далее прослеживается путь от выходов сети до ее входного слоя и все нейронные соединения,

способствовавшие принятию правильного решения поощряются - их веса увеличиваются. Те же пути, которые привели к ошибкам в компонентах выходного вектора, наказываются уменьшением веса (в зависимости от величины ошибки).

•Процесс повторяется до тех пор, пока суммарная ошибка в реакции сети на всех предъявленных примерах не станет меньше наперед заданной величины - либо пока сеть не придет в стационарное состояние.

•Настроенная и обученная сеть используется для прогноза.

В параграфе пять два второй главы для сравнительного анализа полученных результатов рассматривается традиционный подход к задаче прогноза загрязнения воздуха - методы многомерного статистического анализа - корреляционно-регрессионный анализ. Описывается построение модели состояния воздушного бассейна, которая включает следующие этапы:

• исследование связи результирующего фактора-признака (концентрация загрязняющего вещества) с метеорологическими параметрами и выбор наиболее значимых (по связи) параметров;

• разработка соответствующих уравнений, форма которых должна быть удобной для использования в будущих прогнозах;

• проверка надежности этих уравнений;

В параграфе излагается суть метода, которая заключается в построении и анализе прогностической модели в виде уравнения регрессии, приближенно выражающей зависимость результативного признака от нескольких факторов-признаков. Отмечается, что при этом важным условием является отсутствие между факторами функциональной

связи. Уравнение строится в линейной форме у, = ^ а ,хи + е у, где

< = о

а; коэффициенты модели, показывающие степень влияния соответствующего фактора на анализируемый показатель при фиксированном положении остальных факторов; у;, Хц - соответственно значения ^й функции (зависимой переменной) и ¡- независимой переменной; ¡=1,п; ]=1,Ы; - случайная ошибка; п - число независимых переменных в модели. Параметры уравнения находятся по методу наименьших квадратов. Описываются критерии надежности модели (остаточная дисперсия и коэффициент множественной корреляции).

Глава 3. Оценка состояния воздушного бассенпа промышленного

центра

В первом параграфе третьей главы приводится характеристика источников загрязнения (их перечень, карта расположения) и выбросов вредных веществ, поступающих в воздушный бассейн города. Отмечается, что в воздушный бассейн города от источников загрязнения попадают очень многие вредные вещества, которые могут быть представлены тремя группами: 1 - основные (взвешенные вещества, сернистый ангидрид, двуокись азота, окись углерода, углеводороды); 2 - специфические (ксилол, толуол, бутилацетат, сажа, пыль цемента, древесная пыль, соединения свинца, щелочь, пятиокись ванадия); 3 - специфические вещества, не оказывающие значительного влияния на уровень загрязнения воздуха. Рассматриваются выбросы основных вредных веществ от промышленных предприятий, в которых присутствуют вредные вещества 1, 2, 3, 4 класса опасности: взвешенные вещества -44%, сернистый ангидрид - 41%, окись углерода - 7.6%, двуокись азота - 5.5%, углеводороды - 0.6%, ксилол - 0.3%, толуол - 0.01%, уайт-спирит -0.017%. Среди стационарных источников загрязнения атмосферного воздуха выделяются теплоэлектроцентрали, отопительные котельные и автотранспорт.

Отмечается, что учитывая современные масштабы использования ископаемого топлива сжигание угля представляет собой один из главных источников загрязнения воздушного бассейна города, которое усугубляется низким качеством топлива. К тому же территория города подвержена таким видам опасных техногенных нагрузок, как накопление токсичных отходов и захоронение твердых бытовых отходов, которые образуются на крупных промышленных предприятиях и накапливаются (складируются) на промплощадках предприятий в черте города. Это нетоксичные и токсичные отходы (гальваноотходы - 1 класс опасности, ртутьсодержащие лампы - 1 класс опасности, нефтешламы - 3 класс опасности и т.д.). Территория города несет на себе наибольшую нагрузку из-за размещения в черте города золоотвала ТЭЦ-2, свалки бытовых отходов, многолетних накоплений токсичных отходов 1-3 классов опасности на промплощадках предприятий, при обдувании которых (в случае открытых промплощадок), также происходит загрязнение атмосферы. Рост количества автотранспортных средств, использование экологически опасного этилированного бензина позволяют считать автотранспорт также одним из основных загрязнителей атмосферного воздуха. В связи с быстрым увеличением транспортных средств в г.Владивостоке (по сводкам РЭО ГАИ ГУВД зарегистрировано государственного, личного, мототранспорта, прицепы за 01.01.96 г. - 51806 тыс. ед. автомобилей; за 01.01.98 г. - 56810 тыс. ед.

автомобилей; из них иномарок за 01.01.96 г. - 42662 тыс. ед. автомобилей, за 01.01.97 г. - 44420 тыс. ед. автомобилей) существенно увеличилась доля выбросов, поступающих в атмосферу от подвижных источников, в первую очередь, от легковых и грузовых автомобилей. В г.Владивостоке имеется несколько крупных автохозяйств. На долю автотранспорта приходится (в зависимости от числа автомобилей) от 30 до 70% общей массы выбросов. К основным загрязняющим атмосферу веществам, которые выбрасывают автомобили, относятся окись углерода, двуокись серы, углеводород, сажа, окислы азота, аэрозоли свинца. В последние годы увеличилось число машин с дизельными двигателями, загрязняющими атмосферный воздух преимущественно окислами азота и альдегидами, имеющими неприятный запах.

Во втором параграфе третьей главы приводится сезонный и годовой ход концентраций загрязняющих веществ в воздухе города по данным, полученным на стационарных постах слежения за загрязнением атмосферного воздуха г.Владивостока по основным вредным ингредиентам (пыль, БОг, СО, N02). Рассматриваются среднегодовые концентрации, их изменчивость, значения предельно-допустимых концентраций (ПДК) этих загрязняющих веществ. Данные показывают, что воздушный бассейн г.Владивостока загрязнен в основном двуокисью азота (ЫОг) и пылью. В среднем за год в воздухе города отмечается 0.08 мг/м3 N02, что составляет 2 ПДК. Запыленность воздуха также значительная: в среднем за год в воздухе наблюдается 0.17 мг/м3 взвешенных веществ, что превышает 1 ПДК. Отмечается, что загрязнение воздуха окисью углерода остается ниже 1 ПДК и составляет 2.58 мг/м3. Меньше всего воздушный бассейн города загрязнен двуокисью серы, средняя годовая концентрация которой равна 0.001 мг/м3.

В параграфе, кроме натурных измерений, рассматриваются расчетные значения максимальных концентраций вредных веществ при неблагоприятных метеоусловиях, которые указывают на опасное загрязнение воздуха города. Наибольшее превышение концентрации пыли до 10 ПДК зарегистрировано в районе расположения предприятий стройиндустрии. Отсутствие развязок на транспортных перекрестках при большой интенсивности движения, неудовлетворительное техническое состояние автомобилей и отсутствие систем контроля за работой двигателей способствует образованию высокого уровня загрязнения приземного слоя атмосферы вдоль основных автомагистралей города и автостоянках. Максимальные концентрации СО отмечаются в районах пересечения основных автомагистралей. Максимальная концентрация N02 до 6 ПДК наблюдается вдоль побережья бухты "Золотой Рог" в районе Торгового порта и производств Дальзавода, на Народном проспекте в районе хлебозавода и вагоно-пассажирского депо.

Отмечается, что годовой ход концентраций загрязняющих веществ в г.Владивостоке характеризуется тем, что концентрации пыли находятся на уровне ПДК, концентрации СО не превышают ПДК, а концентрации двуокиси азота за год превышают ПДК. в 2-3 раза.

В третьем параграфе третьей главы рассматривается тенденция и причины изменения выбросов, многолетний ход концентраций загрязняющих веществ.

Отмечается, что в целом за период с 1985 - 1995 г.г. произошло снижение объемов выбросов в атмосферный воздух г.Владивостока от стационарных источников загрязнения с 89.00 до 65.34 тыс.т/год. Для таких вредных веществ как твердые, сернистый ангидрид, окись углерода объемы выбросов снизились и составили соответственно 50.2 -26.85 тыс.т/год; 29.5 - 24.33 тыс.т/год; 5.7 - 5.69 тыс.т/год, а объемы окислов азота увеличились с 2.9 до 6.85 тыс.т/год.

Тенденция изменения выбросов по отраслям в 1994 - 1995 г.г. показывает на увеличения выбросов по городу по сравнению с 1994 г. на 2.2 тыс.т/год. Валовые выбрось; отраслей теплоэнергетики, промстройматериалов увеличились и составили соответственно 58.76/54.68 тыс.т/год, 0.58/0.49 тыс.т/год; отрасли машиностроения и металлообработки - остались стабильными 2.11/2.11 тыс.т/год; пищевой отрасли - снизились 0.78/1.61 тыс.т/год. Отмечается, что в 1995 г. от автотранспорта (100 тысяч автомобилей) в воздушный бассейн города поступило 132.5 тыс.т/год, что на 1.5 тыс.т/год больше, чем в 1994 году и на 71 тыс.т/год больше, чем в 1990 г. На предприятиях города

уловлено 646 тыс.т/год, или 90,8% загрязняющих веществ (газообразных уловлено 1.5%). Наибольшее количество вредных веществ

улавливается на предприятиях теплоэнергетики - 91.4%,

машиностроения и металлообработки - 64%, промстройматериалов -79.8%. Наименьшее количество загрязняющих веществ улавливается в транспортной и деревообрабатывающей отраслях.

Показано по данным Приморскгидромета, что воздушный бассейн города как и в предыдущие годы в наибольшей степени загрязнен взвешенными веществами, окисью углерода, диоксидом азота, бенз/а/пиреном. Среднегодовые концентрации вышеперечисленных веществ за период 1990-1992 г.г. превысили их средний уровень по России в 1.5-2 раза. Концентрация взвешенных веществ, двуокиси азота в среднем составляли 1.5-2 ПДК (по России 1 ПДК), окиси углерода - 1.5 ПДК (по России в пределах нормы), бенз/а/пирена - 5 ПДК (по России - 3 ПДК). В 1995 г. во Владивостоке средняя годовая концентрация пыли составила 1.3 ПДК, диоксида азота - 1.5 ПДК. Уровень загрязнения воздуха бенз/а/пиреном превысил допустимую норму в 2.3 раза. Среднегодовая концентрация окиси углерода не превышала ПДК. За

период с 1993 г. уровень загрязнения воздуха бенз/а/пиреном снизился в 1.7 раза. Запыленность воздуха снизилась в 1.5 раза, а уровень загрязнения окислами азота не уменьшился.

Загрязнение атмосферного воздуха двуокисью серы, растворимыми сульфатами, сероводородом, формальдегидом в целом по городу не превышало санитарных норм.

4. Моделирование состояния воздушного бассейна промышленного центра (на примере г.Владивостока) В первом параграфе четвертой главы приводится анализ возможных факторов для прогноза. С помощью корреляционного анализа изучались связи между концентрациями загрязняющих веществ (пыль, двуокись серы, окись углерода, двуокись азота) и отдельными метеопараметрами (температура воздуха - t°C, направление ветра - d (град), скорость ветра - v (м/с), относительная ео(%) и абсолютная влажность ао (гПА), оказывающими влияние на рассеивание и перенос загрязняющих веществ в воздухе. Корреляционные связи рассчитывались за трехлетний период с учетом сезонов (зима, весна, лето, осень) на всех ПНЗ. Отмечается, что коэффициенты парной корреляции между отдельными метеопараметрами и концентрациями загрязняющих веществ по величине весной, летом, осенью слабые г<0,5 и лишь в зимний период наблюдаются средние значения г=0,5 - 0,7.

Во втором параграфе четвертой главы описывается процесс разработки нейронной сети, предназначенной для прогноза загрязнения. Сеть разрабатывается с помощью нейропакета BRAIN MAKER и содержит следующие шаги:

• подготовку исходных данных. Входы представляют собой среднесуточные измерения (за 7,13,19ч.) метеопараметров и концентраций загрязняющих веществ в предшествующий (.2-0 и текущий дни. Файл данных подготавливается в табличном виде для каждого загрязняющего вещества отдельно. Для каждой колонки данных определяется признак: вход (input) или обучающая выборка (training pattern) или описание (annotation). Каждое число в колонке на входе соответствует нейрону во входном слое нейронов и представляют собой информацию, используемую для прогноза факта (факт - пара оаиных типа "вход-выход"). Каждое число в колонке на выходе (обучающая

выборка) используется для определения корректности каждого выхода нейронной сети;

• задание параметров обучения. Определяется количество скрытых уровней от 1 до 2; уровень точности выхода нейронной сети от 0.4 до 0.1;

• тестирование обученной сети на фактах, которые не вошли в файл данных для обучения (процентную часть фактов - 10% от общего числа)

• задание вида функции отклика (sigmoid, threshold, step, linear, gaussian). Среди них н аилучшим образом для решения задачи прогноза подходит sigmoid функция.

• запуск обученной сети и анализ чувствительности сети (просмотр в графическом виде в какой степени каждый из входов влияет на ответ сети).

В третьем параграфе четвертой главы приводятся результаты прогноза содержания пыли, окиси углерода, двуокиси азота по сезонам года в воздушном бассейне города на 24 ч., полученные с помощью разработанных нейросетей. В первом эксперименте сеть имела 4 - входа: температура воздуха - t°C, направление ветра - d (град), скорость ветра - v (м/с) на дату измерения, концентрация загрязняющего вещества в предшествующий день (.24), измеренные на ПНЗ №3 за 1997 г. в приземном слое воздуха. Измерения за относительной ео(%) и абсолютной влажностью а,) (гПА) не производились. Во втором эксперименте сеть имела 6 - входов: t°C, d (град), v (м/с), е0(%), а,) (гПА) на дату измерения на высоте 190 м. (метеостанция Владивосток-гора), концентрация загрязняющего вещества в предшествующий день (.24), измеренная на ПНЗ №3 за 1997 г. в приземном слое воздуха.

Экспериментальная (прогнозная) линия сравнивалась с линией, полученной с помощью классического метода - пошаговой множественной регрессией, апробированного Свинуховым В.Г., Свинуховым Г.В., 1994 г. для условий территории Приморского края. Критериями оценки обоих моделей являлись средняя квадратическая ошибка и средняя абсолютная ошибка путем сравнения фактического и прогнозируемого значений концентраций.

Ниже представлены результаты прогноза загрязнения отдельными ингредиентами в осенний период:

Сеть содержала следующие параметры:

входы выход функция отклика точность обучения скрытые уровни нейроны связи

4-с10. \'0,ПЫЛЬ.24 пыль сигмоид (У. I 10 50

Оценка методов составила:

метод точность обучения ср.кв.ошибка ср.абс.ошибка

метод ИНС .1 .12 .08

метод регрессии .11 | .09

Рис.4 Результаты прогноза содержания пыли в воздушном бассейне г.Владивостока на 24 ч. с помощью нейронной сети и пошаговой множественной регрессии осень, 1997, пост №3,Владивосток-гора

Сеть содержала следующие параметры:

входы выход функция отклика точность обучения скрытые уровни нейроны связи

6- Г.^^оЛ'оЛ1'), а0,ПЫЛЬ.24 пыль сигмоид 0.1 1 10 50

Оценка методов составила:

метод точность обучения ср.кв.ошибка ср.абс.ошибка

метод ИНС 0.1 .15 .11

метод регрессии .25 .17

"факт ■регрессия сеть-т 0.15

№

Рис.5 Результаты прогноза содержания окиси углерода в

воздушном бассейне г.Владивостока на 24 ч. с помощью нейронной сети и множественной пошаговой регрессии осень, 1997, пост №3, Владивосток-гора

Сеть содержала следующие параметры:

входы выход функция отклика точность обучения скрытые уровни нейроны связи

6- ^оУоео, an.CO.24 СО сигмоид 0.15 1 10 50

Оценка методов составила:

метод точность обучения ср.кв.ошибка ср.абс.ошибка

метод ИНС 0.15 .68 .55

метод регрессии 1.02 .86

Сеть содержала следующие параметры:

входы выход функция отклика точность обучения скрытые уровни нейроны связи

6- Ч^оЛо.Сп, ao.NOi.24 N02 сигмоид 0.1 1 10 50

Оценка методов составила:

метод точность обучения ср.кв.ошибка ср.абс.ошибка

метод ИНС 0.1 .04 .03

метод регрессии .09 .08

Как видно из приведенных рисунков и таблиц, разработанные нейронные сети для прогноза загрязнения воздушного бассейна отдельными ингредиентами дают лучший результат (см. ср.кв.ошибку), чем регрессионный метод. Экспериментальная (прогнозная кривая ближе располагается к фактической, чем линия регрессии. Особенно хорошо это обстоятельство прослеживается во втором эксперименте, где сеть имеет большее число входов 6.

ВЫВОДЫ

В результате проведенных исследований были получены следующие результаты:

¡.Наличие условий, неблагоприятных для самоочищения воздушного бассейна (горно - долинный характер местности и муссонный тип циркуляции воздушных масс, устойчивая направленность и повторяемость малых скоростей ветра по сезонам года, наличие приподнятых и приземных инверсий, туманы и т.д.), способствуют скоплению концентраций вредных веществ в приземном слое воздуха. Под действием атмосферных осадков распространение выбросов локализуется по мере того, как они вымываются из атмосферы и следовательно происходит смена "каналов" загрязнения.

2. Уровень загрязнения атмосферного воздуха в г.Владивостоке определяется выбросами предприятий энергетики, судопромышленных и строительных предприятий, транспорта. В выбросах содержатся вещества I, 2, 3 класса опасности. Основными загрязняющими веществами являются взвешенные вещества, двуокись серы, окись углерода, двуокись азота.

3. Несмотря на значительный спад производства и уменьшение выбросов в воздушный бассейн города натурные и расчетные данные свидетельствуют о загрязнении воздушного бассейна промышленного центра. Сезонный и годовой ход изменения концентраций загрязняющих веществ разнообразен и превышает по отдельным ингредиентам (пыль, N0?) санитарно-гигиенические критерии (ПДК).

4. Основными загрязняющими отраслями хозяйства, остаются энергетика, машиностроение и металлообработка, стройматериалы, пищевая промышленность. Наметившаяся в последние годы тенденция к снижению выбросов от промышленных предприятий сочеталась со значительным увеличением объема выбросов от автотранспорта.

5. Использование нейронных сетей (НС) в задаче охраны окружающей среды показали, что НС могут быть успешно использованы, для краткосрочного прогноза и оценки загрязнения воздушного бассейна города, где ранее применялись стандартные статистические методы. Результаты исследований дали хорошее совпадение фактических и прогнозируемых значений концентрации загрязняющего вещества. Доля

"плохих" прогнозов невелика при хорошей точности обученной сети. Это свидетельствует о том, что новые технологии лучше учитывают нелинейные зависимости между загрязняющим веществом и исследуемыми факторами. Характерным для данного класса задач является структура нейронной сети, которая представляет собой сеть с одним скрытым уровнем нейронов.

6. Для практического использования важным является то, что полученные модели позволяют включать в обучение новые факторы, как количественные, так и качественные. Это в дальнейшем позволит прогнозировать содержание вредных веществ в других компонентах окружающей среды (почве, воде). Быстрота получения прогноза определяется скоростью ввода данных, что позволяет легко моделировать прогноз для различных условий.

Список работ, опубликованных по теме диссертации.

¡.Экологический мониторинг за объектами ТОФ. // Современные технологии и предпринимательство: региональные проблемы АТР. Сб. Материалов научно-технич.конф. г. Владивосток, 1994. С. 137. (в соавт. с Гривановой С.М., Кот Г.В.).

2.Экологическая паспортизация МВД. // Современные технологии и предпринимательство: региональные проблемы АТР. Сб. Материалов научно-технич. Конф. Г.Владивосток, 1994. С. 138-139. (в соавт. с Гривановой С.М., Кот Г.В.).

3 .Экологическая программа использования, переработки и уничтожения твердых отходов производства Приморского края. // Современные технологии и предпринимательство: региональные проблемы АТР. Сб. Материалов научно - технич. Конф. Г. Владивосток, 1994. С. 140. (в соавт. С Гривановой С.М., Смагиным В.П., Соловьевой Е.П.).

4.Экологизация промышленных предприятий. // Экология и безопасность жизнедеятельности. Общие проблемы. Материалы межд. конф. г. Владивосток, ДВГТУ, 1994. С.14-15. (в соавт. с Гривановой С.М., Смагиным В.П.).

5. К характеристике уровня загрязнения воздушного бассейна г.Владивостока. ДВГУ. Владивосток. 1994. - 21 с; ил.-Библиогр.: 5 назв.

Рус. Деп. во ВНИИГМИ-МЦД. (в соавт. с Свинуховым В.Г., Свинуховым Г.В.).

6. Характеристика и прогноз загрязнения воздуха в городе Спасске-Дальнем Приморского края. // Экология и безопасность жизнедеятельности. Общие проблемы. Материалы межд. конф. г. Владивосток, ДВГТУ, 1994. С.70 - 71. (в соавт. с Свинуховым В.Г., Свинуховым Г.В.).

7. Метеорологические и геохимические исследования загрязнения воздуха в городах Приморского края. // Регион и география. Тезисы докл. Межд. Научно-практ.конф. г.Пермь, 1995. Ч.З. С. 133-135. (в соавт. с Свинуховым Г.В., Свинуховым В.Г.).

8.Многомерный анализ состояния окружающей среды и заболеваемости населения городов Приморского края // Тез. Докл. Ассамблеи "Здоровье населения Восточной Сибири".-3-8 июня 1996 г. -Иркутск - С.120-121. (в соавт. с Кику П.Ф., Дегтяревой Н.Е., Журавской Н.С.).

9. Способы интегральной оценки среды обитания человека. Методическое пособие. Владивосток, 1997. С.18. (в соавт. Кику П.Ф., Веремчук Л.В., Дегтяревой Н.Е.).

10. Оценка и прогноз состояния воздушного бассейна промышленного центра на примере г.Владивостока. // Региональная научно-техн. конф. "Приморские Зори". - Владивосток: - 1998. - в печати.

11. Нейросети и проблема прогноза загрязнения воздушного бассейна городов. // Тез. докл. Научно-практ. конференция "Вологодинские чтения". - Владивосток: - 1998. - в печати, (в соавт. с Кику П.Ф., Сафиным В.И.)

12. Нейронные модели в задаче прогноза загрязнения воздушного бассейна.// Региональная научно - техн. конф. "Приморские Зори". -Владивосток: 1998. 3 с.-в печати (в соавт. с Сафиным В.И., Кику П.Ф.).

Текст научной работыДиссертация по географии, кандидата технических наук, Горборукова, Татьяна Владимировна, Владивосток

/

/

ДАЛЬНЕВОСТОЧНАЯ ГООТДАРСТВЕН.НАЯ АКАДЕМИЯ

ЭКОНОМИКИ II УПРАВЛЕНИЯ Шстшут медицинской климатологии и воссташвшоиьного лечсаш

СО РАМН

I ч *М<< ч л ' ? 1 1

' «Цн <' О <, 'г { » ( ( 1 1 4 1 44»1 м <■ „

..)ЦЕНКА II ПРОГНОЗ СОСТОЯНИЯ ВОЗДУШНОГО БАССЕЙН.А

ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА

еа примере г.Владивостока

Специальность - 11,00,11 Охрана окружающей среды и рациональное иепо^'ыов'аЕме прздродаых ресурсов

Диссертации на соискание учено!! стекши кандидата технических наук

Наршые руководт'еди:

-м.н., нр •фсв.ч-оо Сафин В.Л. к. р' я, Ь'г/\(> П.'Г>

Владавоетоет - 1998

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

ВВЕДЕНИЕ ...........................................................................................................4

ГЛАВА 1. О ПРОБЛЕМЕ И МЕТОДАХ ПРОГНОЗА

ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ..............................................................................................9

1.1. Загрязнение воздушного бассейна городов......................................9

1.2. Основные методы прогнозирования загрязнения воздушного бассейна городов..................................................................................22

Выводы............................................................................................22

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ................... 37

2.1. Общая характеристика объекта ...................................... 37

2.2. Условия, определяющие накопление и перенос загрязняющих веществ в воздушном

бассейне города......................................................................................................................................39

2.3. Материалы наблюдений...................................................................................................48

2.4. Методика обработки данных........................................................................................49

2.5. Методы исследования..............................................................................................................50

2.5:1. Нейронно-сетевые методы....................................................................51

2.5.1.1. Парадигма нейропакета BRAIN MAKER

и процесс обучения сети....................................................................57

2.5.2. Методы многомерного статистического

анализа..............................................................................................59

Выводы.........................................................................................................................59

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ВОЗДУШНОГО БАССЕЙНА

ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА ...........................................................................................64

3.1. Характеристика источников загрязнения и

выбросов вредных веществ..................................................................................................64

3.2. Сезонный и годовой ход

концентраций загрязняющих веществ в воздухе....................73

3.3 Тенденции изменения выбросов и многолетнего

хода концентраций загрязняющих веществ............................84

Выводы...............................................................................................84

ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ВОЗДУШНОГО

БАССЕЙНА ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА................................92

4.1. Анализ возможных факторов для прогноза

............А

загрязнения воздушного бассейна............................................92

4.2. Разработка нейронной сети......................................................96

4.3. Результаты моделирования.......................................................99

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Проблема обеспечения чистоты воздушного бассейна промышленных городов является одной из актуальных для современной России. Особую остроту она приобрела в районах Сибири и Дальнего Востока.

Для Приморского края и в частности для его административно -

' I

промышленного центра г. Владивостока характерно интенсивное загрязнение воздушного бассейна, которое обусловлено высокой концентрацией населения и хозяйства в городе, видами производства, особенностями природно-климатических условий территории. Загрязнение воздушного бассейна отрицательно сказывается на состоянии окружающей среды и здоровье населения.

В последние годы все большее внимание исследователей из различных областей наук, уделяется вопросам количественного и качественного загрязнения городов [7,21,46,74,75]. Особое значение приобретают метеорологические аспекты загрязнения воздушного бассейна городов, которые являются основой для объективной оценки и прогноза состояния воздушного бассейна, а также разработки возможных мероприятий по обеспечению его чистоты [6,11,91].

Актуальным в развитии работ по метеорологическим аспектам загрязнения воздуха. является прогноз самих значений концентраций. При составлении прогнозов закономерности распространения загрязняющих веществ от их источников, исследуются по двум направлениям. Первое -состоит в разработке теории атмосферной диффузии на основе математического описания распространения примесей с помощью решения уравнения турбулентной диффузии. Второе - связано в основном с эмпирико -статистическим анализом распространения загрязняющих веществ в атмосфере и е использованием, для этой цели интерполяционных моделей. Основные положения обоих направлений изложены в ряде книг [9,57,91,123], обзорных статьях и докладах [10,11,127].

На основе результатов вышеперечисленных разработок используются различные подходы к составлению прогнозов загрязнения воздуха. Получили развитие такие методы, как прогноз Потенциала загрязнения атмосферы. Математические модели, основанные на учете гауссовского распределения примесей в атмосфере [57]. Ряд работ посвящен статистическому, синоптическому, гидродинамическому методам прогноза загрязнения воздуха [9,58,70,91,80,121]. Для предсказания концентраций загрязняющих веществ в этих работах использованы различные сочетания метеорологических Параметров. ,

Анализ публикаций по данному вопросу показывает, что разработанные методы недостаточно учитывают основные особенности процесса загрязнения воздушного бассейна городов и реальный вид связей между концентрациями примесей и метеорологическими факторами. Некоторые из методов требуют привлечения специальной информации (синоптические карты, инвентаризация вредных выбросов), которая затрудняет составление прогноза о загрязнении воздуха. Поэтому существует Необходимость развития и совершенствования методов оценки состояния воздушного бассейна, повышения оправдываемости и эффективности прогнозов для разработки мероприятий по снижению воздействия факторов техногенной среды.

Целью настоящей работы для дальнейшего развития работ по прогнозированию загрязнения воздуха является создание метода краткосрочного прогноза загрязнения воздуха, описывающего количественную зависимость между концентрациями отдельных ингредиентов вредных веществ и метеорологическими условиями промышленного центра (на примере г.Владивостока).

Для достижения цели были поставлены следующие задачи: -Изучить прйродно - климатические условия, способствующие формированию уровня загрязнения воздушного бассейна промышленного центра;

-оценить состояние розушного бассейна промышленного центра, используя данные о выбросах в атмосферу от основных источников загрязнения и уровнях концентраций вредных веществ;

-определить степень (сильная, средняя, слабая) зависимости между уровнем загрязнения воздушного бассейна и метеопараметрами;

-разработать сезонный способ прогнозирования загрязнения воздушного бассейна промышленного центра.

Для решения поставленных задач были использованы материалы:

- сводный том предельно-допустимых выбросов г. Владивостока;

- ежегодные доклады "Состояние окружающей среды в Приморском

крае";

-данные отдела "Обслуживание народного хозяйства информацией о загрязнении природной среды" ДВНИГМИ. Методы исследования:

Для обработки материала использовались нейросетевой пакет BRAIN

MAKER; пакет научных программ "SSP",включающий статистические методы:

■ .1

корреляционно - регрессионный анализы, адаптированный для работы на персональных компьютерах типа IBM. Язык программирования FORTRAN IY. Научная новизна исследований.

Впервые на основе новейших технологий - искусственных нейронных сетей создана краткосрочная модель прогноза загрязнения воздушного бассейна города отдельными ингредиентами, позволяющая связать изменения состояния воздушного бассейна с метеорологическими условиями местности.

Модель адаптивна, т.е. может строится заново для каждого пункта прогноза и каждой даты прогноза. Исходные данные включают как качественные, так и количественные переменные.

В рамках , системы мониторинга антропогенных изменений представляется перспективным прямое использование измеренных метеорологических величин в качестве определяющих параметров.

Практическое значение работы. Полученные результаты могут быть учтены в градостроительстве на стадии проектирования вновь строящихся предприятий. При разработке мероприятий по охране воздушного бассейна промышленного центра.

Основные положения, выносимые на защиту:

- загрязнение воздуха по отдельным ингредиентам продолжает превышать ПДК, что представляет опасность для окружающей среды и здоровья населения;

■ I

- основными загрязняющими отраслями хозяйства, как и прежде, остаются энергетика, машиностроение и металлообработка, стройматериалы, пищевая промышленность, которые выбрасывают в воздушный бассейн города вещества 1,2,3 класса опасности;

- характерным для предложенной модели - нейронной сети - является ее структура, которая представляет собой сеть с одним скрытым уровнем нейронов; вид активационной функции сигмоид - формула;

- в результате прогнозирования состояния воздушного бассейна промышленного центра получено хорошее совпадение фактических и прогнозируемых значений концентраций загрязняющего вещества. Доля "плохих:" прогнозов невелика при хорошей точности обученной сети;

- модель может быть использована для краткосрочного прогноза и оценки загрязнения воздушного бассейна города, где ранее применялись стандартные статистические методы.

Апробация работы. Материалы диссертации представлены на научно -технической конференции "Современные технологии и предпринимательство: региональные проблемы" /г. Владивосток, 1994 г./, на Международной конференции "Экология и безопасность жизнедеятельности. Общие проблемы" /г. Владивосток, 1994 г./, на Международной научно - практической конференции "Регион и География" /г. Пермь, 1995 г./, ассамблеи "Здоровье населения Восточной: Сибцри" /г. Иркутск, 1996 г./, региональной научно-

технической конференции "Приморские Зори" /г. Владивосток, 1998 г./, научно-практической конференции "Вологодинские чтения" /г. Владивосток, 1998 г./.

Список опубликованных работ по теме диссертации содержит 11

..I

наименований печатных работ и 1 методическое пособие.

Автор выражает признательность доктору геогр. наук, профессору Свинухову Г.В., профессору Гривановой С.М. за методическую помощь и поддержку, оказанную автору, в ходе выполняемой работы, а также сотрудникам кафедры экологии й безопасности жизнедеятельности ДВГТУ, кафедры метеорологии ДВГУ и сотрудникам других организаций, принимавших участие в обсуждении результатов исследований.

ГЛАВА 1

О ПРОБЛЕМЕ И МЕТОДАХ ПРОГНОЗА ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ 1.1. Загрязнение воздушного бассейна городов

В последние два десятилетия в мире появилось осознание ухудшения состояния окружающей среды, без которой невозможно здоровое общество. Из истории исследований известно, что это одна из древних проблем, которая возникла с появлением первых поселений человека. Однако, до развития промышленной цивилизации загрязнение было ограничено по своей природе и распространению [76]. Это объясняется тем, что несмотря на прогресс культуры и техники, до некоторого времени различные общественные формации сохраняли общую экономическую основу, т.е. представляли собой в основном аграрные цивилизации. В связи с этим воздействие человека на природу, в сущности, нисколько не изменилось вплоть до середины прошлого века, когда использование многочисленных научных открытий положило начало индустриальной цивилизации.

Стремительное развитие всех отраслей промышленности, энергетики, транспорта, увеличение численности населения и урбанизация, химизация отдельных сфер деятельности человека привели к определенным изменениям биосферы, в том числе неблагоприятным, связанным с ее загрязнением.

Под биосферой понимается часть земного шара, в пределах которой существует жизнь [23,76].

Функциональным элементом биосферы является экосистема, включающая исторически сложившиеся совокупности организмов (биогеоценозов) и их среду обитания (биотопы).

Расцвет современной промышленной цивилизации привел к сокращению разнообразия биоценозов в средах, эксплуатируемых человеком; к нарушению круговорота веществ в природе, в результате накопления отходов, которые невозможно разложить биологическим путем. Они рассеиваются в воздухе, воде и почве, нарушая деятельность экосистем. Таким образом, загрязнение -

это многочисленные воздействия вредных веществ антропогенного происхождения на окружающую среду. В наиболее широком смысле определение термина "загрязнение" было опубликовано в докладе "Чтобы восстановить качество окружающей среды" официальной комиссии Белого дома 1965 г., в котором говорится, что "Загрязнение есть неблагоприятное изменение окружающей среды, которое целиком или частично является результатом человеческой деятельности, прямо или косвенно меняет распределение приходящей энергий, уровни радиации, физико-химические свойства окружающей среды и условия существования живых существ. Эти изменения могут влиять на человека прямо или через сельскохозяйственные ресурсы, через воду или другие биологические продукты (вещества). Они также могут воздействовать на человека, ухудшая физические свойства предметов, находящихся в его собственности, условия отдыха на природе и обезображивая ее саму". Классификация основных типов загрязнений и вредных воздействий I представлена в табл. 1. [76], из которой следует, что наибольшую опасность для биосферы представляет химическое загрязнение, поскольку оно затрагивает все ее компоненты.

Ни одно из веществ химического загрязнения, что выбрасывается человеком в биосферу, не остается на месте. В большинстве случаев оно Переносится на значительные расстояния от места выброса. В результате переноса примесей в воздухе, воде и почве загрязняющие вещества постепенно рассеиваются по всей биосфере.

Атмосферная циркуляция играет основную роль в распространении веществ. Некоторые из примесей, выбрасываемых человеком в атмосферу находятся в ней и в естественных условиях (вулканическая деятельность или некоторые биохимические процессы). Другие загрязнители - радиоактивные вещества, пестициды или многочисленные синтезированные органические соединения - имеют искусственное происхождение [1,7,72].

Таблица 1

Классификация основных типов загрязнений и вредных воздействий

1. Физические загрязнения

Радиоактивные элементы (излучение)

Нагрев (или тепловое загрязнение)

Шумы и низкочастотная вибрация (инфразвук)

2. Химические загрязнения

; I

Атмосфера Гидросфера Почва

Газообразные производные

углерода и эюидкие + + +

Моюгцие средства +

Пластмассы + + +

Пестициды и другие синтетические

органические вещества + + +

Производные серы + + +

Производные азота + + +

Тяжелые мёталлы + + +

Фтористые соединения + + +

Твердые примеси (аэрозоли) + +

Органические вещества,

подверэ/сенные брожению + + +

3. Биологические загрязнения

Микробиологическое отравление дыхательных путей (бактерии: вирусы). Изменение биоценозов из-за неумелого внедрения растительных или животных видов.

4. Эстетический вред

Нарушение пейзажей и примечательных мест грубой урбанизацией или малопривлекательными постройками. Строительство индустриальных центров в девственных или мало затронутых человеком биотопах.

Восходящие потоки воздуха и ветры переносят загрязняющие вещества на различные высоты и расстояния и обеспечивают их циркуляцию в атмосфере. Подобное загрязнение атмосферы происходит в соответствии с хорошо известными в науке механизмами, связанными с различными параметрами, которые Контролируют метеорологические явления [6,76].

Благодаря изучению тропосферных и стратосферных воздушных течений с помощью шаров-пилотов, радиозондов, самолетов, трансозондов и метеорологических спутников известны с достаточной точностью направление и скорость основных воздушных течений, время переноса и жизни загрязняющих веществ [76]. Последнее тем более тревожно, что для некоторых химических соединений не существует эффективного биохимического механизма удаления их из атмосферы с последующей трасформацией или накоплением в воде и почве. В первую очередь это касается малоактивных летучих синтетических веществ и особенно редких газов (радиоактивных элементов). Следовательно, преднамеренный выброс различных веществ в атмоферу является наиболее очевидным из нарушений равновесия в окружающей среде, производимых человеком.

Атмосферное 'загрязнение очень сильно возросло в последнее десятилетие во всех развитых странах и весьма значительно даже в отдаленных районах, что подтверждает глобальный и всеобъемлющий аспект этого явления [65,95]. Особенно оно коснулось �