Оценка остроты экологической ситуации при крупномасштабном эколого-геохимическом картировании городов с применением математического моделирования

Иванов, Юрий Владимирович

Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему
Оценка остроты экологической ситуации при крупномасштабном эколого-геохимическом картировании городов с применением математического моделирования
ВАК РФ 04.00.02, Геохимия

Автореферат диссертации по теме "Оценка остроты экологической ситуации при крупномасштабном эколого-геохимическом картировании городов с применением математического моделирования"

На правах рукописи

1ГЛ РГБ ОД

Иванов Юрии Владимирович

1 ДЕК 1399

ОЦЕНКА ОСТРОТЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ ПРИ КРУПНОМАСШТАБНОМ ЭКОЛОГО-ГЕОХИМИ-ЧЕСКОМ КАРТИРОВАНИИ ГОРОДОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность 04.00.02 - геохимия

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Саратов 1999

Работа выполнена на кафедре гидрогеологии, инженерной геологии и геоэкологии геологического факультета Воронежского государственного университета.

Научный руководитель:

доктор геолого-минсралогических наук, профессор В. Л. Бочаров

Официальные оппоненты:

член-корреспондент РАН, доктор геолого-минералогических наук, профессор Г. И. Тимофеев (НВНИИГГ, г. Саратов)

кандидат геолого-мииералогических наук В. Л. Кононов (Комитет природных ресурсов по Саратовской области)

Защита состоится «9» декабря 1999 года в «15.30» часов на заседании диссертационного совета К 063.74.14 в Саратовском государственном университете им. Н. Г. Чернышевского в 53 аудитории 1 учебного корпуса по адресу: 410071, г. Саратов, ул. Астраханская, 83, СГУ, геологический факультет.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Саратовского государственного университета.

Автореферат разослан «//« ноября 1999г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат геолого-минералогических наук,

Ведущее предприятие:

государственное геологическое предприятие «Воронежгеология»

доцег~

Г. А. Московский

РОССГШСХЛЯ

16 со

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Несмотря на значительный общий спад промышленного производства в последние годы уровень техногенной нагрузки на окружающую среду, особенно в городах, сохраняется на достаточно высоком уровне. Наиболее эффективным методом оценки величины техногенной нагрузки является геохимическая съемка различных депонирующих сред. Так, для определения загрязненности атмосферы в качестве таковых обычно используются почва и снег. При этом, почва отражает в большей степени постоянное многолетнее загрязнение, а состав снеговой пыли - сезонное, современное. Оценка уровней загрязненности в этом случае производится по степени превышения содержания определяемых ингредиентов в почве или снеговой пыли над их предельно допустимыми (ПДК) или природными концентрациями.

Практика проведения подобных работ показывает, что результаты геохимической съемки, несмотря на некоторые недостатки, достаточно объективно отражают различные уровни техногенной нагрузки. Гораздо сложнее дело обстоит с оценкой остроты экологической ситуации (ОЭС) в зависимости от достигнутого уровня техногенной нагрузки. Разработанные для некоторых загрязняющих веществ ПДК и оценочные шкалы опасности загрязнения - для их комплексов, являются весьма относительными и отражают зависимость ОЭС от величины техногенной нагрузки лишь в общих чертах. Экологические исследования, проведенные в ряде городов центральной части России, показали, что увеличение загрязненности даже сходным комплексом компонентов далеко не всегда сопровождается эквивалентным ухудшением экологической ситуации, оцениваемой по состоянию здоровья населения. Кроме того, спектральный полуколичественный анализ, наиболее широко применяемый при эколого-геохимической съемке, позволяет определять содержание отдельных химических элементов без учета формы их нахождения, от которой в значительной степени зависит их токсичность, а значит и воздействие на окружающую среду.

В связи с появлением и распространением в последнее десятилетие ПЭВМ исследователи для оценки экологической ситуации получили возможность привлекать

дополнительный фактический материал, обработка которого требует значительного объема вычислений. Наиболее привлекательной в этом плане выглядит идея оценки опасности достигнутого загрязнения окружающей среды, особенно в городах, по уровню заболеваемости населения. Основным недостатком большинства работ, основанных на этом принципе оценки ОЭС, является их относительная незавершенность. Дело, как правило заканчивается или расчетом парных коэффициентов корреляции между частотой отдельных заболеваний и содержанием некоторых загрязняющих компонентов, или оценкой роли различных факторов в изменчивости того или иного заболевания. То есть, в конечном итоге, даже при значимых связях заболеваемости с загрязнением, исследования не доводились до логического конца - разбраковки конкретных геохимических аномалий по их экологической опасности.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ. Целью настоящей работы является демонстрация на большом фактическом материале эффективности оценки ОЭС с применением математического моделирования в предлагаемом варианте.

Принципиальный характер работы заключается в оценке опасности достигнутого комплексного загрязнения депонирующих сред по сложившемуся фактическому уровню заболеваемости детского населения. В конечном итоге загрязнение депонирующей среды в каждой точке опробования переводится в соответствии с рассчитанными множественными моделями в уровни одного или нескольких заболеваний, имеющих с определенными ассоциациями загрязняющих компонентов значимую множественную связь. Поэтому карты рассчитанной заболеваемости в отличие от карт загрязненности отражают не только величину техногенной нагрузки, но и ее, проявившуюся в заболеваемости, токсичность.

Для оценки ОЭС методом математического моделирования необходимо решить следующие задачи:

Ш оценить уровень и характер загрязнения депонирующих сред;

Н провести сбор статистических данных о заболеваемости населения;

0 по величине множественного коэффициента корреляции выявить заболевания, имеющие значимые связи с содержанием в депонирующей среде загрязняющих компонентов, провести для них расчет полных уравнений регрессий и их оптимизацию;

0 в соответствии с оптимизированными уравнениями регрессии перевести загрязненность в каждой точке опробования в уровень заболеваемости и построить карту рассчитанной заболеваемости ( для нескольких заболеваний - карту средней рассчитанной заболеваемости);

□ провести анализ карт техногенной нагрузки и рассчитанной заболеваемости с оценкой ОЭС в пределах, каждой аномалии техногенной нагрузки;

П провести анализ рассчитанных и фактических уровней заболеваемости по участкам;

13 для случаев сложного функционального строения составить карты зонирования по ОЭС с учетом результатов опробования нескольких депонирующих сред, отражающих загрязненность атмосферы.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В настоящей работе впервые проводится оценка ОЭС в гг. Россошь, Ливны и Воронеж методом математического моделирования по результатам геохимического картирования различных депонирующих сред с учетом фактического уровня заболеваемости детского населения. При этом, элементы новизны имеют не только полученные результаты, но и сам метод в предлагаемом варианте.

В результате проведенных исследований определены заболевания, наиболее связанные с загрязненностью отдельных депонирующих сред, доказана взаимосвязь загрязненности атмосферы, почвы и верхнего подземного водоносного горизонта, выявлены зоны повышенной заболеваемости и установлены их функциональные особенности, определены приоритетные загрязняющие компоненты, предлагается несколько вариантов комплекта картографического материала, позволяющих наиболее полно и объективно отразить результаты экологических исследований с применением моделирования.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. В результате районирования территории указанных городов по остроте экологической ситуации с учетом величины и характера техногенной нагрузки и уровня заболеваемости детского населения получена достаточно объективная и достоверная информация, необходимая для принятия решений в различных областях, начиная от рационального землепользования и планов генеральной застройки, до страховой медицины. Наглядно продемонстрировано негативное воздействие на окружающую среду автотранспорта и ряда промышленных предприятий, которое при обычных инструктивных методах исследования не обнаруживается или проявлено очень слабо.

В общем же случае применение математического моделирования позволяет перевести в «практическую плоскость» довольно абстрактные, не привязанные к реальной экологической обстановке, значения загрязненности различных сред

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Применение математического моделирования для оценки ОЭС в предлагаемом варианте использовалось автором при экологических исследованиях за период с 1989 по 1997гг. так же в г. Нововоронеж, р.ц. Грибанов-ский - Воронежской области; гг. Данков, Елец - Липецкой области; Красногорск - Московской области; Краснопресненском районе г. Москвы. В 1993г. данный метод, изложенный в конкурсной работе по теме: «Разработка критериев и показателей для районирования территорий по степеии экогеохимической нагрузки» был признан Главным научно-техническим управлением Минэкологии России эффективным при районировании городских и прилегающих территорий по степени остроты экологической ситуации (отзыв ГИТУ N 246 от 1.04.93., прил. 28).

Всего, по теме диссертации было опубликовано более 20 работ, не считая производственных и научно - производственных отчетов. Результаты исследований были представлены на Международном симпозиуме: «Контроль и реабилитация окружающей среды» (Томск, 1998); на Мевдународной конференции: «Геоэкологические проблемы устойчивого развития городской среды» (Воронеж, 1996); на Всероссийской конференции: «Геологическое картографирование» (Москва, 1998); на региональной

конференции: «Проблемы интеграции экологической и хозяйственной политики в Черноземном Центре России» (Мичуринск, 1995); на городской научно - производственной конференции: «Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа» (Воронеж, 1995); на научно-практической конференции, посвященной 70-летию Воронежского биосферного государственного заповедника (Воронеж, 1997).

ФАКТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ. В основу работы положен материал, собранный за периоды работы автором с 1986 по 1993гг.- главным геохимиком Комплексного производственного предприятия (КПП) «Геокомплекс», а с 1993 по 1998гг. - научным сотрудником кафедры исторической геологии Воронежского госуниверситета.

КПП «Геокомплекс», бывшая Центральная опытно - методическая экспедиция (ЦОМЭ), проводило среднемасштабные исследования во многих городах центральной части России, включая г. Воронеж, и, так называемого теперь «ближнего зарубежья». Воронежский университет с 1992г. проводит комплексные исследования масштаба Г. 200000 в пределах листов Ы-37-ХУ1, XXII. В процессе этих исследований собран большой фактический материал, дополнительная математическая обработка которого показала на достаточную эффективность метода моделирования при оценке ОЭС городских территорий.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТ. Диссертация состоит из 5 глав, введения, заключения, списка литературы. Общий объем работы состоит из 139 страниц машинописного текста, 4 рисунков, 24 таблиц, 28 приложений. Список использованной литературы содержит 51 наименование.

В первой главе изложены методика проведения эколого-геохимических исследований в «классическом» варианте с кратким сравнительным анализом его особенностей и методика проведения этих исследований с применением математического моделирования.

Во второй главе приводятся результаты экологических исследований с применением математического моделирования, проведенных в г. Россошь. Установлена взаимосвязь частоты нескольких заболеваний с загрязнением почвы, снега и грунтовых вод.

В третьей главе приводятся результаты аналогичных исследований в г. Ливны. Выявлены особенности проявления техногенной нагрузки в загрязненности почвы, снега и заболеваемости населения, характерные для малых городов.

В четвертой главе излагаются основные результаты экологических исследований с применением математического моделирования в г. Воронеж с высокой техногенной нагрузкой и сложным функциональным строением. Анализируются различные варианты графического отражения результатов экологического моделирования.

В пятой главе рассмотрены особенности и закономерности проявления техногенной нагрузки в заболеваемости населения при крупномасштабном экологическом картировании в городах с различными функциональным строением и загрязненностью депонирующих сред.

При написании настоящей работы на различных этапах решающая помощь автору была оказана: доктором геолого-минер&тогических наук профессором А. Д. Сав-ко, создавшему необходимые условия для ее проведения; доктором геолого-минералогических наук профессором В. Л. Бочаровым, убедившему автора в необходимости этой работы и оказывающему ему постоянные консультации; сотрудником КПП «Геокомнлекс» В. П. Лепендиным - в сборе информации.

Всем им автор выражает чувства глубокой признательности и благодарности.

ОБОСНОВАНИЕ ЗАЩИЩАЕМЫХ ПОЛОЖЕНИЙ

I. Наиболее объективным показателем остроты экологической ситуации в очагах загрязнения является состояние здоровья детского населения.

Метод оценки техногенной нагрузки по содержанию микроэлементов в депонирующих средах при площадных экологических исследованиях унаследован в несколько адаптированном виде от поисковой геохимии. А так как объекты и методы опробования, аналитическая база и принципы камеральной обработки результатов аналогичны таковым при поисковых работах, то методической основой проводимых экологических исследований являются инструкции и методические указания по геохимической съёмке.

В соответствии с этими инструкциями и рекомендациями оценка величины тех-огенного загрязнения и ее экологической опасности производилась по суммарному оказателю загрязнения (2), рассчитываемому по формуле:

(=1

где: N -количество ингредиентов, участвующих в расчете показателя 2; Сх и С/, -соответственно рабочее и фоновое содержание отдельных ингредиентов.

Основным аналитическим методом являлся полуколичественный спектральный анализ, которым в почве и минеральной составляющей снега определялось содержание 36 основных микроэлементов, отнесенных к условной группе тяжелых металлов (ТМ). Для грунтовых вод г. Россошь, кроме того определялся химический состав.

Основной недостаток традиционных методов оценки величины техногенной нагрузки и остроты экологической ситуации заключается в аккумулятивном принципе расчета опорных показателей, при котором «сумма действий равна действию суммы». А, так как, суммарный эффект воздействия на биоту группы факторов не равен простому суммированию эффектов воздействия каждого, то данный принцип, отражая общую направленность изменения экологической обстановки в зависимости от величины техногенной нагрузки, мало пригоден для оценки остроты экологической ситуации в локальных очагах загрязнения при крупномасштабных исследованиях в городах. Кроме того, спектральный анализ не определяет формы нахождения отдельных элементов, а суммарный показатель загрязнения не учитывает особенностей состава. Определенные сложности возникают и с оценкой фоновых концентраций. В конечном итоге оценка остроты экологической ситуации в очагах загрязнения традиционными методами в значительной степени зависит от квалификации исполнителя.

Результаты экологических исследований, проведенных в нескольких, городах России, включая гг. Россошь, Ливны и Воронеж, показали, что на уровень отдельных заболеваний для данной группы населения определяющее влияние оказывает эколо-

гическая обстановка в районе проживания. Практически во всех городах, где геохимическая съемка сопровождалась медицинскими исследованиями, между частотой некоторых заболеваний и загрязненностью депонирующих сред установлена, значимая множественная связь. Несмотря на разный методический подход, применяемый при сборе информации, наиболее высокие значения множественного коэффициента корреляции с загрязненностью депонирующих сред отмечается в первую очередь для заболеваний органов дыхания - 00 и пищеварения - ОР.

Объединение информации о заболеваемости и загрязненности осуществлялось методом математического моделирования с расчетом уравнений множественной регрессии преимущественно первой степени типа:

где: 5/ - частота заболевания /; 6/, Ьъ Ь,, с - коэффициенты регрессии; С/, С2, С, -содержание загрязняющих компонентов.

Оценка уровня связи отдельных заболеваний с каждым загрязняющим компонентом проводилась по значению парного коэффициента корреляции (г), а со всем комплексом - по значению множественного коэффициента корреляции (И). В качестве же основного показателя для оценки веса содержания комплекса компонентов в изменчивости отдельных заболеваний использовался показатель Н2, рассчитываемый по формуле:

= 6, С2 +Ь2С2+.....Ь;С,+С

(2)

А' \

(3)

где: п - общее количество параметров, относительно которых проводится множественная регрессия; N - количество медицинских участков (опытов), данные по которым использовались для расчета модели.

Для моделирования использовались заболевания, изменчивость которых (по значению И2 ) определялась полным уравнением регрессии, включающим только устойчиво определяемые металлы (25-27 из 36 анштизируемых металлов в снеговом покрове, 20-22 - в почве), не менее , чем на 65%. Полная модель заболеваемости по загрязненности грунтовых вод включала 5-10 ТМ и 18 показателей, характеризующих их химический состав.

Для целей зонирования по ОЭС применялись не полные, а оптимизированные модели. Оптимизация проводилась методом последовательного исключения из них металлов с незначительным удельным весом. Удельный вес каждого металла определялся по разнице значений Я2, рассчитанных для ассоциации, включающей этот металл и без него. В конечном итоге из полного уравнения регрессии при оптимизации еще дополнительно исключаются 8-15 металлов с уменьшением общего веса всего на 2-4%.

Для г. Россошь наиболее значимые множественные связи со средней по участкам загрязненностью ТМ почвы имеют органы пищеварения, а снега и воды - органы дыхания и щитовидной железы (БИТ). Так, изменчивость (Я2) заболеваемости органов пищеварения описывается на 74.4% следующим уравнением, которое было использовано для зонирования по загрязненности почвы:

Я'оррас. = 3.056Ъ(5.3%) - 189.1Сг(9.6%) - 87.276Мп(25%) + 2813.2Са(15.9%) + 51.432п(5.7%) + 5218. ббМЬ (29.3%) + 317.12РЬ(5.б%) + 0.87 (4)

где: V, Мп...-содержание металлов в почве в %, в скобках указан их удельный вес в изменчивости данного заболевания. Б'оррас - заболеваемость органов пищеварения в единицах ее фонового уровня.

Введение фонового уровня вызвано необходимостью при моделировании по нескольким заболеваниям сопоставления их различных абсолютных значений. Анализ

имеющегося материала показывает, что, как правило, более достоверно функциональная связь отдельных заболеваний с содержанием того или иного металла описывается не линейным, а уравнением второй степени типа:

V. ад+сй (5)

То есть, при наличии значимой парной корреляции синхронность колебаний частоты определенных заболеваний с содержанием отдельного металла начинается с какого-то уровня его загрязнения, ниже которого эти колебания асинхронны. В этом случае перегиб параболы, графически отражающей уравнение второй степени, будет находиться в районе значения заболеваемости, который можно принять за местный фоновый уровень, вычислив по формуле:

Уровень фоновой заболеваемости органов пищеварения, равный 16,3чел./тыс., определялся в соответствии с этой формулой по коэффициентам регрессии уравнения второй степени , наиболее полно отражающим зависимость частоты указанного заболевания от содержания в почве Со, и имеющим вид:

Бор = 32135750Со2 + 7908Со 16.8 (7)

С загрязненностью снега ТМ оптимизированные уравнения регрессии описывают изменчивость заболеваемости органов дыхания и щитовидной железы соответственно на 86.6% и 70.0% и имеют следующий вид:

ООрас. ~14.47Р(!2.1%) - 2363.2Со(5.3%) + 7Ш8Щ12.7%) +

255.5Си(П.6%) - 248.52п(22%) + 3044.6Са(5.2%) 16456Мо(8.8%) - 4112.58п(8.7%) -49.75Ва(1 ¡.4%) + 1.62 (8)

З'янтрас. -=86,45У(22%) - 179Си(26%) + 31,2РЬ(10%) + 84гп(28%) + 11432йе(6%) - 1753ва(8%)- 1,86 (9)

где: 5' 0ррас ,5' дагрое " УРовень заболеваемости органов дыхания и щитовидной железы в единицах фоновой, которая рассчитывалась по коэффициентам регрессии уравнений:

Яог>рь = 4321.2РЬг - 188.7РЬ + 4.28 (10)

йяг/^ 14226РЬ2 -бОЗРЬ +15.54 (11)

По формуле 6 фоновые уровни заболеваемости равны для: СЮ - 2.22 чел./тыс.; БИТ - 9.15 чел./тыс.

Моделирование по загрязненности воды проведено по заболеваемости щитовидной железы, изменчивость частоты которой описывается химическим составом на 85.1% следующим уравнением:

З^нтрас. = 0.619Жесгп.(24%) +0.00347СГ(2,1%)+0М72№Ч1,4%) - 0.00587М03' (4,9%)- 43.45Реоб/26,5%) - 0.395Ю 2 (9,9%) + 1.7Р04(0,8%)+3 (12)

Для г. Ливны значимую множественную связь с загрязненностью почвы и снега ТМ имеют несколько групп заболеваний, включая органы пищеварения и дыхания, но наиболее высокая отмечается для органов мочеполовой (МБ) и эндокринной (ЕУБ) систем. Оптимизированные уравнения множественной регрессии изменчивость этих заболеваний описывают соответственно на 69,8% ё 64,3 % содержанием 01 а почве и имеют вид:

¿трас =33,1255Сг(16%) - 12048Мо(15%) + 188,371РЬ(19%) + 11,3681п(14%) + 8.257Р(36%) + 0.903 (13)

Зот/ас = 75573,4Мо(28%) - 210,17Сг(32%) -527,02РЬ(7%) + 72,82п(26%) -17,934Р(7%)-5,687 (14)

Уровни фоновых заболеваний рассчитывались для М8 по РЬ, а для ЕУБ - по 2п по уравнению 6 и соответственно равны 6,4 чел./тыс. и 0,7 чел./тыс.

Содержанием в снеге ТМ изменчивость этих же заболеваний описывается соответственно на 79,4% и 70,9% уравнениями:

=6677,13ве(56%)-108,99Сг(44%)+0,949 (15)

Я'еуцрас^'в, 756Мп(31%)+25905Аё(12%) + 16,72п(21%)-10358ве(36%)-3,2 (16) В г. Воронеж, для его правобережной части, значимую множественную связь с загрязненностью почвы и снега имеют частота заболеваемости органов пищеварении и дыхания. Зонирование же по ОЭС методом моделирования проводилось только по заболеваемости органов пищеварения, так как хронические больные с этим типом заболевания отмечаются на всех участках. Оптимизированные уравнения множественной регрессии описывают изменчивость данного заболевания содержанием ТМ в почве и снеге на 77.9% и 62.2% и имеют соответственно вид:

5"0„ = 435.6хСи(3,3%) + 34.8х2п(2,2%) + 4849.5хСо(6,1%) - 4302хМо(3,0%) -

167.9 х Аё(0,8%) - 29,8хМп(0,3%) + 1470.3х8п(2,2%) + 14.1хП(0,5%) + 5978.1хМ(3,2%) - 3294.5хГ(0,8%) - 112.9хР(0,3%) + 3590.2хВ(6,2%) + 134035x1^(8,3%) -8.6 (17)

З'оРрас " ~0.0017бхПн(2.2%) + 85.85хСи(2.0%) - 84.38х№(0.8%) + 46529хА2(2.3%) -

37.53хМп(3.0) - 1283.5х8п(2.6%) + 22.1хВа(3.1%) + 8614х№(3.5%) - 1466хУ(2.4%) -2.93 (¡8)

где, Пн - пылевая нагрузка в кг/км2сутки.

Уровень фоновой заболеваемости органов пищеварения, равный 2.11/тыс, определялся как средний, рассчитанный в соответствии формулой 6 по коэффициентам регрессии квадратных уравнений, имеющим вид:

Бпр = 19.7хСо2 - 13.14хСо+4.07 (19)

гСо

8ПР = 7625.7х Не* -158.58х Не +3.18 (20)

Анализ ассоциаций элементов со значимыми удельными весами в изменчивости заболеваний показал, что чаще всего в сокращенные уравнения регрессии входят 7л\, РЬ, Мо, Си, Мп, Р, Со, N4, реже - Сг, Бп„ Ос, О а, V, Ва. При этом, знак коэффициента регрессии при каждом элементе может меняться даже для одного и того же заболевания в зависимости от выбранной ассоциации. Так же непостоянным является

и удельный вес отдельных элементов, который к тому же не зависит от значения парного коэффициента корреляции (г) с тем же заболеванием. Так, свинец, имея часто наиболее высокое значение «г» ( до 0.7) с частотой отдельных заболеваний, в оптимизированные уравнения множественной регрессии с этими же заболеваниями может и не входить из-за низкого удельного веса.

Иногда при оптимизации множественных уравнений регрессии приходится отступать от правила приоритетности критерия «удельного веса» отдельных элементов. Особенно это касается ТМ, значимые содержания которых в рассматриваемой депонирующей среде отмечаются не всегда. При определение среднего содержания таких элементов по участкам для расчета общей модели определенное количество (до 40% от общего числа проб) их «нулевых» значений может приравниваться к половине чувствительности анализа. На результатах моделирования это особенно не проявляется, по отсутствие значимого содержания некоторых металлов в отдельных точках может оказать существенное влияние на рассчитанный для них уровень заболеваемости, тем более, если таких металлов в оптимизированном уравнении регрессии несколько. Поэтому, при оптимизации модели такие элементы, как: Аб, Ве, В1, С<3, 5Ь, Бг, УЬ из нее по возможности исключаются. Иногда, при экстраполяции результатов моделирования на прилегающие к городу территории, из модели целесообразно исключать и титан, природное содержание которого в зависимости от типа исходной почвы может меняться на порядок и более.

Наиболее высокие связи с загрязненностью почвы и снега, в отдельных городах имеют обычно одни и те же заболевания. В тоже время ассоциации ТМ с наибольшим удельным весом, включенных в модели одного и того же заболевания, для почвы и снега из-за особенностей миграции и накопления в гипергенных условиях могут существенно отличаться друг от друга.

В целом, при интерпретации результатов моделирования, и особенно при оценке роли отдельных металлов в формировании того или иного заболевания, необходимо проявлять определенную осторожность, так как данный метод далеко не всегда позволяет раскрыть механизм взаимодействия системы загрязненность - заболе-

ваемость, а только отражает её количественное соотношение. Одни металлы или их соединения могут непосредственно оказывать влияние на здоровье, другие являются сопутствующими и только «трассируют» появление веществ, которые данным методом анализа не определяются. То есть, в некоторых случаях математическое моделирование позволяет с учетом сложившейся заболеваемости оценить острогу экологической ситуации не только по загрязненности определяемыми компонентами без учета формы их нахождения, но и вообще иногда без их определения.

2. Установленная связь заболеваемости с загрязненностью депонирующей среды, количественно выраженная уравнением множественной регрессии, справедлива не только для средних по участкам концентраций ингредиентов, но и для частных случаев в пределах этих участков.

Исходя из этого положения содержание загрязняющих компонентов в отдельных точках опробования пересчитывалось по определенным оптимизированным моделям в частоту той или иной заболеваемости. Когда оценка ОЭС проводилась по загрязненности одной и той же среды по нескольким заболеваниям (в г. Дивны по почве и снегу для М8 и ЕУ5, в г. Россошь по снегу для ОБ и БН'Г), рассчитывалась средняя заболеваемость в единицах фонового уровня.

Сравнительный анализ карт фактической заболеваемости, рассчитанной по загрязненности различных депонирующих сред и геохимических карт выявил следующие основные закономерности:

По сравнению с геохимическими карты рассчитанной заболеваемости имеют более выраженную и логически объяснимую функциональную привязку. Наиболее проявленными повышением заболеваемости органов дыхания и пищеварения почти во всех городах являются автомагистрали и улицы с интенсивным автомобильным движением. В городах типа Ливны или Россошь вдоль этих объектов уровень указанных заболеваний возрастает в 2-4 раза относительно фонового, в г. Воронеже - уже в 6-10 раз. В то же время на картах техногенной нагрузки автомагистрали часто практически не прослеживаются . Так, в г. Россошь загрязненность почвы вдоль улиц с

интенсивным движением не превышает фоновый уровень, а в г. Ливны загрязненность почвы и снега вдоль некоторых улиц с интенсивным движением проявляется серией мелких аномалий с минимальным и средним уровнями. Более однозначно по картам рассчитанной заболеваемости и техногенной нагрузки выделяются обычно промышленные зоны и отдельные предприятия. Но и здесь карты заболеваемости выглядят предпочтительнее. Выделение той же зоны повышенной экологической опасности вокруг Россошанского химзавода стало возможным только её проявленностью очагом рассчитанной заболеваемости щитовидной железы интенсивностью в 4-6 раз превышающей фоновую на площади около 100 км. кв.

Замена одного метатла на другой с близкой достоверностью определения и удельным весом в модели, как правило, не сопровождается изменением контуров и интенсивности очагов рассчитанной заболеваемости. Отличия в конфигурации чаще отмечаются для слабовыраженных очагов заболеваемости, но и то, в зонах интерполяции они обычно не превышают 5%.

При экологических исследованиях в гг. Россошь и Ливны уравнения множественной регрессии, отражающие количественно связь отдельных заболеваний с загрязненностью, имеют близкую достоверность для всей зоны интерполяции. В то время как в г. Воронеж оценка остроты экологической ситуации методом моделирования в настоящей работе проводилась только для его правобережной части. Медицинские и геохимические данные левобережья в рассчитанные правобережные модели не вписываются.

Анализ используемой медицинской информации показал, что надежность результатов математического моделирования в большей мере зависит от полноты представленного материала и его «дробности» и, в меньшей степени, от методики проведения медицинских исследований. Понятно, что надежность модели заболеваемости ОР для 53 участков г. Воронеж выше таковой, рассчитанной для 19 участков г. Россошь, даже при одном и том же значении множественного коэффициента корреляции. С другой стороны, значимые связи близкого уровня со сходными группами заболеваний, выявлены для разных городов, хотя сбор медицинских данных проводился по

разным принципам, исходя из реальной обстановки. В малых городах, где общий уровень заболеваемости ниже, использовалась или принятая годовая форма отчетности (г. Россошь - по 19 медицинским участкам), или средние за несколько лет данные о стационарных больных (г. Ливны - по 13 участкам за два года). Для г. Воронеж с более высоким абсолютным уровнем заболеваемости и большим количеством детей, закрепленных за участками, было возможно собрать сведения о количестве хронических больных по 203 участкам.

Определенное значение при расчете моделей имеет соотношение времени опробования и сбора медицинской информации. Чаще наиболее высокие корреляционные связи наблюдались в случаях, когда медицинская информация запаздывала по отношению к опробованию на 1-2 года. Особенно это отчетливо просматривается для таких заболеваний, как гастрит и пневмония.

Результаты применения моделирования в гг. Россошь и Ливны указывают па наличие значимой множественной корреляции частоты отдельных заболеваний с загрязненностью почвы и снега комплексом микроэлементов даже тогда, когда общий уровень техногенной нагрузки является невысоким.

В рассмотренных примерах только загрязненностью атмосферы, проявленной в содержании ТМ в указанных депонирующих средах, можно на 70-80% объяснить изменчивость заболеваний у детей органов пищеварения и дыхания. Но это не значит, что на остальные факторы, в том числе и неучтенные экологические остается 30-20%. В г. Россошь заболеваемость органов пищеварения и щитовидной железы еще с большей вероятностью, чем загрязненностью поверхностных сред опробования, можно

объяснить только особенностями химического состава воды в колодцах (Л2 =0.8-0.9) и на 60-65% - особенностями се микроэлементного состава. Ведущая роль, при этом, в изменчивости указанных заболеваний принадлежит общей жесткости воды и содержанию в ней железа. А так как, зоны повышенной опасности проживания в пределах города, выделенные по особенностям химического состава воды в колодцах, имеют высокое сходство по интенсивности и расположению с таковыми, выделенными по загрязненности почвы и снега, то можно говорить о корреляции в данном слу-

чае загрязненности этих сред опробования. И действительно, изменчивость отдельных химических компонентов в воде на 70-80% определяется содержанием определенного комплекса микроэлементов в поверхностных средах опробования. То есть, иногда за счет комплексного характера загрязнения ,почву, снег и верхний с поверхности водоносный горизонт можно рассматривать в качестве депонирующей среды, отражающей загрязненность атмосферы.

3. Основным фактором, определяющим детскую заболеваемость в очагах загрязнения, является уровень и специализация на их площади постоянной загрязненности атмосферы.

Важное значение при оценке остроты экологической ситуации с применением математического моделирования, особенно по загрязненности различных сред, имеют способы графического отражения конечных результатов. И, если в гг. Россошь и Дивны зонирование по ОЭС вполне можно провести только по картам заболеваемости, рассчитанных по загрязненности почвы и снега, то для городов со сложным функциональным строением их недостаточно и требуется составление дополнительных синтезированных карт. Так как, при моделировании различные уровни загрязненности отдельных депонирующих сред приводятся к одному знаменателю - фактической заболеваемости, то появляется возможность сопоставить отдельные очаги загрязнения не только по контурам, но и по интенсивности. При этом, необходимо иметь в виду, что эти две среды опробования отражают различные типы загрязнения. Так, почва кроме основного постоянного загрязнения включает в себя реликтовое, обусловленное в том числе и ее прямым загрязнением твердыми и жидкими компонентами. В свою очередь, минеральная составляющая снега отражает не только современное, но, в какой-то мере и постоянное загрязнение. Поэтому карты уровней заболеваемости, рассчитанные отдельно по загрязненности почвы и снега, при сравнении между собой обнаруживают, как сходство, так и различия в характере заболеваний, интенсивности выделенных очагов и функциональной привязке.

Наиболее информативной, но сложной для чтения, особенно в черно-белом варианте является карта, составленная с целью максимального отражения всех случаев

ухудшения экологической ситуации. Данная карта отражает все типы загрязнения и построение ее достигается методом слияния площадей с одинаковым, рассчитанным для различных сред, уровнем заболеваемости.

Для понимания природы связи заболеваемости с загрязненностью атмосферы особый интерес представляют карты, где очаги заболеваемости, рассчитанной по загрязненности почвы, подтверждаются результатами снегового опробования (Рис.1). Карты этого типа, отражающие постоянное загрязнение, имеют максимальное сходство со схемой фактической заболеваемости (Рис.2). Из этого следует, что фактическая детская заболеваемость зависит не только от уровня и специализации техногенной нагрузки, но и от ее продолжительности. Что, кстати, подтверждается результатами исследований в г. Воронеж, где фактическая заболеваемость несколько запаздывает по отношению к наблюдаемой загрязненности почвы и снега.

Очаги заболеваемости, рассчитанной по загрязненности снега, но не подтвержденные результатами опробования почвы, характерны для современного загрязнения. Карты, построенные по этому принципу позволяют выделить очаги с прогрессирующим характером загрязнения атмосферы.

Анализ различных вариантов графического отражения конечных результатов моделирования на примере г. Воронеж показал, что для оценки опасности загрязненности атмосферы оптимальной является карта зонирования по остроте экологической ситуации, отражающая постоянный и современный типы загрязнения. Данный вариант, представляющий комбинацию карты заболеваемости, рассчитанной только но загрязненности снега, и карты заболеваемости, рассчитанной по загрязненности снега, подтвержденной опробованием почвы, является наиболее объективным, достоверным и достаточно информативным.

При комплексном исследовании экологической обстановки важное значение имеют, особенно для решения вопросов землепользования, очаги с реликтовым типом загрязнения, которые выявлены только по данным опробования почвы и не подтверждаются снеговым опробованием.

То есть, применение математического моделирования, особенно при комплексных экологических исследованиях в городах, позволяет не только оценить ОЭС по загрязненности различных депонирующих сред с учетом фактической заболеваемости детского населения, но и более объективно провести разбраковку очагов загрязнения по их типам и, тем самым, определить направленность изменения геоэкологической обстановки, как в отдельных очагах загрязнения, так и в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Использование дополнительных данных о состоянии здоровья населения для оценки экологической обстановки с применением математического моделирования значительно повышает без существенных дополнительных затрат эффективность комплексных крупномасштабных экологических исследований в городах. Практика проведения подобных работ в ряде городов России показывает, что наиболее объективным индикатором экологической ситуации в локальных очагах загрязнения является заболеваемость детской группы населения. Повышением частоты отдельных заболеваний могут проявляться очаги загрязнения, начиная с минимального уровня техногенной нагрузки, особенно, если они связаны с автотранспортом. Изменение загрязненности атмосферы, сказывается в первую очередь на частоте заболеваемости у детей органов дыхания и пищеварения, часто - эндокринной и мочеполовой систем, реже - сердечно-сосудистой системы. В некоторых случаях значимую связь с загрязнением окружающей среды имеют сразу несколько видов заболеваний. Комплекс компонентов, входящих в оптимизированные уравнения регрессии даже для одних и тех же заболеваний, представлен обычно разными металлами, но чаще других отмечаются 7.п, РЬ, Мо.

Применение метода математического моделирования позволяет максимально учитывать специфику техногенного загрязнения и сопоставлять условные уровни :уммарного загрязнения разных сред опробования, часто для одних и тех же очагов не :овпадающих по интенсивности. Поэтому наиболее эффективно применение математического моделирования при комплексной оценке остроты экологической ситуации то результатам опробования нескольких депонирующих сред. Это, в свою очередь,

Рис. 1. КАРТА ЗОНИРОВАНИЯ ПРАВОБЕРЕЖЬЯ г .ВОРОНЕЖ ПО ОСТРОТЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ

1км. о 1 2 Зкм.

Э' < 1.3 1.3<5'<2.5

Уровень рассчитанной заболеваемости (Б'- ед. фона)-2.5<8'<4

:• 4 < Б'< 6

[ 6 < 10 10 < Б'

Изолинии заболеваемости, их значения

Рис. 2. СХЕМА ФАКТИЧЕСКОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ОРГАНОВ ПИЩЕВАРЕНИЯ ПРАВОБЕРЕЖЬЯ г.ВОРОНЕЖ

1км. о 1 2 Зкм.

5< 2

Уровень заболеваемости (Эчел/тыс)

4<Э<8 Г7"" ] 12 <Э< 18 24

2<Б<4 р;;;У8<5< 12 ЩШ 18<5<24

Изолинии заболеваемости, их значения

позволяет более объективно определять тип загрязнения, что немаловажно, как для выявления источников загрязнения, так и для выбора природоохранных мероприятий.

Резко повышает данный метод эффективность спектрального анализа, обычно применяемого при экологических исследованиях. Широкий спектр определяемых им элементов и информация о фактической заболеваемости позволяют при моделировании оценивать условную токсичность отдельных металлов без учета формы их нахождения. А, если учесть высокую «поточность» этого метода и низкую себестоимость одного эл.ан., то применение его в комплексе с моделированием предполагает особые перспективы.

Ясно, что практическая реализация идей применения метода математического моделирования при экологических исследованиях стала возможной лишь при появлении ПЭВМ с соответствующими программами по статистической обработке данных, текстовыми и графическими редакторами.

Результаты математического моделирования при крупномасштабных экологических исследованиях в городах могут быть использованы в самых различных областях, начиная с рационального землепользования и заканчивая страховой медициной и оценкой ущерба, нанесенного воздействием отдельных источников загрязнения.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Влияние тяжелых металлов на частоту нефропагий у детей и изменения в анализах мочи при мониторном исследовании // Природные ресурсы Воронежской области, их воспроизводство, мониторинг и охрана. -Воронеж, 1995. -С. 228-230 ( Соавторы: В.П. Ситникова, В.Н. Пенкин, Т.Л. Настаушева).

2. Зонирование городских территорий по остроте экологической ситуации П Проблемы интеграции экологической и хозяйственной политики в Черноземном Центре России. Тез. докл. 1-ой регион, научно-практич. конф. 4.1. -Мичуринск, 1995. -С. 43-45.

3. Метод оценки влияния тяжелых металлов на заболеваемость детей Воронежской области // Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа. Тез. докл. -Воронеж, 1995.-С. 120-122 ( Соавторы: В.П. Ситникова, Т.Л. Настаушева, В.Н. Пенкин, М.М. Закиров, О.В. Гурович).

4. Связь концентраций тяжелых металлов с частотой заболеваний почек у детей и изменениями в анализах мочи при мониторном исследовании // Природные ресурсы Воронежской области, их воспроизводство, мониторинг и охрана. -Воронеж, 1995. -С. 220-223 (Соавторы: В.П. Ситникова, В.Н. Пенкин, Т.Л. Настаушева).

5. Автотранспорт и экология малых городов // Экологический вестник Черноземья -Воронеж, 1996. Вып. 2. -С. 38 (Соавтор В.Л. Бочаров ).

6. Геохимический метод и математическое моделирование при оценке загрязненности атмосферы городов // Геоэкологические проблемы устойчивого развития городской среды. -Воронеж, 1996. -С. 190-192.

7. Зонирование городских территорий по остроте экологической ситуации ( на примере г. Россошь Воронежской области) // Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. -Воронеж, 1996. Вып. 2. -С. 108-112 (Соавтор В.Л. Бочаров).

8. Результаты исследования влияния тяжелых металлов на мочевую систему детей урбанизированных территорий // Геохимические проблемы устойчивого развития

городской среды. -Воронеж: Изд-во «Квадрат», 1996. -С. 170-171 ( Соавторы: В.П.

Ситникова, В.Н. Пенкин, Т.Л. Настаушева, М.М. Закиров).

9. Город Воронеж, как основной источник загрязнения Воронежского биосферного заповедника // Проблемы сохранения и оценки состояния природных комплексов и объектов. Материалы научно-практической конференции, посвященной 70-летию Воронежского биосферного государственного заповедника. -Воронеж, 1997. -С. 60-62.

10. Особенности экологической обстановки а Краснопресненском районе г. Москвы// Экологический вестник Черноземья. Российская Экологическая академия. Воронежское отделение. - Воронеж, 1997. Вып. 5. -С. 53-55 (Соавтор В.Л. Бочаров ).

1. Эколого-геохимические методы оценки загрязненности малых городов ( на примере г. Ливны Орловской области ) // Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. - Воронеж, 1997. Вып. 4. -С. 142-148 ( Соавтор В.Л. Бочаров).

2. Загрязнение окружающей среды и здоровье населения малых городов (на примере г. Россошь Воронежской области) // Вопросы региональной геологии. Тез. докл. III региональной научно-технической конференции. - Тамбов, 1998. -С. 22-23 (Соавтор В. Л. Бочаров).

3. Математическое моделирование при оценке экологической опасности техногенного загрязнения // Экологи. Экологическое образование. Нелинейное мышление. -Воронеж, 1998. -С. 63-71 ( Соавтор В. Л. Бочаров).

4. Медико-биологические аспекты экологии малых городов Черноземья // Международные экологические чтения имени К. К. Сент-Илера. Сборник научных трудов. -Воронеж, 1988. -С 90-91 (Соавторы: В. Л. Бочаров, М. Н. Бугреева).

5. Некоторые приемы статистической обработки материалов при экогеохимических исследованиях// Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. - Воронеж, 1998. Вып. 6. -С. 168-173 ( Соавторы: В.Л. Бочаров, В. А. Бурляев ).

6. Особенности оценки загрязненности атмосферы по результатам опробования снегового покрова в Центрально - Черноземном районе // Экологический вестник Черноземья. Российская Экологическая академия. Воронежское отделение. - Во

ронеж, 1998. Вып. 4. -С. 27-30 (Соавтор В.Л. Бочаров).

17. Экологическое крупномасштабное картирование в городах с применением мате матического моделирования // Контроль и реабилитация окружающей среды. Ма териалы международного симпозиума. -Томск, 1998. -С. 122-125 (Соавтор В.Л. Бочаров).

18. Техногенное загрязнение окружающей среды и здоровье населения ( на примере г. Россошь Воронежской области ) // Тез. докл. Всероссийской научно-практич. кои ференции «Геологическое картографирование». Ч.П. -М.: Изд-во Геоинформмарк, 1998.-С. 51-54.

19. Математическое моделирование при оценке экологической опасности техногенно го загрязнения в г. Воронеж // Экологический вестник Черноземья. Российская Экологическая академия. Воронежское отделение. - Воронеж, 1999. Вып. 6. -С. 116-121 ( Соавтор В.Л. Бочаров ).

20. Эколого-геохимические методы и математическое моделирование при оценке загрязненности атмосферы городов // Экологический вестник Черноземья. Российская Экологическая академия. Воронежское отделение. - Воронеж, 1999. Вып. 6. -С. 27-30 ( Соавтор В.Л. Бочаров ).

Содержание диссертации, кандидата геолого-минералогических наук, Иванов, Юрий Владимирович

Введение.

1. Методика.

2. Экологические исследования в г. Россошь и на прилегающей территории.

2.1. Общая характеристика.

2.2. Результаты опробования почвы.

2.3. Результаты опробования снега.

2.4. Результаты опробования верхнего подземного водоносного горизонта

2.5. Результаты медицинских исследований.

2.6. Результаты математического моделирования.

3. Экологические исследования в г. Ливны

3.1. Общая характеристика.

3.2. Результаты опробования почвы.

3.3. Результаты опробования снега.

3.4. Результаты медицинских исследований

3.5. Результаты математического моделирования.

4. Экологические исследования в г. Воронеж

4.1. Общая характеристика.

4.2. Результаты опробования почвы.

4.3. Результаты опробования снега.

4.4. Результаты медицинских исследований и математического моделирования

5. Основные особенности крупномасштабных экологических исследований в городах с применением математического моделирования.

Введение Диссертация по геологии, на тему "Оценка остроты экологической ситуации при крупномасштабном эколого-геохимическом картировании городов с применением математического моделирования"

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Несмотря на значительный общий спад промышленного производства в последние годы уровень техногенной нагрузки на окружающую среду, особенно в городах, сохраняется на достаточно высоком уровне. Наиболее эффективным методом оценки величины техногенной нагрузки является геохимическая съёмка различных депонирующих сред. Так, для определения загрязненности атмосферы в качестве таковых обычно используются почва и снег. При этом, почва отражает в большей степени постоянное многолетнее загрязнение, а состав снеговой пыли - сезонное, современное. Оценка уровней загрязненности в этом случае производится по степени превышения содержания определяемых ингредиентов в почве или снеговой пыли над их предельно допустимыми (ПДК) или природными концентрациям.

Практика проведения подобных, работ показывает, что результаты геохимической съемки, несмотря на некоторые недостатки, достаточно объективно отражают различные уровни техногенной нагрузки. Гораздо сложнее дело обстоит с оценкой остроты экологическойситуации (ОЭС) в зависимости от достигнутого уровня техногенной нагрузки. Разработанные для некоторых загрязняющих веществ ПДК и оценочные шкалы опасности загрязнения - для их комплексов, являются весьма относительными и отражают зависимость ОЭС от величины техногенной нагрузки лишь в общих чертах. Экологические исследования, проведенные в ряде городов центральной части России, показали, что увеличение загрязненности даже сходным комплексом компонентов далеко не всегда сопровождается эквивалентнымухудше-нием экологической ситуации, оцениваемой по состоянию здоровья населения. Кроме того, спектральный полуколичественный анализ, наиболее широко применяемый при геохимической съемке, позволяет определять содержание отдельных химических элементов без учета формы их нахождения, от которой в значительной степени зависит их токсичность, а значит и воздействие на окружающую среду.

В связи с появлением и распространением в последнее десятилетие ПЭВМ исследователи для оценки экологической ситуации получили возможность привлекать дополнительный фактический материал, обработка которого требует значительного 9 объема вычислений. Наиболее привлекательной в этом плане выглядит идея оценки опасности достигнутого загрязнения окружающей среды, особенно в городах, по уровню заболеваемости населения. Основным недостатком большинства работ, основанные на этом принципе яценки ОЭС, является их относительная незавершенность. Дело, как правило, кончается или расчетом парных коэффициентов корреляции меж^у частотой отдельных заболеваний и содержанием некоторых загрязняющих компонентов, или оценкой роли различных факторов в изменчивости того или иного заболевания. То есть, в конечном итоге, даже при значимых связях заболеваемости с загрязнением, исследования не доводились до логического конца - разбраковки конкретных геохимических аномалий по их экологической опасности.

Принципиальный характер работы заключается в оценке опасности достигнутого комшрссного загрязнения депонирующих сред по сложившемуся фактическому уровню заболеваемости детского населения. В конечном итоге загрязнение депонирующей ¡среды в каждой точке опробования переводится в соответствии £ рассчитанными множественными моделями в уровни одного или нескольких заболеваний, имеющих с определенными ассоциациями загрязняющих компонентов значимую множественную связь. Поэтому карты рассчитанной заболеваемости в отличие от карт загрязненности отражают в первую очередь не только величину техногенной нагрузки, но и ее, проявившуюся в заболеваемости, токсичность.

Для оценки ОЭС методом математического моделирования необходимо решить следующие задачи: оценить уровень и характер загрязнения депонирующих сред; провести сбор статистических данных о заболеваемости населения; по величине множественного коэффициента корреляции выявить заболевания, имеющие значимые связи с содержанием в депонирующей среде загрязняющих компонентов, провести для них расчет полных уравнений регрессий и их оптимизацию;

10 в соответствии с оптимизированными уравнениями регрессии перевести загрязненность в каждой точке опробования в уровень заболеваемости и построить карту рассчитанной заболеваемости ( для нескольких заболеваний -карту средней рассчитанной заболеваемости); провести анализ карт техногенной нагрузки и рассчитанной заболеваемости с оценкой ОЭС в пределах каждой аномалии техногенной нагрузки; провести анализ рассчитанных и фактических уровней заболеваемости по участкам; для случаев сложного функционального строения составить карты зонирования по ОЭС с учетом результатов опробования нескольких депонирующих сред, отражающих загрязненность атмосферы,

В результате проведенных исследований определены заболевания, наиболее связанные с загрязненностью отдельных депонирующих сред, доказана взаимосвязь загрязненности атмосферы, почвы и верхнего подземного водоносного горизонта, выявление зоны повышенной заболеваемости и установлены их функциональные особенности, определены приоритетные загрязняющие компоненты, предлагается несколькр вариантов комплекта картографического материала, позволяющих наиболее полнр и объективно отразить результаты экологических исследований с применением моделирования, I

11 но продемонстрировано негативное воздействие на окружающую среду автотранспорта и ряда промышленных предприятий, которое при обычных инструктивных методах исследования не обнаруживается или проявлено очень слабо.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Применение математического моделирования для оценки ОЭС в предлагаемом варианте использовалось автором при экологических исследованиях за период с 1989 по 1997гг. так же в г Нововоронеж, р.ц. Грибанов-ский - Воронежской области; гг. Данков, Елец - Липецкой области; Красногорск -Московской области; Краснопресненском районе г. Москвы. В 1993г. данный метод, изложенный-в конкурсной работе по теме: «Разработка критериев и показателей для районирования территорий по степени экогеохимической нагрузки» был признан Г лав н ы м^нау чно-техническим управлением Минэкологии России эффективным при районировании городских и прилегающих территорий по степени остроты экологической ситуации (отзыв ГНТУ N 246 от 1.04.93., хгрил. ).

Всего, по теме диссертации было опубликовано работ, не считая производственных ^ научно - производственных отчетов. Результаты исследований были представлены на Международном симпозиуме: «Контроль и реабилитация окружающей среды» (^Гомск, 1998); на Международной конференции: «Геоэкологические проблемы устойчивого развития городской среды» (Воронеж, 1996); на Всероссийской конференции: «Геологическое картографирование» (Москва, 1998); на региональной конференции: «Проблемы интеграции экологической и хозяйственной политики в Черноземном Центре России» (Мичуринск, 1995); на городской научно - производственны^ конференции: «Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа»(Воронеж, 1995); на научно-практической конференции, посвященной 70-летию Воронежского биосферного государственного заповедника (Воронеж, 1997).

ФАКТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ. В основу работы положен материал, собранный за периоды работы автором с 1986 по 1993гг. главным геохимиком Комплексного

12 производственного предприятия (КПП) «Геокомплекс», а с 1993 по 1998гг. - научным сотрудником кафедры исторической геологии Воронежского госуниверситета.

КПП «Геокомплекс», бывшая Центральная опытно - методическая экспедиция (ЦОМЭ), проводило среднемасштабные исследования во многих городах центральной части России, включая л Воронеж, и, так называемого теперь «ближнего зарубежья». Воронежский университет с 1992г. проводит комплексные исследования масштаба 1: 200000 в пределах листов N-3 7-ХVI,XXII. В процессе этих исследований собран большой фактический материал, дополнительная математическая обработка косорото показала на .достаточную эффективность метода моделирования при оценке ОЭС городских территорий.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТ. Диссертация состоит из 5 глав, введения, заключения, списка литературы. Общий объем работы состоит из 140 страниц машинописного текста, 4 рисунков, 24 таблиц, 28 приложений. Список использованной литератууы содержит 51 наименование.

В первой главе изложены методика проведения эколого-геохимических исследований в «классическом» варианте с кратким сравнительным -анализом его особенностей и методика проведения этих исследований с применением математического моделирования.

Во второй главе приводятся результаты экологических исследований с применением ^атемати чес кого моделирования, проведенных в г. Россошь. Установлена взаимосвязь частоты нескольких заболеваний с загрязнением почвы, снега и грунтовых вод.

В третьей главе приводятся результаты аналогичных исследований в г. Ливны. Выявлен^! особенности проявления техногенной нагрузки в загрязненности почвы, снега и заболеваемости населения, характерные для малых городов.

В четвертой главе -излагаются основные результаты экологических исследований с применением математического моделирования в г. Воронеж с высокой техногенной нагрузкой и сложным функциональным строением. Анализируются различные варианты графического отражения результатов экологического моделирования.

При написании настоящей работы на различных этапах решающая помощь автору была оказана: доктором геолого-минералогических наук профессором А. Д. Савко, создавшему необходимые условия для ее проведения; доктором геолого-минералогических наук профессором В. Л. Бочаровым, убедившему автора в необходимости этой работы и оказывающему ему постоянные консультации; сотрудником КПП «Геокомплекс» В. П. Лепендиным - в сборе информации.

Всем им автор выражает чувства глубокой признательности и благодарности.

1. МЕТОДИКА.

В настоящей работе оценка техногенной нагрузки проводилась по загрязненности химическими элементами, условно отнесенных к группе тяжелых металлов (ТМ), двух основных депонирующих сред: почвы и снегового покрова. Кроме того, при оценке ОЭС в г. Россошь дополнительно использовались и результаты опробования верхнего подземного водоносного горизонта.

Опробование почвы и снегового покрова проводилось по сети с переменной, как правило, плотностью.

Так, в окрестностях г. Россошь [4], на площади 20x20 км., исключая застроенную о

часть города, плотность опробования составляла 1 пр./км' - для почвы и 0.5 пр./км" для снега. Непосредственно на территории города площадью 60 км2 почвенные пробы

2 2 отбирались с плотностью 4 пр/км , а снеговые - 2 пр/км . Для оценки специализации загрязнения в районе отдельных предприятий дополнительно отбиралось по 5-10 почвенных и снеговых проб. Загрязненность грунтовых вод оценивалась по результатам анализа проб, отобранных из колодцев. Всего на территории города и прилегающих окрестностей в 1990-91гг. отобрано около 700 почвенных, 200 снеговых и 50 водных проб.

В г. Ливны и на непосредственно прилегающей к нему территории [5], на площади 40 км2, в 1992г. было отобрано около 500 почвенных и 55 снеговых проб с постоянной плотностью около 12 пр/км2 - для почвы и 1 пр/км2 - для снега.

В г. Воронеж [48, 49], на его правобережной части, на площади около 250 км , включая прилегающие районы, отобрано 1000 почвенных проб в 1985г., 300 снеговых

15 л проб в 1986г. и 600 - в 1987г. со средней плотностью 4 пр./ км - для почвы и около 2,5 пр./ км - для снега.

Отбор почвенных проб производился с поверхности на глубину до 5 см. методом конверта, когда каждая проба состояла из 5ти частных, отобранных по углам и из центра квадрата 10x10м. Вес объединенной пробы 450 - 500 г.

Снеговые пробы сечением 0,16-0,25 м отбирались по всей мощности снегового покрова в конце зимы в местах, где влияние вторичных аэрозолей сведено к минимуму. Вес снеговых проб в зависимости от мощности снегового покрова составлял 15-20кг.

Предварительная обработка почвенных проб сводилась к их просушиванию, просеиванию через сито с диаметром ячей 0,7-1,0мм.с последующим квартованием до получения 100 граммовых навесок, которые отправлялись в лабораторию.

Предварительная обработка снеговых проб включала в себя: растапливание снега, фильтрацию талой воды вначале через сито с диаметром ячей 0,1мм., а затем - через беззольный фильтр, просушивание, взвешивание, прокаливание вместе с фильтром отфильтрованного осадка при Т - 600 ° С, истирание прокаленного остатка и отправку его в лабораторию.

Анализ почвенных и снеговых проб проводился полуколичественным спектральным методом на 36 основных микроэлементов (ТМ): отобранных в г. Россошь - в лаборатории Белгородской экспедиции, в г. Дивны - в лаборатории ПГО «Воронежгеология», в г. Воронеж - для почвенных проб - в лаборатории Бронницкой экспедиции, для снеговых - в лаборатории Александровской экспедиции. Водные пробы из колодцев, отобранные в г. Россошь, анализировались на ТМ в лаборатории ПГО «Воронежгеология», а на макрокомпоненты - химическим методом в лаборатории Воронежского университета.

Основным критерием определения уровня содержания того или иного ингредиента являются его природные ( фоновые ) концентрации в аналогичных средах опробования, а основным базовым показателем - коэффициент концентрации (KJ, вычисляемый по формуле: = с/сф, о) где: СА - содержание элемента в конкретной пробе, Сф - фоновое (природное) содержание этого элемента (табл. 1).

Оценка величины техногенного загрязнения комплексом элементов производится по суммарному показателю загрязнения (7,), рассчитываемому по формуле 2, в соответствии со шкалой, приведенной в таблице 2.

Таблица 1

Фоновые содержания ТМ в почве и снеге,

Наименован. ТМ Единиц. изм.(%) Фоновые содержания тяжелых металлов.

Почва Снег

Россошь Ливны Воронеж Россошь Ливны Воронеж

Медь 1*10-3 1.5 2.18 3,25 21.8 21.8 41,0

Цинк -1-1- 3.25 5.79 6,62 88.1 88.1 94,2

Свинец -1-1- 0.83 2.41 1,5 78.6 78.6 33,4

Никель -1-1- 2.13 2.3 2,45 2.67 2.67 8,2

Кобальт -1-1- 0.65 0.65 0,7 0.22 0.22 1,4

Хром -1-1- 7 4.3 3,6 13.1 13.1 чэ о

Ванадий -1-1- 8.5 5.2 4,0 6.9 6.9 11,78

Молибден 1*10 ^ 9 9.5 8,8 62.2 62.2 99,8

Серебро -1-1- - 0.136 Г0 7.3 7.3 5,3

Марганец 1*10"3 34 46.9 99,2 46.2 46.2 55,3

Мышьяк -1-1- - - - - -

Сурьма -1-1- - - 0,3 3 3

Вольфрам -1-1- - - 0,32 0.3 0.3 1,07

Олово -1-1- 0.44 0.1-6 0,17 4 4 2,09

Висмут 0.175 0.121 - 0.27 0.27 0,46

Барий -1-1- 10 17.7 15,7 19 19 55,53

Скандий -1-1- - - 0,86 - - 1,1

Титан -1-1- 200 85 457 190 190 599

Литий -1-1- 2.63 1.16 - - -

Бериллий -1-1- 0.15 0.135 - - -

Ниобий -1-1- 0.3 0.45 - 0.82 0.82

Тантал -1-1- - - - - -

Иттрий -1-1- 0.4 0.9 1,4 2.91 2.91 1,73

Иттербий -1-1- - 0.13 0.33 0.33

Цирконий -1-1- 4 20 10,2 3.6 3.6 20,8

Гафний -1-1- - - - - -

Лантан -1-1- - - - - -

Церий -1-1- - 7.6 - - -

Кадмий -1-1- - - - - -

Индий -1-1- - - - - -

Фосфор -1-1- 42.5 40 64 70.1 70.1 116,7

Германий -1-1- 0.05 - - 0.13 0.13 0,32

Галлий -1-1- - 1.38 - 4.0 4.0 1,86

Бор -1-1- - - 2,7 - - 9,75

Таллий -1-1- - - - - -

Стронций -1-1- 1.5 3.7 2,38 - - 20

Ртуть 1x10"6 - - 1,9 - - 1,9

7= ¿^-(N-1) (2)

1=1 где: N -количество элементов, участвующих в расчете показателя 2; Кк - коэффициент концентрации:

Таблица 2.

Уровни загрязнения почвы по величине Z

Уровень загрязнения Значение Ъ

Минимальный Ъ< 8

Слабый 8<г<1б

Средний \Ь<Ъ<Ъ2

Высокий 32<г<64

Очень высокий 64<г<128

MaкeимaJ 1 ьный 7>\2%

Как видно из формул 1 и 2 значение показателя Z функционально связано с тремя исходными параметрами: Сх, Сф и N.

Содержание ТМ в почве - Сх зависит от её типа, особенно фракционного состава, способности к самоочищению, величины, характера и продолжительности техногенной нагрузки. Так, природные концентрации ТМ в «легких» разновидностях даже одного и того же типа почв обычно в 1.5-2.0 ниже, чем в глинистых. К тому же, песчанистые почвы обладают и повышенной способностью к самоочищению и до определенного уровня техногенная нагрузка может не проявляться в них повышением концентраций металлов. Тяжелые почвы, особенно обогащенные гумусом, наоборот, имеют повышенные сорбционные свойства и начинают накапливать ТМ даже при невысокой техногенной нагрузке. Кроме того, в результате перемешивания с подстилающими материнскими отложениями и за счет завоза различных почво-грунтов для рекультивации в городах формируется особый тип почв, которым иногда невозможно найти природный аналог. Значительное влияние на содержание ТМ в почве оказывает, кроме величины, характер техногенной нагрузки. В некоторых очагах с интенсивным загрязнением в результате изменения рН и ЕЬ почвы и, как следствие, миграционной способности элементов, на фоне общего увеличения содержания одних из них может отмечаться относительное уменьшение концентраций других. Немаловажное влияние на содержание ТМ в почве оказывает л продолжительность техногенной нагрузки.

Для приведения в соответствие загрязненности почвы с величиной техногенной нагрузки требуется не один год.

Фоновое содержание ТМ в почве - Сф при оценке уровней загрязнения используется с целью исключения природного фактора, оказывающего влияние на расчётную величину Z. Но в силу ряда причин выделить только техногенную долю введением данного показателя не всегда удаётся, как при оценке техногенной нагрузки ло загрязненности почвы, так и снега. Во-первых, сам по себе спектральный метод, применяемый обычно при площадных геохимических исследованиях, является полуколичественным и результаты анализов проб, проведенных в разное время даже одной лабораторией, сопоставляются плохо. Поэтому желательно, чтобы анализ фоновых и рабочих проб проводился одновременно. Во-вторых, при исследованиях с большим объёмом опробования на площадяхх -неоднородным ло-фракционному-составу и типу почвенном покровом, когда имеется несколько фоновых эталонов, возникаютхложно-сти с идентификацией этих эталонов и рабочих проб.

Практикалроведения этих, работ доказала, что наиболее эффективна и надёжна такая идентификация математическим методом. В качестве математической основы для данной цели выбран коэффициент пропорционального сходства «Имбри и Парди» - Яху, вычисляемый по формуле:

Я =-—--(3} П? * 1 ;

V г=1 ¿=1 где Х% и У; - содержание одноименных элементов в пробах X и V.

Применение данного коэффициента позволяет учитывать при расчете показателя 2 фоновые содержания ТМ не только для почв, имеющих природные аналоги, но и для грунтов, техногенного происхождения, характерных для отдельных городских районов. Фоновые эталоны в этом случае можно получить методом смешивания в различных пропорциях отложений верхнего почвенного слоя и подстилающих материнских пород. Ясно, что при наличии нескольких фоновых эталонов выбор оптимального связан с большим объёмом вычислений и возможен только лри соответствующем программном обеспечении.

При оценке загрязнённости снеговой пыли часто складывается ситуация, когда фоновые концентрации ТМ в пробах, отобранных на удалении 150-200 км. от промышленных объектов, близки к их среднему содержанию по городу [9]. Данный факт объясняется в первую очередь различным фракционным составом пыли - более тонким на удалении от города и с относительно более высоким в этой пыли содержанием ТМ. В первую очередь это касается таких металлов, как РЬ, Си, фоновое содержание которых в снеге обычно на порядок выше такового в почве. Кроме естественной дифференциации металлов в атмосфере, существенное влияние в пределах городской черты на фракционный и минеральный состав пыли, оказывают вторичные аэрозоли, разубоживающие содержание ТМ. Кроме того, сами по себе аномалии, выделенные по содержанию ТМ в снеговом покрове в пределах города, являются обычно более контрастными, а интенсивность их для одних и тех же постоянных источников загрязнения, как правило в 3-4 раза выше почвенных. Поэтому аномалии, выделенные по загрязненности снега и почвы, по расположению в плане и, особенно, интенсивности имеют между собой часто слабую корреляцию.

То есть, сама оценка величины техногенной нагрузки только по загрязнённости снега и почвы ТМ в ряде случаев, особенно в пределах крупных промышленных центров, является часто недостаточно объективной, а иногда и некорректной.

Определённое в л ияниела-величину показателя оказывает и количество элементов - N, имеющих значимые содержания и участвующих в его расчете. Из 36-40 элементов, Iр которые проводится спектральный анализ, лишь 20-22 имеют в лочве устойчивые значимые содержания. Из остальных 8-10 имеют содержания на пороге чувствительности данного метода и обнаруживаются лишь при повышенных концентрациях. Поэтому при расчете показателя Ъ для проб, отобранных в пределах очагов загрязнения и вне их, участвует различное количество элементов, в связи с чем появление некоторых аномалий, -особеннох. невысоким уровнем загрязнения, в большей мере связано с увеличением количества элементов, а не содержания каждого из них.

Из приведенных выше фактов видно, что при оценке величины техногенной нагрузки по значению Z интерпретация одного и того же исходного материала может быть неоднозначна.

Ещё более условным является оценка экологической опасности техногенной нагрузки по значению показателя Ъ в соответствии с ГОСТом 17.4.1.02-83 [13] по шкале, приведенной в таблице 3.

Рекомендованная оценочная шкала опасности по суммарным показателям загрязнения почвы отражает лишь общую тенденцию изменения экологической ситуации с увеличением техногенной нагрузки без учёта токсичности аномалеобразующих компонентов и их соединений. Малоэффективным при крупномасштабных экологических исс^дованиях в городах является и раздельный, по классам опасности, расчет суммарных показателей загрязнения, который обычно ведет лишь к большему количеству графических приложений без увеличения их информативности.

Таблица 3.

Категория загрязнения Величина Ъ Изменения показателя здоровья населения

Допустимая Ъ< 16 Наиболее низкий уровень заболеваемости населения

Умеренно опасная 16 < ъ < 32 Увеличение общей заболеваемости

Опасная 32 < Ъ < 128 Увеличение общей заболеваемости детей с хроническими заболеваниями, нарушение функционального состояния

Чрезвычайно опасная Ъ> 128 Увеличение общей заболеваемости детей, опасные нарушение репродуктивной функции женщин (увеличение токсикоза беременных, числа преждевременных родов, мертворожденных, гипотрофии новорожденных)

Более перспективным в этом плане возможно является расчет данных показателей с учетом поправочных да класс опасности коэффициентов. Таковыми могут быть или «комплексный индекс загрязнения» [27], при определении .которого каждый коэффициент концентрации^включенныйз суммарный до-казателъ, возводится вхтепень в зависимости от классаопасности, или « суммарный показатель опасности», рассчитываемый относительно нормативных ПДК, или, если они отсутствуют, относительно ПДК, определенных, к примеру, по методике, предложенной Г.А. Вострокнутовым [12] - «суммарный показатель токсичности».

Такое же ориентировочное представление об экологической опасности дают различные инструкции и рекомендации по оценке загрязненности подземных: вод. Тем более, что в разных редакциях пороговые значения для одних и тех же степеней опас

21 ности могут отличаться. В настоящей работе для оценки опасности загрязнения грунтовых вод традиционным методом применялась оценочная шкала, предложенная легендой ЦРГЦ для целей мелкомасштабного картирования, фрагмент которой приведен в таблице 4.

Таблица 4.

Экологическое состояние по загрязнению подземных вод

Подземная гидросфера. Гидрохимическая обстановка

ТО V I 1 ч 11 о!V химические '^пацдтт'гт Т Л ^ТТЛИОТТ^Г т 1 ! I ! \ 1Л. 1у1 11! Iл 1 Ы. ну ^IX !

1 класс 2 класс 3-4 класс Оценка состояния приопасности опасности опасности родной среды 1.0 < 1.0 < 1.0 Допустимое

1 - 1.5 1.0-2.0 1.0 - 5.0 Умеренно-опасное

1.5-2.0 2.0-5.0 5.0- 10 Опасное

2.0-3.0 5.0 - 10 10- 15 Высоко опасное

3 > 10 > 15 Чрезвычайно опасное

Общим недостатком рассмотренных методов оценки экологической опасности по уровню загрязненности является то, что в экологии, как и в медицине, «сумма действий не равна действию суммы». То есть, эффект воздействия на организм комплекса загрязняющих компонентов не равен простой сумме эффектов воздействия каждого из этих компонентов. Кроме того, применяемый обычно при площадных экологических исследованиях спектральный полуколичественный метод определения валового содержания ТМ в окружающей среде без учета формы их нахождения, не позволяет достаточно достоверно оценить эффект воздействия даже отдельных загрязняющих компонентов.

В настоящей работе предлагается остроту экологической ситуации оценивать по содержанию ТМ в депонирующих средах, отражающих техногенную нагрузку, с учётом уровня заболеваемости населения. Объединение этих двух типов информации осуществляется методом математического моделирования с применением множественной регрессии первого и второго порядка.

Анализ результатов крупномасштабных экологических исследований в 9 городах России с различными функциональным строением и техногенной нагрузкой показал, что здоровье населения зависит не только от степени общего загрязнения окружающей среды, но и от конкретного уровня и характера техногенной нагрузки в рай

22 оне проживания. Особенно отчетливо эта зависимость прослеживается для определенных заболеваний детской группы населения.

Сбор информации о детской заболеваемости по городам проводился несколькими организациями, использующими при этом различный методический подход. Так, по г. Россошь кафедрой госпитальной педиатрии Воронежской медицинской академии были собраны данные о заболеваемости по 19 медицинским участкам за 1993 г. по принятой годовой форме отчетности. По г. Ливны городская детская поликлиника представила уже сгруппированные данные о среднем количестве стационарных больных по 13 участкам за 1991 - 1992 гг. По г. Воронеж Центральной опытно - методической экспедицией по 203 детским медицинским участкам были собраны данные о количестве хронических больных в 1998 г. по отдельным видам заболеваний и их группам.

Наиболее полные, пригодные для дальнейшей обработки, данные были получены для Россоши - по шести группам и двум отдельным заболеваниям: органов пищеварения (ОР), дыхания (OD), мочеполовой системы (MS), сердечно-сосудистой системы (KAV), вегетативно-сосудистой дистонии (VSO), нервной системы (NER), заболеванию щитовидной железы (SHT) и пиелонефриту (МРР). В г. Ливны - для 11 из 13 участков - по шести группам заболеваний: инфекционным и паразитарным (IP), органов пищеварения: (ОР), дыхания (OD), мочеполовой системы (MS), эндокринной системы (EYS ) и кроветворных органов (КО). В г. Воронеж, на его правобережной части, для 140 участков по десяти отдельным заболеваниям и их группам: органов пищеварения, всего (ОР), холециститу (ОРХ), органов дыхания, всего (OD), пневмонии (ODP), бронхиальной астме (ODA), астматическому бронхиту (ODB), органов мочеполовой системы, всего (MPS), пиелонефриту (МРР), дискенезии желчно-выводящих путей (DIS), всем заболеваниям, кроме ОРВИ (VSE).

Для дальнейших исследований фактическое количество больных по каждому участку и заболеванию - St приводилось к 1000 чел. по формуле: где: S{ - приведённый уровень заболевания «I», N" - количество детей, закреплённых за участком.

Для первичной оценки фактической заболеваемости по городам было проведено их районирование. При этом, по г. Воронеж учитывалось данные только о количестве хронических заболеваний ОР, а по гг. Ливны и Россошь - о всех заболеваниях. В последнем случае соизмеримость частоты нескольких заболеваний, имеющих разные абсолютные значения, достигалась ранговым методом. Суть данного метода заключается в присвоении каждому участку ранга в зависимости от его места в ранжированном для каждого заболевания ряду. Затем для каждого участка определяется сумма рангов всех заболеваний, по значениям которых в изолиниях составляются схемы общей заболеваемости. Так, третьему участку железнодорожной поликлиники, имеющему самую высокую (из девятнадцати) приведенную заболеваемость ОБ в г. Россошь (табл. 6) присваивается 19 ранг. Сумма же рангов десяти заболеваний для этого участка составляет 108, при том, как его среднее для всех участков значение равно 80 (10 х 8). То есть, по г. Россошь для участков, имеющих ранговое значение больше 80, общую заболеваемость следует считать повышенной относительно средней.

Кроме предварительной обработки информации о заболеваемости для каждого медицинского участка по результатам геохимической съёмки были определены средние концентрации ТМ в почве и снеговом покрове. Для г. Россошь дополнительно рассчитывалось и среднее содержание микро- и макроэлементов в воде верхнего подземного водоносного горизонта, отобранной из колодцев.

Расчёт среднего содержания каждого компонента - С, по участкам проводился по формуле: где: /V' - количество проб, участвующих в расчете среднего содержания по каждому участку.

Объединение медицинской информации и данных о техногенной нагрузке методом моделирования можно разделить на несколько этапов.

На первом этапе оценивалась синхронность колебаний частоты каждого заболевания по участку со средним по нему содержанием отдельных металлов методом расчета парных коэффициентов корреляции - «г» по формуле:

1 /

М j=l где: Я - количество участков (наблюдений), по которым проводится корреляция.

Значение «г» изменяется от +1 до -1 в зависимости от степени синхронности колебания значений сопоставляемых параметров Л^иС,,, если считать, что связь между ними имеет линейный характер типа: Ьа Ск + си ( 7 )

Определение коэффициентов регрессии: Ъи и с у, проводилось «методом наименьших квадратов», по которому:

IV,- 1 1

Ъи =

1=1 N

Ес,г)2

8) N у=1 N

Си^^А-ЬиЪС^/Ы

1 7=1

Вес изменчивости содержания отдельного металла / в изменчивости каждого заболевания I при линейном характере их связи определялся по величине:

N N N ]=\ ]=\ /к 2

N 1 ЦЫ 2 X N ¿=1 ---~2 -(¿С^/М >1

М j=l

1=1

10)

У=1 .7=1

Дальнейший анализ материала показал, что, как правило, более достоверно функциональная связь отдельных заболеваний с содержанием того или иного металла описывается не линейным, а уравнением второй степени типа:

И) р ас. ' ** * "

То есть, синхронность колебаний частоты определенных заболеваний с содержанием отдельного металла начинается с какого-то уровня его загрязнения, ниже кото

25 poro эти колебания асинхронны. В этом случае перегиб параболы, графически отражающей уравнение второй степени, будет находиться в районе значения заболеваемости, который можно принять за местный фоновый уровень, вычислив по формуле: el - 4а,с,,

Su. = и i¡

4 а,;

12)

Обычно для расчета фонового уровня заболеваемости используется металл, имеющий в уравнение регрессии второй степени наибольший вес, с нормальным расположением параболы ( ан имеет положительный знак).

Уровень связи между содержанием металла и заболеваемостью в этом случае определяется уже по значению множественного коэффициента корреляции -К, а вес изменчивости содержания в заболеваемости - по величине Я , которая рассчитывается в общем случае по формуле:

Л ( N а, 1

Ео s~i2 7=' 1

ЛГ !LSjI^C,

N \

Y. N f N

13) v ./=1

7=1 где: п - общее количество параметров, относительно которых проводится множественная регрессия; т и (п-т) - соответственно количество параметров второй и первой степени, относительно которых проводится множественная регрессия.

Как правило, полные уравнения второго порядка, по сравнению с линейными, на 10-15% более достоверно описывают изменчивость заболеваний. Но лишь в редких случаях вес одного элемента в изменчивости заболеваний превышает 50% , поэтому для дальнейших исследований моноэлементные модели особого интереса не представляют. Основным же результатом данного этапа следует считать выделение заболеваний, имеющих значимые корреляционные связи с содержанием в депонирующих средах некоторых металлов, расчет фонового уровня отдельных заболеваний, формирование которого обусловлено всеми остальными факторами, кроме местных вариаций техногенного загрязнения.

На втором этапе исследований для заболеваний, имеющих значимые связи с содержанием в депонирующих средах отдельных металлов, проводился расчет « методом наименьших квадратов» уравнений множественной регрессии со всем комплексом металлов и их оптимизация.

В настоящей работе при моделировании использовались в основном простейшие линейные уравнения множественной регрессии типа:

V, = ЬиСи + ЪпСп.+ ЬИСц л си ( 14 )

В полиэлементные модели включались только те металлы, которые по данным спектрального анализа имели устойчивые значимые содержания. Это, как правило, 2527 элементов из 36 определяемых - в снеговом покрове, 20-22 - в почве, 5-10 - в воде. После расчета уравнений множественной регрессии со всем комплексом металлов для каждого заболевания по формуле 13 определялся их общий вес - К:. Дальнейшие исследования проводились уже только с теми заболеваниями, изменчивость которых определялась загрязненностью металлов не менее, чем на 65%.

Оптимизация уравнений множественной регрессии, проводилась методом последовательного исключения из них металлов с незначительным удельным весом. Удельный вес gi каждого металла определялся по разнице значений , рассчитанных для ассоциации, включающей этот металл и без него по формуле:

ЕГ-=Я2п-Я2,и ( 15)

Какие-либо жесткие критерии оценки значимости удельного веса каждого металла отсутствуют. Все определяется полнотой представленного материала и предъявляемыми к нему требованиями. Поэтому практически для этих целей вместо 1<1 использовался показатель Я'и, рассчитываемый по формуле 16, который кроме веса уравнения учитывает и его надежность - обеспеченность модели количеством опытов (в рассматриваемых случаях - количеством медицинских участков, по которым имеются данные о заболеваемости). я'п = -п2/№), (16)

Для дальнейших расчетов выбирался вариант ассоциации с наибольшим значением Я ),. В конечном итоге из полного уравнения регрессии со всем комплексом оп

27 ределяемых элементов при оптимизации по этому показателю обычно 8-12 исключаются с уменьшением общего веса всего на 2-4%.

После получения оптимизированной модели необходимо определить ее устойчивость, т.е. её пригодность для последующей интерполяции с учетом предъявляемых к ней требований. Практика проведения подобных работ показала, что достаточным и эффективным для оценки устойчивости модели при оценке ОЭС является показатель (}ц, отражающий сумм удельных весов - и вычисляемый по формуле:

17)

1=1

При значениях (}п > 1.8 расхождения результатов интерполяции модели с фактическими значениями, очевидно за счет приближений, допущенных на разных стадиях расчета, как правило, превышают ожидаемые, определяемые значением К2ц . В случаях, когда эти отклонения достигают значительных величин и не удовлетворяют предъявляемые требования, результаты моделирования следует признать отрицательными, а саму модель непригодной для дальнейшей интерполяции.

Для оценки устойчивости модели с учетом ее достоверности часто использовался синтетический показатель ¥ц, рассчитываемый по формуле:

Уп = Си1К'п (18)

Практика его применения показывает, что недопустимые для экологического моделирования отклонения расчетной заболеваемости от фактической наблюдаются обычно при значениях ¥ц 2.0.

Следующим шагом исследований является пересчет содержания ТМ в отдельных точках опробования по определенным оптимизированным моделям в частоту той или иной заболеваемости. Когда значимые связи с содержанием ТМ имеют несколько заболеваний, то для сопоставления их частоты, имеющей разные абсолютные значения, они приводятся к фоновым уровням, принцип расчета которых приведен выше. А для каждой точки опробования в таких случаях определяется средний уровень заболеваемости - Я/ по формуле:

28 к V 1 К

19) где: К - количество заболеваний, для которых рассчитывались модели.

При экологических исследованиях в небольших городах каждое уравнение множественной регрессии, отражающее количественно связь отдельного заболевания с загрязненностью, как правило, имеет близкую достоверность для всей зоны интерполяции. В крупных же городах с различными типом застройки и, особенно, промышленной специализацией для отдельных заболеваний иногда невозможно рассчитать единую для всей территории модель, поэтому ее приходится определять отдельно для каждой зоны. К примеру, г. Воронеж делится на право-, и левобережную зоны, для которых расчет уравнений регрессии проводился раздельно. Контроль за эффективностью работы моделей в этих случаях осуществляется сравнением фактической заболеваемости по отдельным участкам с рассчитанной по средней их загрязненности.

Результаты зонирования проведенного по загрязненности почвы и снега, особенно при сложном функциональном строении, могут несколько отличаться. Каждая из карт, рассчитанная по загрязненности одной из депонирующих сред, наряду с уровнем техногенной нагрузки, отражает особенности отложения и накопления в ней загрязняющих компонентов. Поэтому, для проведения более объективного зонирования иногда, кроме карт заболеваемости, рассчитанных по загрязненности отдельных сред, требуется составление дополнительных синтезированных карт оценки ОЭС. В зависимости от предъявляемых требований принципы составления этих карт и схем может несколько видоизменяться.

В случаях, когда необходимо максимально отразить все случай ухудшения экологической ситуации, выявленные по загрязненности различных депонирующих сред, это достигается простым слиянием площадей с одинаковым рассчитанным уровнем заболеваемости. Карты, построенные по этому принципу, являются наиболее информативными, но, как правило, сложными для чтения, особенно в черно-белом варианте. Обусловлено это в первую очередь тем, что они отражают различные типы загрязнения: реликтовое - только почвы, постоянное - почвы и снега, современное - только снега.

Значительно более достоверными и простыми являются карты зонирования по ОЭС составленные по данным отражающим постоянное загрязнение. На картах этого типа выделяются только те очаги, которые подтверждается результатами почвенного и снегового опробования. Графически это достигается методом «пересечения» площадей с одним и тем же рассчитанным по загрязнению почвы и снега уровнем заболеваемости.

Наиболее же оптимальным по мнению автора является вариант карты оценки ОЭС, учитывающий постоянное и современное загрязнение. При этом варианте кроме очагов, выявленных методом «пересечения» площадей, на карту выносятся очаги повышенной заболеваемости, рассчитанной по результатам опробования снега. В цветном исполнении на эту карту возможно вынесение и очагов с реликтовым загрязнением, определенных по разнице значений заболеваемости, рассчитанных по загрязненности почвы и снега.

Все этих три варианта карт рассмотрены при зонировании по ОЭС территории г. Воронеж.

Иногда, при анализе природы очагов повышенной заболеваемости является оправданным составление карт, построенных по значению отклонения рассчитанной заболеваемости от фактической - И«*?/, определяемому по формуле:

20) р ас. *фщ>т.

Даже при всей своей схематичности эти карты являются достаточно информативными и позволяют более объективно оценивать экологическую ситуацию.

Заключение Диссертация по теме "Геохимия", Иванов, Юрий Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными задачами крупномасштабных экологических исследований в городах является выявление и оконтуривание очагов с повышенной техногенной нагрузкой и оценка последствий воздействия её на окружающую среду. При проведении исследований стандартными методами острота экологической ситуации оценивается только по уровню техногенной нагрузки. Этот метод, отражая общую тенденцию изменения экологической обстановки с изменением техногенной нагрузки, не учитывает специфики процессов загрязнения в локальных очагах. Оценка остроты экологической ситуации, основанная на аккумулятивном принципе, проводится без учета особенностей комплексного характера загрязнения, форм нахождения отдельных ингредиентов, их миграционных способностей в депонирующих средах. Кроме того, применяемые при геохимических исследованиях аналитические методы не позволяют учитывать появление в условиях непрерывного изменения промышленных технологий новых загрязняющих компонентов.

Использование дополнительных данных о состоянии здоровья населения для оценки экологической обстановки с применением математического моделирования значительно упрощает без существенных дополнительных затрат решение перечисленных выше проблем. Практика проведения подобных работ в ряде городов России показывает, что наиболее объективным индикатором экологической ситуации в локальных очагах загрязнения является заболеваемость детской группы населения. Повышением частоты отдельных заболеваний могут проявляться очаги загрязнения, начиная с минимального уровня техногенной нагрузки, особенно, если они связаны с автотранспортом. Изменение экологической ситуации, особенно загрязненности атмосферы, сказывается в первую очередь на частоте заболеваемости у детей органов дыхания и пищеварения, часто - эндокринной и мочеполовой систем, реже - сердечно-сосудистой системы. В некоторых случаях значимую связь с загрязнением окружающей среды имеют сразу несколько видов заболеваний. Комплекс компонентов, входящих в оптимизированные уравнения регрессии даже для одних и тех же заболеваний, представлен обычно разными металлами, но чаще других отмечаются Zn, РЬ, Мо.

В общем случае применение математического моделирования для оценки остроты экологической ситуации при крупномасштабном картировании значительно повышает эффективность информации, полученной в процессе экологических исследований. Этот метод позволяет максимально учитывать специфику техногенного загрязнения в каждом конкретном случае и его проявленность в заболеваемости населения. Благодаря данному методу возможно сопоставление условных уровней суммарного загрязнения разных сред опробования, часто для одних и тех же очагов не совпадающих по интенсивности. Поэтому наиболее эффективно применение математического моделирования при комплексной оценке остроты экологической ситуации по результатам опробования нескольких депонирующих сред. Это, в свою очередь, позволяет более объективно определять тип загрязнения, что немаловажно, как для выявления источников загрязнения, так и для выбора природоохранных мероприятий Резко повышает данный метод эффективность спектрального анализа, обычно применяемого при экологических исследованиях. Широкий спектр определяемых им элементов и информация о фактической заболеваемости позволяют при моделировании оценивать условную токсичность отдельных металлов без учета формы их нахождения. А, если учесть высокую «поточность» этого метода и низкую себестоимость одного эл.ан., то применение его в комплексе с моделированием предполагает особые перспективы.

Что касается результатов математического моделирования при крупномасштабных экологических исследованиях в городах, то они могут быть использованы в самых различных областях, начиная с рационального землепользования, кончая страховой медициной и оценкой ущерба, нанесенного воздействием отдельных источников загрязнения.

100

Библиография Диссертация по геологии, кандидата геолого-минералогических наук, Иванов, Юрий Владимирович, Тамбов

1. Беспамятное Г. Б., Кротов Ю. Д. Предельно допустимые концентрации химических веществ в окружающей среде. -Л., 1985. -528 с.

2. Богацкий В. В., Витязь В. И., Коллеганов Ю. М. и др. Методические рекомендации по практическому осуществлению пространственно-статистических исследований. -Новосибирск, 1977. -48 с.

3. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В. Автотранспорт и экология малых городов // Экологический вестник Черноземья. -Воронеж, 1996. Вып. 2. -С. 38.

4. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В. Зонирование городских территорий по остроте экологической ситуации ( на примере г. Россошь Воронежской области) // Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. -Воронеж, 1996. Вып. 2. -С. 108-112.

5. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В. Эколого-геохимические методы оценки загрязненности малых городов ( на примере г. Ливны Орловской области ) // Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. -Воронеж, 1997. Вып. 4. -С. 142-148.

6. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В. Экологическое крупномасштабное картирование в городах с применением математического моделирования // Контроль и реабилитация окружающей среды. Материалы международного симпозиума. -Томск, 1998. -С. 122-125.

7. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В. Математическое моделирование при оценке экологической опасности техногенного загрязнения // Экологи. Экологическое образование. Нелинейное мышление. -Воронеж, 1998. -С. 63-71.

8. Бочаров В.Л., Иванов Ю.В., Бурляев В. А. Некоторые приемы статистической обработки материалов при экогеохимических исследованиях101

9. Вестник Воронежского университета. Серия геологическая. -Воронеж, 1998. Вып. 6. -С. 168-173.

10. Виноградов А.П. Геохимия редких и рассеяных химических элементов в почвах. -М., 1950. -278 с.

11. Вострокнутов Г. А. Математическая модель предельно допустимых количеств химических элементов // Всероссийская научно-практическая конференция «Геологическое картографирование». Тезисы докладов. Ч. И. -М.: Изд-во Геоинформмарк., 1998. -С. 153-155.

12. ГОСТ 17.4.1.02-83. Охрана природы. Почвы. Классификация химических веществ для контроля загрязнения. Госстандарт. -М., 1983.

13. Гольцман Ф.М. Статистические модели интерпретации. -М., 1971. -327 с.

14. Григорян С. В. Первичные геохимические ореолы при поисках и разведке рудных месторождений. -М., 1987. -408 с.

15. Девис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 1. -М., 1990.- 319 с.

16. Девис Дж. С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 2. -М., 1990. 427 с.102

17. Зверев В. П. Роль подземных вод в миграции химических элементов. -М., 1982. -184 с.

18. Иванов В.В. Экологическая геохимия элементов. Справочник. Кн. 1 .М., 1994. -303 с.

19. Иванов Ю.В. Зонирование городских территорий по остроте экологической ситуации // Проблемы интеграции экологической и хозяйственной политики в Черноземном Центре России: Тез. докл. 1-ой регион, научно-практ. Конф. 4.1. -Мичуринск, 1995. -С. 43-45.

20. Иванов Ю.В. Геохимический метод и математическое моделирование при оценке загрязненности атмосферы городов // Геоэкологические проблемы устойчивого развития городской среды. -Воронеж, 1996. -С. 190-192.

21. Канцерогенные вещества // Справочник. Материалы международного агентства по изучению рака. -М., 1987. -334 с.103

22. Ковалевский В. С. Исследования режима подземных вод в связи с их эксплуатацией. -М., 1986. -200с.

23. Копчак В.В. Разработка методики составления комплексной территориальной схемы охраны окружающей среды // НТО по теме А-35. -Л., 1985.

24. Крамбейн У., Грейбилл Ф. Статистические модели в геологии. -М.,1969. -397 с.

25. Ким Дж. -О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. и др. Факторный, дискри-минантный и кластерный анализ. -М.,1989. -215 с.

26. Кулиш С. А., Науменко К. Д., Сивых В. Б. и др. Математические методы при планировании и управлении горным производством. -М., 1978. -320 с.

27. Купер Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. -М., 1989. -376 с.

28. Математические методы в поисково-разведочной практике. -Иркутск,1970. -352 с.

29. Методические рекомендации по геохимической оценке загрязнения территории городов химическими элементами / Под ред. В. А. Ревича, Ю. Е.Саета. -М.: Изд-во ИМГРЭ, 1982. -112с.

30. Методические указания по оценке загрязнения почвы химическими веществами // Минздрав СССР. Главное санитарно-эпидемиологическое управление. -М., 1987.

31. Перельман А. И. Геохимия. -М., 1989. -528 с.

32. Питулько В. М., Резников И. Н., Ульянов Н. К. Литохимические метод съемки и поисков // Методическое пособие по геологической съемке масштаба 1:50000. Вып. 15. -Л., 1985. -199 с.

33. Применение математических методов при поисках и разведке месторождений твердых полезных ископаемых // Методическое руководство. -М., 1987. -262 с.104

34. Протасова Н.А. Редкие и рассеянные элементы в почвах Среднерусской возвышенности. -М., 1985.

35. Протасова Н. А., Щербаков А. П., Копаева М. Т. Редкие и рассеянные элементы в почвах Центрального Черноземья. -Воронеж, 1992. -166 с.

36. Смирнова А. Я., Умнякова Л. В., Гольдберг В. М. Грунтовые воды и их естественная защищенность от загрязнения на территории Воронежской области. -Воронеж, 1986. -108 с.

37. Принципы и методика геохимических исследований при прогнозировании и поисках рудных месторождений // Методические рекоменда105ции. Под редакцией А. А. Смыслова, В. А. Рудника, Н. М. Динкова и др. -Л., 1979. -348 с.

38. Справочник по геохимическим поискам полезных ископаемых // Под редакцией А. П. Соловова. -М., 1990. -336 с.

39. Тшценко Н. Ф. Охрана атмосферного воздуха. -М., 1991. -362 с.1. Фондовая

40. Комплексная геохимическая оценка г. Воронеж с прилегающей территорией: Произв. отчет / Центральная опытно-методической экспедиция.; Руководитель Ю. В. Иванов. Инв. № 139. -Воронеж, 1989. - 129 с. - (Фонды ЦОМЭ).

41. Литомониторинг на промплощадке Россошанского химзавода им. 60 -летня СССР: Отчет о НИР / Воронеж, гос. ун-т; Руководитель В. Ф. Черняев. Воронеж, 1990. -150с. -(Фонды Комитета экологии и природных ресурсов г. Россошь).

42. Экологические исследования г. Россошь с прилегающей территорией: Произв. отчет / КПП "Геокомплекс"; Руководитель В. А. Чернов. -Инв. № 190. -Воронеж, 1991. -153 с. (Фонды КПП "Геокомплекс).

Информация о работе

Иванов, Юрий Владимирович
кандидата геолого-минералогических наук
Тамбов, 1999
ВАК 04.00.02

Диссертация

Оценка остроты экологической ситуации при крупномасштабном эколого-геохимическом картировании городов с применением математического моделирования - тема диссертации по геологии, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы