Введение. С целью проведения эколого-геохимической оценки загрязнения тяжелыми металлами территории г

С целью проведения эколого-геохимической оценки загрязнения тяжелыми металлами территории г. Саранска, НПЦ экологических исс­ледований МГУ им. Н.П. Огарева в 1991–1995 гг. были выполнены ра­боты по геохимическому картированию территории города по основным депонирующим средам (почвам и снежному покрову).

Точки опробования выбирались с учетом расположения основных источников загрязнения и ландшафтной струк­туры территории. По мере приближения к источникам загрязнения расстояние между точками отбора уменьшалось.

Пробы почв отбирались из верхнего, наиболее загрязненного горизонта почв (0–5 см). Масса пробы составляла около 200 г. Опробование снега проводилось в первой половине марта. Снег отбирался из шурфов на всю мощность снежного покрова, за исключением близпочвенного слоя (2–3 см). Оттаивание снега проводилось при комнатной температуре. Выделение твердой фракции осуществлялось путем фильтрации снеговой воды через обез­золенные фильтры. После отделения посторонних примесей полученная твердая фракция взвешивалась. В журнале отбора проб фиксировалось место, дата и площадь отбора проб снега. Всего было отобрано бо­лее 2300 проб почв и около 350 проб снега.

Содержание химических элементов в почве и в пыли, накоплен­ной снегом определялось спектральным полуколичественным методом в лаборатории Средне-Волжской геологоразведочной экспедиции (г. Н. Новгород). Работы выполнялись согласно СТП 6–0907–84. Определя­лась концентрация 40 химических элементов.

Сущность метода полуколичественного спектрального анализа заключается в испарении анализируемого образца из канала уголь­ного электрода в дуге переменного тока, регистрации спектра на спектрографе и визуальной расшифровки спектра по появлению и усилению линий или по методу ослабления спектров платиновым ос­лабителем (метод Клера). В качестве эталонных образцов использо­вались эталоны изготовленные Бронницкой экспедицией ИМГРЭ. Для регистрации спектров использовался дифракционный спектрограф средней дисперсии ДФС-8. При расшифровки спектрограмм использо­вался спектропроектор ПС-18.

Чувствительность данного метода составляет: серебра – 0,06 мг/кг: бериллия и иттербия – 0,3 мг/кг; молибдена – 0,5 мг/кг; олова – 0,8 мг/кг; кобальта и висмута – 1 мг/кг; никеля, меди, свинца, германия, галлия, скандия и иттрия – 3 мг/кг; ниобия – 5 мг/кг; марганца, ванадия, хрома, вольфрама, циркония, цинка, кад­мия, индия, лантана, золота и платины – 10 мг/кг; сурьмы, мышьяка и таллия – 50 мг/кг; лития – 30 мг/кг; стронция – 80 мг/кг; тита­на, гафния, гадолиния и бария – 100 мг/га; тантала, церия, урана и тория – 300 мг/кг, фосфора – 800 мг/кг. Концентрация в почвах и снежном покрове германия, таллия, вольфрама, кадмия, индия, лан­тана, золота, платины, сурьмы, мышьяка, гафния, гадолиния, танта­ла, церия, урана, висмута и тория ниже предела чувствительности метода.

Камеральная обработка полученных данных проводилась по 23 химическим элементам. Основными геохимическими показателями, ха­рактеризующими загрязнение, являются коэффициент концентрации хи­мических элементов (Кс) и суммарный показатель загрязнения (Zc).

Коэффициент концентрации показывает кратность превышения со­держаний химических элементов в точке опробования (Сi) над его средним содержанием в аналогичной природной среде на фоновом участке (Сф) и рассчитывается по формуле:

,

где Сф - фоновые концентрации химических элементов в почвах Республики Мордовия приведены в табл. 1.

Таблица 1 – Уровень загрязненности почв г. Саранска

№ п/п	Название химического элемента	Индекс элемента	Фоновая концентрация в почвах, мг/кг	Фоновая концентрация по Русской равнине, мг/кг	ПДК, мг/кг
	Марганец	Mn
	Никель	Ni
	Кобальт	Co
	Титан	Ti			*
	Ванадий	V
	Хром	Cr
	Молибден	Mo	1.8		*
	Цирконий	Zr		*	*
	Ниобий	Nb		*	*
	Медь	Cu
	Свинец	Pb
	Серебро	Ag	0,1	*	*
	Цинк	Zn
	Олово	Sn			*
	Галлий	Ga	5,6	*	*
	Берилий	Be	0,7		*
	Скандий	Sc		*	*
	Йттрий	Y	16,6		*
	Иттербий	Yb	1,9	0.3	*
	Фосфор	P			*
	Литий	Li			*
	Стронций	Sr			*
	Барий	Ba			*

* – данных нет

Суммарный показатель загрязнения представляет собой сумму превышений коэффициентов концентраций химических элементов, на­капливающихся в аномалиях и рассчитывается по формуле:

,

где n – количество аномальных элементов.

Учитывались химические элементы, коэффициент концентрации которых Ксi > 2. Геохимические показатели рассчитывались для почв и снежного покрова. Оценка загрязнения почв и снежного покрова проводилась согласно (Методических рекомендаций... 1987) и (Мето­дических указаний..., 1987).

Таблица 2 – Ориентировочная оценочная шкала опасности загрязнения почв и снежного покрова по суммарному показателю загрязнения

№ п/п	Уровень загрязнения	Категория загрязнения	Значение суммарного показателя загрязнения	Изменение показателя здоровья населения в очагах загрязнения
почв	Снежного покрова
	Низкий	Допусти- мая	8 – 16	32 – 64	Наиболее низкий уровень заболеваемости детей и минимальная частота встречаемости среднефункциональных отклонений
	Средний	Умеренно опасная	16 – 32	64 – 128	Увеличение общей заболеваемости
	Высокий	Опасная	32 – 128	128 – 256	Увеличение общей заболеваемости, числа часто болеющих детей, детей с хроническими заболеваниями, нарушениями функционального состояния сердечно-сосудистой системы
	Очень высокий	Чрезвычайно опасная	> 128	> 256	Увеличение заболеваемости детского населения, нарушение репродуктивной функции женщин (увеличение токсикоза беременности, числа преждевременных родов, мертворождаемости и гипотрофии новорожденных

Пылевая нагрузка показывает какое количество пыли выпало за единицу времени на единицу площади. Расчет полевой нагрузки осу­ществляется по формуле:

,

где Рn – пылевая нагрузка, кг/км2 сут.;

Po – вес пыли, осажденный снегом, кг;

s – площадь отбора пробы, км2;

t – время в сутках между моментом опробования и датой установления устойчивого снежного покрова.

Суммарный показатель нагрузки показывает во сколько раз мас­са химических элементов, выпавших на данной территории больше, чем на фоновых участках. Данный показатель рассчитывается по фор­муле:

,

где Pi – масса i-того химического элемента, выпавшего со сне­говой пылью на данной территории, мг/км2 сут;

Pфi – масса i-того химического элемента, выпавшего со снеговой пылью на фоновых участках, мг/км2 сут.

Вес химического элемента, выпавшего на единицу площади обс­ледуемой территории за единицу времени определяется по формуле:

Pi = Ci Pn, где

Сi – концентрация химического элемента в снеговой пыли, мг/кг;

Pn – пылевая нагрузка, кг/км2 сут.

Масса химического элемента, выпавшего на фоновой территории, рассчитывалась по формуле: Рф = Сф·Рпф, где

Сф – концентрация химического элемента на фоновом участ­ке, мг/кг;

Рпф – величина пылевой нагрузки на фоновой территории, кг/км2 сут.

За фоновую концентрацию химического элемента в снеговой пыли принималось среднее содержание ТМ в почвах Мордовии. По литера­турным данным фоновая пылевая нагрузка для Нечерноземной зоны Ев­ропейской части России составляет Рф = 10 кг/км2 сут.

Уровни загрязнения снежного покрова по суммарному показателю загрязнения, пылевой нагрузке и суммарной нагрузке приведены в таблице 3.

Камеральная обработка лабораторных данных проводилась с применением геоинформационных технологий. Строились электронные карты содержания отдель­ных химических элементов в почвах и снежном покрове, а также кар­ты значений суммарного показателя загрязнения природных сред. На картах суммарного загрязнения почв и пыли, накопленной снегом вы­делялись зоны с разными уровнями загрязнения. Для выделенных ано­мальных зон рассчитывался геохимический индекс, показывающий во сколько раз содержание химических элементов с аномально высоким содержанием превышает фоновые значения.

Таблица 3 – Уровень загрязнения снежного покрова

Уровень загрязнения:	Суммарный Показатель Загрязнения, Zc	Пылевая нагрузка Pn, кг/кг2 сут	Суммарный показатель нагрузки, Zp
Низкий	32 – 64	100 – 250	< 1000
Средний	64 – 128	250 – 450	1000 – 5000
Высокий	128 – 256	450 - 850	5000 – 10000
Очень Высокий	> 256	> 850	> 10000

Ход работы.

Выполнение работы можно разбить на три этапа: создание нового Вида в среде ArcView и подключение необходимых Тем; построение интерполяционной карты суммарного показателя загрязнения снежного покрова; анализ построенной карты и написание отчета.

1. Из среды Windows запустите ArcView.

2. Создайте новый Вид. Используйте кнопку New в окне проекта Untitled при выбранной закладке Views.

3. Задайте рабочий каталог, т.е. каталог куда будут записываться все создаваемые данные. (File-Set Working Directory). Обычно там, где находятся исходные файлы.

4. Добавьте в Вид необходимые Темы (View-Add Theme) представленные shp-файлами.

5. Сохраните проект, задав ему уникальное имя (File-Save Project as). Помните, что сохранив проект, вы можете в любой момент, открыть его и увидеть все, что было на экране на момент его сохранения на диске.

Для построения интерполяционной карты суммарного показателя загрязнения снежного покрова построим новую Тему по ряду нерегулярных точек наблюдений, представленных DBF-файлом с координатами этих точек.

6. Перейдите в окно Вида. Добавьте данные как Тему Событий из меню View-Add Event Theme.

7. В следующем окне, в ниспадающем списке Table укажите необходимую таблицу, убедитесь, что компьютер правильно понял, где находятся координаты точек (X-field, Y-field). Нажмите Ok..

8. Высветите добавленную Тему и сделайте ее активной.

9. Построим по новой Теме интерполяционную Grid-тему (Surface-Interpolate Grid).

10. В следующем окне задайте Экстент создаваемой Grid-темы (Output Grid Extent) и размеры ячеек, указав либо величину стороны ячейки (Cell Size) либо количество строк (Number of Rows) и столбцов (Number of Columns) Grid-темы.

11. В следующем окне задайте метод (Method) Spline, укажите поле исходной таблицы по которому создается Grid-тема (Zvalue Field). Задайте Тип (Type) Tension. Нажмите Ok.

12. Щелкните по квадратику в легенде, чтобы высветить Grid-тему. Сделайте ее активной. Отредактируйте если необходимо легенду.

13. Для создания зон уровней загрязнения в Grid-теме выполните переклассификацию (Analysis-Reclassify).

14. В диалоговом окне нажмите кнопку classify и задайте число зон (Number of classes). Нажмите Ok. Отредактируйте легенду полученной темы.

Контрольные вопросы

1. Поясните термины: проект; вид; тема; экстент темы; проект; компоновка; атрибутивная таблица.

2. Какие типовые функции анализа применимые к Grid-темам вы знаете?

3. Каковы особенности работы с Таблицей содержания Вида.

Литература

1. ArcView GIS – Руководство для пользователя

2. Королев Ю.К. Общая геоинформатика, Ч. 1, М: "Дата+", 1998 г.

3. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. –288 с.

4. Геоинформационные системы и методы их создания. – Калуга: изд-во Н. Бочкаревой, 1998, 252 с.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2

Тема: Применение ГИС–технологий в пространственных
статистических исследованиях

Продолжительность 4 часа

Основная цель работы: изучение особенностей применения ГИС ArcView 3.1 при ландшафтном геохимическом анализе урбанизированных территорий.

Задание: используя пространственные данные суммарного показателя загрязнения и содержания тяжелых металлов в почве и снежном покрове г. Саранска проведите анализ загрязнения с учетом функционального и ландшафтного зонирования территории.

Ход работы:

1. Запустите программу ArcView.
2. Откройте ГИС-проект City2. (c:\Esri\city\city2.apr)
3. В виде "Город" представлены слои (темы): реки, точки взятия проб снега и почвы.
4. Подключите в вид shape-файлы карт функционального зонирования и первичных восстановленных природных ландшафтов (View_Add Theme). Задайте этим темам (меню Theme_Edit legend…) тип легенды (Legend Type) уникальное значение (Unique Value), укажите атрибут по которому настраивается легенда (Values Field).
5. Запустите опцию (View-GeoРrocessing Wizard), выберите пункт объединения данных по расположению (Assign data by location: Spatial Join). Укажите атрибутивные таблицу к которой присоединяются данные (Select a theme to assign data to) и от которой данные берутся (Select a theme to assign data from) и нажмите на кнопку Finish.
6. Удалите в результирующей таблице ненужные поля с помощью редактора таблицы. Экспортируйте полученный файл (File-Export) в виде TXT-файла.
7. Сделайте активной точечную тему взятых проб. С помощью построителя запроса (Query Builder) задайте условие выбора проб для определенной функциональной или ландшафтной зоны. (например: k_zone=1).
8. Откройте атрибутивную таблицу и выделите поле по которому проводится анализ.
9. Вычислите основные статистики для выбранной совокупности проб Field-Statistics. На основе полученных статистических данных постройте графики с использованием средств Microsoft Office. Оформите отчет.

Контрольные вопросы:

1. Для каких целей может применяться GeoРrocessing Wizard?

2. Какие приемы ГИС-технологий можно использовать при выявлении причинно следственных связей?

3. Какие графики можно построить средствами ArcView?

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3