Глава 2. Выполнение теоретической части

В ходе прохождения преддипломной практики была добавлена теоретической информация, касающаяся методик оценки рассредоточенного загрязнения.

Классификация моделей рассредоточенных источников имеет сложную структуру, так как все они имеют множество признаков, по которым возможно дифференцирование. Классификацию можно проводить по цели работы, времени выполнения, пространству, принадлежности к типу математического моделирования. В работе будет использоваться разделение моделей на основе их принадлежности к определенному типу математического моделирования. Сложились два направления, отличающиеся использованием информации: эмпирические модели и детерминированные модели [12].

Эмпирические модели. Они не содержат физически обоснованной функции, которая связывала бы данные изучаемой системы с характеризующими ее параметрами. При создании таких моделей согласование данных основывается на статистической обработке экспериментальных данных, на методах теории вероятности и математической статистики [7]. Точность и надежность эмпирических моделей повышается с увеличением числа наблюдений за изучаемой системой.

При этом эмпирические методы расчета разрабатываются и совершенствуются на основе обработки большого объема данных мониторинга, относящихся к разным типам ландшафта в разные гидрологические периоды. Эти методы просты в использовании, не нуждаются в большом количестве исходной информации для предварительных прогнозов, требующихся при разработке решений. Недостаток - маловероятная полезность при анализе экстремальных ситуаций.

Среди эмпирических методов оценки диффузного загрязнения выделяют:

1. Метод постоянных концентраций. Основывается на предположении, что поступление загрязнителя через замыкающий створ рассматриваемого участка водосбора можно обозначить определенным значением концентрации изучаемого загрязнителя, независимым от времени [8].

2. Модуль стока поллютантов, или модуль химического стока. Он определяет количество поллютанта, которое поступает с единицы площади водосбора через замыкающий створ в единицу времени. Оценить модуль химического стока позволяют измерения его нагрузки.

3. Статистический метод Агентства по охране окружающей среды США. Поскольку концентрация загрязнителя в поверхностном стоке значительно колеблется даже в течение одного события (ливня), для характеристики загрязненности была введена средняя концентрация события (СКС). При наличии измерений СКС для серии ливневых осадков на конкретном водосборном участке можно сделать вывод о статистических характеристиках распределения СКС. Поэтому зная характеристики распределения СКС, можно без труда определить среднюю величину концентрации загрязнителя в ливневом стоке [3].

4. Регрессионные модели. На основе наблюдений на экспериментальных водосборах происходит разработка регрессионных моделей.

5. Количественная оценка поступления нефтепродуктов в речную сеть с нефтезагрязненных земель. В результате аварий во время процессов добычи и транспортировки такого углеводородного сырья как нефть большие площади территорий оказались загрязненными. Далее в процессе формирования поверхностного стока часть нефтепродуктов попадает в водотоки, вызывая загрязнение. Главным образом, происходит загрязнение рек малого и среднего порядков. На основе исследований был сделан вывод, что процент нефтезагрязненных земель и содержание компонентов нефти в водах рек тесно связаны [10, 11].

6. Модель «накопление - смыв». Она заключается в том, что накопление поллютантов происходит пропорционально времени, отделяющему момент исследования от последнего ливня, причем зависимость экспоненциальна [9].

7. Влияние размеров водосбора на смыв загрязняющих веществ. Размер водосбора характеризует величину нагрузки от неточечных источников, поскольку чем больше время достижения загрязняющим веществом замыкающего створа водосбора, тем большее число различных процессов включаются в изменение содержания изучаемого вещества. Для количественной характеристики влияния размера площади водосбора на смыв с его поверхности загрязняющих веществ вводится так называемый коэффициент доставки DR [1].

8. Универсальное уравнение почвенной эрозии. Для большинства сельскохозяйственных водосборов приоритетными загрязнителями по объемам поступление в водные объекты являются взвешенные вещества. Также следует сказать, что смываемые частицы почв влекут за собой в водоемы такие формы поллютантов, которые не вымываются поверхностным стоком.

В ходе работы над выпускной квалификационной работой были добавлены

9. Модель разделения базового потока. Подразумевает разделение стока на основной, являющийся долговременным, и прямой сток, появляющийся в результате выпадения осадков. Прямой сток является источником диффузного загрязнения. Нагрузка загрязнения от диффузных источников получается путем вычитания из общей загрязняющей нагрузки загрязнения от очечных источников [4].

10. Модель накопления осадков. Устанавливает связь между осадками и диффузным загрязнением в обход влияния точечных источников загрязнения и процессов гидрологического разделения [6].

11. Модель, основанная на применении искусственного интеллекта. Применение искусственного интеллекта (ИИ) для расчета и прогноза загрязнения является инновационным методом. ИИ в своих моделях использует искусственные нейронные сети, метод нечеткой логики и метод опорных векторов. Уже сейчас эти методы активно внедряются и применяются для прогнозирования загрязнения во всем мире, в том числе и качества воды.

Детерминированные, или физически обоснованные модели. В детерминированную модель изначально заложена предопределенность искомых данных параметров моделируемой системы теми процессами, которые в ней протекают. Действие детерминированной модели опирается на физические законы, опыт прошлых поколений, ранее полученные представления, которые формируют отклик системы на определенные гидрологические события или хозяйственные мероприятия. В зависимости от последовательности структуры природной системы в системе, детерминированную модель делят на концептуальные и физико-математические модели. Все они представлены системами дифференциальных уравнений.

Для построения детерминированных моделей рассредоточенного загрязнения потребует огромного количества данных для их калибровки, например, о процессе эрозии почв в пределах водосбора, химических, биологических, биохимических процессах в системе, виде поллютанта, его физических и химических свойствах [2].

В ходе преддипломной практики среди физически обоснованных была подробнее изучена модель экспортных коэффициентов. Эта модель учитывает взаимосвязь между поступлениями загрязнения от диффузных источников и типами землепользования, которая определяется площадью землепользования и коэффициентами экспорта загрязняющего вещества. Исследуемая территория разбивается на ячейки, каждая из которых – единица земли. Возможно разделение районов на границе земельного участка на подрайоны. Дальше рассчитывается поступление загрязняющих веществ в каждой ячейке, площадь и количество ячеек с одним типом землепользования, применяется принцип ближайшего соседства, определяются отношение атрибуции между ячейкой сетки и подрайоном, значения коэффициентов выбросов и общее загрязнение неточечными источниками [5].

В выпускной квалификационной работе для определения качества поверхностных вод Сосьвинского Приобья будет применяться метод количественной оценки поступления нефтепродуктов в речную сеть, разработанная В.М.Калининым специально для нефтезагрязненных территорий Западной Сибири [10,11].

Глава 3. Выполнение Практической части

Уже много лет качество вод малых рек нефтедобывающих регионов Западной Сибири проводит в смятение по причине высокого содержания нефтепродуктов, превышающие значение ПДК для рыбохозяйственных водоемов в десятки и сотни раз. Источники поступления нефтепродуктов в воды малых - нефтезагрязненные участки, находящиеся в пределах водосборов этих рек. Главной причиной образования нефтезагрязненных являются аварийные ситуации на внутрипромысловых нефтепроводах, в результате которых на земную поверхность выливаются нефтепродукты в больших количествах. Разливы нефти могут произойти в различных ландшафтных условиях, определяющих поведение нефтяных углеводородов в окружающей среде [17].

Для количественной оценки смыва загрязняющих веществ малых водосборов была выбрана река Хугот (верховья), расположенная в условиях средней тайги. Длина - 32,8 км, площадь водосбора - 344,3 км². Выделенная часть водосбора полностью находится в пределах Ем-Еговского лицензионного участка, лицензией на разработку которого владеет АО «РН-Няганьнефтегаз». Для оценки был выбран лишь участок реки, где активно ведется добыча нефтяных углеводородов (западная часть водосбора) и есть места без нефтепромысловых объектов.

Смыв растворенных нефтяных углеводородов определяется значением стока с водосбора. В свою очередь, распределение стока внутри водосбора неравномерно в пространстве и времени. Оно зависит от гидрологических функций и параметров ландшафта водосбора. По этой причине, интенсивность смыва нефти с поверхности водосбора также изменяется во времени и пространстве.

Для каждого ландшафтного комплекса характерны специфические гидрологические функции. На основании их однотипности все ландшафты можно разделить на различные типы стокоформирующих комплексов (СФК). СФК – часть водосбора реки, представленного совокупностью природных и техногенных комплексов, которые характеризуются однородностью условий формирования стока.

В ходе преддипломной практики была составлена карта-схема стокоформирующих комплексов водосбора верховьев реки Хугот с учетом антропогенной нагрузки (Приложение А).

Для подсчета модуля смыва нефти с водосбора верховьев Хугота Центром индустриального инжиниринга и геоинформатики (ЦИИГ) ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет» были получены акты и протоколы о содержании нефтепродуктов в почвах в местах разливов. Каждое место разлива будет нанесено на карту-схему, привязано к определенному СФК. Для каждого СФК будет посчитан модуль смыва НУВ, годовой вынос загрязнения (общий и от диффузных источников), оценена опасность для качества воды.

Заключение

В ходе прохождения практики на кафедре геоэкологии и природопользования Института наук о Земле были выполнены все цели и задачи, поставленные в начале работы. Удалось собрать и обработать теоретический и практический материал для дальнейшего написания выпускной квалификационной работы.

Существует множество моделей, которые используются для оценки рассредоточенных источников загрязнения. Их классификацию можно проводить по различным признакам – цель, время, пространство, принадлежность к типу математического моделирования. Выделяют два направления, различающиеся использованием информации: эмпирические модели, которые базируются на экспериментальной информации, и детерминированные модели, основой которых является теоретические представления о моделируемых процесса. В ходе практики были добавлены новые методы оценки рассредоточенных источников загрязнения, как эмпирические, так и детерминированные. Среди эмпирических моделей для дальнейшего исследования выбран метод количественной оценки поступления нефтепродуктов в речную сеть, разработанная В.М. Калининым специально для нефтезагрязненных территорий Западной Сибири.

На основе карт и космоснимов путем дешифрирования была создана карта-схема стокоформирующих комплексов водосбора верховьев реки Хугот, которая в дальнейшем послужит основой для нанесения точек разливов и анализа опасности каждого комплекса для качества вод и реки, и Сосьвинского Приобья.

Были получены данные о разливах нефтепродуктов в пределах водосбора верховьев Хугота – местоположение, глубина, концентрация. Эти данные будут необходимы при расчете модуля смыва нефти с каждого СФК и годовом выносе нефтяных углеводородов.

Список Литературы

1.  Dickinson W.T., Rudra R.P., and Wall G.J. Targeting remedial measures to control non-point source pollution // Water Res.Bull. – 1990. – Vol.26, No.3. – P.499-507.

2. Haith D.A. Models for analyzing agricultural nonpoint-source pollution. – IIASA Research Report RR-82-17. – IIASA, Laxenburg, Austria, 1982. – 29 p.

3. Huber W.C., Heaney J.P., Aggidis D.A., et al. Urban Rainfall-Runoff-Quality Data Base. – EPA-600/2-81-238 (NTIS PB82-221094), U.S. Environmental Protection Agency, Cincinatti, OH, 1982.

4.  Li K, Lin K R, Jiang T, Chen X H 2010 Res. Environ. Sci. 23– P.298-303.

5. Long-xi H, Fei H, Juan S 2011 «Method for calculating non-point source pollution distribution in plain rivers» Water Science and Eng. – P.83-94.

6. Lu J, Jiang L, Hao Y 2018 In AGU Fall Meeting Abstracts

7. Patil F.P., Pielou E.C., Water W.E. Statistical Ecology. – London, Pens.: Penn. State Univ.Press, 1971.

8. Results of the Nationwide Urban Runoff Program. Final Report. Volume I. NTIS PB 84-185552 / U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, 1983.

9. Water pollution aspects of urban runoff. Report 11030DNS01/69 (NTIS PB-215532). – American Public Works Association. Federal Water Pollution Control Administration, Washington, DC, 1969.

10. Калинин В.М. Вода и нефть (гидролого-экологические проблемы Тюменского региона). - Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2010. - 222 с.

11. Калинин В.М. Экологическая гидрология. Учебное пособие. - Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2008. - 148 с.

12. Кучмент Л.С., Демидов В.Н., Мотовилов Ю.Г. Формирование речного стока. Физико-математические модели. – М.: Наука, 1983. – 216 с.

13. Михайлов С.А. Диффузное загрязнение водных экосистем. Методы оценки и математические модели. - Барнаул: День, 2000. - 130 с.

14. Положения о порядке замещения должностей научно-педагогических работников в высшем учебном заведении Российской Федерации: приказ Минобразования РФ от 26.11.2002 № 4114.

15. Сайт Интитута наук о Земле [Электронный ресурс]. – URL: https://www.utmn.ru/inzem/about/struktura-instituta/kafedra-geoekologii.php (дата обращения: 19.05.2020).

16. Сайт Тюменского государственного университета [Электронный ресурс]. – URL: https://www.utmn.ru/o-tyumgu/tyumgu-today/istoriya/ (дата обращения: 19.05.2020).

17. Хорошавин В.Ю., Калинин В.М., Лужецкая А.В. Ландшафтно-гидрологический анализ территории с целью оценки качества поверхностных вод в условиях средней тайги Западной Сибири // Ландшафтоведение: теория, методы, ландшафтно-экологическое обеспечение природопользования и устойчивого развития материалы XII Международной ландшафтной конференции. 2017. С. 439-444.

18. Хорошавин В.Ю., Моисеенко Т.И. Вынос нефтяных углеводородов реками с территории нефтегазодобывающих районов севера Западной Сибири // Водные ресурсы, 2014. Т. 41. № 5. С. 518-529.

Приложение А