Рабочая программа по дисциплине Анализ и прогноз уровня загрязнения атмосферы, океана и вод суши Специальность 020804 геоэкология
| Вид материала | Рабочая программа |
- Утверждаю, 147.55kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования по направлению, 516.15kb.
- C. Исследование атмосферы и океана оптическими методами, 41.93kb.
- C. Исследование атмосферы и океана оптическими методами, 39.28kb.
- C. Исследование атмосферы и океана оптическими методами, 41.81kb.
- Уутверждаю, 205.02kb.
- А. Л. Чижевский Челябинск, 1943, 39.25kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Учет и анализ банкротств» специальность 060500 «Бухгалтерский, 128.85kb.
- «Формы загрязнения природной среды. Загрязнители атмосферы, гидросферы, литосферы., 361.41kb.
- Геология месторождений полезных ископаемых специальность 020804 – геоэкология содержание, 54.54kb.
6. Опыт разработки геоэкологической ГИС г. Саранска
На основе созданной системы пространственных данных были выполнены проблемно-ориентированные ГИС-проекты по наиболее актуальным направлениям природоохранной деятельности: анализ загрязнения атмосферного воздуха; геохимический анализ состояния почвы и снегового покрова; анализ транспортной ситуации; природный комплекс и озеленение; медико-экологический анализ; автоматизированное рабочее место эколога-экономиста (расчет платежей предприятий города за природопользование); автоматизированное рабочее место эколога-эксперта; анализ потенциала самоочищения геоэкосистемы города; анализ радиационной обстановки.
Проведенные с применением ГИС-технологий исследования позволили получить следующие наиболее значимые результаты: создание комплексной ландшафтно-геохимической карты г. Саранска по методике Н. С. Касимова; карты загрязнения снежного покрова и почв г. Саранска (сопряженный анализа карт содержания микроэлементов в почвенном и снежном покровах); функциональное зонирование городской территории; карты оценочной и типологической классификации детской заболеваемости по педиатрическим участкам по методике В. С. Тикунова; создание карты выбросов стационарными промышленными источниками; пространственно-статистический анализ влияния загрязнения окружающей среды на здоровье детей; создание карты расчетных выбросов городским автотранспортом; создание карты рассеивающей способности атмосферы г. Саранска. Пространственный анализ влияния промышленных источников сбросов на протекающую по территории города реку Инсар выполнен с использованием построенной для этого имитационной модели «Река», основанной на "Методике расчета предельно допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами" (ВНИИВО, Харьков, 1990).
Экологическая ситуация усугубляется наложением в ряде мест города максимальных автотранспортных и промышленных выбросов. Выполненные полевые исследования и результаты моделирования загрязнения окружающей среды (свинец, оксид углерода, диоксид серы, углеводороды, сажа, оксид азота и др.) позволили выделить важнейшие источники, ухудшающие городскую среду, и оценить состояние экосистем.
Наиболее загрязненным районом города по совокупности основных поллютантов, поступающих в атмосферный воздух, является центральный. Существенных различий в качестве воздуха северо-западного и северо-восточного районов не наблюдается. Уровень загрязнения юго-западного района в 1,4–2 раза ниже и по существующей гигиенической классификации относится к допустимому уровню.
Для определения оптимальной нагрузки на атмосферный воздух необходимо прежде всего знать потенциал рассеивающей способности атмосферы, под которым понимается комплекс метеорологических условий, характерных для той или иной местности и способствующих как накоплению примесей в атмосфере, так и ее самоочищению. Одними из главных метеорологических параметров, влияющих на рассеивание примесей в атмосфере являются скорость и направление ветра. На основе электронного топографического плана территории г. Саранска при помощи геоинформационной системы ArcView 3.1 была составлена карта ветрового режима в виде поправочных коэффициентов изменения скорости ветра. При этом учитывались экспозиция склонов, продуваемость преобладающими ветрами (параллельные ветру, наветренные и подветренные), положение в рельефе (верхние, средние и нижние участки склонов), этажность городской застройки, распределение зеленых массивов.
Геохимические особенности городской среды г. Саранска. Важнейшей частью работы является эколого-географическая оценка загрязнения окружающей среды. Для этого на подготовительном этапе в ГИС-проекте был построен комплекс электронных карт, включающий моноэлементные карты содержания тяжелых металлов в разных депонирующих средах, карты суммарных показателей загрязнения, а также карта сопряженного анализа содержания микроэлементов в почвенном и снежном покровах экосистем г. Саранска. Применение функций пространственной статистики модуля расширения Spatial Analist к полученным ранее картам (ландшафтной, функционального зонирования и др.), а также использование корреляционного, дисперсионного анализа, описательных статистик и графических возможностей пакета “Statistica” позволили оценить степень и характер загрязнения, особенности геохимической трансформации городской среды многими поллютантами.
К основным факторам, определяющим геохимическую трансформацию среды г. Саранска, отнесены антропогенная нагрузка, физико-химические свойства почв и положение в рельефе.
В результате картографического моделирования содержания микроэлементов в почвенном и снежном покровах были составлены аналитические карты, на которых отражены техногенные геохимические аномалии. По величине суммарного показателя пылевой нагрузки на территории города преобладают слабый и очень слабый уровни загрязнения. На основе моделирования содержания тяжелых металлов в снежном покрове и почвах составлена прогнозная карта динамики загрязнения окружающей среды территории г. Саранска.
Данные атмогеохимического и литохимического картирования указывают на ведущую роль свинца в загрязнении окружающей среды города. Наибольшие его концентрации наблюдаются в элювиально-аккумулятивных ландшафтах с выщелоченными черноземами.
На территории города выделены функциональные зоны (агротехногенная, рекреационно-лесо-парковая, рекреационно-парково-садовая, селитебная, промышленная, транспортная, водная). В упрощенном виде выделенные зоны представлены на рис. 3. Экологическая оценка городской среды и ее составляющих проведена на основе комплексного анализа городских ландшафтов. В качестве базовой основы в работе использовалась карта природных (естественных) ландшафтов города, на базе которой создана карта техногенных городских ландшафтов. В процессе проведенного моделирования создана серия тематических карт, включающая архитектурно-планировочные (функциональные зоны, зоны удаленности от источников выбросов загрязняющих веществ, высотности застройки, степень озелененности участков городской территории), карты потенциальной рассеивающей способности атмосферы, содержания пыли в снеге и почвах (моно- и полиэлементные), медико-социально-экологические (детская заболеваемость бронхиальной астмой и дерматитами, результаты социологического опроса и др.).
Медико-социально-экологические проблемы города. Методами пространственного статистического анализа оценивалось влияние различных факторов на аллергическую заболеваемость детей г. Саранска. Проведенные исследования подтверждают связь повышенной распространенности аллергических заболеваний, в частности бронхиальной астмы и дерматита у детей, близостью автомагистралей и промышленных источников выбросов загрязняющих веществ в атмосферу. При этом увеличение заболеваемости бронхиальной астмой, вероятно, связано с влиянием диоксида серы, оксида углерода и свинца, а заболеваемость дерматитом в определенной мере зависит от содержания в атмосферном воздухе повышенных концентраций бенз/а/пирена и от увеличения пылевой нагрузки.
Для оценки субъективного восприятия населением качества среды обитания с участием автора был проведен социологический опрос населения. При проведении опроса применялась квотная модель выборки. В качестве обоснования структуры выборочной и генеральной совокупности использовались три параметра: пол, возраст и район проживания респондентов. Были рассмотрены следующие аспекты субъективной оценки экологической безопасности населения: источники экологической информации, оценка экологической ситуации в городе и районе проживания, основные источники загрязнения, приоритетные экологические проблемы, влияние негативных экологических факторов на здоровье и пути решения природоохранных проблем. По приоритетности существующих в городе экологических проблем ответы респондентов распределились следующим образом: «загрязнение воздуха» – 42,2 %, «загрязненность водных объектов» – 25,2 %, «загрязненность продуктов питания» – 19,7 %. Подавляющее большинство опрошенных (96 %) считают, что экологические условия проживания непосредственно влияют на состояние здоровья. Причем среди других факторов, которые способствуют ухудшению здоровья населения загрязнение окружающей среды стоит на первом месте (35, 8 % опрошенных).
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева»
Кафедра геоэкологии и ландшафтного планирования
Учебно-методический комплект дисциплины: Анализ и прогноз уровня загрязнения атмосферы, океана и вод суши
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ
по дисциплине Анализ и прогноз уровня загрязнения атмосферы, океана и вод суши
Специальность 020804 геоэкология
Саранск
2007
МЕТОДИЧЕСКИХ УКАЗАНИЙ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1
Тема: Построение карт загрязнения снежного покрова с помощью геоинформационных технологий.
Продолжительность 4 часа
Цель работы: научиться использовать геоинформационные технологии для построения карт по данным наблюдений.
Задание: Используя данные значений суммарного показателя загрязнения снежного покрова г. Саранска постройте с помощью ГИС ArcView 3.1 (модуль Spatial Analyst) карту уровней загрязнения снежного покрова. Используя электронные карты функционального зонирования, первичных восстановленных ландшафтов и др. выполните анализ построенной карты.
1. Нанесение на карту точек взятия проб. Ввод в ГИС информации о концентрациях загрязняющих веществ.
2. Построение электронной карты содержания загрязняющих примесей в снежном покрове. Выявление зон аномальности. Подготовка бумажной копии карты.
3. Анализ карты.
Введение
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:
.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 |
| 1 | Марганец | Mn | 700 | 800 | 1500 |
| 2 | Никель | Ni | 46 | 40 | 4 |
| 3 | Кобальт | Co | 14 | 8 | 5 |
| 4 | Титан | Ti | 4670 | 4600 | * |
| 5 | Ванадий | V | 72 | 100 | 150 |
| 6 | Хром | Cr | 135 | 200 | 6 |
| 7 | Молибден | Mo | 1.8 | 2 | * |
| 8 | Цирконий | Zr | 200 | * | * |
| 9 | Ниобий | Nb | 9 | * | * |
| 10 | Медь | Cu | 68 | 20 | 3 |
| 11 | Свинец | Pb | 20 | 26 | 32 |
| 12 | Серебро | Ag | 0,1 | * | * |
| 13 | Цинк | Zn | 45 | 50 | 23 |
| 14 | Олово | Sn | 2 | 10 | * |
| 15 | Галлий | Ga | 5,6 | * | * |
| 16 | Берилий | Be | 0,7 | 6 | * |
| 17 | Скандий | Sc | 9 | * | * |
| 18 | Йттрий | Y | 16,6 | 5 | * |
| 19 | Иттербий | Yb | 1,9 | 0.3 | * |
| 20 | Фосфор | P | 300 | 800 | * |
| 21 | Литий | Li | 30 | 30 | * |
| 22 | Стронций | Sr | 150 | 300 | * |
| 23 | Барий | Ba | 330 | 500 | * |
* – 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 | ||||
| 1 | Низкий | Допусти- мая | 8 – 16 | 32 – 64 | Наиболее низкий уровень заболеваемости детей и минимальная частота встречаемости среднефункциональных отклонений |
| 2 | Средний | Умеренно опасная | 16 – 32 | 64 – 128 | Увеличение общей заболеваемости |
| 3 | Высокий | Опасная | 32 – 128 | 128 – 256 | Увеличение общей заболеваемости, числа часто болеющих детей, детей с хроническими заболеваниями, нарушениями функционального состояния сердечно-сосудистой системы |
| 4 | 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.
- Из среды Windows запустите ArcView.
- Создайте новый Вид. Используйте кнопку New в окне проекта Untitled при выбранной закладке Views.
- Задайте рабочий каталог, т.е. каталог куда будут записываться все создаваемые данные. (File-Set Working Directory). Обычно там, где находятся исходные файлы.
- Добавьте в Вид необходимые Темы (View-Add Theme) представленные shp-файлами.
- 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.
- Перейдите в окно Вида. Добавьте данные как Тему Событий из меню View-Add Event Theme.
- 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..
- Высветите добавленную Тему и сделайте ее активной.
- Построим по новой Теме интерполяционную Grid-тему (Surface-Interpolate Grid).
- 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.
- В следующем окне задайте метод (Method) Spline, укажите поле исходной таблицы по которому создается Grid-тема (Zvalue Field). Задайте Тип (Type) Tension. Нажмите Ok.
- Щелкните по квадратику в легенде, чтобы высветить Grid-тему. Сделайте ее активной. Отредактируйте если необходимо легенду.
- Для создания зон уровней загрязнения в Grid-теме выполните переклассификацию (Analysis-Reclassify).
- В диалоговом окне нажмите кнопку classify и задайте число зон (Number of classes). Нажмите Ok. Отредактируйте легенду полученной темы.
Контрольные вопросы
- Поясните термины: проект; вид; тема; экстент темы; проект; компоновка; атрибутивная таблица.
- Какие типовые функции анализа применимые к Grid-темам вы знаете?
- Каковы особенности работы с Таблицей содержания Вида.
Литература
- ArcView GIS – Руководство для пользователя
- Королев Ю.К. Общая геоинформатика, Ч. 1, М: "Дата+", 1998 г.
- Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. –288 с.
- 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:
- Запустите программу ArcView.
- Откройте ГИС-проект City2. (c:\Esri\city\city2.apr)
- В виде "Город" представлены слои (темы): реки, точки взятия проб снега и почвы.
- 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).
- 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.
- Удалите в результирующей таблице ненужные поля с помощью редактора таблицы. Экспортируйте полученный файл (File-Export) в виде TXT-файла.
- 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).
- Откройте атрибутивную таблицу и выделите поле по которому проводится анализ.
- 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
Тема: Применение ГИСтехнологий при создании и анализе карт загрязнения окружающей среды г. Саранска
Продолжительность 4 часа
Основная цель работы: изучение особенностей применения ГИС ArcView 3.1 при создании и анализе карт загрязнения окружающей среды урбанизированных территорий.
Задание: используя пространственные данные суммарного показателя загрязнения почвы и снежного покрова г. Саранска постройте карту динамики загрязнения городской окружающей среды и выполните ее анализ.
Теоретическая часть:
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).
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). Определялась концентрация 40 химических элементов.
Основными геохимическими показателями, характеризующими загрязнение, являются коэффициент концентрации химических элементов (Кс) и суммарный показатель загрязнения (Zc).
Суммарный показатель загрязнения представляет собой сумму превышений коэффициентов концентраций химических элементов, накапливающихся в аномалиях и рассчитывается по формуле:
, где n – количество аномальных элементов, Kci – коэффициент концентрации i-ого химического элемента
Учитывались химические элементы, коэффициент концентрации которых Ксi > 2.
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.
Таблица – Ориентировочная оценочная шкала опасности загрязнения почв и снежного покрова по суммарному показателю загрязнения и величине пылевой нагрузки
| № п/п | Уровень загрязнения | Категория загрязнения | Значение суммарного показателя загрязнения | Величина пылевой нагрузки, кг/км2сут. | |
| почв | cнежного покрова | ||||
| 1 | Низкий | Допусти- мая | 8 – 16 | 32 – 64 | <200 |
| 2 | Средний | Умеренно опасная | 16 – 32 | 64 – 128 | 200 – 450 |
| 3 | Высокий | Опасная | 32 – 128 | 128 – 256 | 450 – 800 |
| 4 | Очень высокий | Чрезвычайно Опасная | > 128 | > 256 | > 800 |
Ход работы:
- Запустите программу ArcView.
- Откройте ГИС-проект City1. (c:\Esri\city\city1.apr)
В виде "Город" представлены слои (темы): кварталы, реки, дороги.
- Подключите в вид точечные слои суммарных показателей загрязнения снежного покрова и почвы.
Откройте окно проекта city1 (меню Window-city1.apr). Выберите в этом окне "Tables" (Таблицы). Нажмите на кнопку добавить "Add". В окне добавления таблицы (Add table) выберите файл значений суммарного показателя загрязнения почвы (sum_soil.dbf). Аналогично добавьте файл значений суммарного показателя загрязнения снега (sum_snow.dbf).
Далее откройте окно вида (View1) и с помощью меню View-Add_Event_Theme добавьте точечные темы на основе таблиц sum_soil.dbf и sum_snow.dbf.
- Постройте непрерывные полигональные карты (Grid-темы) суммарных показателей снега и почвы.
Выполните команду меню Surface-Interpolated_Grid. В появившемся диалоговом окне задайте размеры строящейся карты (Output_Grid_Extent) как размеры темы «кварталы» (Same as кварталы), а размер стороны ячейки карты задайте равным 100 м (Output_Grid_Cell_Size).
- Преобразуйте построенные карты в карты уровней загрязнения (см. табл. 1). Каждому уровню загрязнения соответствует одно целочисленное значение. Причем, если уровням загрязнения почв соответствуют числа 1, 2, 3, 4, а уровня загрязнения снега соответствуют числа 10, 20, 30, 40, то результат арифметического сложения двух карт позволит судить о вкладе слагаемых загрязнения снега и почв. Например, полученное в результате сложения число 41,
- С помощью картографического калькулятора выполните cложение карт уровней загрязнения снега и почвы (). Щелкните мышкой вначале на названии первой "суммируемой" карты, затем щелкните по знаку "+" и по названию второй карты. Нажмите кнопку "Вычислить" (Evaluate) для выполнения операции сложения карт.
- Преобразуйте легенду и вид карты в соответствии с методическими указаниями, чтобы на карте наблюдались зоны реликтового, устойчивого, прогрессирующего загрязнения.
- Подготовьте с помощью меню …. карты к печати. Правильно расположите отображаемые в виде темы. Точечные и линейные слои должны находиться над полигональными. Задайте масштаб и выведите на карту масштабную линейку. Задайте заголовок карте и легенду.
- С помощью меню Export сохраните подготовленные карты в виде TIF-файлов в рабочем директории.
- Подготовьте отчет в редакторе Microsoft Word. В отчете приведите анализ полученных карт.
Контрольные вопросы:
1. Какие типовые функции анализа применимые к Grid-темам вы знаете?
2. Поясните термины: экстент темы; проект; компоновка; атрибутивная таблица.
3. Каковы особенности работы с Таблицей содержания Вида.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4
Тема: Интегральные показатели оценки качества воды и загрязненности рек и водоемов
Продолжительность 4 часа
Основная цель работы: ознакомление с ППП "Гидрохимия", предназначенного для комплексной оценки качества воды и загрязненности рек и водоемов.