Материал: Комплексные проблемы техносферной безопасности. материалы Международной научно-практической конференции. Колодяжный С.А., Небольсин В.А

УДК 556.535.8(470.324)

Е.Г. Нефедова

ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ УТОЧНЕНИЯ МЕХАНИЗМОВ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА КАЧЕСТВО ВОДЫ МАЛЫХ РЕК ПЕСЧАНКА И ТАВРОВКА

В ходе полевых исследований было выявлено нарушение режима биогенных элементов в реках Песчанка и Тавровка, протекающих в пределах урбанизированной территории (г. Воронеж). Инвентаризация источников воздействия позволила выявить наиболее вероятные потенциальные источники ухудшения качества воды в рассматриваемых малых водотоках. Для уточнения механизмов поступления биогенных элементов в реки из основных антропогенных источников были построены регрессионные модели, отражающие зависимость содержания поллютантов от количественных параметров внешних источников и внутренних условий в водотоке

Ключевые слова: качество воды, малые водотоки, антропогенное загрязнение, регрессионные модели

Малые водотоки урбанизированной территории, подверженные высокой антропогенной нагрузке, являются очень уязвимыми к негативным внешним воздействиям, что проявляется в ухудшении качества их вод, нарушении естественного гидрологического режима и других негативных последствиях [1-5]. В ходе наблюдений на реках Песчанка и Тавровка в 2015-2017 гг. было выявлено устойчивое нарушение режима биогенных элементов [2]. Инвентаризация источников воздействия, сосредоточенных на водосборах малых рек, позволила выявить среди них доминирующие [4]. Для проверки адекватности намеченных механизмов антропогенного воздействия на водные объекты построены регрессионные модели. Полученные в ходе полевых наблюдений ряды данных позволили сформировать выборки, которые имеют свои особенности. Основной из них является малое количество наблюдений (17 на Тавровке и 19 на Песчанке). Меньшее количество наблюдений на р. Тавровка обусловлено исключением из ряда наблюдений значений, полученных для периода весеннего половодья, так как они слишком велики, и в ходе статистической обработки данных было установлено, что это артефакты. Как отмечается в [3], надежно установить слабые связи можно только при большой численности наблюдений (около 100 и больше), а в малых выборках с достаточной степенью надежности можно выявить только тесные связи. Это обусловливает особенности полученных моделей и их ограничения, в том числе риск воздействия случайных погрешностей на результаты моделирования. Кроме того, малый объем выборки обусловливает возможность анализа влияния только одного-двух факторов на рассматриваемый показатель [3]. В связи с этим из всего многообразия источников и механизмов антропогенного воздействия на водотоки (рис. 1, 2) были выбраны только основные.

Рис. 1. Механизмы поступления поллютантов в р. Песчанка

101

Рис. 2. Механизмы поступления поллютантов в р. Тавровка

Поскольку основным источником антропогенного воздействия на р. Песчанка является эмиссионная нагрузка, в качестве одного из входов в модель выбраны среднемесячные значения индекса загрязненности атмосферы (ИЗА). В качестве преобладающего источника воздействия на р. Тавровка предполагается загрязненный поверхностный сток с водосбора, который формируется только при выпадении осадков. Поэтому одним из наиболее значимых входов в модель выступает количество осадков, выпавшее в течение недели, до отбора проб (именно на количество осадков, выпавших за этот временной интервал, отмечается наиболее явный отклик в содержании поллютантов). К сожалению, данные о пространственновременном распределении удобрений на водосборе отсутствуют, что делает невозможным их непосредственный учет в модели. Как было выявлено в ходе оценки антропогенной нагрузки на исследуемые водные объекты, наибольший вклад в нагрузку на р. Песчанка вносит катион аммония, а на р. Тавровка – фосфаты [2]. Поэтому при моделировании антропогенного воздействия наибольшее внимание было уделено именно этим компонентам. Модели построены для устьевых частей обеих рек как замыкающих створов, в которых суммируется все хозяйственное влияние, оказываемое на водосбор.

Перед началом моделирования все входящие параметры были проверены на соответствие нормальному закону распределения при помощи критерия Колмогорова-Смирнова (в пакете STATISTICA 13). Было выявлено, что все исследуемые параметры подчиняются нормальному закону распределения, и это обусловило выбор в пользу параметрических моделей. В качестве независимых переменных при построении нелинейной регрессионной модели были выбраны среднемесячные значения ИЗА – как главный внешний показатель антропогенного воздействия, и содержание растворенного в воде кислорода – как главный внутренний фактор преобразования соединений азота в водном объекте.

Модель строилась в пакете STATISTICA 13 при помощи Advanced models > Nonlinear estimation. Заданное уравнение регрессии имеет вид:

y = constant + param1*x1+ param2*log(x2), (1)

где y – содержание катиона аммония; x1 – среднемесячные значения ИЗА; x2 – содержание растворенного в воде кислорода.

В качестве метода оптимизации был выбран метод Левенберга–Марквардта.

Значения константы и параметров, оцененные при помощи модели следующие: constant = 21,48; param1 = -0,22; param2= -3,1. Коэффициент детерминации полученной модели равен примерно 0,82 (то есть вариация независимых переменных объясняет около 82 % вариации зависимой переменной), критерий Фишера равен 24,1, уровень значимости – 4*10-6. Это позволяет считать выявленную связь достоверной.

102

В программе STATISTICA также построена нелинейная регрессионная модель для фосфатов в устьевой части р. Тавровка. В качестве входных параметров были выбраны содержание растворенного кислорода как один из наиболее важных факторов преобразования и обезвреживания веществ в водотоке, а также количество осадков как внешний фактор, позволяющий косвенно судить о величине антропогенной нагрузки (об объеме поступления удобрений с полей при их смыве осадками). Механизм построения модели аналогичен таковому для р. Песчанка (Advanced models > Nonlinear estimation), однако уравнение регрессии имеет иной вид:

где y – содержание фосфатов; x1 – количество осадков, выпавшее в течение недели до даты отбора; x2 – содержание растворенного кислорода.

В качестве метода оптимизации был также выбран метод Левенберга–Марквардта. Значения параметров уравнения, оцененные при помощи модели следующие: constant

= 3,7; param1 = -0,41; param2 = 0,25. Для обеих независимых переменных выбрана логнормальная зависимость, т.к. они имеют явно выраженную левостороннюю асимметрию. Коэффициент детерминации модели равен 0,63, критерий Фишера (F) – 7,96, значимость F – 0,002. Эта модель является статистически достоверной с высоким уровнем надежности. Однако значение коэффициента детерминации ниже 0,7 заставляет предположить, что в модели учтены не все факторы, оказывающие влияние на содержание основного поллютанта в водотоке. Одной из возможных причин невысокого коэффициента детерминации может также являться более сложная зависимость между рассматриваемыми параметрами, неучтенная в модели.

Выводы. Построенные регрессионные модели подтверждают предположение о влиянии основных источников антропогенного воздействия на содержание ведущих поллютантов в исследуемых малых водотоках. При этом связь между внешним фактором воздействия (загрязненность атмосферы) и содержанием катиона аммония в р. Песчанка удовлетворительно описывается линейной зависимостью. Содержание фосфатов в р. Тавровка зависит от влияния внешнего источника (смыв поллютантов осадками с поверхности водосбора) нелинейно. Это может быть связано с тем, что в р. Песчанка скорость отклика качества воды на изменение загрязненности атмосферы достаточно высока вследствие постоянного действия источника загрязнения, быстрого поступления поллютантов с поверхностным стоком, что вызвано обилием запечатанных территорий и ослабленной буферной способностью защитных зон, которые не могут эффективно сдерживать такую высокую нагрузку. В р. Тавровка, напротив, низкая доля запечатанных территорий и обилие зеленых зон препятствуют быстрому поступлению загрязненного стока в водный объект, и создают условия для трансформации поллютантов по пути от источника до водного объекта. Кроме того, при попадании соединений фосфора в водоток, происходит их утилизация живыми организмами, что усложняет характер отклика качества воды на воздействие внешнего источника загрязнения в каждом конкретном случае.

Интересно, что зависимость между содержанием основного поллютанта и концентрациями растворенного кислорода в обоих случаях не является линейной. Это может быть обусловлено, с одной стороны, сложностью внутриводных процессов в водотоках, а, с другой стороны, малый ряд наблюдений может искажать характер реальной зависимости между этими переменными. В последнем случае увеличение продолжительности периода наблюдений может привести к смене характера выявленной зависимости между этими показателями.

Полученные на сегодняшний день модели дают только общее представление о воздействии внешних источников на качество природных вод. Для снижения случайных погрешностей расчета, уточнения характера связи между внешними факторами и качеством воды обследованных водных объектов, а также для включения в модель неучтенных факторов необходимо увеличить продолжительность ряда наблюдений. Кроме того, задачей первостепенной важности является получение сведений о пространственно-временном распре-

103

делении удобрений на водосборе р. Тавровка и особенностях их поступления в водоток. Модель, построенную для р. Песчанка, можно углубить учетом количественных показателей пространственно-временного распределения поллютантов, поступающих в атмосферу от конкретных источников.

Решение этих перспективных задач моделирования антропогенной нагрузки на обследованные малые водотоки позволит получить более точные сведения о воздействии внешних факторов на качество природных вод. Это, в свою очередь, будет способствовать повышению эффективности мероприятий по снижению антропогенного воздействия и реабилитации водных объектов, а также даст возможность дальнейшего прогнозирования отклика малых рек на внешние воздействия с возможностью их контроля.

Литература

1.Болгов М.В. Экспериментальные исследования водно-физических свойств городских почв Ростова Великого / М.В. Болгов, Т.Ю. Голубаш // Изв. РАН. Сер. Географ. – 2009.

–№ 3. – С. 107-117.

2.Дмитриева В.А. Антропогенное загрязнение малых водотоков Воронежской городской агломерации / Дмитриева В.А., Нефедова Е.Г. // Морские биологические исследования: достижения и перспективы: в 3-х томах: сборник материалов Всероссийской научнопрактической конференции с международным участием, приуроченной к 145-летию Севастопольской биологической станции (Севастополь, 19–24 сентября 2016 г.). – Севастополь: ЭКОСИ-Гидрофизика, 2016. – Т. 3. – С. 73-76.

3.Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев.

–5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.

4.Нефедова Е.Г. Применение ГИС-технологий в рамках экологической диагностики состояния малых водотоков города Воронежа / Е.Г. Нефедова // ГИС-картографирование в регионах России: Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции, 20 декабря 2016. – Воронеж, 2016. – С. 80-82.

5.Chelsea Nagy R., Graeme Lockaby B., Latif Kalin, Chris Anderson Effects of urbanization on stream hydrology and water quality: the Florida Gulf Coast // Hydrological processes No 26. – 2012. – DOI 10.1002/hyp.8336. – p. 2019-2030.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет»

Ye.G. Nefedova

NONLINEAR REGRESSION MODELING TO TEST OF HYMAN IMPACT TO WATER

QUALITY IN PESCHANKA AND TAVROVKA SMALL RIVERS

Transformation of biogenic elements natural cycle was revealed due to field observations of rivers Peschanka and Tavrovka that flows through urban area (Voronezh city). Stocktaking of pollution sources let us reveal the most possible sources of deterioration of water quality in observed small rivers. Regression models were built for testing mechanisms of biogenic elements inflow to rivers from the main anthropogenic sources. These models reflect relation between pollutants content and parameters of external sources and internal conditions of streams

Key words: water quality, small streams, anthropogenic pollution, regression models

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Voronezh State University»

104

УДК 551.582.2

И.И. Ульшин, А.В. Левченко ОСОБЕННОСТИ ГОДОВОГО ХОДА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В РАЙОНЕ ВОРОНЕЖА

Рассмотрены основные взгляды современных ученых на изменения климата и их причины. Показано изменение приземного температурного режима в последние десятилетия в районе Воронежа и в Центрально-Черноземном районе. Представлен годовой ход температуры воздуха, определены его гистерезисные свойства и количественные показатели происходящих погодно-климатических изменений

Ключевые слова: изменение климата, данные реанализа, годовой ход, гистерезисные свойства

Впоследние годы особую значимость приобрела одна из важнейших глобальных проблем, стоящих перед человечеством в XXI веке, – проблема изменения климата. Наряду с другими факторами повышенному вниманию со стороны СМИ способствовало недавнее заявление президента США о возможном выходе этой страны из Парижских соглашений по климату. В этой связи следует указать, что наряду с природными факторами заметное влияние на атмосферные и гидросферные процессы оказывает, как принято считать, хозяйственная деятельность человека, связанная, прежде всего, с выбросами, так называемых парниковых газов в результате сжигания ископаемого топлива. Следует заметить, что существует и иная точка зрения, согласно которой влияние человечества на климат сильно преувеличено, а наблюдаемое потепление представляет собой просто восходящую ветвь долгопериодических колебаний. С учетом вышесказанного целью настоящей работы является получение и анализ приземного годового хода температуры воздуха на Европейской территории России (ЕТР) на примере города Воронежа, а также количественная оценка произошедших и ожидаемых изменений и выявление гистерезисных свойств у годового распределения приземной температуры воздуха.

Рост средней температуры воздуха у поверхности земли, наблюдаемый в последние десятилетия и называемый в СМИ глобальным потеплением, сам по себе не вызывает сомнений. В качестве причин ученые называют как внешние по отношению к Земле факторы (циклическая природа солнечной активности, нестабильность параметров орбиты и оси вращения Земли и т.д.), так и внутренние факторы (движения литосферных плит и изменения рельефа; флуктуации атмосферных и океанических течений; изменение прозрачности атмосферы и еѐ состава в результате вулканической активности Земли; изменение отражательной способности поверхности Земли; изменение количества тепла в глубинах океана). Наконец, одной из важнейших причин климатических перемен большинство ученых называют рост содержания

ввоздухе парниковых газов. В Четвѐртом оценочном докладе МГЭИК констатирована 90 % вероятность того, что большая часть температурных изменений вызвана именно повышением концентрации этих газов, связанных с человеческой деятельностью [1].

Врезультате влияния указанных факторов отмечаются различные последствия, которые далеко не исчерпываются ростом температуры воздуха. Температурные вариации приводят к повышению уровня моря, к изменению количества и характера осадков, к увеличению площади пустынь, к отступлению ледников, смещению границ вечной мерзлоты и морских льдов. Кроме того, увеличивается частота и интенсивность климатических аномалий и экстремальных погодных явлений, становятся реальными угрозы снижения урожайности сельскохозяйственных культур, вымирания отдельных биологических видов и, в конечном итоге, продовольственной безопасности людей.

Следует заметить, что наблюдающееся потепление развивается по-разному в разных регионах Земного шара. К примеру, в силу различной теплоемкости суши и воды и затрат энергии на испарение с 80-х годов прошлого века температура над сушей выросла вдвое больше, чем над океаном [2]. Северное полушарие нагревается быстрее, чем южное, однако,

вотдельные годы прирост средней температуры обеспечивает в основном южное полушарие. В Арктике темпы потепления существенно превышают среднемировые нормы.

Для выявления особенностей температурного режима ЕТР был проведен анализ ре-

105