Экологическое состояние зеленых насаждений в условиях городской среды

24. Wang X., Shimizi-Sasamata M., Moskowitz M. A., Newcomb R., Lo E. N. Profiles of glutamate and GABA efflux in core versus peripheral zones of focal cerebral ischemia in mice // Neurosci. Lett. 2001. V. 313. № 3. P. 121-124.

25. Widdicombe J. Reflexes from the lungs and airways: historical perspective // J. Appl Physiol. 2006 V. 101. №. 2. P. 628-634.

Т. В. Беляков, Ю. А. Макарова

ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ ЗЕЛЕНЫХ НАСАЖДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

Данные рентгенофлуоресцентного анализа и построенные на их основании картосхемы распределения поллютантов позволили провести оценку состояния листвы зеленых насаждений Василеостровского района Санкт-Петербурга. Установленные закономерности показывают важность мониторинговых наблюдений для целей оптимизации затратных механизмов озеленения города.

Ключевые слова: экологический мониторинг, зеленые насаждения, реттенофлуо-ресцентный анализ, геоинформационные технологии.

T. Belyakov, Yu. Makarova Ecological State of Plants in the Conditions of Urban Environment

The data of X-ray analysis and the maps constructed on their basis showing the distribution ofpollutants allowed to assess the condition of the foliage of Vasileostrovsky district of St. Petersburg. The revealed patterns indicate the importance of monitoring observations for the purpose of cost optimization ofplanting the city.

Keywords: environmental monitoring, X-ray fluorescence analysis, geographical information technology.

Со времени появления городов антропогенный стресс на окружающую среду становится определяющим фактором ее состояния. Потоки химических веществ депонируются в донных отложениях, в почвах, в снежном покрове, в поверхностных и подземных водах, загрязняя среду обитания человека [6; 3].

Особое место в формировании экологической ситуации занимают зеленые сообщества. С одной стороны, они благодаря своей способности накапливать вредные вещества и выделять полезные, а также генерировать целебные свойства, способствуют очищению и оздоровлению окружающей среды, особенно в городах. Но, с другой стороны, лесные насаждения, вследствие этой же способности накапливать вредные вещества и длительно их удерживать в своей биомассе, становятся источником загрязнения окружающей среды пол-лютантами.

Растительность является важнейшей частью городских ландшафтов. Она является стабилизирующим фактором, снижающим экологическую напряженность городской среды. Город может считаться устойчиво развивающимся, если создается и поддерживается здоровая среда обитания, основанная на экологических принципах и эффективном использовании природных ресурсов [4]. В условиях современной экологической ситуации зеле-

ные насаждения являются важным фактором оптимизации развития урбанизированных территорий.

В результате техногенного загрязнения атмосферы на урбанизированных территориях происходит изменение температурного, радиационного, ветрового режимов, что влечет за собой повышение температуры воздуха, уменьшение влажности, скорости движения воздушных потоков. Указанные негативные процессы, а также химическое, физическое, биологическое и комплексное загрязнение воздействуют на жизненное состояние растений и их устойчивость. Влияние городских условий на растение выражается в изменении показателей жизненных процессов, внешнего облика, строения его органов, долговечности. Следовательно, особенности урбанизированной среды обусловливают видовой состав и состояние зеленых насаждений в целом.

Авторами в течение ряда лет исследовалось состояние зеленых насаждений петербургского мегаполиса. Определяющим для понимания условий функционирования растительности в условиях плотной застройки является территория Василеостровского района города.

Вся площадь зеленых насаждений района в 118,2 га была покрыта сетью из 154 точек пробоотбора, в каждой из которых отбирались образцы верхнего слоя почвенного покрова, растительного покрова и листвы близлежащих деревьев. Местоположение и количество точек на отдельно взятом объекте определялись формой и размерами объектов. Так, при размещении точек на площадных объектах в первую очередь принималась во внимание их площадь. В зависимости от их величины все площадные объекты были поделены на три группы, на территории мелких объектов закладывались по три точки мониторинга (равносторонний треугольник), на средних объектах — по пять точек (конверт) и в крупных парках точки мониторинга закладывались равномерно по всей территории.

При выборе точек мониторинга на линейных объектах (бульварах и улицах) все объекты разбивались на равные части в зависимости от количества точек наблюдения, приходящихся на данный объект. Первая точка закладывалась посередине бульвара или улицы, а остальные — равномерно распределялись на правых и левых плечах.

Геохимические исследования проводились в лаборатории «Геохимии окружающей среды имени А.Е. Ферсмана» на рентгенофлуоресцентном кристалл-дифракционном сканирующем спектрометре «СПЕКТРОСКАН МАКС-GV» (НПО «Спектрон», г. Санкт-Петербург) в соответствии с разрабатываемой в лаборатории методикой анализа растительных материалов с использованием способов добавок и внешнего стандарта [2; 1].

Анализировалось содержание титана, марганца, железа, никеля, меди, цинка и стронция. Полученные результаты приведены в таблице.

Для выявления связей между содержаниями химических элементов в верхнем слое почвогрунта и листве, был рассчитан коэффициент корреляции для каждой пары элементов и построена корреляционная матрица. Коэффициент концентрации варьируется от -0,4 до +0,9, при этом отрицательные значения характерны для содержаний в почве таких элементов, как Mn, Ni, Cu, Fe (рис 1).

Построение поверхностей распределения и пространственный анализ данных выполнялся в пакете программ ArcGIS с помощью модуля ArcGIS Geostatistical Analyst. Модуль ArcGIS Geostatistical Analyst предназначен для усовершенствованного моделирования поверхностей с использованием детерминистических и геостатистических методов. Построение поверхностей включает в себя три этапа: исследовательский анализ пространственных данных, структурный анализ и интерполирование поверхности [5].

Результаты анализа

Образец П, ррт Мп, ррт Ре, ррт N1, ррт Си, ррт ррт Бг, ррт

почва листва почва листва почва листва почва листва почва листва почва листва почва листва

1,3 1794,0 151,2 390,7 56,9 10393,3 1877,9 15,2 3,2 26,8 3,0 82,6 84,0 94,5 28,2

2,3 2789,7 272,5 257,9 69,8 13856,0 3100,0 20,0 3,1 36,3 5Д 93,4 60,0 98,8 38,0

4,2 1654,5 259,7 449,2 66,8 18467,1 2374,2 25,1 3,4 167,7 6,1 840,7 100,4 132,9 57,2

5,5 110,9 407,0 58,7 17144,3 1384,0 29,3 3,5 30,2 5,5 261,6 81,3 199,5 53,7

6,2 2273,3 307,2 305,7 184,8 13822,6 2641,2 19,2 7,4 73,8 6,5 141,6 70,1 79,9 73,6

7,3 1749,4 112,0 324,1 53,4 12763,7 1255,8 17,6 4,7 81,8 2,0 169,8 68,8 109,8 36,8

8,1 1978,1 127,8 735,0 47,1 31359,1 1616,5 25,7 3,2 19,1 16,9 62,5 118,0 119,8 65,3

10 100,7 341,6 81,6 21134,3 1287,4 53,8 8,3 49,5 4,5 100,7 38,5 154,9 49,2

12 1747,2 59,4 1495,0 76,5 38348,1 718,5 20,5 8,0 4Д 6,2 93,4 37,9 81,9 28,0

14,2 1735,1 199,2 342,8 67,7 12919,3 2539,5 20,1 3,6 186,9 8,2 154,8 56,0 107,6 49,4

16,1 1513,2 227,1 599,3 63,4 28357,6 2540,7 19,5 3,9 51,0 6,9 64,1 78,0 157,2 83,8

17,2 1706,7 137,0 252,9 60,8 12119,4 1821,7 19,0 3,3 60,3 3,7 196,4 51,0 123,4 56,9

22,1 1884,3 84,6 501,1 62,0 18164,7 1254,7 16,1 4,7 62,5 3,7 349,5 63,2 90,7 54,2

24,3 2176,6 199,2 420,4 35,2 13827,0 2015,8 15,3 4,6 65,0 8,8 158,7 55,0 110,5 52,4

27,1 1689,7 216,3 446,4 70,5 17948,2 2315,9 24,5 4,5 91,1 3,0 185,5 142,1 124,0 51,4

28,1 1982,6 91,7 364,8 35,7 15297,4 1057,7 19,3 4,9 86,6 6,4 164,0 117,7 104,9 70,8

29,2 3088,4 106,2 281,4 137,8 16391,6 2791,9 19,0 7,7 95,6 8,5 171,4 99,1 91,9 68,3

32 227,2 341,6 48,7 16227,4 2166,5 20,9 2,8 24,3 5,3 273,8 83,9 212,1 45,8

38,1 1652,5 202,8 263,9 121,6 12135,5 2557,0 18,7 4,8 43,4 5,0 140,1 64,7 88,0 46,5

39 300,9 646,1 67,1 33571,6 3877,4 38,5 3,5 43,7 9,9 346,8 76,6 230,5 81,4

40,2 2150,9 263,2 347,2 62,0 15149,8 3081,7 22,5 3,9 111,8 зд 165,7 69,2 126,7 56,8

41 188,6 386,0 111,5 15758,1 2405,8 24,4 5,4 26,7 10,6 135,8 90,0 212,3 89,7

42,2 1578,3 104,2 2509,9 43,7 47679,9 1202,1 20,4 2,2 60,0 0,4 210,9 36,9 105,7 51,9

43,1 2068,8 276,8 420,5 140,5 14010,7 2914,3 16,1 3,5 59,9 5,2 114,4 100,7 140,2 56,2

45,2 1642,3 260,3 368,0 87,8 13194,8 3091,7 21,1 5,6 55,9 12,0 461,7 113,5 115,8 55,4

47 219,1 303,1 78,7 13283,9 3715,2 16,8 3,4 18,8 5,2 752,1 51,5 178,2 75,4

57 133,7 632,0 53,2 28901,2 1342,7 26,6 3,9 30,3 7,2 160,5 78,4 235,8 53,2

64,1 119,9 442,9 85,2 22577,8 3809,3 27,9 4,8 26,0 7,5 151,6 50,2 168,5 76,6

65,2 349,0 278,8 95,0 14344,5 3886,5 22,7 3,9 18,5 4,6 136,9 51,9 145,2 65,7

67 ч 348,9 461,5 106,2 20058,4 3647,7 23,5 5,9 21,9 6,3 358,3 186,7 204,1 69,4

72 1694,1 191,7 281,9 57,8 13849,3 2147,8 12,8 1,9 88,6 2,3 116,3 64,3 97,9 50,6

76 152,7 649,7 58,4 19638,3 1669,8 22,6 5,2 20,6 1,2 172,4 64,0 179,5 41,3

ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ

Хим. эле- мент Мп п Мп л Fe п Fe л N п N л Си п Си л Zn п Zn л Sr п Sr л

Мп п 1

Мп л -0,3 1

Fe п 0,9 -0,3 1

Fe л -0,4 0,4 -0,3 1

N п 0,0 0,0 0,3 0,0 1

N л -0,1 0,5 0,0 -0,1 0,3 1

Си п -0,2 0,0 -0,3 0,0 -0,1 -0,1 1

Си л -0,2 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 -0,1 1

Zn п -0,1 -0,1 -0,1 0,3 0,0 -0,1 0,2 0,0 1

Zn л -0,2 0,1 -0,1 0,2 -0,1 0,1 0,1 0,3 0,2 1

Sr п -0,1 -0,1 0,2 0,3 0,5 -0,2 -0,4 0,2 0,2 0,2 1

Sr л -0,2 0,3 0,1 0,5 0,2 0,1 0,0 0,5 0,2 0,3 0,4 1

Рис.1. Корреляционная матрица

Так как методы интерполяции, используемые для построения поверхностей, дают лучший результат, когда исследуемые данные отвечают нормальному закону распределения, на первом этапе нами были построены гистограммы распределения. Визуальный анализ гистограмм показал, что все наши данные подчиняются логнормальному закону распределения и для дальнейшего построения требуют дополнительной трансформации. Для приведения данных к нормальному закону распределения применялся метод логарифмирования.

В качестве метода интерполяции при построении поверхностей распределения был выбран метод ординарного кригинга. Основой данного метода является присвоение веса каждой точке с известным содержанием, в зависимости от которого высчитываются содержания в неизмеренных секторах. Помимо веса измеренных точек, при расчете учитывается удаление от них и расстояние между измеренными точками, что является отличием ординарного кригинга от других методов интерполяции.

Основной сложностью при интерполировании поверхностей было объединение пространственных объектов в классы, так как, несмотря на трансформацию, наши данные подчиняются логнормальному закону распределения. В качестве метода классификации нами был выбран метод регулируемых квантилей. Этот метод используется для описания классов, основанных на естественном объединении значений данных. Границы классов определяются при анализе групп и свойств, присущих данным. Пространственные объекты делятся на классы, границы которых устанавливаются в тех местах, где есть относительно большие скачки в значениях данных и, следовательно, группы со сходными значениями попадают в один класс. Этот метод является компромиссом между методами равных интервалов и квантилей. Интервалы, образующиеся при использовании этого метода, не равновеликие, и в отличие от квантилей, диапазон которых растянут для крайних классов, содержат меньшее количество значений [5].

Полученные в результате поверхности распределения позволили получить представления о состоянии листвы на территории Василеостровского района (рис. 2).

Рис 2. Содержание в листве Василеостровского района:

А — меди, Б — цинка

Всю территорию Василеостровского района по содержаниям меди (рис. 2, А) можно разделить на четыре меридионально ориентированные зоны. Зона повышенного содержания занимает восточную треть района и характеризуется содержаниями от 6,55 до 16,9 ppm, две зоны средних показателей содержания от 5,64 до 6,55 ppm расположены в центральной и западной частях исследуемой территории и разделены зоной с содержаниями от 4,72 до 5,64 ppm.

По цинку (рис. 2, Б) на исследуемой территории были выделены две крупные области. Область высоких значений — от 78,03 до 115,01 ppm — расположена в центральной части района в меридиональном направлении с сужением в северной его части. Также область высокого содержания расположена на западе района и отделена от основной области более низким содержанием — от 49,7 до 78,03 ppm. Вся восточная часть характеризуется содержанием от 49,7 до 78,03 ppm.

LUJJ-:--in Riiil'"-'" И*.~-t.tr

И' " -!:. I

Рис 3. Содержание никеля в листве Василеостровского района

Содержание никеля в листве района (рис. 3) варьируется от 8,3 ppm до 1,9 ppm, при этом наблюдается уменьшение концентраций с юга территории на северо-восток.

В ыводы

Полученные результаты рентгенофлуоресцентного анализа и построенные поверхности распределения позволили сделать оценку состояния листвы зеленых насаждений Василеостровского района.

Для оптимизации городской среды средствами озеленения необходимо внедрение системы мониторинговых наблюдений за зелеными насаждения, а также осуществление мероприятий по созданию и реконструкции озелененных территорий как части природного комплекса города.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Григорьев А. В. Рентгенофлуоресцентный анализ растительных материалов, способы добавок и внешнего стандарта // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. 2012. № 144. С. 82-91.

2. Григорьев А. В., Макарова Ю. А., Шабнов В. М. Методические проблемы анализа растительных материалов // Вестник МАНЭБ. 2011.Т. 15. № 5. С. 103-108.

3. Нестеров Е. М., Тимиргалеев А. И., Маслова Е. В. Оценка техногенного воздействия на городскую среду на основе изучения геохимии донных отложений // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион: Естественные науки. 2008. № 2. С. 96-99.

4. Тетиор А. Н. Городская экология. М.: Академия, 2006. 336 с.

5. ArcGIS9 Geostatistical Analyst. Руководство пользователя // ESRI. 2010. С. 278.

6. Nesterov E. M., Mocin V G Geoecology of urban areas // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives (www.science-journals.eu), Bulgaria. 2010. Vol. 8. Part 1. Р. 89-95.

REFERENCES

1. Grigor'ev A. V Rentgenofluorescentnyj analiz rastitel'nyh materialov, sposoby dobavok i vneshnego standarta // Izvestija RGPU im. A. I. Gertsena. 2012. № 144. S. 82-91.

2. Grigor'ev A. V., Makarova Ju. A., Shabnov V M. Metodicheskie problemy analiza rastitel'nyh materialov // Vestnik MANJEB. 2011. T. 15. № 5. S. 103-108.

3. Nesterov E. M., Timirgaleev A. I., Maslova E. V Otsenka tehnogennogo vozdejstvija na gorodskuju sredu na osnove izuchenija geohimii donnyh otlozhenij // Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Severo-Kavkazskij region: Estestvennye nauki. 2008. №2. S. 96-99.

4. Tetior A. N. Gorodskaja ekologija. M.: Akademija, 2006. 336 s.

5. ArcGIS9 Geostatistical Analyst. Руководство пользователя // ESRI. 2010. S. 278.

6. Nesterov E. M., Mocin V G Geoecology of urban areas // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives (www.science-journals.eu), Bulgaria. 2010. Vol. 8. Part 1. Р. 89-95.

О. А. Бредис

ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПОБЕРЕЖЬЯ ФИНСКОГО ЗАЛИВА В ПРЕДЕЛАХ КУРОРТНОГО РАЙОНА САНКТ-ПЕТЕРБУРГА

При геоэкологической оценке побережья Финского залива учитываются природная и антропогенная составляющие. В качестве природной составляющей рассматриваются морфодинамические процессы береговой зоны, на основе которых выделены морфодинамические системы побережья. Антропогенная составляющая включает в себя последствия влияния человека в береговой зоне и базируется на учете воздействия хозяйственной деятельности человека в береговой зоне Курортного района, на основе чего в сово-