Методика выделения приоритетных источников биогенной нагрузки с водосборного бассейна реки Преголи

УДК 504:338

МЕТОДИКА ВЫДЕЛЕНИЯ ПРИОРИТЕТНЫХ ИСТОЧНИКОВ БИОГЕННОЙ НАГРУЗКИ С ВОДОСБОРНОГО БАССЕЙНА РЕКИ ПРЕГОЛИ

Ю. А. Горбунова, Б. В. Чубаренко, Д. А. Домнин

METHODOLOGY OF PRIORITIZATION OF THE NUTRIENT LOAD SOURCES FROM THE PREGOLYA RIVER CATCHMENT AREA

Ju. A. Gorbunova, B. V. Chubarenko, D. A. Domnin

Река Преголя, водосборный бассейн которой занимает трансграничное положение, несет 65% своих вод в Вислинский залив, а 35% попадают в Куршский залив с водами р. Деймы, отделяющейся от основного русла в 56 км выше устья. Для обоих заливов, как и для Балтийского моря в целом, к системе которого они относятся, актуальна проблема эвтрофикации, вызванная в первую очередь причинами антропогенного характера. В связи с неудовлетворительной экологической ситуацией Хельсинской комиссией по охране морской среды Балтийского моря (ХЕЛКОМ), членом которой является Россия, принят план действий по Балтийскому морю (ПДБМ), в рамках которого установлены квоты по сокращению поступления биогенных веществ от стран-участниц. Для России (т.е. с территории Калининградской области) требуемый объем снижения стока азота в Центральную Балтику составляет 2498 т N/год, фосфора - 481 т Р/год. Для разработки мер по снижению биогенной нагрузки ключевым вопросом, по которому в данный момент нет достаточной ясности, является выделение приоритетных источников нагрузки. Настоящее исследование показало, что наибольшая доля в поступлении общего азота и общего фосфора с водосборного бассейна р. Преголи принадлежит пахотным землям, коммунально-бытовым стокам населения и отходам животноводства и птицеводства. В разных частях водосбора степень их приоритета различается. Поступление биогенных веществ от источника в водосборном бассейне в приемный водоем определяется не только его мощностью, но, в большей степени, удаленностью от приемного водоема и, главное, самоочистительной способностью водосбора и водотоков. Настоящая статья иллюстрирует методику выделения приоритетных источников биогенной нагрузки, а также показывает, что очищение коммунальных стоков не решает задачи снижения биогенной нагрузки в рамках выполнения плана действий ХЕЛКОМ, необходимы существенные действия в сельскохозяйственном секторе.

источники биогенной нагрузки, фосфор, азот, методика оценки, водосборный бассейн реки Преголи, Балтийское море

The Pregolya River, having transboundary catchment area, carries 65% of its waters to the Vistula Lagoon, whereas 35% enters the Curonian Lagoon with the waters

of the Deima River, which is separated from the main riverbed 56 km above the mouth. For both lagoons, as well as for the Baltic Sea as a whole, to the system of which they relate, the problem of eutrophication, which is primarily caused by anthropogenic factors, is topical. Due to the unsatisfactory environmental situation, the Helsinki Commission for the Protection of the Marine Environment of the Baltic Sea (HELCOM), of which Russia is a member, has developed the Action Plan for the Baltic Sea (BSAP), within which quotas are set to reduce nutrient inputs for participating countries. For Russia in the Central Baltic (i.e. from the territory of the Kaliningrad region), the required volume of nitrogen load reduction is 2498 tons N/year, phosphorus - 481 tons P/ year. In order o develop measures to reduce nutrient loading, the key issue, which, at the moment, is not sufficiently clear, is allocation of prioritization of the load sources. The present study has showed that the largest share of total nitrogen and total phosphorus load in the catchment area of the Pregolya River are arable land, municipal and residential wastewater, livestock and poultry waste. In different parts of the catchment area, the priority of these sources is different. The flux of nutrients from the source in the catchment area to the receiving water body is determined not only by its capacity, but, to a greater extent, by the remoteness from the receiving water body, and, most importantly, by the retention capacity of the catchment and streams. This article illustrates the methodology of prioritization of the nutrient load sources, and also shows that treatment of municipal wastewater does not solve the task of reducing the nutrient load as part of the implementation of the HELCOM action plan, and significant actions are needed in the agricultural sector.

nutrient load sources, phosphorus, nitrogen, assessment methodology, the Pregolya River catchment area, the Baltic Sea

ВВЕДЕНИЕ

Водосборный бассейн р. Преголи занимает площадь порядка 14 тыс. км и имеет трансграничное положение - на долю Российской Федерации приходится 49 % площади бассейна, Республики Польши - 51 и Литовской Республики -0,5 %. Река Преголя несет 65 % своих вод в Вислинский залив, а 35 % попадают в Куршский залив с водами р. Деймы, отделяющейся от основного русла в 56 км выше устья, в районе г. Гвардейска [1]. Оба залива относятся к водоемам с высоким уровнем трофии, который в настоящее время продолжает увеличиваться [2]. Заливы принадлежат Гданьскому бассейну Балтийского моря, характеризующемуся повышенным уровнем продуктивности и загрязнения вод, особенно в прибрежной зоне [3].

Проблема эвтрофикации актуальна для Балтийского моря в целом. В 2007 г. Хельсинской комиссией по охране морской среды Балтийского моря (ХЕЛКОМ), членом которой является Россия, принят план действий по Балтийскому морю (ПДБМ). Одна из основных его целей - борьба с эвтрофикацией посредством снижения биогенной нагрузки с территории водосборного бассейна [4]. В рамках ПДБМ были установлены квоты по сокращению поступления биогенных веществ со всех подрегионов Балтийского моря для стран-членов ХЕЛКОМ. Согласно поправкам, внесенным в ПДБМ в

рамках Министерской декларации ХЕЛКОМ от 2013 г. [5], необходимое снижение стока в Центральную Балтику азота и фосфора для России (т. е. с территории Калининградской области) составляет 2498 т ^год и 481 т P/год соответственно [6].

Известно, что наибольшая биогенная нагрузка на Балтийское море от водотоков, дренирующих территорию Калининградской области, приходится на реки Неман и Преголя, а вклад малых водотоков области незначителен [7]. При этом водосбор р. Преголи является наиболее перспективным с точки зрения уменьшения нагрузки, так как он попадает в «переходную» зону, для которой интегральное состояние по характеристикам антропогенной нагрузки и способности к самоочищению находится на среднем для области уровне и которая при принятии мер по снижению нагрузки может перейти в категорию «благополучных» [8].

В настоящее время существует ряд экспертных оценок количества биогенных веществ, поступающих со стоком р. Преголи суммарно в Вислинский и Куршский заливы, согласно которым нагрузка по азоту и фосфору составляет 3700-5100 т Мгод и 490-740 т Р/год [9-12]. Введение в 2017 г. очистных сооружений г. Калининграда предполагает уменьшить эту нагрузку (на 1600 т ^год и 250 т Р/год), но не обеспечивает полностью требований ХЕЛКОМ. Однако только выделения перспективного водосбора недостаточно, для разработки эффективных мер по снижению биогенной нагрузки необходимо учитывать вклад от отдельных типов источников и их относительное расположение в пределах водосбора. Изложению этого подхода и посвящена настоящая статья.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА

Для выделения основных источников биогенной нагрузки нами использована динамическая модель FyrisNP, разработанная Шведским институтом сельскохозяйственных наук. Ее выбор был обусловлен двумя факторами: модель ранее продемонстрировала эффективную работу на речных бассейнах прибалтийского региона России (реки Луга, Инструч, Мамоновка [13 -15]), и, при этом, потребность ее во входных данных является сравнительно небольшой.

Для водосборного бассейна р. Преголи, занимающего трансграничное положение, получение унифицированных данных по биогенной нагрузке в первую очередь от антропогенных источников составило серьезную проблему, в том числе ввиду правовой закрытости ряда данных по сбросу сточных вод. С целью преодоления этой проблемы для польской и российской национальных частей водосбора была применена единая методика оценки поступления азота и фосфора от антропогенных источников, основанная на открытых статистических данных, полученных из архивов и электронных баз данных, а также публикаций территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области и Статистического управления в Ольштыне [16 - 21].

Инструмент моделирования

Динамическая модель FyrisNP рассчитывает нагрузку по общему азоту и общему фосфору на водосбор рек и озёр от природных и антропогенных источников и величину выноса биогенных веществ с водосбора в приёмный водоём (после их удержания в результате процессов самоочищения), определяя при этом пропорцию между составляющими биогенной нагрузки. Вынос, а также потери биогенных веществ в реках и озёрах посредством их осаждения, использования растениями и денитрификации рассчитывается в зависимости от температуры воды, концентрации в ней биогенных веществ, площади зеркала озёр и речных водотоков [22].

Модель калибруется по временным рядам измерений концентрации общего азота или общего фосфора в контрольных точках с помощью подбора двух параметров, определяющих относительное удержание биогенных веществ в зависимости от температуры и расхода воды.

Для моделирования более или менее обширных водосборных бассейнов их территория разделяется на суббассейны, отмеченные как части поверхностного водосбора, в пределах одной административной единицы. В данной модельной инсталляции водосборная территория р. Преголи была подразделена на 47 суббассейнов. Их выделение проведено с учётом особенностей гидрографической сети, а также расположения на них гидрологических постов и государственной границы. Временным шагом модели является один месяц, пространственным разрешением - уровень суббассейна.

Данные для модели

Для запуска и калибрации модели использовались две группы данных: зависящие от времени (временные ряды измеренных концентраций азота и фосфора, температуры воды, расхода воды, поступления биогенов от точечных источников) и не зависящие от времени (информация о землепользовании, площади озер, длине и ширине водотоков).

Временные ряды данных по концентрации в воде общего азота и общего фосфора для калибрации модели рассчитаны на основе интерполяции данных, полученных нами в результате проведения гидрохимического мониторинга 2013-2015 гг. в ключевые гидрологические сезоны года.

Временные ряды модуля стока получены в результате модельной инсталляции гидрологического модуля модели HYPE (для климатического периода 1991-2010 гг.), подробно описанного в нашей работе [23].

Для получения временных рядов данных по температуре воды было принято допущение, что она соответствует температуре приземного воздуха в связи с мелководностью водотоков и их турбулентным перемешиванием. По температуре приземного воздуха использованы данные ВНИИГМИ-МЦД (Мировой Центр Данных) [24].

Оценка поступления азота и фосфора от населения (сельского, городского) основана на статистических данных (временной срез 2014 г.) о его численности, наличии и типе используемых очистных сооружений, а также универсальных коэффициентах физиологической эмиссии биогенных веществ от населения и

эффективности различных типов очистки сточных вод. В данной оценке не учитывалось поступление биогенных веществ от г. Калининграда, сброс сточных вод которого осуществляется напрямую в Вислинский залив, минуя р. Преголю. Оценка поступления азота и фосфора от животноводства и птицеводства (крупный рогатый скот, свиньи, овцы и козы, птица) основана на статистических данных (временной срез 2014 г.) о поголовье и типе зоотехники (выпас, стойловое выращивание), а также универсальных коэффициентах физиологической эмиссии биогенных веществ от животных и птиц разного вида и потерь азота в зависимости от способа хранения навоза. Поступление азота и фосфора при стойловом выращивании подразделялось на «органические удобрения» и «сельские точечные источники» в соответствии с тем, что не весь объем вырабатываемого навоза используется в качестве удобрений. Подробно методы оценки поступления азота и фосфора от антропогенных источников описаны в нашей работе [25].

Информация о землепользовании, площади озер, длине и ширине водотоков получена на основе анализа открытого картографического материала, данных спутниковой радарной топографической съемки SRTM, базы данных Corine Land Cover (для Польши) и модельных расчетов.

Для учета диффузной нагрузки с водосборного бассейна в модели FyrisNP, помимо данных о землепользовании (площади земель разных категорий: пашен, пастбищ, лесов, неиспользуемых земель, заболоченных территорий, жилой застройки), принимается к сведению информация о концентрации общего азота и общего фосфора в водах, стекающих с земель этих категорий. В связи с тем, что для исследуемого региона подобная информация отсутствует, были взяты известные для юго-восточных районов Швеции концентрации биогенов в стоке с земель разных категорий. Для пахотных земель концентрации были подобраны по аналогии с юго-восточными районами Швеции с учетом имеющихся на водосборе типами почв и преобладающими выращиваемыми культурами. При этом для российской части водосбора концентрации были уменьшены пропорционально меньшему количеству используемых удобрений. Концентрация общего азота в водах, поступающих с пахотных земель, для российской части водосбора принята 4,0 мг/л, для польской части - 7,0; концентрация общего фосфора для российской части водосбора - 0,3 мг/л, для польской - 1,5.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

В результате моделирования получены значения нагрузки и выноса (за вычетом удержания) биогенных элементов для отдельных суббассейнов речной системы р. Преголи (рис. 1). Расчеты проводились для естественных вариаций климатических условий для 20-летнего периода 1991-2010 гг. при фиксированной нагрузке на водосбор по валовому азоту и валовому фосфору, оцененной по срезу данных для условий 2014 г.

Рис. 1. Среднемноголетние значения нагрузки

и общего фосфора (б) с территорий суббассейнов речной системы Преголи (средние условия для климатического периода 1991-2010 гг., биогенная нагрузка

в соответствии с условиями 2014 г.) Fig. 1. Mean values of the load (1) and removal (2) of total nitrogen (a) and total

phosphorus (b) from the sub-basins of the of Pregolya River system (average conditions for the climatic period 1991-2010, the nutrient load accords

with the conditions of 2014)

В пределах водосбора р. Преголи наблюдались существенные различия в соотношении общей нагрузки на суббассейны и выносе биогенов с их территории. Это объясняется различиями в способности суббассейнов к самоочищению от биогенных веществ, связанными с природными и антропогенными факторами. Так, высокая удерживающая способность (более 75%) выявлена для района Виштынецкого озера (суббассейны № 611, 613, 621) и оз. Мамра (суббассейн № 312). Таким образом, поступление в приемный водоем биогенных веществ от некоторого источника в его водосборе определяется не только мощностью этого источника, но, в большей степени, удерживающей способностью водосбора и речной сети, т.е. характеристиками водосбора и водотоков, а также удаленностью источника от приемного водоема.

Вынос со всего водосборного бассейна р. Преголи, рассчитанный как среднегодовой для климатического периода 1991-2010 гг. и условий биогенной нагрузки 2014 г., составил 5,5 тыс. т К/год для общего азота и 660 т Р/год для общего фосфора. В данной оценке не учитывается поступление биогенных веществ от г. Калининграда, сброс сточных вод которого осуществляется, минуя р. Преголю, напрямую в Вислинский залив. Возможно, полученная оценка

количества общего фосфора несколько завышена в связи с особенностями работы модели.

Анализ вклада различных источников биогенных веществ в водосборном бассейне р. Преголи показал, что наибольшая доля в поступлении общего азота и общего фосфора принадлежит пахотным землям, коммунально-бытовым стокам населения и отходам животноводства и птицеводства (рис. 2). При этом в попада-

О) Общцн адат

Рис. 2. Вклад различных источников в вынос общего азота (а, б, в) и фоcфора (г, д, е) с водосбора верхней Преголи (а, г), нижней Преголи (б, д) и рукава Деймы (в, е): 1 - пашни; 2 - неиспользуемые земли; 3 - коммунально-бытовые стоки населения, подключенного к системе центральной канализации; 4 - коммунально-бытовые стоки населения, не подключенного к системе центральной канализации; 5 - отходы животноводства и птицеводства; 6 - леса; 7 - заболоченные земли;

8 - вырубки; 9 - урбанизированные территории Fig. 2. Contribution of different sources to the flux of total nitrogen (а, б, в) and phosphorus (г, д, е) from the catchment of the upper Pregolya (а, г), the lower Pregolya (b, d) and the Deima arm (в, е): 1 - arable lands; 2 - unused lands; 3 - sewerage of the population connected to the central sewerage system; 4 - sewerage of the population not connected to the central sewerage system; 5 - livestock and poultry waste; 6 - forests;

7 - wetlands; 8 - clearcuts; 9 - urban areas

ние с территории водосбора выше разделения на нижнюю Преголю и Дейму наибольший вклад как по общему азоту, так и по общему фосфору принадлежит стоку с пахотных угодий - 59 и 67% соответственно. Основную долю в поступлении общего азота и общего фосфора с р. Деймой в Куршский залив составляют коммунально-бытовые стоки населения, подключенного к системе центральной канализации - 44 и 65% соответственно. Попадание с р. Преголей в Вислинский залив общего фосфора практически одинаково от коммунально-бытовых стоков населения, подключенного к системе центральной канализации (31%), и отходов животноводства и птицеводства (28%), а поступление общего

азота от отходов животноводства и птицеводства несколько больше, чем от коммунально-бытовых стоков - 36 и 23% соответственно.

ВЫВОДЫ

1. Исследования по выделению приоритетных источников биогенных веществ в водосборном бассейне р. Преголи показали, что наибольшая доля в поступлении общего азота и общего фосфора принадлежит пахотным землям, коммунально-бытовым стокам населения и отходам животноводства и птицеводства. При этом в поступление с территории водосбора выше разделения на нижнюю Преголю и Дейму наибольший вклад вносит сток с пахотных угодий. Основная доля биогенов, попадающих с р. Деймой в Куршский залив, исходит от коммунально-бытовых стоков населения, а с р. Преголей в Вислинский залив -еще и от отходов животноводства и птицеводства (сточные воды г. Калининграда, сброс которых осуществляется напрямую в Вислинский залив, минуя р. Преголю, не учитывались).

2. Поступление биогенных веществ от их источника в водосборном бассейне в приемный водоем определяется, с одной стороны, мощностью этого источника, с другой - удерживающей способностью водосбора и речной сети, которая, в свою очередь, определяется вариациями природных характеристик водосбора и водотоков (типом почв, близостью грунтовых вод, степенью меандрированности русла, скоростью течения в водотоке, степенью зарастания, особенностями гидробиологических и микробиологических процессов и т.д.) и пропорциональна удаленности источника от приемного водоема.

3. Решение вопроса о приоритизации типов источников по важности с точки зрения уменьшения биогенной нагрузки необходимо проводить с помощью инструментария численного моделирования, так как при экспертной оценке невозможно учесть действие всех перечисленных факторов в пределах водосбора.

4. Ключевым для корректного решения вопроса о приоритизации является подбор исходных данных об антропогенной нагрузке и гидрографо-почвенно-геологических характеристиках водосбора. Оптимальным - использование данных по стоку общего азота и общего фосфора, полученных на основе прямых измерений. Но в случае отсутствия таких данных (их разнородность, особенно при трансграничном положении водосбора, юридически закрытая информация и др.) целесообразно применение косвенных методов оценки (с использованием единого методического подхода для всего водосборного бассейна) на основе открытых данных государственной статистики и универсальных коэффициентов (физиологической эмиссии биогенных веществ человеком и животными, эффективности различных типов очистки сточных вод, потерь азота в зависимости от технологии хранения и утилизации навоза и т.д.).

5. Настоящая статья иллюстрирует методику проведения оценки по приоритизации типов источников и использованию необходимых для этого данных, а также показывает, что очищение коммунальных стоков не решает задачи снижения биогенной нагрузки в рамках выполнения плана действий ХЕЛКОМ, необходимы и другие существенные действия в сельскохозяйственном секторе.

БЛАГОДАРНОСТИ

Настоящая публикация подготовлена при поддержке темы 0149-2018-0012 Государственного задания Федерального агентства научных организаций.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Силич, М. В. Водный баланс залива / М. В. Силич // Гидрометеорологический режим Вислинского залива / под ред. Н. Н. Лазаренко, А. Маевского. - Ленинград: Гидрометеоиздат, 1971. - С. 143 - 172.

2. Александров, С. В. Многолетние изменения трофического статуса Куршского и Вислинского заливов Балтийского моря / С.В. Александров // Биология внутренних вод. - 2009. - №4. - С. 27-34.

3. Первичная продукция и хлорофилл в юго-восточной части Балтийского моря в 2003-2007 гг. / Е. А. Кудрявцева [и др.] // Океанология. - 2011. - Т. 51, №1.

- С. 33-41.

4. HELCOM Baltic Sea Action Plan. Helsinki: Baltic Marine Environment Protection Commission, 2007. - 103 p.

5. HELCOM. Copenhagen Ministerial Declaration. Taking Further Action to Implement the Baltic Sea Action Plan.- Reaching Good Environmental Status for a healthy Baltic Sea. - 3 October 2013, Copenhagen, Denmark. [Электронный ресурс].

- Режим доступа: URL: http://www. helcom.fi /

6. HELCOM Summary report on the development of revised Maximum Allowable Inputs (MAI) and updated Country Allocated Reduction Targets (CART) of the Baltic Sea Action Plan — Helsinki: Baltic Marine Environment Protection Commission, 2013. - 22 p.

7. Геоэкологические аспекты переноса биогенных веществ трансграничными реками (на примере Калининградской области) / С. В. Шибаев [и др.] // Известия Калининградского государственного технического университета. - 2011. - № 22. - С. 133-141.

8. Домнин, Д. А. Геоэкологическая оценка и районирование водосборных бассейнов Калининградской области: дис. ... канд. геогр. наук: 25.00.36 /Домнин Дмитрий Александрович; Балтийский федеральный университет им. И. Канта. -Калининград, 2017. - 130 с.

9. Александров, С. В. Биогенная нагрузка на Вислинский залив со стоком реки Преголя / С. В. Александров, Ю. А. Горбунова // Вода: химия и экология. -2010. - № 1. - С. 4-8.

10. Горбунова, Ю. А. Поступление биогенных веществ с водосборного бассейна реки Преголи в Вислинский залив / Ю. А. Горбунова // Вестник Российского государственного университета им. И. Канта. - 2010. - Вып. 1. -С. 87-93.

11. Зотов, С. И. Моделирование состояния геосистем: моногр./ С.И. Зотов.-Калининград: Изд-во КГУ, 2001. - 237 с.

12. Чубаренко, Б. В. Биогенная нагрузка на Балтийское море с российской территории водосборов Калининградского/Вислинского и Куршского заливов / Б. В. Чубаренко, С. А. Кондратьев, А. Ю. Брюханова // Известия РГО. - 2017. -Т. 149, № 4. - С. 69-84.

13. Andreev, P. Harmonisation of methods for monitoring and assessment of nutrient loads from land to the Baltic Sea and effects of countermeasures / P. Andreev, T. Zagrebina, N. Muratova, V. Tsepelev, P. Shumkova // Report within the framework of the contract HarmoBalt / St Petersburg Regional Center for Hydrometeorology and Environmental Monitoring. - St. Petersburg: 2009

14. Chubarenko, B. Source apportionment modelling of nutrient transport in Instruch River Basin in Kaliningrad Oblast (Russia) / B. Chubarenko, J. Gorbunova // Final Report of project Within the Agreement No HarmoBalt-Kld. - Kaliningrad, 2009. - 71p.

15. Chubarenko, B. Testing of nutrient load model (FyrisNP) for the River Mamonovka catchment / B. Chubarenko, D. Domnin, A.Domnina, J. Gorbunova, K. Karmanov, O.Pillipchuk, O.Trifanenkova // BalthazAR II project. Component 2.2 Building capacity within environmental monitoring to produce pollution load data from different sources for e.g. HELCOM pollution load compilations. Appendix 3b / Russian Academy of Sciences Atlantic Branch of P.P. Shirshov Institute for Oceanology. Laboratory for Coastal Systems Study. - Kaliningrad: 2012

16. Сельские населённые пункты // Статистический сборник. -Калининград: Федеральная служба государственной статистики, 2014. - 256 с.

17. Сельское хозяйство Калининградской области // Статистический сборник. - Калининград: Федеральная служба государственной статистики, 2014. - 156с.

18. Посевные площади и валовый сбор сельскохозяйственных культур в Калининградской области в 2014 г. // Статистический сборник. - Калининград: Федеральная служба государственной статистики, 2015. - 156 с.

19. Калининградская область и Варминьско-Мазурское воеводство в числах // Статистический сборник. - Ольштын: Полиграф. отд. Стат. упр., 2015. - 40с.

20. Statistical Yearbook of Agriculture 2014. - Warszawa: Central Statistical Office, 2015. - 470 p.

21. Statistical Yearbook of Warminsko-Mazurskie Voivodship 2014. Olsztyn: Statistical Office in Olsztyn, 2015 - 346 p.

22. Hansson, K. The FyrisNP model. Technical description / K. Hansson, M. Wallin, F. Djodjic, G. Lindgren. - Uppsala: Dept. of Aquatic Science and Assessment SLU, 2008. - 17p.

23. Domnin, D. Formation and Re-Distribution of the River Runoff in the Catchment of the Pregolya River / D. Domnin, B. Chubarenko, R. Capell // In: Gritsenko V.A., Sivkov V.V., Yurov A.V., Kostianoy A.G. (eds) Terrestrial and Inland Water Environment of the Kaliningrad Region. The Handbook of Environmental Chemistry. - 2017. - vol. 65. Springer, Cham. - pp. 269-284.

24. Булыгина, О. Н. Описание массива данных суточной температуры воздуха и количества осадков на метеорологических станциях России и бывшего СССР

25. Горбунова, Ю. А. Биогенная нагрузка на водосборный бассейн реки Преголи от антропогенных источников / Ю. А. Горбунова, Б. В. Чубаренко, Д. А Домнин // Известия Калининградского государственного технического университета. - 2017. - № 47. - С. 34-45.

Haynubiu ^ypnan «H3eecmuH KfTY», №50, 2018 г.

REFERENCES

1. Silich M. V. Vodnyj balans zaliva [Water balance of the Lagoon] Gidrometeorologicheskij rezhim Vislinskogo zaliva [Hydrometeorological conditions of the Vistula Lagoon]. Pod red. Lazarenko N. N., Maevskogo A. Leningrad, Gidrometeoizdat, 1971, pp. 143-172.

2. Aleksandrov S. V. Mnogoletnie izmeneniya troficheskogo statusa Kurshskogo i Vislinskogo zalivov Baltijskogo morya [Long-term changes in the trophic status of the Curonian and Vistula Lagoons of the Baltic Sea]. Biology of Inland Waters, 2009, no. 4, pp. 27-34.

3. Kudryavtseva E. A., Pimenov N. V., Aleksandrov S. V., Kudryavtsev V. M. Pervichnaya produkciya i hlorofill v yugo-vostochnoj chasti Baltijskogo morya v 20032007 gg. [Primary production and chlorophyll in the south-eastern part of the Baltic Sea in 2003-2007]. Oceanology, 2011, vol. 51, no. 1, pp. 33-41.

4. HELCOM Baltic Sea Action Plan. Helsinki: Baltic Marine Environment Protection Commission, 2007, 103 p.

5. HELCOM. Copenhagen Ministerial Declaration. Taking Further Action to Implement the Baltic Sea Action Plan. Reaching Good Environmental Status for a healthy Baltic Sea. 3 October 2013, Copenhagen, Denmark, available at: http://www. helcom.fi/ (Accessed 10 December 2017).

6. HELCOM Summary report on the development of revised Maximum Allowable Inputs (MAI) and updated Country Allocated Reduction Targets (CART) of the Baltic Sea Action Plan. Helsinki: Baltic Marine Environment Protection Commission, 2013, 22 p.

7. Shibayev S. V., Nagornova N. N., Bernikova T. A., Tsupikova N. A. Geoekologicheskiye aspekty perenosa biogennykh veshchestv transgranichnymi rekami (na primere Kaliningradskoy oblasti) [Geoecological aspects of nutrient transport by transboundary rivers (on the example of the Kaliningrad region)]. Izvestiya KGTU, 2011, no. 22, pp. 133-141.

8. Domnin D. A. Geoehkologicheskaya ocenka i rajonirovanie vodosbornyh bassejnov Kaliningradskoj oblasti. Diss. cand. biol. nauk [Geoecological assessment and zoning of catchment areas of the Kaliningrad region. Dis. cand. biol. sci.]. Kaliningrad, 2017, 130 p.

9. Aleksandrov S. V., Gorbunova Ju. A. Biogennaya nagruzka na Vislinskij zaliv so stokom reki Pregolya [Nutrient load on the Vistula Lagoon with the Pregolya River discharge]. Voda: himiya i ehkologiya, 2010, no. 1, pp. 4-8.

10. Gorbunova Ju. A. Postuplenie biogennyh veshchestv s vodosbornogo bassejna reki Pregoli v Vislinskij zaliv [Nutrients load from the catchment area of the Pregolya River to the Vistula Lagoon]. Vestnik Rossijskogo gosudarstvennogo universiteta im. I. Kanta, 2010, no. 1, pp. 87-93.

11. Zotov S. I. Modelirovanie sostoyaniya geosistem [Modeling the state of geosystems]. Kaliningrad, Izdatelstvo KGU, 2001, 237 p.

12. Chubarenko B. V., Kondratiev S. A., Bryukhanova A. Yu. Biogennaya nagruzka na Baltijskoe more s rossijskoj territorii vodosborov Kaliningradskogo/Vislinskogo i Kurshskogo zalivov [Biogenic load on the Baltic Sea from the Russian watersheds of the Kaliningrad / Vistula and Curonian Lagoons]. IzvestiyaRGO, 2017, vol. 149, no. 4, pp. 69-84.

Haynnbiü ^ypnan «H3eecmuH KfTY», №50, 2018 г.

13. Andreev P., Zagrebina T., Muratova N., Tsepelev V., Shumkova P. Harmonisation of methods for monitoring and assessment of nutrient loads from land to the Baltic Sea and effects of countermeasures. Report within the framework of the contract HarmoBalt. Saint-Petersburg Regional Center for Hydrometeorology and Environmental Monitoring, Saint-Petersburg, 2009, 62 p.

14. Chubarenko B., Gorbunova J. Source apportionment modelling of nutrient transport in Instruch River Basin in Kaliningrad Oblast (Russia). Final Report of project Within the Agreement no HarmoBalt-Kld. Kaliningrad, 2009, 71 p.

15. Chubarenko B., Domnin D., Domnina A., Gorbunova J., Karmanov K., Pillipchuk O., Trifanenkova O. Testing of nutrient load model (FyrisNP) for the River Mamonovka catchment. BalthazAR II project. Component 2.2 Building capacity within environmental monitoring to produce pollution load data from different sources for e.g. HELCOM pollution load compilations. Appendix 3b. Russian Academy of Sciences Atlantic Branch of P. P. Shirshov Institute for Oceanology. Laboratory for Coastal Systems Study. Kaliningrad, 2012, 60 p.

16. Sel'skie naselyonnye punkty [Rural human settlements]. Statisticheskij sbornik, Kaliningrad, Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki, 2014, 256 p.

17. Sel'skoe hozyajstvo Kaliningradskoj oblasti [Agriculture of the Kaliningrad region]. Statisticheskij sbornik, Kaliningrad, Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki, 2014, 156 p.

18. Posevnye ploshchadi i valovyj sbor sel'skohozyajstvennyh kul'tur v Kaliningradskoj oblasti v 2014 g. [Arable lands and gross harvest of agricultural crops in the Kaliningrad region in 2014]. Statisticheskij sbornik, Kaliningrad, Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki, 2015, 156 p.

19. Kaliningradskaya oblast' i Varmin'sko-mazurskoe voevodstvo v chislah. [The Kaliningrad region and Warmian-Mazurian voivodeship in numbers]. Statisticheskij sbornik, Olsztyn, Poligraficheskiy otdel Statistichekogo upravleniy, 2015, 40 p.

20. Statistical Yearbook of Agriculture 2014. Warszawa, Central Statistical Office, 2015, 470 p.

21. Statistical Yearbook of Warminsko-Mazurskie Voivodship 2014. Olsztyn, Statistical Office in Olsztyn, 2015, 346 p.

22. Hansson K., Wallin M., Djodjic F., Lindgren G. The FyrisNP model. Technical description. Uppsala, SLU, 2008, 17 p.

23. Domnin D., Chubarenko B., Capell R. Formation and Re-Distribution of the River Runoff in the Catchment of the Pregolya River In: Gritsenko V. A., Sivkov V. V., Yurov A. V., Kostianoy A. G. (eds) Terrestrial and Inland Water Environment of the Kaliningrad Region. Hdb Env Chem, Springer International Publishing AG, 2017, pp. 269-284.

24. Bulygina O. N., Razuvaev V. N., Alexandrova T. M. Opisanie massiva dannyh sutochnoj temperatury vozduha i kolichestva osadkov na meteorologicheskih stanciyah Rossii i byvshego SSSR (TTTR) [Description of the data array on the daily air temperature and precipitation at meteorological stations in Russia and the former USSR (TTTR)], available at: http://meteo.ru/data/162-temperature-precipitation#description -massive- data (Accessed: 12 October 2017).

25. Gorbunova J. A., Chubarenko B. V., Domnin D. A. Biogennaya nagruzka na vodosbornyj bassejn reki Pregoli ot antropogennyh istochnikov [Nutrient load on the

catchment area of the Pregolya River from anthropogenic sources]. Izvestiya KGTU, 2017, no. 47, pp. 34-45.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Горбунова Юлия Александровна - Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; кандидат биологических наук, научный сотрудник; E-mail: julia_gorbunova@mail.ru

Gorbunova Julia Alexandrovna - Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of Sciences; PhD, Scientific researcher; E-mail: julia_gorbunova@mail.ru

Чубаренко Борис Валентинович - Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; кандидат физико-математических наук; зав. лабораторией; E-mail: chuboris@mail.ru

Chubarenko Boris Valentinovich - Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of Sciences; PhD; Head of the laboratory; E-mail: chuboris@mail.ru

Домнин Дмитрий Александрович - Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; научный сотрудник; E-mail: dimanisha@rambler.ru

Domnin Dmitry Alexandrovich - Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of Sciences; PhD, Scientific researcher; E-mail: dimanisha@rambler.ru