Мониторинг поверхностных вод Амурской области на базе геоинформационных систем

Выводы

1. Таксационные показатели древостоев оказывают существенное влияние на форму нижней части стволов сосны обыкновенной, что можно объяснить как биологическими особенностями данной породы, так и экологической реакцией сосны на условия произрастания.

2. У лиственницы сибирской влияние параметров насаждений не выражено, что вызвано толщиной коры данной породы. Размеры коры сглаживают воздействие экологических факторов на форму нижней части стволов.

3. Ель сибирская является самой закомелистой древесной породой Сибири, поэтому размерные изменения в древостоях повышают сбежистость нижней части деревьев.

4. Для березы повислой (пушистой) характерны общие тенденции, связанные с повышением нулевого коэффициента формы, с возрастной и размерной динамикой насаждений.

Таким образом, полученные закономерности выявили наличие связи таксационных показателей дре-востоев и сбежистости нижней части деревьев различных пород, что позволит в дальнейшем разработать оптимальную модель формообразования.

Литература

1. Лесоматериалы круглые / Н.Л. Леонтьев [и др.]. - М.: Лесн. пром-сть, 1975. - 128 с.

2. Анучин Н.П. Лесная таксация. - М.: Лесн. пром-ть, 1982. - 550 с.

3. Об утверждении перечня лесорастительных зон и лесных районов Российской Федерации // Пр. МПР

РФ от 28 марта 2007 г. № 68. - 12 с.

УДК 681.3:351.777.6.004.12 А.В. Козлов

МОНИТОРИНГ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ НА БАЗЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

В статье определены основные задачи разработки геоинформационных систем для сбора, обработки и визуализации данных мониторинга. Дана краткая характеристика функциональных возможностей системы мониторинга. Рассмотрены основные компоненты, включенные в систему, математические модели, входящие в базу данных. Для исследования динамики загрязнения вод показана модель распространения примеси на примере реки Зея, которая включена в банк моделей. В модели рассчитывается стационарное состояние системы. Приведен расчет индекса загрязнения.

Ключевые слова: мониторинг, геоинформационная система, загрязнение вод, река Зея.

A.V. Kozlov

MONITORING OF THE AMUR REGION SURFACE WATER ON THE BASIS OF GEOINFORMATION SYSTEMS

The primary tasks of the geoinformation systems development for gathering, processing and visualization of the monitoring data are defined in the article. Short characteristics of the monitoring system functionality are given. The basic components included in the system, mathematical models ingressed into a database are considered. To research water pollution dynamics the model of impurity distribution is shown on the example of the Zeya River which is included into the models bank. The system steady state is calculated in the model. Pollution index calculation is given.

Key words: monitoring, geoinformation system, water pollution, the Zeya River.

Загрязнение окружающей среды является одной из самых важных проблем, с которыми человечество сталкивается в результате научно-технического прогресса. Более детальное изучение проблем загрязнения окружающей среды необходимо для скорейшего их решения.

Развитие водопользования со временем приводит к дефициту водных ресурсов, а также к загрязнению рек и водоемов. В этих условиях значительно усложняются задачи, связанные с оценкой воздействий хозяйственной деятельности на водные экосистемы. Основные положения моделирования в области водопользования в настоящее время составляют основу принятия решений. Современный инструментарий моделирования включает в себя развитый математический аппарат и средства вычислительной техники. Отличительной чертой данного инструментария является переход к современным персональным компьютерам, совершенствование программного

обеспечения, использование новейших информационных компьютерных технологий, таких, как технологии гео-информационных систем (ГИС) и интернет-технологии. Все это позволяет утверждать о создании принципиально нового подхода при компьютерном моделировании в области водных проблем.

Данные по загрязнениям водных ресурсов и сопредельных сред собираются и обобщаются различными организациями и соответственно хранятся разрозненно, что существенно усложняет комплексный анализ загрязнений и делает затруднительной комплексную оценку экологической ситуации, а также прогнозирование состояния водных ресурсов.

Таким образом, для оптимальной оценки загрязнения необходим совместный анализ разнородных данных о загрязнении водных ресурсов.

Данная система должна базироваться на современных информационных технологиях, а также:

• обрабатывать большие массивы данных (выполнять математические операции, в том числе между несколькими массивами);

• формировать из имеющихся массивов данных новые базы данных, необходимые для анализа и решения конкретных проблем;

• обеспечивать быструю выборку данных по запросам пользователя;

• обеспечивать визуализацию данных по запросу в удобной для пользователя форме (табличная, матричная, картографическая);

• обеспечивать переход от матричной формы отображения информации о загрязнении водных ресурсов к картографической и обратно.

С помощью такой ГИС будет намного проще оценивать качество водных объектов, анализ деятельности пользователей водных ресурсов для целей рационального природопользования.

Целью работы являлась разработка программного комплекса, опирающегося на использование современных информационных и компьютерных технологий для совершенствования инструментария оценки качества водных ресурсов региона (на примере поверхностных вод речного бассейна).

Нами выполнена геоинформационная система комплексной оценки моделирования и прогнозирования состояния поверхностных вод. Она базируется на топографической основе с единой системой координат, на базах данных, имеющих единую организацию и структуру и являющихся хранилищем всей информации об анализируемых объектах, на наборе программных модулей для получения оценок по ранее разработанным алгоритмам.

Разработчики математических моделей зачастую не хотят отходить от традиционных методов математического моделирования пространственных объектов. С другой стороны, специалисты по ГИС-технологиям не имеют навыков математического моделирования поведения объектов. В работе осуществлено комплексное научно обоснованное решение задачи оценки качества водных ресурсов на основе новейших информационных технологий с использованием ГИС, банка математических моделей, путем синтеза методов математического моделирования и дополнительных возможностей ГИС. Разработана интегрированная компьютерная информационно-аналитическая среда для совместной работы геоинформационной системы и банка математических моделей.

Географическая информационная система, база данных и модельный интерфейс полностью интегрированы и представляют объединенное графическое и символическое представление речного бассейна пользователю. Этот интерфейс очень прост, поддерживает простой исследовательский и экспериментальный доступ к большой и комплексной информации и системе поддержки принятия решений.

Рис. 1. Общая схема функционирования системы анализа и прогнозирования качества водных ресурсов

Система позволяет:

• осуществлять сбор, классификацию и упорядочивание экологической информации;

• исследовать динамику изменения состояния экосистемы в пространстве и во времени;

• строить по результатам анализа тематические карты;

• моделировать природные процессы в различных средах;

• оценивать ситуацию и прогнозировать развитие экологической обстановки при аварийных выбросах загрязняющих видов.

Топографическая основа системы комплексной оценки служит для визуализации результатов исследований и пространственного анализа.

База данных системы комплексной оценки включает:

• базу результатов контрольных измерений;

• базу характеристик природных объектов;

• базу характеристик источников загрязнения;

• нормативную базу.

База контрольных измерений является основой системы мониторинга состояния окружающей среды, позволяющей оперативно оценивать экологическую ситуацию в заданном районе и представлять ее на карте.

Система позволяет исследовать динамику загрязнения в пространстве и во времени. Для исследования динамики загрязнения вод реализована модель распространения примеси, которая включена в банк моделей. В модели рассчитывается стационарное состояние системы. Она идентифицирована для бассейна реки Зея.

Модель включает 14 камер: 1 - Зейское водохранилище; 2-6 участки р. Зея; 7 - р. Амур; 8 - р. Гилюй; 9 - р. Уркан; 10 - р. Деп; 11 - р. Селемджа, 12 - р. Гарь; 13 - р. Бысса; 14 - р. Томь.

Совокупность камер речной сети образует ориентированный граф, ориентация ветвей которого определяется направлением течения.

Деление русла на участки определялось по следующим признакам:

- границами участков являлись точки контрольных створов или точки впадения притока;

- из каждого участка вытекал только один поток;

- рассматривалось направленное движение потока (вниз по течению реки).

Рис. 2. Схема разбиения бассейна Зеи на камеры для расчета качества воды в речном бассейне

Вектор поступления загрязняющего вещества М характеризует мощность источников загрязнения. Его ]-й компонент есть суммарная скорость поступления загрязняющего вещества в ]-ю камеру. Величина компонента вектора поступления складывается из двух видов источников:

• внутренних (вектор W), связанных со сбросом загрязненных веществ предприятиями данной камеры;

• внешних, связанных со стоком рек, с которым в камеру поступает определенная величина загрязняющих веществ.

Для их расчета используются величины расходов ^) в точках впадения речных притоков, а также величины концентрации загрязняющих веществ (ЗВ) в них Р) как функции времени. Вектор поступления загрязняющих веществ в ]-ю камеру определен по формуле

Распад загрязняющих веществ (неконсервативных) предполагается линейным с коэффициентом распада К|} (1/сутки), зависящим от температуры. Вектор концентрации С' =( С1', С2'... Сп') характеризует среднее качество воды в камере. Уравнения баланса вещества для каждой камеры, согласно модели [4], рассчитываются по формулам и имеют вид:

В модель введена матрица перетоков, недиагональный элемент которой представляет собой расход воды, а диагональный - водозапас камеры.

Нестационарная задача для случая аварийного сброса при наличии полной и неполной информации по выбросу. Минимально обеспеченный уровень информации об аварийной ситуации рассматривался для условий, когда известны только местоположение и время начала интенсивного аварийного поступления больших объемов загрязняющих веществ в водный объект.

Для решения задачи было принято условие, что концентрация загрязняющего вещества в зоне высо-козагрязненных вод постоянно существенно выше уровня (критерия) высокого загрязнения воды. В используемой для данного случая одномерной модели функцией является гарантированное время перемещения фронта зоны высокозагрязненных вод до заданных контрольных створов, аргументами - морфометрические характеристики речного потока на выделяемых характерных участках речной сети.

где Т - время добегания залпового сброса до контрольного створа;

Ц - длина элементарного участка речного русла;

V - скорость течения реки на элементарном участке.

В случае равнинной реки в качестве скорости выбрана средняя скорость реки, заданная по контрольным створам. Критерием уровня загрязненности поверхностных вод служит величина индекса загрязнения. Индекс загрязнения оценивает качество воды в русле согласно классам качества поверхностных вод. Расчет индекса загрязнения проводится двумя способами:

1. Использована методика оценки качества водных объектов, основанная на расчете гидрохимического индекса загрязнения воды (ИЗВ). Методика рекомендована "Временными методическими указаниями комплексной оценки качества поверхностных вод по гидрохимическим показателям". Расчет ИЗВ проводился на основе предельно допустимых концентраций (ПДК), значения которых изменяются в зависимости от типа водопользования согласно формуле:

М;=^+ЕіОі-Сі, ]=1,2...п.

где Ск, Окк - концентрация ЗВ и водозапас в к-камере;

Окі - концентрация ЗВ и переток из камеры к в камеру і;

С}, 0]к - концентрация ЗВ и переток из камеры ] в камеру к. После деления уравнения на Окк имеем следующее уравнение:

2. Второй метод предполагает предварительное ранжирование ЗВ по трем классам.

Для каждого вещества из перечня, у которого концентрация не равна 0, вычисляется коэффициент воздействия (нормирование концентрации относительно предельно допустимого значения - ПДК). Вещества ранжируются (упорядочиваются) по степени воздействия. Все вещества, для которых коэффициент воздействия больше 1, объединяются в группу лимитирующих показателей. Для каждой группы рассчитывается ИЗВ, исходя из лимитирующих показателей. За индекс качества воды принимается интегральный скалярный показатель качества воды, равный большему из рассчитанных показателей.

Связь результатов моделирования с базой ГИС позволяет просмотреть пространственное распределение индекса качества воды. Сравнивая индексы качества воды, полученные при функционировании различных сценариев моделирования, можно визуально определить вклад источников загрязняющих веществ.

1. Комплексные оценки качества поверхностных вод. - Л.: Гидрометеоиздат, 1984.

2. Лозовик П.А., Басов М.И., Литвиненко А.В. Оценка поступления химических веществ в гидрографическую сеть с водосборной территории Карелии // Водные ресурсы. - 2005. - №5.

3. Пряжинская В.Г., Ярошевский Д.М., Левит-Гуреви Л.К. Компьютерное моделирование в управлении водными ресурсами. - М.: Физматлит, 2002.

4. Хранович И.Л. Управление водными ресурсами. Потоковые модели. - М.: Научный мир, 2001.

УДК 574.583:592(282.247.1) Е.Ю. Афонина, М.Ц. Итигилова

В статье приведен список видового состава планктонных беспозвоночных р. Онон за 1995-2005 гг. Выявлены доминирующие комплексы гидробионтов. Установлено, что особенности ландшафтной структуры, гидрологические условия и антропогенное влияние определяют состав и структуру планк-тофауны, уровень ее развития и характер пространственной неоднородности.

Ключевые слова: зоопланктон, видовое разнообразие, доминирующий комплекс, пространственное распределение, р. Онон.

The list of species composition of planktonic invertebrate of the Onon River in the period of 1995-2005 is given in the article. The hydrobiont dominating complexes are revealed. It is established, that landscape structure peculiarities, hydrological conditions and anthropogenic effect determine zooplankton species composition and structure, its level of development and character of spatial heterogeneity.

Key words: zooplankton, species diversity, dominant complex, spatial distribution, the Onon River.

Введение. Река Онон - правый приток р. Шилка - входит в верхнюю часть бассейна р. Амур, занимает центральную часть юга Забайкальского края и относится к Онон-Аргунскому сухостепному гидрологическому району. Водоток берет свое начало с горы Хэнтэй на территории Монгольской Народной Республики. Длина его составляет 1032 км, площадь водосбора - 96200 км2, в пределах Российской Федерации соответ-

J = max (Ji, J2, J3).

Литература

ЗООПЛАНКТОН РЕКИ ОНОН

Ye.Yu. Afonina, M.Ts. Itigilova

ONON RIVER ZOOPLANKTON

б2