ПАЛАГИН Евгений Дмитриевич СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
advertisement
На правах рукописи ПАЛАГИН Евгений Дмитриевич СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ Специальность 05.23.04 – “Водоснабжение, канализация, строительные системы охраны водных ресурсов” АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук М о с к в а – 2007 Работа выполнена на кафедре «Водоснабжение и водоотведение» Самарского государственного архитектурно-строительного университета. Научный руководитель доктор технических наук, профессор Кичигин Виктор Иванович Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Аюкаев Ренат Исхакович (Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск); доктор физико-математических наук Веницианов Евгений Викторович (Институт водных проблем РАН, г. Москва). Ведущая организация: Тольяттинский Государственный Университет, г. Тольятти. Защита состоится 16 мая 2007 г. в 10-30 часов на заседании диссертационного Совета Д 303.004.01 при ОАО «НИИ ВОДГЕО» по адресу: ОАО «НИИ ВОДГЕО», Комсомольский пр., 42, строение 2, г. Москва, Г - 48, ГСП-2, 119992. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ОАО «НИИ ВОДГЕО». Автореферат разослан 10 апреля 2007 г. Ученый секретарь диссертационного совета, канд. техн. наук Ю.В.Кедров ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. Сложившаяся в течение последних лет напряженная экологическая ситуация практически во всех регионах России представляет собой серьезную угрозу для состояния здоровья населения. Среди множества аспектов, определяющих состояние поверхностных вод, особое место занимают проблемы их загрязнения поверхностным стоком (ПС). В первую очередь, это связано с тем, что масштабы антропогенного воздействия ПС на водные объекты, по мнению многих ученых, значительно превышают другие источники загрязнения. Большая часть объема годового ПС не удовлетворяет требованиям допустимого сброса. Перегруженность поверхностных водоемов и водотоков загрязнениями убедительно доказывает, что существующая система регулирования антропогенного воздействия на окружающую среду малоэффективна. Проблема защиты водотоков от поверхностных сточных вод чрезвычайно трудна и решается в значительной степени организационно-техническими мероприятиями. Их осуществление требует времени и вложения значительных денежных и трудовых ресурсов. Вот почему в настоящее время способность дать объективную оценку влиянию поверхностного стока на качество воды водотоков, с тем, чтобы при необходимости осуществить квалифицированные водоохранные мероприятия является актуальной задачей. Достижение положительных результатов в этой задаче возможно только при комплексном подходе к ее решению. Часть проведенных исследований выполнялась по плану госбюджетных работ Самарского государственного архитектурно-строительного университета в рамках научно-технической программы «Интеграция науки и высшего образования России». Работа выполнена при финансовой поддержке (в форме гранта) Самарского государственного архитектурно-строительного университета. Цель и задачи работы. Основной целью является совершенствование методики прогнозирования и оценки качества поверхностных водоисточников, разработка алгоритмов мониторинга и установления ПДС, с учетом ПС, как одного из доминирующих источников загрязнения водных объектов. Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи: классификация поверхностных сточных вод и источников загрязнения; анализ влияния учитываемых факторов на расчетные концентрации загрязнений в контрольном створе и совершенствование методики расчета поступления неорганизованного поверхностного стока в водные объекты; разработка алгоритмов расчета ПДС сточных вод территориальных систем водоотведения; сравнительный анализ применимости и сопоставимости различных критериев и индексов качества воды; создание электронной базы данных загрязненности рек, определение взаимосвязей между качеством воды в различных створах и классификация створов по схожести качественного состава воды и их ранжирование на основе количественной оценки уровня загрязненности; 3 выявление зависимости между различными показателями качества воды и определение репрезентативных показателей, для диагностики состояния поверхностных источников. Методы исследований. Для решения рассматриваемых в работе задач использовались методы теории вероятностей и математической статистики (регрессионный, дисперсионный, кластерный и факторный анализы), планирование эксперимента, математическое моделирование, аналитические методы. Научная новизна. предложена обобщенная классификация поверхностных сточных вод, учитывающая: характер и способ их отведения, тип создаваемого источника загрязнения, способ математического описания и место образования; предложен подход, позволяющий увеличить точность расчета смешения неорганизованного ПС; количественно оценена значимость всех факторов, учитываемых при расчете концентраций загрязнений в контрольном створе; установлена сопоставимость отдельных критериев (индексов) качества воды; определены зависимости между различными показателями, характеризующими качество воды поверхностных источников (для условий Самарского региона). Практическая значимость и внедрение результатов работы. Результаты работы позволяют оперативно, достоверно, более полно и наглядно оценить картину загрязнения водных объектов и на базе оценок создавать модели управления и регулирования водохозяйственной деятельности. Созданная база данных загрязненности рек, методика комплексной оценки качества воды и влияния на нее поверхностного стока, а также репрезентативный набор показателей приняты и используются территориальным отделом водных ресурсов по Самарской области Нижне-Волжского бассейнового водного управления, а также Фондом социально-экологической реабилитации Самарской области. Результаты исследований используются в учебном процессе в Самарском государственном архитектурно-строительном университете, Тольяттинском государственном университете и Астраханском инженерно-строительном институте при выполнении курсовых и дипломных проектов, а также на практических занятиях по дисциплинам «Моделирование и оптимизация территориальных систем водоотведения», «Водоотводящие системы промышленных предприятий», «Моделирование технологических процессов очистки воды». Отдельные разработанные положения включены в учебные пособия: «Водоотводящие системы промышленных предприятий» (2004 г.), «Выбор систем водоотведения на ЭВМ» (2005 г.). На защиту выносятся: классификация ПС и источников загрязнения; результаты исследования по моделированию загрязнения водных объектов поверхностным стоком и оценке влияния различных факторов на расчетные концентрации загрязнений в контрольном створе; результаты анализа методов комплексной оценки качества природных вод и методика классификации качества воды на классы; 4 репрезентативный диагностический набор показателей; основные результаты и методика оценки качества водотоков Самарской области на основе интегральных показателей загрязненности. Апробация работы. Основные результаты, полученные при выполнении работы, докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-практической конференции «Энерго- и ресурсосбережение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии» (Екатеринбург, 2001 г.), международной научно-практической конференции «Экология и безопасность жизнедеятельности» (Пенза, 2002 г.), 59, 60, 61 региональных и 62, 63 Всероссийских научно-технических конференциях «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика» (Самара, 2002-2006 гг.), II Всероссийской научно-практической конференции «Водохозяйственный комплекс России: состояние, проблемы, перспективы» (Пенза, 2004 г.), 6, 8-м международных научно-промышленных форумах «Великие реки ‘2004, ‘2006» (Н. Новгород, 2004, 2006 г.), IV международной научно-практической конференции «Природноресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов России» (Пенза, 2005 г.), VII международной научнопрактической конференции «Города России: проблемы строительства, инженерного обеспечения, благоустройства и экологии» (Пенза, 2005 г.), XI Всероссийском конгрессе «Экология и здоровье населения» (Самара, 2006 г.). Публикации. Основные результаты и положения диссертации отражены в 31 печатной работе, включая монографию, учебные пособия, статьи и тезисы докладов. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, общих выводов, библиографического списка литературы из 222 наименований и приложений. Работа изложена на 149 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 37 таблиц. Автор приносит глубокую признательность и благодарность д.т.н., профессору Кичигину В.И. за научные консультации и помощь, оказанные при выборе темы диссертации и работе над ней, а также всем сотрудникам кафедры «Водоснабжение и водоотведение» СГАСУ и особенно зав. кафедрой, д.т.н., профессору Стрелкову А.К., за неоценимую помощь и поддержку на протяжении всей работы над диссертацией. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении изложена общая характеристика работы, определены цель и задачи исследований, обоснованы актуальность, научная новизна и практическая значимость исследований. В первой главе приведен обзор литературных источников по проблеме прогнозирования и оценке качества поверхностных водоисточников. Проведен анализ современного состояния водных объектов, источников и причин их загрязнения. Большая часть объема годового поверхностного стока не удовлетворяет требованиям допустимого сброса. В тоже время водоохранные мероприятия, ориентированные только на очистку ПС городов, не дают радикального улучшения качества воды, так как неконтролируемый сток загрязняющих веществ превышает контролируемый. Здесь необходимо использование бассейнового принципа, с учетом различных категорий поверхностного стока. 5 Рассмотрены методы моделирования и оптимизации процессов загрязнения водных объектов, а также методы расчета предельно-допустимых сбросов. Методам оценки воздействия на водоемы сточных вод посвящено множество публикаций (М.И. Алексеев, Ю.Б. Безобразов, В.Ф. Горбачев, В.С. Дикаревский, Е.В. Еременко, А.В. Караушев, В.И. Кичигин, Г.Г. Кривошеев, А.М. Курганов, Н.Н. Михеев, Б.Г. Мишуков, А.Н. Нечаев, А.Ф. Порядин, И.Д. Родзиллер, И.В. Скирдов, В.А. Селезнев, Н.С. Серпокрылов, Л.И. Цветкова, В.Н. Швецов, С.В. Яковлев и др.). Однако, в основном, в них рассматриваются организованные источники загрязнения, и мало уделено внимания неорганизованным. При сбросе поверхностных сточных вод через системы дождевой канализации для расчета смешения и определения ПДС можно использовать известные методики. Однако, для учета поверхностного стока поступающего через береговую линию, необходимо дальнейшее совершенствование известных методов, с целью учета существенных особенностей его поступления. Для этого, в первую очередь, необходимо провести анализ влияния учитываемых при расчете факторов, а также разработать алгоритмы определения ПДС, с учетом множества источников поступления загрязнений. Процесс формирования ПС очень сложен и носит вероятностный характер, поэтому, наряду с расчетными методами должны использоваться статистические взаимосвязи, основанные на данных мониторинга. В настоящее время разработано довольно большое количество методов комплексной оценки качества поверхностных вод. Их анализ показывает, что нужно дальнейшее развитие исследований в этой области, особенно в части согласования различных показателей между собой и с показателями социально-экономической эффективности водоохранных мероприятий. Необходимо установить границы применимости различных показателей, сравнить их информативность. На основе индексов качества воды, ее подразделяют на классы. При этом, отнесение воды к какому-то классу, по сути, не дает никакой дополнительной информации, так как величину загрязненности показывает сам индекс. Поэтому необходима разработка классификации качества воды, с тем чтобы знание класса (категории) несло в себе больше информации. Для осуществления этих задач необходимо создать электронную базу данных загрязненности рек. Кроме того, на ее основе необходимо установить статистические взаимосвязи между качеством воды в различных створах, и между различными показателями качества воды, а также выявить репрезентативный набор показателей, для диагностики состояния поверхностных источников. Сочетание расчетных и статистических методов прогнозирования и оценки качества воды, позволит дать качественно более полную картину состояния водных объектов и определить места и очередность водоохранных мероприятий. Во второй главе представлены результаты исследований процессов формирования качества воды в водотоках, которые существенным образом зависят от поступающих в них сточных вод, в том числе в виде поверхностного стока с территории населенных мест, удобряемых сельскохозяйственных угодий и животноводческих комплексов. Для математического моделирования источники поступления поверхностного стока (ПС) в водные объекты можно подразделить на две группы – сосредоточенные и линейные (распределенные). 6 Сосредоточенные – источники, поступление ПС из которых осуществляется в определенной точке водотока (сброс ПС, после какой-либо очистки или без неё, через сосредоточенные выпуски, каналы; ПС по естественным оврагам и суходолам). Линейные – источники, поступление ПС из которых по длине участка водотока осуществляется непрерывно (сток дождевых вод с прилегающих берегов бассейна водосбора). Линейные источники ПС, в свою очередь, можно также разделить на две группы – непрерывные и кусочно-непрерывные. Основной целью данного разделения является то, что при математическом моделировании мощность сосредоточенного источника представляет собой расход ПС, а мощность линейного источника – удельный расход (на единицу длины). При моделировании формирования качества воды на участке водотока с линейными источниками, в непрерывных – мощность задается в виде непрерывной функции, а в кусочно-непрерывных – в виде кусочно-непрерывной функции. По степени организации отведения, поверхностный сток можно подразделить на две группы – организованный и неорганизованный. Организованный – способ, подразумевающий отведение ПС по сетям дождевой канализации и сброс через сосредоточенные или рассеивающие выпуски (при осуществлении очистки ПС, данный способ создает источник загрязнения водных объектов относящийся к организованным источникам, а при отсутствии очистки – к переходным источникам) или отведение ПС по естественным оврагам и суходолам (получаемый источник загрязнения относится к естественно организованным). Таким образом, по способу организации отведения, ПС можно также подразделить на две группы – искусственно и естественно организованный. Неорганизованный – способ, подразумевает непосредственное поступление поверхностных сточных вод в водоем, так называемый склоновый сток. Создаваемый источник загрязнения относится к одноименной группе источников. Для определения допустимой нагрузки на водоток при сбросе в него сточных вод необходимо знать: а) современное состояние качества его воды; б) установить все возможные источники загрязнения (включая выпуски сточных и неорганизованных поверхностных вод); в) оценить влияние каждого из них на формирование качества воды в водном объекте. Из-за сложности этой проблемы и ее неоднозначности приходится прибегать к моделированию процесса загрязнения водоема и решению ряда оптимизационных задач. Решать подобные задачи необходимо с анализа степени влияния различных факторов на смешение сточных вод с водой водотоков. В качестве факторов были приняты (таблица 1): коэффициент извилистости реки (), скорость течения в реке (V), коэффициент выпуска (), расстояние до контрольного створа (L), а также соотношения К1 и К2. К1=Ср/Св=Lp/Lв К2=Qp/qв (1) (2) Здесь Ср,Св – соответственно концентрация взвешенных веществ в реке, в выпуске; Lp,Lв – соответственно БПК воды в реке, в выпуске; Qp – расход в реке; qв – расход выпуска. Расход, концентрация взвешенных веществ и БПК в реке приняты постоянными (Qp= 10м3/с, Ср=15 мг/л, Lр=3 мг/л). Выбор данных показателей загрязненности сточных вод обусловлен тем, что, во-первых, они являются основными при расчете очистных со7 оружений, а во-вторых, расчет по БПК позволяет учесть эффект извлечения неконсервативных веществ. Таблица 1 – Основные характеристики плана эксперимента Наименование показателей Х1 Основной уровень Интервал варьирования Верхний уровень Нижний уровень 2 1 3 1 Характеристика плана эксперимента по факторам Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 V L K1 Св, мг/л Lв, мгО2/л K2 qв, м3/с 0,85 2 2,75 1,0 3,0 15 10 1,0 0,65 1 2,25 0,9 5 1,5 3 5 1,9 1,6 7,9 15 0,67 0,2 1 0,5 0,1 30,0 150 5 2,0 Расчет концентраций в контрольном створе производился при помощи компьютерной программы AQUA. По результатам полного факторного эксперимента (ПФЭ) определены коэффи1% 5% 17% 31% циенты уравнений регрессии. Было установлено, что максимальное воздействие на расчетные концентрации в кон14% трольном створе оказывает взаимодействие 32% факторов 3 и 5 (коэффициент выпуска и соотношение концентраций К1). Оно составляет всеХ1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 го 6,5 % от общей суммы коэффициентов реРисунок 1 – Значимость факторов грессии (без b0). Среди одиночных факторов (рисунок 1) наибольшее значение имеют 5 и 6 факторы (соотношение концентраций и соотношение расходов), на их долю приходится примерно по 30 % от суммы коэффициентов одиночных факторов. Они же выделяются и во взаимодействующих факторах (коэффициент b56). Наименее значимым фактором является коэффициент извилистости реки () (коэффициент b1 оказался незначимым). Для оценки влияния ПС на качеqу, Сп ВС ство воды водотоков, в работе рассмотQр, рена следующая модель (рисунок 2): КС Ср имеется участок реки ограниченный входным и контрольным створами. На lб L этом участке, начиная от входного створа (ВС), на протяжении lб действуLоб ет линейный источник ПС с удельным щ расходом qу. Расчеты выполнены по Рисунок 2 – Расчетная схема методике И.Д. Родзиллера: длину берегового участка lб, на котором ПС поступает в водоем с удельным расходом на единицу длины береговой линии qу, разбивали на отдельные отрезки длиной lот. Очевидно, qу=Qсб/lб. (3) Тогда расход отрезка береговой линии будет qот=qуlот. (4) 8 Этот расход (qот) следует привязать к какой-либо точке отрезка, например к его середине, и рассматривать как сосредоточенный сброс через береговой выпуск. Очевидно, что для небольших рек, где учет поступления загрязненной воды через береговую линию особенно актуален, расход воды по длине реки будет переменной величиной. Поэтому при прогнозировании влияния поступающего поверхностного стока на качество воды такой реки расход воды в ней следует принимать переменным. Для этого надо к какой-то исходной величине расхода реки прибавлять все дискретные расходы ПС, принятые по пути. Анализ полученных результатов показал, что замена линейного источника несколькими дискретными приводит к завышенным результатам, причем с увеличением числа расчетных отрезков ошибка сначала возрастает, а затем – уменьшается. Для исключения увеличения ошибки, в работе предложено коэффициент смешения для дискретного выпуска ПС определять по формуле: 1 e 3 l 1 Q q у e 3 l , (5) где qу – удельный (единичный) расход ПС на рассматриваемом участке, м3/с; Q – расход реки, м3/с; е – основание натурального логарифма (2,72); l – расстояние по фарватеру до расчетного створа, м; – коэффициент, учитывающий гидравлические условия в реке. Дальнейший расчет ведется как для сосредоточенного берегового выпуска по формулам: n (qот Q) / qот , (6) С ксi C фi (C пi C фi ) / ni . (7) где Скс i – расчетная концентрация в контрольном створе от воздействия i-го дискретного расхода ПС; Сф i – фоновая концентрация перед i-м выпуском ПС; Сп i – концентрация в поверхностном стоке с i – го участка. Для анализа правомерности предлагаемого подхода было рассчитано несколько вариантов при различном значении lб (рисунок 3). Расчет коэффициента смешения по удельному расходу ПС дает тем большую ошибку, чем длиннее участок поступления этого расхода и чем короче «сухой» участок. Это вызвано тем, что формула (5) определяет средний коэффициент смешения элементарных расходов ПС при условии изменения коэффициентов на участке по линейной зависимости, что не соответствует действительности. Однако это несоответствие уменьшается с уменьшением длины расчетного участка путем деления его на более мелкие. Одним из условий оптимизации затрат в водном хозяйстве является применение бассейнового принципа установления ПДС. При этом величины ПДС определяются с учетом предельно допустимых концентраций (ПДК) веществ в местах водопользования, ассимилирующей способности водного объекта и оптимального распределения массы сбрасываемых веществ между водопользователями. В связи со сложностью реализации расчета ПДС для совокупности предприятий, расположенных в бассейне реки или ее участке, требуется применение ЭВМ и проблемно-ориентированных пакетов прикладных программ. 9 Расчет № 3 45 49 40 44 C, мг/л C, мг/л Расчет № 1 35 30 39 34 25 1 2 4 10 50 а 100 29 200 n 1 2 4 б 10 50 100 а 200 400 n б Расчет № 4 Расчет № 2 51 39 C, мг/л C, мг/л 46 34 29 41 36 31 26 24 1 2 4 а 10 50 100 1 200 n 2 4 10 50 100 200 400 1000 2000 n а б б Рисунок 3 – Концентрация в контрольном створе (а – по формуле И.Д. Родзиллера; б – предлагаемый вариант) Для решения оптимизационных задач по определению ПДС сточных вод, в случае наличия нескольких выпусков проф. В.И. Кичигиным была предложена специально разработанная методика, позволяющая оценить защитную способность водоема, спрогнозировать его состояние на перспективу, наметить пути оздоровления экологической обстановки водного района с учетом сложившейся системы водопользования. К разработанным им пяти методам определения ПДС (метод равных долей, метод прямой пропорции, метод обратной пропорции, метод произвольного деления, метод перестановки), в работе предложено ввести еще пять: I. Метод случайного деления. Он заключается в том, что каждый выпуск получает случайную долю загрязнений для сброса в водоток. Этот метод обеспечивает большую многовариантность расчетов. Порядок расчета: а) для каждого выпуска определяется случайное число Хi, для этого используются таблицы случайных чисел или, при программной реализации, генераторы случайных чисел. Здесь необходимо пользоваться рандомизацией. б) определяется доля каждого выпуска по формуле: Д ji = Мдоп i (Хi/ Хi) (8) II. Метод простой группировки. Заключается в том, что все или часть выпусков объединяются в группы по какому-то признаку, после чего рассчитывается доля загрязнений одним из выше приведенных методов не по каждому выпуску, а по группам. Затем доля, полученная каждой группой, делится поровну между всеми выпусками, входящими в группу. 10 III. Метод группировки. Его особенностью является то, что распределение доли внутри группы осуществляется одним из первых шести методов. Если во всех группах выбрать метод равных долей, то получим предыдущий метод расчета, т.е. этот метод включает в себя и метод простой группировки, однако для программной реализации удобнее эти методы разделять. IV. Метод приоритета. Этот метод напоминает метод перестановки. Он заключается в том, что на каком-то выпуске «устанавливается» приоритет, т.е. устанавливается ПДС данного выпуска на уровне его фактического сброса, при условии, что он не превышает Мдоп i. Доля каждого неприоритетного выпуска определяется выше изложенными методами, с учетом уменьшения допустимой массы загрязнений за счет приоритетных выпусков. V. Метод группового приоритета. Его отличие от предыдущего заключается в том, что приоритет «устанавливается» на группе, причем внутри группы долю каждого выпуска можно изменять, используя предыдущие методы, с учетом того, что общая масса загрязнений сбрасываемая группой останется неизменной. После того, как определили долю каждого выпуска по каждому загрязнению одним из выше приведенных способов (как и при использовании первых пяти методов), следует переходить к определению новых расходов или концентраций выпусков. В третьей главе проведен анализ методов численной оценки уровня загрязненности природных вод. С 1998 года в СГАСУ приступили к составлению электронной базы данных загрязненности рек Средневолжского региона. Аппроксимация данных в виде линейных уравнений y = f(X), где X – годы, позволила проследить динамику изменения качественного состояния водных объектов. Анализ фактических данных говорит о том, что в настоящее время почти по всем основным показателям уровень загрязненности водотоков больше или приближается к ПДК. Неудовлетворительное качественное состояние большинства рек Самарской области требует срочного выявления существующих локальных зон повышенной загрязненности. С целью выбора интегрального показателя, который позволил бы однозначно выразить степень качества воды с разнохарактерными загрязнениями, проведен анализ применимости существующих индексов качества воды и коэффициентов загрязненности. Для пяти створов, характеристика которых представлена (рисунок 5) двумя показателями (фенолами и нефтепродуктаРисунок 5 – Положение ми), были определены значения семи индексов (таблица 2). створов в признаковом Анализ полученных результатов показал, что все оценки пространстве совпадают, в том смысле, что увеличение загрязненности происходит от первого створа к пятому, за исключением УХЗ, т.к. он характеризует в данном случае изменение концентраций от створа к створу, а не сами значения показателей. Значение УХЗ*, КИЗ, КЗ, ОПУЗ и УЗ для створа № 3 и № 4, в которых были превышения в 2 ПДК по одному из загрязнений, полностью совпали, а индексы КИКВ и КОСЗ имеют разные значения, что объясняется использованием различных весовых ко11 эффициентов. По КИКВ створ № 4 более «чистый» чем створ №3, а по КОСЗ наоборот. Эти два индекса можно считать наиболее информативными, однако для их использования необходимо определение и уточнение дополнительных коэффициентов для всех загрязнений. Таблица 2 – Результаты оценки качества воды № створа 1 2 3 4 5 УХЗ 1,00 3,00 1,50 3,25 4,00 УХЗ 1* 3* 4* 4* 7* * Значение индекса загрязненности КОСЗ** ОПУЗ КИКВ КИЗ КЗ 4,07 0,050 1,0 1,79 0,0 3,67 1,000 1,0 2,83 1,0 3,24 2,025 1,5 3,05 1,5 3,32 2,025 1,5 3,87 1,5 3,06 4,000 2,0 4,59 3,0 УЗ 0,00 0,16 0,34 0,34 0,48 Примечание: УХЗ – уровень химического загрязнения; КИКВ – комплексный индекс качества воды; КИЗ – комбинаторный индекс загрязненности; КЗ – коэффициент загрязненности (ИЗВ); КОСЗ – комплексная оценка степени загрязненности; ОПУЗ – обобщенный показатель уровня загрязнения; УЗ – уровень загрязненности. * - в случае принятия в качестве фоновой концентрации одного и того же значения для всех створов ** - значения следует умножить на 10-5 Из остальных показателей следует выделить УЗ. Его шкала обусловлена методикой расчета (значения изменяются от 0 до 1) и имеет определенный статистический смысл. Значения других показателей ограничены лишь возможным содержанием загрязнений в воде. Проведенный совместный анализ существующих методов комплексной оценки качества воды показал возможность сопоставимости отдельных показателей. Для перевода в единую шкалу требуется знать только количество ингредиентов загрязнений, учитываемых при их расчете. Для взаимного перевода различных показателей предлагается использовать формулы: УХЗ = КЗ ∙ N – (N – 1) = ОПУЗ + 2 – N = КИЗ – N + 1; (12) КЗ = (УХЗ + N – 1) / N = (ОПУЗ + 1) / N = КИЗ / N; (13) ОПУЗ = УХЗ + N – 2 = КЗ ∙ N – 1 = КИЗ – 1; (14) КИЗ = УХЗ + (N – 1) = КЗ ∙ N = ОПУЗ + 1, (15) с учетом следующих ограничений: Сi / ПДКi > 1; Сфi = ПДКi; Нi = 1 = const; (16) где N – количество показателей загрязнения; Сi – концентрация в воде i-го ингредиента; ПДКi – предельно допустимая концентрация i-го ингредиента; Сфi – фоновая концентрация; Нi – баллы повторяемости превышения ПДК. Оценка качества воды может даваться вещественным числом или оценочным термином из дискретного набора, но в любом случае она дается посредством объекта из некоторого «класса оценок». В качестве числовой оценки используются различные индексы загрязненности, которые обычно строятся на основе кратности превышения ПДК. Их значения разбивают на интервалы в соответствии с используемой классификацией качества воды. Определение интервала значений индекса соответствующего определенному классу или категории, как правило, производится на основе метода экспертных оценок, что, в известной степени, является недостатком, тем более с учетом разнообразия имеющихся классифи12 каций. К тому же, отнесение воды к какому-то классу, по сути, не дает никакой дополнительной информации, так как величину загрязненности показывает сам индекс. Для того чтобы знание класса несло бы в себе определенную информативность, предлагается производить деление на классы, согласно таблицы 3. Таблица 3 – Предлагаемые критерии загрязненности вод Класс качества воды I II III IV V VI Величина индекса загрязненности Качество воды Очень чистая Чистая Умеренно загрязненная Загрязненная Грязная Очень грязная менее более более более более более x -2S до x -S x -S до x x до x +S x +S до x +2S x +2S x -2S Емкость класса, % 2,5 13,5 32,0 32,0 13,5 2,5 Примечание. Здесь x – среднее арифметическое значение индексов хi; S – стандартное отклонение. Таблица составлена, с допущением, что закон распределения соответствует нормальному. Очевидно, что использование данного подхода возможно только при достаточно большом массиве исходных данных (W > 800-900). Кроме того, необходимо иметь ввиду, что наименование класса в данном случае имеет условный характер. Емкость класса, представляет собой площадь фигуры под кривой распределения вероятностей, ограниченной заданным интервалом. Соответственно, значение индекса загрязненности будет давать информацию о состоянии качества воды относительно ПДК, а класс – характеризовать его относительно других объектов. Следует отметить, что данный подход позволяет провести разбиение на любое количество классов, согласно используемой классификации. В четвертой главе проведен анализ состояния водотоков Самарской области с использованием интегральных показателей загрязненности. Выявление важнейших различий между изучаемыми участками Саратовского и Куйбышевского водохранилищ, и основных рек их бассейнов на территории Самарской области, выделение групп схожих по качеству воды створов и определение репрезентативных показателей, являющихся индикаторами состояния всей системы сделано на основе экологического мониторинга. Исследования проводились по 42 створам (рисунок 6) расположенным на территории Самарской области. Учитывался следующий 21 показатель: активная реакция среды (рН), растворенный кислород, перманганатная окисляемость, БПК5, взвешенные вещества, сухой остаток, хлориды, сульфаты, азот аммонийный, нитриты, нитраты, фосфаты, жесткость, кальций, магний, железо (III), цинк, медь, нефтепродукты, фосфорорганические соединения, сероводород. В решаемой задаче все показатели считались равнозначными. На первом этапе, качество воды в створах каждой группы было классифицировано по всему исходному набору показателей. Для этого использовался кластерный анализ. На рисунке 7 представлена иерархическая классификация 42 створов. Наличие структурной организации в анализируемых данных отражает нелинейность зависимости 13 «дистанция сцепления (Евклидово расстояние) – шаг агломерации» (рисунок 8), которая должна быть монотонной. На уровне Евклидова расстояния около 1.1, монотонность функции резко нарушалась. Эту величину можно считать границей, определяющей минимальное число классов, объекты которых существенно отличаются друг от друга. Рисунок 6 – Схема расположения исследуемых створов (1...42) на территории Самарской области Было получено шесть классов, которые объединяют следующие створы: 1 класс – 1, 12, 2, 10, 3, 21, 4, 16, 8, 17, 13, 15, 5, 11, 18, 6, 7, 9, 14, 20, 27, 19, 32, 22, 23, 26; 2 класс – 28, 31, 33, 39, 40, 41, 42; 3 класс – 24, 25, 29; 4 класс – 35, 38, 36, 37; 5 класс – 30 и 6 класс – 34. Анализируя расположение каждого класса (рисунок 6), можно сделать следующие выводы: Первый (самый крупный) класс, объединил в себе все створы, находящиеся на Саратовском водохранилище и р. Самара (т.е. на всем протяжении Саратовского водохранилища качественная характеристика воды достаточно постоянна). Второй класс объединил в себе исток р. Сок, включая ее приток р. Сургут, а также р. Большой Кинель (качество воды данных рек можно считать Рисунок 7 – Иерархическая классификация 42 створов нарушение монотонности Рисунок 8 – Функция «дистанция сцепления – шаг агломерации» 14 похожим, и в то же время достаточно сильно отличным от первой группы). В третью группу вошла р. Кондурча, а также устье р. Самары и район автодорожного моста на р. Самара. Если отличие качественного состава воды в р. Кондурча, например, от первой группы, легко допустить, т.к. р. Кондурча находится в экологически более выгодных условиях и испытывает меньшие антропогенные нагрузки, то отличие воды в створе № 24 и № 25 от первой группы вызывает вопросы. Характеристика этих двух створов полностью совпадает, а ее отличие от первой группы требует детального анализа сбросов сточных вод на участке от створа № 21 до створа № 25. Здесь можно предположить влияние затона, который находится непосредственно перед створом № 25. Формирование качества воды в реке Чапаевка (четвертый класс) отличается от условий формирования р. Сок и р. Б. Кинель, а также от Саратовского водохранилища и р. Самара. В пятый класс попал только один створ на р. Сок, а в шестой – на р. Чапаевка. На участках до и после этих створов необходимо выявить и проанализировать все источники загрязнения. Особенно это касается створа № 34 на р. Чапаевка, т. к. вода в створе ниже по течению относится к тому же классу, что и вода выше по течению. Оценка общего уровня загрязненности рассматриваемых створов и их ранжирование производилось на основе интегрального показателя – «уровень загрязненности» (d). На рисунке 9 представлена классификация 42 створов, которая дает наглядное представление об уровне загрязненности речной воды и позволяет выбирать участки, требующие проведения водоохранных мероприятий в первую очередь. Самый высокий уровень загрязненности наблюдался на р. Чапаевка около г. Чапаевска, причем он превышает максимально возможный (обеспеченностью 95 %). Рисунок 9 – Ранжирование 42 створов бассейна Волги и наиболее крупных притоков на территории Самарской области по уровню загрязненности Для определения репрезентативных показателей использовались методы факторного анализа. Основная линейная модель факторного анализа имеет вид: p xi aij F j u i , (i=1, 2, …, N), (17) j 1 где Fj – латентные общие факторы; aij – факторные нагрузки; ui – остаточные специфические факторы, которые определяют ту часть каждого из исследуемых показателей, которая не может быть объяснена общими факторами, а также включают в себя ошибки измерения показателей; p – количество латентных факторов; N – количество показателей. 15 Для 42 створов было получено семь обобщенных интегральных, непосредственно не измеряемых показателей. При проведении факторного анализа, оценивание факторных нагрузок производилось центроидным методом с последующим вращением осей. В итоге, была получена матрица факторных нагрузок размером 21х7. Анализ матрицы факторных нагрузок показал, что из выявленных семи латентных типообразующих факторов, следует исключить: фосфорорганические соединения, фосфаты, перманганатную окисляемость, БПК5 и нитраты, так как часть из них недостаточно полно отражены полученными факторами, а часть – не имеют с ними хорошо выраженной связи. Оставшиеся 16 показателей объединили в себе семь факторов следующим образом: первый – жесткость, сухой остаток, кальций, магний, сульфаты и хлориды; второй – взвешенные вещества и аммонийный азот; третий – нефтепродукты и активную реакцию среды (рН); четвертый – железо; пятый – нитриты и растворенный кислород; шестой – цинк и медь; седьмой – сероводород. Для анализа полученного разбиения, была произведена группировка показателей с помощью кластерного анализа. Для этого, на основе корреляционной матрицы, были рассчитаны элементы матрицы попарных взаимных расстояний между показателями, по формуле: (18) l rS 1 rrS , (r, S=1, …, n). где lrS – расстояние между показателями r и S; rrS – коэффициент корреляции между показателями r и S; n – количество показателей. В результате группировки была получена иерархическая классификация 21 показателя качества речной воды (рисунок 10). Кластерный анализ подтвердил результаты, полученные при проведении факторного анализа. Результаты группировки показателей и тем и другим методом практически полностью совпали. Таким образом, выявлен диагностический набор, который выглядит Рисунок 10 – Иерархическая классификация 21 показателя следующим образом: жесткость, взвеПримечание. Номера показателей соответствуют шенные вещества, нефтепродукты, порядку их упоминания. нитриты, цинк, железо (III), сероводород, нитраты, фосфорорганические соединения, перманганатная окисляемость, фосфаты, БПК5. В пятой главе представлена экономическая эффективность регулирования и оценки качества водных ресурсов. Рассмотрена величина платы за водные ресурсы с учетом их качества. Отмечено, что для расчета платы лучше использовать индексы имеющие ограниченную шкалу (например: КИКВ, УЗ). Расчет платы за воду с учетом качества предлагается производить по следующей формуле: Пк = Срс(1 +(М – R)/M), 16 (19) где Пк – величина платы за водные ресурсы с учетом качества; Срс – себестоимость водных ресурсов; M – величина принятого для расчета индекса загрязненности, которая соответствует максимально возможной (при ограниченной шкале) или для чрезвычайно грязного источника, либо общее количество классов; R – значение индекса, либо класс источника, плата для которого определяется. Определена экономическая эффективность использования предлагаемой методики репрезентативных диагностических показателей. Ожидаемый экономический эффект от сокращения перечня определяемых показателей составляет 1583,98 руб., при единичном определении в одном створе, или 798325,92 руб./год. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ Проведенные исследования позволяют сформулировать следующие основные научные и практические результаты работы: 1. Разработана обобщенная классификация поверхностного стока и источников загрязнения водных объектов. 2. На основе проведенного исследования установлено, что максимальное воздействие на расчетные концентрации оказывает взаимодействие факторов и К1 (коэффициента выпуска и соотношения концентраций загрязнений в речной и сточной водах), кроме этого весомое значение имеет соотношение расходов (К2). Наименее значимым фактором является коэффициент извилистости реки (). 3. Предложено, коэффициент смешения для неорганизованного поверхностного стока, определять по формуле И.Д. Родзиллера, в которую вместо расхода сточных вод со всего расчетного участка необходимо подставить единичный расход ПС. Доказано, что предлагаемый подход позволяет увеличивать точность расчета путем деления расчетного участка на более мелкие 4. Предложены пять новых расчетных методов по определению ПДС сточных вод, в случае наличия множества выпусков: метод случайного деления, метод простой группировки, метод группировки, метод приоритета и метод группового приоритета; 5. Создана электронная база данных загрязненности рек Самарской области, основанная на результатах наблюдений за физико-химическим составом этих водотоков начиная с 1984 года. Определены линейные функции аппроксимации годовых концентраций загрязнений, позволяющие проследить динамику загрязненности и сделать прогноз на ближайшее время. 6. На основе анализа методов комплексной оценки качества воды водотоков установлено, что для получения наиболее детализированной картины загрязненности различных створов следует использовать показатель КИКВ или КОСЗ; для предварительной оценки лучше использовать индексы УХЗ*, КИЗ, КЗ или ОПУЗ; для оценки и сравнения изменения загрязненности на различных участках водотока нужно использовать критерий УХЗ; при сравнительной оценке качества воды в рамках одного водотока или региона, наиболее предпочтительным показателем является УЗ. При оценке качества воды с использованием обобщенного показателя, основанного на функции желательности, рекомендовано использовать функцию экстремальных минимальных значений. Установлена возможность сопоставимости отдельных комплексных показателей (индексов), для чего предложены формулы перевода. 17 7. Предложена классификация качества воды, основанная на методах математической статистики и обладающая большей информативностью, по сравнению с существующими. 8. Проведен анализ состояния водотоков Самарской области с использованием интегральных показателей загрязненности. Создана иерархическая классификация 42 створов бассейна р. Волги, определены группы створов, имеющие схожий, качественный состав воды. Проведена количественная оценка и ранжирование по уровню загрязненности изучаемых створов. 9. Построена иерархическая классификации 21 физико-химического показателя, установлена степень их коррелированности. Определен репрезентативный диагностический набор показателей: жесткость, взвешенные вещества, нефтепродукты, нитриты, нитраты, фосфаты, железо, сероводород, фосфорорганические соединения, перманганатная окисляемость, БПК5, цинк. Полученный перечень показателей может использоваться для диагностики состояния водных объектов 10. Определена величина платы за водные ресурсы с учетом их качества. Для расчета платы следует использовать индексы имеющие ограниченную шкалу. 11. Ожидаемый экономический эффект от использования предлагаемой методики репрезентативных диагностических показателей составляет 798326 руб/год. Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах: 1. Палагин Е.Д. Влияние поверхностного стока на качество речной воды / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Б.А. Шляков // Энерго и ресурсосбережение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии: сб. материалов Всероссийской науч.-практич. конференции. – Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2001. – С. 156-158. 2. Палагин Е.Д. Анализ динамики загрязненности водотоков Самарской области / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Материалы 59-й региональной науч.-техн. конференции. Часть II. Самара: СамГАСА, 2002. – С. 480-483. 3. Палагин Е.Д. Оценка влияния поверхностного стока на прогноз качества воды водотоков / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Б.А. Шляков // Там же. – С. 486-489. 4. Палагин Е.Д. Исследование степени влияния различных факторов на расчетные концентрации загрязнений в контрольном створе / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Материалы 60-й юбилейной региональной науч.-техн. конференции. Часть II. Самара: СамГАСА, 2003. – С. 111-114. 5. Палагин Е.Д. Исследование качества воды водотоков на основе латентных общих факторов с определением диагностического набора показателей / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Материалы 61-й региональной науч.-техн. конференции. Часть II. Самара: СамГАСА, 2004. – С. 125-129. 6. Палагин Е.Д. Исследование состояния водотоков Самарской области на основе обобщенного показателя загрязненности / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 130-133. 7. Палагин Е.Д. Расчет величин ПДС сточных вод на ЭВМ / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 134-136. 18 8. Палагин Е.Д. Обобщенная классификация источников загрязнения водных объектов поверхностным стоком / Кичигин В.И., Палагин Е.Д., Цыпин А.В. // Там же. – С. 137140. 9. Палагин Е.Д. Исследование состояния водотоков Самарской и Ульяновской областей с использованием интегральных показателей загрязненности / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Международный научно-промышленный форум «Великие Реки – 2004». Генеральные доклады, тезисы докладов. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2004. – С. 209-216. 10. Палагин Е.Д. Анализ состояния и классификация водотоков Ульяновской области по уровню загрязненности / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Водохозяйственный комплекс России: состояние, проблемы, перспективы: сб. материалов II Всероссийской науч.практич. конференции. – Пенза: МНИЦ, 2004. – С. 52-54. 11. Палагин Е.Д. Учет линейного источника поверхностного стока при прогнозе качества воды водотоков / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 54-57. 12. Палагин Е.Д. Принципы выбора систем водоотведения в условиях неопределенности / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Водоотводящие системы промышленных предприятий: Учебно-справочное пособие. Самарский гос. арх.-строит. ун-т. Самара, 2004. – 504 с. (С. 30-37). 13. Палагин Е.Д. Оценка качества поверхностных вод региона / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Природноресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов России: сб. материалов IV Междунар. науч.-практич. конференции. – Пенза: РИО ПГСХА, 2005. – С. 89-91. 14. Палагин Е.Д. Численные оценки уровня загрязненности природных вод / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Материалы 62-й Всероссийской науч.-техн. конференции. Часть II. Самара: СГАСУ, 2005. – С. 233-235. 15. Палагин Е.Д. Сравнительный анализ возможности применения различных критериев качества воды / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Там же. – С. 236-239. 16. Палагин Е.Д. К вопросу о согласовании различных показателей степени загрязненности природных вод / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Там же. – С. 240-241. 17. Палагин Е.Д. К вопросу о моделировании процессов формирования качества воды на участке водотока, принимающего поверхностный сток / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 246-248. 18. Палагин Е.Д. Репрезентативные показатели в системе диагностики и мониторинга поверхностных вод / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Города России: проблемы строительства, инженерного обеспечения, благоустройства и экологии: сб. материалов VII Междунар. науч.-практич. конференции. – Пенза: РИО ПГСХА, 2005. – С. 102-105. 19. Палагин Е.Д. Комплексная оценка качества природных вод / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Водоснабжение и санитарная техника. 2005. № 7. – С. 11-15. 20. Палагин Е.Д. Использование интегральных показателей загрязненности для анализа состояния водотоков (на примере Самарской области) / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Водоснабжение и санитарная техника. 2005. № 7. – С. 25-29. 21. Палагин Е.Д. Моделирование загрязнения водотоков поверхностным стоком / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин. – Самара: Самарский гос. арх.-строит. ун-т, 2005. – 270 с. 22. Палагин Е.Д. Влияние методов расчета на точность определения степени загрязненности водотоков поверхностным стоком / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Совершенство19 вание систем водоснабжения и водоотведения по очистке природных и сточных вод: Межвузовский сборник научных трудов. Самара: СГАСУ, 2005. – 356 с. (С. 160-166). 23. Палагин Е.Д. К вопросу о классификации качества воды / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 166-168. 24. Палагин Е.Д. Выбор систем водоотведения на ЭВМ: Учебное пособие / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин. – Самара: Самарск. гос. арх.-строит. ун-т, 2005. – 241 с. 25. Палагин Е.Д. К методике определения агрегированного индекса загрязненности / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика. Материалы 63-й Всероссийской науч.техн. конференции. Часть II. Самара: СГАСУ, 2006. – С. 3313-314. 26. Палагин Е.Д. К вопросу эколого-санитарной классификации качества поверхностных вод / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Там же. – С. 314-316. 27. Палагин Е.Д. Сравнительный анализ применения различных функций желательности для вычисления индексов загрязнения природных вод / В.И. Кичигин, Ю.П. Пономарева, Е.Д. Палагин // Там же. – С. 317-318. 28. Палагин Е.Д. Экологический мониторинг качества воды и оценка антропогенной нагрузки на водотоки Самарской области / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин // Международный научно-промышленный форум «Великие Реки – 2006». Генеральные доклады, тезисы докладов. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2006. 29. Палагин Е.Д. Качество природной среды и состояние природных ресурсов Самарской области / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Проблемы выживания человека в техногенной среде современных городов. Труды XI Всероссийского конгресса «Экология и здоровье населения». Самара: Самарский областной Дом науки и техники, 2006. – С. 115-116. 30. Палагин Е.Д. Природопользование и воздействие отраслей экономики на окружающую среду / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Там же. – С. 116-117. 31. Палагин Е.Д. Влияние экологических факторов среды обитания на здоровье населения / В.И. Кичигин, Е.Д. Палагин, Ю.П. Пономарева // Там же. – С. 113-114. Совершенствование системы прогнозирования и оценки загрязненности водных объектов Палагин Евгений Дмитриевич 05.23.04 – Водоснабжение, канализация, строительные системы охраны водных объектов Автореферат Подписано в печать . .2007 Заказ № . Тираж 100 экз. Объем 1,0 п.л. Формат 60х84/16 Бумага офсетная. Печать оперативная. 20
