ПРИКЛАДНАЯ ТЕХНОСФЕРНАЯ РИСКОЛОГИЯ

Министерство образования и науки РФ
Иркутский государственный технический университет
С.С. Тимофеева
ПРИКЛАДНАЯ ТЕХНОСФЕРНАЯ РИСКОЛОГИЯ
Учебное пособие
Издательство
Иркутского государственного технического университета
2014
1
УДК 614.841.3
ББК 38.96
Т 41
Рецензенты:
канд. техн. наук, доцент кафедры экологии и БЖД ИрГУПС
С.Е. Съемщиков;
кафедра автотехнической экспертизы и автоподготовки ФГКОУ ВПО ВСИ
МВД России
Тимофеева С.С. Прикладная техносферная рискология. Биоиндикация и биотестирование : учеб. пособие. – Иркутск : Изд–во ИрГТУ,
2014. – 219 с.
Учебное пособие соответствует требованиям ФГОС-3 УГС 20.04.01
«Техносферная безопасность, природообустройство» для магистрантов по
направления 20.00.01 «Техносферная безопасность».
В пособии освещаются теоретические и практические вопросы основных разделов дисциплины «Прикладная техносферная рискология»,
особое внимание уделено разделу биоиндикации и биотестирования уровней воздействия на среду обитания. Предлагаются практические работы по
темам, соответствующим рабочей программе дисциплины. Приводятся методики и примеры расчетов, справочные данные.
Пособие предназначено для обеспечения качественного изучения
курса обучающимися в магистратуре по программам направления «Техносферная безопасность», а также может быть использовано работниками
служб экологической, промышленной безопасности и охраны труда промышленных предприятий.
© Тимофеева С.С., 2014
© Иркутский государственный
технический университет, 2014
2
Введение
Население России живет в условиях постоянного воздействия чрезвычайных ситуаций природного, техногенного характера, угроз антропогенного характера (террористических актов). Жертвами реализации негативных факторов среды обитания ежегодно становится более 60 тыс. и
свыше 250 тыс. человек получают увечья.
Главный вывод оценок негативных воздействий среды обитания на
человека в настоящее время заключается в том, что компенсаторные
возможности природы превысили тот предел допустимых изменений, при
которых сохраняется гомеостаз биосферы. Уникальность нынешней ситуации обусловлена тем, что можно охарактеризовать эволюционным кризисом человека как биологического вида. Этот кризис проявляется в виде
крайне неблагоприятных тенденций невиданных прежде глобальных
проблем. Речь идет о катастрофическом загрязнении окружающей среды
продуктами жизнедеятельности человека, разрастания озоновых дыр, подвергающих нашу биосферу губительному воздействию ультрафиолетовой
радиации, усилению «парникового эффекта», вызванного изменением
естественного состава атмосферы. Также следует отметить демографическую, энергетическую и продовольственные катастрофы, усиливающие
противоречие между потребностями человечества и возможностями
природной среды по их удовлетворению.
Развитие системы предупреждения об опасных явлениях, способов
уменьшения всех видов опасностей и смягчения последствий их проявления является одной из приоритетных задач деятельности на всех уровнях
международном, государственном, региональном и местном. Однако прогнозировать опасные явления научились пока на очень малых с точки зрения проведения превентивных мероприятий временных интервалах. При
этом используют данные о частотах этих событий, например данные об отказах оборудования (для разработки планово-предупредительных мероприятий), статистические данные о пожарах, наводнениях и т. д.
Необходимо
научится
осуществлять
организационноуправленческую деятельность в системе обеспечения безопасности городов, населенных пунктов и различных хозяйственных объектах в органах,
подразделениях и аппаратах управления всех уровней.
Именно эту цель и ставит дисциплина «Прикладная техносферная
рискология».
Основной задачей дисциплины является изучение следующих
вопросов.
1. Государственная политика по обеспечению безопасности в техносфере;
2. Сущность и понятие риска;
3. Общие принципы управления рисками;
4. Источники риска в природе и техносфере;
5. Методология анализа природного и техногенного риска.
3
В результате изучения дисциплины магистрант должен
Знать:
 сущность понятия риска,
 общие принципы управления риском,
 методологический аппарат анализа природного и техногенного
риска,
 основные принципы оценки индивидуального и социального
рисков,
 сущность вероятностного метода оценки основных факторов
риска;
 методики оценки состояния и мониторинга окружающей среды
Уметь:
 анализировать и прогнозировать риски на территориях,
 учитывать риски при планировании деятельности
Учебное пособие состоит из трех разделов:
1. Теоретические основы прикладной техносферной рискологии,.
2. Современные методы мониторинга: биоиндикация и биотестирование.
3. Практические работы.
Издание подготовлено для магистрантов, обучающихся по программам направления подготовки «Техносферная безопасность», а также может
быть полезно слушателям курсов повышения квалификации и практическим специалистам предприятий.
4
Раздел 1. Теоретические основы
прикладной техносферной рискологии
1.1. Техногенез и глобальное загрязнение
Общество не может развиваться без потребления, которое
основывается на хозяйственной деятельности, т. е. производстве. Исторический процесс создания человеком технических средств, технологий,
производств называется техногенезом.
Техногенез – материальная часть истории и эволюции человечества,
обусловленная производственной деятельностью людей и вносящая в природу Земли вещества, энергию и процессы, которые изменяют и нарушают
равновесное функционирование биосферы и замкнутость биотического
круговорота.
Данные исторической геологии убеждают в том, что участие живого
вещества в глобальном круговороте вещества и энергии играло неуклонно
нарастающую роль в формировании облика и динамики нашей планеты на
всех этапах её эволюции. Начиная с плиоцена, около 3,6 млн. лет назад, в
этот круговорот стал вовлекаться и человек. Освоив технику прямохождения на просторах Эфиопии и Танзании, наш предок австралопитек, прежде
всего, изготовил каменное орудие для проламывания черепов своих
соплеменников. То, вероятно, был первый трудовой акт практического
использования ресурсов недр. Обретая затем в ходе эволюции все более
весомый мозг, расширяя границы обитания, и последовательно совершенствуя способы добычи полезных ископаемых в каменном, бронзовом,
железном веках, веках пара и электричества, человек вошел, наконец, в
атомный век. С этого рубежа, человек ринулся в гонку за ядерным горючим и стал применять наиболее мощные средства разрушения недр вплоть
до подземных ядерных взрывов. Так к силам природы присоединялось
могущество человека и преобразования стали идти очень интенсивно.
Мировой объем ежегодно перемещаемых пород в результате хозяйственной деятельности оценивается величиной около 10 тыс. км3 или
2,2∙1019 г, что почти на три порядка превышает величину суммарного
естественного поступления вещества с континентов в океаны, равного 12–
15 км3 (240∙1014 г/год ), определяющего естественный осадочный цикл
планеты, а следовательно, и динамику её недр. Соответствующие оценки
для геологического прошлого показывают, что в третичное время этот
показатель не превышал 50∙1014г/год, а в плейстоцене – 100∙1014 г/год.
Мощность средств антропогенного воздействия на природную среду
удваивается через каждые 14–15 лет, и степень деградации ландшафтов
Земли достигла уже 60 %. Энергетическая мощность образования
техновещества составляет 2,21∙1027 эрг/год. Для сравнения заметим, что
энергия орбитального движения Земли равна – 3∙1040 эрг, энергия её
вращения – 3∙1036 эрг, потребление кинетической энергии на деформационные процессы, вызванные приливной волной – 3∙1027 эрг, среднегодо5
вой выход энергии землетрясений и вулканов 3∙1025 и 3∙1026 эрг соответственно. Максимальные глубины искусственно созданных выемок рельефа
Земли уже достигли 1 км, а наиболее высокие его отметки в виде терриконов преодолели уровень 300 м. Резко возрастают и темпы дезинтеграции
литосферы. За 150–200 лет, до 1962 г., объем перемещенных грунтов для
отдельных видов хозяйственной деятельности составлял 1458 км3, а за
короткий период 1962–1988 гг. для тех же видов деятельности он возрос до
1800 км3. Глубина отдельных рудников достигла 3950 м, угольных шахт –
1300 м, геодинамическое влияние откачек нефти, газа и подземных вод
распространяется на глубины более 6000–7000 м, а волны упругих
напряжений, возбуждаемые подземными ядерными взрывами, распространяются до мантийных глубин.
Интенсивная разработка месторождений нефти и газа началась на
нашей планете с середины XIX века. Первые взрывы атомных бомб в
атмосфере начались в 1945 г. Каждый такой взрыв возбуждал сейсмические волны в земной коре, регистрируемые приборами. С 1957 г. на нашей
планете началось проведение подземных ядерных взрывов, которое приобрело широкомасштабный характер с 1964 г. К настоящему времени их
осуществлено более 1500 в 90 различных регионах планеты. Каждый из
таких взрывов сопровождался испарением и плавлением горных пород,
образованием в них полости, возбуждал мощную ударную волну и землетрясение средней силы, а также последующие подвижки недр в виде
обрушения свода полости, множества землетрясений – афтершоков (от
1000 до 2500), проявлявших свою активность на протяжении до 2–3 месяцев в радиусе от 30 до 70 километров от эпицентра ядерного взрыва, здесь,
кроме того резко изменяются прочностные свойства горных пород за счет
радиационных и тепловых эффектов ядерного взрыва, гидротермальной
активности подземных вод и газов и т. д. Общее число землетрясений,
спровоцированных на нашей планете подземными ядерными взрывами
оценивается от 1 500 000 до 3 750 000. В целом техногенное вмешательство в недра Земли включает три основных эффекта:
1) аккумулятивный, связанный с заполнение естественных понижений рельефа техногенными накоплениями и образованием новых выступов
рельефа в виде строительных сооружений;
2) денудационный, вызванный срезом исходных неровностей рельефа в результате горных работ;
3) тектонический, обусловленный формированием новообразованных структурных элементов земной коры, являющихся наложенными на
возникшие естественным образом структурные этажи.
Начало техногенезу положил первый костер, зажженный человеком.
Применение огня расширило ареал человека, дополнило собирательство и
охоту новыми приемами добывания, приготовления и запасания пищи, зародило возможность будущих термотехнологий. Уже в неолите возникли
условия для развития ремесел и профессионального разделения труда. Но
6
человек еще не научился трансформировать энергию огня. Это была эпоха
мускульной энергетики, когда в распоряжении человека были только собственная сила, а затем и сила прирученных животных, а также простые механизмы – преобразователи мускульной силы.
Начиная с VIII–XI в. к ним добавляются изобретения, использующие
силы воды и ветра. Наступила эпоха механоэнергетики на возобновимых
ресурсах. Технические возможности человека расширились, и одновременно усилилось его давление на природу. Уже в эпоху Возрождения
(XV–XVII вв.) рост населения, развитие ремесел и торговли, городов и дорог, географические открытия и завоевания, строительство, судостроение,
военное дело ускорили освоение новых земель, сведение лесов и дали
мощный толчок развитию рудного дела и металлургии, а затем и машин на
механическом приводе. Однако наибольшее ускорение и экологическое
значение техногенез приобрел с момента появления тепловых машин и
начала использования ресурсов ископаемого топлива.
Еще в преддверии промышленной революции, когда уже стал
ощущаться дефицит древесного топлива и требовалось повышение эффективности земледелия (XVIII в.) одноступенчатые механические преобразователи природных сил перестали удовлетворять человека. Он постоянно
нуждался в концентрации энергии, в повышении ее качества, в увеличении
силы и мощности, прилагаемой к объектам деятельности. Появились
первые преобразователи тепловой энергии. Наступила эпоха химической
теплоэнергетики на невозобновимых энергоресурсах. Как только оказалось, что созданное и контролируемое человеком изделие – машина,
состоящая из топки, котла и парового двигателя, может развивать мощность многих лошадиных сил, направление общественного прогресса и
дальнейших взаимоотношений человека с природой было однозначно
предрешено. Недаром эпитафия на могиле Джеймса Уатта содержит слова:
«...увеличил власть человека над природой...».
С тех пор эта власть проявляется главным образом в потреблении
природных ресурсов и загрязнении среды. Эпоха истощительной химической теплоэнергетики еще не закончилась, но уже надвинулась следующая
– эпоха ядерной теплоэнергетики на невозобновимых ресурсах, грозящая
еще более опасным загрязнением.
История цивилизации показывает, что человек влиял на природу всегда – от истребления ряда видов живых организмов до загрязнения биосферы промышленными и бытовыми отходами (табл. 1.1).
На протяжении многих столетий антропогенные воздействия не
оказывали заметного влияния, хотя такие отрасли материального производства как металлургия и обработка металлов возникли до нашей эры.
При изготовлении стекла, мыла, гончарных изделий, пищевых продуктов,
вина в атмосферу выделялись оксиды углерода, серы, азота, пары ртути и
других металлов, в водоемы сбрасывались отходы красильных и пищевых
7
производств в количествах, не представляющих заметной опасности для
окружающей среды.
В средние века с развитием химии появились производства азотной
и серной кислот, селитры, пороха, медного купороса, поташа. Переход от
феодальной раздробленности к образованию единых государств способствовал созданию новых технологий и концентрации производства. Тогда уже
отмечено промышленное загрязнение окружающей среды, например, медью и цинком, что сказывалось на здоровье жителей, исчезновении растительности.
Таблица 1.1
Периоды и виды хозяйственного воздействия человека на природу
Исторический период.
Цивилизация.
1-й период. Каменный
век.
Первобытнообщинный уклад
2-й период. VIII в. до н.э.
– XV в. н.э.. от землеполь-зования до промышленного производства
3-й период. С XVI в. до
XIX в. Развитие капитализ-ма,
концентрация
про-изводственных сил
Хозяйственная
Воздействия
деятельность
на природу
Сбор растений, охота на жи- Существенные изменения
вотных, рыболовство.
отсутствуют
Распашка земель, ирригаци- Разрушения ландшафта,
онные системы, использова- снижения плодородия зение древесины
мель, гибель народов
Освоение
минеральносырьевых ресурсов, развитие горного дела, металлургии, получение химических веществ: кис-лот, селитры, купороса
4-й период. XX в. Время Отрасли
производства,
империализма, промыш- транспорт,
урбанизация,
ленных революций
ресурсопотребление
Загрязнение сточными водами, выбросами от сгорания
топлива,
производством: цинком, серой, ртутью
Глобальные
геологические,
гидрологические,
геохимические и др., истощение ресурсов, транспортные средства
5-й период. XXI в. Время Развитый техногенез – про- Превращение
геосфер
новых технологий
изводства,
техниче-ские Земли в техносферу как
средства, техноло-гии, ком- результат деятель-ности
муникации
человека
До XVIII в. основными источниками загрязнения оставались бытовые
сточные воды и продукты сгорания топлива для обогрева жилищ: оксиды
углерода, серы, азота, сажа, зола. Накопление отходов существенно не
влияло на общую экологическую обстановку. Однако с начала первой
промышленной революции загрязнение окружающей среды заметно
возрастает. Изобретение паровой машины и возросшее потребление топлива приводят к резкому увеличению выбросов в атмосферу. Развитие
металлургии и сопряженных с ней отраслей (добыча угля, обогащение,
коксохимия) приводит к образованию сточных вод и твердых отходов. С
развитием железных дорог солидным источником загрязнения воздушного
8
бассейна становится транспорт. С появлением автомобилей и крупных ТЭС,
с развитием химической промышленности, металлургии изменился состав
загрязнителей. В атмосферу стали поступать значительные количества
соединений свинца и ртути, аммиак, сероводород, углеводороды, альдегиды,
галогенуглеводороды и др. В водоемы сбрасывается большая масса
различных химических соединений. Возрастают отвалы золошлаковых
отходов и терриконы горных пород, сооружаются шламонакопители.
Создание атомной энергетики, ядерного оружия создало проблему с радиоактивными отходами. Вещественные загрязнения от крупных промышленных центров распространяются на десятки, сотни и даже тысячи километров
от источников их образования, создавая проблемы ликвидации их трансграничных переносов. Так, радиоактивные выбросы при катастрофе на
Чернобыльской АЭС достигли Севера Европы – Скандинавских стран.
Кроме вещественного (ингредиентного) загрязнения среды обитания
появились источники энергетических (параметрические, механические)
воздействий. Это шумы, вибрации, инфра- и ультразвуки, инфракрасные и
ультрафиолетовые, рентгеновские излучения. Все возможные виды загрязнения среды обитания приводят к росту психологических стрессов, напряженному темпу жизни на урбанизированных территориях.
Большие масштаб и скорость роста техносфер произошли в ХХ в.
(табл. 1.2).
Таблица 1.2
Рост техносферы в XX веке
Показатель
Численность населения, млрд. чел
Потребление пресной воды, км3/год
Потребление первичной продукции биоты, %
Площадь лесопокрытых территорий, млн. км2
Валовой мировой продукт, млн. долл/год
Энергетическая мощность техносферы, ТВт
Рост площади пустынь, млн. км2
Сокращение числа видов, %
Площадь суши, занятая техносферой, %
Начало века
1,6
360
1
57,5
60
1
–
–
20
Конец века
6,0
5000
40
50,0
25000
14
1,7
–20
60
Отрицательным результатом развития техногенеза является высокая
степень изменения среды обитания в техносферах по сравнению с природными. Во многих регионах мира загрязнение достигло критического для
устойчивости экосистем и здоровья людей уровня. Общий объем выбросов
загрязняющих веществ от мирового хозяйства ежегодно составляет десятки
млрд. т: 10–20 млрд. т. СО2; 112–200 млн. т. СО; 90–150 млн. т. серосодержащих газов; 50–83 млн. т. оксидов азота; пыли 250 млн. т.. Объем
промышленных и бытовых стоков составляет 470–700 км3/год (поток
длиной 10 тыс. км, шириной и глубиной соответственно 35 км и 2 м). В
Мировой океан в год сбрасывается до 50 млн. т. нефти и нефтепродуктов
(почти 20 % российской добычи), 6 млн. т. фосфора, более 2 млн. т. свинца,
9
5 тыс. т. ртути, 50 тыс. т. пестицидов. Нефтяная пленка покрывает
примерно 1/3 поверхности морей и океанов, существенно загрязняя
газообмен между гидросферой и атмосферой. В мире накоплено 200–300
млрд. т. твердых отходов, в том числе на территории СНГ – 50 млрд. т.
Ежегодно объем накапливаемых на поверхности Земли не перерабатываемых
твердых отходов превышает 2 млрд. т, из них 340 млн. т. – потенциально
опасных. В развитых странах на одного жителя приходится 300–750 кг
коммунальных и 1–2,5 т промышленных отходов в год. Результат –
массовая гибель лесов, исчезновение видов фауны и флоры, снижение
урожайности сельскохозяйственных культур, повышение уровня заболеваемости населения, загрязнение Мирового океана, изменение климата,
разрушение озонового слоя Земли. Все это ставит перед людьми необходимость учитывать воздействие производства на окружающую среду, не
допускать превышения порога устойчивости экосистем.
В техносфере были выделены техническое вещество (средства производства – станки, аппараты, реакторы и т. п.) и техногенное вещество
(неактивная масса – здания, сооружения, коммуникация, извлеченные
породы, отходы производства и потребления и т. д.). Масса техногенного
вещества достигает в настоящее время значения – 8,51012 т, которое в 1,5
раза больше массы биоты биосферы. Почти 90 % ее сосредоточенно в районах селитебного и горнопромышленного освоения, занимающих
более 7 млн. км2 (5 % площади суши). При этом техногенными выбросами
и потоками вещества, энергии и информации охвачено практически все
пространство планеты.
По данным Р.К Баландина техновещество, техномасса и технопродукция превосходят в настоящее время биовещество на 1–2 порядка:
Биовещество суши, т
Техновещество суши, т
12
Биомасса...............2–3∙10
Техномасса............1013–1014
Биопродукция......1011
Технопродукция...1011–1012
Сведения о биовеществе – усредненные по разным авторам; о техновеществе – оценочные, преимущественно по косвенным данным; в техномассу включены стационарные и движущиеся технические системы; топливо, вода и другие вещества, содержащиеся в действующей технике, аналогично пище и воде в живых организмах).
Сравнительные энергетические показатели техногенеза (эрг/год, по
разным авторам) и естественных земных сил:
Все техновещество.............................2,21 ∙ 1027
Техногенные тепловые потери..........1,55 ∙1027
Землетрясения....................................около 1026
Вулканизм..........................................1,5 ∙1026
Радиоактивный распад......................1,4–3,0 ∙1028
Примерная количественная схема глобального современного круговорота техногенного вещества приведена на рис. 1.1.
10
Рис. 1.1. Схема глобального антропогенного материального цикла:
- -  - потоки потребления;  - потоки отходов, Гт/год
Из 120 Гт (гигатонна = 109 т) ископаемых материалов и биомассы,
потребляемых за год мировой экономикой, только 9 Гт (7,5 %) преобразуется в процессе производства в продукцию. Более 80 % этого количества
возвращается в основные фонды производства. Личное потребления людей
не превышает 1,6 Гт, из которых 70% этой массы относится к нетто – потреблению продуктов питания.
Материальный нетто – баланс человечества как биологического вида
велик (см. рис. 1.1), но в целом он вписывается в глобальный биотический
круговорот. В то время как техногенный материальный круговорот существенно разомкнут и в количественном и качественном отношении. Только
часть изъятых из природы биологических ресурсов может быть реально
возобновлена. Только часть отходов производства может быть утилизирована биотой. Коэффициент полезного действия глобального техногенного
материального цикла чрезвычайно низкий – 0,3–2 %.
Это означает, что основная часть техногенного вещества в техносфере становится глобальным источником загрязнения биосферы. Как следует
из схемы антропогенного материального баланса (см. рис. 1.1) общая масса
отходов человечества и продуктов техносферы составляет около
140 Гт/год, из которых 9 Гт – масса изделий в виде «отложенного отхода».
В среднем на одного жителя планеты приходится более 22 т в год
всех техногенных отходов. Из 131 Гт отходов около 2,5 Гт (не считая во-
11
ды) приходится на выделение людей, а 128 Гт «чисто техногенных» отходов распределяются следующим образом: 32 Гт (25 %) выбрасывается в
атмосферу, 14 Гт (11 %) сбрасывается в водоемы, 82 Гт (64 %) попадают на
поверхность земли.
Преобладающая масса техногенных материалов химически инертна.
Это – отходы добывающих отраслей производства, формирующие
отвалы пустой породы, терриконы, золо- и шлакоовалы. Они нарушают
природные ландшафты и являются вторичными источниками загрязнения
вод, воздуха. Общая масса техногенных выделений веществ оценивается
от 5 до 8 Гт в год, т. е. от 0,8 до 1,3 т. на каждого жителя планеты. Это есть
минимальная оценка глобального химического загрязнения, распределение
которого в воздухе, воде и на земле соответствуют соотношению 1:2:3.
Таким образом, производственная деятельность человека выступает как сила воздействия на среду обитания, мощность которой определяется следующими факторами:
– численностью населения;
– ростом потребления, которое в среднем в 2 раза превышает темпы
роста населения;
– нерациональная структура производства и несовершенство технологических процессов с очень низким КПД. При удвоении объема
промышленной продукции каждые 10 лет общемировой КПД в сфере
материального производства не превышает в среднем 2 %. Не используемые ресурсы становятся производственными и бытовыми отходами
(т. е. загрязнением);
– необходимость снижения себестоимости продукции за счет
ухудшения качества окружающей среды, т. е. здоровья и жизни человека, природы;
– проблемы соотношение (и отношений) производства и бизнеса.
Перед человечеством встала задача эффективного экономического
производства, рационального природопользования окружающей среды,
позволяющих удовлетворять жизненные потребности людей в сочетании с
охраной и воспроизводством природной среды. Решение поставленной
задачи невозможно без знания и изучения источников вредных воздействий на объекты геосферы и биосферы.
Наиболее характерные черты всемирного техногенеза в XX в. можно
представить следующим образом:
1. За 100 лет мировое потребление энергии увеличилось почти в 14
раз (удвоение в среднем каждые 27 лет). Суммарное потребление первичных энергоресурсов превысило 400 млрд. т условного топлива. С 1953 по
1972 г. ежегодный прирост энергопотребления был равен приросту валового мирового продукта и составлял 4,5 %. С 1950 по 1985 г. среднее душевое потребление энергоресурсов удвоилось и достигло 68 ГДж/год. Это
значит, что мировая энергетика росла вдвое быстрее, чем численность
населения.
12
2. В структуре топливного баланса большинства стран мира произошел переход от преобладания дров и угля к преобладанию углеводородного топлива – нефти и газа (до 65 %), а также к заметному вкладу гидроэнергетики и ядерной энергетики. Хозяйственное значение начинают
приобретать альтернативные энергетические технологии. С 1950 по 1995 г.
в 2 раза возросло преобразование топлива в электроэнергию. Среднее
душевое потребление электроэнергии достигло 2400 кВт "ч/год. Это оказало большое влияние на структурные сдвиги в производстве и быте сотен
миллионов людей.
3. Многократно увеличились добыча и переработка минеральных ресурсов – руд и нерудных материалов. Производство черных металлов возросло за столетие в 8 раз и достигло в начале 80-х годов 850 млн т/год. Еще
интенсивнее был рост производства цветных металлов, в основном за счет
начала и очень быстрого наращивания выплавки алюминия, составившей к
концу 80-х годов 14 млн. т/год. В 40-х годах началась и стремительно
выросла промышленная добыча урана. Производство цемента за 90 лет
выросло почти от нуля до 1 млрд. т/год.
4. В XX в. значительно вырос объем и изменилась структура машиностроения в связи со станкостроением, развитием техники двигателей
внутреннего сгорания, электротехники и автоматизации. Быстро увеличивались число и единичная мощность производимых машин и агрегатов.
Появились и получили быстрое развитие такие отрасли, как производство
средств связи, приборостроение, радиотехника, электроника, вычислительная техника. Преобладание транспортного машиностроения выразилось в более чем тысячекратном росте производства самодвижущихся
транспортных единиц. Выпуск легковых автомобилей в 1998 г. достиг
45 млн.
5. Важной чертой современного техногенеза является интенсивная
химизация всех отраслей хозяйства. За последние 50 лет было произведено
и применено более 6 млрд. т минеральных удобрений. Для различных
целей в обиход было введено более 400 тысяч различных синтетических
соединений. Начало массового производства многих продуктов крупнотоннажной химии, в частности, нефтехимии и оргсинтеза, относится к середине столетия. За 40 лет в десятки раз возросло производство пластмасс,
синтетических волокон, синтетических моющих средств, пестицидов, лекарственных препаратов.
6. Научно-техническая революция в вооружении устранила географические и природные ограничения в применении военной техники. Космос и воздушное пространство, вода и подводное пространство, земная поверхность вплоть до полюсов холода и жары стали доступны для ведения
боевых действий. Появление принципиально новых видов оружия массового поражения (ОМП) и их дальнейшая разработка на качественно иных
физических принципах (создание кинетического, вакуумного; лазерного,
биосферного, метеорологического и других видов ОМП; создание боевых
13
космических систем направленной энергии; разработка методов очагового
разрушения озонового слоя) создали непосредственную угрозу выживаемости человечества в термоядерную эпоху.
Среди таких антропогенных воздействий на среду обитания как изменение ландшафтов и деградация природных экосистем, изъятие природных ресурсов на первом месте по интенсивности выделяется техногенное
загрязнение. Оно обусловливает значительную часть природоемкости техносферы и приводит к разрушению экосистем, глобальным климатическим
и геохимическим изменениям, к проблемам здоровья людей.
Загрязнение – это привнесение в среду обитания новых, не характерных для нее физических, химических, биологических и информационных
агентов (элементы, вещества, организмы, процессы, энергия), которые появляются «не в том месте, не в то время и не в том количестве, какое естественно для природы», что приводит к негативным последствиям.
Загрязнение вызывает загрязнитель – физический агент, химическое
соединение, биологический вид. Загрязнители бывают природные и антропогенные, которые могут быть первичные (в источнике) и вторичные (в
ходе изменения первичных). Различают стойкие (не разлагающиеся) и нестойкие загрязнители.
Загрязнители атмосферы нарушают естественный круговорот
углерода, способствуют возникновению негативных последствий (парниковый эффект, кислотные дожди, изменение озонового слоя, фотохимический
смог). Большое количество загрязнителей поступает в атмосферу от различных отраслей промышленности, в частности металлургические предприятия мира ежегодно выбрасывают более 150 тыс. т меди, 120 тыс. т. цинка,
90 тыс. т. никеля, кобальта, ртути. Так, Норильский горнометаллургический комбинат ежегодно выбрасывает в атмосферу только
сернистых соединений до 2200 тыс. т, что приводит к гибели значительного числа растительных сообществ и других живых организмов. В радиусе до
120 км от комбината отсутствует естественное возобновление деревьев.
Загрязнители воды – химические, биологические агенты, ухудшающие ее
качество для питья, жизни гидробионтов. Разнообразие загрязнителей,
поступающих из различных отраслей промышленности, сведены в
таблице 1.3.
Особую опасность представляют загрязнители в сельском хозяйстве.
Например, одних только пестицидов в мире насчитывается более 1500 препаратов. В России пока применяется 150–160. Фосфорорганические пестициды представляют собой сильнодействующие токсины, вызывающие массовую гибель птиц.
Механическое загрязнение – это инертные отходы в виде упаковок,
тары, промышленных изделий, отработанных аппаратов, автопокрышек,
аэрозолей и т. д., которые превращают большие пространства среды обитания в свалки, отчуждая сотни тысяч гектаров земель.
14
Таблица 1.3
Преобладающие загрязнители водных экосистем
Отрасль промышленности
Целлюлозно-бумажная,
деревообрабатывающая
Преобладающие загрязнители
Органические вещества (лигнины, смолистые и жирные вещества, фенол, метилмеркаптан), аммонийный азот, сульфаты,
взвешенные вещества
Нефтепродукты, СПАВ, фенолы, сульфиды, аммонийный азот
Тяжелые металлы, взвешенные частицы,
цианиды, аммонийный азот, нефтепродукты, флотореагенты, смолы, фенолы
Фенолы, нефтепродукты, СПАВ, ПАУ,
БП, взвешенные вещества
Флотореагенты, фенолы, минеральные
взвешенные вещества
СПАВ, нефтепродукты, органические
красители,
органические
вещества,
пластмассы, механические взвеси
Нефтегазодобывающая
Машиностроение
Химическая, нефтехимическая
Горнодобывающая, угольная
Легкая, текстильная, пищевая
Классификация техногенных загрязнений представлена на рис. 1.2.
Рис. 1.2. Классификация техногенных загрязнений среды обитания
Физическое (параметрическое или энергетическое) загрязнение
связано с изменением физических параметров среды: температурных,
световых, шумовых, радиационных, электромагнитных и др. Например,
тепловое воздействие проявляется в деградации вечной мерзлоты, со
связанными с зонами распространения вечномерзлых пород мерзлотными
процессами и явлениями (термокарст, содифлюкция, наледи и др.); в изме15
нении структурных особенностей некоторых грунтов при высоких температурах (под металлургическими печами, кирпичными заводами и т. п.) и
условии жизни людей. Тепловое загрязнение возникает при отводе воды от
систем охлаждения в водные объекты, при выбросе потоков дымовых газов или воздуха в атмосферу. Изменение теплового режима в сезонных
колебаниях температуры в районе г. Красноярска за счет выпусков воды
из водохранилища Красноярской ГЭС выразилось в снижении температуры
в р. Енисей летом и повышении зимой относительно температуры окружающего воздуха. Это сказалось на количестве острых респираторновирусных заболеваний у жителей Красноярска. Источниками теплового
загрязнения в городе служат: подземные газопроводы промышленных
предприятий (140–160 °С), теплотрассы (50–150 °С), сборные коллекторы и
коммуникации (35–45 °С) и т. д.
Шумовые загрязнения создаются на разных производствах, транспортных системах, в быту.
Электромагнитное загрязнение возникает в результате изменений
электромагнитных свойств среды. Источниками излучения служат высоковольтные линии электропередач, электроподстанции, антенны радио- и
телепередающих станций, электрифицированные транспортные средства,
микроволновые печи, компьютеры, радиотелефоны.
Ионизирующее излучение обладает энергией, достаточной для того,
чтобы выбить электроны из атомов и образовать положительно заряженные ионы, которые вступают в реакцию и разрушают ткани живых
организмов. К ионизирующему излучению относится ультрафиолетовое
излучение Солнца и аппаратов облучения, рентгеновское излучение,
нейтронное излучение, возникающее в ходе реакции ядерного деления и
ядерного синтеза, а также альфа-, бета- и гамма-излучения, испускаемые
радиоактивными изотопами. Ионизирующее излучение оказывает мощное
мутагенное, эмбриотоксическое и тератогенное воздействие. При этом более чувствительны к нему высокоорганизованные организмы, включая человека, а наиболее устойчивыми являются микроорганизмы.
Радиоактивное загрязнение связано с повышением природного радиоактивного фона и содержания в среде радиоактивных элементов и веществ. Основные источники этого загрязнения – атомные реакторы и
установки, предприятия атомной промышленности, приборы и оборудования, зола, шлаки и отвалы, могильники радиоактивных отходов. Ионизирующее излучение радиоактивных веществ приводит живые организмы
к лучевой болезни, новообразованиям, генетическим изменениям.
Химическое загрязнение – увеличение количества химических
компонентов в определенной среде, а также попадание в нее загрязняющих веществ (3В), которые ей не присущи, или в концентрациях, превышающих обычную норму. Этот вид загрязнения является наиболее опасным для природных экосистем и качества жизни человека, в связи, с чем
он наиболее изучен. В настоящее время в окружающей среде содержится
16
от 7 до 9 млн. химических веществ, причем их перечень ежегодно пополняется еще примерно 250 тыс. новых соединений. Многие химические
вещества обладают мутагенными, токсическими, канцерогенными, тератогенными и другими свойствами, среди которых особенно опасны около
200 соединений, включенных в «список ЮНЕСКО» (бензол, бенз(а)пирен,
пестициды, асбест, тяжелые металлы, красители, пищевые добавки и др.).
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в мире около
600 млн. человек подвергается воздействию атмосферы с повышенной
концентрацией 3В, например, диоксида серы, а более 1 млрд. человек – с
вредной для здоровья концентрацией взвешенных частиц. Загрязнением
атмосферы обусловлено до 30 % общих заболеваний населения промышленных центров. Влияние на организм человека некоторых химических 3В
приведено в табл. 1.4.
Таблица 1.4
Действие химических загрязняющих веществ на организм человека
Загрязняющие вещества
Диоксины
Тяжелые металлы (свинец, кадмий, ртуть)
Основные заболевания
Острые и хронические отравления, мутагенный,
канцерогенный и тератогенный эффект, иммунодефицит
Острые и хронические отравления, поражения
сердечно-сосудистой, мочеполовой и нервной
систем
Поражение печени, ЦНС, канцерогенное действие
Канцерогенное, мутагенное, тератогенное действие
Хлорорганические
пестициды
(ДДТ и др.)
Бен(а)пирен и другие полициклические ароматические углеводороды
Нитраты, нитриты, азотистые Острые отравления, нарушения обмена веществ,
удобрения
аллергия, нервные расстройства, злокачественные новообразования.
Фреоны
Канцерогенное действие
Диоксид серы, оксид углерода Заболевание дыхательных путей, конъюнктивит,
(СО), формальдегид
головная боль, удушье
Газопылевые выбросы от сжига- Раздражение слизистых и дыхательных органов,
ния мусора
бронхиальная астма, канцерогенное действие
Биологическое загрязнение – осуществляется нехарактерными для
экосистем живыми организмами и (или) продуктами их жизнедеятельности, которые ухудшают условия жизни биоты, негативно влияет на здоровье человека и результаты его хозяйственной деятельности.
Источниками загрязнения являются промышленные производства,
изготавливающие антибиотики, ферменты, вакцины, сыворотки, кормовой
белок, биоконцентраты и т. п., а также предприятия микробиологической
промышленности, в выбросах которых присутствуют живые клетки
микроорганизмов. К биологическому загрязнению относят преднамеренную или случайную интродукцию или чрезмерную экспансию живых
организмов – это, к примеру, известные переселения кроликов и овец в
17
Австралию, пресноводной рыбы – ратана в водоемы Центральной
России, американского колорадского жука в Европу, а из Европы в
Америку – непарного шелкопряда, которые отнесены к массовым вредителям. В городах наличие свалок и несвоевременная уборка твердых
бытовых отходов привели к численному росту синантропных животных:
крыс, голубей, ворон, насекомых и др. Недостаточно очищенные и обезвреженные бытовые сточные воды содержат большой комплекс патогенных
микроорганизмов, вызывающих кожные, кишечные, глистные заболевания. Бактериями вызываются эпидемии холеры, оспы, чумы, СПИДа. В
настоящее время широко обсуждается вопрос, связанный с загрязнением
внутренней среды человека чужеродным генетическим материалом, полученным организмом при употреблении в пищу продуктов, полученных с
применением технологии генной инженерии.
Все виды загрязнителей характеризуются количественными показателями: интенсивность, масса, концентрация, показатель «доза-эффект»,
токсичность, санитарно-гигиенические и экологические нормы, степень
опасности и риска. Выделяют масштабы воздействия: локальные, региональные, глобальные. Воздействия во времени бывают: длительные и
кратковременные, стойкие и нестойкие, обратимые и необратимые, пороговые. Загрязнители воздействуют на человека и другие живые организмы;
на объекты окружающей среды разных геосфер; на сооружения.
1.2. Источники загрязнения атмосферы
Источник загрязнения атмосферы (ИЗА) или источник выбросов –
источник (объект, технологический процесс, производство, территориально-производственный комплекс), от которого загрязнители поступают в
атмосферу. Эти источники многочисленны и разнообразны.
В табл. 1.4 приведены основные термины и определения ИЗА в соответствии с ГОСТ 17.2.1.04-77.
Таблица 1.5
Основные термины и определения ИЗА в соответствии с ГОСТ 17.2.1.04-77
Термин
1
Источник загрязнения атмосферы (ИЗА)
Источник естественного загрязнения атмосферы
Источник антропогенного загрязнения атмосферы:
стационарный;
передвижной.
Точечный источник загрязнения
атмосферы
Линейный источник загрязнения атмосферы
Определение
2
Объект, распространяющий загрязняющие атмосферу вещества
Источник загрязнения атмосферы, обусловленный
природными процессами
Источник загрязнения атмосферы, обусловленный
явлениями, вызванными деятельностью человека
Источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу вещества из установленного отверстия
Источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу вещества по установленной линии
18
Окончание табл. 1.5
1
Плоский источник загрязнения атмосферы
Источник непрерывного
(прерываемого, нерегулярного) загрязнения атмосферы
Промышленный источник
загрязнения атмосферы
2
Источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу
вещества с установленной поверхности
Источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу
вещества непрерывно в течение длительного (прерываемого, периодического) периода времени
Источник загрязнения атмосферы, обусловленный действием производственных процессов или взаимосвязанных с ними вспомогательных процессов, осуществляемых в территориально-ограниченных производственных
комплексах
Источник выделения загрязняющего вещества – объект, в котором
происходит образование ЗВ (установка, аппарат, устройство, емкость для
хранения, двигатель, площадка размещения отходов и т. п.). Возможны
следующие сочетания ИЗА (источник выбросов) и источников выделения ЗВ:
– Один источник выделения – один источник выброса. Например,
котельная имеет одну топочную камеру и одну дымовую трубу.
– Один источник выделения – несколько источников выброса.
Например, в помещении производится окраска автобуса, а для вентиляции
используются три крышных вентилятора.
– Несколько источников выделения – один источник выброса.
Например, один вентилятор, удаляющий из всех помещений через единую
вытяжную систему пыль и газы от пятидесяти ткацких станков.
– Несколько источников выделения – ряд источников выброса.
Например, в общем помещении цеха работают 3 заточных и 17 металлорежущих станков, 2 поста электросварки и одна газорезка, а для вентиляции
используется одна общеобменная приточно-вытяжная вентиляционная система и 4 местных вытяжных системы.
Выбросы ИЗА – это химические, биологические, радиоактивные загрязнители, поступающие в атмосферу от источника. Синоним выброса –
выпуск, недопустимо – эмиссия.
Единой признанной классификации источников выбросов и единой
классификации выбросов пока не существует. Однако на основании
ГОСТ 17.2.1.01-76, ГОСТ 17.2.01.04-77 и разной научно-технической литературы можно принять классификацию источников выбросов и выбросов по ряду признаков.
Классификация источников выбросов
Источники выбросов подразделяются по следующим признакам.
19
1. По происхождению: естественные (вулканы, наводнения, сели и
т. п.) и антропогенно-техногенные (отопительные системы, промышленность, транспорт и т. п.).
2. По характеру, происходящих в них технологических процессов:
топочные устройства, сушильные агрегаты, различные печи и т. п.
3. По пространственному расположению: на точечные, линейные и
плоские источники. Точечный источник – источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу вещества из установленного отверстия. Линейный
источник – источник, выбрасывающий загрязняющие атмосферу вещества
с установленной линии. Плоский источник – источник, выбрасывающий
загрязняющие атмосферу вещества с установленной площади. К точечным
выбросам относятся трубы, шахты, крышные вентиляторы и т. д. К линейным – аэрационные фонари, технологические линии и ряд близко расположенных источников.
4. По высоте источника их делят на: высокие источники (Н≥50
м); источники средней высоты (Н=10÷50м); низкие источники (Н=2÷10 м),
наземные источники (Н≤2 м).
5. По расположению в пространстве: стационарные и передвижные.
6. По действию во времени: источники непрерывного действия,
прерываемого действия, нерегулярного действия. Источник непрерывного
действия – источник, выбрасывающий загрязняющие вещества непрерывно, в течение длительного времени.
7. По уровню организации: организованные и неорганизованные.
Классификация выбросов
Выбросы подразделяются на следующие классы.
1 Класс – парогазовые и аэрозольные.
Парогазовые выбросы – смесь газов, не несущих в себе твердых или
жидких взвешенных частиц. Эта группа делится на подгруппы:
1а – выбросы, не подлежащие очистке по причине их безвредности
либо по причине экономической целесообразности рассеивания через невысокие трубы, либо из-за полного отсутствия технических возможностей
очистки в данный период времени.
1б – выбросы, подлежащие обязательной очистке. Сюда относятся
выбросы, содержащие вредные компоненты, отрицательное влияние которых не может быть устранено только путем рассеивания. Подразумевается,
что технические средства для очистки имеются.
Эта категория выбросов встречается крайне редко. В большинстве
случаев парогазовыми называют аэрозольные выбросы, где концентрация
дисперсной среды пренебрежимо мала.
Аэрозольные выбросы – смесь газов, несущая твердые и жидкие взвешенные частицы. Эта группа делится на подгруппы:
20
2а – аэрозоли, в которых дисперсная фаза подлежит улавливанию, а
парогазовая (дисперсная среда) относится к подгруппе 1а и при этом не
оказывает влияния на работу газоочистных сооружений.
2б – аэрозоли, в которых дисперсная фаза подлежит улавливанию, а
дисперсная среда относится к подгруппе 1а и при этом оказывает определенное влияние на ход очистки. Например, ничтожное содержание SО2 не
требует его улавливания, но внутри воздуховода может образоваться слабокислый концентрат, вызывающий коррозию.
2в – аэрозоли, в которых дисперсная фаза подлежит улавливанию, а
парогазовая (дисперсная среда) относится к подгруппе 1б. В этом случае
требуется либо комбинированная очистка в одном аппарате, либо комбинация последовательно расположенных аппаратов для селективного улавливания дисперсной фазы и вредных примесей дисперсионной среды.
2г – аэрозоли, у которых дисперсная среда относится к подгруппе
1б, а дисперсная фаза улавливанию не подлежит (например, из-за низкой
ее концентрации) и в то же время не оказывает влияния на процесс
очистки.
2д – аэрозоли, у которых дисперсная среда относится к подгруппе 1б, а
дисперсная фаза улавливанию не подлежит, но может оказывать влияние на
процесс очистки, постепенно загрязняя жидкий или твердый поглотитель.
2е – аэрозоли, у которых дисперсная среда относится к подгруппе 1а,
а дисперсная фаза - к подгруппам 2г или 2д.
2 Класс - технологические, вентиляционные и аспирационные.
К технологическим относятся хвостовые выбросы технологических
процессов, выбросы при продувке технологического оборудования, постоянно действующие дыхательные трубы, периодически действующие
предохранительные клапаны, трубы ТЭЦ и котельных и т. п. Технологические выбросы характеризуются высокой концентрацией вредных веществ
при относительно небольшом объеме газовоздушной смеси.
К вентиляционным относятся выбросы общеобменной и местной
вытяжной вентиляции. Вентиляционные выбросы общеобменной вентиляции характеризуются большими объемами газовоздушной смеси, но
низкими концентрациями вредных веществ. Объемы вентиляционных выбросов бывают настолько велики, что валовое количество вредных
веществ, содержащихся в них, часто превышает технологические. Поэтому в настоящее время появилась настоятельная необходимость в разработке современных методов и средств очистки не только технологических, но
и вентиляционных выбросов.
К аспирационным выбросам относятся выбросы ЗВ от всех видов
вытяжной местной вентиляции. По составу эти выбросы близки к технологическим.
3 Класс – организованные и неорганизованные.
К организованным относятся выбросы, отводимые от мест выделения
трубами, газоходами, воздуховодами, что позволяет применять для улав21
ливания содержащихся вредных веществ соответствующие установки.
Неорганизованными являются выбросы, поступающие в атмосферу в виде
ненаправленных потоков газа в результате нарушения герметичности
оборудования, отсутствия или неудовлетворительной работы оборудования по отсосу газа в местах загрузки, выгрузки или хранения продукта.
4 Класс – нагретые и холодные.
Эти источники различаются по перепаду температур между выбросом и окружающей средой.
В соответствии с ГОСТ 17.2.1.01-76 выбросы классифицируются по
составу. При этом они имеют следующую структуру условного обозначения.
Первая цифра - агрегатное состояние газообразные (А), жидкие (К),
твердые (Т).
Вторая и третья – химический состав: сернистый ангидрид (01), оксид углерода (02), оксиды азота (в пересчете на NО2) (03), свинец и его соединения (в пересчете на Рb) (22), сажа (23), металлы и их соединения (24),
пыль (25), прочее (26).
Четвертая цифра – размер частиц
Менее 0,5∙10-6 м .......................................................................................(1)
От 0,5∙10-6 до 3∙10-6 ..................................................................................(2)
от 3∙10-6 до 10∙10-6 ....................................................................................(3)
от 10∙10-6 до 50∙10-6 ..................................................................................(4)
свыше 50∙10-6 ...........................................................................................(5)
Пятая цифра – масса частиц
от 1 до 10 кг/ч ..........................................................................................(1)
от 10 до 100 кг/ч включительно .............................................................(2)
от 100 до 1000 кг/ч включительно .........................................................(3)
от 1000 до 10000 кг/ч включительно .....................................................(4)
от 10000 кг/ч ............................................................................................(5)
Пример условного обозначения: А.01.0.5., К.20.2.3., Т.23.2.3.
Выброс, состоящий из сернистого ангидрида с массой 2000 кг/ч,
кислоты с размером частиц от 0,5 до 3 мкм и массой 50 кг/ч, сажи с размером 1 мкм с массой 60 кг/ч.
Выбросы, состоящие из газов, выделяемых ИЗА при сгорании топлива, называются дымовым газом. Наличие какой-либо пыли в газе называется запыленностью газа. Твердые частицы, входящие в состав промвыброса, называются промышленной пылью, которая по происхождению
подразделяется на:
1) механическую пыль (пыль дезинтеграции) – пыль, образуется в
результате измельчения продуктов, сырья в технологическом процессе;
2) возгоны – пыль, образуется при объемной конденсации паров веществ при их охлаждении;
22
3) летучая зола – пыль в виде несгораемого остатка топлива, образующаяся из его минеральных примесей при горении, содержащаяся в дымовых газах во взвешенном состоянии;
4) промышленная сажа – пыль в виде твердого высокодисперсного
углерода, образующаяся при неполном сгорании или термическом разложении углеводородов в составе промышленных выбросов.
Все виды промышленной пыли характеризуются физикохимическими показателями:
– химическим составом, зависящим от технологического процесса и
его сырья;
– электрозаряженностью (наличие заряда);
– слипаемостью;
– смачиваемостью (гидрофильностью или гидрофобностью);
– воспламеняемостью;
– взрывоопасностью;
– поверхностью;
– насыпной и истинной плотностью (  
m
, г/см3), где истинная
V
плотность – масса (m) единицы объема (V) твердых частиц без учета объема внутренних пор; насыпанная плотность – масса единицы объема твердых частиц с учетом воздушного объема пор твердых частиц и объема
между частицами. При слеживании насыпная плотность увеличивается до
1,5 раз. Отношение массы частиц к занимаемому ими объему, включая поры, пустоты, неровности называется кажущейся плотностью.
Дисперсный состав пыли – это распределение частиц пыли по размерам, характеризуемое относительным содержанием фракций или параметрами функций, описывающих указанное распределение (кривая распределения).
Диаметр частиц промышленной пыли разный – в среднем от 0,1 до
100 мкм в зависимости от природы и технологического процесса. С размерами частиц и их плотностью связана скорость их осаждения (см/с) – процесс седиментации. Скорость осаждения твердых частиц рассчитывается
по уравнению Стокса с учетом диаметра, плотности частиц, плотности и
вязкости газа, ускорения свободного падения (g).
Размер частиц определяет светорассеяние или дымность (прозрачность, мутность) выбросов. Дымность – это качественно-количественный
состав частиц выбросов, от которого зависит светорассеивание, прозрачность атмосферного воздуха. Ее оценивают оптическими приборами по
степени поглощения света твердыми частицами, а показатель называется
плотностью дыма. Она связана с массовой концентрацией частиц.
Выбросы, содержащие газы и пыль, называются газопылевыми выбросами (ГПВ) или газопылевыми потоками (ГПП).
Из всего количества ЗВ, выброшенных в атмосферу около 90 % составляют газы, а около 10 % – жидкие и твердые вещества. Согласно суще23
ствующим оценкам в земную атмосферу ежегодно поступает около
1·1013 кг разных веществ, из которых на долю человеческой деятельности
приходится до 10 %. Наблюдается тенденция возрастания этого вклада.
Показатели (критерии) выбросов применяются для следующих целей:
 определение загрязнений;
 контроль выбросов от источников;
 установление существующего уровня и предела опасно возрастающего загрязнения атмосферы;
 контроль функционирования газоочистного оборудования;
 оценка технического уровня производства;
 инспекционные цели.
Показатели выбросов бывают количественные и качественные. Для
примера приведены данные по выбросам загрязняющих веществ в атмосферный воздух РФ (табл. 1.6).
Таблица 1.6
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух в 2007 – 2012 гг.
в Российской Федерации (данные Росстата)
Год
Твердые частицы, от стационарных источников кт/год
SO2, от стационарных источников
тыс. т/год
NOx, от стационарных источников тыс. т/год
NH3 от стационарных источников
тыс. т/год
CO от стационарных источников
тыс. т/год
НМЛОС от стационарных источников, тыс. т/год
Доля уловленных и обезвреженных веществ в общем объеме отходящих веществ от стационарных источников, %
Всего, тыс. т/год, от стационарных источников
Объем выбросов от стационарных
источников на единицу ВВП (в
текущих ценах), тонн/млн. рубл.
Всего, тыс. т/год, от передвижных
источников
Всего, тыс. т/год, от стационарных и передвижных источников
Объем выбросов от стационарных
и передвижных источников на
душу населения, тонн/чел
2006
2008
2009
2010
2743,4
2704,2
2300,0
2381,2 2283,1 2249,4
4573,1
4534,1
4400,0
4385,3 4342,7 4340,9
1732,8
1816,6
1700,0
1855,2 1880,0 1937,5
42,2
2011
44,0
2012
47,5
6448,4
6091,5
5500,0
5565,1 5753,5 6001,7
1908,6
4749,5
1500,0
1605,3 1622,8 1638,2
74,8
75,0
73,7
75,7
75,5
74,3
20 636,9 20 103,3 19 021,2 19 115,6 19 162,3 19 630,2
0,62
0,49
0,49
0,41
0,34
0,31
14 666,6 13 588,4 13 538,6 13 104,8 13 325,2 12 678,9
35 303,5 33 691,7 32 559,8 32 220,4 32 487,5 32 309,1
0,25
0,24
24
0,23
0,23
0,23
0,23
По данным Росгидромета в 2012 году, в 138 городах РФ (57% городского населения) уровень загрязнения воздуха характеризуется как высокий и очень высокий. На территории Пермского края имеются 4 города с
таким уровнем загрязнения, в Оренбургской, Ростовской, Самарской и
Свердловской областях — 5 городов, в Красноярском крае и ХантыМансийском АО (Югра) — 6 городов, в Иркутской области — 7 городов. В
33 субъектах РФ, где наблюдения проводятся только в 1–3 городах, в каждом из них наблюдается высокий и очень высокий уровень загрязнения
воздуха. Только в 9 субъектах РФ высокий и очень высокий уровень загрязнения воздуха городов не отмечен.
1.3. Источники загрязнения гидросферы
Источник загрязнения гидросферы (ИЗГ)  объект (технологический
процесс, производство, территориально-производственный комплекс), от
которого загрязнители поступают в поверхностные или подземные воды и
нарушают нормы их качества.
Классифицируют ИЗГ по разным признакам.
1. По происхождению ИЗГ бывают природные и антропогеннотехногенные.
2. По образованию источники загрязнения поверхностных вод
включают:
 выпадения из атмосферы (выбросы от ИЗА);
 атмосферные, талые, ливневые (дождевые), грунтовые воды (стоки), несущие в себе вымываемые соответственно из атмосферы, снега,
почвы, грунта загрязнители разного происхождения;
 захоронения в морях и океанах, которые составляют 10 % всей
массы ЗВ, поступающих в Мировой океан. Преобладают захоронения
наиболее опасных жидких и твердых радиоактивных отходов;
 водные установки, устройства, транспорт (подводные скважины,
трубопроводы, разработки морского дна и его недр, суда различного
назначения);
 сточные воды производственного (промышленного, сельскохозяйственного, транспортного) и бытового (жилищно-коммунального) происхождения.
 источники загрязнения подземных грунтовых, напорных пресных
и соленых вод представляют собой трубопроводы, хвостохранилища, ГПВ,
подземные захоронения промстоков, шахтные и карьерные воды, терриконы, заправочные станции, бытовые загрязнения, водозабор, подтягивающий соленые воды, объекты животноводства, внесение удобрений и пестицидов, разведочное и эксплуатационное бурение, добыча нефти и газа,
крупные и высоконапорные плотины с водохранилищами, подземные
(ядерные) взрывы.
25
3. По расположению сбросов ИЗГ согласно ГОСТ 17.1.1.02-77 подразделяют на два типа:
 стационарные или точечные, из которых сточные воды (СВ) попадают в водоемы через сливные и канализационные трубы;
 линейные или неточечные, из которых СВ поступают в водоемы с
обширных поверхностей суши.
Источники загрязнения гидросферы более разнообразны, а процессы
самоочищения сложны, чувствительны, происходят медленнее и более
значимы для обеспечения жизни на Земле по сравнению с процессами,
происходящими в атмосфере.
Так как с ИЗГ тесно связаны понятия водопользование, водопотребление, водоотведение и нормы качества воды, то кратко остановимся
на них.
Водопользование – использование воды без ее изъятия (гидроэнергетика, водный транспорт, рыбное хозяйство).
В СанПиН 2.1.5.980-00 «Гигиенические требования к охране поверхностных вод», СП 2.1.5.1059-01 «Гигиенические требования к охране
подземных вод от загрязнения», СП № 4631-88. «Санитарные правила и
нормы охраны прибрежных вод морей от загрязнения в местах водопользования населения» регламентированы требования к качеству воды, которые зависят от их назначения. Выделяют две категории водоемов по виду
их водопользования: 1-я категория – водоемы питьевого и культурнобытового назначения; 2-я категория – водоемы рыбохозяйственного назначения, которые еще делятся на высшую, первую и вторую категории в
зависимости от задач охраны ценных видов рыб. Требования к качеству
воды зависят от категории водопользования.
Водопотребление (водоснабжение) – использование воды с частичным (с возвратом) или полным (без возврата) ее изъятием с помощью комплекса сооружений и технологических процессов для бесперебойного
обеспечения потребителей водой требуемого качества и объема. Основные
водопотребители – сельское и бытовое хозяйство, производство.
Водоотведение – система сброса сточных вод в водоемы с помощью
комплекса инженерных, санитарных и технологических мероприятий (сооружений), обеспечивающих сбор, отведение, транспортировку сточных
вод, и их очистку и обезвреживание, а также обработку твердых осадков.
Водоотведение сточных вод от объектов водопотребителя проводится по
схеме: сбросы поступают в канализационную сеть – систему трубопроводов, каналов, лотков и сооружений типа насосных и напорных станций для
сбора и отведения сточных вод на очистные сооружения (если они имеются), а затем в водоемы. Канал или труба, отводящие сточные воды в
водоем, называется выпуском. В зависимости от схемы поступления в
канализационную сеть разных категорий сточных вод (производственные,
бытовые, атмосферные) различают общесплавную (смешанную – все три
категории сточных вод) и раздельные или полураздельные (раздельное
26
удаление) схемы канализации. Это обусловлено разными составами и
методами очистки сточных вод.
Основные документы, регистрирующие водопотребление и водоотведение,  экологические паспорта предприятия и природопользователя
(соответственно ГОСТ 17.0.0.04.90 и ГОСТ Р 17.0.0.06-2000), статистический отчет по форме 2ТП (водхоз), журналы первичного учета воды
(ПОД-11, ПОД-12) и сброса в водные объекты (ПОД-13).
В таблицах 1.7, 1.8 приведен пример объемов пресных вод, забираемых из водоемов производствами РФ, и объем сточных вод, сбрасываемых
в водоемы.
Таблица 1.7
Забор пресных вод в Российской Федерации, млн. м3/год (данные Росводресурсов)
Год
Общий объем, в т. ч.
– поверхностных вод
– подземных вод
Забор для с/х, охоты и лесного хозяйства, рыбоводства (р. А+B ОКВЭД)
Забор для добычи полезных ископаемых (р. С
ОКВЭД)
Забор для обрабатывающих производств (р. D
ОКВЭД
Забор для производства и распределения электроэнергии, газа и воды (р. E ОКВЭД
Забор для строительства (р. F ОКВЭД)
Забор для прочих видов экономической деятельности (р. G...Q ОКВЭД)
Забор на душу населения, м3/чел.
Забор на единицу ВВП (ВВП-в текущих ценах,
млн. руб.), м3/млн. руб.
2010
63 805,27
55 860,39
7945,34
2011
60 347,4
52 442,61
7904,8
2012
58 798,98
50 983
7815,97
16 479,04
16 458,43
16 084,2
1484,54
1709,49
1707,2
5463,15
5068,67
4903,12
37 923,16
34 794,81
33 812,39
87,63
87,63
91,1
2403,49
2228,37
2200,97
446,61
421,84
410,19
1693,00
1333,20
1298,99
Таблица 1.8
Водоотведение по видам ОКВЭД (данные Росводресурсов)
Объем стоков, млн. м3/год
1
Общий объем стоков, в том числе:
– земледелии, лесоводстве и рыболовстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД
производстве и распределении электроэнергии, газа и воды (р. E ОКВЭД
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
Общий объем загрязненных стоков, в том числе:
– земледелии, лесоводстве и рыбоводстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД)
27
2010
2011
2012
2
3
4
49 191,3 48 095,44 45 525,71
5078,09
4623,03
3986,43
4342,37
4220,59
4229,0
35 713,9 35 333,19 33 503,19
4056,94
3918,63
3967,89
16 515,83 15 966,07 15 678,34
932,05
947,25
899,16
3055,88
3077,73
2881,83
Окончание табл. 1.8
1
– производстве и распределении электроэнергии,
газа и воды (р. E ОКВЭД)
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
Объем сточных вод, требующих очистки, в том числе:
– земледелии, лесоводстве и рыболовстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД)
– производстве и распределении электроэнергии,
газа и воды (р. E ОКВЭД)
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
Мощность очистных сооружений перед сбросом, в том
числе
– земледелии, лесоводстве и рыбоводстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД)
– производстве и распределении электроэнергии,
газа и воды (р. E ОКВЭД)
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
Объем загрязненных сточных вод, сброшенной без
очистки, в том числе:
– земледелии, лесоводстве и рыбоводстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД)
– производстве и распределении электроэнергии,
газа и воды (р. E ОКВЭД)
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
Доля загрязненных сточных вод, сброшенной без
очистки в общем объеме стоков, в том числе
– земледелии, лесоводстве и рыбоводстве (р. А+B
ОКВЭД)
– обрабатывающих производствах (р. D ОКВЭД)
– производстве и распределении электроэнергии,
газа и воды (р. E ОКВЭД)
– остальных видах экономической деятельности
(р. С+F...Q ОКВЭД)
2
3
4
9204,81
8778,98
8730,9
3323,09
3162,11
3166,45
18 393,56 17 805,98 17 388,22
951,74
968,19
929,07
3361,43
3410,37
3158,26
10 463,52
9933,21
9786,58
3616,87
3494,21
3514,31
30 210,69 31 302,19 31 201,88
169,39
155,4
170,98
6422,21
6983,08
6449,17
16 496,64 16 656,37 17 576,38
7122,45
7507,34
7005,35
3416,61
3298,39
3084,9
887,41
910,31
867
554,31
578,3
456,38
1270,14
1170,15
1151,31
704,75
639,63
610,21
6,95
6,86
6,78
1,80
1,89
1,90
1,13
1,20
1,00
2,28
2,43
2,53
1,43
1,33
1,34
Особенностью потребления и отведения воды в разных производствах является нормирование водопотребления и водоотведения.
Норма водопотребления  количество воды, необходимое для производственного процесса (м3/ед. продукции или сырья).
Норма водоотведения  количество сточных вод (СВ), отводимое от
предприятия в водоем. Суточная норма водоотведения сточных вод находится как норма отведения воды в сутки (м3/ед. продукции, сырья) умно28
женное на массу произведенной продукции или израсходованного сырья за
сутки.
Процедура нормирования должна обеспечить нормы качества вод
водоемов и водотоков.
Нормирование качества воды состоит в установлении для воды
водного объекта совокупности допустимых значений показателей ее
состава и свойств, в пределах которых надежно обеспечиваются здоровье
населения, благоприятные условия водопользования и экологическое благополучие водного объекта. Нормы установлены для условий хозяйственно-питьевого, коммунально-бытового и рыбохозяйственного водопользования.
К хозяйственно-питьевому водопользованию относится использование водных объектов или их участков в качестве источников хозяйственнопитьевого водоснабжения, а также для водоснабжения предприятий пищевой промышленности.
К коммунально-бытовому водопользованию относится использование водных объектов для купания, занятий спортом и отдыха населения.
Требования к качеству воды, установленные для коммунально-бытового
водопользования, распространяются на все участки водных объектов,
находящихся в черте населенных мест, независимо от вида их использования.
К рыбохозяйственному водопользованию относится использование
водных объектов для обитания, размножения и миграции рыб и других
водных организмов.
Рыбохозяйственные водные объекты или их участки могут относиться к одной из трех категорий:
 к высшей категории относятся места расположения нерестилищ,
массового нагула и зимовальных ям особо ценных и ценных видов рыб и
других промысловых водных организмов, а также охранные зоны хозяйств
любого типа для искусственного разведения и выращивания рыб, других
водных животных и растений;
 к первой категории относятся водные объекты, используемые для
сохранения и воспроизводства ценных видов рыб, обладающих высокой
чувствительностью к содержанию кислорода;
 ко второй категории относятся водные объекты, используемые
для других рыбо-хозяйственных целей.
Нормы качества воды водных объектов включают:
 общие требования к составу и свойствам воды водотоков и водоемов для различных видов водопользования;
 перечень предельно допустимых концентраций (ПДК) нормированных веществ в воде водных объектов, используемых для хозяйственно-питьевых и коммунально-бытовых нужд населения;
29
 перечень ПДК нормированных веществ в воде водных объектов,
используемых в рыбо-хозяйственных целях.
При сбросе сточных вод или других видах хозяйственной деятельности нормы качества воды водоемов и водотоков должны выдерживаться на
участках в один километр выше ближайшего по течению пункта водопользования (водозабор для хозяйственно-питьевого водоснабжения, места
купания, организованного отдыха, территория населенного пункта и т. п.),
а в водоемах – на акватории в радиусе одного километра от пункта водопользования.
При сбросе сточных вод или при других видах хозяйственной деятельности, влияющих на состояние рыбо-хозяйственных водотоков и водоемов, нормы качества воды в случае превышения этих норм должны соблюдаться в пределах всего рыбо-хозяйственного участка. Его начало определяется от контрольного створа, не далее чем в 500 м от места сброса сточных
вод или расположения других источников примесей, влияющих на качество воды (мест добычи полезных ископаемых, производства работ на
водном объекте).
Водный объект или его участок считается загрязненным, если в местах
водопользования не соблюдаются нормы качества воды в водном объекте.
Качество воды характеризуется ее составом и физическими, химическими, биологическими свойствами.
Основные показатели качества воды:
 органолептические – запах, вкус, мутность, прозрачность, пенистость, цветность;
 физические и гидрохимические – температура, плавающие примеси
(пленка, пятна, скопления), взвешенные вещества, водородный показатель
рН (6,5–8,5), минерализация (карбонаты и гидрокарбонаты, сульфаты, хлориды, сухой остаток, общая жесткость, катионы Ca, Mg, Na, K), биогенные
элементы (нитраты, нитриты, фосфаты, аммоний), фториды, металлы (железо, медь, свинец, кадмий и др.), нефтепродукты, пестициды, СПАВ;
 биологические – микроорганизмы, бактерии, возбудители заболеваний.
Интегральными показателями качества воды являются:
– БПК5 (биологическое потребление кислорода) – количество кислорода, использованное в биологических процессах окисления органических
веществ до СО2 и Н2О за определенное время суток, например за 5 суток
при 20 °С.
– БПКполн – потребление кислорода до начала процессов нитрификации, т. е. окисления нитритов до нитратов. За начало нитрификации принимают появление в воде 0,01 мг/дм3 нитратов. Обычно БПКполн близка по
значениям к
– БПК20  полная биологическая потребность воды в кислороде при
20 °С не должна превышать 3,0 мг/дм3.
30
– ХПК (химическое потребление кислорода) – количество кислорода,
эквивалентное расходуемому окислителем на все восстановители, содержащиеся в воде. ХПК определяется бихроматным методом и включает
кислород БПКполн, а также кислород, расходуемый на нитрификацию, на
перевод серы в сернистый ангидрид и др. окислительные процессы.
– Токсичность острого действия на тест-объектах.
Содержание загрязняющих веществ и микроорганизмов в воде нормируется количественными показателями:
ПДК  предельно допустимой концентрацией ЗВ в воде, при превышении которой вода становится не пригодной для установленного вида
пользования или потребления. Для ЗВ ПДК устанавливается с учетом лимитирующего показателя вредности (ЛПВ).
ЛПВ – это признак вредного действия загрязнителя, который характеризуется минимальной пороговой концентрацией.
Для водоемов 1-ой категории нормирование качества воды проводят
по 3-м видам ЛПВ:
– общесанитарному (процессы самоочищения, О2, Н2S, CH4);
– органолептическому (запах, вкус, цвет);
– санитарно-токсикологическому признаками вредности.
Например, ионы меди имеют по этим трем признакам ПДК, равные
соответственно 5, 1 и 10 мг/дм3. Принимается минимальная концентрация
по органолептическому ЛПВ, равная 1 мг/дм3. В перечне ПДК указывается
ЛПВ и класс опасности вещества (1–4 кл.).
Для водоемов 2-й категории кроме указанных используется еще два
вида ЛПВ: токсикологический и рыбо-хозяйственный. Например, для этих
водоемов ионы меди нормируются по токсикологическому ЛПВ – 0,01
мг/дм3. Если водоем используется для разных видов водопользования, то в
качестве ПДК выбирается минимальное значение.
Для водоемов 1-ой категории установлены нормы ПДК и ОДУ для
2000 ЗВ (гигиенические критерии) и 1150 ЗВ для водоемов 2-й категории
(экологические критерии) по ГН 2.1.5.1315-03; ГН 2.1.5.1316-03; ГН
2.1.5.1831-04.
Опасность загрязнения водоема i-м веществом отсутствует, если выполняется соотношение:
Ci
 1,
ПДК i
(1.1)
где Сi  фактическая концентрация i-го вещества и его ПДК.
При поступлении в водоемы нескольких загрязняющих веществ и от
нескольких источников сумма отношений концентраций веществ, нормируемых по одинаковому ЛПВ и относящихся к 1- и 2-ому классу опасности
к их ПДК не должны превышать единицы:
n
Ci
 ПДК
i 1
31
 1,
i
(1.2)
где n  число загрязняющих веществ.
Интегральная оценка качества воды  индекс загрязнения воды
(ИЗВ) для 6 загрязнителей, в которые обязательно входят растворенный
кислород и БПК5, а также 4 приоритетных загрязнителя для данного
водоема:
6
ИЗВ ( 
i1
Сi
)/ 6,
ПДК i
(1.3)
где Сi  среднегодовая концентрация ЗВ; 6  лимитирующее число показателей. ИЗВ изменяется от 0,2 до 10 и характеризует различную степень
качества воды: очень чистая (<0,2); чистая (0,2-1); умеренно-загрязненная
(1–2); загрязненная (2–4); грязная (4–6); очень грязная (6–10); чрезвычайно-грязная (>10).
Приоритетные источники сброса устанавливаются по величине отношения:
Сij
ПДК i
<0,05–0,1,
(1.4)
где Сij  концентрация i-ой примеси, сбрасываемая j-м источником в расчетном створе, г/м3; ПДКi  норматив i-ой примеси в водоеме хозяйственно-питьевого, культурно-бытового назначения или рыбо-хозяйственного
водопользования. Источники, соответствующие указанному условию, из
расчетов исключаются как дающие незначительный вклад в загрязнение
водоема.
Состав и свойства воды в водных объектах должны соответствовать
нормативам ПДК ЗВ, микроорганизмов в створе водопользования реки
или в радиусе 1 км от пункта водопользования для непроточного водоема.
По аналогии с СЗЗ от ИЗА существуют водоохранные зоны, которые,
согласно Водному кодексу РФ (ФЗ №74 от 3.06.2006 г. с изм. ФЗ №102 от
19.06.2007 г.), представляют собой территорию, примыкающую к акватории, на которой устанавливается специальный режим использования и
охраны водоемов. В пределах водоохранных зон устанавливаются прибрежные защитные полосы, где запрещается распахивать землю, рубить
лес, размещать строения, кроме объектов водоснабжения, рекреаций и др.
разрешенных объектов (порты, ГЭС). Минимальная ширина водоохранных
зон для рек в зависимости от их длины составляет от истока до 10 км  15
м; от 11 до 50 км  100 м; от 50 до 100 км  200 м; от 100 до 200 км  300
м; от 200 до 300 км  400 м; >500 км  500 м. Для озер и водохранилищ
до 2 км2  300 м; более 2 км2  500 м.
Сбросы (стоки), сточные воды (СВ) – это воды, отведенные после
использования их в хозяйственно-бытовой и производственной деятельности человека в водные объекты. Обычно загрязненные они после очистки
сбрасываются в реки, водоемы. Сбросы могут быть неорганизованными,
если они стекают в водоем с территории предприятия, не оборудованного
32
канализацией или иными устройствами для сбора. Организованные сбросы
отводятся через специальные устройства, водовыпуски и классифицируются по следующим признакам:
1. по типу водоема, в который поступают сточные воды (озерные,
речные, морские);
2. по месту расположения выпуска: береговые (размещенные в пределах береговой линии), русловые (в виде трубопроводов, выводимых в
русло реки до глубины более 30...40 м) и глубоководные (на глубину более
40 м);
3. по конструкции распределительной части: сосредоточенные, рассеивающие, рассредоточенные;
4. по типу оголовка, т. е. по конструкции сбросного устройства.
Сбросы (СВ) классифицируются по разным признакам.
1. По образованию СВ делятся на бытовые (санитарные узлы, душевые установки, ЖКХ и т. п.), производственные (промышленные, сельскохозяйственные, транспортные), ливневые (разные осадки, моечные и т. п.).
2. По степени загрязнения сточные воды делят на:
– условно чистые (незагрязненные) стоки, которые не приводят к изменениям физико-химического состава водоема в месте сброса. Они не
требуют предварительной очистки;
– нормативно очищенные – ими называют прошедшие очистку стоки, сброс которых не приводит к изменению качества воды в водоеме. Содержание загрязнителей в них соответствует ПДК;
– загрязненные – к ним относят стоки, сброшенные без очистки или
недостаточно
очищенные,
содержащие
загрязняющие
вещества
выше ПДК.
3. По генезису примесей стоки классифицируют на загрязненные:
– неорганическими (металлургические, цементные, химические
заводы);
– органическими (нефтехимия, оргсинтез);
– смешанными, т. е. неорганическими и органическими примесями
(нефте- и газодобыча), а также
– микроорганизмами (бактерии, вирусы), наиболее характерными
для биотехнологий.
4. По концентрации загрязняющих веществ производственные сбросы подразделяют на 4 группы: I  500; II  501–5000; III  5001–30 000;
IV  более 30 тыс. мг/дм3.
5. По степени агрессивности сбросы бывают неагрессивные
(рН 6,5–8,0), слабоагрессивные (рН 6,0–9,0), сильно агрессивные (рН менее
6,0 и более 9,0). Это нейтральные, слабо- и сильно кислые или щелочные
среды.
6. По степени дисперсности примесей (однородности стоков) и соответственно методам их удаления различают:
33
– грубодисперсные и микрогетерогенные системы с размером частиц
примесей более 10-5 см. Это – вещества неживой природы, планктон и бактерии, которые удаляются методами механическими безреагентными (седиментация, центрифугирование, фильтрация), сорбция, флокуляция, флотация, энергетическое воздействие ультразвуковое, УФ излучение;
– ультрамикрогетерогенные системы (коллоидные растворы) с размером частиц 10-5–10-7 см и все виды неживой природы, вирусы. Методы
очистки: сорбция, флокуляция, коагуляция, УЗ-обработка, УФ-облучение;
– молекулярные, атомные (газы) и ионные системы – растворы с
примесями 10-8 см. Методы их очистки: сорбция, экстракция, окислениевосстановление, электродиализ, обратный осмос, нейтрализация с переводом примесей в осадок или малодиссоциированные соединения, биохимическая очистка.
Сбросы характеризуются рядом качественно-количественных показателей, варьирующие в зависимости от назначения водопотребления, технологического процесса перерабатываемого сырья, состава исходной воды.
Показатели состава и свойств сбросов соответствуют тем, которые нормируются для водоемов в зависимости от их категории. Для характеристики
сточных вод проводят определение ряда ниже приведенных показателей.
1. Технологические показатели: производственная структура и технология предприятия, условия образования сточных вод и источники их
загрязнения, режим и условия отведения сточных вод, выявление условно
чистых сточных вод и возможностей их использования.
2. Качественно-количественные физико-химические, биологические
и динамические показатели  непрерывные суточные, сменные, максимальный среднечасовой расходы СВ, режим стока и коэффициент неравномерности, расход воды и сточных вод на единицу продукции или сырья,
температура, рН, концентрации ЗВ, микроорганизмов, степень очистки
сточных вод и другие.
Например, в бытовых сточных водах содержатся примеси как минерального, так и органического происхождения. Условно принимается, что в
водах количество минеральных нерастворимых веществ – 5 %, коллоидов –
2 % и растворенного вещества – 30 %. Для органических веществ эти проценты – следующие: нерастворимые – 15 %; суспензии – 15 %, коллоиды –
8 % и растворимые вещества – 20 %. Минеральные соединения преимущественно представлены фосфатами, хлоридами и гидрокарбонатами, органические  безазотистые (углеводороды и жиры) и азотсодержащие (белки и
продукты гидролиза). Почти всегда присутствуют болезнетворные формы
микроорганизмов (вирусы, бактерии).
Концентрация (С, мг/дм3) ЗВ в бытовых СВ определяется, исходя
из норм количества загрязнений (а, г/сут) и водоотведения (в, дм3/сут)
приходящиеся на одного жителя:
34
С
а
 10 3
в
(1.5)
Значения норм а и показатели бытовых СВ приведены в таблице 1.9
Таблица 1.9
Показатели и их нормы на одного жителя для бытовых СВ
Показатели
а, г/сут.
Взвешенные вещества
БПК5
БПКполн.
БПКполн.осветленной жидкости
Перманганатная окисляемость
Бихроматная окисляемость
Азот аммонийный солей
Азот общий
Фосфор общий
Фосфаты (в расчете на Р2О5)
в том числе от моющих веществ
Хлориды
Поверхностно-активные вещества (ПАВ)
Сульфаты (SO42-)
Калий (К2О)
65
54
75
40
6
8
Диапазон колебаний состава
сточных вод (мг/дм3)
170–300
120–220
150–250
50–60
300–450
10–20
10–25
5–10
3,3
1,6
9
2,5
4,4
3,0
Производственные сточные воды отличаются большим разнообразием и в зависимости от состава примесей делятся на следующие группы.
1. Воды, содержащие неорганические примеси со специфическими
токсичными свойствами за счет содержания тяжелых металлов (стоки
металлургии, гальванических цехов и др.)
2. Воды с неорганическими примесями, не обладающие токсическим действием (сточные воды рудообогатительных фабрик, цементных
заводов и др.). Примеси находятся преимущественно во взвешенном состоянии и мало опасны для водоема.
3. Воды, содержащие нетоксичные вещества (предприятия пищевой
и перерабатывающей промышленности). При попадании в водоем возрастает окисляемость органических веществ, БПК, снижается количество растворенного кислорода.
4. Воды, содержащие органические вещества со специфическими
токсичными свойствами (предприятия органического синтеза, нефтепереработки).
1.4. Источники загрязнения литосферы
Источники загрязнения литосферы (земли, почвы, грунты, ландшафты)  объект (технологический процесс, производство, территориально35
производственный комплекс) или воздействие, от которых загрязнители
(физико-химические, химические, биологические) и действия (производственные, бытовые, транспортные) нарушают нормы качества литосферы.
Основные источники загрязнения литосферы (ИЗЛ) представляют собой
выбросы ЗВ от разных ИЗСО, разливы стоков, отходы производства и потребления, механические нарушения земной поверхности и компонентов
ландшафта.
Классифицируют ИЗЛ по разным признакам.
1. По происхождению: природные (тепло, влага, ветер, радиация,
геологические процессы – вулканы, землетрясения, наводнения) и антропогенно-техногенные (производства, транспорт, сельское и бытовое
хозяйство).
2. По природе воздействия: механические, физические, химические,
биологические, комплексные, радиоактивные.
3. По образованию:
– выпадения из атмосферы (ГПВ, осадки);
– распределения загрязненных стоков (промышленно-ливневые, бытовые, производственные, атмосферные, транспортные);
– внесения в почву разных веществ (сельскохозяйственные удобрения, реагенты, соли);
– инфильтрация нефти и нефтепродуктов;
– излучения (ионизирующие, неионизирующие и др.);
– нарушения структуры геодинамического комплекса, его компонентов и связей (крутизна склонов, ландшафт, почвенно-растительный покров,
дорога, плотина, водохранилища);
– деградация почв (эрозия: водная (56 %), ветровая (28 %), химическая (12 %), физическая (1 %);
– отходы производства и потребления, включая старые захоронения:
«химические и ядерные ловушки», «бомбы замедленного действия».
Воздействия ИЗЛ приводят к загрязнению почв, земли, грунтов
физическими, химическими, биологическими ингредиентами, нарушению
и изменению земной поверхности. Разные производства, транспорт, строительство, сельское и бытовое хозяйство привносят в литосферу тяжелые
металлы, нефтепродукты, пестициды, СОЗ, СПАВ, радиоактивные вещества, патогенные микроорганизмы, энергетические излучения, свалки
отходов и др. При оценке степени воздействия ИЗЛ на литосферу ориентируются на нормы качества различных показателей почв. Почвы характеризуются по их типу, механическому составу, рН, морфологии, микробоценозу, температуре, влажности, содержанию ЗВ, радионуклидов.
Нормирование загрязнения почвы проводят по таким лимитирующим показателям вредности как общесанитарный, воздушно- и водномиграционный, транслокационный. С учетом этих свойств веществ разработано до 100 ПДК ЗВ (ГН 2.1.7.2041-06, ГН 2.1.7.2042-06), например, для
нитритов и нитратов, аммония, фторидов, тяжелых металлов, пестицидов,
36
нефтепродуктов, диоксинов и др. Нормируются почвы сельскохозяйственных угодий, промышленных и жилых зон (ГОСТ 17.4.1.02-83; ГОСТ
17.4.2.03-86; МУ 2.1.7.730-99).
Помимо гигиенических норм качества почв в виде ПДК используют
также геохимические (фоновые) показатели. К ним относятся коэффициенты концентрации КСi i-го загрязняющего компонента, равного кратности
превышения концентрации (Ci) данного компонента над фоновым (или
кларковым) значением (Сф):
КСi = Ci / Сф.
(1.6)
Данный норматив используется для определения суммарного показателя загрязнения (Zc) почв и грунтов обследуемых территорий ЗВ
по формуле:
n
Zc=  Ксi – (n-1),
(1.7)
i
где n – число определяемых компонентов.
Для разных значений Zc создана шкала степени загрязнения почв:
менее 16 – допустимое загрязнение;
16–32 – умеренно опасное;
32–128 – опасное;
более 128 – чрезвычайно опасное.
Основными ИЗЛ являются отходы. В общем случае под отходами
понимают непригодные для производства продукции виды сырья, неупотребляемые остатки вещества или энергию.
Проблема отходов существует во всем мире. Так в России количество накопленных отходов оценивается свыше 80 млрд. т. с ежегодным
приростом 7 млрд. т. Они занимают свыше 250 тыс. га. Степень их утилизации меньше 20 %. Около 10–15 % от всех отходов составляют особо
опасные. В США 41 % отходов классифицируют как особо опасные, в
Венгрии – 33 %, во Франции и Англии 3–6 %, в Италии и Японии – 0,3 %,
в России – 10–15 %.
Отходы производства и потребления (отходы) – некондиционные
(т. е. не отвечающие необходимым требованиям) остатки сырья, материалов, полуфабрикатов, образовавшиеся в процессе производства и потребления товарной продукции, или товарная продукция, полностью или
частично утратившая свои потребительские свойства в процессе использования или хранения, или нецелевые продукты производства (зола, шламы,
шлаки, пыли), образованные попутно с товарной продукцией, которые при
наличии определенных социально-эколого-экономических условий могут
быть использованы в качестве сырья, материалов, полуфабрикатов. Отходы, применение которых невозможно и экономически нецелесообразно,
называются отбросами. Смесь твердых бытовых и строительных отбросов
случайного состава называется мусором.
Схема обращения с отходами включает их классификацию (отнесение к одному из классов), сертификацию, анализ, сбор, определение нор37
мативов образования, учет, хранение, транспортировку на переработку.
При переработке отходы сортируют, перерабатывают или сжигают, утилизируют, захоранивают.
Основные показатели, характеризующие образование и движение
токсичных отходов в производстве, отражаются в форме статистической
отчетности (аналогично выбросам в атмосферу и сбросам в водные объекты) по форме 2-ТП (токсичные отходы) с разнесением отходов по классам
опасности и фиксацией количеств, переданных на рециклинг или утилизацию, хранение на территориях промплощадок и т. д. с кодированием видов
отходов.
Классифицируют отходы по разным признакам.
1. По генезису (происхождению): отходы производства (основного и
вспомогательного производства, промышленного, сельскохозяйственного,
транспортного, строительного и др.) и потребления (бытовые, пищевые,
медицинские и др.).
2. По материальной субстанции: вещественные и энергетические
(волны, ЭМП).
3. По агрегатному состоянию: газообразные (отходящие газы, дымы), жидкие (водные и неводные растворы, шламы), твердые (пыль, огарки, остатки) и условно твердые (пастообразные).
4. По химическому составу: органические и неорганические.
5. По возможности применения: безвозвратные, неиспользуемые отбросы, мусор, которые подлежат обезвреживанию и захоронению; возвратные или используемые, которые представляют собой вторичные материальные ресурсы.
6. По способности к самостоятельному горению: горючие и
негорючие.
7. По производственному циклу, технологическому процессу – по
стадиям производства, при которых образуются побочные продукты, не
предусмотренные основным технологическим циклом.
8. По источнику образования отходов на отраслевом принципе. Согласно ГОСТ 25-916-83 бывают промышленные отходы черной и цветной
металлургии, химической, угольной, деревообрабатывающей и др. отраслей промышленности.
9. По радиоактивности отходы бывают разного агрегатного состояния (г., ж., тв.); по периоду полураспада – короткоживущие (менее 1 года),
долго живущие (более 100 лет) и средне живущие.; по удельной активности – низко активные (менее 0,1 Кu/м3), высоко активные (более 1000
Кu/м3), средне активные; по составу излучения – и нейтронное. 
10. По опасности и вредности: инертные отходы  менее токсичные
(вскрышные породы, зола, строительные отходы  до 30 % от всех
отходов). Опасные отходы  отходы, содержащие вещества, обладающие
специфическими свойствами (токсичность, инфекционность, взрывчатость,
пожароопасность и т. д.), превращающими эти вещества при определенных
38
их количествах, концентрациях и формах существования в непосредственную или потенциальную угрозу жизни или здоровью людей или окружающей среде самостоятельно или при вступлении в контакт с другими веществами. К опасным отходам относятся неиспользованные ядохимикаты и
лекарственные вещества с просроченным сроком годности, отходы,
содержащие канцерогенные, мутагенные, тератогенные вещества, радиоактивные отходы. Токсическому действию: пять классов опасности:
чрезвычайно-, высоко-, умеренно-, малоопасные и практически неопасные.
Наиболее точно идентифицируются отходы по агрегатному состоянию, что является важным моментом при выборе технологии обращения с
ними (сжигания, утилизации, и хранения). На рис. 1.3 представлена классификация, охватывающая практически все разновидности существующих
отходов по их агрегатному состоянию.
Рис. 1.3. Классификация отходов по агрегатному состоянию
Особое место занимает классификация по технологическим стадиям
производства основного продукта с образованием побочных продуктов,
подлежащих утилизации. В качестве примера можно привести список отходов (табл. 1.10) подлежащих обезвреживанию. Всего же по номенклатуре образуется свыше 10 тыс. видов промышленных отходов.
39
Таблица 1.10
Производства и их основные виды твердых, шламообразных токсичных отходов,
подлежащих обезвреживанию на специальных сооружениях
Вредные вещества,
содержащиеся в отходах
2
Производства и их отходы
1
Химическая промышленность
Хлорная промышленность
Графитовый шлам (производство синтетического кауРтуть
чука, хлора, каустика)
Метанол (отходы производства оргстекла)
Метанол
Шламы производства солей монохлоруксусной
Гексахлоран, метанол, трикислоты)
хлорбензол
Бумажные мешки
ДДТ, уротропин, ценеб и др.
Шламы производства (трихлорфенолята меди)
Трихлорфенол
Отработанные катализаторы пластполимеров
Бензол, дихлорэтан
Производство хромовых соединений
Шлам (производства монохромата натрия), хлористый
Шестивалентый хром
натрий (производство бихромата калия)
Содовая
Цинковая изгарь
Цинк
Искусственное волокно
Шламы, отходы фильтрации капролактама и устано- Диметилфталат, цинк, медь,
вок метанолиза
капролактам, метанол
Лакокрасочная
Пленки лаков и эмалей, шламы
Цинк, хром, растворители,
окисленные масла, магний
Химико-фотографическая
Отходы производства гипосульфита, сульфита, маг- Фенол, бутилацетат, толуол,
нитного лака, коллодия и красок
дихлорэтан, метанол
Пластмассы
Заполимеризовавшаяся смола
Фенол
Азотная
Шлам с установки очистки коксового газа, отработанКанцерогенные вещества
ные масла цеха синтеза и компрессии, кубовые
остатки
Нефтеперерабатывающая и нефтехимическая промышленность
Алюмосиликатный адсорбент от очистки масел
Хром, кобальт
парафина
Кислые гудроны
Серная кислота
Фусы и фусосмольные остатки получения кокса
Фенол
Железохромовый катализатор КМС
Хром
Отработанная глина
Масла
Отработанные катализаторы
Хром
Машиностроение
Осадок хромосодержащих стоков
Хром
Осадок цианистых стоков
Циан
Осадки после вакуум-фильтров станций нейтрализа- Цинк, хром, никель, кадмий,
ции гальванических цехов
свинец, медь, хлорофос
40
Окончание табл. 1.10
1
2
Медицинская промышленность
Отходы производства синтимицина и др.
Бром, дихлорэтан, метанол и
лекарственных средств
др.
Цветная металлургия
Отходы обогащения и шламы
Соли тяжелых металлов
Качественно-количественный состав отходов неоднороден, представляет собой сложные многокомпонентные смеси веществ, обладающих
разными свойствами.
Отходы характеризуют рядом показателей:
 физические и физико-химические: компонентно-фракционный состав, форма (г., ж., тв.), вид, цвет, запах, мутность, плотность (150500
кг/м3) и влажность (до 50 %) отходов, вязкость, растворимость, зольность,
степень уплотнения (компрессионная характеристика, где коэффициент
К=конечная плотность/начальная плотность отхода), самоуплотнение,
связность, удельная теплоемкость (Дж/кгК: у воды  4190, дерево, бумаги
 2500; камни  1000; железо-алюминий  400860)(табл. 1.11). При массовой доли компонента mi, общая теплоемкость
n
С =  mi · Ci/100, где i – компонент отхода.
i
 химические показатели: элементный состав, разные классы соединений. Пример компонентного состава твердых бытовых отходов (ТБО) и
производственных отходов (ПО) приведен в таблице 8.
Элементный состав ТБО включает золу (1030 %); С (2040 %),
Н (35 %); О (1530 %); серу, азот (0,10,5 %); влагу (55 %); летучие соединения (65 %). Разнообразие составов ПО предопределяет их анализ
раздельно по предприятиям и отраслям производства.
Таблица 1.11
Средний компонентный состав отходов бытовых и производственных
Состав (виды)
Отходы, % по массе
отходов
ТБО (твердые бытовые) ПО (производственные)
1
2
3
Бумага, картон
40–60
2437
Пищевые
25–45
4–8
Дерево
2–3
1–13
Металл
2–8
1–6
Текстиль, шерсть
2–6
2–7
Пластмасса, полимерные материалы
1–12
7–25
Стекло, керамика
4–8
0,5–7
Камни, песок, кости, зола
1
4–7
Нефтехимические продукты
–
0,4–5
Резина, кожа
0,5
0,3–6
41
Окончание табл. 1.11
1
Зола, шлак
Другие
2
10
–
3
–
0,7–13
 Биологические свойства отходов характеризуются токсичностью,
степень которой оценивают с учетом ПДКп, концентрации вещества, его
свойств.
Согласно Приказу МПР РФ от 15 июня 2001 г. № 511 «Критерии отнесения опасных отходов к классу опасности для окружающей природной
среды» и СП 2.1.7. 1386-03. «Санитарные правила по определению класса
опасности токсичных отходов производства и потребления» все отходы
делятся на пять классов опасности. Класс опасности отходов устанавливают по степени вредного непосредственного или опосредованного воздействия на окружающую среду в соответствии с критериями, приведенными
в таблице 1.12.
Таблица 1.12
Критерии и показатели степени опасности отходов
Степень вредного Критерии отнесения
Класс
воздействия
опасных отходов к
опасности
классу опасности
отхода
необратимое наруочень
1 класс чрезвышение экосистем
высокая
чайно опасные
(ЭКС)
сильно нарушена,
2 класс
высокая
период восстановлевысоко
ния > 30 лет
опасные
нарушена, период
3 класс умеренно
средняя
восстановления
опасные
> 10 лет
нарушена, период
4 класс
низкая
самовосстановления
малоопасные
> 3 лет
5 класс практичеочень низкая
не нарушена
ски неопасные
Показатели Кратность разстепени
ведения водной
опасности, К
вытяжки
106  К> 104
> 10000
104  К> 103
от 10000
до 1001
103  К> 102
от 1000
до 101
102  К> 10
<100
К  10
1
Отнесение отходов к классу опасности для окружающей природной
среды (ОПС) проводят расчетным или экспериментальным методами. В
случае отнесения отходов расчетным методом к 5-му классу опасности
необходимо его подтверждение экспериментальным методом. Если это не
возможно, то отходы относят к 4-му классу опасности. Отнесение отходов
к классу опасности для ОПС расчетным методом осуществляется на основании показателя степени опасности отхода К (табл. 1.12), рассчитанного
по сумме показателей опасности веществ, составляющих отход (или компоненты отхода) Кi. Перечень компонентов отхода и их количественное
содержание устанавливаются по составу исходного сырья и технологиче42
ским процессам его переработки или по результатам количественного химического анализа. Показатель К для n-го число компонентов рассчитывается по формуле:
n
n
i
i
К=  Ki =  Сi / Wi,
(1.8)
где Кi – показатель степени опасности отдельного вещества или компонента отхода для ОПС; Сi – концентрация i-го компонента в отходе (мг/кг
отхода); Wi – коэффициент степени опасности i-го компонента отхода для
ОПС (мг/кг). Для наиболее распространенных компонентов отходов коэффициенты Wi известны. Другие рассчитываются по формулам:
lgWi =4 – 4/Zi; lgWi =Zi; lgWi =2+ 4/(6Zi), где Zi =4Хi/31/3, а Хi – относительный параметр опасности компонента отхода для ОПС. Примеры
этих параметров приведены в таблице 1.13.
Таблица 1.13
Коэффициенты W для отдельных компонентов опасных отходов
Компонент
Бенз(а)пирен
Бензол
Ди(n)бутилфталат
Диоксины
Дихлорфенол
Марганец
Медь
Мышьяк
Нафталин
Никель
Пентахлорбифенилы
Ртуть
Стронций
Серебро
Свинец
Толуол
Фенол
Хром
Цинк
Хi
1,6
2,125
2
1,4
1,5
2,30
2,17
1,58
2,285
1,83
1,6
1,25
2,86
2,14
1,46
2,5
2
1,75
2,25
Zi
1,8
2,5
2,33
1,533
1,66
2,37
2,56
1,77
2,714
2,11
1,8
1,33
3,47
2,52
1,61
3
2,33
2,00
2,67
lgWi
1,778
2,5
2,33
1,391
1,66
2,73
2,56
1,74
2,714
2,11
1,778
1,00
3,47
2,52
1,52
3
2,33
2,00
2,67
Wi
59,97
316,2
215,44
24,6
39,8
537,0
358,9
55,0
517,9
128,8
59,98
10,0
2951
331,1
33,1
1000
215,44
100,0
463,4
Компоненты отходов, состоящие из таких элементов, как O, N, C, P,
S, Si, Al, Fe, Na, K, Ca, Mg, Ti в концентрациях, не превышающих их содержания в основных типах почв, а также отходы природного органического происхождения (клетчатка, крахмал, аминокислоты и др.) относятся
к неопасным компонентам со средним баллом (Хi), равным 4 и Wi, равным
106. Отнесение отходов к классу опасности расчетным методом по показателю степени опасности отхода для ОПС проводится в соответствии с таблицей 1.12.
43
Экспериментальный метод отнесения отходов к классу опасности
для ОПС основан на биотестировании водной вытяжки отходов и проводится в специализированных аккредитованных лабораториях. Этот метод
используется в случаях невозможности определения качественноколичественного состава отхода, а также при отнесении отхода к 5 классу
опасности расчетным методом. Биотестирование водной вытяжки отходов
проводится на не менее двух тест-объектах из разных систематических
групп (дафнии и инфузории, цериодафнии и бактерии или водоросли).
Класс опасности устанавливается по кратности разведения водной вытяжки, при которой не выявлено воздействие на гидробионтов в соответствии
с диапазонами кратности разведения, приведенной в таблице 1.12.
Государственный кадастр отходов (Приказ МПР РФ от 2 декабря
2002 г. № 786 «Об утверждении Федерального классификационного
каталога отходов») включает в себя Федеральный классификационный
каталог отходов (ФККО, Постановление Правительства РФ от 26 октября
2000 г. № 818 «О порядке ведения государственного кадастра отходов и
проведение паспортизации опасных отходов»), госреестр объектов размещения отходов, банк данных об отходах и о технологиях использования и
обезвреживания отходов различных видов. ФККО  перечень образующихся в РФ отходов, систематизированных по совокупности приоритетных признаков: происхождению, агрегатному и физическому состоянию,
опасным свойствам, степени вредного воздействия. Код ФККО имеет 13
знаков (разрядов), из которых 8 цифр – происхождение, 9 и 10 – агрегатное
состояние и физическая форма, 11 и 12 – опасные свойства и их комбинации (0 – не известны, 1 – токсичны, 2 – взрывоопасны, 3 – пожароопасны,
4 – высокореакционны, 5 – другая информация), 13 разряд – класс
опасности.
Паспорт опасных отходов – документ (Приказ МПР РФ от 2 декабря
2002 г. № 785 «Об утверждении паспорта опасного отхода»), удостоверяющий принадлежность отходов к отходам соответствующего вида и класса
опасности, содержащий сведения об их составе, свойствах.
Паспортизация отходов проводится на основе достаточно большого
объема информации, для получения которой необходимы сертифицированные методы количественного и качественного анализов и способы их представления. Сертификация позволяет оформить результаты анализов отходов в стандартной форме и включает:
 общие аспекты и природу появления отходов в процессе производства;
 условия образования отходов согласно технологическим схемам;
 данные по безопасности отходов (природа, степень риска, присутствие специфических составляющих, наличие инструкции по обращению);
 физические и химические параметры;
 известные свойства и способность к переработке.
44
Особое место в этой системе занимают физические и химические методы анализа отходов, поскольку от качества проведенных работ зависят
выбор оборудования и технологических схем их переработки, способы
транспортировки, хранения и захоронения. Однако для того чтобы сделать
физико-химический анализ, необходимо провести пробоотбор, который бы
адекватно отражал всю образующуюся и хранящуюся массу отходов.
Унифицированных способов отбора проб нет, тем не менее, необходимо
обеспечить герметичность, отсутствие света излучения; не допускается
применение консервантов. Различают простой случайный отбор, многопрофильный, систематический и представительный.
В ходе подготовки к физико-химическому анализу определяют воспламеняемость, коррозионные свойства, реакционную способность, токсичность.
При подготовке проб проводится измельчение, просеивание, высушивание, фракционирование, растворение, экстракция, соосаждение, измерение рН и другие свойства.
Нормативы образования отходов – это установленное количество отходов конкретного вида при производстве единицы продукции. Аналогично нормативам ПДВ, ПДС они необходимы для оценки и нормирования
воздействия отходов на объекты природной среды.
Для расчета нормативов образования отходов используются различные методы и, соответственно, разные единицы их измерения. В соответствии с технологическими особенностями производства нормативы образования отходов определяются в единицах массы (объема) либо в процентах от количества используемого сырья, материалов, или от количества
производимой продукции.
Нормативы образования отходов, оцениваемые в процентах, определяются по тем видам отходов, которые имеют те же физико-химические
свойства, что и первичное сырье. Нормативы образования отходов с измененными по сравнению с первичным сырьем характеристиками предпочтительно представлять в следующих единицах измерения: кг/т, кг/м3,
м3/тыс. м3 и т. д.
Методы определения нормативов образования отходов производства
зависят от отраслевых особенностей производства. На величину норматива
образования отхода существенное влияние оказывают уровень развития
технологии, организации производства, наличие системы использования и
переработки отходов, действующей на предприятии. Кроме того, на величине норматива образования отхода сказывается качество используемого
сырья: содержание целевого компонента в перерабатываемом сырье, степень и метод его извлечения, характер примесей и другие характеристики.
Методы расчета нормативов образования отходов.
Основу нормирования образования отходов составляют индивидуальные нормативы.
45
Методы определения нормативов образования отходов потребления
являются типовыми для всех отраслей промышленности. На выбор метода
расчета нормативов оказывают влияние особенности способа потребления
продукции (производственное и личное потребление), а также потребительские свойства вторичного сырья, которые отражаются в номенклатуре
отходов потребления.
Для разработки нормативов образования отходов применяются различные методы. Их выбор определяется наличием исходной информации.
1. Метод расчета по материально-сырьевому балансу основан на знании количества сырья и материалов в начале и в процессе производства.
Суммарное количество сырья и материала подразделяются на «использующиеся для производства продукции» (продукция, брак, потери) и
«загрязняющие окружающую среду» (выбросы в атмосферу, сбросы в водоемы). Учитывается количество сырья и материалов, поступающие на
вторичную переработку.
2. Метод расчета по удельным отраслевым нормативам образования
отходов определяет допустимые нормы отходов, которые представляют
собой среднеотраслевые и среднестатистические значения удельных показателей образования отходов производства и потребления, образующихся в
технологических процессах. Удельные показатели разрабатываются на основании многолетних исследований.
Таким образом, техногенез привел современное общество к множеству проблем и необходимость предпринимать меры по управлению рисками, созданными непосредственно человеком.
Итак, риски современного общества:
Риск природопользования  вероятность неблагоприятных последствий того или иного решения в глобальной, региональной или локальной
эксплуатации природных ресурсов и в процессе использования естественных условий, функционирования сооружения, технологической линии и т.
п., потребляющих эти ресурсы, в пределах и за пределами нормативного
срока их работы. Для хозяйственно-территориальных решений обычно
снижается со временем, а для сооружений растет с их старением (например, в строительстве ГЭС из-за снижения прочности основания плотины и
всех сооружений гидроузла). Рассматривают экономические, социальные и
экологические критерии.
 Риск социальный  возможность или невозможность адаптации
населения к тому или иному объекту (боязнь жить вблизи АЭС  радиофобия, рядом с химическим заводом).
 Риск технологический  опасность производственной аварии, пожара, взрыва, транспортной аварии, вследствие которых подвергаются
угрозе не только жизнь и здоровье человека, но и наносится ущерб окружающей среде. Характеризует степень надёжности технологий.
46
 Риск токсикологический  ожидаемая частота эффектов в результате определенного воздействия загрязнителя, т. е. выраженность и(или)
частота неблагоприятных реакций в ответ на воздействие веществ.
 Риск экологический  вероятность деградации окружающей среды
или перехода её в неустойчивое состояние в результате текущей или планируемой хозяйственной деятельности; возможность потери контроля за
происходящими экологическими событиями
Современное общество принято называть обществом риска, и появилось научное направление рискология. На первом этапе рискология
формировалась как направление, позволяющее избежать финансовые и
предпринимательские риски, а в современном обществе, когда воздействие
человека на среду обитание превысило разумные пределы и появилось и
интенсивно развивается междисциплинарное направление прикладная техносферная рискология. Это направление представляет технологию управления рисками, призванную решать проблемы безопасности техносферы в
комплексе, а не отдельных, зачастую разнородных их частей. Прикладная
техносферная рискология является логичным развитием новых научных и
учебных дисциплины – рискологии и ноксологии.
Прикладная техносферная рискология – междисциплинарное
направление, синтезирующее теоретические и практические наработки
наук об окружающем нас мире в развитии осознанного использования знаний о синергизме техногенных, экологических, социальных и иных факторов в риск-менеджменте сложных техносферных комплексов Ниже рассмотрим основные понятия рискологии, которыми оперирует современная
наука.
1.5. Основные понятия рискологии
Представление о риске имеет каждый человек, причем с самого юного возраста. Первые шаги в жизни связаны с необходимостью оторваться
от рук матери и интуитивным осознанием того, что это небезопасно.
Всегда очень трудно сделать первый шаг, так как мы не знаем исход реализации действия. На обиходном уровне понимается, что риск связан, вопервых, с возможностью реализации какого-то случайного, как правило,
нежелательного события, а во-вторых, с последствиями в виде вреда,
ущерба или иных потерь. Отсутствие одной из двух составляющих переводит разговоры о риске в беспредметную область.
Современная наука доказала: ситуация неопределенности  это норма жизни. И, значит, всегда есть шанс выбрать не тот вариант, не просчитать все последствия своих шагов. Вероятностный характер окружающей
нас действительности признают все. «Риск всегда появляется в тех случаях, когда нет полной ясности и определенности в обстановке, а решать и
действовать необходимо без промедления. Можно сказать, что риск 
неизбежный спутник любого решения, принимаемого человеком».
47
Понятием «риск» пользуются многие науки, каждая из которых
раскрывает специфику и своеобразие риска в конкретной области научного
знания. Такой подход позволяет выделить экологический, психологический, социально-психологический, правовой, медико-биологический,
экономический и другие аспекты феномена «риск». Такая многоаспектность объясняется тем, что риск  сложное явление, имеющее множество
не совпадающих, а иногда и противоположных реальных оснований. Один
из традиционных подходов связан с рассмотрением риска как меры предполагаемой неудачи, опасности применительно к конкретному виду
деятельности. В разработках по проблемам риска закрепляется и активно
используется понятие «группа риска», под которым понимают принадлежность человека к группе, подвергающейся опасности по одному или
нескольким факторам.
Рискология  наука о будущем, потому что она связана с прогнозными оценками, возможными исходами, грядущими катастрофами. Возникновение рискологии связано с огромной потребностью анализа, диагностирования, программирования и сканирования риска, как в производстве,
так и в обычной жизни. Знания о риске нужны сегодня всем.
Рискология имеет свою философию, в корне отличающейся и доминирующей в классической науке. Основными аксиомами, формирующими
в настоящее время рискологию, являются следующие.
Первая аксиома  аксиома всеохватности, которая утверждает, что
нет безрисковых видов деятельности. Это обусловлено наличием субъекта. Там, где есть субъект, имеет место неопределенность, а неопределенность влечет риск с его непредсказуемыми последствиями: случайностью,
бифуркациями, переходными периодами и, в конечном счете, даже кризисами и катастрофами.
Вторая аксиома  аксиома приемлемости, которая требует от исследователя рисков заниматься категоризацией. Категоризация полей рисков в
свою очередь ставит квантификации числовых мер. Организуя любую деятельность всегда устанавливают внутренние критерии, диктуемые внешней средой, т. е. определяют для себя пороги приемлемости риска для каждой ситуации и формируют поведение, исходя из принятых критериев.
Третья аксиома  аксиома неповторяемости, когда любое поле рисков изменяется во времени, не повторяясь даже для близких ситуаций и
сходных систем независимо от степени их идентичности. Согласно данной
аксиоме, ничто и никогда не повторяется. Каждый момент действительности, каждая вещь, каждый из нас уникален. Причем уникален именно этот
момент, и эта уникальность запечатлевается во всем историческом
процессе.
Существует большое разнообразие мнений по поводу понятия определения, сущности и природы риска. Это связано с многоаспектностью
этого явления, недостаточным использованием в реальной деятельности,
игнорированием в существующем законодательстве. Рассмотрим два
48
основных понятия, которые дополняют друг друга и охватывают общее
содержание риска.
Первое определение заключается в том, что риск определяют как вероятность (угрозу) потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой деятельности.
Следовательно, риск относится к возможности наступления какоголибо неблагоприятного события, возможности неудачи, возможности
опасности.
Второе определение риска непосредственно сопряжено с понятием
«ситуация риска». Ситуацией, вообще, называется сочетание, совокупность различных обстоятельств и условий, создающих определенную обстановку для того или иного вида деятельности. Обстановка может способствовать или препятствовать осуществлению данного действия.
При ситуации риска существует возможность количественно и качественно определять степень вероятности того или иного варианта и ей сопутствуют три условия:
 наличие неопределенности;
 необходимость выбора альтернативы (включая отказ от выбора);
 возможность оценить вероятность осуществления выбираемых
альтернатив.
Рискология рекомендует при обоснованном определении риска исходить из следующих постулатов.
Постулат 1. Риск связан с оценками (ожиданиями) и решениями
субъекта и не существует безотносительно к ним. Из этого постулата следует, что оценки риска субъективны и зависят от социальных установок.
Сам по себе внешний мир не знает никакого риска, ибо ему неведомы ни
различия, ни ожидания, ни оценки, ни вероятности.
Постулат 2. Риск отражает решения, с помощью которых связывается время, хотя будущее не может быть известно в достаточной ей степени.
Постулат 3. Свободного от риска поведения не существует. В научной литературе, при определении понятия «риск», обычно отталкиваются
от базового понятия «опасность». Опасность означает объективно существующую возможность негативного воздействия на рассматриваемый
объект, могущего принести какой-либо ущерб, вред. В свою очередь, понятие ущерба, как правило, связывается с ухудшением состояния и даже
гибелью или разрушением объекта, нарушением нормального режима его
функционирования, развития и другими последствиями, характеризующимися определенным уровнем потерь.
Постулат 4. Следует различать риск и его меры.
Начало рискологии было положено в конце сороковых, в ходе разработки концепции безопасности для реализации проекта создания атомного
оружия в СССР. Создание атомной бомбы требовало не только быстроты,
но и скрытности. Для этого было необходимо решить задачу изоляции
49
атомной программы и именно тогда был, по существу, сформирован принцип ALARA.
Дальнейшее развитие рискологии связано с пятидесятыми годами
ХХ века, когда были созданы космические программы исследования и разработаны вероятностные количественные методы анализа безопасности
космических полетов. Начало исследования риска связывают и с первыми
работами по оценке риска химических или атомных электростанций. Здесь
следует особенно отметить работы школы Валерия Легасова, которые позволили перейти от принципа ALARA к концепции оптимального уровня
риска по критерию стоимости затрат на безопасность и их эффекта.
Трудности определения начала рискологии связаны с тем, что при
обсуждении рисков немедленно выясняется, что каждый говорит о чем-то
своем, отличном от других. Нет общепринятого определения для термина
«риск»  ни в научном, ни в общественном понимании. «Тем не менее все
концепции риска имеют один общий элемент: разделение реальной
действительности и возможности. Если будущее было бы предопределено
или независимо от человеческой деятельности в настоящем, термин «риск»
не имел бы смысла. Это достаточно очевидно, но только в контексте последних лет развития нашей собственной культуры и резко контрастирует
с более фаталистическими взглядами на природу и общество. Например,
крушение туннеля в Саудовской Аравии в 1990 г. считалось неизбежным,
и предполагалось, что жертвы этого несчастного случая все равно умерли
бы другим образом, если даже несчастный случай был бы предотвращен
действиями людей. Если чья-либо судьба предопределена и негативных
последствий нельзя избежать, нет необходимости в предсказании будущих
событий, разве только для того, чтобы удовлетворить свое любопытство.
О. Ренн определяет риск следующим образом: риск  это возможность того, что человеческие действия или результаты его деятельности
приведут к последствиям, которые воздействуют на человеческие
ценности. Это определение подразумевает, что люди могут, желают и
будут устанавливать причинные связи между действиями (или результатами деятельности). Последствия не воспринимаются с фаталистической
точки зрения. Они могут быть изменены как путем преобразования первоначальной деятельности или ее результата, так и путем смягчения последствия. Поэтому риск одновременно является как дескриптивным, так и
нормативным понятием и включает в себя анализ причинно-следственных
связей, которые могут быть научными, почерпнутыми из личного опыта,
религиозными или магическими но это понятие несет в себе также скрытую посылку снизить нежелательные эффекты путем соответствующего
изменения причин или, что менее желательно, смягчения последствий.
1.5.1. Понятие, происхождение и назначение риска
Существующая понятийная база термина «риск» обширна и
разнообразна. Филологи предполагают наличие здесь латинских корней
50
(risicum), что первоначально относилось к испытаниям, которым
подвергаются моряки, преодолевая рифы. Французское происхождение
(risgue) определяется как возможность наступления событий с отрицательными последствиями в результате определенных решений и действий. В
переводе со староитальянского (risicare) означает отважиться. Арабские
корни (risq) предполагают что-либо случайное, данное богом. Так в
иврите, понятие риск связано (в иврите связи слов легко прослеживаются,
так как родственные слова имеют одинаковый корень  как правило три
согласные) не только с такими естественными родственниками как «нож»,
«хулиганство», «бандит», «опасность», но и с «быть полезным», «осмеливаться», «дерзкий», «наглость», «чёрт» и даже «коза». В китайском
иероглифе обозначающем понятие риск и графически включающем
изображение двух людей, двух камней над ними и ещё одного человека
стоящего выше содержится буквальный смысл: пренебрежение угрозы, что
несколько коррелирует с определением риска в словаре Ушакова: риск 
это вероятная опасность. Графически близок иероглиф «ветер». В английском языке слова risk, hazard, danger, используются почти в одном и том же
смысле. В то же время английское «риск» имеет четкую интерпретацию,
например в run the risk of или at risk, что означает «подвергаться
опасности».
Европейское понятие риска скорее всего арабского происхождения,
но работ по этимологии риска нет и, вполне вероятно также, что слово
«риск» заимствовано русским языком (а ранее украинским  где ризикувати означает рисковать) из французского (risque) куда пришло из итальянского (risico). В свою очередь в итальянский язык слово попало из
греческого, где rizicon означает скала, утёс, а riza означает корень,
подошва горы. Таким образом, слово «риск» развилось вероятно в языке
мореплавателей для которых скала, подводный камень всегда таили в себе
опасность. Рисковать - дословно означало «лавировать между скал». Кстати, первоначально в английском языке слово risk использовалось прежде
всего в связи со страхованием (морским), а для других ситуаций в английском языке до 19 века это слово употреблялось на французский манер 
risque. Этот термин и сегодня используется в значении «шутка сомнительного свойства».
В самой Европе слово риск встречается уже в средневековых источниках, но распространение получает лишь с началом книгопечатанья,
прежде всего в Италии и Испании. В основном это документы из области
морской торговли и юридические документы.
В русском языке с понятием риска тесно связано понятие «случай».
Оно означает происшествие и восходит к праславянскому «сълучаи» от
«сълуки» и ещё далее «лукии», то есть назначенный судьбой  из конкретного значения «выжданный», «высмотренный» (о добыче). С этим словом
тесно связано древнерусское слово «лучаи»  судьба, случай, болгарское
51
«слука»  счастливый случай, удача, литовское laukti  ждать, греческое
leuss  высматриваю. Близки и частично пересекаются понятия благополучный-злополучный, лучший, получить. Таким образом, в русскую культуру понятие риска пришло не ранее средневековья, а до этого техникой
работы с представлениями о предопределенности и случайности (либо
свободе воли) выполняло понятие случая, что указывает на тесную связь с
греческой культурой. В эллинистическую эпоху с мойрами конкурировала
богиня Тиха,  богиня случая, то есть то, что определяет неустойчивость и
изменчивость.
Толковый словарь русского языка В. Даля в качестве описания
термина «риск» приводит синонимы: отвага, смелость, предприимчивость,
действие на авось, неудачу. Словарь русского языка С. Ожегова определяет риск как «возможную опасность», «действие на удачу в надежде на
счастливый исход». Английский Oxford Dictionary (1978) в качестве
определения риска приводит «вероятность опасности плохих последствий,
потерь и т. д.». Время несколько изменило значение слова от описывающего некоторый неожиданный исход (плохой или хороший) решения или
действия к значению в форме нежелательного исхода и вероятности его
появления. Современные трактовки связывают риск с неопределенностью,
вероятностью потерь и ущерба, возможными опасными и вредными факторами и даже необходимым условием развития общества. Множество
трактовок и переводов риска не нарушают его общепринятого понимания.
Из современных определений риска, приводимых в научных трудах,
можно выделить следующие: «Риск – характеристика ситуации или действия, когда возможны многие исходы, существует неопределенность в
отношении конкретного исхода и, по крайней мере, одна из возможностей
нежелательна». В определении синтезированы основные характеристики,
присущие риску: опасность, неопределенность (случайность) с одной стороны, действие или сложившаяся ситуация – с другой.
Последние десятилетия показывают, что понятие риск чрезвычайных
ситуаций – неизбежная реальность для нас. Риск как вероятность наступления нежелательных событий был, есть и будет везде: в природе, техносфере, обществе, экономике.
В Федеральном законе «О техническом регулировании» от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ говорится: «Риск – вероятность причинения вреда
жизни или здоровью граждан, имуществу физических или юридических
лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей
среде, жизни и здоровью животных и растений с учетом тяжести этого
вреда.
Как самостоятельное научное направление методология анализа
риска начала формироваться в 30–50-е годы XX века в экономических
областях, охватывающих проблемы инвестирования капитала, страхования
финансовых потоков, валютных операций и игрой на рынке ценных
бумаг, определения устойчивости компаний, стратегии бизнеса.
52
В 2030 годы А. Маршалл и А. Пигу заложили основы теории предпринимательского риска, в которой экономический риск рассматривался
следующим образом: любое экономическое предприятие работает в условиях неопределенности, а прибыль, является величиной случайнопеременной. Следовательно, предприятие должно руководствоваться в
своей деятельности следующими критериями: размерами ожидаемой
прибыли и величиной возможных колебаний (то есть степенью риска).
Поведение предпринимателя обусловливается концепцией предельной
полезности. Это означает, что если нужно выбрать один из двух вариантов
капиталовложений, дающих одинаковую предполагаемую прибыль, то
надо выбирать такой вариант, в котором колебание этой прибыли меньше.
Отсюда А. Маршалл делает вывод о том, что изначально невыгодно держать пари, играть в лотереях и вообще участвовать в азартных играх.
В 50–90 годах ХХ века стала развиваться методология анализа и
управления рисками чрезвычайных ситуаций. Профессор МГУ
В.А. Легасов (основатель школы риска МГУ) отметил, что создавая любой
технический объект мы помимо прочего, и вне зависимости от наших
намерений, неизбежно создаем риск. Причем, риск, впервые в истории
соизмеримый с природным риском. Ученый, сконструировавший ракету
«Сатурн-5», которая доставила первый корабль «Аполлон» на Луну, так
сформулировал одну из основных идей нормативной стратегии управления
риском: «Вам нужны клапаны, не допускающие утечки, и вы всячески
пытаетесь создать такой клапан. Но в реальном мире все клапаны подтекают. Приходится определять, какая утечка будет не смертельной». Будучи
высоко рискованными по своей сути, космические проекты потребовали
разработки принципов контроля не только технических, но и экономических, политических и военно-стратегических рисков. Причем принципы
должны были работать не «в теории, а в кожухе». Было предложено много
оригинальных и, главное, реально реализованных политик риска как в
космонавтике в целом, так и при решении проблем безопасности во всех
сферах деятельности.
В этот период особое внимание обратили на восприятие риска и
определили семантические образы риска:
Неминуемая опасность (Дамоклов меч)
Риск рассматривается как случайная угроза, которая может вызвать
непредсказуемое бедствие, и нет достатка времени, чтобы справиться с
этой опасностью. Этот образ связывается с искусственными источниками
риска, несущими большой катастрофический потенциал. Величина вероятности не рассматривается. Это скорее такая случайность, которая вызывает
страх и желание ее избежать. Стихийные же бедствия, напротив, воспринимаются, как регулярно встречающиеся, следовательно, предсказуемы,
или же их возникновение описывают специфическими моделями (каузальными, временными или магическими). Образ неизбежной опасности, сле-
53
довательно, превалирует в восприятии крупномасштабных технологий.
Атомные электростанции — яркий пример этого семантического класса.
Медленные убийцы (Ящик Пандоры)
Риск рассматривается как невидимая угроза для здоровья или благополучия. Эффект обычно отдален во времени и поражает всего несколько
человек одновременно. Об этих рисках скорее узнают от других, чем
испытывают их на личном опыте. Главное для таких рисков то, что требуется определенная степень доверия к учреждениям, обеспечивающим
информацией и управляющим опасностью. Если доверие потеряно, общественность требует немедленных действий и во всем обвиняет эти учреждения, даже если риски очень малы. Типичные примеры этого класса
риска  пищевые добавки, пестициды и радиоактивные вещества. Значение
доверия к контролю и управлению риском от «медленных убийц» очень
велико, поэтому риск-менеджерам следует направить основные усилия на
увеличение степени общественного доверия к себе к их объединениям.
Соотношение «затраты — выгоды» (Весы Афины)
Риски рассматриваются на основе баланса доходов и потерь. Эта
концепция риска наиболее близка к техническому пониманию риска. Тем
не менее этот образ используется людьми только при восприятии денежных доходов и потерь. Типичные примеры — пари и азартная игра,
которые требуют сложных вероятностных обоснований. Люди обычно
способны выполнить такое вероятностное рассуждение, но только в контексте азартной игры, лотерей, инвестиций в ценные бумаги, страхования.
Лабораторные эксперименты показывают, что люди строят свои оценки
относительно лотерей, больше ориентируясь на разброс проигрышей и выигрышей, нежели чем на их ожидаемое значение.
Любители острых ощущений (Образ Геркулеса)
Зачастую люди даже стремятся ощутить себя в состоянии риска. Эти
риски включают в себя все виды досуга, для которых требуется персональное мастерство для преодоления опасных ситуаций. Острые ощущения получают от обладания контролем над собой или природой. Такие
риски всегда добровольны и предполагают наличие личного контроля над
рисками.
«Перечисленные концепции риска демонстрируют, что интуитивное
понимание риска — многомерно и не может быть сужено до произведения
вероятностей и последствий. Восприятие риска очень сильно различается в
зависимости от социальной и культурной среды. Но тем не менее почти
для всех стран, в которых проводились исследования восприятия, повидимому, существует общая особенность: большинство людей воспринимает риск как многообразное (многомерное) явление и интегрирует свои
представления в совместную систему в соответствии с природой риска,
причиной риска, связанных с ним выгод и условий (обстоятельств) принятия риска».
54
Следует отметить, что рискология тесно связана с теорией циклизма
развития мировых, особенно биологических и социальных процессов. Действительно, переломы циклов обычно порождают риски.
В пользу циклизма свидетельствует масса фактов. Перечислим лишь
некоторые.
24-часовые циклы и ритмы. Смертность и самоубийства: каждые 24
часа максимум смертей и случаев самоубийств происходят примерно между 6 и 7 часами утра и 78 часами вечера; минимум  между примерно 12
и 14 часами дня (Дюркгейм, Миллар и некоторые другие).
Семидневные циклы и ритмы. Ритм шести рабочих дней и седьмого
дня отдыха.
Годовые циклы (сезонные флуктуации):
Рождения. Для многих европейских стран максимум числа рождений приходится на месяцы между январем и апрелем; минимум  на ноябрь и декабрь, а также июнь, июль и август (Виллерме, Кетле, Эттинген,
Г. ф. Майр, Левассер и многие другие).
Смертность. Для многих стран Европы максимум приходится на
месяцы между январем и апрелем; минимум  на лето и осень: в странах с
теплым климатом также есть рост смертей в жаркие месяцы.
Самоубийства. Для стран Европы максимум приходится на май,
июнь и июль; минимум  на ноябрь  февраль (А. Вагнер, Морселли, Болио, Масарик, Крезе и многие другие).
Преступность. В Европе преступления против личности достигают
максимума летом, минимума  зимой; преступления против собственности
достигают максимума зимой, минимума  летом; в тропических странах
циклы почти противоположны (Герри, Кетле, Эттинген. Э. Ферри, Левассер, Ломброзо, Курелла, И. Дж. Декстер и многие другие).
Сезонные колебания отмечались многими авторами в движении зависимости, трудовых требований и безработицы, различных болезней,
движения рабочей силы, бизнеса; в сезонных изменениях экономической
активности населения; особенно в аграрных странах; в сезонном ритме
обучения и каникул; в покупке и продаже сезонных товаров; в повторении
из года в год определенных праздников (Рождество, День Благодарения и
т. д.); и во многих сходных социальных явлениях.
Трех-с-половиной- и четырехгодичные циклы:
Бизнес циклы. Колебания периодов роста бизнеса и депрессий (Дж.
Китчин, Джаглар, Лекюр и некоторые другие).
Рождения. Во Франции каждый четвертый год с 1815 до 1878 показывает ненормально низкий уровень рождаемости. С 1875 до 1905 года
циклы продолжают существовать в несколько измененной форме (Миллар). Четырехгодичные циклы в жизни великих людей: в жизни Александра Македонского, Цезаря, Наполеона I, Бисмарка, Кромвеля и некоторых других каждый четвертый год был поворотным в их карьере. Такая же
55
периодичность имеет место в ходе революции и социальных переворотов
(Миллар).
Пятигодичные циклы:
Число рождений видных писателей во Франции. С 1475 г. сорок два
раза (из семидесяти) каждые пять лет обильных рождений писателей сменялись пятигодичными периодами относительной редкости таких рождений. В отношении наиболее известных писателей такие циклы имели место 51 раз из 69 пятилетних периодов (А. Одэн).
Семи-, восьми- и одиннадцатилетние циклы:
Бизнес циклы. Феномены, связанные с бизнес циклами - безработица, помощь бедным, разводы, браки, рождения, смерти, преступления, религиозные возрождения и др. (Туган-Барановский, Ю. Юль, У. Огберн, Томас,
Гекстер и другие).
Пятнадцати- и шестнадцатилетние циклы:
Политическая жизнь. Каждые шестнадцать лет происходят заметные изменения в политических мнениях, составе правительства и его действиях (Ж. Дромель).
Тридцати- и тридцатитрехлетние циклы:
Рождения. Тридцатилетние циклы движения рождаемости во Франции. Эпидемии; то же в движении холеры.
Смертность. То же в движении смертности в Финляндии, Швеции.
Норвегии, Франции (Миллар).
Доминирующие литературные школы и течения. Каждые тридцать
или тридцать три года одна литературная школа уступает место другим
(Миллар).
Доминирующие политические партии, правительственная политика
и другие социальные явления имеют цикл в тридцать или тридцать три года. Промежуток времени - примерно одно поколение  один из естественных размеров исторического периода (0. Лоренц, К. Йоель, Дж. Феррари).
Сорокавосьми- и шестидесятилетние циклы:
Бизнес циклы и феномены, связанные с большими бизнес циклами.
Первый период больших бизнес циклов отмечен социальными переворотами, войнами, революциями и другими приметными социальнополитическими переменами (Н. Кондратьев, А. Шпитхофф, Мур).
Столетние циклы. Многие исторические процессы проходят столетние циклы как некий «естественный» исторический период. Великие социальные перевороты, подобные крупной Французской революции и наполеоновским войнам, мировая война и современные революции, Ренессанс
и Реформация происходят периодами примерно в сто лет (О. Лоренц, К.
Йоель, Ад. Бартельс, Фр. Куммер).
Двухсотлетние циклы. Колебания рождаемости и смертности (Д.Дж.
Браунли).
56
Трехсотлетние циклы:
Великие социальные перемены. Начало и падение династии: несколько религиозных, общественных и политических институтов и идеологических систем или появлялись и приходили в упадок в течение такого
периода, или претерпевали радикальную перемену в своей организации и
судьбе (О. Лоренц, К.Йоель, В. Шерер).
Пятисотлетние циклы. Примерный период роста и упадка некоторых культур и государств (Персия, Греция) или целой эпохи в истории
народа, после чего начинается новая и совсем иная эпоха второго или третьего пятисотлетнего периода (Миллар).
Шести-, двенадцати- и восемнадцативековые циклы. Некоторые
фундаментальные исторические процессы проходят свой полный оборот за
шестьсот, двенадцать или восемнадцать сотен лет. Эпохальные события
отмечают конец каждого из этих периодов (Лоренц, Йоель, В. Шерер).
Тысячатридцатитрехлетние циклы. Период великих революций в
смене цивилизаций (У. Петри).
Таким образом, к настоящему времени понятие риска в настоящее
время прочно вошло в нашу жизнь и теория рискологии развивается достаточно быстрыми темпами. Роль, предназначенная риску, обусловлена
социальным заказом и может быть сформулировано в таком виде. Предвидеть и предотвратить или, по крайней мере, предупредить общество возможных последствиях его деятельности и природных опасностях. Риск –
здесь уже как выбор варианта деятельности должен быть оправдан экономически и социально. Поскольку величина риска является экономической
категорией либо может являться таковой при выражении последствий в
денежных единицах, задача сопоставления возможных вариантов (сценариев развития) событий по схеме «потери (затраты)выгода» является
вполне реальной.
1.5.2. Общее содержание и структура риска
Анализируя сложившиеся тенденции развития, можно утверждать,
что современное общество стоит на эгоцентристских позициях и утверждает, что каждый человек самоценен и уникален, а его здоровье составляет основное богатство любого государства. Всемирная организация
здравоохранения определила параметрические характеристики здоровья,
как «объективное состояние и субъективное чувство полного физического,
психологического и социального комфорта, а не только отсутствие болезней». В свою очередь эти параметры зависят от многочисленных факторов
среды обитания и сферы деятельности человека (рис. 1.4).
Среди всего многообразия факторов, влияющих на формирование
здоровья населения, гигиеническая наука выделяет:
 наследственные (генетически обусловленные), формирующие
наследственные заболевания, такие как гемофилия, дальтонизм, атаксия,
альбинизм и др.;
57
Наследственные
Экологические
Природноклиматические
Факторы,
формирующие
здоровье
населения
Эндемические
Социальные
Материальное
благополучие
Питание
Профессиональные
Психоэмоциональные
Эпидемиологические
Образ жизни
Уровень
медицинского
обслуживания
Другие
социальные
факторы
Рис. 1.4. Схема основных факторов, определяющих здоровье человека
 эндемические (обусловленные биогеохимическими особенностями
местности), приводящие к возникновению эндемических заболеваний, таких как флюороз, кариес зубов, эндемический зоб, стронциевый или модибденовый рахит и др.;
 природно-климатические (характерные для определенных климатических зон), вызывающие рост численности простудных заболеваний в
зоне холодного климата и кожных заболеваний – в условиях жаркого
климата;
 эпидемиологические (региональные особенности местности), приводящие, в частности, к возникновению природно-очаговых инфекций –
гепатиту, холере и др.;
 социальные  питание, образ жизни, социальное благополучие;
 психоэмоциональные, обусловленные воздействием на человека
экстремальных ситуаций: стихийных бедствий, аварий и катастроф, военных действий, террористических актов и других стрессовых ситуаций;
 экологические, обусловленные техногенным загрязнением окружающей природной среды в результате деятельности человека.
58
Особое место в этой структурной схеме принадлежит влиянию производственных факторов, которые обозначают как вредные и опасные
производственные факторы, способные реализоваться как при штатном
режиме работе предприятия, так и при возникновении нештатной (аварийной) ситуации. По данным Международной организации труда (МОТ)
смертность, обусловленная несчастными случаями на производстве и профессиональными заболеваниями, ежегодно достигает 2,2 млн. человек. В
это же время заболевания, связанные с профессиональной деятельностью,
и травмы с временной утратой трудоспособности ежегодно получают более 300 млн. человек (Вступительный доклад МОТ, Женева, 2006 г).
Стратегия МОТ сегодня – «достойный труд должен быть безопасным», «производственная деятельность, при которой тот или иной отдельный индивидум подвергается чрезмерному риску, не может быть оправдан,
даже если эта деятельность выгодна для общества в целом».
Внимание к условиям труда человека, в том числе к вопросам
защиты его здоровья, отмечается на самых ранних стадиях развития
человечества. Некоторые научные труды Аристотеля (384322 гг. до н.э.),
Гиппократа (460377 гг. до н.э.) и других ученых древности посвящены
изучению этого вопроса. Врач и естествоиспытатель эпохи Возрождения
Филипп Ауреол Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (Парацельс) многим
известен по изречению: «Все есть яд, и все есть лекарство, только одна
доза делает вещество ядом, а другая лекарством», ставшим пророческим
предсказанием дозового принципа гигиенического нормирования вредных
факторов производственной среды. Немецкий врач и металлург Агрикола
(14941555 гг.) изложил вопросы охраны труда в работе «О горном деле».
Итальянский врач Рамацпини (16331714 гг.) рассмотрел вопросы профессиональной гигиены в книге «О болезнях ремесленников». Ряд основополагающих работ по безопасности труда в горном деле подготовлены М.И.
Ломоносовым (17111765 гг.). Целая плеяда выдающихся ученых занималась проблемами профессиональной безопасности в конце XIX – начале
XX века. Научные основы гигиены труда изложены Ф.Ф. Эрисманом в
книге «Профессиональная гигиена физического и умственного труда». Эти
же вопросы рассмотрел И.М. Сеченов в книге «Очерк рабочих движений
человека».
В свою очередь законодательство в сфере безопасности труда начало
формироваться еще в 19-м веке, что совпало с началом промышленной революции. Одним из первых правовых документов стал принятый в 1802
году в Великобритании закон «О здоровье и морали учеников», который в
1833 году с дополнениями, трансформировался в первый в мире «Фабричный закон».
В Германии в 1845 году было издано «Прусское распоряжение о хозяйственной деятельности», предусматривающее запрещение опасных видов работ без лицензии. В Бельгии в 1888 году принят к руководству и исполнению законодательный акт «О вредных и опасных предприятиях». В
59
этом документе различные виды производств разделены на две категории
по степени опасности.
В России первый закон «О вознаграждении рабочих, потерпевших от
случаев» был принят в 1902 году. Критический анализ этого закона сделал
в своей одноименной статье В.И. Ленин. Следует заметить, что в дальнейшем, на протяжении девяти десятков лет, в силу многократно изменявшейся социально-экономической и политической ситуации в стране, эта форма
социальной защиты работников не имела развития. И только в 1992 году
постановлением Верховного Совета Российской Федерации №4214-I были
утверждены «Правила возмещения работодателями вреда, причиненного
работникам увечьем, профессиональным заболеванием либо иным
повреждением здоровья, связанными с исполнением ими трудовых обязанностей».
Международная организация труда была создана в 1919 году, акт об
учреждении МОТ был разработан Комиссией по международному трудовому законодательству, созданной Парижской мирной конференцией в
1919 году. Этот акт вошел в качестве Части XIII в Версальский мирный
договор. С 1946 г. – это первое специализированное учреждение, входящее
в систему ООН.
В течение XX-го века разработаны концептуальные подходы к обеспечению безопасности с позиций системного анализа. К настоящему времени накоплены теоретические и практические знания, позволяющие
определить основные закономерности возникновения опасностей на производстве.
1. Производственная деятельность человека потенциально опасна,
так как связана с проведением технологических процессов, а последние – с
энергопотреблением (выработкой, хранением, преобразованием тепловой,
механической, электрической и другой энергии).
2. Опасность на рабочем месте проявляется в результате несанкционированного или неуправляемого выхода энергии, накопленной в технологическом оборудовании, инструментах, материалах и других компонентах
производственного процесса непосредственно в самих работающих, или во
внешнюю относительно людей технику и среду.
3. Возникновение происшествий и аварий является следствием появления и развития причинной цепи предпосылок, приводящих к потере
управления технологическим процессом.
4. Инициаторами и составными частями причинной цепи происшествия являются ошибочные и несанкционированные действия работающих, неисправности и отказы технологического оборудования, а также нерасчетные воздействия на них иных внешних факторов.
5. Ошибочные и несанкционированные действия работающих обусловлены их недостаточной профессиональной подготовленностью, несоблюдением технологической дисциплины, несовершенством (потенциальной опасностью) применяемых технологией, оборудования и оснастки.
60
6. Отказы и неисправности технологического оборудования вызваны
чаще всего их собственной низкой надежностью, а также несанкционированными или ошибочными действиями работающих.
В результате реализации опасности возникают риски несчастных
случаев:
 несчастные случаи, возникающие при использовании оборудования;
 несчастные случаи на транспорте;
 случаи падения персонала (например, соскальзывание, спотыкание
на ступеньках, падение с движущего механизма и т. п.);
падение тяжелых предметов, материалов, овал стен и т. д.;
 колотые раны, порезы, травматические ампутации;
удары о предметы или предметами (костные переломы, ушибы);
 наступление на острые предметы;
 попадание в механизмы или между механизмами, вызывающее
раздробление или разрыв тканей;
 емкости под давлением или вакуумные емкости (внешние или
внутренние механические взрывы);
 ожоги и ошпаривание (горячими или холодными жидкостями или
поверхностями);
 попадание в глаза инородных частиц;
 проглатывание крупных или заостренных неядовитых предметов;
 утопление;
 тяжелые травмы, нанесенные животными (такие как укусы, царапины, удары копытами, сдавливание и затаптывание, ужаливание, столкновение);
 перенапряжение или слишком резкие движения;
 все острые травмы и воздействия, вызванные случайным выделением, утечкой, вдыханием, проглатыванием или попаданием химических
веществ (кроме пожара и взрывов);
 все острые травмы и воздействия от электрического тока и статического электричества;
 возгорание и взрыв химических веществ;
 несчастные случаи, вызванные вредным воздействием высоких доз
ионизирующего и неионизирующего излучения, в том числе лазерных лучей и сильного света, ультрафиолетовых лучей и т. п.
Все это требует проведение предварительного анализа опасности и
оценки риска как количественной меры опасности.
В настоящее время сформировалось два направления анализа безопасности системы до и после события априорный и апостериорный анализ. Каждый из этих методов имеет свои методические подходы и приемы.
Число методик, предлагаемых для анализа, растет как снежный ком, каждая из методик имеет свои преимущества и недостатки.
61
Понятие риска включает две составляющие:
Вероятность наступления нежелательного события (в частности ЧС)
и размер последствий (ущерба) реализации события:
R  {P X ,
(1.9)
В качестве количественного показателя риска чрезвычайной ситуации используют математическое ожидание последствий:
n
ER   Pi X i   Xp( x) dx ,
i 1
(1.10)
x
При этом риск рассматривают обязательно с позиций сценария реализации ситуаций или действия. Формализовать понятие риска можно через триплет: сценарий – вероятность – последствия (рис. 1.5). В зависимости от многих обстоятельств и факторов риск может изменять свои значения, то есть подвержен определенной динамике, его можно рассматривать
как функцию времени.
Риск
Вероятность
Сценарий
(I, Pi,f, Xi,j,t)
Последствия
Pi 1
I
Pi 2
Xf 1
Xf 2
Pi j
Xf j
Рис. 1.5. Формализация понятия риска чрезвычайной ситуации
через триплет «сценарий–вероятностьпоследствия»
Поэтому риск можно оценивать, как сумму по всем последствиям
неблагоприятных событий:
R(t) = Ym(t) + Yr(t),
(1.11)
где Ym(t) – суммарный ежегодный имущественный ущерб (руб./год) вследствие воздействия поражающих факторов, возникающих в результате
штатного функционирования опасных объектов и при авариях, а также при
чрезвычайных ситуациях и при катастрофах;
Yr(t) – суммарный ежегодный ущерб (руб./год), обусловленный потерей здоровья (включая смертельные случаи) вследствие воздействия поражающих факторов, возникших в штатном режиме функционирования и
при авариях, а также при чрезвычайных ситуациях;
62
t – время, лет.
В свою очередь
YM (t ) 
YЧ (t ) 
n ,m
M
i 1, j i
n ,m
R
i 1, j i
ij
(t )  Yij (t )
(1.12)
(t )  X ij (t )
(1.13)
ij
где Mij(t) – вероятность (частота) возникновения j-го имущественного
ущерба от i-го поражающего фактора, 1/год;
Yij(t) – величина j-го имущественного ущерба от i-го поражающего
фактора, руб.;
Rij(t) – вероятность (частота) возникновения j-го типа поражения человека от i-го поражающего фактора, 1/год;
Xij(t) – величина потерь, обусловленных j-м типом поражения человека от i-го поражающего фактора, руб.
При этом предполагается, что Mij(t) и Yij(t) включают как вероятность возникновения самого поражающего фактора, так и вероятность
наступления соответствующего ущерба.
1.5.3. Классификация рисков
Существующие риски разнообразны, поскольку востребованы во
многих областях наука, знаний и деятельности, и могут быть разделены на
множество категорий. Классификация рисков – это подразделение рисков
на категории с применением определенных критериев. Выбор критериев
обусловлен целями и задачами определения разносторонних характеристик риска, выделенного для рассмотрения его отличительных особенностей, а также возможностью использования тех или иных методов и методик для оценки, анализа или менеджмента риска.
Число возможных критериев классификации рисков может быть
очень большим, поэтому сами критерии группируются по разным признакам: по источнику возникновения, объекту воздействия, уровню воздействия и др. По источнику возникновения можно выделить риски:
природные (геологические, метеорологические, гидрологические и
т. д.), связанные со стихийными бедствиями и природными катастрофами
(наводнениями, землетрясениями, цунами, штормами и др.), включая риски космического происхождения;
техногенные, среди которых промышленные, транспортные, энергетические и т. п., связанные с последствиями функционирования технических систем объектов в нормальном режиме или их нарушениями;
социальные, обусловленные возникновением негативных социальных явлений (забастовки, терроризм, рост преступности, алкоголизм,
наркомания), а также вызванные коррупцией, криминализацией и некомпетентностью властных структур, духовным кризисом в обществе, сниже63
нием уровня жизни и антагонизацией социальной структуры, обострением
демократической ситуации в стране;
экономические, возникающие в сфере предпринимательской
деятельности, среди которых можно выделить: коммерческие, которые
зависят от решений менеджеров (производственные, транспортные, торговые, финансовые и т. д.) и рыночные, которые не зависят от решений
менеджеров (риски, связанные с экономическими изменениями или с усилением конкуренции, финансовые, валютные, кредитные, посреднические
и т. д.). К макроэкономическим рискам можно отнести инфляционные,
депрессионные(риск экономического спада), возможность кризисных ситуаций, снижение объемов производства, в том числе сельскохозяйственного, потерю продовольственной независимости, неблагоприятную экономическую конъюнктуру (снижение мировых цен на энергоносители
и т. д.)
 политические, связанные с уровнем доверия населения страны,
возрастанием угроз международного терроризма, возможностью возникновения региональных и локальных военных конфликтов.
По критерию объекта воздействия негативных факторов выделяют
следующие виды рисков:
 индивидуальный, воздействует на человека и его здоровье, приводит к снижению работоспособности, заболеванию, травме, летальному
исходу;
социальный, воздействует на общество, население проявляется в
снижении продолжительности жизни, росте населения за чертой бедности,
преступности;
технический, воздействует на техногенно-социальные системы,
здания, сооружения, оборудование, объекты инфраструктуры и социума,
реализуется в виде повреждения, разрушения;
хозяйственный (экономический), воздействует на организации всех
уровней, их финансовое состояние и стабильное функционирование, приводит к потере капитала, снижению производства, инвестиций, научнотехнического потенциала;
экологический, воздействует на окружающую среду, экосистемы и
организмы разных уровней, приводит к загрязнению окружающей среды,
ее деградации, исчезновению видов и т. д.
стратегический, воздействует на государство – социальнополитические системы, его стабильное функционирование и устойчивое
развитие, создается угрозы национальной безопасности.
Риск классифицируют по величине. Понятие величины риска предполагает согласованный анализ двух характеристик (составляющих) риска
– частоты возникновения и размера последствий (ущерба, потерь).
Частота возникновения события может быть выражена количественно и иметь численную величину с размерностью, как правило, число в год,
64
или качественно и в этом случае иметь лингвистические (языковые) оценки. Связь между качественными и количественными оценками достаточно
условно, как условны и сами лингвистические переменные. Примером такого качественного ранжирования рисков по частоте возникновения является цепь последовательно возрастающих типа «очень редкий (практически невероятны) –редкий- средний по частоте – высокий по частоте (частный)- исключительно высокий (очень частый)». Использование таких оценок заведомо отличается неточностью, и приводит к неопределенности,
суть которой составляют не случайные события, а нечеткость. Для оценки
сложных систем используется теория множеств.
Последствия риска могут быть выражены в натуральном виде, денежном эквиваленте либо представлены в качественной или описательной
форме. В зависимости от целей и предмета оценки риска – это количество
пострадавших (погибших), объемы выбросов или сбросов, площади загрязненных территорий (акваторий), экологический, хозяйственный (материальный) либо иной ущерб. К экологическим последствиям, например,
могут относиться потеря особей, видов и популяций животных и растений,
экосистем, а также ухудшение условий их обитания.
Качественная форма представления последствий события характерна
для всех видов рисков, в том числе нетехнических, таких как банковские,
предпринимательские, инвестиционные и т. д. риски могут быть определены как «малосущественные-существенные-тяжелые-катастрофические».
По критерию уровень воздействия (степень воздействия) риски
классифицируют по качественным (лингвистическим) и количественным
на следующие виды;
пренебрежимый, уровень воздействия которого на объекты уязвимости существенно мал; риск такого уровня, безусловно, допустим и принятия мер по его контролю и снижению не требуется;
приемлемый, уровень которого безусловно оправдан с социальной,
экономической и экологической точек зрения; при этом, возможно, рекомендуются меры по его снижению и контролю;
чрезмерный (неприемлемый, недопустимый) – риск, уровень которого превышает предельно допустимую величину риска; деятельность с
указанным уровнем риска не допускается, требуется принятие мер по его
снижению.
Риски классифицируют по возможности страхования на страхуемые,
которые могут быть переданы соответствующим страховым организациям; не страхуемые, по которым отсутствуют предложения соответствующих страховых продуктов на страховом рынке.
Техногенные риски можно классифицировать по мотивации на мотивированные и немотивированные; по свободе выбора – добровольный и
вынужденный, реальный или мнимый и т. д.
65
Многообразие рисков формирует в каждом конкретном случае формирует свои классификации, отражающие специфику проявления рисков, в
природе, экономике, обществе и государстве.
1.6. Методологический аппарат анализа риска
Анализ риска – это систематические научные исследования и практическая деятельность, направленные на выявление и количественное
определение различных видов риска при осуществлении каких-либо видов
деятельности и хозяйственных проектов, включая изучение размера экономического ущерба, а так же изменение рисков во времени, степень взаимосвязи между ними и изучение факторов влияющих на них.
По полноте решаемых задач виды анализа риска: качественный анализ и количественный анализ. Анализ риска по решаемым задачам включает в себя: оценку риска и прогноз риска. Основные концепции анализа
риска: техническая, экономическая, психологическая, социальная. Основные методы оценки риска: экспертный, феноменологический, вероятный,
детерминистский.
Метод экспертных оценок базируется на мнениях специалистов по
интересующему объекту или системе. Должны высказывать свое мнение
эксперты, досконально знающие данный объект, причем опрос должен
проводиться среди специалистов разного профиля, которые будут оценивать и характеризовать объект с различных сторон. Анализируются отдельные элементы, системы, с точки зрения выходов из строя, разрушений,
возможности отклонения параметров за номинальные значения, рассматривается взаимосвязь и влияние различных систем друг на друга. Градация
и шкала экспертных оценок может быть различной – 5 балльная, 10 –
балльная, 100 – балльная оценка безопасности.
Эта экспертная оценка может быть в виде совместного обсуждения
или в виде анкетного опроса с последующей обработкой данных. В этом
методе не ставится вопрос о том, каким образом эксперты будут оценивать
безопасность данного объекта. Здесь имеет значение их опыт, знания в
смежных областях. Базируясь на этом фундаменте, эксперты должны оценить безопасность данного объекта в количественной мере.
Метод экспертных оценок может проводиться на разных стадиях,
начиная с обсуждения проекта, кончая оценкой состояния безопасности
работающего оборудования. При использовании метода экспертных оценок для повышения достоверности результатов, необходимо, чтобы выбранные эксперты были квалифицированными специалистами в своей области, чтобы круг экспертов был достаточно репрезентативным для характеристики и оценки объекта, и выбранные эксперты были независимыми и
незаинтересованными в результатах прогноза.
Социологический метод, также как и метод экспертных оценок,
основан на опросе, но, в отличие от первого метода, опрашиваются не
специалисты, а дилетанты. Дело в том, что этот метод основан на опросе
66
людей, заинтересованных в безопасности обсуждаемого объекта.
Информацию об этом объекте, степени его надежности и безопасности,
люди получают из средств массовой информации, популярных изданий,
массовых газет и журналов, публичных выступлений специалистов, из
различных дискуссий. Иногда этим методом оценки риска бывают охвачены группы населения, целые регионы. Результаты опроса в этом методе
носят двоичный характер, в виде ответов «да» – «нет», «опасно» –
«неопасно», «нужен» – «не нужен». При всей парадоксальности этого
метода, основанного на мнении неспециалистов, этот метод имеет полное
право на существование и является очень демократичным по отношению к
людям, безопасность которых зависит от надежности данного объекта.
Например, было принято правительственное решение о строительстве
нефтепровода Восточная Сибирь-Тихий Океан в районе Северного Байкала. Общественность не приняла предложенный вариант проекта, всколыхнулось общественное мнение, начались митинги, обсуждения, дискуссии,
сбор подписей за отмену решения Федерального правительства. В конечном итоге, проект был переработан, найдено оптимальное решение, трасса
нефтепровода перенесена на значительное расстояние от Байкала.
Нефтепровод построен и успешно функционирует, а аварийные риски
минимизированы.
Таким образом, социологический метод оценки риска, базирующийся на мнении определенной части населения, заинтересованного в решении
данного вопроса, является одним из действенных факторов повышения
надежности и безопасности различных технических систем и объектов.
Метод модельных исследований. При оценке рисков можно моделировать риски, используя различные подходы, основанные как на индуктивном, так и дедуктивном методах.
Способность моделирования является неотъемлемой частью познавательной деятельности человека. Психологические аспекты моделирования заключаются в способности сознания отражать внешний мир не во
всем его многообразии и полноте внешних и внутренних связей, а огрубленно, в приближенном виде. Та неполная информация о реальном явлении, которую мы приобретаем непосредственно через каналы ощущений и
восприятий или опосредованно, опираясь на ранее приобретенные знания,
фиксируется в нашем сознании в неполном виде как система представлений и образов, которые по существу являются моделями. В следствие этого наши представления об окружающем мире носят модельный характер.
Модель создает условия для активной мыслительной деятельности в
поисках способа решения конкретной задачи. Любая модель основана на
некотором упрощении и поэтому никогда не бывает тождественна рассматриваемому объекту, не передает всех его свойств и особенностей, а
является его приближенным отражением. Однако, благодаря замене реального объекта соответствующей ему моделью, появляется возможность
сформулировать задачу его изучения и воспользоваться для анализа его
67
свойств набором неких приемов, которые позволят провести детальный
анализ, предсказать, как поведет себя объект в различных условиях, т. е.
прогнозировать результаты будущих событий.
Всякая модель должна удовлетворять двум основным требованиям:
– Адекватность процессу. Это значит, что модель должна отражать
наиболее характерные связи между компонентами, участвующими в нем,
учитывать свойства среды, в котоpoй процесс происходит, и информацию
о начальном состоянии процесса. Только тогда по поведению модели
можно судить о ходе самого процесса.
– Разрешимость модели. Это значит, что модель должна быть не
слишком сложной, чтобы из нее можно было получить интересующую нас
информацию.
При построении модели явления необходима его идеализация, т. е.
oтделение условий, существенно влияющих на него, oт условий, не оказывающих на него существенного влияния.
При оценке рисков можно использовать разные методы моделирования.
Физическое моделирование. Методы физического моделирования
широко применяются в областях науки и техники. Например, в двигателестроении, определения степени надежности и ресурса, проводятся огневые испытания, вплоть до полного прожога и выхода из строя двигателя и
определяется ресурс. При испытаниях различных систем безопасности,
используемых в автомобилях (ремни безопасности и др.), в самолетах
(кресло пилота с системой катапультирования), парашютных устройств,
используют манекены с множеством различных датчиков
Математическое моделирование. Используют понятие математической модели в тех случаях, когда имеется математическое описание
функционирования какой-либо системы или отдельных ее частей, установлены зависимости влияния одних элементов на другие. Для одного объекта
может быть разработано несколько математических моделей, описывающих различные физические процессы, протекающие в различных системах
объекта. Например, для автомобиля существуют термодинамические и
тепловые модели для описания процессов в двигателе, прочностные модели, базирующиеся на положениях механики и сопромата, гидравлические
модели топливной и масляных систем, модель функционирования электрических систем, аэродинамическая модель сопротивления воздуха,
кинематические и динамические модели движения отдельных частей и
всего автомобиля в целом.
Разрабатываемые модели с определенной степенью соответствия
описывают реальный физический процесс и позволяют проводить
различные расчеты и осуществлять проектирование. Все эти математические модели, в рамках принятых допущений, являются строго детерминированными. Они позволяют проводить инженерное проектирование и
прогнозировать работу и поведение объекта в условиях расчетного,
68
определенного изменения параметров и факторов. В реальных случаях,
объект функционирует в условиях воздействия многих случайных факторов, не входящих в детерминированные модели. Например, воздействие
вибраций от неровностей дорожного полотна, пульсации топлива в
магистралях и т. п. Из этих детерминированных моделей не вытекают
различные отказы, поломки. Еще большее число случайных факторов
будет влиять на систему, когда функционирование зависит от действий
человека. Поэтому оценка безопасности, надежности, риска должна базироваться на других моделях, которые позволяли бы прогнозировать будущие события в условиях значительной неопределенности при действии
многих случайных факторов.
Существует, и за последние годы интенсивно развивается целый
раздел математики, называемый «исследование операций» – это наука о
выборе разумных научно обоснованных решений в условиях действия
случайных факторов при недостатке информации. Задача исследования
операций состоит в том, что, используя математические модели для описания каких-то явлений, процессов, приводят расчеты для различных вариантов действий и из некоторых выбирают наилучшее. Выбор наилучшего,
т. е. оптимального решения проводится для достижения конкретной цели,
следовательно, мы должны выбрать определенную целевую функцию. Целевой функцией при решении задач безопасности могут быть, например,
минимизация выбросов от работы предприятия в окружающую среду, увеличение надежности, оптимизация функции «риск–затраты» и другие.
Математические модели, разрабатываемые на базе исследования
операций, позволяют обосновано производить оценку возможных вариантов и производить решение, Использование таких прогностических
моделей позволяет избежать серьезных ошибок, особенно в тех случаях,
когда проводится очень сложное масштабное дорогостоящее мероприятие
или действие с возможными опасными или катастрофическими последствиями. Разрабатывая математическую модель изучаемого объекта,
необходимо выбрать разумную степень соответствия математического
описания модели натурному объекту. Здесь могут быть две крайние позиции – или слишком большое огрубление процессов и явлений, при котором
могут быть потеряны существенные факторы, либо слишком подробный
учет несущественных, второстепенных деталей, которые значительно
усложняют математический анализ и затрудняют осмысление полученных
результатов.
Создание математических моделей требует глубоких знаний изучаемого объекта, опыта и творческого подхода, граничащего с искусством.
После того как модель разработана, можно использовать математические
методы количественной оценки риска различных альтернативных вариантов, что позволит проводить обоснованное решение по показателям
наибольшей безопасности. Для увеличения достоверности полученных
результатов целесообразно разрабатывать не одну модель, а несколько
69
разных моделей с различными допущениями, упрощениями разным
аппаратом. Если полученные результаты на различных моделях не противоречат друг другу, то это свидетельствует о том, что модель, в главном,
достаточно адекватно характеризует изучаемый объект.
Процесс математического моделирования, т. е. технологию изучения
явлений с помощью математических моделей, можно разделить на четыре
этапа:
Первый этап – формулирование законов, связывающих основные
объекты модели. Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся
к изучаемым явлениям и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Завершается он записью в математических терминах сформулированных качественных представлений о связях между объектами модели.
Основным вопросом на втором этапе является получение в результате анализа модели теоретических результатов (теоретические следствия
модели) для дальнейшего их сопоставления с экспериментальными данными. На этом этапе важную роль приобретает математический аппарат,
необходимый для анализа математической модели, и вычислительная
техника.
Третий этап – определение того, удовлетворяет ли принятая модель
критерию практики.
Четвертый этап – последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и ее модернизация.
При изучении безопасности и оценке риска большое значение имеет
разработка имитационных моделей, являющихся разновидностью
математического моделирования. Имитационное моделирование включает
в себя вмешательство человека в зависимости от получаемой текущей
информации принимать те или иные решения и вносить коррективы.
Имитационные модели более близко отражают реальный объект, так как в
большинстве случаев объекты представляют собой «человек – машина»,
где человек выступает как элемент общей системы и может оперативно
вмешиваться в ход процесса. За последнее время широкое распространение получают имитационные модели в виде деловых игр. Деловые игры
позволяют за счет многократного повторения различных ситуаций,
проводить обучение и тренировку играющего, выбирать и прогнозировать
варианты, обеспечивающие наибольшую безопасность. Большинство
математических моделей, в том числе и имитационные модели, прогнозирующие риск, должны быть стохастическими, так как отклонения
параметров, отказы, выходы из строя, а также действия человека носят
вероятностный характер. Однако, если есть возможность достаточно
полного описания объекта алгебраическими или дифференциальными
уравнениями. Но создание подобных моделей не всегда возможно или изза чрезвычайной сложности объекта, или из-за значительной неопределенности, обусловленной большим количеством случайных факторов. В этом
случае используют методы статистического моделирования.
70
Статистическое моделирование (Метод Монте-Карло)
Методы создания математических моделей объектов и систем, а также имитационных моделей предполагают или детерминированные задачи
или задачи, решаемые в условиях неопределенности. Для второго класса
объектов разрабатываются стохастические модели, причем имеется в виду,
что ряд параметров объекта носит характер «доброкачественной» или стохастической неопределенности. Термин «доброкачественная» или стохастическая неопределенность предполагает, что неопределенные факторы
или параметры, входящие в задачу, являются случайными величинами,
вероятностные характеристики которых или известны или могут быть
определены из опыта.
В реальных случаях приходиться анализировать безопасность сложных объектов и систем, в которых взаимосвязаны большое количество
элементов и процессов (машина, агрегаты, организации, люди). В подобных ситуациях много случайных факторов, которые очень сложно взаимно
влияют друг на друга, причем процессы не марковские. В таких ситуациях
единственным методом решения задачи является использование универсального метода статистического моделирования, называемого методом
Монте-Карло. Суть метода моделирования Монте-Карло состоит в том, что
вместо того, чтобы пытаться описывать процесс с помощью аналитического аппарата (каких-либо уравнений), которые могут быть чрезвычайно
сложными и описывать процесс очень приближенно, производиться
модельное появление случайного события с помощью специально организованной процедуры. Процедура предполагает получение случайных
чисел, которые отождествляются с каким-либо событием.
Говоря о безопасности, случайные числа могут связываться с вероятностью наступления неблагоприятного события (авария, взрыв, травма,
выброс токсичных веществ и др.). По процедуре формирования случайного
сигнала (цифры) происходит формирование переменной по ее распределению. Однако реализация, т. е. одно выпадение случайного числа не может
служить характеристикой поведения системы, но при достаточно большом
количестве реализаций этот выбор случайных чисел может быть обработан
методами математической статистики, что дает вероятностные характеристики состояния и развития исходного объекта. Для использования метода
Монте-Карло необходимо представлять, хотя бы примерно, закон
распределения. На практике в большинстве случаев описывают процессы и
явления, имеющие нормальный закон распределения. Для получения
случайных реализаций используют или готовые таблицы случайных чисел,
или с помощью ЭВМ, используя генераторы (датчики) случайных чисел.
При другом законе распределения (биноминальное, экспоненциальное)
вводят специальную программу формирования случайного сигнала по
этому закону.
Метод статистического моделирования (метод Монте-Карло) имеет
свои достоинства и недостатки.
71
Достоинства:
– возможность моделирования сложных систем, где действует много
взаимодействующих случайных факторов;
– возможность проверки правильности других аналитических
моделей;
– не требует серьезных упрощений и допущений, так как в статистическую модель можно заложить любые законы распределения, любой
сложности системы.
Недостатки:
– громоздкость и трудоемкость в разработке, потребность в большом
количестве расчетов для получения статистически достоверных данных;
– результаты статистического моделирования труднее воспринимать
и осмыслить, чем аналитические модели и, кроме того, значительно труднее решать задачу оптимизации.
Самым рациональным является умелое сочетание аналитических
и статистических методов моделирования, которые, взаимно дополняя
друг друга, могут дать положительные результаты в решении задач безопасности.
При статистических модельных исследованиях и разработке моделей
с использованием метода Монте-Карло, базируясь на имеющейся статистике и предыдущем опыте, предполагается, что закон распределения в
определенной мере известен. По этому закону производится генерирование случайных сигналов. Это производится в тех случаях, когда случайные
явления обладают статистической устойчивостью, когда при достаточном
повторении опытов, частота появления случайных событий стабилизируется и приближается к ее вероятности.
Такие случайные параметры или факторы можно назвать доброкачественной статистической неопределенностью. Примером доброкачественной неопределенности являются отказы различных устройств, выходы из
строя агрегатов, разрушение элементов конструкций за счет износа или
усталости материалов.
Эти примеры находятся в компетенции теории надежности. Но в системах «человек–машина–среда» (ЧМС) могут быть неопределенности нестохастического вида, когда мы не можем хоть как-то прогнозировать закон распределения случайных величин.
Инженерный метод изучения риска
Инженерный метод изучения анализа риска является основным в
обеспечении безопасности любого объекта, оборудования, технологического процесса, станка, системы. Этот метод анализа должен быть обязательным в проведении проектных разработок наряду с такими расчетами,
как расчеты на прочность и надежность, расчеты параметров внутренних
процессов (теплотехнические, аэрогидравлические, термодинамические и
др.), экономические расчеты и др. В отличие от приведенных выше мето72
дов изучения риска (экспертных оценок, социологического и модельных
методов), инженерный метод позволяет выявить конкретный фактор опасности, проследить возможные причины его появления, оценить масштаб
последствий, разработать варианты других, с меньшим риском, технических решений.
Инженерный метод анализа риска дает возможность выявить и оценить раздельно риск от всех (в пределах компетенции и квалификации)
опасных и вредных факторов. В этом отношении упомянутые ранее методы имеют ограниченный характер и не имеют возможности выявить конкретный элемент, являющийся источником возникновения опасностей.
Инженерный метод анализа риска позволяет решать два класса задач
– прямые и обратные задачи оценки и прогнозирования безопасности.
Прямые задачи позволяют определить величину риска для конкретного
оборудования, устройства, системы. Обратные задачи ставят целью обеспечить техническое решение таким образом, чтобы выполнять условие
безопасности с заранее заданной количественной мерой риска. На практике приходится решать как прямые, так и обратные задачи оценки и прогнозирования риска.
Исходные данные инженерного анализа. Инженерный метод изучения риска базируется на имеющейся статистике отказов, поломок,
несчастных случаев, аварий, катастроф, чрезвычайных ситуаций. Это могут быть статистические материалы в виде банка данных по отказам, авариям подобного или аналогичного оборудования или устройства. Но могут
быть использованы данные, полученные на других видах оборудования, но
имеющие какие-то сходные характеристики. Например, данные по циклическим нагрузкам и вибрационным разрушениям, полученные на автомобильном транспорте, могут быть использованы при проектировании узлов
авиационной техники.
Надежность и достоверность результатов инженерного анализа во
многом определяется полнотой исходных данных. Исходными данными
для анализа является полная документация об объекте, его технические
характеристики, режимы работы, диапазон изменения параметров, проектировочные, проверочные расчеты физических процессов, протекающих в
объекте. Данные о различных системах объекта и характер взаимосвязи
между системами. Например, анализируя безопасность автомобиля, необходимо знать данные о механических характеристиках корпуса и ходовой
части, характеристики двигателя, топливной системы, электрической
системы, систем управления, торможения. Необходимо знать взаимодействие этих систем и т. п. К этим данным в качестве исходных добавляются
сведения о статистике отказов, поломок, аварий. Дополняются эти сведения имеющимися претензиями и жалобами потребителей, эксплуатирующих это оборудование, даже если не все претензии привели к каким-либо
аварийным случаям.
73
Показатели надёжности технических систем
Инженерный анализ безопасности и оценки риска во многом определяется надежностью технических устройств. В большинстве случаев различные аварии, катастрофы, взрывы, загорания, приводящие к травматизму и летальным исходам, связаны с отказами устройств, разрушениями
элементов, выходами из строя агрегатов. Хотя могут быть случаи выхода
из строя по вине людей, и могут быть случаи травматизма при вполне исправной работающей технике.
В теории надежности рассматривают два вида объектов: элементы и
системы. Элементы являются составной частью системы, и каждый элемент выполняет в системе определенные функции. Система состоит из
определенного количества элементов и предназначена для выполнения
конкретной задачи.
Состояние элементов общей системы различают в двух позициях:
работоспособное и неработоспособное. Объект (элемент или система) считается работоспособным, если он способен выполнять свои функции и соответствует требованиям нормативно-технической документации.
Объект считается неработоспособным, если он не выполняет свои
функции или по какому-то параметру не соответствует требованиям документации.
Основное понятие в теории надежности – отказ. Отказом называется
событие, состоящее в переходе объекта (элемента или системы) из работоспособного состояния в неработоспособное.
Существуют различные виды классификаций отказов, из которых
отметим следующие:
– отказы первичные, которые возникают по причине действия внутренних или внешних факторов, но не обусловлены действием другого
отказа;
– отказы вторичные, обусловленные действием другого отказа.
Отказы являются случайными событиями и могут быть зависимыми
и независимыми. Отказы будут зависимыми, если появление одного из них
изменяет вероятность появления другого отказа. Если отказ одного элемента не влияет на вероятность отказа другого элемента, то отказы будут
независимыми.
Характер перехода работоспособного объекта в неработоспособный
может происходить или внезапно, скачком (внезапный отказ), или постепенно, эволюционно (параметрический отказ). Возникновение любого вида
отказа обусловлено накоплением различных изменений внутри объекта.
При этом отказы, обусловленные действиями человека, не рассматриваются.
Анализ работоспособности системы с точки зрения влияния отказов
отдельных элементов удобно проводить, рассматривая отдельно две
системы – простые и сложные. В простых системах отказ любого элемента
приводит или к отказу всей системы или (для систем резервирования)
74
вообще не влияет на качество работы всей системы. В простых системах
рассматриваются два возможных состояния: работоспособное состояние,
оцениваемое некоторым показателем эффективности и состояние отказа с
нулевым показателем эффективности. Поэтому в простых системах надежность можно оценивать в виде безотказной работы или сохраняемости –
это для невосстанавливаемых систем, а для восстанавливаемых систем – в
виде ремонтопригодности и долговечности.
Сложными называются многофункциональные системы с избыточной структурой. Такие системы имеют возможность частичного или
полного резервирования отдельных элементов и целых подсистем. Отказ
отдельного элемента в такой системе приводит не к отказу всей системы, а
только к ухудшению качества ее работы. Оценивать надежность сложных
систем необходимо по некоторым условиям показателям эффективности.
Основные единичные показатели надежности простых систем следующие:
– Наработка до первого отказа представляет собой интервал времени
Т от момента начала работы системы до первого отказа и является случайной величиной.
– Вероятность безотказной работы P(t) – это вероятность того, что
наработка до первого отказа превышает заданную величину t:
P(t) = P|T  t| ,t ≥ 0
(1.14)
Величину P(t) можно назвать функцией надежности. Если в момент
начала работы системы она исправна и работоспособна, то функция P(t)
представляет собой монотонно убывающую функцию от 1 (при t =0) до 0
(при t → ∞).
Если величина P(t) характеризует работоспособность, то противоположное событие q(t) характеризует отказ.
Вероятность отказа q(t) – это вероятность того, что наработка до
первого отказа не превышает заданную величину Т – наработки до первого
отказа. Эти два события – отказ и работоспособность образуют группу событий, поэтому:
P(t)+q(t)=1
(1.15)
Функцию q(t) можно назвать функцией ненадежности и она представляет собой функцию распределения T – наработки до первого отказа.
Если функция ненадежности q(t) дифференцируема, то можно определить параметр потока отказов, которая называется еще плотностью распределения наработки до отказа и характеризует частоту отказов:
 (t ) 
dq(t ) dP(t )

d (t )
d (t )
(1.16)
Через частоту отказов α(t) можно выразить функцию надежности
(вероятностной безотказной работы) p(t) и функцию ненадежности (вероятность отказа) q(t):
q(t) =α (t)d τ
(1.17)
P(t) = 1−α (t)d τ =α (t)d τ
(1.18)
75
Величина α(t) характеризует вероятность отказа за интервал на работки (t,t+dt) объекта, выбранного случайным образом из множества одинаковых объектов (из партии). При этом неизвестно в каком состоянии
был объект к началу интервала t, то есть был ли он работоспособен или отказал раньше.
На практике это является большим неудобством, поэтому параметр
α(t) – это условная плотность вероятности возникновения отказа невосстанавливаемого объекта в момент времени t при условии, что до этой
наработки отказ не возник. Интенсивность отказов можно рассматривать
как относительную скорость уменьшения значений функции надежности с
увеличением интервала (0;t).
Определяется интенсивность отказов следующим образом:
 (t ) 
 (t )
p(t )
(1.19)
При t=0, значение λ(0)=α(0).
Определение параметров надежности невосстанавливаемых объектов
зависит от выбранного закона распределения наработки на отказ.
Могут быть следующие виды распределений: нормальное, показательное (экспоненциальное), равномерное, Релея, гамма-распределение,
распределение Вейбула.
Для выбора типа теоретического распределения наработки на отказ,
необходимо использовать информацию о статистике отказов, данные об
изменениях в объектах пред возникновением отказов. Фактически выбранное распределение является моделью, описывающую с определенным приближением реальные физические процессы, приводящие к отказу.
Наибольшее распространение на практике получил экспоненциальный закон распределения наработки до первого отказа. В этом случае основные характеристики надежности определяются следующим образом:
Вероятность безотказной работы:
P(t) = e−λt
(1.20)
Частота отказа:
α (t) = λ ∙ e−λt
(1.21)
Интенсивность отказа:
λ(t)=λ=Const
(1.22)
Кроме этих показателей используют среднее время безотказной работы T, являющееся математическим ожиданием наработки до первого отказа.
T0 =p(t)dt
(1.23)
Для экспоненциального распределения:
T0 
1

(1.24)
Приведенные выше соотношения характеризуют показатели надежности невосстанавливаемых объектов, которые после исчерпания ресурса
76
или отказа заменяются новыми элементами. На практике могут быть объекты, элементы, которые могут восстанавливаться после выполнения целевой задачи.
Показатели надежности таких объектов вычисляются по наработке.
Суммарная наработка до возникновения n-го отказа:
Tn = T1 + T2 + T3 +…+ Tn
(1.25)
Здесь Tn – наработка между (n-1) n-м отказами.
Оценка надежности таких объектов определяется путем вычисления
характеристик потока отказов. Рассматриваются потоки случайных событий, каждое из которых состоит в появлении отказа объекта.
Если принять поток отказов простейшим пуассоновским, т. е. без последствия, ординарным и стационарным, то вероятность безотказной работы на интервале Δt:
P(Δt) = exp(−ωΔt)
(1.26)
Здесь ώ – интенсивность потока событий или параметр потока отказов, который характеризует среднее число отказов, ожидаемых в малом
интервале наработки.
 (t )  lim
P(t , t  t )
 0(t )
t
(1.27)
где P (t,t+Δt) – вероятность появления одного отказа на интервале (t,
t+Δt); 0(Δt) – бесконечно малая величина более высокого порядка малости,
чем Δt – это означает, что вероятность совмещения в один и тот же момент
двух и более отказов пренебрежимо мала.
Таким образом, используя отмеченные показатели надежности,
можно принимать различные решения для повышения надежности технических систем.
1.7. Методы анализа опасностей
На современном этане государственная политика в области обеспечения техносферной безопасности строится на следующих направлениях:
– выявление опасностей, оценка риска и прогнозирование ЧС;
– уменьшение риска и повышение эффективности защиты населения
и территорий;
– государственное регулирование в области снижения рисков и
смягчения последствий техногенных аварий;
– развитие и совершенствование сил и средств ликвидации ЧС.
Общегосударственными проблемами безопасности занимается Совет
опасности Российской Федерации, создана и реализуется программа «Безопасность», в рамках которой проводятся прикладные и фундаментальные
исследования по всем основным аспектам безопасности и рисков разнообразных систем жизнеобеспечения, сооружений, конструкций, механизмов
и устройств.
Одним из основных подходов в процессе регулирования и обеспечения безопасности в техносфере стала нормативно-правовая база, опреде77
ляющая методологию оценки и анализа риска. Федеральный закон от
27.12.2002 № 184-ФЗ закрепил обязательность применения процедуры
оценки риска при оценке соответствия объектов требованиям безопасности
и обязанность применения и учета результатов его оценки. Федеральный
закон от 22.07 2008 № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях
пожарной безопасности» установил предельные значения пожарного
риска, а Трудовой кодекс РФ дополнен положением о необходимости
оценивать профессиональные риски. В 2010 году принят федеральный
закон 3225-ФЗ «Об обязательном страховании ответственности владельца
опасного объекта за причинение вреда в результате аварии на опасном
объекте». В 01.12.2012 введен в действие ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011
«Менеджмент риска. Методы оценки риска», утвержденный Приказом
Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от
1 декабря 2011 г. N 680-ст и. Стандарт идентичен международному стандарту ИСО/МЭК 31010:2009 «Менеджмент риска. Методы оценки риска»
(ISO/IEC 31010:2009 «Risk management – Risk assessment techniques»).
Стандарт является основополагающим стандартом в области менеджмента
риска и предназначен для предприятий различных отраслей промышленности. Так же, в стандарте содержатся рекомендации по выбору и применению методов оценки риска, представлены методы оценки риска и даны
ссылки на другие международные стандарты, в которых более подробно
описано применение конкретных методов оценки риска.
В стандарте рассмотрен 31 метод оценки риска. Рассмотрим суть рекомендуемых методов.
Анализ риска понимается как систематические научные исследования и практическая деятельность, направленные на выявление и количественное определение характеристик риска, его оценку и сопоставление с
критериями в целях определения приемлемости анализируемого риска и
выработки приоритетов управления.
Анализ риска (риск-анализ) является частью системного подхода к
принятию решений, процедур и практических мер в решении задач управления процессом обеспечения безопасности. Основой анализа является физическое и математическое моделирование (рассмотрено нами выше). При
анализе риска формируются и описываются сценарии возникновения и
развития аварий и катастроф с применением основных определяющих
уравнений и критериев механики, физики и других наук. Оценка риска является составной частью анализа риска.
Концептуально анализ риска может быть представлен следующей
схемой (см. рис.1.6):
1. Обоснование целей и задач анализа риска. Планирование и организация работ. Анализ технологических особенностей производственного
объекта.
2. Идентификация источников риска и условий, при которых они могут оказать негативное воздействие (идентификация опасностей).
78
3. Определение частоты (или вероятности) возникновения нежелательных событий.
4. Определение характеристик источников воздействия опасных
факторов (общих количеств, интенсивности и продолжительности6выбросов, сбросов, выделение энергии) для всего спектра нежелательных событий.
5. Обоснование моделей и расчет пространственно-временного переноса и распространения исходных факторов опасности окружающей среде.
6. Построение полей потенциального риска вокруг каждого из
найденных источников опасностей.
7. Расчет прямых и косвенных последствий (ущербов) негативного
воздействия источников опасностей на различные объекты (реципиенты) и
группы риска.
8. Оценивание риска. Расчет показателей риска.
9. Сравнение с критериями приемлемости риска.
Рис. 1.6. Блок-схема анализа техногенного риска
79
Основным начальным этапом анализа риска является идентификация
опасностей, под которой понимают выявление и четкое описание всех источников опасностей (угроз) и путей (сценариев) их реализации. Это самый ответственный этап анализа риска, так как не выявленные на данном
этапе опасности не подвергаются дальнейшему анализу и исчезают из поля
зрения. Последствия таких неучтенных опасностей могут оказаться весьма
печальными. Поэтому при идентификации следует определить, какие элементы, технические устройства, технологические блоки или процессы в
технологической системе требуют более серьезного анализа и какие представляют меньший интерес с точки зрения безопасности.
Вариантами результата идентификации опасностей и дальнейших
действий могут быть:
– решение прекратить дальнейший анализ тех или иных элементов,
устройств, систем в виду незначительных опасностей или достаточности
предварительных результатов;
– решение о проведении более детального анализа опасностей и
оценки риска;
– выработка предварительных рекомендаций по уменьшению опасностей.
Метод экспертных оценок. Экспертные оценки представляют собой
подход, в котором не используется напрямую математический анализ как
средство принятия решения. Метод экспертной оценки может использоваться в тех случаях, когда формальные методы слишком сложны и
исходная база данных недостаточна для получения однозначного аналитического решения. Кроме того, с помощью формальных методов трудно
учитывать особенности социально-психологической ситуации и другие
особенности, не укладывающиеся в схему, например, баланса «затраты –
выгода».
Применение экспертных оценок требует анализа их объективности и
надежности. С одной стороны, нет гарантий, что полученные оценки достоверны, а с другой – существуют значительные трудности при проведении опроса экспертов и обработке полученных данных.
Сущность экспертных методов заключается в том, что экспертам
предлагают ответить на вопросы о состоянии или будущем поведении объектов, характеризующихся неопределенными параметрами, неизученными
свойствами или условиями нахождения объектов. Применение экспертных
методов требует анализа их объективности и надежности. С одной стороны, нет гарантии, что полученные оценки достоверны, а с другой – существует значительные трудности при проведении опроса экспертов и обработке полученных данных. Эти трудности связаны с несогласованностью
мнений экспертов; устойчивостью оценок; недостаточной квалификацией
экспертов или их заинтересованностью.
Основными целями использования индивидуальных экспертных
оценок являются: прогнозирование развития события или явлений, а также
80
оценка их значимости в текущем периоде; анализ и обобщение результатов, представленных другими экспертами; составление сценариев развития
ситуации; заключение о работе других специалистов или организаций (рецензии, отзывы, экспертизы и т. д.
Основными видами опроса являются: анкетирование, интервьюирование, мозговой штурм (мозговая атака), метод Делфи. Выбор того или
иного вида опроса определяется целями, сущностью решаемой проблемы,
достоверностью и полнотой исходной информации, располагаемым временем и затратами на проведение опросов.
Анкетирование представляет собой опрос экспертов в письменной
форме с помощью анкет. В анкете содержатся вопросы, которые
позволяют выяснить существо и аргументацию ответов. По типу основные
вопросы классифицируются на открытые, закрытые и с веером ответов.
Открытые вопросы предполагают ответ в произвольной форме. Закрытые
вопросы-это такие, на которые ответ может быть в вид «да», «нет», «не
знаю». Вопросы с веером ответов предполагают выбор экспертами одного
из совокупности предполагаемых ответов. Открытые вопросы целесообразно применять в случае большой неопределенности проблемы. Этот тип
вопросов позволяет широко охватить рассматриваемую проблему, выявить
спектр мнений экспертов. Недостатком такого типа вопросов является
возможное разнообразие и произвольная форма ответов, что существенно
затрудняет обработку анкет. Закрытые вопросы применяются в случае
рассмотрения четко определенных двух альтернативных вариантов, когда
требуется определить степень большинства мнений по этим альтернативам. Обработка закрытых вопросов не вызывает трудностей. Вопросы с
веером целесообразно использовать при наличии нескольких достаточно
определенных альтернативных вариантов. Если анкетирование проводится в несколько туров, то целесообразно при большой сложности и неопределенности проблемы вначале использовать открытые вопросы, а на
последующих стадиях – закрытые и вопросы с веером.
Интервьюирование – это устный опрос в произвольной форме
беседы – интервью. Интервьюирование целесообразно проводить для
уточнения результатов, полученных другими видами экспертизы.
Готовясь к беседе, опрашивающий разрабатывает вопросы к эксперту.
Главным требованием в вопросам является возможность быстрого ответа
на них, поскольку практически эксперт не имеет времени на обдумывание.
Тематика интервью сообщается заранее, но конкретные вопросы ставятся
непосредственно в процессе беседы. Целесообразно определить последовательность вопросов, начиная от простого, постепенно их углубляя и
усложняя, но вместе с тем конкретизируя. Достоинством этого метода
является непосредственный контакт с экспертом, что позволяет путем
прямых и уточняющих вопросов получить необходимую информацию.
Недостатками интервью является: возможность существенного влияния
опрашивающего лица на ответы экспертов, отсутствие времени для глубо81
кого обдумывания ответов т большие затраты времени на опрос всего состава экспертов.
«Мозговой штурм» («мозговая атака») представляет собой групповое обсуждение в целях получения новых идей, вариантов решений
проблемы. Сущность метода заключается в актуализации потенциала
специалистов при анализе проблемной ситуации, реализующей вначале
генерацию идей и последующее деструктурирование (разрушение, критику) этих идей с формулированием контридей. Характерной особенностью
этого вида экспертизы является активный творческий поиск принципиально новых решений в трудных тупиковых ситуациях, когда известные пути
и способов оказываются непригодными. Для поддержания активности и
творческой фантазии экспертов запрещается критика их высказываний.
Свободные высказывания способствуют коллективной генерации идей. С
помощью этого метода можно решать задачи определения вариантов выбора систем защиты, один из которых является оптимальным.
Дискуссия – всесторонний критический анализ поставленной задачи.
Этот вид экспертизы широко применяется на практике для обсуждения
проблем, путей их решения, анализа различных факторов. Группа управления проводит предварительный анализ проблем дискуссии в целях четкой формулировки задач, определения требований к экспертам, их подбора, и методики проведения дискуссии. Сама дискуссия проводится как открытое коллективное обсуждение рассматриваемой проблемы, основной
задачей которого является всесторонний анализ всех факторов, положительных и отрицательных последствий, выявление позиций и интересов
участников.
Рассмотренные виды опроса дополняют друг друга и в определенной
мере являются взаимозаменяемыми.
Метод Дельфи является одним из лучших методов использования
суждения экспертов, предусматривающий возможность проведения
опросов экспертов в несколько туров. Он представляет процедуру анкетирования с обработкой и сообщением результатов каждого тура экспертам,
работающим инкогнито по отношению друг к другу. Отказ от коллективных обсуждений делается здесь для того, чтобы уменьшить влияние таких
психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелания отказаться от публично выраженного
мнения, следование за мнением большинства. Процесс выработки экспертами своих суждений при этом управляется рабочей группой, проводящей
опрос, через обратную связь.
Организационно последовательность условий при использовании
метода Дельфи выглядит так:
 Ведущий специалист или другой участник группы подготавливает
исходную информацию по проблеме, и происходит письменная или устная
«презентация» проблемы перед группой отобранных экспертов;
82
 Эксперты выносят свое суждение, оцениваемое либо ранжированием предложенных вариантов (если нет возможности для количественных
оценок), либо, если существует возможность, оценивают количественно
рассматриваемое явление, событие, процесс;
 При ведущей роли аналитика происходит сравнение полученных
мнений отдельных экспертов и обсуждение комментариев каждого из них;
 Эксперты переоценивают свои первоначальные суждения, если
для этого с их точки зрения есть предпосылки.
Группа экспертов может опрашиваться в несколько этапов, затем результат предыдущего этапа вместе с дополнительной информацией сообщается всем участникам. Во время третьего и четвертого этапов опрос
концентрируется на тех аспектах, по которым пока не достигнуто никакого
соглашения. В принципе данный метод является методом предсказаний,
который также применяется при генерирований новых идей.
Методы проверочного листа, контрольных карт и «Что будет,
если..?» или их комбинация относятся к группе методов качественных
оценок опасности, основанных на изучении соответствия условий эксплуатации объекта или проекта требованиям безопасности.
Метод «что — если». Он является индуктивным методом, обычно
используется для относительно простых приложений, применяется на
начальных этапах анализа риска, когда рассматриваются вопросы проектирования, размещения, эксплуатации опасных объектов и их выводе из
эксплуатации. На каждом этапе анализа формулируются вопросы «что, если?», и на них даются ответы, чтобы оценить влияние отказов компонентов систем или методических ошибок персонала на возникновение факторов опасности.
Для сложных применений метод «что – если» может быть наилучшим образом применен с помощью «проверочного листа» и соответствующего распределения работ, чтобы определенные аспекты процесса
поручить персоналу, имеющему наибольший опыт в оценке этих аспектов.
При этом действия оператора и его компетентность в работе тщательно
проверяются. Действия персонала и его профессионализм аттестуются.
Оцениваются пригодность оборудования, конструкция машины, ее системы управления и средства безопасности. Рассматривается влияние обрабатываемого материала, и отчеты об эксплуатации и техническом обслуживании тщательно проверяются.
Результатом проверочного листа является перечень вопросов и ответов о соответствии опасного объекта требованиям безопасности и указания
по их обеспечению. Метод проверочного листа отличается от «Что будет,
если..?» более обширным представлением исходной информации и представлением результатов о последствиях нарушений безопасности.
В общем случае, осуществляется оценка процесса с помощью «проверочного листа» до тех пор, пока процесс не будет безопасным.
83
Эти методы наиболее просты (особенно при обеспечении их вспомогательными формами, унифицированными бланками, облегчающими на
практике проведение анализа и представление результатов), относительно
нетрудоемки (результаты могут быть получены одним специалистом в течение одного дня) и наиболее эффективны при исследовании безопасности
объектов с известной технологией.
Каждый технологический процесс характеризуется некоторым набором переменных процесса, отклонения которых от своих рекомендованных
значений могут приводить к непредвиденным химическим реакциям, превышению рабочего давления и (или) температуры и как следствие – к повреждению (разрушению) технологического оборудования. Для оценки
устойчивости процесса используют различные методы, одним из которых
является метод контрольных карт.
Контрольные карты процесса позволяют визуально контролировать
соответствующие переменные параметры процесса и определять появление систематических отклонений. Несмотря на свою простоту, контрольные карты являются достаточно надежным и эффективным методом, позволяющим выявлять отклонения от нормального хода процесса. Однако
они не могу использоваться для анализа технологических установок на
стадии их проектирования. Для этой цели применяется «Метод изучения
опасностей функционирования» (Hazard and operability study – HAZOP).
«Метод изучения опасностей функционирования» (Hazard and
operability study — HAZOP). Применение метода HAZOP начинается не с
определения видов возможных неполадок, а с изучения системных переменных (переменных процесса) и их отклонений от нормы. Данный метод
основан на том, что развивающиеся или уже существующие неполадки
проявляются в той или иной мере в отклонениях переменных процесса от
обычно наблюдаемого уровня. Применение метода начинается с исследования структуры системы и протекающих в ней процессов, анализа каждого возможного отклонения переменных от нормального значения, а затем
выявляются возможные причины и следствия этих отклонений. Результаты
исследований для каждого из параметров процесса заносятся в специальные таблицы. Основные процедуры HAZOР схожи с процедурами метода
контрольных карт.
Данный метод заключается в получении ответов на вопросы: «Что
может произойти в системе при изменении ее параметров, чем это изменение может быть вызвано и как противодействовать его влиянию?»
Анализ видов и последствий отказов (АВПО) применяется для качественного анализа опасности рассматриваемой технической системы (как
совокупности технических устройств, так и отдельных технических
устройств или их элементов). Существенной чертой этого метода является
рассмотрение каждого аппарата (установки, блока, изделия) или составной
части системы (элемента) на предмет того, как он стал неисправным (вид и
84
причина отказа) и каким может быть воздействие отказа на техническую
систему.
Анализ видов и последствий отказа можно расширить до количественного анализа видов, последствий и критичности отказов (АВПКО). В
этом случае каждый вид отказа ранжируется с учетом двух составляющих
критичности – вероятности (или частоты) и тяжести последствий отказа.
Определение параметров критичности необходимо для выработки рекомендаций и приоритетности мер безопасности.
Результаты анализа представляются в виде таблиц с перечнем оборудования, видов и причин возможных отказов, с частотой, последствиями,
критичностью, средствами обнаружения неисправности (сигнализаторы,
приборы контроля и т. п.) и рекомендациями по уменьшению опасности.
Систему классификации отказов по критериям «вероятности - тяжести последствий» следует конкретизировать для каждого объекта или технического устройства с учетом его специфики.
Методы АВПО, АВПКО применяются, как правило, для анализа
проектов сложных технических систем или технических решений. Выполняются группой специалистов различного профиля (например, специалистами по технологии, химическим процессам, инженером-механиком).
Все процедуры проведения АВПКО подробно представлены в ГОСТ
Р 51901.12-2007.
Методом анализа опасности и работоспособности (АОР) исследуются опасности отклонений технологических параметров (температуры,
давления и пр.) от регламентных режимов. АОР по сложности и качеству
результатов соответствует уровню АВПО, АВПКО.
В процессе анализа для каждой составляющей опасного производственного объекта или технологического блока определяются возможные
отклонения, причины и указания по их недопущению. При оценке отклонения используются ключевые слова: «нет», «больше», «меньше», «также,
как», «другой», «иначе, чем», «обратный» и т. п. Применение ключевых
слов помогает исполнителям выявить все возможные отклонения. Конкретное сочетание этих слов с технологическими параметрами определяется спецификой производства.
Примерное содержание ключевых слов следующее:
«нет» – отсутствие прямой подачи вещества, когда она должна быть;
«больше (меньше)» – увеличение (уменьшение) значений режимных
переменных по сравнению с заданными параметрами (температуры, давления, расхода);
«также, как» – появление дополнительных компонентов (воздух, вода, примеси); «другой» – состояние, отличающиеся от обычной работы
(пуск, остановка, повышение производительности и т. д.);
«иначе, чем» – полное изменение процесса, непредвиденное событие, разрушение, разгерметизация оборудования;
85
«обратный» – логическая противоположность замыслу, появление
обратного потока вещества.
Результаты анализа представляются на специальных технологических листах (таблицах). Степень опасности отклонений может быть определена количественно путем оценки вероятности и тяжести последствий
рассматриваемой ситуации по критериям критичности аналогично методу
АВПКО.
Результаты оценки потенциальной опасности объектов, получаемые
при использовании методов «Анализ опасности и работоспособности» и
«Анализ вида и последствий отказов», могут быть (при выполнении определенных условий) представлены в количественном виде (именно поэтому
выше упоминались определение «полуколичественные методы»).
Для представления результатов применения упомянутых методов в
количественном виде каждому типу (виду) отказа приписывают две составляющие: вероятность (частоту) реализации и тяжесть возможных последствий. Эта процедура проводится для выработки соответствующих рекомендаций.
Отметим, что метод АОР, так же как АВПКО, кроме идентификации
опасностей и их ранжирования позволяет выявить неясности и неточности
в инструкциях по безопасности и способствует их дальнейшему совершенствованию. Недостатки методов связаны с затрудненностью их применения для анализа комбинаций событий, приводящих к аварии.
Предварительный анализ факторов опасности PHA (Preliminary
Hazard Analysis) – индуктивный метод, назначение которого состоит в том,
чтобы идентифицировать для всех этапов эксплуатационного периода указанной системы /подсистемы/ компонент факторы опасности, опасные ситуации и опасные события, которые могли бы привести к несчастному
случаю. Метод позволяет идентифицировать возможность несчастного
случая и качественно оценить степень возможного повреждения или вреда
для здоровья. Затем даются предложения о мерах по обеспечению безопасности и результат их применения.
Анализ PHA должен обновляться в течение выполнения этапов проектирования, изготовления и испытания, чтобы обнаружить новые опасности и внести исправления, в случае необходимости.
Описание полученных результатов может быть представлено различными способами (например, в виде таблицы, или древовидной схемы).
«Метод анализа ошибок персонала» (Human Reliability Analysis –
HRA) предназначен для качественной оценки событий связанных с ошибками персонала. Он также может быть использован для разработки рекомендаций по снижению вероятности таких ошибок.
Ошибка персонала — это действие, которое выполняется или не выполняется при некоторых условиях. Это могут быть физические действия
(поворот рукоятки) или действия, связанные с умственной деятельностью
(диагностика отказов или принятие решения).
86
HRA включает идентификацию условий, которые вызывают ошибки
людей и оценку вероятностей таких ошибок. Преднамеренные действия в
данном анализе в расчет не принимаются.
Для анализа ошибок персонала используют различные методики содержащие:
 определение перечня задач (действий), которые решает (выполняет) или должен решать (выполнять) оператор;
 представление с помощью декомпозиции каждой такой задачи
(действия) в виде комбинации элементарных действий в целях выявления
среди них наиболее подверженных ошибкам и определения точек взаимодействия оператора и системы;
 использование данных, получаемых из записей о предшествующих
событиях;
 определение наличия условий, влияющих на частоту ошибок, к
которым относятся стрессы, уровень тренированности и качество систем
отображения информации.
Количественные характеристики ошибок персонала получают с помощью «Метода прогноза частоты ошибок персонала» (Technique For
Human Error Rate Prediction – THERP) или «Плана развития последовательности событий» (Accident Sequence Evaluation Programm – ASEP).
Среди дедуктивных методов можно выделить метод MOSAR (Method
Organized Analysis of Risks – метод системного анализа рисков). Данный
метод состоит из десяти этапов. Анализируемая система рассматривается
как некоторое количество подсистем, которые взаимодействуют. Используется таблица, чтобы идентифицировать факторы опасности, опасные
ситуации и опасные события. Адекватность мер по обеспечению безопасности изучается по второй таблице, и по третьей таблице, принимающей
во внимание их взаимозависимость. Изучение подчеркивает возможные
опасные отказы. Это позволяет разработать сценарии несчастных случаев.
Сценарии сортируются по степени серьезности. В следующей таблице эта
серьезность связывается с целями, которые будут преследоваться мерами
по обеспечению безопасности, и определяются уровни эффективности
технических и организационных мер. Затем меры по обеспечению
безопасности включаются в логические деревья, а остаточные риски анализируются по таблице допустимости.
Перечисленные методы могут применяться изолированно или в дополнение друг к другу, причем методы качественного анализа могут включать количественные критерии риска (в основном, по экспертным оценкам
с использованием, например, матрицы «вероятность–тяжесть последствий» ранжирования опасности). По возможности полный количественный анализ риска должен использовать результаты качественного анализа
опасностей.
Для выявления рисков и их оценки опасных событий, выявления
причинно-следственных связей возникновения этих событии и между
87
ними используют логико-графические методы диаграмм влияния. Они
наиболее полно удовлетворяют требованиям анализа сложных технических систем и представляют процесс выявления отдельных предпосылок и
развития их в причинную цепь происшествия в виде соответствующих
диаграмм причинно-следственных связей. Под такими диаграммами
обычно понимают некоторое формализованное представление моделируемых категорий (объектов, процессов, целей и свойств) в виде множества
графических символов (узлов, вершин) и отношений – предполагаемых
или реальных связей между ними. Самое широкое распространение в
настоящее время получили диаграммы в форме различных графов (либо
потоковых состояний и переходов), деревьев событий (целей, свойств) и
функциональных сетей различного предназначения и структуры, в том
числе стохастической. При этом эти методы могут относиться к прямым
или обратным методам (дедуктивным или индуктивным методам анализа
рисков).
Как показывает опыт применения перечисленных диаграмм влияния,
их основными достоинствами являются: высокая информативность представления и описания исследуемых категорий, хорошая наглядность и
декомпозируемость, доступность и однозначность понимания пользователем, удобство интерпретации и обработки на средствах вычислительной
техники, возможность применения формализованных процедур системного анализа этих моделей и системного синтеза мероприятий по совершенствованию их оригиналов.
Диаграммы влияния как средств формализации опасных процессов,
связанных с функционированием человеко-машинных систем, занимают
особое место, так как позволяют описывать, а затем и оценивать предикаты первого, второго и высших порядков, являющихся соответственно их
свойствами, отношениями между ними и другими категориями. Это достоинство обусловлено возможностью применять различные языки описания,
позволяющие переходить от смысловых моделей к знаковым и использовать последние для анализа и синтеза с помощью современных математических и машинных методов.
Из определения диаграммы влияния следует, что основными компонентами ее структуры служат узлы (вершины) и связи (отношения) между
ними. В качестве узлов обычно подразумевают простейшие элементы моделируемых категорий (переменные или константы) – события, состояния,
свойства, а в качестве связей - активности, работы и ресурсы.
Каждые два соединенных между собой узла образуют ветвь диаграммы. В тех случаях, когда узлы связаны направленными дугами таким
образом, что каждый из них является общим ровно для двух ветвей, возникают циклы или петли. Петли могут характеризоваться порядком, величина которого п определяется количеством не связанных между собой петель
первого порядка. В свою очередь, петля первого порядка не должна со-
88
держать внутри себя другие петли и обеспечивать достижимость ее любых
узлов.
Одним из достоинств диаграмм влияния, как отмечалось выше, является их легкость сопряжения с другими способами формализации и моделирования. С помощью предварительно построенных диаграмм – графов,
сетей и деревьев – могут быть получены, например, математические модели появления аварийности и травматизма. Созданные при этом аналитические модели пригодны для статистического моделирования данного явления и решения задач совершенствования безопасности методами оптимизации. Однако для осуществления перехода от графических моделей к математическим нужна дополнительная символика.
Введенные специальные обозначения позволяют формализовать и
однозначно интерпретировать в последующем конкретный опасный процесс или объект техносферы, представленный диаграммой влияния. В
свою очередь, математическое представление всей диаграммы влияния в
общем случае может быть выражено такой металингвистической формулой.
Самым известным типом рассматриваемых диаграмм влияния является граф. При моделировании условий возникновения аварийных ситуаций в техносфере обычно используются ориентированные графы, характеризующиеся определенным набором состояний рассматриваемой человеко-машинной системы и возможными переходами между ними.
В исследованиях по техносферной безопасности, однако, более широкое распространение сейчас получили диаграммы причинноследственных связей, имеющие ветвящуюся структуру и называемые «дерево».
В настоящее время чаще всего используются два типа этих диаграмм
– дерево происшествия (неисправности, отказов) и дерево событий, каждая из которых представляет собой разветвленный, конечный и связный
граф, не имеющий петель или циклов.
В последнее время для нужд исследования техносферы интенсивно
разрабатываются диаграммы влияния, относящиеся к классу семантических функциональных сетей. Такие сети также являются графами, но отличаются дополнительной информацией, содержащейся в их узлах и дугах
(ребрах). Из них наиболее пригодны для исследования условий возникновения и предупреждения техносферных происшествий так называемые сети стохастической структуры типа PERT и GERT.
В отличие от более известных сетей PERT (Program Evaluation and
Research Technique – методика сетевого планирования и управления) более
совершенные сети GERT (Graphic Evaluation and Review Technique) пока
что не нашли в России должного применения.
Достоинства таких сетей:
а) возможность объединения логических и графических способов
представления исследуемых событий;
89
б) учет стохастичности информации, выраженной узлами и дугами;
в) доступность для моделирования параллельно протекающих, циклических и многократно наблюдаемых процессов;
г) наибольшие (по сравнению с другими типами диаграмм) логические возможности – в смысле строгости, компактности и простоты корректировки условий наблюдения моделируемых событий и явлений.
Отличительной же особенностью функциональных сетей типа PERT
и GERТ служит не детерминистская, а так называемая стохастическая
структура. Эти сети имеют в общем случае четыре типа символов – источник, сток, метка или планка и статистика. В отличие от графов и деревьев
узлы сети PERT могут характеризоваться еще и раскраской, а сети GERT –
числом степеней свободы. Раскраска, т. е. использование разноцветных
маркеров, позволяет учесть разнородность состояний или потоков информации, а введение степеней свободы – количество условий, необходимых
для реализации конкретного узла сети GERT. В целом же эти и другие
дополнительные возможности стохастических функциональных сетей позволяют не только увеличить множество учитываемых признаков моделируемого объекта или процесса, но и упростить их структуру.
Сети стохастической структуры позволяют моделировать различные
процессы в техносфере и прогнозировать альтернативные исходы. Вероятность их реализации зависит от распределения тех случайных или лингвистических переменных, которые задаются узлами или ветвями каждой такой сети. Помимо вероятностных параметров, рассматриваемые модели
используют практически весь набор данных, предусмотренных для семантического и семиотического моделирования с помощью диаграмм влияния.
Метод FTA (Fault Tree Analysis – анализ дерева неисправностей
(отказов). В данном методе исходят из события, рассматриваемого как
нежелательное. Такой метод дает возможность пользователю этого метода
найти целый набор критических вариантов – неисправностей или отказов,
которые приводят к нежелательному событию. Опасные или итоговые события сначала идентифицируются, затем все сочетания отдельных отказов
показываются в логическом формате дерева неисправности. Использование метода дерева неисправностей (отказов) позволяет выполнить количественную оценку риска. Оценивая вероятности отдельных отказов, а затем,
используя соответствующие арифметические операции, можно рассчитать
вероятность итогового события. Таким путем можно быстро оценить влияние изменений характера происшествий на их частоту. Поэтому метод FTA
обеспечивает простую возможность исследовать воздействие альтернативных мер по обеспечению безопасности.
Этот метод широко используется в самых различных отраслях техники и технологии, особенно для анализа риска потенциально опасных
объектов.
Дерево отказов строится следующим образом. Рассматриваемое
главное событие изображается на вершине дерева. Далее при построении
90
дерева логическая схема отталкивается от главного события. Исходная
точка – это не причины, приведшие к событию, а само событие. И только
задав событие, начинают исследование возможных причин его появления.
Ветви дерева представляют собой пути, по которым событие может осуществиться, а связь между исходными событиями и главным событием
осуществляется через «калитку», или условие, которое может иметь вид И
или ИЛИ, других возможностей не существует. Эти логические калитки
представляют собой логические условия, которые выбираются, исходя из
«здравого смысла» работы системы. Графическое представление дерева
отказов представлено на рис. 1.7.
Рис. 1.7. Графическое представление дерева отказов
Дерево отказов может быть использовано для анализа чувствительности отдельных событий к отклонениям параметров системы или для
выявления тех частей системы, которые наиболее сильно влияют на
вероятность возникновения неблагоприятных событий. Наконец, дерево
отказов позволяет выявить все пути, которые приводят к главному
событию, и, что наиболее важно, оно позволяет определить минимальное
число комбинаций событий, которые могут привести к главному событию.
Производственные процессы или технические системы могут иметь
несколько различных технологических цепочек, и все они должны быть
отражены на комплексной диаграмме дерева отказов. Главное событие
может инициироваться большим числом исходных событий, некоторые из
91
которых могут перекрываться или дублироваться в различных частях процесса. И все такие элементы должны быть отражены в дереве отказов. Если
можно выделить минимальное число цепочек событий, которые приведут
к главному событию, то можно далее будет определить те исходные события, которые с наибольшей вероятностью приведут к главному событию, и
те места, где модернизация системы или процесса может быть наиболее
эффективной.
В терминологии теории деревьев отказа минимальное число цепочек
событий, при которых может произойти главное событие, называется
«набор минимальных кратчайших путей» (set of minimum cut sets), а
кратчайший путь (cut set) – это группа событий, или первичных источников отказов, которые могут привести к главному событию. Одна из
главных составляющих применения метода деревьев отказов – это оценка
вероятностей событий. Если вероятности отдельных событий оценены
неправильно или недостаточно точно, то все последующие вычисления для
оценки вероятности главного события окажутся недостоверными. Для
оценки величины вероятностей может быть, прежде всего, использован
прошлый опыт работы соответствующей установки или какой-либо подобной ей в данной компании, и имеющаяся, следовательно, статистика отказов отдельных элементов. Методы получения и обработки такой информации хорошо развиты.
С помощью этого метода можно сравнительно просто исследовать
влияние альтернативных защитных мер. Он оказывается полезным при
определении причин несчастных случаев.
Отличительной особенностью этих методов является постановка задач структурного анализа рисков с помощью графического аппарата деревьев отказов. Практическая реализация технологии деревьев отказов
предусматривает:
а) разработку сценария отказа, аварии, опасного состояния системы:
– анализ системного объекта и выделение конечного числа элементарных исходных событий (ИС), свершение которых может привести к
возникновению отказа или аварии системы в целом;
– задание вероятностей свершения каждого ИС на рассматриваемом
интервале времени функционирования системы;
– определение всех возможных комбинаций ИС, которые могут привести к возникновению отказа или аварии системы, и описание их с помощью графических изобразительных средств деревьев отказов.
б) определение логической модели (функции) отказа, аварии, опасного состояния системы, обычно в форме минимальных сечений отказов
(минимальных пропускных сочетаний);
в) определение вероятностной функции (обычно приближенной) отказа, аварии, опасного состояния системы;
г) выполнение расчетов вероятностных показателей отказа, аварии,
опасного состояния системы.
92
Технология ДО получила широкое практическое применение на
предприятиях атомной промышленности при выполнении вероятностного
анализа надежности и безопасности атомных электростанций на стадии
проектирования.
В качестве положительных сторон технологии ДО выделяют:
– наличие зарубежных и отечественных программных комплексов
автоматизированного моделирования, поддерживающих технологию ДО;
– значительный опыт практического применения технологии ДО в
отечественной и зарубежной атомной промышленности (примерно
с 1985 г);
– глубокое теоретическое и методическое обеспечение технологии ДО;
– большое число подготовленных специалистов в проектных организациях атомной промышленности;
– логическая полнота средств графического представления булевых
функций;
– возможность графического представления и учета в логических и
вероятностных моделях различных комбинаторных комбинаций групп
элементов (исходных, базовых событий).
В качестве общеизвестных недостатков и ограничений методов ДО
можно указать следующие:
– основное предназначение изобразительных средств ДО заключается в графическом представлении (записи) явных логических функций неработоспособности, отказа или аварии системы, которые должны быть
определены пользователем самостоятельно, мысленно, еще до начала применения программных комплексов технологии ДО;
– невозможность представления в различных ветвях ДО одинаковых
элементов, т. е. недопустимость размножения исходных событий;
– невозможность использования в технологии ДО множественных,
логически противоположных, составных и немонотонных критериев возникновения и/или не возникновения аварийных состояний;
– невозможность учета логически сложных условий подключения
резервов;
– невозможность учета циклических (мостиковых) связей между
элементами системы;
– невозможность представления в графах и учета в методах и алгоритмах технологии ДО последовательных связей элементов (исходных событий);
– методически вся технология ДО ориентирована только на так
называемую «обратную» логику рассуждений, т. е. на построение графических сценариев отказов системы и возникновения аварийных состояний,
что бывает крайне затруднительно, часто приводит к ошибкам при постановке задач, а порой просто не реализуемо на практике.
93
Основная причина затруднений при использовании обратной логики
рассуждений состоит в том, что специалисты, как правило, лучше знают
условия нормального, правильного функционирования системы (прямая
логика рассуждений), чем условия ее неработоспособности или аварии.
Фактически, приходится вручную строить две структурные модели. Сначала мысленно определить логические условия работоспособности рассматриваемого системного объекта, а затем мысленно инвертировать эти
условия, и только потом графическими средствами представить полученную логическую функции неработоспособности, отказа, неготовности или
аварии системы виде дерева отказа.
Большинство из отмеченных выше ограничений метода и средств
технологии ДО обусловлены тем, что теория, и программные комплексы
ДО не реализуют всех возможностей основного аппарата моделирования –
алгебры логики
В целях преодоления указанных недостатков и ограничений технологии ДО в Российской Федерации и за рубежом выполняются разработки
других методов, технологий и ПК, основанных на альтернативных подходах. В США это метод GO-схем, в России - общий логико-вероятностный
метод (ОЛВМ), предусматривающий использование схем функциональной
целостности (СФЦ). Оба метода были разработаны примерно в одно и то
же время в организациях, связанных с Вооруженными силами США и
СССР. В США GO-метод стал применяться в гражданских отраслях с середины 80-х годов. В РФ ОЛВМ, технология и ПК автоматизированного
структурно-логического моделирования начали применяться для анализа
надежности и безопасности АСУТП на стадии проектирования.
Анализ состояния и результатов отказа (FMEA) (Failure Mode and
Effects Analysis) – индуктивный метод, основная цель которого состоит в
том, чтобы оценить частоту и последствия отказа компонента.
Когда ошибки в методах эксплуатации или действиях оператора существенны, могут оказаться более подходящими другие методы.
Метод FMEA может потребовать более длительного времени, чем
использование дерева дефектов, потому что для каждого компонента рассматривается каждый вид отказа. Некоторые отказы имеют очень низкую
вероятность возникновения. Если эти отказы не подвергнуты глубокому
анализу, то это решение желательно зарегистрировать в документации.
Метод построения деревьев событий представляет собой графический способ прослеживания последовательности отдельных возможных
инцидентов, например, отказов или неисправностей каких-либо элементов
технологического процесса или системы с оценкой вероятности каждого из
возможных событий и вычисления суммарной вероятности главного события, приводящего к выходу из строя системы или причинения вреда окружающей среде, жизни и здоровью людей или ущербу их имуществу.
Дерево событий строится, начиная с заданных исходных событий, т.
е. каких-то отказов в системе, которые могут привести к аварии. Затем
94
прослеживаются возможные пути развития последствий этих событий в
зависимости от отказов или срабатываний элементов системы обеспечения
безопасности.
Построение дерева событий позволяет проследить за последствиями
каждого возможного исходного события и вычислить максимальную вероятность главного события от каждого из таких исходных событий. Основное в этом анализе – не пропустить какое-либо из возможных исходных
событий и не упустить из рассмотрения возможные промежуточные события. Но основная ценность метода дерева событий связана с возможностью
на проектном уровне выявить различные последовательности событий,
приводящих к главному событию, и тем самым определить возможные
последствия каждого из исходных событий. Анализ вероятности главного
события обычно проводится другим методом, в какой-то мере представляющим собой инверсию дерева событий, а именно, методом деревьев
отказов.
Такой анализ может дать достоверную величину вероятности главного события только в том случае, если достоверно известны вероятности
исходных и промежуточных событий. Но это общее и непременное условие любого вероятностного анализа безопасности.
Метод дерева событий прост по форме и легко интерпретируется, он
представляет собой мощный инструмент представления события, которое
включает в себя многочисленные неисправности самой системы и
неисправности систем поддержки, а также действия оператора. Дерево
событий начинается с исходного события и ветвей, ведущих к последующим отказам и/или неудачным исходам в работе основного оборудования.
Так же как и дерево неисправностей, дерево событий представляет собой
«живую» компьютерную логическую модель, которую можно быстро
изменить, чтобы узнать, какова чувствительность по риску к изменениям в
конструкции или функционировании физической системы. При квантификации дерева событий используются данные, заложенные в метод анализа
дерева неисправностей, или данные из других источников о частоте реализации опасных ситуаций.
В общем случае, как деревья отказов, так и деревья событий являются лишь наглядной иллюстрацией к простейшим вероятностным моделям.
Однако они представляют значительный интерес для специалистов,
связанных с эксплуатацией, обслуживанием и надзором технических
объектов. Имея такую схему, специалист, даже не обладая основательными знаниями по теории вероятностей, может не только найти наиболее
критический вариант развития событий, но и оценить ожидаемый риск,
если соответствующее дерево событий или отказов дополнено статистическими данными. Кроме того, на рынке коммерческих программ (не говоря
о специализированных) уже давно имеются программные комплексы для
автоматизированного построения деревьев отказов и деревьев событий
сложных систем.
95
Методы Деревьев Событий (ДС) являются разделом технологии ДО
и применяются для графического представления и анализа последовательностей функциональных событий «успешной и неуспешной» работы подсистем, представляемых деревьями отказов.
Несмотря на то, что данный метод не позволяет строить сценарии
фазы инициирования аварий, тем не менее, он может быть полезен при
приближенной оценке частот реализации инициирующих событий на различных объектах. Пример построения дерева событий представлен на
рис. 1.8.
Рис. 1.8. Графическое представления дерева событий
Метод дерева событий хорошо приспособлен для анализа исходных
событий, которые могут приводить к различным эффектам. Каждая ветвь
дерева событий представляет собой отдельный эффект (последовательность событий), который является точно определенным множеством функциональных взаимосвязей.
Основная процедура анализа дерева событий включает четыре
стадии:
1. Определение перечня исходных событий.
2. Определение «безопасных действий» для каждого исходного события.
3. Построение дерева событий.
4. Описание общей последовательности событий.
Важной частью метода является первая стадия – определение перечня исходных событий. Как правило, для этих целей используют методы,
описанные выше.
К «безопасным действиям» относятся ответные действия, направленные на устранение влияния реализовавшегося исходного события.
Они включают:
96
– работу системы защиты, включая системы автоматического отключения;
– работу сигнализации, предупреждающую персонал о происшедших
событиях;
– действия персонала, выполняемые по сигналу тревоги или в соответствии с технологическим регламентом;
– защитные и сдерживающие методы, направленные на ограничение
влияния исходных событий.
Исследователь должен определить все безопасные действия, которые
могут изменить результат реализации исходного события, причем в той
хронологической последовательности, в которой их предусмотрено принимать. Успех или неуспех безопасных действий включается в дерево событий.
На первом шаге построения дерева событий перечисляются исходное
событие и безопасные действия. Исходное событие записывается в левой
части листа, а безопасные действия в хронологическом порядке – в верхней части листа. Далее исследователь должен определить, как успех или
неуспех безопасного действия влияет на ход развития процесса. Если такое
влияние существует, то в структуру дерева событий включается точка
ветвления, в которой добавляется восходящий участок в случае успеха или
нисходящий – в случае неуспеха безопасного действия. Если безопасное
действие не влияет на развитие процесса, горизонтальная линия продолжается до следующего безопасного действия. Каждая точка ветвления
создает новые пути развития процесса, которые также должны быть исследованы.
Последним этапом процедуры построения дерева событий является
общее описание последовательности событий, которые приводят к аварии
и должны представлять множество всех последствий, сопровождающих
исходное событие.
При анализе событий дерева должны быть учтены все возможные
варианты истечения, распространения и трансформации разрушительного
воздействия потоков энергии и вещества, высвободившихся в результате
происшествия. Иначе говоря, сумма безусловных вероятностей (Р) появления всех событий на каждом из трех уровней этого дерева должна составлять единицу.
Во-вторых, все события данного дерева и входящие в него ветви,
воспроизводящие условия причинения ущерба людским, материальным и
природным ресурсам, должны быть разделены между собой по правилам
деления понятий, принятым в формальной логике. Это означает, что возможные исходы должны делиться следующим образом:
а) всегда по одному основанию, т. е. с соблюдением лишь одного
признака деления на i, j и k-м уровнях дерева;
б) непрерывно – переход к новому признаку может осуществляться
лишь после рассмотрения всех возможных вариантов данного уровня;
97
в) соразмерно – суммарное число событий-исходов, выделенных на
каждом уровне, должно быть точно равно их возможному количеству (в
противном случае деление будет либо неполным, либо избыточным);
г) с соблюдением требования непересекаемости различных исходов
на всех уровнях (исключается возможность повторного использования события на одном и том же уровне).
Технология Деревьев событий предусматривает, что вероятностные
характеристики функциональных событий, могут определяться с помощью
Деревьев отказов.
Широкое использование методов ДО/ДС вызвано простотой и ясностью исходной идеи, используемой при постановке задачи моделирования.
Действительно, поскольку нас интересует вероятность (частота) появления
события, связанного с нарушением безопасности, то кажется вполне разумным начать анализ именно с него и, последовательно разбираясь с причинами появления этого события и отображая эти причины на графе, в
конце концов, получить требуемую модель.
Моделирование происшествий с помощью диаграмм типа дерево
указывает и способ определения предпочтительных для этого стратегий,
основанный на учете значимости и критичности соответствующих событий-предпосылок.
Как было указано выше, оценка частоты реализации различных сценариев аварии определяется с использованием метода деревьев событий.
Во многих случаях информация о частоте аварий, требуемая для
проведения анализа риска, может быть получена непосредственно из записей о работе исследуемой системы или из записей о работе других подобных систем. Число зарегистрированных отказов должно быть поделено на
общую длительность времени работы для определения частоты отказов.
Данный метод позволяет непосредственно вычислять частоту отказов без
детального моделирования. Численным результатом данного метода является математическое ожидание частоты, а не вероятность. Использование
статистических данных не требует понимания механизмов инициирования
аварии, как это требуется в случае применения дерева неполадок.
Изложенные методические подходы к оценкам частот реализации
различных сценариев возникновения и развития аварии предполагают
наличие полной информации о частотах первичных отказов, взаимных
влияниях отказов элементов и др.
Метод «События – последствия» (СП-метод) – это, по существу,
тот же метод деревьев событий, но только без использования графического
изображения цепочек событий и оценки вероятности каждого события. Такой подход к идентификации и оценке последствий тех или иных событий
на этапе проектирования широко используется в химической промышленности. По существу, СП-метод – это критический анализ работоспособности предприятия с точки зрения возможности неисправностей или выхода
из строя всего или части оборудования. Основная идея подхода – расчле98
нение сложных производственных систем на отдельные более простые и
легче анализируемые части. Каждая такая часть подвергается тщательному
анализу с целью выявить и идентифицировать все опасности и риски.
В рамках этого метода процесс идентификации риска разделяется на
четыре последовательных шага, или этапа, на каждом из которых следует
ответить на ключевой вопрос. Эти вопросы следующие: (1) назначение исследуемой части установки или процесса; (2) возможные отклонения от
нормального режима работы; (3) причины отклонений; (4) последствия отклонений.
Сначала выделяется конкретная часть установки или процесса и
определяется ее назначение. Очевидно, что это ключевой момент, поскольку если назначение неточно установлено, то и отклонение параметров режима работы также нельзя точно установить. Исследование выполняется последовательно для каждой из частей установки. Очень важно,
чтобы такая работа выполнялось группой специалистов, а не одним человеком, поскольку маловероятно, чтобы один человек, как бы квалифицирован он ни был, хорошо знал назначения всех составных частей сложной
промышленной установки, условия их работы и последствия отклонений
параметров.
После того как назначение всех частей установки или процесса определены, необходимо перечислить возможные отклонения параметров от
нормальных проектных значений. Перечень отклонений – это и есть, по
существу, основное ядро исследований. Чтобы структурировать перечень
отклонений, используются специальные ключевые слова.
Следующий шаг – составление перечня причин каждого отклонения.
Необходимо перечислить все возможные причины, а не только наиболее
вероятные или те, которые имели место в прошлом.
И, наконец, составляется перечень последствий возможных отклонений параметров или режимов. Анализ последствий позволяет разработать
различные меры безопасности. Эти меры часто принимаются еще в
процессе исследований, не дожидаясь, пока все исследования будут
закончены.
Отметим следующие преимущества метода. Выявление возможных
рисков выполняется здесь очень детально. Маловероятно, чтобы при таком
подходе что-нибудь существенное было упущено, конечно, если исследование выполняется аккуратно и тщательно. Безусловно, проведение исследований группой специалистов дает определенные гарантии получения
квалифицированной оценки и обеспечения полноты выявленных рисков. И
такая оценка скажется в дальнейшем на результативности работы рискменеджера. Метод позволяет также подробно проанализировать каждую
часть или секцию сложной системы, что едва ли можно достигнуть без
структурирования системы.
В то же время рассматриваемому методу присущи и определенные
недостатки. Главный недостаток – это значительные затраты времени на
99
проведение полного комплекса исследований. Второй недостаток связан с
методологией исследований. Для того чтобы нарисовать схему установки,
часто ее необходимо упростить, тем самым, опуская некоторые детали.
Поэтому, всегда существует опасность, что некоторые аспекты риска могут быть упущены.
Анализ рисков с помощью диаграмм типа «граф». Вторым (после
деревьев) типом диаграмм причинно-следственных связей являются графы, среди которых обычно выделяют два их типа: а) графы переходов и
состояний; б) потоковые графы.
Наиболее представленными в литературе и первыми среди используемых для исследования безопасности моделей оказались диаграммы влияния типа «граф». Их достоинство состоит в удобстве перехода к знаковым
моделям и вывода на их основе математических формул, устанавливающих зависимости между выбранными ранее количественными показателями безопасности и основными параметрами человеко-машинных систем.
Полученные таким образом аналитические выражения могут быть использованы затем для априорной (предварительной) и апостериорной (статистической) оценки уровня рисков техносферных процессов.
Таким образом, моделирование условий появления аварийности и
травматизма с помощью потокового графа подтверждает возможность получения аналитических выражений, пригодных для исследования и количественной оценки выбранных ранее показателей качества системы обеспечения безопасности. Однако до того, как сформулировать соответствующую методику, целесообразно еще раз проверить только что полученные
здесь результаты моделирования на достоверность и обосновать возможность получения необходимых исходных данных.
Применительно к моделированию опасных процессов в техносфере
особый интерес имеют: 1) новые либо уточненные представления о закономерностях возникновения и предупреждения техногенных происшествий; 2) предварительная оценка их параметров на стадии разработки или
реконструкции производственных объектов.
Логико-вероятностные методы. Анализ существующих в настоящее
время методов моделирования надежности и безопасности структурно
сложных систем позволил сделать ряд следующих обобщений и заключений.
1. Все известные отечественные и зарубежные теории анализа
надежности и безопасности структурно-сложных систем основываются на
так называемых логико-вероятностных методах (ЛВМ) системного анализа. ЛВМ реализуются в четыре этапа:
– постановка задачи путем построения логической структурной схемы системы, задания критерия работоспособности или отказа (аварии) и
задания вероятностных и других параметров элементов;
100
– определение логической функции, которая аналитически строго
представляет все состояния, в которых реализуется заданный критерий работоспособности или отказа (аварии) системы;
– определение расчетной вероятностной функции (ВФ) или другой
расчетной математической модели системы (марковской, статистической,
сетевой);
– выполнение расчетов показателей надежности или безопасности
системы и их использование для выработки и обоснования технических
решений.
2. В зависимости от вида исходных структурных схем систем и
уровня использования основного аппарата моделирования – алгебры логики различают три основных класса логико-вероятностных методов структурного моделирования систем :
– логико-вероятностные методы, алгоритмы и программы, использующие для структурного описания систем аппарат Деревьев отказов и
Деревьев событий (ДО/ДС);
– классические монотонные логико-вероятностные методы, алгоритмы и программы, использующие для структурного описания систем аппарат графов связности;
– общий логико-вероятностный метод, алгоритмы и программы технологии автоматизированного структурно-логического моделирования,
использующие для структурного описания систем логически универсальный графический аппарат схем функциональной целостности (СФЦ).
Отличительной особенностью классических ЛВМ является использование для постановки задач структурного анализа систем графического
аппарата графов связности. По логическим возможностям графы связности
превосходят деревья отказов:
– позволяют выполнять не только явное, но и функциональное логическое описание структур исследуемых систем, что делает их подобными
функциональным схемам исследуемых объектов и облегчает правильную
постановку задач анализа надежности и безопасности;
– позволяют представлять последовательное соединение вершин
(событий);
– позволяют представлять циклические (мостиковые связи) между
элементами;
– графы связности реализуют и «прямую» и «обратную» логику рассуждений при построении графических схем надежности и безопасности
систем, и сценариев возникновения аварийных состояний.
Вместе с тем, технологии классических логико-вероятностных методов также не лишены недостатков и ограничений:
– как и технологии ДО/ДС, классические ЛВМ не реализуют всех
возможностей основного аппарата моделирования – алгебры логики, и
позволяют строить только подкласс так называемых монотонных моделей
надежности и безопасности систем;
101
– графы связности имеют ограниченные возможности представления
логических операций конъюнкции (только последовательное соединение)
и дизъюнкции (только параллельное соединение);
– как и в технологиях ДО/ДС, в классических ЛВМ не реализованы
возможности размножения вершин, учета стохастически зависимых событий и элементов, с произвольным числом собственных состояний.
Таких недостатков лишен общий логико-вероятностный метод
(ОЛВМ), предусматривающий использование схем функциональной целостности (СФЦ).
Общий логико-вероятностный метод, основанный на схемах функциональной целостности. Общий логико-вероятностный метод разработан
путем развития классических логико-вероятностных методов до уровня,
реализующего все возможности основного аппарата моделирования алгебры логики в функционально полном базисе операций «И» (конъюнкция),
«ИЛИ» (дизъюнкция) и «НЕ» (инверсия). По построению в ОЛВМ сохранены положительные стороны классических ЛВМ, что и позволяет строить
как известные виды монотонных логико-вероятностных моделей систем,
так и принципиально новый класс немонотонных логико-вероятностных
моделей надежности, живучести и безопасности структурно сложных системных объектов и процессов.
В качестве основного графического средства представления структур
исследуемых систем в ОЛВМ и технологии АСМ используется аппарат
схем функциональной целостности (СФЦ).
Аппарат СФЦ является логически полным в базисе операций "И",
"ИЛИ" и "НЕ". Это позволяет без ограничений представлять с помощью
СФЦ практически все известные логически строгие графические описания
структур систем – последовательно-параллельные соединения элементов,
графы связности с циклами, деревья отказов, деревья событий и др.
В качестве положительных сторон ОЛВМ, теории и технологии
АСМ можно отметить:
1. Логическая универсальность ОЛВМ (реализация всех возможностей алгебры логики) позволяет решать практически все известные задачи,
рассматриваемые в других технологиях структурного моделирования. Задачи, решаемые в технологиях ДО, ДС и классических ЛВМ, в качестве
дополнительных вариантов имеют решения на основе СФЦ технологии АСМ.
2. Технология АСМ позволяет применять при постанове задач как
прямую, так и обратную логику рассуждений, что предоставляет пользователю право выбора наиболее удобного подхода при построении исходной
структурной схемы системы.
Этой технологии достаточно чтобы с помощью программных комплексов технологии АСМ получить как прямые, так и обратные логические и вероятностные математические модели (работоспособности и отказа, безаварийной работы и возникновения аварии и т. п.), а также любые их
102
немонотонные комбинации. Если же постановка задачи выполнения в
форме дерева отказов, то оно также может представляется средствами
СФЦ и использоваться в программных комплексах технологии АСМ.
3. Методы, алгоритмы и программы технологии АСМ ориентированы на построение достаточно точных математических моделей надежности
и безопасности исследуемых системных объектов и процессов.
4. В методах и программных комплексах технологии АСМ преодолен ряд ограничений технологий ДО/ДС и классических ЛВМ:
– представляются в СФЦ и корректно учитываются в логических и
вероятностных моделях циклические (мостиковые) связи между элементами исследуемых систем;
– допускается неограниченное размножение вершин СФЦ, что позволяет учитывать многофункциональность сложных элементов;
– с помощью одной СФЦ может представляться множество выходных функций, реализуемых в системе, и строиться соответствующие математические модели;
– реализована возможность моделирования систем так называемого
«второго типа», функционирующих в разных состояниях с различной эффективностью или степенью возможных последствий аварий, что позволяет вычислять показатели реальной эффективности и риска функционирования опасных производственных объектов;
– в ОЛВМ разработана и реализована возможность учета с помощью
так называемых «групп несовместных событий» ряда стохастических зависимостей и множественных (более двух) состояний элементов;
– на основе одной структурной модели, в форе СФЦ, могут определяться как кратчайшие пути успешного функционирования, так и минимальные сечения отказов (минимальные пропускные и отсечные сочетания), а так же соответствующие им вероятностные модели.
1.8. Методы количественного анализа риска аварий
Методы количественного анализа риска, как правило, характеризуются расчетом нескольких показателей риска. Проведение количественного анализа требует высокой квалификации исполнителей, большого объема
информации по аварийности, надежности оборудования, выполнения экспертных работ, учета особенностей окружающей местности, метеоусловий,
времени пребывания людей в опасных зонах и других факторов.
В число количественных методов определения рисков и их параметров можно включить следующие разновидности методов: детерминированные; статистические; детерминировано-статистические; вероятностные;
статистико-вероятностные; детерминировано-вероятностные; логиковероятностные; методы нечетких множеств; бифуркационные; экспертные и др.
Количественный анализ риска позволяет оценивать и сравнивать
различные опасности по единым показателям, он наиболее эффективен:
103
– на стадии проектирования и размещения опасного производственного объекта;
– при обосновании и оптимизации мер безопасности;
– при оценке опасности крупных аварий на опасных производственных объектах, имеющих однотипные технические устройства (например,
магистральные трубопроводы);
– при комплексной оценке опасностей аварий для людей, имущества
и окружающей природной среды.
Количественные методы используют математическое моделирование, экспериментальные исследования, статистические данные и т. д.
Рассмотрим некоторые из них.
Методы аналогий, или репродуцирования (бутстреппинг) относится
к другим альтернативным подходам, которые могут дать количественный
ответ без обращения к сложным математическим формулам на основе анализа политики, проводимой в прошлом. Сторонники таких подходов
утверждают, что общество достигает разумного баланса между рисками и
выгодами только за длительный период времени на основе приобретенного
опыта. Уровни безопасности, достигнутые со старыми рисками, обеспечивают наилучшее руководство для управления вновь возникающими рисками. Прежде достигнутый баланс между затратами на обеспечение безопасности и выгодами, которые получены в результате работы промышленных
предприятий (в предположении, что такое равновесное состояние может
быть идентифицировано), следует сохранить и в будущих решениях.
Таким образом, можно сократить и упростить процесс принятия решений,
опираясь на прошлый опыт и действуя аналогично тому, как поступали
прежде наши предшественники. Лицо, принимающее решение, привязывает себя к ранее принятым решениям.
В одном из таких методов, методе предпочтений, в качестве базы для
аналогий и как руководство для будущих балансов используется баланс
«затраты-выгода», разработанный рыночными, социальными и политическими институтами в недавнем прошлом. Другой метод из этого семейства, метод естественных стандартов, обращается к геологическому прошлому Земли. Он исходит из предпосылки, что уровень загрязнения, который существовал в процессе развития видов флоры и фауны, является тем
уровнем, к которому эти виды наилучшим образом приспособлены, и этот
уровень должен быть сохранен и в будущем.
В методах бутстреппинга политика принятия решений связана с учетом всех последствий создания новых объектов и налагает довольно жесткие ограничения на вновь возникающие риски. Одно из концептуальных
ограничений этих методов связано с тем обстоятельством, что для новых
рисков (новых опасностей, вредных воздействий) не существует соответствующего опыта. Другой недостаток связан с тем, что эти методы оценивают приемлемость конкретного выбора без рассмотрения альтернативных
104
решений. Они не способны исправлять ситуацию, если она неприемлема
для общества.
Методы математического имитационного моделирования. Суть
концепции количественного анализа риска заключается в построении
множества всех (без исключения, не противоречащих законам физики)
сценариев возникновения и развития возможных аварий на объекте, с последующей оценкой частот реализации каждого из сценариев и определением масштабов последствий сценариев развития аварии.
Анализ риска (то есть получение количественных оценок потенциальной опасности промышленных объектов или различных явлений)
включает решение следующих задач:
– построение всего множества сценариев возникновения и развития
аварии с учетом синергетических и кумулятивных факторов;
– оценку частот реализации каждого из сценариев возникновения и
развития аварии;
– построение полей поражающих факторов, возникающих при различных сценариях развития аварии;
– оценку ущербов воздействия поражающих факторов аварии на человека или другие материальные объекты.
Прогноз последствий возможных аварий на объекте базируется на
математическом моделировании аварийных событий.
Это обязательный этап для вычисления риска. В тех случаях, когда
отсутствует необходимая информация для проведения частотного анализа,
обычно ограничиваются лишь первыми двумя этапами (предварительным
анализом опасности и анализом последствий аварийных событий). С помощью этих двух этапов можно спрогнозировать возможные потери от
аварий, но без учёта вероятности их наступления.
Количественный анализ аварийных событий базируется на использовании математических моделей и методов математического моделирования. На этом этапе используются математические модели разных классов.
Основными среди них являются те, которые описывают поведение вредных примесей в окружающем пространстве.
Конечной целью данного этапа анализа аварийного риска является
количественный прогноз, сравнительная оценка возможного ущерба от
аварий на опасном объекте.
Первый этап состоит в математическом моделировании преинцидентных сочетаний аварийных событий. На данном этапе на моделях
проигрываются различные опасные инициирующие события. При этом,
необходимо учитывать различные элементы системы обеспечения безопасности объекта. С помощью моделей, формируемых на данном этапе,
можно проимитировать различные комбинации аварийных событий.
Наибольшие трудности на этапе АП возникают при моделировании сочетаний постинцидентных аварийных событий. Здесь необходимо описать
множество связанных друг с другом событий для каждого инцидента, при105
нятого для рассмотрения, начиная от событий, связанных с высвобождением токсического и/или энергетического потенциала и кончая поражением
людей, фауны и флоры, заражением абиотических элементов окружающей
природной среды.
При формировании математических моделей проявления инцидентов
большое значение придаётся правильному выбору моделей источников. К
подобным моделям относятся, прежде всего, модели истечения вещества.
Их форма зависит от ряда признаков: агрегатного состояния вещества (газ,
жидкость, газо-жидкостная смесь); распределения вещества во времени
(утечка мгновенная, непрерывная, полунепрерывная); распределения
вещества в пространстве (утечка точечная, линейная, площадная, объёмная) и др.
Для математического описания инцидентов, связанных с выбросами
перегретых жидкостей и сжиженных газов, важную роль играют модели
вскипания и испарения жидкости с поверхности. Эти модели позволяют
охарактеризовать источник, вызывающий образование облака паров опасных веществ.
К моделям источников относят также и модели растекания жидких
веществ по поверхности.
Имитационное моделирование возможных реализаций инцидентов
опирается на использование моделей источников, моделей полей поражающих факторов, моделей описания реципиентов, моделей смягчающих
факторов и моделей поражения.
Модели полей поражающих факторов включают модели концентрационных полей токсичных веществ в разных средах; модели температурных полей, возникающих в случае пожаров и взрывов, модели распределения давления и осколков при взрывах. Для оценки последствий токсических аварий строят модели переноса токсикантов в воздушной среде (в
атмосфере, в воздухе закрытых помещений); в поверхностных водах; в
почве, включая грунтовые воды и в биоте. Всё более важное значение
придаётся моделям межсреднего переноса поллютантов.
Под моделями описания реципиентов подразумеваются модели их
распределения по видам и факторам уязвимости. К ним примыкают модели смягчающих факторов, в которых отражается защищённость реципиентов от воздействия поражающих факторов.
К моделям поражения относят модели токсического поражения людей, биоты; модели термического поражения, а также модели барического
и осколочного поражения.
В результате имитационного моделирования должны быть получены
прогнозные значения потерь для разных реципиентов для каждой возможной реализации инцидента (аварии).
Затем предполагается оценка полученных значений прогнозируемого
ущерба от разных возможных аварий и сравнение их с допустимыми критическими значениями.
106
При превышении последних выявляются наиболее значимые аварийные события, которые вносят наибольший вклад в значения ущерба, признанного недопустимым.
В итоге разрабатываются рекомендации, нацеленные на снижение
уровня недопустимо больших значений ущерба при тех или иных авариях,
и обеспечивается их реализация.
Метод индексов опасности. В этом случае к оценке потенциальной
опасности подходят интегрально, не вдаваясь в детали проявлений опасных процессов. Основная идея, заложенная в этом методе, состоит в том,
чтобы оценить некоторым числовым значением (индексом) степень опасности рассматриваемой технической системы. Существуют различные
способы, которыми это может быть сделано, но наиболее часто и широко
при оценке пожаро- и взрывобезопасности используется метод, называемый «Индекс Дау» (Dow Fire and Explosion Index).
При вычислении индекса Дау отдельным техническим характеристикам системы ставятся в соответствие определенные показатели, численно
характеризующие потенциальную опасность конкретных элементов процесса или технической системы. Такие показатели суммируют, не вдаваясь
в подробности устройства или функционирования рассматриваемой
системы.
Индекс Дау формируется как произведение двух интегральных показателей: узлового показателя опасности F и материального фактора M, т. е.
ДАУ = F · M. Узловой показатель опасности равен F=f1 · f2, где f1 –
показатель общих опасностей, а f2 – показатель специфических опасностей. Материальный фактор M — это количественная мера интенсивности
выделения энергии из определенных химических веществ или материалов,
которые могут находиться или находятся в составе выбранной единицы
оборудования или части процесса. Он численно характеризует опасность,
которую представляют собой определенные химические вещества или
материалы при их использовании. Для его определения составляется
перечень всех потенциально опасных химических веществ и материалов,
используемых в данной системе или процессе. Каждому из таких веществ
ставится в соответствие определенное число, характеризующее его
опасность. Шкала таких чисел для химически опасных веществ обычно
разрабатывается специальными службами и приводится в нормативных
документах. Общий материальный фактор системы определяется как сумма материальных факторов всех потенциально опасных веществ, используемых в рассматриваемом процессе, взятых с весами, соответствующими
их количеству.
Частотный анализ аварийных событий (ЧА). Назначение частотного анализа (ЧА) – оценить возможную интенсивность реализаций каждой
из прогнозируемых наиболее опасных аварий. В отличие от вероятностей,
интенсивности случайных событий измеряются в единицах, обратных
времени.
107
Частотный анализ является одним из основных этапов анализа
аварийного риска. ЧА – необходимое условие для прогнозирования аварийного риска. Если исследователь не располагает необходимыми данными, позволяющими определять интенсивности (вероятности) аварий, то
рассчитать аварийный риск, порождаемый объектом, невозможно. В лучшем случае можно прогнозировать лишь потери, ущерб от аварий, принимая, что они произойдут с вероятностью, равной единице.
Частотный анализ включает в себя в следующие этапы:
1) нахождение интенсивностей (вероятностей) аварий;
2) выявление событий, наиболее сильно влияющих на интенсивности
(вероятности) аварий;
3) разработка рекомендаций по снижению интенсивностей (вероятностей) наиболее опасных событий.
Частотный анализ опирается на использование теоретических положений теории вероятности и математической статистики, теории надежности, алгебры логики.
Интенсивности (вероятности) аварий могут быть определены тремя
путями: непосредственно, с помощью деревьев отказов (ДО) и деревьев
событий (ДС) и с помощью моделей Маркова.
Первый путь связан с использованием ретроспективных («исторических») данных, со статистической обработкой эмпирических (экспериментальных) данных и с применением метода экспертных оценок.
Подобные процедуры, во-первых, пригодны для определения интенсивностей (вероятностей) инициирующих, базовых событий. Во-вторых,
они могут быть использованы для нахождения интенсивностей (вероятностей) инцидентов, которые нередко фигурируют в деревьях отказов в виде
верхнего нежелательного события (ВНС). И, наконец, их используют при
непосредственном определении интенсивностей (вероятностей) самих
аварий.
Второй путь состоит в использовании графических представлений
совокупности различных случайных событий, приводящих к авариям. Это
сочетания событий, предшествующих инциденту, и сочетания событий от
инцидента до аварии. Первые графически изображаются с помощью деревьев отказов, вторые – с помощью деревьев событий.
Второй путь базируется на формировании и качественном и количественном анализе сопряженных (по инцидентам) деревьев отказов и деревьев событий. При количественном анализе деревьев отказов используют
следующие методы: метод характеристик надёжности; т.н. метод логических переключателей, специально приспособленный для анализа ДО; метод минимальных аварийных сочетаний; метод функций алгебры логики
(ФАЛ), а также метод статистических испытаний Монте-Карло.
Третий путь связан с использованием моделей состояния исследуемой системы (моделей марковских процессов), выражаемых дифференциальными уравнениями Колмогорова-Чепмена. С помощью моделей Мар108
кова может быть определена вероятность аварийного состояния рассматриваемых объектов.
Наибольшее распространение получил второй подход, опирающийся
на анализ совмещенных ДО и ДС.
Интенсивности (вероятностей) наиболее опасных событий могут
быть, например, вычленены из сочетаний аварийных событий с использованием специальной процедуры анализа значимости аварийных событий,
отраженных в дереве отказов.
Вероятностный анализ безопасности. Важное место в анализе и
оценке рисков занимает процедура вероятностного анализа безопасности
(ВАБ). В зависимости от содержания, целей и предназначения результатов
различают 4 уровня ВАБ.
ВАБ-0 содержит качественный и количественный анализы надежности систем и оборудования АЭС, важных для ее безопасности. Он предусматривает анализ и оценку надежности персонала, внешних и внутренних
воздействий, отказов по общей причине, перечни исходных событий аварии (ИСА) и др.
ВАБ-1 предполагает разработку вероятностных моделей (ВМ) для
определения состояний с повреждением источников, содержащих ядерное
топливо и радиоактивные материалы. По этим моделям производится
оценка количества выделяющихся при авариях радиационных веществ
(РВ), определяются причины таких событий, рассчитываются вероятности
или частоты проявления аварий. ВАБ-1 должен производиться для всех
эксплуатационных состояний станции (ЭСС) – работа на полной, частичной или малой мощности, плановое техническое обслуживание, перегрузка
топлива, ремонт, переходные режимы.
ВАБ-2 предусматривает анализ состояний с повреждением станции,
моделирование системы локализации, определение состава и количества
выбрасываемых в окружающую среду РВ, оценку вероятностей или частот
таких событий.
ВАБ-3 подразумевает анализ распространения выбрасываемых за
пределы герметичной оболочки РВ, оценку создаваемых при этом на местности доз облучения, расчет комплексных показателей безопасности,
включая оценку риска от АЭС.
Как следует из вышеизложенного, выполнение ВАБ высших уровней
связано с моделированием и расчетом ряда физических показателей, зависящих от конструкции ядерного реактора (ЯР), состава активной зоны, параметров системы локализации, района и условий протекания аварии.
Как отмечалось выше, наиболее известными способами графического моделирования надежности и безопасности сложных организационнотехнических систем являются последовательно-параллельные схемы, блоксхемы, графы связности, деревья событий и/или деревья отказов (ДС/ДО),
марковские графы состояний и переходов, GO-схемы, релейно-контактные
схемы, схемы функциональной целостности (СФЦ). При выполнении ВАБ
109
наибольшее применение нашли ДО/ДС. Менее известны GO-схемы и
СФЦ. Руководства МАГАТЭ не исключают использования последовательно-параллельных схем и марковских графов состояний и переходов. Графы
связности и релейно-контактные схемы в практике ВАБ почти не применяются.
Построение полей поражающих факторов, возникающих при различных сценариях развития аварии. В результате реализации опасности на
промышленном объекте образуются поражающие факторы (ПФ) для персонала, населения, окружающей среды и самого объекта. Анализ последствий реальных аварий в промышленности позволяет определить наиболее
характерные ПФ К ним относятся:
– воздушная ударная волна (УВ) взрывов облаков топливовоздушных смесей (ТВС) и конденсированных взрывчатых веществ (ВВ);
– тепловое излучение огневых (огненных) шаров и горящих
разлитии;
– токсические нагрузки;
– фрагменты, образующиеся при разрушении зданий, сооружений,
технологического оборудования;
– осколки остекления.
Построение полей ПФ – сложная и трудоемкая научно-техническая
задача. Ее решению посвящено значительное число научных работ, существует также ряд утвержденных различными ведомствами методик.
Особенности возникновения и развития аварий на складах нефти и
нефтепродуктов показали, что при моделировании физических процессов,
протекающих при авариях, должны учитываться следующие явления:
– истечение из отверстия в резервуаре;
– растекание жидкости при квазимгновенном разрушении резервуара;
– испарение жидкости из пролива;
– образование топливовоздушного облака;
– взрыв топливовоздушной смеси в резервуаре или производственном помещении;
– факельное горение струи жидкости;
– вскипание и выброс горящей жидкости при пожаре (boilover).
Кроме того, при моделировании развития аварий на складах нефти и
нефтепродуктов необходимо оценивать:
– массу горючих веществ, поступающих в окружающее пространство
в результате возникновения аварийных ситуаций;
– максимальные размеры взрывоопасных зон;
– избыточное давление в ударной волне при взрыве паровоздушного
облака;
– избыточное давление в ударной волне при взрыве резервуара с перегретой ЛВЖ (ГЖ) в очаге пожара;
– интенсивности теплового излучения;
110
– разлет осколков при взрывном разрушении технологического оборудования.
Анализ разрушений и их последствий. Анализ разрушений и их последствий является индуктивным методом, главной задачей которого является оценка частоты и последствий разрушений компонентов. Когда существенное значение имеют процессы управления или ошибки оператора,
другие методы могут оказаться более подходящими. Этот метод может потребовать больше времени, чем, например, анализ дерева неисправностей,
так как должен рассматриваться каждый случай выхода из строя каждого
компонента. Все случаи выхода из строя с малой вероятностью разрушения могут подробно не детализироваться, но это решение должно быть документировано закреплено.
Моделирование неисправности в системах управления. В этом индуктивном методе методики испытаний основаны на двух критериях: технология и сложность системы управления. Главным образом, применяются
следующие методы:
– практические испытания реальной схемы и моделирование неисправности на реальных компонентах, особенно в сомнительных местах, с
учетом характеристик, определенных при теоретической проверке и
анализе;
– моделирование режима управления (например, с помощью аппаратных и или программных моделей).
Всякий раз, когда проверяются сложные части систем управления,
связанные с безопасностью, обычно необходимо разделить систему на несколько функциональных подсистем, и подвергать испытаниям на моделирование неисправности исключительно интерфейс.
Методы диаграмм. Цель построения барьерных диаграмм состоит в
том, чтобы дать возможность четкого рассмотрения сложной последовательности событий, которые могли бы привести к аварии. На диаграммах
изображаются последовательности событий, которые могут происходить
наиболее часто или те, которые могут вызвать серьезные последствия. Это
позволяет определить «слабые» места, где необходимо установить дополнительные защитные меры. Барьерные диаграммы могут быть использованы в качестве основы для определения уровня безопасности технической
системы и насколько этот уровень приемлем.
Барьерные диаграммы иллюстрируют последовательность возможного развития аварии. На диаграмме показываются ошибки и отклонения,
которые могут вызвать аварию. Они сопровождаются изображением альтернативных путей развития аварии и к каким окончательным последствиям это может привести. На диаграмме также показываются защитные меры
(БАРЬЕРЫ), которые предназначены для предотвращения дальнейшего
развития неблагоприятных обстоятельств. На рис. 1.9 представлен пример
барьерной диаграммы безопасности.
111
112
Рис. 1.9. Пример барьерной диаграммы безопасности.
112
Барьер – это мера безопасности, которая может предотвратить возникновение аварии, остановить развитие аварии или ограничить последствия аварии.
В качестве барьеров могут выступать элементы специальной защиты
или это могут быть части какого-то устройства или оборудование, например предохранительный клапан или система аварийной остановки, которая
вступает в действие автоматически при превышении заданных технологических параметров. Барьеры также могут включать в себя предписания или
административные инструкции, определяющие действия персонала, такие
как проверка оборудования и приборов или запрет на эксплуатацию
оборудования в определенных нестандартных условиях. Барьеры могут
представлять собой комбинацию «технического обеспечения» и «программного обеспечения», например аварийная сигнализация повышения
температурного режима, с последующей реакцией оператора, который как
предполагается, нажимает аварийную кнопку, когда слышит этот аварийный сигнал.
Существуют различные виды барьеров:
 активные/пассивные;
 полные/частичные;
 автоматические/требующие вмешательства персонала
Если не предполагается детальная оценка барьеров, то более надежные барьеры могут быть заштрихованы черным цветом, а менее надежные
– белым. Это позволяет пользователю быстро уловить, где находятся слабые места в той или иной системе.
На барьерных диаграммах барьеры показаны следующим образом.
(см. рис. 1.10).
Рис. 1.10. Условные обозначения барьеров
с различными характеристиками
Очень важно с самого начала определиться, насколько необходимо
различать виды барьеров и какие условные обозначения будут использоваться для обозначения различных барьеров.
Для отличия защитных мер, которые осуществляются автоматически
или вручную (требуют действий персонала предприятия), барьеры могут
быть подразделены на полные и частичные барьеры.
Полные барьеры – это барьеры, которые действуют эффективно при
всех аварийных ситуациях, для которых они предназначены (пока эти барьеры не выйдут из строя). Аварийный сигнал и связанную с ним предпи113
санную процедуру, требующую ручного отключения, можно считать полным барьером.
Частичный барьер – это барьер, который может не всегда срабатывать.
Аварийный сигнал, требующий от персонала анализа ситуации и
принятия решения об остановке технологического процесса, будет считаться частичным барьером.
Полные барьеры обычно более надежные, чем частичные.
Для того чтобы оттенить индивидуальную надежность барьеров, их
подразделяют на пассивные и активные.
Пассивный барьер – это барьер, который функционирует без необходимости активации. Пассивные барьеры часто обладают большей надежностью. Подсыпка со стороны днища емкости для хранения, достаточная
по своим размерам, чтобы удержать все содержимое емкости и предохранить любые утечки может считаться пассивным барьером. Пассивные барьеры – обычно полные барьеры.
Активный барьер состоит из 2 компонентов: один – для определения
ненормальной ситуации, а другой для выполнения действия, которое остановит дальнейшее развитие аварийной ситуации.
В качестве активного барьера может служить устройство измерения
давления с аварийной сигнализацией при превышении давления и связанные с этим предписанные процедуры, требующие от персонала предпринять аварийное отключение при появлении аварийной ситуации. Активные
барьеры могут быть частичными или полными.
Для выделения степени автоматизации систем безопасности на предприятии, барьеры можно подразделить на автоматические и управляемые
персоналом.
Автоматический барьер – такой, который работает без вмешательства человека. Например, распределительный клапан или аварийная система в сочетании с автоматическим отключением будут считаться автоматическими барьерами. Барьер, управляемый персоналом, требует человеческого вмешательства. Прописанная процедура, требующая дополнительной закачки воды в реактор через шланг, будет рассматриваться как
барьер, управляемый персонал.
Структура барьерной диаграммы
Барьерные диаграммы изображаются сначала в таком виде, как показано на рис. 1.11. На схеме с левой стороны указываются возможные причины аварийной ситуации, а в правой части указываются последствия. Положение, до которого развивается авария, может быть указано в центре
схемы, между причинами и последствиями.
114
Рис. 1.11. Структура барьерной диаграммы
Зачастую, ряд различных причин могут стать причиной одного и того же аварийного последствия. Такое положение проиллюстрировано на
рис. 1.12, где указаны три разные причины: «Причина 1», «Причина 2» и
«Причина 3».Любая из этих трех причин (или по одиночке, или все вместе)
может вызвать аварийное последствие. Эта комбинация получила название
логического условия («калитки») «ИЛИ». Принятая символика для условия
«ИЛИ» приведена рис. 1.12, но в барьерных диаграммах она не используется. Проще показать два или больше ответвлений и соединить их вместе.
В большинстве случаев даже единичной причины или отказа достаточно для запуска аварийной последовательности событий. Однако, в ряде
случаев, аварийные последствия возникают в результате комбинации причин или отказов, когда все из них должны проявиться в одно и тоже время.
Такая комбинация известна как логическое условие «И».
Рис. 1.12. Обозначения логических условий «ИЛИ» и «И»
в барьерных диаграммах
Размещение барьеров. Барьеры, как было определено ранее, являются мерами безопасности, направленными против дальнейшего развития
аварийной ситуации. Они показываются на структурной схеме барьерной
115
диаграммы. Рис. 1.13 показывает ту же самую структурную схему барьерной диаграммы, но с показом барьеров.
Рис. 1.13. Барьерная диаграмма с указанием барьеров
Некоторые барьеры ограничивают последствия аварийной ситуации
без устранения всех нежелательных последствий. Такого рода барьеры могут быть изображены так, как на рис. 1.14. Если барьер срабатывает, то
возникает последствие под номером 2, если нет, то последствия – под номером 1.
Рис. 1.14. Барьеры, которые ограничивают последствия аварии, но не устраняют
все нежелательные эффекты.
Аварийная сигнализация и подобное простое оборудование, которое
лишь подает сигнал о том, что что-то случилось, только тогда полезно, если сопровождается соответствующим действием, позволяющим вернуть
ситуацию в нормальное рабочее состояние. Определяющим фактором
надежности аварийной сигнализации является сочетание действующей
аварийной сигнализации и последующего успешного действия.
116
На барьерной диаграмме это показывается следующим образом: барьеры, которые описывают обнаружение опасных условий (Барьер 1а) и
действия, позволяющие вернуть ситуацию в рабочий режим (Барьер 1б).
Рис. 1.15. Барьер, описывающий обнаружение (1а) и действие (1б)
Барьер 1а отражает обнаружение опасной ситуации (например, отключатель при превышении давления плюс аварийная сигнализация). В
случае отказа этого барьера, опасная ситуация не будет обнаружена и оператор не предпримет необходимых действий для обеспечения безопасности. Поэтому могут иметь место аварийные последствия. Если защитное
устройство работает, то опасные условия будут определены. Барьер 1б
свидетельствует о действии, предпринятом оператором. Если действие было неудачным, то наступят последствия.
Линия, идущая вниз из центра «днища» барьера (см. рис. 1.15) указывает на то, что произойдет, если барьер функционирует нормально. Линия, идущая направо от центра правой части барьера указывает на то, что
произойдет при неправильном функционировании барьера.
Построение барьерных диаграмм. Можно воспользоваться следующей процедурой: выбираем те последствия, которые могут оказаться
настолько серьезными, что требуется описание возможных последовательностей развития событий, в нашем случае, в виде барьерных диаграмм.
На каждой барьерной диаграмме возможно отразить от 5 от 8 причин и последствий аварийной ситуации. Если насчитывается большее число причин, то потребуется построение более чем одной барьерной диаграммы. Если требуется построение более чем одной барьерной диаграммы, сделайте так, чтобы содержание каждой схемы являлось логическим
продолжением каждой из них, так чтобы последовательности, имеющие
общие барьеры были отражены на той же диаграмме.
Графические схемы должны строиться так, чтобы обстоятельства,
которые приводят к аварийной однотипной ситуации, были сгруппированы
вместе.
Искусственные барьеры. Условия, присутствие которых необходимо
для наступления аварии, также могут быть изображены в виде барьерных
диаграмм.
117
Анализ может, например, показать, что авария возможна лишь в том
случае, когда температура становится «экстремально высокой», но это невозможно при использовании неочищенных сырьевых материалов в технологическом процессе.
Эта ситуация может быть отражена на барьерной диаграмме добавлением барьера с легендой: «Неочищенные сырьевые материалы обычно
исключают возможность экстремальных температур».
Это фактически означает, что экстремально высокая температура
может возникнуть, только если неочищенные сырьевые материалы были
не нормального качества (т. е. имелись загрязнения или были использованы не те материалы). Возможность для “ненормальных сырьевых материалов» необходимо принимать во внимание с использованием логического
условия «ИЛИ» с расположением «причин» с левой стороны графической
барьерной диаграммы.
Включение условий, требуемых для аварии, необходимо производить осторожно, так как это может привести к ошибкам при простановке
баллов на барьерных диаграммах.
Время. На барьерной диаграмме, течение времени принимается идущим слева направо в направлении развития аварии. Иногда выясняется,
что на барьерной диаграмме удобно показать барьеры, покрывающие несколько причин на том же общем направлении, даже несмотря на то, что
барьер не будет функционировать при наступлении одновременно всех
обозначенных причинах аварийных ситуаций.
Подкрашивание барьеров. Если для условного обозначения барьеров
используется различная тонировка, то легенда этих условных обозначений
должна быть приведена в нижней части барьерной диаграммы.
Барьерные оценочные баллы. Барьерные диаграммы могут быть использованы для получения общего представления о том, какая последовательность событий может ожидаться наиболее часто, или какие из них, могут привести к наиболее серьезным последствиям. Этот обзорный анализ, в
свою очередь, может быть использован для выявления тех цепочек событий, в которых требуются дополнительные меры безопасности.
Инициирующим событиям и барьерам могут быть приписаны баллы,
в соответствии с ожидаемой частотой (для инициирующих событий) или
вероятности отказов (для барьеров). В дальнейшем можно выявить последовательность событий с наименьшим числом оценочных баллов.
Для того, чтобы определить баллы, должны быть оценены следующие моменты:
– Как часто ожидается проявление инициирующих событий.
– Надежность и «пригодность» каждого барьера. Вероятность отказа
функционирования барьера, или вероятность того, что барьер окажется непригодным для прерывания цепочки развития аварии. Величины частот и
вероятностей часто очень малы. Обычный порядок величины этих показателей 0,001 или 10-3. Это часто приводит к увеличению размера ошибок
118
или даже путанице. Поэтому была разработана специальная балльная система для иного представления частоты событий.
• – 5 баллов для ежедневных событий;
• – 2 балла для ежемесячных событий;
• 0 баллов для ежегодных событий;
• 1 балл для событий, происходящих примерно раз в три года;
• 2 балла, для событий, происходящих примерно раз в десять лет;
• 3 балла, для событий, происходящих примерно раз в тридцать лет;
• и т. д.
Важно отметить, что частота инициирующих событий представлена
количеством событий в расчете на год
Барьер, у которого 2 балла, будет способен снизить вероятность
дальнейшего развития аварийной ситуации в 10 раз.
Частоты и вероятности комбинируются путем умножения, а барьерные баллы – путем сложения.
Умножая частоту инициирующих событий на вероятности отказа барьеров, получим новую величину частоты – частоты достижения аварийной последовательности своего конца.
Надежность барьеров или их пригодность
• 0 баллов для вероятности отказа 1 (т. е. 100 %);
• 1 балл, для вероятности отказа 0,3;
• 2 балла, для вероятности отказа 0,1 или 10-1;
• 3 балла, для вероятности отказа 0,01 или 10-2;
• и т. д.
Барьер, у которого 2 балла, будет способен снизить вероятность
дальнейшего развития аварийной ситуации в 10 раз.
Частоты и вероятности комбинируются путем умножения, а барьерные баллы – путем сложения.
Умножая частоту инициирующих событий на вероятности отказа барьеров, получим новую величину частоты – частоты достижения аварийной последовательности своего конца.
Количество баллов в аварийной цепочке является, тем самым, грубой
оценкой частоты того, что аварийная цепочка будет пройдена до последней стадии (аварии). Количество баллов может быть преобразовано обратно в годовую частоту, используя формулу:
h = 10-p/2
(1.28)
Поэтому, если аварийная ситуация имеет 12 баллов, то ожидаемая
частота аварий будет равной (10-(12/2) или 10-6) в год или 1 раз каждый миллион лет.
Формулу можно преобразовать для того, чтобы получить требуемое
число баллов для достижения заданной частоты аварий:
p = –2 lgh
(1.29)
119
Барьер, когда это требуется, оценивается количеством баллов, в зависимости от вероятности отказа его функционирования. Некоторые типичные примеры представлены в таблице:
Таблица 1.14
Меры безопасности барьера с максимальным количеством баллов
Описание
Пожарная стена
Применение / комментарии
Предохраняет распространение огня в другие места,
по крайней мере, в течение
60 минут
Обваловка (сборные пруды) Сборные пруды, способные
задержать наиболее крупные объемы возможных
утечек (сбросов)
Резервуар для воды
Достаточный объем воды
для тушения огня в случае
наиболее крупных утечек
(выброса).
Дисковое отключение при Выпускает излишнее давленеполадке
ние в атмосферу
Аварийный
клапан
выпускной Выпускает излишнее давление в атмосферу
Аварийная сигнализация с Автозапуск инициирует эфавтоприводом
фективные меры
безопасности
Аварийный прерыватель
Прерывает автоматически,
является составной частью
защиты установки при
отказе
Аварийная сигнализация с Тревожная
сигнализация
ручным управлением
подает сигнал оператору,
постоянно находящемуся в
операционном зале, и оператор предпринимает соответствующие защитные меры
Регулярный осмотр
Осмотр на 100% выполняется квалифицированным сотрудником при тщательном
контроле качества. Интервалы между осмотрами зависят от вида оборудования
Нереверсивный вентиль
Обеспечивает движение потока в трубе в одном
направлении
Количество баллов
10
8
6
6
6
6
4
4
4
2
Баллы выражаются в целых числах, поэтому степень точности в
оценке частоты или вероятности определяться с коэффициентом 3 (боль120
ше/меньше в три раза). Оценка частот или вероятностей, таким образом,
основана не более, чем на порядках величин.
Барьерные баллы обычно показываются на диаграмме ниже барьера
и немного правее. Баллы, характеризующие частоту инициирующего события, располагаются в правой части от инициирующего события. Рис.
1.16 является воспроизведением диаграммы рисунка 1.13 с нанесенными
на него баллами.
Рис. 1.16. Барьерная диаграмма с указанием баллов
Упрощенные барьерные диаграммы. Если все логические условия на
диаграмме – «ИЛИ», то правила просты. Каждую ветвь диаграммы можно
рассматривать отдельно.
Если на диаграмме присутствует логическое условие «И», то баллы
входных ветвей в логическую «калитку» «И» складываются.
В том случае, когда одновременное присутствие двух причин необходимо для дальнейшего развития аварийной ситуации, то одна из присутствующих причин должна быть функцией той доли времени, когда эта
причина присутствует. Этот случай проиллюстрирован на рисунке 1.17.
Рис. 1.17. Суммирование при логическом условии «И»
121
Детальные барьерные диаграммы. При построении детальных барьерных диаграмм применяются специальные правила для определения эффективности или надежности барьеров.
Если барьер ограничивает последствия аварии, но не предотвращает
все нежелаемые последствия, то барьерная диаграмма будет выглядеть, как
это изображено на ниже приводимом рис. 1.18.
Рис. 1.18. Суммирование баллов для различных возможных последствий
Сумма баллов в верхней ветви дает представление о частоте последствия 1. Эта величина рассчитана путем сложения частоты инициирующих
событий (2 балла) с вероятностью отказа барьера 1, когда это необходимо
(4 балла), что в сумме дает 6 баллов.
Сумма баллов в нижней ветви дает представление о частоте последствия 2. Эта величина рассчитана путем сложения частоты инициирующих
событий (2 балла) с вероятностью отказа барьера 2 (2 балла), что в сумме
дает 4 балла. Барьер 1 не представляет никакой ценности в предотвращении последствия 2, даже если функционирует нормально, последствие 2
все равно может проявиться.
Проставленные баллы барьерам на барьерной диаграмме могут быть
использованы для определения, насколько велика степень риска для аварийных последовательностей.
Для этого необходимы:
– оценка последствий каждой последовательности;
– критерий приемлемости, который определяет частоту, при которой
данное последствие приемлемо.
Оценка последствий. Возможно, необходимо выполнить целый ряд
расчетов последствий, чтобы оценить последствия аварийной последовательности в результате трещины в испарителе. Расчеты могут, например,
давать оценку расстояния, на котором концентрация аммиака в облаке становится ниже установленного лимита. В других случаях последствия могут быть установлены из опыта, без проведения расчетов.
Анализ безопасности крупной системы включает в себя большое
число барьерных диаграмм с разнообразными последствиями. Некоторые
122
последствия могут быть очень серьезными, с возможностью фатальных
исходов, другие – незначительными, вызывающими только небольшие
неполадки при эксплуатации. Очевидно, что гораздо более серьезные меры
безопасности должны быть предприняты в первом случае, чем в
последнем.
Поэтому, обычно классификация последствий производится в соответствии с их тяжестью. Система классификации, используемая для оценки
последствий, приписывает так называемое «К» значение каждому последствию, которые приведены в таблице 1.15.
Таблица 1.15
«K» значения и их определение
«K»
значение
0
1
2
3
4
5
Определение
Описание
Отсутствие
ствий
послед- Инциденты, которые являются рядовыми для
технологического процесса предприятия или для
выполняемой на нем работы и не вызывает сбоев
или опасностей
Незначительные по- Инциденты, приводящие к небольшим неполадследствия
кам, но не опасным и не вызывающим серьезных
неприятностей функционированию предприятия
или работам проводимым на нем
Заметные последствия Могут вызвать заметные неполадки для процесса
функционирования предприятия или работе производимой там. Нет травм среди персонала или
воздействия на окружающую среду. Возможно
небольшое повреждение оборудования вблизи
места аварии
Существенные
по- Возможны небольшие травмы у персонала и/или
следствия
значительное загрязнение, или повреждение оборудования вблизи источника аварии
Серьезные
послед- Серьезный инцидент, но не выходящий за предествия на предприятии лы промплощадки. Возможность разрушения
предприятия и оборудования, серьезные травмы
и возможные смертные случаи среди персонала
Крупная авария с по- Серьезные травмы и возможные фатальные исследствиями на пред- ходы среди большого количества персонала
приятии и вне его
предприятия и/или крупные разрушения предприятия и оборудования.
Воздействие на окружающую среду вне зоны
предприятия, серьезные ранения и возможны фатальные исходы среди населения, загрязнение
окружающей среды или повреждения имущества
Критерии приемлемости. Ожидаемая частота инициирующих событий для аварийной цепочки выражаются числом случаев в год. Критерий
приемлемости также должен выражаться в тех же единицах.
Ниже приводится пример разумной приемлемости:
123
Крупные аварии с потенциально возможными летальными исходами
или серьезными и длительными нарушениями здоровья у населения вне
территории расположения технической системы (К=5) не должны быть
чаще, чем раз в 10 000 лет или (10-4 в год).
Возможно, при анализе по методике HAZOP будет выявлено 100
причин и, следовательно, 100 последовательностей, каждая из которых
может привести к серьезным последствиям. Каждая из последовательностей заканчивающаяся последствиями с «К=5» должна иметь частоту 1/100
от общей приемлемой частоты для событий класса «К=5». В этом случае
каждая последовательность, заканчивающаяся последствиями «К=5» будет
приемлемой, только если ее частота будет меньше чем 4
100
1 10−
или 10-6 в год. А это эквивалентно 12 барьерным баллам.
Если при анализе по методике HAZOP будет выявлено 10 причин,
ведущих к крупным авариям (а не 100), то каждая последовательность будет приемлемой, если ее частота меньше чем 4
⋅
10
1 10−
или 10-5 в год. А это эквивалентно 10 оценочным баллам.
Для менее серьезных аварий (К=4 или меньше) приемлема частота
события более чем 10-4 в год. Фактический устанавливаемый критерий зависит от последствий каждой аварийной последовательности. Как правило,
общая приемлемая частота аварий класса «К» может увеличиваться в 100
раз на каждое понижение класса последствий. Это будет эквивалентно
снижению на не более, чем 4 барьерных балла.
Барьерные диаграммы с баллами и критериями приемлемости
Рис. 1.19 демонстрирует барьерные диаграммы с баллами
и критериями приемлемости.
⋅
Рис. 1.19. барьерная диаграмма с баллами и критериями приемлемости
124
Видно, что критерий приемлемости не был выполнен для верхней
аварийной последовательности, вызванной «причиной 1». В двух других
ответвлениях на графической схеме критерий соблюден.
Диаграмма Исикавы. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная
диаграмма, «рыбий скелет») – инструмент качества, служащий для наглядного представления причинно-следственных связей между объектом анализа и влияющими на него факторами. Данная диаграмма используется для
качественной оценки факторов, оказывающих влияние на объект. Она также используется для первоначального ранжирования (определения значимости, силы влияния) факторов, воздействующих на исследуемый объект и
выбора приоритетов для устранения проблемы или улучшения показателя.
Пример построения диаграммы Исикавы представлен на рис. 1.20.
Рис. 1.20. Пример построения диаграммы Исикавы
Методика построения:
Выберите показатель качества для улучшения (анализа). Запишите
его в середине правого края чистого листа бумаги.
Показатель необходимо сформулировать как можно точнее, иначе
даже правильно построенную причинно-следственную диаграмму будет
затруднительно использовать для решения конкретной проблемы.
Через центр листа проведите прямую горизонтальную линию («хребет» диаграммы), слева упирающуюся в край листа, а справа в показатель
для анализа.
125
Определите главные факторы (факторы первого порядка), влияющие
на показатель качества. Для этого рекомендуется воспользоваться мнемоническим приемом 4М … 6М.
Равномерно распределите по верхнему и нижнему краю листа и запишите главные факторы.
Проведите стрелки («большие кости») от названий главных факторов
к «хребту» диаграммы.
На диаграмме для выделения показателя качества и главных факторов рекомендуется заключить их в рамку.
Определите и запишите факторы второго порядка рядом с «большими костями» факторов первого порядка, на которые они влияют.
Соедините стрелками («средние кости») названия факторов второго
порядка с «большими костями».
Определите и запишите факторы третьего порядка рядом со «средними костями» факторов второго порядка, на которые они оказывают
влияние.
Соедините стрелками («малые кости») названия факторов третьего
порядка со «средними костями».
Для определения факторов второго, третьего и т. д. порядков рекомендуется использовать метод «мозгового штурма».
Если есть возможность, рекомендуется провести исследование (подтверждение) зависимости полученных факторов на объект исследования, к
примеру, с помощью «Диаграммы рассеивания».
Для эффективного применения диаграммы Исикавы рекомендуется
производить разбиение факторов (на факторы четвертого, пятого и т. д.
порядков) до выявления наиболее простых причин, оказывающих влияние
на объект анализа. Однако на практике, если вам нужно сделать курсовую
или проект для получения корочек, то обычно требуют построить причинно-следственную диаграмму третьего уровня, т. е. до выявления факторов
третьего порядка. Построение двухуровневой схемы в этом случае считается огромным недостатком, так как предполагается, что вы плохо разбираетесь в исследуемом вопросе или не до конца освоили инструмент качества «Диаграмму Исикавы». Строить же многоуровневую диаграмму и
углубляться в исследуемый вопрос притом, что это нигде не будет использовано – только ваш выбор и затраты времени.
При нанесении стрелок на схему их наклон и размер не имеют значения. При построении диаграммы необходимо правильно отобразить соподчиненность и взаимозависимость факторов, а также оформить диаграмму таким образом, чтобы она легко читалась. В связи с этим наименования факторов рекомендуется записывать в горизонтальном положении.
Удалите факторы, на которые невозможно повлиять или скомпенсировать их воздействие.
Это правило можно использовать во время определения факторов,
влияющих на объект анализа, т. е. на 2–4 этапах построения диаграммы.
126
Оцените степень влияния (значимость) каждого, наиболее мелкого
фактора, на который можно повлиять.
Если для коррекции будет выбран фактор, на который воздействуют
более мелкие факторы, то степень его влияния на показатель рассчитывается арифметическим суммированием значимости факторов, влияющих на
него.
Предпочтительно для оценки влияния факторов использовать данные
измерений (контрольные листки, журналы измерений и т. д.). Если такой
возможности нет, предлагается использовать метод командной оценки.
Выпишите и используйте для улучшения показателя качества наиболее значимые факторы. Для этого рекомендуется воспользоваться диаграммой Парето.
Характеристика, проведенных выше методов, позволяет сделать следующие выводы:
В общем случае выбор методов оценки рисков определяется следующими основными факторами:
– потенциальной опасностью объекта анализа риска (отдельный человек или социальная группа определенной численности, элемент или система техносферы, природный объект или территория заданных размеров);
– потенциальной опасностью и ущербами при переходе от нормальных (штатных) условий функционирования сложной системы «человек –
объект экономики – среда жизнедеятельности» к аварийным и катастрофическим (нештатным);
– наличием исходной детерминированной или статистической информации о реализации рисков на предшествующих стадиях функционирования указанной выше системы;
– наличием исходных баз знаний для расчетно-экспериментального
определения функционалов и параметров рисков;
– наличием правовой и нормативно-технической базы для обязательного или факультативного определения рисков;
– наличием международного, национального и отраслевого опыта
постановки и решения задач определения рисков;
– наличием обоснованной мотивации определения рисков и управления рисками для повышения безопасности и уровня защищенности от
чрезвычайных ситуаций.
Для анализа риска в сложных системах, как правило, следует использовать комбинированные методы, а также различные модификации указанных выше методов. При этом при оценках взаимовлияния рисков возможно использование не одинаковых подходов для каждой из составляющих рисков.
Приведенные в настоящем разделе классификация методов анализа и
оценки риска и рекомендации по их использованию не являются исчерпывающими и единственно возможными.
127
1.9. Методы оценки последствий аварий (ущерба)
Любая опасность носит, как правило, потенциальный характер и в
реальности проявляется далеко не всегда. Риск как раз и является мерой
возможности реализации конкретной опасности. Поскольку слово «риск»
практически всегда ассоциируется с возможностями каких-то потерь, утрат
(имущества, финансов, здоровья, жизни, репутации и др.) в результате реализации опасности, то в большинстве случаев эти потери поддаются количественной оценке, они могут быть измерены в каких-то единицах. Следует отметить, что в ряде ситуаций это сделать невозможно. Например, риск
потери человеком доброго имени, хорошей репутации вследствие каких-то
его неблаговидных поступков (реализации неправильного поведения)
количественно измерить нельзя. Поэтому риски можно разделить на «качественные», которые измерить можно.
Часто риск трактуется как произведение вероятности возникновения
опасного события на средний ущерб от него. Однако это утверждение является только одной из многих форм определения понятия риск, характеризующей в данном случае ущерб (любого рода) от реализации конкретной опасности. К основным пожарным рискам относится:
1. R1 – число пожаров приходящихся на одного человек, т. е. риск
для человека столкнуться с пожаром (его опасными факторами) за единицу
времени.
В виде формулы это будет выглядеть так:
R1i  ni пож / N i нас ,
(1.30)
i
где R 1 – риск для любого человека столкнуться с пожаром за единицу времени на объекте, пожар · чел.-1 · год-1;
niпож – количество пожаров в течение года на объекте;
Niнас – количество людей на объекте.
2. R2 – число погибших на одном пожаре, т. е. риск для человека погибнуть на одном пожаре (оказаться его жертвой), в течение года.
В виде формулы это будет выглядеть так:
R2i  N i пог / ni пож ,
(1.31)
где Ri2 – риск для любого человека погибнуть на одном пожаре на объекте
в течение года, жертва · пожар-1 · год-1;
Niпог – количество людей погибших при пожаре в течение года на
объекте;
niпож – количество пожаров в течение года на объекте.
3. R3 – число людей погибающих за год, в расчете на одного человека, то есть риск для человека погибнуть в результате пожара за единицу
времени от числа работающих, проживающих.
В виде формулы это будет выглядеть так:
R3i  N i пог / N i нас ,
(1.32)
где Ri3 – риск для человека погибнуть от пожара на объекте в течении года,
жертва · чел.-1 · год-1;
128
Niпог – количество людей погибших при пожаре в течение года на
объекте;
Niнас – количество людей на объекте.
Этот риск ещё иногда называют территориальным риском гибели
людей.
Очевидно, что эти риски связаны соотношением
R3i  R1i  R2i ,
(1.33)
где риск Ri1 характеризует возможность реализации пожарной опасности, а
риски Ri2 и Ri3 – некоторые последствия этой реализации.
4. RТ – число людей травмированных за год, в расчете на одного человека, т. е. риск для человека получить травму в результате пожара за
единицу времени от числа работающих, проживающих.
В виде формулы это будет выглядеть так:
Rтi  N i ТР / N i нас ,
(1.34)
i
где R Т – риск для человека травмироваться на объекте от пожара в течение
года, жертва · чел.-1 · год-1;
NiТР – количество людей получающих травмы при пожаре в течение года на объекте;
Niнас – количество людей на объекте.
5. Экономический риск. Для его определения использовалось следующее выражение:
Niнас – количество людей на объекте.
Ryi  Ri П ( N пожоб / N i обТ ) ,
(1.35)
где RiП – риск возникновения пожара на объекте, данного вида, пожар ·
объект-1 · год-1;
Nпожоб – число пожаров на объекте конкретного вида, за период исследования;
Т – период исследования, как правило год.
Средний ущерб от каждого пожара, очевидно, равен:
С y  С пож y / N пожоб ,
(1.36)
Тогда риск ущерба от возможного пожара на объекте данного вида за
год будет равен:
Ryi  ( N пожоб / NобТ )(С пож у / N пожоб )  С пож у / NобТ ,
(1.37)
т. е.
Rуi  Ri П  С у ,
(1.38)
где Rу – экономический риск, руб. · объект-1 · год-1;
Спожу – суммарный ущерб от пожаров для объектов конкретного
вида, руб.
Nоб – количество объектов, единиц.
В качестве пожарных рисков, характеризующих материальный
ущерб от пожаров, можно использовать, например следующие риски:
6. Риск уничтожения строений в результате пожара,
129
Rсi  N у.о об / nпож ,
(1.39)
где R с – риск уничтожения строений конкретного вида в результате пожара
в течение года, уничт. строение · пожар-1 · год-1;
N у.о об – количество уничтоженных объектов, конкретного вида, единиц;
nпож – количество пожаров на конкретных видах объектов.
Кроме этого возможно определение риска прямого материального
ущерба от пожара.
7. Риск прямого материального ущерба от пожара,
RМi  С пож у / nпож ,
(1.40)
i
где R М – риск прямого материального ущерба от пожара для конкретного
вида объектов, руб · объект-1 · год-1;
С пож у – суммарный ущерб от пожаров для объектов конкретного вида,
руб.;
nпож – количество пожаров на конкретных видах объектов в течение года.
8. Риск возникновения пожара RП на объектах данного вида исчисляется по формуле:
RПi  N пож об / N об  Т ,
(1.41)
где RПi – риск возникновения пожара на объекте, данного вида, пожар ·
объект-1 · год-1;
N пож об – число пожаров на объекте конкретного вида, за период исследования;
Т – период исследования, лет.
9. Экологический риск рассматривается в первую очередь как загрязнение атмосферы при пожарах, который определяется по формуле:
атм
i
(1.42)
Rэкол
 ni пож   ni ток.выб ,
i
i
где Rэкол
атм
– риск загрязнения атмосферы при пожарах, тонн год-1;
n i пож – прогнозируемое (ожидаемое) количество пожаров, пож. год -1;
 ni ток.выб – суммарное количество выбросов токсичных веществ от
сгоревшей пожарной нагрузки, тонн год-1.
Предлагается при оценке риска учитывать тип объекта. Как известно
в городской застройке расположено большое количество разнообразных
объектов, которые можно разделить на четыре основные группы. Для каждой группы объектов определяются следующие показатели рисков:
– жилые здания
(R1ж.зд, R2ж.зд, R3ж.зд, RТж.зд, Rв.пж.зд, Rуж.зд, Rэколж.зд, Rу.сж.зд)
(1.43)
– производственные здания
(R1пр.зд, R2пр.зд, R3пр.зд, RТпр.зд, Rв.ппр.зд, Rупр.зд, Rэколпр.зд, Rу.спр.зд)
(1.44)
– общественные здания
(R1об.зд, R2об.зд, R3об.зд, RТоб.зд, Rв.поб.зд, Rуоб.зд, Rэколоб.зд, Rу.соб.зд)
130
(1.45)
– другие объекты
(R1др.об, R2др.об, R3др.об, RТдр.об, Rв.пдр.об, Rудр.об, Rэколдр.об, Rу.сдр.об)
(1.46)
Рассчитаем, в качестве примера, значения основных пожарных рисков на Земле. Население Земли в 2004 г. Составляло 6,45 млрд. чел. Ежегодно фиксируется 8 млн. пожаров, при которых погибает примерно 75
тыс. чел. В таком случае риск для человека, оказаться в условиях пожара в
течение года R1 равен:
R1 = 800000/6450000 = 1,24[пожар/103 чел. год] ≈ 1,2·10-3 [пожар/ч.год];
Риск для человека погибнуть при пожаре R2 равен
R2 = 75000/80000 = 0,94[жертв/102 пожаров] ≈ 0,9·10-2 [жертв/пожаров];
Риск для человека погибнуть от пожара в течение года R3 равен
R3 = 75000/6450000 = 1,16[жертв/105 чел. год] ≈ 1,2·10-5 [жертв/ чел. год];
Это означает, что в настоящее время из каждой тысячи землян в течении года в среднем один человек окажется в условиях пожара, на каждые 100 пожаров в среднем приходится один погибший, а из каждых 100
тыс. чел. за год от пожара погибнет один землянин. Очевидно, что везде
речь идет о так называемых индивидуальных рисках.
Для оценки ущерба от нежелательного события оцениваются экономические потери в натуральном или денежном выражении. При этом денежный эквивалент ущерба является его экономической оценкой.
По объектам воздействия негативных факторов различают:
– ущерб жизни и здоровью отдельных людей (медикобиологический), который определяется конкретными нарушениями их
здоровья;
– ущерб жизни и здоровью некоторой общности людей (населения)
или его части), приводящий к социальным потеря;
– ущерб физическим, юридическим лицам и организациям в результате реализации аварий и их последствий;
– экологический ущерб, т. е. ущерб компонентам природной среды
(воздух, воды, недра,. Почвы, растительный и животный мир и т.д
Экологический ущерб – отрицательные изменения в ОС, вызванные
различного рода воздействиями (антропогенной деятельностью). Денежная
оценка негативных изменений в окружающей среде будет формировать величину экономического ущерба.
Экономический ущерб может быть фактическим, возможным и
предотвращенным.
Фактический ущерб – это фактические потери, наносимые экономике в результате загрязнения окружающей среды.
Возможный ущерб – тот, который мог бы быть, в случае отсутствия
природоохранных мероприятий.
131
Предотвращенный ущерб – это разность между возможным и фактическим ущербом.
К определению величин ущерба существуют различные подходы, в
зависимости от цели: можно посчитать экономический ущерб для оценки
затрат на восстановление ОС, для возможности развития производства,
ущерб окружающей среде от загрязнения, причиненного каким-либо объектом, можно определить размеры ущерба от конкретных воздействий
(сбросов или выбросов) и др.
Экономическая оценка включает ряд последовательных этапов:
1. Находят уровень загрязнения окружающей среды (данные об источниках загрязнения, составе и количестве выбросов, сбросов, отходов);
2. Определяют области распространения загрязнения (строят зоны
изменения концентраций);
3. При необходимости выбирают контрольный район;
4. Выясняют зависимость между уровнем загрязнения и качественным и количественным влиянием на человека, природу, объекты;
5. Рассчитывают натуральные показатели ущерба;
6. Оценивают затраты на устранение последствий.
В расчете ущерба по отдельным элементам используются величины
затрат, связанных с «компенсацией» воздействия. В целом величина экологического (эколого-экономического) ущерба от загрязнения ОС формируется как сумма составляющих, представленных на рисунке 1.21.
Существующие методы расчета экологического ущерба подразделяют на методы прямого счета (метод контрольных районов, аналитический
метод, комбинированные методы) и метод косвенных оценок.
Метод контрольных районов – это метод определения значений
удельных ущербов. Он основан на сопоставлении результатов загрязнений
в исследуемом и контрольном (фоновом) районе Контрольный район выбирается в подобной близлежащей к исследуемой зоне, не подвергающейся антропогенной нагрузке, иногда, это тот же самый район до ввода в действие источника загрязнения.
Аналитический метод основан на использовании многофакторного
анализа взаимосвязей отдельных показателей источников и уровня загрязнения при антропогенной нагрузке. Процессы моделируют и с использованием различных методов математического анализа получают значения
удельных ущербов. На основе этой информации производится оценка
натуральных ущербов в денежном выражении.
132
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УЩЕРБ ОТ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ОС
Ущерб материальным
объектам:
– объектам производственного сектора;
– объектам потребительского сектора
Ущерб здоровью и
жизни населения:
– от повышенной заболеваемости населения;
– от потери трудоспособности;
– от повышенной
смертности
Ущерб природным ресурсам и
экосистемам и соответствующим отраслям:
– земельным ресурсам и сельскому хозяйству;
– лесным ресурсам и лесному
хозяйству;
– от загрязнения водоемов,
предназначенных для производственного и питьевого водоснабжения;
– рыбным ресурсам и рыбному
хозяйству;
– особо охраняемым рекреационным территориям, ресурсам
биоразнообразия
Рис. 1.21. Экономический ущерб от загрязнения окружающей среды
Комбинированный метод (комбинация метода контрольных районов
и аналитического метода) используется тогда, когда присутствует большое
число факторов воздействия. Оценка удельных ущербов осуществляется
на основе экспериментальных зависимостей, полученных аналитическим
методом и методом контрольных районов. То есть создаются методики, в
основе которых лежат эмпирические оценки удельных ущербов.
Например, для расчета экономического ущерба эмпирическим методом могут быть использованы два подхода: оценка ущерба на основе валовых выбросов или оценка ущерба на основе концентраций ЗВ. В первом
случае расчет проводится по сумме инградиентов. Во втором случае – по
отдельным инградиентам. Достоинством метода является достаточно высокая точность, недостатком – необходимость построения зон загрязнения
и трудность точного определения вклада каждого загрязняющего
вещества.
Косвенные методы. На практике, в том случае, если расчеты не требуют большой точности, используются укрупненные методики определения экономического ущерба, основанные на валовых выбросах ЗВ (Временная типовая методика…– М.,1986; Временная методика…– М., 1999).
Методика расчета экономического ущерба от загрязнения атмосферы
Укрупнённая оценка экономического ущерба (У) от загрязнения атмосферы, причиняемого годовыми выбросами в атмосферу, для любого
источника определяется по формуле
Уа = а а fа Ма,
(1.47)
где У – величина экономического ущерба ОС, руб./год;
133
 – нормативный экологический ущерб от выбросов в атмосферу,
руб./у.т (величина удельного ущерба от загрязнения ОС, руб./у.т);
 – безразмерная величина, характеризующая относительную опасность реципиентов, которые находятся в зоне активного загрязнения (0,05
   30), это поправка, учитывающая характер территории, на которую
осуществляется воздействие;
f – поправка, учитывающая характер рассеивания примеси в атмосфере.
Величина поправки зависит от активной высоты источника, скорости ветра
и скорости оседания веществ;
М – приведенная масса годового выброса, у.т/год.
Величина удельного ущерба ( ) от загрязнения атмосферы на момент
разработки методики была принята равной 2,4 руб./у.т; в начале 1990 г. за
счет индексации составляла 3,3 руб./у.т. В современных расчетах используются коэффициенты индексации, введенные для платежей за загрязнения ОС.
Коэффициент зоны активного загрязнения (параметр ) рассчитывается по формуле
n
Si
i ,
= 
(1.48)
So
i 1
где So – общая площадь зоны активного загрязнения;
i – табличное значение показателя относительной опасности загрязнения атмосферного воздуха в зависимости от типа территории (табл. 1.16);
Si – площадь i-ой части загрязненной территории.
Таблица 1.16
Значения показателя i в зависимости от типа территории
Территории
i
Территория курортов, заповедников
10
Пригородные зоны отдыха, садовые и дачные коопе8
ративы
Населенные места с плотностью населения n чел./га
(0,1 га/чел) n
Населенные пункты свыше 300 тыс. чел. Независимо
8
от плотности населения
Территории промышленных предприятий и узлов,
4
включая защитные зоны
Леса:
I группы
0,2
II группы
0,1
III группы
0,025
Пашни:
южная зона
0,25
центральная и южная Сибирь
0,15
другие территории
0,1
Сады и виноградники
0,5
Пастбища и сенокосы
0,05
134
Значение поправки f, учитывающей характер рассеивания загрязнителей в атмосфере, при скорости оседания менее 1 м/с (для газообразных
примесей и мелкодисперсных частиц с очень малой скоростью оседания)
рассчитывают по формуле
f = [100м/(60м +  h)]  [4м/с /(1м/с + u)],
(1.49)
где h – геометрическая высота источника, м;
 – поправка на тепловой объем факела выброса в атмосфере;
u – среднегодовое значение модуля скорости ветра на уровне флюгера,
м/с. Если значение u неизвестно, то оно принимается равным 3 м/с; в противном случае табличное значение Т и h умножаются на поправку
W = 4м/с / (1м/с + u).
(1.50)
Значение поправки  определяется по формуле
 = 1+ Т/75 °С,
(1.51)
где Т – среднегодовое значение разности температур в устье источника и
окружающей среде, °С.
Для частиц, оседающих со скоростью свыше 20 м/с, величина f принимается равной 10.
Для частиц, оседающих со скоростью 1–20 см/с, принимается
f = [100м/(60м +  h)]0,5  [4м/с/(1м/с + u)].
(1.52)
Величина f для этих частиц находится в пределах 0,89-4, а для частиц
оседающих со скоростью меньше 1 см/с – 1–0,08.
Скорость оседания продуктов горения в продуктах выброса при переработке нефти: диоксида серы, оксидов азота, углерода, углеводородов
по данным большинства исследователей лежит в пределах 0,001–1 м/с.
Приведенная масса годового выброса загрязнений в атмосферу (М),
у.т/год, рассчитывается с учетом количеств веществ, поступающих в атмосферу, и показателей их относительной агрессивности по формуле
n
M   Ai  mi
(1.53)
i 1
где, М – приведённая масса годового выброса источника, у.т/год;
mi – масса годового выброса i-го вещества, т/год;
Аi – показатель относительной агрессивности примеси i-го вида;
n – общее число примесей.
Коэффициент относительной агрессивности находится по
формуле:
Аi = аi   i i  i  i
(1.54)
где аi – показатель относительной опасности присутствия вредного вещества в воздухе, вдыхаемом человеком, у.т/т.
i – поправка на вероятность накопления i-го вещества в окружающей
среде;
i – поправка, характеризующая влияние вредного воздействия вещества на всех остальных реципиентов, кроме человека;
135
i – поправка, учитывающая вероятность вторичного попадания вредных веществ в атмосферу;
i – поправка, учитывающая вероятность образования из исходных
вредных веществ вторичных загрязнителей с более токсичными
свойствами.
Показатель относительной опасности находится по формуле:
аi = (60/ ПДКССi  ПДКРЗi )0,5,
(1.55)
где ПДКССi – среднесуточная предельно допустимая концентрация i-го вещества, справочная величина;
ПДКРЗi – предельно допустимое значение средней за рабочую смену
концентрации i-го вещества на территории рабочей зоны, справочная величина;
Пример. Определить эколого-экономический ущерб от загрязнения
атмосферы выбросами пыли углерода и сажи от точечного источника загрязнения, расположенного на территории промышленного предприятия,
если масса годового выброса взвешенных веществ (т) составляет 25 т/год,
нормативный экологический ущерб ()– 16,5 руб./у.т. Поправку f принять
равной 1.
Решение: расчёт эколого-экономического ущерба (У) выполняем по
формуле (1.47):
У =   f М,
где  – нормативный экологический ущерб, согласно условиям задачи, равен 16,5 руб./у.т;
 – показатель относительной опасности территории промышленного
предприятия равен 4 (табл. 1.16);
f – поправка, учитывающая характер рассеивания, равна 1;
М – приведённую массу выброса (у.т/год) рассчитываем по
формуле (1.53)
М = Аm,
где А – показатель относительной агрессивности пыли, равен 41,5 у.т/год
т – масса годового выброса пыли по условию задачи – 25 т/год.
Эти данные подставляем в формулу (1.47):
У = 16,5·4·1·41,5·25 = 68 475 руб.
Ответ: эколого-экономический ущерб от выбросов пыли углерода и
сажи в атмосферу точечным источником загрязнения, расположенным на
территории промышленного предприятия, за год составит 68475 руб.
Методика расчета экономического ущерба от загрязнения водоема
Экономический ущерб от сбросов в водные объекты рассчитывается
по формуле
Ув=ввМв,
(1.56)
где Ув – величина экономического ущерба от загрязнения водного объекта,
руб./год;
136
в – нормативный экологический ущерб (удельный ущерб), руб./у.т;
в – коэффициент экологической значимости, учитывающий категорию
водоёма (расположение на территории);
Мв – приведенная масса сброса загрязняющих веществ, у.т/год, она рассчитывается по формуле:
n
М в   Ai mi .
(1.57)
i 1
где Ai – показатель токсичности (относительной опасности) компонента
сточных вод, определяемый как величина, обратная значению ПДКi:
Ai=1/ПДКi
(1.58)
mi – масса годового сброса i-го вещества в водоём, у.т/год;
n – общее число примесей, сбрасываемых источником;
ПДКi – предельно допустимая концентрация примесей i-го вещества в
водоёме.
Показатели относительной опасности (Ai) компонентов сточных вод
приведены в Приложении 16.
Величина удельного ущерба (), принимается равной 443 руб./у.т.
Однако, как и в случае загрязнения атмосферы, для расчета ущерба от загрязнения водных объектов можно использовать коэффициенты индексации платежей за загрязнение атмосферы.
Значения коэффициентов экологической значимости (в) для различных водохозяйственных объектов принимают по справочным данным.
Для определения приведенной массы (М) годового сброса используется
ПДК веществ в водных водоемах рыбохозяйственного назначения
Пример. Определить приведенную массу ЗВ, поступивших в Иркут
(Иркутская обл.), и годовой экономический ущерб от загрязнения реки, если Предприятие сбрасывает за год 2 т нефтепродуктов, 340 кг соединений
меди, 120 кг соединений никеля и 1150 кг фенолов. Нормативный экологический ущерб принять равным 443 руб./у.т.
Решение: Мв, – приведенную массу сброса ЗВ (сумму приведенной
массы всех компонентов сброса) рассчитываем по формуле (1.57)
n
М в   Ai mi .
i 1
Для этого сначала рассчитываем показатель токсичности для каждого компонента сброса по формуле (1.58)
Ai=1/ПДКр.х.i .
ПДКр.х. соединений находим по справавочнику.
Aн = 1/0,05 = 20;
ACu = 1/0,001 = 1000 = 1;
ANi= 1/0,01 = 100 = 0,1;
Aф = 1/0,001 = 1000 = 1.
Приведенная масса для каждого компонента составит в у.т/год
Мн = 20 · 2 = 40;
МCu = 1 · 0,34 =0,34;
МNi= 0,1 · 0,12 = 0,012;
Мф =1 · 1,150 =1,150.
Приведенная масса всего сброса будет равна
137
Мв = 40 + 0,34 + 0,012 + 1,150 = 41,502 у.т/год.
Экономический ущерб (Ув) от выбросов в р. Иркут рассчитываем по
формуле (1.56):
Ув=ввМв,
где в – нормативный экологический ущерб, согласно условиям задачи, равен 443 руб./у.т;
в – коэффициент экологической значимости, учитывающий категорию водоёма для Иркутской области равен 0,15;
Мв – рассчитанная нами, равна 41,502 у.т/год.
Решаем уравнение
Ув = 443 · 0,15 · 41,502 = 1,601руб./год.
Ответ: Приведенная масса ЗВ, сбрасываемых в р. Иркут, составляет
41,502 у.т/год, экологический ущерб от сброса – 1,601 руб./год.
Экономический ущерб от загрязнения поверхности земли определяют исходя из относительной ценности земельных ресурсов и массы
годового выброса веществ (т/год), попадающих на поверхность земли.
Показатель, характеризующий относительную ценность земельных
ресурсов (q), имеет следующие значения:
для районов полесья суглинистых почв
0,5
для районов лесостепи
0,7
для черноземных почв
1,0
для орошаемых сельскохозяйственных угодий
2,0.
Удельный ущерб определяется в зависимости от типа отходов: промышленные, бытовые, с/х, токсичные, нетоксичные.
Класс токсичности отходов определяется в соответствии с ФККО.
Если отсутствует определение токсичности, используется индекс токсичности (К). Он рассчитывается для каждого компонента ЗВ как отношение
ПДК в почве (мг/кг) к сумме коэффициента растворимости вещества в воде и содержания данного компонента в общей массе отходов (т/т). Из ведущих компонентов (1, 2, 3,…n) выбираются три, например, К1,К2, К3,
имеющие минимальное значение К, при условии, что 2К1 ≥ К3.
Суммарный индекс токсичности К∑ определяется по формуле
К∑ = (1/ n2)∑Кi.
(1.60)
В зависимости от величины К определяют класс токсичности ЗВ:
К < 2 – I класс токсичности (чрезвычайно опасные);
2 ≤ К < 16 – II класс токсичности (высокоопасные);
16,1 ≤ К < 30 – III класс токсичности (умеренно опасные);
30 ≤ К < 16 – IV класс опасности (малоопасные).
В случае отсутствия ПДК ЗВ в почве определение класса токсичности вещества проводится по показателю ДЛ50 для каждого компонента
смеси. В этом случае суммарный индекс токсичности рассчитывается как
отношение десятичного логарифма ДЛ50 к сумме: коэффициента растворимости, содержания компонента в общей массе отходов и 0,1 (коэффици138
ент летучести). При этом выбирается не более трех компонентов смеси,
имеющих наименьшее значение К, при условии, что К1 < К2 < К3 и
2К1 ≥ К3. Индекс суммарной опасности будет иметь следующие значения:
К < 1,3 – I класс токсичности (чрезвычайно опасные);
1,3 ≤ К < 3,3 – II класс опасности (высокоопасные);
3,3 ≤ К < 10 – III класс опасности (умеренно опасные);
К > 10 – IV класс опасности (малоопасные).
Степень загрязнения земель химическими веществами характеризуется пятью уровнями:
– допустимый – не более ПДК
– низкий – 1000–2000 мг/кг
– средний – 2000–3000 мг/кг
– высокий – 3000–5000 мг/кг
– очень высокий – >5000 мг/кг
В зависимости от степени загрязнения земель химическими веществами вводятся соответствующие коэффициенты пересчета, представленные в (табл. 1.17).
Таблица 1.17
Коэффициенты Кв для расчета размеров ущерба в зависимости
от степени загрязнения земель химическими веществами
Уровень загрязнения земель
1
2
3
4
5
Степень загрязнения земель
допустимая
слабая
средняя
сильная
очень сильная
Кв
0
0,3
0,6
1,5
2,0
Укрупненная оценка ущерба от загрязнения земель определяется в
зависимости от ценности земель Ц (оценивается, например, по стоимости
освоения земель) и площади изымаемого участка S, с учетом региональных
особенностей и степени опасности загрязнения.
Нормативы стоимости освоения земель в некоторых регионах и поправочные коэффициенты для особо охраняемых территорий в справочной литературе.
При определении стоимости сельскохозяйственных земель вводятся
коэффициенты пересчета нормативов их стоимости от периода восстановления (табл. 1.18).
Экономический ущерб от ухудшения и разрушения почв и земель
под воздействием антропогенных нагрузок происходит за счет:
– деградации почв и земель;
– загрязнения почвы химическими веществами;
– захламлением земель несанкционированными свалками и
отходами.
Величина ущерба рассчитывается в зависимости от типа
воздействия.
139
Таблица 1.18
Коэффициенты Кn* пересчета нормативов стоимости сельскохозяйственных
земель Нс в зависимости от периода их восстановления
Продолжительность
периода восстановления, год
1
2
3
4
5
6-7
Коэффициент
пересчета
Кn
0,9
1,7
2,5
3,2
3,8
4,6
Продолжительность
периода восстановления, год
8–10
11–15
16–20
21–25
26–30
31 и более
Коэффициент пересчета
Кn
5,6
7,0
8,2
8,9
9,3
10,0
Примечание: *Кn приравнивается к коэффициентам пересчета теряемого ежегодно дохода (Постановление Совета Министров Правительства РФ от 28.01. 1993 г.)
Величина предотвращенного в результате природоохранной деятельности ущерба от деградации почв и земель рассчитывается по
формуле
Упрд = Нс ·S ·Кэ ·Кп ,
(1.61)
где Упрд – величина предотвращенного в результате природоохранной деятельности ущерба от деградации почв и земель на рассматриваемой территории за отчетный период времени, тыс. руб./год;
Нс – нормативная стоимость земель, тыс. руб./га;
S – площадь почв и земель, сохраненная от деградации за отчетный период времени в результате природоохранных мероприятий, га;
Кэ – коэффициент экологической значимости территории;
Кп – коэффициент для особо охраняемых территорий.
Величина предотвращенного ущерба от загрязнения земель химическими веществами оценивается по формуле
Упрх = ∑ (Нс ·Si ·Кэ ·Кп ) ·Кхn,
(1.62)
где Упрх – величина предотвращенного в результате природоохранной деятельности ущерба от загрязнения земель загрязняющим веществом (i =
1,2,3…n) за отчетный период времени, тыс. руб./год;
Нс – нормативная стоимость земель, тыс. руб./га;
Si – площадь земель, на которой удалось предотвратить загрязнение
химическим веществом в отчетном году, га;
Кэ – коэффициент экологической ситуации и экологической значимости территории;
Кп – коэффициент для особо охраняемых территорий;
Кхn – повышающий коэффициент за предотвращение (ликвидацию) загрязнения земель несколькими (n) химическими веществами. Он определяется как
Кхn = 1+ 0,2(n –1) при n ≤ 10
Кхn = 3
при n > 10
140
Размер предотвращенного ущерба в результате природоохранной
деятельности от захламления земель несанкционированными свалками
определяется по формуле
Упрс = ∑ (Нс ·Si ·Кэ ·Кп ),
(1.63)
где Упрс – величина предотвращенного в результате природоохранной деятельности ущерба от захламления земель i-ой категорией отходов
(i = 1,2,3…n) за отчетный период времени, тыс. руб./год;
Si – площадь земель, которые удалось предотвратить от захламления
отходами i-го вида за отчетный период времени, га.
Общая величина предотвращенного ущерба (Упред) от ухудшения и
разрушения почв и земель в рассматриваемом районе за отчетный период
времени определяется суммированием всех видов предотвращенных
ущербов по формуле
Упред = Упрд + Упрх + Упрс + Упрj,
(1.64)
где Упрj – любой другой вид предотвращенного ущерба от ухудшения и
разрушения почв в рассматриваемом районе за отчетный период времени,
тыс. руб./год.
Пример. Оценить экономический ущерб от загрязнения земель отходами предприятия, расположенного в Иркутской области. Предприятие
для размещения отходов за 20 лет использовало площадь 5,59 га. Почвы
полигона солонцы мелкие и корковые, солончаковые. Для размещения отходов использованы земли, не имеющие большой ценности (категория
прочие), а глубина загрязнения земель больше 150 см.
Решение: экономический ущерб от загрязнения поверхности земли
рассчитываем по формуле (1.62)
Уотх. = Нс ∙ S ∙ Kэ ∙ Кос ∙ Кп ,
Определяем значения параметров в формуле:
Нс – норматив стоимости земель (солонцы мелкие и корковые, солончаки), использованных под размещение отходов по Иркутской обл. равен 75 млн руб./га);
S – площадь почв и земель, деградировавших за расчетный период
времени по условию задачи – 5,59 га;
Kэ – коэффициент экологической ситуации и значимости территории
для Восточной Сибири для почвы равен 1,1;
Кп – коэффициент для особо охраняемых территорий равен 1,0;
Кз – коэффициент в зависимости от глубины загрязнения земель
равен 2.
Найденные значения подставляем в уравнение
Уотх. = (75 · 5,59 · 1,1 · 1,0 · 2) / 20 лет = 46,12 млн руб./год.
Ответ: Экономический ущерб от загрязнения поверхности земли
действующим предприятием составляет 46,12 млн руб./год.
141
1.10. Мониторинг и управление рисками
Управление риском состоит в заблаговременным предвидении (прогнозе) вызывающих риск опасностей, выявлении влияющих факторов,
принятии мер по его снижению путем целенаправленного изменения этих
факторов с учетом эффективности применяемых мер. Оно включает систему мероприятий, осуществляемых как до проявления негативного события, так и после его реализации. Как правило, под управлением рисков
понимают разработку и обоснование оптимальных программ деятельности,
призванных эффективно реализовать решения в области обеспечения безопасности. Главный элемент такой деятельности – процесс оптимального
распределения ограниченных ресурсов на исключение или снижение различных видов риска с целью достижения такого уровня безопасности
населения, организации и окружающей среды, какой только возможен с
учетом экономических и социальных факторов.
Управлять риском – это значит:
 выявлять, изучать, нейтрализовать или уменьшать источники
опасности;
 осуществлять систематический мониторинг и прогнозировать сценарии развития опасных событий;
 предотвращать, локализовать и устранять отрицательные последствия опасных событий.
Проводя анализ пожарной опасности объекта защиты, нужно сначала
определить и проанализировать все пожарные риски, присущие данному
объекту, затем оценить их текущие значения, определить допустимые значения всех пожарных рисков. После этого следует подобрать или разработать методы и технологии управления каждым риском и использовать их,
обеспечив тем самым требуемый уровень безопасности объекта защиты.
Для управления рисками создаются сиcтемы мониторинга и производственного контроля.
Под мониторингом понимается определенная система наблюдения (а
также оценки и прогноза) состояния и развития природных, техногенных,
социальных процессов и явлений. Он заключается в слежении за состоянием определенных структур, объектов, явлений и процессов, а его результаты используются для предупреждения о создающихся опасностях, угрозах
и критических ситуациях и обеспечения органов управления информационной поддержкой для подготовки и принятия управленческих решений по
изменению в нужном направлении состояния и развития системы, процесса или явления. Термин «мониторинг» в теории и практики защиты
окружающей среды, получил распространение после Стокгольмской конференции ООН по окружающей среде (1972 г.).
Применительно к потенциально опасным объектам мониторинг это
постоянный сбор информации, наблюдение и контроль за объектом, включающий процедуры анализа риска, изменение параметров технологическо-
142
го процесса на объектах, выбросов вредных веществ, состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях.
Данные мониторинга и информация о различных процессах и явлениях служат основой для анализа риска и прогнозирования. Цель прогнозирования чрезвычайно ситуации является выявление ее возникновения,
возможно места, масштаба и последствий для населения окружающей
среды.
Существует большое число видов мониторинга, различающихся по
учитываемым источникам и факторам антропогенных воздействий, откликом компонентов биосферы на эти воздействия, методом наблюдений
и т. д.
Среди современных методов мониторинга наиболее эффективным с
точки зрения прикладной техносферной рискологии является биотестирование и биоиндикация.
143
Раздел 2. Современные методы мониторинга:
биоиндикация и биотестирование
В настоящее время при оценке состояния окружающей среды ведущая роль отводится физическим и химическим методам экологического
контроля. Их сущность сводится к сравнению загрязнения отдельных компонентов природных комплексов с ПДК или ПДУ. Однако существующие
системы нормативов не обеспечивают экологическую безопасность экосистем. Действующая сегодня в практике природопользования регламентация антропогенного воздействия на природную среду приводит к тому, что
экосистема даже в идеальных случаях контроля часто подвергается чрезмерным нагрузкам. При выявлении загрязненных зон аналитический подход является приоритетным, но в практике более широкомасштабных исследований -оценки экологического состояния среды – он имеет ряд недостатков. Кроме указанного выше, а также высокой стоимости получения
репрезентативных данных, к недостаткам относятся:
– невозможность учета в практической деятельности синергического
и антагонистического эффектов поллютантов;
– неразрешимость проблемы оценки влияния на токсичность или
иные лимитирующие свойства поллютантов разнообразных природных
факторов;
– невозможность получения информации о вторичных эффектах действия поллютантов, вызванных их накоплением и трансформацией в различных звеньях экосистем.
Изучение последствий антропогенного воздействия на окружающую
среду невозможно без применения приемов биологической индикации, которая дает прямую информацию о реакции организмов на стрессорные
факторы.
2.1. Биоиндикация
Биоиндикация – это определение биологически значимых нагрузок
на основе реакций на них живых организмов и их сообществ. В полной мере это относится ко всем видам антропогенных загрязнений
Основой задачей биоиндикации является разработка методов и критериев, которые могли бы адекватно отражать уровень антропогенных
воздействий с учетом комплексного характера загрязнения и диагностировать ранние нарушения в наиболее чувствительных компонентах
биотических сообществ. Организмы или сообщества организмов, жизненные функции которых тесно коррелируют с определенными факторами
среды и могут применяться для их оценки, называются биоиндикаторами.
Существует два основных вида биоиндикации: пассивная и активная.
Пассивная биоиндикация - исследование у свободноживущих организмов видимых или незаметных повреждений и отклонений от нормы,
являющихся признаками неблагоприятного воздействия.
144
Активная индикация или биотестирование – исследование тех же
воздействий в стандартных условиях на наиболее чувствительные к данному фактору тест-организмы. Под биотестированием обычно понимают
процедуру установления токсичности среды с помощью тест-объектов –
специально отобранных и выращиваемых живых организмов, сигнализирующих об опасности независимо от того, какие вещества и в каком сочетании вызывают изменения их жизненно важных функций.
Методами биоиндикации и биотестирования определяется присутствие в окружающей среде того или иного загрязнителя по наличию или
состоянию определенных организмов, наиболее чувствительных к изменению экологической обстановки, т. е. обнаружение и определение биологически значимых антропогенных нагрузок на основе реакции на них живых
организмов и их сообществ. Таким образом, применение биологических
методов для оценки среды подразумевает выделение видов животных или
растений, чутко реагирующих на тот или иной тип воздействия. Методами
биоиндикации с использованием подходящих индикаторных организмов в
определенных условиях может осуществляться качественная и
количественная оценка (без определения степени загрязнения) эффекта антропогенного и естественного влияния на окружающую среду.
Преимуществом методов биоиндикации и биотестирования перед
физико-химическими методами является интегральный характер ответных
реакций организмов, которые:
– суммируют все без исключения биологически важные данные об
окружающей среде и отражают ее состояние в целом;
– выявляют наличие в окружающей природной среде комплекса загрязнителей;
– позволяют судить о степени вредности тех или иных веществ для
живой природы и человека;
– дают возможность контролировать действие многих синтезируемых человеком соединений;
– в условиях хронической антропогенной нагрузки могут реагировать на очень слабые воздействия в силу аккумуляции дозы;
– фиксируют скорость происходящих в окружающей среде
изменений;
– указывают источники поступлений и места скоплений различного
рода загрязнений в экологических системах и возможные пути попадания
этих веществ в организм человека;
– помогают нормировать допустимую нагрузку на экосистемы, различающиеся по своей устойчивости к антропогенному воздействию, так
как одинаковый состав и объем загрязнений может привести к различным
реакциям природных систем в разных географических зонах;
– делают необязательным применение дорогостоящих, трудоемких
физических и химических методов для измерения биологических параметров.
145
Живые организмы постоянно присутствуют в окружающей человека
среде и реагируют на кратковременные и залповые выбросы токсикантов,
которые может не зарегистрировать автоматизированная система контроля
с периодическим отбором проб на анализы.
Основные этапы развития методов биоиндикации
Становление биоиндикации шло параллельно с развитием биологии.
Ещё в античные времена встречались указания на возможность оценки
свойств почв и степени их увлажненности по состоянию растительного покрова. В XIX вв. развивалось учение о связи растительности с условиями
местообитания (работы А. Гумбольдта).
Первые схемы растений-индикаторов горных пород были составлены А. П. Карпинским в конце XIX в., выделено новое направление учения
о комплексных индикаторах - растительных сообществах. В начале XX в.
биоиндикаторы широко использовались при изучении сельскохозяйственных угодий, климата, горных пород, ареалов грунтовых вод, поиске полезных ископаемых (работы Ф. Клементса, Л.Г. Раменского, В.Н. Сукачева,
Б.В. Виноградова и др.).
Развитие природоохранной индикации началось со второй половины
XX в. В начале 60-х гг. сформировалось понятие рекреационной дигрессии
– изменения природной среды в местах массового отдыха, началось
использование лишайников при оценке загрязнения атмосферного воздуха;
в 70-е гг. исследовалось влияние выпаса на травостои. В конце XX в.
существенно возрос интерес к решению экологических проблем, были
установлены и, широко используются в настоящее время группы видовиндикаторов различных антропогенных воздействий – эвтрофирования
водных объектов химического загрязнения почв, влияния на биоту рекреационной нагрузки, воздействия на живые организмы приоритетных поллютантов, в том числе ксенобиотиков.
В качестве индикаторов антропогенного воздействия изучены
нарушения репродуктивных функций, динамика численности и
изменения структуры популяций, видового разнообразия, изменение
микробиологической активности почв и многие другие показатели. В
настоящее время биоиндикация загрязнений находит все большее применение в области охраны окружающей среды и рационального природопользования.
Экологические основы биоиндикации
Известно, что все живые организмы предъявляют к условиям местообитания определенные требования. Они были выработаны в процессе
развития вида и определяют его существование в условиях соответствующей экологической ниши. На живой организм всегда действует совокупность экологических факторов. Широко распространено разделение факторов на абиотические (физико-географические: факторы экотопа – климатические, эдафические, орографические, химические и т. д.) и биотические
(фитогенные, зоогенные, антропогенные и т. д.).
146
Все биологические системы – будь то организмы, популяции или
биоценозы – в ходе своего развития приспособились к комплексу условий
местообитания. Каждый организм обладает генетически закрепленным физиологическим порогом толерантности (выносливости) к определённому
фактору, в пределах которого этот фактор является для него переносимым.
Реакция организма, его угнетение или процветание зависит от степени воздействия фактора, т. е. каждый вид приспособлен к определенной
интенсивности каждого экологического фактора и к определенному диапазону его изменчивости.
Согласно «закону минимума» Ю. Либиха и «закону толерантности»
Шелфорда, существование вида определяется лимитирующими факторами
в области пессимума в максимальных и минимальных значениях. Вблизи
точек максимума и минимума лежат сублетальные величины экологического фактора, а за пределами зоны толерантности – летальные.
Оптимальное значение фактора определить трудно, поэтому принято
говорить о зоне оптимума, при котором наблюдается наивысшая продуктивность вида.
Условия среды, выходящие за пределы оптимальной зоны, называются экстремальными и составляют зону угнетения. За пределами зоны
толерантности лежат летальные значения, вызывающие гибель организма
(рис. 2.1).
(2)
(1)
(3)
Рис. 2.1. Схема влияния экологического фактора
Диапазон действия (или зона толерантности) ограничен крайними
пороговыми значениями (точки минимума (1) и максимума (3)). Точка (2),
соответствующая наилучшим показателям жизнедеятельности, – это точка
оптимума.
147
Физиологический диапазон толерантности обычно неодинаков для
разных стадий развития организма и для всех особей данной популяции.
В природе существуют отличающиеся по присутствию и размерам от
физиологических (потенциальных) диапазонов толерантности экологические диапазоны присутствия (экологической потенции), отражающие фактическую реакцию организма на воздействия всех факторов среды.
Физиологическая толерантность и экологическая потенция организма определяют его индикаторную ценность. В результате каждая биологическая система (организм, популяция, биоценоз) характеризует зависящее
от времени воздействие на нее факторов среды – как природных, так и измененных человеком (антропогенных).
На неблагоприятные условия среды живые организмы реагируют
определенными действиями или изменением состояния, которые определяют выживание вида. Существуют два основных способа преодоления
неблагоприятных воздействий: их избегание и приобретение выносливости. Первый преимущественно используется животными, обладающими
подвижностью. Он представляет собой различного рода передвижения из
неблагоприятных условий в благоприятные и включает различные миграции, таксисы и т. д. Большинство растений лишено такой возможности.
Своего рода «пассивное» их передвижение связано с распространением
семян и заселением местообитаний, пригодных для произрастания. Поэтому основной стратегией жизни растений является адаптация к неблагоприятным условиям за счет выработки различных приспособлений (за счет
изменения строения, процессов жизнедеятельности и т. д.), обеспечивающих нормальное функционирование организмов.
Потребности организмов, развивающихся в составе сообществ, отличаются от потенциальных требований, которые предъявляет вид к факторам внешней среды вне биоценоза. В экологии существует понятие о фактическом (синэкологическом) и потенциальном (аутэкологическом) оптимумах. Таким образом, в условиях конкурентной борьбы в составе сообщества распространение вида зависит во многом от его
конкурентоспособности и возможности (или невозможности) реализовать
свои потребности в выборе условий местообитания.
Стресс и факторы, вызывающие его у организмов
Стресс – это состояние критической нагрузки, которое проявляется в
виде специфического синдрома, который складывается из неспецифических изменений внутри биологической системы. Стресс можно разделить
на два различно действующих типа. Эустресс характеризуется физиологическими адаптивными реакциями, которые вызываются в организме биоэнергетическими процессами, когда в критических ситуациях живому существу необходимо приспособиться к изменившимся условиям среды.
Дистресс означает патогенные процессы, возникающие, как правило,
при постоянных нагрузках или усилиях, которые индивид не в состоянии
регулировать короткое или длительное время. В какой мере тот или иной
148
стрессор (фактор, вызывающий стресс) обусловливает эустресс или дистресс, зависит от многочисленных факторов, например, от экзогенного сочетания раздражителей и от внутреннего состояния организма.
От биотических стрессоров, воздействующих на биологические системы в форме хищничества, инфекции и конкуренции, четко отличаются
абиотические, включающие слишком высокие или слишком низкие температуры, избыток или недостаток воды, экстремальное облучение, множество химических веществ, сильные ветры, крайние значения атмосферного
давления, шума, магнитных и электрических воздействий.
В естественных условиях организмы часто подвергаются воздействию различных абиотических и биотических стрессоров. К ритмически
повторяющимся экстремальным условиям среды, например, холоду, засухе, жаре, многие организмы приспособились путем изменения активности
(спячка, анабиоз), что делает их устойчивыми к стрессу. Другие организмы
могут уклоняться от воздействия экстремальных условий при помощи специфических приспособлений (избегание стресса) – это глубокое укоренение, уход в другие зоны обитания.
Ход адаптации, т. е. приспособления к долго действующим
экстремальным условиям среды показан на рис. 2.2.
Рис. 2.2. Характер адаптации к долго действующим
экстремальным условиям среды
Опасность антропогенных стрессоров состоит, прежде всего, в том,
что биологические системы недостаточно адаптированы к ним. Антропогенные стрессоры создаются с такой скоростью, что эти системы не успевают активизировать адаптационные процессы. Многие антропогенные
факторы среды потому и становятся опасными для живого (стрессорами),
что они крайне отличны по величине, интенсивности, продолжительности
и моменту воздействия от той обычно существующей в природе нормы, к
которой адаптированы биологические системы. В результате они часто
влияют на диапазон толерантности, что нередко приводит к превышению
допустимой нагрузки на организмы и к распаду биологической системы.
Биоиндикаторы, их чувствительность. Объекты биоиндикации
149
Биоиндикаторами могут быть живые организмы, обладающие
хорошо выраженной реакцией на внешнее воздействие: различные виды
бактерий, водорослей, грибов, растений, животных и т. п. Существенным
свойством биоиндикаторов является чувствительность. Проявление реакции организма при незначительных отклонениях характеризуется как ранняя индикация. Часть видов, наоборот, накапливает воздействия без быстрого проявления. Такие биоиндикаторы называются аккумулятивными.
Если биоиндикатор реагирует значительным отклонением жизненных
проявлений от нормы, то он является чувствительным биоиндикатором. В
зависимости от времени развития индикационных реакций можно выделить 6 типов чувствительности (рис. 2.3):
Рис. 2.3. Типы чувствительности биоиндикатора: Ст – интенсивность воздействия
стрессора; ч – величина показателя чувствительности.
I тип: дает одноразовую реакцию спустя некоторое время и тут же
теряет чувствительность.
II тип: как и в первом случае, реакция сильная и внезапная, длится
определённое время, затем резко исчезает.
III тип: сохраняет постоянную чувствительность в течение длительного времени.
IV тип: после немедленной сильной реакции наблюдается ее сначала
быстрое, а затем более медленное затухание.
V тип: при появлении нарушающего воздействия реакция нарастает
до максимума, а затем постепенно затухает.
VI тип: реакция V типа неоднократно повторяется.
150
К чувствительным биоиндикаторам относятся лишайники, мхи, почвенные и водные микроорганизмы (водоросли, бактерии, микроскопические грибы).
В роли биоиндикаторов могут быть использованы пыльца растений,
хвоя сосны обыкновенной и др.
Среди животных также выделяются группы организмов, положительно или отрицательно реагирующие на различные формы антропогенной трансформации среды (ракообразные, хирономиды, моллюски, личинки ручейников, поденок, веснянок и др.).
Чувствительными биоиндикаторами могут служить как отдельные
процессы в клетке и организме (изменение ферментативной активности,
изменение в пигментном комплексе), так и морфологические изменения
(изменения формы и размера листовой пластинки, уменьшение продолжительности жизни хвои).
Важной характеристикой любого индикатора является его достоверность. Единых общепринятых способов оценки достоверности не разработано. В ботанических и геоботанических исследованиях с этой целью используются различные шкалы, оценивающие степень сопряженности (совместной встречаемости) индикатора и объекта индикации.
Одним из широко распространенных методов биоиндикации является метод эталонов. Суть его заключается в сравнении изучаемых экосистем
с некоторой фоновой, принятой за образец по интересующим параметрам.
Метод особенно актуален при индикации загрязнений, когда сравнение ведется с природными показателями и характеристиками, не затронутыми антропогенным воздействием.
В биоиндикации чрезвычайно важен правильный выбор биоиндикатора. При биоиндикации загрязнений наилучшим индикатором считается
организм, показывающий линейную корреляцию между уровнем загрязнения среды и содержанием (аккумуляцией) загрязнителя и/или реакцией организма.
Основные требования, предъявляемые к организмам, используемым
в целях биоиндикации, можно суммировать следующим образом:
 присутствие объектов биоиндикации в исследуемой экосистеме по
возможности в большом количестве и с однородными свойствами;
 широкое представительство организма – биоиндикатора в различных местах обитания и широкое географическое распространение; легкость идентификации и доступность в получении материала; отсутствие
сезонных отличий в доступности и использовании биоиндикатора;
 его относительная устойчивость к воздействию и накоплению
стрессора;
 наличие корреляции между реакцией организма и уровнем воздействия стрессора на экосистему.
151
Объектами биоиндикации, в зависимости от конкретных задач экологического исследования, могут выступать разные группы живых организмов - животные, растения и микроорганизмы.
Животные в этом качестве интересны как объект, физиологически
близкий человеку. По их реакциям можно предвидеть санитарные последствия загрязнений не только для природы, но и для людей.
Микроорганизмы – наиболее быстро реагирующие биоиндикаторы,
они также лучше всего подходят для экотоксикологических экспериментов
и расшифровки биохимических механизмов действия отдельных загрязнителей на живой организм.
Растениям отводится особое место при биоиндикаторной оценке состояния окружающей среды. В связи с автотрофным характером метаболизма растения очень чутко реагируют на загрязненность окружающей
среды, проявляя высокую чувствительность, особенно к действию газообразных токсикантов, а также тяжелых металлов.
В отличие от животных, растения, как наземные, так и многие пресноводные, прочно связаны со своим местообитанием, что облегчает задачу
учета факторов, действующих на растительный организм со стороны корневой системы, и позволяет широко использовать растения в целях фитоиндикации и контроля загрязненности как воздушной среды, так почвы и
гидросферы.
Вместе с тем, ввиду автотрофности и прикреплённости большинства
растений к субстрату, они являются важной составляющей любого биогеоценоза, в наибольшей степени подвергающейся воздействию локальных и
глобальных загрязнений, что также важно для их успешного применения в
целях биоиндикации.
Биоиндикация на различных уровнях организации живой материи
Биоиндикация может проводиться на различных уровнях организации живого: макромолекул, клетки, организма, популяции, сообщества и
экосистемы.
Обычно с повышением уровня организации биологических систем
возрастает и их сложность, так как одновременно усложняются и их связи
с окружающей средой. При этом биоиндикация на низших уровнях включается в биоиндикацию на высших уровнях. В то время как на низших
уровнях организации биологических систем преобладают прямые, специфические виды индикации, связанные с воздействием какого-либо определенного стрессора, на высших уровнях осуществляется косвенная биоиндикация.
Молекулярный уровень
Высокая степень сходства молекулярно-клеточной организации и
биохимических превращений у организмов на разных уровнях организации позволяет предположить, что ответные реакции разных организмов,
152
относящихся к одному семейству или роду, при действии токсических веществ на молекулярном уровне не будут существенно различаться.
На уровне организмов и экосистем воздействие стрессоров различимо благодаря появлению внешних симптомов повреждений. На клеточном
и субклеточном уровнях воздействие стрессоров чаще всего скрыто от
наблюдения. Для их обозначения используются понятия «физиологические
повреждения», «латентные повреждения», «тонкие повреждения». При
достижении определенных количественных параметров стрессора невидимые повреждения приводят к снижению продуктивности, появлению морфологической изменчивости или тератов (уродливых форм) и т. д. Если
необходимо своевременно предотвратить необратимое изменение, то раннее распознавание именно этих нарушений становится решающим, так как
изменение чувствительных биохимических и физиологических параметров
отражает очень незначительные концентрации стрессора.
За все процессы обмена веществ, в первую очередь, несут ответственность нуклеиновые кислоты (носители генетической информации) и
белки (ферменты и структурные элементы). Необходимо, чтобы эти макромолекулы функционировали с соответственной скоростью.
Регуляция обмена веществ осуществляется с помощью многочисленных ферментов, поэтому наиболее чувствительные из них могут быть важными индикаторами нарушений. Стрессоры, прежде всего, воздействуют
на активность и количество ферментов.
Для биоиндикации решающее значение имеют действия стрессоров
на следующие показатели обмена веществ: концентрация макромолекул
(например, изменяется количество ферментов); активность макромолекул
(например, ферментативную) - в целом отмечается увеличение их активности при низких концентрациях загрязняющих веществ и снижение – при
высоких; снижение энергетического баланса; нарушение процесса фотосинтеза; продуцирование веществ с защитными функциями (например,
пролина), увеличение концентрации сахарозы и фруктозы с целью самозащиты; преждевременное включение механизмов старения организма: характерным признаком является увеличение содержания гормонов, регулирующих созревание плодов, старение и опадение листвы и т. д. (этилен,
абсцизовая кислота и др.).
Клеточный уровень
1. Химический состав клетки
Аккумуляция вредных веществ. Поглощаемые организмом вредные
соединения могут быть либо преобразованы в ходе обмена веществ, либо
включены в общий метаболизм. Однако обычно большинство элементов
вредных веществ пригодно для использования лишь в небольших количествах и присутствует в незагрязненных организмах лишь в виде следов
(хлор, тяжелые металлы - свинец, кадмий, цинк).
Их аккумуляция выше естественного содержания может быть использована в качестве индикационного признака для определения уровня
153
стрессовой нагрузки. Например, обнаружена тесная связь между содержанием свинца в листьях растений и интенсивностью движения автотранспорта в городах.
2. Состояние органоидов
Индикаторными показателями являются:
– строение и состав биомембраны – бимолекулярной липоидной
пленки с белковыми слоями, отложенными с обеих ее сторон, которая
обеспечивает избирательную проницаемость и направленный транспорт
веществ внутрь клетки;
– изменение внутриклеточных структур – расширение цистерн эндоплазматического ретикулума;
– отложение кристаллических включений в хлоропластах;
– состояние лизосом (нарушение их стабильности приводит к активизации гидролитических ферментов, выходу в цитоплазму, цитолизу);
– изменения размеров клетки – уменьшение клеток эпидермиса
листьев:
– плазмолиз – отслаивание плазмы от клеточной стенки.
3. Хромосомные нарушения
Загрязняющее вещество может непосредственно влиять на генетический материал или вызывать различного рода мутации. Подобные
нарушения выявляются при проведении специальных исследований.
Биоиндикация на молекулярном и клеточном уровне в целях ранней
диагностики необходима в областях с загрязненностью от низкой до средней, где видимые повреждения организмов не проявляются.
Организменный уровень
К биоиндикационным показателям организменного уровня относятся:
– изменение окраски листьев (или определённых их участков) у растений и тела животных («индустриальный меланизм» или «меланизм
крупных городов»);
– изменения размеров растений, расположения и размеров их органов, аномальная конфигурация листьев, деформация, увеличение или
уменьшение частей цветка, сокращение количества плодовых тел у грибов;
– снижение темпов роста животных их размеров, интенсивности питания, характера дыхания, изменение плодовитости, поведения, нарушение
процессов онтогенеза: течение линек у насекомых, уменьшение доли окукливающихся гусениц и вылета имаго, сокращение продолжительности
жизни.
Популяционный и видовой уровень
В качестве индикационных используются показатели роста популяции, распределения и обилия особей (особенно ценны при оценке состояния популяции оседлых видов при изучении градиента загрязнения). В
индикаторных целях можно использовать и такие показатели, как рост и
структура популяции (возрастная, половая, генеративная). В биоиндика154
торных целях используются количественные показатели развития популяции (численность, биомасса) и их динамика.
Природные популяции обычно состоят из нескольких экотипов –
групп особей, приспособленных к разным условиям среды. Экотипы способствуют выживанию популяции при изменении условий местообитания.
Популяции многих видов включают экотипы с высокой устойчивостью к
определенным антропогенным воздействиям. При антропогенном воздействии происходит распространение устойчивых, вытеснение ими чувствительных экотипов.
Антропогенные стрессоры воздействуют на характер распространения растений и животных. Так, изменяются ареалы растений, в частности,
при возрастании нагрузки на ландшафт.
Сокращаются ареалы одних растений, расширяются других – более
приспособленных к изменившимся условиям.
Биоценотический уровень
В качестве биоиндикационных используются такие характеристики
биоценоза, как общая численность, видовое богатство и разнообразие, видовая структура, экологическая структура (спектры жизненных форм, биотопических групп), а также их изменение во времени. Так, антропогенное
воздействие любой природы сопровождается заменой специализированных видов сообщества на эврибионтные. Дальнейшее усиление нагрузки
ведет к тому, что в сообществе сохраняются в основном рудеральные и синантропные виды (изменение спектра биотопических групп).
Экосистемный уровень
Среди различных показателей экосистем для биоиндикации представляют интерес трофическая структура и сукцессионные изменения. Изменения трофической структуры выражаются в нарушении соотношения
между блоками продуцентов, консументов, редуцентов.
В целом, нарушения среды на биоценотическом и экосистемном
уровнях приводят к упрощению структуры сообществ и экосистем и нарушению внутренних связей (между видами, экологическими группами, блоками экосистемы и т. д.), т. е. механизмов саморегуляции сообществ и экосистем.
Биосферный уровень
На этом уровне индикаторными показателями являются глобальные
изменения водных и наземных экосистем, связанные, в частности, с потеплением климата, фоновым загрязнением среды, масштабной эвтрофикацией и т. д.
Для наиболее объективной оценки состояния окружающей среды используется метод комплексной биоиндикации, который заключается в использовании комбинации фито- и зооиндикаторов на разных уровнях организации, что позволяет определить изменения в экосистемах на ранних
стадиях, когда они еще не проявляются морфологическими и структурными изменениями, а также выявить степень устойчивости и реакцию экоси155
стем на воздействие человека, прогнозировать возможные нарушения и
принимать меры по их предотвращению.
Биоиндикация состояния воздушной среды
Одним из наиболее распространенных видов загрязнений природной
среды являются выбросы в атмосферу токсичных газообразных соединений. Основными из них считаются: двуокись серы, окись углерода, фтористый водород, сероводород, окислы азота, хлористый водород и др. Поступление их в атмосферу связано с деятельностью различных предприятий, сжиганием мусора и выбросами автотранспорта.
Экологические последствия загрязнения атмосферного воздуха обусловлены воздействием газообразных соединений, проникающих в организм, и выпадением кислотных осадков, образующихся при соединении
токсикантов с водой.
Хорошими индикаторами загрязнения воздушной среды являются
растения, поскольку они в большей степени поражаются загрязненным
воздухом и сильнее реагируют на те концентрации большинства вредных
примесей, которые у людей и животных не оставляют видимых явлений
отравления. Действие газовых поллютантов на растения зависит от вида
вредных веществ, концентрации загрязняющих веществ, длительности
воздействия, относительной восприимчивости видов растений к действию
газов и стадии физиологического развития, в которой находится растение в
момент воздействия вредных веществ.
Первые нарушения в анатомическом строении прослеживаются в
строении хлоропластов. В дальнейшем отмечаются разрушение цитоплазмы и сжимание клетки. Выделяют три стадии повреждений хвои ели и
сосны: повреждаются только хлоропласты, повреждаются и другие органеллы, органеллы исчезают или превращаются в бесструктурную массу.
Интенсивность воздействия кислотных осадков зависит от смачиваемости поверхности растений. Степень повреждения фитомассы изменяется в зависимости от видовой принадлежности.
При биоиндикационных исследованиях и анализе реакции организма
на воздействие загрязнения воздуха следует различать газоустойчивость и
газочувствительность растений.
Газоустойчивостъ – способность сохранять свойственные организму
процессы жизнедеятельности и семенного воспроизводства в условиях загрязнения газами и парами атмосферного воздуха. Уровень газоустойчивости вида или особи оценивается по предельным концентрациям токсичного
вещества, которые не вызывают функциональных и структурных нарушений в организме в период наивысшей физиологической активности и чувствительности к действующим атмосферным примесям.
Газочувствительность – реакция организма на воздействие загрязняющего вещества в определённый период его развития. В биоиндикацион-
156
ных исследованиях необходимо учитывать систематическую принадлежность видов и изменение степени их газоустойчивости.
В качестве биоиндикационных признаков можно использовать различные специфические и неспецифические признаки.
Неспецифическая индикация аэротехногенного загрязнения может
проводиться по различным биохимическим и физиологическим реакциям.
Основными индикаторными признаками, отражающими стрессовую
нагрузку, являются:
– изменение активности ферментов;
– разрушение пигментов в листьях растений под действием аэротехногенного загрязнения. Хорошо изучено снижение количества хлорофилла, прежде всего хлорофилла «а». В качестве индикатора используется изменение соотношения хлорофилл «а»/хлорофилл «б»;
– изменение количества и соотношения каротиноидов. При воздействии SO2 увеличивается содержание лютеина и уменьшается количество
р-каротина;
– преждевременное появление гормонов старения - этилена и абсцизовой кислоты;
– изменение минерального обмена. Индикаторными признаками являются изменение содержания жирных кислот, увеличение содержания сахарозы и глюкозы.
К числу наиболее показательных признаков специфической индикации относится изменение химического состава биомассы и накопление
поллютантов. Наблюдается зависимость содержания поллютантов от возраста листьев.
Неспецифическая индикация проводится по различным морфологическим, анатомическим и поведенческим параметрам. Широко распространенными индикаторными признаками является наличие хлорозов и
некрозов, в результате поражения ими надземной массы растений происходит преждевременное опадение листвы -дефолиация.
Биоиндикационными признаками служат: изменение размеров клеток тканей, смоляных ходов, листьев, трансформация размеров стеблей и в
целом организмов.
Нарушение процессов жизнедеятельности под влиянием токсичных
газов может приводить к изменению строения тканей, отдельных органов и
в целом формы роста растений. Крайним случаем проявления воздействия
токсикантов является образование тератов. Часто происходит деформация
листовых пластинок древесных пород и кустарников - возникают уродливые перетягивания, вздутия или искривления листовых пластин, изменяется форма слоевища лишайников. У насекомых могут возникать изменения
структуры поверхности тела. Индикатором загрязнения воздуха является
высокий уровень смертности пчелы медоносной и других насекомых.
Интегральным признаком токсического воздействия является снижение биопродуктивности и запасов биомассы. Хорошим индикатором
157
загрязнения атмосферного воздуха является снижение проективного
покрытия или полное исчезновение эпифитных лишайников. В качестве
индикатора может быть использовано изменение плодовитости организмов. При загрязнении воздуха происходит уменьшение образования плодовых тел у лишайников, увеличение количества стерильных цветков в соцветиях растений. При хроническом загрязнении воздуха происходят изменения в составе, структуре и строении фито- и зооценозов. При сильном
загрязнении отмечается деградация лесных сообществ.
Биоиндикация состояния почв
Почва – это единственный компонент ландшафта, который возникает
в результате взаимодействия всех других его компонентов: горных пород,
климата, природных вод, растительности, микроорганизмов и животных.
Являясь основной депонирующей средой, почвы сами могут рассматриваться
как
интегральный
индикатор
загрязнения
природнотерриториального комплекса.
Загрязненные почвы являются источниками вторичного загрязнения
приземного слоя воздуха, поверхностных и грунтовых вод; из почв растения поглощают минеральные вещества, вовлекая их в биологический круговорот. Таким образом, почвенный покров определяет миграцию химических элементов по цепи питания, поэтому изучение его состояния представляет собой существенную часть работ по оценке влияния антропогенных факторов на природную среду.
Основные характеристики почв, которые являются объектом биоиндикации – кислотность, механический состав, влажность, содержание питательных веществ. По степени накопления некоторых токсичных веществ
в растениях (аккумулятивная биоиндикация) судят о степени загрязнения
ими почвы.
Биоиндикация процессов закисления, нейтрализации или подщелачивания почвенных растворов проводится с использованием фитоиндикаторов кислотности почв, а также изменения видового состава биоценоза и
его динамики во времени. По отношению к рН окружающей среды выделяют ацидофилы – растения, произрастающие на кислых почвах; базифилы
– растения, произрастающие на щелочных почвах; нейтрофилы – растения
почв с нейтральной реакцией.
В зависимости от отношения к обилию питательных веществ в почвах растения подразделяются на: олиготрофы - растения, произрастающие
на бедных почвах; мезотрофы – растения, произрастающие на почвах со
средним уровнем содержания биогенных веществ; мегатрофы – растения,
произрастающие на богатых почвах. В зависимости от отношения к засоленности почв у растений выделяются галофиты – растения засоленных
местообитаний и галофобы (гликофиты) – виды растений, избегающие засоленных почв. Выделяют факультативные и облигатные галофиты, эвригалинные и стеногалинные виды, способные произрастать в условиях ши158
рокой или узкой амплитуды концентрации солей и переносить различное
по составу засоление или адаптированные к определённому виду
засоления.
Растения могут служить индикаторами повышенного содержания в
почве различных элементов. Выделяют растения кальцефилы и силицифилы. В районах с природным повышенным содержанием тяжёлых
металлов возникают металлофитные флоры (медная, кобальтовая и т. д.),
состоящие из специфических видов.
Биоиндикация состояния водной среды
Гидросфера служит естественным аккумулятором большинства загрязняющих веществ, поступающих непосредственно в атмосферу и литосферу. Можно выделить наиболее существенные проблемы, связанные с
антропогенным воздействием на водные объекты: эвтрофирование, избыточное поступление органических вешеств, закисление, загрязнение токсичными химическими веществами, воздействие гидротехнических работ.
Показателями эвтрофирования являются: последовательная смена
популяций водорослей и преобладание в эвтрофных экосистемах синезеленых и зеленых водорослей; значительное увеличение биомассы фитопланктона; снижение видового разнообразия; увеличение количества
нитчатых водорослей в прибрежной зоне; увеличение численности, биомассы и изменение состава зоопланктона и бентоса; увеличение ихтиомассы; повышение заражённости паразитами. Возрастает первичная продукция фитопланктона (оцениваемая по интенсивности фотосинтеза). Отмечается тенденция к уменьшению средних размеров организмов всех экологических групп.
Загрязнение органическими веществами выражается в изменении
видового состава биоценоза. Количество видов уменьшается, у животных
преобладают виды, устойчивые к дефициту кислорода, повышается численность сапрофитной микрофлоры. Для оценки уровня загрязнения водных объектов органическим веществом создана система сапробности, позволяющая разделить водные объекты и их отдельные участки на зоны
(ксено-, олиго-, мезо- или полисапробную). Составлены списки организмов
- индикаторов сапробности - растений и животных, показательных для того или иного уровня загрязнения акватории органическим веществом.
Закисление (ацидификация) водоемов сопровождается глубокими
перестройками водных биоценозов на всех трофических уровнях.
Водоемы с различной естественной кислотностью водной среды
населяют гидробионты, адаптированные к определенным интервалам концентраций водородных ионов (эвриионные организмы приспособлены к
наиболее значительным колебаниям рН водной среды, степоионные,
наоборот, жизнеспособны при незначительных колебаниях рН). По отношению к рН водные организмы подразделяются на ацидофилы (предпочи-
159
тающие кислую среду), индифферентны и алкалифилы (предпочитающие
щелочную среду).
По мере повышения кислотности водной среды уменьшается видовое разнообразие водных организмов, происходит смена доминантных видов, снижается интенсивность продукционных процессов.
Химическое загрязнение водных объектов происходит в результате
поступления токсичных веществ со сточными водами и атмосферными
осадками, а также в результате техногенных аварий.
Индикаторным показателем химического загрязнения является
накопление устойчивых токсикантов в гидробионтах (преимущественно в
рыбе и организмах бентоса). Под воздействием токсичных веществ отмечается уменьшение видового разнообразия, снижение численности и биомассы гидробионтов, изменение структуры сообществ фитопланктона, зоопланктона, зообентоса, преобладание токсикорезистентных видов. У водных организмов отмечается увеличение частоты появления тератов. У рыб
наблюдаются признаки хронического токсикоза, выражающиеся в патологических изменениях органов и тканей. Выявляется увеличение частоты
изменений генетического материала гидробионтов (генотоксичное воздействие).
Гидротехнические работы, вызывающие увеличение поступления
взвешенных веществ в водную толщу, приводят к уменьшению численности организмов – фильтраторов. Отмечаются изменения состава
фитопланктона, в частности, уменьшение численности нитчатых форм водорослей.
Биоиндикация в экологическом мониторинге
Мониторинг окружающей среды – комплексная система наблюдений, оценки и прогноза изменений природных сред, природных ресурсов,
растительного и животного мира, позволяющая выделить изменения их состояния и происходящие в них процессы под влиянием антропогенной деятельности.
Биоиндикация как метод исследования экологических систем является основой биомониторинга и составной частью экологического мониторинга.
В задачи биомониторинга входит регулярно проводимая оценка качества окружающей среды с помощью специально выбранных для этой цели живых объектов. Лучше других отработана система биомониторинга
водной среды. В классификаторе качества вод Роскомгидромета используют показатели развития донных беспозвоночных, перифитона, фито-,
зоо- и бактериопланктона. Рассчитывают индексы сапробности, олигохетный индекс, индекс Вудивисса и другие показатели.
В оценке загрязнения наземных экосистем широко используются лихеноиндикация и дендроиндикация. Оцениваются такие показатели, как
состояние эпифитных лишайников, состав и состояние растительности,
160
проективное покрытие деревьев, их биомасса, химический
состав
хвойных игл, в частности, содержание микроэлементов,
активность почвенных ферментов, состояние микоризы, скорость разложения растительных остатков
и др.
Результаты мониторинга представляют в виде таблиц и графиков, используемых для оценки состояния экосистем и прогноза их изменений.
2.2. Биотестирование как метод оценки токсичности
химических веществ и природных сред
Под биотестированием обычно понимают процедуру установления
токсичности среды с помощью тест – объектов, сигнализирующих об
опасности независимо от того, какие вещества и в каком сочетании вызывают изменения жизненно важных функций у тест – объектов.
Благодаря простоте, оперативности и доступности биотестирование
получило широкую признание во всем мире и его все чаще используют
наряду с методами аналитической химии.
Биотестирование природных вод стали
широко применять в научных и прикладных
исследованиях с начала 80-х гг. XX в., что было связано с попытками хотя бы частично заменить химический анализ вод. С конца XX в.
в России биотестирование стало обязательным
элементом контроля качества поверхностных
вод. Показатели биотестирования природных
Рис. 2.4. Daphnia magna
вод были включены в перечень характеристик
Straus
для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологического бедствия.
Биотестирование основано на регистрации изменений биологически значимых показателей (тест-функций) исследуемых тест-объектов с
последующей оценкой их состояния в соответствии с выбранным критерием токсичности. Как тест-функцию можно рассматривать любой показатель реакции гидробионтов на соответствующие изменения внутренних и
внешних условий среды. Биологические тест-функции выживаемость,
размножение, плодовитость, качество потомства; физиологические – дыхание, показатели крови, обмен веществ, активность питания.
Тест-объекты (тест-организмы) – это подопытные биологические
объекты (организмы), используемые при оценке токсичности
химических веществ, природных и сточных вод, почв, донных отложений,
кормов и др. Проявляющийся токсический эффект регистрируется и оценивается в эксперименте. Тест-объекты позволяют заменить сложные химические анализы и оперативно установить факт токсичности среды. Организмы, используемые при биотестировании, культивируются в стандартных условиях.
161
Цель биотестирования – выявление степени и характера токсичности
тестируемой среды.
Биотестирование эффективно в экологическом мониторинге районов
с интенсивным развитием промышленности и сельского хозяйства. Кроме
того, биотестирование позволяет провести сканирование больших пространств в целях ранней диагностики экологических нарушений. В этом
случае обычно ограничиваются экспресс-методами,
основанными на
физиологических показателях, этологических реакциях и др. Биотестирование позволяет определить качество сточных вод и отходов.
Определение токсичности. Зависимость «доза-эффект» как основа
критериев оценки результатов биотестирования
Токсичность – свойство химических веществ проявлять повреждающее или летальное действие на живые организмы. Вещество, оказывающее
токсическое действие, называется токсикантом, а процесс воздействия
токсиканта на организм – токсикацией (на экосистему -токсификацией).
Токсичность водной среды – токсичность воды и донных отложений для
гидробионтов, возникающая вследствие появления в ней токсических веществ природного или антропогенного происхождения (ксенобиотиков),
загрязнения сточными водами, токсическими атмосферными осадками и
пр. При возникновении токсичности вода из среды, поддерживающей
жизнь, становится средой, губительной для жизни. Степень токсичности
водной среды оценивается методами биотестирования, а также по превышению ПДК (предельно допустимых концентраций).
Зависимость «доза-эффект». Спектры проявлений токсического
процесса определяются строением токсиканта, однако выраженность
развивающегося эффекта является функцией количества действующего
агента. В качестве вредного агента могут рассматриваться токсичные
вещества, биологические субстанции, проникающая радиация и другие
повреждающие факторы. В качестве эффектов могут учитываться самые
разнообразные признаки. Например, летальный исход, выход показателя за
пределы биологической нормы и т. п. Для обозначения количества
вещества, действующего на биологический объект, используют понятие
дозы
(воздействующей
дозы). Вид повреждающего агента и путь
поступления воздействующей дозы могут быть самыми разнообразными.
Воздействующую дозу можно непосредственно измерить при помощи
технических средств и выразить в соответствующих единицах (мг/кг, мг/м,
Гр, Кл/кг и т. д.). Зависимость «доза-эффект» может быть прослежена на
всех уровнях организации живой материи: от молекулярного до популяционного. При этом в подавляющем большинстве случаев будет регистрироваться общая закономерность: с увеличением дозы – увеличивается
степень повреждения системы; в процесс вовлекается все большее число
составляющих её элементов. В зависимости от действующей дозы
практически всякое вещество в определенных условиях может оказаться
162
вредным для организма. На проявление зависимости «доза-эффект»
оказывает существенное влияние внутри- и межвидовая изменчивость
организмов. Особи, относящиеся к одному и тому же виду, существенно
отличаются друг от друга по биохимическим, физиологическим, морфологическим характеристикам. Эти отличия в большинстве случаев обусловлены их генетическими особенностями. Еще более выражены, в силу тех
же генетических особенностей, межвидовые различия. В этой связи дозы
конкретного вещества, в которых оно вызывает повреждение организмов
одного и того же и, тем более, разных видов, порой очень
существенно различаются.
Следовательно,
зависимость
«дозаэффект» отражает свойства не только токсиканта, но и организма, на
который он действует. На практике это означает, что количественную
оценку токсичности, основанную на изучении зависимости «доза-эффект»,
следует проводить в эксперименте на различных биологических объектах и
обязательно прибегать к статистическим методам обработки получаемых
данных.
Поскольку смертельный исход после действия токсикантареакция, реализующаяся по принципу «все или ничего», этот эффект
считают наиболее удобным для определения токсичности веществ, его
используют для определения величины среднелетальной дозы – ЛД50
(LD50). Средняя летальная доза (или концентрация ЛК 50 (LC50) – количество токсиканта, вызывающее гибель 50 % стандартной группы подопытных животных при определенной продолжительности наблюдения.
Концепция определения ЛД50 веществ была впервые сформулирована Дж.
Треваном в 1927 г. С этого момента начинается становление токсикологии
как настоящей науки, оперирующей количественными характеристиками
исследуемого свойства (величина токсичности). В качестве уровня смертности, подлежащего определению, может быть также выбрана величина
ЛД95, которая близка к максимуму токсического действия и является границей дозового интервала, в рамках которого, в основном, и реализуется
эффект воздействия вредных веществ на живые организмы.
Обязательным элементом методики биотестирования является шкала
оценки токсичности. При разработке биотеста необходима четкая интерпретация данных, приводящая к оценке токсичности независимо от того,
как и в каких единицах выражается конечный результат биотестирования
(в процентах погибших организмов, активности ферментов и т. д.).
Универсальные биотесты, стратегия выбора
тест-организмов и тест-операций
Возможность создания универсальных стандартных биотестов,
позволяющих давать оценку общей токсичности воды, обеспечивается тем,
что вызванное действием различных токсикантов патологическое состояние организма зависит от интенсивности неспецифической стрессовой
реакции. Стереотипность развития этой реакции у достаточно высокоорга163
низованных животных предопределяет значительное единообразие их реагирования на действие токсикантов различной природы, что позволяет
оценивать общую токсичность загрязненных вод с помощью универсальных (интегрирующих) критериев, устанавливаемых в соответствии с изменениями тех или иных тест-функций.
Тест-фукнкции, используемые в качестве показателей биотестирования для различных объектов:
 для инфузорий, ракообразных, эмбриональных стадий моллюсков,
рыб, насекомых - выживаемость (смертность) тест-организмов.
 для ракообразных, рыб, моллюсков – плодовитость, появление
аномальных отклонений в раннем эмбриональном развитии организма,
степень синхронности дробления яйцеклеток.
 для культур одноклеточных водорослей и инфузорий – гибель клеток, изменение (прирост или убыль) численности клеток в культуре, коэффициент деления клеток, средняя скорость роста, суточный прирост культуры.
 для растений – энергия прорастания семян, длина первичного корня и др.
Длительность биотестирования зависит от задачи, поставленной исследователем.
Острые биотесты (acute tests), выполняемые на различных тестобъектах по показателям выживаемости, длятся от нескольких минут до
24–96 ч.
Краткосрочные (short-term chronic tests) хронические тесты длятся в
течение 7 суток и заканчиваются, как правило, после получения первого
поколения тест-объектов.
Хронические тесты (chronic tests) на общую плодовитость ракообразных, охватывающие 3 поколения, длятся до рождения молоди в F3.
Методы определения токсичности вод с помощью биотестирования
по целям можно разделить на две группы: методы оценки общей токсичности вод и методы индикации в воде определенных загрязнителей, например, фенолов, ряда тяжелых металлов и т. п.
Методы оценки общей токсичности воды основываются на данных,
характеризующих
интенсивность
развития
стрессовой
реакции
тест-организмов. В биотестах, рассчитанных на установленные наличия в
воде конкретных загрязнителей, токсичность целесообразно оценивать по
изменению параметров функционирования какого-либо специфически
чувствительного к воздействию определяемого токсиканта органа, ткани
или системы органов тест-организма, так называемой «мишени» или
«биомаркера». В этом случае в качестве тест-организма может выступать
любой биологический объект, обладающий достаточно чувствительной
«мишенью», важно только, чтобы реакция этой «мишени» была легко регистрируемой и не маскировалась изменениями, происходящими в других
анатомо-физиологических системах организма. Этого легче всего достичь,
164
используя как тест-организмы относительно просто организованные
гидробионты, такие, как простейшие (инфузории), плоские черви,
мшанки и т. п.
Стратегия выбора оптимального тест-организма для определения
общей токсичности воды должна основываться на том, что общая
токсичность может быть установлена только в соответствии с изменением
функционального состояния всего организма, которое обусловливается
характером взаимодействия его основных анатомо-физиологических
систем. Из этого следует, что для определения общей токсичности может
быть использован только такой тест-организм, который обладает теми же
основными системами, нарушения функционирования которых могут
приводить к развитию стресса, как и у организмов, на которых предполагается распространять результаты тестирования. Например, если необходимо установить общую токсичность вод хозяйственно-питьевого
назначения, иначе говоря, результаты биотестирования должны быть распространены на человека и сельскохозяйственных животных, то в качестве
тест-организмов нецелесообразно использовать таких низкоорганизованных животных, как кишечнополостные, мшанки, плоские черви, недопустимо применение простейших и бактерий.
Многие гидробионты, относящиеся к позвоночным, также не могут
служить оптимальными тест-организмами для оценки общей токсичности
вод, хотя их организация наиболее близка к организации высших животных и человека. Причина нежелательности использования позвоночных
животных в качестве тест-организмов заключается в том, что у них в лабораторных условиях возникает сильный стресс на проводимые с ними операции, что может маскировать их реакции на оцениваемый токсикологический фактор и, соответственно, приводить к снижению точности и достоверности получаемых результатов. Прежде всего, это относится к рыбам,
взятым из природных популяций.
Оптимальными для оценки общей токсичности воды тесторганизмами являются обитающие в водной среде высшие беспозвоночные животные – моллюски, членистоногие и т. п. Они обладают всеми основными,
характерными
для
высших
животных
анатомофизиологическими системами и в то же время легче и без существенных
стрессовых реакций приспосабливаются к условиям экспериментов.
Другим важным вопросом, возникающим при разработке методов
биотестирования, является выбор оптимальных сроков проведения эксперимента.
Необходимо также определение наиболее показательных критериев
оценки функционального состояния тест-организма. При выборе оптимального тест-организма необходимо также учитывать его чувствительность и резистентность к токсическому действию внешней среды. Как известно, чувствительность организма определяется такими минимальными
концентрациями токсикантов, при воздействии которых могут быть заре165
гистрированы какие-либо ответные реакции тест-организма. Напротив, резистентность определяется максимальными концентрациями токсикантов,
при воздействии которых организм еще может выжить. В совокупности
чувствительность и резистентность тест-организма определяют диапазон
токсичности, в пределах которого будет возможна ее оценка.
Выбор тест-организмов может быть удачным только при учете естественной среды обитания вида и является одним из важнейших факторов,
определяющих возможность использования конкретного вида для биотестирования.
Анализ основных закономерностей процесса адаптации живых организмов, физиологических, поведенческих и экологических особенностей
гидробионтов дает возможность сформулировать ряд положений о тесторганизмах и тест-операциях, которые могут облегчить разработку унифицированных универсальных биологических методов оценки общей токсичности водной среды. Так, оптимальные тест-организмы должны удовлетворять следующим требованиям:
– используемые для тестирования особи должны быть генетически
однородными, что обеспечит сходство их чувствительности и резистентности, а также единообразие ответных реакций на воздействие токсикантов, гарантирующие высокую воспроизводимость результатов тестирования и возможность стандартизации метода;
– функциональная активность тест-организма не должна иметь сезонной периодичности, что позволит получать одни и те же результаты
независимо от времени года;
– виды, используемые как тест-организмы, должны иметь высокий
уровень метаболизма, что обеспечит быстроту возникновения у них ответных реакций на действие токсикантов и, следовательно, экспрессность
биотеста. Тест-организмы должны быть стрессоустойчивы к связанным с
процедурой тестирования операциям, т. е. помещение их в экспериментальные камеры и проведение необходимых наблюдений и замеров не
должно само по себе вызывать у них отчетливо выраженных стрессовых
реакций.
Выполнение всех этих требований можно обеспечить только в случае культивирования чистых линий тест-организмов в стандартных, «экологически чистых», оптимальных для данного вида условиях.
При создании чувствительных экспрессных биотестов наиболее перспективным является использование в качестве тест-функций поведенческих
реакций животных. Поскольку биотестирование может дать достоверные
результаты только при учете нескольких независимых факторов (тестфункций), выбранные тест-организмы должны обладать способностью к
реализации в условиях эксперимента достаточно широкого набора легко
регистрируемых поведенческих реакций.
В настоящее время в России имеется около 30 аттестованных методик
определения токсичности объектов экологического контроля, в Реестр ме166
тодик для государственного контроля и мониторинга включено 12 методик
по биотестированию в ранге ПНД Ф, в Федеральный реестр методик выполнения измерений – 11 методик в ранге ФР, в Федеральный реестр методик выполнения измерений, допущенных к применению при выполнении
работ в области мониторинга загрязнения окружающей природной среды –
5 методик в ранге РД (Р)52.
В качестве тест-объектов в аттестованных методиках используется довольно узкий круг организмов: бактерии, ракообразные (дафнии, цериодафнии, артемия), водоросли (преимущественно хлорелла и сценедесмус),
простейшие, хирономиды. При этом тест-культуры, предоставляемые разработчиками, фактически не стандартизованы и гарантировать точность
исследований весьма затруднительно.
Развитие методов биотестирование в мировой практике
Отдельные методы биотестирования появились еще в начале XX в. и
стали использоваться для оценки токсичности промышленных сточных
вод и степени загрязнения природных водоемов, однако интенсивно биотестирование стало развиваться только с 60-х гг. В последующие годы в России и ряде ведущих стран мира было разработано большое количество
разнообразных биологических методов, контролирующих загрязнение
водной среды.
В большинстве западных стран биотестирование широко внедряется
практически
всеми организациями и ведомствами, осуществляющими
охрану и контроль за состоянием окружающей среды. Разработаны стандарты на биотесты, использующие рачков - дафний, рыб и ряд других гидробионтов. Созданы достаточно надежные научно-методические основы
для применения биологических методов в практике контроля токсического
загрязнения вод. В качестве первоочередных биотестов для контроля сточных вод в установленном режиме и для выявления потенциально опасных
источников загрязнения водных объектов токсикантами рекомендованы
методы, использующие ракообразное Daphnia magna. Основными сигнальными методами, предназначенными для оперативного непрерывного
контроля сточных вод, были признаны методы, основанные на реакции
ухода рыб из опасной зоны.
В настоящее время разработано большое количество биотестов, использующих в качестве тест-организмов разнообразных гидробионтов, таких, как простейшие (инфузории, жгутиковые), кишечнополостные (гидры), черви (планарии, пиявки), моллюски (пластинчатожаберные, брюхоногие), ракообразные (дафнии, гаммарусы) и рыбы.
В ряде европейских стран принят стандарт на биотестирование
сточных вод и определение токсичности отдельных химических веществ с
помощью Daphnia magna. Методы с использованием дафний позволяют
сравнивать токсичность вод, содержащих разнообразные загрязнители,
однако в связи с разведением в лабораториях культур дафний разного
167
происхождения они дают значительный разброс в результатах, достигающий 35 % и более. Таким образом, биотесты с дафниями не могут претендовать на универсальность и унифицированность, использование их
предполагается в комплексе с другими биологическими и гидрохимическими методами.
Большая часть разработанных в нашей
стране и за рубежом биотестов не обладает достаточно высокими надежностью и чувствительностью и не может использоваться на водах с широким диапазоном токсичности.
С целью решения данной проблемы в
ряде случаев используют методы биотестирования с несколькими тест-организмами или
Рис. 2.5. Токскит
разрабатываются специальные системы – «блоки» из нескольких самостоятельных биотестов. Такие методы могут быть
использованы как сигнальные для постоянного проточного биотестирования стоков и экологического мониторинга как в лабораторных, так и в полевых условиях.
Биотестирование сточных вод
В настоящее время большая часть биотестов рекомендуется для
применения только в практике контроля за уровнем токсического загрязнения сточных вод, что в значительной мере обусловлено невысокой и
ограниченной чувствительностью известных биологических методов оценки суммарной токсичности воды. В нормативных документах, регламентирующих водоотведение, указано, что сточная вода на выпуске в водный
объект не должна оказывать острого токсического воздействия на
тест-объекты, а вода водного объекта в контрольном створе не должна
оказывать хронического токсического действия на тест-объекты. Для этого
рекомендуется определить кратность разбавления сточной воды на выпуске в водный объект, при которой она не оказывает токсического действия
на самый чувствительный из используемых тест-организмов (рыбы,
дафнии, водоросли). В качестве разбавляющей используют воду водного
объекта, отобранную вне зоны влияния тестируемой сточной воды.
Кроме того, для решения задач по ограничению токсического загрязнения водных объектов рекомендованы к применению специальные
устройства биотестирования, пригодные для эксплуатации в производственных условиях непосредственно на выпусках сточных вод в водные
объекты, а для токсикологической паспортизации водных экосистем –
портативные переносные устройства, обеспечивающие проведение
массовых экспрессных токсикологических анализов. Биосигнализаторы
токсичности могут работать автономно, контролируя в непрерывном
режиме токсичность сточных вод на выпуске в водные объекты, или в
составе автоматизированных систем контроля и управления сбросом
сточных вод. С помощью этих биосигнализаторов в стационарных произ168
водственных условиях возможно выявление залповых токсичных сбросов
сточных вод в оперативном непрерывном режиме работы. Такой вид биологического контроля позволяет выявить случаи нарушения технологического процесса, аварийные ситуации, своевременно принять водоохранные
решения для предотвращения загрязнения водных объектов локальными
источниками токсичности, к которым относятся промышленные сточные воды.
Опасность для водных объектов представляют также рассеянные
источники загрязнения, к которым, прежде всего, относятся сбросные и
коллекторно-дренажные воды. Для биотестирования вод, загрязненных пестицидами, разработаны инструментальный метод и устройство, позволяющие в полевых условиях производить оценку токсичности воды. Показателем токсичности в этом методе является изменение интенсивности фотосинтеза культуры водорослей под воздействием токсикантов по сравнению
с контролем.
В качестве наиболее демонстративных, экспрессных и удобных для
регистрации технических средств в биотестировании признаны поведенческие реакции гидробионтов, прежде всего, рыб, моллюсков и рачков дафний. Ряд биотестов, основанных на регистрации изменений поведенческих
реакций этих гидробионтов, рекомендован в настоящее время в качестве
биосигнализаторов токсичности в системе контроля сточных и природных вод.
Анализ и систематизация данных, полученных в процессе испытаний
различных методов и устройств биотестирования в лабораторных, производственных и натурных условиях, результатов апробации биотестов и
обобщение опыта их применения в практике свидетельствуют о том, что
для предотвращения токсического загрязнения водных объектов недостаточно ограничиться контролем выпусков сточных вод. Область применения биотестов включает эколого-токсикологическую оценку состояния
водного объекта в зоне влияния на него сточных вод предприятия, токсичности воды и донных отложений в створе смешения сточной воды с водой
водного объекта.
Биотестирование природных вод
Биотестирование природных вод имеет ряд отличий от биотестирования сточных вод или отдельных химических соединений. При оценке
токсичности природных вод методом биотестировании могут решаться две
задачи: получение систематической информации о возможной токсичности
воды (водной толщи и придонных слоев) и донных отложений водоема и
его участков; получение экспресс-информации о токсичности конкретных
проб или токсическом загрязнении водоема или его участка в связи с аварийной ситуацией.
Первая задача ориентирована на режимные наблюдения, вторая – на
оперативные работы по оценке уровня токсического загрязнения. Подбор
биотестов и частота контроля по токсикологическим показателям опреде169
ляются этими задачами. В системе режимных наблюдений на водных объектах могут быть использованы следующие биотесты: на водорослях
Scenedesmus quadricauda – по нескольким тест-функциям и в первую очередь по флуоресцентным характеристикам эффективности фотосинтеза; на
дафниях – хронический опыт с использованием показателей выживаемости
и плодовитости. Кроме того, достаточно высокой чувствительностью обладают биотесты на гаммаридах и пиявках, поэтому их целесообразно
также использовать для оценки токсичности как сточных вод, так и, после
соответствующей апробации, на природных водах.
В любом случае отобранные методы должны удовлетворять ряду
требований, предъявляемых в целом к используемым на природных водах
биотестам, а именно:
– методы биотестирования должны обладать высокой чувствительностью, поскольку концентрации загрязняющих веществ в этом случае
(по сравнению со сточными водами) относительно низкие;
– результаты биотестирования должны быть экологически значимыми, а данные – научно обоснованными;
– методы биотестирования должны быть применимы для широкого
набора классов химических веществ, которыми могут быть загрязнены
природные водоемы;
– методы биотестирования должны быть простыми, рациональными
и не требующими в своем исполнении привлечения дорогостоящего оборудования и высококвалифицированных специалистов.
В настоящее время для оценки токсичности природных вод рекомендованы биотесты на бактериях, водорослях, высших водных растениях,
водных беспозвоночных, дрожжах и тест-системах из культуры клеток.
У биотестов с гидробионтами регистрируемыми тест-функциями являются выживаемость, плодовитость и различные параметры жизнедеятельности, включая ряд физиолого-биохимических показателей.
Степень токсичности воды природных водоемов и водотоков не всегда коррелирует с уровнем загрязнения, который оценивают по гидрохимическим и гидробиологическим показателям. Сопоставление результатов биотестирования с данными гидробиологических и гидрохимических
исследований в контролируемых пунктах и участках не дает однозначных
корреляций с токсикологическими характеристиками. Токсичность воды
из природных источников непостоянна и носит импульсный характер.
В настоящее время могут быть использованы несколько вариантов
систем (блоков) биотестирования токсичности природных водоемов разного хозяйственного назначения, чаще всего включающие биотесты на водорослях, дафниях и рыбах.
Токсичность донных отложений можно косвенно оценить по токсическому воздействию их водных вытяжек на те же тест-организмы, которые были использованы в выбранной системе биотестирования воды водного объекта.
170
Оценка качества вод методом биотестирования
в системе хозяйственно-питьевого водоснабжения
Контроль качества воды в системах хозяйственно-питьевого
водоснабжения включает отбор и анализ проб воды в источниках
водоснабжения перед водозабором, на промежуточных стадиях процесса
водоподготовки и в емкостях чистой воды и (или) из трубопровода перед
подачей в водопроводную распределительную систему, а также непосредственно в водопроводной сети из распределительных колонок или кранов
перед подачей потребителям. Кроме того, в крупных системах водоснабжения требуется проведение регулярного контроля поверхностных источников водоснабжения путем отбора проб в различных створах, как правило, в пределах зоны санитарной охраны, осуществляемое сотрудниками
самого предприятия водоснабжения.
Основные требования к тест-реакциям при применении методов
биотестирования для контроля качества воды в системах водоснабжения
заключаются в возможности получения однозначной реакции на появление
в воде опасных токсикантов в минимальные сроки. Это, как правило, требует создания специальных контролирующих устройств с элементами автоматизации, обеспечивающими преобразование регистрируемых тестреакций в нормируемые величины характеристик токсичности воды.
В настоящее время в системе хозяйственно-питьевого водоснабжения рекомендованы к применению несколько биотестов, включающие методы, имеющие в качестве тест-объектов: гранулированную
сперму быка, инфузорий – парамеций {Paramecium) и тетрахимену периформис ( Tetrahymena pyriformis), штаммы бактерий Escherichia coli, дафний (Daphnia) и цериодафний (Ceriodaphnia), водорослей – хлореллу
(Chlorella) и сценедесмус (Scenedesmus), а также рыб – гуппи (РоесШа reticulata) и данио (Brachydanio rerio).
При сопоставлении чувствительности всех перечисленных методов
биотестирования с методами аналитического химического анализа отдельных химических веществ в пробах контролируемой воды отмечается, как
правило, невозможность фиксации тест-реакций при низких концентрациях загрязнений воды на уровне ПДК, которые количественно определяются химическими методами. Фактически, фиксируемые с необходимой достоверностью тест-реакции при наличии в воде индивидуальных токсикантов для типовых методов биотестирования в режимах экспресс-контроля
наблюдаются при концентрациях, существенно превышающих ПДК.
Все вышеуказанное относится только к случаям загрязнения воды
отдельными токсикантами, тогда как основное преимущество методов
биотестирования заключается в фиксации совокупного действия всех присутствующих в воде токсичных веществ, при котором существенно изменяется уровень концентрации отдельных токсикантов, необходимый для
проявления тест-реакции.
171
Возможность экспресс-контроля при применении методов биотестирования с соответствующим приборным оснащением позволяет своевременно выявить появление чрезвычайных ситуаций, когда внезапно возникающие высокие уровни загрязнения воды опасными токсикантами могут
нанести ущерб здоровью населения в короткие сроки при потреблении даже небольших количеств воды.
Наряду с перечисленными, для оценки качества воды в системах хозяйственно-питьевого водоснабжения применяются также специальные
биологические методы, в частности метод для определения суммарной мутагенной активности с использованием биологических тест-систем.
Биотестирование при разработке нормативов химических веществ
в водных объектах рыбохозяйственного назначения
Нормативы качества воды водных объектов рыбохозяйственного
значения характеризуют пригодность ее для обитания водных биологических ресурсов и обеспечивают безопасность продукции из них.
ПДК (предельно допустимая концентрация) веществ устанавливается
по результатам токсикологических исследований на тест-объектах разных
трофических звеньев водного объекта (микроорганизмы, фито-, зоопланктон, фитобентос, зообентос, рыбы на разных стадиях развития); оценки
влияния веществ на санитарные показатели водной среды; определения
стабильности вещества в воде; способности его к накоплению в гидробионтах; исследований генотоксичности; обобщения полученных данных;
определения наиболее слабого звена, для которого максимальная
недействующая концентрация вещества оказалась наименьшей. Наиболее
слабое звено называют также лимитирующим звеном, максимальная
недействующая концентрация которого определяет ПДК вещества.
Исследуемый показатель (численность, биомасса, физиологический или
гематологический показатель и проч.), для которого определена
максимальная недействующая концентрация, называется лимитирующим
показателем. ПДК вещества в воде характеризует его (или его метаболитов) максимально допустимую концентрацию в воде, при которой в водном объекте не возникают последствия, снижающие его рыбохозяйственную ценность (в ближайшее время и в перспективе) или затрудняющие его
рыбохозяйственное использование при постоянстве этой концентрации в
воде водного объекта.
Нормативы ПДК разрабатываются для веществ, используемых в
производственной и иной деятельности, связанной с неизбежным сбросом
или риском их поступления в водную среду (при транспортировке, погрузочно-разгрузочных операциях и т. д.), а также при применении их на территории водосборной площади.
Методика определения ПДК вещества предусматривает проведение
хронических токсикологических исследований на организмах представителях основных экологических групп водного сообщества. В
172
процессе экспериментальных оценок токсичности в обязательном порядке
должны быть проведены исследования хотя бы на одном представителе
каждой из экологических групп.
Для каждого тест-организма установлен круг тест-параметров (или
тест-функций), которые являются основными и контролируются в
обязательном порядке. Иные тест-параметры являются вспомогательными
и могут быть использованы для уточнения пределов действующих концентраций или для установления особенностей действия исследуемого
вещества. В эксперименте концентрации считаются действующими, если
вызывают не только токсический, но и эвтрофирующий эффект (увеличение численности, биомассы организмов или других регистрируемых параметров); максимальная недействующая концентрация для наиболее чувствительного тест-объекта принимается как ПДК исследуемого вещества.
Звено, к которому относится данный тест-объект, определяется как лимитирующее при разработке ПДК вещества.
В связи с высокой токсичностью органических пестицидов при разработке для них ПДК обязательными являются исследования на рыбах материальной и функциональной кумуляции вещества (накопления вещества
в органах и тканях и накопления токсического эффекта организмом).
Биотестирование отходов и определение их класса опасности
Экспериментальная оценка степени опасности отхода базируется на
принципиальных положениях методологии гигиенического нормирования
химических загрязнений среды обитания человека (почва, вода, воздух и
др.), а также включает методы, допущенные для целей государственного
санитарно-эпидемиологического надзора.
Экспериментальный метод позволяет определить класс опасности
отхода как единого целого с учетом комбинированного, комплексного действия его компонентов и продуктов их трансформации на здоровье человека и среду его обитания.
Экспериментальная оценка опасности отхода проводится поэтапно
по сокращенной или расширенной схеме.
Сокращенная схема оценки опасности отходов включает:
– предварительную оценку водно-миграционной опасности;
– предварительную оценку воздушно-миграционной опасности (для
отходов, содержащих летучие компоненты);
– оценку влияния отхода на биологическую активность почвы экспресс-методами (численность азотобактера (Azotobacter chroococcum),
окислительно-восстановительный потенциал почвы, активность азотфиксации);
– оценку токсичности отхода методами биотестирования на гидробионтах и в фитотесте;
– оценку острой токсичности экстракта отхода при пероральном введении (на мышах);
173
– оценку подострой токсичности экстракта отхода при пероральном
введении (на крысах в месячном опыте).
Сокращенная схема обязательна во всех экспериментальных исследованиях. Результаты, полученные по сокращенной схеме, позволяют в
относительно короткий срок оценить токсичность отхода, выявить пути
его воздействия на среду и человека, определить направление дальнейших
исследований.
Расширенная схема исследования отходов проводится в зависимости
от результатов предварительной оценки и включает постановку длительных модельных опытов:
– по оценке миграции ингредиентов отхода по профилю почвы;
– по оценке воздушно-миграционной опасности;
– по оценке влияния отхода на почвенный микробиоценоз и биологическую активность почвы;
– по оценке уровня транслокации ингредиентов отхода в сельскохозяйственные растения (вегетационные опыты);
– по оценке влияния компонентов отхода на теплокровный организм
в хроническом санитарно-токсикологическом эксперименте.
Оценка опасности отхода по расширенной схеме обязательна:
– при предполагаемом использовании отхода в сельском хозяйстве;
– при производстве товаров народного потребления;
– во всех случаях, когда возможно контактное, ингаляционное,
пероральное или комплексное действие компонентов отхода на здоровье
человека.
Оценка опасности отхода по влиянию на биологическую активность
почвы включает тестирование с культурой Azotobacter chroococcum, основными группами почвенных микроорганизмов (микроскопические почвенные грибы, сапрофитные бактерии и актиномицеты).
Экотоксикологические исследования на водных организмах (биотестирование) характеризуют уровень токсикологической опасности отхода
для гидробионтов. При биотестировании используются методы, допущенные для целей государственного санитарно-эпидемиологического надзора.
В экспериментах на гидробионтах необходимо применять не менее
двух тест-объектов из разных систематических групп (дафний и инфузорий, цериодафний, бактерий и т. п.). Класс опасности отхода определяется
по достоверному эффекту воздействия на гидробионты водного экстракта
отхода с учетом разведения, при котором этот эффект наблюдается.
Оценка опасности отхода по фитотоксическому действию проводится экспресс-методом на проращивание семян. В качестве индикаторов токсичности используются семена сельскохозяйственных растений. Наиболее
адекватными тест-растениями являются овес и ячмень.
Фитотоксическое действие считается доказанным, если в эксперименте зафиксирован фитотоксический эффект - статистически достоверное
торможение роста корней проростков растений под влиянием водного экс174
тракта отхода. Показателем фитотоксической опасности отхода является
среднеэффективное разведение экстракта, вызывающие торможение роста
корней на 50 %.
Санитарно-токсикологический эксперимент включает острый и подострый опыты. Острый и подострый токсикологические эксперименты
проводятся с экстрактом отхода и его разведениями (1:10, 1:100 и т. д. в
зависимости от концентрации токсических веществ в нативном экстракте)
при их пероральном введении в организм животных.
Задача острого опыта - установление величины LD50 экстракта отхода при однократном введении. Проведение острого опыта целесообразно, если концентрации нескольких компонентов отхода достигают значений, соответствующих 1/2-1/10 и более от их LD50. За величину LD50
принимается разведение экстракта отхода, вызывающее гибель 50 %
подопытных животных. Задачей подострого эксперимента является изучение характера и степени воздействия экстракта отхода при повторном
поступлении в организм животных. Исследуется характер кумулятивных
свойств отхода, его аллергического действия, влияния на репродуктивную
функцию и т. д. Влияние отхода на организм оценивается на основании
статистически достоверных изменений показателей функционального
состояния организма лабораторных животных.
При определения класса опасности отходов по расширенной схеме, в
том числе, производится хронический санитарно-токсикологический эксперимент с целью установления степени проявления возможного токсического действия отхода при длительной интоксикации организма его экстрактом. Воздействие отхода на организм оценивается по статистически
достоверным изменениям показателей функционального состояния организма (гематологическим, биохимическим, иммунологическим и др.).
Конечной целью хронического эксперимента является установление
порогового разведения экстракта, а также разведения, обеспечивающего
безопасность отхода в токсикологическом отношении.
При оценке биологического действия отхода следует иметь в виду
вероятность проявления отдаленных последствий влияния его на теплокровный организм. В этих случаях рекомендуется проведение специальных исследований по изучению тератогенного, эмбриотоксического, гонадотоксического, мутагенного, канцерогенного и аллергенного эффектов.
Объем исследований определяется степенью изученности отдельных
компонентов отхода в отношении их способности вызывать те или иные
виды отдаленных эффектов.
Класс опасности отхода устанавливается по результатам комплекса
проведенных исследований с учетом лимитирующего показателя вредности, за который принимается показатель, выявивший наибольшую степень
опасности отхода. При этом приоритет отдается токсикологическим показателям. Ранжирование отхода по классам опасности проводят в соответ-
175
ствии с критериями, изложенными в Приказе МПР РФ от 15.06.2001 г. и
СП 2.1.7.1986-03.
Фитотестирование
В настоящее время постоянно растет интерес к биотест-системам,
которые способны интегрально и оперативно дать токсикологическую характеристику используемым реагентам и технологиям. В основу методов
контроля положен метод биотестирования. Суть метода заключается в
определении действия испытуемых веществ на специально выбранные организмы в стационарных биохимических тест-реакций. Тест-реакцию
(тест-функцию) определяют на одну из закономерно возникающих ответных реакций тест-системы на воздействие комплекса внешних факторов.
Количественным выражением тест-реакции является тест-параметр. Критерием токсичности служит значение тест-параметра или правило, на основании которого делают вывод о точности исследуемой пробы.
В качестве тест-объектов предложено использовать различные группы организмов, реакции и т. д. В настоящее время имеются утвержденные
методики выполнения биотестирования при проведении токсикологической экспертизы. Среди методов биотестирования в последнее время достаточно широко используется метод фитотестирования. Его используют
не только как способ токсикологической оценки сред, например почв и
вод, но и как весьма распространенный прием оценки токсичности или
биоактивности различных материалов, химикатов, промышленных отходов. Интересно заметить, что фитотесты стали довольно широко использоваться для оценки биобезопасности наноматериалов . Сотрудниками МГУ
предложен фитотест для оценки наноматериалов.
Фитотестирование давно используется как метод оценки почв для
биомедицинских исследований и относительно недавно применяется для
оценки экологического качества природных сред (вод, почвы), при разработке новых технологий. Однако, на данный момент в реестре природоохранных нормативных документов (ПНДФ) нет метрологически аттестованных (стандартизированных) методик фитотестирования, рекомендованных для целей государственного и производственного экологического
контроля.
Тест с использованием семян нашел широкое применение в методике
обоснования класса опасности отходов. В частности, согласно МР
2.1.7.2297-07 «Обоснование класса опасности отходов…» в лабораторных
фитотестах рекомендуется применять семена овса («Avena spp»). На кафедре агрохимии МГУ предложен метод определения суммарной токсичности почвы с использованием семян редиса (p.Raphanus) .
Международный стандарт ISO 11269-1 для биотестирования рекомендуют использовать семена ячменя обыкновенного (Hordeum vulgaris)
сорта CV Trimph.
176
Международный стандарт ISO11269-2 рекомендует выбирать минимум два вида растений, при этом одно должно быть однодольным, другоедвудольным.
Зарубежные исследователи рекомендуют применять три вида тестрастений сорго сахарное (Sorghum saccharatum), кресс-салат (hepidium Sativum) и горчица белая (sinapeis alba).
Исследованиями выполненными в МГУ обосновано применение
именно семян редиса. В качестве тест-реакции в лабораторном фитотестировании используют всхожесть, энергию прорастания, дружность прорастания, длина корней. При этом под всхожестью понимают способность семян давать за установленный срок нормальные проростки при определенных условиях прорастания. Число пророщенных семян выражают в % от
общего числа семян, взятых для анализа.
Таким образом, в настоящее время методы биоиндикации и биотестирования являются широко используемыми в прикладной техносферной
рискологии для выявления последствий аварийных ситуации и предлагаем
подробнее познакомиться с данными методами при выполнении практических работ.
177
Раздел 3. Практические работы
Практическая работа 1
Биоиндикация загрязнения атмосферного
воздуха с помощью лишайников
Цель работы: Освоить методику оценки биоиндикации атмосферного загрязнения по лишайникам в районе расположения университета.
Теоретические сведения
Под экологическим качеством среды обитания человека понимают
интегральную характеристику природной среды, обеспечивающую сохранение здоровья и комфортное проживание человека.
Природная среда, в которой мы живем, формировалась в течение
многих сотен миллионов лет. Современный лик Земли и состав основных
сред обитания живых организмов – почвы, воздуха, воды – созданы и поддерживаются благодаря жизнедеятельности и взаимодействию мириадов
живых существ. Искусственно создать полноценную среду обитания для
человека не удается. Только биота (совокупность разнообразных живых
организмов) поддерживает и регулирует качество среды — параметры, необходимые для жизни (температуру, влажность, солевой состав, соотношение газов в атмосфере, климат). Сейчас науке известны не менее 7 млн
биологических видов, и ученые считают, что эта цифра составляет только
часть от реально существующего разнообразия обитателей Земли.
Поскольку человек адаптирован и может комфортно существовать
только в современном биологическом окружении, в природных экосистемах, понятие «экологическое качество среды» подразумевает сохранение
экологического равновесия в природе (относительной устойчивости видового состава экосистем и состава сред жизни), которое и обеспечивает здоровье человека.
Необходимо различать цели и способы нормирования и оценки качества среды обитания человека по основным физико-химическим параметрам, с одной стороны, и экологического прогноза будущего изменения состояния экосистемы и здоровья людей в условиях антропогенною пресса –
с другой.
Для общей оценки состояния окружающей среды и определения доли участия отдельных источников в ее загрязнении применяют санитарногигиенические и токсикологические нормативы (предельно допустимые
концентрации – ПДК – поллютантов, предельно допустимые уровни воздействия – ПДУ). Однако для прогноза результатов влияния антропогенных факторов, как на экосистемы, так и на здоровье людей необходимо
учитывать также и многие показатели, характеризующие реакцию отдельных организмов и экосистемы в целом на техногенное воздействие.
178
Реакции живых систем на разнообразные химические и физические
факторы и их сочетание характеризуются такими особенностями, как интегральность и кумулятивность множества воздействий, парадоксальные эффекты слабых доз на организмы животных и растений, наличие цепных
процессов и отдаленных последствий локальных влияний на различные
«этажи» сложно организованных экосистем. Стохастической, трудно предсказуемой является и реакция организмов людей, живущих в условиях
техногенных искусственных экосистем.
Экологическую опасность, или риск, следует оценивать с учетом не
только характера и силы антропогенного воздействия, но и биологических
свойств реагирующей системы. Соответственно этому имеется две группы
методов экологического мониторинга (слежения за состоянием экосистем):
физико-химические и биологические (биомониторинг). Каждый из видов
мониторинга имеет свои ограничения. Для качественной оценки и прогноза состояния природной среды необходимо их сочетание. Таким образом,
физико-химический и биологический мониторинг не исключают, а дополняют друг друга.
Антропогенные загрязнения действуют на живые организмы, и в том
числе на человека, в самых различных сочетаниях, комплексно. Их интегральное влияние можно оценить только по реакции живых организмов
или целых сообществ. Прогноз действия на человека загрязненной воды,
химических добавок в пище или загрязненного воздуха правомочен, если в
оценку токсичности входят не только аналитические методы, но и биологическая диагностика действия среды на живые организмы.
Очень информативными биоиндикаторами состояния воздушной
среды и ее изменения являются низшие растения: мхи и лишайники, которые накапливают в своем слоевище (талломе) многие загрязнители (серу,
фтор, радиоактивные вещества, тяжелые металлы). Лишайники очень
нетребовательны к факторам внешней среды, они поселяются на голых
скалах, бедной почве, стволах деревьев, мертвой древесине, однако для
своего нормального функционирования они нуждаются в чистом воздухе.
Особенно они чувствительны к сернистому газу. Малейшее загрязнение
атмосферы, не влияющее на большинство растений, вызывает массовую
гибель чувствительных видов лишайников. Они исчезают, как только концентрация сернистого газа достигнет 35 млрд-1, а среднее его содержание в
атмосфере крупных городов свыше 100 млрд-1 (Рамад, 1981). Не удивительно поэтому, что большинство лишайников уже исчезло из центральных зон городов.
Научное направление биомониторинга (т. е. слежения) за состоянием
воздушной среды при помощи лишайников называется лихеноиндикацией.
Лишайники – это симбиоз водоросли и гриба. Они чувствительны к
загрязнению среды в силу следующих причин: 1) у лишайников отсутствует непроницаемая кутикула, благодаря чему обмен газов происходит
свободно через всю поверхность; 2) большинство токсических газов кон179
центрируется в дождевой воде, а лишайники впитывают воду всем
слоевищем в отличие от цветковых растений, которые поглощают воду
преимущественно корнями; 3) большинство цветковых растений в наших
широтах активно только летом, когда уровень загрязнения сернистым газом намного ниже (вследствие уменьшения сжигания в топках угля – основного источника сернистого газа), в то время как лишайники обладают
способностью к росту и при температурах ниже 0 °С.
В отличие от цветковых растений лишайники способны избавляться
от пораженных токсическими веществами частей своего таллома каждый
год. В городах с загрязненной атмосферой они редки, главный враг
лишайников в городах – сернистый газ. Установлено, что чем выше уровень загрязнения природной среды сернистым газом, тем больше серы
накапливается в слоевище лишайников, причем живое слоевище аккумулирует серу из среды интенсивнее, чем мертвое. Особенно удобны лишайники в качестве индикаторов небольшого загрязнения окружающей среды.
Наиболее чувствительным симбионтом в талломе лишайников является
водоросль.
В мире насчитывается около 26 тысяч видов лишайников. Они
различаются по зонам произрастания (тундра, лесная зона и т. д.), видам
субстрата (камни, скалы, стволы и ветви деревьев, почва). У лишайников,
растущих на деревьях, видовой состав различается в зависимости от рН
коры. Лишайники исчезают в первую очередь с деревьев, имеющих кислую кору (береза, хвойные), затем с нейтральных (дуб, клен) и позже всего
– с деревьев, имеющих слабощелочную кору (вяз мелколистный, акация
желтая). В лишайниковых типах леса доминируют кустистые лишайники
(клафония, цетрария), длинными бородами с ветвей деревьев свисает
уснея, которая является наиболее чувствительным видом и растет в лесах
только с чистой атмосферой.
Среди жизненных форм лишайников различают:
1) накипные (слоевище имеет вид корочек) – например, бацидиум
фисция;
2) листоватые (слоевище имеет вид пластинок) – например, пармелия, степная золотянка, гапогимния;
3) кустистые (слоевище имеет вид кустиков или свисающих «бород»,
иногда до 1–2 м длиной) – например, уснея, бриория,клафония, цетрария.
Практикуется и более дробное деление жизненных форм лишайников:
1) накипные – порошкообразные, слабо структурированные;
2) корковые – коркообразные, плотно прилегают к субстрату;
3) чешуйчатые – коркообразные, края таллома приподняты;
4) пластинчатые – коркообразные, края бороздчатые и образуют лопасти;
5) листоватые – таллом листообразный с четкой нижней коркой;
6) кустистые – прямые волосовидные или кустарниковой формы.
180
Наиболее чувствительны к загрязнению воздушной среды кустистые
и листоватые лишайники (исчезают полностью), наименее – накипные.
Лишайники (особенно бриория, пармелия, уснея) являются пищей
ряда животных (косуль, оленей), а кладония – основная пища северного
оленя. Разрушение и исчезновение лишайникового покрова в связи с загрязнением территории (например, в условиях Севера под влиянием промышленности и транспорта) нарушает основные пищевые цепи и приводит
к исчезновению ряда животных (особенно оленей), которые являются источником пищи и одежды для ряда северных народов.
По отсутствию лишайников судят об уровне загрязнения атмосферы.
Порядок выполнения работы
1. Получить задание от преподавателя.
2. Разбить парк, вблизи университета на ряд участков возле дороги,
в 100 м; 300 м; 500 м; 1000 м от дороги.
3. Выбрать площадку, включающую 10 деревьев одного вида. Деревья должны быть примерно одного возраста и размера, не иметь повреждений.
4. Приложить прозрачную сетку плотно к стволу дерева на высоте
0,5–1,3м, подсчитать количество квадратов с лишайниками. Сетку готовят
из толстого полиэтилена в виде квадрата размеров 20Х20, разделив каждую
сторону на 10 частей.
Данные занести в табл. 3.1.
Таблица 3.1
Результаты биоиндикации
Порядковый номер дерева
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Среднее
Степень покрытия лишайниками сетки, %
Площадки у дороги на расстоянии 100м
Площадки у дороги на расстоянии 300м
Площадки у дороги на расстоянии 500м
Площадки у дороги на расстоянии 1000м
5. Оцените качество воздуха по шкале табл. 3.2.
Таблица 3.2
Шкала качества воздуха по проективному
покрытию лишайниками стволов деревьев
Степень покрытия, %
более 50 %
20–50 %
< 20 %
Степень загрязнения
Чистый воздух
Умеренное загрязнение
Сильное загрязнение
6. Сделайте выводы и ранжируйте территорию по степени загрязнения, подготовьте отчет.
181
Практическая работа 2
Биотестирование загрязнения воды
с помощью водных растений
Цель работы: Освоить методику биотестирования сточных вод
по ростовым реакциям элодеи канадской.
Теоретические сведения
Методы биотестирования основаны на ответной реакции живых организмов на негативное воздействие загрязняющих веществ, способны давать достоверную информацию о качестве окружающей среды. По своей
сути биотестирование – это экологическая диагностика состояния биоты,
выполненная в условиях биологического моделирования. Всякое моделирование это перенос знаний с простой системы (смоделированной экосистемы в лабораторном эксперименте) на более сложную (экосистему в реальных условиях). Насколько это достоверно, будет зависеть от выбора
тест-организмов и от метрологических характеристик и статистической
обработки данных.
Биотестирование в своем развитии прошло несколько этапов:
1-й этап. История становления технологий экологической диагностики – методов биотестирования началась в Средние века c использования канареек для индикации появления рудничного газа в горных выработках. Поведение птицы или ее гибель оповещало шахтеров о грозящей
им опасности.
2-й этап. Биотестирование как способ оценки качества воды вошло в
практику в начале ХХ в., когда для токсикологической характеристики использовали «рыбную пробу». Первые биотесты на дафниях и циклопах
были выполнены в 1918 г. В дальнейшем основным тест-объектом длительное время служила Daphnia magna.
3-й этап. С 1980 г. началось бурное развитие и внедрение методов
биотестирования как показателя оперативной интегральной диагностики
качества воды, методики апробировали и рекомендовали для определения
токсичности природных и сточных вод.
В 1990 г. Госкомитетом СССР по охране природы было подготовлено и утверждено «Методическое руководство по биотестированию вод (РД
118-02-90)», а затем были подготовлены и утверждены методики с использованием в качестве тест-объектов инфузорий и ракообразных (ПНДФ
Т 14.1:2:3:4.2-98, ПНДФ Т 14.1:2:3:4.3-99, ПНДФ Т 14.1:2:3:4-99,) и для
определения токсичности вод, почв и донных отложений – метод биотестирования по ферментативной активности бактерий (ПНДФ
Т 14.1:2:3:4.1-96, ПНДФ Т 16.2:2:3:1.2.-96). ПНДФ Т – федеральный природоохранный нормативный документ, регламентирующий токсикологические методы контроля.
Токсичность определяется с помощью следующих критериев:
182
При использовании бактерий регистрируется интенсивность размножения клеток, биолюминисценции;
– активность окислительных ферментов бактерий активного ила. В
биотесте с использованием плесневых грибов и актиномицетов регистрируется ростовая реакция тест-объектов;
– в биотестах на водорослях используются различные реакции: интенсивность размножения клеток, уровень медленной люминесценции,
иммобилизация клеток и зооспор, биоэлектрическая реакция, плазмолиз,
фотосинтетическая активность клеток, способность клеток к дифференциальному окрашиванию.
– в методах с использованием простейших регистрируется интенсивность размножения, двигательная активность и морфологические изменения.
– в биотестах на дафниях учитываются выживаемость, плодовитость,
сукцинатдегидрогеназная активность, интенсивность дыхания и сердцебиения.
В настоящее время существует государственный реестр методов
биотестирования, применяемых для целей производственного экологического контроля качества вод, почв и промышленных отходов, включающий:
 Определение токсичности воды и водных вытяжек из почв, осадков сточных вод, отходов по смертности и изменению плодовитости дафний (Daphnia magna) ФР.1.39.2001.00283. В методике оценивают смертность 50 % дафний за 96 часов (острая токсичность). Достоверное снижение плодовитости за 24 суток в сравнении с контролем (хроническая токсичность).
 Определение токсичности воды и водных вытяжек из почв, осадков сточных вод, отходов по смертности и изменению плодовитости цериодафний (Ceriodaphnia affinis) ФР.1.39.2001.00282. В методике оценивают
смертность 50 % дафний за 48 часов (острая токсичность). Достоверное
снижение плодовитости за 7 суток в сравнении с контролем (хроническая
токсичность).
 Определение токсичности воды и водных вытяжек из почв, осадков сточных вод, отходов по изменению уровня флуоресценции хлорофилла и численности клеток водорослей (Scenedesmus quadricauda).
ФР.1.39.2001.00284. В методике оценивают изменение численности клеток водорослей за 96 часов экспозиции (острая токсичность). Изменение
численности водорослей за 14 суток (хроническая токсичность). Изменение интенсивности свечения.
 Определение токсичности воды, почвы по хемотаксической реакции инфузорий (Paramecium caudatum). Оценивается хемотаксическая
реакция.
Основными нормативно-правовыми документами для биотестирования являются:
183
 МУ 2.1.4.1057-01. Организация внутреннего контроля качества санитарно-микробиологических исследований воды;
 ПНД Ф 12.1;2;2.2;2.3.2-03. Отбор проб почв, грунтов, осадков биологических очистных сооружений, шламов промышленных сточных вод;
 ПНД Ф СБ 14.1.92-96. Методы санитарно-биологического контроля. Методическое руководство по гидробиологическому контролю нитчатых микроорганизмов активного ила;
 ПНД Ф Т 14.1;2;3;4.1-96, 16.2;2.2.1-96. Токсикологические методы
контроля. Методика определения токсичности вод, почв и донных отложений по активности бактерий;
 Р 52.24.695-2007. Оценка токсического загрязнения природных
вод и донных отложений водных экосистем по коэффициенту регенерации
популяции;
 ФР 1.39.2007.03221. Биологические методы контроля. Методика
определения токсичности воды по смертности и изменению плодовитости
цериодафний;
 ФР 1.39.2007.03222. Биологические методы контроля. Методика
определения токсичности воды по смертности и изменению плодовитости
дафний;
 ФР 1.39.2007.03223. Биологические методы контроля. Методика
определения токсичности вод по изменению уровня флуоресценции хлорофилла и численности клеток водорослей.
В нормативно-технических документах («Правила охраны поверхностных вод», ГОСТ 17.0.004-90, РД 118-02-90. «Методическое руководство по биотестированию воды» и др.) биотестирование утверждено в качестве обязательного элемента системы контроля водоотведения. Введено
нормативное требование к качеству сточных вод, сбрасываемых в водные
объекты, которое основано на интегральном показателе – «токсичность
воды» – сточная вода на сбросе в водный объект не должна оказывать
острого токсичного действия на тест-объекты. Тест-объект – это организм,
по степени влияния на который судят о токсичности водной среды. Сточная вода на сбросе в водный объект не должна оказывать острого токсичного действия на тест-объекты. Критерием острого токсичного действия на
тест-объекты является гибель в ней 50 и более процентов тест-объектов по
сравнению с контрольными за установленное время.
Порядок выполнения работы
1. По заданию преподавателя соберите в близлежащем водоеме водное растение элодею канадскую.
2. Отберите пробу сточной воды из очистных сооружений.
3. Для определения степени острого токсичного действия сточной
воды на сбросе в водный объект проводят кратковременное биотестирование пробы воды либо ее разбавлений в течение 24 часов или хрони-
184
ческого в течение 7 суток при использовании ростовой реакции высшего
водного растения – элодеи канадской. Находят кратность разбавления исходной сточной воды, при которой устраняется острое токсичное действие
на тест-объект, т. е. наблюдается 100 %-й прирост растений аналогично
приросту в контрольных экземплярах.
4. В отдельные стаканы приливают одинаковые пробы неразбавленной сточной воды, сточной воды, разбавленной водопроводной водой в соотношении 1:2, 1:5, 1:10, 1:100, водопроводной воды и помещают в них по
5 штук отрезков элодеи канадской длиной 5 см, измеренных линейкой с
точностью до 1 мм. Пробы оставляют на сутки или 7 суток (до следующего
занятия). По окончании экспозиции измеряют длину побегов, результаты
заносят в таблицу 3.3 и выполняют необходимые расчеты.
Таблица 3.3
Исследование прироста элодеи канадской
Разведение
L0,СМ
LI,CM
AL = L0-Li,
Прирост растений
Т,%=
∆𝐿
𝐿водопров. .
0
1:2
1:5
1:10
1:100
водопроводная вода
5. При биотестировании могут быть получены следующие результаты:
а) в сточной воде без разбавления тест-объект за установленное
время дает прирост растений аналогичный контрольному – в водопроводной воде. В этом случае сточная вода не оказывает острого токсичного
действия и соответствует нормативному требованию согласно РД 11802-90;
б) в сточной воде без разбавления не наблюдается прирост 50 % и
более тест-объектов, т. е. она оказывает острое токсичное действие. В этом
случае требуется установить степень токсичности сточной воды, которая
соответствует кратности ее разбавления, устраняющей острое токсичное
действие, т. е. такую, при которой 100 % тест-объектов имеют прирост, соответствующий контрольным условиям.
Для определения этой величины постройте график в координатах по
оси абсцисс логарифма величины кратности разбавления сточной воды
(соответственно 0; 0,6; 1,2; 1,8; 2,4), а по оси ординат – среднее арифметическое значение прироста элодеи в % контролю. Полученные точки соединяют прямой. От точки на оси ординат, соответствующей 100 %-му приросту, проводят линию параллельно оси абсцисс. Из точки пересечения
185
опускают перпендикуляр на ось абсцисс и находят логарифмы величины
кратности разбавления, которые будут соответствовать ЛКр0.
7. Подготовьте отчет, содержащий сущность методик анализа, таблицы с результатами исследований, необходимые расчеты, графики, анализ результатов, выводы.
186
Практическая работа 3
Биотестирование загрязнения почвы (отходов)
по всхожести семян редиса
Цель работы: Освоить методику биотестирования отходов по
всхожести семян редиса.
Теоретические сведения
«Фитотест» основан на способности семян адекватно реагировать на
экзогенное химическое воздействие путем изменения интенсивности прорастания корней, что позволяет длину последних принять за показатель
тест-функции. Критерием вредного действия считается ингибирование роста корней семян.
Принцип оценки степени опасности и уровня безвредности отхода
базируется на экспериментально установленной зависимости величины
фитотоксического эффекта от разведения водного экстракта в соответствии с уравнением прямой общего вида: y = mx + b.
Учитывая прямолинейный характер данной зависимости, принимая
за «x» величину фитоэффекта, а за «y» логарифм разведения экстракта,
определение параметров фитотоксичности (LimR и ER50) осуществляется с
использованием регрессионной модели:
LgR = –mET + b,
(3.1)
где ET – фитоэффект, установленный в эксперименте;
R – разведение экстракта отхода;
m – коэффициент, соответствующий каждому значению фитоэффекта;
b – коэффициент регрессии*.
Коэффициенты уравнения m и b рассчитываются для каждого отхода
индивидуально по данным эксперимента.
Опасность отхода в отношении фитотоксической активности оценивается по показателю ER50
Фитотоксичность отхода оценивается по биологическому действию
его водного экстракта. Исходя из принципа экстремальности, исследования проводятся в условиях прямого контакта тест-растения с экстрактом
отхода или его разведениями. А именно, проращивание семян осуществляется в чашках Петри с фильтровальной бумагой, куда вносится водный
экстракт исследуемого отхода. Данный способ воздействия является
наиболее удобным и простым в техническом отношении.
Подготовка образца отхода для исследования
Модельной средой (экстрагентом) для экстракции химических веществ из отходов является дистиллированная вода с начальным уровнем
рН = 6,1–6,3.
187
Оптимальное соотношение фаз «отход /экстрагент» 1:10. Исходя из
этого, навеску отхода 10 г помещают в мерную колбу объемом 100 мл и
дистиллированной водой доводят до метки.
После интенсивного размешивания колбы с экстрактом отхода отстаиваются при комнатной температуре в течение суток. Затем подвергаются 2-часовому встряхиванию на аппарате «Шутель» и фильтрованию
через фильтр «синяя лента».
Рабочие растворы готовятся путем последовательного разведения
исходного (нативного) экстракта.
Для удобства при последующем статистическом анализе результатов
значение R нативного экстракта условно принимается за 1, его разведение
в 10 раз соответствует R = 10 и т. д.
Постановка эксперимента
Экспериментальные исследования проводятся в 3 этапа.
– Проверка семян на всхожесть.
– Рекогносцировочный опыт проводится с целью выяснения диапазона фитотоксического действия. В рекогносцировочном опыте испытываются нативный экстракт (R = 1) и его разведения, кратные 10 (R = 10,
100, 1000 и т. д.).
– Основной опыт имеет целью установление параметров фитотоксичности. В основном опыте тестируются разведения, кратные 2–3 в интервале биологически эффективных разведений, установленном на первом
этапе.
На каждом этапе пробы дублируются не менее чем в трех повторностях. В экспериментах тестируется 3 и более разведений.
Рис. 3.1. Последовательность выполнения исследований
188
Последовательность выполнения исследований.
– Чашки Петри с вложенными в них кружочками фильтровальной
бумаги стерилизуются и охлаждаются. На внешней стороне крышек ставится маркировка, включающая наименование пробы (контроль, название
отхода) и значение R (рис. 3.1).
– В каждую чашку помещается по 25 сухих здоровых семян, всхожесть которых составляет не менее 95 %.
– При определении процента всхожести субстратом для проращивания семян служит дистиллированная вода, которая вносится на фильтр в
объеме 5 мл. Закрытые чашки термостатируются при 20–23 °С в течение 3
суток, после чего подсчитывается процентная доля проросших семян.
– В опытные чашки вносят по 5 мл экстракта или его разведений,
контрольные семена обрабатываются адекватным количеством дистиллированной воды. Все образцы помещаются в термостат на 7 суток.
– По истечении срока экспозиции измеряют длину корней проростков в контрольных и опытных пробах, причем объектом измерения у каждого семени является корень максимальной длины.
– Результаты измерения оформляются в виде таблицы.
Статистическая обработка экспериментальных данных
Определение фитотоксического эффекта проводится путем сопоставления показателей тест-функции (Lcp) контрольных и опытных семян.
Величина показателя Lср контрольных и опытных семян вычисляется
как среднее арифметическое из совокупности данных о длине корней проростков полученных в трех повторностях эксперимента (формула 3.2).
(3.2)
где Li – длина максимального корня каждого семени, мм;
n – общее количество семян, взятых в опыт.
При Lср(оп) > или = Lcp(K) – отсутствие неблагоприятного действия
отхода.
Величина эффекта торможения определяется по формуле 3.3.
(3.3)
где ЕT – эффект торможения, %;
LОП – средняя длина корней в опыте, мм;
LK – средняя длина корней в контроле, мм.
Фитотоксическое действие считается доказанным, если фитоэффект (ЕT) составляет 20 % и более.
Результаты данного этапа работы заносятся в таблицу.
Регрессионный анализ экспериментальных данных проводится при
условии, что биологически эффективными являются не менее 3
значений R.
189
Вычисление уравнения регрессии lgR = –m ЕT + b, наиболее адекватно описывающего прямолинейный характер зависимости lgR = f(ЕT), проводится методом «Наименьших квадратов», который достаточно подробно
описан в статистической литературе. Однако наиболее целесообразно для
этих целей использование компьютерных программ, в частности
«Microsoft Excel 1997», что значительно упрощает процесс расчета параметров уравнения (m и b).
Оценка достоверности полученного регрессионного уравнения по
величине коэффициента корреляции (r), характеризующего степень линейного приближения экспериментальных и эмпирически вычисленных (по
уравнению) значений фитоэффектов.
Коэффициент r, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет
место полная корреляция с моделью, если – 0, то уравнение регрессии неудачно описывает зависимость lgR = f(ЕT)
Расчет параметров фитотоксичности и оценка опасности отхода
Определение значений пороговых (LimR) и среднеэффективных
(ER50) разведений осуществляется путем решения полученного уравнения: lgR = –m ЕT + b относительно R при заданных величинах фитоэффекта (ЕT ), который при определении порога фитотоксичности принимается
за 20 %, а при определении среднеэффективного разведения ЕT = 50 %.
Класс опасности отхода устанавливается по величине ER50 в соответствии с критериями, представленными в табл. 3.4.
Таблица 3.4
Критерии опасности отходов по фитотоксическому действию
Классы
Категории
опасности
Величина
ER50
1
Чрезвычайно
опасные
2
Высокоопасные
3
Умеренно
опасные
4
Малоопасные
> 102
> 10-102
> 1-10
≤1
Примечание: Если токсический эффект зафиксирован только при действии нативного экстракта, а его
разведения проявляют индифферентность относительно семян, то отходу автоматически присваивается 4
класс опасности.
Порог фитотоксичности означает, что разведения водного экстракта
отхода, превышающие его величину, будут безопасны для роста и развития
высших растений. При этом условии негативное воздействие отхода на
среду обитания человека маловероятно.
Пример расчета степени опасности и уровня
безвредности отхода автозавода
На рис. 3.2 изображена динамика фитоэффекта, развивающегося при
воздействии на семена овса водного экстракта отхода автозавода (экспериментальные данные). Характерным является последовательное возрас-
190
тание эффекта торможения развития семян по мере снижения разбавления,
т. е. имеет место зависимость «разведение-эффект».
Регрессионный анализ экспериментальных данных позволил получить графическое изображение взаимозависимости разведения и фитоэффекта в виде прямой и эмпирическое в виде уравнения (рис. 3.3). Высокий
коэффициент корреляции (r = 0,97) свидетельствует об адекватности данной математической модели для прогнозирования разведений экстракта
отхода автозавода по величине фитоэффектов.
Рис. 3.2. Динамика фитоэффекта в зависимости
от разведения экстракта отхода
Рис. 3.3. Зависимость lgR = f(ЕT) по влиянию отхода
автозавода на семена растений (маркерами помечены
экспериментальные данные)
191
Напомним, что LimR – это разведение, вызывающее фитоэффект на
уровне 20 %, a ER50 – разведение, при котором фитоэффект равен 50 %.
Подставляем указанные значения фитоэффектов в полученное уравнение (lgR = –0,024 ЕT + 2,63) и вычисляем пороговое (1) и среднеэффективное разведения (2):
lgR = –0,024·20 + 2,63
lgR = 2
LimR=100
lgR = –0,024·50 + 2,63
lgR = l,48
ER50 = 30
В соответствии с критериями ER50, представленными в табл. 3.4,
степень опасности отхода автозавода по фитотоксичности может быть
оценена как высокая, т. е. на уровне 2 класса.
При разведениях экстракта более 100 (LimR) может быть обеспечена
безвредность данного отхода для растений.
Порядок выполнения работы
1. По заданию преподавателя соберите отходы на предприятии или
почву после насыщения нефтепродуктами (например на АТС).
2. Выполните тестирование в соответствии с вышеприведенной методикой.
3. Рассчитайте степень опасности отходов.
4. Опишите результаты и сделайте заключение.
192
Практическая работа 4
Биоиндикация природных водоемов
Цель работы: познакомиться с методами выявления, определения и
учета простейших (Protozoa) в природных водоемах.
Теоретические сведения
1. Распространение, значение и строение простейших
Оценка качества воды в водоеме производится на основании результатов физико-химического, бактериологического и биологического анализов. Каждый из перечисленных видов анализа имеет свои достоинства и
недостатки, они не заменяют друг друга, и наиболее достоверная оценка
получается при сочетании всех трех методов.
Физико-химические исследования позволяют оценить величину и характер загрязнения, его влияние на изменение качества воды. Бактериологический анализ дает возможность определить вероятность нахождения в
воде патогенных микроорганизмов. Биологический анализ способствует
установлению степени загрязнения водоема в целом. В некоторых случаях
он помогает зафиксировать последствия кратковременного загрязнения
водоема, которое не может быть зарегистрировано методами физикохимического и бактериологического исследования.
Биологический анализ воды основан на приуроченности некоторых
организмов к воде определенной степени загрязнения.
Для биологической индикации качества природных водоемов необходимо познакомиться со строением и принципами систематики простейших.
На протяжении примерно 80 % всего периода органической эволюции, происходящей на Земле, наша планета была населена исключительно
микроорганизмами и простейшими. Они существовали, когда планета только приобретала свой нынешний вид, когда сдвигались и расходились континенты, а земная кора много раз опускалась и сжималась в складки. При активном участии микроорганизмов и почвенных простейших возникали залежи руд, угля, месторождения нефти и природного газа (Шлегель, 1987).
Подцарство простейших (Protozoa: греч. protos первый, zoon животное) насчитывает, примерно, 50 000 видов. Простейшие, обитающие в океанах, пресных водах, почве и в высших организмах, занимают важнейшее
место в круговороте веществ в биосфере. В водной среде простейшие – основа планктона, используемого в пищу другими более крупными животными. Из скелетов простейших: фораминифер, радиолярий и панцирных
жгутиконосцев образуются мощные пласты осадочных пород.
Многие водные простейшие – седиментаторы, питающиеся взвешенными органическими частицами и бактериями, играют существенную
роль в биологической очистке вод. В пресных водах обитают представите-
193
ли типов: саркодовых – Sarcodina, жгутиковых – Mastigophora и инфузорий
– Ciliophora (рис. 3.4).
Рис. 3.4. Представители простейших (Protozoa): 1 – амеба протеус
(Amoeba proteus); 2 – голубой трубач (Stentor coeruleus);
3 – вортицелла микростомата – сувойка (Vorticella microstomata);
4 – стилонихия митилус (Stylonychia mytilus); 5 – инфузориятуфелька (Paramecium caudatum); 6 – эвглена зеленая
(Euglena viridis)
Почвенные амебы, инфузории и жгутиконосцы – важное звено почвенной фауны: они принимают участие в почвообразовании. Ряд видов
простейших составляют полезную группу симбионтов высших животных,
улучшающих пищеварение и обменные процессы в организме. Например,
малоресничные инфузории в рубце у жвачных, а жгутиковые в кишечнике
термитов помогают хозяину переваривать клетчатку.
Паразитические простейшие в природе представляют важный фактор
естественного отбора, регулирующий численность других видов животных
и растений. Однако человеку простейшие могут приносить не только пользу, но и большой вред. В организме человека паразитирует около 30 видов
простейших. Некоторые из них вызывают опасные протозойные заболевания: амебиаз, трипаносомозы, лейшманиозы, лямблиоз, трихомониаз, малярию, токсоплазмоз и др.
К простейшим относятся организмы, тело которых состоит из цитоплазмы и одного или нескольких ядер. Цитоплазма в теле простейших образует одну клетку, поэтому их называют одноклеточными.
194
Клетка простейшего – самостоятельная
особь, выполняющая все функции целостного
организма, поэтому простейшие являются
удобными объектами для разнообразных биохимических исследований: на них можно изучать как клеточные, так и организменные реакции на токсическое воздействие.
Подавляющее большинство простейших
имеет микроскопические размеры, колеблющиеся в пределах от 3 до 150 мкм.
Части тела простейшего, выполняющие
различные функции, называют органеллами,
или органоидами. Имеются органоиды двух типов: общего значения, характерные для любых
клеток (митохондрии, центросомы, рибосомы и
др.), и специального значения, выполняющие
жизненные функции одноклеточных как самостоятельных организмов (рис. 3.5).
Органоидами движения у различных
представителей типа могут быть ложноножки
Рис. 3.5. Строение
(псевдоподии), жгутики, реснички (см. рис.
инфузории-туфельки:
1 – реснички;
3.4). Реснички могут сливаться друг с другом,
2 – пищеварительные вакуоли; образуя мембраны и плотные негнущиеся ще3 – микронуклеус;
тинки – цирры (см. 4 рис. 3.4). Ползание или
4 – клеточный рот;
ходьба распространено среди инфузорий, имею5 – клеточная глотка;
6 – порошица в момент
щих цирры, на которых животное передвигается,
выбрасывания непереваренных как на ходулях. Количество и расположение цирр
остатков пищи;
служат диагностическим признаком.
7 – сократительная вакуоль
Некоторым высокоорганизованным про(центральный резервуар и
стейшим (инфузориям) свойственна еще одна
радиально расположенные
приводящие каналы);
форма движения – сокращение. Тело таких
8 – макронуклеус;
простейших способно быстро менять свою
9 – трихоцисты
форму, а затем вновь возвращаться к исходному состоянию. Способность к быстрому сокращению обусловлена наличием в теле простейших особых волоконец – мионем – образований, аналогичных мышцам многоклеточных животных. Сократительное движение
свойственно в основном инфузориям, ведущим прикрепленный образ жизни: сокращается тело, или стебелек, на котором располагается животное 3.
Наружная поверхность цитоплазмы простейших – плотная эластичная мембрана (оболочка) называемая пелликулой. Те простейшие, у которых эта оболочка неразличима, называются голыми (см. амебы, рис. 3.4).
Пелликула состоит в основном из жироподобных веществ и обладает свойством полупроницаемой мембраны. Пелликула может быть гладкой, но
195
может иметь и сложное строение. Многие простейшие имеют наружный
скелет в виде раковины.
Органоиды пищеварения у большинства простейших состоят, прежде всего, из пищеварительных вакуолей. У высокоорганизованных представителей простейших (инфузории) органоиды пищеварения начинаются
клеточным ртом 4, продолжаются в клеточную глотку 5, от которой берут
свое начало пищеварительные вакуоли 2 и заканчиваются порошицей 6 –
отверстие в пелликуле, через которое выбрасываются непереваренные
остатки пищи.
Питание происходит различными путями. Некоторые заглатывают
пищу путем фагоцитоза (голозойный тип питания). Иногда органические
вещества всасываются осмотически. У некоторых из простейших имеется
хлорофилл, и в известной мере они способны к автотрофному типу питания путем фотосинтеза.
Простейшие питаются главным образом бактериями и мелкими
взвешенными веществами. Благодаря этому они играют важную роль в
процессах осветления воды.
Как правило, в теле простейших имеются сократительные (пульсирующие) вакуоли 7, играющие роль органоидов осморегуляции, выделения
и дыхания. Особенно хорошо развиты сократительные вакуоли у пресноводных простейших.
Ядерный аппарат простейших очень разнообразен. Все животные
обладают хорошо выраженным ядром (или ядрами), отделенным от цитоплазмы ядерной мембраной. Форма ядра бывает округлой, овальной, подковообразной и т. д. У инфузорий имеются два ядра. Более крупное, называемое макронуклеусом 8, принимает участие в выполнении функций питания, обмена, роста и различных физиологических реакций. Меньшее ядро – микронуклеус – участвует в процессе полового размножения. У
простейших, обладающих одним ядром, оно несет обе функции.
Бесполое размножение простейших осуществляется путем деления
клетки, причем жгутиковым свойственно продольное деление, а ресничным инфузориям – поперечное. Организмы, не имеющие осевой симметрии, например, амебы, делятся в любом направлении.
Половое размножение простейших осуществляется разными путями:
у одних форм сливаются клетки, у других – ядра внутри одной и той же
клетки, у третьих происходит обмен ядерным веществом.
Органоиды нападения и защиты представлены трихоцистами 9. Они
расположены в протоплазме перпендикулярно к поверхности тела под самой пелликулой. Трихоцисты выстреливаются и затем заменяются новыми.
Многие простейшие в неблагоприятных условиях образуют цисты,
т. е. становятся неподвижными, принимают округлую форму, перестают
питаться (процессы обмена веществ замедляются), снаружи покрываются
плотной оболочкой, защищающей их от высыхания, неблагоприятной температуры, воздействия вредных веществ. В инцистированном состоянии
196
простейшие легко расселяются. При попадании цист в благоприятные
условия происходят эксцистирование и превращение в вегетативную форму, способную к передвижению, питанию и т. д.
Простейшие, несмотря на свои микроскопические размеры, выполняют глобальную роль в функционировании современной биосферы. Мир
простейших участвует в различных геохимических процессах и биологическом круговороте основных жизненно важных элементов – углерода,
азота, фосфора и серы. Простейшие принимают участие в «самоочищении»
природных вод и почв, их используют для биологической очистки сточных
вод. Они являются индикаторами загрязнения воды и почв. Наибольшее
значение в биоиндикации и биотестировании играют инфузории.
1.2. Классификация инфузорий
Классификация инфузорий базируется на структуре ресничного аппарата всего тела, в том числе и околоротового. Тип инфузории делится на
два класса: класс ресничных инфузорий (Ciliata) и класс сосущих инфузорий (Suctoria).
Представители ресничных инфузорий обладают ресничками на протяжении всех фаз развития, а сосущие инфузории лишены ресничек на
большей части жизненного цикла.
Класс ресничных – центральный, наиболее многочисленный класс
инфузорий, который включает 3 подкласса и около 20 отрядов.
I. Подкласс Равноресничные инфузории (HOLOTRICHA) – тело равноресничных равномерно покрыто ресничками одинаковой длины. Около
рта, как правило, мембранелл нет.
1. Отряд Простоматиды (Prostomatida) – тело инфузорий покрыто
толстым панцирем, состоящим из многих рядов пластинок.
Колепс гиртус (Coleps hirtus) – мелкие клетки, бочонковидной формы, бурого цвета. Тело покрыто многочисленными небольшими пластинками, создающими эффект панциря. Длина тела 20–25 мкм, ширина
10–15 мкм. На переднем полюсе клетки едва заметные зубчики, прикрывающие клеточный рот. На задней части тела хорошо видна одна каудальная ресничка, которая в несколько раз длиннее остальных. Сократительная
вакуоль одна, находится на заднем конце тела. Макронуклеус округлый,
одиночный, расположен центрально. Обитатель альфа-мезосапробных и
полисапробных водоемов (прил. 1, рис. 1).
2. Отряд Гимностоматиды (Gymnostomatida) характеризуется расположением рта на переднем конце клетки или сбоку. Это в основном
хищные инфузории. У многих из них хорошо развит палочковый аппарат в
цитоплазме около рта, который способствует прободению клетки жертвы.
Представитель этого отряда – инфузория Дилептус ансер (Dileptus
anser) с щупальцевым отростком на переднем конце и с боковым положением рта. Dileptus anser – крупные инфузории: длина тела 70–90 мкм, ширина 14–20 мкм. Передний конец тела вытянут в виде хоботка, длина которого чуть меньше половины общей длины тела. Каудальная часть клетки
197
не образует шиповатого выроста. Макронуклеус одиночный, четковидный,
располагается в середине тела. Сократительная вакуоль одна, находится в
задней части клетки. Инфузории загоняют пищу в рот с помощью длинного переднего отростка. Обитают в водоемах средней загрязненности (прил.
1, рис. 2).
Спатидиум поркулюс (Spathidium porculus) – крупные инфузории,
длина тела 100–120 мкм. Форма клеток кувшиноподобная. Клеточный рот
расположен в передней части, широкий, по бокам крупные реснички. Макронуклеус колбасовидный, расположен в центре тела. Сократительная вакуоль находится в каудальной части тела. Инфузории передвигаются медленно. Обитают обычно в загрязненных водоемах (прил. 1, рис. 3).
3. Отряд Кольподиды (Colpodidа) – клетки от мелких размеров до
крупных. Клеточный рот располагается по средине брюшной стороны,
окаймлен длинными ресничками. Передняя часть тела образует киль.
Кольпода кукулюс (Colpoda cucullus) – имеют хорошо выраженную
бобовидную форму тела: выпуклая спинная сторона, а на брюшной стороне имеется глубокое полукруглое углубление, на дне которого находится
клеточный рот. Окраска инфузорий темная: от коричневой до черной. Цитоплазма забита пищеварительными вакуолями. Реснички равномерно покрывают тело, образуя 18–20 рядов. Макронуклеус округлый, расположен
в срединной части тела. Сократительная вакуоль находится на заднем конце тела. Встречается в водоемах альфа-мезосапробных и полисапробных
(прил. 1, рис. 4).
Кольпода мапази (Colpoda maupasi) – клетки широкоовальные, темного цвета. Длина 35–70 мкм, ширина 20–40 мкм. На переднем конце тела
имеется киль с хорошо заметными 6–7 зубчиками. Длина киля составляет
1/3 от длины тела. Задний конец тела клетки широко закруглен. Макронуклеус округлый, смещен к спинной стороне. Сократительная вакуоль
расположена на заднем конце тела. Инфузории обитают в мезосапробных
водоемах (прил. 1, рис. 5).
Кольпода штейни (Colpoda steini) – мелкие инфузории, длина колеблется в пределах 20–35 мкм, ширина 15–30 мкм. Форма тела односторонне
выпуклая, причем выпуклой является спинная сторона, а брюшная – почти
плоская. В срединной части брюшной стороны в небольшом углублении
располагается клеточный рот, окруженный длинными ресничками, образующими «бороду». На переднем киле 6–7 ясно выраженных ребер. Макронуклеус овальный, располагается ближе к спинной стороне. Сократительная вакуоль одна, находится на заднем конце тела. Обитает в альфамезосапробных водоемах (прил. 1, рис. 6).
Кольпода аспера (Colpoda aspera) – клетки овальной формы, немного сжатые с боков, цитоплазма светлая. Длина клеток 30–50 мкм, ширина
15–25 мкм. Ресничных рядов 14–16. Передний киль с 5 зубчиками. Клеточный рот расположен ближе к середине тела, окружен более длинными
ресничками. Макронуклеус округлой формы, располагается ближе к спин198
ной стороне. Сократительная вакуоль – в задней части клетки. Обитатель
мезосапробных водоемов (прил. 1, рис. 7).
4. Отряд Гименостоматиды (Hymenostomatida) – наиболее многочисленный по числу видов. Большинство видов отряда свободноживущие,
например, инфузория-туфелька (Paramecium caudatum). Для этого отряда
характерно наличие ротовой воронки – перистома, которая окружена с одной
стороны длинной мембраной, напротив которой на другой стороне расположены три мембранеллы. Инфузории питаются, как правило, бактериями.
Инфузория-туфелька (Paramecium caudatum) – крупные инфузории,
длина тела колеблется в пределах 180–280 мкм. Форма тела овальная,
вытянуто в длину, напоминает туфельку. Наибольшая ширина в задней
трети. Задний конец несколько заострен и несет более длинные реснички,
чем остальное тело. На одной стороне тела (брюшной) внутрь вдается глубокий желоб, ведущий в глотку. Все тело инфузории покрыто ресничками,
их число примерно 15 тысяч. Ядерный аппарат состоит из почковидного
макронуклеуса и одного, довольно крупного микронуклеуса. Инфузориитуфельки обитают в мезосапробных водоемах (прил. 1, рис. 8).
Кольпидиум кольпода (Colpidium colpoda) – мелкие инфузории, длина
тела колеблется в пределах 70–90 мкм., ширина – 35–50 мкм. Форма тела
напоминает боб: вентральная сторона вогнутая, дорсальная – выпуклая. Ротовое отверстие треугольной формы, окаймлено рядами ресничек. Ресничный
покров густой и равномерный, ресничных рядов много. Макронуклеус
округлый, расположен в середине тела. Сократительная вакуоль находится на
заднем конце тела. Инфузории обитают в мезосапробных водоемах (прил. 1,
рис. 9).
Уронема маринум (Uronema marinum) – мелкие инфузории, длина тела
колеблется в пределах 18–30 мкм., ширина – 7–12 мкм. Форма тела удлиненно-овальная, задняя часть немного расширена. Ресничный покров мало заметен. На заднем конце тела имеется длинная каудальная щетинка. Ротовое отверстие находится в передней части тела. Макронуклеус округлый, находится в середине тела. Сократительная вакуоль размещается в нижней части тела. Обитатель средне загрязненных водоемов (прил. 1, рис. 10).
II. Подкласс Кругоресничные инфузории (PERITRICHA) – реснички у
кругоресничных располагаются только вокруг ротовой воронки, образуя
левозакрученную спираль. Большинство видов ведут прикрепленный образ
жизни.
Типичный представитель – Вортицелла микростомата (Vorticella
microstomata), мелкие инфузории, длина тела колеблется в пределах
30–35 мкм, ширина 25–28 мкм. Форма тела бокаловидная, равномерно
сужающаяся кверху. От основания клетки отходит сократимый стебелек, в
котором проходит пучок мионем. С помощью стебелька инфузория прикрепляется к субстрату. При резком скручивании стебелька сувойка мгновенно спасается от опасности. Некоторые перитрихиды живут в домиках,
другие образуют колонии (Zoothamnium), имеющие вид пальмы. Размно199
жаются сувойки почкованием. При этом образуется свободноплавающая
форма – «бродяжка». В дальнейшем при оседании на дно у нее образуется
стебелек. Стебелек превышает размеры клеток в 3–4 раза. Рот окружен
венчиком длинных ресничек, от него отходит конусовидная глотка. Макронуклеус большой, с-образноизогнутый, лежит поперек тела. Обитатель
полисапробной зоны (прил. 1, рис. 11).
III. Подкласс Спиральноресничные (SPIRITRICHA) – у представителей этого подкласса отсутствуют ресничный аппарат. Ротовые реснички сильно развиты.
1. Отряд Олиготрихиды (Oligotrichidae) – реснички в основном исчезли у них полностью, сохранились лишь короткие ряды отдельных щетинок или весьма мало ресничек.
Стромбидиум вириди (Strombidium viride) – мелкие инфузории, длина тела колеблется в пределах 34–50 мкм, ширина – 27–41 мкм. Форма тела
ближе к шаровидной: передняя часть широкозакруглена, задняя – немного
вытянута. Ресничный покров отсутствует. Рот находится на апикальном
полюсе, окружен венчиком мощных мембранелл. Макронуклеус овальной
формы, лежит на экваторе клетки. Сократительная вакуоль расположена на
апикальной части клетки. Обитатель мезосапробной зоны (прил. 1,
рис. 12).
2. Отряд Гиротрихиды (Hypotrichida)
Уролептус писцис (Uroleptus piscis) – крупные инфузории, длина тела
колеблется в пределах 58–85 мкм, ширина – 14–27 мкм. Тело удлиненной,
овальной формы: задний край плавно закруглен, передний – немного заужен.
На вентральной стороне имеется 2 ряда цирр. Клеточный рот достигает 1/3
длины тела. Макронуклеусов два, они почти вплотную прилегают друг к другу, находятся в середине клетки. Сократительных вакуолей тоже две: одна в
каудальной части, другая недалеко от клеточного рта. Обитает в водоемах с
сильным органическим загрязнением (прил. 1, рис. 13).
Окситриха пеллионелла (Oxytricha pellionella) – крупные инфузории,
длина тела колеблется в пределах 50–50 мкм, ширина – 15–20 мкм. Форма
тела длинноовальная, равномерно закругленная на обоих концах.
В области клеточного рта имеется 8 фронтальных цирр. На заднем конце
тела – 5 очень длинных цирр, выходящих за пределы клетки. Тело очень
гибкое. Клеточный рот занимает 1/4 часть длины тела. Макронуклеус двучленистый, расположен по оси тела. Сократительная вакуоль расположена
ближе к перистому. Хороший показатель высокой степени органического
загрязнения (прил. 1, рис. 14).
Стилонихия митилюс (Stylonichia mytilus) – крупные инфузории,
длина тела колеблется в пределах 70–90 мкм, ширина – 28–35 мкм. Форма
тела удлиненно-овальная, передняя часть несколько расширена, задняя
сужена. Перистом очень большой, почти треугольной формы, составляет
1/3 длины тела. Тело негибкое. Макронуклеусов два, бобовидной формы,
находятся в центральной части клетки. Сократительная вакуоль находится
200
чуть ниже перистома. Обитатель альфа-мезосапробной зоны (прил. 1,
рис. 15).
Аспидиска костата (Aspidisca costata) – мелкие инфузории, длина
тела колеблется в пределах 25–35 мкм, ширина – 20–30 мкм. Инфузории
плоские, имеют широкояйцевидную форму тела. В области перистома расположены 6 коротких цирр. Перистом небольшой. Макронуклеус длинный, подковообразный. Сократительная вакуоль расположена в задней части клетки. Показатель средней и высшей степени органического загрязнения (прил. 1, рис. 16).
Порядок выполнения работы
1. Внимательно изучите принцип работы и устройство микроскопа.
Рис. 3.6. Внешний вид микроскопа CME: 1 – устройство наведения
на резкость, грубая фокусировка; 2 – устройство наведения на
резкость, точная фокусировка; 3 – винт изменения высоты положения
конденсора; 4 – регулятор яркости освещения; 5 – полевая диафрагма;
6 – осветитель; 7 – апертурная диафрагма; 8 – конденсор Аббе;
9 – револьвер с объективами; 10 – предметный столик с препаратоводителем; 11 – кнопка включения/выклюючения; 12 – ручка
перемещения предметного столика; 13 – тубус; 14 – окуляры;
15 – штатив; 16 – объектив
Порядок работы с микроскопом СМЕ
2. Установите микроскоп предметным столиком к себе.
201
3. Включите питание кнопкой включения 11 и установите комфортную интенсивность освещения, медленно поворачивая регулятор яркости
освещения 4.
4. Опустите предметный столик 10, пользуясь винтом грубой фокусировки 1 и винтом точной фокусировки 2 наведите резкость на препарат.
5. Раздвиньте окуляры 14 в стороны до упора. Посмотрите в них и,
передвигая, установите на нужном расстоянии для Ваших глаз, чтобы Вы
могли видеть одно ясное изображение для обоих глаз (это будет вашим
персональным расстоянием между зрачками), запомните это расстояние,
указанное на шкале визуальной насадки.
6. Глядя в микроскоп, закройте полевую диафрагму 5, вращая
наружный рифленый лимб по часовой стрелке.
7. Пользуясь винтом настройки высоты конденсора 3, переведите его
в положение, при котором в поле зрения резко наблюдаются края полевой
диафрагмы (правильный многоугольник). Зафиксируйте выбранное положение конденсора, закрутив до упора винт конденсора.
8. Отцентрируйте изображение диафрагмы осветителя. Лучше это
выполнять, работая двумя руками, смещая диафрагму в направлении к
центру 5. После завершения операции центрирования, полностью откройте
полевую диафрагму. При переходе к другим объективам возможно проведение дофокусировки с помощью винта точной фокусировки 2 и настройки яркости освещения 4.
9. Положите на предметный столик приготовленный препарат покровным стеклом вверх, чтобы объект находился в центре отверстия предметного столика.
10. Затем под контролем зрения медленно опустите тубус 13 с помощью винта грубой фокусировки 1 пока в поле зрения не появится изображение объекта исследования.
11. Для того, чтобы перейти к рассмотрению объекта при большом
увеличении микроскопа необходимо вначале отцентрировать препарат,
т. е. поместить объект в самый центр поля зрения с помощью винтов препаратоводителя 10. Если объект не будет центрирован, то при большом
увеличении он останется вне поля зрения.
12. Вращая револьвер, приведите в рабочее положение объектив
большого увеличения 16.
13. Для тонкой фокусировки используйте винт точной фокусировки 2.
14. Зарисуйте объект исследования.
Запомните, что изучение любого объекта надо начинать с малого
увеличения!
Следует помнить, что при работе с микроскопом необходимо соблюдать осторожность. Нельзя без необходимости вынимать окуляры, крутить
винты, особенно точной доводки. Протирать окуляры следует только мягкой тряпочкой, специально приготовленной для этой цели.
202
15. Приготовьте временный препарат, для этого:
– Возьмите предметное стекло, держа его за боковые грани, и положите на стол.
– Глазной пипеткой возьмите небольшое количество анализируемой
воды из природного водоема. Поместите каплю воды в центр предметного
стекла.
– Для замедления движения простейших необходимо в каплю воды
добавить каплю раствора желатина.
– Для выявления структур клетки необходимо в каплю воды добавить каплю раствора эозина.
– После этого возьмите покровное стекло (обязательно за боковые
грани, иначе оставите отпечатки пальцев на поверхности стекла) и опустите одну из боковых граней покровного стекла к краю анализируемой капли, так чтобы капля растеклась вдоль бокового края.
– Затем медленно опустить покровное стекло на каплю воды.
– Поместите препарат на предметный столик микроскопа и начните
работу.
16. Правильно оформите результаты Ваших наблюдений, зарисовывая увиденное. При зарисовке следует придерживаться ряда правил.
– Рисовать можно только на одной стороне листа, так как рисунки,
сделанные на обеих сторонах, накладываются друг на друга и со временем
портятся.
– Рисунок должен быть крупным, детали рисунка хорошо различимы. На одной странице не должно быть более 3–4 рисунков.
– Главное требование к рисунку – правильное отображение формы,
соотношения объема и размеров (длина, ширина и др.) отдельных частей и
целого. Чтобы легче добиться этого, сначала нарисуйте общий контур объекта (крупно), затем внутри контура слегка наметьте контуры остальных
деталей и после этого вырисовывайте их четко.
– Правильное отражение соотношения размеров изучаемого объекта
позволит выполнить и второе требование – показать индивидуальные особенности объекта, т. е. зарисовать не абстрактную, а конкретную клетку.
– Вокруг рисунка не нужно рисовать контуров поля зрения микроскопа.
– К каждому рисунку обязательно должны быть сделаны обозначения его отдельных частей. Обозначения можно делать двумя способами:
а) к отдельным частям объекта ставят стрелочки и против каждой
пишут название. Все надписи должны быть расположены параллельно
друг другу;
б) к отдельным частям объекта ставят стрелочки и против каждой
пишут определенную цифру, затем сбоку от рисунка или под ним столбиком по вертикали пишут цифры, а против цифр – название.
17. Подготовьте отчет, перечислить выявленные виды простейших.
203
Практическая работа 5
Биологическая индикация природных водоемов
по сапробности
Цель работы: познакомиться с методикой биотестирования водоемов, выявить комплексы инфузорий, определяющие степень сапробности
водоема.
Теоретические положения
Биологический метод оценки степени загрязнения природных вод
был разработан в 1902 г. немецкими исследователями Кольквитцем (ботаник) и Марссоном (зоолог) (Основы экогеологии…, 2004).
У них были предшественники, которые указывали на приуроченность определенных организмов к загрязненным водам, но стройную систему предложили именно эти два автора, проделавшие огромную предварительную работу. Они исследовали свыше 800 различных водоемов: от
чистых высокогорных озер до сточных коллекторов – и разделили их на
три категории или ступени, в соответствии с процессами, протекающими в
водоеме при естественном самоочищении.
1. Сильно загрязненные воды с резким преобладанием восстановительных процессов – полисапробная зона (гр. poly много, sapros гнилой).
2. Воды, в которых восстановительные процессы прекратились и
начались окислительные, с постепенным преобладанием последних – мезосапробная зона (гр. mesos средний).
3. Воды, в которых наблюдается полное окисление поступавшего органического вещества – олигосапробная зона (гр. oligos незначительный).
Позднее мезосапробную зону разделили на две:
 а-мезосапробную, более загрязненную, близкую к полисапробной,
 β-мезосапробную, приближающуюся к олигосапробной.
Затем была введена еще катаробная зона (гр. katharos чистый), под
которой подразумевалась абсолютно чистая вода, не содержащая органических веществ.
Таким образом, была создана система из 5 зон или степеней сапробности, характеризующая процесс самоочищения от крайней степени загрязнения до постепенно возрастающей чистоты воды.
В каждой из зон сапробности развивается присущий ей комплекс
животных и растительных организмов, способных существовать в данных
условиях, которые и были названы авторами этой системы сапробными организмами или сапробионты.
Таким образом, по составу и количеству сапробионтов можно установить степень загрязнения того участка водоема, в котором они обитают.
Кольквитд и Марссон на основании своих исследований составили
списки показательных организмов для каждой из зон сапробности, выде-
204
лив около 1000 организмов-индикаторов. Они же одновременно являются
и активными агентами самоочищения вод.
Эта система является экологической, так как рассматривает флору и
фауну водоемов в тесной связи с условиями окружающей среды.
Поступающие в водоем загрязнения в результате самоочистительной
способности водоемов постепенно разбавляются и разрушаются. Деструкция загрязнений протекает постепенно и в связи с этим постепенно восстанавливаются в водоеме условия, которые были в нем до поступления сточных вод. Процесс этот весьма длительный, и зона загрязнения в реке может захватывать десятки и сотни километров. Размер зоны зависит от соотношения объема сточных и речных вод, концентрации и качества
загрязняющих веществ, скорости течения и других причин.
В зависимости от того, насколько сильно загрязнен водоем и
насколько в нем прошли процессы самоочищения, водоемы и их отдельные участки подразделяются на зоны (табл. 3.5).
Таблица 3.5
Уровни сапробности и трофности вод
Уровень сапробности
Полисапробный: очень сильное органическое загрязнение, мало кислорода, много бактерий; видовой состав
беден, численность особей высокая
ά-мезосапробный: значительное органическое загрязнение, мало кислорода, видовой состав богат, численность
особей высокая
β-мезосапробный: слабое органическое загрязнение, много кислорода;
видовой состав богат
Олигосапрробный: чистая, богатая
кислородом вода; видовой состав беден, численность особей низкая
Ведущие организмы из
числа инфузорий
Политрофная:
Caenomorpha,
очень большой
Colpidium, Epalxella,
избыток питательных Lacrymaria, Metopus,
веществ
Vorticella
(гниющие воды)
Эвтрофная:
Carchesium,
много питательных
Chilodonella,
веществ, много
Paramecium,
фотосинтезирующих
Urocentrum
протистов
Euplotes, Halteria,
Spirostomum, Stentor
Ступень трофности
Олиготрофная:
мало питательных
веществ
Dileptus, Strobilidium,
Thuricola
При загрязнении водоема в нем изменяются физико-химические условия. При этом одни формы гидробионтов погибают, другие получают преимущества для свободного развития, и в результате происходит смена биоценоза на загрязненном участке. Многие гидробионты способны развиваться
только в воде определенного качества, и поэтому обнаруживают четко выраженную приспособленность к определенным зонам загрязнения.
Полисапробная зона (р) характеризуется большим содержанием нестойких органических веществ и наличием продуктов их анаэробного распада. В воде в изобилии присутствуют белковые вещества. БПК (биологическое потребление кислорода) составляет десятки миллиграммов на литр.
Фотосинтез отсутствует. Кислород может поступать в воду только за счет
205
атмосферной реаэрации, и так как он полностью потребляется на окисление в поверхностных слоях, то в воде он практически не обнаруживается.
Вода содержит метан и сероводород.
Для этой зоны характерно наличие большого числа сапрофитной
микрофлоры, представленной сотнями тысяч и даже миллионами клеток в
1 мл. В донных отложениях кислород отсутствует, содержится много органического детрита, протекают восстановительные процессы, железо находится в форме FeS. Ил имеет черную окраску с запахом сероводорода.
В этой зоне в массе развиваются растительные организмы с гетеротрофным типом питания: сапрофитные бактерии, нитчатые бактерии, серные
бактерии, из простейших – инфузории, бесцветные жгутиковые (рис. 3.7).
Рис. 3.7. Организмы полисапробной зоны: 1–11 – нитчатые бактерии;
12–14 – жгутиконосцы; 15–23 – инфузории
Альфа-мезосапробная зона (а – т). В этой зоне начинается аэробный
распад органических веществ с образованием аммиака, содержится много
свободной углекислоты, кислород присутствует в малых количествах. Метан
и сероводород отсутствуют. Количество загрязнения, определяемого по БПК,
все еще очень велико: десятки миллиграммов на литр. Количество сапрофитных бактерий составляет десятки и сотни тысяч в 1 мл.
206
В воде и донных отложениях протекают окислительновосстановительные процессы; железо трехвалентное и двухвалентное, ил
сероватой окраски. В а – т зоне развиваются организмы, обладающие
большой выносливостью к недостатку кислорода и большому содержанию
углекислоты. Преобладают растительные организмы с гетеротрофным и
миксотрофным питанием. Отдельные организмы имеют массовое развитие. Обильно развиваются нитчатые бактерии, грибы, водоросли. Из животных организмов обильны обрастания сидячими инфузориями (Carchesium), встречаются коловратки, много окрашенных и бесцветных жгутиковых (рис. 3.8).
Рис. 3.8. Альфа-мезосапробные организмы:
1–3 – бактерии; 4 – одноклеточная водоросль;
5–6 – многоклеточные водоросли; 7–13 – инфузории
Бета-мезосапробная зона (β – m) отмечается в водоемах, почти
освободившихся от нестойких органических веществ, распад которых дошел до образования окисленных продуктов (полная минерализация).
Количество сапрофитных бактерий составляет тысячи клеток в 1 мл
и резко увеличивается в период отмирания водной растительности. Кон207
центрация кислорода и углекислоты сильно колеблется в течение суток, в
дневные часы содержание кислорода в воде доходит до пресыщения, и углекислота может полностью исчезать. В ночные часы наблюдается дефицит кислорода в воде.
В иле много органического детрита, интенсивно протекают окислительные процессы, ил желтой окраски.
В этой зоне большое разнообразие животных и растительных организмов. В массе развиваются растительные организмы с автотрофным питанием, наблюдается цветение воды многими представителями фитопланктона. В обрастаниях обычны зеленые нитчатки и эпифитные диатомеи; в иле – черви, личинки хирономид, моллюски (рис. 3.9).
Рис. 3.9. Бета-мезосапробные организмы: 1–3 – нитчатые
бактерии; 4 – зеленые водоросли; 5–6 – водоросли;
7–8 – жгутиковые; 9–10 – инфузории; 11–12 – водоросли;
15 – кольчатые черви: 18–19 – грибы
Олигосапробная зона (о) характеризует практически чистые водоемы
с незначительным содержанием нестойких органических веществ и небольшим количеством продуктов их минерализации.
208
Содержание кислорода и углекислоты не претерпевает заметных колебаний в дневные и ночные часы суток. Цветение водорослей, как правило,
не наблюдается. В донных отложениях содержится мало органического
детрита, автотрофных микроорганизмов и бентосных животных (червей,
личинок хирономид и моллюсков).
Показателями большой чистоты воды в этой зоне являются некоторые
красные водоросли и водные мхи (рис. 3.10).
Рис. 3.10. Олигосапробные организмы:
1, 2, 3, 6, 10, 13, 14 – водоросли; 4, 8, 12 – инфузории;
7 – кишечнополостные; 11 – личинка
По мере развития процесса биологического самоочищения возрастает видовое разнообразие, но численность каждого отдельного вида уменьшается:
 в олигосапробной зоне разнообразие видов достигает максимума,
зато численность отдельных видов невелика.
 для полисапробной зоны характерны небольшое число видов и
очень высокая численность каждого отдельного вида.
Система сапробных организмов полностью отвечает экологическому
принципу Тинеманна: «Чем больше условия существования данного местообитания отличаются от оптимальных для большинства видов, тем беднее по
209
видовому разнообразию становится биоценоз и тем характернее и многочисленнее – каждый отдельный вид» (Основы экогеологии…, 2004).
Система Кольквитца и Марссона сразу получила широкое распространение и была использована для оценки санитарного состояния водоемов, особенно в Европе и России. В нашей стране создалась школа санитарных гидробиологов (Я. Я. Никитинский, Г. И. Долгов, С. Н. Строганов,
С. М. Вислоух и др.), успешно применявших и развивавших систему санитарно-биологического анализа, т. е. состояние водоема определялось на
основе животных и растительных организмов.
Кольквитц и Марссон подчеркивали, что основное значение следует
придавать не отдельным видам, а биоценозам, т. е. сообществу показательных организмов.
Очень чистые водоемы практически не несут следов воздействия человека. В России к таким водоемам могут быть отнесены многие озера и
реки Сибири, севера Дальнего Востока, а на европейской территории – Ладожское и Онежское озера, Рыбинское водохранилище, некоторые северные реки. В этих водоемах насыщение воды кислородом достигает 95 %,
БПК не превышает 1 мг/л, а взвешенные вещества – 3 мг/л. Вода в очень
чистых водоемах пригодна для всех видов водопользования.
Водоемы, относимые к категории чистых, по химическим показателям почти не отличаются от очень чистых, но следы влияния деятельности
человека проявляются, прежде всего, в увеличении количества сапрофитной микрофлоры в воде. Воды водоемов второго класса также пригодны
для всех видов водопользования.
Умеренно загрязненные воды характеризуются повышенным содержанием органических веществ, ионов хлора и солей аммония. Они несут в
себе признаки загрязнения поверхностным стоком и бытовыми водами.
Умеренно загрязненные воды после соответствующей очистки пригодны
для хозяйственно-питьевого использования, разведения некоторых видов
рыб и для прочих видов водопользования.
К категории загрязненных отнесены реки и озера, природные свойства которых значительно изменены в результате поступления в них сточных вод. В зимний период при образовании ледяного покрова на загрязненных участках водоема могут создаваться анаэробные условия. Загрязненные воды не пригодны для питьевого, хозяйственно – бытового и спортивного назначения, а также для рыбоводства. Они могут быть
использованы, да и то с ограничениями, в некоторых производственных
процессах, для орошения и судоходства. В странах Западной Европы, при
остром дефиците воды, загрязненные воды используют для хозяйственнопитьевого назначения, применяя при этом сложные способы очистки.
В грязных и очень грязных водоемах природные свойства воды сильно изменены. В летний период вода этих водоемов издает неприятные запахи. Повышенное содержание агрессивной углекислоты и сернистых соединений в воде грязных водоемов оказывает вредное воздействие на об210
шивку судов и портовые сооружения, вследствие чего эти водоемы ограниченно пригодны для судоходства. Для орошения воды грязных водоемов
могут быть использованы с ограничениями, не под все культуры.
Для оценки степени загрязнения водоема необходимо пользоваться
средними данными, собранными в период наиболее критического состояния водоема. Например, наименьшая концентрация растворенного кислорода наблюдается летом или в период ледостава, температура наиболее
высокая – летом. По многим показателям наиболее неблагоприятные условия создаются зимой. Показатели в этот период и принимаются за основу
при оценке степени загрязненности водоема.
Порядок выполнения работы
1. На предметное стекло нанести каплю воды, взятую из природного
водоема
2. Для замедления движения простейших в каплю воды добавить небольшую каплю раствора желатина и накрыть покровным стеклом.
3. Поместить препарат на предметный столик микроскопа, используя
винты предметного столика постепенно перемещать препарат и регистрировать виды простейших.
4. Определение видов производить по описаниям инфузорий (практическая работа 4), фотографиям (прил. 1)
5. Провести микроскопирование проб воды из разных природных водоемов, подверженных в различной степени антропогенному воздействию.
6. Заполнить табл. 3.6.
7. Подготовить отчет с описанием индикаторных организмов, заполненной табл. 3.6 и заключением о степени сапробности водоема для
каждого образца.
Таблица 3.6
Сапробность природных водоемов
по видовому составу инфузорий
Природный
водоем
1.
Равноресничные Кругоресничные Спиральноресничные
Зона
инфузории
инфузории
инфузории
сапробности
виды числен. виды числен.
виды
числен.
1.
2.
3.
и др.
211
Библиографический список
1. Чура Н.Н. Техногенный риск. – М.: Кнорус, 2011. – 229 с.
2. Тимофеева С.С.. Шешуков Ю.В. Производственная безопасность.
– М. : ФОРУМ:ИНФРА, 2014. – 336 с.
3. Тимофеева С.С. Ноксология. – М. : ФОРУМ:ИНФРА , 2014.
– 160 с.
4. Медведева С.А.Тимофеева С.С. Экология техносферы. – М. : ФОРУМ:ИНФРА, 2014. – 200 с.
5. Тимофеева С.С., Хамидуллина Е.А. Оценка техногенных рисков.
М.: ФОРУМ:ИНФРА, 2015. – 210 с.
6. Мелехова О.П., Сарапульцева Е.И. Биологический контроль окружающей среды: биоиндикация и биотестирование : учеб. пособие. – М. :
Издательский дом «Академия», 2010. – 288 c.
7. Ветошкин А.Г. Теоретические основы защиты окружающей среды
: учеб. пособие. – М. : Высш.шк., 2008. – 397 с.
8. Романовский В.Л., Муравьева Е.В. Прикладная техносферная
рискология. – Казань, 2007. – 355 с.
9. Дятлов С.Е. Роль и место биотестирования в комплексном мониторинге морской cреды // Экология моря. – 2000, вып.51. – С. 83-87.
10. Крайнюкова А.Н. Биотестирование в охране вод от загрязнения //
Методы биотестирования вод. – Черноголовка, 1988. – С. 4-14.
11. Семенченко В.П. Принципы и системы биоиндикации текучих
вод. – Минск : "Орех", 2004. – 125 с.
12. http://www.microbiotests.be/publications/publications.html
13. http://www.microbiotests.be/
14. http://www.microbiotests.be/newsletters/Toxkit%20Newsletter%201.
pdf
15. ГОСТ Р ИСО 14001–2007. Системы экологического менеджмента. Требования и руководство по применению. – Введ. 01.10.2007. – М.:
ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2007. – 26 с.
16. ГОСТ Р 54134–2010. Экологический менеджмент. Руководство
по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Выбросы парниковых газов. – Введ. 01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2011. – 21 с.
17. ГОСТ Р 54135–2010. Экологический менеджмент. Руководство
по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Защита экологических природных зон. Общие аспекты и мониторинг. – Введ.
01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2011. – 44 с.
18. ГОСТ Р 54139–2010. Экологический менеджмент. Руководство
по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Изменение климата. – Введ. 01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ",
2012. – 33 с.
212
19. ГОСТ Р 14.09–2005. Экологический менеджмент. Руководство по
оценке риска в области экологического менеджмента. – Введ. 01.01.2007. –
М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2010. – 40 с.
20. ГОСТ Р ИСО 14004–2007. Системы экологического менеджмента. Общее руководство по принципам, системам и методам обеспечения
функционирования. – Введ. 01.01.2009. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2009. – 36 с.
21. ГОСТ Р ИСО 14031–2001. Управление окружающей средой.
Оценивание экологической эффективности. Общие требования. – Введ.
01.10.2001. – М.: ГОССТАНДАРТ РОССИИ, 2009. – 26 с.
22. ГОСТ Р 51897–2011. Руководство ИСО 73:2009 Менеджмент
риска. Термины и определения. – Введ. 01.12.2012. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. – 16 с.
23. ГОСТ Р ИСО 14015–2007. Экологический менеджмент Экологическая оценка участков и организаций. – Введ. 01.01.2010. – М.: ФГУП
"СТАНДАРТИНФОРМ", 2010. – 19 с.
24. ГОСТ Р 51901.1–2002. Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем. – Введ. 2003.09.01. М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ",
2003. – 22 с.
25. ГОСТ Р 51901.4–2005 (МЭК 62198:2001). Менеджмент риска. Руководство по применению при проектировании. – Введ. 06.09.2005. – М.:
ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2005. – 12 с.
26. ГОСТ Р 51901.10–2009/ISO/TS 16732:2005. Национальный стандарт Российской Федерации. Менеджмент риска. Процедуры управления
пожарным риском на предприятии. – Введ. 15.12.2009. – М.: ФГУП
"СТАНДАРТИНФОРМ", 2010. – 20 с.
27. ГОСТ Р 12.0.007-2009. Система стандартов безопасности труда.
Система управления охраной труда в организации. Общие требования по
разработке, применению, оценке и совершенствованию. – Введ. 21.04.2009.
– М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2009. – 42 с.
28. ГОСТ Р 12.0.010-2009. Система стандартов безопасности труда.
Системы управления охраной труда. Определение опасностей и оценка
рисков. – Введ. 10.12.2009. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2011. –
20 с.
29. ГОСТ Р 51901.12–2007 (МЭК 60812:2006). Менеджмент риска.
Метод анализа видов и последствий отказов. – Введ. 01.09.2008. – М.:
ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2008. – 36 с.
30. ГОСТ Р 54141–2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Эталонные
сценарии инцидентов. – Введ. 01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. – 28 с.
31. ГОСТ Р 54142–2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Методоло-
213
гия построения универсального дерева событий. – Введ. 01.09.2011. – М.:
ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. – 34 с.
32. ГОСТ Р 54144–2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Идентификация инцидентов. – Введ. 01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. – 28 с.
33. ГОСТ Р 54145–2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Общая методология. – Введ. 01.09.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012.
– 24 с.
34. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010–2011. Менеджмент риска. Методы
оценки риска. – Введ. 01.12.2012. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ",
2012. – 74 с.
35. ГОСТ Р ИСО 31000-2010. Менеджмент риска. Принципы и руководство. – Введ. 31.08.2011. – М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. –
28 с.
36. ГОСТ Р 54138–2010. Проведение самооценки деятельности предприятий на соответствие систем менеджмента качества предприятий требованиям стандарта ГОСТ Р ИСО 9001–2008. – Введ. 01.09.2011. – М.:
ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012. – 59 с.
214
Приложение
Фотографии основных видов инфузорий
Рис. 1. Колепс гиртус
Рис. 2. Дилептус ансер
Рис. 3. Спатидиум
поркулюс
Рис. 4. Кольпода кукулюс
Рис. 5. Кольпода мапази
Рис. 6. Кольпода штейни
215
Рис. 7. Кольпода
аспера
Рис. 8. Инфузория-туфелька
Рис. 9. Кольпидиум
кольпода
Рис. 10. Уронема маринум
Рис. 11. Вортицелла
конваллярия Сувойка
Рис. 12. Стромбидиум
216
Рис. 13. Уролептус
писцис
Рис. 14. Окситриха
реллионелла
Рис. 15. Стилонихия
митилюс
Рис. 16. Аспидиска
костата
217
Оглавление
Введение ............................................................................................................... 3
Раздел 1. Теоретические основы прикладной техносферной рискологии .... 5
1.1. Техногенез и глобальное загрязнение ........................................................ 5
1.2. Источники загрязнения атмосферы .......................................................... 18
1.3. Источники загрязнения гидросферы ........................................................ 25
1.4. Источники загрязнения литосферы .......................................................... 35
1.5. Основные понятия рискологии ................................................................. 47
1.5.1. Понятие, происхождение и назначение риска ..................................... 50
1.5.2. Общее содержание и структура риска .................................................. 57
1.5.3. Классификация рисков ........................................................................... 63
1.6. Методологический аппарат анализа риска .............................................. 66
1.7. Методы анализа опасностей...................................................................... 77
1.8. Методы количественного анализа риска аварий .................................. 103
1.9. Методы оценки последствий аварий (ущерба) ..................................... 128
1.10. Мониторинг и управление рисками ..................................................... 142
Раздел 2. Современные методы мониторинга: биоиндикация
и биотестирование ........................................................................................... 144
2.1. Биоиндикация ........................................................................................... 144
2.2. Биотестирование как метод оценки токсичности
химических веществ и природных сред ....................................................... 161
Раздел 3. Практические работы ..................................................................... 178
Практическая работа 1. Биоиндикация загрязнения
атмосферного воздуха с помощью лишайников .......................................... 178
Практическая работа 2. Биотестирование загрязнения воды
с помощью водных растений ......................................................................... 182
Практическая работа 3. Биотестирование загрязнения
почвы (отходов) по всхожести семян редиса ............................................... 187
Практическая работа 4. Биоиндикация природных водоемов.................... 193
Практическая работа 5. Биологическая индикация
природных водоемов по сапробности ........................................................... 204
Библиографический список............................................................................ 212
Приложение ..................................................................................................... 215
218
Учебное издание
Тимофеева
Светлана Семёновна
ПРИКЛАДНАЯ ТЕХНОСФЕРНАЯ РИСКОЛОГИЯ
Учебное пособие
Редактор Н.В. Махнёва
219