<<
>>

4.5. Анализ результатов практического использования предложенных методов обработки и представления многопараметрической информации СПК.

В главе 3 рассмотрены методы построения распределений по площади акваторий характеристик состава и свойств воды. Проанализируем результаты практического применения предложенных методов на следующих примерах.

Для оценки влияния комплекса защитных сооружений Санкт- Петербурга от наводнений на экологическую обстановку в Невской губе большой интерес представляет наблюдение за проникновением вод из Финского залива в Невскую губу. До последнего времени эти наблюдения проводились путем отбора проб и измерения солености в лабораторных условиях, что требовало больших временных затрат и не обеспечивало необходимой точности. Использование СПК позволяет получить необходимую информацию непосредственно на борту судна. На рис. 4.31 приведена карта распространения вод различной солености, построенная по результатам шестичасовой работы патрульного катера (ПК) "Экопатруль-1" с установленным на нем СПК «Акватория» в Невской губе. При построении распределения использовались весовые функции (3.10.9) с m=l. Синим цветом на рисунке отмечена область акватории, занятая пресной невской водой, красным - изображена область, занятая солоноватыми водами Финского залива, желтыми и зелеными оттенками отмечены пограничные области. Эта карта дает наглядное представление о распределении вод разного происхождения по акватории Невской губы.

На рис. 4.32 приведена полученная в ходе той же работы картина распределения нитратов по акватории Невской губы. Видно, что наибольшие концентрации нитратов наблюдаются вдоль южного берега.

Регулярное экологическое обследование акваторий позволяет отслеживать динамику изменения содержания и распределения по площади акватории различных ЗВ. В качестве примера на рис. 4.33 приведена

Рис. 4.31. Распределение вод разного происхождения по площади Невской губы

Рис.

4.32. Распределение нитратов по акватории Невской губы

1993 г.

Стрех» ж»

1996 г.

Рис. 4.33. Динамика изменения распределения концентрации меди по акватории Невской губы 1992 -1996гг.

Рис. 4.34. Распределение аммония по акватории Санкт-Петербургского торгового порта

динамика изменения распределения концентрации меди по акватории Невской губы в 1992-96 г.г. Полученная картина адекватно отражает спад промышленного производства в Санкт-Петербурге в эти годы.

Аналогичные работы по построению распределений различных характеристик водной среды по площади акватории были выполнены, как отмечалось выше, и для Каспийского моря.

Возможность оперативного построения распределения по площади акватории часто оказывается весьма полезной при работе СПК в режиме «экологической полиции» - в целях обнаружения несанкционированных сбросов и выявления их источников. Существенно, что при проведении этого вида работы целесообразно обнаруживать и выделять не только участки акватории, уровни загрязнения в которых превышают установленные ПДК, но любые аномалии, в которых параметры воды значимо отличаются от фонового состояния. Более детальное обследование аномалии (оконтуривание, выявление источника аномалии, более детальное обследование характера загрязнения и т. п.) может привести в обнаружению экологических правонарушений. Так, например, на рис. 4.34 приведено распределение концентраций аммония по акватории Санкт-Петербургского торгового порта, полученное по результатам работы ПК "Экопатруль-Г' с комплексом «Акватория». Распределение построено с помощью весовых функций (3.10.9) при m=i. В одной из гаваней видно изолированное пятно, концентрация аммония в котором, хотя и незначительно превышала ПДК, тем не менее указывала на проводившиеся в этом месте до подхода ПК работы по перегрузке удобрений с нарушениями установленных технологий.

Повышенные величины концентраций аммония в другой (южной) гавани объясняются проведением там дноуглубительных работ.

В качестве другого примера рассмотрим обнаружение и обследование водосброса очистных сооружений г. Ульяновска, проведенное на ПК «Экопатруль-2» с СПК «Акватория» в ходе экспедиции по Волге в 1999 году [40]. Обнаружить этот водосброс было непростой задачей, так как он

расположен на глубине около 5.5 м и визуально на поверхности не

проявлялся. Факел этого водосброса весьма слабо отличался от окружающей

воды по физикохимическим показателям, измеряемым малоинерционными

датчиками носового погружного устройства in situ. Так увеличение степени

минерализации в факеле было менее 0.01‰, уменьшение температуры

составило менее, чем 1°С, водородный показатель уменьшился примерно на

0.3 ед. pH, отмечено некоторое уменьшение массовой концентрации

растворенного кислорода. Несмотря на такой незначительный контраст,

факел водосброса был обнаружен при маневрировании ПК "Экопатруль-2"

вблизи места предполагаемого водосброса, г

Маневрирование ПК вблизи водосброса позволило построить картину проявления и распространения факела подводного водосброса в поверхностном слое воды, представленную на рис. 4.35 по результатам измерения степени минерализации. При построении использовались весовые функции (3.10.9) при /и=3. Начало координат расположено в точке с географическими координатами 54° 13.79' С.Ш. и 48° 21.02' В.Д. По осям X и Y отложены расстояния в метрах, ось X расположена по направлению запад-восток, а ось Y - по направлению юг-север. Как видно из рисунка, несмотря на незначительные изменения степени минерализации, факел

* водосброса надежно фиксируется.

По факелу ПК вышел непосредственно на водосброс, который был четко зафиксирован аппаратурой ультразвукового канала (рис. 4.36). В факеле водосброса были зафиксированы максимальные за все время экспедиции концентрации аммония (до 3.1 мг/л), отмечено увеличение концентрации хлорид-иона (с 20 до 30 мг/л) и нитритов с 0.3 до 0.46 мг/л.

Отмечено также заметное изменение цветности с 64 до 84 градусов.

Воды притоков, водосбросы промышленных предприятий и очистных > сооружений можно рассматривать как поступление в акваторию “другой”

воды, отличающейся по своим физикохимическим параметрам от вод акватории. Это дает принципиальную возможность

0 145­0.144

0.143

1000

1000

Рис. 4.35. Факел водосброса очистных сооружений г.Ульяновска

Рис. 4.36. Вид водовыпуска очистных сооружений г.Ульяновска на мониторе ультразвукового канала

обнаруживать и трассировать факелы водосбросов с помощью погружных датчиков. Решение этой задачи имеет большое практическое значение. Для контроля за водосбросами в соответствии с нормативными документами принято отбирать пробы воды вблизи водосброса (проба характеризует сбрасываемую воду) и на заданном расстоянии от водосброса (фоновая проба). Однако опыт показывает, что факел водосброса, как правило, сильно меандрирует по площади акватории, и отбор пробы вблизи водосброса не гарантирует, что проба будет взята из сбрасываемой воды, так же как отбор пробы вдали от водосбора не гарантирует, что не будет отобрана вода из факела водосброса. Кроме того, в некоторые моменты времени водосброс может и не функционировать. Использование информации от погружных датчиков позволяет определить, осуществляется ли водосброс в данный момент, зафиксировать положение факела водосброса и гарантированно отобрать пробы воды из факела водосброса и за его пределами. Выделение факелов водосбросов и зон их смешения с фоновой водой акватории может использоваться также для проверки правильности установленных норм допустимого сброса для промпредприятий, которые до настоящего времени устанавливаются как правило путем теоретических расчетов без объективной экспериментальной проверки.

Многочисленные примеры обнаружения факелов водосбросов имели место при работе ПК "Экопатруль-1" в Неве и Невской губе. В качестве иллюстрации на рис. 4.37 приведены результаты работы ПК "Экопатруль-1" 29.09.98 в Невской губе вблизи водосброса Северных очистных сооружений. На рисунке приведен участок электронной карты с нанесенными на ней результатами измерений степени минерализации воды в поверхностном слое. Несмотря на то, что в факеле водосброса величина минерализации изменяется незначительно (на величину порядка сотой доли промилле), факел водосброса надежно фиксируется.

Рис. 4.37. Изменение степени минерализации, зафиксированное при маневрировании в Невской губе вблизи водосброса Северных очистных сооружений

Рис. 4.38. Изменение статистики Q при движении ПК «Экопатруль-1» по р. Неве с заходами в притоки

Как показано в главе 3, эффективность обнаружения «другой» воды может быть повышена при использовании обобщенных характеристик, сформированных по совокупности измеряемых параметров.

Достаточно четко по рассматриваемой совокупности параметров отличаются воды притоков Невы (Охты, Ижоры, Славянки, Тосны) друг от друга и от невской воды. Аналогичные результаты получены при работе на Волге в районе Казани. Воды притоков р. Казанки, Свияги хорошо отличаются от волжской воды. Практически любой малый приток Свияги характеризуется изменением физикохимических параметров воды. Хорошо просматриваются области смешения вод. Несмотря на сильные течения в Волге и Неве, отдельные пятна свияжской воды просматриваются в нескольких километрах ниже устья Свияги, аналогичным образом наблюдаются пятна ижорской воды в Неве. С помощью такого подхода хорошо фиксируются и оконтуриваются застойные зоны на акваториях. Большое число таких зон было зафиксировано на Волге в Татарстане.

Для иллюстрации возможностей решения задачи разграничения вод разного происхождения и выделения аномальных зон с помощью предложенных методов проанализируем натурные данные, полученные при работе ПК "Экопатруль-1" нар. Неве. Измерения проводились при движении ПК вверх по течению от устья Малой Невы до устья р. Тосны и обратно [100]. При движении вверх ПК заходил в устья рек - притоков Невы: Охты, Ижоры и Тосны. На протяжении всего маршрута протяженностью около 90 км с помощью системы погружных датчиков проводились измерения удельной электропроводимости воды (а?), температуры (Т), массовой концентрации растворенного кислорода (О2), водородного показателя (pH), окислительно-восстановительного потенциала (Eh), вычислялась степень минерализации воды (S). Результаты измерений усреднялись за 10 секунд и записывались в архив с указанием времени и координат места измерения. Всего за время указанной работы было получено 2580 векторов результатов измерений.

В качестве фоновых измерений были выбраны результаты, полученные при движении ПК по фарватеру вверх по Неве от моста Александра Невского до устья Ижоры. Всего на этом участке было получено 474 результата измерений. В таблице 41 приведены средние значения и среднеквадратичные отклонения результатов измерений на этом участке.

Таблица 41

Определяемый

показатель

as,

мСм/см

т,

°С

о2,

мг/л

pH,

ед.рН

Eh,

мВ

S,

промилл

е

Среднее значение 0,051 8,66 11,67 7,47 83,71 0,0353
Среднеквадрати­

ческое

отклонение

0,0011 0,074 0,051 0,059 3,27 0,0007

В таблице 42 приведена корреляционная матрица, рассчитанная по этим же данным.

Таблица 42

ае Т о2 рн Eh S
ж 1 0,47 -0,21 0,22 0,34 0,998
Т 0,47 1 -0,40 0,68 0,86 0,43
О2 -0,21 -0,40 1 -0,38 -0,41 -0,20
pH 0,22 0,68 -0,38 1 0,66 0,20
Eh 0,34 0,86 -0,41 0,66 Г і 0,30
S 0,998 0,43 -0,20 0,20 0,20 1

По полученным фоновым данным была сформирована статистика Q в соответствии с выражением (3.11.8). Так как данные по удельной электропроводимости и степени минерализации сильно коррелированны, то формирование статистики проводилось по пяти параметрам без использования данных по удельной электропроводимости. При пяти параметрах превышение функцией Q порога A=∏,l с 95% достоверностью свидетельствует об обнаружении “другой” воды. На рис. 4.38 приведены значения величины Q, построенные по всему маршруту. По оси ординат

отложена величина статистики Q, а по оси абсцисс - время в виде пронумерованной последовательности десятисекундных интервалов Три больших пика на рисунке соответствуют измерениям, проведенным в притоках Невы - Охте, Ижоре и Тоене. Длительность пиков определяется временем нахождения катера в притоке. Значение Q в р.Охте и Ижоре превышает величину 104, в Тоене - достигает 500. Эти данные показывают, что воды притоков по совокупности измеряемых параметров резко

отличаются от невских вод.

На рис. 4.39 приведено в более крупном временном масштабе изменение статистики Q на участке р. Невы между мостом Александра Невского и устьем Ижоры. Отмечено значение порога h-ì 1,1. Как видно из рисунка, превышение порога на участке зафиксировано один раз в центре участка. Это превышение по времени соответствует прохождению ПК вблизи водосброса Обуховского завода. Следует отметить, что водосброс невелик по объему и приходится на участок реки с сильным течением, поэтому фиксация факела этого водосброса является достаточно сложной задачей и непосредственно в ходе работы на борту судна он не был зарегистрирован ни визуально, ни по отдельным измеряемым параметрам. Изменения параметров воды в факеле водосброса по отдельным каналам очень невелики - температура повышается примерно на 0,15 °С, степень минерализации на 0,001‰, Eh на 5 мВ, величина pH и массовая концентрация растворенного кислорода уменьшаются на 0,1 ед.pH и 0,08 мг/л соответственно, и, тем не менее, с использованием статистики Q факел надежно фиксируется.

На графике изменения статистики Q (рис. 4.39) наблюдаются несколько пиков, которые, хотя и не превышают порог, однако с учетом характера маневрирования ПК допускают определенную интерпретацию. Так, узкий пик (1), примерно на 80 десятисекундных отсчетов опережающий водосброс Обуховского завода, соответствует моменту прохождения ПК под Володарским мостом. На этом месте, возможно в связи с сильным турбулентным течением, аномалии сигналов наблюдались почти при каждом

Рис. 4.39. Изменение статистики Q при движении ПК «Экопатруль-1» по Неве от м. Александра Невского до устья Ижоры (статистика вычислялась без учета корреляционных связей между измеряемыми параметрами)

Рис. 4.40. Изменение статистики Q при движении ПК «Экопатруль-1» по Неве от м. Александра Невского до устья Ижоры (статистика вычислялась с учетом корреляционных связей между измеряемыми параметрами)

проходе ПК. Широкий пик (2) после прохождения водосброса Обуховского завода по времени соответствует работе ПК вблизи устья р.Славянки и, по- видимому, связан с влиянием вод этой реки. По соображениям безопасности плавания ПК не мог войти в устье этого притока. Судно маневрировало ниже устья, пытаясь войти в воду р. Славянки, однако, судя по показаниям отдельных измерительных каналов, отметить попадание в эту воду не удалось. Последний пик (3) на рисунке отмечен вблизи устья р. Ижора и скорей всего характеризует регистрацию пятна ижорской воды.

Для оценки влияния учета корреляционных зависимостей между измеряемыми величинами на рис. 4.40 приведена статистика Qi построенная с учетом корреляций между параметрами в соответствии с выражением (3.11.7). Из сравнения рисунков 4.39 и 4.40, видно, что учет корреляций привел к увеличению примерно в два раза значения статистики в факеле водосброса Обуховского завода, сильное превышение порога значимости стало отмечаться в пятне “ижорской” воды (3), превышен порог и в пятне “славянской” воды (2).

Совместное использование рассмотренных методов обобщения данных от различных измерительных каналов и методов построения распределения характеристик по площади акватории, приведенных в [100] , позволяет эффективно выявлять и в наглядном виде представлять различные источники загрязнения. Для иллюстрации сказанного на рис. 4.41 приведено аксонометрическое изображение распределения статистики Q по акватории Волги вблизи города Саратова, построенное по результатам работы ПК ,, Экопатруль-2 " с СПК «Акватория-502». При вычислении статистики Q в качестве фоновых участков использовались результаты измерений СПК на акватории Волги выше промзоны г. Саратова. На рис. 4.41 начало координат (дальний нижний угол картины) расположено в точке с координатами 51θ25.18, С.Ш. и 45058.11 ’ В.Д. Ось X направлена с запада на восток, ocbY с юга на север. По осям X и Y отложено расстояние в метрах, по оси Z -

сток оврага Зале гаевский

водосброс очистных сооружений г.Саратова

сток р.Черниха

5000

10000

8000

6000

4000

2000

сток оврага Токмакове кий

Рис. 4.41. Распределение обобщенной характеристики загрязнения воды Q по акватории у г.Саратова

значения статистики Q. Картина распределения статистики О по площади рассматривается сверху под углом 45° примерно со стороны оврага Глебучев. На рисунке хорошо выделяются основные источники загрязнения акватории - стоки оврагов Глебучев, Залетаевский, Токмаковский и сток р. Черника. Четко выделяется пик водосброса очистных сооружений г. Саратов.

Приведенные результаты свидетельствуют, что предложенный метод позволяет надежно разграничивать воды разного происхождения по совокупности измеряемых с помощью СПК показателей состава и свойств воды и на этой основе решать различные природоохранные задачи.

<< | >>
Источник: Гуральник Дмитрии Леонтьевич. Создание и Внедрение В практику экологического контроля и мониторинга судовых природоохранных комплексов [Электронный ресурс]: Дис. ... д-ра техн. наук : 03.00.16, 05.11.13 .-М.: РГБ, 2005. 2005

Скачать оригинал источника

Еще по теме 4.5. Анализ результатов практического использования предложенных методов обработки и представления многопараметрической информации СПК.:

  1. Анализ результатов исследования психологических особенностей профессионального развития менеджеров образования в системе повышения квалификации
  2. 17. Феномен проекции. Возможности и ограничения использования проективных методов в диагностической и коррекционной работе специального психолога
  3. 2. 4. Математические методы анализа результатов исследований
  4. 3. 4. Анализ результатов инструментальных исследований
  5. Методы математической обработки и статистического анализа результатов исследования
  6. ДИАГНОСТИКА ПЕРВИЧНЫХ И МЕТАСТАТИЧЕСКИХ ОПУХОЛЕЙ ПЛЕВРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИММУНОЦИТОХИМИЧЕСКОГО МЕТОДА
  7. Глава 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАРКЕТИНГА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
  8. Ситуационная задача 6 по анализу внутренней среды ЛПУ качественным методом SWOT-анализа с эталоном решения.
  9. Оглавление
  10. ГЛАВА 3. Организация и методы обработки информации в судовых природоохранных комплексах.
  11. ГЛАВА 4. Методы использования СПК и анализ результатов натурной апробации в различных регионах.
  12. 4.5. Анализ результатов практического использования предложенных методов обработки и представления многопараметрической информации СПК.
  13. Математические методы обработки результатов исследования
  14. Статистические методы обработки результатов исследования
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -