ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Кафедра «Безопасность производства и промышленная экология»

Регистрационный номер 013

Якупова Лия Маратовна

КОНКУРСНАЯ РАБОТА

на соискание стипендии BELLONA для студентов, обучающихся по специальностям в области экологии, природопользования, защиты окружающей среды и энергетики на тему:

«ИНТЕГРИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ВОДНЫМИ РЕСУРСАМИ РОССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ Р.БЕЛОЙ)»

Научный руководитель: д.т.н., профессор Красногорская Н.Н.

Уфа – 2010

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 2

1 Современное состояние исследований в области интегрированного управления водными ресурсами в России 4

2 Объект и методы исследования 5

2.1 Объект исследования 5

2.2 Характеристика исходных данных 5

2.3 Методы исследования 7

3 Оценка качества воды р.Белой 8

3.1 Анализ многолетних изменений химического состава воды р.Белой 8

3.2 Оценка пригодности качества речной воды для различных видов водопользования (на примере р.Белой) 8

3.3 Комплексная оценка качества воды р.Белой. 10

3.4 Оценка эколого-гидрологического риска 10

4 Прогнозирование химического состава речных вод с помощью технологий искусственного интеллекта 12

5 Разработка системы очистки стока урбанизированной территории 14

ВЫВОДЫ 15

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 16

ПРИЛОЖЕНИЯ 17

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. На Всемирном саммите по устойчивому развитию в Йоханнесбурге в сентябре 2002 г. официально объявлено о начале существования Глобальной водной инициативы: “Вода для жизни – здоровье, благополучие, экономическое развитие и безопасность”. Установлено, что концепция и принципы Интегрированного Управления Водными Ресурсами (ИУВР) являются ключевыми для устойчивого развития.

Признавая необходимость решения эколого-гидрологических проблем путем комплексного или интегрированного подхода к управлению водными ресурсами, следует признать, что в разработке теории и прикладных задач остается еще много нерешенных проблем методического и методологического характера: неопределенность критериев для оценки экологического состояния водных объектов; поливариантность взаимосвязей количественных и качественных характеристик водных объектов из-за региональных природных, антропогенных, климатических особенностей территории, осложняющую прогноз экологического состояния водных объектов [2,3,7].

В этой связи обоснование и выполнение комплексной оценки и прогнозирования состояния водных ресурсов для целей ИУВР представляет собой важную в научном и практическом отношении задачу. Решение данной задачи требует комплексного подхода, интегрированного анализа изменений гидрохимических и гидрологических характеристик водотока, применение разнообразных оценок качественного и количественного состояния водных ресурсов, их сопоставления, выполнения специальных видов зонирования и районирования, прогноза экологического состояния водных ресурсов в условиях стохастичности природного и антропогенного воздействия и т.п., что в конечном итоге должно составить основу разработки системы поддержки принятия решений для интегрированного управления водными ресурсами.

На формирование водных ресурсов в большинстве регионов России в последние два десятилетия значительное влияние оказывают снижение объемов и эффективности природоохранной деятельности, в условиях интенсивно меняющейся антропогенной нагрузки на водосборе. Это касается, прежде всего, регионов с высокой концентрацией промышленного производства, что определяет, в свою очередь, высокую степень использования вод. К таким регионам относится и Республика Башкортостан. В этой связи для обеспечения рационального водопользования актуальным является выполнение адекватной оценки экологического состояния водных ресурсов, прогноз качества воды, используемой в питьевых, бытовых, рыбохозяйственных целях, а также разработка технических решений, направленных на снижение загрязненности водотока (на примере р.Белой).

Цель исследования – оценка и прогнозирование качества водотока с учетом антропогенной нагрузки на водосборе и гидрологических особенностей водотока, а также разработка технических мероприятий, направленных на снижение загрязненности водотока (на примере р.Белой).

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

• комплексная оценка качества речной воды с учетом фактической водности за многолетний период;
• определение эколого-гидрологического риска, районирование территории исследования по степени остроты эколого-гидрологического риска;
• интеграция искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов для прогнозирования гидрохимических показателей водотока в условиях стохастичности природного и антропогенного воздействия;
• разработка технических решений, направленных на снижение загрязненности водотока.

Научная новизна.

Впервые для реализации интегрированного управления водными ресурсами в России предложен принцип интеграции количества и качества воды для оценки и прогнозирования экологического состояния водотоков на национальном и бассейновом уровне.

Показана возможность использования методов интеллектуального анализа для интегрированного управления водными ресурсами.

Новизна разработанной принципиальной технологической схемы очистки ливневого стока с урбанизированной территории подтверждена положительным решением о выдаче патента на изобретение по заявке № 2008142779/15(055658) от 23.12.2009.

Практическая значимость.

Выявлены многолетние закономерности изменения гидрологического и гидрохимического режима. Определена пригодность воды для различных видов водопользования по среднегодовым значениям показателей качества.

Рассчитан эколого-гидрологический риск качественного и количественного истощения водотока. Проведено районирование исследуемой территории по величине эколого-гидрологического риска. Полученные результаты оценки эколого-гидрологического риска могут быть использованы для разработки комплекса водоохранных мероприятий, позволяющих улучшить экологическое состояние водосбора.

Разработанные нейросетевые модели могут служить основой для прогнозирования состояния водных экосистем и управления качеством вод речного бассейна.

Создана информационно-аналитическая система, состоящая из базы данных, содержащей сведения о гидрологическом режиме водотока и компьютерной программы, позволяющей осуществлять обработку и визуализацию гидрологических данных, получаемых на пунктах контроля, выявлять тенденции изменения количественного режима водотока во времени. (Свидетельство о гос. рег. прог. для ЭВМ № 2010612194 от 24.03.10г.; Свидетельство о гос. рег. прог. для ЭВМ № 2010612192 от 24.03.10г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе в научных журналах, включенных ВАК РФ в список изданий, рекомендуемых для опубликования основных научных результатов на соискание ученой степени кандидата наук – 1.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на 67, 69й студенческих научно-практических конференциях УГАТУ (г.Уфа,
2008, 2010), российско-немецком семинаре “Aktuelle wissenschaftliche und methodische Leistungen im Bereich Wasserressourcenmanagement” (2009).

1 Современное состояние исследований в области интегрированного управления водными ресурсами в России

В настоящее время, учитывая многогранный характер управления водными ресурсами, многие страны, в том числе Россия, внедряют интегрированный подход в управлении водными ресурсами на национальном и бассейновом уровне. В научной литературе интегрированное управление водными ресурсами (ИУВР) определяется как процесс, способствующий динамичному, интерактивному, непрерывному и многоотраслевому управлению водными ресурсами, учитывающий пространственно-временное распределение последних, обеспечивающий экологическую безопасность и стабильность водоснабжения общества и природы [10].

Необходимыми элементами ИУВР является выполнение оценки существующего экологического состояния водотоков, т.е. определение источников, размеров загрязнения водных объектов, объемов безвозвратного изъятия водных ресурсов. Такой подход может служить практической основой для рациональной эксплуатации водных объектов и необходимым предварительным условием оценки возможностей освоения [2]. В качестве критериев для оценки экологического состояния водных объектов используются показатели, учитывающие гидроэкологические особенности водотока, водность года и фазу водного режима. Для оценки экологического риска деградации речных экосистем при водопользовании используются величины критических нагрузок: либо предельно допустимое поступление загрязняющих веществ, либо предельно допустимое безвозвратное изъятие водных ресурсов [4,5,6]. Интеграция этих характеристик в литературе в настоящее время не выявлена.

Интегрированное управление водными ресурсами предполагает не только оценку состояния водотока “на данный момент”, но и предоставление прогноза экологического состояния водного объекта на региональном или бассейновом уровне. Результаты оценки и прогнозирования значений показателей качества речной воды используются для принятия решений по реализации природоохранных мероприятий.

В связи с этим необходимы развитие и апробация способов и методов оценки и прогнозирования качества речных вод, позволяющих независимо от выбора критериев для оценки состояния водных объектов прогнозировать значения показателей качества речной воды с учетом гидрологических особенностей территории.

2 Объект и методы исследования

2.1 Объект исследования

Гидрохимический режим и качество воды рек, протекающих по территории с высокой степенью урбанизации, формируется под влиянием сбросов сточных вод промышленных объектов, поверхностного стока с сельскохозяйственных угодий, лесов и территорий населенных пунктов, а также транзита загрязняющих веществ из соседних областей [1]. От состояния загрязненности водотока во многом зависит жизнь и здоровье населения, проживающего вдоль его берегов.

Типичным примером водотока, испытывающего громадную антропогенную нагрузку является река Белая – крупнейшая водная артерия Республики Башкортостан и приток р. Волги ІІ-го порядка. Река Белая протекает через все крупные промышленные центры Башкортостана и служит источником водоснабжения многочисленных городов и поселков, расположенных вдоль ее берегов. В этой связи для обеспечения рационального водопользования в пределах речного бассейна приобретает практическую значимость оценка и прогноз качества воды рек, используемых в питьевых, бытовых, рыбохозяйственных целях.

2.2 Характеристика исходных данных

В работе использованы данные ежемесячных многолетних (1980-2007) наблюдений за химическим составом р. Белой и водным режимом Башкирского территориального управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Баш.УГМС) для 4 пунктов: Белорецк (в черте д/о Арский камень), Стерлитамак (2,0 км ниже города), Уфа (в черте города) и Бирск (1,5 км ниже г.Бирска). Выбор створов обусловлен двумя факторами: во-первых, полнотой исходной информации – наличием ежемесячных данных о качестве речных вод; во-вторых, они должны также располагаться на различных участках водотока – от истока до устья. Информация о пунктах наблюдения представлена в табл. 1.

Таблица 1 – Информация о пунктах наблюдения за качеством воды р. Белой

№ п/п	Пункт наблюдений	Расстояние от устья	Средний многолетний расход воды, м3/с	Площадь водосбора, км2	Расположение створов наблюдений
1	г. Белорецк	1297	13,5	2300	17 км ниже г.Белорецка, в черте д /о “Арский камень”
2	г. Стерлитамак	753	121	21000	2,0 км ниже города
3	г.Уфа	493	755	100000	в черте города 0,1 км ниже речного порта
4	г. Бирск	272	842	121000	1,5 км ниже города

Оценка качества речных вод проведена по 12 показателям: общая минерализация, азот аммонийный, азот нитритный, азот нитратный, растворенный кислород, БПК5, ХПК, фенол, нефтепродукты, железо общее, медь и марганец. Данные показатели репрезентативны для оценки изменения химического состава и качества речных вод, так как позволяют косвенно характеризовать условия формирования, в том числе влияние антропогенных факторов; аналогичные вещества содержатся в различных сточных водах, по

ним существуют нормативные критерии качества воды, установленные для различных видов водопользования; некоторые из них содержится в речной воде в количествах, превышающих уровень ПДК; они характеризуют химический состав водного объекта по основным группам показателей качества (общие показатели, неорганические и органические вещества). Таким образом, матрица входных ежемесячных параметров составляет 35x28x12 для каждого створа.

Наличие в речной воде азота аммонийного в высоких количествах свидетельствует о поступлении в водоток белковых соединений. По величине БПК5 можно судить о поступлении в водоток легкоокисляемой органики, а величина содержания растворенного кислорода характеризует способность речной воды к самоочищению. Нефтепродукты и фенолы отражают специфику формирования качества воды, обусловленную высоким уровнем хозяйственной освоенности территории водосбора и осуществлением нефтедобычи. Включение меди и марганца в анализ качества речных вод связано с низким значением ПДК для данных веществ (0,001 и 0,01 мг/дм3 соответственно).

Для исследуемых гидрохимических и гидрометеорологических показателей качества речной воды в рассматриваемых створах вычислены описательные статистики, позволяющих судить об однородности и распределении данных. Для примера, перечень параметров, использованных для прогнозирования качества воды р.Белой и некоторые описательные статистики, полученные при анализе временных рядов гидрохимических и гидрометеорологических показателей качества речной воды в створе г.Уфы за исследуемый период представлены в табл. 2.

Таблица 2 – Перечень и описательные статистики рассматриваемых параметров
в створе г.Уфы за период 1980-2006гг

N п/п	Параметр	Обозначение	Среднее	Медиана	Коэффициент вариации, %	Коэффицциент ассиметрии	Коэффицциент эксцесса
Гидрометеорологические параметры
1	Скорость течения	Скорость течения	0,57	0,45	53	1,5	1,4
2	Расход реки	Расход реки	974	513	117	2,6	7,0
3	Уровень воды	Уровень воды	70	19	229	1,6	2,1
4	Температура воздуха	Tв-ха	3,8	5,3	305	-0,2	-1,3
5	Количество осадков	Осадки	50	45	60	0,7	0,5
Общие и суммарные показатели
6	Минерализация	Минерализация	434,1	435	21	0,3	3,2
7	Температура воды	Тводы	7,9	6,0	100	0,5	-1,3
8	Взвешенные вещества	ВВ	45	27	118	3,0	11,3
9	Цветность	Цветность	20,7	20,4	35	1,4	4,9
10	Прозрачность	Прозрачость	17,1	17,1	14	-3,0	16,9
11	Водородный показатель, pH	рН	7,9	7,9	3	0,0	0,9
12	Жесткость	Жесткость	5,6	5,6	21	-0,1	2,2
13	Растворенный кислород	Кислород	10,2	10,2	20	-0,1	-0,1
14	БПК5	БПК5	1,62	1,39	52	1,5	2,6
15	ХПК	ХПК	28,8	25	59	2,1	6,3

Продолжение табл.2

Неорганические вещества
16			Кальций	Ca		86,7			83,2	87		12,8		175,4
17			Магний	Mg		19,9			19,0	38		2,4		11,4
18			Кремний	Si		3,5			3,5	29		1,0		3,3
19			Диоксид углерода	CO2		5,1			4,8	57		3,6		22,0
20			Гидрокарбонаты	HCO3-		163,6			163,6	21		0,1		2,1
21			Азот аммонийный	Аммоний		0,37			0,27	111		3,0		10,7
22			Азот нитритный	Нитриты		0,018			0,015	106		8,1		87,2
23			Азот нитратный	Нитраты		2,37			1,56	112		2,8		9,1
24			Фосфор общий	P		0,051			0,043	90		3,4		17,4
25			Сульфаты	Сульфаты		115,2			114,4	33		1,3		4,8
26			Хлориды	Cl		40,0			38,9	36		1,0		2,5
27			Железо общее	Fe		0,38			0,22	118		2,8		10,6
28			Медь	Cu		0,0046			0,0036	107		2,0		5,4
29			Цинк	Zn		7,7			3,5	140		2,2		5,3
30			Никель	Ni		5,1			3,5	133		5,7		50,1
31			Хром общий	Cr		5,6			4,4	93		1,9		4,8
	32		Марганец	Mn		60,8			59,0	89		2,2		10,4
	Органические вещества
	33	Нефтепродукты			Нефтепродукты		0,17	0,06			200	4,9	32,9
	34	Фенолы			Фенолы		0,005	0			980	14,2	202,4
	35	СПАВ			СПАВ		0,02	0,01			100	5,4	40,8

Как видно из табл. 2 однородность данных (коэффициент вариации < 30) характерна только для следующих параметров: минерализация, прозрачность, pH, жесткость, растворенный кислород, кремний. К крайне неоднородным (коэффициент вариации 100) относятся данные содержания взвешенных веществ, азота (аммонийного, нитритного, нитратного), железа общего, меди, цинка, никеля, СПАВ, нефтепродуктов, фенолов, а также температуры (воды и воздуха), расход реки и уровень воды. Более, чем для 2/3 параметров среднее больше, чем медиана, что говорит о том, что данные не подчиняются нормальному закону распределения данных, и имеют асимметрию (коэффициент асимметрии не равен 0). Такое распределение данных (не подчиняющееся нормальному с асимметрией и положительным коэффициентом эксцесса) характерно для гидрометеорологических и гидрохимических временных рядов всех исследуемых створов р.Белая.

3. Методы исследования

Для анализа большого количества показателей, неоднородных по информативности и размерности применены методы: искусственного интеллекта для прогнозирования гидрохимических показателей качества воды (STATISTICA NEURAL NETWORKS); математические методы для расчета эколого-гидрологического риска (MathCad 14); графического анализа для первичного наглядного описания и сопоставления изменений содержания веществ и расходов воды в течение исследуемого; статистического анализа для вычисления описательных статистик, позволяющих судить об однородности и распределении гидрохимических и гидрологических данных (STATISTICA 7); отображения пространственно-распределенных данных (геоинформационнные системы ESRI ArcMap 9.2).

3 Оценка качества воды р.Белой

3.1 Анализ многолетних изменений химического состава воды р.Белой

Анализ временных изменений химического состава воды реки Белая в исследуемых створах посредством сопоставления изменений содержания веществ и расходов воды в течение рассматриваемого периода выявил наличие связи между колебаниями значений показателей качества речной воды и водного стока. Для примера многолетние изменения гидрохимических и гидрологических параметров р.Белой в створе г.Уфы графически интерпретированы на рис.1.

Рисунок 1 – Многолетние изменения гидрохимических параметров качества и расходов воды р.Белой в створе г.Уфы за 1990-2007гг

Согласно рис. 1, хорошо выражена связь между колебаниями значений показателей качества речной воды и водного стока. Так, с увеличением расхода воды увеличивается содержания растворенного кислорода, что объясняется насыщением кислородом поверхностного слоя в результате перемешивания водных масс (рис.1а). Содержание суммы минеральных веществ обратно пропорционально расходу речной воды, что всей видимости, объясняется лучшим разбавлением поступающих в водоток загрязнителей (рис.1б). Таким образом, необходимо рассмотрение качества и количества воды в интегрированном виде, или комплексно.

3.2 Оценка пригодности качества речной воды для различных видов водопользования (на примере р.Белой)

С целью оценки качества речной воды для использования в рыбохозяйственном и культурно-бытовом, хозяйственно-питьевом назначении для каждого показателя качества в пределах статистически однородных периодов вычислены следующие характеристики: среднеарифметическое многолетнее значение показателя (Сср); минимальное (Сmin) и максимальное (Сmax) значение показателя; многолетнее изменение величины показателя (Сmax - Сmin); кратность превышения нормативов качества воды для рыбохозяйственного (ПДКрх) и

культурно-бытового, хозяйственно-питьевого водопользования (ПДКкб). Для примера, в табл.3 приведены результаты расчета перечисленных характеристик для створа р.Уфы.

Таблица 3 – Результат анализа пригодности речной воды для различных видов водопользования на примере р.Белой (в створе г. Уфы)

Показатель качества речной воды	Среднее значе-ние (Сср)	Мини-мальное значение (Сmin)	Макси-мальное значение (Сmax)	Сmax - Сmin	ПДКрх*	Кратность превышения ПДКрх	ПДКкб**	Кратность превышения ПДКкб
Общая минерализация, мг/дм3	434	136	848	712	1000	0,43	1000	0,43
Азот аммонийный, мг/дм3	0,37	0,00	2,57	2,57	0,50	0,95	2	0,14
Азот нитритный, мг/дм3	0,018	0,000	0,240	0,240	0,02	0,9	0,08	0,225
Азот нитратный, мг/дм3	2,37	0,16	17,60	17,44	9,10	0,26	10,20	0,23
Хлориды, мг/дм3	40	8	94	86	300	0,13	350	0,11
Сульфаты, мг/дм3	115,0	26,1	286,0	259,9	100	1,20	500	0,2
Растворенный кислород, мгО2/дм3	10,20	4,13	16,10	11,97	6,00	1,69	4,00	2,55
БПК5, мгО2/дм3	1,62	0,50	5,16	4,66	2,00	0,81	2,00	0,81
ХПК, мгО/дм3	28,8	6,0	116,1	110,1	15,0	1,92	15,0	1,92
Фенолы, мг/дм3	0,005	0,0	0,7	0,7	0,001	5	0,001	5
Нефтепродукты, мг/дм3	0,17	0,0	3,19	3,19	0,05	3,4	0,30	0,57
СПАВ, мг/дм3	0,02	0,0	0,24	0,24	0,1	0,1	0,5	0,04
Железо общее, мг/дм3	0,38	0,0	3,3	3,3	0,1	3,8	0,3	1,3
Цинк, мкг/дм3	7,5	0,0	60,0	60,0	10,0	0,75	5000,0	0,002
Никель, мкг/дм3	5,4	0,0	48,0	48,0	10,0	0,54	100,0	0,054
Медь, мкг/дм3	4,6	0,0	28,0	28,0	1	4,6	1000	0,0046
Марганец, мкг/дм3	60,8	0,0	420,0	420,0	10	6,8	100	0,68

*ПДКрх – предельно допустимая концентрация для рыбохозяйственного водопользования

**ПДКкб - предельно допустимая концентрация для хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования

Анализ полученных с использованием статистических методов результатов, приведенных в табл.3, позволил дать характеристику пригодности водотоков для различных видов водопользования по каждому из исследуемых компонентов для каждого створа. Показатели качества воды р. Белой, значения которых превышает ПДК для рыбохозяйственного, хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования в створах гг. Белорецка, Стерлитамака, Уфы и Бирска сведены в табл. 4.

Таблица 4 – Кратность превышения содержания загрязняющих веществ в воде р.Белая над ПДКрх и ПДКкб за период 1990-2007гг

Показатель качества речной воды	Пункт наблюдения за качеством воды р.Белой
	г. Белорецк		г. Стерлитамак		г. Уфа		г. Бирск
	ПДКрх	ПДКкб	ПДКрх	ПДКкб	ПДКрх	ПДКкб	ПДКрх	ПДКкб
Общая минерализация, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1
Азот аммонийный, мг/дм3	<1	<1	1,12	<1	<1	<1	<1	<1
Азот нитритный, мг/дм3	3	<1	1,5	<1	<1	<1	<1	<1
Азот нитратный, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1
Хлориды, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1
Сульфаты, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	1,15	<1	<1	<1
БПК5, мгО2/дм3	1,5	1,5	1,25	1,25	<1	<1	1,1	1,1
ХПК, мгО/дм3	1,6	1,6	1,13	1,13	1,92	1,92	1,3	1,3
Фенолы, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	5	5	<1	<1
Нефтепродукты, мг/дм3	4	<1	3,2	<1	3,8	<1	2,1	<1
СПАВ, мг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1
Железо общее, мкг/дм3	5,8	1,93	5	1,67	3,8	1,3	1,1	<1
Цинк, мкг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1

Продолжение табл.4

Никель, мкг/дм3	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1	<1
Медь, мкг/дм3	2,7	<1	5,1	<1	4,6	<1	1,6	<1
Марганец, мкг/дм3	-	-	-	-	6,8	<1	<1	<1

” –“ нет измерений

Определена пригодность воды р. Белой в исследуемых створах для различных видов водопользования. Как видно из табл. 4, в створе г. Уфы речная вода по показателям “нефтепродукты”, “медь”, “марганец” не пригодна для рыбохозяйственного водопользования, по показателям “ХПК”, “фенолы”, “железо общее” не пригодна для всех видов водопользования. В связи с этим необходимо разработать комплекс водоохранных мероприятий, направленных на снижение содержания загрязняющих веществ в водотоке до норм рыбохозяйственного назначения

3.3 Комплексная оценка качества воды р.Белой.

Комплексная оценка (показатель комплексности>50%) качества воды
р. Белой выполнена в два этапа. На первом этапе рассчитан гидрохимический индекс загрязнения воды (ИЗВ). На втором этапе рассчитана фактическая водность текущего периода. Полученные результаты интегрированы для расчета гидрохимического индекса загрязнения воды с учетом фактической водности (ИЗВ*).

Рисунок 2 – Динамика ИЗВ и ИЗВ* за исследуемый период

Как видно из рис.2, значение индекса ИЗВ* в маловодные годы выше, чем ИЗВ, и, наоборот, в многоводные ИЗВ* ниже, чем ИЗВ, что объясняется лучшим разбавлением поступающих в водоток загрязнителей.

3.4 Оценка эколого-гидрологического риска

Эколого-гидрологический риск (ЭГР) представляет собой обобщенный показатель (средневзвешенное значение) рисков загрязнения водотока и истощения водных ресурсов[9]. Численные значения параметров(Vпов; Vпод; Qгод ст), используемые в расчетных формулах и коэффициенты истощения водных ресурсов Кист приведены в табл. 5.

Таблица 5 - Параметры расчетных формул для определения Кист

Створ р.Белая	Водопотребление		Qгод ст, м3/с	Кист
	Vпов, тыс. м3/км2	Vпод, тыс. м3/км2
г.Белорецк	7,75	2,61	13,5	0,76

Продолжение табл.5

г.Стерлитамак	4,87	2,10	121	0,05
г.Уфа	2,24	1,13	755	0,005
г.Бирск	0,00017	0,023	842	3·10-5

В табл. 6 приведены значения вычисленных типов риска (риск загрязнения речной воды Riskзагр и риск истощения водных ресурсов Riskист) и обобщенного показателя – средневзвешенного риска.

Таблица 6 – Результаты расчета ЭГР для р.Белой

Створ р.Белая	Riskзагр	Riskист	Riskср	Острота ЭГР
г.Белорецк	0,896	0,13	0,551	Сильная
г.Стерлитамак	0,948	4·10-3	0,772	Очень сильная
г.Уфа	0,995	4·10-4	0,929	Очень сильная
г.Бирск	0,939	3·10-6	0,743	Сильная

Как видно из табл.6, риск загрязнения воды р.Белая в створе г.Уфы равен 0,929, поэтому необходимо разработать комплекс водоохранных мероприятий, позволяющий снизить степень эколого-гидрологического риска и улучшить экологическое состояние водосбора. Значения риска истощения водных ресурсов р.Белой изменяются в пределах от 3·10-6 (в створе г.Бирска) до 0,13 (в створе г.Белорецк). На основании полученных результатов выполнено районирование исследуемой территории по степени остроты эколого-гидрологического риска, позволяющее, в частности выявить водосборы, требующие незамедлительной реализации или уточнения управленческих решений (рис.3).

Рисунок 3 – Районирование р.Белой по степени остроты эколого-гидрологического риска

4 Прогнозирование химического состава речных вод с помощью технологий искусственного интеллекта

Прогноз экологического состояния водных ресурсов обеспечивает информационную поддержку принятия решений по оценке последствий техногенной и антропогенной деятельности и проведению природоохранных мероприятий. В настоящей работе для прогнозирования гидрохимических параметров р.Белой апробировано применение технологий искусственного интеллекта (ИНС и ГА). ГА использованы для отбора и ранжирования значимых входных параметров прогнозных нейронных сетей. Результаты отбора и ранжирования значимых гидрометеорологических и гидрохимических параметров, которые в последствие использованы в качестве входных параметров для нейронной сети представлены в табл. 8

Для прогнозирования гидрохимических показателей качества воды р.Белой обучено и протестировано свыше 100000 моделей. Подробное описание определения архитектуры сети, процесса обучения и оценки результатов обучения нейросетевых моделей для прогнозирования гидрохимических параметров качества речной воды приведено в работе автора [4]. Для визуализации входные и выходные параметры ИНС прогнозирования содержания нефтепродуктов в воде р.Белой графически интерпретированы на рис.4. Обученные ИНС применены для прогнозирования показателей качества воды р.Белой в створе г.Уфы на 2007г. Минимальные (-) и максимальные (+) относительные ошибки прогнозирования параметров качества воды р. Белой в створе г.Уфы приведены в таблице 7.

Таблица 7 - Результаты прогнозирования гидрохимических показателей

качества воды на 2007г.

Гидрохимический показатель	-, %	+, %	Гидрохимический показатель	-, %	+, %
Минерализация	0,4	5,1	Азот аммонийный	1,5	9,1
Температура воды	0	6,8	Азот нитритный	2,2	6,7
Взвешенные вещества	1,3	8,0	Азот нитратный	2,0	7,2
Водородный показатель, pH	0,4	4,9	Цинк	4,8	11,3
Жесткость	2,8	5,3	Медь	3,6	9,2
Растворенный кислород	0	4,1	Хром общий	4,5	7,8
БПК5	0	5,2	Марганец	1,2	4,7
ХПК	2,9	7,5	Нефтепродукты	4,7	8,2
Сульфаты	4,9	10,2	СПАВ	2,7	4,1

Pages:     |

1

| 2 |