Оценка загрязнения снежного покрова тяжелыми металлами как один из методов мониторинга атмосферного воздуха на примере населенных пунктов Дальнего Востока

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена исследованием техногенной нагрузки посредством изучения снежного покрова в небольших населенных пунктах Дальнего Востока. Рассматривается возможность включения данного метода в систему мониторинга небольших городов Дальнего Востока как дополнительного средства оценки загрязнения атмосферного воздуха. В статье приведен анализ содержания тяжелых металлов в расплаве снега, отобранного в порту Ванино Хабаровского края. Выполнено сравнение концентрации тяжелых металлов в талой воде, полученной после таяния проб снега, с ПДКх/п, к/б и ПДКр/х. Полученные результаты свидетельствуют о превышении ПДКр/х по некоторым тяжелым металлам. Данные исследования коррелируют с предыдущими изысканиями (моделированием, расчетом пылевой нагрузки) и позволяют утверждать, что анализ снежного покрова может успешно применяться при мониторинге атмосферного воздуха для различных целей.

Полный текст

Введение Существующая в ряде городов Дальнего Востока система мониторинга атмосферного воздуха устарела и требует модернизации. В существующих условиях наиболее актуальными являются автоматические системы онлайн мониторинга, которые имеют ряд достоинств: высокая скорость получения и обработки информации, сведение данных от постов в едином центре управления, удобство анализа и передачи данных. Основными недостатками являются высокая цена и сложность оборудования. Такими системами контролируются, как правило, распространенные газообразные вещества (диоксид серы, оксид углерода, оксиды азота и т.д.) и сумма взвешенных веществ. Определение тяжелых металлов (ТМ) в режиме онлайн стоит очень дорого и не всегда целесообразно. Для этих целей разумно применять другие методы, одним из которых является анализ снежного покрова, который успешно применяется и на Дальнем Востоке. Снежный покров является индикатором загрязнения природной среды, так как в нем накапливаются поллютанты, поступающие в атмосферу в результате выбросов от техногенных источников и автотранспорта. Накопление загрязняющих веществ от стационарных источников соответствует их распределению в снежном покрове, согласно розе ветров. В [1] показано, что степень загрязнения снежного покрова четко коррелирует с загрязнением атмосферного воздуха. Взаимоотношение между сухими и влажными выпадениями зависит от многих факторов, главными из которых являются длительность холодного периода, частота снегопадов и их интенсивность, физико-химические свойства загрязняющих веществ, размер аэрозолей. В связи с большой интенсивностью процессов влажного вымывания для регионального и глобального загрязнения доля сухих выпадений обычно составляет 10-30 %. Однако вблизи локальных источников при больших выбросах грубодисперсных аэрозолей картина меняется на обратную, т.е. на долю сухих выпадений приходится от 70 до 90 % [2]. При образовании и выпадении снега концентрация загрязняющих веществ в нем оказывается на 2-3 порядка выше, чем в атмосферном воздухе [3]. Поэтому измерения содержания этих веществ могут производиться достаточно простыми методами и с высокой степенью надежности. Анализ снежного покрова разными авторами применяется для решения различных задач, в том числе при оценке воздействия на здоровье человека тяжелых металлов через сравнение концентрации в расплаве и твердой фазе с коэффициентами опасности [4], определении и сравнении техногенной нагрузки на окружающую среду [5], но чаще всего - для долговременных наблюдений и отслеживания динамики загрязнения различными полютантами (чаще всего тяжелыми металлами) [6-8]. Исследование снежного покрова позволяет решить проблему количественного определения суммарных параметров загрязнения (сухих и влажных выпадений). Загрязнение снежного покрова происходит в два этапа: 1) загрязнение снежинок во время их образования в облаке и выпадения на местность - влажное выпадение загрязняющих веществ со снегом; 2) загрязнение уже выпавшего снега в результате сухого выпадения загрязняющих веществ из атмосферы, а также их поступление из подстилающих почв и горных пород. Отбор проб снежного покрова прост, не требует сложного оборудования. Послойный отбор проб позволяет получить динамику загрязнения за зимний сезон, а всего лишь одна проба по всей толще снежного покрова дает представительные данные о загрязнении в период от начала формирования устойчивого снежного покрова до момента отбора пробы [9]. Снег может служить индикатором атмосферного загрязнения сульфатами, нитратами, аммонием, основаниями, тяжелыми металлами и рядом других веществ. Суммарная проба всех снегопадов усредняет все загрязнения как по направлению сноса, так и по времени. Апробация данного направления исследований проведена на примере изучения воздействия угольных складов в порту Ванино Хабаровского края, в данный момент проводятся исследования в пгт. Шахтерск Сахалинской области, планируются исследования в г. Хабаровске. Материалы и методы исследования Для исследования влияние угольных терминалов на снежный покров в порту Ванино Хабаровского края в период начала снеготаяния были отобраны 6 проб снега в соответствии с ГОСТ 17.1.5.05-85[42] с целью определения пылевой нагрузки. Пробы снежного покрова отбирались на всю глубину из шурфов, при этом обязательно фиксировалась площадь шурфа и время снегостава. Размеры шурфа замерялись по длине и ширине для расчета площади, на которую проектируются выпадения из атмосферы. При этом вес пробы должен быть не менее 2 кг, чтобы получить массу выпадений, достаточную для проведения анализа на содержание металлов. Дата отбора проб четко фиксируется, что позволяет определить время, за которое накопились в снегу атмосферные выпадения. Оно рассчитывается от даты установления устойчивого снежного покрова (по данным гидрометеослужбы). Отбор проб производился методом конверта на площадке 5×5 м, все пробы собирались в полиэтиленовый пакет, затем взвешивались. Точки отбора проб выбраны в соответствии с розой ветров, построенной по данным архива погоды (по метеостанции г. Советская Гавань), 4 из них в черте поселка Ванино, и 2 на противоположном берегу (район поселка Октябрьский) (рис. 1). Пробы отбирались вне территории порта и промышленных площадок в связи с трудностью получения доступа на эти объекты. В точках отбора выполнены снеговые разрезы, в которых четко прослеживаются слои, загрязненные угольной пылью. С целью оценки негативного влияния был проведен анализ на тяжелые металлы как наиболее токсичные компоненты пыли. Исследования проводились испытательной лабораторией Федерального государственного бюджетного учреждения Центр агрохимической службы: «Хабаровский» (ФГБУ ЦАС «Хабаровский»), согласно методикам: токсические элементы (барий, ванадий, марганец, медь, мышьяк, никель, свинец, стронций, хром, цинк), ПНДФ 14.1:2:4.135-98 на ICP Vista AX PRO. Результаты и обсуждение В результате проведенных исследований была рассчитана пылевая нагрузка [10] и проведено моделирование рассеивания угольной пыли от угольного терминала в порту Ванино [11]. Данные по пылевой нагрузке хорошо коррелируют с данными по рассеиванию. Также был проведен анализ расплава снега на наличие тяжелых металлов в 6 точках (рис. 1). Рис. 1. Расположение точек отбора проб в п. Ванино Хабаровского края / Figure 1. Location of sampling points in the port of Vanino, Khabarovsk Krai Данные по содержанию ТМ в расплаве снега приведены в табл. 2. Наибольшая масса пыли обнаружена в пробах № 1 и № 5 (144,2 г/м3 и 147, 23 г/м3 соответственно). Наименьшая - в пробе № 6 - 14,66 г/м3, Разброс между наибольшей и наименьшей концентрацией составляет более 10 крат [10]. Наибольшее содержание твердых частиц наблюдалось в 5-й пробе, в соответствии с повторяемостью северо-западных ветров, формирующих приземные концентрации в этой точке. А тяжелых металлов - в 1-й пробе, отобранной в поселке, внутри «транспортного узла», образованного пересечением улиц. Таблица 1 Описание точек отбора проб снега и их характеристика № пробы Место отбора (рис.1) Характеристика пробы Относительное содержание ТМ (табл. 2) 1 Недалеко от администрации поселка Ванино, в 1 км от терминала Снеговой разрез имеет 3 выраженных слоя с повышенным содержанием пыли. Проба состоит из разнородных, разноцветных частиц пыли, песка, угля и прочих вкраплений, что, вероятно, связано с близостью дороги, которая в зимнее время посыпается шлаком и песком Достаточно большое количество тяжелых металлов 2 Недалеко от церкви, на расстоянии 1 км от источника воздействия Содержит вкрапления разнообразных частиц Содержание ТМ незначительное 3 В лесном массиве на расстоянии 600 м от терминала Содержит вкрапления разнообразных частиц Содержание ТМ значительное 4 В лесном массиве на расстоянии 500 м, на 100 м ближе к терминалу Содержит вкрапления разнообразных частиц Содержание ТМ несколько выше, чем в пробе 3 5 Недалеко от источника загрязнения на другом берегу бухты Ванино в 200 м от терминала Содержит вкрапления четко выраженных угольных частиц разных размеров Содержание ТМ высокое 6 Недалеко от п. Октябрьский, на расстоянии 1,5 км от источника Рассматривается как фоновая проба в связи с наименьшими концентрациями загрязнителей. Содержит вкрапления разнообразных частиц Содержание ТМ минимальное Table 1 Description of snow sampling points and their characteristics Sample No. Sampling location (Fig. 1) Sample characteristics Relative TM content (Table 2) 1 Not far from the administration of the village of Vanino, 1 km from the terminal The snow section has 3 pronounced layers with a high dust content. The sample consists of heterogeneous, multicolored particles of dust, sand, coal and other inclusions, which is probably due to the proximity of the road, which in winter is sprinkled with slag and sand Quite a large amount of heavy metals 2 Not far from the church, at a distance of 1 km from the source of the impact Contains inclusions of various particles The content of heavy metals is insignificant 3 In a wooded area at a distance of 600 m from the terminal Contains inclusions of various particles The content of heavy metals is significant 4 In a wooded area at a distance of 500 m, 100 m closer to the terminal Contains inclusions of various particles The content of heavy metals is slightly higher than in sample 3 5 Not far from the source of pollution on the other side of Vanino Bay, 200 m from the terminal Contains inclusions of distinct carbon particles of different sizes Heavy metal content is high 6 Not far from the village of Oktyabrsky, at a distance of 1.5 km from the source It is considered as a background sample due to the lowest concentrations of pollutants. Contains inclusions of various particles The content of heavy metals is minimal Концентрации тяжелых металлов в талой воде, полученной после таяния проб снега, сравнивались с ПДК химических веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования (СанПиН 1.2.3685-21) и ПДК химических веществ в воде водных объектов рыбохозяйственного значения[43] (табл. 1). В связи с тем, что ручей Чистоводный, впадающий в бухту Ванино, нерестовый и прибрежная полоса является местом нереста разных видов рыб, сравнение производим с рыбохозяйственными ПДК[44]. Таблица 2 Сравнительный анализ содержания тяжелых металлов и мышьяка в пробах талой воды* Наименование показателя Проба № 1, мг/л Проба № 2, мг/л Проба № 3, мг/л Проба № 4, мг/л Проба № 5, мг/л Проба № 6, мг/л ПДКх-п, мг/л ПДКр-х, мг/л Барий 0,161 0,031 0,052 0,063 0,091 0,033 0,7 0,74 Ванадий 0,004 0,001 0,008 0,004 0,004 0,002 0,1 0,001 Марганец 0,23 0,043 0,111 0,132 0,097 0,063 0,1 0,01 Медь 0,024 0,007 0,014 0,013 0,01 0,007 1,0 0,001 Мышьяк 0,009 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,01 0,05 Никель 0,028 0,005 0,022 0,013 0,014 0,006 0,02 0,01 Свинец 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,01 0,006 Стронций 0,215 0,091 0,112 0,121 0, 0,1 7 0,4 Хром3+ 0,007 0,001 0,005 0,001 0,006 0,001 - 0,07 Цинк 0,115 0,033 0,066 0,059 0,035 0,041 1,0 0,01 _ * Желтым цветом выделено превышение ПДКр-х, красным превышение ПДКх-п. Table 2 Comparative analysis of heavy metals and arsenic content in melt water samples* The name of the indicator Sample No. 1, mg/l Sample No. 2, mg/l Sample No. 3, mg/l Sample No. 4, mg/l Sample No. 5, mg/l Sample No. 6, mg/l MPCb-c, mg/l MPCf-s, mg/l Barium 0.161 0.031 0.052 0.063 0.091 0.033 0.7 0.74 Vanadium 0.004 0.001 0.008 0.004 0.004 0.002 0.1 0.001 Manganese 0.23 0.043 0.111 0.132 0.097 0.063 0.1 0.01 Copper 0.024 0.007 0.014 0.013 0.01 0.007 1.0 0.001 Arsenic 0.009 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.01 0.05 Nickel 0.028 0.005 0.022 0.013 0.014 0.006 0.02 0.01 Lead 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.01 0.006 Strontium 0.215 0.091 0.112 0.121 0. 0.1 7 0.4 Chrom3+ 0.007 0.001 0.005 0.001 0.006 0.001 - 0.07 Zinc 0.115 0.033 0.066 0.059 0.035 0.041 1.0 0.01 _ *The excess of MPCf-s is highlighted in yellow, the excess of MPCb-c is highlighted in red. (MPCd-c of chemicals in the water of water bodies of economic, drinking and cultural water use and MPCf-s of chemicals in water of fishery significance). Превышение ПДКр-х отмечено во всех пробах по марганцу (в 4,3-23 раза), меди (в 7-24 раза) и цинку (в 4,1-14,5 раза). По ванадию превышение ПДКр-х (в 2-8 раз) имеет место в 5 пробах (кроме второй), по никелю (в 1,3-2,8 раза), кроме первой и шестой проб. В 2017 г. порт Ванино ввел в эксплуатацию стационарный пост мониторинга атмосферного воздуха, установив его на ближайшей границе жилой зоны, что оправданно с точки зрения воздействия на население, но не дает объективной информации о воздействии на окружающую среду в целом. Заключение Существующие системы онлайн-мониторинга атмосферного воздуха имеют множество преимуществ, но есть и недостатки, к ним относится неполный охват веществ, в том числе тяжелых металлов. Поэтому целесообразно дополнить их другими методами периодического контроля. Таким методом может быть исследование снежного покрова, которое дает хорошие результаты при низкой сложности и небольших затратах. Этот метод также можно использовать при предварительных исследованиях для определения мест расположения стационарных постов, в том числе фоновых. По результатам анализа можно провести районирование города по интенсивности загрязнения, а также выбрать места для исследования почв как основной депонирующей среды, в которую попадают загрязнители после снеготаяния.
×

Об авторах

Алексей Игоревич Лукьянов

Тихоокеанский государственный университет (ТОГУ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: 008362@pnu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6936-6807

преподаватель кафедры экологии, ресурсопользования и безопасности жизнедеятельности

Российская Федерация, 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, д. 136

Екатерина Валерьевна Дахова

Тихоокеанский государственный университет (ТОГУ)

Email: 010770@pnu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0179-8563

преподаватель кафедры экологии, ресурсопользования и безопасности жизнедеятельности

Российская Федерация, 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, д. 136

Людмила Петровна Майорова

Тихоокеанский государственный университет (ТОГУ)

Email: 000318@pnu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6326-982X

доктор химических наук, доцент, и.о. зав. кафедрой кафедры экологии, ресурсопользования и безопасности жизнедеятельности

Российская Федерация, 680035, Хабаровск, ул. Тихоокеанская, д. 136

Список литературы

  1. Матвеенко Т.И. К проблеме мониторинга состояния снежного покрова в зоне влияния теплоэлектростанции // Экологические системы и приборы. 2007. № 2. С. 27-30.
  2. Бондарев Л.Д. Экологическое состояние России. М.: Академия, 2004. 128 с.
  3. Василенко В.Н. Мониторинг загрязнения снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 105 с.
  4. Чагина Н.Б., Айвазова Е.А., Иванченко Н.Л., Варакин Е.А., Соболев Н.А. Исследование содержания тяжелых металлов в снеговом покрове г. Архангельска и оценка их влияния на здоровье населения // Arctic Environmental Research. 2016. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-soderzhaniya-tyazhelyh-metallov-v-snegovom-pokrove-g-arhangelska-i-otsenka-ih-vliyaniya-na-zdorovie-naseleniya (дата обращения: 25.04.2022).
  5. Степанова М.В. Содержание тяжелых металлов в снежном покрове разного функционального назначения // АгроЭкоИнфо. 2020. № 3(41). С. 16. EDN YBXUTL.
  6. Парадина Л.Ф., Хахураев О.А., Сутурин А.Н. Изменение антропогенной нагрузки на снежный покров Южного Байкала в связи с закрытием Байкальского целлюлозно-бумажного комбината // МНИЖ. 2019. № 1-1 (79). URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/izmenenie-antropogennoy-nagruzki-na-snezhnyy-pokrov-yuzhnogo-baykala-v-svyazi-s-zakrytiem-baykalskogo-tsellyulozno-bumazhnogo-kombinata (дата обращения: 25.04.2022). https://doi.org/10.23670/IRJ.2019.79.1.016
  7. Тигеев А.А., Аксёнов Н.В., Московченко Д.В., Пожитков Р.Ю. Оценка пылевого загрязнения атмосферы наземными и дистанционными методами (на примере г. Тобольск) // Географический вестник. 2021. № 2 (57). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-pylevogo-zagryazneniya-atmosfery-nazemnymi-i-distantsionnymi-metodami-na-primere-g-tobolsk (дата обращения: 25.04.2022). https://doi.org/10.17072/2079-7877-2021-2-121-134
  8. Коковкин В.В., Рапута В.Ф. Мониторинг макрокомпонентного состава снежного покрова в окрестностях ТЭЦ-5 г. Новосибирска // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2020. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/monitoring-makrokomponentnogo-sostava-snezhnogo-pokrova-v-okrestnostyah-tets-5-g-novosibirska (дата обращения: 25.04.2022). https://doi.org/10.33764/2618-981 Х-2020-4-1-49-56
  9. Сонин Г.В. Кондуктометрический метод анализа атмосферных осадков и природных вод. Казань, 1997.
  10. Лукьянов А.И., Майорова Л.П. Оценка пылевой нагрузки на снежный покров в районе порта Ванино // Природные ресурсы и экология Дальневосточного региона: материалы II Международного научно-практического форума, Хабаровск, 04 мая 2017 года. Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2017. С. 111-115. EDN YTBYLF.
  11. Майорова Л.П. Моделирование распространения взвеси угольной пыли при хранении и погрузочно-разгрузочных работах в портах (на примере порта Ванино) // Инновации и инвестиции. 2021. № 7. С. 89-94. EDN URYDGE.

© Лукьянов А.И., Дахова Е.В., Майорова Л.П., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах