RU2469360C1 - Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами - Google Patents

Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами Download PDF

Info

Publication number
RU2469360C1
RU2469360C1 RU2011130401/28A RU2011130401A RU2469360C1 RU 2469360 C1 RU2469360 C1 RU 2469360C1 RU 2011130401/28 A RU2011130401/28 A RU 2011130401/28A RU 2011130401 A RU2011130401 A RU 2011130401A RU 2469360 C1 RU2469360 C1 RU 2469360C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
file
pollution
heavy metals
elements
rivers
Prior art date
Application number
RU2011130401/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Олег Васильевич Рыбас
Николай Викторович Бердников
Original Assignee
Учреждение Российской академии наук Институт тектоники и геофизики им. Ю.А. Косыгина Дальневосточного Отделения РАН (ИТиГ ДВО РАН)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Учреждение Российской академии наук Институт тектоники и геофизики им. Ю.А. Косыгина Дальневосточного Отделения РАН (ИТиГ ДВО РАН) filed Critical Учреждение Российской академии наук Институт тектоники и геофизики им. Ю.А. Косыгина Дальневосточного Отделения РАН (ИТиГ ДВО РАН)
Priority to RU2011130401/28A priority Critical patent/RU2469360C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2469360C1 publication Critical patent/RU2469360C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к геоэкологии и может быть использовано для выявления и оценки загрязнения, разработки рекомендаций для снижения опасных концентраций тяжелых металлов и токсичных элементов в труднодоступных местах окружающей среды. Техническим результатом является повышение эффективности выявления и визуализации участков загрязнения тяжелыми металлами и токсичными элементами водной системы в труднодоступных местах. Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами основан на использовании результатов космической радиолокационной съемки SRTM2 и создании относительной и абсолютной вариаций концентраций элементов-загрязнителей выбранного водного узла, построении растрового файла направлений потоков на базе dem-файла и файла аккумуляции водных потоков, который используется для уточнения положения точек опробования. 2 ил.

Description

Изобретение относится к геоэкологии и может быть использовано для выявления и оценки загрязнения, разработки рекомендаций для снижения опасных концентраций тяжелых металлов и токсичных элементов в труднодоступных местах окружающей среды.
Известен способ интегральной экспресс-оценки загрязнения окружающей среды, включающий инкубацию водорастворенных поллютантов с тест-системой и количественную их оценку [1].
Способ не позволяет получить данные по труднодоступным объектам и произвести визуализацию загрязнения территории.
Известен способ измерения загрязнения реки сточными водами, включающий процедуру выбора створ наблюдений относительно источника загрязнений или группы источников, отбор проб воды [2].
Способ имеет узкую направленность и функциональные возможности.
Наиболее близким является геохимический способ выявления и оценки зон техногенного загрязнения рек, включающий отбор проб, определение химического состава взвеси с последующей оценкой уровня накопления химических элементов относительно фоновых содержаний, оценку миграционной способности химических элементов, определение протяженности зон техногенного загрязнения с разделением рек на участки с разным уровнем загрязнения [3].
Способ позволяет выявить и разделить зоны техногенного загрязнения с охватом ограниченного участка и без учета системного накопления тяжелых металлов и токсичных элементов.
Технический результат - повышение эффективности выявления и визуализации участков загрязнения тяжелыми металлами и токсичными элементами водной системы в труднодоступных местах.
Технический результат достигается тем, что в способе выявления и оценки загрязнения тяжелыми металлами и токсичными элементами водной системы, включающем отбор проб, оценку миграционной способности химических элементов, определение протяженности зон техногенного загрязнения с разделением рек на участки с разным уровнем загрязнения, в качестве исходных данных для выявления областей водосборов притоков используются результаты космической радиолокационной съемки SRTM2, создаются относительная и абсолютная вариации концентраций элементов-загрязнителей выбранного водного узла, на базе dem-файла строится растровый файл направлений потоков, затем файл аккумуляции водных потоков, который используется для уточнения положения точек опробования, определяются нижние точки локальной дренажной сети и набор точек «водораздела», определяющие границу дренажной сети, вычисляются направления потоков и их аккумуляция.
Совокупность новых существенных признаков позволяет решить новую техническую задачу - повышение эффективности выявления и визуализации участков загрязнения тяжелыми металлами и токсичными элементами водной системы в труднодоступных местах.
На рисунках представлены схемы визуализации распределения тяжелых металлов в притоках и реке Амур.
На фиг.1 - схема распределения Ti в притоках акватории р.Амур от с.Троицкое до г.Комсомольск-на-Амуре; на фиг.2 - схема распределения Ti в русле р.Амур на отрезке от с.Троицкое до г.Комсомольск-на-Амуре.
Способ выполнялся следующим образом.
Работа производилась в программной среде ArcGIS. В качестве исходных данных для выявления областей водосборов притоков использовались результаты космической радиолокационной съемки SRTM2. После предварительной обработки эти данные представлялись в виде 16-битного растрового файла, где значение каждого пикселя (ячейки) соответствует усредненному значению высоты поверхности над уровнем моря в метрах в зоне покрытия ячейки (90×90 м на реальной поверхности). Поскольку рабочая проекция с градусной метрикой, то размер ячейки оценивался при пересчете в любую из метрических систем координат. Файлы такого типа относятся к dem-файлам (Digital Elevation Model - Цифровая Модель Рельефа).
В качестве дополнительных рабочих материалов использовались линейная гидросеть карты VMAP0, полигональная гидросеть, полигональные объекты населенных пунктов, точки взятия проб воды и их номера, а также полупрозрачная подложка рельефа. Поскольку основное русло и водосборы притоков представлены независимыми друг от друга полигональными слоями, конечный результат показывался в двух легендах: «относительной» и «абсолютной». «Относительная» легенда соответствует исследуемому химическому элементу с вычислением уникальных значений. Для «абсолютной» легенды выбиралось количество классов (например, 16), вычислялись абсолютные минимальные и максимальные значения исследуемого элемента для всех слоев и строилась единая шкала концентраций, которая равномерно разбивалась на классы. Два подхода выявили изменения концентраций и влияние притоков на ситуацию в основном русле и уточнили реальные уровни концентраций видеть реальную картину и выявить районы с повышенными концентрациями.
На базе dem-файла строился растровый файл направлений потоков, затем файл аккумуляции водных потоков, который использовался для уточнения положения точек опробования. Из направлений потоков и скорректированных позиций проб формировались зоны водосбора (дренажные бассейны) каждого притока. Результирующий растр конвертировался в векторный формат как полигональный объект. Направления потоков вычислялись методом «плавающего окна», в котором последовательно рассматривалась каждая точка поверхности и ее окрестность размерности 3×3 или больше ячеек (т.н. фокальная окрестность). Направление потока определялось путем нахождения направления максимальной разницы высот между исследуемой ячейкой и ее соседом. Аккумуляция потоков (водосбор) представлялась как количественная характеристика водного дождевого потока, прошедшего через каждую из ячеек поверхности. Исходным материалом для построения аккумуляции потоков являлся файл направлений. Каждая точка рельефа была отнесена к одному из трех классов: «водораздел», «склон» и «русло». Осуществлялся анализ файла направлений потоков и классифицировалась каждая ячейка поверхности. Точку взятия пробы можно рассматривать как самую нижнюю точку локальной дренажной сети, поэтому задача построения зоны водосбора сводилась к нахождению такого набора точек «водораздела», которые можно собрать в непрерывную замкнутую полилинию, являющуюся границей дренажной сети. Дальнейшая обработка заключалась в присвоении атрибутики, т.е. каждой из зон водосбора присваивался номер пробы, а после конвертации в полигональный shape-файл к полю, содержащему номер пробы, подключалась база данных с результатами анализов. На фиг.1 видно, что основной объем загрязнения титаном (красный цвет) сбрасывается в русло Амура из притоков, питающих озера Джалунское и Иннокентьевское, а также малых рек, впадающих в озеро Хумми.
На район работ готовилось несколько векторных слоев (один точечный и три полигональных). Точечный слой отражает места взятия проб. Подключенные к каждой точке атрибутивные таблицы содержат номера проб, индексы принадлежности пробы к определенной «струе» в основном русле (левая, середина, правая), результаты анализов по 25 элементам, а также значение суммарного содержания всех элементов. Три полигональных объекта формировались следующим образом. Из миллионной карты VMAP0 выделялся исследованный участок русла, «разрезался» вдоль на три «потока» примерно одинаковой ширины, затем каждый из полученных потоков переносился на самостоятельный слой и сохранялся как shape-файл для дальнейшего использования. Для интерполяции использовался модуль ArcGIS «Geostatistical Analyst» (анализ пространственных данных), в качестве метода интерполяции - IDW (Inverse Distance Weighting - метод обратных взвешенных расстояний). Процедура разбивалась на несколько шагов. Сначала выбирались точки, принадлежащие одному из потоков, и между ними производилась интерполяция и определялась «поверхность» внутреннего формата Geostatistical Analyst. Затем «поверхность» преобразовывалась в полигональный объект, разбитый на 20 классов. Полигон, представляющий результат интерполяции, «пересекается» с ранее подготовленным полигоном, отражающим соответствующий поток русла. Под процедурой «пересечения» подразумевается такая операция, когда при подаче на вход в качестве аргументов двух (или более) слоев результат содержит в себе только те объекты (или части объектов), которые содержатся и пересекаются во всех входных слоях. Результатом «пересечения» в нашем случае является один из потоков русла, разбитый на полигоны с атрибутикой, близкой к результатам интерполяции. Подобная последовательность действий проводится еще два раза для других потоков русла. Последний шаг - объединение, при котором независимые слои трех русловых потоков объединяются в единый слой. При этом сливаются и атрибутивные таблицы, что позволяет в конечном итоге видеть вариации концентраций химических элементов во всех трех потоках русла, приведенные к единой шкале.
После окончания обсчетов формируется ГИС-проект для максимально наглядного представления полученных результатов. Пример построения схемы распределения Ti в русле р.Амур на отрезке от с.Троицкое до г.Комсомольск-на-Амуре приведен на фиг.2. Из рисунка видно, что в период высокого уровня воды (август) концентрации титана в русле Амура достаточно низки, их распределение как вдоль, так и поперек русла равномерны. В то же время в июле концентрации титана повышены в районе с.Троицкое и, особенно, вдоль правого берега выше с.Малмыж.
Способ повышает функциональные возможности анализа и оценки результатов. Визуализация данных о содержании и распределении тяжелых металлов и токсичных элементов в поверхностных водотоках необходима для наглядного представления поведения этих элементов в водотоках, определения мест их повышенных концентраций и выноса (источников загрязнения). Способ преобразования данных химических анализов воды позволяет представить полученные сведения в графическом виде. Способ применим для типичных водных систем, состоящих из основного русла и притоков. Для характеристики притоков достаточно одного химического анализа воды из его устья. Для характеристики основного русла на анализ берутся пробы воды по нескольким створам. Соответственно, используются два разных способа визуализации результатов анализа. Пробами из притоков аппроксимируется химический состав воды всего притока. В этом случае для визуализации результатов используется алгоритм построения гидросети и зон водосбора, которым придаются атрибуты соответствующих проб. В основном русле пробы характеризуют изменчивость химического состава его потоков. В этом случае используется интерполяция между створами.
Источники информации
1. Патент РФ №2359036, Способ интегральной экспресс-оценки загрязнения окружающей среды.
2. Патент РФ №2269775, Способ измерения загрязнения реки сточными водами.
3. Патент РФ №2205401, Геохимический способ выявления и оценки зон техногенного загрязнения рек.

Claims (1)

  1. Способ выявления и оценки загрязнения тяжелыми металлами и токсичными элементами водной системы, включающий отбор проб, оценку миграционной способности химических элементов, определение протяженности зон техногенного загрязнения с разделением рек на участки с разным уровнем загрязнения, отличающийся тем, что в качестве исходных данных для выявления областей водосборов притоков используются результаты космической радиолокационной съемки SRTM2, создаются относительная и абсолютная вариации концентраций элементов-загрязнителей выбранного водного узла, на базе dem-файла строится растровый файл направлений потоков, затем файл аккумуляции водных потоков, который используется для уточнения положения точек опробования, определяются нижние точки локальной дренажной сети и набор точек «водораздела», определяющие границу дренажной сети, вычисляются направления потоков и их аккумуляция.
RU2011130401/28A 2011-07-20 2011-07-20 Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами RU2469360C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011130401/28A RU2469360C1 (ru) 2011-07-20 2011-07-20 Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011130401/28A RU2469360C1 (ru) 2011-07-20 2011-07-20 Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2469360C1 true RU2469360C1 (ru) 2012-12-10

Family

ID=49255868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011130401/28A RU2469360C1 (ru) 2011-07-20 2011-07-20 Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2469360C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103713097A (zh) * 2013-07-30 2014-04-09 山东建筑大学 大区域水体底泥重金属污染状况调查点位布设方法
CN103793620A (zh) * 2014-03-03 2014-05-14 黑龙江省环境保护科学研究院 河流三相空间重金属污染综合生态风险评价方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2248595C1 (ru) * 2003-07-15 2005-03-20 Лапшин Владимир Борисович Способ мониторинга загрязнения атмосферного воздуха и система для его реализации
US7054753B1 (en) * 2003-11-14 2006-05-30 Williams Ralph A Method of locating oil and gas exploration prospects by data visualization and organization
RU2370764C2 (ru) * 2007-12-27 2009-10-20 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет Нанотехнологический способ определения наличия и количественного содержания редких и рассеянных химических элементов в горных породах, рудах и продуктах их переработки
RU2375710C1 (ru) * 2008-09-25 2009-12-10 Учреждение Российской академии наук Ордена Ленина и Ордена Октябрьской Революции Институт геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского РАН (ГЕОХИ РАН) Способ определения экологического статуса территорий на содержание стронция
US7822562B2 (en) * 2006-07-13 2010-10-26 Exxonmobil Upstream Research Co. Removing air wave noise from electromagnetic survey data

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2248595C1 (ru) * 2003-07-15 2005-03-20 Лапшин Владимир Борисович Способ мониторинга загрязнения атмосферного воздуха и система для его реализации
US7054753B1 (en) * 2003-11-14 2006-05-30 Williams Ralph A Method of locating oil and gas exploration prospects by data visualization and organization
US7822562B2 (en) * 2006-07-13 2010-10-26 Exxonmobil Upstream Research Co. Removing air wave noise from electromagnetic survey data
RU2370764C2 (ru) * 2007-12-27 2009-10-20 Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет Нанотехнологический способ определения наличия и количественного содержания редких и рассеянных химических элементов в горных породах, рудах и продуктах их переработки
RU2375710C1 (ru) * 2008-09-25 2009-12-10 Учреждение Российской академии наук Ордена Ленина и Ордена Октябрьской Революции Институт геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского РАН (ГЕОХИ РАН) Способ определения экологического статуса территорий на содержание стронция

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103713097A (zh) * 2013-07-30 2014-04-09 山东建筑大学 大区域水体底泥重金属污染状况调查点位布设方法
CN103713097B (zh) * 2013-07-30 2015-04-15 山东建筑大学 大区域水体底泥重金属污染状况调查点位布设方法
CN103793620A (zh) * 2014-03-03 2014-05-14 黑龙江省环境保护科学研究院 河流三相空间重金属污染综合生态风险评价方法
CN103793620B (zh) * 2014-03-03 2016-08-17 黑龙江省环境科学研究院 河流三相空间重金属污染综合生态风险评价方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Romano et al. Multi-criteria decision analysis for land suitability mapping in a rural area of Southern Italy
Alber et al. Spatial disaggregation and aggregation procedures for characterizing fluvial features at the network-scale: Application to the Rhône basin (France)
Sdao et al. Landslide susceptibility assessment by using a neuro-fuzzy model: a case study in the Rupestrian heritage rich area of Matera
Mailhot et al. Assessing the potential impacts of dam operation on daily flow at ungauged river reaches
Fernández et al. Land-use coverage as an indicator of riparian quality
Hartnett et al. An integrated measurement and modeling methodology for estuarine water quality management
Haddadchi et al. Grid‐based sediment tracing approach to determine sediment sources
RU2469360C1 (ru) Способ выявления и оценки загрязнения рек тяжелыми металлами и токсичными элементами
Sharma et al. Semi-automated workflow for mapping the extent and elevation profile of intertidal zone of parts of Gulf of Kutch, India, using landsat time series data
Abiodun et al. Land use change analyses in Lagos State from 1984 to 2005
Ablat et al. Spatiotemporal variations and underlying mechanism of the floodplain wetlands in the meandering Yellow River in arid and semi-arid regions
Babu et al. Assessment of groundwater pollution in parts of Guntur District using remote sensing & GIS
Mykrä et al. Predicting the stream macroinvertebrate fauna across regional scales: influence of geographical extent on model performance
Aalipour et al. Evaluating the influence of landscape spatial upscaling on the performance of river water quality models
Tabunshchik et al. Identification of river basins within northwestern slope of Crimean Mountains using various digital elevation models (ASTER GDEM, ALOS World 3D, Copernicus DEM, and SRTM DEM)
Lomakin et al. The total suspended matter concentration field in the Kerch strait based on optical observations
Twiss et al. Tributary impacts on nearshore surface water quality detected during a late summer circumnavigation along the 20 m isopleth of Lake Ontario
Ahmed et al. Eutrophication assessment of Lake Manzala, Egypt using geographical information systems (GIS) techniques
Rabie et al. Optimizing digital elevation model resolution inputs and number of stream gauges in geographic information system predictions of flood inundation: a case study along the Illinois River, USA
Stranzl et al. Application of airborne LiDAR bathymetry in Norway
Bielczyńska et al. Geographic Information Systems (GIS) as Supporting Tools in the Monitoring and Water Management of Lakes in Poland: A Review
Bekkby et al. Identifying soft sediments at sea using GIS-modelled predictor variables and Sediment Profile Image (SPI) measured response variables
Ugalde et al. Intelligibility in Large Spatial Systems
Lam FC-21-Resolution
Bohn Precision land surface analysis and machine learning for enhanced soil maps: Strengthening the foundation for agroecosystems research

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130721

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20140727

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20150721