Зміни екологічного стану поверхневого водного об’єкта в умовах техногенного навантаження

  • Р. В. Пономаренко Національний університет цивільного захисту України, вул. Чернишевська, 94, м. Харків, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-6300-3108
  • Л. Д. Пляцук Сумський державний університет, вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, 40007, Україна https://orcid.org/0000-0001-7032-1721
  • Ю. В. Буц Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, проспект Науки, 9A, м. Харків, Україна, 61166 https://orcid.org/0000-0003-0450-2617
Ключові слова: водний об’єкт, техногенне навантаження, часовий ряд, стохастична модель, логнормальний розподіл

Анотація

Мета. Визначення адекватності математичної моделі для аналізу прогнозування зміни загального вмісту аніонів в умовах басейну Дніпра.

Методи. Статистичні,  математичне моделювання.

Результати. Виконано ретроспективний аналіз та математичне моделювання, за даними проб контрольного забору води р. Дніпро в межах Басейнового управління водними ресурсами по 12 постам за період з 2010 по 2019 роки. Розглянуто підхід до визначення балансу забруднюючої речовини, що міститься в поверхневому водному об’єкті, який враховує його бічне надходження, за рахунок техногенного впливу та процес розпаду у водному середовищі. Випадкова зміна бічних припливів викликає флуктуації коефіцієнтів розпаду та надходження забруднюючої речовини. Виведено стохастичне рівняння балансу речовини, на основі якого може бути побудоване рівняння для щільності розподілу її концентрації. Рішення рівняння показало, що щільність розподілу підпорядковується логнормальному закону розподілу. Цей підхід застосований до аналізу часових рядів показників суми аніонів в воді поверхневого водного об’єкта. Підтверджено придатність логнормального закону розподілу, а також знайдені параметри розподілів. Виявлено, що для загального вмісту аніонів розподіл розщеплюється на дві логнормальні гілки, одна – для високих, інша – для низьких значень показників. Розглянуто застосування статистичних розподілів для ймовірнісного прогнозування екстремальних значень показників.

Висновки. Розрахована ймовірність перевищення (забезпеченість) нормативних меж, продемонстровано можливість її використання для цілей гідрохімічного нормування. В подальшому запропонований підхід, може стати предметом проведення досліджень щодо проведення аналізу часових рядів інших забруднюючих речовин, що надходять до поверхневого водного об’єкта, внаслідок техногенного навантаження.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

Р. В. Пономаренко, Національний університет цивільного захисту України, вул. Чернишевська, 94, м. Харків, 61023, Україна

доктор технічних наук, старший науковий співробітник

Л. Д. Пляцук, Сумський державний університет, вул. Римського-Корсакова, 2, м. Суми, 40007, Україна

доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри екології та природозахисних технологій

Ю. В. Буц, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, проспект Науки, 9A, м. Харків, Україна, 61166

доктор технічних наук, доцент, завідувач кафедри природоохоронних технологій, екології та безпеки життєдіяльності

Посилання

Fredys Simanca Herrera, Daniela Garzón Rubiano, Fabián Blanco Garrido, Pablo Carreño Hernández, Siby Garces Polo, Jenny Romero & Yulineth Gomez-Charris. (2020). Evaluation of water quality state through regulations and physicochemical indicators for the administration of water resources in the Integrated Management District of Salto del Tequendama. Procedia Computer Science, 177, 300-307. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.10.041

Xiaoran Cao, Clarisse Mukandinda Cyuzuzo, Ayaole Saiken & Bo Song. (2021). A linear additivity water resources assessment indicator by combining water quantity and water quality. Ecological Indicators, 121, 106990. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106990

Ira Brückner, Silke Classen, Monika Hammers-Wirtz, Kassandra Klaer, Joachim Reichert & Johannes Pinnekamp. (2020). Tool for selecting indicator substances to evaluate the impact of wastewater treatment plants on receiving water bodies. Science of The Total Environment, 745, 140746. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140746

Hajkowicz, S. A. & Collins, K. (2006). Review of multiple criteria analysis for water resource planning and management. Water Resources Management, 21(9), 1553–1566. https://doi.org/10.1007/s11269-006-9112-5

Malekmohammadi, B. & Jahanishakib, F. (2017). Vulnerability assessment of wetland landscape ecosystem services using driver-pressure-state-impact-response (DPSIR) model. Ecological Indica-tors, 82, 293-303. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.06.060

Hortência de Sousa Barroso, Tallita Cruz Lopes Tavares, Marcelo de Oliveira Soares, Tatiane Martins Garcia, Brenda Rozendo, Alanne Simone Cavalcante Vieira, Patrícia Barros Viana, Thalita Melo Pontes, Tasso Jorge Tavares Ferreira, Jurandir Pereira Filho, Carlos Augusto França Schettini & Sandra Tédde Santaella. (2018). Intra-annual variability of phytoplankton biomass and nutrients in a tropical estuary during a severe drought. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 213, 283-293. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2018.08.023

Boehm, A.B. & Soller, J.A. (2020). Refined ambient water quality thresholds for human-associated fecal indicator HF183 for recreational waters with and without co-occurring gull fecal contamination. Microbial Risk Analysis, 16, 100139. https://doi.org/10.1016/j.mran.2020.100139

Ponomarenko, R.V., Plyatsuk, L.D., Tretyakov, О. В., Cherkashin,V. & Zatko, J. (2020). Forecasting of indicators of the oxygen regime of the surface source in the aquatic ecosystem of the Dnieper basin. Technogenic and ecological safety, 7 (1/2020), 51-56. Retrieved from http://repositsc.nuczu.edu.ua/bitstream/123456789/10754/3/51-56-Ponomarenko_Pljatsuk_Tretjakov_Cherkashyn_Zatko.pdf

Jiping Jiang, Sijie Tang, Dawei Han, Guangtao Fu, Dimitri Solomatine & Yi Zheng. (2020). A comprehensive review on the design and optimization of surface water quality monitoring networks. Environmental Modelling & Software, 132, 104792. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104792

Bezsonnyi, V., Tretyakov, O., Khalmuradov ,B. & Ponomarenko, R. (2017). Examining the dynamics and modeling of oxygen regime of Chervonooskil water reservoir. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(10 (89), 32–38. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.109477

Eduardo Eiji Maeda, Filipe Lisboa, Laura Kaikkonen, Kari Kallio, Sampsa Koponen, Vanda Brotas & Sakari Kuikka. (2019). Temporal patterns of phytoplankton phenology across high latitude lakes unveiled by long-term time series of satellite data. Remote Sensing of Environment, 221, 609-620. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.12.006

Ponomarenko, R., Plyatsuk, L., Huret,s L., Polkovnychenko, D., Grigorenko, N., Sherstiuk, M. & Miakaiev, O. (2020). Determining the effect of anthropogenic loading on the environmental state of a surface source of water supply Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(10 (105), 54–62. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206125

Laura Melo Vieira Soares, Maria do Carmo Calijuri, Talita Fernanda das Graças Silva, Evlyn Marcia Leão de Moraes Novo, Carolline Tressmann Cairo & Claudio Clemente Faria Barbosa. (2020). A parameterization strategy for hydrodynamic modelling of a cascade of poorly monitored reservoirs in Brazil. Environmental Modelling & Software, 134, 104803. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104803

Maurice A. Duka, Tetsuya Shintani & Katshuhide Yokoyama. (2020). Thermal stratification responses of a monomictic reservoir under different seasons and operation schemes. Science of the Total Environment, 767, 144423. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144423

Опубліковано
2021-06-01
Як цитувати
Пономаренко, Р. В., Пляцук, Л. Д., & Буц, Ю. В. (2021). Зміни екологічного стану поверхневого водного об’єкта в умовах техногенного навантаження. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна серія «Екологія», (24), 47-56. https://doi.org/10.26565/1992-4259-2021-24-04