Геохимия снегового покрова в условиях городской среды Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

А. В. Воронцова, Е. М. Нестеров ГЕОХИМИЯ СНЕГОВОГО ПОКРОВА В УСЛОВИЯХ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

В мониторинге загрязнения окружающей среды широко используются природные планшеты — накопители аэрозоля, в том числе и снежный покров [2]. Представленное исследование посвящено изучению химического состава снега, выпавшего в Санкт-Петербурге за зимний период 2010-2011годов. В ходе мониторинговых исследований выявлена положительная тенденция, связанная с уменьшением концентраций свинца в снеговом покрове города, что свидетельствует о снижении антропогенной нагрузки со стороны автотранспорта и улучшении состояния атмосферного воздуха Петербурга. Однако на территории всех охарактеризованных районов наблюдается процесс загрязнения, находящийся на разных стадиях.

Ключевые слова: геохимия снегового покрова, реттенофлуоресцентный метод, антропогенная нагрузка на городскую среду, состояние атмосферного воздуха Санкт-Петербурга.

A. Vorontsova, E. Nesterov Geochemistry of Snow Cover in Urban Environment

For environmental contamination monitoring, natural tablets — aerosol storages, including snow are widely used. The research studies the chemical composition of the snow cover of the winter period of2010-2011 in St. Petersburg. During the monitoring research, the positive tendency connected with reduction of concentration of lead in the snow cover of the city was revealed, that gives evidence of a decrease in anthropogenic load from motor transport and of the improvement of the condition of atmospheric air of Saint Petersburg. However, on the territory of all the observed areas, the process ofpollution at different stages was found out.

Keywords: geochemistry of snow cover, x-ray method, anthropogenic pressure upon urban area, condition of atmospheric air of Saint-Petersburg.

Снег является долговременной депонирующей средой, он не является активным ни в химическом, ни в биологическом отношении, как, например, почвы, так как в нем почти не происходит значимых химических изменений веществ. Снежный покров можно считать надежным индикатором загрязнения атмосферы, он дает информацию о пространственном распределении химических элементов и интенсивности воздействия источников выбросов за определенный период: период одного снегопада или за весь период лежания снега [1]. Необходимость проведения исследований снегового покрова связана еще и с тем, что атмосферные осадки не только отражают состояние атмосферного воздуха, но и являются составляющей баланса поверхностных вод, оказывают влияние на состояние почв, растительности, грунтовых вод.

Особая роль в геохимическом мониторинге и оценке экологического состояния окружающей среды городов отводится изучению тяжелых металлов (ТМ), которые в списке приоритетности загрязняющих веществ занимают одно из ведущих положений. Основными источниками загрязнения среды тяжелыми металлами являются промышленные предприятия и автотранспорт [3].

Исследование, проводящееся нами, направлено на получение данных об уровне загрязнения снежного покрова кратковременном (сразу после снегопада) и за весь период лежания снега. Данная статья посвящена результатам, полученным вследствие обработки

проб полной колонки снегового покрова. Пробы снега отбирались зимой 2011 года в шести районах города Санкт-Петербурга (в Центральном, Василеостровском, Приморском, Красногвардейском, в Пушкине и в Павловске). В соответствии с розой ветров, с близостью возможных источников загрязнения была построена плотная сеть точек пробоотбора, также большое внимание при составлении сети уделялось «зеленым зонам» районов. В среднем по каждому району было выделено 50-60 точек отбора.

Для получения данных о загрязнении снега за весь зимний период отбиралась полная колонка снега. В целом все пробы отбирались «точечным» методом, с одной точки бралась сборная проба. В парках и скверах сборные пробы отбирались способом «конверта», а точки вблизи дорог — способом линейной разграфки. Общий объем талой воды от пробы, как правило, составляет 1,5-2 литра. Для координатной привязки проб использовался GPS-навигатор «^агтт 76». Дата отбора фиксировалась, что позволяет определить время, за которое накопились в снегу атмосферные выпадения.

Анализ полученных проб проводился в лаборатории геохимии окружающей среды имени А. Е. Ферсмана на территории РГПУ им. А. И. Герцена. Для анализа на растворимые формы ТМ использовалось 250 см3 талой воды пробы снега, а для определения валового состава ТМ использовалось 500 см3 пробы воды. После растапливания проб снега для определения растворимых форм металлов талую воду фильтровали через фильтры «синяя лента», а воду для анализа на валовый состав выпаривали до влажных солей, доводили до 200 см3 и до рН 5.0-6.0. Затем пробы прогонялись через каскад сорбционных целлюлозных ДЭТАТА-фильтров, на которых концентрировались тяжелые металлы. В дальнейшем определение содержания элементов проводилось по результатам анализа полученных фильтров-концентратов на рентгенофлуоресцентном спектрометре «СПЕКТРОСКАН-МАКС», позволяющем определить массовое содержание таких растворенных и валовых форм тяжелых металлов, как В^ РЬ, Zn, Си, №, Со, Fe, Мп, Сг и V.

В результате статистической обработки аналитических данных было установлено, что наблюдаемое распределение концентраций элементов в талой воде подчиняется логнормальному закону. Таким образом, при характеристике концентрации тяжелых металлов в пробах в качестве параметров распределения используются, кроме оценки среднего арифметического как меры распространенности элемента в среде по району, среднее геометрическое (Сг) содержание как характеристика наиболее часто встречаемого («фонового») значения и стандартные множители в качестве меры геохимической дисперсии [8].

Полученные значения концентраций тяжелых металлов в снеговом покрове для составления достоверной экологической картины исследуемых территорий, для выявления нормальных и аномальных концентраций элементов сравнивают со значениями предельно допустимых концентраций элементов в талой воде (ПДК) и с фоновой величиной (Сг).

Рассматривая результаты концентраций растворенных форм элементов полной колонки снегового покрова (табл. 1), можно сделать вывод о достаточно низком уровне загрязнения снега тяжелыми металлами на территории всех районов. В талой воде содержание металлов значительно ниже, чем уровень предельно допустимых концентраций для воды водоемов, и в два-пять раз меньше фоновых значений. Также из таблицы видно, что выборки (е) характеризуются относительной однородностью, однако на территории районов встречаются точки с «аномальными» (как максимальными, так и минимальными) значениями концентраций по некоторым элементам, что свидетельствует о неравномерности распределения загрязнителей. К таким неравномерно распределенным по территории районов элементам по результатам анализа таблиц концентраций тяжелых металлов в талых водах можно отнести Zn, Fe, Мп и Си. Для более подробного изучения пространственных закономерностей распределения элементов нами с помощью пакета программ ArcGis строятся карты.

Таблица 1

Средние и среднегеометрические содержания растворенных форм тяжелых металлов (мкг/л) в полной колонке снегового покрова

Район Показатели БЇ Zn Си № Fe Мп Сг V

Центральный среднее 1,3 4,1 3,5 1,3 4,2 2,1 1,9 0,4

Сг 3,6 61,7 32,4 3,6 65,8 8,3 6,9 1,4

е 1,2 1,8 1,6 1,4 1,8 1,7 1,2 0,9

Василеостровский среднее 0,8 3,7 2,9 0,5 4,0 1,8 1,8

Сг 2,3 39,1 17,7 1,7 52,2 5,8 6,2

е 1,4 1,6 1,7 1,4 1,7 1,6 1,1

Красногвардейский среднее 1,0 3,3 3,0 3,9 2,0 1,9

Сг 2,7 26,0 19,4 48,5 7,7 6,4

е 1,1 1,8 1,4 1,8 1,6 1,1

Приморский среднее 1,0 3,4 3,0 3,3 1,8 1,8

Сг 2,7 29,3 20,6 28,2 6,0 6,3

е 1,3 1,6 1,3 1,9 1,7 1,1

Пушкин среднее 1,2 1,0 2,0 3,5 2,5 1,4 1,9

Сг 3,2 2,7 7,7 33,6 12,8 3,9 6,5

е 1,4 1,3 1,5 1,5 2,0 1,8 1,0

Павловск среднее 0,7 3,4 3,0 1,9 1,9 1,9

Сг 2,1 31,2 20,4 6,9 6,6 6,6

е 1,5 1,6 1,7 2,1 1,8 1,1

Обозначения: Сг — среднее геометрическое, е — стандартный множитель

Из гистограммы (рис. 1) хорошо видно, что средние значения концентраций большинства элементов по всем районам близки друг к другу, за исключением № и Fe. Концентрации никеля обнаруживаются только в трех районах города (Центральный, Василеост-ровский и Пушкинский), причем самые максимальные концентрации характерны для Пушкина. Также можно отметить относительно низкое содержания цинка в Пушкине на фоне остальных районов города, а ванадий характерен только для Центрального района и в других пяти районах не встречается. Стоит отметить и уменьшение концентраций Fe от центральных районов Санкт-Петербурга к периферийным.

ВІ 1п Си МІ Ре Мп Сг

Рис. 1. Средние значения концентраций растворенных форм тяжелых металлов по районам Санкт-Петербурга

Для более полного анализа всей совокупности данных и для выяснения более тонкой структуры взаимосвязей между районами в значениях концентраций ТМ был применен метод кластерного анализа на основе алгоритма расчета евклидового расстояния в многомерном пространстве нормализованных параметров (рис. 2).

В соответствии с дендрограммой можно выделить два основных кластера: первый — Павловск и Пушкин; второй — Приморский, Красногвардейский, Василеостровский и Центральный районы. Во второй группе более тесные взаимосвязи наблюдаются между Приморским и Красногвардейским районами. Также на основании полученных результатов кластерного анализа можно выделить Пушкин как наиболее чистый район города Санкт-Петербурга.

Дендрограмма сегультзгсз «л а стерла га вкальчза средник еивщенпй по ратная/

ЕисНйеэп сййапс&з

4.51--------т--------*--------*--------*--------.--------»--------

4.0 г.5

3.0

■Е

и

I 2,5 л □

Iі 2,0

з

1,6

ГО

0.5

а.о

Поникни Приморский ВвсклесстроаскнИ

П □ Е.п-се.:-: їСрасиогвардейсккп Цейїреїьнмй

Рис. 2. Дендрограмма результатов кластерного анализа средних значений концентраций растворимых форм ТМ по районам

Сравнивая значения концентраций растворенных и валовых форм элементов (табл. 2) стоит отметить хорошо прослеживающуюся закономерность среди большинства элементов

— валовые значения в 1,5-2 раза превышают значения концентраций растворенных форм. Важен и тот факт, что кобальт и ванадий не встречаются в снеговом покрове в растворенных формах. Как известно, растворенные формы тяжелых металлов наиболее опасны, и в первую очередь при анализе экологического состояния или мониторинге территории стоит обращать внимание именно на их концентрации в различных средах.

Также в соответствии с результатами табл. 2 и другими проведенными нами исследованиями можно отметить положительную тенденцию исчезновения свинца из снегового покрова. По всем отобранным нами точкам в шести районах Санкт-Петербурга не обнаружены растворенные формы свинца. Полученные нами данные (как по растворенным, так и по валовым формам ТМ) по всем элементам, за исключением Fe, не превышают ПДК.Превышения ПДК по железу наблюдаются только в валовых формах во всех исследуемых нами районах, но не по всем точкам. Значения концентраций в этих точках превышают ПДК на 0,18-2 мг/л.

Таблица 2

Концентрации растворенных и валовых форм тяжелых металлов (мг/л) в полной колонке снегового покрова по районам

Район Образец ВІ РЬ Ъп Си Со Ре Мп Сг

раств. валов ые валов ые раств. валов ые раств. валов ые валов ые раств. валов ые раств. валов ые раств. валов: ые

Центральный 109 0,002 0,004 0,011 0,03 0,18 0,02 0,07 0,01 0,11 3,12 0,007 0,034 0,006 0,011

12.3 0,002 0,010 0,03 0,19 0,02 0,06 0,01 2,13 0,01 0,028 0,01 0,013

14.2 0,004 0,005 0,04 0,12 0,02 0,04 0,01 0,07 0,13 0,012 0,015 0,007 0,007

146 0,002 0,005 0,005 0,11 0,01 0,02 0,02 0,02 0,97 0,009 0,001 0,007 0,009

148 0,002 0,003 0,05 0,12 0,02 0,06 0,03 0,04 0,08 0,008 0,043 0,007 0,009

149 0,001 0,001 0,08 0,28 0,02 0,02 0,03 0,03 0,27 0,005 0,059 0,008 0,009

150 0,003 0,004 0,03 0,65 0,01 0,04 0,04 0,06 0,18 0,016 0,038 0,006 0,006

19 0,003 0,005 0,05 0,10 0,03 0,04 0,04 0,12 0,34 0,007 0,026 0,007 0,011

2.1 0,003 0,002 0,03 0,08 0,03 0,05 0,02 0,04 0,21 0,003 0,083 0,007 0,008

37.2 0,003 0,07 0,23 0,02 0,11 0,05 0,08 0,93 0,011 0,031 0,006 0,008

48 0,003 0,002 0,009 0,03 0,16 0,03 0,03 0,01 0,09 2,40 0,007 0,022 0,006 0,015

7 0,003 0,002 0,009 0,04 0,30 0,02 0,13 0,02 0,15 3,48 0,013 0,041 0,006 0,013

72 0,004 0,006 0,01 0,26 0,02 0,03 0,02 0,98 0,002 0,032 0,007 0,012

8.5 0,002 0,001 0,005 0,03 0,06 0,02 0,04 0,03 0,07 1,30 0,005 0,021 0,006 0,010

Василеостровский 1.3 0,002 0,004 0,11 0,21 0,01 0,04 0,02 0,09 0,64 0,004 0,006 0,010

13.2 0,001 0,004 0,08 0,31 0,01 0,01 0,06 0,06 2,01 0,009 0,011 0,006 0,008

15 0,002 0,005 0,04 0,14 0,01 0,04 0,03 0,03 0,21 0,005 0,007 0,007 0,011

24.3 0,003 0,005 0,06 0,16 0,02 0,05 0,03 0,04 0,32 0,006 0,010

36.1 0,001 0,004 0,08 0,20 0,01 0,04 0,02 0,06 1,23 0,009 0,011 0,006 0,009

37.1 0,002 0,005 0,04 0,14 0,00 0,03 0,03 0,03 0,97 0,005 0,007 0,006 0,010

38.1 0,003 0,006 0,10 0,38 0,03 0,06 0,05 0,21 2,34 0,007 0,010 0,007 0,015

42.2 0,002 0,004 0,04 0,14 0,00 0,03 0,03 0,15 1,45 0,007 0,009 0,006 0,013

42.5 0,002 0,006 0,02 0,12 0,01 0,04 0,03 0,01 0,76 0,005 0,007 0,006 0,010

49 0,001 0,005 0,03 0,13 0,02 0,06 0,02 0,03 0,24 0,001 0,004 0,006 0,010

5.2 0,003 0,004 0,03 0,13 0,02 0,05 0,03 0,05 0,31 0,004 0,006 0,006 0,008

7.3 0,003 0,006 0,01 0,15 0,02 0,05 0,03 0,09 0,27 0,001 0,005 0,006 0,010

73 0,001 0,003 0,21 0,05 0,04 0,10 0,04 0,03 2,37 0,019 0,023 0,007 0,011

Красногвардейский 2.3 0,004 0,004 0,01 0,04 0,04 0,03 0,01 0,04 0,09 0,007 0,008 0,006 0,006

20.1 0,002 0,005 0,05 0,15 0,02 0,05 0,03 0,05 0,10 0,003 0,007 0,007 0,007

77.2 0,002 0,007 0,015 0,11 0,28 0,02 0,08 0,07 0,10 1,56 0,008 0,010 0,006 0,012

34.2 0,003 0,006 0,01 0,11 0,01 0,07 0,08 0,01 0,08 0,004 0,006 0,021

37.1 0,003 0,006 0,03 0,13 0,03 0,09 0,04 0,05 1,12 0,025 0,031 0,006 0,009

38.2 0,004 0,007 0,05 0,15 0,01 0,05 0,02 0,08 0,14 0,014 0,018 0,006 0,008

40.3 0,003 0,006 0,10 0,20 0,02 0,08 0,04 0,08 0,23 0,009 0,013 0,007 0,007

43.1 0,001 0,005 0,013 0,03 0,24 0,01 0,05 0,02 1,48 0,002 0,034 0,006 0,009

53.1 0,003 0,005 0,02 0,12 0,02 0,08 0,06 0,16 0,31 0,016 0,023 0,006 0,009

57.2 0,004 0,006 0,73 0,83 0,03 0,09 0,09 0,07 0,33 0,016 0,017 0,006 0,009

65.1 0,003 0,005 0,01 0,11 0,01 0,07 0,08 0,02 0,97 0,000 0,004 0,006 0,008

76.3 0,004 0,007 0,73 0,83 0,03 0,12 0,04 0,17 0,38 0,016 0,020 0,006 0,009

8.3 0,005 0,009 0,02 0,18 0,04 0,10 0,05 0,23 1,12 0,006 0,012 0,007 0,011

Приморский 14.1 0,001 0,003 0,01 0,11 0,02 0,08 0,02 0,01 0,17 0,003 0,005 0,008

18.2 0,002 0,004 0,05 0,15 0,02 0,08 0,03 0,05 0,24 0,005 0,007 0,006 0,009

28.1 0,003 0,007 0,03 0,13 0,04 0,10 0,05 0,02 0,16 0,003 0,005 0,006 0,011

37.1 0,003 0,007 0,03 0,23 0,02 0,08 0,03 0,03 0,97 0,008 0,006 0,013

40.3 0,003 0,006 0,02 0,12 0,03 0,11 0,03 0,04 0,56 0,003 0,005 0,006 0,013

44.2 0,002 0,02 0,14 0,01 0,09 0,03 0,21 0,34 0,003 0,005 0,007 0,011

45.1 0,002 0,006 0,02 0,02 0,19 0,01 0,07 0,09 0,05 1,83 0,006 0,013 0,006 0,013

58.2 0,003 0,007 0,02 0,08 0,26 0,03 0,12 0,07 0,02 0,95 0,004 0,006 0,006 0,013

59.1 0,003 0,005 0,01 0,08 0,01 0,10 0,06 0,02 0,29 0,003 0,005 0,006 0,010

6.2 0,002 0,004 0,02 0,12 0,01 0,07 0,02 0,01 0,32 0,002 0,004 0,006 0,007

67.3 0,003 0,008 0,05 0,03 0,13 0,00 0,06 0,10 0,01 1,37 0,012 0,014 0,006 0,013

72.1 0,003 0,008 0,01 0,05 0,07 0,03 0,04 0,06 0,09 1,67 0,005 0,01 0 0,006

84.2 0,005 0,007 0,04 0,09 0,04 0,08 0,04 0,02 0,31 0,005 0,01 0,006 0,008

9.2 0,003 0,07 0,11 0,03 0,07 0,04 0,04 0,27 0,005 0,01 0,007 0,009

пдк 0,1 0,5 0,3 1 5 0,1 1 0,3 0,1 0,3 0,1 0,05

Сравнивая полученные результаты с данными многолетнего мониторинга снегового покрова, проводимого нами в центральной части Петербурга (РГПУ им. А.И. Герцена), можно говорить о некоторых выявленных закономерностях:

- низкие, не превышающие ПДК концентрации ТМ в снеговом покрове;

- постепенное, ежегодное снижение концентраций ТМ и исчезновение свинца;

- высокие, но не превышающие ПДК содержания Fe, присущие нашему региону [3;

4; 6].

По данным измерения рН-показателя по каждому району в пакете программ ArcGis были построены карты распределения уровня кислотности в снеговом покрове (рис. 3).

Рис. 3 Карты распределения уровня кислотности в снеговом покрове: а — Василеостровский район; б — Приморский район

Водородный показатель позволяет в известной мере судить об источниках происхождения химических компонентов осадков и их соотношениях. В отсутствии загрязнителей природные осадки имеют слабокислую реакцию (рН = 5,6). Сравнение кислотного показателя (рН) осадков исследуемой территории с природным значением можно использовать в качестве показателя загрязнения воздушной среды [5].

Значение рН талых вод из снегового покрова на территориях возрастает по мере роста техногенного воздействия.

В соответствии с построенными картами можно сказать, что на большей части Васи-леостровского района значения показателя рН совпадают с природным значением уровня рН осадков, однако на стрелке Васильевского острова образовалась зона, где уровень рН стремится к нейтральной и слабощелочной среде. Центральный район характеризуется выпадением слабокислых — нейтральных — осадков; сравнивая рН показатели по району с природным значением уровня рН осадков, можно сказать о незначительном подкислении осадков. Показатели рН в Красногвардейском и Приморском районах схожи: как правило, они близки к нейтральной среде. Однако в районах наблюдаются очаги со слабощелочным

характером осадков (рН 7.2-7.8), приуроченные к постоянно загруженным автотранспортом магистралям. Парковая часть Пушкинского района характеризуется выпадением осадков, близких к природному показателю — рН = 5,6. Значения уровня рН в зоне, занятой застройкой, сильно отличаются от парковых значений, они склоняются в сторону слабощелочной среды и колеблются от рН 6,8 до рН 7,9.

Таким образом, можно говорить о преобладании слабощелочного характера осадков на исследуемых нами территориях. Изменение рН осадков оказывает значительное влияние на изменение микрофлоры почвы, ее физических и химических свойств, и в конечном результате — на ее плодородие. Резкие изменения кислотности почвы могут привести к смене или даже к гибели растительных сообществ и биоценозов, что впоследствии может привести к экологическим проблемам. Изменения рН-показателя осадков также повлекут за собой изменение кислотности грунтовых и поверхностных вод. В связи с этим кислотность осадков является действенным показателем в составлении экологической картины региона, а мониторинг данного показателя актуален.

В соответствии с полученными результатами исследования можно сделать вывод об относительно благополучной экологической обстановке в шести районах города Санкт-Петербурга. Следует отметить положительную тенденцию по уменьшению (исчезновению) концентраций свинца в снеговом покрове города, что свидетельствует о снижении антропогенной нагрузки со стороны автотранспорта и об улучшении атмосферного воздуха Петербурга. Однако на территории всех районов наблюдается процесс загрязнения, находящийся на разных стадиях. Из шести районов исследования более высокая антропогенная нагрузка оказывается на Красногвардейский, Приморский и Центральный районы, а Пушкин можно выделить как самый чистый.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бордон С. В. Формирование геохимических аномалий в снежном покрове урбанизированных территорий // Лггасфера. 1996. № 5. С. 172-177.

2. Бояркина А. П., Байковский В. В., Васильев М. В., Глухов Г. Г., Медведев М. А. Аэрозоли в природных планшетах Сибири. Томск: Изд-во Томского университета, 1993.

3. Воронцова А. В., Зарина Л. М., Нестеров Е. М. Некоторые новые данные по загрязнению снежного покрова // Международная конференция «Геология, геоэкология, эволюционная география»: Сборник научных трудов / Под ред. Е. М. Нестерова. СПб. : Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2011

4. Воронцова А. В., Зарина Л. М., Тимиргалеев А. И. Снежный покров как индикатор поведения тяжелых металлов // География, геоэкология, геология: опыт научных исследований: Материалы V Международной научной конференции студентов и аспирантов, посвященной 90-летию Днепропетровского национального университета / Под ред. Л. И. Зеленской. Киев: ГНПП «Картография», 2008. 518 с.

5. Грачева И. В. Геоэкология снегового покрова урбанизированных территорий северной лесостепи Южного Урала: Дис. ... канд. геогр. наук. СПб., 2011.

6. Нестеров Е. М., Зарина Л. М., Пискунова М. А. Мониторинг поведения тяжелых металлов в снежном и почвенном покровах центральной части Санкт-Петербурга // Вестник МГОУ. 2009. № 1.

7. Фасхутдинов М. Г. Формирование и динамика геохимических полей тяжелых металлов в условиях крупного промышленного центра: Автореф. дис. ... канд. геогр. наук. Казань, 2004.

8. Ярошевский А. А. Применение математики в геохимии: некоторые типы задач и методы решения // СОЖ. Науки о Земле. 1996. № 7. С. 67-73.

9. Nesterov E. M., Mocin V G Geoecology of urban areas // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives (www.science-journals.eu), Bulgaria. 2010. Vol. 8. Part 1. Р. 89-95.

REFERENCES

1. Bordon S. V. Formirovanie geohimicheskih anomalij v snezhnom pokrove urbanizirovannyh territorij // Litasfera. 1996. № 5. S. 172-177.

2. Bojarkina A. P, Bajkovskij V V., Vasil'ev M. V., Gluhov G G, Medvedev M. A. Ajerozoli v prirodnyh planshetah Sibiri. Tomsk: Izd. Tomskogo universiteta, 1993.

3. Vorontsova A. V., Zarina L. M., Nesterov E. M. Nekotorye novye dannye po zagrazneniju snezhnogo pokrova // Mezhdunarodnaja konferentsija «Geologija, geoekologija, evoljutsionnaja geografija»: Sbornik nauchnyh trudov / Pod red. E. M. Nesterova. SPb.: Izd-vo RGPU im. A. I. Gertsena, 2011.

4. Vorontsova A. V., Zarina L. M., Timirgaleev A. I. Snezhnyj pokrov kak indikator povedenija tjazhelyh metallov // Geografija, geoekologija, geologija77: opyt nauchnyh issledovanij: Materialy V Mezhdunarodnoj nauchnoj konferentsii studentov i aspirantov, posvjashchennoj 90-letiju Dnepropetrovskogo natsional'nogo universiteta / Pod red. L. I. Zelenskoj. Kiev: GNPP «Kartografija», 2008. 518 s.

5. Gracheva I. V Geoekologija snegovogo pokrova urbanizirovannyh territorij severnoj lesostepi Juzhnogo Urala: Dis. ... kand. geogr. nauk. SPb., 2011.

6. Nesterov E. M., Zarina L. M., PiskunovaM. A. Monitoring povedenija tjazhelyh metallov v snezhnom i pochvennom pokrovah tsentral'noj chasti Sankt-Peterburga // Vestnik MGOU. 2009. № 1.

7. Fashutdinov M. G Formirovanie i dinamika geohimicheskih polej tjazhelyh metallov v uslovijah krupnogo promyshlennogo centra: Avtoref. dis. ... kand. geogr. nauk. Kazan', 2004.

8. Jaroshevskij A. A. Primenenie matematiki v geohimii: nekotorye tipy zadach i metody reshenija // SOZh. Nauki o Zemle. 1996. № 7. S. 67-73.

9. Nesterov E. M., Mocin V G Geoecology of urban areas // Journal of International Scientific Publications: Educational Alternatives (www.science-journals.eu), Bulgaria. 2010. Vol. 8. Part 1. P. 89-95.

З. И. Сидоркина

ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ СОЦИАЛЬНОЙ САМООРГАНИЗАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ В СЛАБООСВОЕННОМ РЕГИОНЕ

Территориальная самоорганизация населения представлена как результат взаимодействия людей друг с другом и с территорией постоянного проживания, носящих случайных характер. В условиях самоорганизации происходит согласование отдельных активных частей социальной неравновесной системы, приводящее к отбору новых типов поведения населения. В работе приводятся виды и формы социальной самоорганизации: демографической, трудовой, неформальных видов, иммиграции, пространственной, этнической самоорганизации. Рассмотрены региональные отличия видов и форм социальной самоорганизации населения Дальнего Востока. Составлена картосхема сочетаемости возможных видов деятельности населения в регионе в условиях самоорганизации.

Ключевые слова: социальная самоорганизация, неустойчивость социальной системы, факторы и формы территориальной самоорганизации, сочетания видов деятельности.

Z. Sidorkina

Territorial Characteristics of Social Self-organization of Residents in the Poorly Developed Region

Territorial self-organization of the population is described as a result of human interaction with each other and with the territory ofpermanent residence. In the conditions of self- organization there takes place a coordination of separate active parts of the social nonequilibrium system, resulting in the selection of new types of behavior of residents. The paper