CC BY
9
УДК: 550.845
Мадримов А.Ш., магистр Ургенчский государственный университет
Научный руководитель: Султанов М.К., PhD (географические науки)
докторант
Ургенчский государственный университет
Узбекистан, г. Ургенч
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА
ПОДЗЕМНЫХ ВОД
Аннотация. Географическое положение, рельеф, гидрогеологические и климатические условия Хорезмского оазиса имеют большое значение в народном хозяйстве. С целью повышения качества данных сбора подземных вод был проведен анализ качества (WQI) технологии Weighted Overlay, а процентное содержание каждого фактора было оценено методом интерполяции ID ModelBuilder и пространственного описания. Качество воды (WQI) определяется как индекс водообеспеченности подземных вод. Определено, что на участки водного бассейна со средней, некачественной и непригодной организацией и управлением территорией приходится 1 7,97, 2,64 и 0,04 %.
Ключевые слова: ModelBuilder, обратное взвешенное расстояние, индекс качества воды, взвешенное наложение, качество подземных вод.
Madrimov A.Shmaster Urgench State University Scientific adviser: Sultanov M.Q., PhD geography
doctoral student Urgench State University Uzbekistan, Urgench
GEOINFORMATION METHODS FOR GROUNDWATER QUALITY ASSESSMENT
Abstract. The Khorezm oasis's location, geography, hydrogeology, and climate all play a significant role in the importance of subsurface water for supplying drinking water. The factors affecting the groundwater data were entered into the ModelBuilder system, the regional description was interpolated using the IDW approach, and the weighted overlay technology was used to analyze the contribution of each element. Groundwater's appropriateness as drinking water is assessed by the Water Quality Index (WQI). The results showed that places with very good and good groundwater quality account for 33.94 and
45.36% of the total area, while areas with average groundwater quality and unsuitable watersheds had shares of17.97, 2.64, and 0.04%, respectively.
Keywords: ModelBuilder, Inverse Distance Weighted, Water Quality Index, Weighted Overlay, Groundwater quality.
1. Введение
Подземные воды очень важны с точки зрения потребления в качестве питьевой воды и сельскохозяйственного использования в засушливых и полузасушливых регионах земного шара, и потребность в пресных подземных водах возрастает [1]. В связи с глобальным изменением климата и растущим спросом на продукты питания поверхностные ресурсы пресной воды становятся дефицитными. По этой причине использование подземных вод широко используется во всем мире и считается важным природным ресурсом. Установлено, что сегодня около 2 млрд человек используют подземные воды для питья [2]. Кроме того, 38% из 301 млн га орошаемых земель во всем мире можно орошать подземными водами, а Индия, Китай и США являются ведущими странами по использованию подземных вод [3]. Установлено, что 1,7 млрд населения земного шара проживает на территориях, зависящих от ресурсов подземных вод [4].
Потенциал имеющихся алгоритмов в технологии ГИС велик для исследования подземных вод и региональной оценки показателей качества с помощью технологий географических информационных систем (ГИС) [5]. Для оценки качества подземных вод учеными разработаны различные индексы [5]. Было проведено множество исследований с использованием WQI для определения метода IDW и показателей качества территориального распределения подземных вод [1], [6], [7]. Также были использованы стандарты Всемирной организации здравоохранения [8], [9] и национальные стандарты для оценки качества воды. Ученые использовали несколько типов моделей WQI для оценки качества воды [10]. В данном исследовании для оценки подземных вод использовался 13-элементный метод оценки водности [7], региональное описание интерполировалось методом IDW, а модель WQI реализовывалась с использованием технологии ГИС.
2. Материалы и стиль исследования.
2.1. Объект исследования
Мониторинг и оценка качества подземных вод по данным регионального отделения Хорезмской гидрогеологической станции, территория Хорезмской области, южные районы Республики Каракалпакстан, включает Элликкалинский, Берунийский, Торткольский, Амударьинский районы.Территория расположена в северо-западной части Республики Узбекистан 300 км, вдали от Аральского моря, в нижнем течении Амударьи, территориально между 41°05' и 42°05' северной широты, 60°00' и 61°35' северной широты. восточной долготы (1 - рисунок).
Сухопутная поверхность района равнинная и состоит из аллювиальных отложений, приносимых рекой Амударья, расположенных на правом и левом берегах Амударьи и начинающихся от пролива Туямойин.
Рис. 1. Расположение объекта исследования
2.2. Информации
Данные, использованные в исследованиях, основаны на данных, полученных из подземных контрольных скважин Хорезмской гидрогеологической станции, и создана база данных ГИС по составу подземных вод. База данных ГИС организует параметры оценки качества подземных вод: кальций (Ca), магний (Mg), сульфаты (SO4), карбонаты (HCO3), хлориды (Cl), щелочность (pH), общее количество растворенных твердых веществ (TDS). Классификация подземных вод по показателям и уровню приведена в таблице ниже (табл. 1). Классификация и градация показателей в таблице основывались на рекомендациях ВОЗ, УзДСТ и Геологического комитета.
Также исследованы спутниковая топографическая карта СРТМ, объекты гидрографии, литологическая карта почв и водно-физические свойства почв как факторы, влияющие на качество подземных вод. Эти картографические данные основаны на картографических данных масштаба 100 000.
сухой остаток Общая жесткость HCO3 SO4 Cl Mg Na K
№ Степень (мг/л) (мг/л) pH (мг/л) (мг/л) (мг/л) Ca^^n) (мг/л) (мг/л)
Очень
1 пресный < 1000 0-350 6.5-7 < 200 < 250 < 250 < 50 < 50 < 50
1000- 200- 250- 250- 50- 50-
2 Пресный 1500 350-500 7-7.5 400 400 350 50-100 100 100
1500- 400- 400- 350- 100- 100-
3 Средний 2000 500-800 7.5-8 600 550 450 100-150 150 150
2000- 600- 550- 450- 150- 150-
4 Солёный 3000 800-1100 8-8.5 800 700 550 150-200 200 200
Очень
5 соленое > 3000 > 1100 > 8.5 > 800 > 700 > 550 > 200 > 200 > 200
2.3. Стили
Метод интерполяции Inverse Distance Weighted (IDW) для точечных данных, расчет плотности линий (линейной плотности) для линейных объектов и операции растеризации (растеризации) полигональных данных через функцию ModelBuilder соответственно на основе программы ArcMAP разработан для выравнивания размеров классификации для расчета доли частичных и общих данных. Показатели качества подземных вод оценивались на региональном уровне с использованием метода индексации WQI.
ModelBuilder представляет последовательность процессов и алгоритмов как систему, в которой выходные данные одного процесса используются в качестве входных данных для другого процесса. По результатам региональной оценки качество подземных вод оценивалось по 10 показателям и проводилось в следующем порядке:
Рис. 2. Модель оценки качества подземных вод в ModelBuilder
Метод интерполяции с обратным взвешиванием по расстоянию (IDW) основан на идее, что точки, которые находятся близко друг к другу, имеют больше сходных данных, чем точки, которые находятся дальше. Чтобы
спрогнозировать значение для любого неизмеренного местоположения, метод интерполяции IDW использует измеренные значения вокруг прогнозируемого местоположения и выражается следующей формулой.
V« I \
Здесь 2р — расчетное значение в определяемой точке, 21 — значение измеряемой точки, М — расстояние между определяемыми точками и измеряемой точкой. Метод IDW предполагает, что каждая измеренная точка имеет локальный эффект, который уменьшается с расстоянием. Это дает больший вес точкам, ближайшим к прогнозируемому местоположению, а процент влияния уменьшается с расстоянием, поэтому это называется обратным взвешиванием по расстоянию.
Индекс качества воды - это метод оценки качества воды, впервые этот показатель был использован Хортоном [11]. Также были разработаны индекс качества воды Национального санитарного фонда (NSFWQI), индекс Смита, индекс Британской Колумбии (1995 г.), индекс штата Орегон [10] и другие индексы. В этом эксперименте для оценки качества воды использовался взвешенный арифметический индекс качества воды, разработанный и позднее усовершенствованный Брауном [12]. Для оценки подземных вод использовали метод ИКВ по стандартам Всемирной организации здравоохранения [9] и стандартам Агентства по стандартизации и сертификации Узбекистана по метрологии (№ DSt 951:2011). Оценка качества воды с использованием взвешенного арифметического показателя качества воды выражается следующим образом:
шп,
= ~ПЖ (2)
WQI - индекс оценки качества воды, - доля оценки качества воды по каждому фактору, Qi - показатель качества по каждому фактору:
= К/Бп (3)
Wi - относительная доля каждого фактора, К - пропорциональное значение, 8п - стандартное значение каждого параметра.
Для расчета значения К сумма стандартных значений всех факторов обратно пропорциональна 1:
1
К = Ёпй^п (4)
Значение Qi рассчитывается по следующей формуле (Браун и др.,
1972):
Qi = 100(^ - У0)/(У8 - У0) (5)
V - результат статистического измерения фактора ^ Ув - константа для чистой воды (0, кроме рН и растворенного кислорода), Vs - стандартное значение параметра I.
3. Результаты исследований
Карта качества подземных вод (Карта 2) и классификация показателей качества от 0 до 25 отличное, 25-50 хорошее, отличное, хорошее, среднее, плохое качество и непригодное 50-75 были классифицированы как плохое, 75-100 как низкое качество и 100, так как высокие значения были отнесены к категории недействительных. По результатам можно видеть, что участки, относящиеся к очень хорошему классу, распределены в основном в Турткольском районе, частично в Гурланском и Амударьинском районах, а также в части Хивинского, Шавотского и Питнакского районов (рис. 3).
Участки, относящиеся к очень хорошему классу, занимали около 34% общей площади. Также площадь, относящаяся к хорошему классу, имеет наибольшую долю, превышающую 45 процентов. В целом районы с низким содержанием Ca и SO4 в подземных водах пригодны для питья.
Рис. 3. Результат оценки качества подземных вод с использованием
модели WQI.
В таблице ниже показана площадь и соответствующий процент результатов карты, оцененных методом WQI в соответствии с классификацией показателей качества (таблица 2).
WQI Weighted Overlay
T/r Степень поле га % поле га %
1 Очень хороший 3170.33 33.94 60.45 0.65
2 Хороший 4237.93 45.36 2261.12 24.20
3 Средний 1678.73 17.97 6590.35 70.54
4 Некачествний 251.53 2.69 430.41 4.61
5 Недействительный 3.81 0.04
9342.33 9342.33
Участки со средним классом образовали коридор из центра исследуемой территории через Берунийский, Ургенчский и Янгарыкский районы и составили 18 процентов. Видно, что в районах, относящихся к этому классу, особенно SO4 встречается в составе подземных вод. Участки низкого качества и непригодного класса имеют очень малую долю и занимают менее 3% территории. Это можно объяснить тем, что таких водах большая нехватка Mg и они имеют очень высокий уровень щелочности. Заключение
Графическая модель ModelBuilder, разработанная для оценки подземных вод, позволяет периодически вводить данные и оценивать эту область. Из-за обилия кальцийсодержащих солей в подземных водах области общая жесткость подземных вод очень высока (500 мг/л), а общая жесткость подземных вод области составляет 92,53 %, что намного выше государственного стандарта на питьевую воду.
Использование технологий ГИС для рационального и правильного использования подземных вод также позволяет улучшить мониторинг подземных вод и выявить участки с ухудшенным качеством подземных вод с помощью зональных статистических методов. Оценивая качество водных ресурсов, можно определить обеспеченность подземными водами регионов, соответствующих государственным нормам питьевой воды, и планировать проекты использования подземных вод для питьевых целей в этих регионах.
Использованные источники: l.Soniya Grace, "A Geospatial Analysis of Ground Water Quality Mapping using GIS in Sangareddy District," Int. J. Eng. Res., vol. V9, no. 07, pp. 1150-1153, 2020, doi: 10.17577/ijertv9is070508.
2.T. Gleeson et al., "Groundwater sustainability strategies," Nat. Geosci., vol. 3, no. 6, pp. 378-379, 2010, doi: 10.1038/ngeo881.
3.S. Siebert et al., "Groundwater use for irrigation - A global inventory," Hydrol. Earth Syst. Sci., vol. 14, no. 10, pp. 1863-1880, 2010, doi: 10.5194/hess-14-1863-2010.
4.T. Gleeson, Y. Wada, M. F. P. Bierkens, and L. P. H. van Beek, "Water balance of global aquifers revealed by groundwater footprint," Nature, vol. 488, no. 7410, pp. 197-200, 2012, doi: 10.1038/nature11295.
5.D. Machiwal, V. Cloutier, C. Guler, and N. Kazakis, "A review of GIS -integrated statistical techniques for groundwater quality evaluation and protection," Environ. Earth Sci., vol. 77, no. 19, pp. 1-30, 2018, doi: 10.1007/s12665-018-7872-x.
6.D. O. Balogun, A. A. Okewu, A. A. Maikano, A. Ibrahim, N. I. Sule, and M. M. Abdullahi, "Groundwater Quality Assessment of Kano Metropolis using Water Quality Index and Geospatial Techniques," Int. J. Eng. Res. Technol., vol. 10, no.
7. pp. 181-2278, 2021.
7.S. P. Vaiphei, R. M. Kurakalva, and D. K. Sahadevan, "Water quality index and GIS-based technique for assessment of groundwater quality in Wanaparthy
watershed, Telangana, India," Environ. Sci. Pollut. Res., vol. 27, no. 36, pp. 45041-45062, 2020, doi: 10.1007/s11356-020-10345-7.
8.R. W. Herschy, Water quality for drinking: WHO guidelines. 2011. doi: 10.1007/978-1-4020-4410-6_184.
9.WHO, Guidelines for. 2022.
10.M. G. Uddin, S. Nash, and A. I. Olbert, "A review of water quality index models and their use for assessing surface water quality," Ecol. Indic., vol. 122, p. 107218, 2021, doi: 10.1016/j.ecolind.2020.107218.
11.R. K. Horton et al., "Water Quality Criteria-Stream vs," J. (Water Pollut. Control Fed., vol. 37, no. 3, pp. 292-315, 1965.
12.R. M. BROWN, N. I. McCLELLAND, R. A. DEININGER, and M. F. O'CONNOR, a Water Quality Index - Crashing the Psychological Barrier. Pergamon Press Limited, 1972. doi: 10.1016/b978-0-08-017005-3.50067-0.
