CC BY
87
УДК 504.064.36(470)
В.А. Кузнецов, О.В. Беднова*,Ю.Ю. Андрюшин
Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия 125047, Москва, Миусская пл., 9
*Московский государственный университет леса, г. Москва, Россия e-mail: [email protected], * [email protected], [email protected]
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ГОРОДСКИХ ООПТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ КОМПЛЕКСНОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФУНКЦИЙ ЖЕЛАТЕЛЬНОСТИ
Представлены методические рекомендации организации комплексного экологического мониторинга лесных экосистем на городских ООПТ. Для обобщённого критерия при оценке состояния экосистем предлагается использовать метод функций желательности Харрингтона. Разработана компьютерная программа позволяющая облегчить проведение оценки. Проведена апробация рекомендаций на примере оценки состояния лесного участка Троекуровский лес природного заказника «Долина р.Сетунь» г. Москвы.
Ключевые слова: урбанизированные территории, комплексный экологический мониторинг, функция желательности Харрингтона.
В связи с переходом городов к устойчивому развитию в современной системе управления возрастает роль и значение результатов комплексного экологического мониторинга состояния природных экосистем на урбанизированных территориях.
В настоящее время, все больше и больше лесопарковых массивов внутри городов с различной численностью населения и в границах пригородных зон приобретают статус особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Состояние лесных экосистем на городских ООПТ является индикатором степени экологического благополучия и устойчивого развития данной территории. Для его оценки требуется проведение комплексного экологического мониторинга, поскольку лесные экосистемы в
урбанизированных условиях испытывают многофакторное антропогенное воздействие.
В российском законодательстве понятие комплексного экологического обследования применительно к особо охраняемым природным территориям закреплено Федеральным законом «Об экологической экспертизе», согласно которому (статьи 11 и 12) для образования особо охраняемой природной территории на государственную экологическую экспертизу должны быть представлены материалы комплексного экологического обследования территории, которой предполагается присвоить статус особой охраны. Однако никаких конкретных утвержденных требований к составу представляемых материалов до настоящего времени нет. На наш взгляд, при комплексной экологической оценке необходимо учитывать состояние биотических и абиотических компонентов окружающей среды.
Среди абиотических факторов,
оказывающих значительное влияние на состояние
лесных экосистем и рекреантов на городских ООПТ, следует выделить загрязнение атмосферного воздуха и акустическое загрязнение. Особую озабоченность вызывает практическое отсутствие наблюдения за состоянием атмосферного воздуха на городских природных территориях. В соответствии с законодательством на ООПТ установлены особые условия охраны, запрещающие организацию дополнительных электрифицированных
стационарных постов наблюдения и проведение маршрутных наблюдений с использованием транспортных средств. В связи с этим информация о состоянии атмосферного воздуха на этих территориях носит отрывочный характер. Поэтому при оценке загрязнения атмосферы на таких территориях несомненную актуальность приобретают сравнительно дешевые способы «пассивной дозиметрии», основанные на естественных процессах «мокрого» или «сухого» осаждения. загрязняющих примесей из воздуха.
Разработанный в РХТУ имени Д.И. Менделеева метод определения загрязнения воздуха по интенсивности осаждения примесей на искусственную поглощающую поверхность, позволяет определять загрязнение воздуха в единицах массы поглощенных примесей на единицу поверхности поглотителя в единицу времени[1].
Низкая стоимость разработанных пробоотборников, отсутствие необходимости сооружения специальных постов наблюдений, сравнительная легкость и гибкость аналитических операций (после перевода примесей в водный раствор могут быть использованы различные методы анализа) позволяют значительно увеличить число мест наблюдения, и делают возможным определение интегральной по времени атмосферной нагрузки на любом участке города. В
Н
1 т1!т2!т3!...т1!
=--1П- (2)
М М! 2
случае необходимости, после проведения дополнительных экспериментов по определению пересчетных коэффициентов данный метод может быть использован для определения средней за период экспозиции концентрации примеси выраженной в мг/м3[2].
Акустическое загрязнение, как и загрязнение атмосферно воздуха, оказывает значительное отрицательное воздействие на одну из важнейших функций, возложенных на городские ООПТ - обеспечение необходимых условий для рекреации. Уровень акустического загрязнения, часто называемый шумом, определяется инструментальными методами по известным методикам[3]. Значение уровня шумового воздействия при этом, чаще всего измеряется эквивалентный уровень звука, выражаемый децибелах (дБА).
Для отражения состояния биотической составляющей лесных экосистем были предложены два интегральных показателя: индекс состояния древостоя и индекс структурного разнообразия лесного биоценоза [4, 5].
Индекс состояния древостоя отражает жизнеспособность древесного полога через средневзвешенную степень облиственности крон и дает относительное представление о биологической продуктивности и экологической ассимилятивной способности исследуемого участка леса:
I, =2О,/, (1),
где О - доля суммы площадей сечения деревьев той категории состояния в общей сумме площадей поперечного сечения всех стволов деревьев;
- коэффициенты облиственности деревьев разных категорий состоянии
(1,0 - без признаков ослабления; 0,8 - слабо ослабленные (потеря облиственности до 25 %); 0,6 - ослабленные (потеря облиственности до 50 %); 0,4 - сильно ослабленные (потеря облиственности до 75 %); 0,2 - усыхающие (потеря облиственности более 75%); 0 - сухостой / бурелом текущего года и прошлых лет).
Второй биотический индикатор - индекс структурного разнообразия лесного биоценоза. Он отражает сохранность структуры ключевых элементов лесной среды в обследованных участках леса и даёт относительное представление о степени представленности лесных видов («разнообразие порождает разнообразие») биоценозе. Индекс структурного разнообразия построен на основе индекса Бриллуэна, который является одним из универсальных показателей разнообразия в теории информации и рассчитывается по формуле:
где тх - численное значение ,-го компонента разнообразия. В данном случае в качестве компонентов разнообразия используются элементы структурного разнообразия лесного биогеоценоза, количества которых оцениваются по специально разработанной бонитировочной шкале [5]. Диапазон эмпирических значений индекса структурного разнообразия от 0 до 2,0
Полученные при комплексном
экологическом мониторинге абиотические и биотические характеристики состояния лесных экосистем имеют различную размерность, поэтому анализ общего состояния отдельных участков ООПТ весьма затруднен.
Один из подходов формализации субъективных неопределенностей в
многокритериальных задачах был разработан в С. Харрингтоном: для описания частных критериев и ограничений им было предложено использование функций желательности. В основе метода оптимизации с использованием функций желательности лежит приём мультипликативной свёртки векторного критерия[6]. Этот метод представляет собой математический
инструментарий перевода реальных значений параметров в единую безразмерную числовую шкалу с фиксированными границами и отображения частных количественных шкал в обобщенные шкалы критериев качества. Суммарный отклик рассчитывается, как обобщенная функция желательности:
— ^^,2 (з)
где с/, - частная функция желательности (/
Т. е. обобщенная функция желательности задается как среднее геометрическое частных желательностей Последние представляют собой значения натуральных значений частных откликов, которые преобразованы в безразмерную шкалу желательности (предпочтительности) и принимают значения, непрерывно возрастающие от 0 до 1 при изменении соответствующего параметров качества от наименее к наиболее желательным состояниям.
Функция желательности Харрингтона , = ехр[-ехр(-у')], где у- кодированное значение признака. Функция Харрингтона имеет несколько критических точек (ординаты точек перегиба), что позволяет задавать границы градаций желательности не произвольным, а строгим образом (табл. 1).
Таблица 1. Базовые отметки шкалы желательности
Количественные отметки на шкале желательности Градации состояния
0,80-1,00 Очень хорошо
0,63-0,80 Хорошо
0,37- 0,63 Удовлетворительно
0,20-0,37 Плохо
0,00-0,20 Очень плохо
Метод функций желательности
представляет собой математический
инструментарий перевода реальных значений параметров в единую безразмерную числовую шкалу с фиксированными границами и отображения частных количественных шкал в обобщенные шкалы критериев качества. Именно возможность перехода от реальных значений экологических факторов (параметров) к безразмерным величинам, позволяющая увязывать ряды количественных и качественных показателей, является привлекательной стороной метода функций желательности при обработке результатов экологических наблюдений и делает процедуру экспертной оценки более прозрачной. При этом граничные значения функции соответствуют градациям «плохо-хорошо», что дает возможность диагностировать любое конкретное значение какого-либо экологического параметра не только по его абсолютной величине, но и по тому, насколько эта величина близка к области ухудшения или даже деградации экосистемы.
Таким образом, этот подход к оптимизации многокритериальной оценки результатов комплексного экологического мониторинга перспективен для разработки и использования в рамках экспертных систем оценки состояния лесных экосистем в урбанизированных условиях и удобен для принятия адекватных управляющих решений. Последнее особенно актуально для городских особо охраняемых природных территорий, назначение которых
многофункционально: природоохранные
функции, поддержание экологического средостабилизирующего баланса в городских условиях, рекреационное использование и экологическое просвещение населения.
Для обработки большого массива данных мониторинга и построения обобщённых показателей качества разработана компьютерная программа «URBAN FOREST». Программа написана на объектно-ориентированном языке
программирования ActюnScript 3.0, является Flash-приложением.
В качестве примера приводим результаты оценки состояния пространственно
разграниченных и типологически различных участков небольшого лесного массива «Троекуровкий лес» (часть комплексного природного заказника «Долина реки Сетунь») и его экосистемы в целом. Этот островной лесной массив удалён от селитебной зоны и зажат между МКАД и автомагистралью по ул. Рябиновая, пролегающей через промзону «Очаково». В результате расчётов получены следующие зависимости частных функций желательности от натуральных значений экологических
индикаторов:
1. Состояние древостоя
ё} = ехр[-ехр(2,06 - 0,40 у{)];
2. Сохранность структуры лесного биогеоценоза
ё2 = ехр[-ехр(7,64 - 4,94 у2)];
3. Уровни акустического загрязнения
ёз = ехр[-ехр(-3,86+0,77уз)];
4. Загрязнение атмосферного воздуха
ё4 = ехр[-ехр(-3,08 + 76,74 у4)].
На основе этих зависимостей были получены обобщённые оценки состояния природной среды (формула 3). Они приведены в таблице 2.
В соответствии то шкалой Харрингтона состояние отдельных фрагментов и экосистемы лесного массива в целом оценивается как удовлетворительное. Но при довольно высоких уровнях значений показателей биоразнообразия («хорошо» - «очень хорошо») очевиден повышенный уровень акустического дискомфорта и режима загрязнения атмосферного воздуха.
Даже такой небольшой своего рода «спектральный анализ» ситуации позволяет расставить акценты в сфере управления этим участком ООПТ: приоритетным направлением должно быть поддержание природоохранных функций, меньше усилий (и, конечно же, материальных затрат) целесообразно направлять на развитие рекреационного потенциала. Разумно ограничиться использованием лесного массива в целях экологического просвещения с минимумом экологически обоснованного благоустройства и непродолжительным организованным
пребыванием людей на территории.
Таблица 2. Показатели состояния природной среды в границах лесного массива «Троекуровский лес»
Значения частных функций желательности
И градация состояния участка(в знаменателе)
Тип лесного биогеоценоза Индекс Индекс Акустическое Средняя Обобщённая
состояния структурного загрязнение, Концентрация оценка
древостоя разнообразия N02
Березняк зеленчуково- 0,74 0,68 0,28 0,16 0,39
снытевыи Хорошо Хорошо Плохо Очень плохо. Удовл.
Липняк зеленчуково- 0,62 0,85 0,31 0,14 0,39
снытевый с подростом ели Удовл. Очень хорошо плохо Очень плохо Удовл.
Сосняк яснотково- 0,68 0,68 0,24 0,34 0,44
снытевый с липой (л/к) Хорошо Хорошо Плохо Плохо Удовл.
Березняк зеленчуково- 0,74 0,78 0,28 0,54 0,54
снытевый прпручьевой Хорошо Хорошо Плохо Удовл. Удовл.
Березняк зеленчуково- 0,78 0,82 0,20 0,12 0,35
снытевый с липой Хорошо Хорошо Плохо Очень плохо Плохо
Липняк с серой ольхой 0,61 0,88 0,31 0,16 0,40
зеленчуково-снытевый Удовл. Очень хорошо Плохо Очень плохо Удовл.
Лесной массив в целом 0,69 0,78 0,26 0,21 0,41
Хорошо Хорошо Плохо Плохо Удовл.
Кузнецов Владимил Алексеевич, д.т.н., профессор кафедры ЮНЕСКО «Зелёная химия для устойчивого развития» РХТУ им. Д. И. Менделеева, Россия, Москва.
Беднова Ольга Викторовна, к.б.н., доцент кафедры экологии и защиты леса Московского государственного университета леса, Россия, Москва.
Андрюшин Юрий Юрьевич студент Высшего колледжа рационального природопользования РАН РХТУ им. Д. И. Менделеева, Россия, Москва.
Литература
1. Тарасова Н.П. Кузнецов В. А. Комплексная оценка воздействия физических и химических факторов на городскую окружающую среду// Экология и промышленность России 2008 г., №10,с. 41-43.
2. Кузнецов В.А., Беднова О.В. Мониторинг состояния атмосферного воздуха в городах на основе процессов сухого осаждения примесей.// Материалы Международной научно-практической конференция и школа молодых ученых и студентов «Образование и наука для устойчивого развития». Ч 1-М: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2012.-120 с.
3. Санитарно-эпидемиологические требования к жилым зданиям и помещениям. Санитарно -эпидемиологические правила и нормативы, САНПИН 2.1.2.1002-00.
4. Беднова О.В. Метод индикации и оценки рекреагенных изменений в лесных биогеоценозах / О.В. Беднова// Научн. Информ. Журнал «Лесной вестник» М.: МГУЛ, 2013, N 7 (99).- С. 77-88.
5. Мозолевская Е.Г. Информационное обеспечение урбомониторинга / Е.Г Мозолевская // Мониторинг состояния лесных и городских экосистем. -М.; МГУЛ 2004. С. 108-123.
6. Harrington E.C. Desirability function and its application /E.C. Harrington // Industrial Quality Control. -1965.-V. 21 - № 10.- P.49.
V.A.Kuznetsov - D.I. Mendeleev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russia. O.V.Bednova - Department of Ecology and Forest Protection, Moscow State Forest University, Russia. J.J.Andrjushin - student D.I. Mendeleev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russia.
e-mail: [email protected] * [email protected], technecalsupport@mail.
MULTICRITERION ASSESSMENT OF URBAN FOREST ECOSYSTEMS BASED ON THE RESULTS OF INTEGRATED ENVIRONMENTAL MONITORING USING THE DESIRABILITY FUNCTION OF HARRINGTON
Methodical recommendations of the organisation of complex ecological monitoringb of forest ecosystem in urban arears are presented. For the generalised criterion at an estimation of a condition of ecosystems it is offered to use a method of functions of desirability of Harringtona. The computer program allowing is developed to facilitate estimation carrying out. Approbation of recommendations on an example of an estimation of a condition of a forest plot Troekurovsky wood natural заказника «the Valley of the river of Setun» Moscow is spent.
Keywords: the urbanised territories, complex ecological monitoring, s, desirability function of Harrington.
