CC BY
27
УДК 551.511.61
МОНИТОРИНГ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ОКРЕСТНОСТЕЙ АВТОТРАССЫ ПО СОСТАВУ СНЕЖНОГО ПОКРОВА
Василий Васильевич Коковкин
Институт неорганической химии им. А. В. Николаева СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 3, кандидат химических наук, старший научный сотрудник, тел. (383)316-56-32, e-mail: basil@niic.nsc.ru
Владимир Федотович Рапута
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, тел. (383)330-61-51, e-mail: raputa@sscc.ru
Обсуждаются результаты полевых и химико-аналитических исследований аэрозольных выпадений загрязняющих примесей в районе Советского шоссе - крупной автомагистрали г. Новосибирска. Приводятся данные по ионному составу снеготалых вод и величине аэрозольных выпадений взвешенных веществ. Представлены результаты численного анализа полученных результатов с использованием моделей аэрозольного линейного источника в приближении монодисперсной примеси.
Ключевые слова: снежный покров, ионный состав, численное моделирование, оценка.
MONITORING HIGHWAY ENVIRON CONTAMINATION ON SNOW COVER CHEMICAL COMPOSITION
Vasily V. Kokovkin
Nikolaev Institute of Inorganic Chemistry im. A. V. Nikolaev of SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 3 Academician Lavrentiev avenue, senior researcher, tel. (383)316-56-32, e-mail: basil@niic.nsc.ru
Vladimir F. Raputa
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6, Academician Lavrentiev avenue, eading researcher, tel. (383)330-61-51, e-mail: raputa@sscc.ru
The results of field and chemical analytical laboratory investigation of aerosol sediment contamination impurities in region of Sovetskoe highway in Novosibirsk city are discussed. The data on melted snow water ionic composition and a value of aerosol sediment suspended matter is given. The results of numerical analysis of data obtained using models of linear source in mono disperse admixture approximation are presented.
Key words: snow cover, ionic composition, numerical modeling, estimation.
Введение. Автомобильный транспорт является одним из основных загрязнителей воздушной среды г. Новосибирска [1]. Характерными загрязняющими веществами являются оксиды серы и азота, тяжелые металлы, в частности, свинец, органические продукты неполного сгорания компонентов топлива, например, полиароматические углеводороды (ПАУ). Также нельзя недооценивать
и выбросы пыли, поднимаемой с поверхности дорог движущимися автомобилями. В составе пыли идентифицируются вещества, которыми посыпают дорогу, в частности, в зимний период для борьбы с гололедом. Их элементный состав включает натрий, кальций, магний, хлорид, кремний и др.
В последние годы многое делается для того, чтобы снизить уровень загрязнения г. Новосибирска от автомобильных выбросов, однако из-за многопа-раметричности процессов эффективность мероприятий часто оказывается неоднозначной и непредсказуемой. Представляется целесообразным вести постоянный контроль за динамикой загрязнения в окрестностях магистралей с интенсивным движением. В качестве индикатора загрязнения территории наиболее удобно использовать снежный покров [2, 3].
Целью данной работы является продолжение исследований пространственной динамики загрязнения снежного покрова основными компонентами выбросов автотранспорта в период после реконструкции.
Полевые исследования. В качестве объекта исследования нами было выбрано Советского шоссе [3], расположенное в левобережной части Советского района г. Новосибирска, которое в последние несколько лет (2009 - 2014 гг.) было кардинально реконструировано.
Маршрутная снегосъемка проводилась в конце зимнего сезона 2014/15 г. в окрестностях участка автотрассы Советского шоссе, расположенного перпендикулярно ветрам юго-западного направления. Это направление ветров является наиболее характерным для зимнего периода [4]. С наветренной стороны дороги были отобраны пробы в 7 точках, с подветренной стороны — в 2 точках. Данные по их удаленности от автотрассы содержатся в табл. Отбор проб снега производился пластмассовой трубой 0 100 мм на всю глубину снежного покрова.
Химический анализ снеговых проб. После топления проб использовали две схемы пробоподготовки в зависимости от природы определяемых компонентов. Перед определением неорганических компонентов растопленную пробу фильтровали через фильтр «синяя лента» и мембранный фильтр с диаметром пор 0 0,45 мкм. Полученные осадки сушили на воздухе. Анализу подвергали и осадки, и фильтрат. В фильтрате определяли следующие параметры макро-компонентного состава: содержание натрия, калия, кальция, магния, хлоридов, нитратов и сульфатов. Для определения натрия, калия, кальция, магния использовали методику с атомно-абсорбционным спектрофотометром с зеемановской коррекцией фона Z 8000 (Hitachi, Япония) с атомизацией аналитов в пламени воздух-ацетилен. Детектирование натрия и калия проводили в варианте эмиссии излучения, детектирование кальция и магния — в варианте абсорбции излучения от ламп с полым катодом. Для определения неорганических анионов (хлоридов, нитратов и сульфатов) использовали методику на основе системы капиллярного электрофореза Agilent G1600 с косвенным фотометрическим детектированием. В качестве электрофоретического буферного раствора использовали смесь хромата калия и диэтаноламина при рН = 9. Разделение анионов проводили в кварцевом капилляре с внутренним диаметром 56 мкм при напря-
жении 25 кВ. Основными микроэлементами, определяемыми в осадках и фильтратах были Pb, Cu, Zn. Их определение проводили с использованием атомно-эмиссионного спектрометра PGS-2 (Германия) в дуге постоянного тока и регистрацией многоканальным анализатором эмиссионных спектров (МАЭС), разработанного ООО «ВМК-Оптоэлектроника» (г. Новосибирск).
Органические компоненты (ПАУ) определяли после их трехкратного экстракционного концентрирования в предварительно перегнанный хлористый метилен из всего объема нефильтрованной пробы. После сбора экстрактов их осушали безводным сульфатом натрия. Далее растворитель упаривали на ротационном испарителе при температуре 35 °С до сухого осадка и полученный осадок растворяли в небольшом объеме ацетона (1 - 5 мл). Полученный раствор анализировали на содержание ПАУ с использованием газового хроматографа Hewlett-Packard 6890. Для идентификации соединений использовали библиотеку масс-спектров NIST 2002.
Полученные данные по ионным макрокомпонентам в растворенной части снеготалых вод и основным микроэлементам суммарно в растворенной части и твердом осадке представлены в таблице.
Таблица
Содержание макрокомпонентов в растворенной части снеготалых проб
№ точки 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Расстояние, м 20 30 40 55 70 100 145 -30 -55
Концентрации ионов, мг/л
Фторид 0.35 0.06 0.02 0.22 0.13 0.03 0.08 0.15 0.67
Хлорид 35.4 33.9 19.0 17.8 12.5 9.70 4.07 1.47 1.63
Нитрат 2.42 2.32 2.34 2.43 1.95 2.06 3.01 2.72 3.06
Сульфат 2.67 2.49 2.43 2.56 2.01 1.68 1.61 1.61 1.38
Видно, что для всех параметров химического состава проб с удалением от автотрассы наблюдается, в целом, монотонное уменьшение концентрации. Качественно это согласуется с тем, что источником выбросов является автотрасса. Уровни выпадений с наветренной стороны дороги гораздо выше, чем с подветренной стороны, что является следствием повторяемости направлений ветра в зимний период времени [4].
Модель оценивания аэрозольных выпадений полидисперсной примеси. При расчете средней концентрации примеси в приземном слое атмосферы определяющее значение имеют часто встречающиеся метеорологические условия. К ним относятся так называемые нормальные метеоусловия, для которых применима степенная аппроксимация скорости ветра и коэффициента вертикального турбулентного обмена [5]. Использование этих аппроксимаций, асимптотик полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии позволяет в явном и достаточно компактном виде выразить плотность выпадений монодисперсной примеси за длительный промежуток времени.
Оценивание поля концентрации монодисперсной примеси в заданном в перпендикулярном направлении от источника проводится с использованием следующей регрессионной зависимости [4]
С(г,в) = 9хгв*ек. (1)
г
Здесь г - расстояние от источника (км), гтах - константа (км)
определяется эффективной высотой источника. Неизвестные параметры Ох, 02 оцениваются с использованием метода наименьших квадратов по данным измерений.
Соотношение (1) удобным интерполянтом поля выпадений монодисперсной примеси. В параметрах Ох, в2 агрегирован достаточно сложный набор характеристик, оказывающих основное влияние на процессы длительного распространения примеси в приземном слое атмосферы.
Численный анализ результатов экспериментальных исследований. Участок автотрассы, в окрестности которой проводился отбор снеговых проб, направлен с юго-востока на северо-запад. Это позволило использовать для проведения оценивания полей аэрозольных выпадений примесей упрощенную модель (1), поскольку среднезимняя повторяемость ветров южного, юго-западного и западного направления составляет около 70% [4]. Соответственно ветра северного, северо-восточного и восточного направлений составляют всего лишь 14%, что условно позволяет выделить "подветренную" и "наветренную" стороны и определить доли выноса примеси по обе стороны от автотрассы, как 5:1.
На рис. 1 приведены результаты оценивания на основе модели (1) полей концентраций ионов натрия и хлоридов. Результаты численного восстановления поля концентрации вполне согласуются с данными измерений в контрольных точках. Некоторое расхождение измеренных и вычисленных значений в точке № 3, на наш взгляд, обусловлено недостаточным учётом пространственной структуры источника.
Натрий-2015
•....................
-40 -20 0 20 40 60 80 100 120 140 м
Хлориды-2015
-40 -20 0 20 40 60 80 100 120 140 м
Рис. 1. Измеренные и восстановленные концентрации в снеге Ыа+ и С1-. О - опорные, • - контрольные точки наблюдения
20 -
15 -
10 -
5
0
Как следует из рис. 1, модельная кривая, параметры которой оценены по двум экспериментальным точкам, хорошо описывает спад концентрации натрия по обе стороны от автотрассы. Для сульфат-ионов прямые оценки параметров модели из экспериментальных данных дали систематическое отклонение в точках с наветренной стороны дороги. Вычет фоновой концентрации привел к лучшему совпадению экспериментальных точек с модельной кривой.
На рис. 2 представлены корреляционные зависимости между концентрациями в пробах №+ и С1- , а также осадками и фенантреном.
О 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
нг/л
Хлорид, ммоль/л
Рис. 2. Линейные корреляции между концентрациями и С1- (ммоль/л) (а) и между содержанием осадков (мг/л) и фенантреном (нг/л) (б)
в пробах снеготалой воды
Из рис. 2 следует, что между сопоставляемыми переменными наблюдаются корреляции с высокими коэффициентами. В случае натрия и хлорида это значит, что оба иона входят в состав смеси для обработки дорог в зимний период, а в случае фенантрена и осадка высокая корреляция говорит, по-видимому, о распространении ПАУ в составе пыли. Следует также отметить, что при сравнении с данными 2010 года уровни концентраций определяемых компонентов остаются достаточно высокими.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Александров В.Ю., Кузубова Л.И. Яблокова Е.П. Экологические проблемы автомобильного транспорта. Аналитический обзор. Выпуск 34. Изд-во ГПНТБ СО РАН, Новосибирск, 1995.
2. В.Н. Василенко, И.М. Назаров, Ш.Д. Фридман. Мониторинг загрязнения снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 182 с.
3. Рапута В.Ф., Коковкин В.В., Морозов С.В. Экспериментальные исследования и численный анализ процессов загрязнения снегового покрова в окрестностях крупной автомагистрали г. Новосибирска // Химия в интересах устойчивого развития. 2010. Т. 18, № 1. С. 63-70.
4. Климат Новосибирска. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 221 с.
5. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. - Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 272 с.
© В. В. Коковкин, В. Ф. Рапута, 2016
