CC BY
18
Обеспечение экологической безопасности жилых зон населенных пунктов на основе мониторинга аэрозольных частиц
И.Ю. Глинянова Волгоградский государственный технический университет
Аннотация: Качество атмосферного воздуха жилых зон населенных пунктов и здоровье человека во многом зависит от основных показателей аэрозольных частиц. Цель данной работы заключалась в исследовании аэрозольных показателей и удельного загрязнения территории населенного пункта Средняя Ахтуба Среднеахтубинского района Волгоградской области в условиях техногенной нагрузки предприятий стройиндустрии в 2018 г. Было выявлено, что поверхностная плотность мелкодисперсной пыли (РМ25 (4,32*1010 мкгсм 2)) в рп. Средняя Ахтуба во 108 раз превышала значения по сравнению с условно-чистой зоной (РМ25 (0,04*1010 мкг см 2)); в 28 раз наблюдались превышения по РМ2.5-10 (102,5*1010 мкг см-2). При этом было зарегистрировано примерно одинаковое количество частиц РМ10 в рп. Средняя Ахтуба (49,26+2,15%) и в условно-чистой зоне (41,3+1,41%), по массовой доле было значительное превышение в рабочем поселке Средняя Ахтуба, что свидетельствует о наличии в атмосферном воздухе металлических примесей. Проведенная работа представляет интерес для дальнейшего изучения указанных территорий и выявления истинных источников загрязнения. Ключевые слова: дисперсность, аэрозоли; поверхностная плотность частиц; РМ25; РМ10; зеленая инфраструктура; природное загрязнение
Введение. Проблема загрязнения окружающей среды населенных пунктов является актуальным вопросом, поскольку от уровня загрязнения в прямой зависимости находится здоровье и благосостояние проживающих в них жителей. В этой связи осуществляется экологический мониторинг урбанистической среды [1,2]; проводится анализ удельной площади загрязнения территории населенных пунктов, в которых раскрывается количество загрязняющих веществ в атмосферном воздухе на единицу площади, исследуется влияние этого загрязнения на здоровье человека [3-5]. При этом доказано использование листьев растений урбанистических территорий, как пассивных мониторов качества окружающей среды. Так, например, листья хвои (ель, пихта, сосна), произрастающие на юго-востоке Тибетского плато часто выступают в качестве «пассивных пробоотборников стойких органических загрязнителей» - накопителей «хлорорганических
пестицидов (ХОП) и полициклических ароматических углеводородов (ПАУ)» [6]. В городе Севилья, на юге Испании изучали 16 полициклических ароматических углеводородов (ПАУ) в листьях горького апельсина, где было установлено, что «деревья горького апельсина представляются перспективными недорогими пассивными пробоотборниками, подходящими для обширного отбора проб во времени и пространстве, который может быть применен для оценки риска загрязнения воздуха ПАУ для городского населения» [7]. В листьях городских декоративных деревьев: Citrus aurantium, Celtis australis, Platanus hispanica и Jacaranda mimosifolia выявлялись «перфторированные органические соединения, пластификаторы, поверхностно-активные вещества, бромированные антипирены и консерванты» [8]. В атмосферной среде испанских городских, сельских территорий использовали такие пассивные проботборники, как: «хвоя сосны; листва гинкго, эвкалипт, Populus, Quercus, горький апельсин и т.д.» [9].
Цель данной работы заключалась в исследовании аэрозольных показателей, удельного аэрозольного загрязнения территории в рабочем поселке (рп.) Средняя Ахтуба Среднеахтубинского района Волгоградской области за весну-лето 2018 года. Данный населенный пункт был выбран неслучайно в виду многочисленных жалоб жителей на загрязнения предприятий строительной индустрии, которые располагаются вблизи жилой зоны. Листья абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca), как наиболее массовый вид растений, произрастающий в указанном поселке, выступали «пассивными мониторами» и «естественными пробоотборниками» при оценке экологической ситуации рп. Средняя Ахтуба, поскольку ранее была продемонстрирована эффективность использования зеленой инфраструктуры при экологическом мониторинге населенных пунктов. Задачи исследования: отбор листьев абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca) с предполагаемыми пылевидными частицами в рп. Средняя Ахтуба и в условно-чистой зоне
(садоводческое некоммерческое товарищество (СНТ) «Орошенец», «Шельф»); приготовление аэрозольных суспензий; исследование массовой
доли частиц D(d4), %; количества частиц (N4, %); показателя поверхностной
_^
плотности аэрозольных частиц (m0, мкгсм ) в зеленой инфраструктуре; расчет удельной площади общего загрязнения территории рп. Средняя Ахтуба частицами, в том числе мелкодисперсной пылью (РМ25; РМ10).
Материал и методы исследования. Материалом исследования послужили «естественные пробоотборники» - листья с пылью одного вида древесных растений (абрикосовые деревья (Prunus armeniaca)), где 1 образец составлял 300-400 см площади листовой поверхности. Листья отбирались с 10 деревьев (10 повторов) в конце вегетации (октябрь 2018 г.), с открытой стороны растения на высоте 0,6-2,0 м. над уровнем земли с разных сторон. В одной точке исследования было получено 10 образцов (1 образец: 20 листьев абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca), площадью ориентировочно 300 см )). На экспериментальной территории и в условно чистой зоне всего было изучено 120 образцов из 6 точек исследования.
Так, 1 образец листьев (20 шт.) абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca), составляющий 300 см листовой площади, помещали в стеклянный контейнер с 250 мл. дистиллированной воды, перемешивали в течение нескольких минут стеклянной палочкой, чтобы смыть частицы с поверхности листьев. В результате получались аэрозольные суспензии, которые далее проходили через фильтрацию. После фильтрации определялась масса частиц (мг) 1 образца. Отфильтрованные частицы размещались далее на предметном стекле и впоследствии исследовались на оптическом микроскопе, согласно ГОСТу Р 56929-2016, где выявлялись их фракционный состав, количество мелкодисперсной пыли (NH,%) и их массовая доля (DdH,%). Такая методика исследования себя хорошо
зарекомендовала как у отечественных [10], так и у зарубежных исследователей [11]; [12].
Результаты исследования. Частицы, отфильтрованные на аналитическом аэрозольном фильтре (АФА ВП-20), взвешивали на лабораторных весах. Полученные результаты исследования обрабатывались в программе Statistica 13.3.
Результаты исследования аэрозольных частиц в рп. Средняя Ахтуба. Значение полученной массы частиц (PMo-100) из рп. Средняя Ахтуба составила: 36,66+0,04 (мг). Со знанием массы частиц, отобранных на листьях абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca), рассчитывалась их поверхностная
_л
плотность: m0=122,2+0,14 (мкгсм ).
При изучении аэрозольных частиц на оптическом микроскопе, в них были выявлены три группы фракций с определенной массовой долей (D(d4%) и количеством частиц (NH,%), (таблица № 1).
Таблица № 1
Средние значения массовой доли частиц (D(dH), %) и их количества (№), %) в зеленой инфраструктуре (листья абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca),
рп. Средняя Ахтуба на площади 1 см
РМп Количество наблюдений (D(d4), %) (N4,%)
РМ2.5 60 1,77+0,35 44,37+2,36
РМ2.5-10 60 41,94+3,49 49,25+2,15
РМ>ю 60 56,27+3,73 7,95+1,51
Результаты исследования аэрозольных частиц в условно-чистой зоне (СНТ «Орошенец», «Шельф»).
Значение полученной массы частиц (РМ0-100) в условно-чистой зоне:
_2
12,25+0,02 (мг), поверхностная плотность частиц: ш0=40,87+0,08 (мкг см ).
В таблице № 2 представлены значения массовой доли частиц (Б (ёч, %) и их количества (N4, %) по фракциям.
Таблица № 2
Средние значения массовой доли частиц (D(d4), %) и их количества (N4), %) в зеленой инфраструктуре (листья абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca),
л
СНТ «Орошенец», «Шельф» на площади 1 см
РМп Количество наблюдений (D ^ч), %) (N), %)
РМ2.5 60 0,05+0,006 25,18+1,22
РМ2.5-10 60 4,43+0,46 41,31+1,4
РМ>ю 60 95,52+0,46 34,15+2
Проведенные исследования в рп. Средняя Ахтуба и в условно-чистой зоне (СНТ «Орошенец», «Шельф») за 2018 год (2 сезона: весна-лето, 6 месяцев) и полученные данные, которые были статистически обработаны в программе Statistica 13.3 в обобщенном виде продемонстрированы в сводной таблице № 3.
Таблица № 3
Сводная таблица сравнительных данных показателей поверхностной
_2
плотности аэрозольных частиц (m0, мкгсм ), количества частиц (NH, %) и их массовой доли (DdH, %) в рп. Средняя Ахтуба в сравнении с условно-чистой зоной в 2018 году (2 сезона: весна-лето, 6 месяцев) на 1 см
Показа тели РМ2.5 РМ2.5-10 РМ>ю
рп. Ср. Ахтуба Условно-чистая зона рп. Ср. Ахтуба Условно-чистая зона рп. Ср. Ахтуба Условно-чистая зона
m0, -2 мкгсм 4,32*1010 0,04*1010 102.5*1010 3,62*1010 137.18*1010 78*1010
Nh,% 44,37+2,36 25,18+1,22 49,26+2,16 41,3+1,4 7,95+1,51 34,15+2
D(d^, % 1,77+0,35 0,05+0,006 41,94+3,49 4,43+0,46 56,27+3,73 95,52+0,46
На основе рассчитанной поверхностной плотности частиц в условно-чистой зоне и рп. Средняя Ахтуба были определены удельные площади
загрязнения территорий с учетом аэрозольных частиц, в том числе РМ10.
_^
Показатель поверхностной плотности частиц (m0, мкгсм ) является важным показателем, с помощью которого можно рассчитать удельную площадь загрязнения территорий мелкодисперсной пылью, что особенно значимо, поскольку имеются многочисленные данные, что именно частицы < 10 мкм является активаторами бесчисленных заболеваний в организме человека [1315].
Так, площадь территории рп. Средняя Ахтуба составляет 2 км2 (20000000000 см ), поверхностная плотность частиц (m0, мкг см ) на листве абрикосовых деревьев (Prunus armeniaca) в 2018 году составила 122,2 мкг см 2. Таким образом, удельная площадь загрязнения территории рп. Средняя Ахтуба за два сезона (весна-лето 2018 года) в общей сложности была определена как 244*1010 мкг или 2,44 тонны РМ100, из которых на долю
_л _2
РМ2.5 пришлось - 0,0432 ткм ; на долю РМ10 -1.025 ткм , а на долю
_^
грубодисперсной пыли (РМ>10) -1.3718 ткм .
Исследованная площадь СНТ «Орошенец» и «Шельф» была аналогична площади рп. Средняя Ахтуба и составляла 2 км (20000000000 см ), поверхностная плотность частиц (m0, мкг см ) на листве абрикосовых деревьев (Prunus аrmeniaca) в 2018 году составила 40,87 мкг см-2. Таким образом, удельная площадь загрязнения всей исследованной площади территории СНТ «Орошенец» и «Шельф» в среднем была определена приблизительно 81,74*1010 мкг или 0.8174 тонны РМ100, из которых на долю
_л
РМ25 пришлось - 0.0004 т км ; на долю РМ10 -0.0362 т км-2 , а на долю
_^
грубодисперсной пыли (РМ>10) - 0.78 т км .
Выводы. Проведенные исследования позволяют сделать вывод о том, удельная площадь аэрозольного загрязнения территории рп. Средняя Ахтуба в 3 раза выше по сравнению с условно-чистой зоной. Поверхностная плотность частиц (РМ25) на территории рп. Средняя Ахтуба во 108
превышает значения по сравнению с условно-чистой зоной (СНТ «Орошенец», «Шельф»); РМ2.5-10 - в 28 раз; грубодисперсной пыли (РМ>10) -в 2 раза больше в рп. Средняя Ахтуба, чем в условно-чистой зоне. Количество частиц РМ25 в рп. Средняя Ахтуба ненамного превышает значения условно-чистой зоны - всего в 1,76 раз; превышения по количеству частиц (РМ25-10) - лишь в 1,19 раз, т.е. практически, исследуемые показатели находятся на одном уровне; грубо дисперсной пыли (РМ>10) - в 4 раз больше в СНТ, чем в рп. Средняя Ахтуба. Настораживает факт, что количество мелкодисперсных частиц в обоих зонах мало чем отличаются друг от друга и находятся практически на одном уровне, особенно по РМ10, но заметно отличаются их массовые доли и условные массы, поскольку в рп. Средняя Ахтуба по весу они тяжелее, в 108 раз. Это может свидетельствовать о том, что в мелкодисперсных частицах из рп. Средняя Ахтуба могут присутствовать соединения металлов и/или полуметаллов со значительным атомным весом, что требует дальнейших исследований и интерпретации полученных результатов. Высокое количество пылевидных частиц в условно-чистой зоне - СНТ «Орошенец», «Шельф», свидетельствует о том, что данная зона является «условной» в связи с вероятным природным загрязнением, выраженное, возможной флюидной активностью Земли и выносом из ее недр частиц, газов и других загрязняющих веществ, которые поступают в атмосферный воздух СНТ. В связи с этим по количеству мелкодисперсной пыли СНТ стоит на одном уровне с рп. Средняя Ахтуба. Исследуемые территории представляют интерес для дальнейших исследований и уточнения полученных результатов, в том числе поиска возможного источника природного загрязнения на обеих территориях для обеспечения экологической безопасности проживающего там населения и снижения экологических рисков.
Литература
1. Россинская М.В., Россинский Н.П. Элементы экологического мониторинга, их краткая характеристика и влияние на качество окружающей природной среды и здоровье населения региона // Инженерный Вестник Дона.2021. №6. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2012/668.
2. Зубарева Е.Г., Курень С.Г., Юртаев А. А. Экологический мониторинг токсичности отработанных газов автомобилей в ЮФО // Инженерный Вестник Дона. 2018. №1.URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4642.
3. Николаевский В.С., Козлова Е.А. Экологическая оценка загрязнения атмосферного воздуха и состояния лесных насаждений Пушкинского района Московской области // Лесной Вестник.2000. №6. С.37-42.
4. Глазачева Г.И. и др. Состояние атмосферного воздуха г. Минска и прилегающего района // Новости науки и технологий.2011.№118). С.3-10.
5. Месяц С.П. и др. Методический подход к оценке аэрозольного техногенного загрязнения по данным спутниковых наблюдений на примере горнопромышленного комплекса Мурманской области//Горная промышленность.2016. №6. (130). C.69-73.
6. Luo Y.D. Age dependence accumulation of organochlorine pesticides and PAHs in needles with different forest types, southeast Tibetan Plateau // Science of the total Environment.2020.T.716. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.137176.
7. Fasani D. [et al.] Analytical Method for Biomonitoring of PAH Using Leaves of Bitter Orange Trees (Citrus aurantium): a Case Study in South Spain // Water air and soil pollution.2016.T.227.issue10. DOI: 10.1007/s11270-016-3056-z.
8. Barroso P.J. [et al.] Analytical method for the evaluation of the outdoor air contamination by emerging pollutants using tree leaves as bioindicators // Analytical and Bioanalytical Chemistry.2018.T.410.issue2.P.417-428. DOI: 10.1007/s00216-017-0733-8.
9. Barroso P.J. [et al.] Emerging contaminants in the atmosphere: Analysis, occurrence and future challenges // Critical Reviews in Environmental Science and Technology.2019.T.49.issue2.P.104-171. DOI: 10.1080/10643389.2018.1540761.
10. Николаевский В.С. Экологическая оценка загрязнения среды и состояния наземных экосистем методами фитоиндикации. Пушкино: ВНИИЛМ, 2002. 220 с.
11. Dzierzanowski K. [et al.] Deposition of particulate matter of different size fractions on leaf surfaces and in waxes of urban forest species // International Journal of Phytoremediation.2011.T .13 .issue10.P.1037-1046. DOI: 10.1080/15226514.2011.552929.
12. Lukowski A. [et al.] Particulate matter on foliage of Betula pendula, Quercus robur, and Tilia cordata: deposition and ecophysiology // Environmental Science and Pollution Research.2020.T.27.issue10.P. 10296-10307.D0I: 10.1007/s11356-020-07672-0.
13. Liu J.W. [et al.] Burden of typical diseases attributed to the sources of PM2.5-bound toxic metals in Beijing: An integrated approach to source apportionment and Qalys // Environment International.2019.T.131. DOI: 10.1016/j.envint.2019.10504.
14. Fernando I.P.S. Beijing urban particulate matter-induced injury and inflammation in human lung epithelial cells and the protective effects of fucosterol from Sargassum binderi (Sonder ex J. Agardh) // Environmental Research.2019.T.172.P.150-158.D0I: 10.1016/j.envres.2019.02.016/
15. Sevalnev A.I. Actual problems of exposure risk assessment of finely dispersed aerosols and aerosols of nanoparticles // Zaporzhhye Medical Journal.2018.issue2. P.270-274.D0I: 10.14739/2310-1210.2018.2.125526.
References
1. Rossinskaya M.V., Rossinskij N.P. Inzhenernyj Vestnik Dona.2021№6. ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2012/668
2. Zubareva E.G., Kuren' S.G., YUrtaev A.A. Inzhenernyj Vestnik Dona. 2018.№1. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4642.
3. Nikolaevskij V.S., Kozlova E.A. Lesnoj Vestnik.2000.№6.p.37-42.
4. Glazacheva G.I. i dr. Novosti nauki i tekhnologij.2011.№118). Pp.3-10.
5. Mesyac S.P. i dr. Gornaya promyshlennost'.2016.№6. (130). pp.69-73.
6. Luo Y.D. Age dependence accumulation of organochlorine pesticides and PAHs in needles with different forest types, southeast Tibetan Plateau.Science of the total Environment.2020.T.716. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.137176.
7. Fasani D. [et al.] Water air and soil pollution.2016.T.227.issue10. DOI: 10.1007/s11270-016-3056-z.
8. Barroso P.J. [et al.] Analytical and Bioanalytical Chemistry.2018.T.410.issue2.p.417-428. DOI: 10.1007/s00216-017-0733-8.
9. Barroso P.J. [et al.] Critical Reviews in Environmental Science and Technology.2019.T.49.issue2.p.104-171. DOI: 10.1080/10643389.2018.1540761.
10. Nikolaevskij V.S. Ekologicheskaya ocenkaza gryazneniya sredy i sostoyaniya nazemnyh ekosistem metodami fitoindikacii. Pushkino [Environmental assessment of environmental pollution and the state of terrestrial ecosystems by phytoindication methods]: VNIILM, 2002. 220 p.
11. Dzierzanowski K. [et al.] International Journal of Phytoremediation.2011.T .13 .issue10.p.1037-1046.DOI: 10.1080/15226514.2011. 552929.
12. Lukowski A. [et al.] Environmental Science and Pollution Research.2020.T.27.issue10.p. 10296-10307.DOI: 10.1007/s11356-020-07672-0.
13. Liu J.W. [et al.] Environment International.2019.T.131. DOI: 10.1016/j.envint.2019.10504.
14. Fernando I.P.S. Environmental Research.2019.T.172.P.150-158.D0I: 10.1016/j.envres.2019.02.016/.
15. Sevalnev A.I. Zaporzhhye Medical Journal.2018.issue2. pp.270-274. DOI: 10.14739/2310-1210.2018.2.125526.
