Опыт моделирования циклов тяжелых металлов в агроландшафтах Текст научной статьи по специальности «Экологические биотехнологии»

Известия Самарского научного центраРоссийской академии наук. Т 11, № 1(7), 2009

УДК 631.453+631.67.03(470.313)

ОПЫТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЦИКЛОВ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ

В АГРОЛАНДШАФТАХ

© 2009 Н.Е. Кошелева

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва; e-mail: natalk@mail.ru

Реализована модель динамического баланса Cu, Zn, Pb, Cd в агроландшафтах Мещерской низменности, описывающая функциональные связи между атмосферой, гидросферой, почвой и растениями. Определены особенности накопления металлов в компонентах ландшафта при различных сценариях полива загрязненными водами.

Ключевые слова: математическая модель, динамика, баланс, тяжелые металлы, агроландшафты, орошение

ВВЕДЕНИЕ

Ведение сельского хозяйства в промышленно развитых районах сопряжено с экологическим риском, обусловленным опасностью накопления тяжелых металлов (ТМ) в почвах и растениях. Для получения достоверной информации о современном состоянии агроэкосистем и опасности их загрязнения ТМ целесообразно использовать математические модели биогеохимических циклов ТМ, отражающие закономерности их миграции и аккумуляции в широком диапазоне условий и факторов внешней среды [5]. Эти модели описывают динамику эколого-геохимических показателей в агроландшафте, определяя связь между скоростями изменения миграционных потоков ТМ в пространстве и темпами изменения состояния компонентов ландшафта во времени.

Цель данной работы - реализация динамической модели циклов ТМ для агроландшафтов левобережья Окского бассейна. Идентификация параметров и входных функций модели проводилась по данным полевых экспериментов на экополигоне «Мещера», в которых исследовалось воздействие загрязненных Cu, Zn, Pb, Cd поливных вод на состояние дерново-подзолистых супесчаных почв и качество сельскохозяйственных культур в севообороте [3, 6, 7]. Экологический риск в этом случае особенно велик из-за того, что находящиеся в водном растворе токсичные соединения ТМ очень подвижны и легкодоступны для растений. В ходе полевых опытов производился регулярный полив многолетних трав и корнеплодов водой, загрязненной Zn, Cd, Cu, Pb в концентрациях, превышающих ПДК в 1, 2, 4, 8 и 15 раз, удобрения не применялись.

СТРУКТУРА МОДЕЛИ

Основу модели составляют балансовые уравнения, дополненные эмпирическими зависимос-

тями для описания приходных и расходных составляющих [4, 5]. Основные процессы, определяющие многолетнюю динамику содержания ТМ в корнеобитаемом слое почвы, - это их поступление из атмосферы в виде жидких осадков, снега и твердых выпадений, а также с загрязненными поливными водами, аккумуляция в почве, транслокация в растения и отток в нижележащие горизонты. Процессы и факторы, определяющие баланс ТМ, отражает потоковая диаграмма модели (рис. 1).

Уравнение динамики запасов металла S(t) в пахотном слое почвы мощностью m (м) за многолетний период имеет вид:

dS(t) = Q(t) -1(t) - P(t), (1)

dt m • p

где p - плотность почвы (кг/м3), t - время (годы), Q(t) - поступление металла с атмосферными осадками, пылью и поливной водой (мг/м2• год); I(t) - выщелачивание металла из пахотного слоя; P(t) вынос с растительной продукцией. Для практических вычислений уравнение (1) аппроксимируется конечными разностями:

, (Q -1 - P)-At

S (t +1) = S (t) + ^—, m ■ p

(2)

где At - временной шаг (один год). Реализация модели предполагает измерения начального содержания S(t = 0) металлов в почве и оценку пра-вой части уравнения (1). Расходные составляющие баланса определяются в два этапа. В первом приближении они рассчитываются в зависимости от S(t), а после вычисления S(t +1) по фор -муле (2) уточняются: рассчитываются вновь при значении аргумента, равного (S(t) + S(t + 1))/2.

Источниками ТМ в почвах агроландшафтов Мещерской низменности являются атмосферные выпадения техногенного происхождения и поступление с поливной водой:

Q(t) = (h • С1 + V • С2) • 10“4 / р + Ts • C3, (3)

1494

Опыт моделирования циклов тяжелых металлов в агроландшафтах

Рис. 1. Структура динамической модели баланса тяжелых металлов в агроландшафтах при использовании загрязненных поливных вод: 1 - переменные состояния; 2 - процессы; 3 - источники

ТМ; 4 - потоки вещества и информации

где h и V - слой атмосферных осадков и оросительная норма (м/год); Ts - объем твердых выпадений (кг/га • год); С, С2 и С3 - содержание ТМ в осадках, поливной воде и пыли (мг/кг).

Выщелачивание I(t) вниз по почвенному профилю оценивается по данным лизиметрических опытов в зависимости от концентрации ТМ в корнеобитаемом слое почвы:

I (t) = fi(S). (4)

Вынос металлов с растительной продукцией P(t) (мг/га) рассчитывается по урожайности возделываемой культуры Y (кг/га) и концентрации Ср в ней элемента (мг/кг):

P (t) = Y • Cp. (5)

Для конкретной культуры Ср определяется содержанием металла в почве Ср = f2(S). При орошении и фиксированных агрохимических свойствах почвы урожайность культуры Y также зависит от уровня содержания ТМ в почве: при невысоких концентрациях ТМ в почве урожайность

максимальна, с ростом содержания ТМ в почве она снижается в соответствии с кривой, построенной по экспериментальным данным. Некоторое количество ТМ выносится из почвы сорными растениями.

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ И ВХОДНЫХ ФУНКЦИЙ МОДЕЛИ

Информационное обеспечение модели для агроландшафтов Мещерской низменности включает статистическое описание атмосферной составляющей баланса ТМ, эмпирические функции поступления металлов с поливными водами, их поглощения сельскохозяйственными культурами, урожайности и выноса металлов из пахотного слоя с нисходящим током почвенных вод.

Метеоданные за 1993-2005 гг. позволяют установить техногенную геохимическую специализацию района, преобладающие формы отдельных

1495

Известия Самарского научного центраРоссийской академии наук. Т 11, № 1(7), 2009

металлов в составе аэротехногенного потока и их межгодовую изменчивость (табл. 1). Интенсивность атмосферных выпадений указывает на то, что район испытывает значительную техногенную нагрузку от предприятий электроэнергетики, нефтеперерабатывающей промышленности, производства строительных материалов, а также от автотранспорта [8]. Ежегодный привнос ТМ с поливными водами зависит от концентрации в них ТМ (фон, 1, 2, 4, 8, 15 ПДК) и оросительной нормы. Его межгодовая изменчивость определяется не только метеоусловиями, но продолжительностью вегетационного периода у каждой культуры.

Транслокацию Pb, Cd, Zn, Cu из почвы в растения описывают нелинейные эмпирические функции, обобщающие данные мелкоделяночных опытов с горохо-овсяной и вико-овсяной смесями, многолетними травами, морковью, редисом (рис. 2). Влияние загрязнения почв ТМ на урожайность оценивается по величине суммарного показателя Zc [2]. Построенные по экспериментальным данным функции урожайности равны константе Y0 при невысоких концентрациях ТМ

(фоновые условия) и убывающей (полиномиальной или логарифмической) функции второго порядка при превышении пороговых значений Zc (табл. 2). Вынос ТМ сорными растениями принят равным 10,6 % от количества ТМ, поглощенных культурными растениями [3].

Интенсивность вымывания ТМ из пахотного слоя почвы I(t) задается по данным лизиметрических опытов [3, 7], которые обобщены в виде статистических зависимостей выноса ТМ с почвенными водами от их содержания S в пахотном слое почвы (табл. 3). Они характеризуются нелинейностью, которая проявляется в усилении выноса ТМ с ростом их содержания в почве при ослаблении связей ТМ с тонкодисперсными компонентами почвы.

ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ

Независимые определения всех составляю -щих баланса в уравнении (1), а также содержаний ТМ в начале и в конце каждого вегетационного периода позволили оценить точность экспериментальных данных в каждой повторности для

Таблица 1. Статистические параметры атмосферной составляющей баланса тяжелых металлов

Статья баланса Поступление металлов с атмосферными осадками Поступление металлов с сухими выпадениями

Статистический параметр среднее, мг/м2-год дисперсия среднее, мг/м2-год дисперсия

Cd 0,0419 0,0005 0,2931 0,0102

Cu 0,7782 0,3594 14,8668 149,6497

Pb 0,5002 0,0300 4,0335 1,5994

Zn 1,7735 0,5759 18,0615 123,5859

Таблица 2. Эмпирические зависимости для оценки урожайности сельскохозяйственных культур по суммарному показателю загрязнения почвы тяжелыми металлами

Культура Фоновые условия Условия загрязнения Коэффициент

Zc Yo Уравнение связи Y = f(S) регрессии R

Горохо-овсяная смесь Zc ? 0 О II Y = 0,882 S2 - 2,83 S + 2,96 0,912

Вико-овсяная смесь Zc ? 0 О II Y = -0,131 S2 - 0,227 S + 1,20 0,643

Многолетние травы Zc ? 1,1 Yo = 0,9 Y = -1,49 S2 + 2,39 S + 0,037 0,787

Морковь Zc ? 1,1 Yo = 2,8 Y = -4,71 S2 + 7,18 S + 0,663 0,750

Редис Zc ? 0 О II Y = -1,80 ln(S) + 2,45 0,733

1496

Опыт моделирования циклов тяжелых металлов в агроландшафтах

Рис. 2. Статистические связи между содержанием Т.М. в корнеплодах моркови (Ор) и в почве (S)

а)

> -1

О С

-3

<^^1-4 СПУО -5

Рис. 3. Структура баланса Т.М. в почве, засеянной многолетними травами, в фоновых условиях (а) и при поливе загрязненными водами с содержанием Т.М., равным 4 ПДК (б): 1 - атмосферная составляющая; 2 - приход с поливными водами; 3 - поглощение растениями; 4 - отток в нижний

горизонт; 5 - аккумуляция в почве

1497

Известия Самарского научного центраРоссийской академии наук. Т 11, № 1(7), 2009

2 3

время, годы

-одк

-фон. вар-т

-вар. с 8 ПДК

-вар. с 15 ПДК

0

4

5

Рис. 4. Динамика концентраций ТМ в верхнем (0-20 см) слое дерново-подзолистых почв в фоновых

условиях и при поливе загрязненными водами

Таблица 3. Статистические связи для оценки среднего выноса тяжелых металлов с внутрипочвенным стоком (мг/м2 в год) по их содержанию в корнеобитаемом слое почвы

Металл Уравнение связи l=f(S) R

Cd I = 0,0721 • e°’0122 s 0,988

Cu I = 0,152 • e910"5 s 0,979

Pb I = 0,890 • e°’0003 s 0,980

Zn I = 0,752 • e°’0002 's 0,986

всех вариантов опыта и провести верификацию модели (табл. 4). Величины невязок баланса не превысили 9-17% от общего содержания ТМ в почве при средних значениях 2,01% для Cd, 3,11% для Cu, 0,26% для Pb, 3,17% для Zn. Это свидетельствует о полноте учета составляющих баланса ТМ и удовлетворительной точности данных, использованных для оценки параметров и входных функций.

РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Представление о структуре баланса ТМ в агроландшафтах в фоновых условиях и при использовании загрязненных поливных вод с концентрациями ТМ, равными 4 ПДК, дает рис. 3, на котором приводятся величины привноси, аккумуляции и выноса ТМ для многолетних трав.

Приходная часть баланса Cu и Pb в фоновых условиях на 94-98% обеспечивается поступлениями из атмосферы; для Zn этот вклад равен 84%, для Cd - 59%. В других вариантах опыта доминирует привнос ТМ с загрязненными поливными водами. Он определяется концентрацией ТМ в воде и в зависимости от варианта опыта составляет 95-99% от общего поступления металла в почву.

Соотношение расходных статей баланса ТМ в почве зависит от уровня загрязнения поливных вод. С его ростом происходит относительное уменьшение выноса Cd из почвы с урожаем и сорняками - от 71,2% на фоновой делянке до 24,6% на делянке с концентрациями ТМ в поливных водах 15 ПДК, выщелачивания - от 20% до 2% и усиление аккумуляции металла в почве - от 12% до 74%. Еще более контрастные изменения расходной части баланса наблюдаются у Pb и Cu: если в фоновых условиях вынос с урожаем и

1498

Опыт моделирования циклов тяжелых металлов в агроландшафтах

Таблица 4. Результирующий баланс Pb в корнеобитаемом (0-20 см) слое дерновоподзолистой почвы, осредненный по вариантам опыта

Сельскохозяйственная культура Вариант опыта Концентрация Pb в почве, мг/кг Общее поступление Pb, мг/кг Суммарный вынос Pb, мг/кг Невязка баланса, мг/кг

на начало вегетационного периода S(t) на конец вегетационного периода S(t+1)

Горохо- овсяная смесь фон 6,2767 6,2967 0,0171 0,0156 0,0184

1 ПДК 20,0367 20,1967 0,1595 0,0291 0,0296

2ПДК 28,0767 28,3767 0,3023 0,0560 0,0536

4 ПДК 33,6100 34,2000 0,5881 0,0782 0,0802

8 ПДК 41,7633 42,9233 1,1595 0,1111 0,1116

15 ПДК 48,1233 50,2833 2,1595 0,2206 0,2211

Вико-овсяная смесь фон 6,2967 6,3100 0,0217 0,0188 0,0104

1 ПДК 20,1967 18,6567 0,1546 0,0388 -1,6558

2ПДК 28,3767 31,3267 0,2879 0,0694 2,7315

4 ПДК 34,2000 34,1033 0,5546 0,0992 -0,5521

8 ПДК 42,9233 43,6833 1,0879 0,1317 -0,1962

15 ПДК 50,2833 51,3433 2,0213 0,26097 -0,7003

Многолетние травы фон 6,3100 6,2367 0,0133 0,0127 -0,0739

1 ПДК 18,6567 19,4133 0,1272 0,0306 0,6601

2ПДК 31,3267 31,9467 0,2415 0,0625 0,4410

4 ПДК 34,1033 31,8667 0,4701 0,0678 -2,6389

8 ПДК 43,6833 44,3200 0,9272 0,1186 -0,1719

15 ПДК 51,3433 53,4367 1,7272 0,1956 0,5617

Морковь фон 6,3100 6,2367 0,0133 0,0300 -0,0567

1 ПДК 18,6567 19,4133 0,1272 0,0401 0,6696

2ПДК 31,3267 31,9467 0,2415 0,0686 0,447

4 ПДК 34,1033 31,8667 0,4701 0,0785 -2,6283

8 ПДК 43,6833 44,3200 0,9272 0,1393 -0,1512

15 ПДК 51,3433 53,4367 1,7272 0,2264 0,5925

Редис фон 6,2367 6,1967 0,0220 0,0358 -0,0262

1 ПДК 19,4133 19,2633 0,0979 0,0530 -0,1950

2ПДК 31,9467 31,9067 0,1741 0,0800 -0,1342

4 ПДК 31,8667 31,9467 0,3265 0,0806 -0,1659

8 ПДК 44,3200 560,2830 0,6313 1,4518 -0,3950

15 ПДК 53,4367 54,2800 1,1646 0,2802 -0,0411

сорняками для них равен 92,6% и 98,7% соответственно, то при концентрациях ТМ в поливных водах 15 ПДК он составляет всего 9,3 и 0,6%. Вынос Pb с внутрипочвенным стоком колеблется от 7,4% до 32%, a Cu - от 0,06% до 5,7%. Накопление в почве усиливается при повышении концентрации металлов в поливной воде и достигает у Pb 81%, ay Cu - 99,3% при концентрациях ТМ в поливных водах, равных 15 ПДК. Для Zn характерна бульшая подвижность в агроландшафте, он интенсивно мигрирует с внутрипочвенными водами. Выщелачивание Zn из почвы в некоторых вариантах опыта достигает 80%, его аккумуляция в почве наблюдается лишь при высоких концентрациях ТМ в поливных водах, равных 8 и 15 ПДК. Относительная подвижность металлов, которая сопровождается уменьшением их аккумуляции в почвах, характеризуется рядом: Zn > Cd > Pb > Cu.

Транслокацию в растения при низких концен-

трациях ТМ в почве отражает последовательность Cu > Zn > Pb > Cd; при максимальных кон -центрациях в поливной воде металлы расположены в обратном порядке. Это обусловлено фитотоксичностью высоких концентраций Cd и Pb, которые подавляют поглощение корнями необходимых растениям микроэлементов - Zn, Cu и др. [1]. Сравнение уровней накопления ТМ различными сельскохозяйственными культурами показало, что наибольшей транслокационной способностью по отношению ко всем ТМ обладали кор -неплоды - редис и морковь, а наименьшей - горохо-овсяная смесь.

Динамика концентраций ТМ в почве свидетельствует о том, что при регулярном поливе загрязненной водой происходит быстрое увеличение содержания Cd, Cu и Zn в корнеобитаемом слое до уровней, близких к ориентировочно допустимым концентрациям (ОДК) (рис. 4). Следствием этого является ухудшение качества растени -

1499

Известия Самарского научного центраРоссийской академии наук. Т 11, № 1(7), 2009

еводческой продукции уже в первый год эксперимента. Особенно интенсивно накапливается и прочно закрепляется в почве медь, ее вынос с внутрипочвенным стоком практически отсутствует, а поглощение растениями в вариантах опыта с 4-15 ПДК составляет всего 1-4% от ее прихода. Особенно значительные превышения ПДК в растениеводческой продукции - в 10 и более раз - отмечены по Cd и Pb, загрязнение Zn было не столь высоким - в 2,5 раза в первые два года опыта ив 4 раза в последующие годы.

Выявленные особенности динамики ТМ в компонентах агроландшафта указывают на повышенную опасность загрязнения почв Cu и Cd, которые активно аккумулируются в почве, урожая - Cd и Pb и грунтовых вод - Zn и Pb, мигрирующих с внутрипочвенным стоком.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Полученные результаты моделирования свидетельствуют о том, что динамические модели биогеохимических циклов ТМ являются эффективным инструментом оптимального управления агроландшафтами. Они дают количественную оценку экологического риска загрязнения почв и растений при различных уровнях и видах техногенной нагрузки. Многовариантные расчеты по модели позволяют выбрать и обосновать наиболее эффективные направления борьбы с загряз -нением, которые включают: уменьшение поступления ТМ в агроландшафты за счет более полной очистки сточных вод и техногенных выбросов в атмосферу; снижение подвижности ТМ в почве путем их перевода в труднорасторимые соединения и прочносвязанные формы; подбор сельскохозяйственных и технических культур, активно накапливающих ТМ [4].

Разработанная модель обеспечивает теоретическую основу для обобщения и использования многочисленных опытных данных об отдельных взаимосвязях в системе «атмосфера-при-

родные воды-почва-растение». Для этого целесообразно создать региональные базы данных, в которых бы накапливалась экспериментальная информация, получаемая в полевых, микрополевых и вегетационных опытах с различными почвами и сельскохозяйственными культурами.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Битюцкий Н.П. Необходимые микроэлемен-ты растений. СПб: Изд-во ДЕАН. 2005.

2. Геохимия окружающей среды Сает Ю.Е., Реет Б.А., Янин Е.П. и др. М.: Недра, 1990.

3. Жигулина Е.В. Агроэкологическое обоснование способов реабилитации дерново-подзолистых почв, загрязненных тяжелыми металлами (на примере Рязанской обл.). Автореф. дне. канд. с.-х. наук. Рязань, 2006.

4. Кошелева НЕ. Моделирование биогеохимических циклов тяжелых металлов в агроландшафтах на основе балансового подхода // Геохимия ландшафтов и география почв / Под ред. Н.С. Касимова и М.И. Герасимовой. Смоленск: Ойкумена, 2002.

5. Кошелева Н.Е. Математическое моделирование ландшафтно-геохимических процессов // География, общество, окружающая среда. Т. II: Функционирование и современное состояние ландшафтов. М.: Изд. дом Городец, 2004.

6. Мажайский Ю.А., Кошелева Н.Е., Дорохина О.Е. Баланс тяжелых металлов в агроэкосистемах Мещерской низменности при использовании загрязненных поливных вод // Агрохимия, 2008, № 12.

7. Матюхин Р.И. Экологическое обоснование комплексных приемов реабилитации дерновоподзолистых почв, загрязненных тяжелыми металлами (на примере левобережья р. Оки). Автореф. дне. канд. биол. наук. Рязань, 2005.

8. Сохранение и повышение продуктивности мелиорируемых земель центра Нечерноземной зоны России и Беларуси/ Под ред. Мажайского Ю.А., Лихацееича А.П. Рязань; Ряз. гос. сель-скохоз. акад., 2005.

EXPERIENCE OF MODELING OF HEAVY METALS CYCLING IN

THE AGROLANDSCAPES

© 2009 N.E. Kosheleva

Moscow State University, Moscow; e-mail: natalk@mail.ru

The dynamic model of Cu, Zn, Pb, Cd budget in the agricultural landscapes of the Meshchera lowland has been developed. It describes the functional relationships between atmosphere, hydrosphere, soil and vegetation. The patterns of metal accumulation in the landscape compartments under the different scenarios of irrigation by contaminated waters were determined.

Key words: mathematical model, dynamics, budget, heavy metals, agriculture, irrigation

1500