CC BY
53
УДК 504.05
ОЦЕНКА ТЕХНОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ГОРОДСКУЮ СРЕДУ НА ОСНОВЕ ИЗУЧЕНИЯ ГЕОХИМИИ ДОННЫХ ОТЛОЖЕНИЙ
© 2008 г. Е.М. Нестеров, А.И. Тимиргалеев, Е.В. Маслова
The summary: distribution of heavy metals in bottom sediments of small water currents of St.-Petersburg with application of statistical methods is studied. Concerning the received data are calculated clarkes concentration of considered elements. The general ecological estimation of investigated water currents is made.
Техногенное воздействие на природную среду и население акцентировано проявляется в крупных промышленных городах, которые по интенсивности и площади аномалий загрязняющих веществ представляют собой техногенные геохимические провинции [1]. Одним из таких городов является Санкт-Петербург.
В пределах города формируется большое количество сточных вод промышленного и коммунально-бытового использования, которые поступают в водные объекты в черте города и вблизи него. Кроме того, большое количество загрязняющих веществ поступает с поверхностным стоком с городских территорий и с атмосферными осадками. Постоянное антропогенное воздействие приводит к ускоренному накоплению загрязняющих веществ в донных отложениях [2].
Донные отложения традиционно используются в качестве индикатора для выявления состава, интенсивности и масштаба техногенного загрязнения. По химическому составу можно выделить техногенные потоки и оценить степень техногенной нагрузки на водоток. Особенно ярко подобная зависимость проявляется в бассейнах малых рек [3, 4]. Антропогенные потоки рассеяния в донных отложениях водотоков полиэлементны, представлены широким набором тяжелых металлов, которые являются наиболее универсальными индикаторами техногенных процессов и отражают изменения экологического состояния водотоков [5].
Объектом изучения являлись малые водотоки г. Санкт-Петербурга, а именно: р. Пряжка, Охта, Ок-кервиль, Мойка, Монастырка и канал Грибоедова с целью изучения распределения тяжелых металлов в донных отложениях данных водотоков г. Санкт-Петербурга.
Модифицированным ручным буром отбиралась полная колонка осадков до коренных отложений, которая разбивалась на отдельные образцы по литоло-гическим характеристикам, либо из середины каждого 10-сантиметрового отрезка по всему разрезу. В ходе полевых работ в 2005-2007 гг. отобрано более 800 образцов и произведено почти 10 000 элементо-определений.
В качестве метода анализа вещественного состава проб избран метод рентгенофлуоресцентного анализа, современные модификации которого характеризуются оптимальным соотношением таких параметров, как экспрессность, представительность проб, чувствительность и экономичность.
Для реализации измерений использовался аппарат «Спектроскан макс», позволяющий определить вало-
вое содержание тяжелых металлов Pb, Zn, Си, №, Со, Сг, V, As, Sr и оксидов Fe2O3, MnO, TiO2 [6]. В качестве аналитической базы использовалась лаборатория геохимии окружающей среды имени А.Е. Ферсмана РГПУ имени А.И. Герцена.
Перед анализом пробы высушивали при температуре около 105 С°, затем истирали на дисковом исти-рателе типа ЛДИ-65 до крупности 0,07 мм. Далее образец помещался в кювету, и производились измерения на приборе. В качестве эталонов использовались стандартные государственные образцы состава почв. Предел определения составляет для Pb - 25 мг/кг, Zn, №, V и Со - 10, Си - 20, & - 80, As - 6, Sr - 50, MnO -100 мг/кг и для Fe2O3 - 1 %, для ТЮ2 - 0,25 % [7].
Для сравнительного анализа уровня накопления различных элементов в донных осадках изучаемых объектов, а также для определения степени аномальности концентраций был использован региональный фон. В результате статистической обработки аналитических данных было установлено, что концентрации большинства проанализированных элементов лучше аппроксимируются логарифмическим законом распределения. Таким образом, в качестве параметров распределения были использованы средние геометрические значения содержания элементов как характеристики наиболее часто встречаемого (фонового) значения и стандартные множители в качестве меры геохимической дисперсии (табл. 1). Система расчета среднего геометрического такова, что позволяет существенно снизить роль крайних значений в ряду данных, поэтому его величина может быть более объективна для оценки регионального фона по сравнению с другими показателями [8].
Для выяснения уровня содержания изученных элементов в осадках малых водотоков г. Санкт-Петербурга осуществлялось их сопоставление с кларками химических элементов в земной коре. Для этого были рассчитаны кларки концентрации (КК) элементов -отношение среднего содержания микроэлементов в донных отложениях к условному их кларковому содержанию в земной коре. В результате установлено, что большинство элементов обнаруживают недостаточность к кларку (КК = 0,2-0,8). Исключения составляют свинец, цинк, хром, мышьяк, превышение которых относительно кларков наблюдается на всех изучаемых объектах (источниками которых в данном случае являются поверхностные стоки с городских территорий, атмосферные осадки, автотранспорт и сточные воды коммунально-бытового использования) [9].
Таблица 1
Данные статистической обработки результатов содержания химических элементов, мг/кг, в донных отложениях малых водотоков г. Санкт-Петербурга
Элемент Объект
р. Пряжка (n=106) р. Мойка (n=185) кан. Грибоедова (n=94) р. Охта (n=106) р. Оккервиль (n=54) р. Монастырка (n=170)
Сг s Сг s Сг s Сг s Сг s Сг s
Pb 161,6 1,10 70,1 1,67 71,0 2,01 40,3 1,62 17,5 1,31 62,9 1,25
Zn 504,5 1,42 252,1 1,81 235,1 1,83 236,6 1,37 170,1 1,18 245,9 1,81
Cu 20,9 1,89 25,1 1,46 22,0 2,00 22,3 1,60 28,8 1,33 32,8 1,76
Ni 45,6 1,59 31,6 1,32 30,7 1,28 33,9 1,47 34,4 1,40 45,2 1,73
Co 4,6 1,77 3,2 1,51 4,5 2,1 9,1 1,89 10,0 1,68 7,4 1,24
Fe 20210 1,54 17618 1,41 18409 1,47 25288 1,47 29528 1,52 26328 1,67
Mn 288,0 1,51 268,3 1,34 276,6 1,42 519,6 1,72 537,4 1,78 359,8 1,66
Cr 98,3 1,63 70,9 1,42 67,1 1,32 68,0 1,45 67,1 1,35 99,3 1,85
V 43,3 1,87 39,6 1,70 36,1 1,77 53,9 2,61 47,1 1,57 51,8 1,80
Ti 1625 1,58 2015 2,08 1379 1,24 1941 1,21 1431 2,06 1827 1,36
As 39,6 1,78 20,7 1,44 21,0 1,61 16,9 1,51 9,0 1,43 20,5 2,01
Sr 179,5 1,07 184,5 1,05 180,7 1,08 258,6 1,90 223,2 1,28 180,1 1,09
Примечание. п - количество образцов; Сг - среднее геометрическое; £ - стандартный множитель.
Кроме того, наблюдается превышение содержания ряда элементов в зависимости от объекта исследования. По р. Пряжка превышения составляют: по свинцу в 3 раза и цинку в 2 раза относительно средних значений по городу. По никелю в 1,5 раза и кобальту в 1,5-2 раза увеличенная концентрация наблюдается на р. Пряжка, Монастырка и Охта (по кобальту). Превышения по марганцу в 2 раза отмечаются на водотоках Охта и Оккер-виль. Это непосредственно может быть связано с локальными источниками загрязнения (ГУП Адмиралтейские верфи - р. Пряжка; Охтинский завод «Пластополи-мер», НИИ «Химволокно» - р. Охта; железнодорожный транспорт - р. Оккервиль; судоходное движение -р. Мойка, кан. Грибоедова) [10, 11].
Как показали проведенные исследования, концентрация элементов существенно зависит от литологи-ческого состава донных отложений (табл. 2). Наименьшим содержанием характеризуются различные по зернистости песчаные отложения, коэффициент накопления для Pb, Zn, №, Со, V, лб, Fe, Mn и Т в них редко превышает 0,9 относительно фона. Увеличение глинистости песков сопровождается возрастанием концентрации для этих компонент. Так, минимальный коэффициент концентрации в техногенных илах равен 1,2. Концентрации Сг и Бг практически не изменяются в зависимости от литологического состава (Кн =1,0-1,1). Содержание Си с увеличением доли глинистости уменьшается, это может быть связано с плохим качеством выборки [12].
Для более полного анализа всей совокупности данных и выяснения более тонкой структуры взаимосвязи между элементами и выделения элементных ассоциаций необходимо обратиться к методам многомерной статистики.
На первом шаге при анализе имеющихся многомерных данных использован метод кластерного анализа, позволяющий в первом приближении выявить
основные ассоциации переменных, образующие отдельные группы или кластеры в многомерном пространстве переменных.
Таблица 2
Среднее содержание компонентов в различных литологических составах
Компонент Крупносредне-зернистые пески Кн Тонкие илистые пески Кн Техногенные илы Кн
Pb, ppm 104,4 0,9 167,2 1,4 192,5 1,6
Zn, ppm 257,1 0,9 433,0 1,5 509,3 1,8
Cu, ppm 31,0 1,5 26,8 1,3 22,7 1,1
Ni, ppm 36,6 0,9 44,8 1,1 56,5 1,4
Co, ppm 9,5 1,0 9,7 1,1 11,1 1,2
Fe2O3, % 1,8 0,7 2,7 1,0 3,5 1,3
MnO, ppm 237,6 0,7 347,8 1,0 440,8 1,3
Cr, ppm 100,0 1,0 101,6 1,0 118,0 1,1
V, ppm 25,4 0,7 45,1 1,2 55,7 1,5
TiO2, % 0,2 0,7 0,3 1,1 0,4 1,4
As, ppm 27,0 0,8 39,1 1,2 43,6 1,3
Sr, ppm 184,7 1,0 184,2 1,0 177,1 1,0
Примечание. Кн - коэффициент накопления относительно среднего геометрического.
Метод кластерного анализа на основе алгоритма расчета евклидового расстояния в многомерном пространстве нормализованных параметров дал результаты, приведенные на рис. 1 .
Как видно из полученных данных, на основе выбранной меры расстояния среди рассмотренных компонент флюида наблюдаются две основные группы (кластеры) элементов:
1) Бг, Мп и Zn;
2) лб, Сг, V, №, Си и РЬ.
Эвклидовое расстояние
Q 70
Fe Со Ti
Cr
Си TEo
Рис. 1. Результаты кластерного анализа содержаний элементов в донных отложениях малых водотоков г. Санкт-Петербурга
Среди этих групп можно выделить более мелкие ассоциации элементов, например: тесную связь между литофильными элементами 8г и Мп или ассоциацию элементов группы железа Сг, V и N1 (по А.Н. Завариц-кому) [13]. Бе, Со и Т1 характеризуются слабой связью со всеми элементами.
Более полную картину структуры взаимосвязей между элементами и существующими ассоциациями можно установить при анализе корреляционной матрицы методом главных компонент факторного анализа.
Результаты факторного анализа показали, что существующие взаимосвязи между признаками могут быть объяснены влиянием трех основных факторов, объясняющих 75 % общей изменчивости системы.
Фактор 1 описывает 38 % изменчивости исходных признаков. Наиболее тесную связь с ним имеют (в порядке ослабления связи) Бе, V, Мп, Т1 и Со (рис. 2).
Pb.
Вторая компонента (27 % полной дисперсии) характеризуется значительными нагрузками мышьяка, свинца и цинка, к последнему тяготеют хром и никель. На третий фактор приходиться высокая нагрузка меди и элемента-антагониста стронция (рис. 3).
Первый фактор интерпретируется как природный, вызванный процессами дифференциации осадочного материала [14]. Второй фактор выражен двумя техногенными парагенезисами: Аб-РЬ-2п, показывающим комплексный характер промышленного воздействия и №-Сг ассоциацией, связанной со стоками с городских территорий. Третий фактор также отражает техногенную специфику загрязнения [15].
Полученные результаты по кластерному и факторному подтвердили ассоциацию Аб-Сг-№-связанную с техногенным воздействием на малые
водотоки.
1,00 0,75 0,50 0,25
п
3 0,00 i
-0,25 -0,50 -0,75
-1,00 -1,0d
(Ci )
4-2 /
Ni
T Fe о V о о 0 C о As
Mn о о Zh s
)
-0,75 -0,50 -0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00
Фактор 2
1.00
0.75
0.50
& 0.25
1
О o-ot
-0. so
-1.00 -1.00
Zn Cr
Ni о
Co Ti Ti V Fe О |
S Cu M n
-0.75
-0.50
-0.25 0J00
Фактор 2
0.25
050
0.75
1J00
Рис. 2. Соотношение факторных нагрузок первого и второго фактора распределения логарифмов концентраций элементов в донных отложениях по данным факторного анализа метода главных компонент
Рис. 3. Соотношение факторных нагрузок второго и третьего фактора распределения логарифмов концентраций элементов в донных отложениях по данным факторного анализа метода главных компонент
Общая экологическая оценка показала, что для р. Пряжка характерны высокий уровень техногенного загрязнения и одновременно высокая степень са-нитарно-токсикологической опасности. Река Оккер-виль имеет слабый уровень техногенного загрязнения и допустимую степень санитарно-токсико-логической опасности. Другие объекты исследования характеризуются средним уровнем техногенного загрязнения и умеренной степенью санитарно-токсикологической опасности.
Таким образом, на исследуемых водотоках г. Санкт-Петербурга накопление элементов-загрязнителей на различных водотоках в высокой степени зависит от локальных источников. Наблюдается превышение по ряду элементов (РЬ, 2п, Сг и аб) относительно регионального геохимического фона на всех объектах исследования.
Как показали проведенные исследования, концентрация элементов существенно зависит от литологи-ческого состава донных отложений. Статистические методы свидетельствуют об активном антропогенном воздействии на малые водотоки г. Санкт-Петербург (происходит выделение ассоциаций элементов, имеющих техногенную специфику).
Литература
1. Перельман А.И., Касимов Н.С. Геохимия ландшафта: Учеб. пособие. М., 1999.
2. Охрана окружающей среды, природопользование и обеспечение экологической безопасности в Санкт-Петербурге в 2002 г. СПб., 2003.
3. Янин Е.П. Техногенные геохимические ассоциации в донных отложениях малых рек (состав, особенности, методы оценки). М., 2002.
4. Nesterov E.M., Kuznetsov V.P. // Geology at school and University: Conference proceedings. S-Pb., 1999. P. 148-151.
5. Сает Ю.Е., Янин Е.П. // Методы изучения техногенных геохимических аномалий: Сб. науч. ст. М., 1984.
6. Нестеров Е.М., Табунс Э.В., Петров А.М. // Геология и Цивилизация. СПб., 2003.
7. Методика выполнения измерений массовой доли металлов и оксидов металлов в порошковых пробах почв методом рентгенофлуоресцентного анализа. СПб., 2004.
8. Спиридонов М.А. и др. Невская губа (эколого-геологический очерк). СПб., 2004.
9. Марков В.Е., Петров А.М., Нестеров Е.М. // Геология и эволюционная география. СПб., 2005.
10. Сорокина Е.П., Кулачкова О.Г., Онищенко Т.Л. Сравнительный геохимический анализ воздействия на окружающую среду промышленных предприятий различного типа: Методы изучения техногенных геохимических аномалий. М., 1984.
11. Водные объекты Санкт-Петербурга / Под ред. С.А. Кондратьева, Г.Т. Фрумина. СПб., 2002.
12. Тимиргалеев А.И. и др. // Геология и эволюционная география. СПб., 2005.
13. Перельман А.И. Краткий справочник по геохимии. М., 1977.
14. Папина Т.С. Транспорт и особенности распределения тяжелых металлов в ряду: вода - взвешенное вещество -донные отложения речных экосистем: Аналит. обзор. Новосибирск, 2001.
15. Опекунов А.Ю. // Аквальный техноседиментогенез: Тр. ВНИИ Океангеологии Министерства природных ресурсов РФ. Т. 208. СПб., 2005.
Российский государственный педагогический университет, г. Санкт-Петербург_28 августа 2007 г.
