CC BY
55
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2019;(12):114-126
УДК 574:004 DOI: 10.25018/0236-1493-2019-12-0-114-126
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ОТХОДОВ ГОРНОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИС ТЕХНОЛОГИЙ
В.И. Усиков1, Л.Н. Липина1,2, А.В. Александров1, С.И. Корнеева1
1 Институт горного дела ДВО РАН, Хабаровск, Россия, e-mail: [email protected] 2 Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия
Аннотация: Одним из ведущих факторов воздействия на окружающую среду (ОС) является освоение месторождений минерального сырья. Особенно актуальной эта проблема является на объектах, выведенных из эксплуатации, где ситуация развивается практически бесконтрольно. В данной статье на примере хвостохранилища Центральной обогатительной фабрики (ЦОФ) Солнечного ГОКа (Комсомольский оловорудный район) описывается возможность построения комплексной модели на основе интерпретации спутниковых снимков, цифровой модели рельефа на базе матрицы высот STRTM03, драпированной спутниковым снимком Landsat8, и расчетных параметров распространения химического загрязнения местности. Оценены особенности распределения загрязнения. Для Нижнеамурского горнопромышленного района рассмотрены вопросы образования отходов горного производства и их влияния на природную среду. Показаны пути решения экологических проблем и безопасности этого района. Предложено введение на предприятиях горно-перерабатывающей промышленности новых технологий эффективного обезвреживания сточных и оборотных вод с использованием экологически безопасных реагентов. При решении проблемы отходов в горно-перерабатывающей промышленности естественно рассматривать отходы освоения месторождений в качестве новых ресурсов для поддержания потенциала недр, а также изменения их состояния в целях дальнейшего использования. В обоих районах выявлены ошибки планирования инфраструктуры районов с позиции геоэкологии и внесены предложения для предотвращения их впредь. Ключевые слова: окружающая среда, отходы горного производства, хвостохранилище, ГИС-технологии, космические снимки, моделирование, экологическая безопасность, тяжелые металлы.
Для цитирования: Усиков В. И., ЛипинаЛ. Н., Александров А. В., Корнеева С. И. Оценка влияния отходов горного производства на окружающую среду с применением ГИС технологий // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2019. - № 12. - С. 114-126. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-12-0-114-126.
Evaluation of environmental impact of mining waste using GIS technologies
V.I. Usikov1, L.N. Lipina1,2, A.V. Alexandrov1, S.I. Korneeva1
1 Mining Institute, Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences, Khabarovsk, Russia,
e-mail: [email protected] 2 Pacific National University, Khabarovsk, Russia
Abstract: Mineral mining is one of the critical environmental impacts. This problem is of particular concern at the objects put out of service as they are uncontrolled. This article, in terms of a tailings pond of the Central concentration mill of Solnechny Mining and Processing Plant in the Komso-
© В.И. Усиков, Л.Н. Липина, А.В. Александров, С.И. Корнеева. 2019.
molsk tin district, describes construction of an integrated model based on interpretation of satellite images, digital terrain model with STRTM03 elevation matrix draped with Landsat8 image and the calculated parameters of chemical contamination propagation in the local area. The features of the contamination propagation are estimated. For the Low Amur industrial district, the aspects of mining waste formation and environmental impact are discussed. The ways of dealing with ecological and safety problems in the region are shown. It is proposed to introduce new technologies of efficient waste and recycling water treatment with ecologically safe agents at the mining and processing plants. In mining and processing waste management, it is natural to assume mining waste as a new resource of subsoil potential maintenance and alteration for further utilization. In both districts discussed, the geoecological errors of infrastructure planning are revealed, and the suggestions on their prevention in the future are made.
Key words: environment, mining waste, tailings pond, GIS technologies, satellite images, modeling, ecological safety, heavy metals.
For citation: Usikov V. I., Lipina L. N., Alexandrov A. V., Korneeva S. I. Evaluation of environmental impact of mining waste using GIS technologies. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2019;(12):114-126. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-12-0-114-126.
Введение
Промышленная разработка месторождений минерального сырья связана с отчуждением из государственного фонда значительных площадей земельных угодий, нарушением их горными работами и загрязнением промышленными стоками вод прилегающих речных систем и водоемов. Отчуждение для промышленных нужд земель, и особенно земель лесного фонда, причиняет определенный ущерб народному хозяйству страны. Основными из комплекса задач по охране окружающей среды, стоящих перед горно-обогатительными комбинатами, являются задачи, связанные с восстановлением земель, нарушенных горными работами, и осветлением промышленных стоков, сбрасываемых в водоемы общего пользования. Следует подчеркнуть, что в условиях дальнейшего развития разработки минерального сырья важной задачей является постоянное усиление внимания к комплексному использованию, планомерному воспроизводству и эффективной охране природных ресурсов. Вследствие этого требуются специфические приемы и решения в области урегулирования вопросов, касающихся одного из ключевых этапов работы пред-
приятий, — ликвидации и переработки отходов горного производства. Поэтому требуется комплексный подход при обращении с отходами.
В 2015 г. (по данным Департамента Федеральной службы по ДФО), наибольшее количество отходов на территории Хабаровского края образовалось от горнодобывающих предприятий — 103 839,0 тыс. т или 97% от общего объема образовавшихся в крае. Основные предприятия по объемам образования отходов в 2015 г. на территории Хабаровского края представлены в табл. 1.
При обогащении руд возникают экологические проблемы, особенно следует выделить проблемы, связанные с накоплением хвостов обогащения, функционированием хвостохранилищ. Стремительное накопление объемов минеральных отходов в хвостохранилищах можно объяснить несколькими основными причинами: изменением характера минерально-сырьевой базы, т.е. вовлечением в переработку труднообогатимых и бедных руд; низким уровнем извлечения цветных и редких металлов при реальном отсутствии комплексности добычи попутных ценных металлов и компонентов; отсутствием диверсификации производ-
Основные предприятия по объемам образования отходов на территории Хабаровского края
The main enterprises in terms of waste generation in the Khabarovsk Territory
Владелец лицензии (предприятие) Полезное ископаемое, название месторождения Отходы, т/год Доля отходов в общем количестве отходов, %
ОАО «АС Амур» Золото, серебро — месторождения Тукчи, Залетное, Левобережное, Василек и др., россыпи золота (Кет-Капский р-он) и платины (р. Кондер) 27 936 260,8 26,44
ОАО «Ургалуголь» Уголь каменный 24 749 960,5 23,42
Полиметалл (ООО «Ресурсы Албазино») Золото — месторождение Ал-базинское 18 443 207,0 17,45
АО старателей «Дальневосточные ресурсы» Золото 14 380 643,2 13,61
АО «Многовершинное» Золото — месторождение Многовершинное 5 525 842,0 5,23
ООО «Белая Гора» Золото — месторождение Белая Гора 5 348 875,3 5,06
ООО «А/С Ниман» Золото, серебро — Нони, Дурминское 3 960 056,1 3,75
ООО «Охотская горногеологическая компания» Золото, серебро — Авлаякан-ское месторождение 2 028 499,1 1,92
ООО «Артель старателей Приморье» золото, серебро 834 015,2 0,79
ООО «Артель старателей Заря» золото, серебро 500 842,8 0,47
ства по рекуперации ценных компонентов и широкой реутилизации горнотехнических отходов в период завершения проектных работ на горных объектах [1].
Кроме того, широкое площадное распространение крупных хвостохранилищ в Дальневосточном регионе (более 28), суммарная площадь которых составляет более 1078 га, масса хвостов более 24 470 млн т, является реальной и долговременной угрозой химического загрязнения основных компонентов природной среды токсичными элементами различных классов опасности [2]. Более острая проблема воздействия на экологическое состояние природной среды становится на объектах повышенной опасности (хво-
стохранилищах), которые были выведены из эксплуатации и обезвожены по различным причинам. Ситуация в этих районах развивается практически бесконтрольно. Оценка масштабов экологического загрязнения территории, определение мер предотвращения экологического загрязнения лежалых хвостов ранее эксплуатирующих обогатительных комбинатов и некоторые пути их решения являются одними из основных задач.
Теоретическая и методологическая основа исследования
Методологической и теоретической основой исследования послужили науч-
ные публикации отечественных и зарубежных ученых, посвященные локальным проблемам негативного воздействия на ОС горных предприятий России, вопросам обеспечения экологической безопасности и снижения рисков; материалы научно-практических конференций [3—6] и др.
Основные методы
и объекты исследования
Объекты исследования. Для исследования выбраны два типичных для Хабаровского края объекта, ставшие эталонными при разработке методики оценки. Одним из них являются горно-обогатительные комбинаты Комсомольского оло-ворудного района, в настоящее время выведенные из эксплуатации, вторым — Многовершинный ГОК Нижнеамурского горнопромышленного района, в ведении которого находится хвостохранилище (в настоящее время есть риск сброса хвостов в руч. Бирсалали из-за его сверхлимитного наполнения).
Многовершинный ГОК является предприятием по добыче и переработке руд месторождения Многовершинное с извлечением из него драгоценных металлов. Месторождение Многовершинное, самое крупное из выявленных коренных месторождений в Хабаровском крае, находится в пределах Ульского золотоносного узла, охватывающего верхнее течение р. Ул, в районе р. Левый Ул. Хвостохранилище Многовершинного ГОКа представляет собой концентрированные массивы мелкодисперсных отходов зо-лотоизвлекательной фабрики (ЗИФ), которые содержат соли тяжелых металлов, а также токсичные вещества, используемые в качестве реагентов при переработке и обогащении руд (цианиды, кислоты, сульфаты и т.п).
В Комсомольском оловорудном районе рассматривается хвостохранилище бывшей Центральной обогатительной
фабрики (ЦОФ), объекты инфраструктуры и прилегающие к ней территории.
Климат районов исследования умеренно-континентальный с отчетливо выраженными чертами муссонного. Средняя температура воздуха в этих районах края за летний период составляет 17 °С. Основными морфоструктурами рельефа, формирующими воздушные потоки на территории Комсомольского района, являются речные долины р. Лев. Силинки, простирающиеся в субширотном направлении, и рек Холдоми, Прав. Силинки, имеющей северо-восточное простирание. По совокупности природных и климатических условий рассматриваемые территории приравнены к районам Крайнего Севера.
Методы исследования. В работе использован спутниковый мониторинг для оценки территорий горнопромышленного освоения, компьютерное дешифрирование, математическое моделирование и др. Спутниковый мониторинг позволяет достаточно точно оценить по площади территории, трансформированные горным производством и техногенезом [7—12]. Для решения данных задач использовались спутниковые снимки серии Landsat с камерами MSS, TM и ETM+ [13] в формате GeoTIFF, которые загружались через портал USGS с помощью сервиса Glovis.
Тематическая обработка космических снимков проводилась с помощью программы QGIS с GRASS GIS (свободно распространяется по лицензии GNU GPL). Виртуальный растр, созданный путем объединения нескольких каналов (спектральных полос) в один, представляет собой синтезированное цветное изображение. Строились синтезированные цветные изображения, близкие к представлению в естественном восприятии (естественные цвета) каналы (4—3—2). По этой же методике [14—15] синтезировались цветные изображения с приме-
нением невидимого ИК, SWIR 2 диапазона спектра, а также в некоторых других диапазонах [16]. Интерпретация и дешифрирование псевдоцветного изображения, скомбинированного в полосах 6—5—4 и 7—6—5, позволили наиболее четко выделить площади химического загрязнения земной поверхности в исследуемых районах.
Для построения 3D модели местности применялись цифровые модели рельефа — ЦMР (Digital elevation models — DEM), основанные на матрицах высот strm30 и srtm03 [17—20], для оценки территории горнопромышленного освоения в виде обзорной, мелкомасштабной (strm30) схемы, а также локальной, в рамках рудного района — отдельного месторождения (srtm03). В процессе исследования применялись общепринятые физико-химические, химические методы, картографический метод математические расчеты и др.
Результаты и их обсуждение
Указанные методические приемы позволили создать комбинированную модель,
сочетающую оценку площадного распространения загрязнения по снимкам Landsat и расчетных данных по параметрам хвостохранилища ЦОФ. Для этого была построена трехмерная модель рельефа местности, «драпированная» растровым изображением — синтезированным псевдоцветным изображением в диапазоне 6—5—4, позволяющем выявить ареалы загрязнения земной поверхности и определить их площади (рис. 1). Суммарная площадь этих участков составила 2,8 км2. Хвостохранилище ЦОФ (более 23,9 млн т отходов обогащения), перерабатывавшего в активный период месторождения Комсомольского рудного района Фестивальное, Перевальное, Придорожное, имеет значительное количество сульфидов и повышенную плотность материала хвостов (3 г/см2) по сравнению с хвостохранилищем Многовершинного ГОКа. Мощность сносимого ветрами за год слоя оценивалась в 1 мм.
На рисунке схематично показаны направления воздушных потоков, разгрузка токсичной пыли, которая происходит на поселок Солнечный (население более
1 - п. Солнечный;
2 - хвостохранилище ЦОФ;
3 - господствующее направление
ветров в летнее время; Я 4 'Г 4 - направление водораздела
Рис. 1. Цифровая 3D модель Комсомольского горнорудного района Fig. 1. Digital 3D model of the Komsomolsk mining region
11 тыс. чел.), причем пылевое загрязнение более интенсивно происходит периодически в летний период. На способность токсичных песков хвостохранилища проникать в воздушную среду и перемещаться в ней оказывает значительное влияние их физическое состояние, в первую очередь плотность и степень спрес-сованности.
Расчет массы поллютантов был проведен исходя из того, что содержание основных элементов в хвостах в % составляют: Sn - 0,17; Си - 0,5; As - 0,6; Ag - 0,001; РЬ - 0,05; Zn - 0,09; S -2,2; Bi - 0,03; WOз - 0,04.
Расчеты показали, что за год с хво-стохранилища ЦОФ Комсомольского горнорудного района сносится 2017 кг токсичных песков, большая часть которых оседает в выявленных по спутниковым снимкам ареалах. Результаты по отдельным элементам сведены в табл. 2.
Установлено, что в лежалых хвостах преимущественно в летний период происходит окисление сульфидов и перевод их в сульфатные группы. Скорость процессов окисления и состав образующихся при этом растворов определяется многими факторами, основные из них -аэрированные атмосферные осадки, а также возрастающая роль азота и азотных соединений. Многообразие форм вторичных сульфатов и их высокая рас-
Расчетная масса элементов, осевших на загрязненных площадях в результате ветровой эрозии хвостохранилищ Estimated mass of elements settled on contaminated areas as a result of wind erosion of tailings
Хвостохранилище ЦОФ
Элемент Содержание (г/м2)
Cu 0,0025
As 0,0031
S 0,0111
Sn 0,00088
Pb 0,00028
Zn 0,00048
творимость (табл. 3) является активной фазой миграции.
В 1988 г. общий объем сульфидной серы в хвостохранилище ЦОФ составил более 21 тыс. т при среднем содержании 2,2% [22]. Это свидетельствует о том, что хвостохранилище ЦОФ находится на этапе интенсивного разложения сульфидов и активного окисления породообразующих минералов. Расчет показал, что за теплый сезон в хвостохранилище, площадь которого 67,3 га (количество осадков и растворимость кислорода указана выше), может образоваться до 430 кг серной кислоты, которая кардинально меняет кислотно-основной режим вод. Причем процессы окисления сопровож-
Таблица 3
Растворимость сульфатов в г/л воды при температуре 200 °C [21] Solubility of sulfates in g /l of water at a temperature of 200 °C [21]
Сульфат Растворимость, г/л Сульфат Растворимость, г/л
Al2(SO4) 364 Mn SO4 629
BeSO4 391 SnSO4 188
CdSO4 764 Zn SO4 541
CrSO4 640 PbSO4 41
FeSO4 266 Sb2(SO4)3 -
Fe2(SO4)a 440 CuSO4 356
USO4 347 NaCI 359
даются увеличением температуры и с обильным выделением удушливых газов SOз и др.).
Хвостохранилище неоднократно размывалось, периодически происходили прорывы дамбы, в результате которых грязевые потоки образовали русловую техногенную аномалию (протяженностью более 1,5 км), которая негативно воздействует на ОС.
Отработка золоторудного Многовершинного месторождения в настоящее время проводится комбинированным способом, в результате изъято более 196 га продуктивных земель.
Основные источники загрязнения — хвостохранилище, площадь которого составляет 50 га (содержит отходов более 25 млн т), карьеры — общей площадью 86,8 га, протяженность рудовозных дорог около 30 км и др. Напряженной в этом районе остается проблема с утилизацией отходов, в первую очередь, хвостов обогащения.
Хвостохранилище Многовершинного ГОКа внесено в Государственный реестр объектов размещения отходов с классом опасности для окружающей среды V, т.е. согласно Критериям — «практически не опасная», но, к сожалению, сохраняется экологическая проблема загрязнения подземных вод ингредиентами, содержащими в жидкой фазе хвостохранили-ща, за счет фильтрации.
Подземные воды в долине р. Бир-салали циркулируют в трех водоносных горизонтах: верхнечетвертичных аллювиальных отложений; коренных пород зоны региональной трещиноватости; зон тектонических разломов, которые имеют между собой тесную гидравлическую связь. В связи с этим происходит ухудшение качества вод мелкозалегающих водоносных горизонтов, а сточные воды хвостохранилища (по фондовым данным Дальневосточного УГМС) увеличивают суммарную минерализацию р. Лев. Ул относительно фоновых показателей, при-
Рис. 2. Картосхема размещения отходов, выпусков и стоков Многовершинного ГОКа
Fig. 2. Map of the placement of waste, emissions and effluents Multi-vertex mining and processing enterprise
Классификация качества воды по значению УКИЗВ Classification of water quality by value UKIZV
Класс Разряд Характеристика состояния загрязненности воды УКИЗВ
I условно чистая 1
II слабо загрязненная (1; 2]
III а загрязненная загрязненная (2-4] (2 3]
б очень загрязненная (3 4]
IV а грязная грязная (4; 11] (4 6]
б грязная (6 8]
в очень грязная (8; 10]
г очень грязная (8; 11]
V экстремально грязная (11; <»]
чем фоновые показатели в последнее время завышаются.
Схема размещения отходов и выпусков горно-перерабатывающего предприятия показана на рис. 2.
В целом на период 2016 г. для р. Лев. Ул характерен высокий уровень загрязненности, который оказывает негативное воздействие на близлежащие территории и подземные воды в основном соединениями меди и цинка (балл по кратности превышения ПДК 3,0—4,0), марганца (кратность — 2,2—2,4), соединениями свинца (кратность — 1,8). Расположение предприятия в рыбоохран-ной зоне Охотского моря обуславливает жесткие требования к остаточной концентрации циансодержащих веществ в промышленных стоках ЗИФ. Для обезвреживания стоков на ЗИФ действует установка нейтрализации остаточного цианида гипохлоритом кальция, в результате которой простые и комплексные цианиды окисляются до цианатов. При этом катионы цветных металлов выпадают в осадок.
К недостаткам данного метода следует отнести высокий расход реагентов и возможность образования стойких орга-нохлоридов.
Необходимо отметить, что в принципе нет надежных механизмов самоочищения, поллютанты лишь перераспределяются из одного природного резервуара в другой, взаимодействуя с различными живыми организмами и повсюду оставляя нежелательные последствия этого взаимодействия. Согласно методике расчета РД52.24.643-2002 удельный комбинаторный индекс загрязнения воды (УКИВЗ), рассчитанный на 2016 г. для р. Лев. Ул [23], оценивается как «грязная», 4 класс качества, разряд «а». При таком методе расчета выделяют 5 классов качества воды, табл. 4.
Величина индекса изменения для р. Лев. Ул с 2011 по 2016 г. показана на рис. 3.
Загрязнение р. Лев. Ул происходит в основном за счет отходов горно-перера-батывающего комбината, причем удельный комбинированный индекс загрязнения воды за последнее время изменяется только в худшую сторону. Это обстоятельство объясняется тем, что в последние годы вовлекаются в переработку руды все более сложного состава.
При решении проблемы отходов в горно-перерабатывающей промышленности и их сокращения необходимо рас-
Рис. 3. Динамика индекса УКИВЗ для р. Лев. Ул Fig. 3. The dynamics of the UKIVZ index for the river Lev. Ul
^ _ 100 0 100 200 300 400 км
0-1 ®-2 1 мщ I
1 — горнодобывающие и перерабатывающие предприятия:
1 - Дальнегорский ГХК, 2 - Хрустальненский ГОК, 3 - Николаевский рудник,
4 - Ярославский ГХК, 5 - Лермонтовский ГОК, 6 - Приморский ГОК, 7 - карьер Кульдурский, 8 - Правоурмийский рудник, 9 - Амурсталь МК, 10 - Амурский ГМК, 11 - Ургальское угольное управление, 12 - Солнечный ГОК, 13 - Албазинский ГОК, 14 - рудник Белая Гора, 15 - Многовершинный ГОК, 16 - Покровский ГОК, 17 - рудник Пионер, 18 - Кировский рудник, 19 - Березитовый рудник, 20 - Корфовский карьер, 21 - Маломырский рудник, 22 - Хнганский ГОК, 23 - Хэмэн-ДВ.
2 — объекты, которые можно отнести к техногенным месторождениям (исключая россыпные), индексами показаны потенциально промышленные компоненты
Рис. 4. Основные техногенные месторождения Fig. 4. Main technogenic deposits
сматривать отходы в качестве новых ресурсов. На карте «Основные техногенные месторождения» (рис. 4) отмечены крупные хвостохранилища Дальневосточного региона. Отходы горно-перерабатываю-щего производства могут служить крупным потенциальным источником различных полезных компонентов, в том числе редких и редкоземельных элементов.
Выполненные исследования позволяют сделать выводы:
1. Предлагаемый нами подход оценки антропогенного воздействия на окружающую среду с использованием данных дистанционного зондирования Земли, а также моделирование природного процесса выносимых токсических веществ из хвостохранилища на близлежащие территории, позволяет определить: следующее. За год с хвостохранилищ Комсомольского района сносится: ЦОФ — 2017 кг и оседает на площадях, выявленных по материалам спутниковой съемки. Расчеты проводились с использованием программных продуктов (Libre Office Calc и Excsel). Моделирование природного процесса и математические расчеты позволяют наглядно оценить масштабы катастрофического воздействия на ОС и дают возможность для принятия экологически и этически правильных решений.
2. На примере инфраструктуры горнопромышленного Комсомольского района с точки зрения экологической безопасности показано, что при проектировании аналогичных объектов в горной местности необходимо учитывать особенности рельефа земной поверхности, формирующие воздушные потоки. Наиболее наглядную информацию о них дают предварительно построенные с применением информационных технологий
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
пространственные модели в горнорудных районах с учетом расположения промышленных объектов (потенциальных источников загрязнения) и жилой застройки.
3. Техногенная нагрузка в исследуемых районах остается достаточно напряженной. Высокая экологическая токсичность хвостов обогащения способствует не только загрязнению объектов окружающей среды, но и ухудшению состояния здоровья населения в населенных пунктах. Для решения экологических проблем и безопасности региона Нижнеамурского района в первую очередь необходимо ввести инновационно новые технологии эффективного обезвреживания сточных и оборотных вод ЗИФ с использованием экологически безопасных реагентов, например, использование окислителей, генерируемых активных форм кислорода в присутствии металлов с переменной валентностью [24].
4. При решении проблемы отходов в горно-перерабатывающей промышленности необходимо рассматривать отходы в качестве новых ресурсов. В связи с этим необходимо дальнейшее их изучение, сбор сведений для создания Базы Данных с применением информационных технологий, с учетом технико-экономических оценок для принятия оптимальных решений для их освоения на основе современного законодательства. В результате этого будут решены главные вопросы экологической безопасности горнопромышленных районов и их дальнейшее социально-экономического развитие в области сокращения уровней воздействия на окружающую среду основными источниками загрязнения, уменьшения экологической нагрузки.
1. Рассказов И.Ю., Грехнёв Н.И., Александрова Т.Н. Техногенные месторождения в отвалах горно-обогатительных комбинатов дальневосточного региона // Тихоокеанская геология. — 2014. — Т. 33. — № 1. — С. 102 —114.
2. ГОСТ Р 53691-2009. Ресурсосбережение. Обращение с отходами. Паспорт отхода I-IV класса опасности.
3. Саксин Б. Г., Крупская Л. Т., Ивлев А. М. Региональная экология горного производства. — Хабаровск: ИГД ДВО РАН, 2004. — С. 221—224.
4. Зверева В.П. Экологические последствия гипергенных и техногенных процессов на оловорудных месторождениях Дальнего Востока. — Владивосток: ДВГИ ДВО рАн, ДВГУ, 2008. — 195 с.
5. Ross Z., Jerrett M., Ito K., Tempalski B., Thurston G. D. A land use regression for predicting fine particulate matter concentrations in the New York City region // Atmospheric Environment. 2007;41(11):2255—2269. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.11.012.
6. Александрова Т. Н., Ромашев А. О., Николаева Н.В. Эколого-ориентированный подход при переработке техногенных отходов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — ОВ S5-2. — С. 178—186.
7. Monique da Silva Dias A., Fonseca A., Paglia A. P. Biodiversity monitoring in the environmental impact assessment of mining projects: A (persistent) waste of time and money? // Perspectives in Ecology and Conservation. July—September 2017;15(3):206—208. D0I:10.1016/j. pecon.2017.06.001
8. Gareth Ress W. Remote sensing of show and ice, BocaRaton, FL: Taylor&Francis Group, 2006.
9. Henckens M. L. C. M., Ryngaert C. M. J., Driessen P. P. J., Worrell E. Normative principles and the sustainable use of geologically scarce mineral resources // Resources Policy. August 2018. DOI: 10.1016/j.resourpol.2018.08.007.
10. Паршин А.Б., Спиридонов А.М. Методические и технические решения геолого-геохимических ГИС для обеспечения комплексных научных исследований золоторудных объектов // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. — 2014. — № 3. — С. 72—76.
11. Padro J. C., Carabassa V., Balaque J., Brotons, L., Alcaniz J., Flcaniz, Pons X. Monitoring opencast mine restorations using Unmanned Aerial System (UAS) imagery // Science of the Total Environment. 2019;657:1602—1614. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.156.
12. Monique da Silva Dias A., Fonseca A., Paglia A.P. Technical quality of fauna monitoring programs in the environmental impact assessments of large mining projects in southeastern Brazil // Science of The Total Environment. 2019;650(1):216—223.
13. Получение бесплатных космических снимков LandsatTM, Landsat TM,ETM+ через Glovis. http://gis-lab.info/qa/landsat-glovis.html.
14. Taganov A., Kolesenkov A., Babaev S. Ecological monitoring of dangerous objects on the basis of vegetation indexing and evolutionary approach / 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2016. Conference Paper. June 2016:468—472. DOI: 10.1109/ MECO.2016.7525694.
15. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. — М.: Техносфера, 2013. — 592 с.
16. GIS-Lab [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://gis-lab.
17. Index of /srtm/version2 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://dds.cr.usgs.gov/ srtm/version2_1/ (srtm03v1,2.1, srtm30).
18 SelectionSynonyms, SelectionAntonyms [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp (srtm03v4).
19. Barlow J., Franklin S., Martin Y. High spatial resolution satellite imagery, DEM derivatives, and image segmentation for the detection of mass wasting processes // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2006;72(6):687—692.
20. Xinnan Li, Xijie Feng, Xiaoni Li, Chuanyou Li, Quanxing Luo Geological and geomorpho-logical evidence for active faulting of the southern Liupanshan fault zone, NE Tibetan Plateau // Geomorphology. Vol. 345, 15 November 2019. DOI: 10.1016/j.geomorph.2019.106849.
21. Грехнев Н.И., Усиков В.И., Липина Л.Н. Основные факторы, регулирующие экологические риски в Дальневосточном регионе // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2013. — ОВ 4. — С. 308—317.
22. Усиков В. И., Липина Л. Н. Использование информационных технологий в эколого-гео-химической оценке отходов горно-обогатительных комбинатов юга Дальнего Востока // Экология промышленного производства. — 2016. — № 4. — С. 2—8.
23. Государственный доклад об охране окружающей среды Хабаровского края в 2016 году [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://mpr.khabkrai.ru/Deyatelnost/Ekologiya/84.
24. Будаев С.Л. Повышение экологической безопасности золотоизвлекательных фабрик путем эффективного обезвреживания производственных вод: автореферат дис. ... канд. техн. наук: 25.00.36: защищена 24.03.2016. — Улан-Удэ, 2016. — 18 с. EES
REFERENCES
1. Rasskazov I. Yu., Grekhnev N. I., Aleksandrova T. N. Technogenic deposits in the dumps of mining and processing plants of the Far Eastern region. Tikhookeanskaya geologiya. 2014. Vol. 33, no 1, pp. 102 —114. [In Russ].
2. Resursosberezhenie. Obrashchenie s otkhodami. Pasport otkhoda I—IV klassa opasnos-ti. GOST R 53691-2009. [Resource Saving. Waste management. Passport of I—IV hazard class waste. State Standart R 53691-2009].
3. Saksin B. G., Krupskaya L. T., Ivlev A. M. Regional'naya ekologiya gornogo proizvodstva [Regional ecology of mining production], Khabarovsk, IGD DVO RAN, 2004, pp. 221—224.
4. Zvereva V. P. Ekologicheskie posledstviya gipergennykh i tekhnogennykh protsessov na olo-vorudnykh mestorozhdeniyakh Dal'nego Vostoka [Ecological consequences of hypergenic and technogenic processes in tin ore deposits of the Far East], Vladivostok, DVGI DVO RAN, DVGU, 2008, 195 p.
5. Ross Z., Jerrett M., Ito K., Tempalski B., Thurston G. D. A land use regression for predicting fine particulate matter concentrations in the New York City region. Atmospheric Environment. 2007;41(11):2255—2269. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.11.012.
6. Aleksandrova T. N., Romashev A. O., Nikolaeva N. V. Ecological-oriented approach in the processing of man-made waste. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2017, Special edition S5-2, pp. 178—186. [In Russ].
7. Monique da Silva Dias A., Fonseca A., Paglia A. P. Biodiversity monitoring in the environmental impact assessment of mining projects: A (persistent) waste of time and money?. Perspectives in Ecology and Conservation. July—September 2017;15(3):206—208. DOI:10.1016/j. pecon.2017.06.001
8. Gareth Ress W. Remote sensing of show and ice, BocaRaton, FL: Taylor&Francis Group, 2006.
9. Henckens M. L. C. M., Ryngaert C. M. J., Driessen P. P. J., Worrell E. Normative principles and the sustainable use of geologically scarce mineral resources. Resources Policy. August 2018. DOI: 10.1016/j.resourpol.2018.08.007.
10. Parshin A. B., Spiridonov A. M. Methodical and technical solutions of geological and geochemical GIS to ensure comprehensive scientific research of gold ore objects. Geologiya i mineral'no-syr'evye resursy Sibiri. 2014, no 3, pp. 72—76. [In Russ].
11. Padro J. C., Carabassa V., Balaque J., Brotons, L., Alcaniz J., Flcaniz, Pons X. Monitoring opencast mine restorations using Unmanned Aerial System (UAS) imagery. Science of the Total Environment. 2019;657:1602—1614. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.156.
12. Monique da Silva Dias A., Fonseca A., Paglia A. P. Technical quality of fauna monitoring programs in the environmental impact assessments of large mining projects in southeastern Brazil. Science of The Total Environment. 2019;650(1):216—223.
13. Poluchenie besplatnykh kosmicheskikh snimkov LandsatTM, Landsat TM,ETM+ cherez Glovis [Getting free satellite images of LandsatTM, Landsat TM, ETM + via Glovis], available at: http://gis-lab.info/qa/landsat-glovis.html.
14. Taganov A., Kolesenkov A., Babaev S. Ecological monitoring of dangerous objects on the basis of vegetation indexing and evolutionary approach. 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2016. Conference Paper. June 2016:468—472. DOI: 10.1109/ MECO.2016.7525694.
15. Shovengerdt R. A. Distantsionnoe zondirovanie. Modeli i metody obrabotki izobrazheniy [Remote sensing. Models and methods of image processing], Moscow,Tekhnosfera, 2013, 592 p.
16. GIS-Lab. available at: http://gis-lab.
17. Index of /srtm/version2. available at: https://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/ (srt-m03v1,2.1, srtm30).
18 SelectionSynonyms, SelectionAntonyms. available at: http://srtm.csi.cgiar.org/SELEC-TION/inputCoord.asp (srtm03v4).
19. Barlow J., Franklin S., Martin Y. High spatial resolution satellite imagery, DEM derivatives, and image segmentation for the detection of mass wasting processes. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2006;72(6):687-692.
20. Xinnan Li, Xijie Feng, Xiaoni Li, Chuanyou Li, Quanxing Luo Geological and geomorpho-logical evidence for active faulting of the southern Liupanshan fault zone, NE Tibetan Plateau. Geomorphology. Vol. 345, 15 November 2019. DOI: 10.1016/j.geomorph.2019.106849.
21. Grekhnev N. I., Usikov V. I., Lipina L. N. The use of information technology in the environmental and geochemical assessment of waste mining and processing plants of the south of the Far East. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2013. Special edition 4, pp. 308—317. [In Russ].
22. Usikov V. I., Lipina L. N. Use of information technologies in ecological and geochemical assessment of waste of mining and processing plants of the South of the Far East. Ekologiya promyshlennogo proizvodstva. 2016, no 4, pp. 2—8. [In Russ].
23. Gosudarstvennyy doklad ob okhrane okruzhayushchey sredy Khabarovskogo kraya v 2016 godu [State report on the environmental protection of the Khabarovsk Territory in 2016], available at: https://mpr.khabkrai.ru/Deyatelnost/Ekologiya/84. [In Russ].
24. Budaev S. L. Povyshenie ekologicheskoy bezopasnosti zolotoizvlekatel'nykh fabrik putem effektivnogo obezvrezhivaniya proizvodstvennykh vod [Improving the environmental safety of gold-mining factories through effective disposal of industrial water], Candidate's thesis, Ulan-Ude, 2016, 18 p.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Усиков Виталий Игнатьевич1 — канд. экон. наук, старший научный сотрудник, e-mail: [email protected], Липина Любовь Николаевна1 — канд. техн. наук, старший научный сотрудник, e-mail: [email protected], Тихоокеанский государственный университет, Александров Александр Васильевич1 — д-р техн. наук, ведущий научный сотрудник, е-mail: [email protected], Корнеева Светлана Ивановна1 — канд. техн. наук, старший научный сотрудник, e-mail: [email protected], 1 Институт горного дела Дальневосточного отделения РАН. Для контактов: Липина Л.Н., e-mail: [email protected].
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
V.I. Usikov1, Cand. Sci. (Econ.), Senior Researcher, e-mail: [email protected], L.N. Lipina1, Cand. Sci. (Eng.), Senior Researcher, e-mail: [email protected],
Pacific National University, 680035, Khabarovsk, Russia, A.V. Alexandrov1, Dr. Sci. (Eng.), Leading Researcher, е-mail: [email protected],
S.I. Korneeva1, Cand. Sci. (Eng.), Senior Researcher, e-mail: [email protected],
1 Mining Institute, Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences, 680000, Khabarovsk, Russia.
Corresponding author: L.N. Lipina, e-mail: [email protected].
