CC BY
50
научный поиск
УДК 003 ББК 71.0
П.И. Кутенков
ПРИРОДА ЗНАКА. ЕДИНСТВО В РАЗВИТИИ ВЗГЛЯДОВ
Рассматривается содержание взглядов на природу происхождения знака в культуре, развиваемых в европейской и русской научных школах с древности и до современности. Одной из задач явилось выявление различий и единства взглядов на природу знака в ходе развития научной, философской мысли у древних и современных учёных. Исследование опирается на историко-культурологический подход, органично включающий в себя методы описания, семиотико-семантического и историко-культурного анализа. Работа выполнена на стыке языкознания, семиотики и культурологии. При этом закладываются основы развития подходов нового научного направления - знаковедения. Исследование показало, что учёные древности и современности связывают происхождение знака (знака-слова, образа) с начальным становлением человечества, со временем обретения им коллективного сознания во взаимосвязи с происходящим в космосе и вселенной. Происхождение знака древними связывалось с Богом, космосом, вселенной, с общенародным сознанием и духом культуры. Смыслы слова раскрываются на основе вселенского, космического и общенародного знания. При общей схожести знания о происхождении знака, древними и современными учёными, обнаруживается различие в осознании начальных знаков-образов, поступающих из космоса, вселенной, и мира культуры, воспринимаемых в нашей проявленной действительности.
Ключевые слова:
вселенная, душа-азма, душа-ясма, знак, знаковедение, космос, означаемое, означающее, происхождение знака, семиотика, сознание.
Кутенков П.И. Природа знака. Единство в развитии взглядов // Общество. Среда. Развитие. - 2017, № 1. - С. 74-79. © Кутенков Павел Иванович - кандидат культурологии, доцент, Смольный институт Российской Академии образования, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected]
Возрождающееся состояние России, её культуры и державнообразующего народа вопрошают перед общественными, гуманитарными науками об осмыслении внешнего, знакового воздействия и его значимости в определении и развитии дальнейших путей. Существенное влияние на подсознание и сознание, ведущее человека по путям возрождения, оказывает внешняя знаковая среда, создаваемая на основе семиотики.
В базовых понятиях науки о знаке основополагающее место занимают взгляды о его происхождении, природе. Вместе с тем, современная позитивистская семиотика этому вопросу не уделяла должного внимания. Причины очевидны. Для понимания природы знака необходимо углубляться в содержание смыслов слова и речи естественных языков, рассматривать понятия души и Бога. Эту сверхзадачу семиотика Запада решила частным мнением, объявив естествен-
ные языки противоречивым средством для построения современной науки о знаках, а Бога и душу человека - отсутствующими как таковыми. При том было совершенно отринуто, что всеобщая наука изучает многие явления, созданные культурами, и саму культуру, где Бог и душа, человек и язык естественны и слиты в нераздельность.
Редкие работы о природе знака заставляют нас обратиться к древним и новым взглядам на его происхождение, появление в самом человеке и культуре. Попытаемся кратко осветить эти взгляды, оказывающие основополагающее влияние на состояние и развитие науки о знаках, выявить характер взглядов и то общее, что их отличает и что их объединяет.
В рассуждениях Платона «образ» связывается с самостоятельными «бытием», «пространством» и «возникновением». Образ, по мнению мыслителя, возникает посредством
сна, испытывает взаимодеиствие с сущим, является признаком чего-то и имеет многообразный лик [7]. Платоновские рассуждения об образе связаны с объяснением происхождения мира из четырёх стихий. Мыслитель показывает, что знак-образ-символ порождается вселенской действительностью и получается человеком при посредстве сна и сущего. Платон рассуждает о знаках, о знаниях, получаемых из невидимого пространства, из Вселенной. Речь идёт о сотворении живого на земле и появлении в это время первых знаков. При этом Платон ничего не говорит об участии в этом действе органов чувств человека - зрении, слуха, осязания, обоняния, вкуса, а также души и сознания. Происхождение знака в живом мире на Земле мыслитель видит в единстве со вселенскими событиями.
Аристотель рассматривает порядок порождения и передачи знака в самом человеке и культуре; природа восприятия знака человеком показывается через его возможности: «Итак, то, что в звукосочетаниях, -это знаки представлений в душе, а письмена - знаки того, что в звукосочетаниях. Подобно тому как письмена не одни и те же у всех [людей], так и звукосочетания не одни и те же. Однако представления в душе, непосредственные знаки которых суть то, что в звукосочетаниях, у всех [людей] одни и те же, точно так же одни и те же и предметы, подобия которых суть представления» [1, с. 92]. В сжатых до предела мыслях заключено несколько важных положений о знаке.
Аристотель ведёт речь о знаках культуры сообщества людей.
1. Происхождение, появление знака в человеке. Мыслителем оно выказывается посредством связи между каким-либо предметом и знанием о нём душой1 человека: «представление в душе». Это духовно-душевный способ появления знака в человеке, осуществляемый при посредстве его органов чувств.
2. Что такое знак? По Аристотелю, знак -это «суть представления» подобия предмета в душе человека. Другими словами, это слепок, образ предмета, запечатлённый в душе человека. Словом «суть» показывается не только внешнее предмета, но и знание душой его внутреннего содержания, явления, образ-знак которого хранится у неё.
Аристотель различает «знак» и «непосредственный знак», не раскрывая признаков их соотношения.
3. Строение знака. Из рассуждения Аристотеля видно, что знак имеет строение. Он включает «суть» - это содержание, обозначим её понятием означаемое; а пред-
ставление в душе подобия образа, слепка с предмета есть другая, внешняя часть знака, выразим её понятием означающее. В целом, в знаке вычленяются внешнее и внутреннее, очевидно они неразрывно связаны между собой.
4. Представление знака в культуру. От человека, посредством звукосочетания (звуковым языком) и письменами (письменным языком), знак вносится в мир культуры.
5. Идентичность способов передачи знака в мир культуры.
5а. Звукосочетанием. Мыслитель показывает, что тот образ, то представление сути предмета, что находится в душе человека, в мир людей передаётся звукосочетанием, т.е. речью, словом. В изложении показывается, что передача человеком непосредственного знака, внесение его в мир культуры словом не изменяет, не искажает содержания сути излагаемого: знания о внешнем и внутреннем предмета. Слово -это первое означающее знака.
5б. Письменами. Письменное слово, что очевидно из рассуждения Аристотеля, точно также как и звуковая речь, без искажения содержащего в душе человека, передаёт знак в мир культуры.
Стало быть, письменное слово - это второе означающее одного и того же знака, содержащего в душе человека. Природа второго означающего отлична от первого означающего. И первое, и второе означающие, будучи знаками знака предмета, имеют своё означаемое и означающее.
Изложенное показывает, что знак-звук (слово) и знак-письмо обладают равнозначными, неискажающими способами передачи человеком знаний образов в мир людей.
В суждении Аристотеля ясно очерчены три способа возникновения и передачи знака в человеке и мире культуры: духовно-душевный, речевой и письменный. Способы представления, возможно, указывают на соотношение знаков различной природы: вначале это образ-предмет в душе (непосредственный знак), за ним звук-слово и на третьем уровне - письмо-слово.
В целом, Аристотелевское рассуждение о знаке заложило ряд основ его понимания: строение, содержание и его происхождение в человеке и культуре. Важнейшее среди них - единство в строении знака, между его внешним (означающим) и внутренним (означаемым). Вместе с тем, обнаруживается существование нескольких разно-природных означающих одного знака, идентично выражающих образ-знак, суть вещи. Иначе: предмет один и знак один, то, что в душе человека, имеющий одно
r^-o
о
означаемое и несколько означающих. Это явление как подход понимания, как ключ, подсказывает пути дальнейшего изучения знаков различной природы, в частности начертательных. Но это отдельная тема.
Аристотель, рассуждая о знаке, не рассмотрел способы его образования в душе человека.
Выдающийся языковед А.А. Потебня непосредственно не рассматривал вопрос о происхождении знака. Вместе с тем, всё его учение о языке указывает на связь содержания исторического слова с его перво-значением, истоками порождения: «Откуда бы ни происходила родственная связь однозвучных слов, слова эти относятся друг к другу, как предыдущие и последующие. Без первых не были бы возможны последние» [8, с. 16]. Эта мысль, постоянно повторяемая исследователем с её разными оттенками, возводит истоки смыслов слова к первоначалам. Содержание слова как знака, в учении Потебни раскрывается через три составляющих: 1) внешняя оболочка, 2) внутреннее содержание и 3) значения. Звучащее слово - оболочка (форма знака); представление - понимается как представитель другого мыслимого, оно связано с первоначальным значением словообразования, исконным первосодержанием; значения - новые смыслы слова. Для понимания слова языка Потебня считал необходимым рассматривать «настоящее живое слово» естественного, народного языка [8, с. 42]. Слово, по его мнению, наделено духом: «дух правит звуком в слове», иначе говоря, означающее знака непосредственно связано с духом человека [8, с. 56]. При этом значение и смысл слова у Потебни соединены с сознанием и духом народа, что первично при понимании его значения. Само понимание речи, исследователь связывал с душой человека. В учении Потеб-ни народное и научное понимании слова и речи носит нерасчленённый характер.
Звуковое, чувственное и мыслительное в языке учёным связываются с самосознанием человека. «Язык, будучи орудие сознания, сам по себе есть создание бессознательное» [8, с. 62]. Чувственное восприятие слова рассматривается как «внутренний знак». Смысл, значение слова, по мысли учёного, носит общенародный характер и является условием понимания речи.
По мнению Потебни, в народном языке достаточно отвлеченных названий, что за ними нет необходимости «ходить в древности или чужие языки» [8, с. 34]. Тем самым учёный отрицает необходимость каких-либо языковых заимствований.
Обращаясь к поздним и современным взглядам, отметим, что в науке новейшего времени принято выделять знаки и символы (знамения). Знак обычно принимается как знак-слово, состоящее из означаемого и означающего (рис. 1). Однако продолжает существовать коренное различие в современном понимании знака русской и западной науками. Исконное содержание знака, выявленное Платоном, Аристотелем, Потебней, утверждает единство понимания его строения, - внешнего и внутреннего; западная наука с самого начала разработки основ семиотики (XIX в.) разорвала эту связь, заявив об её условности (Ч. Пирс, Ч. Моррис; Ф. де Соссюр и др.); русская научная школа стоит на понимании единства между означаемым и означающим знака [6, с. 46]. Здесь надо заметить, что в исторической действительности государственного управления в СССР это не соблюдалось. Жёстко, чаще по умолчанию, следовали западным, позитивистским установкам в понимании знака, утверждающим отсутствие единства между означаемым и означающим.
знака-слова
Рис. 1. Нераздельное строение знака-слова в едином поле пространства культуры, на примере слова «Бог».
Что значит признать условную связь между означаемым и означающим знака? Такое признание непосредственно влечёт за собой принятие установки на произвольность в выборе слов для обозначения различного рода явлений культуры и науки. Это не только не соответствует действительности, оно разрушает целостность природы человека и его культуры, связь культуры и космоса. На проявленном поле знания такое, казалось бы, ничего незначащее решение, в действительности широко распахивает дорогу уничтожения родного языка, а стало быть, разрушению культуры. Становится очевидным, что ис-
следование знака с позитивистких взглядов завело его в тупик. Выход видится в развитии учения о знаке в рамках новой науки знаковедения.
Академик В.П. Казначеев, врач, мыслитель, используя результаты работ В.В. На-лимова, предполагает такой путь изначального порождения и происхождения знака-слова в людских сообществах: появление «полевых» (на уровне полей) духовно-разумных (интеллектуальных) «пятен»; возникновение спонтанного сознания у отдельных людей, общностей; просеивание и отбор сознанием слов, образов, отражающих окружающий мир, его устроение; превращение слов в знаки, образы, содержащих смысл или некую сущность (рис. 2). «Слова, - пишет Казначеев, - являются как бы кирпичиками или деталями громадной текущей, постоянно движущейся архитектуры солитоно-графических процессов» в культуре и космосе [4, с. 36, 37-43]. Происходящий порядок вселенского движения сотворения, учёный находит близким обрядовым или религиозным действиями, где порядок поведения, молитвы, скульптура, иконы, мандалы отражают лишь знаковость, опосредованность повторов, возвращений или спиралевидную «грамматику» из времён прошлого, настоящего или будущего. По мнению учёного, человек обладает личной ноосферой. По Каз-начееву, язык, на котором говорят люди, есть сугубо земная, конкретная образность приспособления живого вещества, человеческого существа на поверхности
Земли, где первичными, космогоническими основами духовно-разумного являются голографические, более синтетические явления, без выделения «субъекта пятна». Вместе с тем, само появление разумного человека и народов им связывается с духовно-разумным пятном. Общественное сознание народа учёным признаётся древним духовно-разумным образованием.
Представляемый мыслителем ход сотворения сознания людского общества, соответствует содержанию понятия соборного духа народа. Для Казначеева появление человека и знака, слова и образа, движение в космосе суть явления взаимозависимые. Идеи Казначеева о превращении слов в знаки и образы, отражающие некую сущность, близки по отдельным положениям содержанию рассмотренным идеям Платона, Аристотеля и Потебни. В целом же, идеи Казначеева самостоятельны, они объединяют в единое целое западные, восточные и русские народные знания. Они рождены на основе мировоззрения русской научной школы, они не отрицают духовные знания славянорусского народа, признавая их составной частью уровня знания духовно-материальных пластов бытия человечества.
Таким образом, казначеевское объяснение природы знака скрепляет воедино древние пласты научных знаний, народное познание и современные достижения науки. В.П. Казначеев утверждает идею единства слова, образа и сознания людей, их взаимосвязь с космическими знаниями.
Рис. 2. Порождение слова-знака в космосе и человеческом сообществе (по В.П. Казначееву). Стрелками показывается постоянное взаимодействие явлений во вселенной.
г^-о
о
Знак-слово не выбирается по произвольному установлению людей, оно нисходит из космических движений и вычленяется общественным сознанием (рис. 2).
Углублённую картину происхождения знака в человеке раскрывает учение русского мыслителя, философа и врача П.Г. Зорина. Здесь человек, вселенная считаются сотворёнными; есть Бог - совершенство совершенств, находящийся во всём. Со-творённый человек, по знанию мыслителя, состоит из тела с плотью и из духовного -истинной души (вечной), истинного «Я», по старославянски «Азъ» - первая буква азбуки (истинную душу мы называем азмой), а также витальной души (души чувств) - эго, и ментальной сущности - ума2. Эго - это внешнее «Я» человека, что мы называем ясмой. Средством эго-ясмы, воздействующим на человека и в человеке, выступает ум.
Если Платон и Казначеев показывают начальную картину порождения слова и образа в ходе происхождения Земли и становление человека и человеческого сообщества, то Зорин раскрывает происхождение образа и слова в сотворённой действительности, в человеке существующей культуры. Обнаружение человеком образа-знака осуществляется при получении знания из невидимых миров, пространств, космоса, где оно, как утверждает мыслитель, изначально содержится во всей полноте. (В этом отношении Зорин, по сути, углубляет учение В.И. Вернадского о ноосфере). Знание приходит к человеку в сно-
видении или иным образом. Оно осознаётся возможностями истинной душой-азмой человека в виде плотного «нечто». Постепенно «нечто» наполняет сознание человека, оно распознаётся умом и преобразуется в осознанные образы-знания. Ум человека мысленно находит начало образа-знания, в виде некого конца нити, и «раскручивая, разматывая» эти образы-знания, разум (сознание и ум) превращает их в знаки-слова (речь) и знаки-письма (рис. 3).
Мыслитель поясняет, что «нечто, плотное образование, приходящее человеку, несущее знание, распознаётся. Распознаётся оно сознанием, умом, и выводится в мир культуры словом-речи и словом-пись-ма и другими средствами. Распознавание знания зависит от развитости ума и со-знания3». Знание может поступать в виде звуков, например, музыки, тогда оно переводится в мир культуры известными способами нотной, крюковой записи или наигрыванием на различных инструментах.
Содержание знаний образов и знаков-слов, знаков-письма, их выражающих, идентично и созвучно друг другу. Созвучие создаётся взаимодействием азмы и ума. Разум и мысль выступают средствами человека, обеспечивающими это взаимодействие. Мир человека и его культуры, мир человека и вселенной находятся в постоянном взаимодействии и взаимосвязи [3].
Зоринское учение раскрывает непосредственный порядок следования преобразования знания в знаки: знание-не-
Рис. 3. Порождение знака в человеке и культуре (по П.Г. Зорину).
что - знание-образ - знак-речевое слово и знак - письменное слово (рис. 3).
В учении Зорина содержание знания-образа есть означаемое, а слово-речи и слово-письма - означающие, т.е. два означающих одного образа. П.Г. Зорин объясняет, что иногда возникают сложности в переводе знания-образа на языки (речевой, письменный, образный). Стало быть, образ-знание может выступать не только знаком, но и знаком представителем иного знака.
П.Г. Зорин различает знаки, воспринимаемые из проявленного (нашей действительности, внешнего) и не проявленного миров. Воспринимаемая человеком, окружающая действительность, связанная со всем кругом чувств человека, - любовью и ненавистью, завистью и ревностью, смелостью и трусостью и другими чувствами, - у каждого человека выражена в различной степени и зависит от его личного опыта и развитости сознания. Вследствие этого, увиденное человеком - «это только символы, позади которых может быть какая угодно реальность, всё зависит от того, кто эти символы воспринимает. К ним относятся и слова, смысл которых зависит не только от образов, которые они вызывают у человека, исходя из его личного опыта, но и от чувственного их сопровождения. И конечно же, смысл предложений в значительной степени связан с различными последовательностями расположения в них слов. Тогда действительность окружающего мира представляется несколькими уровнями, каждый из которых является одной из граней его реальности» [2].
Очевидно, что уровень постижения знака и знамения П.Г. Зориным идентичен, по ряду позиций, аристотелевскому
пониманию. Вместе с тем, русский мыслитель раскрывает те грани познания знака и знамения, которых не касалась философия (любомудрие) древних. По строению знак троичен: знание нечто - знание-образ - знаки слова и письма.
В целом можно заключить, что происхождение знака-слова восходит в глубокую древность человечества, обретения им коллективного сознания во взаимосвязи с происходящим в космосе и вселенной. Происхождение знака древними и современными мыслителями связывается с Богом, космосом, вселенной, с общенародным сознанием и духом культуры. Смыслы слова раскрываются на основе вселенского, космического и общенародного знания. При общей схожести знания происхождения знака Платоном и Аристотелем, Потебнёй, Казначе-евым и Зориным, обнаруживается различие в восприятии и осознании начальных знаков-образов, поступающих из космоса, вселенной, и мира культуры, воспринимаемых в нашей проявленной действительности. В первом случае знак воспринимается азмой во взаимодействии с ясмой и умом, во втором случае знаки воспринимаются ясмой, во взаимодействии с умом и азмой.
Рассмотренные древние и современные познания знака прокладывают подступы к рассмотрению более сложных знаков народной культуры - начертательных (узорам), содержание которых ни современными, ни древними мыслителями не раскрыто, не прочитано, не изучено. Очевидно, что их исследование целесообразно осуществлять в рамках знаковедения, исключающее односторонние подходы позитивистской семиотики.
список литературы:
[1] Аристотель. Об истолковании // Аристотель. Сочинения в 4-х т. Т. 2. - М.: Мысль, 1978. - С. 92-116.
[2] Зорин П.Г. Об иерархии действительности (рукопись). - СПб., 2016. - 5 с. (Личный архив)
[3] Зорин П.Г. Практика на духовном пути. Т. 31, 32. - СПб.: «С.-Петербургский центр эволюционных исследований сознания человека». - «Внутренний путь», 2014. Т. 1. - 584 с.; 2016. Т. 2. - 576 с.
[4] Казначеев В.П. Проблемы человековедения / Научн. ред. и послесловие А.И. Субетто. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1997. - 352 с.
[5] Кутенков П.И. Закон русского духа в обрядах и срядах восточных славян. - СПб.: Смольный институт, 2014. - 306 с.
[6] Моррис Ч. У. Основания теории знаков // Семиотика. Семиотика языка и литературы / Под общ. ред. Ю.С. Степанова. - М.: Радуга, 1983. - С. 37-89.
[7] Платон. Собрание сочинений. Тимей. Т. 3. - М.: Мысль, 1993. - С. 594-606.
[8] Потебня А.А. Из записок по русской грамматике. Т. 1-2. - М.: Госучпедгиз, 1958. - 536 с.
1 При всём различий знания о душе Платоном и Аристотелем, последний также признавал отделение души от тела после смерти человека.
2 Русская народная культура выделяет не менее трёх душ у человека [5]. П.Г. Зорин подчёркивает, что в духовном строении человека выделяется две души, истинная (вечная) и чувственная, и третья сущность - ум; сознание и ум образуют разум. Отличие душ от сущностей состоит в том, что души обладают § восприятием, ощущением, а ум; таким свойством не обладает. Ввиду этого, его не всегда называют ду- ^ шой, а просто сущностью. 3
3 Подробная публикация об этом готовится к печати. О
ШЕМШИШНМ
глобальный экологический кризис: мифы и реальность_
УДК 556.55; 504.4
ББК D 225.23+c18+D225.51
С.А. Кондратьев, М.В. Шмакова
Опыт создания математических моделей, описывающих процессы стока и выноса примесей с водосбора
Представлено краткое описание математических моделей, используемых в настоящее время сотрудниками Института озероведения РАН для решения различных задач, связанных с моделированием процессов тепломассопереноса в системе «водосбор—река—водоем» и зарегистрированных Федеральной службой по интеллектуальной собственности РФ. К их числу относятся: стохастическая модель погоды, модель стока с водосбора, модель формирования биогенной нагрузки на водосборе, модель движения твердого вещества в речном потоке, модель годового твердого стока рек и метод расчета допустимых сбросов примесей в водные объекты.
Ключевые слова:
биогенная нагрузка, математическая модель, сток, транспорт наносов.
Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Опыт создания математических моделей, описывающих процессы стока и выноса примесей с водосбора // Общество. Среда. Развитие. - 2017, № 1. - С. 80-84.
© Кондратьев Сергей Алексеевич - доктор физико-математических наук, заместитель директора, Институт озероведения Российской академии наук, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected] © Шмакова Марина Валентиновна - кандидат технических наук, Институт озероведения Российской академии наук, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected]
г^-о
О
Для успешного решения задач, связанных с моделированием и прогнозированием возможных изменений процессов в системе «водосбор - река - водоем», специалист должен иметь в своем распоряжении систему моделей, описывающих наиболее важные происходящие процессы с различной степенью детализации. В данном случае уместно говорить о «банке моделей» по аналогии с банками данных. При этом модели должны работать как в комплексе, так и самостоятельно [5, с. 40].
В настоящей статье представлено краткое описание математических моделей, используемых в настоящее время сотрудниками Института озероведения РАН для решения различных задач, связанных с моделированием процессов тепломассопе-реноса в системе «водосбор-река-водоем» и зарегистрированных Федеральной службой по интеллектуальной собственности РФ. К их числу относятся: стохастическая модель погоды, модель стока с водосбора, модель формирования биогенной нагрузки на во-
досборе, модель движения твердого вещества в речном потоке, модель годового твердого стока рек и метод расчета допустимых сбросов примесей в водные объекты.
Стохастическая модель погоды - СМП (Свидетельство о государственной регистрации № 2015614228 от 09.04.2015) создана под руководством Ю.Б. Виноградова [Виноградов, 1988] и практически реализована в работе [14, с. 10]. Модель разработана с целью обеспечения поступления на вход моделей формирования стока рядов метеорологической информации требуемой продолжительности. Модель состоит из двух основных блоков: оценки параметров СМП и имитационного моделирования суточных рядов метеорологических величин (температуры воздуха, слоев осадков, дефицита влажности воздуха и продолжительности выпадения осадков). В блоке оценки параметров аппроксимируется внутригодовой ход значений среднего квадратичного отклонения суточной температуры воздуха, относительной влажности воздуха, сред-
него квадратичного отклонения суточной относительной влажности воздуха, вероятности выпадения осадков, а также средней относительной величины выпавших осадков [14, с. 10]. Имитационное моделирование заключается в последовательном генерировании случайных чисел равномерно (для факта выпадения осадков) и нормально (для суточных слоев осадков, температуры и относительной влажности воздуха) распределенных. Эти числа затем в соответствии с параметрами распределения, пространственно-временными соотношениями и признаками выпадения осадков пересчитыва-ются в значения соответствующих метеорологических величин. Так как разные годы характеризуются различными средними значениями температуры воздуха, осадков и относительной влажности воздуха, в СМП учитываются эти различия посредством моделирования случайной добавки к среднегодовому значению, на которое затем накладывается известный внутригодовой ход.
Разработанная СМП реализована в де-терминировано-стохастических моделях формирования стока и биогенной нагрузки на водосборах Онежского [11, с. 55], Ладожского [10, с. 26] и Чудско-Псковского [8, с. 164] озер, а также на частном водосборе Финского залива [12, с. 20].
Модель формирования стока с водосбора ILHM - Institute of Limnology Hy-drological Model (Свидетельство о государственной регистрации № 2015614210 от 09.04.2015) разработана в Институте озероведения РАН [5, с. 40; 10, с. 26; 13, с. 100] и предназначена для расчетов гидрографов талого и дождевого стока с водосбора, а также уровня воды в водоеме. Модель имеет концептуальную основу и описывает процессы снегонакопления и снеготаяния, испарения и увлажнения почв зоны аэрации, формирования стока, а также регулирование стока водоемами в пределах однородного водосбора, характеристики которого принимаются постоянными для всей его площади. Модель может работать как с месячным шагом по времени, так и с годовым. В процессе моделирования водосбор представляется в виде однородной имитирующей емкости, накапливающей поступающую воду и затем постепенно ее отдающей. Значения основных параметров гидрологической модели, определяющих форму гидрографа стока, определяются в зависимости от озерности, т.е. доли площади водоемов в общей площади водосбора.
Модель прошла верификацию на ряде объектов, расположенных в северо-западном регионе России (водосборы рек Тиго-да, Лижма, Сяньга, Олонка, Сунна, Шуя,
Оять, Сясь, Вуокса, Свирь, Великая, Нева) [13, с. 100; 10, с. 26; 5, с. 40] и Финляндии (водосборы рек Мустайоки и Харайоки) [6, с. 54]. В настоящее время успешно применяется для решения задач оценки воздействия климатических изменений на сток рек северо-запада РФ, а также в качестве основы для расчетов выноса биогенных веществ с водосборов.
Модель формирования биогенной нагрузки на водосборе ILLM - Institute of Limnology Load Model (Свидетельство о государственной регистрации № 2014612519 от 27.02.2014) разработана в Институте озероведения РАН на основе отечественного и зарубежного опыта моделирования выноса биогенных веществ с водосборных территорий [5, с. 40; 7, с. 55; 22, c. 250], а также рекомендаций ХЕЛКОМ по оценке нагрузки на водные объекты бассейна Балтийского моря [23, с. 22]. Модель предназначена для решения задач, связанных с количественной оценкой нагрузки общим фосфором (Робщ) и общим азотом (No6w), сформированной различными источниками загрязнения, и прогнозом ее изменения под влиянием возможных антропогенных и климатических изменений. В том числе - для научного обоснования мероприятий по выполнению рекомендаций Плана действий по Балтийскому морю ХЕЛКОМ [24, с. 10] в отношении снижения биогенной нагрузки на экосистему Балтийского моря. Модель ориентирована на существующие ограниченные возможности информационного обеспечения со стороны системы государственного мониторинга водных объектов Росгидромета, а также структур государственной статистической отчетности о сбросах сточных вод и сельскохозяйственной деятельности на водосборах РФ. Модель учитывает вклад точечных и рассредоточенных источников в формирование биогенной нагрузки на водосбор, позволяет рассчитывать вынос примесей с водосбора с учетом влияния гидрологических факторов и удержания биогенных веществ водосбором и гидрографической сетью. Конечным итогом моделирования является количественная оценка биогенной нагрузки на водоем со стороны водосбора и отдельных ее составляющих.
Модель прошла верификацию на ряде объектов, расположенных в Северо-Западном регионе России на водосборах рек Великая, Луга, Мга, Ижора, Славянка [7, с. 55], а также притоков Онежского озера [19, с.186 ]. По результатам выполнения проекта ЕС BaltHazAR II [21, с. 24] сделан вывод о том, что «модель ILLM может использоваться для расчета биогенной нагрузки на
о
Балтийское море для неконтролируемых и частично контролируемых водосборов в Российской части водосборного бассейна» В выводах Российско-шведского проекта Rus-ШР II [20, с. 47] говорится о том, что «модель ILLM наиболее удобна для использования в относительно крупных водосборах». Кроме того, в 2016 г. с использованием упомянутой выше модели выполнена оценка современной биогенной нагрузки на Финский залив с неконтролируемых государственным мониторингом Российских территорий [18, с. 151]. Полученная в результате расчетов по модели ILLM информация внесена в базу данных ХЕЛКОМ по нагрузке на Балтийское море.
Модель движения воды и твердого вещества (Свидетельство о государственной регистрации № 2016612803 от 10.03.2016) разработана в Институте озероведения РАН и предназначена для расчета переменных состояния двухфазного речного потока - глубины, скорости потока и расхода наносов. Модель квазитрехмерная, выполняющая расчеты с шагом по времени несколько секунд [15, с. 27]. В модели представлен взаимосвязанный расчет переменных состояния потока и твердого вещества, полученный их баланса системы «водный поток - донные отложения - наносы». Взаимодействие движущегося потока воды и подстилающей поверхности представлено не традиционным эмпирическими соотношениями типа формулы Шези-Маннинга, а физически обоснованной зависимостью сопротивления грунта сдвигу от давления со стороны потока. Параметрами являются коэффициент внутреннего трения и сцепление частиц грунта сдвигу [1, с. 172].
Модель использована для расчетов неустановившегося течения и переноса примесей в русле реки Невы [16, с. 47].
Модель годового твердого стока рек (Свидетельство о государственной регистрации № 2014612518 от 27.02.2014) разработана в Институте озероведения РАН и предназначена для оценки годового твердого стока при недостаточности данных гидрометрических наблюдений [15, с. 46]. Модель основана на использовании композиционного метода теории вероятности и аналитической формуле расхода наносов. Композиционный метод позволяет рассчитывать параметры кривой распределения функции через параметры кривой распределения ее аргументов. Аргументами аналитической формулы расхода наносов являются расход воды и средняя глубина потока, функцией -расход наносов. В модели реализовано имитационное моделирование суточных расходов наносов, их пересчет в общий расход наносов и последующая оценка параметров
распределения годового твердого стока. Безусловным достоинством модели служит возможность расчета параметров годового твердого стока при недостаточности данных гидрологических наблюдений.
Модель годового твердого стока использована для расчета заиления водохранилища Сестрорецкий Разлив речными наносами, поступившими со стоком рек Сестры и Черной [17, с. 135].
Метод расчета допустимых сбросов примесей в водные объекты (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016612805 от 10.03.2016) предназначен для расчета кратностей начального, основного и общего разбавления сточных вод в водных объектах различного типа. Метод позволяет выполнять расчеты допустимых сбросов веществ в водные объекты (водотоки, водохранилища, озера, внутренние и территориальные морские воды РФ) в соответствии с «Методикой разработки нормативов допустимых сбросов (НДС) веществ и микроорганизмов в водные объекты для водопользователей», утвержденной Министерством природных ресурсов и экологии РФ от 17.12.2007 года. Разработанная программа применялась при расчетах разбавления сточных вод на водовыпусках Северной станции аэрации, КОС п. Репино, КОС г. Кронштадт, КОС г. Петродворец, КОС п. Понтонный, КОС п. Металлострой [3, с. 16].
В качестве примера удачного объединения нескольких из перечисленных выше модельных компонентов может служить детерминировано-стохастическая (ДС) модель формирования биогенной нагрузки на Финский залив Балтийского моря [9, с. 915], которая использовалась для оценки возможного изменения фосфорной нагрузки на залив в результате будущих климатических изменений. Схема ДС модели приведена на рис.1.
Осадки Температура воздуха
Сгенерированные ряды метеоэлементов
Генератор метеоэлементов (Стохастическая модель погоды - СМП)
Гидрологическая модель ИНМ
Модель биогенной нагрузки Ш_М Параметры функций распределения
стока и нагрузки
Рис. 1. Схема детерминировано-стохастической модели стока и биогенной нагрузки.
Кроме генератора рядов метеоэлементов в виде СМП построенная ДС модель включает гидрологическую модель форми-
рования стока с водосбора ILHM и модель биогенной нагрузки ILLM. В рамках ДС моделирования решаются следующие задачи:
1. Оценка параметров СМП для наблюденных рядов метеорологических элементов (среднесуточная температура воздуха, суточные слои осадков).
2. Имитационное моделирование рядов метеорологических элементов продолжительной длины.
3. Пересчет суточных значений метеорологических элементов в среднемесячные значения.
4. Моделирование месячных (годовых) слоев стока по гидрологической модели, прошедшей верификацию в изучаемом регионе.
5. Моделирование годовых значений нагрузки по модели биогенной нагрузки, прошедшей верификацию в изучаемом регионе.
6. Оценка параметров распределения годовых значений стока и биогенной нагрузки (среднего значения, среднего квадратичного отклонения и значений различной обеспеченности превышения).
Итогом ДС моделирования в данном случае является набор кривых распределения годовых значений стока и биогенной нагрузки для изучаемого объекта.
Модель использована для решения задачи оценки возможного изменения стока и выноса фосфора с Российского частного водосбора Финского залива в результате реализации различных сценариев изменений климата. Прогностический период охватывал 2009 - 2099 гг. Использовались результаты сценарных расчетов на основе немецкой модели ECHAM5/MPI-OM по
сценариям А2 (максимальная эмиссия С02 в атмосферу) и В1 (минимальная эмиссия С02 в атмосферу). Входная информация, необходимая для возможных изменений стока и фосфорной нагрузки на Финский залив, приведена в табл. 1.
Таблица 1 Прогноз изменений температуры воздуха и осадков в Балтийском регионе к 2099 г. [4, с. 26]
Модель, сценарий Рост средней годовой температуры за 100 лет, °С Рост средних годовых осадков за 100 лет, мм/сут
ECHAM A2 6,0 0,39
ECHAM B1 4,2 0,05
По заданным характеристикам климатических сценариев с использованием СМП генерировались ряды температуры воздуха и осадков продолжительностью 100 лет, после чего расчеты выполнялись в порядке, изложенном выше. Полученные результаты представлены на рис. 2 в виде функций распределения фосфорной нагрузки на Финский залив, рассчитанных для современных условий и в предположении о реализации рассмотренных климатических сценариев.
Как показали результаты расчетов, реализация рассмотренных климатических сценариев может привести к существенному снижению стока с водосбора Финского залива: на 47% для ЕСНАМ А2 и на 35% для ЕСНАМ В1 по отношению к современному уровню. Объяснением может служить увеличение испарения с поверхности водосбора за счет повышения температуры воздуха. Снижение фосфорной нагрузки не столь значительно: на 22% для ЕСНАМ
Рис. 2. Функции распределения значений фосфорной нагрузки на Финский залив с российского водосбора в современных условиях и при реализации климатических сценариев ЕСНАМ А2 и ЕСНАМ В1.
r^-o
о
A2 и на 16% для ECHAM В1, так как не все и в водных объектах. Естественно, для со-
источники нагрузки зависят от стока. здания полноценного «банка моделей» их
Таким образом, к настоящему времени перечень должен быть существенно расши-
разработан и доведен до стадии практичес- рен. Именно над этой задачей и работают в
кого применения ряд математических мо- настоящее время сотрудники Лаборатории
делей, описывающих процессы стока воды математических методов моделирования
и переноса примесей как на водосборе, так Института озероведения РАН.
Список литературы:
[1] Бабков В.Ф., Быковский Н.И., Гербурт-Гейбович А.В., Тулаев А.Я. Грунтоведение и механика грунтов. - М.: Дориздат, 1950. - 334 с.
[2] Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование процессов формирования стока.- Л.: Гидроме-теоиздат, 1988. - 312 с.
[3] Исследование и расчет разбавления сточных вод в водных объектах по выпускам: Северная станция аэрации, КОС п. Репино, КОС г. Кронштадт, КОС г. Петродворец, КОС п. Понтонный, КОС п. Металлострой / Отчет по НИР, Договор № 1/2011 от 10 мая 2011 г. - СПб.: ИНОЗ РАН, 2011. - 25 с.
[4] Карлин Л.Н. Прогностические оценки влияния изменения климата на экологическое состояние Балтийского моря / Отчет по проекту РФФИ № 09-05-13553. - 2010. - 45 с.
[5] Кондратьев С.А. Формирование внешней нагрузки на водоемы: проблемы моделирования. — СПб.: Наука, 2007. - 255 с.
[6] Кондратьев С.А., Арвола Л., Хакала И., Алябина Г.А., Маркова Е.Г. Оценка стока воды, выноса фосфора и органического вещества с малых водосборов Северо запада России и Финляндии (по данным математического моделирования) // Известия Русского Географического Общества. Т. 135. - 2003, вып. 6. - С. 29-36.
[7] Кондратьев С.А., Казмина М.В., Шмакова М.В., Маркова Е.Г. Метод расчета биогенной нагрузки на водные объекты // Региональная экология. - 2011, № 3-4. - С. 50-59.
[8] Кондратьев С.А., Мельник М.М., Шмакова М.В., Уличев В.И. Диффузная биогенная нагрузка на Чуд-ско-Псковское озеро с российской территории в современных условиях // Общество. Среда. Развитие. - 2014, № 3. - С. 163-169.
[9] Кондратьев С.А., Шмакова М.В., Викторова Н.В., Уличев В.И. Фосфорная нагрузка на Финский залив с прибрежной территории России // Вестник Российской Академии наук. Т. 84. - 2014, № 10. - С. 913-919.
[10] Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Математическое моделирование стока реки Невы в условиях возможного изменения климата // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. - 2016, № 42. - С. 24-32.
[11] Кондратьев С.А., Шмакова М.В., Маркова Е.Г., Лозовик Н.А., Брюханов А.Ю., Чичкова Е.Ф. Биогенная нагрузка на Онежское озеро от рассеянных источников по результатам математического моделирования // Известия РГО. Т. 148. - 2016, вып. 5. - С. 53-64.
[12] Кондратьев С.А., Шмакова М.В., Уличев В.И. Детерминировано-стохастическое моделирование стока и биогенной нагрузки на водные объекты (на примере Финского залива Балтийского моря). -СПб.: Нестор-История, 2013. - 36 с.
[13] Кондратьев С.А., Шмакова М.В. Изучение формирования стока с речных водосборов методами математического моделирования (на примере бассейна Ладожского озера) // Труды XII Съезда РГО. -2005, т. 6. - С. 99-104.
[14] Шмакова М.В. Стохастическая Модель Погоды в системе детерминированно-стохастического моделирования характеристик стока / Автореф. дисс. ... канд. техн. наук. - СПб.: Гос. гидрол. ин-т, 2000. - 25 с.
[15] Шмакова М.В. Теория и практика математического моделирования речных потоков. - СПб: Лема, 2013. - 142 с.
[16] Шмакова М.В., Кондратьев С.А. Моделирование переноса примеси в реке Нева // Река Нева в экосистеме Северо-Запада России. Сб. научных трудов. - СПб. 2014. - С. 45-52.
[17] Шмакова М.В., Кондратьев С.А. Оценка заиления водохранилищ по данным о годовом твердом стоке притоков (на примере Сестрорецкого разлива) // Ученые записки РГГМУ. - 2014, № 34. - С. 134-141.
[18] Научные исследования в области оценки нагрузки загрязняющих веществ, поступивших с российской части водосборного бассейна в Балтийское море в 2014-2015 годах, в соответствии с Руководствами ХЕЛКОМ по периодической и ежегодной оценке загрязнений на Балтийское море / Отчет по проекту НИ-10-23/318, 2-й этап. - СПб.: РГГМУ, 2016. - 208 с.
[19] Оценка диффузной биогенной нагрузки на Онежское озеро и разработка научно-обоснованных предложений по её снижению. Договор № 57-НИР/ФЦП-2015. - СПб.: ИНОЗ РАН, 2015. - 231 с.
[20] An improved system for monitoring and assessment of pollution loads from the Russian part of the Baltic Sea catchment for HELCOM purposes - RusNIP II. Implementation of the Baltic Sea Action Plan (BSAP) in Russian Federation. Swedish Environmental Protection Agency, Report 6645. - 2015. - 138 p.
[21] BaltHazAR II. Component 2.2: Building capacity within environmental monitoring to produce pollution load data from different sources for e.g. HELCOM pollution load compilations. Appendix 3a. Testing the nutrient load model for the River Luga catchment. - HELCOM, 2012. - 29 р.
[22] Behrendt H., Dannowski R. Nutrients and heavy metals in the Odra River system.- Weissensee Verlag Publ., 2007. - 337 p.
[23] Guidelines for the compilation of waterborne pollution to the Baltic Sea (PLC-water). - Helsinki: HELCOM, 2005. - 80 p.
[24] HELCOM Baltic Sea Action Plan. - Helsinki: Helsinki Commission Publ, 2007. - 103 p.
УДК 556.5(06) 85
ББК 26.222
Г.Т. Фрумин, Ю.А. Фетисова
динамика качества вод трансграничной реки нарва
Цель проведенного исследования заключалась в разработке методики оценки загрязненности трансграничных вод сопредельных государств. Разработана методика оценки качества трансграничных речных вод. Методика базируется на расчете химического индекса и классификации качества воды. Методика оценки качества речных вод основана на измерении ряда химических параметров в пробах воды с последующим представлением полученной комбинации результатов в виде химического индекса CJ, который характеризует обобщенное качество воды. Для каждого параметра определяется его относительный вес W. Этот вес может рассматриваться как приоритетность каждого параметра. Затем для каждого параметра определяется значение подиндекса q с помощью оцифрованных градуировочных графиков. Химический индекс загрязненности воды CJ является мультипликативной функцией подиндексов q в степени, равной относительному весу каждого параметра W. Также разработана классификационная система оценки загрязненности трансграничных водных объектов на основе модели «разломанного стержня». Количество классов качества вод принято равным 5. На основе разработанной методики выявлена динамика качества вод трансграничной реки Нарва с 2006 по 2015 гг. Установлено, что за этот период вода реки Нарва характеризуется как «слабо загрязненная» (2-й класс качества). Химический индекс CJ варьировал от минимального значения 90,5 в 2007 г. до максимального значения 92,5 в 2009 г. За весь рассмотренный период среднее значение CJ = 91,6.
Ключевые слова:
качество воды, река Нарва, трансграничный водный объект, химический индекс.
Фрумин Г.Т., Фетисова Ю.А. Динамика качества вод трансграничной реки Нарва // Общество. Среда. Развитие. - 2017, № 1. -С. 85-87.
© Фрумин Григорий Тевелевич - доктор химических наук, профессор, Российский государственный гидрометеорологический
университет, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected] © Фетисова Юлия Александровна - аспирантка, Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected]
Российская Федерация граничит с 14 государствами Европы и Азии. Государственную границу пересекает свыше 800 различных водных объектов, среди которых -70 больших и средних рек, большинство из которых являются жизненно важными как для России, так и для граничащих с ней государств. В 1992 г. Россия присоединилась к Конвенции по охране и использованию трансграничных водотоков и международных озер, подписанной в том же году странами ЕС в Хельсинки. Международные конвенции и соглашения, регламентирующие взаимоотношения государств при совместном использовании водных объектов, охватывают широкий круг проблем, среди них одной из важнейших является проблема оценки качества водных ресурсов и степени их загрязненности [4, с. 14; 6, с. 174-189]. Отсутствие механизма, регулирующего взаимную ответственность государств за систематическое загрязнение трансграничных вод сверх экологически допустимых уровней, является весьма серьезной и нерешенной проблемой международных водных отношений и не способствует активизации работ по оздоров-
лению трансграничных водных объектов. Правовую основу использования водных ресурсов в Европе обеспечивает Рамочная директива по воде (РДВ) (2000/60/ЕС), принятая ЕС в 2000 г. Этот документ регламентирует подходы к политике охраны, использования и управления водными ресурсами и призван к 2015 г. гармонизировать и унифицировать подходы стран ЕС к управлению водными ресурсами и их охране [5, с. 8]. Природоохранной целью РДВ является достижение «хорошего статуса» всех грунтовых и поверхностных вод. РДВ содержит ряд общих требований по экологической защите поверхностных вод («хороший экологический статус») и общие минимальные требования по химическим параметрам («хороший химический статус»). К примеру, в Эстонии используют следующие показатели: биологические, физико-химические и гидроморфологические. Общая оценка состояния водного объекта дается на основании самого худшего показателя. В Российской Федерации с 2002 г. степень загрязненности вод оценивается гидрохимическими показателями с использованием «удельного комби-
г^-о
о.
ее о О
наторного индекса загрязненности воды» (УКИЗВ) (РД 52.24.643-2002 «Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям»). Осложняет сотрудничество в сфере охраны трансграничных водных объектов отсутствие единых критериев оценки степени их загрязненности.
Нарва - река на границе Эстонии и Ленинградской области Российской Федерации. На реке расположены города: российский Ивангород и эстонские Нарва и Нарва-Йыэсуу. Река берёт начало из Чудского озера и впадает в Нарвскую губу Финского залива Балтийского моря. Длина реки 77 км, из них 40 км - верхнее течение, 20 км - среднее течение, 17 км - нижнее течение. Площадь бассейна 56 200 км2. Расход воды в устье реки 399 м3/сек или 12,58 км3/год, что на 78 м3/сек или на 2,46 км3/год больше, чем у истока. Питание реки - смешанное с преобладанием снегового (большую часть воды приносит Чудское озеро). Основными притоками Нарвы являются реки Плюсса и Россонь [3, с. 35].
Цель проведенного исследования заключалась в разработке единой методики оценки загрязненности трансграничных вод сопредельных государств для оценки динамики качества воды трансграничной реки Нарва.
Материалы и методы исследования
Попытка оценить качество речных вод на основе химических критериев была сделана в Баварской службе использования вод. Этот метод основан на исследованиях, проведенных ранее в США и Шотландии [1, с. 26-27]. Метод включает измерение ряда химических параметров в пробах воды (табл. 1) с последующим представлением полученной комбинации результатов в виде одного числа (химического индекса), который представляет собой обобщенное качество воды в данной пробе.
Таблица 1
Параметры, используемые для расчета химического индекса и их относительные веса
Параметр Вес, W
Растворенный кислород, % насыщения 0,20
БПК5, мг02/дм3 0,20
Температура воды, 0С 0,08
N4^, мг/дм3 0,15
N0,% мг/дм3 0,10
Р043-, мг/дм3 0,10
Рн 0,10
Электрическая проводимость, мкСм/см 0,07
Химический индекс является мультипликативным и выражается в следующей форме:
со =Пч№ = ч№ ■ ъЩ - (!)
/=1
где С - химический индекс, безразмерная величина непрерывной шкалы от 0 до 100 (здесь 0 - худшее и 100 - лучшее качество воды); п - число параметров; q. - подиндекс для ¿-го параметра (безразмерная величина между 0 и 100, являющаяся функцией от ¿-го параметра); W. - вес ¿-го параметра, число между 0 и 1, причем сумма весов равна 1, то есть
ХЩ = 1 (2)
1=1
Химический индекс вычисляется следующим образом.
1. Для каждого параметра определяется его относительный вес (W) (табл. 1). Эти веса могут рассматриваться как приоритетность (важность) каждого параметра.
2. Для каждого параметра находится значение подиндекса (д), получаемое по аналитически определенному параметру в данной пробе с помощью оцифрованных градуировочных графиков. Используя оцифрованные градуировочные графики, были выявлены аналитические зависимости между д. и параметрами (гидрохимическими показателями) (табл. 2).
3. Рассчитываются значения С путем подстановки W и д в уравнение (1).
В литературных источниках можно найти обширный материал по разработанным системам классификации пресноводных водоемов, имеющим разную степень «законодательной» силы и использующим различные комплексы гидрохимических и гидробиологических показателей. Существующий подход к квантованию и выделению граничных значений числовых признаков, используемых для группировки водных объектов по классам качества, чаще всего достаточно произволен и основывается на опыте исследователя. Традиционно выбирается некоторая шкала с числом градаций в пределах «магических» чисел от 3 до 7, например: «Очень чисто» -«Чисто» - «Не очень чисто» - «Не очень грязно» - «Грязно» - «Очень грязно» - «Катастрофически грязно». В дальнейшем, с использованием интуиции и квалификации разработчика, литературных данных, полученных «в начале прошлого века на одной английской реке», или общих соображений здравого смысла, каждой градации назначается конкретный диапазон
Таблица 2
Аналитические зависимости между подиндексами и гидрохимическими показателями
Параметр Интервал варьирования Формула
% насыщения 02 72-100 q = 1,14-[%0,] - 12,06
бпк5 0,7-2,8 q = -8,61-[БПК5] + 106,06
Температура воды 14-20 t < 14 q = 100
NH4+ 0-0,9 q = -62,41-[ЫН4+] + 96,69
N0^ 0-32 q = -2,51-[Ы03-] + 94,37
Р0Д3- 0,6-2,4 q = -8,18-[Р043-] + 101,4
Рн 6,1-8,2 q = -25,32-(рН)2 + 365,5-рН - 1219,6
Электрическая проводимость, А 175-425 4 = -0,1351-А + 125,1
значении из некоторого списка потенциально пригодных для этого показателей
[7, с. 117].
В дополнение к изложенному была разработана классификационная система оценки загрязненности трансграничных водных объектов на основе модели «разломанного стержня» [2, с. 72-74]. При этом было принято во внимание, что величина С варьирует от 0 до 100 (0 < С < 100). Количество классов качества вод было принято равным пяти (п = 5) (табл. 3).
Таблица 3 Классификация качества поверхностных вод
Результаты и их обсуждение
Для оценки динамики качества воды трансграничной реки Нарва были использованы первичные данные гидрохимического мониторинга, проведенного Министерством окружающей среды Эстонии в период с 2006 г. по 2015 г. (табл. 4). При расчетах были использованы среднегодовые значения параметров (средние значения из 12 определений).
Как следует из данных, приведенных в табл. 4, качество воды реки Нарва (створ Нарва) характеризуется как «слабо загрязненная» (второй класс качества). За рассмотренный период химический индекс С варьировал от минимального значения в 2007 г. (С = 90,5) до максимального значения в 2009 г. С = 92,5).
Таблица 4
динамика качества воды реки Нарва
Характеристика состояния загрязненности воды значение С] Класс качества вод
Условно чистая 98-100 1
Слабо загрязненная 88-97 2
Загрязненная 73-87 3
Грязная 46-72 4
Экстремально грязная 0-45 5
Год Ч Качество воды Класс качества
2006 92,1 Слабо загрязненная 2
2007 90,5 Слабо загрязненная 2
2008 90,8 Слабо загрязненная 2
2009 92,5 Слабо загрязненная 2
2010 92,0 Слабо загрязненная 2
2011 91,0 Слабо загрязненная 2
2012 90,8 Слабо загрязненная 2
2013 91,9 Слабо загрязненная 2
2014 92,1 Слабо загрязненная 2
2015 92,1 Слабо загрязненная 2
Список литературы:
[1] Кимстач В.А. Классификация качества поверхностных вод в странах Европейского экономического сообщества. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. - 48 с.
[2] Мостеллер Ф. Пятьдесят занимательных вероятностных задач с решениями. - М.: Наука, 1971. - 104 с.
[3] Ресурсы поверхностных вод СССР. Том 4. Прибалтийский район. Выпуск 1. Эстония / Под ред. М.С. Протасьева и Т.Ф. Эйпре. - Л.: Гидрометеоиздат, 1972. - 552 с.
[4] Рысбеков Ю.Х. Трансграничное сотрудничество на международных реках: проблемы, опыт, уроки, прогнозы экспертов / Под ред. В.А. Духовного. - Ташкент: НИЦ МКВК, 2009. - 204 с.
[5] Семенченко В.П., Разлуцкий В.И. Экологическое качество поверхностных вод. - Минск: Белорусская наука, 2011. - 329 с.
[6] Фрумин Г.Т., Тимофеева Л.А. Трансграничные водные объекты и водосборы России: проблемы и пути решения // Биосфера. Т. 6. - 2014, № 1. - С. 174-189.
[7] Шитиков В.К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. - Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. - 463 с.
r^-o
о
УДК 504.064.2 ББК 26.222
Е.С. Урусова
применение методики комплексного учета особенностей гидрохимической информации при оценке стока биогеных веществ*
Целью исследования является анализ результатов применения комплексной методики учета особенностей гидрохимической информации при оценке стока биогенных веществ для реки Луга. В основе расчета годовых объемов стока лежат значения среднегодовых концентраций азота аммонийного, азота нитритного, азота нитратного и фосфора минерального, рассчитанные с применением комплексной методики одновременного учета водности и неэквидистентности, предложенной в исследовании О. Нассера. Кроме того, на стадии предварительного исследования выборок значений концентраций из исходных рядов наблюдений были исключены выбросы. В работе приводится сравнение результатов оценок среднегодовой концентрации и объемов стока, полученных как без у чета, так и с учетом основных особенностей гидрохимических данных. Показано, что применение комплексной методики расчета среднегодовой концентрации приводит к снижению значений в сравнении с расчетами общепринятым методом. Наибольшие поступление биогенных веществ отмечено с городских территорий, а не с межгородских. Наибольший вклад в загрязнение реки Луга биогенными веществами вносит город Кингисепп.
Ключевые слова:
водность, комплексная методика расчета среднегодовой концентрации, неэквидистен-тность, объем стока биогенных элементов, особенности гидрохимической информации, река Луга.
Урусова Е.С. Применение методики комплексного учета особенностей гидрохимической информации при оценке стока биогеных веществ // Общество. Среда. Развитие. - 2017, № 1. - С. 88-92.
© Урусова Елена Сергеевна - кандидат географических наук, доцент, Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург; e-mail: [email protected]
Водные объекты в экономически раз- сточные воды населенных пунктов. Кроме
витых районах подвергаются значитель- того, интенсификация сельского хозяйс-
ной антропогенной нагрузке из-за орга- тва и широкое применение минеральных
низованного и рассеянного сброса сброса удобрений вызывает загрязнение водоемов
сточных вод. Несмотря на наметившуюся соединениями азота и фосфора [2, с. 165]. в последние годы положительную тенден- В связи с этим достоверная оценка
цию уменьшения антропогенной нагрузки стока биогенных веществ в реках являет-
на водные объекты, адекватного улучше- ся актуальной проблемой. Без подобной
ния качества поверхностных вод не проис- оценки невозможно представить анализ
ходит. К таким развитым районам можно современного состояния реки и отдельных
отнести Северо-Западный Федеральный частей ее водосбора, проводить водоох-
округ и, в частности, Ленинградскую и ранные и водохозяйственные мероприя-
Псковскую области. При этом большинс- тия. Основой для подобных оценок чаще
тво водных объектов Северо-Западного всего выступает значение среднегодовой
Федерального Округа относится к классу концентрации конкретного загрязняю-
«загрязнённых» [6, с. 1]. щего вещества в пункте наблюдения. Так,
Среди всех загрязняющих веществ осо- среднегодовая концентрация лежит в
бое место занимают биогенные вещества. основе расчета УКИЗВ, объема стока ве-
Это связано с тем, что биогенное загряз- ществ и модуля стока. Исследованию мето-
нение приводит к усиленному развитию дик оценки среднегодовых концентраций
фитопланктона, прибрежных зарослей и растворенных в воде веществ посвящены
водорослей. В результате вода становится работы В.А. Шелутко, Е.В. Колесниковой,
непригодной не только для питья, но и для Е.С. Смыжовой, О.М.О. Нассера. В част-
купания [2, с. 166]. Одним из основных ис- ности, Нассером была предложена комп-
точников загрязнения рек биогенными ве- лексная методика учета особенностей гид-
ществами являются коммунально-бытовые рохимической информации при оценке
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №№16-35-00382 мол_а.
среднегодовых значений концентраций. Именно эта методика положена в основу данного исследования. Данная работа является продолжением его работ с целью применения методики на других реках Северо-Запада, в частности, приведены результаты, полученные для реки Луга. Выбор объекта исследования обусловлен, во-первых, высокой антропогенной нагрузкой на водосбор реки, и, во-вторых, тем, что река Луга впадает в Финский залив Балтийского моря и способна оказывать влияние на его загрязненность биогенными веществами.
Целью исследования является анализ результатов применения комплексной методики учета особенностей гидрохимической информации при оценке стока биогенных веществ для реки Луга.
Материалы и методы
Объектом исследования является река Луга. В качестве исходных данных в работе использованы ряды наблюдений за концентрациями азота нитратного, азота нитритного, азота аммонийного и фосфора минерального в двух пунктах наблюдения: г. Луга (3 створа) и г. Кингисепп (2 створа) за период с 2006 по 2011 годы. Данные предоставлены Северо-Западным УГМС.
Для оценки объемов стока исследуемых элементов по длине реки Луга, был рассчитан объём стока по формуле [4, с. 93]:
Wi = Qi * Si , [тонн/год] , (1)
где Qi - расход воды за ьй год, м3/год;
Si - среднегодовая концентрация за ьй год, тонн/м3.
Для анализа приращения объемов стока рассматриваемых веществ и показателей между конкретными речными створами использовалась формула:
ДW = Wн - Wв , (2)
где Wн - объем стока в створе, расположенном ниже по течению реки, Wв - объем стока в створе, расположенном выше по течению реки [4, с. 93].
Как видно из (1), в основе расчета объема стока лежит значение среднегодовой концентрации. Несмотря на кажущуюся простоту оценки среднегодового значения, именно адекватная оценка среднегодовой концентрации содержащихся в воде веществ может стать нетривиальной задачей. Особенность оценки среднегодовой концентрации связана с некоторыми особенностями исходных рядов гидрохимической информации: неэквидистент-ности данных, зависимости концентра-
ции от расхода води и наличия в рядах наблюдений выбросов. В настоящее время разработан ряд подходов к оценке среднегодовой концентрации, в той или иной мере учитывающих эти особенности или не учитывающий их [4, с. 74].
Так, общепринятым методом оценки среднегодового значений концентрации является простое математическое осреднение всех измеренных за год значений. Но данный метод не учитывает ни одну из особенностей рядов данных.
Наличие в рядах выбросов наблюдений способствует завышению среднегодовых значений концентраций. В настоящее время найдены достаточно эффективные способы оценки выбросов в исходных рядах наблюдений с целью их последующего исключения [8, с. 339; 3 с. 58-67].
В работе Е.В. Колесниковой [3, с. 3-6], было показано, что метод, основанный на учёте водности реки, является физически обоснованным и, следовательно, расчёты этим методом дают оптимальные результаты. Было показано также, что при расчёте среднегодовой концентрации как среднего арифметического значения принимается, что расходы воды в течение года на рассматриваемом объекте являются постоянными, что не является таковым [4, с. 76].
Также в диссертационной работе Е.С. Смыжовой была разработана и апробирована отдельная методика учета неэк-видистентности исходных рядов гидрохимических наблюдений. В результате был получен алгоритм последовательности вычислений для оценки среднегодовой концентрации. Было показано, что погрешности за счёт неучёта неэквидистентности в отдельные годы могут достигать 100 % и более [4 с. 87-101; 5, с. 77].
Методики учета водности и неэквидис-тентности долгое время существовали параллельно. Однако наилучшего результата по учету особенностей гидрохимической информации можно добиться за счет объединения этих методик в один алгоритм расчета. В рамках диссертационного исследования О.М.О. Нассера была предложена комплексная методика оценки среднегодовых концентраций, учитывающая одновременно неэквидистентность исходной информации и водность в период отбора пробы воды [4, с. 79].
Блок-схема последовательности вычислений для стыковки этих двух алгоритмов представлена на рис. 1. В первом блоке путем интерполяции между последними измерениями концентраций и расходов воды предшествующего года и первым из-
