CC BY
41
112 3
Т.Г. Габричидзе , И.М. Янников , В.А. Алексеев , М.В. Телегина 1ГУ МЧС России по УР, Ижевск 2ИжГТУ, Ижевск 3ФТИ УрО РАН, Ижевск
ПРОГНОЗ ДИНАМИКИ ВЫБРОСА СОЕДИНЕНИЙ МЫШЬЯКА ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫМ ОБЪЕКТОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
112 3
T.G. Gabrichidze , I.M. Jannikov , V.A. Alekseev , M.V. Telegina
1 Central administrative board of the Ministry of Emergency Measures of Russia on UR, Izhevsk, Russian Federation
2 Izhevsk the state technical university (ISTU), Izhevsk, Russian Federation 3Physical-Technical Institute, Ural Branch of the Russian Academy of Science (PhTI UrB RAS), Izhevsk, Russian Federation
THE FORECAST OF DYNAMICS OF EMISSION OF CONNECTIONS OF ARSENIC POTENTIALLY DANGEROUS OBJECT WITH USE GEOINFORMATION SYSTEM
For forecasting probable consequences of extreme situations the new approach to development of geoinformation system for the forecast of dynamics of emission of arsenic is offered. For a basis of calculation of volume, distances and depth of carry the predicting model dependent on time is taken. In view of data from base GIS, the calculated distance up to a source, parameters of a relief there is a calculation of the maintenance of arsenic in each placed point for the set moment of time after emission.
The account of processes and laws of volumes, distances and depths of carry will allow to determine temporary dependences of such events as an atmospheric dispersion, soil sedimentation, vegetative assimilation and migration in soil waters of arsenic.
В современных условиях негативные факторы природного, техногенного и террористического характера являются одной из основных угроз для безопасности населения. Своевременное обнаружение источника опасности и прогнозирование возможных последствий вызванной им чрезвычайной ситуации позволит заблаговременно выполнить комплекс мероприятий, предотвращающих ЧС, максимально возможно уменьшить масштабы негативных последствий и оперативно реагировать на возникающие чрезвычайные ситуации.
При известном источнике выбросов имеется достаточно много способов численного моделирования выброса примесей в атмосферу. Однако учесть дальнейшую временную динамику отравляющих веществ (ОВ) достаточно сложно [3, 4].
Характеристика химических форм мышьяка, среди ОВ, поступающих в почву, получает высокую степень приоритетности. Мышьяк, обладая большей металличностью по сравнению с другими ОВ, проявляет большую лабильность в поведении. Совокупность таких процессов как биометилирование, окисление-восстановление биологической и химической природы, сорбция и десорбция, выветривание, выщелачивание
приводит к снижению концентрации неорганических форм мышьяка в почвах, понижению их фитотоксичности, восстановлению экологического равновесия. Природные «механизмы» превращений неорганических соединений мышьяка «работают» в направлении понижения концентрационного уровня содержания токсичных форм этого элемента за счет миграции продуктов его трансформации в естественных природных циклах. Эта одна из важнейших специфических особенностей мышьяка, имеющая общий характер для всех компонентов окружающей среды, включая биоту [4]. Поэтому важно предсказать, как при выбросах мышьяк будет рассеиваться в атмосфере, накапливаться на поверхности земли, ассимилироваться в растениях, включаться в цепь питания и мигрировать в грунтовые воды.
В данной работе предлагается новый подход к автоматизированной обработке данных с использованием геоинформационной системы для прогноза динамики выброса соединений мышьяка потенциально опасным объектом. При этом должен производиться расчет данных динамики мышьяка в разных компонентах окружающей среды по известным параметрам выброса с ПОО.
Сложность расчета и визуализации динамики мышьяка обусловлена разнообразием видов почв и их характеристик. На практике однородность почвенного покрова на территории, достаточной для оценки, встречается редко и показатели, учитывающие пористость различных уровней почвы, скорость фильтрации и т. п., сильно отличаются. Поэтому необходимо учесть не только расстояние на местности источника выброса, но особенности почв, травяного покрова и др. Динамика мышьяка также сильно зависит от рельефа (уклона поверхности и высоты).
Так как при обработке данных необходимо использовать цифровые карты, то предполагается использование геоинформационной системы (ГИС). Существует возможность разработки модуля специализированных функций в готовом программном продукте, а так же разработки оригинальной ГИС с необходимыми функциями [1]. В любом случае в качестве исходной информации должны быть цифровые карты с необходимыми данными (параметрами для расчета модели) и координаты источника выброса. В качестве выходной информации необходимо получить картину распространения соединений мышьяка в отдельных компонентах окружающей среды (поверхностный слой почвы, корневая зона, глубинная почва) на заданный момент времени. Для получения картины распространения ОВ обычно используют пространственную интерполяцию, используя координаты источника и размер выброса. Для получения достоверных значений предлагается расставить равномерно точки, используемые в дальнейшем для интерполяции, и рассчитать в них значения концентрации, зависящие от расстояния до источника выброса, размера выброса, особенностей и параметров почвы, растительности и рельефа.
Предлагаемый алгоритм обработки данных приведен на рис. 1. Сначала производится равномерная расстановка точек расчета параметров на
имеющейся карте местности. Предлагается две разработанные схемы расстановки точек: равномерная прямоугольная сетка и схема с
использованием процедуры триангуляции, когда исходными точками для триангуляции являются углы изображения и точки, поставленные экспертом. Существуют интерактивные процедуры редактирования количества и положения точек, сохранение их координат [2].
Электрон-І ные карты I
Равномерная Выбор схемы
расстановка точек на <— расстановки и
карте местности количества точек
расчета параметров
Вывод \ на экран у
Выбор времени Ввод данных
анализа и вида о координатах источника,
компоненты даты выброса
Данные триангу-1 ляции
Электрон ные карты
Анализ параметров, соответствующих каждой точке
Расчет содержания мышьяка в каждой расставленной точке
База
данных
ГИС
Вывод на экран
Рис. 1. Алгоритм обработки данных
Далее происходит ввод необходимых данных для расчета: данных о координатах источника, даты выброса, времени анализа и вида компоненты. При анализе параметров каждой расставленной точки используются
имеющиеся цифровые карты почвы, растительности, рельефа и др. В исходном виде электронная карта рельефа поверхности местности представляет собой нерегулярную сеть отметок высот. Для расчета параметров каждой расставленной точки необходимо предварительно провести триангуляцию сети отметок высот и в итоге получить сеть треугольников, соединяющих отметки высот. Для каждой точки, попавшей в соответствующую область треугольника, вычисляется уклон поверхности и высота.
База данных как обязательный компонент ГИС представляет собой приписанные каждому объекту векторного слоя соответствующие атрибуты. Чем разнообразнее почвы, тем шире разброс в содержании мышьяка. Мышьяк мигрирует в почвах, как по вертикали, так и по горизонтали. Поэтому необходимо учитывать следующие параметры: гранулометрический состав почвы, механический состав подстилающей материнской породы, кислотность, порозность, плотность, температуру почвы, количество гумуса в почве и др.
Объемы, расстояния и глубины переноса различны и зависят от многих факторов, однако эти процессы и их закономерности достаточно хорошо известны. За основу расчета взята зависимая от времени прогнозирующая модель, позволяющая рассчитать предполагаемую покомпонентную концентрацию [5].
С учетом данных из базы ГИС, вычисленного расстояния до источника, параметров рельефа происходит расчет содержания мышьяка в каждой расставленной точке на задаваемый момент времени после выброса.
Компоненты модели приведены на рис. 2.
Рис. 2. Компоненты модели
Различные компоненты связываются между собой коэффициентами переноса. Модель рассматривает отложение ^ на поверхности почвы (^) и на листьях растений (^). Уровень загрязнения, проникающего непосредственно в почву (внесение удобрений), обозначен !2.
Уравнения, определяющие динамику металла в компонентах окружающей среды, выглядят следующим образом:
а=/,+&*„-а (*,+*„) а = д2^„-али
а = а^-а(^+^,)
а, = /,+ед„+ед2,-&(*, + *„)
где Q¡ - количество металла в компонентах окружающей среды;
К - межкомпонентные коэффициенты переноса.
Рассчитанные значения содержания мышьяка с использованием данной модели в каждой расставленной точке необходимы для процесса визуализации, предполагающего создание интерполяционной картины распределения мышьяка с выбором среды (почва, растения, прикорневой слой и т. д.) и времени после выброса. Предлагается использовать линейную интерполяцию, при которой производится расчет концентрации для каждой точки внутри треугольника и ей присваивается соответствующий значению цвет.
Существуют следующие режимы визуализации: области
распределения в виде непрерывного растра; области распределения, в которых значения превышают определенный задаваемый уровень, например ПДК; и в режиме изменения прозрачности растрового слоя.
В системе предусмотрены: задание временного шага просмотра, выбор графического режима показа изменения концентрации в течение расчетного времени со времени выброса выбранной компоненте в точке - узле интерполяции; построение произвольно заданного на местности профиля по интерполированной картине на заданное время анализа и визуализация графика концентрации мышьяка вдоль профиля.
Таким образом, новизна предлагаемого подхода заключается в расчете динамики соединений мышьяка в равномерно автоматически расставленных точках, что позволит получить достоверную картину покомпонентного распределения в виде областей с учетом, как параметров рельефа, так и параметров, имеющихся в базе данных ГИС по объектам соответствующих цифровых карт. Учет процессов и закономерностей объемов, расстояний и глубин переноса, окажется особенно полезным в предсказании временной зависимости таких событий как атмосферная дисперсия, почвенное осаждение, растительная ассимиляция и миграция в почвенные воды мышьяка. Разнообразие
разработанных режимов визуализации позволит повысить наглядность и удобство пользования разрабатываемой ГИС.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Алексеев В.А., Телегина М.В., Цапок М.В. Геоинформационная система, как инструмент оценки экологической обстановки на почве // Сборник докладов VI Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве». - Новокузнецк, Сибирский государственный индустриальный университет, 2007. С. 113-114.
2. Алексеев В.А., Телегина М.В., Цапок М.В. Основные принципы геометрической расстановки постов наблюдения атмосферного воздуха в зонах влияния химически опасных объектов. // Сборник докладов 9-й Международной научно-практической конференции «Экономика, экология и общество России в 21 -м столетии». Санкт-Петербург, 2007. С. 50.
3. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. - М.: Наука, 1982. - 320 с.
4. Янников И.М., Габричидзе Т.Г., Зубко Т.Л. Изучение влияния мышьяксодержащих соединений и возможность организации прогнозирования чрезвычайных ситуаций на химически опасном объекте // Интеллектуальные системы в производстве, Ижевск, ИжГТУ № 1, 2007. С. 113-118.
5. Bignoli J., Sabbioni E. Environmental assessment of arsenic released from potential pollution sources. Environ. monit. and assessment. 1984, 4, № 1, 93, 65.
© Т.Г. Габричидзе, И.М. Янников, В.А. Алексеев, М.В. Телегина, 2008
