CC BY
81
ційних апаратурним і алгоритмічним забезпеченням. Зокрема, апаратурна реалізація методу повинна забезпечити випромінювання двох складних сигналів на ортогональних поляризаціях і повне поляризаційне приймання, обробку всіх складових відбитого векторного сигналу, забезпечуючи при цьому вимір чотирьох елементів поляризаційного вектора розсіювання. Це значить, що для РЛС з повним поляризаційним зондуванням властиві можливості традиційної РЛС при роботі на одній із поляризацій або РЛС із повним поляризаційним прийманням. Тому алгоритмічне забезпечення має включати елементи штучного інтелекту, коли забезпечується доцільність роботи на одній фіксованій або оптимальній поляризації, у режимі повного поляризаційного приймання або ж повного поляризаційного зондування залежно від завадової обстановки та поточних завдань, коли має забезпечуватись адаптація до завад, навчання і самонавчання пристроїв виявлення-розпізнавання цілей заданого класу. Безвідмовність РЛС з повним поляризаційним зондуванням буде завжди вище безвідмовності РЛС, побудованої на традиційних принципах. Оптимальний розподіл випромінюваної енергії, часових показників виявлення і супроводження цілі, забезпечення скритності роботи РЛС може також входити до складу вказаного алгоритмічного забезпечення.
Таким чином, можливість підвищення ефективності захисту від завад та розширення функціональних можливостей сучасних радіолокаторів існує
УДК 519.713: 631.411.6
ВИЗНАЧЕННЯ КОРЕЛЯЦІЙ МІЖ ВМІСТОМ ВАЖКИХ МЕТАЛІВ У ГРУНТАХ РІЗНИХ ЕКОСИСТЕМ ПРИ ВИРІШЕННІ ЗАДАЧ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ
КОЗУЛЯ Т.В., ГЛУШКОВА Л.В.,
ШТЇТЕЛЬМАН З.В.
Розглядаються можливості визначення математичних моделей взаємовпливу на акумуляцію забруднювачів (важких металів) різної хімічної природи у грунтах будь-яких екосистем при вирішенні задач екологічного моніторингу навколишнього середовища.
Актуальність і необхідність дослідження
Важливим при дослідженні проблеми забруднення навколишнього природного середовища є питання токсичності. Під токсичністю розуміють шкідливий вплив хімічних елементів чи сполук на живі організми. Визначальним показником можливого негативного впливу хімічних речовин є їх концентрація. Токсичність залежить від співвідношення іонів у розчині (наприклад, токсичність арсенату,
і пов’язана із забезпеченням можливості реалізації методу повного поляризаційного зондування простору і відповідних пристроїв обробки складних векторних сигналів.
Література: 1. Теоретические основы радиолокации / Под ред. В.Е. Дулевича. М.: Сов.радио, 1964. 732 с. 2. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц, 4-е изд., доп. М.: Наука, 1988. 540с. 3. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ /Под ред. Б.Р.Гнеденко. М.: Физматгиз, 1963. 500 с. 4. Бартон Д. Радиолокационные системы. Сокр. пер. с англ. /Под ред. К.Н.Тро-фимова. М.: Воениздат, 1967. 480 с. 5. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981. 416с. 6. Вальд, Абрахам. Последовательний анализ / Пер. с англ. П.А.Бакута и др./ Под ред. Б. А. Севастьянова. М.: Физмзтгиз, 1960. 328 с. 7. Гаек Я. и Шидак З. Теория ранговых критериев / Пер. с англ. Д.М. Чибисова / Под ред. Л.Н. Большева. М.: Наука, 1971. 375 с. 8. Казаков Е.Л. Радиолокационное распознавание космических объектов по поляризационным признакам. Одесса: Издание ОИУМ, 1999.
Надійшла до редколегії 08.07.2004
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Поповський В.В.
Храбростін Борис Володимирович, провідний науковий співробітник НЦ Військ ППО, полковник запасу, д-р техн. наук, старший науковий співробітник.
Мартинчук Олександр Олександрович, доцент Харківського військового університету, полковник, канд. техн. наук, доцент.
Фоменко Дмитро Володимирович, ад’юнкт кафедри Харківського військового університету, старший лейтенант.
селенату знижується в присутності надлишку фосфатів і сульфатів), від форми сполук елементів (наприклад, кисневі аніони хімічних елементів більш токсичні, ніж їх прості катіони). Найбільш пріоритетними для хіміко-токсикологічного аналізу є важкі метали (Pb, Hg, Cd, Cu, Ni, Co, Zn), які мають високу токсичність і міграційну здатність. Поведінка цих токсикантів у різних природних середовищах обумовлена специфічністю їх основних біогеохімічних властивостей (Вл), які включають такі показники: здатність до комплексоутво-рення, рухомість, біохімічна активність, мінеральна чи органічна форма поширення, здатність до гідролізу, розчинність, ефективність до накопичення. У загальному вигляді токсичність (Т), рухомість (Р), накопичення (Н) важких металів можна представити як функції комплексоутворен-
Таблиця 1
Основні біогеохімічні властивості важких металів
Вл Co Ni Cu Zn Cd Hg Pb
Т П П П П В В В
Р Н Н П П В В В
Н П П В В В В В
К Н Н В В П П Н
G Н П В В П П П
R Н Н В В В В В
В — висока, Н- низька, П- помірна
РИ, 2004, № 4
159
ня (К), схильності до гідролізу (G), розчинності (R), виходячи з наступних співвідношень (табл. 1) [1].
ція залежить від великої кількості факторів і над усім це механічний склад грунтів і наявність грунтово-геохімічних бар’єрів.
Таким чином, маємо такі функції:
T = f(K,R, G); P = f(K,R,G) H = f(K,R,G).
Важливими у питанні оцінки впливу важких металів на біоценоз є визначення розчинних форм і здатність їх до накопичення, включаючи і комп-лексоутворюючу здатність. Остання має дві сторони у вирішенні питання визначення токсичності забруднюючої речовини: по-перше, комплексоут-ворення може призводити до утворення нерозчинних сполук, що сприятиме зменшенню впливу важких металів (зменшення надходження хімічних елементів у рослини і живі організми); по-друге, цей процес може сприяти засвоєнню забруднювачів рослинами, а тим самим прискорювати їх участь у біохімічному кругообігу.
Рухомість хімічних елементів — це здатність їх переходити із складу твердої фази грунту у рідинну фазу. Рухомі сполуки хімічних елементів являють собою найбільш велику з точки зору харчування рослин групу сполук.
Кількість рухомих форм безпосередньо впливає на інтенсивність міграції хімічних елементів. Так, згідно з Переламаном О.1. інтенсивність міграції (Рх) оцінюється за формулою:
P
X
1 х i*R*.
R dt ,
де Rx—число атомів, які перейшли в рухомий стан;
dRx . й й
—dt---число атомів, що перейшли в рухомий
стан за час dt [2].
Міграція речовин у грунті здійснюється головним чином у результаті дифузії чи масопереносу. Частинки грунту самі можуть переміщуватися у воді чи атмосфері і переносити адсорбовані речовини. Вода є однією із головних складових грунту, що створює динамічну систему вода - грунт. Переміщення речовини через границю розділу лімітується процесом адсорбція — десорбція, що значною мірою залежить від розчинності речовини у воді і від факторів, які визначають її адсорбцію на твердій фазі. При цьому важливу роль відіграють такі показники, як розчинність, коефіцієнт розподілу і теплота розчинення даної речовини [3].
Водорозчинні компоненти техногенного потоку, які не утримуються у грунтовій товщі, проникають разом з загальним потоком вологи у підгрунтя і при умові достатньої вологості та промивного режиму досягають рівня грунтових вод, забруднюючи останні. Якщо атмосферна волога не досягає грунтових вод, техногенні речовини накопичуються нижче горизонту розповсюдження кореневої системи рослин і виключаються із біологічного кругообігу і подальшої водної міграції.
Доцільно замітити, що це не однозначна задача, оскільки наявність водорозчинних форм і їх мігра-
Питання наявності рухливих форм є актуальним і при визначенні екоситуації в ландшафтних системах. На такому рівні як фація показники вмісту важких металів у геокомпонентах чи їх морфост-руктурних частинах можна виразити через інтегральний індекс:
Хп1--'2п(п>ТНД) > Хп1--'2п(ТНД>п>ПК) > Х^
•••Zn(n=ПК > Хп1-'2п(ПК)п > ГДКХп-2п(п=ГДК)
[Хпі •••2п(ГДК>пКт) > Хпі •• Zп(п=Кт)]
де X1...Z — ряди рухомих і валових форм важких металів у геокомпонентах ландшафтних систем у порядку зменшення токсичних концентрацій на живі організми; n — вміст рухомих і валових форм важких металів в геокомпонентах ландшафтних систем у порядку зменшення токсичних концентрацій на живі організми, мг/кг, мл/л, мг/м3; ТНД — токсично-нелетальні дози, ПК — порогові концентрації; ГДК — гранично допустимі концентрації; Кт — кларки місцеві [4].
У грунтах рівновага щодо розчинності будь-яких речовин може сильно змінюватися на відстані навіть у декілька сантиметрів у вертикальному і горизонтальному напрямках. Звичайно доля рухо -мих форм максимальна при малих значеннях р Н і значному окислювально-відновному потенціалі. Слід очікувати, що при зростанні рН грунтового субстрату розчинність більшості мікроелементів буде знижуватися. В умовах природних грунтів значення рН знаходиться між 5 і 7, а Eh — між +0,5 і -0,1, за виключенням заболочених грунтів зі значними відновними умовами. У цілому рослини легко поглинають розчинні форми мікроелементів, як іонні, так хелатні і комплексні [5].
Мета дослідження: аналіз ситуації, що стосується впливу техногенних речовин на біокомпоненти екосистем; визначення у грунтах поряд з валовим вмістом хімічних елементів кількості водорозчинних форм досліджених елементів.
Задачі дослідження: при визначенні особливостей поведінки важких металів у грунтах природних і урболандшафтів вирішити такі питання:
1) співвідношення між валовим вмістом важких металів і їх водорозчинних форм;
2) кореляція між рН і наявністю водорозчинних форм у грунтах;
3) оцінка міграційних здатностей важких металів: загальні закономірності та відмінності залежно від геохімічних умов.
Сутність і аналіз отриманих результатів
Територією дослідження були природні та змінені господарською діяльністю екосистеми Зміївського району, що знаходяться під різним впливом викидів Зміївської ГРЕС, а також урболандшафти м. Харкова.
160
РИ, 2004, № 4
Методики визначення водорозчинних форм важких металів у пробах грунту - ГОСТ 26423-85 — ГОСТ 26428-85 — водні витяжки. Визначення мікродомішок проводилося атомно - емісійним спектрографічним методом згідно з методикою, розробленою в аналітичній лабораторії Інституту монокристалів. Упарювання 5 мл водної витяжки з розрахунком на 100 мг графітового порошку з подальшим прожарюванням у муфельній печі при 4500С 10-12 хв. дозволяє визначити у витяжках мікродомішки у межах 10-5-10-4%, що відповідає 0,002 — 0,02 мг/л води.
Результати визначень вмісту важких металів у грунтах території досліджень, а також їх розчинних форм показали, що вміст макроелементів у всіх зразках грунту становив: Si — 32,0 — 33,0 %; у витяжках 10-20 мг/л; Al — у більшості зразків — 6,8%, а в деяких грунтах Зміївського району — 3,8 %; у витяжках 0,4 — 1 мг/л, Fe у всіх зразках складає 3,5%, у витяжках — близько 1 мг/л.
Дані аналітичних визначень щодо вмісту кадмію у всіх досліджених зразках показали його вміст у зразках грунтів 3 мг/кг, у водних витяжках — 0,02 мг/л, у витяжках з грунтів урболандшафтів дещо більше, а саме 0,004 і 0,006 мг/л. Більшість мікроелементів у зразках грунтів має вміст, що перевищує значення нормативу ГДК у 1,1-3 рази. Так, при нормативному значенні вмісту Pb 10 мг/кг його кількість у грунтах становила 20 — 30 мг/кг; концентрація Cr у грунтах становила 80-100 мг/ кг(кларк - 47 мг/кг); Zn — 30-100 мг/кг(кларк — 51 мг/кг); V—280 — 500 мг/кг(кларк — 42 мг/кг); вміст Sr, Cu, Ni був близький до нормативного значення.
За даними визначень розрахували процент вмісту водорозчинних форм (роз.ф.) у загальній кількості
важких металів, і результати розрахунків зіставили зі значенням рН грунтів (табл. 2).
Аналіз представлених даних за допомогою Microsoft Excel, програмного пакету Statistic дозволив визначити математичні моделі співвідношення P= f (V, pH, R), де Р — рухомість важких металів, V — валовий вміст важких металів, pH — показник кислотності грунтів, R — кількість важких металів у водних витяжках; кореляційні залежності між розчинними формами катіоногенів від вмісту ані-оногенів, таких як Cr і V, а також зворотної кореляції (табл. 3, 4).
Таким чином, регресивний аналіз даних дозволив отримати залежність вмісту цинку від кількості міді у грунті — CZn = 4 CCu — 34, але оскільки Std.Error of estimate: 15,166, то дану модель не можна вважати стійкою: на концентрацію цинку у грунтах впливають ще інші фактори.
Виходячи з даних кореляційної матриці, для всіх важких металів доцільно було розглянути рівняння регресії залежності між вмістом свинцю і хрому у грунтах (табл.5).
Загальне рівняння регресії щодо вмісту у грунтах свинцю і хрому має вигляд:
CPb = CCr - 65,5 .
У той же час для стронцію як катіоногену накопичення у грунтах корелює з вмістом у них ванадію, що є водорозчинним, рівняння регресії має вигляд:
CSr = 1557,297 х Су-витяг + 56,807,
але також не є стійким, оскільки Std.Error of estimate: 37,482 (табл. 6), тобто треба враховувати додаткові фактори.
Таблиця 2
Розрахункові значення проценту вмісту водорозчинних важких металів у зразках
досліджених грунтів і значення рН
Місце спостереження рН Роз. ф., % від валу Водорозчинні форми мікроелементів, % від вал. вмісту
Si/Al Fe Pb Cr V Zn Sr Cu Ni Cd
Об’єкти спостережень у Зміївському районі (дані за 05.03 р.)
І.Поле Благодатне, 10м від дороги 6,30 0,178/0,04 0,05 9,30 0,57 0,09 2,80 34,20 1,90 0,56 19,00
2. Поле Благодатне, 100 м від дороги 6,30 0,14/0,04 0,16 58,00 0,60 0,09 5,60 45,70 5,70 1,14 19,00
3. Поле Шебелинське 10 м від дорог 7,30 0,08/0,04 0,80 37,30 1,14 0,20 22,40 28,60 7,15 1,90 19,00
4. Поле Шебелинське 100 м від доро 7,03 0,12/0,04 0,16 11,20 0,58 0,20 5,60 28,60 2,85 1,90 19,00
5. Край поля п. Овочева 7,43 0,087/0,07 0,16 56,00 1,43 0,93 9,30 11,40 1,40 3,80 19,00
6. Центр поля п. Овочева 7,33 0,087/0,04 0,08 28,00 0,71 0,93 9,30 8,55 11,40 1,90 19,00
7.Огороди м.Комсомольск 6,20 0,05/0,26 0,13 66,90 1,14 0,38 18,70 11,40 2,85 2,85 19,00
8. Центр м. Комсомольск 7,50 0,125/0,077 0,16 9,30 0,57 0,57 9,30 11,40 5,70 1,40 19,00
9. Огороди навколо м. Комсомольск 7,24 0,118/0,009 0,08 18,70 1,14 0,61 28,00 11,40 2,80 3,80 19,00
10. Біля Зміївської ГРЕС 7,73 0,03/0,05 0,08 32,90 0,28 0,51 56,00 11,40 11,40 0,93 19,00
Урболандшафти м. Харків (територія підприємства і межа санітарно-захисної зони), весняні /осінні проби ґ рунту
Місце спостереження pH Al Fe Pb Cr V Zn Sr Cu Ni Cd
1. Склад 7,6/7,7 0,004/0,008 0,0016/0,08 1,14/1,9 1,7/0,28 0,09/0,28 0,56/0,93 5,6/1,9 0,56/5,7 0,14/1,4 19/19
2. Південний корпус 7,2/7,5 0,005/0,008 0,0016/0,08 28,5/1,9 0,48/0,28 0,2/2,8 0,56/0,56 5,6/2,8 1,9/3,4 0,28/0,5 57/19
3. Свердловина 7,4/7,5 0,004/0,008 0,0028/0,09 5,7/0,3 0,14/0,28 0,08/0,28 0,09/0,28 1,9/2,8 1,14/5,7 0,48/1,4 38/19
4. Школа 7,6/7,3 0,0033/0,004 0,0047/0,00 0,48/9,3 1,42/0,28 0,34/0,34 0,28/0,56 1,1/1,9 1,5/11,4 0,48/0,5 19/38
5. Дитсадок 7,5/7,6 0,006/0,016 0,13/0,016 1,4/0,93 0,93/0,28 0,57/1,14 0,28/0,56 5,6/2,8 1,1/11,4 0,28\1,4 23/19
РИ, 2004, № 4 161
Таблиця 3
Кореляційна матриця статистичної обробки даних вмісту важких металів у грунтах природних
антропогенно-навантажених екосистем
Correlations (newst-04.sta); Marked correlations are significant at p < ,05000
Pb-1 Pb - 2 Zn- 1 Zn- Sr- 1 Sr- 2 Cu- Cu- Ni- Ni-2 Cr- 1 Cr-2 V-1 V- 2
Pb -1 1 -0,03 0,42 0,31 -0,61 -0,07 0,16 -0,1 0,51 -0,25 0,85 -0,02 -0,22 -0,74
Pb- 2 0,03 1 0,11 0,38 -0,14 0,05 0,17 0,12 0,2 0,39 -0,08 0,39 0,22 -0,12
Zn- 1 0,42 0,11 1 -0,17 -0,8 0,29 0,88 0,14 0,8 -0,45 0,16 -0,26 0,31 -0,7
Zn- 2 0,31 0,38 -0,17 1 0,12 0,21 -0,42 0,18 -0,26 -0,21 0,42 0,06 -0,61 -0,28
Sr- 1 -0,61 -0,14 -0,8 0,12 1 -0,11 -0,79 -0,04 -0,79 0,34 -0,5 0,14 -0,27 0,83
Sr- 2 -0,07 0,05 0,29 0,21 -0,11 1 0,16 0,04 -0,29 -0,14 -0,13 0,11 -0,48 -0,3
Cu- 1 0,16 0,17 0,88 -0,42 -0,79 0,16 1 0,22 0,79 -0,28 -0,1 -0,14 0,65 -0,45
Cu- 2 -0,1 0,12 0,14 0,18 -0,04 0,04 0,22 1 0,06 -0,49 -0,29 -0,43 0,19 0,08
Ni- 1 0,51 0,2 0,8 -0,26 -0,79 -0,29 0,79 0,06 1 -0,27 0,29 -0,25 0,61 -0,56
Ni- 2 -0,25 0,39 -0,45 -0,21 0,34 -0,14 -0,28 -0,49 -0,27 1 -0,24 0,83 0,11 0,43
Cr- 1 0,85 -0,08 0,16 0,42 -0,5 -0,13 -0,1 -0,29 0,29 -0,24 1 -0,08 -0,44 -0,75
Cr- 2 -0,02 0,39 -0,26 0,06 0,14 0,11 -0,14 -0,43 -0,25 0,83 -0,08 1 -0,04 0,17
V- 1 -0,22 0,22 0,31 -0,61 -0,27 -0,48 0,65 0,19 0,61 0,11 -0,44 -0,04 1 0,24
V- 2 -0,74 -0,12 -0,7 -0,28 0,83 -0,3 -0,45 0,08 -0,56 0,43 -0,75 0,17 0,24 1
ведені такі умовні позначення: 1 — вміст елементу у грунтах; 2 — вміст елементу у водних витяжках.
Визначення залежності між вмістом Sr - V згідно з даними визначення їх кількості у грунтах і водних витяжках, відповідно, для 10 досліджених місць відбору проб показало, що це поліноміальна залежність 6-го ступеня (рисунок), яка простежувалася і в попередніх аналізах визначень [6].
Таблиця 4
Результати аналізу даних вмісту важких металів у грунтах методом множинної регресії
Regression Summary for Dependent Variable: Zn- грунт R= ,88130530 RI= ,77669903 Adjusted RI= ,74878641 F(1,8)=27,826 p<,00075 Std.Error of estimate: 15,166
beta St. Err. of beta B St. Err. of B t(8) p-level
Intercpt -34 15,9 -2,14 0,065
Cu-грунт 0,88 0,167 4 0,76 5,275 0,0007
Analysis of Variance; DV: Zn- грунт (newst-04.sta)
sSq. df Min Sq. F p-level
Regress. 6400 1 6400 27,826 0,00075
Residual 1840 8 230
Total 8240
Таблиця 5
Результати аналізу залежності вмісту Pb-грунт - Cr-грунт методом множинної регресії
Regression Summary for Dependent Variable: Pb - грунт R= ,00681614 RI= ,00004646 Adjusted RI= -— F(1,12)=,00056 p<,98155 Std. Error of estimate: 29,946
beta St. Err. of beta B St. Err. of B t(12) p- level
Intercept -65,5 4468,0 -0,01 0,995
Cr 0,007 0,288668 1 42,35 0,023 0,98
Загальний аналіз поведінки важких металів у грунтах природних антропогенно-навантажених ландшафтів показав такий взаємовплив і взаємозв’язок між ними згідно з даними статистичної звітності за програмним пакетом Statistic.
На основі даних кореляції отримані такі залежності між вмістом важких металів у грунтах (у дужках надано коефіцієнт кореляції):
Таблиця 6
Результати аналізу залежності вмісту Sr-грунт - V-витягметодом множинної регресії
Regression Summary for Dependent Variable: Sr-грунт ; R= ,82934075 RI= ,68780607 Adjusted RI= ,64878183; F(1,8)=17,625 p<,00300 Std.Error of estimate: 37,482
beta St. Err. of beta B St. Err. of B t(8) p- level
Intercept 56,81 21,082 2,695 0,027
V-витяг 0,829 0,197 1557,3 370,94 4,198 0,003
Analysis of Variance; DV: Sr-грунт (newst-04.sta)
sSq df Min Sq F p-level
Regress. 24761 1 24761 17,6 0,003
Residual 11239 8 1404,87
Total 36000
Pb- грунт — (r=0,85) - Cr- грунт;
Zn- грунт - (r=0,88) - Cu- грунт і (r=0,80) Ni- грунт;
Sr- грунт — (r=0,83) - V- витяг;
Cu- грунт — (r=0,88) - Zn- грунт; а також при r=0,65 з V- грунт;
цікавою є залежність Cr- витяг — (r=0,83) - Ni-витяг.
Визначені кореляції між вмістом важких металів у грунтах і водних витяжках у таких же весняних
162
РИ, 2004, № 4
зразках грунтів для урболандшафтів встановили такі залежності між катіоногенами Zn, Pb i Cr як аніоногеном (табл. 7).
Sr
Поліноміальна залежність між вмістом стронцію і ванадію у грунтах
Аналіз отриманих регресивних залежностей дав такі результати:
1) для зв’язку Pb- грунт - Cr- грунт: F = 28,26729; p-level = 0,012996 при df (1; 3);
2) для зв’язку Zn- грунт - Cr- грунт: F = 14,34098; p-level = 0,03229 при df (1; 3).
Згідно з даними кореляції між вмістом важких металів у грунтах урболандшафтів отримані такі залежності між вмістом важких металів у грунтах (у дужках надано коефіцієнт кореляції):
Pb- грунт — (r=0,96) — Zn- грунт — (r=0,97) — Sr-грунт —(r=0,95) — Cr- грунт;
Таблиця 7
Результати аналізу взаємозв’язку між вмістом важких металів у грунтах і водних витяжках для грунтів урболандшафтів
Regression Summary for Dependent Variable: Pb-ґрунт; R= ,95081706 RI= ,90405308 Adjusted RI= ,87207078; F(1,3)=28,267 p<,01300 Std. Error of
estimate: 4,6635
beta St. Err. B St. t(3) p-
of beta Err.of B level
Intercpt 5,49 4,72 1,16 0,33
Cr- ґрунт 0,95 0,1788 0,43 0,081 5,32 0,013
Regression Summary for Dependent Variable: Zn-ґрунт; R= ,90939509 RI= ,82699943 Adjusted RI= ,76933258; F(1,3)=14,341 p<,03229 Std.Error of estimate: 49,796
beta St. Err. of beta B St. Err. Of B t(3) p- level
Intercpt -51,22 50,4 -1,016 0,38
Cr- ґрунт 0,909 0,240 3,293 0,87 3,787 0,032
Zn- грунт — (r=0,98) — Sr- грунт —(r=0,96) — Pb-грунт — (r=0,91) — Cr- грунт;
Sr- грунт —(r=0,98) Pb- грунт — (r=0,98) — Zn-грунт —(r=0,95) — Cr- грунт;
цікавою є залежність V- витяг— (r=0,68) — Cr-грунт і (r=0,60) Cr- витяг, а з катіоногенами найбільш тісний зв’язок визначений для Pb- грунт (r=0,54).
На основі даних множинної регресії маємо такі математичні моделі взаємозв’язку між вмістом важких металів у грунтах урболандшафтів:
CPb = 0,433 CCr + 5,48, CZn = 3,293 CG - 51,22.
Наукова новизна. До цього часу хіміко-аналітичні визначення привертали увагу тільки як фактичний вміст важких металів у грунтах різних л андшафтів, окремо розглядалася концентрація забруднювачів у водних витяжках; не проводився аналіз можливої залежності накопичення в об’єктах природного середовища забруднювачів залежно від їх хімічної природи, а саме, акумулювання у грунтах катіоно-генів за рахунок утворення нерозчинних сполук з аніоногенами, такими як хром і ванадій. У попередніх роботах [6] цей факт підтверджувався даними термодинамічних розрахунків можливості цих процесів при комбінованому забрудненні територій, а в даних дослідженнях проведена статистична обробка фактичного матеріалу екологічного моніторингу грунтів різних ландшафтів і на значному обсягу територій. На основі отриманих даних визначені математичні моделі залежності між вмістом окремих катіоногенів і аніоногенів — забруднювачів грунтів.
Практичне значення отриманих результатів. Отримані дані можуть бути використані в практиці екологічного моніторингу; визначені управляючих рішень щодо запобігання шкідливого впливу джерел забруднення на навколишнє середовище з урахуванням можливого “знешкодження” важких металів у разі їх взаємовпливу і утворення нерозчинних сполук, що знижує міграцію і вплив на біосистеми.
В аналогічних роботах у галузі екологічного моніто -рингу грунтів розглядається питання залежності між вмістом поживних речовин і забруднювачів у грунтах; у лабораторних умовах отримані подібні результати щодо зменшення впливу надлишкової кількості хрому на біосистеми, але не з’ясовувався вплив на цей процес катіоногенів, що містяться у грунтах; не отримані математичні залежності взаємовпливу на акумулювання важких металів у грунтах залежно від їх хімічної природи [8, 9].
Висновки
На основі проведених аналітичних визначень вмісту важких металів у грунтах, статистичної обробки отриманих результатів моніторингу грунтів встановлено:
1. Кількість водорозчинних форм важких металів незначна по відношенню до їх валового вмісту у
РИ, 2004, № 4
163
грунтах, за виключенням стронцію і свинцю, причому це вірно як для природних антропогенно-навантажених грунтів (приклад грунтів Зміївсько-го району), так і для грунтів урболандшафтів.
2. Залежність акумуляції забруднювачів від наявності у грунтах певного співвідношення катіоно-генів і аніоногенів, варіація рН показника навіть на незначну величину призводять до зміни кількості водорозчинних форм: у більш лужному середовищі зростає кількість аніоногенів у водних витяжках, при зменшенні показника рН дещо змінюється значення водорозчинних форм катіонегенів.
3. Кореляційні залежності між вмістом важких металів у різних грунтах, а також проведений аналіз отриманих статистичних даних методом множинної регресії показав, що існує тісний зв’язок між накопиченням важких металів у грунтах при їх малій міграційній здатності завдяки наявності нерозчинних сполук, до складу яких вони входять. Цей факт обумовлено комплексним забрудненням навколишнього середовища, а саме техногенними речовинами різної хімічної природи — катіоногени і аніоногени.
4. Кореляція між значним накопичення Pb, Zn, Sr у зв’язку зі значним вмістом у цих грунтах Cr, а в деяких випадках і V для всіх досліджених грунтів (такі співвідношення були відмічені й у попередніх роботах, але в інших місцях екологічного моніторингу грунтів [6, 7]) така:
Pb- грунт - —(r=0,85 і 0,95) — Cr- грунт;
Zn- грунт - (r=0,91) — Cr- грунт;
Sr- грунт - —(r=0,95) — Cr- грунт;
Sr- грунт — (r=0,83) - V- витяг.
Література: 1. Экология и безопасность жизнедеятельности /Под ред. д-ра физ.-мат. наук проф. Л.А. Муравья. М.: ЮНИТИ, 2000.448с. 2. Химическое загрязнение почв и их охрана /Под ред. Ю.М. Лейкина. М.: ВО “Агропромиздат“, 1991.298с. 3. Тинсли И. Поведение химических загрязнителей в окружающей среде : Пер. с англ. Л.А. Мазитова. М.: Мир, 1982. 278с. 4. Кукурудза C.I., Кіптач Ф.Я. До методики оцінювання екоситуації в ландшафтних системах за вмістом важких металів / /Український географічний журнал. 2000. №4.C. 35-39.
5. Кобата-Пендиас А., Пендиас Х. Микроэлементы в почвах и растениях. М.: Мир, 1989. 424с. 6. Козуля Т.В. Прогноз і оцінка процесів трансформації техногенних елементів у грунтах // Людина та довкілля. Проблеми неоекології. Вип. 1.200. C.115-118. 7. Козуля Т.В., Глушкова Л.В., Штітельман З.В. Вплив хімічної природи важких металів на їх хіміко-трансформаційні особливості поведінки у грунтах //Захист довкілля від антропогенного навантаження. Вип. 4(6). Харків-Кре-менчук, 2001. C. 53-60. 8. Кораблева А.И., Антоненко Т.М., Гайдаш Ю.К., Решетов И.К. Экспериментальное изучение поведения металлов, сопряженного с поступлением Cr в грунтах техногенных ландшафтов // Биоценотические исследования лесов техногенных ландшафтов степной Украины. Межвуз. сб. науч. трудов. Днепропетровск, 1989. C.15-17. 9. Цветкова Н.Н. Закономерности распространения тяжелых металлов в почвогрунтах настоящих степей Украины (долиннотеррасовый ландшафт) // Екологія та ноосферологія. 1995. Т.1. №1-2. C. 109-119.
Надійшла до редколегії 20.09.2004
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Шаронова Н.В.
Козуля Тетяна Володимирівна, доц. кафедри педагогіки і психології управління соціальними системами НТУ “ХПИ”. Адреса: Україна, 61002, Харків-2, вул. Фрунзе, 21, тел. 40-00-42.
Глушкова Лідія Василівна, молодший науковий співробітник відділу аналітичної хімії функціональних матеріалів і об’єктів навколишнього середовища Інституту монокристалів НАНУ. Адреса: Україна, 61001, Харків, пр. Леніна, 60, тел. 30-79-79.
Штітельман Зоя Володимирівна, науковий співробітник відділу аналітичної хімії функціональних матеріалів і об’єктів навколишнього середовища Інституту монокристалів НАНУ. Адреса: Україна, 61001, Харків, пр. Леніна, 60, тел. 30-79-79.
164
РИ, 2004, № 4
