logo search
Госдоклад 2007 г

Экологическая оценка объёма выпадений атмосферных загрязнителей (2007 г.), г/м2 год

Параметры

Сера,

г/м2 год

Азот,

г/м2 год

Углерод,

г/м2 год

Ионы водорода,

10-4 г/м2 год

Среднее

0,25

0,25

0,76

0,331

Максимальное

0,73

0,42

1,28

0,992

Экологическая норма

<0,32

<0,28

<20

Чрезвычайная экологическая ситуация

>3,0

>2,0

200—300

Среди соединений азота преобладают нитратные, на долю которых приходится около 60% общего количества выпадающего азота. Наибольшие величины атмосферных выпадений соединений серы, значительно превышающие экологические нормы, приходятся на июль и август, азота — на март (см. рис.16).

Ежегодное поступление водорода (Н+) из атмосферы на поверхность земли значительно ниже критических нагрузок для лесных и водных экосистем. Максимальная величина атмосферных выпадений иона водорода — 0,992 10-4 г/м2 год, примерно на один порядок ниже экологической нормы, наблюдалась в июле.

IV. Институт космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера СО РАН в 2007 году проводил исследование временной динамики растительного покрова на северо-востоке Якутии и влияния антропогенного фактора на пожароопасность лесов по данным спутникового мониторинга (Варламова Е.В., Соловьев В.С.).

Согласно существующим модельным представлениям наибольшая амплитуда проявления эффектов глобального потепления климата ожидается в арктической зоне и вызовет заметное изменение компонентов природных комплексов этого региона.

Для исследования влияния изменения климата на растительный покров в Институте космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера СО РАН ведутся работы по исследованию временной динамики вегетационного индекса северо-восточного региона Якутии по данным спутников серии NOAA.

Вегетационные индексы — это сложные спектральные характеристики, формируемые путем комбинирования интенсивности отраженной солнечной радиации в отдельных спектральных областях. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — нормализованный относительный индекс растительности — количественный показатель состояния фотосинтетически активной биомассы. Это один из популярных вегетационных индексов, используемых для оценки состояния растительного покрова по данным дистанционного зондирования. Вегетационный индекс NDVI прост для вычисления, имеет широкий динамический диапазон из распространенных вегетационных индексов, и лучшую чувствительность к изменениям в растительном покрове. Значение NDVI вычисляется по формуле NDVI=NIR-RED/NIR+RED, где NIR — величина отраженного сигнала в ближней инфракрасной области спектра, RED — величина отраженного сигнала в красной области спектра.

Расчет вегетационного индекса NDVI проводился для четырех выбранных на северо-востоке Якутии тестовых участков, отличающихся равнинным ландшафтом и отсутствием крупных водных тел. Ниже (рис.17) показано положение тестовых участков.

Рис. № 17 Тестовые участки: 1 — участок «Аллаиховский», 2 — участок «Среднеколымский», 3 — участок «Верхнеколымский», 4 — участок «Намский».

Тестовые участки имеют размеры ~30х30 км и расположены на Яно–Индигирской низменности (участок «Аллаиховский»), Колымской низменности и Центрально–Якутской равнине (участок «Намский»). Поскольку Колымская низменность занимает обширную территорию, то на ней были выбраны два участка — в северной (участок «Среднеколымский») и южной (участок «Верхнеколымский») частях, соответственно, в Среднеколымском и Верхнеколымском районах. Центры тестовых участков имеют следующие координаты: «Среднеколымский» — 1510в.д./670с.ш.; «Аллаиховский» — 147,50 в.д./71,70 с.ш.; «Верхнеколымский» — 1490в.д./68,80с.ш.; «Намский» — 1290в.д./630с.ш.

Исследования показателей вегетации тестовых участков проводились по данным AVHRR/NOAA, полученным на приемной станции СКАНОР (ИКФИА СО РАН) в 1998 — 2007 гг. Данные за этот период занимают огромный объем дискового пространства, до ~ 1 Тбайта. Соответственно для обработки такого количества информации потребовалось максимально автоматизировать все процедуры расчета значения вегетационного индекса и сопутствующих параметров, например, облачности.

Вегетационный индекс NDVI рассчитывался по следующей схеме:

  1. Выборка из данных отдельного пролета спутника данных радиометра AVHRR, относящихся к тестовым участкам.

  2. Нормализация альбедо в видимом и ближнем инфракрасном каналах радиометра AVHRR, классификация пикселей космоснимка по объектам: земля, вода, блики от воды, помехи, высокие и низкие облака.

  3. Расчет среднестатистических показателей вегетационного индекса NDVI.

В результате были рассчитаны среднесуточные, десятидневные, среднемесячные и среднегодовые значения NDVI. На рис. .. представлены вариации среднегодовых значений NDVI для тестовых участков за период с 1998 по 2007 гг.: а) среднегодовые значения NDVI для тестовых участков; б) линейные тренды среднегодовых значений NDVI. Пунктирными линиями обозначены тренды среднегодовых значений NDVI для участков «Аллаиховский» и «Среднеколымский», а сплошными линиями тренды для участков «Верхнеколымский» и «Намский».

А

Б

Рис. № 18 Вариации среднегодовых значений NDVI тестовых участков за период с 1998 по 2007 гг.

Из рис. № 18 видно, что за исследуемый период наблюдается общая тенденция снижения значений вегетационного индекса для всех тестовых участков. Причем для северных участков («Аллаиховский», «Среднеколымский») тенденция более выражена, чем для участков находящихся южнее («Верхнеколымский», «Намский»). Возможно, это обусловлено наблюдающимся в последние десятилетия общим снижением количества осадков на территории Якутии.

Растительный покров, являясь динамичным компонентом природной среды, чутко реагирует на современные изменения глобального климата и зависит от многих факторов, таких параметров как температура, влажность, солнечная радиация и пр. В настоящее время для исследования растительности со спутников планируется использование данных приборов ATOVS, устанавливаемых на последних спутниках NOAA, начиная с NOAA14. Данные комплекса приборов ATOVS позволяют рассчитывать более десятка различных параметров атмосферы, например, вертикальные профили температуры и влажности, общее содержание озона и ряд других показателей. Использование этих данных позволит более результативно проанализировать наблюдаемые временные вариации показателей вегетации.

Не меньший ущерб окружающей среде и экономике наносят крупномасштабные лесные пожары, ежегодно разгорающиеся на территории РС (Я). В результате лесных пожаров в атмосферу выбрасывается огромное количество аэрозольных частиц и малых газов (СО, СО2, СН4 и др.), усиливающих парниковый эффект.

Основными причинами лесных пожаров в Якутии является грозовая активность и неосторожное обращение с огнем — человеческий фактор. Согласно данным Якутской базы авиационной охраны лесов, в среднем, количество вызванных грозами пожаров составляет около 50 — 60%. В зависимости от плотности населения и интенсивности гроз в разных частях Якутии этот процент варьируется от 30% до 70%.

На рис. 19 представлена сводная карта распределения лесных пожаров в 1998—2006 гг., из которого следует, что в северо-западной части Якутии наблюдается отсутствие пожаров, а также небольшое их количество в западной части. Это может быть объяснено влажностью климата в этих регионах и малой плотностью населения. Сравнение карт лесных пожаров и атмосферных осадков показывает хорошее совпадение зон с высокой концентрацией пожаров с зонами, где среднегодовые количества осадков составляют менее 200—250 мм. С другой стороны, обращает на себя внимание совпадение участков с высокой концентрацией пожаров с зонами с повышенной плотностью населения.

Рис. № 19 Карта распределения лесных пожаров в 1998–2006 гг.

Для более детального исследования влияния антропогенного фактора на лесопожарную обстановку был проведен анализ недельных вариаций площади лесных пожаров. На рис. № 20 приведены зависимости площади лесных пожаров на территории Якутии от дней недели. В картине лесопожарной активности явно наблюдаются два максимума, приходящиеся на середину и конец недели, причем это более характерно для июня месяца, тогда как в сентябре один из максимумов, а именно, приходящийся на середину недели, выражен менее ярко.

а)

б)

Рис. № 20 Усредненная недельная вариация площади лесных пожаров на территории Якутии: a) июнь 1998—2006 гг. (сплошная кривая) и июнь 2002 г. (пунктирная кривая), б) сентябрь 1998—2006 гг. (сплошная кривая) и сентябрь 2002 г. (пунктирная кривая).

Естественно предположить, что повышенная активность лесных пожаров в выходные дни обусловлена человеческим фактором — увеличение количества выездов в лес на отдых, для сбора ягод и т.д. Раннее по данным Якутской системы грозопеленгации (ИКФИА СО РАН) было показано, что летом количества грозовых разрядов резко возрастает в середине недели — среду и четверг. Таким образом, ответственным за увеличение площади лесных пожаров в середине недели, вероятней всего, является грозовая активность. На этот вывод также указывает относительное уменьшение этого максимума в сентябре 1998-2006 гг. и его полное отсутствие в сентябре 2002 г., т.к. в это время года грозы на территории Якутии практически не наблюдаются.

Таким образом, при оценке лесопожарной обстановки необходимо принимать во внимание как природные (грозовая активность, погодные условия), так и антропогенные факторы: плотность населения, сезон сбора природных даров, охоты, туризма и т.д.

V. В 2007 году в Институте физико-технических проблем Севера СО РАН выполнена работа по изучению состояния природной среды и социальных условий района строительства каскада ГЭС в Южной Якутии (ЮЯГЭК) и нефтепровода ВСТО (Д.Д.Ноговицын).

На основе изучения ландшафтной структуры бассейна р.Тимптон, современного состояния природной среды и ее компонентов (водных ресурсов, климата, рельефа, гидрогеологических условий, почвенно-растительного покрова и животного мира), а также факторов и степени антропогенного воздействия установлены закономерности, определяющие антропогенно-экологическую обстановку в регионе исследования, вытекающие из соотношений между антропогенным воздействием, устойчивостью ландшафтов и измененностью природной среды.

В результате ранжирования на исследуемой территории трех ландшафтных провинций по литолого-геокриологическим и биогидроклиматическим показателям с присвоением каждому выделу экспертных оценочных баллов получена оценка их устойчивости к антропогенным воздействиям. Определено, что характер устойчивости ландшафтов изменяется от среднеустойчивых Чульманской до слабо-устойчивых Олекмо-Тимптонской и неустойчивых Тимптоно-Учурской провинции. Установлено, что наибольшей антропогенной нарушенности подвержена Чульманская провинция, а наименьшей Тимптон-Учурская.

Выявлено, что на исследуемой территории степень изменения природной среды в основном зависит от характера и интенсивности антропогенного воздействия. Устойчивость же природных комплексов в данном случае не является существенным фактором изменения природной среды.

Установлено, что средняя годовая величина минерализации воды реки Тимптон изменяется со средней высотой бассейна в следующих соотношениях:

Высота бассейна, м (БС)

Средняя минерализация, мг/л

> 1100

10—25

1000—1100

25—50

< 1000

50—65

Ввиду локальных особенностей (повышенная разгрузка минерализованных подземных вод) величина минерализации отдельных водотоков может значительно отклоняться до 2—4 раз, от характерной величины для определенной высотной зоны.

Минерализация составляет: в период повышенной водности (весеннее половодье и дождевые паводки) 25—50 мг/л. В период летне-осенней межени 50—100 мг/л, в зимний период более 100 мг/л.

Каких-либо закономерной в многолетних колебаниях годовых значений минерализации и долгопериодных тенденций их изменения не обнаружено.

Выявлено, что в результате создания водохранилищ ГЭС на р.Тимптон окажутся затопленными прогнозные ресурсы 9-ти полезных ископаемых: молибден, россыпное золото, апатит, уран, монацит, германий, уголь, абразивы (гранат), ПГС (песчано-гравийная). Предложены при разработке ТЭО каскада ГЭС выполнить доразведку и оценить реальные запасы 4-х стратегически важных полезных ископаемых: угль, золото, уран, германий.

При выполнении темы по программе фундаментальных исследований СО РАН «Создание геоинформационных баз данных для решения природно-техногенной безопасности Северо — Востока России» и интеграционного проекта СО РАН «Моделирование антропогенных воздействий и разработка методов оценки риска территорий Сибири и Крайнего Севера» получено, что на основе пуассоновской модели отказов была подсчитана вероятность безотказной эксплуатации газопровода Мастах — Берге. Пространственный анализ, выполненный средствами ГИС, позволил обнаружить имеющиеся на участках газопровода «плохие» места, где интенсивность отказов выше средней по участку.

Анализ повторяющихся аварий, произошедших на «плохих» участках, причинами которых являлись заводские и технологические дефекты, после нанесения на карту показал, что вышеобозначенные дефекты становятся опасными там, где отмечаются морозобойные трещины грунта, которые вызывают дополнительную динамическую нагрузку, изменяя напряженно-деформируемое состояние газопровода. Показано, что использование ГИС дает возможность предсказать наиболее опасные участки газопровода и моделировать последствия возможных аварий и экологических катастроф.

Полученные результаты можно представить в виде серии тематических карт, синтезированных на основе суперпозиции и пространственного совмещения данных о возможных опасных проявлениях и свойствах уязвимости элементов риска.

Подготовлен аналитический обзор «О строительстве подводных переходов магистральных трубопроводов» (ППМТ), где обобщены сведения по отказам ППМТ, авариям и разливам нефти и нефтепродуктов, основным факторам, приводящих к разрушениям, перспективным методам прокладки трубопроводов, экологическим и социальным последствиям аварий преимущественно тоннельной прокладки и необходимости научного сопровождения при проектировании и строительстве ППМТ. Обзор выполнен с учетом сейсмичности и затороопасности района, где намечается подводный переход через реку Лена трубопровода Восточная Сибирь — Тихий океан (ВСТО).

VI. ООО "Центр технической, экологической диагностики и восстановления ресурса» в 2007 году выполнил научно-исследовательскую работу по теме "Оценка риска при аварии и разливе нефти и нефтепродуктов на примере одной из нефтебаз на территории РС (Я)" (Аммосова О.А., Старостин Н.П., Аммосов А.П.) и получил следующие результаты:

1. Рассчитаны значения параметров поражающих факторов при авариях горизонтальных и вертикальных резервуаров (РГС и РВС) с учетом климатических условий региона, на основе которых проводится анализ возможного развития аварии с целью разработки мер по его предотвращению и установлено:

2. Прогнозированы миграции нефтяного загрязнения в мерзлых и талых грунтах нефтебаз и автозаправочных станций в зимнее и летнее время года, а также в нефтепричалах и прилегающих акваториях.

3. Анализированы и обобщены различные (механические, физико-химические, биологические) методы очистки грунтов и грунтовых вод от нефти и нефтепродуктов и оценена их эффективность с учетом природно-климатических, геоморфологических и гидрогеологических условий территорий РС (Я).

Рис. № 21 Зоны (r1, r2, r3,r4,r5) избыточного давления ударной волны при взрыве РВС-3000, заполненного на 10% бензином А-80. Зоны распространения ГГ и паров при аварии РВС-3000, заполненного на 90%. Направление ветра: В, СВ, С, СЗ.

4. Рассмотрены наиболее значимые факторы, влияющие на показатели экологического риска, оценены уровни экологической опасности.

5. Разработаны конкретные предложения по реализации мер, направленных на уменьшение экологического риска от аварий, обобщены основные решения, направленные на предупреждение аварий и локализацию выбросов опасных веществ, а также на обеспечение взрыво- и пожаробезопасности.