Нормирование допустимого содержания нефтяного загрязнения в почвенной среде

UDK: 502.6:622.276.5

DOI: 10.24887/0028-2448-2021-12-144-147

Ключевые слова: почвы, нефтяное загрязнение, методы нормирования содержания нефтепродуктов в почвах, вероятностно-статистический метод, распределение Пуассона

Авт.: М.А. Галишев (СПб университет ГПС МЧС России), д.т.н., Ю.Н. Бельшина (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н., Ф.А. Дементьев (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н., Р.Г. Зайкин (СПб университет ГПС МЧС России), В.А. Ловчиков (СПб университет ГПС МЧС России), д.т.н., А.П. Решетов (СПб университет ГПС МЧС России), к.т.н.

В статье рассмотрены особенности функционирования нефтепродуктов в почвах. Почва как депонирующий элемент природной среды, оказывает долговременное воздействие на все контактирующие с ней среды. От количества и состава нефтяного загрязнения в почвах во многом зависит состояние воздушного и водного пространства. Между тем методы нормирования содержания нефтепродуктов в почвах нуждаются в серьезной доработке. Ввиду многообразия типов почв практически невозможно разработать единые нормативы, пригодные для любых почвенных систем. Нормирование уровня опасного нефтяного загрязнения должно осуществляться на локальном уровне. В основу предлагаемой методики нормирования заложены результаты массовых анализов содержания нефтепродуктов в почвах, полученные с использованием технологии скрининга. Обработка аналитических данных проведена вероятностно-статистическим методом с использованием распределения Пуассона. При этом большой массив экспериментальных данных, зачастую имевших различный порядок содержания нефтяного загрязнения, не позволил выполнить прямую обработку данных. Амплитудные значения переводились в логарифмическую форму. По значениям десятичных логарифмов содержания нефтяного загрязнения построен полигон пуассоновского распределения вероятностей реализации значений дискретной случайной величины lgС_нп (С_нп – содержание нефтепродуктов). Аппроксимация интегрального распределения вероятностей реализации суммы возможных значений lgС_нп проведена с помощью логистической регрессии. Найдена критическая точка, разбивающая интервал значений lgС_нп на низкий и высокий уровень загрязнения. Выделенные группы почвенных загрязнений разделены на более узкие интервалы путем дифференцирования логистической функции с нахождением на графике второй производной точек максимума и минимума значений второй производной. Таким образом, на изученном локальном участке почвенного покрова выделены классы почв по степени нефтяного загрязнения. Предложенная методика может быть использования для обработки массовых аналитических данных о содержании нефтяного загрязнения в почве, полученных любым скрининговым методом.

Список литературы

1. Установление индивидуальных характеристик состава нефтепродуктов методами системного анализа / П.Н. Егориков, Ю.Н. Бельшина, С.В. Шарапов, М.И. Архипов // Проблемы управления риском в техносфере. – 2013. – № 1 (25). – С. 23–31.

2. Фаргиев М.А., Галишев М.А., Щербаков О.В. Анализ состояния почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса по результатам изучения перераспределения нефтяного загрязнения между сопредельными природными средами // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2013. – № 3 (27). – С. 40–47.

3. Хаустов А.П., Редина М.М. Охрана окружающей среды при добыче нефти. – М.: Дело, 2006. – 552 с.

4. Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников Г.К. Эколого-аналитический мониторинг супертоксикантов. – М.: Химия, 1996. – 319 с.

5. Галишев М.А., Моторыгин Ю.Д. Стохастические методы принятия решений для уменьшения вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2013. – № 4 (28). – С. 59–64.

6. Левич А.П., Булгаков Н.Г., Максимов В.Н. Теоретические и методические основы технологии регионального контроля природной среды по данным экологического мониторинга. – М.: НИА-Природа, 2004. – 271 с.

7. Другов Ю.С., Родин А.А. Экологические анализы при разливах нефти и нефтепродуктов. Практическое руководство. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 270 с.

8. Poisson S.D. Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile. – Berlin: NG Verlag (Viatcheslav Demidov Inhaber), 2013. – 330 p.

9. Лещенко В.Г., Ильич Г.К. Медицинская и биологическая физика. – Минск: Новое знание, 2012. – 552 с.

10. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления. – СПб.: Политехника, 2003. – С. 265–270.

11. Роб П., Коронел К. Системы база данных: проектирование, реализация и управление / пер. с англ. – СПб.: БХВ Петербург, 2004. – 1040 с.

12. Effect sofambient particular tematter and ozone on dailymortality in Rotterdam, the Netherlands / G. Hoek, B. Groot, J.D. Schwartz, P. Eilers // Arch. Environ. Health. – 1997. – № 6 (52). – P. 455–463.    

13. Associations between outdoor air pollution and daily mortality in Brisbane, Australia / R.W. Simpson, G. Williams, A. Petroeschevsky [et al.] // Arch. Environ. Health. – 1997. – №6 (52). – P. 442–454.

14. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф, Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений земных экосистем (локальный уровень). – Екатеринбург: Наука, 1994. – 282 с.

15. Beckett P.H., Davis R.D. Upper Critical level soft oxicelement sinplants // Newphytol. –1977. – № 79. – P. 95–106.      

16. Singh A.K., Rattan R.K. A new approach for estimating the phytotoxicity limits // Environ. Monit.and Assess. – 1987.  – V. 9. – № 3. – P. 269–283.     

17. Cate R.B. Jr., Nelson L.A. A simple statistical procedure for partitioning soil test cor­relation data into two classes // Soil Sci. Soc. Amer. Proc. – 1971.  – № 35. – P. 658–660.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с.