Министерство образования и науки Украины
Харьковский национальный университет городского хозяйства им. А.М.Бекетова
Модульная работа
Мониторинг снежного покрова
Выполнила
Студентка 2 курса
Группы ЕОНС 12-2
Ганжа Ю.В.
Харьков 2014
Содержание
Введение
1. Методы исследования
2. Процесс исследования
Выводы
Список использованной литературы
Приложение
Введение
Цель работы: исследовать снежный покров на урбанизированной территории, с целью анализа состояния воздушной среды, описания содержащихся в ней загрязняющих веществ, в течении зимнего времени года. Выявить уровень загрязнения снежного покрова. Снежный покров отражает контуры аэрогенного загрязнения на период образования и позволяет судить о динамике происходящих процессов. В зависимости от источника загрязнения и его удаленности изменяется и состав снегового покрова.
Задачи: изучить методы и способы отбора снежных проб, актуальность проведения данного мониторинга. Научиться проводить отбор пробы разными методами, собрать и проанализировать необходимые данные в соответствии с действующими экологическими* нормативами
Актуальность отбора снежных проб: Выбросы источников загрязнения городов и промышленных объектов переносятся воздушными потоками на значительные расстояния, определяя региональный фон загрязнения атмосферного воздуха на территории страны. Перенос загрязняющих веществ на большие расстояния осуществляется главным образом за счет общей циркуляции атмосферы. Так, например, тяжелые металлы в виде аэрозолей при среднем времени их пребывания в нижней тропосфере, равном 5 суткам, могут быть перенесены на расстояние до 3000 км, а в верхней тропосфере и на значительно большее расстояние. Косвенным показателем состояния загрязнения атмосферы могут служить данные о химическом составе проб атмосферных осадков и снежного покрова. Снеговой покров накапливает в своем составе практически все вещества, поступающие в атмосферу. В связи с этим снег можно рассматривать как своеобразный индикатор чистоты воздуха. Наличие коррелятивных зависимостей между веществами загрязнителями атмосферного воздуха и их содержанием в снежном покрове позволяют использовать этот тип депонирующей среды для экспрессной геоэкологической оценки общего уровня загрязнения урбанизированных территорий. Геохимические аномалии в снежном покрове отражают эколого-геохимическое состояние атмосферы, суммируя воздействие природных атмогеохимических, природно-техногенных атмогеохимических и техногенных факторов, влияющих на динамику геохимической экологической функции литосферы во времени. В геоэкологических работах изучение химического состава снежного покрова и почв занимает значительное место, позволяя оценить масштабы загрязнения окружающей среды от источников выбросов в атмосферу.
1. Методы исследования
При отборе проб снежного покрова необходимо руководствоваться нормативными документами, например, ГОСТ 17.1.5.05-85. (Общие требования к отбору проб поверхностных и морских вод, льда и атмосферных осадков). Пробы снежного покрова отбираются на всю мощность из шурфов или снегоотборниками, при этом обязательно фиксируется площадь шурфа и время снегостава. Размеры шурфа замеряются по длине и ширине для расчета площади, на которую проектируется выпадения из атмосферы. При этом вес пробы должен быть не менее 2 кг., чтобы получить массу выпадений, достаточную для проведения анализа на содержание металлов. Дата отбора проб четко фиксируется, что позволяет определить время, за которые накопились в снегу атмосферные выпадения. Оно рассчитывается от даты установления устойчивого снежного покрова (по данным гидрометеослужбы).
Характеристика снежного покрова проводится по геохимическим показателям. Они учитывают распределение как отдельных металлов, участвующих в загрязнении, так и ассоциации, обусловленные полиэлементностью химического состава техногенных потоков, формирующих загрязнение. К таким показателям относятся коэффициент концентрации химических элементов Kc и суммарный показатель загрязнения Zc. Коэффициент концентрации – это показатель кратности повышения содержаний химических элементов в точке опробования над его средним содержанием в аналогичной природной среде на фоновом участке. Фоновые участки выбираются на территориях, не подвергающихся загрязнению или испытывающих его в минимальной степени. Отбор проб снежного покрова производится в период его максимального накопления, незадолго до периода снеготаяния (конец февраля – март) на открытых местах, на расстоянии не менее 500 м от ближайшего источника антропогенного воздействия (в лесу – на больших полянах).
Метод «конверта»: Отбор проб производят на участке 5х5 м методом «конверта»; пробы отбираются на всю мощность из шурфов или снегоотборниками из химически стойкого полимерного материала, при этом с поверхности удаляется мусор (листья, ветки и др.), исключается попадание в образец частиц почвы. Из отобранных проб составляется сборная проба, весом не менее 2 кг, которая помещается в емкость из химически стойкого полимерного материала (например, в полиэтиленовый пакет) и маркируется.
Метод «треугольника»: По возможности выбирается площадка для отбора проб, на которой можно построить треугольник со сторонами не менее 10 м (или сколько позволяет площадь на выбранном участке). В вершинах этого треугольника размечаются квадраты со сторонами 1 м. Получается 3 таких квадрата. Снег собирается методом “конверта” в этих квадратах, т.е. пробы берут по углам квадрата (4 шт.) и в центре квадрата. Всего отбирают 5 проб с каждого квадрата, которые объединяют и используют для одного определения (смешивают). Три квадрата в вершинах треугольника дают 15 проб, но 5 для каждого измерения, или 3 большие объема снега для проведения анализа. После проведения измерений в трех точках вычисляют среднее арифметическое – это и будет уровень загрязнения снега в точке отбора проб, которую вы впоследствии нанесете на карту.
Методика определения химических свойств талого снега:
Определение кислотности. Для определения реакции водной среды талого снега необходим универсальный индикатор, полоску которого нужно смочить в пробе и сравнить цвет со стандартной шкалой pH. Снег может иметь, как кислую, так и щелочную реакцию, в зависимости от преобладания тех или иных загрязняющих веществ. Если в снег попадают основания различных кислот, он приобретает кислотную реакцию. Присутствие соединений металлов, ароматических углеводородов защелачивает снег.
Определение ионов свинца Pb2+(качественное). Иодид калия (KI) дает в растворе с ионами свинца характерный осадок йодида свинца PbI2. Исследования производятся следующим образом. К 5 мл испытуемого раствора прибавить немного KI, после чего, добавив уксусной кислоты CH3COOH, нагреть содержимое пробирки до полного растворения первоначально выпавшего, мало характерного желтого осадка PbI2. Охладить полученный раствор под краном, при этом PbI2 выпадет снова, но уже в виде красивых золотистых кристаллов:
Pb2+ +2I– = PbI2
2. Процесс исследования
1. пробный отбор (13.02.2014) происходил в г. Харьков в разных районах, вдоль рек Уды и Лопань.
Погодные условия (Рис.1)
Рис.1. Погода в Харькове 13.02.2014
В результате отбора проб, при прочих условиях получили такие данные (Таблица 1):
Таблица 1. Отбор проб снега за 13.02.2014
номер станции |
координаты |
pH |
E, мкС/см |
Pb, мг/л |
||||
L01 |
N 50 21 51 |
E 36 12 57 |
7,25 |
23 |
0,54 |
0,56 |
0,49 |
|
L02 |
N 50 02 45 |
E 36 09 18 |
7,85 |
50 |
0,22 |
0,23 |
0,22 |
|
L06 |
N 49 59 7.45 |
E 36 13 26 |
7,77 |
41 |
0,51 |
0,55 |
0,5 |
|
L08 |
N 49 57 21 |
E 36 13 8.98 |
7,5 |
18 |
1 |
1,2 |
0,9 |
|
L09 |
N 49 56 14 |
E 36 12 18 |
8,15 |
27 |
2,6 |
2,8 |
3 |
|
U01 |
N 50 24 22 |
E 36 07 12 |
5,8 |
23 |
0,41 |
0,39 |
0,42 |
|
U02 |
N 49 58 01 |
E 36 07 41 |
5,5 |
28 |
0,5 |
0,52 |
0,48 |
|
U04 |
N 49 56 15 |
E 36 12 09 |
7,01 |
190 |
0,4 |
0,42 |
0,39 |
|
U06 |
N 49 53 29 |
E 36 12 37 |
8,15 |
27 |
2,6 |
2,8 |
2,9 |
2. Анализ отобранных проб:
1) Анализ кислотности проб. В данной выборке, показатель кислотности изменяется в пределах 5,5 – 8,15, в то время как кислыми называют любые осадки, у которых рН ?5,5.
2) Электропроводность. Изменение электропроводности в пробах – от 18 до 190 мкс/см. Электропроводность указывает на наличие катионов и анионов сильных кислот и оснований способных проводить электрический ток.
3) Содержание свинца можно увидеть в таблице 2.
Таблица 2. Содержание свинца в пробах снега
C1 Pb |
C2 Pb |
C3 Pb |
Mean |
||
L01 |
0,54 |
0,56 |
0,49 |
0,53 |
|
L04 |
0,22 |
0,23 |
0,22 |
0,22 |
|
L06 |
0,51 |
0,55 |
0,5 |
0,52 |
|
L08 |
1 |
1,2 |
0,9 |
1,03 |
|
L09 |
2,6 |
2,8 |
3 |
2,80 |
|
U01 |
0,41 |
0,39 |
0,42 |
0,41 |
|
U02 |
0,5 |
0,52 |
0,48 |
0,50 |
|
U04 |
0,4 |
0,42 |
0,39 |
0,40 |
|
U06 |
2,6 |
2,8 |
2,9 |
2,77 |
По приведенным данным можно построить график, взяв средние результаты содержания свинца в пробах (Рис.2).
Рис.2. Содержание свинца в пробах (*предельно допустимая концентрация свинца в стандартах Европейского союза.)
В соответствии с графиком, можно сделать вывод, что в трех из девяти точек концентрация свинца превышает ПДК по ГОСТу. (L09, L08, U06).
3. Рассчитываем антропогенную нагрузку на территорию по свинцу (Таблицы 3-4):
Таблица 3. Антропогенная нагрузка с наименьшим отклонением ПДК
Номер станции |
Pb, мг/л |
Xarithm |
Нагрузка по свинцу |
|||
L01 |
0,54 |
0,56 |
0,49 |
0,53 |
1,2 |
|
L04 |
0,22 |
0,23 |
0,22 |
0,22 |
0,5 |
|
L06 |
0,51 |
0,55 |
0,5 |
0,52 |
1,2 |
|
U01 |
0,41 |
0,39 |
0,42 |
0,41 |
0,9 |
|
U02 |
0,5 |
0,52 |
0,48 |
0,50 |
1,2 |
|
U04 |
0,4 |
0,42 |
0,39 |
0,40 |
0,9 |
|
персентиль, мг/л |
0,51 |
|||||
Xarithm |
0,43 |
Таблица 4. Нагрузка с наибольшей концентрацией свинца
Номер станции |
Xarithm |
Нагрузка |
|
L01 |
0,53 |
1,2 |
|
L04 |
0,22 |
0,5 |
|
L06 |
0,52 |
1,2 |
|
L08 |
1,03 |
2,4 |
|
L09 |
2,80 |
6,5 |
|
U01 |
0,41 |
0,9 |
|
U02 |
0,50 |
1,2 |
|
U04 |
0,40 |
0,9 |
|
U06 |
2,77 |
6,4 |
4. Проверка связи между полученными данными:
Для проверки связи между таблицами используется коэффициент корреляции Пирсона(r2).(Таблица 5).
Таблица 5. Связь между данными
рН |
E |
Pb |
||
рН |
1 |
|||
Е |
0,001 |
1 |
||
Pb |
0,305 |
0,075 |
1 |
Поскольку в каждой проверяемой паре, r2 <0,9 (0,8), можно сделать вывод, что показатели не связаны между собой. Это значит, что источники поступления в снеговой покров – разные.
Выводы
кислотность снежный покров свинец
В результате анализов, можно сделать выводы:
1. Концентрация свинца в отобранных пробах снега, в трех точках их девяти, превышает ПДК по ГОСТу, а это значит, что риск для жителей Харькова очень велик, так как «По степени воздействия на живые организмы свинец отнесен к классу высокоопасных веществ наряду с мышьяком, кадмием, ртутью, селеном, цинком, фтором и бенз(а)пиреном» (ГОСТ 17.4.1.02-83).
2. Мониторинг проводился именно в тех точках, где численность населения на много больше, чем в остальных районах города, так как центр является густонаселенным; поток людей и автотранспорта особенно влияет на окружающую среду.
3. Харьков – промышленный центр страны. Количество заводов и, следовательно, выбросов в атмосферу (что потом отражается на качестве и чистоте окружающей среды) опережает многие города.
4. Все, что связано с загрязнением ОС, отображается на снеговом покрове, а значит и на здоровье людей и всех живых организмов.
5. Наибольший уровень загрязнения наблюдается в центре города, именно там концентрация свинца превышает нормы.
6. Выпавший на земную поверхность, снег формирует снежный покров – уникальный слой, способный качественно и количественно характеризовать содержание загрязнителей в атмосферных осадках, накапливающихся в толще снега в течение зимнего периода.
Список использованной литературы
1. ГОСТ 17.1.5.05-85 Общие требования к отбору проб поверхностных и морских вод, льда и атмосферных осадков.
2. Методические рекомендации по оценке степени загрязнения атмосферного воздуха населенных пунктов металлами по их содержанию в снежном покрове и почве (утв. главным государственным санитарным врачом СССР от 15.05.1990 №5174-90)
3. http://sinoptik.ua/ – Архив данных, о погодных условиях в день, когда были отобраны пробы.
4. http://www.libussr.ru/doc_ussr/usr_8853.htm – Методические указания по отбору проб из объектов внешней среды.
Приложение
Обработка и анализ полученных данных
№ станции |
координаты |
pH |
E, мкС/см |
Pb, мг/л |
Примечание |
Хар |
Хгео |
ст. откл. |
% |
||||
L01 |
№50 21 51 |
E 36 12 57 |
7,25 |
23 |
0,54 |
0,56 |
0,49 |
Трансграничный участок Россия/Украина пос. Шевченко |
0,53 |
0,53 |
0,04 |
7 |
|
L02 |
№50 02 45 |
E 36 09 18 |
7,85 |
50 |
0,22 |
0,23 |
0,22 |
Харьковская окружная дорога |
0,22 |
0,22 |
0,01 |
3 |
|
L06 |
№49 59 7.45 |
E 36 13 26 |
7,77 |
41 |
0,51 |
0,55 |
0,5 |
Харьков, центр города |
0,52 |
0,52 |
0,03 |
5 |
|
L08 |
№49 57 21 |
E 36 13 8.98 |
7,5 |
18 |
1 |
1,2 |
0,9 |
Лопанськая гребля, Нетеченская набережная |
1,03 |
1,03 |
0,15 |
15 |
|
L09 |
№49 56 14 |
E 36 12 18 |
8,15 |
27 |
2,6 |
2,8 |
3 |
Карачевское шоссе, левый берег р. Уды |
2,80 |
2,80 |
0,20 |
7 |
|
U01 |
№50 24 22 |
E 36 07 12 |
5,8 |
23 |
0,41 |
0,39 |
0,42 |
Золочевский р-н пос. Уды, трансграничный участок Россия/Украина |
0,41 |
0,41 |
0,02 |
4 |
|
U02 |
№49 58 01 |
E 36 07 41 |
5,5 |
28 |
0,5 |
0,52 |
0,48 |
Песочин, ул. Веселая вход в г. Харьков |
0,50 |
0,50 |
0,02 |
4 |
|
U04 |
№49 56 15 |
E 36 12 09 |
7,01 |
190 |
0,4 |
0,42 |
0,39 |
г. Харьков, р-н Новая Бавария |
0,40 |
0,40 |
0,02 |
4 |
|
U06 |
№49 53 29 |
E 36 12 37 |
8,15 |
27 |
2,6 |
2,8 |
2,9 |
Выше впадения р. Лопань г. Харьков |
2,77 |
2,76 |
0,15 |
6 |
|
среднее арифметическое |
7,22 |
47,44 |
1,02 |
||||||||||
стандартное отклонение |
0,97 |
54,37 |
0,99 |
||||||||||
минимальное |
5,5 |
18 |
0,22 |
||||||||||
максимальное |
8,15 |
190 |
3 |
||||||||||
медиана |
7,5 |
27 |
0,51 |
||||||||||
стандартное отклонение, % |
13 |
115 |
97 |