Экспериментальное исследование и численный анализ техногенного загрязнения в районе г. Северск (Томская область)

Артамонова Светлана Юрьевна; Рапута Владимир Федотович; Девятова Анна Юрьевна

УДК 551.511.42.001.572(571.14)

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ И ЧИСЛЕННЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОГЕННОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ В РАЙОНЕ Г. СЕВЕРСК (ТОМСКАЯ ОБЛАСТЬ)

Светлана Юрьевна Артамонова

Институт геологии и минералогии им. В. С. Соболева СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Коптюга, 3, доктор геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник, тел. (913)481-13-27, e-mail: [email protected]

Владимир Федотович Рапута

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, тел. (383)330-61-51, e-mail: [email protected]

Анна Юрьевна Девятова

Институт нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Коптюга, 3, кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник; Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2, доцент, тел. (913)745-53-79, e-mail: [email protected]

В статье представлены результаты полевых наблюдений за зимний период 2009-2010 гг., лабораторных исследований и численного анализа процессов загрязнения снегового покрова в окрестностях г. Северска. Показано, что аэрозоли в районе исследований обогащены группой редкоземельных элементов, U и Th. На основе полученных экспериментальных данных пыле-аэрозольной нагрузки предложена математическая модель аэрозольных выпадений примесей. Апробация модели показала достаточную сходимость с экспериментальными данными.

Ключевые слова: примесь, атмосфера, снежный покров, численное моделирование, реконструкция.

EXPERIMENTAL STUDY AND NUMERICAL ANALYSIS OF THE TECHNOGENIC POLLUTION IN THE AREA OF SEVERSK (TOMSK REGION)

Svetlana Yu. Artamonova

Institute of Geology and Mineralogy Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 630090, Russia, Novosibirsk, Koptug ave. 3, scientific researcher, tel. (913)481-13-27, e-mail: [email protected]

Vladimir F. Raputa

Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6, pr. Akad. Lavrentjeva, leading researcher, tel. (383)330-61-51, e-mail: [email protected]

Anna Yu. Devyatova

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS, 630090, Russia,

Novosibirsk, 3, Akademika Koptyuga Prosp. scientific researcher, tel. (913)745-53-79, e-mail: [email protected]

The article presents the results of field observations of the winter 2009-2010, at laboratory and numerical modeling of the snow cover pollution in the vicinity of Seversk. It is shown that the aerosols in the study area enriched rare earth group, U and Th. Aerosols studied area are enriched

rare earth elements group, U and Th. Basis on the experimental mathematical model of aerosol pollution was calculated. These models showed reasonable agreement with experimental data.

Key words: impurity, atmosphere, snow, numerical modeling, reconstruction.

Город Северск является спутником г. Томска. В нём находятся предприятия по обращению с ядерными материалами, а также крупная теплоэлектроцентраль. Техногенное загрязнение в окрестностях г. Северска изучалось рядом исследователей [1-5]. На основе геохимического анализа состава твердых осадков в снежном покрове были выделены элементы-индикаторы выбросов и основные формы их нахождения. В плане дальнейшего понимания процессов загрязнения актуальной является проблема численной интерпретации полученных экспериментальных данных.

Экспериментальные исследования. Пробы снега отбирались в конце зимнего периода 2009-2010 гг. по трем основным направлениям ССЗ, С и СВ (рис. 1). Полученные пробы анализировались следующими методами: снегота-лые воды - атомно-эмиссионным методом с индуктивно-связанной плазмой (ICP-AES) на спектрометре IRIS Advantage (США), а отфильтрованные взвешенные частицы - методом РФА-СИ, на станции VEPP в Институте ядерной

Результаты экспериментальных исследований. Основу минеральной части аэрозолей формируют: SiO2, Al2O3 и Fe2O3, доли которых составляют в среднем 64 %, 21.7 %, 7.65 % соответственно, и эти соотношения макроэлементов отличаются в целом постоянством для всех проб. Тогда как содержание микроэлементов в исследованных пробах аэрозолей изменяется в широком диапазоне (табл.) и часто существенно превышает кларки земной коры (Кзк) [6]:

- халькофильные: Cd - максимально в 117.3 и в среднем в 19.8 раз, Bi - в 97 и 19 раз соответственно, Sb - в 36.5 и 14.9 раз, Mo - в 34.1 и 6.8 раз, Zn - 15.4 и 4.8 раз, Cu - 10.7 и 3.4 раза, Pb - 9.1 и 5.9 раз, Ni -6.5 и 2.1 раз, Co - 2.1 и 1.1 раза;

- литофильные: Sn - максимально в 6.4 и в среднем в 2.7 раз, W - в 2.7 и 1.6 раз, Ba - в 2.6 и 1.9 раз, Nb - в 2.3 и 1.6 раз, Y - в 2.1 и 1.7 раз, Sr - в 1.8 и 1.3 раза, радионуклидами Th - в 2.3 и 1.7 раза, U - в 3.6 и 2.6 раз;

- редкоземельные элементы (РЗЭ): легкие лантаноиды максимально в 2.4 и в среднем в 1.7 раз, тяжелыми лантаноиды максимально в 3.5 и в среднем 2 раза (таблица).

Рис. 1. Схема отбора снеговых проб. Концентрация пыли (мг/л) в точках измерений

Таким образом, с уверенностью можно сказать, что именно выбросы ТЭЦ г. Северска формирует основную пыле-аэрозольную нагрузку в районе исследований.

Таблица

Микроэлементный состав аэрозолей, ICP-MS, ppm

№ РЬ Zn 8Ь Со N1 Си са В1 Мо W 8п 8г Ва У

4 152 1033 14 36 304 130 10.6 15.5 38 5.1 6.3 452 1401 39 18

5 89 247 5.2 14 112 299 1.19 4.9 16 2.6 4.0 255 919 23 14

6 109 274 5.4 15 61 80 0.76 1.42 3.0 2.7 4.1 343 1079 28 14

8 117 178 5.3 24 83 77 0.84 1.70 3.5 2.7 5.7 588 1620 44 28

7 65 165 3.4 17 66 54 0.50 1.06 2.6 2.8 3.7 435 1228 37 21

9 103 198 5.5 19 70 70 0.88 1.58 3.0 2.5 4.6 428 1263 36 21

3 106 273 6.2 20 79 66 0.95 1.57 2.9 2.4 5.1 478 1355 38 22

2 90 242 4.9 20 89 67 0.81 1.42 2.5 2.5 4.7 489 1373 37 21

1 154 472 8.1 16 69 67 1.07 1.62 2.3 2.0 5.8 348 1018 28 16

10 64 335 3.4 16 65 100 1.26 1.74 4.9 4.7 13 359 1033 29 15

№ Ьа Се ТЬ ОУ Но Ег УЬ Ьи ТИ и Т1

4 59 116 9.17 1.33 9.50 1.90 5.77 5.30 0.77 15.6 9.1 0.78

5 43 64 5.54 0.76 5.40 1.09 3.33 2.61 0.40 14.1 4.3 0.38

6 43 78 5.65 0.90 6.22 1.30 4.01 3.07 0.57 14.2 5.4 0.30

8 68 131 9.93 1.42 10.25 2.07 6.20 6.00 0.88 24 9.8 1.73

7 55 107 7.82 1.11 8.58 1.74 5.13 4.98 0.72 18.7 7.5 1.13

9 56 107 7.96 1.14 8.57 1.73 5.00 4.75 0.71 19.6 7.5 0.90

3 58 111 8.14 1.22 8.89 1.75 5.14 5.12 0.72 20 7.9 1.36

2 57 106 8.25 1.14 8.61 1.71 5.14 5.01 0.73 19.6 7.2 0.94

1 43 83 6.20 0.86 6.53 1.26 3.81 3.59 0.53 14.3 5.6 0.84

10 44 83 6.11 0.94 7.22 1.39 4.02 2.63 0.62 16.0 6.1 0.51

Модель оценивания поля региональных выпадений пыли. Для корректного использования модели переноса примеси необходимы данные о массе вещества, выброшенного из техногенного источника (трубы) за определенный период времени, о скорости осаждения выброшенных частиц в атмосфере, параметры турбулентности воздушных потоков и т.п., которые далеко не всегда представляется возможным измерить. Использование же постановок обратных задач позволяет определить параметры краевой задачи, описывающие коэффициенты турбулентного обмена, положение и мощность источника, характеристики дисперсного состава по результатам замеров концентрации примеси в атмосфере и дополнительной априорной информации.

Описание полей концентраций примесей в атмосфере на значительных удалениях от источника допускает значительные упрощения. Экспериментальные и теоретические исследования показывают, что, в зимнее время, начиная с расстояний порядка 5-7 км от источника, расположенного в пограничном слое атмосферы, распределение концентрации примеси выравнивается по высоте.

Для таких расстояний влияние ряда параметров становиться не существенным. К ним следует отнести высоту источника, скорость оседания аэрозольных частиц, коэффициент вертикального турбулентного обмена и т.д. В этом случае поле осредненной за длительный промежуток времени концентрации от точечного источника описывается соотношением [7]

- M^g{(p)

Я(Г,<Р) = --— > (1)

2л-и-п-г 4 у

где Г->(Р - полярные координаты расчетной точки с началом в месте расположения источника, §{(р) - вероятность противоположного (Р направления ветра на высотах пограничного слоя атмосферы, М - мощность источника, и, И -средняя скорость ветра и толщина слоя перемешивания.

Полагая плотность аэрозольных выпадений пропорциональной концентрации примеси в воздухе, получим

ф г,ф =—(2) г

Здесь 0 = Л • М !{2ж -и - И), Л- коэффициент взаимодействия примеси с подстилающей поверхностью.

Замечание. Соотношение (2) можно представить в несколько ином виде, учитывая, что в данном случае значения и и И имеют смысл некоторых средних характеристик пограничного слоя атмосферы. Действительно, если задать функцию В(и',к'), описывающую совместную плотность вероятности распределения и , И в заданном направлении ср от источника за рассматриваемый промежуток времени, то для плотности осадка имеет место выражение

Г 2яг £ и' -И г 2п ¿-1 и'-И

Тогда в силу обобщённой интегральной теореме о среднем [8] получим

Г=А. Г(В(и\ пула = -А .

и' -И и • к £ и-к

Численный анализ результатов исследований. На рис. 2, 3 представлены результаты реконструкции полей выпадений пыли по модели (2) и данным наблюдений, представленным в табл. Сравнительный анализ полученных результатов численного моделирования с экспериментальными данными показывает их вполне удовлетворительное согласие. Заметные отклонения измеренных и вычисленных значений концентраций пыли в точках № 2, 3 могут быть обусловлены дополнительным влиянием локальных источников (автотрассы,

пылящие поверхности и др.). В соответствии с розой ветров максимум выноса пыли произошёл в северо-северо-восточном направлении от ТЭЦ.

Рис. 2. Восстановленные с использованием зависимости (2) концентрации пыли (мг/л) по направлениям выноса в зимнем сезоне 2009/10 г. о, • - опорные и контрольные точки измерений

Анализ результатов моделирования, представленных на рис. 2, 3 показывает, что основной вынос пыли от Северской ТЭЦ произошёл в направлении на северо-северо-восток. В направлении же на северо-северо-запад от ТЭЦ этот вынос оказался в три раза ниже, что указывает на значительную контрастность розы ветров в данном районе.

Заключение. Применение методов численного анализа данных мониторинга снегового покрова в окрестностях техногенных источников является эффективным способом восстановления полей длительного загрязнения местности. Процедура агрегирования неизвестных параметров существенно повышает эффективность решения обратных задач переноса примесей. По небольшому количеству точек измерения и с учетом весьма ограниченной входной информации показана возможность построения количественных моделей длительного аэрозольного загрязнения местности техногенными источниками. Сопоставление рассчитанных значений концентраций с измерениями в контрольных точках, показало их удовлетворительное согласие.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Язиков Е.Г. Экогеохимия урбанизированных территорий юга Западной Сибири. Ав-тореф. дис. докт. геол.-мин. наук. Томск, 2006. 47 с.

Рис. 3. Восстановленное по модели (2) поле выпадений пыли (мг/л) в окрестностях Северской ТЭЦ

2. Язиков Е.Г., Таловская А.В., Жорняк Л.В. Оценка эколого-геохимического состояния территории г. Томска по данным изучения пылеаэрозолей и почв. Томск: изд-во Томского политехнического университета, 2010. 264 с.

3. Жорняк Л.В., Язиков Е.Г. Редкие, редкоземельные и радиоактивные элементы в почвенном покрове урбанизированных территорий (на примере г. Томска) // Известия ВУЗов. Геология и разведка. 2008. № 4. С. 82-84.

4. Артамонова С.Ю. Геохимические особенности аэрозольного загрязнения в районе Сибирского химического комбината // Химия в интересах устойчивого развития. 2012. Т. 20. С. 405-418.

5. Артамонова С.Ю. Химический и фазовый состав техногенных аэрозолей в районе Сибирского химического комбината (Томская область) // Химия в интересах устойчивого развития. 2014. Т. 22. С. 229-240.

6. Tessier A., Cardigan R., Dubreul B., Rapin F. Portioning of zinc between the water column and the oxic sediments in lakes // Geochim. Cosmochim. Acta. 1989. N. 3. P. 1511-1522.

7. Рапута В.Ф., Олькин С.Е., Резникова И.К. Методы численного анализа данных наблюдений регионального загрязнения территорий площадным источником // Оптика атмосферы и океана. 2008. Т. 21, № 6. С. 558-562.

8. Камынин Л.И. Курс математического анализа. - М.: Изд-во МГУ, 1995. Т. 2. 624 с.

EXPERIMENTAL STUDY AND NUMERICAL ANALYSIS OF THE TECHNOGENIC POLLUTION IN THE AREA OF SEVERSK (TOMSK REGION)

Текст научной работы на тему «Экспериментальное исследование и численный анализ техногенного загрязнения в районе г. Северск (Томская область)»