Model for assessing control and management of water quality in transboundary water bodies

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Transboundary transport of pollution by riverbed water flows creates environmental and economic losses in areas located downstream of rivers. At the same time, very serious problems arise not only on watercourses crossing state borders, but also on the borders between individual entities of the same country. First of all, the problem of reliability of water quality assessment arises, in conditions of significant instability of the hydrological regime, based on existing monitoring systems. This problem is considered using the example of a transboundary river. Ural. An algorithm for forming a constructive dialogue between interested parties is proposed by taking into account the statistical characteristics of the measurement results obtained at neighboring hydrochemical observation sites. The expediency of taking into account for this purpose the threshold of distinguishability of controlled indicators, assessment and regulation of errors of the 1st and 2nd types is shown. The possibility of establishing economic losses due to the lack of constructive relations between the parties in terms of assessing controlled indicators has been demonstrated.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

O. Rosenthal

Water Problems Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: tanya_sinzova@mail.ru
Ресей, Moscow, 119333

V. Polyanin

Water Problems Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: tanya_sinzova@mail.ru
Ресей, Moscow, 119333

T. Sintsova

Mining Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: tanya_sinzova@mail.ru
Ресей, Perm, 614007

Әдебиет тізімі

  1. Акулов О.А., Баданин Д.Н., Жук Е.И. и др. Основы информационной безопасности. М.: Изд-во МГТУ, 2008. 161 с.
  2. Александровская Л.Н., Аронов И.З., Иосифов П.А., Кириллин А.В. Математические основы риск-менеджмента технических систем. Т. 1. Экспертные методы оценки в риск-менеджменте АИР. М., 2016. 214 с.
  3. Арбитражный процессуальный кодекс Российской Федерации от 24.07.2002. № 95-ФЗ (ред. от 06.04.2024).
  4. Большов Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. 254 с.
  5. ГОСТ 27384-2002 Вода. Нормы погрешности измерений показателей состава и свойств.
  6. ГОСТ Р 8.731-2010 Государственная система обеспечения единства измерений. Системы допускового контроля. Основные положения.
  7. ГОСТ 34100.3-2017. Неопределенность измерений. Ч. 3. Руководство по выражению неопределенности измерения (ISO/IEC Guide 98-3:2008, IDT).
  8. Данилов-Данильян В.И. Водные ресурсы – стратегический фактор долгосрочного развития экономики России // Вестн. РАН, 2009. Т. 79. № 9. С. 789–796.
  9. Коновалов Н.Н. Нормирование дефектов и достоверность неразрушающего контроля сварных соединений. М.: НТЦ “Промышленная безопасность”, 2006. 78 с.
  10. Крянев А.В., Лукин Г.В. Математические методы обработки неопределенных данных М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 213 с.
  11. Лепихин А.П., Синцова Т.Н. К статистике показателей качества отводимых сточных вод // Вод. хоз-во России: проблемы, технологии, управление, 2023. № 2. С. 23–46. doi: 10.35567/19994508_2023_2_2
  12. Методика разработки нормативов допустимых сбросов загрязняющих веществ в водные объекты для водопользователей (с изменениями на 18 мая 2022 года). Утверждена приказом Минприроды России от 29 декабря 2020 года № 1118.
  13. Никаноров А.М. Гидрохимия. СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. 444 с.
  14. Приказ Минприроды России от 13.06. 2009 г. № 87 “Об утверждении Методики исчисления размера вреда, причиненного водным объектам вследствие нарушения водного законодательства” (с изменениями и дополнениями).
  15. РД 52.24.522-2009. Массовая концентрация хрома общего в водах. Методика выполнения измерений фотометрическим методом с дифенилкарбазидом.
  16. РМГ 63-2003 ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Метрологическая экспертиза технической документации
  17. Розенталь О.М., Авербух А.И. Введение в квалиметрию воды // Вод. ресурсы. 2013. Т. 40. № 4. С. 418–432.
  18. Синцова Т.Н., Лепихин А.П. Совершенствование системы регламентации отведения взвешенных веществ в поверхностные водные объекты с учетом стохастического характера их динамики // Сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. с международ. участием “Водные ресурсы в условиях глобальных вызовов: экологические проблемы, управление, мониторинг”. Ростов-на-Дону. Т. 1. Новочеркасск: “Лик”, 2023. С. 306–311.
  19. Федеральный закон “Об обеспечении единства измерений” от 26.06.2008. № 102-ФЗ.
  20. Hong Yao, Zhen You, Bo Liu. Economic Estimation of the Losses Caused by Surface Water Pollution Accidents in China From the Perspective of Water Bodies’ Functions // Int. J. Environ. Res. Public Health, 2016. V. 13. № 2. P. 1–13. doi: 10.3390/ijerph13020154
  21. Lepikhin A.P., Voznyak A.A., Sintsova T.N. Statistical aspects in assessment of chemical loads upon water bodies // Improving Energy Efficiency, Environmental Safety and Sustainable Development in Agriculture. Int. Sci. Practical Conf. London, 2022. С. 012129.
  22. Yao H., Qian X., Yin H., Gao H., Wang Y. Regional risk assessment for point source pollution based on a water quality model of the Taipu River, China // Risk Anal. 2015. V. 35. № 2. P. 265–277. doi: 10.1111/risa.12259

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Chronological graphs of changes in the specific electrical conductivity of water in the Kama (Kama Reservoir) in the Berezniki area in June 2023 at a depth of 6 m with a measurement frequency of 6/h, or 1 measurement every 10 min.

Жүктеу (184KB)
3. Fig. 2. Concentration (mg/dm3) of iron (upper line), zinc (average for most data) and copper (lower) in 2020–2021 at the Vesely Pervyi section of the Ilek tributary of the Ural River according to data from the Orenburg Center for Hydrometeorology and Environmental Monitoring on a logarithmic scale.

Жүктеу (70KB)
4. Fig. 3. Illustrations for the problem of accepting an alternative hypothesis (a), for assessing the reliability of information (b).

Жүктеу (57KB)

© Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».