Self-purification processes of natural water and their laboratory model

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

In this work, the processes of self-purification of natural water masses have been studied, and the possibility of laboratory modeling based on the obtained coefficient of the rate of self-purification of water K from pollutants has been investigated. The correlation between the phenol content and the physical factors of the selected sample was investigated. The calculation of the rate coefficient of self-purification of river water from a contaminant is carried out. The physico-chemical composition of surface waters directly depends on the hydrological regime of the river, which means that the model of self-purification processes can be applied under certain parameters of the studied rivers. On the model obtained during these works, various studies of the correlation of the physico-chemical composition of water from various hydrological parameters can be carried out. The basis of this study was the work of Soviet scientists in the field of mathematical modeling of physico-chemical processes in the natural environment of surface waters.

Sobre autores

Kirill Kondrashin

Astrakhan University of Architecture and Civil Engineering

Autor responsável pela correspondência
Email: kirill@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-7708-0043

Junior Researcher of the Research Laboratory for Priority Research of the Region, Assistant of the Department of Geodesy, Cadastral Registration

18 Tatishcheva St, Astrakhan, 414056, Russian Federation

Bibliografia

  1. Aydarov IP. To the problem of ecological regeneration of river basins. Water resources. 2002;29(2):240—252. (In Russ.)
  2. Bazhenova OP. Water quality and saprobity of tributaries of the middle Irtysh and lakes of Omsk. Omsk Scientific Bulletin. 2010;1(94):219 (In Russ.)
  3. Nemirovskaya IA. Hydrocarbons in waters and bottom sediments of the White Sea. Problems of the Arctic and Antarctic. 2015;3(105):77—89. (In Russ.)
  4. Korobov VB. Some problems of application of expert methods in practice. Scientific Dialogue. Natural Science. Ecology. Earth Sciences. 2013;3(15):94—108. (In Russ.)
  5. Mokhova ON. On the state of water pollution in the White Sea. Marine biological research: achievements and prospects: collection of materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation, dedicated to the 145th anniversary of the Sevastopol Biological Station. Sevastopol, September 19—23, 2016. Sevastopol: ECOSY-Hydrophysics Publ. 2016. (In Russ.)
  6. Bryzgalo VA. Multiyear and seasonal variability of chemical flow of the White Sea rivers under anthropogenic impact. Ecological Chemistry. 2002;11(2):91—104. (In Russ.)
  7. Quality of sea waters by hydrochemical indicators: yearbook 2015. Moscow: Nauka Publ. 2016. (In Russ.)
  8. Naumova AM. The use of aquatic plants for water and soil treatment of fishery ponds from organic and inorganic pollution. Russian Journal of Veterinary Sanitation, Hygiene and Ecology. 2015;2(14):72—77. (In Russ.)
  9. Guidelines for determining the toxicity of water, bottom sediments, pollutants, and drilling fluids by biotesting. Moscow: REFIA, NIA-Priroda Publ. 2002. (In Russ.)
  10. Dzhenyuk SL. To justification of the integrated monitoring system of the seas of the Western Arctic. Bulletin of the Kola Scientific Center of Russian academy of sciences. 2015;2(21):94—102. (In Russ.)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».