Оценка качества вод Шлинского водохранилища с использованием интегральных гидрохимических показателей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлены основные результаты оценки качества вод Шлинского водохранилища за период 2015-2019 гг. на основании анализа гидрохимических данных, полученных стандартными химическими методами, по 22 показателям. Мониторинг качества вод водохранилища до 2021 г. проводился ФГБВУ «Центррегионводхоз» Дубнинской экоаналитической лабораторией . Шлинское водохранилище расположено на границе Тверской и Новгородской областей, входит в состав Вышневолоцкой водной системы. Водохранилище обеспечивает попуски для нужд энергетики, водного транспорта и улучшения водоснабжения г. Москва. В результате исследования выявлены приоритетные загрязняющие вещества, проведена оценка качества вод водохранилища по результатам расчета индекса загрязнения воды (ИЗВ) и удельного комбинаторного индекса загрязненности воды (УКИЗВ). Показано, что на экосистему водного объекта существенного антропогенного воздействия не оказывается. Качество вод водохранилища оценено как вода «умеренно загрязненная» (по значению индекса ИЗВ) и вода слабо загрязненная - загрязненная (по значению индекса УКИЗВ).

Об авторах

Галина Александровна Лазарева

Университет «Дубна»

Автор, ответственный за переписку.
Email: lazarevg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3189-0344
SPIN-код: 2916-4738

кандидат биологических наук, доцент кафедры экологии и наук о Земле

Российская Федерация, 141980 Московская обл., г. Дубна, ул. Университетская, д. 19

Полина Витальевна Новикова

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центррегионводхоз» Дубнинская экоаналитическая лаборатория

Email: anilop-96@mail.ru
инженер-химик Российская Федерация, 141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Жолио-Кюри, д. 20

Список литературы

  1. Grigorieva IL, Komissarov AB. Features of formation and characteristics of the chemical composition of water bodies of the Tver region. Questions of geography. 2012;(133):431–444. (In Russ.)
  2. Lazareva GA, Novikova PV, Kovaleva OI. Estimation of polluting inflow from surface runoff in Shlino reservoir. International scientific research journal. ISSN 2303-9868 PRINT, ISSN 2227-6017 online, 2020;2(12(102)):74–77 Yekaterinburg 2020. (In Russ.)
  3. Lazareva GA, Klenova AV. The estimation of surface water by integrated indicators (of Verhnevolgsky reservoir). Modern problems of science and education. 2015;(6):621. URL: http://www.science-education.ru/130-23406 (accessed: 10.11.2020) (In Russ.)
  4. Lazareva GA. Estimation of water quality of Uglichsky reservoir by integrated hydrochemical factors. Bulletin of the Moscow State University. Series: Natural Sciences. 2016;(2):156–164. (In Russ.)
  5. Lazareva GA, Korneva LG, Zhmylev PYu. Ecology of the aquatic environment. Dubna: University «Dubna»; 2020. 125 р. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».