GIS Mapping of Atmospheric Pollution Using Solid Residue Analysis in Snow Geochemical Surveys: A Case Study of Irkutsk City and the Southern Baikal Region

封面

如何引用文章

全文:

详细

The subject of this study is the analysis of the informativeness of various methods for mapping air pollution based on data obtained from snow geochemical studies. This text discusses the shortcomings of conventional maps of chemical element concentrations in the solid residue of snow. It compares such maps and maps of daily pollutant deposition and seasonal concentrations, calculated by considering the area and depth of test pits and the mass of the solid residue on filters. These cartographic materials supplement the previously conducted interpretation of snow geochemical studies' results in one of Irkutsk's isolated areas. It demonstrates that cartographic materials reflecting the amounts of incoming pollutants per unit of time per unit area are more accurate in assessing the ecological situation, as they allow for a more complete and correct characterization of the geoecological environment. The study aims to optimize the fastest and cheapest methodology for snow geochemical research, based on X-ray fluorescence analysis of the solid phase of the snow cover. It has been shown that geostatistical processing of the results of chemical-analytical studies is equally significant for obtaining reliable cartographic material as correctly conducted field and laboratory work. The effects of geochemical anomaly inversion in areas with high dust loads are presented for the first time. Additionally, based on previously obtained field data, new geoecological information has been generated that allows for a more complete and qualitative visualization and subsequently explains the nature of atmospheric pollution in one of the areas of the Baikal region with a complex nature of anthropogenic load, which has drawn the constant attention of residents and environmental control authorities for years. General methodological conclusions permit the finalization of the rapid assessment methodology for atmospheric pollution based on sampling seasonal snow and X-ray fluorescence analysis of snow dust, which, in the authors' opinion, should become one of the fundamental components of the system for assessing the background state and environmental monitoring of Arctic geosystems before and during their economic development, thereby replacing traditional methods of instant monitoring of atmospheric air quality.

参考

  1. Негробов О.П., Астанин И.К., Стародубцев B.C., Астанина Н.Н. Снежный покров как индикатор состояния атмосферного воздуха в системе социально-гигиенического мониторинга // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Химия. Биология. Фармация. 2005. № 2. С. 149-153. – EDN IIYQZN.
  2. Снежный покров как индикатор загрязнения природной среды // Российско-шведский проект "KOLA REGIONAL ENVIRONMENTAL PROJECT (KREP)", 2020, https://www.murman.ru/ecology/krep/snow2.html (режим доступа на 23.04.2025).
  3. Кодинцев В.В., Дрозд В.А., Серёдкин И.В., Холодов А.С., Анисимов Н.Ю., Голохваст К.С. Ультразвуковой смыв с хвои как новый достоверный способ исследования микроразмерного загрязнения атмосферы // Бюл. физ. и пат. дых. 2017. № 65. doi: 10.12737/article_59acefadc173a0.77430776 EDN: ZGUGMP.
  4. Белозерцева И.А., Воробьева И.Б., Власова Н.В. и др. Загрязнение атмосферы и содержание фтора в снеге на акватории оз. Байкал // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-2. С. 735. EDN UZJITD.
  5. Мищенко О.А., Шелганова А.А. Мониторинг состояния снежного покрова на территории Хабаровского края // Отходы и ресурсы. 2022. Т. 9. № 3. doi: 10.15862/11ECOR322. EDN QUVJWR.
  6. Филимонова Л.М., Паршин А.В., Бычинский В.А. Оценка загрязнения атмосферы в районе алюминиевого производства методом геохимической съемки снежного покрова // Метеорология и гидрология. 2015. № 10. С. 75-84. EDN UYCNVJ.
  7. Chemical composition of atmospheric particulate matter in the winter season as indicator of environment quality within urban areas / A. V. Talovskaya, V. D. Kirina, T. S. Shakhova [et al.] // Pure and Applied Chemistry. – 2021. – Vol. 94, No. 3. – P. 249-256. – doi: 10.1515/pac-2021-0313. – EDN SSYPYK.
  8. Холодова М.С., Пастухов М.В., Бычинский В.А. и др. Минерально-вещественный состав твердого осадка снегового покрова в различных функциональных зонах Г. Усолье-Сибирское // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 9. С. 219-230. – doi: 10.18799/24131830/2022/9/3687. – EDN IXLWDW.
  9. Грачева И.В. Минерализация и кислотно-щелочные свойства снегового покрова промышленных городов Челябинской области // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. 2010. № 135. EDN: NCBEHH.
  10. Качор О.Л., Паршин А.В., Икрамов З.Л., Трусова В.В., Курина А.В. О результатах исследований качества атмосферного воздуха в микрорайоне Иркутск-2 и поселке Боково (г. Иркутск, Юго-Западное Прибайкалье) методом снегогеохимической съемки // Науки о Земле и недропользование. 2025. Т. 48. № 1. С. 6-23. https://doi.org/10.21285/2686-9993-2025-48-1-6-23. EDN: NOSJSD.
  11. X-ray Fluorescence Analysis of Snow Cover Solid Phase for Investigation of Emissions by Aluminum Industry and Combined Heat and Power Complex / A. A. Amosova, V. M. Chubarov, S. N. Prosekin, E. V. Kaneva // Atomic Spectroscopy. 2023. Vol. 44, No. 3. P. 169-177. doi: 10.46770/AS.2023.115. – EDN PVRTYZ.
  12. Баранов А.Н., Савченко Е.И., Пескова Т.А. Математическая обработка результатов исследования снежного покрова // Снежный покров, атмосферные осадки, аэрозоли : Материалы V Байкальской международной научной конференции-стратегической сессии, Иркутск, 19-23 июня 2023 года. – Иркутск: Репроцентр А1, 2023. – С. 41-44. – EDN WHHVPK.
  13. Качор О.Л., Паршин А.В., Трусова В.В., Курина А.В., Икрамов З.Л. Оценка качества атмосферного воздуха в районе будущего экотехнопарка "Восток" (г. Усолье-Сибирское, Иркутская область) по данным снегогеохимической съемки // Арктика и Антарктика. 2025. № 2. С. 15-34. doi: 10.7256/2453-8922.2025.2.73789 EDN: QTTSLM URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=73789
  14. Как определить эффективность работы научно-образовательного кластера вуза: кейс ИРНИТУ-Институт "Сибирская школа геонаук" / М. В. Корняков, Т. Ю. Красикова, А. В. Паршин, А. Н. Шевченко // ЭКО. 2024. № 4(598). С. 222-242. doi: 10.30680/ECO0131-7652-2024-4-222-242. EDN XSNGLA.
  15. Кузнецова О. В., Качор О. Л., Матюхин И. А., Икрамов З. Л., Паршин А. В. Экспрессный рентгенофлуоресцентный анализ как современная альтернатива традиционным спектральным методам при решении задач геохимических поисков // Науки о Земле и недропользование. 2023. Т. 46, № 4. С. 390-401. doi: 10.21285/2686-9993-2023-46-4-390-401. EDN XMXYIB.
  16. Качор О.Л., Паршин А.В., Трусова В.В., Курина А.В., Икрамов З.Л. Оценка качества атмосферного воздуха в районе будущего экотехнопарка "Восток" (г. Усолье-Сибирское, Иркутская область) по данным снегогеохимической съемки // Арктика и Антарктика. 2025. № 2. С. 15-34. doi: 10.7256/2453-8922.2025.2.73789 EDN: QTTSLM URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=73789
  17. Курбаков Д.Н., Кузнецов В.К., Сидорова Е.В. и др. Оценка экологического состояния снежного покрова в 30-километровой зоне Новолипецкого металлургического комбината // Экология промышленного производства. 2021. № 2(114). С. 34-40. doi: 10.52190/2073-2589_2021_2_34. EDN DLHFDF.

补充文件

附件文件
动作
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».