Оценка антропогенного воздействия в муниципалитетах Байкальской природной территории и его роль в поступлении загрязняющих веществ с речным стоком в озеро Байкал

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Несоответствие границ речных бассейнов, в пределах которых происходит перенос загрязняющих веществ водными потоками, и административных (муниципальных) округов, где размещены источники их поступления в реки, является сложной научно-методической проблемой управления водными ресурсами. В статье приводится интегральная оценка антропогенного воздействия, рассчитанного по материалам государственной статистики в разрезе муниципалитетов Байкальской природной территории, и на примере речных бассейнов – притоков Байкала, расположенных в ее пределах, обсуждается предложенная авторами методика оценки вклада муниципалитетов в поступление тяжелых металлов и металлоидов (V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Cd, Pb, Mo, P, Sb, Sn, U) в растворенной и взвешенной форме с речным стоком в оз. Байкал. Методами регрессионного анализа определена ведущая роль 5 факторов воздействия, статистически оказывающих влияние на формирование концентраций и потоков приоритетных загрязнителей в замыкающих створах 13 крупнейших притоков Байкала (рр. Селенга, Баргузин, Турка, Тыя, Верхняя Ангара, Снежная, Кичера, Голоустная, Бугульдейка, Утулик, Кика, Фролиха, Большая Черемшана). К ним относятся: объем сброса сточных вод; объем сброса неочищенных сточных вод; площади, нарушенные горнодобывающей деятельностью; геоморфологическая опасность территории; темпы потенциальной эрозии почв. Учет вклада отдельных муниципалитетов, расположенных в пределах речных бассейнов, в формирование суммарного воздействия по каждому из пяти факторов позволил обосновать метод определения количественной роли муниципалитетов в формировании потока загрязняющих веществ в Байкал. В границах Байкальской природной территории уровень антропогенного воздействия по большинству показателей имеет слабую тенденцию к снижению при увеличении локализации загрязнения в трех городских агломерациях (от 10 до 30% по каждому из веществ в городском округе Улан-Удэ, Северобайкальском и Селенгинском районах). Для этой зоны характерна наибольшая нагрузка сточных вод относительно объема поверхностных вод.

Об авторах

В. Р. Битюкова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: v.r.bityukova@geogr.msu.ru
Москва, Россия

С. Р. Чалов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: hydroserg@mail.ru
Москва, Россия

Е. В. Антонов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет; Институт географии РАН

Email: antonovmtg@inbox.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

Ю. Р. Беляев

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: yrbel@mail.ru
Москва, Россия

С. И. Болысов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: sibol@mail.ru
Москва, Россия

А. В. Бредихин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: avbredikhin@yandex.ru
Москва, Россия

В. Ю. Григорьев

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: vadim308g@mail.ru
Москва, Россия

О. Е. Прусихин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: olegprus2000@mail.ru
Москва, Россия

М. Ю. Лычагин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: lychagin@geogr.msu.ru
Москва, Россия

А. С. Цыпленков

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет

Email: atsyplenkov@gmail.com
Москва, Россия

Список литературы

  1. Абалаков А.Д., Базарова Н.Б . Картографическая оценка воздействия горнодобывающей промышленности на окружающую среду в бассейне озера Байкал // География и природные ресурсы. 2015. № 3. С. 64–73.
  2. Антонов Е.В., Беляев Ю.Р., Битюкова В.Р., Бредихин А.В., Дехнич В.С., Еременко Е.А., Колдобская Н.А., Прусихин О.Е., Сафронов С.Г. Интегральная оценка антропогенного воздействия на Байкальской природной территории: методические подходы и типология муниципальных районов // Изв. РАН. Сер. геогр. 2023. Т. 87. № 3. С. 1–18.
  3. Бакуменко Л.П., Коротков П.А. Интегральная оценка качества и степени экологической устойчивости окружающей среды региона (на примере Республики Марий Эл) // Прикладная эконометрика. 2008. № 1 (9). С. 73–91.
  4. Белозерцева И.А., Воробьева И.Б., Власова Н.В., Лопатина Д.Н., Янчук М.С. Экологическое состояние побережья Малого Моря и его влияние на загрязнение озера Байкал // Теоретическая и прикладная экология. 2021. № 2. С. 66–74.
  5. Дмитриев В.В. Определение интегрального показателя состояния природного объекта как сложной системы // Общество. Среда. Развитие. 2009. № 4. С. 146–165.
  6. Еременко Е.А., Беляев Ю.Р., Болысов С.И., Мысливец В.И., Бредихин А.В. Новый подход к комплексной оценке рельефа для целей эффективного природопользования // Геоморфология. 2021. Т. 52. № 1. С. 19–32. https://doi.org/10.31857/S043542812101003 X
  7. Зиновьева И.Г. и др. Вторая очередь мероприятий по ликвидации экологических последствий деятельности Джидинского вольфрамо-молибденового комбината в Закаменском районе Республики Бурятия: Предпроектные исследования. Научно-технический отчет. Чита: ООО “Гидроспецстрой”, 2011. 213 с.
  8. Караушев А.В. Теория и методы расчета речных наносов. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. Т. 444. 272 с.
  9. Лебедева Е.В., Михалёв Д.В., Шварев С.В. Напряженность геоморфологических обстановок центрального сектора горной системы Анд // Геоморфология. 2015. № 2. С. 77–88.
  10. Лебедева Е.В., Шварев С.В., Готванский В.И. Природно-обусловленная напряженность геоморфологических процессов территории Дальнего Востока России // Геоморфология. 2014. № 4. С. 48–59.
  11. Рафаэлевич А.М.Д., Дмитриев В.В. Интегральная оценка экологического благополучия речных систем // Вестн. Санкт-Петербург. ун-та. Науки о Земле. 2019. Т. 64. № 2. С. 162–184.
  12. Разработка интегрированной (интегральной) оценки антропогенного воздействия и состояния окружающей среды озера Байкал. Отчет о научно-исследовательской работе. М.: МГУ, 2022. 900 с.
  13. Смирнова О.К., Плюснин А.М. Джидинский рудный район (проблемы состояния окружающей среды). Улан-Удэ: Изд-во Бурятского науч. центра СО РАН, 2013. 181 с.
  14. Сычева Д.Г., Кошелева Н.Е. Накопление металлов и металлоидов в почвах и их фракции РМ10 в г. Улан-Удэ // Машиностроение: сетевой электронный науч. журн. 2024. Т. 11. № 1. С. 3–10.
  15. Цыпленков А.С., Чалов С.Р., Шинкарева Г.Л. Водная эрозия почв в бассейнах крупнейших рек Сибири // Изв. РГО. 2022. Т. 154. № 5–6. С. 86–111.
  16. Чалов Р.С., Чернов А.В. Районирование территории России по экологическому состоянию речных русел и пойм / Проблемы оценки экологической напряженности территории России: факторы, районирование. М., 1993. С. 66–72.
  17. Чалов С.Р., Школьный Д.И., Промахова Е.В., Леман В.Н., Романченко А.О. Формирование стока наносов в районах открытых разработок россыпных месторождений // География и природные ресурсы. 2015. № 2. С. 22–30.
  18. Эколого-географический атлас-монография Селенга-Байкал / ред. Н.С. Касимов, Н.Е. Кошелева, М.Ю. Лычагин, С.Р. Чалов. М.: Географический ф-тет МГУ , 2018. 288 с.
  19. Alonso H.A., Lamata M.T. Consistency in the analytic hierarchy process: A new approach // Int. J. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 2006. Vol. 14. № 4. P. 445−459.
  20. Birkmann J. Risk and vulnerability indicators at different scales: applicability, usefulness and policy implications // Environ. Hazards. 2007. Vol. 7. P. 20–31.
  21. Bityukova V.R., Kasimov N.S., Vlasov D.V. Environmental Portrait of Russian Cities // J. Ecology and Industry of Russia. 2010. Vol. 4. P. 6–18.
  22. Chalov S., Ivanov V. Catchment and in-channel sources in three large Eurasian Arctic rivers: Combining monitoring, remote sensing and modelling data to construct Ob’, Yenisey and Lena rivers sediment budget // Catena. 2023. Vol. 230. Art. 107212. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107212
  23. Egusa T., Kumagai T., Oda T., Gomi T., Ohte N. Contrasting patterns in the decrease of spatial variability with increasing catchment area between stream discharge and water chemistry // Water Resources Res. 2019. Vol. 55. P. 7419–7435. https://doi.org/10.1029/2018WR024302
  24. Gaillardet J., Viers J., Dupré B. Trace Elements in River Waters // Treatise on Geochemistry. Elsevier, 2003. Vol. 5. P. 225–272.
  25. Haregeweyn N., Tsunekawa A., Poesen J., Tsubo M., Meshesha D.T., Fenta A.A., Nyssen J., Adgo E. Comprehensive assessment of soil erosion risk for better land use planning in river basins: Case study of the Upper Blue Nile River // Sci. of The Total Environ. 2017. Vol. 574. P. 95–108.
  26. Hawker L., Uhe P., Paulo L., Sosa J., Savage J., Sampson C., Neal J. A 30 m global map of elevation with forests and buildings removed // Environ. Res. Lett. 2022. Vol. 17. № 2. P. 024016.
  27. Jarsjö J., Chalov S., Pietroń J., Alekseenko A., Thorslund J . Patterns of soil contamination, erosion, and river loading of metals in a gold mining region of Northern Mongolia // Reg. Environ. Change. 2017. Vol. 17. № 7. P. 1991–2005. https://doi.org/10.1007/s10113-017-1169-6
  28. Kasimov N., Shinkareva G., Lychagin M., Kosheleva N., Chalov S., Pashkina M., Thorslund J., Jarsjö J. River water quality of the Selenga-Baikal basin: Part i —spatio-temporal patterns of dissolved and suspended metals // Water. 2020a. Vol. 12. № 8. Art. 2137. https://doi.org/10.3390/w12082137
  29. Kasimov N., Shinkareva G., Lychagin M., Chalov S., Pashkina M., Thorslund J., Jarsjö J. River water quality of the Selenga-Baikal basin: part ii — metal partitioning under different hydroclimatic conditions // Water. 2020b. Vol. 12. № 9. Art. 2392. https://doi.org/10.3390/w12092392
  30. Lychagin M., Chalov S., Kasimov N., Shinkareva G., Jarsjö J., Thorslund J. Surface water pathways and fluxes of metals under changing environmental conditions and human interventions in the Selenga River system // Environ. Earth Sci. 2017. Vol. 76. Art. 1. https://doi.org/10.1007/s12665-016-6304-z
  31. Pietroń J., Chalov S.R., Chalova A.S., Alekseenko A.V., Jarsjö J. Extreme spatial variability in riverine sediment load inputs due to soil loss in surface mining areas of the Lake Baikal basin // Catena. 2017. Vol. 152. P. 82–93. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.01.008
  32. Saaty T. Relative measurement and its generalization in decision making. Why pairwise comparisons are central in mathematics for the measurement of intangible factors. The Analytic Hierarchy/Network Process // Rev. R. Acad. Cien. Serie A. Mat. 2008. Vol. 102. № 2. P. 251–318.
  33. Teng J., Penton D.J., Ticehurst C., Sengupta A., Freebairn A., Marvanek S., Vaze J., Gibbs M., Streeton N., Karim F., Morton S. A comprehensive assessment of floodwater depth estimation models in semi-arid regions // Water Resources Res. 2022. Vol. 58. № 11. Art. e2022WR032031.
  34. The Green City Index. A research project conducted by the Economist Intelligence Unit, sponsored by Siemens. Munich: Siemens AG Corporate Communications and Government Affairs, 2022. 25 p.
  35. Thorslund J., Jarsjö J., Wällstedt T., Mörth C., Lychagin M., Chalov S. 2016, Speciation and hydrological transport of metals in non-acidic river systems of the Lake Baikal basin: Field data and model predictions // Reg. Environ. Change. 2017. Vol. 17. P. 2007–2021. https://doi.org/10.1007/s10113-016-0982-7
  36. Viers J., Dupré B., Gaillardet J. Chemical composition of suspended sediments in World Rivers: New insights from a new database // Sci. Total Environ. 2009. Vol. 407. P. 853–868.
  37. Villa F., McLeod H . Environmental vulnerability indicators for environmental planning and decision-making: guidelines and applications // Environ. Manage. 2002. Vol. 29. P. 335–348.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».